Система розпізнавання облич на основі нейронної мережі

Abstract

В кваліфікаційній роботі досліджено та розроблено систему розпізнавання облич на основі нейронної мережі з використанням новітніх підходів до розробки архітектури і навчання. На основі аналізу джерел виявлено перспективну технологію для дослідження її ефективності у порівнянні з стандартними підходами до розпізнавання облич, а саме використання тривимірних даних для навчання замість двовимірних. Проведено дослідження теоретичної бази і виявлено необхідні інструменти для ефективної реалізації моделей з використанням 3D і 2D даних. Досліджено основні математичні аспекти в проектуванні нейронних мереж, проведено розрахунки для основного механізму роботи всіх нейронних мереж, а саме backpropagation. Проведено реалізацію архітектури 3D-CNN і 2D-CNN мовою Python і підібрані відповідні навчальні сети. На основі розроблених моделей проведено дослідження ефективності використання відповідних навчальних даних, а також виявлені необхідні алгоритми регуляризації і їх ефективність у поєднанні з вищезазначеними архітектурами. Проведено аналіз отриманих результатів і дані рекомендації щодо використання досліджуваного методу на практиці