Разработка десктопного приложения для распознавания лица с функцией блокировки экрана
ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время современные технологии развиваются с невероятной скоростью, это касается, как и вполне обыденных вещей, например, нового смартфона или бытовой техники, так и тех, о которых все знают, но думают в последнюю очередь. Речь идёт о технологиях, что обеспечивают безопасность человека что в сети интернет, что в реальной жизни.Одной из таких технологий является распознавание лица, и она знакома уже многим, так как уже присутствует во многих смартфонах и известна как «Face ID». Одна из областей применения это поиск преступников, данные лиц, которых загружены в систему поиска. Подобные системы сейчас используют в уличных камерах видеонаблюдения, на контрольно-пропускных пунктах предприятий и некоторых частных домах.Однако, данная технология применяется не только для определения лица в толпе или хозяина устройства, сейчас данная система может распознать возраст человека и испытываемые им эмоции.
Содержание
ВВЕДЕНИЕ
АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
Технологии распознавания образов
Механизм распознавания лиц
Исследование и описание предметной области
Внешний документооборот
Внутренний документооборот
Обоснование необходимости приложения
2 ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРИЛОЖЕНИЯ И АНАЛИЗ ЗАЩИЩЕННОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ
2.1 Цель и задачи проектирования
Средства разработки приложения
2.3 Выбор модели жизненного цикла ПО
2.4 Требования
Анализ защищенности предприятия
Модель нарушителя
2.7 Политика информационной безопасности
3 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ПРОДУКТА
3.1 Общие сведения
3.2 Описание логической структуры
3.3 Используемые технические средства
3.4 Вызов и загрузка
4 БЕЗОПАСНОСТЬ И ЭКОЛОГИЧНОСТЬ
4.1 Безопасность
4.2 Экологичность
4.3 Чрезвычайные ситуации
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Не найдено
Второй этап. Получив область для анализа, свою работу начинает биометрический алгоритм. Он расставляет на лице антропометрические точки, по которым впоследствии и будут вычисляться индивидуальные характеристики человека: разрез глаз, форма носа, подбородка, расстояние между ними и прочее. Таких признаков может быть много, вплоть до нескольких тысяч. Но в целом, таких точек должно быть как минимум шестьдесят восемь.Третий этап.Четвёртый этап. Далее нейросеть присваивает каждому лицу вектор признаков, а именно просто какое-то число, которое складывается из суммы характеристик лица: расстояний между опорными точками, текстуры определенных областей на лице и прочее. Таких характеристик может быть множество. Основное правило: они должны описывать лицо в независимости от посторонних факторов: макияжа, прически, возрастных изменений.Пятый этап. Система сравнивает полученный вектор с базой других векторов и идентифицирует, либо не идентифицирует пользователя.