Применение нейросетевых технологий для решения задачи распознавания лиц
Применение
Структура процесса распознавания
Детектирование
Обзор методов
Полносверточные нейронные сети
Компоненты сверточной нейронной сети
Распознавание
Обзор методов
Сверточные нейронные сети
Структура искусственного нейрона
Обучение нейронной сети
Текущее состояние исследований
Спасибо за внимание!
1.67M
Category: informaticsinformatics

Применение нейросетевых технологий для решения задачи распознавания лиц

1. Применение нейросетевых технологий для решения задачи распознавания лиц

ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ
ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ РЕШЕНИЯ
ЗАДАЧИ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ
Докладчик:
Валуева Мария
студентка 2 курса магистратуры направления
«Прикладная математика и информатика»
e-mail: [email protected]

2. Применение

ПРИМЕНЕНИЕ
2

3. Структура процесса распознавания

СТРУКТУРА ПРОЦЕССА
РАСПОЗНАВАНИЯ
Детектирование
(локализация)
Выравнивание
(нормализация)
Выделение
признаков
Распознавание
3

4. Детектирование

ДЕТЕКТИРОВАНИЕ
4

5. Обзор методов

ОБЗОР МЕТОДОВ
Метод
Виолы-Джонса;
Метод с использованием гистограмм;
Байесовские сети;
Статистические методы;
Нейронные сети.
5

6. Полносверточные нейронные сети

ПОЛНОСВЕРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
6

7. Компоненты сверточной нейронной сети

КОМПОНЕНТЫ СВЕРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
СЛОЙ СВЕРТКИ
Процедура получения карт признаков может
быть представлена в виде:
I f ( x, y , z )
D 1n 1 n 1
Wi , j , k I ( x i, y
СЛОЙ ОБРАТНОЙ СВЕРТКИ
j, z k ) ,
k 0i 0 j 0
где I f - обработанное изображение, а Wi , j ,k –
коэффициенты маски фильтра для обработки D
двумерных массивов
C-1
0
0
0
Функция
фильтра f
C-1
0
W
R-1
{
R-1
7
D
Входное
изображение, I
Карта признаков, If

8.

СЛОЙ АКТИВАЦИИ
POOLING
RELU
MAX POOLING
English     Русский Rules