Детальная информация

Название Разработка системы автоматического восстановления лица человека по частично закрытому маской изображению: выпускная квалификационная работа магистра: направление 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника» ; образовательная программа 09.04.01_15 «Технологии проектирования системного и прикладного программного обеспечения»
Авторы Тарасов Станислав Игоревич
Научный руководитель Никитин Кирилл Вячеславович
Другие авторы Новопашенный Андрей Гелиевич
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2021
Коллекция Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Тематика Нейронные сети ; Анализаторы изображений ; Распознавание образов
УДК 004.032.26 ; 004.932.2 ; 004.93'1
Тип документа Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла PDF
Язык Русский
Уровень высшего образования Магистратура
Код специальности ФГОС 09.04.01
Группа специальностей ФГОС 090000 - Информатика и вычислительная техника
Ссылки Отзыв руководителя ; Рецензия ; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-695
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи ru\spstu\vkr\12089
Дата создания записи 02.07.2021

Разрешенные действия

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

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

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

Тема выпускной квалификационной работы: <<Разработка системы автоматического восстановления лица человека по частично закрытому маской изображению>>. Проблема распознавания лица человека в медицинской маске на сегодняшний день является весьма актуальной ввиду протекающей пандемии COVID-19. Люди соблюдают рекомендации и применяют защитные средства для органов дыхания, но при этом снижается эффективность имеющихся методов распознавания лиц в общественных местах. В данной работе рассматривается реализация системы восстановления лица человека на основе изображений человека в медицинской маске, которая позволяет на основе односекундного видео в 89% случаев правильно определять человека с фронтальных ракурсов съёмки при помощи эталонной системы распознавания лиц. Проводится анализ разработанной системы и описание основных сценариев использования, а также имеющихся ограничений в текущей реализации.

The subject of the graduate qualification work is <<Development of a system for automatic restoration of a person's face based on an image partially covered by a mask>>. The problem of recognizing the face of a person in a medical mask is currently very relevant due to the ongoing COVID-19 pandemic. People follow the recommendations and use respiratory protective equipment, but the effectiveness of existing face recognition methods in public places is reduced. In this paper, we consider the implementation of a system for restoring a person's face based on images of a person in a medical mask, which allows, based on a 1-second video, in 89% of cases to correctly identify a person from the front camera angles using a state-of-the-art facial recognition system. The developed system is analyzed and the main usage scenarios are described, as well as the existing limitations in the current implementation.

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

Количество обращений: 10 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика