Детальная информация

Название: Мобильное приложение для идентификации людей по изображению лица по методу Виолы-Джонса: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.03.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта»
Авторы: Шпак Аделина Владимировна
Научный руководитель: Тутыгин Владимир Семенович
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2024
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: мобильная разработка; идентификация человека по изображению; python; opencv; dlib; kv; kivy; метод Виолы-Джонса; черты Хаара; mobile development; human identification by image; Viola-Jones method; Haar traits
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 09.03.04
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr24-1986
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Дополнительно: Новинка
Ключ записи: ru\spstu\vkr\28793

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

Аннотация

Тема выпускной квалификационной работы: «Мобильное приложение для идентификации людей по изображению лица по методу Виолы-Джонса». Данная работа посвящена изучению уже имеющихся методов для решения задачи иден-тификации человека по изображению лица и разработке мобильного приложения с использованием некоторых из этих методов. Задачи, которые решались в ходе работы: 1. Исследовать методов идентификации человека по изображе-нию лица 2. Выбрать эффективный стек технологий для разработки прило-жения 3. Сформулировать требования для разрабатываемого приложе-ния, разработать его архитектуру и макет графического интерфейса 4. Реализовать алгоритм для идентификации человека по изобра-жению лица по методу Виолы-Джонса 5. Провести тестирование работоспособности приложения Данный проект был реализован на языке программирования Python и KV с использованием библиотек OpenCV, dlib и Kivy. Логика приложения была напи-сана на языке Python, а пользовательский графический интерфейс – на языке KV. Для поиска лиц на изображениях использовался метод Виолы-Джонса, который основан на поиске черт Хаара. В результате работы было получено и протестировано мобильное прило-жение, которое хорошо себя показывает в большинстве случаем идентификации, успешная идентификация для тестового набора наблюдается в 96 случаях из 100.

The topic of the final qualifying work: "A mobile application for identifying people by face image using the Viola-Jones method." This work is devoted to the study of existing methods for solving the problem of human identification by facial image and the development of a mobile application using some of these methods. Tasks that were solved during the work: 1. To explore methods of identifying a person by facial image 2. Select an effective technology stack for application development 3. Formulate the requirements for the application being developed, develop its architecture and layout of the graphical interface 4. Implement an algorithm for identifying a person by facial image using the Viola-Jones method 5. To test the functionality of the application This project was implemented in the Python and KV programming languages using the OpenCV, dlib and Kivy libraries. The application logic was written in Py-thon, and the user GUI was written in KV. To search for faces in the images, the Vio-la-Jones method was used, which is based on the search for Haar features. As a result of the work, a mobile application was obtained and tested, which shows itself well in most cases of identification, successful identification for the test set is observed in 96 cases out of 100.

Права на использование объекта хранения

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

Статистика использования

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