Por favor use este identificador para citas ou ligazóns a este item: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36674
Título: Алгоритм розпізнавання особи за зображенням обличчя для охоронних систем контролю та безпеки
Outros títulos: Facial recognition algorithm for security control and security systems
Authors: Тимчак, Олександра Ігорівна
Tymchak, Oleksandra
Affiliation: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії, м. Тернопіль, Україна
Bibliographic description (Ukraine): Тимчак О. І. Алгоритм розпізнавання особи за зображенням обличчя для охоронних систем контролю та безпеки : кваліфікаційна робота магістра за спеціальністю „172 — телекомунікації та радіотехніка“ / О. І. Тимчак. — Тернопіль: ТНТУ, 2021. — 99 с.
Data de edición: Dec-2021
Submitted date: Dec-2021
Date of entry: 19-Dec-2021
Editor: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Country (code): UA
Place of the edition/event: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії, м. Тернопіль, Україна
Supervisor: Дедів, Ірина Юріївна
Dediv, Iryna
Committee members: Хвостівський, Микола Орестович
Hvostivskyy, Mykola
UDC: 004.932.72
Palabras chave: 172
телекомунікації та радіотехніка
система контролю
алгоритм розпізнавання
бустинг
нейронні мережі
control system
recognition algorithm
boosting
neural networks
Resumo: У кваліфікаційній роботі розглянуто сучасні системи безпеки, в яких використовуються модулі розпізнавання обличчя. Проаналізовано загальні недоліки та фактори, що впливають на ефективність роботи. Проведено порівняльний аналіз існуючих алгоритмів і методів виділення та розпізнавання обличчя на зображеннях та запропоновано алгоритм попередньої обробки, який може підвищити ймовірність правильного виділення та подальшого розпізнавання обличчя на зображенні.
The qualification work considers modern security systems that use face recognition modules. The general shortcomings and factors influencing the efficiency of work are analyzed. A comparative analysis of existing algorithms and methods of selection and recognition of faces in images and an algorithm for pre-processing, which can increase the probability of correct selection and subsequent recognition of faces in the image.
Content: Вступ ... 8 РОЗДІЛ 1. АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА ...10 1.1. Огляд існуючих систем та алгоритмів розпізнавання...10 1.1.1. Сучасні системи розпізнавання облич...11 1.1.2. Недоліки сучасних систем розпізнавання ...14 1.2. Огляд алгоритмів виділення обличчя на зображенні ...15 1.2.1. Алгоритм на основі емпіричних методів...15 1.2.2. Алгоритми на основі контурних моделей ...17 1.2.3. Алгоритми на основі порівняння із шаблоном ...27 1.2.4. Алгоритми з урахуванням навчання ...31 1.3. Огляд алгоритмів розпізнавання обличчя на зображеннях ...39 1.3.1. Алгоритм методом «власних осіб» ...39 1.3.2. Штучні нейронні мережі ...42 1.4. Висновки до розділу 1 ...46 РОЗДІЛ 2. ОСНОВНА ЧАСТИНА ...47 2.1. Аналіз та вибір алгоритму виділення осіб ...47 2.1.1. Результати роботи алгоритму сегментації ...47 2.1.2. Результати роботи алгоритму на основі порівняння із шаблоном ... 50 2.1.3. Результати роботи алгоритму Віоли – Джонса ...52 2.2. Розробка алгоритму виділення та розпізнавання обличчя на зображенні...53 2.3. Розробка алгоритму розпізнавання обличчя на зображенні...68 2.4. Висновки до розділу 2 ...69 РОЗДІЛ 3. НАУКОВО-ДОСЛІДНА ЧАСТИНА ...70 3.1. Дослідження алгоритму виділення осіб ...71 3.2. Дослідження алгоритму розпізнавання облич ...73 3.3. Висновки до розділу 3 ...75 РОЗДІЛ 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ ...77 4.1. Охорона праці ...77 4.2. Безпека в надзвичайних ситуаціях ...82 4.3. Висновок до розділу 4 ...86 ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ ...88 ПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ...89 ДОДАТКИ...91
