Обозначения и сокращения 3
ВВЕДЕНИЕ 4
1. ОБЗОР ОБЛАСТИ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ 6
1.1. Состояние отрасли машинного зрения в России на сегодняшний день 6
1.2. Роль машинного зрения в защите информации 11
2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ 14
2.1. Бинаризация 14
2.2. Маски 19
2.3. Структурирующий элемент 20
2.4. Метод k-взвешенных ближайших соседей 25
2.5. Оператор Собеля 27
2.6. Метод Виолы-Джонса 28
3. РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМОВ 34
3.1. Описание методик 34
3.2. Двухфакторная аутентификация 37
3.3. Идентификация личности 40
3.4. Распознавание токена 42
3.5. Результаты тестирования алгоритмов распознавания 44
3.6. Приложение для двухфакторной идентификации с использованием
методов распознавания образов 47
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 54
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 56
Приложение А - Сертификат депонирования РИД 58
Приложение Б - Акт о внедрении результатов работы 59
Теория распознавания образов является разделом информатики, изучающий методы классификации и идентификации предметов, сигналов, процессов и явлений, которые характеризуются конечным набором некоторых свойств и признаков. Эта дисциплина является развивающейся на сегодняшний день, так как сферы использования технологии распознавания образов очень широка:
1) искусственный интеллект;
2) системы безопасности;
3) военная техника;
5) медицина;
6) промышленность;
7) мобильные устройства;
8) игровая индустрия;
9) социология, экономика;
10) геология.
Очень перспективными приложениями теории распознавания образов являются экономика и социология [1]. При помощи специализированных систем, разработанных для анализа и изучения различных экономических процессов, можно предсказывать ситуацию на рынке, курсы валют и многое другое.
В системах безопасности используются различные методы аутентификации, которые основаны на распознавании, определенных измеримых физиологических признаков, которые являются уникальными для каждого человека. Наиболее известным методом является распознавание лица, где происходят измерения характерных точек лица. Также широко используются распознавание по отпечаткам пальцев, форме ладони, радужной оболочке. Кроме этого есть некоторые экзотические методы, которые используют инфракрасные тепловые камеры. Для распознавания они используют карту кровеносных сосудов на лице, ушной раковине, сетчатке глаза [1].
Распознавание образов очень тесно вязано с искусственным интеллектом. Некоторые системы распознавания являются обучаемыми или самообучаемыми [2]. Для этого используются искусственные нейронные сети, которые имитируют работу мозга живого существа или искусственные иммунные системы, которые являются еще более совершенными и интеллектуальными системами.
Целью данной работы является разработка приложения, реализующее двухфакторную идентификацию с использованием методов распознавания образов.
Достижение поставленной цели определяет перечень задач, которые следует решить:
1) провести анализ методов распознавания образов и подобрать методы, подходящие для решаемых задач;
2) реализовать алгоритм, идентификации человека по лицу;
3) реализовать алгоритм, идентификации произвольных объектов;
4) реализовать библиотеку, включающую в себя разработанные в ходе данной работы алгоритмы;
5) разработать приложение, позволяющее производить двухфакторную идентификацию с использованием методов распознавания образов;
6) произвести тестирование реализованного приложения.
В результате данной работы были решены все задачи и поставленная цель достигнута.
Рассмотрены различные методы распознавания, изучены и рассмотрены их преимущества и недостатки.
На основе полученных данных реализованы алгоритмы для идентификации личности человека по характерным точкам лица, идентификации произвольного объекта и классификации текстовой информации. Алгоритм рас-познавания по ХТ является точным, но реализация классификатора на основе метода ^-ближайших соседей является не актуальным на сегодняшний день, так как этот алгоритм является наиболее простым и требовательным к ресурсам и затратам по времени. Данный алгоритм был заменен на метод Виолы- Джонса, который является быстрым и эффективным алгоритмом, способный работать в режиме реального времени, благодаря чему была улучшена точность алгоритма.
Реализована библиотека, в которую включены методы идентификации личности по характерным точкам лица, распознавания текстовой информации методом ^-ближайших взвешенных соседей, а также идентификатор произвольного объекта. Кроме того, в библиотеку включены методы бинарной морфологии.
Реализовано тестовое приложение, демонстрирующее применение методов распознавания образов для двухфакторной идентификации. Точность реализованного приложения составляет 8-9% и может быть увеличена использованием более совершенных классификаторов.
Преимуществами рассмотренного подхода являются:
1) экономическая эффективность - нет необходимости закупать дополнительные считыватели, U/SB-ключи;
2) время получения доступа;
3) встраиваемость - возможность включения данной системы уже в существующую;
4) автоматизация процесса контроля доступа - нет необходимости в сотруднике, который ответственен за доступ в режимные помещения.
Недостатки:
1) вероятность не точной работы алгоритма из-за условий проведения аутентификации;
2) необходимость создания определенных условий при идентификации.
Данный подход показал себя как один из вариации двухфакторной аутентификации и современные методы распознавания позволяют использовать данный подход с заданной точностью. Точность современных алгоритмов очень высока, что было показано в ходе данной работы. Кроме того, использование более совершенных искусственных нейронных сетей улучшает точность и встраиваемость подобных систем.
Как было показано, точность современных алгоритмов высока, поэтому их можно использовать как один из этапов при двухфакторной идентификации, так как на сегодняшний день использование биометрических данных не распространено, исключение составляют сканнеры отпечатков пальцев, которые распространены на мобильных устройствах.
На основании разработанной методики двухфакторной аутентификации зарегистрирован РИД (приложение А).
Результаты, полученные в ходе выполнения данной выпускной квалификационной работы, были внедрены в практическую деятельность ООО «Р- Визионер» (приложение Б).
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
