Kasvojentunnistusohjelmien ongelmia ja niiden ratkaisuja käyttäen generatiivisia kilpailevia neuroverkkoja
Tässä kandidaatintutkielmassa selvitän neuroverkkoihin ja kasvojen tunnistuk-seen liittyviä ongelmia ja generatiivisten kilpailevien neuroverkkojen niihin tarjoamia ratkaisuja. Lisäksi tarkastelen miten teknologian kehitys voisi ratkaista joitain ongelmia ja mitä odotan tulevaisuudelta. Kasvojentunn...
| Päätekijä: | |
|---|---|
| Muut tekijät: | , , , , , |
| Aineistotyyppi: | Kandityö |
| Kieli: | fin |
| Julkaistu: |
2021
|
| Aiheet: | |
| Linkit: | https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/75887 |
| Yhteenveto: | Tässä kandidaatintutkielmassa selvitän neuroverkkoihin ja kasvojen tunnistuk-seen liittyviä ongelmia ja generatiivisten kilpailevien neuroverkkojen niihin tarjoamia ratkaisuja. Lisäksi tarkastelen miten teknologian kehitys voisi ratkaista joitain ongelmia ja mitä odotan tulevaisuudelta. Kasvojentunnistusohjelmat ovat yleistyneet monissa eri käyttökohteissa, mutta niiden tarkkuus ei ole halutulla tasolla. Tässä tutkimuksessa selvitän monia eri ratkaisuja ongelmiin, joista lupaavimpana koen 3D generatiivisen kilpailevan neuroverkon kyvyn luoda uutta aineistoa tehokkaasti.
In this bachelor theses I will be going through issues related to neural networksand facial recognition while going through some solutions offered by generative adversarialneural networks. I will also be investigating how the development of technology might beable to solve some of these problems and what do I expect from the future of this technology.Facial recognition programs have become more and more common in different uses but theaccuracy of them leaves much to be desired. In this paper I will be going through solutionsfor different problems of which I find 3D generative adversarial neural network to be themost promising with its ability to efficiently generate new data.
|
|---|