Метою дипломного проекту є розробка системи інтелектуальної аутентифікації облич і автоматизації процесів керування вхідними дверима, яка буде конкурентоспроможною зарубіжним аналогам.
В дипломному проєкті розроблено систему інтелектуальної аутентификації та автоматизованого керування вхідними дверима. Було проаналізовано популярні архітектури та впроваджено можливість модернізації системи для уникнення перенавчання моделі та використання на обмежених обчислювальних ресурсах. Було проведено численні експерименти для мінімізації цих проблем. Розроблена система поєднує автоматизацію процесу відкривання та закривання дверей та забезпечує аутентифікацію облич. Таким чином, було розроблено вітчизняну систему інтелектуальної аутентифікації облич і автоматизації процесів керування вхідними дверима, яка буде конкурентоспроможною зарубіжним аналогам.
Керівник: проф., д.т.н. Черепанська І.Ю.
Повний перелік дипломних проєктів та робіт
Список використаної літератури
1. Хорошун О.В. Особливості використання інформаційного порталу для
систематизації та зберігання інформації / Хорошун О.В., Дегтярьова Л. М. //
Новітні інформаційні системи та технології – 2018. – № 9. – Режим доступу до
ресурсу: https://dspace.pdau.edu.ua/server/api/core/bitstreams/6fbf681a-4f9a-4691-be71-d515cc5bc82a/content
2. Turk, M. Eigenfaces for recognition / Turk, M., Pentland, A. // Journal of
Cognitive Neuroscience – 1991. – № 3. pp 71–86. DOI: 10.1162/jocn.1991.3.1.7
3. Guangcheng Zhang. Boosting Local Binary Pattern (LBP) - Based Face
Recognition -Advances in Biometric Person Authentication /Guangcheng
Zhang, Xiangsheng Huang, Stan Z. Li // Sinobiometrics 2004, LNCS 3338, pp. 179–186, 2004 – Режим доступу до ресурсу:
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-30548-4_21
4. Ahonen T. Face Recognition with Local Binary Patterns / Timo Ahonen,
Abdenour Hadid, Matti Pietikäinen // Computer Vision - ECCV 2004, Volume 3021
(2004), pp 469–481. ISBN: 978-3-540-21984-2 – Режим доступу до ресурсу:
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-24670-1_36
5. Rahim A. Face Recognition using Local Binary Patterns (LBP) / Rahim A.,
Hossain N., Wahid T., Azam S. // Global Journal of Computer Science and
Technology Graphics & Vision Volume 13 Issue 4 Version 1.0 (2013) – Режим
доступу: https://globaljournals.org/GJCST_Volume13/1-Face-Recognition-using-Local.pdf
6. Belhumeur P. N. Eigenfaces vs. Fisherfaces: Recognition Using Class
Specific Linear Projection/ Belhumeur P. N., Hespanha J. P., Kriegman D. J. // IEEE
Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence Volume 19 Issue 7 July
(1997) pp. 711–720; DOI: 10.1109/34.598228
7. Lawrence S. Convolutional neural networks for face recognition/ S.
Lawrence, Giles C.L., Ah Chung Tsoi // Proceedings CVPR IEEE Computer
Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition –1996.
8. Fisherface /Philipp Wagner// Bytefish.de [Електронний ресурс]. ––
Режим доступу: https://www.bytefish.de/blog/fisherfaces.html
9. Baliar V. Face Recognition Efficiency for Different Environmental Influence
Conditions / Baliar V., Fokin R., Mazurkiewicz O. // 2021 IEEE 8th International
Conference on Problems of Infocommunications, Science and Technology (PIC
S&T). DOI: 10.1109/PICST54195.2021.9772120
10. Charu C. Aggarwal, Neural Networks and Deep Learning: A Textbook - 1st
Edition // Springer, 2018 - 520p.
11. Mahmoud Harmouch. This post goes in-depth analysis and application of
LBP (Local Binary Patterns) for image feature extraction. // Medium [Електронний
ресурс]. — Режим доступу: https://medium.com/swlh/local-binary-patternalgorithm-
the-math-behind-it-%EF%B8%8F-edf7b0e1c8b3
12. О. В. Яловега, Cистема виявлення обличчя на зображенні з
використанням глибинної згорткової нейронної мережі/ О. В. Яловега, Р. А.
