Тип работы:
 Предмет:
 Язык работы:


Разработка системы распознавания лиц для пропускной системы института

Работа №26308

Тип работы

Бакалаврская работа

Предмет

информационные системы

Объем работы60
Год сдачи2018
Стоимость5900 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
1424
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ 6
1 Системы распознавания лиц 7
1.1 Обзор методов обнаружения лиц на цифровых изображениях 8
1.2 Предварительная обработка изображений 13
1.3 Методы распознавания лиц 14
1.4 Оценка эффективности систем распознавания 17
1.5 Современные системы распознавания лиц 19
1.5.1 Система «FaceVACS » компании «Cognitec Systems» 20
1.5.2 Система «NEC's Face Recognition» компании «NEC» 2 1
1.5.3 Система «LUNA SDK» компании «VisionLabs» 22
1.5.4 Система «VeriLook SDK» компании «Neurotechnology» 23
2 Разработка системы распознавания лиц в видеопотоках 25
2.1 Этапы обработка кадров видеопотока 25
2.1.1 Обнаружение лиц методом Виолы-Джонса 27
2.1.2 Фильтр Гаусса 29
2.1.3 LBP преобразование 29
2.1.4 Маска значимых областей изображения 30
2.1.5 Метод ближайшего соседа 3 1
2.2 Инструментарий разработки 33
2.3 Описание классов 33
2.4 Описание интерфейса системы 42
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 48
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 49
ПРИЛОЖЕНИЕ А 5 1


На сегодняшний день большинство предприятий уже начали использовать в своей охранной системе - СКУД (системы контроля и управления доступом). Ведь благодаря таким биометрическим системам идентификации можно значительно повысить безопасность предприятия и его сотрудников.
Ранее, для распознавания людей, на проходных предприятия устанавливали электронные турникеты со считывателями карт или отпечатков пальцев, но сегодня, в связи с бурным развитием биометрических технологий, компании все чаще переходят на другие методы распознавания, более точные и удобные. Например, распознавание лиц по видеопотоку в режиме реального времени.
В связи с таким стремительным ростом потребностей предприятий в биометрических системах распознавания, аналитики TrendForce ожидают, что рост интереса к технологиям распознавания лиц в ближайшие годы увеличится еще больше. По предварительным данным, рынок видеоаналитики к 2019 году достигнет 450 млн. долларов. Основная область применения технологии все так же будет связана с системами безопасности СКУД и системами мониторинга, но область их использования с каждым годом будет расширяться[1].
В связи с этим была определена цель данной выпускной квалификационной работы - разработка программной системы контроля доступа в видеопотоках на основе алгоритмов распознавания лиц.
Для достижения поставленной цели требуется:
- Выявить классификацию алгоритмов распознавания;
- Провести анализ существующих на рынке систем распознавания;
- Определить основные инструментальные средства для разработки;
- Спроектировать систему распознавания.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!
ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ
Курсовые Статьи Диплом Рязань

В результате данной выпускной квалификационной работы была спроектирована система распознавания лиц в видеопотоках на основе метода Виолы-Джонса и локальных бинарных шаблонов.
Разработанная система может использоваться при решениях различных задач видео аналитики, и, в первую очередь, имеет непосредственное применение в системах контроля доступа и идентификации личности.
Кроме этого, при написании работы был проведен обзор современных систем распознавания, выявлены недостатки и трудности, влияющие на эффективность их работы, изучены методы обработки изображений и произведен анализ современных алгоритмов распознавания.
Таким образом, задачи, поставленные перед началом научно-исследовательской работы, были полностью осуществлены.
А основными направлениями дальнейшего развития разработанной системы можно назвать улучшение работы классификатора лиц. Для чего, целесообразно будет заменить алгоритмы классификации на более совершенные.



