Побудова рішення для оптимізації та налаштування методів розпізнавання образів

dc.contributor.authorСивак Роман Олегович
dc.date.accessioned2025-08-04T11:35:58Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractТема бакалаврської роботи - Побудова рішення для оптимізації та налаштування методів розпізнавання образівМета роботи полягає в аналізі існуючих алгоритмів розпізнавання обличчя, розробці та імплементації оптимізованого варіанту методу LBPH, а також оцінці його ефективності на практичних прикладах із використанням бібліотеки OpenCV. Об’єкт дослідження - процеси та технології автоматичного розпізнавання облич на основі методів машинного навчання. Предмет дослідження - алгоритми та моделі машинного навчання, що застосовуються для розпізнавання облич, зокрема метод LBPH та його вдосконалення. В роботі проведено грунтовний аналіз предметної області розпізнавання облич та методів машинного навчання, що дозволило визначити потенціал та обмеження існуючих підходів, представлено детальний опис методів розпізнавання облич та їх характеристик, що стало підґрунтям для вибору методу LBPH як базового для вдосконалення, реалізовано практичну систему розпізнавання облич з використанням OpenCV, а також проведено експериментальну перевірку та оптимізацію алгоритму LBPH, що підтвердило доцільність обраного підходу. Висновок: реалізовано прототип системи розпізнавання обличчя з використанням бібліотеки OpenCV у середовищі Visual Studio. Проведено серію експериментів для оцінки точності та продуктивності рішення.
dc.identifier.urihttps://repo.nung.edu.ua/handle/123456789/10456
dc.subjectРОЗПІЗНАВАННЯ ОБЛИЧЧЯ
dc.subjectМАШИННЕ НАВЧАННЯ
dc.subjectЛОКАЛЬНІ БІНАРНІ ШАБЛОНИ
dc.subjectКОМП’ЮТЕРНИЙ ЗІР
dc.subjectOPENCV
dc.subjectEIGENFACES
dc.subjectГЛИБОКЕ НАВЧАННЯ
dc.titleПобудова рішення для оптимізації та налаштування методів розпізнавання образів
dc.typeThesis

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
2025_Б_ІПЗ_ІП_21_4_Сивак Р.О..pdf
Size:
2.5 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: