Добірка наукової літератури з теми "Розпізнавання обличь"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся зі списками актуальних статей, книг, дисертацій, тез та інших наукових джерел на тему "Розпізнавання обличь".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Статті в журналах з теми "Розпізнавання обличь"
1
Костючко, С., Н. Багнюк, O. Кузьмич, М. Поліщук та Л. Кирилюк. "Біометрична ідентифікація засобами Python та Raspberry Pi." COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, № 42 (30 березня 2021): 142–46. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2021-42-20.
Повний текст джерелаАнотація:
У даній статті пропонується один з варіантів біометричної ідентифікації, а саме розпізнавання обличь користувачів засобами (одного з найпопулярніших і сучасного) одноплатного комп’ютера Raspberry Pi 4b та з використанням мови програмування Python. Була проведена низка симуляцій та створена база даних користувачів.
2
ВАКАЛЮК, Тетяна, Сергій ІЛЮЩЕНКО, Юрій ЄФРЕМОВ, Олег ВЛАСЕНКО та Дмитро ЛИСОГОР. "ТЕОРЕТИЧНІ АСПЕКТИ РОЗРОБКИ СИСТЕМИ РОЗПІЗНАВАННЯ ЛЮДСЬКОГО ОБЛИЧЧЯ". INFORMATION TECHNOLOGY AND SOCIETY, № 1 (12 травня 2022): 6–15. http://dx.doi.org/10.32689/maup.it.2022.1.1.
Повний текст джерелаАнотація:
Анотація. Система розпізнавання облич – це технологія, здатна зіставляти людське обличчя з цифровим зображенням або відеокадром з базою даних осіб, зазвичай використовується для автентифікації користувачів за допомогою служб перевірки особистості, працює шляхом точного визначення і вимірювання рис обличчя по даному зображенню. Системи розпізнавання обличчя використовуються сьогодні в усьому світі урядами та приватними компаніями, їх ефективність різна, і деякі системи раніше були списані через їх неефективність. Отже, створення програми для розпізнавання людського обличчя є актуальною темою. Метою статті є дослідження теоретичних аспектів розробки системи розпізнавання людського обличчя. Процедура розпізнавання обличчя просто вимагає, щоб будь-який пристрій, оснащений цифровою фотографічною технологією, генерував і отримував зображення та дані, необхідні для створення та запису біометричного малюнка обличчя людини, якого необхідно ідентифікувати. Розглянуто основні алгоритми розпізнавання людського обличчя: розпізнавання обличчя з використанням різних поверхонь облич, метод облич Фішера, метод аналізу головних компонентів та машина опорних векторів, метод каскадів Хаара. Наведено їх переваги та недоліки. Наведено застосування згорткової нейронної мережі до розпізнавання облич. Запропоновано реалізацію алгоритму роботи системи розпізнавання обличчя. В даній роботі проаналізовано наявні алгоритми та системи виявлення та розпізнавання обличчя, зважені їх переваги та недоліки. Розглянуто використання згорткової нейронної системи з метою розпізнавання обличчя. Проаналізовано на практиці відсоток точності розпізнавання людського обличчя та продуктивність, враховуючі такі фактори як освітлення, якість зображення, кількість облич на зображенні використовуючи бібліотеку з відкритим вихідним кодом Face recognition із сімейства бібліотек DLib в основі якої лежить згорткова нейронна мережа.
3
Шматко, О. В., А. О. Голоскокова, С. В. Мілевський та Н. І. Воропай. "Інформаційна система розпізнавання зображень". Системи озброєння і військова техніка, № 4 (68) (24 грудня 2021): 130–37. http://dx.doi.org/10.30748/soivt.2021.68.17.