1. Analysis market recognition technology [Электронный ресурс]. // TrendForce. Режим доступа:https://www.trendforce.com/(дата обращения: 2.05.2018).
2. Метод Виолы — Джонса [Электронный ресурс]. // Wikipedia. - Режим доступа:https://гu.wikipedia.oгg/wiki/Метод_Виолы_—_ Джонса(дата обращения: 5.05.2018).
3. Видеоаналитика и распознавание лиц [Электронный ресурс]. // Wikipedia. - Режим доступа:https://video-praktik.ru/st_videoanalitika.html/(дата обращения: 2.05.2018).
4. Метод опорных векторов [Электронный ресурс]. // Wikipedia. - Режим доступа: https:7/ru.wikipedia.огд/МккМетод_опорных_векторов (дата обращения: 15.05.2018).
5. Актуальность 2D алгоритмов в определенных задачах автоматического распознавания [Электронный ресурс]. // Реноме. - Режим доступа: https://moluch.ru7conf/tech/archive/2/138/(дата обращения: 19.05.2018).
6. Хабрахабр - крупнейший ресурс для IT-специалистов. [Электронный ресурс]. // Режим доступа -https://habr.com/post/133826/(дата обращения: 1.05.2018).
7. Системы технической безопасности и охраны «MTI». FaceVACS - VideoScan [Электронный ресурс]. // Режим доступа:http://www.security.mti.ua/products/sistemy-videonabludeniya/Soft-raspoznavanie-liz/Cognitec/152-facevacsvideoscan_/(дата обращения: 12.05.2018).
8. NEC. Facial Recognition [Электронный ресурс]. // Режим доступа:
https://ru.nec.com/solutions/security/technologies/face_recognition.html (дата обращения: 12.05.2018).
9. VisionLabs. LUNA SDK [Электронный ресурс]. // Режим доступа: https://visionlabs.ai/ru/luna-platform-info.html(дата обращения: 13.05.2018).
10. Neurotechnology. VeriLook SDK [Электронный ресурс]. // Режим доступа:http: //www. neurotechnology.com/(дата обращения: 13.05.2018).
11. Локальные бинарные шаблоны [Электронный ресурс]. // Режим доступа:https://ш.wikipedia.org/wiki/Локальные бинарные шаблоны (дата обращения: 13.05.2018).
12. Татаренков Д. А. Анализ методов обнаружения лиц на изображении [Электронный ресурс]. // Молодой ученый. — 2015. — №4. — С. 270-276. — Режим доступа: https://moluch.ru/archive/84/15524/(дата обращения: 11.05.2018).
13. Броневич А. Н. Лекции по методам машинного обучения
[Электронный ресурс]. // rce/files/lect_Lepskiy_Bronevich.pdf(дата обращения: 05.05.2018).
14. Методы ближайшего соседа и k-ближайших соседей [Электронный
ресурс]. // Режим доступа: http: //studbooks. net/2429081/informatika
/metody _ blizhayshego_soseda_blizhayshih_sosedey(дата обращения: 13.05.2018).
15. Язык программирования C#. Классика Computers Science. 4-е изд. / А. Хейлсбер, М. Торгерсен, С. Вилтамут, П. Голд. СПб.: Питер, 2011, 784 с.
16. About OpenCV [Электронный ресурс]. // Режим доступа: http://opencv.org/about.html (дата обращения: 08.05.2018).
17. EmguCV [Электронный ресурс]. // Режим доступа: http://www.emgu.com/wiki/index.php/Main_Page (дата обращения: 18.05.2018).
18. Разработка мультимедийных приложений с использованием
библиотек OpenCV и IPP [Электронный ресурс]/ А.В. Бовырин [и др.].— Электрон. текстовые данные.— М.: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), 2016.— 515 c.— Режим доступа:
http://www.iprbookshop.ru/39564(дата обращения: 08.05.2018).
19. СТО 4.2-07-2014 Система менеджмента качества. Общие требования к построению, изложению и оформлению документов учебной деятельности.- Введ. 9.01.2014. - Красноярск: ИПК СФУ, 2014. - 60 с.

Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы

Заказать работу

Заявка на оценку стоимости

Это краткая форма заказа. После ее заполнения вы перейдете на полную форму заказа работы

Каталог работ (149688)

Новости

06.01.2018 Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров

Помощь в выполнении учебных и научных работ на заказ ОФОРМИТЬ ЗАКАЗ

дальше

»» Все новости

Заказать работу

Заявка на оценку стоимости

Это краткая форма заказа. После ее заполнения вы перейдете на полную форму заказа работы

Заказать диплом

Приглашаем авторов студенчесчких работ


©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ
.