Аннотация 2
Введение 5
1 Теоретическое обоснование задачи распознавания образа студентов 7
1.1 Описание исследуемой задачи по распознаванию образов 7
1.2 Обзор реализованных алгоритмов распознавания образов и лиц 8
1.3 Постановка задачи на реализацию программы для распознавания образов студентов 13
2 Математическая формулировка модели по распознаванию образов студентов 14
2.1 Анализ и выбор вычислительного метода для реализации программы по распознаванию образов студентов 14
2.2 Подготовка данных для обучения каскадных классификаторов 22
2.3 Обучение каскадного классификатора в целях реализации программы по распознаванию образов студентов 25
3 Тестирование и анализ эффективности реализованной программы по распознаванию образов студентов 39
3.1 Описание реализованной программы по распознаванию образов студентов 39
3.2 Тестирование реализованной программы по распознаванию образов студентов 46
Заключение 51
Список используемой литературы 52
Сама по себе теория распознавания образов - это раздел кибернетики. Данный раздел занимается тем, что изучает как теоретические основы, так и методы классификации всевозможных предметов, различных явлений, каких- либо процессов.
Если говорить о распознавании с другой стороны, то по факту - это процесс поиска, выделения, а и далее сегментирования обработанных данных с помощью определенных алгоритмов, учитывая распознанные закономерности.
Более поверхностно, распознавание объектов - типичное идентифицированные характеристик объектов и последующее их классифицирование.
Данная задача довольно востребована при автоматизации в любых сферах деятельности, поскольку сама идея внедрения распознавания объектов помогает сократить на конечных стадиях количество ошибочных детектировании каких-либо объектов или явлений, в отличие от человеческих ресурсов.
И речь идет не только про распознавание образов с фотографий или видеопотока. Само распознавание работает с практически любыми данными. Единственный критерий, который позволяет работать алгоритмам распознавания образов - это наличие характеристик, по которым можно будет классифицировать объекты и объединять их в группы.
Данный вопрос, связанный с распознаванием чего-либо сам по себе довольно трудоемкий и затратный в плане ресурсов процесс. Это связанно с огромным количеством пунктов.
Так или иначе, направление довольно перспективно и работать может в огромном количестве направлений. Поэтому и тема выпускной квалификационной работы является «Распознавание образа студента для автоматического учета посещаемости».
С одной стороны, можно немного усомниться в актуальности данной темы, беря в учет текущую эпидемиологическую обстановку. Однако, не смотря на уже реализованный алгоритм распознавания образов, он далеко не идеален. И в том случае если уже частично реализованный продукт будет усовершенствоваться, то и спустя определенное количество времени эпидемиологическая обстановка изменится.
К тому же, данную тему можно актуализировать и в малом бизнесе. Особенно это касается тех, у которого есть свой офис с относительно небольшим штатом сотрудников и нет возможности покупать уже готовые решения их по распознаванию. Так, с помощью такой технологии можно вести политику безопасности, а именно фиксировать всех, кто появляется на территории офиса или рабочей зоны за условно учётный день, будь то сотрудник или гость.
Цель данной выпускной работы - разработка системы учета посещаемости студентов на основе использования алгоритмов распознавания их образов.
Для достижения поставленной цели необходимо решить определенные задачи:
1. Провести анализ научной, а также учебно-методической литературы.
2. Провести анализ уже существующих алгоритмов по распознаванию образов.
3. Выбрать метод по распознаванию образов студентов и реализовать распознавание образов студентов.
4. Провести тестирование и определить эффективность реализованного алгоритма.
5. Опираясь на полученные данные разработать систему учета посещаемости студентов и сделать об эффективности применения алгоритма распознавания для этой задачи.
После выполнения всех выше поставленных задач, можно будет считать, что цель данной выпускной работы была достигнута.
В процессе исследования поставленного вопроса по распознаванию образов студентов в рамках данной выпускной квалификационной работы были достигнуты определенные результаты.
После того, как была четко поставлена задача, было обучено два каскадных классификатора на выборках, разного объема. Обучение каскадных классификаторов задействовало изображения, полученные с помощью специально реализованной под эту цель программой, которая и подготовила большую часть изображений. Далее были обучены LBP модели с помощью лиц необходимых людей, использование которых позволило на распознанном лице детектировать образ определенного студента.
Реализованная система была протестирована на девяти видеофрагментах, состоящих из трех уникальных и еще шести производных, которые были получены с помощью модифицирования тех трех исходных. Результаты тестирования были записаны и проанализированы, была получена сводная статистка о качестве их работы.
Последним этапом была реализация программы ведения автоматического учета посещаемости. Она позволила автоматизировать просмотр посещаемости как группы в целом, так и в разрезе по датам по каждому отдельно взятому студенту.
Реализованная программа получила довольно простой и одновременно интуитивно понятный интерфейс. Тем не менее, на данном этапе в реализованной программе недостаточно полей для более удобного представления информации в графическом виде для педагогов. Для повышения удобства необходимо больше общей информации о том, как программу хотели бы видеть сами педагоги.
Исходя из вышесказанного, можно сделать вывод о том, что цели, поставленные в данной выпускной квалификационной работе, были достигнуты.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
