Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorСорока, В. А.uk
dc.contributor.authorПаночишин, Ю. М.uk
dc.contributor.authorSoroka, V.en
dc.contributor.authorPanochyshyn, Y.en
dc.date.accessioned2025-07-24T11:31:37Z
dc.date.available2025-07-24T11:31:37Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationСорока 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.isbn978-617-8163-14-3
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/47542
dc.description.abstractРозглянуто 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.abstractThe 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.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/19514
dc.subjectмедична маскаuk
dc.subjectрозпізнаванняuk
dc.subjectобличчя людиниuk
dc.subjectзгорткова нейронна мережаuk
dc.subjectmedical masken
dc.subjectrecognitionen
dc.subjecthuman faceen
dc.subjectconvolutional neural networken
dc.titleІнформаційна технологія розпізнавання медичних масок на обличчі на основі згорткової нейромережіuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.8
dc.relation.referencesГлибокі 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.referencesCOVID-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


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію