Інформаційна технологія розпізнавання медичних масок на обличчі на основі згорткової нейромережі
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
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.
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.
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.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
978-617-8163-14-3
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
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.
Зібрання
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (2)
- Глибокі нейронні мережі для вирішення завдань розпізнавання і класифікації зображення [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://itcm.comp-sc.if.ua/2017/Sineglazov.pdf.
- 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/.