Search academic texts

Information × Registration Number 2119U006679, Article popup.category Бакалаврська робота Title Система обробки зображень облич людей за допомогою алгоритмів комп'ютерного зору (AI translated) popup.author Нго Май ФионгNho Mai Fyonh popup.publication 01-06-2019 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/30983 popup.publisher Київ Description Пояснювальна записка дипломного проекту складається з п’яти розділів, містить 97 сторінок, 18 рисунків, 7 таблиць, один додаток та 22 джерел. Дипломний проект присвячено розробці системи обробки зображень облич людей на прикладі зміни зображень їх емоцій з використанням інструментів комп’ютерного зору та комп’ютерної графіки. Було використано нейронні мережі, а саме мережі, навчені за методом логістичної регресії, а також алгоритми спотворення візуальних даних. Розділ інформаційне забезпечення містить інформацію про вхідні та вихідні дані, а також формат даних, які використовуються для тренування нейронної мережі. Розділ з математичного забезпечення містить математичні формули, які пояснюють принцип роботи логістичної регресії для тренування нейронної мережі, та алгоритму спотворення зображення. У розділі програмного та технічного забезпечення описано мінімальні вимоги до забезпечення для успішного використання програмного продукту. У технологічному розділі описується інструкція користувача та тестування роботи системи. The thesis consists of five sections, 97 pages, 18 figures, 7 tables, one attachment and 22 references. The work is dedicated to the research on ways to process facial images taking as an example changing emotions on human’s face using computer vision and computer graphics tools. Among the used algorithms, there are neural networks taught using logistic regression method, as well as visual data liquify algorithm. The information section provides details on input-output data and data, used to train the neural network. Math section provides the solutions in the form of math formulas, explaining the principle of logistic regression to train the neural networks and liquify algorithm. Software and technical requirements section explains the minimum requirements related to software and hardware in order for the system to work properly. Technological section provides information on how to use the product and the testing process. popup.nrat_date 2025-11-05 Close