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36674
Copyright owner: © Тимчак Олександра Ігорівна, 2021
References (Ukraine): 1. Тропченко А. Ю., Тропченко А. А. Методи вторинної обробки та розпізнавання зображень. СПб.: Університет ІТМО, 2015. 215 с.
2. FaceVACS-DBScan // URL: http://www.security.mti.ua
3. VeriLook SDK // URL: http://www.neurotechnology.com/verilook.html
4. Face Recognition // URL: http://www.nec.com
5. VisionLabs // URL: http://www.visionlabs.ru/face-recognition
6. Face Detection / Tracking // URL: http://www.faceplusplus.com/tech_track/
7. Qaim M., Bal G., Rizwan B. A Review on Face Detection Methods Available // URL: https://www.researchgate.net/publication/257338580
8. Yang G., Huang T. S. Human face detection in complex background. Pattern Recongnition // URL: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii
9. Kotropoulos C., Pitas I. Ruled заснований face detection у frontal views // IEEE Intern. Conf. на Acoustics, Speech, і Signal Processing, Washington DC, США Piscataway: IEEE Computer Society, 1997. P. 2537 - 2540.
10. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифрова обробка зображень. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.
11. Красильников Н. Н. Цифрова обробка 2D-і 3-зображень. СПб: БХВПетербург, 2011. 608 с.
12. Кухарєв, Г. А. Біометричні системи. СПб: Політехніка, 2001. 240 с.
13. Viola P., Jones MJ. Robust real-time face detection. //Intern. J. of Computer Vision. 2004. Vol. 57, iss. 2. P 137 - 154
14. Татаренков Д. А. Аналіз методів виявлення осіб на зображенні // Молодий вчений. 2015. № 4. С. 270 - 276
15. Viola P., Jones M. J. Rapid Object Detection з Boosted Cascade of Simple Features. // IEEE Computer Society Conf. на Computer Vision and Pattern Recognition, Kaiai, Hawaii, USA Piscataway: IEEE Computer Society, 2001. P. 511 – 518.
16. Виявлення осіб на кольоровому растровому зображенні із застосуванням модифікованого методу Віоли-Джонса / М. М. В'язових, К. І. Зайцев, М.В. Мухортов, А. Н. Перов // URL: http://sntbul.bmstu.ru/doc/45828
17. Freund Y., Schapire R. E. Short Introduction to Boosting // J. of Japanese Society for Artificial Intelligence. 1999. Vol. 14, iss. 5. P. 771 - 780.
18. Sochman J., Matas J. AdaBoost. // URL: https://scholar.google.ru/citations
19. Лук'яниця А. А., Шишкін А. Г. Цифрова обробка відеозображень. М: Ай-Ес-Ес Прес, 2009. 518 с.
20. Полосухін І. С. Класифікація та регресія за допомогою дерев прийняття рішень // URL: https://habrahabr.ru/post/116385/
21. Пріоров А. Л., Апальков І. В., Хрящов B. В. Цифрова обробка зображень. Ярославль: ЯрДУ, 2007. 235 с.
22. Цифрова обробка зображень в інформаційних системах / І. С. Грузман, В. С. Киричук, В. П. Косих. та ін Новосибірськ: НДТУ, 2000. 168 с.
23. Прет У. Цифрова обробка зображень. М: Мир, 1982. 791 з.
24. Кухарєв Г. А., Щеглова Н. Л. Системи розпізнавання людини за образуванням обличчя. СПб: Вид-во СПБГЕТУ «ЛІТІ», 2006. 176 с.
25. Інструкція з організації робіт, охорони праці та екологічної безпеки під час роботи на ПЕОМ /ПК // URL: http://www.znaytovar.ru/gost
26. Самгін Е. Б. Висвітлення робочих місць. М: МІРЕА, 1989. 186 с.
27. Бєлова Н. А. Безпека життєдіяльності. М: Знання, 2000. 364 с.
28. Сьоміна Н. А. Ергономіка при проектуванні користувальницьких інтерфейсів програмного забезпечення // URL: http://sungatov.ru/articles
Content type: Master Thesis
Aparece nas Coleccións172 — телекомунікації та радіотехніка

Arquivos neste item
Arquivo Descrición TamañoFormato 
Dyplom_Tymchak.pdf4,59 MBAdobe PDFVer/abrir
Авторська довідка (Тимчак О. І.).doc46 kBMicrosoft WordVer/abrir


Todos os documentos en Dspace estan protexidos por copyright, con todos os dereitos reservados

Ferramentas administrativas