Defnyddiwch y dynodwr hwn i ddyfynnu neu i gysylltu â'r eitem hon: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/46366
Teitl: Автоматизована система верифікації особи при контролі знань в умовах офлайн-навчання
Teitlau Eraill: Automated system of identity verification during knowledge control in offline learning conditions
Awduron: Сас, Денис Володимирович
Sas, Denys
Affiliation: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії (ФПТ)
Кафедра автоматизації технологічних процесів і виробництв
Bibliographic description (Ukraine): Сас Д.В., Автоматизована система верифікації особи при контролі знань в умовах офлайн-навчання. : кваліфікаційна робота бакалавра за спеціальністю «151 — автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології» / Д.В. Сас – Тернопіль: ТНТУ, 2024. — 65 с.
Bibliographic description (International): Sas D.V., Automated identity verification system for knowledge control in offline learning conditions. : bachelor's qualification work in the specialty "151 — automation and computer-integrated technologies" / D.V. Sas - Ternopil: TNTU, 2024. — 65 p.
Dyddiad Cyhoeddi: 25-Jun-2024
Submitted date: 20-Jun-2024
Date of entry: 26-Sep-2024
Cyhoeddwr: Тернопільський національний технічний університет ім. І. Пулюя, Факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії, Кафедра автоматизації технологічних процесів і виробництв
Country (code): UA
Place of the edition/event: Тернопільський національний технічний університет ім. І. Пулюя, Факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії, Кафедра автоматизації технологічних процесів і виробництв.
Institution defense: ЕК №23, 2024 р.
Supervisor: Савків, Володимир Богданович
Savkiv, Volodymyr
Committee members: Королюк, Ростислав Ігорович
Koroliuk, Rostyslav
UDC: 681.5
Allweddeiriau: автоматизація
фотофіксація
ідентифікація особи
розпізнавання обличчя
алгоритми розпізнавання зображень
точність ідентифікації
automation
photo fixation
person identification
face recognition
algorithms
identification accuracy
Page range: 1-65
Start page: 1
Crynodeb: Метою роботи є створення автоматизованої системи верифікації особи, ефективність якої підтверджувалась б в умовах роботи закладу освіти. Для досягнення поставленої мети у роботі вирішувались такі завдання: 1. Проведення аналізу існуючих рішень для верифікації особи при контролі знань та сформування вимог до проектованої системи. 2. Вибір ефективних алгоритмів виявлення та розпізнавання облич. 3. Розроблення та інтегрування в LMS ATutor автоматизованої системи верифікації особи. 4. Дослідження ефективності роботи системи в реальних умовах контролю знань. Загальна характеристика роботи: проведено аналіз існуючих на ринку рішень для верифікації особи при контролі знань, сформовано вимоги для цільової системи. Розглянуто основні алгоритми і підходи до виявлення та розпізнавання облич в результаті чого обрано ефективну комбінацію алгоритмів гістограми напрямлених градієнтів (HOG) в поєднанні із методом опорних векторів (SVM) та глибинних згорткових нейронних мереж (CNNs). Спроектовано і реалізовано систему фотофіксації та верифікації особи при контролі знань в LMS ATutor та подано результати дослідження ефективності її роботи.
The purpose of the work is to create an automated identity verification system, the effectiveness of which would be confirmed in the working conditions of an educational institution. To achieve this goal, the following tasks were addressed in the work: 1. Conducting an analysis of existing solutions for identity verification during knowledge assessments and formulating requirements for the designed system. 2. Selecting effective algorithms for facial detection and recognition. 3. Developing and integrating an automated identity verification system into the LMS ATutor. 4. Investigating the effectiveness of the system in real conditions of knowledge control. General characteristics of the work: an analysis of existing market solutions for identity verification during knowledge assessments was conducted, and requirements for the target system were formulated. The main algorithms and approaches to facial detection and recognition were reviewed, resulting in the selection of an effective combination of histogram of oriented gradients (HOG) algorithms in combination with the support vector machine (SVM) method and deep convolutional neural networks (CNNs). A system for photo capture and identity verification during knowledge assessments in LMS ATutor was designed and implemented, and the results of the effectiveness study were presented.
