Тема работы: «Система обнаружения и распознавания лица человека в медицинской маске с помощью машинного обучения».Цель работы – это создание наиболее точного алгоритма с использованием нейронной сети для распознавания лица человека в медицинской маске и без.В ходе работы были решены следующие задачи:Анализ и сравнение между нейронными сетями, связанных с детекцией объекта, определение свёрточной нейронной сети, как наиболее подходящей для создания алгоритма.Изучение структуры свёрточной нейронной сети MobileNetV2.Построение алгоритма для распознавания лиц в медицинских масках и без масок на основе свёрточной нейронной сети MobileNetV2.Изучение и выбор функции потерь для разработки системы, а также реализация алгоритма оптимизации для нейронной сети.Обучение нейронной сети на с использование датасета из 1376 фотографий лиц. Анализ полученных результатов после обучение модели.Разработка алгоритма с интегрированной обученной нейросетью, для обнаружения лиц в масках и без масок в реальном времени.

The subject of the graduation work is «A system for detecting and recognizing a person's face in a medical mask using machine learning».The point of work is to create the most accurate algorithm using a neural network for face recognition of a person in a medical mask and without.In the process of work the following objectives were solved:Analysis and comparison between neural networks associated with object detection, determination of a convolutional neural network as the most suitable for creating an algorithm.Studying the structure of the MobileNetV2 convolutional neural networkBuilding an algorithm for face recognition with and without medical masks based on the MobileNetV2 convolutional neural network.The study and selection of the loss function for the development of the program, as well as the implementation of the optimization algorithm for the neural network.Training a neural network using a dataset of 1376 face photographs. Analysis of the results obtained after training the model.Development of an algorithm with an integrated trained neural network for real-time face detection.