Дисертації з теми "Розпізнавання обличь"
Щоб переглянути інші типи публікацій з цієї теми, перейдіть за посиланням: Розпізнавання обличь.
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-21 дисертацій для дослідження на тему "Розпізнавання обличь".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте дисертації для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
1
Бойко, Олексій Вікторович. "Система авторизації користувача за допомогою розпізнавання обличь". Bachelor's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/47134.
Повний текст джерелаАнотація:
Пояснювальна записка дипломного проекту складається з п’яти розділів, містить 14 рисунків, 12 таблиць, 1 додатку, 11 джерел.
Об’єкт дослідження: система авторизації користувача.
Метою дипломного проекту є розробити систему авторизації користувача через розпізнавання обличчя 2D зображення. Реалізація системи буде продемонстрована у веб-застосунку. Задачею системи є автоматизація системи авторизації користувача через розпізнавання обличь.
У розділі інформаційного забезпечення були визначені вхідні та вихідні дані програмного додатку, також наведена структура бази даних, яка використовується у дипломному проекті.
У розділі математичного забезпечення описано постановку та розв’язання основних задач поставленої роботи.
Розділі програмного забезпечення присвячений основним інструментам розробки програмного продукту, сформульовані основні технічні вимоги. Розглянуто архітектуру програмного забезпечення, принцип роботи процесів між собою.
У технологічному розділі описано інструкцію користувача та методику тестування, яка дозволить перевірити відповідність розробленого додатку усім вимогам.The explanatory note of the diploma project consists of five sections, contains 14 figures, 12 tables, 1 application, 11 sources. Object of research: user authorization system. The aim of the thesis project is to develop a system of user authorization through face recognition 2D images. The implementation of the system will be demonstrated in a web application. The task of the system is to automate the user authorization system through face recognition. In the section of information support the input and output data of the software application were defined, also the structure of the database used in the diploma project is given. The section of mathematical support describes the formulation and solution of the main problems of the work. The software section is devoted to the main tools of software product development, the basic technical requirements are formulated. The software architecture, the principle of operation of processes among themselves are considered. The technological section describes the user manual and testing method, which will verify the compliance of the developed application with all requirements.
2
Коломієць, М. О. "Інформаційна технологія детектування обличь за результатами інтелектуального аналізу відеоданих". Master's thesis, Сумський державний університет, 2020. https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/79552.
Повний текст джерелаАнотація:
Розроблено алгоритм та програмне забезпечення системи інтелектуального аналізу відеоданих з
метою виявлення та ідентифікації особи. В роботі використовується комплекс алгоритмів
розпізавання образів, як для детектування, так і для ідентифікації особи. Розроблений алгоритм
реалізовано в на мові програмування С++, Python.
3
Шквиря, Іван Олександрович. "Система розпізнавання облич". Bachelor's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/28757.
Повний текст джерелаАнотація:
Дипломна робота присвяча створенню системи, що буде виконувати розпізнавання людських облич, а саме слідкувати за ними у горизонтальному положенні і передавати інфомацію на ПК.
Запропоновані нами методи дозволяють системі виконувати наступні задачі: 1) Рухатися у горизонтальній поверхні для слідкування;
2) Збирати і опрацьовувати зображення з веб-камери;
3) Надавати можливість оператору керувати даною системою, яка в свою чергу має збирати і передавати інформацію оператору і на зовнішній носій;
В роботі використано технології комп’ютерного зору для розпізнавання облич з бібліотеки OpenCV. Запропоновано програмно-апаратний зв'язок проаналізованої вхідної інформації з механічною частиною системи, що дозволяє пристрою самостійно змінювати своє положення в горизонталі.Thesis is devoted to the creation of a system that will perform the recognition of human faces, namely, to monitor them in a horizontal position and transmit information to a PC. Our proposed methods allow the system to perform the following tasks: 1) Move in a horizontal surface for tracking; 2) Collect and process the image from the webcam; 3) Provide the operator with control over this system, which in turn has to collect and transmit information to the operator and to external media; We used computer vision technologies for face recognition from the OpenCV library. The proposed software and hardware connection of the analyzed input information with the mechanical part of the system allows the device to independently change its position in the horizontal.
