Розумна система розпізнавання облич на базі штучного інтелекту

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorФедорова, Наталія Володимирівна
dc.contributor.authorПанасюк, Володимир Ігорович
dc.date.accessioned2024-02-08T12:45:19Z
dc.date.available2024-02-08T12:45:19Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractАктуальність. Сучасний швидкий розвиток технологій та високий рівень конкуренції у різних галузях створюють потребу в розробці та впровадженні ефективних систем ідентифікації осіб. Зокрема, розумна система ідентифікації людини на базі штучного інтелекту виявляється актуальною та перспективною, забезпечуючи високий рівень безпеки та комфорту в різноманітних сферах використання. Застосування системи розпізнавання облич дозволяє ефективно ідентифікувати особу, а інтеграція з пристроями контролю доступу стає ключовим компонентом в організації безпечного та автоматизованого простору. Система, яка комбінує штучний інтелект та пристрої Інтернету речей для розпізнавання облич та контролю доступу, реалізує інноваційні підходи до забезпечення безпеки та зручності в єдино цілісному рішенні. Метою дослідження є розробка програмного забезпечення для системи розпізнавання облич на основі штучного інтелекту, здатного ефективно інтегруватися з різноманітними системами та пристроями інтернету речей. Також створення функціональності керуванням контролю доступу та зберігання історії подій. Об’єктом дослідження є розпізнавання людини за допомогою штучного інтелекту та організація процесу ідентифікації людини по обличчю. Предметом дослідження є технології розпізнавання облич та їх застосування в процесі ідентифікації людини. Це включає в себе аналіз алгоритмів розпізнавання облич, розробку програмного забезпечення для розпізнавання облич, вивчення можливості інтеграції з процесу розпізнавання з фізичними пристроями для автоматизації процесів. Методами дослідження. Методи дослідження охоплюють широкий спектр технологій і підходів, спрямованих на досягнення високої ефективності та точності системи ідентифікації осіб на базі штучного інтелекту. Використані методи глибокого машинного навчання сприяли оптимізації процесу розпізнавання обличчя, дозволяючи системі самостійно навчатися та вдосконалюватися на основі великого обсягу даних. Комбінування алгоритмів комп’ютерного зору та статистичного аналізу виявилося ефективним для створення надійної системи ідентифікації. Враховуючи різноманітні вхідні дані, від особливостей обличчя до контексту використання, використані методи дозволили створити універсальну систему, здатну працювати ефективно в різних умовах. У проведеному дослідженні враховувалися також можливості інтеграції з пристроями інтернет речей, що дозволило зробити обґрунтовані висновки щодо досягнутої ефективності та перспектив розвитку розумних систем ідентифікації. Практичне значення. Розумна система ідентифікації людини має широкі практичні застосування. Вона може бути використана для забезпечення безпеки в об’єктах публічного доступу, управління доступом, аутентифікації користувачів у різних інформаційних системах, а також для визначення статистики відвідування об’єктів. Структура і обсяг кваліфікаційної роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, пʼяти розділів, висновків та 2 додатків. Робота містить 47 рисунки та 10 таблиць. Основна частина роботи викладена на 87 сторінках.
dc.description.abstractotherRelevance. The current rapid development of technology and the high level of competition in various industries create a need for the development and implementation of effective personal identification systems. In particular, a smart human identification system based on artificial intelligence proves to be relevant and promising, providing a high level of security and comfort in various fields of use. The use of a face recognition system allows for effective identification of a person, and integration with access control devices is becoming a key component in the organization of a secure and automated space. A system that combines artificial intelligence and IoT devices for face recognition and access control implements innovative approaches to ensuring security and convenience in a single, holistic solution. The aim of the research is to develop software for an artificial intelligence-based face recognition system that can effectively integrate with various IoT systems and devices. Also, to create functionality for managing access control and storing event history. Research Object. Human recognition using artificial intelligence and organization of the process of human identification by face. Research Subject. Face recognition technologies and their application in the process of human identification. This includes the analysis of face recognition algorithms, the development of face recognition software, and the study of the possibility of integrating the recognition process with physical devices for process automation. Research Methods. The research methods cover a wide range of technologies and approaches aimed at achieving high efficiency and accuracy of the face identification system based on artificial intelligence. The used deep machine learning methods helped to optimize the face recognition process, allowing the system to learn and improve on its own based on a large amount of data. Combining computer vision and statistical analysis algorithms proved to be effective in creating a reliable identification system. Taking into account a variety of input data, from facial features to the context of use, the methods used allowed us to create a universal system that can work effectively in different conditions. The study also took into account the possibilities of integration with Internet of Things devices, which allowed us to draw reasonable conclusions about the achieved efficiency and prospects for the development of smart identification systems. Practical Significance. A smart human identification system has wide practical applications. It can be used to ensure security in public access facilities, access control, user authentication in various information systems, as well as to determine the statistics of visits to facilities. Structure and Scope of the Thesis. The master's dissertation comprises an introduction, five chapters, conclusions, and 2 appendices. The work includes 47 figures and 10 tables, with the main part covering 87 pages.
dc.format.extent130 с.uk
dc.identifier.citationПанасюк, В. І. Розумна система розпізнавання облич на базі штучного інтелекту : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Панасюк Володимир Ігорович. – Київ, 2024. – 130 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/64405
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectІнтернет речейuk
dc.subjectмодульністьuk
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectідентифікаціяuk
dc.subjectаутентифікаціяuk
dc.subjectсистема доступуuk
dc.subjectрозпізнаванняuk
dc.subjectбезпекаuk
dc.subjectзахистuk
dc.subject.udc004.4
dc.titleРозумна система розпізнавання облич на базі штучного інтелекту
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ІПЗЕ)
Магістерські роботи