Дослідження методів та засобів аутентифікації користувача у реальному часі шляхом розпізнавання обличчя
| dc.contributor.author | Різниченко, Максим Олександрович | uk_UA |
| dc.date.accessioned | 2024-05-03T11:04:00Z | |
| dc.date.available | 2024-05-03T11:04:00Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | UKR: Кваліфікаційна робота магістра виконана на 80 сторінках, містить 45 ілюстрацій, 13 таблиць та 21 використаних джерел. У кваліфікаційній роботі магістра розроблено програмний засіб для проведення дослідження, що присвячене основним проблемам та недолікам систем розпізнавання обличчя на основі бібліотек: Face-recognition та MTCNN. Дослідження спрямоване на вивчення та порівняння ефективності сучасних бібліотек виявлення та розпізнавання обличчя у режимі реального часу. Робота охоплює аналіз метрик, таких як точність виявлення обличчя, час виявлення обличчя, ресурсоємність, матрицю помилок, F-міру, чутливість та стійкість до змін умов навколишнього середовища, для об'єктивної оцінки алгоритмів. Розглядаються важливі аспекти, такі як робота алгоритмів при різних умовах освітлення, кутах обличчя до камери та наявності перешкод на обличчі, а також вивчаються можливості підтримки та налаштування бібліотек. Висновки дослідження визначають практичні застосування отриманих результатів та вказують на можливості подальших вдосконалень у сфері розпізнавання обличчя в реальному часі. Методи дослідження ¬– імітаційне моделювання процесів аутентифікації шляхом розпізнавання обличчя у режимі реального часу та аналіз виявлених статистичних даних. | uk_UA |
| dc.description.abstract | ENG: The master's qualification work is completed on 80 pages, contains 45 illustrations, 13 tables and 21 used sources. In the master's thesis, a software tool was developed for conducting research, which is devoted to the main problems and shortcomings of face recognition systems based on the libraries: Face-recognition and MTCNN. The research is aimed at studying and comparing the effectiveness of modern face detection and recognition libraries in real time. The work covers the analysis of metrics such as face detection accuracy, face detection time, resource intensity, error matrix, F-measure, sensitivity and robustness to changes in environmental conditions, for objective evaluation of algorithms. Important aspects such as the performance of algorithms in different lighting conditions, face angles to the camera and the presence of obstacles on the face are considered, as well as the possibilities of support and customization of libraries are explored. The conclusions of the study determine the practical applications of the obtained results and indicate the possibilities of further improvements in the field of face recognition in real time. Research methods ¬– simulation modeling of authentication processes through face recognition in real time and analysis of the revealed statistical data. | en |
| dc.identifier.citation | Різниченко М. О. Дослідження методів та засобів аутентифікації користувача у реальному часі шляхом розпізнавання обличчя : дипломна робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра : спец. 121 – інженерія програмного забезпечення / наук. керівник О. В. Горбова ; Укр. держ. ун-т науки і технологій. Дніпро, 2024. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | https://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/18571 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | Український державний університет науки і технологій, Дніпро | uk_UA |
| dc.subject | система реального часу | uk_UA |
| dc.subject | розпізнавання обличчя | uk_UA |
| dc.subject | ідентифікація особистості | uk_UA |
| dc.subject | ключові точки обличчя | uk_UA |
| dc.subject | каскадні згорткові нейромережі | uk_UA |
| dc.subject | гістограма напрямлених градієнтів | uk_UA |
| dc.subject | real-time system | en |
| dc.subject | face recognition | en |
| dc.subject | personality identification | en |
| dc.subject | face keypoints | en |
| dc.subject | cascade convolutionary networks | en |
| dc.subject | directed gradient histogram | en |
| dc.subject | ВКР | uk_UA |
| dc.subject | КІТ | uk_UA |
| dc.subject.classification | TECHNOLOGY | en |
| dc.subject.classification | TECHNOLOGY::Information technology::Computer science | en |
| dc.title | Дослідження методів та засобів аутентифікації користувача у реальному часі шляхом розпізнавання обличчя | uk_UA |
| dc.title.alternative | Research of Methods and Means of Real-time user Authentication by Facial Recognition | en |
| dc.type | Master Thesis | en |