4
Коноваленко, С. В. "Створення програмами розпізнавання обличчя". Thesis, Чернігів, 2021. http://ir.stu.cn.ua/123456789/22984.
Повний текст джерелаАнотація:
Коноваленко, С. В. Створення програмами розпізнавання обличчя : дипломна робота : 123 - Комп’ютерна інженерія / С. В. Коноваленко ; керівник роботи А. В. Хижняк ; НУ "Чернігівська політехніка", кафедра Інформаційних та комп’ютерних систем. - Чернігів, 2021. - 98 с.Розвиток сучасних комп'ютерних технологій відбувається в експоненційному масштабі. Вже неможливо уявити наше життя без комп'ютера і мережі Інтернет. В даний час дуже активно розвивається і змінюється така наукова дисципліна як комп'ютерний зір. Комп'ютерне зір (computer vision) - сукупність програмно-технічних засобів, що забезпечують зчитування інформації в цифровій формі відеозображень, їх обробку і видачу результату в формі, придатній для його практичного використання в реальному масштабі часу. На сьогоднішній день немає загальноприйнятого формулювання проблеми комп'ютерного зору. А що навіть ще важливіше, немає стандартного формулювання того, як повинна вирішуватися проблема комп'ютерного зору. Замість цього, існує велика кількість методів, що дозволяють вирішувати різні, строго певні завдання комп'ютерного зору, де методи часто залежні від завдань і рідко можуть бути узагальнені для широкого кола застосування. Багато методів та програм все ще знаходяться в стадії фундаментальних досліджень, але поступово все більше число методів знаходить застосування в комерційних продуктах, де вони часто складають частину більшої системи, яка може вирішувати складні завдання. У більшості практичних застосувань комп'ютерного зору комп'ютери попередньо запрограмовані для вирішення окремих завдань, проте, методи, засновані на знаннях, стають все більш загальними. Розпізнавання образів вважається сферою, що використовує різноманітні методи отримання інформації з відеопотоку, і в основному, базуються на статистичному підході. Істотна частина цієї області присвячена фактичним використанням цих методів. На сьогоднішній день алгоритм Віоли-Джонса є найбільш затребуваним зважаючи на свою високу швидкість роботи і високої точності спрацьовування.Метою даної роботи є створення програмного засобу розпізнавання осіб за методом Віоли-Джонса. Поставлена мета досягається вирішенням наступних завдань: 1) Огляд сучасних методів розпізнавання осіб. 2) Визначення недоліків існуючих методів. 3) Розробка алгоритму пошуку контуру і розпізнавання особи в відеопотоці на основі методу Віоли-Джонса. 4) Програмна реалізація розроблених алгоритмів з застосуванням бібліотеки OpenCV. 5) Тестування розробленої програмної системи. Як предмет дослідження виступає процес розпізнавання осіб. Об'єктом є метод Віоли-Джонса. У першому розділі проводиться огляд основних методів розпізнавання осіб, розглянуті недоліки сучасних методів, обгрунтована актуальність проблеми і опис її рішення за допомогою бібліотеки OpenCV. У другому розділі була описана реалізація і описаний алгоритм розпізнавання осіб на основі методів Віоли-Джонса. У третьому розділі був програмно-реалізований алгоритм розпізнавання осіб за допомогою бібліотеки OpenCV. Проведено огляд працездатності розробленої програмної системи, на основі обчислювальних і візуальних експериментів по часу обчислень і якісним показником розпізнаних і не розпізнаних осіб.
5
Данченко, Я. О. "Використання технологій розпізнавання обличчя". Thesis, Київський національний універститет технологій та дизайну, 2017. https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/10419.
Повний текст джерела
6
Соколов, І. О. "Інтелектуальна система розпізнавання обличчя у відеопотоці". Master's thesis, Сумський державний університет, 2019. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/76490.
Повний текст джерела
7
Корякін, І. М. "Про особливості деяких методів розпізнавання облич людей на зображенні". Thesis, ХНУРЕ, 2021. https://openarchive.nure.ua/handle/document/15620.
