Введение
Глава 1. Метод Виолы-Джонса
1.1 Общие сведения о методе Виолы - Джонса 6
1.2. Использование признаков Хаара 8
1.3. Использование изображения в интегральном представлении 9
1.4. Применение машинного обучения 11
1.5. Применение каскадного классификатора 12
Глава 2. Алгоритм Eigenface 15
2.1. Общие сведения об алгоритме Eigenface 15
2.2. Стадия обучения алгоритма Eigenface 16
2.3. Стадия распознавания алгоритма Eigenface 18
Глава 3. Проектирование подсистемы авторизации и аутентификации пользователей 20
3.1. Библиотека OpenCv. Кроссплатформенное дополнение EmguCV для
библиотеки OpenCv. Его установка и подключение 20
3.2. Программная реализация детектирования лиц на изображениях 21
3.3. Программная реализация алгоритма Eigenface 23
3.4. SQLite. Хранение и обработка данных 25
Глава 4. Разработка информационной системы и внедрение в нее библиотеки распознавания. Демонстрация работы программы 28
4.1. Разработка системы «Справочник» 28
4.2. Демонстрация работы программы 32
Заключение 44
Список литературы 45
Приложение
Купить

Современный мир развивается с огромной скоростью, он постоянно модернизируется. С каждым годом появляются новые технологии, улучшающие нашу жизнь. Относительно недавно люди и не знали о тех вещах, без которых сегодня мы не можем представить себе и дня. Буквально все сферы деятельности человека охвачены процессом автоматизации, необходимость которой увеличивалась с ростом потребностей людей. Сегодня в обиход вошли электронные деньги, существенно упрощающие процессы оплаты и получения платежей, в режиме онлайн можно проводить большую часть операций, которые нужны в повседневной жизни, и многое другое. Но все эти удобства влекут за собой необходимость в защите. В жизни людей незаменимым атрибутом становятся пароли, появляется необходимость в идентификации личности.
Совсем недавно бурно начали развиваться биометрические технологии, представляющие собой один из методов идентификации, который основан на биометрических данных. Биометрические данные являются физиологическими и биологическими особенностями, с помощью которых можно установить личность человека. Их источниками чаще всего являются отпечатки пальцев, уже давно использующиеся в криминалистике, радужная оболочка и сетчатка глаза, рукописный почерк, голос и т.д. Их преимущество перед обычными средствами защиты, такими как пароли, очевидно. Биометрические характеристики невозможно ни потерять, ни забыть, к тому же, практически нельзя подделать. Они позволяют однозначно идентифицировать человека. Распознавание лиц - одно из направлений в области компьютерного зрения и биометрии, которое в последние десять лет очень бурно развивается, создаются приложения в области безопасности, робототехники, интерфейсов, цифровых камер, игр и других развлечений.
Сегодня биометрия внедряется во все сферы жизни человека. Начиная с ноутбуков и телефонов, на которых устанавливаются сканеры, позволяющие получить доступ к системам по отпечатку пальца, и заканчивая поиском 3
Целью дипломного проекта является создание программного обеспечения, которое может использоваться в качестве универсальной подсистемы в корпоративных информационных системах для обеспечения сложного алгоритма авторизации и аутентификации пользователя на основании биометрических характеристик человека, а именно лица, и определения наличия пользователя с подобными характеристиками в базе данных информационной системы.
Реализация программной части осуществляется в интегрированной среде разработки Visual Studio 2015, представляющей собой набор инструментов для создания программного обеспечения: начиная от планирования до разработки пользовательского интерфейса, написания кода, тестирования, отладки, анализа качества кода и производительности, развертывания в средах клиентов и сбора данных телеметрии по использованию[1]. Разработка той части, в которой будет осуществляться распознавание лиц, реализовывается в динамически подключаемой библиотеке(ВЕЬ). Таким образом будет обеспечиваться ее универсальность, то есть возможность применения в различных информационных системах. DLL (Dynamic Link Library) представляет собой динамическую библиотеку, которая предоставляет возможность программным продуктам использовать ее многократно [2].
Для решения задач, связанных с обработкой изображений и распознаванием на них человеческого лица, была выбрана библиотека OpenCV (Open Source Computer Vision Library). Это библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом, позволяющая обрабатывать изображения и содержащая множество численных алгоритмов общего назначения [ссылка в след. определении]. Она реализована на языке программирования C/C++, но сейчас разрабатываются интерфейсы для данной библиотеки, позволяющие работать с ней другим языкам [3].
Все необходимые для работы программы данные будут храниться в базах данных SQLite. SQLite является встраиваемой библиотекой, поддерживающей команды SQL [4].
В рамках данной выпускной квалификационной работы использовались дополнительные компоненты для Visual Studio 2015 от американской компании, создающей программное обеспечение, DevExpress (Developer Express Inc.). Данная компания осуществляет деятельность по разработке дополнений для WinForms, ASP.NET, WPF, Silverlight, Windows 8 XAML, HTML JS, VCL [5].

Купить