Повний текст джерелаАнотація:
Класифікація даних за наявності шуму може призвести до набагато гірших результатів, ніж очікувалося, для чистих шаблонів. У даній роботі була досліджена проблема розпізнавання та ідентифікації особи у відеопослідовності. Основні внески, представлені в цій роботі – це експериментальне дослідження впливу різних типів шуму та підвищення безпеки шляхом розробки комп’ютерної системи для розпізнавання та ідентифікації користувачів у відеоряді. На основі вивчення методів та алгоритмів пошуку облич на зображеннях було обрано метод Віоли-Джонса, вейвлет-перетворення та метод головних компонент. Ці методи є одними з найкращих за співвідношенням ефективності розпізнавання та швидкості роботи. Однак навчання класифікаторів відбувається дуже повільно, але результати пошуку обличчя дуже швидкі.
4
Шумейко, О. О., В. В. Шевченко, О. О. Жульковський та І. І. Жульковська. "ПОРІВНЯЛЬНЕ ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБЛИЧ". Математичне моделювання, № 2(45) (13 грудня 2021): 29–38. http://dx.doi.org/10.31319/2519-8106.2(45)2021.246871.
Повний текст джерелаАнотація:
Розпізнавання облич завоювало свою популярність завдяки своїй унікальності серед інших біометричних методів, тому що має всі характеристики ефективної системи безпеки. Проте існують певні обмеження у системі розпізнавання облич, які необхідно дослідити та вивчити. Так, наприклад, вирішення таких проблем, як зміна освітлення, розташування об’єкту, емоцій, віку тощо потребують застосування спеціальних алгоритмів. Використання цих алгоритмів та їх комбінацій певною мірою сприятимуть вирішенню подібних задач. У роботі досліджені та застосовані аналіз основних компонентів, лінійний дискримінантний аналіз, незалежний аналіз компонентів та класифікація за допомогою машини опорних векторів. Для реалізації перелічених алгоритмів було використано мову Python та бібліотеку машинного навчання Scikit-learn. Проведено порівняння продуктивності систем на основі точності. Результати досліджень показують, що продуктивність SVM-класифікатора з використанням NMF є найгіршою з точки зору точності передбачення. Ефективність інших моделей, що були натреновані з використанням методів ICA, PCA та LDA, коливається в припустимих межах. Модель, навчена з використанням алгоритму PCA, працює з найвищою точністю передбачення.
5
Олександрівна, Гончаренко Владислава. "РЕГУЛЮВАННЯ ВИКОРИСТАННЯ ТЕХНОЛОГІЙ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБЛИЧЧЯ". Часопис цивілістики, № 41 (6 серпня 2021): 56–60. http://dx.doi.org/10.32837/chc.v0i41.423.
Повний текст джерелаАнотація:
ПРАВОВЕ РЕГУЛЮВАННЯ ВИКОРИСТАННЯ ТЕХНОЛОГІЙ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБЛИЧЧЯ
У статті досліджуються проблемні питання правового регулювання систем розпізнавання обличчя, які сьогодні широко використовуються у світі та в Україні. Проаналізовано досвід регулювання захисту персональних даних у законодавстві ЄС, де розроблені чіткі правила використання систем біометричної ідентифікації осіб у режимі реального часу.
Відповідно до Загального регламенту захисту даних (GDPR) біометричні дані є особливим видом персональних даних, отриманих внаслідок спеціального технічного опрацювання, що стосується фізичних, фізіологічних чи поведінкових ознак фізичної особи, таких як зображення обличчя чи дактилоскопічні дані, що дозволяють однозначно ідентифікувати або підтверджують однозначну ідентифікацію фізичної особи. GDPR, за загальним прин-
ципом, забороняє обробку біометричних даних у режимі реального часу. GDPR класифікує зображення обличчя та іншу біометричну інформацію як особливу категорію даних із додатковими обмеженнями на їх використання.
Важливою гарантією реалізації права на захист персональних даних є встановлене у ст. 17 GDPR право на стирання (забуття). Зокрема, видалення контролером персональних даних працівника після звільнення є обов'язковим на вимогу суб'єкта даних, якщо немає іншої законної підстави для опрацювання. На жаль, цивільне законодавство України щодо захисту персональних даних не передбачає такого імперативного правила.
У Євросоюзі випадки притягнення до відповідальності за порушення вимог GDPR вже є дуже розповсюдженими. В Україні контроль за додержанням законодавства про захист персональних даних покладено на Уповноваженого Верховної Ради України з прав людини, однак за відсутності в Україні законодавства, котре регулює використання систем відеоспостереження, здійснення належного контролю за використанням біометричних даних, одержаних за їх допомогою, сьогодні є неможливим.
Відповідно до Білої книги зі штучного інтелекту системи відеоспостереження з метою обробки біометричних даних можуть використовуватися тільки у виняткових, належним чином обґрунтованих і адекватних випадках на підставі законодавства ЄС або національного законодавства.
Згідно з регуляторними правилами Європейської Комісії всі системи штучного інтелекту, призначені для використання для віддаленої біометричної ідентифікації осіб, вважаються ризикованими та підлягають попередній оцінці відповідності регулятором. Використання віддаленої біометричної ідентифікації у режимі реального часу в загальнодоступних приміщеннях для цілей правопорядку забороняється у принципі, за кількома вузькими винятками, які суворо визначені, обмежені та регламентовані. Вони включають використання для правоохоронних цілей цілеспрямованого пошуку конкретних потенційних жертв злочинів, включаючи зниклих дітей; відповідь на безпосередню загрозу теракту; виявлення та встановлення осіб, котрі вчинили тяжкі злочини.
Зроблено висновок про необхідність приведення законодавства України про захист персональних даних до високих стандартів Євросоюзу.
6
Терейковська, Л. "Метод нейромережевого розпізнавання емоцій по зображенню обличчя." COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, № 40 (24 вересня 2020): 146–52. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2020-40-22.
Повний текст джерелаАнотація:
Стаття присвячена вирішенню задачі вдосконалення нейромережевих засобів розпізнавання емоцій операторів інформаційно-управляючих систем на основі зображення обличчя. З’ясовано, що труднощі розробки таких засобів пов’язані з формуванням репрезентативної навчальної вибірки. Запропоновано нівелювати означені труднощі за рахунок застосування експертних знань. Розроблено метод нейромережевого розпізнавання емоцій по зображенню обличчя людини, який за рахунок запропонованого підходу до застосування продукційних правил для подання в нейронну мережу експертних знань, дозволяє підвищити оперативність розпізнавання та розширити множину видів складних емоцій, характеристики яких не представлені в статистичних даних. Проведені експериментальні дослідження показали, що використання розробленого методу дозволяє забезпечити помилку розпізнавання емоцій на рівні кращих сучасних систем подібного призначення.
7
Бичков, О., К. Меркулова та Є. Жабська. "СТВОРЕННЯ СИСТЕМИ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБЛИЧ НА ОСНОВІ ВЕЙВЛЕТ-ПЕРЕТВОРЕНЬ". Problems of information technologies, № 26 (2019): 32–43. http://dx.doi.org/10.35546/2313-0687.2019.26.32-43.
