Цель работы - разработка эффективного инструмента, который стандартизирует процесс обработки фотографий лица и облегчает работу ортодонтов. Методология реализации основывается на применении методов машинного обучения. В частности, использовались алгоритмы глубокого обучения для задачи классификации и обнаружения ключевых точек лица. Результатом работы стала успешная реализация модуля автоматизированной обработки фотографий. Разработанный модуль демонстрирует достаточно высокую точность и эффективность работы. Область применения разработанного модуля охватывает приложение для ортодонтов. Внедрение этого модуля позволяет значительно увеличить скорость обработки изображений лица и упростить создание фотопротоколов. Это, в свою очередь, существенно повышает эффективность работы специалистов и качество предоставляемых ими услуг. В целом, разработанный в рамках выпускной квалификационной работы модуль автоматизированной обработки фотографий демонстрирует высокую эффективность и обладает значительным потенциалом для дальнейшего применения и развития в системах поддержки фотопротоколов.

The purpose of the work is to develop an effective tool that standardizes the process of processing facial photographs and facilitates the work of orthodontists. The implementation methodology is based on machine learning methods. Deep learning algorithms were used for the task of classifying and detecting face key points. The result of the work is the successful implementation of the module for automated photo processing. The developed module demonstrates sufficiently high accuracy and efficiency. The scope of the developed module covers the application for orthodontists. The introduction of this module allows you to significantly increase the speed of face image processing and simplify the creation of photo reports. This, in turn, significantly increases the efficiency of the work of specialists and the quality of the services they provide. In general, the automated photo processing module developed as part of the final qualification work demonstrates high efficiency and has significant potential for further application and development in photo protocol support systems.