Синтез та дослідження нейромережевої системи для розпізнавання облич співробітників підприємства

Abstract

Актуальність магістерської кваліфікаційної роботи полягає у використанні нейронних мереж для вирішення погано формалізованих завдань в інтелектуальному аналізі даних. Зростання обсягів інформації, а також розширення кола технічно складних завдань прийняття рішень вимагають систематизації існуючих методів та розробки нових методик та алгоритмів розв'язання. Об'єктом дослідження є процеси розпізнавання облич за допомогою нейромережевих систем. Предметом дослідження є методи, моделі та програмні засоби розпізнавання облич за допомогою штучних нейронних мереж. Метою даної магістерської кваліфікаційної роботи – є підвищення ефективності системи контролю доступу співробітників підприємства за допомогою використання штучних нейронних мереж для розпізнавання облич. У першому розділі розглянуті загальні питання штучних нейронних мереж, проаналізовані наявні системи розпізнавання облич. У другому розділі проведено аналіз та вибір інструментальних засобів розробки системи розпізнавання облич. Було проведено загальний аналіз та розглянуто процеси машинного навчання. У третьому розділі представлена реалізація та розробка системи для розпізнавання облич співробітників підприємства. Магістерська кваліфікаційна робота містить 95 сторінки, 48 рисунків, 4 таблиць, 35 використаних джерела та 2 додатки.

The relevance of the master's qualification work is the use of neural networks to solve poorly formalized tasks in intelligent data analysis. The increase in the amount of information, as well as the expansion of the range of technically complex decision-making tasks, require the systematization of existing methods and the development of new methods and solving algorithms. The object of research is the process of face recognition using neural network systems. The subject of research are methods, models and software tools for face recognition using artificial neural networks. The purpose of this master's thesis is to improve the efficiency of the access control system of the company's employees using artificial neural networks for face recognition. In the first chapter, general issues of artificial neural networks are considered, existing face recognition systems are analyzed. In the second section, the analysis and selection of tools for the development of the face recognition system were carried out. A general analysis was conducted and machine learning processes were considered. The third chapter presents the implementation and development of a system for recognizing the faces of company employees. Master's thesis contains 95 pages, 48 figures, 4 tables, 35 used sources and 2 appendices.