Работа выполнена качественно, с учетом всех пожеланий
Информация о работе
Подробнее о работе
Разработка приложения для распознавания лиц с помощью нейронной сети
- 74 страниц
- 2018 год
- 103 просмотра
- 1 покупка
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
На сегодняшний день человечество сталкивается с необходимостью автоматизации многих трудоемких процессов, на выполнение которых приходится тратить большое количество времени и человеческих ресурсов.
Одной из таких задач является анализ человеческого лица с целью его верификации в различных сферах человеческой жизни. Для предотвращения чрезвычайных ситуаций в кампаниях, государственных структурах, учреждениях, используется автоматическое обнаружение определенных лиц через online – трансляцию, либо же через фото. Этот процесс существенно помогает людям в решении задачи нахождения определенного человека, т.к. такие системы работают с точностью до 98%, они могут работать без перерыва очень продолжительное время.
ВВЕДЕНИЕ
1 ГЛАВНЫЕ АСПЕКТЫ РАБОТЫ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
1.1 Исследование предметной области
1.2 Основные правила работы и обучения нейронных сетей
1.2.1 Понятие нейрона
ИНС – Искусственная нейронная сеть
1.2.3 Распознавание образов и их классификация
1.2.4 Кластеризация
1.2.5 Аппроксимация
1.3 Понятие искусственного нейрона
1.4 Структура нейронной сети
1.5 Обобщение нейронной сети
1.6 Персептрон
1.6.1 и принцип работы
СНС – Сверточная нейронная сеть
1.7.1 Архитектура и принцип сверточной сети
1.8 Сеть Хопфилда
1.8.1 и принцип работы Хопфилда
2 И ОГРАНИЧЕНИЯ НЕЙРОННЫХ . ФУНКЦИИ АКТИВАЦИИ. БИНАРНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ
2.1.2 Сигмоидальная функция
2.1.4 Радиально-базисная активации
2.2 Обучение сетей
2.2.1 Алгоритм распространения ошибки
2.2.2 Обучение и сверточной нейронной
2.2.3 Обучение и сетей Хопфилда
2.2.4 Обучение и персептрона
2.3 признаки изображений
2.4 бинарной классификации
2.5 Композиции классификаторов
2.7 Метод Виолы-Джонса
3 РАЗРАБОТКА ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ ЛИЦ
Технологии и инструменты приложения
3.1.1 программирования
3.2 Инструмент для создания графического интерфейса пользователя
3.3 Создание приложения для распознавания лиц
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЕ А
В данной выпускной квалификационной работе представлена и реализована идея распознавания человеческого лица с помощью методов машинного обучения.
1. Введение в построение нейронной сети прямого распространения // python-scripts.com URL: https://python-scripts.com/build-neural-network (дата обращения 04.06.2018)
2. Введение в PyQT // python-3.ru URL: http://python-3.ru/page/into-pyqt5 (дата обращения 27.04.2018)
3. Искусственная нейронная сеть // ru.wikipedia.org URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Искусственная_нейронная_сеть (дата обращения 09.05.2018)
4. Изучаем нейронные сети за 4 шага // tproger.ru URL: https://tproger.ru/translations/learning-neural-networks/ (дата обращения 11.05.2018)
5. Методы распознавания образов, часть 1. // oxozle.com URL: https://oxozle.com/2015/03/29/metody-raspoznavaniya-obrazov-chast-1 (дата обращения 30.05.2018)
6. Нейронные сети для начинающих // URL: https://habr.com/post/312450/ (дата обращения 09.05.2018)
7. Нейросеть для Python // habr.com URL: https://habr.com/post/271563/ (дата обращения 10.05.2018)
8. Нейронные сети // hi-news URL: https://hi-news.ru/tag/nejronnye-seti (дата обращения 28.05.2018)
9. Начинаем программировать на Qt // cv-blog.ru URL: https://code-live.ru/post/getting-started-qt/ (дата обращения 23.05.2018)
10. Пишем свою нейронную сеть // proglib.io URL: https://proglib.io/p/neural-nets-guide/ (дата обращения 11.05.2018)
11. Программирование нейронных сетей на Python // Github.com URL: https://github.com/sozykin/dlpython_course (дата обращения 03.04.2018)
12. Простая реализация многоуровневой нейронной сети // qare.site URL: http://qaru.site/questions/194146/simple-multi-layer-neural-network-implementation (дата обращения 27.05.2018)
13. Распознавание образов с помощью нейронных сетей в среде MatlabR2009b // nauka-rastudent.ru URL: http://nauka-rastudent.ru/13/2355/ (дата обращения 27.03.2018)
14. Сверточная нейронная сеть // ru.wikipedia.org URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Свёрточная_нейронная_сеть (дата обращения 16.05.2018)
15. Сверточные нейронные сети и анализ изображений // masterlab.ru URL: https://www.masterlab.ru/course/NVD/6124.html (дата обращения 22.05.2018)
16. Теория распознавания образов // ru.wikipedia.org URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Теория_распознавания_образов (дата обращения 22.05.2018)
17. Управление макетом в PyQt // python-3.ru URL: http://python-3.ru/page/layout-management-in-pyqt5 (дата обращения 27.04.2018)
18. Ян Анисимов, Введение в нейронные сети с использованием Python // speakerdeck.com URL: https://speakerdeck.com/pychel/ian-anisimov-vviedieniie-v-nieironnyie-sieti-s-ispol-zovaniiem-python (дата обращения 21.05.2018)
19. 10 полезных библиотек Python // tproger.ru URL: https://tproger.ru/translations/10-python-libraries-you-might-not-know/ (дата обращения 6.06.2018)
20. Python и нейронные сети // proft.me URL: https://proft.me/2010/12/8/python-i-nejronnye-seti/ (дата обращения 09.05.2018)
21. Qt для начинающих // knzsoft.ru URL: http://knzsoft.ru/qt-bgr-ls1/ (дата обращения 22.05.2018)
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
