РЕАЛІЗАЦІЯ АЛГОРИТМІВ ПОШУКУ ЛЮДЕЙ НА ФОТОЗНІМКАХ З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ
Ескіз недоступний
Дата
2025
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
ВСП "ОТФК ОНТУ", Відділення Комп'ютерних систем
Анотація
Штучний інтелект (ШІ) – це розділ інформатики, що зосереджується на
розробці систем, які здатні вирішувати завдання, що традиційно потребують
людського інтелекту. Ці системи здатні навчатися на основі досвіду, обробляти
дані, виявляти закономірності, робити висновки та приймати рішення. Одним з
найперспективніших напрямів ШІ є комп'ютерний зір – здатність машин "бачити"
та розуміти зображення.
Сучасні системи комп'ютерного зору використовують глибоке навчання,
зокрема згорткові нейронні мережі (ЗНМ, англ. CNN). ЗНМ продемонстрували
високу ефективність у задачах класифікації, сегментації та розпізнавання об'єктів
на зображеннях. Розвиток ЗНМ став можливим завдяки збільшенню
обчислювальної потужності, появі потужних бібліотек програмного забезпечення
та наявності великих обсягів навчальних даних.
Розпізнавання облич на фотографіях є одним з ключових та найбільш
практичних прикладів застосування згорткових нейронних мереж. Такі системи
вже активно використовуються в сфері безпеки, для отримання доступу до
пристроїв, організації фотоархівів, маркетингу та багатьох інших областях.
У цій дипломній роботі розглянуто розробку застосунку, що реалізує пошук
людей на фотографіях за допомогою згорткової нейронної мережі. Реалізація
виконана з використанням сучасних технологій, таких як Python, TensorFlow,
OpenCV та PyQt5. Особливу увагу приділено правильному навчанню моделі,
відфільтровуванню помилкових результатів та розробці зручного графічного
інтерфейсу користувача.
Актуальність обраної теми визначається широким попитом на
інтелектуальні системи аналізу зображень, які здатні автоматизувати рутинні
процеси та підвищити ефективність роботи в багатьох сферах людської діяльності.
Крім технічної реалізації, у роботі також розглянуто питання оцінки якості
розпізнавання, адаптації моделі до нових даних та можливості розширення
функціональності системи.