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 | |
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 |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 10
За последние 30 дней: 0