Повний текст джерелаАнотація:
Computer vision is now more relevant than ever. This is due to the very
rapid development of technology. All intelligent systems use this. And in order
for computers to work with images without problems, they need to be trained in
this. To do this, they will have to perform the task of recognizing patterns from
images. A research on the most popular methods of face recognition is given in
this work.
8
Бутко, Б. В. "Порівняльний аналіз методів розпізнавання образів на прикладі зображень облич". Master's thesis, Сумський державний університет, 2018. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/72086.
Повний текст джерелаАнотація:
Проведено огляд існуючих методів для виконання завдань розпізнавання зображень. Реалізовано методі з використанням k-nearest neighbors та Convolutional neural network. Проведено порівняльний аналіз методів.
9
Малінін, О. П., та Я. В. Рєзнік. "Проблеми безпеки при використанні технології розпізнавання обличчя". Thesis, ФОП Петров В. В, 2021. https://openarchive.nure.ua/handle/document/18678.
Повний текст джерелаАнотація:
Метою доповіді є дослідження ризиків використання технології розпізнавання обличчя стосовно конфіденційності та можливі шляхи їх усунення. Для цього було розглянуто випадки її несанкціонованого використання та законодавчих заборон [2], проаналізовано основні аргументи критиків та запропоновано шляхи подолання існуючих проблем.
10
Янковська, Неля Володимирівна, та Nelia Yankovska. "Комп’ютеризована система відеоспостереження з функцією розпізнавання обличчя". Bachelor's thesis, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2021. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/35575.
Повний текст джерелаАнотація:
У кваліфікаційній роботі бакалавра спроектовано прототип комп’ютеризованої системи відеоспостереження з функцією розпізнавання обличчя на основі модуля ESP32-CAM, відеокамери OV2640 з роздільною здатністю 2 Мп та електромеханічного замка блокування дверей.
Під час виконання даної роботи проведено аналіз існуючих підходів до реалізації класичних систем відеоспостереження, запропоновано власну архітектуру системи, яка враховує особливості цього процесу та забезпечує керування електромагнітним замком на основі підходу «свій»-«не свій».
Обгрунтовано та проведено аналіз технічних характеристик апаратного забезпечення, зокрема: модуля ESP32-CAM, як базового компонента; камери OV2640, як засобу захоплення відео, наведено принцип та алгоритм запису програмного коду в ESP32-CAM за допомогою програматора FTDI та середовища Arduino IDE.
Розроблено системне програмне забезпечення для управління процесом відеонагляду та керування електромагнітних замком, а також побудовано та реалізовано модель розпізнавання облич на основі згорткової нейронної мережі.In the bachelor's qualification work, a prototype of a computerized video surveillance system with a face recognition function based on the ESP32-CAM module, an OV2640 camcorder with a resolution of 2 MP and an electromechanical door lock was designed. During this work, an analysis of existing approaches to the implementation of classical video surveillance systems, proposed its own system architecture, which takes into account the peculiarities of this process and provides control of the electromagnetic lock based on the approach "own" - "not own". The analysis of technical characteristics of hardware is substantiated and carried out, in particular: ESP32-CAM module as a basic component; The OV2640 camera, as a means of video capture, shows the principle and algorithm of recording program code in ESP32-CAM using the FTDI programmer and the Arduino IDE. System software for video surveillance process control and electromagnetic lock control has been developed, and a face recognition model based on a convolutional neural network has been built and implemented.
ПЕРЕЛІК ОСНОВНИХ УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ, СИМВОЛІВ І СКОРОЧЕНЬ 8 ВСТУП 9 1 АНАЛІЗ ТЕХНІЧНОГО ЗАВДАННЯ НА ПРОЕКТУВАННЯ КОМП’ЮТЕРИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ ВІДЕОСПОСТЕРЕЖЕННЯ 11 1.1 Аналіз вимог до апаратного і програмного забезпечення системи відеоспостереження 11 1.2 Аналіз сфер застосування систем відеоспостереження та способів їх реалізації 17 2 АРХІТЕКТУРА ТА АПАРАТНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ КОМП’ЮТЕРИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ ВІДЕОСПОСТЕРЖЕННЯ 24 2.1 Аналіз типових архітектур і проектування структури прототипу системи відеоспостереження з функцією розпізнавання обличчя 24 2.2 Обґрунтування вибору модуля ESP32-CAM та аналіз його технічних характеристик 30 2.3 Характеристики камери OV2640 35 2.4 Проектування схеми системи відеоспостереження з функцією розпізнавання обличчя 38 3 РОЗРОБКА СИСТЕМНОГО ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ТА ПОБУДОВА МОДЕЛІ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО РОЗПІЗАНВАННЯ ОБЛИЧЧЯ 43 3.1 Проектування алгоритму та реалізація системного програмного забезпечення комп’ютеризованої системи відеоспостереження 43 3.2 Інсталяція веб-сервера та бібліотеки для роботи з ESP32-CAM 45 3.3 Обґрунтування засобів та побудова моделі для реалізації функції виявлення та розпізнавання обличчя 49 3.4 Тестування комп’ютеризованої системи відеоспостереження з функцією розпізнавання обличчя 54 4 БЕЗПЕКА ЖИТТЄДІЯЛЬНОСТІ, ОСНОВИ ОХОРОНИ ПРАЦІ 58 4.1 Вимоги до виробничих приміщень для експлуатації ВДТ 58 4.2 Вплив іонізуючого випромінювання на організм людини та запобігання його негативній дії 60 ВИСНОВКИ 64 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 65 Додаток A. Технічне завдання
11
Полевод, О. М. "Ідентифікація особи за допомогою програмно-апаратного модулю розпізнавання обличчя". Thesis, Чернігів, 2021. http://ir.stu.cn.ua/123456789/22653.
Повний текст джерелаАнотація:
Полевод, О. М. Ідентифікація особи за допомогою програмно-апаратного модулю розпізнавання обличчя : дипломна робота : 125 – Кібербезпека / О. М. Полевод ; керівник роботи М. Є. Шелест ; НУ "Чернігівська політехніка", кафедра кібербезпеки та математичного моделювання. – Чернігів, 2021. – 57 с.Метою даної кваліфікаційної роботи є створення системи аутентифікації особи на базі програмного-апаратного модулю розпізнавання облич. Як об’єкт дослідження було визначено проблему аутентифікації особи для допуску до входу на підприємство з пропускним режимом. У роботі були використані такі методи дослідження: аналіз та вивчення предметної області, змістовне вивчення актуального стану процесу проходження контролю, окреслення проблемного кола та виявлення недоліків існуючих рішень, пропозиція власного рішення на основі проведених досліджень У ході вирішення поставленої проблеми було показано застарілість існуючих способів ідентифікації осіб, обґрунтовано впровадження технології розпізнавання обличчя як додатковий метод, реалізовано програмний модуль, практичне впровадження якого підвищить ефективність роботи пропускних пунктів на підприємствах.
12
Трощилов, М. О. "Ідентифікація особи за допомогою програмно-апаратного модулю розпізнавання обличчя". Thesis, Чернігів, 2021. http://ir.stu.cn.ua/123456789/22666.
Повний текст джерелаАнотація:
Трощилов, М. О. Ідентифікація особи за допомогою програмно-апаратного модулю розпізнавання обличчя : дипломна робота : 125 – Кібернетика / М. О. Трощилов ; керівник роботи М. Є. Шелест ; НУ "Чернігівська політехніка", кафедра кібербезпеки та математичного моделювання. – Чернігів, 2021. – 57 с.Метою даної кваліфікаційної роботи є створення системи аутентифікації особи на базі програмного-апаратного модулю розпізнавання облич. Як об’єкт дослідження було визначено проблему аутентифікації особи для допуску до входу на підприємство з пропускним режимом. У роботі були використані такі методи дослідження: аналіз та вивчення предметної області, змістовне вивчення актуального стану процесу проходження контролю, окреслення проблемного кола та виявлення недоліків існуючих рішень, пропозиція власного рішення на основі проведених досліджень У ході вирішення поставленої проблеми було показано застарілість існуючих способів ідентифікації осіб, обґрунтовано впровадження технології розпізнавання обличчя як додатковий метод, реалізовано програмний модуль, практичне впровадження якого підвищить ефективність роботи пропускних пунктів на підприємствах.
13
Захарченко, А. В. "Імплементація технології розпізнавання обличчя для верифікації в CMS системах". Master's thesis, Сумський державний університет, 2018. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/72322.
Повний текст джерелаАнотація:
Розроблено програмний додаток (плагін) для аутентифікації користувачів в систему керування вмістом WordPress. Дана функціональність дозволяє ідентифікувати користувача з використанням технології розпізнавання обличчя. При розробці додатку були використані наступні середовища, інструменти та програмні засоби: мова програмування PHP, платформа для локальної роботи з сайтами – Open Server, веб-сервіс Betaface API, система керування вмістом WordPress, веб-камера.
14
Лобенко, Д. М. "Програмна система розпізнавання обличчя в системах ідентифікації особистості smart city". Thesis, ХНУРЕ, 2021. https://openarchive.nure.ua/handle/document/16141.
Повний текст джерелаАнотація:
Науковий керівник – к.т.н, доц. каф. ПІ Чуприна А.С.The purpose of this paper is to review and analyze the main approaches and algorithms used in existing Smart City systems, their advantages and disadvantages, to offer more complete functionality for these systems, including identification systems.
15
Суржавська, Наталія Сергіївна. "Метод та засоби системи розпізнавання обличчя на основі використанням вейвлет дескрипторів". Магістерська робота, Хмельницький національний університет, 2021. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/10265.
Повний текст джерелаАнотація:
У роботі за результатами виконаних теоретичних та практичних досліджень розроблено метод розпізнавання обличчя з використанням вейвлет перетворення. У першому розділі досліджено методи розпізнавання обличчя. Результати аналізу продемонстрували, що точність такого розпізнавання є невисокою. Також було виявлено, що для ефективного та достовірного розпізнавання обличчя необхідним є розроблення нового методу, які бий би був заснований на поєднанні вейвлет-перетворення та методу основних компонентів. Пропонований метод повинен поєднувати кілька методів вейвлет перетворень. Також було зроблено висновок, що метод повинен ґрунтуватися на застосуванні методу основних компонентів, а отриманий дескриптор вейвлетів використовувався б для розпізнавання обличчя. В розділі представлено постановку задачі. У другому розділі представлено моделі зображень різних форматів зображення, що беруть участь в розпізнаванні обличчя. Також розроблено модель процесу розпізнавання обличчя. Модель враховує усі особливості побудови та обробки зображення для подальшого розпізнавання обличчя, і може стати основою для розроблення методу розпізнавання обличчя. У третьому розділі представлено метод розпізнавання обличчя з використанням вейвлет перетворення, який включає можливість опрацювання ознаки обличчя на основі застосування комбінації вейвлет-перетворень Ксі Жіхуа, Хаара та Добеші. Метод включає опрацювання отриманих ознак, які подаються на вхід алгоритму, заснованого на методі головних компонент. Для визначення класу відповідного в базі даних поданої на вхід зображенню застосовується метрика Евкліда. Результати тестування показують, що запропонований алгоритм має високу швидкість і ефективно здійснює розпізнавання обличчя. В результаті експериментальних дослідження запропонованого методу, було з’ясовано, що він підвищує точності та ефективності розпізнавання обличчя і може бути основою для побудови системи розпізнавання обличчя з використанням вейвлет перетворення. У четвертому розділі представлено реалізацію програмно-технічного засобу розпізнавання обличчя з використанням вейвлет перетворення. Реалізація ґрунтується на використанні запропонованого методу розпізнавання обличчя з використанням вейвлет перетворення, описаного в розділі 3. Також в розділі подано схему функціонування програмно-технічного засобу розпізнавання обличчя з використанням вейвлет перетворення, представлено апаратні компоненти реалізації програмно-технічного засобу розпізнавання обличчя з використанням вейвлет перетворення, в основі яких запропоновано застосування Raspberry pi4. В розділі представлено програмні компоненти реалізації програмно-технічного засобу розпізнавання обличчя з використанням вейвлет перетворення на основі застосування бібліотеки OpenCV. В роботі подано основні налаштування OpenCV для реалізації програмно-технічного засобу розпізнавання обличчя з використанням вейвлет перетворення з відповідним тестуванням камери та безпосереднім розпізнаванням обличчя засобами спроектованого програмно-технічного засобу.
16
Тимчак, Олександра Ігорівна, та Oleksandra Tymchak. "Алгоритм розпізнавання особи за зображенням обличчя для охоронних систем контролю та безпеки". Master's thesis, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2021. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36674.
Повний текст джерелаАнотація:
У кваліфікаційній роботі розглянуто сучасні системи безпеки, в яких використовуються модулі розпізнавання обличчя. Проаналізовано загальні недоліки та фактори, що впливають на ефективність роботи. Проведено порівняльний аналіз існуючих алгоритмів і методів виділення та розпізнавання обличчя на зображеннях та запропоновано алгоритм попередньої обробки, який може підвищити ймовірність правильного виділення та подальшого розпізнавання обличчя на зображенні.The qualification work considers modern security systems that use face recognition modules. The general shortcomings and factors influencing the efficiency of work are analyzed. A comparative analysis of existing algorithms and methods of selection and recognition of faces in images and an algorithm for pre-processing, which can increase the probability of correct selection and subsequent recognition of faces in the image.
Вступ ... 8 РОЗДІЛ 1. АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА ...10 1.1. Огляд існуючих систем та алгоритмів розпізнавання...10 1.1.1. Сучасні системи розпізнавання облич...11 1.1.2. Недоліки сучасних систем розпізнавання ...14 1.2. Огляд алгоритмів виділення обличчя на зображенні ...15 1.2.1. Алгоритм на основі емпіричних методів...15 1.2.2. Алгоритми на основі контурних моделей ...17 1.2.3. Алгоритми на основі порівняння із шаблоном ...27 1.2.4. Алгоритми з урахуванням навчання ...31 1.3. Огляд алгоритмів розпізнавання обличчя на зображеннях ...39 1.3.1. Алгоритм методом «власних осіб» ...39 1.3.2. Штучні нейронні мережі ...42 1.4. Висновки до розділу 1 ...46 РОЗДІЛ 2. ОСНОВНА ЧАСТИНА ...47 2.1. Аналіз та вибір алгоритму виділення осіб ...47 2.1.1. Результати роботи алгоритму сегментації ...47 2.1.2. Результати роботи алгоритму на основі порівняння із шаблоном ... 50 2.1.3. Результати роботи алгоритму Віоли – Джонса ...52 2.2. Розробка алгоритму виділення та розпізнавання обличчя на зображенні...53 2.3. Розробка алгоритму розпізнавання обличчя на зображенні...68 2.4. Висновки до розділу 2 ...69 РОЗДІЛ 3. НАУКОВО-ДОСЛІДНА ЧАСТИНА ...70 3.1. Дослідження алгоритму виділення осіб ...71 3.2. Дослідження алгоритму розпізнавання облич ...73 3.3. Висновки до розділу 3 ...75 РОЗДІЛ 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ ...77 4.1. Охорона праці ...77 4.2. Безпека в надзвичайних ситуаціях ...82 4.3. Висновок до розділу 4 ...86 ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ ...88 ПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ...89 ДОДАТКИ...91
17
Домарецький, Максим Володимирович, та Maksim Domaretskiy. "Комп'ютеризована система для визначення емоційного стану людини на основі відеоаналізу обличчя". Bachelor's thesis, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2021. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/35345.
Повний текст джерелаАнотація:
Кваліфікаційна робота присвячена розробці системи, що дозволяє розпізнавати базові емоцій студентів з метою моніторингу їх емоційного ставлення до матеріалу, який викладається. Проведено аналізу існуючих методів і систем розпізнавання емоцій, обґрунтовано максимально ефективний метод і алгоритм розпізнавання емоцій. Система створена написана на мові програмування Python 3.6 з використанням фреймворку Django. Система є веб-додатком, який дозволяє користувачам по завантажених відеозаписах лекції та презентації визначати емоційне ставлення присутніх на відеозаписі слухачів до матеріалу, який викладається користувачам.