Disgrifiad: Робота виконана на кафедрі автоматизації технологічних процесів і виробництв факультету прикладних інформаційних технологій та електроінженерії Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя Міністерства освіти і науки України. Захист відбудеться «25» червня 2024р. о 9.00год. на засіданні екзаменаційної комісії №23 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя.
Content: Вступ 6 1 Аналітична частина 9 1.1 Аналіз стану питання 9 1.2 Актуальність виконання даної роботи 10 1.3 Методи вирішення поставленої задачі 11 2 Проєктна частина 14 2.1 Аналіз існуючих рішень для верифікації особи при контролі знань 14 2.2 Вибір алгоритмів для виявлення та розпізнавання облич 20 2.3 Аналізування системи управління навчанням 25 2.4 Реалізація LMS Atutor у навчальному закладі ТНТУ 28 2.5 Опис структури та реалізації розробленої системи 31 2.6 Дослідження ефективності верифікації особи розробленою системою 34 2.7 Огляд системи захисту Atutor 36 2.7.1 Політика інформаційної безпеки Atutor 40 2.7.2 Прицнипи визначення захищеності веб-ресурсів 41 2.7.3 Принцип оцінювання рейтингу властивостей 44 3 Спеціальна частина 48 3.1 Алгоритм взаємодії студента з камерою. Блок-схема 48 3.2 SQL-запити для відображення деяких даних системи LMS Atutor 50 4 Безпека життєдіяльності та основи охорони праці 56 4.1 Ергономічні проблеми безпеки життєдіяльності при роботі за комп'ютером 56 4.2 Організація безпечної роботи електроустаткування задіяного при роботі системи електронного навчання 59 Висновок 62 Список використаної літератури 63
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/46366
Copyright owner: © Сас Д.В., 2024
References (Ukraine): 1. Дячук С. Ф., Коноваленко І. В., Шкодзінський О. К. Віртуальне навчальне середовище Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя на базі LMS ATutor. Теорія і практика дистанційного навчання іноземних громадян: вітчизняний та міжнародний досвід : Міжнар. наук.-практ. семінар, м. Харків, 12 листоп. 2014 р. Харків: ХНУРЕ, 2014. С. 11–15. URL: https://core.ac.uk/download/pdf/60800333.pdf (дата звернення: 25.05.2023).
2. Сас Д. Аналіз результатів роботи модуля фотофіксації та розпізнавання особи у системі електронного навчання ТНТУ Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання, VI Міжнародна студентська науково - технічна конференція, м. Тернопіль, 27-28 квітня 2023 р. (збірник тез конференції). Тернопіль: ТНТУ, 2023. С. 21–22. URL: https://elartu.tntu.edu.ua/bitstream/lib/41140/1/ Zbirnyk_2023.pdf#page=21 (дата звернення: 25.05.2023).
3. Шкодзінський О., Луцків М., Смолій М. Розвиток засобів верифікації особи та її дій при контролі знань в умовах дистанційного навчання. Актуальні задачі сучасних технологій : Зб. тез доп. Ⅹ Міжнар. науково-практ. конф. молодих уч. та студентів, м. Тернопіль, 24 листоп. 2021 р. Тернопіль: ТНТУ, 2021. С. 138–139. URL: https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36486 (дата звернення: 25.05.2023).
4. Коноваленко І.В., Платформа .NET та мова програмування C# 8.0: навчальний посібник / Коноваленко І.В., Марущак П.О. – Тернопіль: ФОП Паляниця В. А., 2020 – 320 с. /Рекомендовано до друку Вченою радою Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Протокол № 10 від 20 жовтня 2020 року
5. Савків В.Б., Капаціла Ю.Б., Михайлишин Р.І. Методичні вказівки до виконання кваліфікаційної роботи бакалавра спеціальності 151 «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології». Тернопіль.: Видавництво ТНТУ. 2021. 50 с. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/35172
6. Автоматизація виробничих процесів. Навчальний посібник для технічних спеціальностей вищих навчальних закладів. / Я.І. Проць, В.Б. Савків, О.К. Шкодзінський, О.Л. Ляшук. Тернопіль: ТНТУ ім. І. Пулюя, 2011. 344 с.
7. Автоматизація періодичних технологічних процесів: Типова програма, методичні вказівки, теорія та практика. Лабораторний практикум / Укладачі: Проць Я.І., Данилюк О.А.. Федорів П.С. - Тернопіль: ТДТУ, 2005 -135 с.
8. Методичні вказівки для написання розділу «Безпека життєдіяльності, основи охорони праці» в кваліфікаційних роботах здобувачів освітнього рівня ,,бакалавр”. Для студентів всіх форм навчання рівень вищої освіти перший (бакалаврський)/ укл.: О. Я. Гурик , І. Б. Окіпний. – Тернопіль: ТНТУ імені Івана Пулюя, 2021. - 20 с.
9. Микитишин А. Г., Митник М. М., Стухляк П. Д., Пасічник В. В. Комп’ютерні мережі. Книга 1 [навчальний посібник]. Львів : «Магнолія 2006», 2013. 256 с.
10. Микитишин А. Г., Митник М. М., Стухляк П. Д., Пасічник В. В. Комп’ютерні мережі. Книга 2. [навчальний посібник]. Львів : "Магнолія 2006", 2014. 312 с.
11. Микитишин А. Г., Митник М. М., Стухляк П. Д., Пасічник В. В. Комп’ютерні мережі : навчальний посібник. Книга 1. Львів : «Магнолія 2006». 2013. 256 с.
12. Микитишин А. Г., Митник М. М., Стухляк П. Д. Телекомунікаційні системи та мережі. Тернопіль: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2017. 384 с.
13. ATutor Features [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://atutor.github.io/atutor/features.html
14. ATutor Learning Management System [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://atutor.github.io/atutor/index.html
15. Atutor Atutor : CVE security vulnerabilities, versions and detailed reports [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.cvedetails.com/product/13342/Atutor-Atutor.html?vendor_id=7805
16. Main features of ATutor [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://dl.tntu.edu.ua/downloads/Main-features.pdf
17. ATutor Developer Guidelines [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://atutor.github.io/developer/guidelines.html
18. ATutor at Ternopil Ivan Puluj National Technical University [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://dl.tntu.edu.ua/showpage.php?id=8
19. AContent Learning Content Management System (LCMS) [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://atutor.github.io/acontent/index.html
20. What are the different information classification categories available in TCS? [Електронний ресурс] // Helpr.me. – Режим доступу: https://uk.helpr.me/2722-what are-the-different-information-classification-categories-available-in-tcs
21. Technical evaluation of information environment security | EY Ukraine [Електронний ресурс] // EY Ukraine. – Режим доступу: https://www.ey.com/uk_ua/consulting/technical-evaluation-of-informationenvironment-security
22. CVSS V3 Calculator | NIST National Vulnerability Database (NVD) [Електронний ресурс] // NIST National Vulnerability Database (NVD). – Режим доступу: https://nvd.nist.gov/vuln-metrics/cvss/v3-calculator
23. CVSS v3 User Guide | FIRST.org, Inc. [Електронний ресурс] // FIRST.org, Inc. – Режим доступу: https://www.first.org/cvss/v3.0/user-guide
24. CVSS v3 Metrics | NIST National Vulnerability Database (NVD) [Електронний ресурс] // NIST National Vulnerability Database (NVD). – Режим доступу: https://nvd.nist.gov/vuln-metrics/cvss
25. Static and Dynamic Testing Methods | QATestLab Blog [Електронний ресурс] // QATestLab Blog. – Режим доступу: https://training.qatestlab.com/blog/technical-articles/static-and-dynamic-testingmethods/
26. Huber, B., & Gambardella, L., Occupational Ergonomics: Principles and Applications. 18. Smith, J., Brown, A., & Johnson, C., Management of fractures: an overview // Journal of Orthopedic Trauma. – 2018. – DOI
Content type: Bachelor Thesis
Ymddengys yng Nghasgliadau:151 — Автоматизація та компʼютерно-інтегровані технології (бакалаври)

Ffeiliau yn yr Eitem Hon:
Ffeil Disgrifiad MaintFformat 
Sas DV KA-41.pdfКваліфікаційна робота бакалавра1,03 MBAdobe PDFGweld/Agor


Diogelir eitemau yn DSpace gan hawlfraint, a chedwir pob hawl, onibai y nodir fel arall.

Offer Gweinyddol