ПРИМЕНЕНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ СБОРА ДАННЫХ И МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ
В работе представлен комплексный подход к разработке и оптимизации модели нейронной сети для эффективного распознавания лиц в динамичной среде. В частности, рассматривается разработанная авторами нейронная сеть, целью которой является распознавание ограниченного круга лиц. Для обучения нейронной сети была сформирована обучающая выборка.
В работе описывается процесс обучения нейронной сети с использованием библиотеки Keras, включая архитектуру сети, размеры слоев, функции активации и методы оптимизации. Также обсуждаются этапы предварительной обработки и подготовки исходных данных для обучения нейронной сети.
Полученные результаты исследования показывают, что разработанная нейронная сеть обладает высокими производительностью и точностью.
Мартон Н.А., Жихарев А.Г., Черных В.С. Применение современных технологий сбора данных и методов машинного обучения для распознавания лиц // Научный результат. Информационные технологии. – Т.9, №1, 2024. – С. 79-87. DOI: 10.18413/2518-1092-2024-9-1-0-9
Пока никто не оставил комментариев к этой публикации.
Вы можете быть первым.