Розроблювана система була протестована на реальних даних для визначення емоційного стану студентів. Отримані практичні результати дозволяють стверджувати про ефективність використання розробки для розпізнавання базових емоцій людини.The qualification work deals with the development of a system that allows to recognize the basic emotions of students in order to monitor their emotional attitude to the material being taught. The analysis of existing methods and systems of emotion recognition is carried out, the most effective method and algorithm of emotion recognition is substantiated. The system was created written in the Python 3.6 programming language using the Django framework. The system is a web application that allows users to determine the emotional attitude of the listeners present in the video to the material taught to users from the downloaded videos of lectures and presentations. The developed system was tested on real data to determine the emotional state of students. The obtained practical results allow us to assert the effectiveness of using development to recognize basic human emotions.
Перелік умовних позначень, символів, одиниць скорочень і термінів... 5 Вступ...9 Розділ 1 Теоретична частина...11 1.1 Огляд систем розпізнавання емоцій ...11 1.1.1 Affectiva SDK & API ...11 1.1.2 FaceReader Noldus Information Technology ...12 1.1.3 Microsoft Cognitive Services Emotion API ...15 1.2 Огляд методів розпізнавання емоцій ...16 Розділ 2. Проектно-практична частина...23 2.1 Ефективність методів розпізнавання емоцій ...23 2.1.1 Чисельні метрики якості ...23 2.1.2 Порівняння моделей розпізнавання емоцій за допомогою чисельних метрик якості ...26 2.2 Реалізація системи розпізнавання емоцій ...27 2.2.1 Використовувані технології ...27 2.2.2 Опис системи ...28 2.2.3 Сутності системи ...29 2.2.4 Додавання відеоматеріалів для розпізнавання емоцій ....32 2.2.5 Реалізація модуля виявлення осіб...33 2.2.6 Реалізація модуля розпізнавання емоцій ...34 2.2.7 Реалізація модуля обробки результатів розпізнавання ...35 Розділ 3 Апробація систеи розпізнавання емоцій...38 3.1 Визначення точності розпізнавання емоцій ...38 3.2 Апробація роботи системи на реальних даних ...40 Розділ 4 Безпека життєдіяльності, основи охорони праці ... 434.1 Вимоги ергономіки до організації робочого місця оператора ПК ...434.2 Заходи захисту від випромінювань оптичного діапазону...46 ВИСНОВКИ ....48 Список використаних джерел...49 Додатки Додаток А. Технічне завдання
18
Матвіїшин, Костянтин Володимирович. "Дослідження інформаційних систем розпізнавання облич для аутентентифікації особи". Master's thesis, 2018. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/23752.
Повний текст джерелаАнотація:
У вступі проведено аналіз актуальності та мети роботи, поставлено задачі дослідження, наведене практичне значення одержаних результатів.
В розділі «Основна частина», розглянуто загальні поняття введення в технологію машинного зору, описані основні бібліотеки для детектування та розпізнавання облич, описані основні проблеми при детектуванні.
В розділі «Аналіз методів розпізнавання обличчя» здійснено аналіз методів розпізнавання облич.
В розділі «Аналіз роботи алгоритму детектування облич віоли-джонса» було здійснено аналіз роботи алгоритму розпізнавання облич Віоли-Джонса, основні його принципи, його структуру, інтегральні розрахунки зображень, було розглянуто технологію бустингу та метод AdaBoost.
В розділі «Обгрунтування економічної ефективності» проведено розрахунок норм часу на виконання магістерської роботи, витрат на електроенергію, суму амортизаційних відрахувань та ціну дослідження. Також визначено витрати на оплату праці, відрахування на соціальні заходи та економічну ефективність і термін окупності капітальних вкладень.
В розділі «Екологія» проаналізовано питання радіоекології, як один з новітніх розділів загальної екології, а також досліджено статистичне оцінювання техногенних впливів, на людину.
В розділі «Охорона праці та безпека в надзвичайних ситуаціях» розглянуто засоби індивідуального захисту оператора від травмонебезпечного випромінювання, також створено інструкцію для безпечних умов праці при роботі за комп’ютером, розглянуто оцінку стійкості роботи промислового підприємства до впливу вторинних вражаючих факторів
У загальних висновках щодо магістерської роботи дані результати даної роботи.
В графічній частині проведено аналіз різноманітних технологій, методів та баз даних по розпізнаванню облич.ВСТУП 1 АНАЛІЗ ІСНУЮЧИХ БАЗ ДАНИХ ОБЛИЧ 2 АНАЛІЗ МЕТОДІВ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБЛИЧЧЯ 3 АНАЛІЗ РОБОТИ АЛГОРИТМУ ДЕТЕКТУВАННЯ ОБЛИЧ ВІОЛИ-ДЖОНСА 4 ОЦІНКА РОБОТИ АЛГОРИТМУ ДЕТЕКТУВАННЯ ОБЛИЧ ВІОЛИ-ДЖОНСА ВИСНОВКИ та ПРОПОЗИЦІЇ ПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ Додаток А. Тезиси Додаток Б.Тезиси Додаток В. Слайди презентації Додаток В. Приклад програмної реалізації системи розпізнавання облич на базіOpenCV
19
Матвіїшин, Костянтин Володимирович. "Дослідження інформаційних систем розпізнавання облич для аутентентифікації особи". Master's thesis, 2018. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/23965.
Повний текст джерелаАнотація:
Магістерська робота присвячена аналізу існуючих методів та алгоритмів детектування та розпізнавання облич і розроблено програмний продукт для детектування та розпізнавання облич.Вступ, основна частина, аналіз роботи алгоритму детектування облич Віоли-Джонса, аналіз алгоритму Віоли-Джонса, спеціальна частина обгрунтування економічної ефективності, екологія, охорона праці та безпека в надзичайних ситуаціях, висновки, список джерел, додатки.
20
Бублик, Анна Олександрівна. "Нейромережна система аналізу та розпізнавання емоцій на обличчі". Магістерська робота, 2020. https://dspace.znu.edu.ua/jspui/handle/12345/4741.
Повний текст джерелаАнотація:
Бублик А. О. Нейромережна система розпізнавання емоцій на обличчі людини : кваліфікаційна робота магістра спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» / наук. керівник Ю. О. Лимаренко. Запоріжжя : ЗНУ, 2020. 108 c.UA : Мета роботи полягає у дослідженні та вивченні методів розпізнавання обличчя людини та підходів до аналізу емоцій людини,порівняння їх особ-ливостей, перевірка можливостей застосування і створення нейромережної системи для розпізнавання емоцій людини в режимі реального часу.Досліджено методи і конкуруючі сучасні системи розпізнавання емоцій з обличчя людини, їх проблематикуі можливості розробки і використання системи. Порівняно методи виділення обличчя людини і методи розпізнаван-ня емоцій людини. Спроектовано та реалізовано згорткову нейронну мережу на мові програмування Python.Створено веб-застосунок, що дозволяє розпі-знавати емоції на обличчі людини в режимі реального часу завдяки створеній нейронній мережі.
EN : The aim of the research is to study the methods of human face recognition and approaches to the analysis of human emotions, comparing their features, testing the application and creating a neural network system for recognizing human emotions in real time..Methods and competing modern systems of emotions recognition from the personfacial expressions, their problems and possibilities of development and use of system are investigated. The methods of detectinga person's face and methods of recognizing human emotions are compared. A convolutional neural network in the Python programming language was designed and implemented. Created a web application that allows userto recognize emotions in real time due tothe created neural network.
21
Shekapure, S. S., and N. V. Kadam. "Discriminant face features extraction, analysis & its application in multipose face recognization: a survey." Thesis, 2017. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/55763.
Повний текст джерелаАнотація:
As one of the excellent learning and
classification performance, SVM and ISVM has become a
research topic in the field of machine learning and has been
applied in many areas, such as face detection and
recognition, handwriting automatic identification and
automatic text categorization. Face recognition is a
challenging computer vision problem. Given a face
database, goal of face recognition is to compare the input
image class with all the classes and then declare a decision
that identifies to whom the input image class belongs to or if
it doesn’t belong to the database at all. In this survey, we
study face recognition as a pattern classification problem.In
this paper, we study the concept of SVM and sophisticated
classification techniques for face recognition using the SVM
and ISVM along with the advantages and disadvantages.
This paper not only provides an up-to-date critical survey of
machine learning techniques but also performance analysis
of various SVM and ISVM techniques for face recognition
are compared.