Αναγνώριση Προσώπου με χρήση Συνελικτικών Νευρωνικών Δικτύων

Σκοπός αυτής της πτυχιακής εργασίας είναι η παρουσίαση και η ανάλυση της αρχιτεκτονικής των Συνελικτικών Νευρωνικών Δικτύων ως βασικό εργαλείο για τη δημιουργία «έξυπνων» συστημάτων Αναγνώρισης Προσώπων, καθώς επίσης και η δημιουργία ενός τέτοιου συστήματος, για την επίλυση ενός συγκεκριμένου προβλήματος Αναγνώρισης Προσώπου, αλλά και η αξιολόγησή του. Πιο συγκεκριμένα η εργασία απαρτίζεται από τρια κεφάλαια. Το πρώτο κεφάλαιο αφόρα το θεωρητικό κομμάτι της Αναγνώρισης Προσώπου όπου παρουσιάζονται οι σημαντικότερες αρχιτεκτόνικες Συνελικτικών Νευρωνικών Δικτύων των τελευταιών ετών, οι πιο διάσημες Συναρτήσεις Απώλειας για την εκπαίδευση αυτών των δικτύων, βασικές μέθοδοι Επεξεργασίας Προσώπου, οι μεγαλύτερες και πιο γνωστές βάσεις δεδομένων με πρόσωπα, πρωτόκολλα αξιολόγησης, και τέλος παρουσιάζονται τα διάφορα πεδία εφαρμογής της Αναγνώρισης Προσώπου. Στο δεύτερο κεφάλαιο ορίζεται ένα πρόβλημα Αναγνώρισης Προσώπου, περιγράφονται αναλυτικά τα βήματα με βάση τα οποία θα γίνει η προσέγγιση του, και τέλος αφού δημιουργηθεί το σύστημα αυτό, γίνεται η αξιολόγηση του μέσα από σχετικές γραφικές παραστάσεις και πίνακες. Στο τελευταίο κεφάλαιο παρουσιάζονται τα συμπεράσματα από όσα συζητήθηκαν στα δύο πρώτα κεφάλαια.The purpose of this thesis is to present and analyze the architecture of the Convolutional Neural Networks as a basic tool for the creation of "intelligent" Facial Recognition Systems, as well as the creation of such a system to solve a specific Facial Recognition problem, as well as its evaluation. In particular, the work consists of three chapters. The first chapter analyzes the theoretical part of Face Recognition, in which the most important architectures of Convolutional Neural Networks in recent year, the most famous Loss Functions for the training of these networks, basic methods of Facial Processing, the largest and most known databases with faces, evaluation protocols, and finally, the diverse scenes of Face Recognition are presented. In the second chapter, a problem of Face Recognition is defined, the detailed steps are described on the basis of which it will be approached, and finally after the creation of a Facial Recognition system, it is evaluated through relevant graphs and tables. The final chapter presents the conclusions from what was discussed in the first two chapters