Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2120U008414, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Аналіз відеопотоку: ідентифікація людей за статтю та віковою групою Автор Герасимова Марія ВладиславівнаHerasymova Mariya Vladyslavivna Дата публікації 01-01-2020 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/36350 Видання Київ Опис Метою дипломної роботи є розробка програмного забезпечення, яке за допомогою моделі машинного навчання приймає рішення про належність до вікової та статевої групи людини, чиє обличчя попадає до зони видимості камери. За прийняття рішень у системі відповідає згорткова нейронна мережа — модель машинного навчання, що надає найкращі показники метрик якості у роботі з відеоматеріалами та зображеннями. В процесі виконання роботи проведена обробка даних, спроектовано нейронну мережу зі складною архітектурою, проведено її навчання, реалізовано інтерфейс системи для обробки даних, що отримуються в результаті роботи системи. The purpose of the thesis is to develop software that uses a model of machine learning to decide whether to belong to the age and gender group of a person whose face falls within the field of view of the camera. The convolutional neural network is responsible for decision-making in the system — a model of machine learning that provides the best indicators of quality metrics in working with video and images. In the course of performance of work data processing is carried out, the neural network with difficult architecture is designed, its training is carried out, the system interface for processing of the data received as a result of work of system is realized. Целью дипломной работы является разработка программного обеспечния, которое с помощью модели машинного обучения принимает решение про принадлежность к возрастной и половой группе человека, чье лицо попадает в зону видимости камеры. За принятие решений в системе отвечает сверточная нейронная сеть — модель машинного обучения, которая дает наилучшие показатели метрик качества в работе с видеоматериалами и изображениями. В процессе выполнения работы была проведена обработка данных, спроектировано нейронную сеть со сложной архитектурой, проведено её обучение, реализовано интерфейс системы для обработки данных, что получаются в результате работы системы. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити