Разработка алгоритма и программы для распознавания пола по фотографии с использованием искусственной нейронной сети. Создание алгоритмов: математического, работы с приложением, установки весов, реализации функции активации и обучения нейронной сети.
Аннотация к работе
Для корректной работы этой программы необходимо иметь операционную систему Windows XP (SP 2-3)/Vista (SP 1)/ Windows 7. Программа разработана в среде разработки программного обеспечения Microsoft Visual Studio 2010. Образец, как правило, представляется как вектор значений признаков. В случае, если признаков недостаточно, сеть может соотнести один и тот же образец с несколькими классами, что неверно.В данном разделе представлены: математический алгоритм, алгоритм работы с приложением, алгоритм установки весов, алгоритм реализации функции активации и алгоритм обучения нейронной сети. алгоритм программа нейронный сетьПусть к синапсам поступают импульсы силы x1, x2, x3 соответственно, тогда после прохождения синапсов и дендритов к нейрону поступают импульсы w1x1, w2x2, w3x3. Нейрон преобразует полученный суммарный импульс x=w1x1 w2x2 w3x3 в соответствии с некоторой передаточной функцией f(x). Таким образом, нейрон полностью описывается своими весами wk и передаточной функцией f(x). Получив набор чисел (вектор) xk в качестве входов, нейрон выдает некоторое число y на выходе.Схема алгоритма работы с приложением приведена на рисунке 2 Схема алгоритма установки весов приведена на рисунке 3Текст программы представлен на рисунках 5, 6, 7. using System; using System.Windows.Forms; CLEANIMAGE = PICTUREBOX1.Image;// при загрузке окна сохраняем изображение Sloy1 = new Sloy1(2, (PICTUREBOX1.Width - 20) * (PICTUREBOX1.Height - 20));//создаем сеть } private void button1_Click(object sender, EVENTARGS e)//кнопка 1Для выполнения вычислительного эксперимента запускаем скомпилированный EXE файл или запускаем программу в среде разработки Microsoft Visual Studio 2010. После запуска программы и загрузки изображения появляется окно, представленное на рисунке 8. После обучения сети и нажатия кнопки "Результат" появляется окно, представленное на рисунке 9.Для корректной работы этой программы необходимо иметь операционную систему Windows XP (SP 2-3)/Vista (SP 1)/ Windows 7.Искусственные нейронные сети (ИНС) - математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей - сетей нервных клеток живого организма. При нажатии на кнопку "Подогнать" необходимо перетащить изображение таким образом, чтобы лицо было посередине рамки. При процессе обучения необходимо выбрать пол, к которому принадлежит лицо на фотографии, и нажать кнопку "Обучить".Руководство программиста private void button1_Click (object sender, EVENTARGS e) - функция, которая выполняется при нажатии на кнопку "Открыть". private void button5_Click(object sender, EVENTARGS e) - функция, которая выполняется при нажатии на кнопку "Результат". private void button6_Click(object sender, EVENTARGS e) - функция, которая выполняется при нажатии на кнопку "Обучить". private void CHECKBOX1_CHECKEDCHANGED(object sender, EVENTARGS e) - функция, которая выполняется при появлении события CHECKEDCHANGED - это событие возникает при изменении параметра Checked объекта CHECKBOX1.
План
Содержание
Задание
Введение
1. Разработка алгоритма
1.1 Математический алгоритм
1.2 Разработка схемы алгоритма
2. Разработка программы
3. Вычислительный эксперимент
Заключение
Список литературы
Приложение
Задание
Разработать алгоритм и программу для распознавания пола по фотографии используя ИНС.
Введение
Разработанная программа для распознания пола по фотографии реализовывается на универсальной ЭВМ. Для корректной работы этой программы необходимо иметь операционную систему Windows XP (SP 2-3)/Vista (SP 1)/ Windows 7. Программа разработана в среде разработки программного обеспечения Microsoft Visual Studio 2010.
Целью работы являлась разработка искусственной нейронной сети по распознаванию пола на языке С#.
Искусственные нейронные сети (ИНС) - математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей - сетей нервных клеток живого организма. ИНС представляют собой систему соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов).
При обучении сети предлагаются различные образцы образов с указанием того, к какому классу они относятся. Образец, как правило, представляется как вектор значений признаков. При этом совокупность всех признаков должна однозначно определять класс, к которому относится образец. В случае, если признаков недостаточно, сеть может соотнести один и тот же образец с несколькими классами, что неверно. По окончании обучения сети ей можно предъявлять неизвестные ранее образы и получать ответ о принадлежности к определенному классу.
Топология такой сети характеризуется тем, что количество нейронов в выходном слое, как правило, равно количеству определяемых классов. При этом устанавливается соответствие между выходом нейронной сети и классом, который он представляет. Когда сети предъявляется некий образ, на одном из ее выходов должен появиться признак того, что образ принадлежит этому классу.
Вывод
Разработанная программа реализовывается на универсальной ЭВМ. Для корректной работы этой программы необходимо иметь операционную систему Windows XP (SP 2-3)/Vista (SP 1)/ Windows 7. Программа разработана в среде разработки программного обеспечения Microsoft Visual Studio 2010.
В ходе выполнения курсовой работы были разработаны математический алгоритм, общая схема алгоритма программы, текст программы на языке программирования С# и вычислительные эксперименты.
В результате выполнения курсовой работы были получены навыки по работе с искусственными нейронными сетями.
Список литературы
1. Каллан, Р. Основные концепции нейронных сетей.: Пер. с англ. -М.: Издат. дом "Вильямс", 2003. - 288с.
2. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика - Изд.: Горячая Линия - Телеком, 2001 г. - 386с.
3. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс.- Изд.: Вильямс, 2006 - 1104с.