Курсовая работа по дисциплине «Компьютерная графика» на тему: «Определение лиц. Определение крупности плана» Кондратенко Павел, С-54.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Нейросетевые технологии в обработке и защите данных Обработка данных искусственными нейронными сетями (ИНС). Лекция 5. Алгоритмы обучения искусственных.
Advertisements

Построение классификаторов аналогичных каскаду Виолы - Джонса с использованием признаков Хаара и искусственных нейронных сетей Стадник А. В. " Международный.
Проблемы практической реализации искусственного интеллекта связаны с нехваткой ресурсов двух типов Компьютерные ресурсыЛюдские ресурсы.
Автор: Автор: Страковский Даниил Научный руководитель: Научный руководитель: Симаков Е.Е., учитель математики, информатики и ИКТ.
Использование нейросимулятора при определении внешнего вида ребенка по параметрам родителей.
1 ЧТО МОЖНО ДЕЛАТЬ? ЧЕГО ДЕЛАТЬ НЕЛЬЗЯ? ЧТО ЛЮДИ ОБЯЗАНЫ ДЕЛАТЬ? ЧЕГО ОНИ ДЕЛАТЬ НЕ ОБЯЗАНЫ? 3 КАКИЕ У ЧЕЛОВЕКА ЕСТЬ ПРАВА? КАКИЕ У ЧЕЛОВЕКА ЕСТЬ ОБЯЗАННОСТИ?
Система управления РТК Основная задача системы управления роботом – автоматизация деятельности человека-оператора. Составные части: Система технического.
Использование MC# для реализации параллельных алгоритмов в 3D-графике. Е.С.Борисов, Институт кибернетики.
1 Главным содержанием нейросетевой технологии является создание электронных и программных аналогов естественных нейронных сетей и использование этих аналогов.
Лекция по предмету интеллектуальные информационные системы Искусственный интеллект в обработке изображений и распознавании образов на них Автор: к.т.н.
Метод поиска лиц на изображениях по симметрии и лицевым признакам к.т.н. Варламов А.Д
ГОУВПО «Московский Энергетический Институт (Технический Университет)» Кафедра Радиотехнических систем Тема магистерской диссертации: «РАЗРАБОТКА И РЕАЛИЗАЦИЯ.
Кафедра фотоники и оптоинформатики Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики А.В.Павлов Оптические Технологии.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КУРСОВ ВАЛЮТ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ Студент гр. Мт-47053А.С.Истомин Руководитель, доцент, к.т.н.В.В.Лавров Курсовой проект.
О МЕРАХ, ПРИНИМАЕМЫХ ПРАВИТЕЛЬСТВОМ РФ ПО УЛУЧШЕНИЮ ПЕНСИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ГРАЖДАН РФ РОССИЯ 2008.
Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С. П. Королева Национальный исследовательский университет Выполнили : студент 662.
1 Биологический Нейрон Мозг содержит 10 миллиардов нейронов Тысячи типов нейронов соединены между собой 100 триллионов связей Нейрон может находиться,
Нейро-автоматное управление в машинном обучении Выполнил: Губин Ю.А. ст. гр Руководитель: Шалыто А.А. д.т.н, проф., зав. каф. ТП, СПбГУ ИТМО.
Моделирование на ЭВМ системы восстановления несущей для сигнала ФМ-4 Выполнил студент группы ЭР Маленков К.С. 1.
Декомпозиция сложных дискретных систем, формализованных в виде вероятностных МП-автоматов. квалификационная работа Выполнил: Шляпенко Д.А., гр. ИУ7-83.
Транксрипт:

Курсовая работа по дисциплине «Компьютерная графика» на тему: «Определение лиц. Определение крупности плана» Кондратенко Павел, С-54.

Реализовать программу, которая: на вход принимает кадр из видео потока; на выход передает область занимаемую лицами для дальнейшего определения крупности плана. 2 Задача

1.Теория обнаружения лиц; 2.методы обнаружения лиц; 3.разобрать несколько методов; 4.нейронные сети; 5.изучить одну нейронную сеть; 6.программная реализация методов; 7.реализация определения крупности плана. 3 План

Определение лиц

5 Методы определения лиц Эмпирическое определения Обнаружение элементов и особенностей (features), которые характерны для изображения лица; Анализ обнаруженных особенностей, вынесение решения о количестве и расположении лиц; Моделирование изображения лица Искусственные Нейронные Сети Скрытые Марковские Модели Метод главных компонент …….

Сканирующее окно

Основные принципы: 1.используются изображения в интегральном представлении; 2.используются признаки Хаара; 3.используется бустинг (от англ. boost – улучшение, усиление; 4.с использованием признаков классификатор дает ответ; 5.используются каскады признаков. 7 Описание метода Виолы-Джонса

8 Признаки Хаара и бустинг Признаки ХаараБустинг

Нейронные сети это: 1.математические модели и их реализации построенные на принципах биологических нейронных сетей; 2.система взаимосвязанных между собой искусственных нейронов (процессоров); 3.каждый процессор подобной сети имеет дело только с входными и выходным сигналами. 9 Описание метода нейронных сетей

10 Искусственный нейрон

11 Простейшая нейронная сеть

12 Однослойный персептрон

13 Обучение нейронной сети тестирование удачное? да нет тестобучение лицане лицалицане лица сеть обучена

Крупный Пасхальный Молочный Общий Макро-крупный 14 Деление по крупности

Пришлось делать сверх плана; изучены методы определения лиц; изучены нейронные сети; выполнена реализация метода Виолы-Джонса; не выполнена реализация метода нейронных сетей; выполнена задача определения крупности плана. 15 Итоги

Увеличение скорости обработки Определение лиц Датчики: 1.наклона головы; 2.поворота головы; 3.направления градиента. Фильтры Распознавание лиц База лиц Слежение за указанным лицом 16 Планы на будущее

17 Курсовая работа по дисциплине «Компьютерная графика» на тему: «Распознавание лиц. Определение крупности плана» Кондратенко Павел, С-54. Вопросы?

18 Алгоритм работы метода нейросетей

19 Примитивы Хаара

20 Реализация Метод Виолы-Джонса: используется библиотека OpenCV; все работает; качество зависит от размеров изображения. Метод нейронных сетей: используется все свое; ничего не работает; качество не зависит ни от чего.