Form of studies |
Master |
Title of the study programm |
Automation and Computer Engineering |
Title in original language |
Cilvēku seju atpazīšana izmantojot konvolucionālus neironu tīklus |
Title in English |
Human Face Recognition Using Convolutional Neuron Networks |
Department |
Viedo datortehnoloģiju institūts |
Scientific advisor |
Aleksandrs Sisojevs |
Reviewer |
D. Bļizņuks |
Abstract |
Šis darbs ir veltīts, lai iepazītos ar konvolucionālu neironu tīklu pielietošanu datorredzes uzdevumos. Kā pirmais darba mērķis ir izpētīt kas ir konvolucionāli neironu tīkli, tas tiek darīts no pašiem pamatiem – vispirms tiek apskatīta mašīnapmācības nozare, tālāk tiek definēts perceptrons un pakāpeniski tiek būvētas zināšanas par visu nepieciešamo, lai veiksmīgi izveidotu mūsdienās populārākās konvolucionālo tīklu arhitektūras.
Darbā tiek apskatīti visdažādākie neironu tīklu elementi un metodes, kas lietojamas dziļās apmācības problēmās, kā arī labās prakses paņēmieni, lai uzlabotu rezultātus šādām sistēmām. Kā piemērs no dažām šādām tēmām ir datu priekšapstrāde, kas palīdz neironu tīkliem ne tikai strādāt ar nepieciešamajiem dati, bet arī sasniegt optimālo rezultātu ātrāk. Pie citiem piemēriem var minēt dažādas regularizācijas metodes, kas palīdz izvairīties no pārmērīgas apmācības, dažādu optimizācijas metožu izvēle kā Adam, RMSprop u.tml.
Noslēgumā, izmantojot izpētes stadijā iegūtās zināšanas, tiek izveidota sistēma, kas spēj detektēt un atpazīt cilvēku sejas, izmantojot video plūsmu no datora tīmekļa kameras, kas ir spējīga apstrādāt vidēji 10 kadrus sekundē uz CPU ar precizitāti 84.14% pēc veiktajiem testiem, tiek veikti secinājumi un doti ierosinājumu sistēmas tālākai uzlabošanai. |
Keywords |
MAŠĪNAPMĀCĪBA, DZIĻĀ APMĀCĪBA, KONVOLUCIONĀLI NEIRONU TĪKLI, OBJEKTU DETEKĒŠANA, OBJEKTU ATPAZĪŠANA, CILVĒKU SEJU ATPAZĪŠANA |
Keywords in English |
MACHINE LEARNING, DEEP LEARNING, CONVOLUTIONAL NEURON NETWORKS, OBJECT DETECTION, OBJECT RECOGNITION, FACE RECOGNITION |
Language |
lv |
Year |
2018 |
Date and time of uploading |
07.06.2018 18:55:59 |