Использование нейронных сетей глубинного обучения в задачах поведенческой идентификации видеоизображений субъектов

Дата изготовления: апрель 2025 года. 

Предмет: Методы анализа данных.

Цель работы - Разработка и обучение нейронной сети для автоматической классификации действий человека на основе видеоданных, обеспечивающей высокую точность и устойчивость к вариациям входных данных.

Задачи

1. Формирование и предобработка датасета из видеозаписей.

2. Выбор и обоснование архитектуры нейронной сети.

3. Обучение модели с оптимизацией гиперпараметров.

4. Оценка качества работы модели на тестовых данных.

5. Анализ возможностей применения модели в реальных условиях.

Есть приложения.

ВВЕДЕНИЕ 3

1 ОПИСАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 5

2 СПОСОБЫ И СРЕДСТВА ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОЕКТА 8

2.1 Инструменты сбора и подготовки данных 8

2.2 Методы аугментации и повышения качества обучающей выборки 8

2.3 Программное обеспечение для разработки нейронных сетей 9

2.4 Алгоритмы обучения и оптимизации 9

2.5 Вычислительные средства и аппаратное обеспечение 10

3 СОЗДАНИЕ ДАТАСЕТА 11

4 АРХИТЕКТУРА НЕЙРОСЕТИ И ВЫБОР ГИПЕРПАРАМЕТРОВ 12

5 ОБУЧЕНИЕ МОДЕЛИ 14

6 ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ НЕЙРОСЕТИ 19

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 22

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 24

ПРИЛОЖЕНИЯ 25

Приложение 1 – Листинг train.py 25

Приложение 2 – inference_gui.py 29

1. Ежов А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе. М., МИФИ, 1998. 268 с. ISBN 5-7262-0252-X. Электронная версия книги.

2. Каллан, Р. Нейронные сети: Краткий справочник / Р. Каллан. - М.: Вильямс И.Д., 2017. - 288 c.

3. Пятаева Анна Владимировна, Мерко Михаил Алексеевич, Жуковская Владислава Андреевна, Казакевич Алена Александровна РАСПОЗНАВАНИЕ АКТИВНОСТИ ЧЕЛОВЕКА ПО ВИДЕОДАННЫМ // IJAS. 2022. №4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/raspoznavanie-aktivnosti-cheloveka-po-videodannym (дата обращения: 28.03.2025).

4. Редько, В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект: Модели и концепции эволюционной кибернетики / В.Г. Редько. - М.: Ленанд, 2015. - 224 c.

5. С.Хайкин. Нейронные сети: полный курс. 2-е изд., испр. М., "Вильямс", 2006. 1104 с. ISBN 978-5-907-14422-4

6. Ширяев, В.И. Финансовые рынки: Нейронные сети, хаос и нелинейная динамика / В.И. Ширяев. - М.: Ленанд, 2019. - 232 c.

7. Mohamad H.Hassoun. Fundamentals of Artificial Neural Networks. MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1995. ISBN 026208239X

8. S.Haykin. Neural Networks and Learning Machines. 3rd Edition. Pearson, 2018.

9. SPHAR-Dataset // github.com URL: https://github.com/AlexanderMelde/SPHAR-Dataset?tab=readme-ov-file (дата обращения: 28.03.2025).