Мельник ///Науковий вісник НЛТУ України : збірник наукових праць. Львів,
2022, том 32, № 2. – 96 с. DOI: 10.36930/40320209
13. Mei Wang, Weihong Dengl. Deep Face Recognition/ Mei Wang, Weihong
Dengl // Neurocomputing, 2021, 429, pp 215–244 – Режим доступу до ресурсу:
https:// doi.org/10.1016/j.neucom.2020.10.081
14. Matri P. SLoG: Large-Scale Logging Middleware for HPC and Big Data
Convergence/ Matri P., Carns P., Ross R., Costan A., Pérez M., Antoniu G., //
2018 IEEE 38th International Conference on Distributed Computing Systems
(ICDCS) ; DOI: 10.1109/ICDCS.2018.00156
15. Черепанська І.Ю. Автоматизація процесу керування вибором
пристроїв орієнтування при проектуванні гнучких інтегрованих систем: дис.
канд. техн. наук: 05.13.07 “Автоматизація процесів керування” / Ірина
Юріївна Черепанська. – Житомир, ЖДТУ, 2008. – 380 с
16. Черепанська І.Ю. Прецизійна приладова система вимірювання кутів:
дисертація. д-ра т. наук: 05.11.01 – «Прилади та методи вимірювання
механічних величин» /Ірина Юріївна Черепанська. –Київ, 2019. – 132 с.
17. Планування, моделювання та верифікація процесів в гнучких
виробничих системах: практикум. Навчально-методичний посібник до
виконання практичних, лабораторних і самостійних занять студентів
спеціальності 7.05020201, 8.05020201 "Автоматизоване управління
технологічними процесами" всіх форм навчання / І. Ю. Черепанська, В.
А. Кирилович, А. Ю. Сазонов, Б. Б. Самотокін / [під. заг. ред. В. А. Кириловича]
– Житомир, ЖДТУ 2015. – 274 с.
18. A. Shashua, "Geometry and Photometry in 3D Visual Recognition," PhD
thesis, Massachusetts Institute of Technology, 1992.
19. Схема електрична принципова. [Електронний ресурс]. — Режим
доступу: https://wiki.tntu.edu.ua/
20. ДСТУ 2.702:2013. Єдина система конструкторської документації.
Правила виконання електричних схем. [Електронний ресурс]. – Режим доступу:
http://online.budstandart.com/ua/catalog/doc-page?id_doc=60892
21. Жученко А. І. Технології штучного інтелекту та основи машинного
зору в автоматизації: теорія і практика / А. І. Жученко, І. Ю. Черепанська, А. Ю.
Сазонов, Д. О. Ковалюк. – Київ, КПІ 2019. – 386 с.
22. Комплексная платформа для машинного обучения TensorFlow.
[Електронний ресурс]. –Режим доступу:
https://www.tensorflow.org/?locale=ua&hl=ru
23. Biometric update.com [Електронний ресурс]. – Режим доступу:
https://www.biometricupdate.com/201912/labeled-faces-in-the-wild-creators-and-aniljain-
each-honoured-for-biometrics-contributions
24. U-PROX. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.uprox.systems/doc_wdcout
25. MICRO SWITCH Miniature Precision Limit Switches/ Honeywell
002381 Issue 9. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://prodedam.
honeywell.com/content/dam/honeywell-edam/sps/siot/zhcn/
products/switches/limit-switches/miniature-limit-switches/914ceseries/
documents/sps-siot-micro-switch-914ce-limit-product-sheet-002381-9-en-ciid-
146337.pdf?download=fals
26. ACS712 Current Sensor. [Електронний ресурс]. – Режим доступу:
https://components101.com/sites/default/files/component_datasheet/ACS712%2030a
%20range%20current%20sensor%20datasheet.pdf
27. WIDER FACE: A Face Detection Benchmark /Multimedia
Laboratory, Department of Information Engineering, The Chinese University of
Hong Kong [Електронний ресурс]. – Режим доступу:
http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/
28. Ziwei Liu. Large-scale CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset/Ziwei
Liu Ping Luo Xiaogang Wang Xiaoou Tang/[Електронний ресурс]. – Режим
доступу: https://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html
29. Labeled Faces in the Wild Home [Електронний ресурс]. – Режим
доступу: https://www.u-prox.systems/doc_wdcout
