ВВЕДЕНИЕ 4
1 АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 5
1.1 Терминология 5
1.2 Актуальность 6
1.3 Выбор средств разработки 7
1.4 Обзор аналогов 9
1.5 Формулирование требований к проекту 13
1.5.1 Общие сведения 13
1.5.2 Назначение и цели создания (развития) системы 13
1.5.3 Характеристика объектов автоматизации 14
1.5.4 Требования к системе 14
2 ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ 18
2.1 Структурный анализ и проектирование 18
2.2 Kairos API 24
2.3 Начало разработки и создание интерфейса 26
2.4 Реализация модели и сетевого уровня 31
2.5 Контроллеры 33
2.6 Сценарий использования 35
2.7 Тестирование 40
2.8 Внедрение и сопровождение 42
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 44
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ 45
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 46
В настоящее значение технологии во все областях жизни трудно переоценить. Компьютер все лучше решает исконно человеческие задачи. В данной работе я бы хотела изучить одну из таких задач, а именно технологию распознавания лиц. И реализовать мобильное приложение, использующие наработки в этой области.
Актуальность обусловлена тем, что разработки в области искусственного интеллекта (ИИ) активно внедряются в повседневную жизнь, различные типы идентификации, основанные на распознавании лиц, внедряются повсеместно, все больше автоматизируются процессы слежения и мониторинга. Исследования ведутся такими гигантами как Google, Nvidea, Intel, Amazon и многим энтузиастами. Больший резонанс произвела компания Apple, внедрив в своем новом устройстве технологию FacelD, заменив ей уже привычный сканер отпечатка пальца. Поэтому теперь, когда решение для распознавания лиц стало частью ядра IOS, как никогда интересно и актуально реализовать такое приложение с использованием всех новейший технологий.
В процессе выполнения работы была достигнута поставленная цель - проведено исследование предметной области, спроектировано и разработано мобильное приложения.
Поставленные задачи, выполнены. Сделаны следующие выводы:
- Мобильная разработка очень актуальна в связи с доминированием трафика с мобильных устройств.
- Для разработки на iOS лучше использовать Swift 4.0 и XCode, чтобы достигнуть максимальной производительности и положительного восприятия интерфейса пользователями
- Существующие аналоги не предоставляют распознавание лиц как отдельную функцию, которую можно было бы использовать по своему усмотрению
- Требования сформулированы и оформлены как фрагмент технического задания.
- Согласно требованиям произведено функционаольное и структурное проектирование системы, результатом которого стали SADT и UML диаграммы
- Мобильное приложение разработано согласно проекту и протестировано.
- Обозначены условия и перспективы внедрения. Предусмотрено сопровождение прилодения.
В целом, опыт можно считать успешным. Остается возможность доработать проект, если вложить в него материальный ресурс. В этом случае можно реализовать решение в реальном времени и сделать приложение быстрее и производительнее.
