Для студентов МГТУ им. Н.Э.Баумана по предмету Технические наукиНИРС по теме: Разработка программно-алгоритмического комплекса верификации человека по изображению лицаНИРС по теме: Разработка программно-алгоритмического комплекса верификации человека по изображению лица
2023-06-152023-06-15СтудИзба
НИРС по теме: Разработка программно-алгоритмического комплекса верификации человека по изображению лица
Описание
НИРС в качестве Производственной практики!
В архиве: НИРС + ДНЕВНИК + ЗАДАНИЕ
НИРС была подписана руководителем!
ДЕМО
СОДЕРЖАНИЕ
ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ
ВВЕДЕНИЕ
1. Обзор методов биометрии
1.1. Отпечатки пальцев
1.2. Радужная оболочка
1.3. 2-D распознавание лица
1.4. 3-D распознавание лица
2. Алгоритм сравнения и база данных
2.1. Алгоритм сравнения.
2.2. База данных
3. Подключение реализованного алгоритма биометрической верификации.
3.1. Принцип работы нейросети, предназначенной для верификации.
3.2. Структура нейросети.
3.3. Примеры работы нейросети распознавания лиц.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ





👉ВВЕДЕНИЕ
В 95 % случаев биометрия по своей сути — это математическая статистика. В качестве двух основных характеристик любой биометрической системы можно принять ошибки первого и второго рода. В теории радиолокации их обычно называют «ложная тревога» или «пропуск цели», а в биометрии наиболее устоявшиеся понятия — FAR и FRR. Первое число характеризует вероятность ложного совпадения биометрических характеристик двух людей. Второе – вероятность отказа доступа человеку, имеющего допуск. Система тем лучше, чем меньше значение FRR при одинаковых значениях FAR. Иногда используется и сравнительная характеристика EER, определяющая точку, в которой графики FRR и FAR пересекаются. Но она далеко не всегда репрезентативна. Можно отметить следующее: если в характеристиках системы не даны FAR и FRR по открытым биометрическим базам — эта система скорее всего недееспособна или сильно слабее конкурентов. Но не только FAR и FRR определяют качество биометрической системы. Были выработаны несколько эмпирических характеристик, позволяющих оценить качество системы. «Устойчивость к подделке» – это эмпирическая характеристика, обобщающая то, насколько легко обмануть биометрический идентификатор. «Устойчивость к окружающей среде» – характеристика, эмпирически оценивающая устойчивость работы системы при различных внешних условиях. «Простота использования» показывает насколько сложно воспользоваться биометрическим сканером, возможна ли идентификация «на ходу». Важной характеристикой является «Скорость работы», и «Стоимость системы». Не стоит забывать и то, что биометрическая характеристика человека может изменяться со временем, так что, если она неустойчива, – это существенный минус.Показать/скрыть дополнительное описаниеРазработка программно-алгоритмического комплекса верификации человека по изображению лица.
Файлы условия, демо
Характеристики НИР
Предмет
Учебное заведение
Программы
Просмотров
3
Качество
Идеальное компьютерное
Размер
2,73 Mb
Список файлов
Дневник.docx
Отчёт о НИР.jpg
Отчёт о НИРС.docx

Если работа Вам была полезна, Пожалуйста, потратьте несколько секунд, чтобы оставить нам 5 ЗВЁЗД и положительный отзывы. Мы Вам глубоко признателены!