System identyfikacji osoby oraz wizualizacji deski rozdzielczej w samochodzie osobowym

Abstract

Podsumowując, projekt spełnił wszystkie postawione założenia i działa w zaplanowany od początku sposób. Wymagania wytłuszczone na początku zostały zaimplementowane. Aplikacja poprawnie rozpoznaje twarze przy użyciu nauczania maszynowego oraz adekwatnie zmienia wygląd deski rozdzielczej. Co więcej, wszystkie problemy napotkane po drodze zostały rozwikłane. Rozwiązanie napisane jest w taki sposób, aby łatwo można było je ulepszyć. Model działa poprawnie, o czym świadczą wyniki mean average precision opisane w rozdziale 4.3 oraz wizualna reprezentacja pracy modelu na rysunku 4.7. Wynik na poziomie 80%, w porównaniu z innymi, podobnymi rozwiązaniami z literatury, pokazuje, iż model wykrywa twarze nawet z większą precyzją [30]. Aplikacja, wraz z modelem, może być wykorzystywana w samochodach osobowych, tak jak zostało to założone w celu pracy. Warto jednak zaznaczyć, iż jest to tylko prototyp rozwiązania. Oznacza to, że kod wymagałby kilku zmian, tak aby był on możliwy do integracji ze środowiskiem w samochodach. Innym założeniem projektu było pogłębienie wiedzy w zakresie nauczania maszynowego przez autora. Ten cel również został w pełni zrealizowany. Implementacja różnych modeli detekcji twarzy oraz zdobyta wiedza na temat przeróżnych deep learningowych frameworków, pozwoliła autorowi na zdobycie szerokiego doświadczenia w tej dziedzinie. Praca oraz cała jej złożoność idealnie podsumowuje wiedzę zdobytą podczas całych studiów magisterskich.