Модуль біометричної аутентифікації за силуетом людини

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТерейковський, Ігор Анатолійович
dc.contributor.authorДубіковська, Дана-Дарина Сергіївна
dc.date.accessioned2025-07-03T08:44:37Z
dc.date.available2025-07-03T08:44:37Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractБакалаврський дипломний проєкт включає пояснювальну записку (51 стор., 11 рис., список використаної літератури з 8 найменувань, 4 додатки). Об’єктом розробки є модуль біометричної аутентифікації за силуетом людини, який забезпечує безконтактну ідентифікацію особи на основі її ходи. Модуль реалізує повний цикл обробки даних: від сегментації зображень до побудови ознаки Gait Energy Image (GEI) та класифікації за допомогою згорткової нейронної мережі. Система побудована з використанням Python, бібліотек TensorFlow, Keras, OpenCV та застосовує відкритий датасет CASIA-B для навчання моделі. В ході розробки: • проведено огляд сучасних підходів до біометричної ідентифікації за ходою; • сформульовано технічні вимоги до системи; • реалізовано модулі збору, обробки та аналізу зображень силуету; • створено архітектуру згорткової нейронної мережі; • здійснено навчання та тестування моделі; • виконано оцінку ефективності реалізованого рішення. Розроблений модуль може бути використаний у системах відеоспостереження, контролю доступу та інших сферах, де потрібна дистанційна, ненав’язлива біометрична аутентифікація.
dc.description.abstractotherThe bachelor's qualification project includes an explanatory report (51 pages, 11 figures, a list of 8 references, 4 appendices). The object of the project is a biometric authentication module based on the analysis of a person’s silhouette while walking, which enables contactless identity recognition. The module implements a full data processing pipeline: from image segmentation to the construction of the Gait Energy Image (GEI) and classification using a convolutional neural network. The system is built using Python and leverages libraries such as TensorFlow, Keras, and OpenCV. The open CASIA-B dataset is used to train the model. In the course of development: • modern approaches to gait-based biometric identification were analyzed; • technical requirements for the system were defined; • modules for video data collection, preprocessing, and analysis were implemented; • the architecture of the convolutional neural network was designed; • the model was trained and tested; • the effectiveness of the proposed solution was evaluated. The developed module can be used in video surveillance systems, access control, and other areas requiring remote, non-intrusive biometric authentication.
dc.format.extent69 с.
dc.identifier.citationДубіковська, Д.-Д. С. Модуль біометричної аутентифікації за силуетом людини : дипломний проєкт ... бакалавра : 123 Комп'ютерна інженерія / Дубіковська Дана-Дарина Сергіївна. – Київ, 2025. – 69 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/74604
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectбіометрична аутентифікація
dc.subjectсилует
dc.subjectGait Energy Image
dc.subjectзгорткова нейронна мережа
dc.subjectPython
dc.subjectTensorFlow
dc.subjectOpenCV
dc.subjectCASIA-B
dc.titleМодуль біометричної аутентифікації за силуетом людини
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Dubikovska_bakalavr.pdf
Розмір:
1.54 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (СПСКС)
Бакалаврські роботи