| dc.contributor.author | Сорока, В. А. | uk |
| dc.contributor.author | Паночишин, Ю. М. | uk |
| dc.contributor.author | Soroka, V. | en |
| dc.contributor.author | Panochyshyn, Y. | en |
| dc.date.accessioned | 2025-07-24T11:31:37Z | |
| dc.date.available | 2025-07-24T11:31:37Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.citation | Сорока В. А., Паночишин Ю. М. Інформаційна технологія розпізнавання медичних масок на обличчі на основі згорткової нейромережі // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/19514. | uk |
| dc.identifier.isbn | 978-617-8163-14-3 | |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/47542 | |
| dc.description.abstract | Розглянуто інформаційну технологію розпізнавання медичних масок на обличчі на основі згорткової нейромережі. Були проаналізовані різні парадигми штучних нейронних мереж та обґрунтовано вибір для даної задачі згорткової нейронної мережі архітектури VGG-16. Було удосконалено структуру згорткової нейронної мережі шляхом доповнення її шістьма новими шарами. Спроектовано програму розпізнавання медичних масок на обличчі на мові програмування Python у середовищі PyCharm з використанням бібліотек Keras, Tensorflow, Tkinter та OPENCV. Розроблена програма має достовірність розпізнавання медичних масок на
обличчі на 4% кращу за аналог. | uk |
| dc.description.abstract | The information technology for recognizing medical masks on the face based on a convolutional neural network is considered. Different paradigms of artificial neural networks were analyzed and the choice for this task of a convolutional neural network of the VGG-16 architecture was justified. The structure of the convolutional neural network was improved by adding six new layers. A program for recognizing
medical masks on the face was designed in the Python programming language in the PyCharm environment using the Keras, Tensorflow, Tkinter and OPENCV libraries. The developed program has the reliability of recognizing medical masks on the face by 4% better than the analogue. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/19514 | |
| dc.subject | медична маска | uk |
| dc.subject | розпізнавання | uk |
| dc.subject | обличчя людини | uk |
| dc.subject | згорткова нейронна мережа | uk |
| dc.subject | medical mask | en |
| dc.subject | recognition | en |
| dc.subject | human face | en |
| dc.subject | convolutional neural network | en |
| dc.title | Інформаційна технологія розпізнавання медичних масок на обличчі на основі згорткової нейромережі | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.8 | |
| dc.relation.references | Глибокі нейронні мережі для вирішення завдань розпізнавання і класифікації зображення
[Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://itcm.comp-sc.if.ua/2017/Sineglazov.pdf. | uk |
| dc.relation.references | COVID-19: Face Mask Detector with OpenCV, Keras/TensorFlow, and Deep Learning
https://www.pyimagesearch.com/2020/05/04/covid-19-face-mask-detector-with-opencv-kerastensorflow-and-deep-learning/. | en |