Повний текст джерела
8
Павленко, В. "Щодо питання застосування нейронної мережі для автоматизації процесів розпізнавання обличчя людини." COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, № 44 (30 жовтня 2021): 111–21. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2021-44-18.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті розкрито питання застосування нейронної мережі для автоматизації процесів розпізнавання обличчя людини. Підкреслено, що на сьогодні, є можливість виділити щонайменше дві широкі категорії систем розпізнавання осіб: необхідність знайти людину у великій базі даних осіб (наприклад, у базі даних поліції); необхідність ідентифікувати конкретних людей у режимі реального часу (наприклад, у системі моніторингу безпеки, системі відстеження місцезнаходження тощо), або необхідно дозволити доступ групі людей і заборонити доступ усім іншим (наприклад, доступ до будівлі, комп’ютеру тощо). Наголошено, що при вирішенні різних завдань єдиними стабільними ознаками порівнюваних зображень є контурні ознаки. Така ситуація особливо характерна для випадку отримання фото однієї і тієї ж людини в різних ділянках електромагнітного спектру. Запропоновано алгоритм оператора Робертса або оператора виділення контурних ліній 2×2 заснований на оцінці та виборі фрагментів зображення з високим градієнтним рівнем. Описано оператор виділення контурних ліній 3×3 при оцінці величини градієнта певного елемента зображення враховує вплив восьми сусідніх з ним елементів. Наведено сутність алгоритму Канні. Зазначається, що послідовним застосуванням маскового фільтру оператора Канні та статистичного фільтра пошукового вікна вдалося сформувати бітове растрове зображення знімка максимально зберігши контури обличчя людини, що значно покращило результати фільтрації на відміну від стандартного порівняння з пороговим значенням. Наголошено, що виявлення кордонів відбувається при визначенні локального максимуму та мінімуму градієнта яскравості об'єкта. Наведено блок-схему високого рівня системи для розпізнавання обличчя та описано принцип роботи система. Підкреслено, що повна автоматизація процесу розпізнавання обличчя людини цілком можлива, але потребує додаткового механізму для ліквідації можливих похибок на стадії фільтрації контуру, що і послугує підставою для подальших досліджень.
9
Тимошин, Юрій Афанасійович, та Сергій Петрович Орленко. "Алгоритм розпізнавання обличчя людей на базі згорткової нейронної мережі". Адаптивні системи автоматичного управління 1, № 32 (21 вересня 2018): 166–73. http://dx.doi.org/10.20535/1560-8956.32.2018.145629.
Повний текст джерела
10
Єфімов, Г. М. "Технологія для моделювання і розпізнавання емоцій на обличчі людини". Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Серія "Фізико-математичні науки", Вип. 4 (2012): 107–9.
Знайти повний текст джерелаДисертації з теми "Розпізнавання обличь"
1
Бойко, Олексій Вікторович. "Система авторизації користувача за допомогою розпізнавання обличь". Bachelor's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/47134.
Повний текст джерелаАнотація:
Пояснювальна записка дипломного проекту складається з п’яти розділів, містить 14 рисунків, 12 таблиць, 1 додатку, 11 джерел.
Об’єкт дослідження: система авторизації користувача.
Метою дипломного проекту є розробити систему авторизації користувача через розпізнавання обличчя 2D зображення. Реалізація системи буде продемонстрована у веб-застосунку. Задачею системи є автоматизація системи авторизації користувача через розпізнавання обличь.
У розділі інформаційного забезпечення були визначені вхідні та вихідні дані програмного додатку, також наведена структура бази даних, яка використовується у дипломному проекті.
У розділі математичного забезпечення описано постановку та розв’язання основних задач поставленої роботи.
Розділі програмного забезпечення присвячений основним інструментам розробки програмного продукту, сформульовані основні технічні вимоги. Розглянуто архітектуру програмного забезпечення, принцип роботи процесів між собою.
У технологічному розділі описано інструкцію користувача та методику тестування, яка дозволить перевірити відповідність розробленого додатку усім вимогам.The explanatory note of the diploma project consists of five sections, contains 14 figures, 12 tables, 1 application, 11 sources. Object of research: user authorization system. The aim of the thesis project is to develop a system of user authorization through face recognition 2D images. The implementation of the system will be demonstrated in a web application. The task of the system is to automate the user authorization system through face recognition. In the section of information support the input and output data of the software application were defined, also the structure of the database used in the diploma project is given. The section of mathematical support describes the formulation and solution of the main problems of the work. The software section is devoted to the main tools of software product development, the basic technical requirements are formulated. The software architecture, the principle of operation of processes among themselves are considered. The technological section describes the user manual and testing method, which will verify the compliance of the developed application with all requirements.
2
Коломієць, М. О. "Інформаційна технологія детектування обличь за результатами інтелектуального аналізу відеоданих". Master's thesis, Сумський державний університет, 2020. https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/79552.
