Rozpoznávání osob podle obličeje s využitím Neural Compute Stick
Face Recognition with Acceleration on the Neural Compute Stick

Auteur
Advisor
Goldmann, TomášReferee
Orság, FilipGrade
EAltmetrics
Metadata
Afficher la notice complèteRésumé
Táto bakalárska práca sa zaoberá súčasnými technikami na rozpoznávanie osôb podľa tváre. V súčasnosti sa používajú konvolučné neurónové siete na rozpoznávanie tvárí. V tejto práci budú konvolučné neurónové siete popísané a taktiež budú porovnané súčasne architektúry konvolučných sietí, ktoré sa využívajú na rozpoznávanie tvárí. Cieľom bude vytvoriť vstavaný systém, ktorý sa bude skladať z kamery, výpočetnej jednotky a akcelerátora Neural Compute Stick. Systém bude rozpoznávať osoby podľa tváre s voľne dostupným algoritmom. This bachelor thesis deals with current techniques for recognizing people by face. Convolutional neural networks are currently used for face recognition. In this work, convolutional neural networks will be described and also the architectures of convolutional networks used for face recognition will be compared. The goal will be to create a built-in system that will consist of a camera, a computing unit and a Neural Compute Stick accelerator. The system will recognize people by face with a freely available algorithm.
Keywords
rozpoznávanie tváre, neurónová sieť, konvolučná neurónová sieť, strojové učenie, umelá inteligencia, Neural Compute Stick, face recognition, neural network, convolutional neural network, machine learning, artificial intelligence, Neural Compute StickLanguage
čeština (Czech)Study brunch
Informační technologieComposition of Committee
prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík, dr. h. c. (předseda) doc. Ing. Richard Růžička, Ph.D., MBA (místopředseda) Ing. Vladimír Bartík, Ph.D. (člen) Ing. Jaroslav Dytrych, Ph.D. (člen) Ing. Bohuslav Křena, Ph.D. (člen)Date of defence
2022-08-24Process of defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm E. Otázky u obhajoby: Jak se liší grafy, které jste uvedl v prezentaci? Porovnával jste vaše řešení i s jinými systémy? Kolik jste měl obličejů v databázi? Jakým způsobem je řešeno zabezpečení dat? Jaká data posíláte po síti? Jak probíhalo testování aplikace? Jaká testovací data jste používal? Zohledňoval jste nějak přesnost identifikace?Result of the defence
práce byla úspěšně obhájenaSource
HORNÍK, M. Rozpoznávání osob podle obličeje s využitím Neural Compute Stick [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2022.Collections
- 2022 [309]
Citace PRO
Related items
Showing items related by title, author, creator and subject.
-
Klasifikace pomocí neuronových sítí v prostředí Keras
Pyšík, MichalTato práce zkoumá problematiku klasifikace pomocí umělých neuronových sítí s využitím knihovny Keras, poskytující vysokoúrovňové rozhraní pro práci s umělými neuronovými sítěmi v programovacím jazyce Python. Cílem práce ... -
Vizuální simulátor obecných neuronových sítí
Herman, DavidPředmětem této bakalářské práce je navržení obecné knihovny pro práci s neuronovými sítěmi. Dále pak implementace vizuálního simulátoru, který bude vhodně graficky reprezentovat po jednotlivých krocích algoritmy učení ... -
Some remarks about trunks and morphisms of neural codes
Christensen, Katie; Kulosman, Hamid (Vysoké učení technické v Brně, Fakulta strojního inženýrství, Ústav matematiky, 2020)We give intrinsic characterizations of neural rings and homomorphismsbetween them. Also we introduce the notion of a basic monomial code map andcharacterize monomial code maps as compositions of basic monomial code ...