ВВЕДЕНИЕ 2
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ 4
1.1 Постановка проблем 4
1.2 Требования к серверу с данными 5
2. АРХИТЕКТУРА СИСТЕМЫ 6
2.1 Серверная часть 6
2.2 iOS фреймворк 7
3. РАЗРАБОТКА СЕРВЕРНОЙ ЧАСТИ 10
3.1 Используемые технологии 10
3.1.1 Язык программирования Ruby 10
3.1.2 API-запросы 12
3.1.3 NVIDIA Deep Learning GPU Training System 14
3.1.4 Облачная платформа Heroku 14
3.1.5 Платформа облачных сервисов AWS 15
3.1.6 Объектно-реляционная система управления базами данных
PostgreSQL 17
4. РАЗРАБОТКА iOS ФРЕЙМВОРКА 20
4.1 Используемые технологии 20
4.1.1 Swift 20
4.1.2 Cocoapods 20
4.1.3 Alamofire 22
4.1.4 ARKit 23
4.1.5 Vision 25
4.1.6 CoreML 27
4.1.7 Generamba 29
4.2 Разработка фреймворка 31
5. ПРИМЕР РАБОТЫ ФРЕЙМВОРКА 36
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 39
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 40
ПРИЛОЖЕНИЕ

Купить

Системы, способные распознавать лица людей, существуют уже давно. Можно привести много различных примером применения данной технологии: разблокировка смартфона iPhone X от компании Apple, различные фильтры в социальных сетях (VK, Instagram), в тестовом режиме в московском метро были установлены камеры, которые должны помочь находить преступников, находящихся в федеральном розыске. Но для эффективной работы системы требуется соблюдение таких факторов как[1]:
• устойчивость биометрического шаблона к различного рода помехам
• искажениям в исходном фотопотоке
• искажениям в исходном видеопотоке
Дополненная реальность - это среда с прямым или косвенным дополнением реального мира цифровыми объектами посредством современных устройств(планшетов, смартфонов, умных очков, таких как Google Glass). Данная технология достаточно свежая и только набирает популярность у пользователей. Крупные компании, такие как Apple и Google разрабатывают набор своих библиотек для разработчиков. Данный набор инструментов должен облегчить разработку приложений, в которых будет применена дополненная реальность.
Эти две технологии достаточно интересны, но при этом не существует систем, которые объединили бы их в себе для повышения эффективности процессов образования. Данные системы способны решить ряд проблем и неудобств, которые сейчас существуют в жизни студентов и администрации университета. Сейчас для ведение посещаемости старостам нужно ввести собственный журнал, где они ведут учет студентов, которые посетили то или иное занятие, аналогично приходится делать и преподавателям, также преподавателям нужно ввести учет баллов студентов, чтобы вызывать для ответа или давать дополнительные задания тем студентам, которым может не хватить баллов для допуска к экзамену или для получения хорошей оценки на экзамене. Бывают ситуации, когда студенты забывают свой студенческий билет, что не дает им пройти в учебное здание на занятие. Весь данный спектр проблем могло бы решить набор приложений, которые будут использовать и изменять под себя стандартный набор функций доступный из фреймворка. Фреймворк может дать приложению возможность распознавать студентов и администрацию университета по лицам, с последующим отображением информации о конкретном человеке и выполнении ряда действий, заданных для конкретной ситуации.
Так как под определенный сценарий действий может быть поставлена своя задача: отобразить какой-либо определенный набор информации о человеке, сделать какую-либо пометку на удаленном сервере с данными, то было принято решение разработать фреймворк, который можно было бы внедрить в iOS приложение. Данный фреймворка должен обладать рядом стандартных функций, которые должны быть универсальны для всех сценариев развития событий. Таким образом, целью данной дипломной работы является разработка фреймворка способного распознавать лица студента, с последующим отображением в дополненной реальности какой-либо определенной информации о них.

Купить