Повний текст джерелаАнотація:
Розроблено алгоритм та програмне забезпечення системи інтелектуального аналізу відеоданих з
метою виявлення та ідентифікації особи. В роботі використовується комплекс алгоритмів
розпізавання образів, як для детектування, так і для ідентифікації особи. Розроблений алгоритм
реалізовано в на мові програмування С++, Python.
3
Шквиря, Іван Олександрович. "Система розпізнавання облич". Bachelor's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/28757.
Повний текст джерелаАнотація:
Дипломна робота присвяча створенню системи, що буде виконувати розпізнавання людських облич, а саме слідкувати за ними у горизонтальному положенні і передавати інфомацію на ПК.
Запропоновані нами методи дозволяють системі виконувати наступні задачі: 1) Рухатися у горизонтальній поверхні для слідкування;
2) Збирати і опрацьовувати зображення з веб-камери;
3) Надавати можливість оператору керувати даною системою, яка в свою чергу має збирати і передавати інформацію оператору і на зовнішній носій;
В роботі використано технології комп’ютерного зору для розпізнавання облич з бібліотеки OpenCV. Запропоновано програмно-апаратний зв'язок проаналізованої вхідної інформації з механічною частиною системи, що дозволяє пристрою самостійно змінювати своє положення в горизонталі.Thesis is devoted to the creation of a system that will perform the recognition of human faces, namely, to monitor them in a horizontal position and transmit information to a PC. Our proposed methods allow the system to perform the following tasks: 1) Move in a horizontal surface for tracking; 2) Collect and process the image from the webcam; 3) Provide the operator with control over this system, which in turn has to collect and transmit information to the operator and to external media; We used computer vision technologies for face recognition from the OpenCV library. The proposed software and hardware connection of the analyzed input information with the mechanical part of the system allows the device to independently change its position in the horizontal.
4
Коноваленко, С. В. "Створення програмами розпізнавання обличчя". Thesis, Чернігів, 2021. http://ir.stu.cn.ua/123456789/22984.
Повний текст джерелаАнотація:
Коноваленко, С. В. Створення програмами розпізнавання обличчя : дипломна робота : 123 - Комп’ютерна інженерія / С. В. Коноваленко ; керівник роботи А. В. Хижняк ; НУ "Чернігівська політехніка", кафедра Інформаційних та комп’ютерних систем. - Чернігів, 2021. - 98 с.Розвиток сучасних комп'ютерних технологій відбувається в експоненційному масштабі. Вже неможливо уявити наше життя без комп'ютера і мережі Інтернет. В даний час дуже активно розвивається і змінюється така наукова дисципліна як комп'ютерний зір. Комп'ютерне зір (computer vision) - сукупність програмно-технічних засобів, що забезпечують зчитування інформації в цифровій формі відеозображень, їх обробку і видачу результату в формі, придатній для його практичного використання в реальному масштабі часу. На сьогоднішній день немає загальноприйнятого формулювання проблеми комп'ютерного зору. А що навіть ще важливіше, немає стандартного формулювання того, як повинна вирішуватися проблема комп'ютерного зору. Замість цього, існує велика кількість методів, що дозволяють вирішувати різні, строго певні завдання комп'ютерного зору, де методи часто залежні від завдань і рідко можуть бути узагальнені для широкого кола застосування. Багато методів та програм все ще знаходяться в стадії фундаментальних досліджень, але поступово все більше число методів знаходить застосування в комерційних продуктах, де вони часто складають частину більшої системи, яка може вирішувати складні завдання. У більшості практичних застосувань комп'ютерного зору комп'ютери попередньо запрограмовані для вирішення окремих завдань, проте, методи, засновані на знаннях, стають все більш загальними. Розпізнавання образів вважається сферою, що використовує різноманітні методи отримання інформації з відеопотоку, і в основному, базуються на статистичному підході. Істотна частина цієї області присвячена фактичним використанням цих методів. На сьогоднішній день алгоритм Віоли-Джонса є найбільш затребуваним зважаючи на свою високу швидкість роботи і високої точності спрацьовування.