Кластеризация лиц на фотографиях из социальной сети для мобильных платформ
Обзор существующих решений кластеризации лиц. Разработка прототипа мобильного приложения группирующего лица. Алгоритм кластеризации лиц. Архитектура мобильного приложения. Тестовый набор данных. Оценка результатов экспериментального запуска алгоритмов.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 04.12.2019 |
| Размер файла | 6,2 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
2. Cao Q. VGGFace2: A dataset for recognising face across pose and age. / Cao Q., Shen L., Xie W., Parkhi O.M., Zisserman A. // In International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, 2018.
3. Eickeler S. Content based indexing of images and video using face detection and recognition methods. / Eickeler S., Wallhoff F., Iurgel U., Rigoll G. // In IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. Salt Lake City, UT, USA, USA. 2001.
4. Kharchevnikova A.S. Neural Networks in Video-Based Age and Gender Recognition on Mobile Platforms. / Kharchevnikova A.S., Savchenko A.v. // Pleiades Publishing. 2018.
5. Otto C. Clustering Millions of Faces by Identity. / Otto C., Wang D., Jain A.K //In IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2016.
6. Parkhi O.M. Deep Face Recognition. / Parkhi O.M., Vedaldi A., Zisserman A. //In British Machine Vision Conference. 2015
7. Savchenko A.V. Efficient Facial Representations for Age, Gender and Identity Recognition in Organizing Photo Albums using Multi-output CNN. / Savchenko A.V. 2018.
8. Schroff F. FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering. /Schroff F., Kalenichenko D., Philbin J. // 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Boston, MA, USA. 2015.
9. Shi Y. Face Clustering: Representation and Pairwise Constraints. / Shi Y., Otto C., and Jain A.K. // In IEEE Transactions on Information Forensics and Security. 2018.
10. Wang Z. Linkage-based Face Clustering via GCN. / Wang Z., Zheng L., Li Y., Wang S. //In proc. CVPR. 2019.
11. Zhang K. Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks. / Zhang K., Zhang Z., Li Z., Qiao Y// In IEEE Signal Processing Letters. 2016.
12. Zhu С., F. A rank-order distance based clustering algorithm for face tagging. / Zhu C., Wen F., Sun J. // In CVPR. IEEE. Colorado Springs, CO, USA, USA. 2011. 481-488 p.
13. About People in Photos on your iPhone, iPad, or iPod touch [Электронный ресурс]: https://support.apple.com/en-us/HT207103
14. Android Developer Guide [Электронный ресурс]: https://developer.android.com/training/testing/fundamentals
15. Caffe2 [Электронный ресурс]: https://caffe2.ai/
16. Group Face in the Wild [Электронный ресурс]: https://github.com/bj80heyue/Learning-to-Group
17. IEEE 829-2008 - IEEE Standard for Software and System Test Documentation [Электронный ресурс]: https://standards.ieee.org/standard/829-2008.html
18. IEEE 830-1998 - IEEE Recommended Practice for Software Requirements Specifications [Электронный ресурс]: https://standards.ieee.org/standard/830-1998.html
19. Instagram-scraper [Электронный ресурс]: https://github.com/rarcega/instagram-scraper
20. Kotlin is now Google's preferred language for Android app development [Электронный ресурс]: https://techcrunch.com/2019/05/07/kotlin-is-now-googles-preferred-language-for-android-app-development/?guccounter=1
21. Keras implementation of VGGFace [Электронный ресурс]: https://github.com/rcmalli/keras-vggface
22. Label your face group [Электронный ресурс]: https://support.google.com/photos/answer/7378566?co=GENIE.Platform%3DAndroid&hl=en
23. Mobile Operating System Market Share Worldwide [Электронный ресурс]: http://gs.statcounter.com/os-market-share/mobile/worldwide
24. Mxnet [Электронный ресурс]: https://mxnet.apache.org/
25. PyTorch [Электронный ресурс]: https://pytorch.org/
26. Tensorflow [Электронный ресурс]: https://www.tensorflow.org/
27. Мобильное приложение [Электронный ресурс]: https://gitlab.com/kuppy28/diploma
28. Часть с экспериментами и кодом для развёртывания на сервере [Электронный ресурс]: https://gitlab.com/kuppy28/diploma-server-part
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Сущность и понятие кластеризации, ее цель, задачи, алгоритмы; использование искусственных нейронных сетей для кластеризации данных. Сеть Кохонена, самоорганизующиеся нейронные сети: структура, архитектура; моделирование кластеризации данных в MATLAB NNT.
дипломная работа [3,1 M], добавлен 21.03.2011Анализ российского рынка мобильных приложений. Мобильное приложение как новый канал коммуникации с целевой аудиторией. Этапы создания мобильного приложения. План продвижения мобильного приложения в сети Интернет. Бесплатные инструменты продвижения.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 23.06.2016Современное состояние рынка мобильных приложений. Основные подходы к разработке мобильных приложений. Обоснование выбора целевой группы потребителей приложения. Этапы проектирования и разработки мобильного приложения для операционной системы Android.
