Інформаційна технологія біометричної ідентифікації людини за зображенням обличчя
| dc.contributor.author | Дорогий, Ярослав Юрійович | |
| dc.contributor.degreedepartment | Кафедра автоматики та управління в технічних системах | uk |
| dc.contributor.degreefaculty | Факультет інформатики та обчислювальної техніки | uk |
| dc.contributor.degreegrantor | Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут" | uk |
| dc.date.accessioned | 2013-12-09T12:21:32Z | |
| dc.date.available | 2013-12-09T12:21:32Z | |
| dc.date.issued | 2013 | |
| dc.description.abstracten | Thesis for a candidate degree in technical sciences, specialty 05.13.06 – “Information Technologies”. – National Technical University of Ukraine "Kyiv Polytechnic Institute", Kyiv, 2013. The thesis is devoted to solving of important scientific and technical problem of developing models, methods and technology for biometric identification for human face image. Oftalmogeometrycal approach to the identification of a person with anthropometric points of eye region, using a smaller number of characteristic features for recognition of human lossless authentication was created. Modification of convolutional neural network structure, which differs from existing with high generalization power of the first layer, fewer variables and high quality recognition was designed. A modification of the learning algorithm for the generalized convolutional neural network based on error backpropagation algorithm with shorten learning time of network was proposed. A modification of the multiclassificator structure through the use of a new set of classifiers and the mechanism of their interaction, which reduced the number of errors of the 1st and 2nd kind through an integrated study of the multiclassification effect was made. The information technology for biometric identification for human face image based on complex mathematical models, methods and approaches, biometric identification from human facial image that can solve together the two classes of problems - search facial images in the database to identify and preliminary control access to objects that are protected was created. | uk |
| dc.description.abstractru | Диссертация на получение научной степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 – информационные технологии. – Национальный технический университет Украины “Киевский политехнический институт”, Киев, 2013. Диссертационная работа посвящена решению важной научно-технической задачи разработки моделей и методов биометрической идентификации человека по изображению лица. Выполнен анализ основных подходов и методов к решению задачи биометрической идентификации человека по изображению лица за выбранными критериями, определены основные их недостатки. Рассмотрены основные требования к разрабатываемой информационной технологии. Предложен и разработан офтальмогеометрический подход к идентификации человека по антропометрическим точкам области глаз, сущность которого заключается в использовании нескольких специальных процедур для построения характеристических точек лица только в области глаз, позволяющих значительно уменьшить входной характеристический вектор признаков и при этом сохранить на том же уровне качество распознавания. В сравнении с классическими антропометрическими методами распознавания данный подход позволяет сократить количество входной информации в несколько раз. Для проверки данного подхода были построены три классификатора на базе нейронных сетей и системы ANFIS. Разработана и исследована модификация структуры обобщенной сверточной нейронной сети, суть которой состоит в использовании алгоритма дифференциального разреживания связей и окон свертки разного размера в одном слое свертки, которая отличается от уже существующих повышенной обобщающей способностью первого слоя свертки, меньшим количеством переменных параметров и повышенным качеством распознавания. На базе данной модификации построена обобщенная сверточная нейронная сеть с упрощенной архитектурой межнейронных связей и улучшенным качеством распознавания. Разработана модификация алгоритма обучения для обобщенной сверточной нейронной сети на базе алгоритма обратного распространения ошибки, сущность которого заключается в модификации функции расчета ошибки последнего скрытого слоя сети, который отличается от уже существующих способом расчета ошибки обучения для скрытых слоев, что дает возможность сократить время обучения сети. Данный алгоритм позволил сократить время обучения на 24%, количество итераций алгоритма обучения – на 32%. Разработана модификация структуры мультиклассификатора путем использования нового набора классификаторов и механизма их взаимодействия, что позволило сократить количество ошибок 1-го и 2-го рода за счет комплексного исследования влияния на них мультиклассификаций. На базе данной модификации построен классификатор, позволивший сократить количество ошибок 1-го и 2-го рода в среднем до 0,5%. Разработана информационная технология биометрической идентификации человека по изображению лица, в основу которой положен комплекс математических моделей, методов и подходов биометрической идентификации человека по изображению лица, что позволяет, в отличие от существующих ІТ, решить в комплексе два класса задач – поиск изображения лица в базе с целью идентификации и предварительный контроль доступа к объектам, что находятся под охраной. Предложенные модели и методы были реализованы в виде модулей с использованием языков высокого уровня Python, C++, веб-сервера DJANGO. Разработанная информационная технология внедрена в производственную деятельность ООО «Герольдмайстер», а также, в качестве системы контроля доступа в производственные помещения фермерского хозяйства «Чудова марка» и системы контроля доступа ООО «Спин Технолоджис». Внедрение данной технологии позволило повысить качество систем контроля доступа данных предприятий соответственно на 95,5%, 95,2% та 95,3%. Математические модели, методы и алгоритмы использованы в учебном процессе кафедры автоматики и управления в технических системах НТУУ «КПИ». | uk |
| dc.description.abstractuk | Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. – Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут”, Київ, 2013. Дисертаційна робота присвячена вирішенню актуальної науково-технічної задачі розроблення моделей і методів біометричної ідентифікації людини за зображенням обличчя. Розроблений офтальмогеометричний підхід до ідентифікації людини за антропометричними точками з області очей, що використовує меншу кількість характеристичних ознак для розпізнавання людини без втрати якості розпізнавання. Досліджена модифікація структури згорточної нейронної мережі, яка відрізняється від вже існуючих підвищеною узагальнюючою здатністю першого шару згортки, меншою кількістю змінних параметрів та підвищеною якістю розпізнавання. Розроблено модифікацію алгоритму навчання для узагальненої згорточної нейронної мережі на базі алгоритму зворотнього поширення помилки, що дає можливість скороти час навчання мережі. Розроблено модифікацію структури мультикласифікатора, яка за рахунок використання нового набору класифікаторів і механізму їх взаємодії дозволила зменшити кількості помилок 1-го та 2-го роду. Розроблено інформаційну технологію біометричної ідентифікації людини за зображенням обличчя на базі комплексу математичних моделей, методів і підходів біометричної ідентифікації людини за зображенням обличчя, що дозволяє вирішити в комплексі два класи задач – пошук зображення обличчя в базі з метою ідентифікації та попередній контроль доступу до об’єктів, що знаходяться під охороною. | uk |
| dc.format.page | 22 л. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/6336 | |
| dc.language.iso | uk | uk |
| dc.publisher | Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут" | uk |
| dc.publisher.place | Київ | uk |
| dc.status.pub | published | uk |
| dc.subject.udc | 004.93’1 | uk |
| dc.title | Інформаційна технологія біометричної ідентифікації людини за зображенням обличчя | uk |
| dc.type | Other | uk |
| thesis.degree.level | candidate | uk |
| thesis.degree.name | кандидат технічних наук | uk |
| thesis.degree.speciality | 05.13.06 – інформаційні технології | uk |