Информационная система идентификации и распознавания человеческих лиц

1 Распознавание образов и сравнительный анализ существующих методов 7
1.1 Теория распознавания образов 7
1.2 Анализ существующих программных решений в области 9
1.3 Используемые методы и технологии разработки программного обеспечения 18
1.3.1 Язык C # и библиотека OpenCV (EmguCV) 18
1.3.2 Среда разработки Visual Studio 21
1.3.3 Методология функционального моделирования бизнес-процессов IDEF0 22
1.3.4 Язык моделирования UML 24
1.3.5 Система управления базами данных MS Sql Server 25
1.4 Цель и задачи дипломной работы 27
2 Разработка системы 28
2.1 Сравнение и выбор методов распознавания лиц 28
2.2 Разработка функциональной модели системы 35
2.3 Разработка UML-диаграмм проекта 40
2.4 Разработка алгоритма работы программы 44
2.5 Разработка базы данных системы 46
2.6 Разработка функциональной части системы 49
3 Охрана труда 57
3.1 Медицинские профилактические мероприятия по сохранению здоровья и повышению работоспособности пользователей ВДТ и специалистов-компьютерщиков 57
3.2 Организация охраны труда специалистов-компьютерщиков на производственных предприятиях 61
3.3 Рациональный регламент рабочего дня 63
ВЫВОДЫ 67
ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОК 68
ПРИЛОЖЕНИЕ А 70

Цель дипломной работы заключается в предоставлении в пользование оператору программного продукта, имеет понятный интерфейс и функции, а именно:
а) Обучение алгоритма распознавания образов.
б) Захват объектов с прямой трансляции видеоряда.
в) Хранение и просмотр данных об отслеживаемыз образах.
г) Передача видеоряда на монитор.
д) Отслеживание 1 и больше человеческих лиц.
е) Распределенный доступ к некоторым частям программы.
ж) Непосредственное распознавания лиц и сравнение их с уже внесенными в базу данных.
Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие технические задачи:
- Рровести сравнение и выбор методов распознавания лиц.
- Выбрать технические средства разработки программного продукта.
- Выполнить моделирование основных бизнес-процессов для проектирования системы.
- Разработать алгоритм работы программного продукта.
- Разработать UML-диаграммы работы системы.
- Разработать интерфейс программного продукта.
- Разработать и протестировать программный код.

1.1 Теорія розпізнавання образів

Розпізнавання образів (pattern recognition) — це розділ теорії штучного інтелекту (artificial intelligence), що вивчає методи класифікації об’єктів. За традицією об’єкт, що піддається класифікації, називається образом (pattern).
Образом може бути частина цифрової фотографії (розпізнавання зображень), буква або цифра (розпізнавання символів), запис мови (розпізнавання мови) тощо.
В межах теорії штучного інтелекту розпізнавання образів включається в більш широку наукову дисципліну — теорію машинного навчання (machine learning), метою якої є розробка алгоритмів, що здатні навчатися [1].
Існує два підходи до навчання: індуктивне і дедуктивне. Індуктивне навчання, або навчання за прецедентами, засноване на виявленні загальних властивостей об’єктів на підставі неповної інформації, отриманих емпіричним шляхом. Дедуктивне навчання передбачає формалізацію знань експертів у вигляді баз знань (експертних систем тощо).
...

1.2 Аналіз існуючих програмних рішень у галузі

Прикладом програмного засобу, який виконує задачі розпізнавання образів можна привести систему «POS-Інтелект»[3], структура інформаційного відділу компанії ITV представлений на рис.1.1.

Рисунок 1.1 – Структура інформаційного відділу компанії ITV

Система «POS-Інтелект» — засіб зниження втрат, що виникають у роздрібній торгівлі внаслідок махінацій і зловживань персоналу, а також покупців. Для виконання цього завдання в системі реалізований відеоконтроль касових операцій. Він заснований на синхронізації відеозображення касової зони і тексту чека.
Відеоспостереження, контроль касових операцій дозволить захистити підприємства від різних потер, забезпечити надійний контроль всієї його території. Найбільш ефективна для цієї мети система відеоконтролю, здатна отримувати текстову і подієву інформацію від різних джерел, синхронізувати її з відеозображенням і надавати в зручному для аналізу відео.
...