курсовая работа [987,1 K], добавлен 27.06.2019Основы для проведения кластеризации. Использование Data Mining как способа "обнаружения знаний в базах данных". Выбор алгоритмов кластеризации. Получение данных из хранилища базы данных дистанционного практикума. Кластеризация студентов и задач.
курсовая работа [728,4 K], добавлен 10.07.2017Классификация колесных наземных мобильных роботов. Обзор приводов мобильных платформ. Особенности стабилизации скорости мобильной платформы Rover 5 с дифференциальным приводом. Разработка алгоритмов управления на основе микроконтроллера Arduino.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 04.05.2017Разработка приложения для проверки использования времен глаголов в английском языке. Создание базы данных. Анализ используемых средств для реализации автоматического разбора текста. Проектирование мобильного приложения с помощью диаграмм деятельности.
дипломная работа [2,6 M], добавлен 13.09.2017Разработка приложений для смартфонов на ОС Android для сети аптек "Фармация". Архитектура операционной системы Android. Архитектура и реализация приложения. Его функциональность. Описание работы мобильного приложения. Расчет затрат на создание продукта.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 17.06.2017Обзор рынка мобильных приложений, социальных сетей, аналогов. Обзор инструментов разработки: Android Studio, Microsoft visual С# 2012, PostgreeSQL, API Открытых данных Вологодской области, API Социальных сетей. Программный код, разработка интерфейса.
дипломная работа [2,6 M], добавлен 10.07.2017Изучение языков программирования PHP, SQL, C++, HTML. Рассмотрение правил запуска и использования локального сервера Denwer. Составление технического задания по разработке программного продукта. Описание создаваемого мобильного и веб-приложения.
курсовая работа [212,4 K], добавлен 07.04.2015Мобильные операционные системы. Основные характеристики систем iOS и Android, их достоинства, недостатки и индивидуальные возможности. Анализ преимуществ лидирующих мобильных платформ для разработки приложения. Основные различия в механизмах безопасности.
дипломная работа [806,5 K], добавлен 01.01.2018Анализ проблем, возникающих при применении методов и алгоритмов кластеризации. Основные алгоритмы разбиения на кластеры. Программа RapidMiner как среда для машинного обучения и анализа данных. Оценка качества кластеризации с помощью методов Data Mining.
курсовая работа [3,9 M], добавлен 22.10.2012Разработка приложения, целью которого ставится преобразование черно-белых полутоновых изображений в цветные. Обзор методики обработки изображения, способов преобразования изображения с помощью нейронной сети. Описания кластеризации цветового пространства.
дипломная работа [6,3 M], добавлен 17.06.2012Общая характеристика и анализ требований к разрабатываемому приложению, функциональные особенности и сферы практического применения. Проектирование базы данных и выбор системы управления ею. Тестирование приложения и выбор языка программирования.
дипломная работа [791,8 K], добавлен 10.07.2017Обзор мобильной ОС Android. Выбор инструментов и технологий. Проектирование прототипа графического интерфейса. Характеристика и описание пользовательского интерфейса. Проектирование и разработка базы данных. Определение списка необходимых разрешений.
курсовая работа [376,6 K], добавлен 13.09.2017Особенности кластеризации социальных сетей, методы распознавания сообществ. Особенности локального прореживания графа. Разработка рекомендаций по выбору метода кластеризации для выделенных классов задач. Оптимизация процесса дальнейшей обработки данных.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 30.06.2017Обзор подходов к разработке музейных приложений с элементами дополненной реальности, формирование требований к ним. Выбор методов разработки приложения, разработка пользовательского интерфейса. Принципы тестирования. Реализация раздела "Распознавание".
дипломная работа [2,8 M], добавлен 03.07.2017Разработка клиент-серверного игрового приложения на примере игры в шашки для мобильных устройств на базе операционной системы Android. Обзор мобильных платформ. Экраны приложения и их взаимодействие. Графический интерфейс, руководство пользователя.
курсовая работа [2,6 M], добавлен 15.06.2013Обзор мобильной операционной системы ios: Архитектура ОС iOS; уровень библиотек; среды разработки приложения (Xcode, Xamarin). Доступ к информации колледжа "Угреша". Требования к мобильному приложению. Подготовка среды разработки. Тестирование приложения.
дипломная работа [5,6 M], добавлен 10.07.2014Сущность, структура, алгоритм функционирования самообучающихся карт. Начальная инициализация и обучение карты. Сущность и задачи кластеризации. Создание нейронной сети со слоем Кохонена при помощи встроенной в среды Matlab. Отличия сети Кохонена от SOM.
лабораторная работа [36,1 K], добавлен 05.10.2010Архитектура операционной системы Android, набор библиотек для обеспечения базового функционала приложений и виртуальная машина Dalvik. Объектно-ориентированный язык программирования Java как инструмент разработки мобильных приложений для ОС Android.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 08.07.2015
