Желілердің негізгі түсінігі 9
жүктеу/скачать 0.55 Mb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- ANNOTATION
АННОТАЦИЯОсновная актуальность дипломной работы заключается в том, чтобы быстро и четко распознать эмоции лица в реальном времени. Информационная система полностью разработана с использованием технологий Python, Opencv, Tensorflow, Jupyter, Keras. Дипломный проект состоит из рис.14, таблицы 3 и формулы 4, а также введения, трех разделов, заключения, списка использованной литературы и приложения. Во введении указывается цель, актуальность и задачи проекта. В первой части дается описание об истории и понятии нейронных сетей. Во второй части представлены характеристики о методах распознавания человеческих эмоций, об обучении нейронных сетей, логической и программной структуре проекта. В третьей части дается описание активизированных и оптимальных методов для распознавания человеческих эмоций. В проекте четко изложены пути разработки и внедрения разработанной информационной системы. В ходе реализации проекта была достигнута поставленная цель, решены соответствующие проблемы – создана система "распознавание выражение лица на основе нейронных сетей". В данной статье представлены возможности распознавания эмоций, которые делают прогнозирование на основе модели с помощью технологии Tensorflow. Jupyter notebook программа, разработанная в среде программирования на языке программирования Python и с помощью многих приложений. ANNOTATIONThe main relevance of the thesis is to quickly and clearly recognize the emotions of the face in real time. The information system is fully developed using Python, Opencv, Tensorflow, Jupyter, Keras Technologies. The diploma project consists of pictures 14, table 3 and formula 4, as well as an introduction, three sections, conclusion, list of references and Appendix. The preamble indicates the purpose, relevance and objectives of the project. The first part describes the history and concept of neural networks. The second part presents the characteristics of the methods of recognition of human emotions, learning neural networks, logical and software structure of the project. The third part describes the activated and optimal methods for recognizing human emotions. The draft clearly spells out the way in the development and implementation of the developed information system. During the implementation of the project, the goal was achieved, the relevant problems were solved – the system "facial expression recognition based on neural networks"was created. This article presents the possibilities of recognition of emotions that make predictions based on models using technology Tensorflow. Jupyter notebook is a program developed in a programming environment in the Python programming language and using many applications. жүктеу/скачать 0.55 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|