Модифікований метод виявлення частин тіла людини на зображеннях
DSpace at NTB NTUU KPI
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Модифікований метод виявлення частин тіла людини на зображеннях
|
|
| Creator |
Поліщук, Михайло Олегович
|
|
| Contributor |
Петрашенко, Андрій Васильович
|
|
| Subject |
розпізнавання частин тіла
згорткова нейронна мережа human body partys detecting convolutional neural network распознавание частей тела сверточные нейронные сети |
|
| Description |
Актуальність теми. Комп’ютерний зір – це сучасний напрямок технологій який має широкий потенціал для використання у великій кількості сфер діяльності. Перспективним напрямом є саме розпізнання людського тіла та його частин. Такі технології могли б широко використовуватися у медицині, системах відеоспостереження або у кіноіндустрії, щоб не використовувати дорогі прилади захоплення руху. Об’єкт дослідження – методи розпізнавання об’єктів. Предмет дослідження – пошук шляхів для модифікації розпізнавання частин людського тіла у згортковій неронній мережі, огляд та аналіз всіх кроків згорткової нейронної мережі. Мета роботи: модифікація методу розпізнавання частин тіла людини для підвищення ефективності обробки темних зображень з низькою деталізацією. Наукова новизна полягає у створенні методу який дозволяє ефективніше розпізнавати образи частин тіла людини на зображеннях з поганою деталізацією у порівнянні з існуючими аналогами розпізнавання. Практична цінність одержаних в роботі результатів можуть бути використані для вибору шляхів модифікації існуючих методів розпізнавання частин тіла людини. Апробація роботи. Основні результати роботи були представлені та обговорювались на XI науковій конференції молодих вчених «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2018-2 (Київ, 14-16 листопада 2018 р.), а також на V Міжнародній науково-технічній конференції «Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем керування організаційно-технічними та технологічними комплексами» (Київ, 22-23 листопада 2018 р.). Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, трьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, описано сучасні методи розпізнавання і перспектив розвитку комп’ютерного зору. У першому розділі наведено загальний огляд методів розпізнавання за допомогою нейронних мереж, їх основні характеристики, архітектури та особливості, а також обгрунтовано чому був обраний метод на основі згорткових мереж. У другому розділі наведено основні недоліки розпізнавання частин людського тіла, можливі модифікації методу розпізнавання. У третьому розділі проаналізовано результати тестів до і після модифікацій. У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 86 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел. Actuality of theme. Computer vision is a modern technology trend that has wide potential for use in a wide range of fields of activity. A promising direction is the recognition of the human body and its parts. Such technologies could be widely used in medicine, video surveillance systems or in the cinema industry, in order not to use expensive motion capture devices. Object of research - methods of object recognition. The subject of the study is the search for ways to modify the recognition of parts of the human body in the convolutional neural network, review and analysis of all steps of the convolutional neural network. Purpose: to modify the method of recognizing human body parts to improve the processing efficiency of dark images with low detail. The scientific novelty consists in the creation of a method that allows more efficient recognition of images of parts of the human body in images with poor detail compared with existing analogues of recognition. The practical value of the results obtained in the work can be used to select ways to modify existing methods for recognizing human body parts. Test work. The main results of the work were presented and discussed at the XI Scientific Conference of Young Scientists "Applied Mathematics and Computer", PMK-2018-2 (Kyiv, November 14-16, 2018), as well as at the V International Scientific and Technical Conference "Modern Methods , information, software and technical support of control systems for organizational, technical and technological complexes "(Kyiv, November 22-23, 2018). Structure and scope of work. The master's dissertation consists of an introduction, three sections and conclusions. The introduction gives a general description of the work, describes the modern methods of recognition and the prospects for the development of computer vision. The first section provides a general overview of methods for recognizing with neural networks, their main characteristics, architecture and features, and also why the method was chosen. The second section presents the main disadvantages of recognizing parts of the human body, possible modifications to the method of recognition. The third section analyzes the test results before and after the modifications. The conclusions are the results of the work. The work is presented on 86 pages, contains a reference to the list of used literary sources. Актуальность темы. Компьютерное зрение - это современное направление технологий который имеет широкий потенциал для использования в большом количестве сфер деятельности. Перспективным направлением является именно распознавание человеческого тела и его частей. Такие технологии могли бы широко использоваться в медицине, системах видеонаблюдения или в киноиндустрии, чтобы не использовать дорогие приборы захвата движения. Объект исследования - методы распознавания объектов. Предмет исследования - поиск путей для модификации распознавания частей человеческого тела в згорткових неронний сети, обзор и анализ всех шагов згорткових нейронной сети. Цель работы: модификация метода распознавания частей тела человека для повышения эффективности обработки темных изображений с низкой детализацией. Научная новизна заключается в создании метода который позволяет эффективно распознавать образы частей тела человека на изображениях с плохой детализацией по сравнению с существующими аналогами распознавания. Практическая ценность полученных в работе результатов могут быть использованы для выбора путей модификации существующих методов распознавания частей тела человека. Апробация работы. Основные результаты работы были представлены и обсуждались на XI научной конференции молодых ученых «Прикладная математика и компьютинг» ПМК-2018-2 (Киев, 14-16 ноября 2018), а также на V Международной научно-технической конференции «Современные методы, информационное, программное и техническое обеспечение систем управления организационно-техническими и технологическими комплексами» (Киев, 22-23 ноября 2018). Структура и объем работы. Магистерская диссертация состоит из введения, трех глав и выводов. Во введении представлена общая характеристика работы, описаны современные методы распознавания и перспектив развития компьютерного зрения. В первой главе приведен общий обзор методов распознавания с помощью нейронных сетей, их основные характеристики, архитектуры и особенности, а также обоснованно почему был выбран метод на основе сверточный сетей. Во втором разделе приведены основные недостатки распознавания частей человеческого тела, возможные модификации метода распознавания. В третьем разделе проанализированы результаты тестов до и после модификаций. В выводах представлены результаты проведенной работы. Работа представлена на 86 листах, содержит ссылки на список использованных литературных источников. |
|
| Date |
2019-03-12T13:25:48Z
2019-03-12T13:25:48Z 2018-12 |
|
| Type |
Master Thesis
|
|
| Identifier |
Поліщук, М. О. Модифікований метод виявлення частин тіла людини на зображеннях : магістерська дис. : 123 Комп’ютерна інженерія. Комп’ютерні системи та компоненти / Поліщук Михайло Олегович. – Київ, 2018. – 86 с.
http://ela.kpi.ua/handle/123456789/26685 |
|
| Language |
uk
|
|
| Format |
86 с.
application/pdf |
|
| Publisher |
Київ
|
|