Метою даної роботи є створення програмного засобу розпізнавання осіб за методом Віоли-Джонса. Поставлена мета досягається вирішенням наступних завдань: 1) Огляд сучасних методів розпізнавання осіб. 2) Визначення недоліків існуючих методів. 3) Розробка алгоритму пошуку контуру і розпізнавання особи в відеопотоці на основі методу Віоли-Джонса. 4) Програмна реалізація розроблених алгоритмів з застосуванням бібліотеки OpenCV. 5) Тестування розробленої програмної системи. Як предмет дослідження виступає процес розпізнавання осіб. Об'єктом є метод Віоли-Джонса. У першому розділі проводиться огляд основних методів розпізнавання осіб, розглянуті недоліки сучасних методів, обгрунтована актуальність проблеми і опис її рішення за допомогою бібліотеки OpenCV. У другому розділі була описана реалізація і описаний алгоритм розпізнавання осіб на основі методів Віоли-Джонса. У третьому розділі був програмно-реалізований алгоритм розпізнавання осіб за допомогою бібліотеки OpenCV. Проведено огляд працездатності розробленої програмної системи, на основі обчислювальних і візуальних експериментів по часу обчислень і якісним показником розпізнаних і не розпізнаних осіб.
5
Данченко, Я. О. "Використання технологій розпізнавання обличчя". Thesis, Київський національний універститет технологій та дизайну, 2017. https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/10419.
Повний текст джерела
6
Соколов, І. О. "Інтелектуальна система розпізнавання обличчя у відеопотоці". Master's thesis, Сумський державний університет, 2019. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/76490.
Повний текст джерела
7
Корякін, І. М. "Про особливості деяких методів розпізнавання облич людей на зображенні". Thesis, ХНУРЕ, 2021. https://openarchive.nure.ua/handle/document/15620.
Повний текст джерелаАнотація:
Computer vision is now more relevant than ever. This is due to the very
rapid development of technology. All intelligent systems use this. And in order
for computers to work with images without problems, they need to be trained in
this. To do this, they will have to perform the task of recognizing patterns from
images. A research on the most popular methods of face recognition is given in
this work.
8
Бутко, Б. В. "Порівняльний аналіз методів розпізнавання образів на прикладі зображень облич". Master's thesis, Сумський державний університет, 2018. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/72086.
Повний текст джерелаАнотація:
Проведено огляд існуючих методів для виконання завдань розпізнавання зображень. Реалізовано методі з використанням k-nearest neighbors та Convolutional neural network. Проведено порівняльний аналіз методів.
9
Малінін, О. П., та Я. В. Рєзнік. "Проблеми безпеки при використанні технології розпізнавання обличчя". Thesis, ФОП Петров В. В, 2021. https://openarchive.nure.ua/handle/document/18678.
Повний текст джерелаАнотація:
Метою доповіді є дослідження ризиків використання технології розпізнавання обличчя стосовно конфіденційності та можливі шляхи їх усунення. Для цього було розглянуто випадки її несанкціонованого використання та законодавчих заборон [2], проаналізовано основні аргументи критиків та запропоновано шляхи подолання існуючих проблем.
10
Янковська, Неля Володимирівна, та Nelia Yankovska. "Комп’ютеризована система відеоспостереження з функцією розпізнавання обличчя". Bachelor's thesis, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2021. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/35575.
Повний текст джерелаАнотація:
У кваліфікаційній роботі бакалавра спроектовано прототип комп’ютеризованої системи відеоспостереження з функцією розпізнавання обличчя на основі модуля ESP32-CAM, відеокамери OV2640 з роздільною здатністю 2 Мп та електромеханічного замка блокування дверей.
Під час виконання даної роботи проведено аналіз існуючих підходів до реалізації класичних систем відеоспостереження, запропоновано власну архітектуру системи, яка враховує особливості цього процесу та забезпечує керування електромагнітним замком на основі підходу «свій»-«не свій».
Обгрунтовано та проведено аналіз технічних характеристик апаратного забезпечення, зокрема: модуля ESP32-CAM, як базового компонента; камери OV2640, як засобу захоплення відео, наведено принцип та алгоритм запису програмного коду в ESP32-CAM за допомогою програматора FTDI та середовища Arduino IDE.
Розроблено системне програмне забезпечення для управління процесом відеонагляду та керування електромагнітних замком, а також побудовано та реалізовано модель розпізнавання облич на основі згорткової нейронної мережі.In the bachelor's qualification work, a prototype of a computerized video surveillance system with a face recognition function based on the ESP32-CAM module, an OV2640 camcorder with a resolution of 2 MP and an electromechanical door lock was designed. During this work, an analysis of existing approaches to the implementation of classical video surveillance systems, proposed its own system architecture, which takes into account the peculiarities of this process and provides control of the electromagnetic lock based on the approach "own" - "not own". The analysis of technical characteristics of hardware is substantiated and carried out, in particular: ESP32-CAM module as a basic component; The OV2640 camera, as a means of video capture, shows the principle and algorithm of recording program code in ESP32-CAM using the FTDI programmer and the Arduino IDE. System software for video surveillance process control and electromagnetic lock control has been developed, and a face recognition model based on a convolutional neural network has been built and implemented.
ПЕРЕЛІК ОСНОВНИХ УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ, СИМВОЛІВ І СКОРОЧЕНЬ 8 ВСТУП 9 1 АНАЛІЗ ТЕХНІЧНОГО ЗАВДАННЯ НА ПРОЕКТУВАННЯ КОМП’ЮТЕРИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ ВІДЕОСПОСТЕРЕЖЕННЯ 11 1.1 Аналіз вимог до апаратного і програмного забезпечення системи відеоспостереження 11 1.2 Аналіз сфер застосування систем відеоспостереження та способів їх реалізації 17 2 АРХІТЕКТУРА ТА АПАРАТНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ КОМП’ЮТЕРИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ ВІДЕОСПОСТЕРЖЕННЯ 24 2.1 Аналіз типових архітектур і проектування структури прототипу системи відеоспостереження з функцією розпізнавання обличчя 24 2.2 Обґрунтування вибору модуля ESP32-CAM та аналіз його технічних характеристик 30 2.3 Характеристики камери OV2640 35 2.4 Проектування схеми системи відеоспостереження з функцією розпізнавання обличчя 38 3 РОЗРОБКА СИСТЕМНОГО ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ТА ПОБУДОВА МОДЕЛІ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО РОЗПІЗАНВАННЯ ОБЛИЧЧЯ 43 3.1 Проектування алгоритму та реалізація системного програмного забезпечення комп’ютеризованої системи відеоспостереження 43 3.2 Інсталяція веб-сервера та бібліотеки для роботи з ESP32-CAM 45 3.3 Обґрунтування засобів та побудова моделі для реалізації функції виявлення та розпізнавання обличчя 49 3.4 Тестування комп’ютеризованої системи відеоспостереження з функцією розпізнавання обличчя 54 4 БЕЗПЕКА ЖИТТЄДІЯЛЬНОСТІ, ОСНОВИ ОХОРОНИ ПРАЦІ 58 4.1 Вимоги до виробничих приміщень для експлуатації ВДТ 58 4.2 Вплив іонізуючого випромінювання на організм людини та запобігання його негативній дії 60 ВИСНОВКИ 64 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 65 Додаток A. Технічне завдання
Тези доповідей конференцій з теми "Розпізнавання обличь"
1
Колосінський, Іван, та Вікторія Онищенко. "РОЗРОБКА АЛГОРИТМУ АВТОМАТИЗАЦІЇ СИСТЕМИ ДОСТУПУ ДО ОБ'ЄКТА НА ОСНОВІ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБЛИЧ ЗА ДОПОМОГОЮ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ". У The results of scientific mind's development: 2019. 유럽과학플랫폼, 2019. http://dx.doi.org/10.36074/22.12.2019.v1.33.
Повний текст джерела