1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Роботи студентів
  3. Магістр
  4. 123 — комп’ютерна інженерія
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/43304
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.advisorСтадник, Наталія Богданівна-
dc.contributor.advisorStadnyk, Nataliia-
dc.contributor.authorПодвисоцький, Олександр Євгенович-
dc.contributor.authorPodvisotsky, Oleksandr-
dc.date.accessioned2024-01-03T08:48:29Z-
dc.date.available2024-01-03T08:48:29Z-
dc.date.issued2023-12-21-
dc.date.submitted2023-06-28-
dc.identifier.citationПодвисоцький О. Є. Методи та засоби біометричної ідентифікації користувачів в системі розумного будинку : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр за спеціальністю „123 — комп’ютерна інженерія“ / О. Є. Подвисоцький. — Тернопіль: ТНТУ, 2023. — 75 с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/43304-
dc.description.abstractКваліфікаційна робота присвячена розробці системи дистанційного контролю інтенсивності ультрафіолетового (УФ) випромінювання за допомогою програмно-апаратних засобів. В першому розділі проведено аналіз існуючих методів та засобів вимірювання УФ-випромінювання, оцінено їхні переваги та недоліки. Другий розділ включає дослідження теоретичних аспектів використання цих методів у різних галузях. У третьому розділі представлена реалізація системи для дистанційного контролю УФ-випромінювання, яка включає в себе алгоритмічне та програмне забезпечення. Апаратні засоби розроблені для ефективної реалізації обраних методів вимірювання, а програмне забезпечення дозволяє збирати, обробляти та надсилати дані до хмарної IoT платформи. Проведені експериментальні дослідження, що оцінюють ефективність системи в різних умовах та сценаріях використання. Результати цієї роботи можуть знайти практичне застосування в галузі контролю та моніторингу УФ-випромінювання для захисту людського здоров'я та навколишнього середовища.uk_UA
dc.description.abstractIn the master's qualification work, the methods and means of biometric methods of identification of a person in the smart home system based on the biological features of the face were investigated. The analysis of biometric features of a person showed that biometric indicators are most suitable for implementation in a smart home system: fingerprints, individual features of the face and voice. The architecture of the smart home management system using the biometric identification system is formalized The selection of methods and algorithms for image processing from video cameras for detection, recognition and identification of persons based on facial features was carried out. Software has been developed that implements the described methods and algorithms for human identification based on biometric features in the smart home systemuk_UA
dc.description.tableofcontentsПЕРЕЛІК ОСНОВНИХ УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ, СИМВОЛІВ І СКОРОЧЕНЬ 8 ВСТУП 9 РОЗДІЛ 1 АНАЛІЗ БІОМЕТРИЧНИХ СИСТЕМ ІДЕНТИФІКАЦІЇ КОРИСТУВАЧІВ 12 1.1. Процес і методи ідентифікації суб'єктів 12 1.2. Біометричні характеристики людини 14 1.3. Підбір і обґрунтування оптимальних біометричних ідентифікаторів 17 1.4. Характеристика класичних біометричних систем 20 1.5. Нейромережеві засоби в біометричних системах ідентифікації 22 РОЗДІЛ 2 РОЗРОБКА АРХІТЕКТУРИ СИСТЕМИ РОЗУМНОГО БУДИНКУ З БІОМЕТРИЧНОЮ ІДЕНТИФІКАЦІЄЮ КОРИСТУВАЧІВ 24 2.1. Формалізація архітектури системи керування розумним будинком з використанням біометричних засобів 24 2.2. Вибір алгоритмів для системи ідентифікації по обличчю 30 2.2.1. Алгоритм HOG для виявлення осіб 32 2.2.2. Класифікація даних методом опорних векторів (SVM) 36 2.2.3. Алгоритм гістограми напрямлених градієнтів і класифікація методом опорних векторів 41 2.2.4. Ансамбль дерев регресії 41 2.2.5. Згорткова нейронна мережа (CNN) 43 РОЗДІЛ 3 АПРОБАЦІЯ МЕТОДІВ БІОМЕТРИЧНОЇ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ОСОБИ В СИСТЕМІ РОЗУМНОГО БУДИНКУ 47 3.1. Програмна розробка модулів системи ідентифікації осіб по обличчю 47 3.1.1. Реалізація модуля збереження кодувань в файл (data.py). 48 3.1.2. Реалізація модуля розпізнавання осіб (recognition.py) 49 3.2. Тестування і аналіз результатів 56 РОЗДІЛ 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 61 4.1. Охорона праці 61 4.2. Безпека в надзвичайних ситуаціях 63 4.2.1. Організація оповіщення та зв’язку у надзвичайних ситуаціях техногенного та природного характеру 63 4.2.2. Шум, вібрація, ультразвук, електромагнітні випромінювання у виробничих приміщеннях для роботи з ВДТ та захист від них 64 ВИСНОВКИ 68 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 69 Додаток A. Тези конференцій 72uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюяuk_UA
dc.subject123 комп’ютерна інженеріяuk_UA
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjectрозпізнавання обличuk_UA
dc.subjectрозумний будинокuk_UA
dc.subjectface recognitionuk_UA
dc.subjectneural networksuk_UA
dc.subjectmachine learninguk_UA
dc.subjectperson identificationuk_UA
dc.subjectsmart homeuk_UA
dc.subjectнейронні мережі-
dc.subjectідентифікація особи-
dc.titleМетоди та засоби біометричної ідентифікації користувачів в системі розумного будинкуuk_UA
dc.title.alternativeMethods and tools for biometric user identification in a smart home systemuk_UA
dc.typeMaster Thesis-
dc.rights.holder© Подвисоцький Олександр Євгенович, 2023uk_UA
dc.rights.holder© Podvisotsky Oleksandr, 2023uk_UA
dc.contributor.committeeMemberМудрик, Іван Ярославович-
dc.contributor.committeeMemberMudryk, Ivan-
dc.coverage.placenameТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюяuk_UA
dc.format.pages75-
dc.subject.udc004.852uk_UA
dc.relation.references1. Mikhailov M.A., Volevodz A.G., Sidorenko E.L. Improving the System of Fingerprint Registration // International Scientific and Practical Conference in the State Duma “Improving the System of Fingerprint Registration”. 2016. C. 368-378.uk_UA
dc.relation.references2. Kubitovich S.N. DNK kak nositel informatsii neogranichennogo kruga lits // Vestnik ekonomicheskoy bezopasnosti. 2017. C. 184—188.uk_UA
dc.relation.references3. Edson, A. M. AAMVA Standards Working Group. AAMVA Standard for the Driver License // Identification Card 2000. Technical Report AAMVA DL/ID2000, The American Association of Motor Vehicles Administrators. 2000. C. 1-7.uk_UA
dc.relation.references4. Jain, A. K. Biometrics: Personal Identification in networked Society. // Kluwer Academic Publishers, Boston, MA. 1999. C. 1-9.uk_UA
dc.relation.references5. Anwar, A. S. Human Ear Recognition Using Geometrical Features Extraction. // International Conference on Communication, Management and Information Technology. 2015. С. 531-537.uk_UA
dc.relation.references6. Bradsky, G. Learning OpenCV: Computer Vision with OpenCV Library / G. Bradsky, A. Kaehler. – O'Reilly Media, 2008. – 555 puk_UA
dc.relation.references7. Histograms of Oriented Gradients for Human Detection Navneet Dalal and Bill Triggs INRIA Rhone-Alps,uk_UA
dc.relation.references8. Талапчук, Сніжана Іванівна. Метод та підсистема ідентифікації користувача кіберфізичної системи “Розумний будинок”. 2023.uk_UA
dc.relation.references9. Lu, H. Calculate Deep Convolution NeurAl Network on Cell Unit/ Haofang Lu, Ying Zhou, Zi-Ke Zhang – Springer Singapore, 2017 – 526 puk_UA
dc.relation.references10.Rupesh K Srivastava, Klaus Greff, and J¨urgen Schmidhuber. Training very deep networks. In Advances in neural information processing systems, pages 2377–2385, 2015.uk_UA
dc.relation.references11.Dwivedi D. Face recognition for beginers. 2018. URL: https://towardsdatascience.com/face-recognition-for-beginners-a7a9bd5eb5c2 (дата звернення: 12.12.2023).uk_UA
dc.relation.references12.Geitgey A. Face recognition. 2017 URL: https://facerecognition.readthedocs.io/en/latest/readme.html (дата звернення: 12.12.2023).uk_UA
dc.relation.references13.Rovai M. Real-Time Face Recognition: An End-To-End Project. 2018. URL: https://towardsdatascience.com/real-time-face-recognition-an-end-toend-project- b738bb0f7348 (дата звернення: 12.12.2023).uk_UA
dc.relation.references14.Adam Geitgey Deep Learning: Face Recognition https://www.linkedin.com/learning/deep-learning-face-recognition (дата звернення: 12.12.2023).uk_UA
dc.relation.references15.Rosebrock A. OpenCV EigenFaces for face recognition. 2021. URL: https://pyimagesearch.com/2021/05/10/opencv-eigenfaces-for-face-recognition/ (дата звернення: 12.12.2023)uk_UA
dc.relation.references16.Sanjeevkumar A., Suvarna N. Human Identification using Histogram of Oriented Gradients (HOG) and Non-Maximum Suppression (NMS) for ATM Video Surveillance. 2021. 10 с.uk_UA
dc.relation.references17.Кольбух Ю.О. Комп’ютеризована система для керування «розумними» приладами в будинку: кваліфікаційна робота бакалавра за спеціальністю «123 — Комп’ютерна інженерія» / Кольбух Юрій Олегович – Тернопіль, ТНТУ, 2022 – 67c.uk_UA
dc.relation.references18.Козак В. С. Комп'ютерна система керування розумним будинком на основі динамічних користувацьких профілів // Кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня бакалавр // ТНТУ, спеціальність 123 «Комп’ютерна інженерія» // Тернопіль, 2022 // с.– 78uk_UA
dc.relation.references19.Чайковський А.В., Жаровський Р.О., Лещишин Ю.З Конспект лекцій з дисципліни «Дослідження і проєктування комп’ютерних систем та мереж» для студентів спеціальності 123 - Комп’ютерна інженерія. Тернопіль, 2021. 148 с.uk_UA
dc.relation.references20.Жаровський, Р. О. Конспект лекцій з дисципліни Захист інформації у комп’ютерних системах. 2019. 268 с.uk_UA
dc.relation.references21. Подвисоцький О., Стадник Н. Методи розпізнавання облич в сситемах ідентифікації користувачів розумного будинку. Матеріали ХI науково-технічної конференції Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя «Інформаційні моделі системи та технології» (13-14 грудня 2023 року). Тернопіль: ТНТУ. 2023. C.98uk_UA
dc.relation.references22. Подвисоцький О., Стадник Н. Методи біометричної ідентифікації в розумному будинку. Матеріали XІI Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів «Актуальні задачі сучасних технологій» (6-7 грудня 2023 року). Тернопіль: ТНТУ. 2023. C. 435.uk_UA
dc.relation.references23.Лупенко С.А., Луцик Н.С., Луцків А.М., Осухівська Г.М., Тиш Є.В. Методичні рекомендації до виконання кваліфікаційної роботи магістра для студентів спеціальності 123 «Комп’ютерна інженерія» другого (магістерського) рівня вищої освіти усіх форм навчання. Тернопіль. 2021. 34 с.uk_UA
dc.relation.references24.Санітарно-гігієнічні норми. Виробничий шум та вібрація. URL: https://www.sop.com.ua/article/193- virobnichiy-shum-ta-vbratsya (дата звернення: 12.12.23)uk_UA
dc.relation.references25.Безпека праці та промислова санітарія. URL: https://cpo.stu.cn.ua/ posibnik/780.html (дата звернення: 12.12.23)uk_UA
dc.relation.references26.Стадник І.Я. Зварич Н.М. Оцінка хімічної обстановки при аваріях на хімічно небезпечних обּי єктах з викидом (виливом) небезпечних хімічних речовин та застосуванні хімічної зброї. ТНТУ. 2020. 36 с.-
dc.identifier.citationenPodvisotsky O. Methods and tools for biometric user identification in a smart home system : Master Thesis „123 — Computer Engineering“ / Oleksandr Podvisotsky - Ternopil, TNTU, 2023 – 75 p.uk_UA
dc.contributor.affiliationТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюяuk_UA
dc.contributor.affiliationTernopil Ivan Puluj National Technical Universityuk_UA
dc.coverage.countryUAuk_UA
Розташовується у зібраннях:123 — комп’ютерна інженерія

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Author_Notes_Oleksandr_Podvisotsky.docx10,21 kBMicrosoft Word XMLПереглянути/відкрити
Oleksandr_Podvisotsky.pdf2,63 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити
Показати базовий опис матеріалу Перегляд статистики


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

Інструменти адміністратора