Курсовая работа: Разработка приложения для распознавания лиц на Python

1. Введение
2. Обзор литературы

   1. Общие сведения о распознавании лиц
   2. Алгоритмы и технологии для распознавания лиц
   3. Обзор существующих приложений

3. Анализ требований

   1. Функциональные требования
   2. Нефункциональные требования

4. Проектирование приложения

   1. Выбор инструментов и библиотек
   2. Архитектура приложения
   3. Пользовательский интерфейс

5. Реализация приложения

   1. Настройка окружения
   2. Импорт библиотек и модулей
   3. Программирование основных функций

6. Тестирование приложения

   1. Методология тестирования
   2. Результаты тестирования

7. Заключение
8. Список использованных источников

Введение

Разработка приложений для распознавания лиц представляет собой одну из наиболее актуальных задач в области компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Это направление активно развивается благодаря увеличению объема данных, доступных для обработки, и улучшению алгоритмов искусственного интеллекта. В данной курсовой работе будет представлен процесс разработки простого приложения для распознавания лиц на языке программирования Python с использованием современных библиотек. Целью работы является не только создание рабочего продукта, но и углубление понимания ключевых принципов и технологий, используемых в этой области.

Советы студенту по написанию курсовой работы

1. Определите цели и задачи работы. Прежде чем начинать, важно четко понять, что именно вы хотите достичь. Это может включать разработку приложения, понимание принципов работы алгоритмов распознавания, а также изучение технологий, необходимых для реализации.

2. Соберите информацию. Изучите существующие статьи, книги и онлайн-ресурсы на тему распознавания лиц и программирования на Python. Полезные источники могут включать научные журналы, статьи в блогах и сообщества, посвященные программированию.

   • Актуальные книги, такие как "Python для анализа данных" (Уэсли Чан), могут помочь вам освоить основные библиотеки, такие как NumPy и Pandas.
   • Также стоит обратиться к документации библиотек для распознавания лиц, например, OpenCV и Dlib.

3. Сконцентрируйтесь на практической части. Определите, как вы будете разрабатывать приложение. Необходимо четкое понимание архитектуры приложения и выбора библиотек. Начните с написания простых скриптов для распознавания лиц, а затем постепенно усложняйте функционал.

4. Не забывайте о тестировании. На этапе реализации приложения выделите время на тестирование. Это позволит вам обнаружить и исправить ошибки, а также убедиться в том, что ваше приложение работает так, как задумано.

5. Оформление работы. Обратите внимание на структуру и оформление курсовой работы. Следите за стилем написания, корректностью терминологии и единообразием оформления. Используйте рекомендованные вами шаблоны оформления.

6. Список источников. Не забывайте отмечать все использованные источники. Это не только придаст вашей работе видимость профессионализма, но и поможет избежать плагиата.

Список использованных источников

1. Залевский, А. (2018). Компьютерное зрение на Python. Простое руководство по OpenCV. Москва: Издательство Питер.
2. Шишкин, Д. (2020). Распознавание лиц: от теории к практике. Мир программирования. Москва: Издательство БХВ-Петербург.
3. Петров, В.С. (2019). Python для анализа данных. Москва: Издательство ДМК Пресс.
4. Минаков, А. (2021). Основы машинного обучения и искусственного интеллекта на Python. Москва: Издательство Вильямс.