Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36705
Назва: Методи та засоби автоматичного розпізнавання відвідувачів в домофонних системах
Інші назви: Methods and tools for automatic recognition of visitors in intercom systems
Автори: Шевчук, Юрій Вікторович
Shenchuk, Yuriy
Приналежність: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Бібліографічний опис: Шевчук Ю. В. Методи та засоби автоматичного розпізнавання відвідувачів в домофонних системах : кваліфікаційна робота магістра за спеціальністю 123 «Комп’ютерна інженерія» / Ю. В. Шевчук. – Тернопіль : ТНТУ, 2021. – 69 с.
Bibliographic description: Shevchuk Yu.V. Methods and tools for automatic recognition of visitors in intercom systems: master thesis on specialty 123 «Computer engineering» / Yu.V. Shevchuk – Ternopil Ivan Puluj National Technical University – Ternopil: TNTU, 2021. – 69 p.
Дата публікації: гру-2021
Дата подання: гру-2021
Дата внесення: 22-гру-2021
Видавництво: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Країна (код): UA
Місце видання, проведення: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Науковий керівник: Стадник, Наталія Богданівна
Stadnyk, Natalia
Члени комітету: Мацюк, Олекснадр Васильович
Matsiuk, Oleksandr
УДК: 004. 932.72
Теми: 123
комп’ютерна інженерія
persons recognition
video
biometry
access control
біометрія
контроль доступу
домофонна система
розпізнавання осіб
Кількість сторінок: 69
Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню методів автоматичного розпізнавання особи в домофонних системах. Проаналізувавши способи розпізнавання людини було визначено біометричну ознаку, за якою можна ідентифікувати особу в домофонних системах. Метод розпізнавання, котрий базується на геометрії обличчя, має найкраще співвідношення точності і зручності та може бути використаний як основний виконання поставленого завдання. Були досліджені існуючі методи локалізації обличчя на зображенні, нормалізації, класифікації та обрані оптимальні для ефективного вирішення поставленої задачі. Розпізнавання за зображенням особи при доступі в приміщення може бути як додатковий спосіб або комбінувати з існуючими. В результаті був розроблений алгоритм ідентифікації відвідувачів за зображенням обличчя в домофонних системах, виконана його програмна реалізація. Розроблений програмний засіб, який реалізує запропонований алгоритм, можна застосовуватися при розробці модулів систем для контролю доступу в приміщення з невеликими базами зареєстрованих осіб (15-20 осіб). Це можуть бути приватні будинки, невеликі офіси, службові приміщення тощо.
The thesis deals with the study of methods of automatic face recognition in intercom systems. After analyzing the methods of human recognition, a biometric feature was identified, which can be used to identify a person in intercom systems. The recognition method, which is based on facial geometry, has the best ratio of accuracy and convenience and can be used as the main task. The existing methods of facial localization in the image, normalization, classification were studied and the optimal ones were selected for the effective solution of the set task. Face recognition when entering the room can be as an additional method or combined with existing ones. As a result, an algorithm for identifying visitors by face image in intercom systems was developed, and its software implementation was performed. The developed software, which implements the proposed algorithm, can be used in the development of intercom systems to control access to premises with small databases of registered persons (15-20 people). These can be private homes, small offices, office space etc.
Зміст: ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ, СИМВОЛІВ, ОДИНИЦЬ СКОРОЧЕНЬ І ТЕРМІНІВ ...6 ВСТУП ...9 РОЗДІЛ 1. АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА ...12 1.1. Етапи розвитку домофонії. ...12 1.2. Контроль доступу в ДС ...13 1.3. Аналіз і порівняння методів розпізнавання людини за БО ...15 1.3.1. За відбитком пальця ...15 1.3.2. За геометрією обличчя ...16 1.3.3. За РОО .... 17 1.3.4. За венами руки ...18 1.3.5. За сітківкою ока ...19 1.3.6. За геометрією руки ...20 1.3.7. За голосом ...21 1.4. Порівняльний аналіз аналогів ...22 1.5. Висновки до розділу ...24 РОЗДІЛ 2. ТЕОРЕТИЧНА ЧАСТИНА ...25 2.1. Аналіз методів розпізнавання за зображенням обличчя ...25 2.2. Задачі розпізнавання осіб на зображеннях і методи їх вирішення ...26 2.2.1. Детектування особи на зображенні ...27 2.2.2. Нормалізація зображення обличчя ...29 2.2.3. Обчислення ключових ознак і зіставлення з еталоном ...30 2.3. Методи підвищення точності алгоритмів розпізнавання зображення особи ... 32 2.4. Алгоритм ідентифікації користувача в ДС за зображенням особи...34 2.5. Висновки до розділу ...44 РОЗДІЛ 3. ПРАКТИЧНА ЧАСТИНА. ...45 3.1. Опис архітектури. Загальна структура системи ...45 73.2. Визначення вимог до системи ...47 3.3. Розгортання системи ...49 3.4. ПЗ ...51 3.4.1. Опис і характеристики ...51 3.4.2. Приклад роботи ...52 3.5. Результати випробувань ...55 3.6. Висновки до розділу ...58 РОЗДІЛ 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ59 4.1. Охорона праці ...59 4.2. Функціонування державної системи спостереження, збирання, оброблення та аналізу інформації про стан довкілля під час надзвичайних ситуацій мирного та воєнного часу ...62 4.3. Висновки до розділу ...64 ВИСНОВКИ ... 65 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ ...67 ДОДАТОК А. Тези конференції ДОДАТОК Б. Перелік функцій програмних модулів
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36705
Власник авторського права: © Шевчук Юрій Вікторович, 2021
Перелік літератури: 1. Історія домофонії. URL: https://omo.systems/ua/istoriya- domofoni%D1%97/ (дата звертання: 06.11.2021). 2. Мослифт. Наша история. URL: http://www.moslift.ru/ (дата звертання: 06.11.2021). 3. Домофон. URL: https://ua.wikipedia.org/wiki/Домофон (дата звертання: 06.11.2021). 4. Контактна память. URL: https://ua.wikipedia.org/wiki/ Контактна_пам’ять (дата звертання: 07.11.2021). 5. RFID. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/RFID (дата звертання: 08.11.2021). 6. Биометрия. Международный фонд автоматической идентификации. URL: http://www.fond-ai.ru/art1/art228.html (дата звертання: 06.11.2021). 7. Кухарев, Г. А. Биометрические системы. Методы и средства идентификации личности человека. Монография. Санкт-Петербург: Политехника, 2001. 240 с. 8. Современные биометрические методы идентификации. Хабрахабр. URL: https://habrahabr.ru/post/126144/ (дата звертання: 07.11.2021). 9. Установление личности по голосу. Речевые технологии. URL: http://speetech.by/press/analytics/8 (дата звертання: 09.11.2021). 10. The Gira door communication system. URL: http://www.gira.com/en /tuerkommunikation.html (дата звертання: 12.11.2021). 11. Gira Keyless In Fingerprint. URL: http://www.gira.com/en/ gebaeudetechnik/produkte/keyless-in/fingerprint.html (дата звертання: 11.11.2021). 12. Fermax. URL: http://www.fermax.com (дата звертання: 12.11.2021). 13. Robert W.Frischholz, Ulrich Dieckmann BioID: A multimodal biometric identification system. Computer – March 2000. No33(2), pp. 64–68. 6714. Татаренков Д. А. Анализ методов обнаружения лиц на изображении. Молодой ученый. 2015. No4. С. 270–276. 15. Viola P. and Jones M. J., «Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features». IEEE Conf. on Computer Vision and Pat-tern Recognition (CVPR 2001). 2001. vol. 1. pp. 511–518. 16. Viola P. and Jones M. J., «Robust real-time face detection». International Journal of Computer Vision. 2004. vol. 57, no. 2. pp.137–154. 17. Turk M. and Pentland A. Face recognition using eigenfaces. Computer Vision and Pattern Recognition, 1991. Proceedings {CVPR'91.}, {IEEE} Computer Society Conference on 1991. 18. Belhumeur P N, and Hespanha J.P. and Kriegman. D. Eigenfaces vs. Fisher- faces: recognition using class specific linear projection, 1997. 19. Wiskott L., Fellous J.-M., Kuiger N., and von der Malsburg C., «Face recognition by elastic bunch graph matching». IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1997. vol. 19. pp. 775–779. 20. Шевчук Ю.В. Алгоритм ідентифікації відвідувача в домофонній системі за зображенням особи. Інформаційні моделі, системи та технології: Праці IX наук.-техн. конф. (Тернопіль, 08-09 грудня 2021 р.), Тернопіль, 2021. – С. 143. 21. Hieu V. Nguyen and Li Bai Cosine Similarity Metric Learning for Face Verification ACCV 2010. 22. Laura Sanchez Lopez. Local Binary Patterns applied to Face Detection and Recognition. Final Research Project. November 2010. 23. A decision-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting Journal of Computer and System Sciences, 1997. – no. 55. 24. Ahonen T., Hadid A., Pietikainen M. Face Recognition with Local Binary Patterns. Lecture Notes in Computer Science, 2004. 25. ГОСТ Р ИСО/МЭК 19795-1 – 2007. Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Эксплуатационные испытания и протоколы 71 68испытаний в биометрии. Часть 1. Принципы и структура. Введ. 2008-12-25. М.: Стандартинформ, 2009. – 57 с. 26. Современные биометрические методы идентификации. URL: http://mx1.algoritm.org/arch/?id=37&a=916 (дата звертання: 19.11.2021). 27. Tan X. and Triggs B.. Enhanced local texture feature sets for face recognition under difficult lighting conditions. Lecture Notes in Computer Science, 2007. vol. 4778. p. 168. 28. Krishna Dharavath, Fazal Ahmed Talukdar and Rabul Hussain Laskar. Improving Face Recognition Rate with Image Preprocessing. Indian Journal of Science and Technology, August 2014. vol. 7(8). pp. 1170–1175. 29. Ojala T, Pietikainen M, Maenpaa T. Multiresolution grayscale and rotation invariant texture classification with local binary patterns. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2002. 24(7). pp. 971–87. 30. Толок А.О. Крюковська О.А. Безпека життєдіяльності: Навч. посібник. 2011. 215 с.
Тип вмісту: Master Thesis
Розташовується у зібраннях:123 — комп’ютерна інженерія

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Magistr_CIm-61_Shevchuk_Yu_V.pdf1,43 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити
Авторська_довідка_Шевчук.doc49,5 kBMicrosoft WordПереглянути/відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.

Інструменти адміністратора