Исследование алгоритмов распознавания и идентификации по видеофиксации в реальном времени

ID номер

GIS027

Вид

Научный материал подойдет для подготовки диссертации Магистра, дипломной Специалиста

Уникальность

Гарантируется по системе «Антиплагиат» в диапазоне 75-95% на момент передачи покупателю

Наполнение

Работа содержит 2 таблицы, 50 рисунков, состоит из 78 страниц и ссылается на 30 источников

Содержание

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ	5
ВВЕДЕНИЕ	6
ГЛАВА 1 - Распознавание и идентификация объектов по видеофиксации в режиме реального времени как объект исследования	11
1.1 Области применения и принципы работы систем распознавания и идентификации лиц по видеофиксации в реальном времени	11
1.2 Исследование существующих решений в области распознавания и идентификации лиц по видеофиксации в режиме реального времени	14
1.3 Исследование основных проблем, связанных с распознаванием и идентификацией лиц по видеофиксации в режиме реального времени	22
1.4 Постановка задач исследования	25
ГЛАВА 2 - Исследование алгоритмов распознавания и идентификации лиц по видеофиксации в режиме реального времени	27
2.1 Анализ методов и алгоритмов распознавания лиц	27
2.1.1 Интенсиональные методы распознавания лиц	29
2.1.2 Экстенсиональные методы распознавания лиц	32
2.2 Оценка эффективности алгоритмов распознавания лиц по видеофиксации в режиме реального времени	38
2.3 Совершенствование работы алгоритмов распознавания лиц по видеофиксации в режиме реального времени	50
2.4 Выводы по главе	53
ГЛАВА 3 – Проектирование эффективной системы видеофиксации в части распознавания и идентификации лиц в режиме реального времени	55
3.1 Оценка влияния архитектуры системы на эффективность процессов распознавание и идентификация лиц по видеофиксации в режиме реального времени	55
3.2 Разработка рекомендаций к проекту эффективной архитектуры системы видеофиксации в части распознавания и идентификации лиц	66
3.3 Выводы по главе	73
ЗАКЛЮЧЕНИЕ	74
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ	76

Аннотация

Работа посвящена использованию современных алгоритмов распознавания и идентификации лиц по видеофиксации в реальном времени. Наряду со стремительным развитием области применения систем распознавания и идентификации по видеофиксации в режиме реального времени, на сегодняшний день существует ряд нерешенных проблем в отношении устойчивости алгоритмов распознавания к воздействию внешних условий и вычислительных требований. В работе предложены рекомендации по проектированию современной эффективной архитектуры системы видеофиксации в части распознавания и идентификации лиц, способной оказывать качественную поддержку для успешного применения исследуемой технологии.

Разработанные рекомендации по проектированию системы видеофиксации в части распознавания и идентификации объектов в режиме реального времени могут быть применены практически для любых предприятий, одним из направлений которых является производство, внедрение или сопровождение исследуемых систем.

Ключевые слова

Видеофиксация в реальном времени, алгоритмы распознавания и идентификации, архитектура системы видеофиксации, методы и алгоритмы распознавания лиц, совершенствование работы алгоритмов, совершенствование архитектуры, рекомендации по повышению эффективности работы системы видеофиксации.

Модели, схемы, скриншоты

Заключение

В данной работы были исследованы функциональные возможности и области применения систем распознавания и идентификации лиц по видеофиксации в реальном времени, проанализированы возможности существующих решений, а также выявлены основные проблемы, связанные с распознаванием и идентификацией лиц по видеофиксации в режиме реального времени. Исходя из проведенного анализа, был сделан вывод о том, что выбор условий съемки и первичных настроек системы очень важен для эффективной работы систем распознавания и идентификации лиц.

Вместе с тем было проведено исследование алгоритмов распознавания и идентификации лиц по видеофиксации в режиме реального времени, в рамках которого были проанализированы интенсиональные и экстенсиональные методы распознавания лиц с учетом выявления их недостатков.

Был сделан вывод о том, что в основу методов распознавания лиц по видеофиксации в режиме реального времени заложены фундаментальные закономерности, а анализ методов распознавания показывает, что в настоящее время теоретически разработан целый ряд эффективных методов распознавания образов, однако на практике для большинства этих методов программная реализация отсутствует по ряду причин. Несмотря на значительное число исследований, до сих пор не создана система, способная работать без учета многочисленных ограничений в виде шумов, расстояния до объекта, уровня освещенности и других внешних факторов. В действительности спроектировано довольно много эффективных алгоритмов, однако на практике получение качественного результата упирается в вычислительные мощности или воздействие внешних негативных факторов.

Также были предложены рекомендации по совершенствованию работы алгоритмов распознавания лиц с целью повышения оптимальности соотношения эффективности распознавания и вычислительных мощностей в условиях воздействия внешних факторов и проведено проектирование эффективной системы видеофиксации в части распознавания и идентификации лиц в режиме реального времени. Была проведена оценка влияния архитектуры системы на эффективность процессов распознавание и идентификация лиц по видеофиксации в режиме реального времени, по результатам которой были выработаны рекомендации по проектированию эффективной системы видеофиксации в контексте данного исследования.

Список
литературы

1. Ahonen T. “Face recognition based on the appearance of local regions”, Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition. - P.61-63.

2. Ahonen T. “Face description with Local Binary Patterns”, Application to Face Recognition. Machine Vision Group, University of Oulu, Finland. - P.63-66.

3. Barkan O. “Fast high dimensional vector multiplication face recognition”, ICCV. - P.58-61.

4. Berg T. “Tom-vs-pete classifiers and identity-preserving alignment for face verification”, BMVC. - P.23-25.

5. Huang G. B. “Learning to align from scratch”, NIPS, 773 - 781. - 120 p.

6. Jigar M. “A Survey of Face Recognition approach”, International Journal of Engineering Research and Applications (IJERA) ISSN: 2248-9622 Vol.3, Issue 1, 632. - P.32-34.

7. Mohammed J. “Performance Comparison of Various Face Detection Techniques”, International Journal of Scientific Research Engineering & Technology (IJSRET) Vol.2 Issue No.1, 19 - 27. - P.149-152.

…

Резюме

Представленный выше пример готовой работы бесплатно позволяет ознакомиться с ключевыми аспектами написания курсовых, дипломных работ и ВКР, а также магистерских диссертаций. Стоимость и возможность получения доступа к полной версии данной готовой работы по запросу:

- Онлайн-ответ "Узнать стоимость готовой работы"

- Мессенджеры WhatsApp, Telegram

Скачать работу на данную тему