ВВЕДЕНИЕ 2
ГЛАВА 1. ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЛИЧНОСТИ ПО ФОТОГРАФИИ 6
Идентификация 7
Скрытая идентификация 7
Подходы к распознаванию лиц 8
Метод гибкого сравнения на графах 9
Нейронные сети 12
Метод главных компонент 15
Активные модели внешнего вида 20
Активные модели формы 24
Метод Виолы-Джонса 27
Главные проблемы разработки системы распознавания 27
ГЛАВА 2. ЛОКАЛИЗАЦИЯ ЛИЦ ПО ДЕТЕКТОРУ ВИОЛЫ-ДЖОНСА 29
Оптимизация детектора Виолы-Джонса 33
Варианты оптимизации 33
Ограничения 34
Графический ускоритель 34
Векторные инструкции 35
Способы векторизации 35
Векторизация по признакам 36
Векторизация по точкам 36
Адаптивное ускорение 37
ГЛАВА 3. ПРИМЕНЕНИЕ АДАПТИВНОГО УСКОРЕНИЯ 38
Локализации лиц 41
Признаки выбранные в первом каскаде 43
Идентификация лица по фотографии 43
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 48
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 50
ПРИЛОЖЕНИЯ 52

Купить

Технологический прогресс движется скачками, открытие новых технологий происходит практически каждый день. Впоследствии технологического развития в жизни человека появляется все больше и больше разных групп технологий и устройств упрощающей жизнь человека. Одной из таких групп является машинное обучение.
Машинное обучение все больше и больше входит в нашу жизнь. Сейчас результаты машинного обучения можно видеть всюду, будь то реклама, показываемая нам во время пользования браузером или же просто городская система светофоров. Области применения машинного обучения просто безграничны, начиная сельским хозяйством, заканчивая космической промышленности. Какие-то из этих технологий мы не часто видим в повседневной жизни, поскольку они направлены на решение задач узкого круга проблем. Одной из самых популярных и быстрорастущих технологий, направленных на большой круг пользователей, на данный момент является идентификация персоны по биометрическим параметрам.
В силу большого количества биометрических способов определения личности нам стоит определиться и остановиться на конкретном способе биометрии для идентификации. Одним из самых популярный на данный момент является идентификация личности по изображению лица на фотографии или же в видео потоке. Данный вид биометрии относится к статическим способам. Актуальность работы заключается в том, что данный способ биометрии основан на доступности проведения исследования и финансовых вложений. Идентификация человека по фотографии имеет ряд преимуществ по сравнению с другими видами биометрической идентификации:
1) нет необходимости в дорогом оборудовании;
2) минимальное участие пользователя системы, в большинстве случаев достаточно посмотреть в сторону камеры.
К недостаткам можно отнести следующее:
1) нет 100% гарантии срабатывания системы;
2) в большинстве алгоритмов эмоциональные дефекты лица существенно снижают процент достоверности результатов;
3) в подавляющем большинстве алгоритма большее значение имеет свет и тень, при изменении которых процент достоверности результатов также снижается.
Для определения личности человека по фотографии его сначала нужно найти на этой фотографии и выявить его уникальные признаки, вследствие чего задача идентификации по лицу является сложно в техническом плане.
В последнее время наблюдается огромный интерес к технологиям и проблемам идентификации лиц, как в интеллектуальных средах, так и системах безопасности. К примеру, среди Российский разработок можно выделить комплекс “Коридор безопасности” , работающая совместно "Синергет розыск" . Комплекс “Коридор безопасности” позволят устранить одну из самых больших проблем, которая возникает при идентификации лица - это световые искажения. "Синергет розыск" - это централизованная система поиска людей, находящихся в розыске, по лицу. Ожидается повсеместное внедрение системы Smile to Pay , позволяющей оплачивать покупки с помощью улыбки. К чемпионату мира в России очень активно начинают тестировать систему распознавания лиц в метро. Данная система уже успела положительно показать себя, своевременно предоставив данные об обнаружении преступника находящегося в розыске. Facebook недавно опубликовало свою научную работу под названием Deepface, где рассказывает о том, что они смогли добиться таких же результатов в распознавании человеческого лица что и человеческий глаз. Данная система уже внедрена в социальную сеть, система сама автоматически идентифицирует человека на фотографии и отмечает его.
Объектом дипломной работы является идентификация персоны.
Предметом дипломной работы является методы локализации и идентификации персоны на основе фотографии низкого качества.
Целью дипломной работы является выявление и реализация лучшего метод локализации и идентификации персоны на основе фотографий низкого качества и усовершенствовать его.
Для достижения указанной цели поставлены следующие задачи:
- провести обзор алгоритмов и методов идентификации личности;
- выбрать подходящий для метод идентификации алгоритм;
- реализовать выбранный метод идентификации;
- оптимизировать выбранный метод идентификации.
Разработав эффективную систему по идентификации лиц на основе низкого качества позволит повсеместно применять эту систему, что упрощает быт людей во множестве из отраслей.
Методы исследования: анализ и обобщение специальной литературы, классификация, формализация, сравнение, материальное моделирование, эксперимент.
Новизна исследования состоит исследовании доступным методов идентификации и совершенствовании алгоритма работы метода
Практическая значимость проекта заключается в создании алгоритма который будет способен в кратчайшие сроки локализовать и идентифицировать человека по фотографии низкого качества.
Дипломная работа состоит из 5 глав, заключения, списка использованных источников. В первой главе проведен обзор алгоритмов идентификации человека по фотографии. Во второй главе представлен детальный разбор выбранного метода идентификации. В третьей главе представлен разбор алгоритмов ускорения выбранного метода идентификации. В четвертой главе представлен детальный разбор выбранного алгоритма ускорения и метода идентификации. В пятой главе представлены результаты работы метода идентификации и алгоритмов ускорения.

Купить