Детальная информация

Название: Разработка системы распознавания лиц для учёта посещаемости студентов: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.03 «Прикладная информатика» ; образовательная программа 09.03.03_03 «Интеллектуальные инфокоммуникационные технологии»
Авторы: Тельнова Татьяна Вадимовна
Научный руководитель: Хахина Анна Михайловна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2022
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: распознавание лиц; обнаружение лиц; система распознавания лиц; Python; изображение; face recognition; face detection; face recognition system; image
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 09.03.03
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-2776
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать)
Ключ записи: ru\spstu\vkr\19711

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Тема выпускной квалификационной работы: «Разработка системы распознавания лиц для учёта посещаемости студентов». Данная работа посвящена созданию системы распознавания лиц для учёта посещаемости студентов с использованием методов обнаружения и распознавания лиц на изображении. Объектом исследования являются методы обнаружения и распознавания лиц на изображении. Предметом исследования — возможности методов при их использовании в разработке системы распознавания. Цель работы — разработка системы распознавания лиц для учёта посещаемости студентов. В процессе работы была проанализирована предметная область, проведены исследования возможностей методов обнаружения и распознавания лиц с целью выбора наиболее эффективных, после чего на основании полученных данных спроектирована и реализована система распознавания лиц. Был проведён сравнительный анализ нескольких конфигураций для достижения высоких показателей распознавания. В ходе тестирования и апробации были проанализированы результаты работы системы и получена оценка доли правильных ответов.

The subject of the graduate qualification work is «Face recognition system development to record students’ attendance». This work is devoted to the development of a face recognition system for recording students’ attendance by using face detection and recognition methods in an image. The object of the research is methods for detecting and recognizing faces in an image. The subject of the research is the possibilities of the methods when they are used in the development of a recognition system. The purpose of the work is to develop a face recognition system to record student attendance. In the course of the work the subject area was analyzed, the possibilities of face detection and recognition methods were studied in order to select the most effective ones, after which on the basis of the data obtained a face recognition system was implemented. A comparative analysis of several configurations was carried out to achieve high recognition rates. In the course of testing and approbation, the results were analyzed and an estimate of the proportion of correct answers was obtained.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать
-> Интернет Анонимные пользователи

Оглавление

  • Разработка системы распознавания лиц для учёта посещаемости студентов
    • Введение
    • 1. Описание предметной области и анализ существующих решений
    • 2. Проектирование системы
    • 3. Практическая реализация
    • 4. Тестирование и апробация
    • Заключение
    • Список сокращений и условных обозначений
    • Список использованных источников
    • Приложение 1. Сравнительный анализ классификаторов и CNN
    • Приложение 2. Полный код программы

Статистика использования

stat Количество обращений: 4
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика