Публікація: Дослідження методів оптимізації алгоритмів розпізнавання обличчя для систем з обмеженими ресурсами
| dc.contributor.author | Садовников, Б. І. | |
| dc.date.accessioned | 2022-08-29T10:37:07Z | |
| dc.date.available | 2022-08-29T10:37:07Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.description.abstract | Об’єкт дослідження – існуючі методи розпізнавання облич, методи їх оптимізації. Мета роботи – дослідити алгоритми для подальшої оптимізації для роботи на приладах з обмеженими ресурсами, дослідити самі методи оптимізації та провести експериментальне дослідження оптимізованих алгоритмів. У результаті роботи був проведений аналіз методів розпізнавання облич та шляхів їх оптимізації, програмно реалізовані оптимізовані версії алгоритмів та проведені експерименти з ними, сформовано рекомендації щодо застосування оптимізацій. | uk_UA |
| dc.identifier.citation | Садовников Б. І. Дослідження методів оптимізації алгоритмів розпізнавання обличчя для систем з обмеженими ресурсами : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 121 – Інженерія програмного забезпечення / Б. І. Садовников ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2022. – 90 с. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | https://openarchive.nure.ua/handle/document/20922 | |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.subject | eigenfaces | uk_UA |
| dc.subject | facenet | uk_UA |
| dc.subject | fisherfaces | uk_UA |
| dc.subject | keras | uk_UA |
| dc.subject | numpy | uk_UA |
| dc.subject | python | uk_UA |
| dc.subject | tensorflow | uk_UA |
| dc.subject | нейронна мережа | uk_UA |
| dc.title | Дослідження методів оптимізації алгоритмів розпізнавання обличчя для систем з обмеженими ресурсами | uk_UA |
| dc.type | Other | uk_UA |
| dspace.entity.type | Publication |
Файли
Оригінальний пакунок
1 - 1 з 1
Завантаження...
- Назва:
- 2022_M_PI_Sadovnikov_BI.pdf
- Розмір:
- 3.96 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Пакунок ліцензії
1 - 1 з 1
Завантаження...
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 9.42 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: