Публікація: Розпізнавання лицьових масок на обличчі з використанням відеокамери
dc.contributor.author | Совєцький, М. О. | |
dc.date.accessioned | 2022-01-26T16:45:01Z | |
dc.date.available | 2022-01-26T16:45:01Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.description.abstract | У ході виконання кваліфікаційної роботи проводено аналіз підходів та методів виявлення і відстеження об'єктів на відео. Проаналізовано архітектури і типи нейронних мереж та обрана згорткова нейронна мережа для розпізнавання об’єкту на відео. Проведені експерементальні дослідження, що представлені у вигляді побудованих графіків та розробленого додатку, які показали ефективність застосування згорткових нейронних мереж для розпізнавання лицьових масок на обличчі з використанням відеокамери. | uk_UA |
dc.identifier.citation | Совєцький М. О. Розпізнавання лицьових масок на обличчі з використанням відеокамери : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп’ютерна інженерія / М. О. Совєцький ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2021. – 80 с. | uk_UA |
dc.identifier.uri | https://openarchive.nure.ua/handle/document/19334 | |
dc.language.iso | uk | uk_UA |
dc.subject | згорткові нейронні мережі | uk_UA |
dc.subject | виявлення об’єктів | uk_UA |
dc.subject | глибинні нейронні мережі | uk_UA |
dc.subject | машинне навчання | uk_UA |
dc.subject | лицьові маски | uk_UA |
dc.subject | функція втрат | uk_UA |
dc.subject | алгоритм оптимізації | uk_UA |
dc.title | Розпізнавання лицьових масок на обличчі з використанням відеокамери | uk_UA |
dc.type | Other | uk_UA |
dspace.entity.type | Publication |
Файли
Оригінальний пакет
1 - 2 з 2
Завантаження...
- Назва:
- 2021_M_KITS_Sovetsky_MO.pdf
- Розмір:
- 1.29 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Завантаження...
- Назва:
- Dodatok_Sovetsky_MO.pdf
- Розмір:
- 1012.87 KB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 9.42 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: