Дипломная работа на тему "ТЮМГУ | Разработка системы распознавания лиц для обеспечения безопасности в университете"

Работа на тему: Разработка системы распознавания лиц для обеспечения безопасности в университете
Оценка: отлично.
Оригинальность работы на момент публикации 50+% на антиплагиат.ру.
Ниже прилагаю все данные для покупки.
https://studentu24.ru/list/suppliers/Anastasiya1---1326

Описание работы

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования
«ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» ИНСТИТУТ МАТЕМАТИКИ И КОМПЬЮТЕРНЫХ НАУК
Кафедра информационной безопасности

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
бакалаврская работа
РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ В УНИВЕРСИТЕТЕ

10.03.01 «Информационная безопасность»

Тюмень 2023

РЕФЕРАТ
Отчет 50с., 12 рис., 1 табл., 30 источн.
ИДЕНТИФИКАЦИЯ, АУТЕНТИФИКАЦИЯ, АВТОРИЗАЦИЯ, РАСПОЗНАВАНИЕ, ИНТЕГРАЦИЯ.
Объектом исследования в рамках практики является контролируемая зона пропускной системы в образовательном учреждении.
Предметом исследования является разработка системы распознавания лиц на контрольно-пропускном пункте.
Цель работы – разработать подсистему распознавания лиц в режиме реального времени для интеграции в программно-аппаратный комплекс контрольно-пропускного пункта.
В ходе выполнения работы были получены следующие результаты:
1) Проанализированы подходы для систем распознавания лиц
2) Проведен обзор существующих на рынке систем распознавания
лиц
3) Описана инструментальная среда для разработки системы
распознавания лиц
4) Реализована система распознавания лиц

СОДЕРЖАНИЕ
ТЕРМИНЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ 4
ВВЕДЕНИЕ 5
1 Существующие системы распознавания для обеспечения безопасности и их эффективность 7
1.1 Технологии и алгоритмы, используемые в системах распознавания 10
вывод по главе 1 13
2 Принцип работы распознавания лица 14
2.1 Обзор методов обнаружения лиц на цифровых изображениях 15
2.2 Предварительная обработка изображений 24
2.3 Обзор систем распознавания лица 25
Вывод по главе 2 27
3 Разработка системы распознавания лиц в видеопотоке 28
3.1 Среда разработки системы распознавания лиц 28
3.2 Графическая настройка 35
3.3 Генератор кодирования 38
3.4 Настройка распознавания лица 40
3.5 База данных в режиме реального времени 43
Вывод по главе 3 45
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 46
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 48

ТЕРМИНЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ
В исследовании применяются следующие термины вместе с соответствующими определениями:
Авторизация — предоставление определенному субъекту или группе субъектов прав и возможностей для выполнения конкретных операций или действий
Аутентификация — процедура, осуществляемая с целью проверки подлинности, например, для подтверждения личности пользователя путем сопоставления введенного им пароля с хранящимся в базе данных паролем
Идентификация — процесс, при котором субъекту идентификации присваивается уникальный идентификатор, который служит для однозначного определения этого субъекта в информационной системе в результате выполнения соответствующей процедуры

ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время все больше образовательных учреждений прибегают к использованию систем контроля и управления доступом (СКУД) для обеспечения безопасности своих сотрудников и учреждения в целом. С течением времени, традиционные методы идентификации, такие как считывание карт доступа или отпечатков пальцев на электронных турникетах, уступают место системам, основанным на распознавании лиц по видеопотоку в режиме реального времени. Это обуславливается тем, что внедрение системы распознавания лиц обеспечивает высокий уровень безопасности, в то время как карты доступа могут быть украдены, утеряны или переданы третьим лицам. Система распознавания лица обеспечивает удобство в использовании, в отличии от карт доступа, которые необходимо иметь при себе. Использовании системы распознавания лиц в долгосрочной перспективе может снизить затраты на замены и обслуживание физических карт доступа.
Актуальность данного исследования подтверждается значимостью обеспечения безопасности и эффективного контроля доступа в образовательных учреждениях. Например, Центр информационных технологий (ЦИТ) университета проводит ежегодное восстановление около 700 утерянных карт доступа[1]. Такие ситуации указывают на необходимость более надежной системы контроля доступа, которая не будет подвержена утере карт или их злоупотреблению. В этом контексте разработка системы распознавания лиц в видеопотоках для контроля доступа становится важным шагом в улучшении безопасности и эффективности охранной системы университета.
Объект исследования – контролируемая зона пропускной системы в образовательном учреждении. Исследование направлено на замену карт доступа путем внедрения системы распознавания лиц.

Предмет исследования – разработка системы распознавания лиц на контрольно-пропускном пункте в образовательном учреждении, включающей проектирование, реализацию и тестирование системы. Цель исследования – Разработать подсистему распознавания лиц в режиме реального времени для интеграции в программно-аппаратный
комплекс контрольно-пропускного пункта
В исследовании поставлены следующие задачи:
1. Классифицировать алгоритмы распознавания лиц;
2. Проанализировать существующие на рынке системы распознавания лиц;
3. Определить основные инструментальные среды для разработки;
4. Разработать систему распознавания лиц.
Исследование обозначено предметом, целью, задачами, состоит из введения, трех глав, выводов по всем главам, заключение, списка использованных источников, включающего 19 источников.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. ЦИТ
2. Федеральный закон от 27 июля 2006 N 152-ФЗ "О персональных данных".
3. Андреева О. И., Иванов В. В., Нестеров А. Ю., Трубникова Т. В. Технологии распознавания лиц в уголовном судопроизводстве: проблема оснований правового регулирования использования искусственного интеллекта // Вестник Томского государственного университета. – 2019. – N 449. – С.201–212.
4. Facial Recognition Global Market Report 2023.
5. Handbook of Biometrics.
6. Handbook of Fingerprint Recognition.
7. How Iris Recognition Works.
9. Кузнецов Д.А., Дамм В.А. и др. Сравнительный анализ популярных методов распознавания лиц на изображениях // Научный результат. Информационные технологии. – 2019. – N 4.
10. Оценка качества алгоритмов распознавания лиц [Электронный ресурс]. – 2017.
11. Истратова Е.Е., Достовалов Д.Н., Бухамер Е.А. Разработка интеллектуальной системы для распознавания лиц на основе нейронных сетей // International Journal of Open Information Technologies. – 2021. – N 4. – С.41–45.
12. Марьенков А.Н., Кузнецова В.Ю., Гелагаев Т.М. Применение технологий распознавания лиц в системах контроля и управления доступом // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. – 2021. – N 1 (53). – С.83–89.
13. Антипова С. А. Разработка системы контроля доступа на основе распознавания лиц // Программные продукты и системы. – 2021. – N 2. – С.245–256.
14. FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering.
15. Eigenfaces for Recognition
16. Hikvision
17. FacePhi
18. Kairos
19. NEC Face Recognition
20. Zktec
21. ИНТЕМС
22. SKILLFACTORY MEDIA
23. PyCharm
24. Amazon Web Services
25. Pycharm
26. Microsoft Build
27. Visual Studio 2022 IDE
28. Visual Studio
29. Среда разработки программного обеспечения, ориентированные на процессы [Электронный ресурс]. – 2015.
30. Jupyter
31. Spyder
32. SWD Software