Спосіб оперативної ідентифікації особи за технологіями Computer Vision

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПисарчук, Олексій Олександрович
dc.contributor.authorІльїн, Олексій Романович
dc.date.accessioned2022-01-31T14:33:05Z
dc.date.available2022-01-31T14:33:05Z
dc.date.issued2021-12
dc.description.abstractenThe work consists of an introduction and four chapters. Total amount of work: 126 sheets of the main text, 30 illustrations, 51 tables. Literature from various sources was used in the preparation. Facial identification systems are now used in almost every area of our lives. Unfortunately, the current situation with the global coronavirus pandemic makes some adjustments to their work. Studies have shown that wearing masks helps prevent the spread of coronavirus during the COVID-19 pandemic. However, the new situation has created problems for widely used facial recognition, as they have been taught to rely on important facial features, some of which may be hidden when the lower half of a person's face is covered by a mask. As a result, people must remove their masks to be successfully identified, which can increase their chances of getting sick. One possible solution is to explore ways to improve the effectiveness of biometric identification in computer vision. The purpose of the master's thesis is to increase the efficiency and reliability of identification of a person by digital image. To achieve the goal of the study the following tasks were set and solved: 1) Review of existing solutions in biometric identification and computer vision. 2) Development of a method of identification: definition of requirements and tasks for the biometric system of identification, description of software and hardware and structure to achieve the tasks, description of functions and models used. 3) Development and testing of the system: training of neural networks, testing of the system. The process of identifying a person by face Methods of human identification by biometric parameters of his face using the technology of wrapped neural networks and computer vision The methods used to develop the method under study, which is based on artificial neural networks, are part of the theory of computational learning, optimization theory and algorithm theory. A scientific novelty is the presented method of operational identification, using generative-competitive neural networks to improve the results of facial recognition in protective masks.uk
dc.description.abstractukРобота складається із вступу та чотирьох розділів. Загальний обсяг роботи: 126 аркушів основного тексту, 30 ілюстрацій, 51 таблиця. При підготовці використовувалася література з різних джерел. Системи ідентифікації за обличчям зараз використовуються майже у всіх сферах нашого життя. Нажаль, сучасна ситуація з всесвітньою пандемією короновірусної інфекції вносить деякі корективи в їх роботу. Дослідження показали, що носіння масок допомагає запобігти поширенню коронавірусу під час COVID-19 пандемії. Однак нова ситуація створила проблеми для широко використовуваного розпізнавання обличчя, оскілки їх навчали покладатися на важливі риси обличчя, деякі з яких можуть бути приховані у випадках, коли нижня половина обличчя людини закрита маскою. В результаті люди повинні зняти маски, щоб бути успішно ідентифікованими, що може призвести до збільшення шансів захворіти. Одне з можливих рішень – дослідити способи покращення ефективності біометричної ідентифікації у сфері комп’ютерного зору. Метою магістерської роботи є підвищення оперативності та достовірності ідентифікації особи за цифровим знімком. Для досягнення мети дослідження поставлено і вирішено такі завдання: 1) Огляд існуючих рішень у біометричної ідентифікації та комп’ютерного зору. 2)Розробка способу ідентифікації: визначення вимог та завдань до біометричної системи ідентифікації, опис програмних та апаратних засобів та структури для досягнення поставлених завдань, опис функцій та використаних моделей. 3)Розробка та тестування системи: навчання нейронних мереж, тестування системи. Процес ідентифікації людини за обличчям Методи ідентифікації людини за біометричними параметрами її обличчя з використанням технології загорткових нейронних мереж та комп’ютерного зору Методи, що застосовуються для розробки досліджуваного методу в, основі якого використовується штучні нейронні мережі, є складовою частиною теорії обчислювального навчання, теорії оптимізації та теорії алгоритмів. Науковою новизною є представлений метод оперативної ідентифікації, з використанням генеративно-змагальних нейронних мереж для покращення результатів розпізнавання обличь у захисних масках. Магістерське дослідження є самостійно виконаною роботою, в якій відображено особистий авторський підхід та особисто отримані теоретичні та прикладні результати, що відносяться до вирішення задачі удосконалення процесу оцінювання та порівняння ефективності бізнес-процесів підприємства. Формулювання мети та завдань дослідження проводилось спільно з науковим керівником. Результати досліджень можуть бути використані під час побудови охоронної системи з необхідністю регулювання доступу, у тому числі в учбових закладах. Також їх можна використовувати для систем, що допомагають людям з поганим зором.uk
dc.format.page144 c.uk
dc.identifier.citationІльїн, О. Р. Спосіб оперативної ідентифікації особи за технологіями Computer Vision : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Ільїн Олексій Романович. – Київ, 2021. – 144 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/46094
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectштучні нейронні мережіuk
dc.subjectсистема контролю доступуuk
dc.subjectбіометрична ідентифікаціяuk
dc.subjectбезпекаuk
dc.subject.udc004.4uk
dc.titleСпосіб оперативної ідентифікації особи за технологіями Computer Visionuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ОТ)
Магістерські роботи