Заключение

В диссертации выполнено исследование по созданию алгоритма выделения сюжетной части изображения, и реализована система выделения человеческого лица на изображении. Практическая реализация подтвердила эффективность разработанного алгоритма.

По результатам исследования можно сделать следующие выводы:

Разработанные в диссертации алгоритм и программный комплекс базирующиеся на свёрточной нейронной сети, позволяют обеспечить вероятность обнаружения образа лица на уровне не менее 0,95, уменьшить вычислительную сложность решения задачи по сравнению с классическими нейросете- выми архитектурами порядка 40 раз.

Разработанный алгоритм обучения свёрточной нейронной сети, основанный на процедуре самонастройки нейронной сети, повышает классифицирующие способности нейронной сети (среднее значение выхода нейронной сети для лицевого изображения составляет 0,9, для нелицевого образа 0,2).

Разработанная топология свёрточной нейронной сети, обеспечивает инвариантность к изменениям условий съемки, поворотам изображений, качеству съемки.

Разработанная система выделения сюжетной части изображения, созданная на основе предложенной сверточной нейронной сети обладает инвариантностью к поворотам изображения лица до ±15 градусов, способна работать в диапазоне изменения освещения от 42,8% до 157,1% от естественного (изменения средней интенсивности пикселов от 60 до 220), и обладает инвари-антностью к изменению масштаба изображения лица в диапазоне от 0,7 до 1,6 от размера входного окна.