Реферат
ВВЕДЕНИЕ 7
1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ 10
1.1 Описание проекта и требования к функционалу 10
1.2 Поиск и анализ конкурентов 11
1.3 Выбор инструментария для разработки сервиса 23
1.4 Моделирование бизнес-процесса, построение DFD диаграммы 26
2 РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ 40
2.1 Описание модулей и атрибутов 40
2.2 Реализация серверной части на Fast API 43
2.3 Реализация клиентской части на React 56
3 РАСЧЁТ ЭКОНОМИКИ ПРОДУКТА 75
3.1 Производственный план 75
3.2 Финансовый план 79
3.3 Расчёт инвестиционной привлекательности 82
3.4 Анализ рисков проекта 86
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 90
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 92
В последние годы нейросети и компьютерное зрение стали одними из наиболее актуальных и перспективных направлений в информационных технологиях. Они позволяют обрабатывать и анализировать большие объемы данных, что приводит к появлению новых возможностей в различных областях деятельности, начиная от медицины и заканчивая промышленностью.
Одним из важных направлений применения нейросетей и компьютерного зрения является биометрия – область, которая использует данные о физических характеристиках человека для их распознавания.
Биометрические технологии становятся все более популярными в различных областях жизни, от учета рабочего времени и контроля доступа до идентификации подозреваемых в преступлениях. Технологии биометрии могут быть применены в различных сферах, например, в медицине для идентификации пациентов, в системах безопасности для контроля доступа, а также в коммерческих системах для идентификации клиентов и предотвращения мошенничества .
Кроме того, компьютерное зрение используется в системах наблюдения за границами, для распознавания лиц на улицах и в аэропортах, а также в системах безопасности на предприятиях. Также компьютерное зрение широко применяется в автомобильной промышленности, где оно используется для распознавания дорожных знаков и маркировок на дороге, а также для обнаружения препятствий на пути движения .
Развитие нейросетей и компьютерного зрения является ключевым фактором, определяющим успешное применение биометрических технологий. Современные методы обработки изображений и анализа данных позволяют создавать более точные и надежные системы распознавания, которые могут использоваться в различных сферах деятельности. Компьютерное зрение используется в биометрии для идентификации людей на основе их физических характеристик, таких как лица, отпечатки пальцев, голос и т. д.
Компьютерное зрение и биометрия являются одними из самых востребованных технологий в финансовом секторе, благодаря своей способности обеспечивать высокий уровень безопасности и защиты финансовых данных
клиентов.
Системы биометрической аутентификации – это одно из наиболее распространенных применений компьютерного зрения и биометрии в финансовой сфере. Они используются для защиты финансовых транзакций путем проверки личности клиента с помощью его биометрических данных, таких как отпечатки пальцев, сканирование лица или голосовое распознавание. Также, системы биометрической аутентификации могут использоваться для распознавания клиентов при онлайн -открытии счета и подтверждении транзакций через мобильные приложения .
Технологии компьютерного зрения могут использоваться для мониторинга безопасности в банковских отделениях и на банкоматах. Камеры, оснащенные системами компьютерного зрения, могут автоматически определять подозрительную активность, такую как взлом банкомата или вторжение в банковское отделение. Это позволяет оперативно реагировать на угрозы безопасности и предотвращать финансовые потери.
Кроме того, технологии компьютерного зрения и биометрии могут использоваться для создания персонализированных продуктов и услуг для клиентов. Например, на основе данных о поведении клиентов и их предпочтениях, системы компьютерного зрения могут предлагать индивидуальные рекомендации по инвестированию или кредитованию.
В целом, применение компьютерного зрения и биометрии в финансовом секторе имеет большой потенциал для улучшения безопасности и качества обслуживания клиентов .
Компьютерное зрение в связке с биометрией – одно из самых перспективных направлений на сегодняшний день. Именно поэтому было принято решение создать универсальную систему, анализирующую биометрические
данные фотографии человека, которая может как отследить лицо человека, так и выдать некоторые физические характеристики, например пол и возраст.
Цель работы: разработать приложение для биометрической оценки фото и видео изображений.
Задачи работы:
• выполнить анализ предметной области;
• произвести анализ существующих систем;
• разработать сервер веб-приложения для биометрической оценки фото и видео изображений;
• разработать клиент веб-приложения для биометрической оценки фото и видео изображений;
• оценить экономический потенциал приложения.
В современном мире все больше задач вместо человека выполняют нейросети. Зачастую задачи рутинные, либо сложные, с которыми человека потратить большое количество времени. Распознавания лиц людей – одно из самых перспективных направлений развития нейросетей и компьютерного зрения. Оно может использоваться практически во всех сферах человеческой жизни. Уже сейчас распознавание лиц используется в сфере финансов, безопасности.
Наш проект призван дать доступ компаниям и людям пользоваться силой нейросетей для распознавания, для получения биометрии с изображения.
В процессе работы над выпускной квалификационной работой были проанализированы конкуренты, их преимущества и недостатки, а также проведен сравнительный анализ, в результате которого был сделан вывод о целесообразности создания данного проекта.
Во время разработки проекта была спроецирована система, позволяющее пользователю получать физические характеристики человека с изображения, а также получить общую оценки изображения. При разработке сервиса на стороне сервера использовался язык программирования Python и современных фреймворк Fast API, а на стороне клиента использовался TypeScript и один из самых популярных и развивающихся фреймворков React. Чтобы процесс разработки шел быстрее, было принято решение использовать готовую библиотеку компонентов Chakra UI. Эта библиотека предоставляет обширный выбор готовый компонентов в гибкой кастомизацией и с приемлемым быстродействием.
Разработанный продукт позволяет:
• использовать продукт при помощи всех современных браузеров;
• загружать изображение;
• загружать видео;
• создавать изображение при помощи веб-камеры;
• создавать видео при помощи веб-камеры;
• получать различные физические характеристики человека на изображении;
• получать общую оценку изображения;
• получать результат сравнения двух людей на изображениях;
• копировать исходный результат в формате JSON.
Выполнены все поставленные задачи:
• проведен анализ предметной области;
• выполнен анализ существующих систем;
• разработан сервер веб-приложения;
• разработан клиент веб-приложения.
Все поставленные задачи выполнены. Цель выпускной квалификационной работы достигнута.
В процессе выполнения данной работы были получены практические и теоретические навыки, которые в дальнейшем могут быть использованы при создании систем, использующих веб-технологии.
