| Код | 535832 |
| Дата создания | 2021 |
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 19 декабря в 12:00 [мск]
Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
|
Пояснительная записка 88 с., 27 рис., 4 табл., 22 источников, 5 прил.
Целью данного дипломного проекта является разработка системы интеллектуальной детекции и распознавания человеческого лица.
В качестве объекта исследования была выбрана система детекции и распознавания человеческого лица.
В дипломном проекте выполнены следующие задачи:
- исследование особенностей существующих аналогов;
- проведен анализ эффективности внедрения;
- разработаны требования к системе;
- проведен анализ и выбор языков программирования и средств разработки;
- реализовано детектирование лица на изображении;
- реализован набор базы данных изображений для обучения;
- реализовано обучение на уже имеющейся базе данных изображений;
- реализовано распознавание человеческого лица;
- реализовано создание удобного пользовательского интерфейса;
- проведено тестирование разработанной системы.
Для реализации дипломного проекта было выбранно IDE PyCharm, язык программирования Python.
ВВЕДЕНИЕ.......................................................................................................... 8
1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ............................................................................... 11
1.1 Необходимый функционал проекта.............................................................. 11
1.2 Требования к интерфейсу разрабатываемого проекта.................................. 11
1.3 Требуемая точность распознавания лица..................................................... 12
1.4 Системные требования для работы программы........................................... 12
2 ОБОСНОВАНИЕ ЦЕЛЕСООБРАЗНОСТИ РАЗРАБОТКИ СИСИТЕМЫ ИНТЕЛЛКТУАЛЬНОЙ ДЕТЕКЦИИ И РАСПОЗНАВАНИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ЛИЦА ............................................................................................................................ 13
2.1 Суть технической проблемы детекции и распознавания.............................. 13
2.2 Эффективность внедрения системы распознавания лиц.............................. 16
2.3 Анализ существующих аналогов.................................................................. 22
2.3.1 Методы основанные на шаблонах............................................................. 23
2.3.2 Методы с использованием контурных моделей........................................ 25
2.3.3 Нейросетевые методы................................................................................ 26
2.3.4 Методы Виолы-Джонса............................................................................. 29
2.3.5 Метод опорных векторов........................................................................... 33
3 ОБОСНОВАНИЕ ВЫБОРА СРЕДСТВ РАЗРАБОТКИ СИСТЕМЫ.............. 36
3.1 Анализ и обоснование выбора языка программирования Python................. 36
3.2 Анализ и обоснование выбоа среды разработки PyCharm........................... 37
3.3 Обоснование выбора готовых модулей в Python.......................................... 38
3.3.1 OpenCV...................................................................................................... 38
3.3.2 NumPy........................................................................................................ 39
3.3.3 Pillow......................................................................................................... 39
3.3.4 Os............................................................................................................... 39
3.3.5 Tkinter........................................................................................................ 39
4 РАЗРАБОТКА И РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ДЕТЕКЦИИ И РАСПОЗНАВАНИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКИХ ЛИЦ........................................................... 40
4.1 Разработка и реализация алгоритма детекции лица..................................... 40
4.2 Разработка и реализация алгоритма сбора базы данных фотографий.......... 43
4.3 Разработка и реализация алгоритма обучения............................................. 45
4.4 Разработка и реализация алгоритма распознавания..................................... 47
4.5 Разработка и реализация пользовательского интерфейса............................ 49
5 ТЕСТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ....................................................................... 52
6 ОХРАНА ТРУДА, ВОПРОСЫ БЕЗОПАСНОСТИ
ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ И ГРАЖДАНСКОЙ ОБОРОНЫ............................. 54
6.1 Анализ условий труда в помещении............................................................ 54
6.2 Мероприятия по улучшению условий труда................................................ 56
6.2.1 Электромагнитные излучления................................................................. 56
6.2.2 Освещенность............................................................................................ 56
6.2.3 Шум........................................................................................................... 57
6.2.4 Микроклимат............................................................................................. 57
6.2.5 Электробезопасность................................................................................. 58
6.2.6 Эргономика................................................................................................ 58
6.3 Расчет искусственного освещения для помещения...................................... 59
6.4 Мероприятия по обеспечению пожарной безопасности............................... 62
6.5 Безопасность жизнедеятельности................................................................. 63
6.6 Грнажданская оборона................................................................................. 66
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.................................................................................................. 69
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ................................................. 70
Приложение А ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ..................................................... 73
Приложение Б РУКОВОДСТВО ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ......................................... 75
Приложение В ЭКРАННЫЕ ФОРМЫ............................................................... 76
Приложение Г ЛИСТИНГ ПРОГРАММЫ......................................................... 78
Приложение Д ПЕРЕЧЕНЬ ЗАМЕЧАНИЙ НОРМОКОНТРОЛЕРА К ДИПЛОМНОМУ ПРОЕКТУ.......................................................................................................... 88
1. Тренировка каскадной детекции объектов [Электронный ресурс]. – Режим доступа : https://se.mathworks.com/help/vision/ug/train-a-cascadeobject-detector.html#btugex8.
2. Брилюк, Д.В. Распознавание человека по изображению лица нейросетевыми методами / Д.В. Брилюк, В.В. Старовойтов. – М. : Мир, 2002. – 54 c.
3. Кулябичев, Ю.П. Обзор методов идентификации людей на основе изображений лиц с учетом особенностей визуального распознавания / Ю.П. Кулябичев, С.В. Пивторацкая. – М. : Мир, 2008. – 58 c.
4. Рогозин, О.В. Сравнительный анализ алгоритмов распознавания лиц в задаче визуальной идентификации / О.В. Рогозин, С.А. Кладов. – М. : Мир, 2013. – 61 c.
5. Шерстобитов, А.И. Распознавание лиц на групповых фотографиях с использованием алгоритмов сегментации / А.И. Шерстобитов, В.П. Федосов, В.А. Приходченко. – М. : Мир, 2008. – 60 c.
6. Головко, В.А. Нейроинтеллект: Теория и применения. Книга 1. Организация и обучение нейронных сетей с прямыми и обратными связями / В.А. Головко. – Брест: БПИ, 1999. – 260 с.
7. Журавлёв, Ю.И. Распознавание. Классификация. Прогноз. Математические методы и их применение. / Ю.И. Журавлёв – Вып.2. – М. : Наука, 1989. – 163 с.
8. Колесников, С. Распознавание образов. Общие сведения / С. Колесников // Сайт газеты «Компьютер-Информ» [Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://www.ci.ru/inform03_06/p_24.htm
9. Осовский, С. Нейронные сети для обработки информации. / С. Осовский – М. : Финансы и статистика, 2002. – 89 с.
10. Попко, Е. Распознавание образов : с чего начинать / Е. Попко // Класс робототехники [Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://robotclass.ru/распознавание-образов-с-чего-начинат/
11. Система видеонаблюдения. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http:// http://ru.wikipedia.org/wiki/Система_видеонаблюдения/
12. Торстен, А Видеоаналитика: Мифы и реальность /
А. Торстен, К. Иво, Л. Харальд // Security Focus – 2012. – c 111-116.
13. Алпатов, Б.А. Алгоритм оценки местоположения объекта на двумерном изображении / Б.А. Алпатов, А.А. Селяев // Изв. вузов. Приборостроение – 1988 – Т. XXXI. № 5. – С. 3-6.
14. Методы компьютерной обработки изображений / под ред. Сойфера В.А. – 2-е изд., испр. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. – 784 с.
15. Головко, В.А. Нейроинтеллект: Теория и применения. Книга 2. Самоорганизация, отказоустойчивость и применение нейронных сетей / В.А. Головко – Брест: БПИ, 1999. – 228 с.
16. Круг, П.Г. Нейронные сети и нейрокомпьютеры: Учебное пособие по курсу «Микропроцессоры» для студентов, обучающихся по направлению «Информатика и вычислительная техника» / П.Г. Круг – М : МЭИ, 2002. – 216 с.
17. Хайкин, С. Нейронные сети. Полный курс / С.Хайкин; [пер. с анг]. – М. : Издательский дом Вильямс, 2006. – 1104 с.
18. Круглов, В.В. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети / В.В. Круглов, М.И. Дли, Р.Ю. Голунов – М. : Физматлит, 2001. – 224 с.
19. Амосов, О.С. Интеллектуальные информационные системы. Нейронные сети и нечеткие системы : учебное пособие для студентов специальностей 010502 «Прикладная информатика (по областям)», 230201 «Информационные системы и технологии» вузов региона / О. С. Амосов. – Комсомольск-на-Амуре: КнАГТУ, – 2006. – 136 с.
20. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс – М: Техносфера, 2005. – 1072 с.
21. Веретельник, Д.М. Детекция и распознавание лиц с использованием открытого компьютерного зрения OpenCV / Д.М. Веретельник, Е.А. Норкене, Д.М. Бочаров // Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование в рамках VI форума «Инновационные перспективы Донбасса» (ИУСМКМ-2020) : XI Международная научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых, 27-28 мая 2020, г.Донецк : ДонНТУ, 2020. – c. 325-330.
22. Веретельник, Д.М. О методологиях детекции человеческого лица на изображениях / Д.М. Веретельник, Е.А. Норкене. // Материалы VI Международной научно-технической конференции «Современные информационные технологии в образовании и научных исследованиях» (СИТОНИ–2019). – Донецк: ДонНТУ, 2019. – c. 143-149.