Курсовая работа: Настройка нейросетевой модели распознавания изображений

СОДЕРЖАНИЕ

Введение
1 Алгоритм работы технологии распознавания лица
1.1 Обнаружение лица
1.1.1 Метод Виолы-Джонса
1.1.2 Антропометрические точки лица
1.2 Идентификация
1.2.1 Искажение лица
1.3 Аутентификация
1.3.1 Вектора
1.3.2 Сопоставление векторов
2 Работа нейронной сети
2.1 Формальный нейрон и искусственные нейронные сети
2.2 Структура сверточной нейронной сети
2.3 Теоретические аспекты настройки нейросетевой модели
2.3.1 - регуляризация
2.3.2 Батч-нормализация
2.3.3 Расширение обучающего множества
2.3.4 Ранняя остановка
3 Работа с нейросетью
Заключение
Приложение
Список использованных источников

ВВЕДЕНИЕ

Распознавание лиц является одной из важных задач компьютерного зрения, которая находит применение во многих областях, включая безопасность, аутентификацию, анализ эмоций и т.д.
В последние десятилетия нейросети стали важным инструментом в сфере компьютерного зрения, обеспечивая значительные успехи в распознавании лиц. Настройка нейросетевых моделей для распознавания лиц на изображениях является актуальной задачей, привлекающей все больше внимания исследователей и практиков. Этот процесс требует глубокого понимания как теоретических основ нейронных сетей, так и практических методов их конфигурации для решения конкретных задач распознавания лица. В данной курсовой работе будет рассмотрено важнейшие аспекты настройки нейросетевой модели для распознавания лиц на изображениях, обучение и тестирование модели, а также оценка качества полученных результатов. Освоение этих концепций и методов позволит более глубоко понять процесс создания эффективных систем распознавания лиц на изображениях на основе нейронных сетей.