Идентификация человека по биометрическим данным

Кисляков Владислав Сергеевич
Бесплатно
В избранное
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

Задача идентификации человека по биометрическим данным актуальна в последние годы. Распознавание личности по изображению лица является одним из наиболее удобных способов идентификации, так как не требует близкого контакта человека с прибором и может проводиться без ведома объекта анализа, что бывает полезно для различных охранных структур. Так же существуют методы идентификации по отпечаткам пальцев, голосу, радужке глаза и анализам биоматериалов. Однако, они не обладают в полной мере указанными выше преимуществами.
Сверточные нейронные сети были наиболее успешным подходом к проблеме классификации изображений за последнее десятилетие. В последнее время несколько предварительно обученных сетей были опубликованы и стали открытыми. Все эти сети прошли обучение по большому количеству изображений лиц, собранных с онлайн-ресурсов, таких как the Internet Movie Database и результаты поиска Google.
Системы идентификации личности часто используются для проверки допуска человека к различным данным или объектам. Для систем, применяемых подобным образом важной характеристикой, является сведение к минимуму вероятности ложноположительных ответов, т.е. предоставление допуска лицам, немеющим такового.
В данной работе будут проанализированы предобученные свёрточные сети, использующиеся для идентификации человека по изображению лица и находящиеся в открытом доступе.

Введение 3
Постановка задачи 4
Глава 1. Теоретическое обоснование 5
Нейронные сети 5
Свёрточные нейронные сети 6
Методы предварительной обработки изображений 9
Оценка точности сети 10
Полный цикл идентификации 12
Глава 2. Описание исследуемых сетей 13
2.1 VGG 13
2.2 GoogleNet 13
2.3 Inception v3 15
2.4 ResNet 15
Глава 3. Методика исследования 17
3.1 Описание набора данных и подготовка его к использованию 17
3.2 Обработка ответов сети 17
Глава 4. Результаты анализа сетей 19
4.1 Результаты 19
4.2 Вывод 23
Заключение 24
Список литературы 25

Сверточные нейронные сети были наиболее успешным подходом к проблеме классификации изображений за последнее десятилетие. В последнее время несколько предварительно обученных сетей были опубликованы и стали открытыми. Все эти сети прошли обучение по большому количеству изображений лиц, собранных с онлайн-ресурсов, таких как the Internet Movie Database и результаты поиска Google.
Применение сверточных сетей не ограничивается решением задачи классификации. Так же им нашли применение в задачах сегментации изображений, что косвенно является задачей классификации, и идентификации человека по изображению лица [1].
Задача идентификации человека по биометрическим данным актуальна в последние годы. Распознавание личности по изображению лица является одним из наиболее удобных способов идентификации, так как не требует близкого контакта человека с прибором и может проводиться без ведома объекта анализа, что бывает полезно для различных охранных структур. Так же существуют методы идентификации по отпечаткам пальцев, голосу, радужке глаза и анализам биоматериалов. Однако, они не обладают в полной мере указанными выше преимуществами [4][16].
Системы идентификации личности часто используются для проверки допуска человека к различным данным или объектам. Для систем, применяемых подобным образом важной характеристикой, является сведение к минимуму вероятности ложноположительных ответов, т.е. предоставление допуска лицам, немеющим такового.
В данной работе будут проанализированы предобученные свёрточные сети, находящиеся в открытом доступе.

В результате исследования проведен сравнительный анализ работы находящихся в открытом доступе свёрточных сетей, применяемых в задаче идентификации человека по изображению лица, и выявить сеть, показавшую лучшие результаты точности решений и количества ложноположительных ответов. Ей оказалась сеть ResNet c наилучшим относительно других сетей результатом точности и меньшим количеством ложно положительных ошибок. Остальные сети также показали качественные результаты, однако количество ложно положительных ошибок полученных ими почти в три раза выше чем у ResNet, а этот показатель крайне важен для систем идентификации человека.
По полученным результатам так же можно сделать выводы о удачности архитектурных решений, применяемых в рассматриваемых сетях, и выбрать сети для включения их в коалицию для получения более качественных результатов. Так, например, VGG имея наиболее примитивную архитектуру (относительно рассматриваемых сетей) показала худший результат, Inception v3 являясь продолжением идей VGG и GoogleNet превзошла их, а ResNet, использующая пропускающие соединения, проказала лучший результат.

Lipton, Z. C., Berkowitz, J., and Elkan, C. (2015). A critical review of recurrent neural networks for sequence learning. arXiv preprint arXiv:1506.00019.
Huang GB, Jain V, Learned-Miller E. Unsupervised Joint Alignment of Complex Images. 2007 IEEE 11th International Conference on Computer Vision. 2007. pp. 1–8. doi:1​0.1109/ICCV .2007.4408858
D. Stansbury. Derivation: Derivatives for Common Neural Network Activation Functions. In: The Clever Machine [Internet].
K. Simonyan, A. Zisserman. 2014. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arXiv preprint arXiv:1409.1556.
Сикорский О.С., МГТУ им. Н.Э. Баумана, Обзор свёрточных нейронных сетей для задачи классификации изображений.
V. Kazemi, J. Sullivan. One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees. https://pdfs.semanticscholar.org/d78b/ 6a5b0dcaa81b1faea5fb0000045a62513567.pdf
DLib Library. http://dlib.net/
OpenCV Library. http://opencv.org/
PyTorch https://pytorch.org/
A. Krizhevsky, I. Sutskever, G.E. Hinton. ImageNet Classification with
Deep Convolutional Neural Networks. https://papers.nips.cc/paper/ 4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks. pdf
R. G. Cinbis, J. J. Verbeek, and C. Schmid. Unsupervised metric learning for face identification in TV video. In Proc. ICCV, pages 1559–1566, 2011.
Matthew D Zeiler, Rob Fergus. 2014. Visualizing and understanding convolutional networks. European conference on computer vision, pp. 818-833. Springer International Publishing.
Christian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke, Andrew Rabinovich. 2015. Going deeper with convolutions. The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1-9
Geoffrey Hinton, Nitish Srivastava, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Ruslan R Salakhutdinov. 2012. Improving neural networks by preventing co- adaptation of feature detectors. arXiv preprint arXiv:1207.0580
Ross Girshick. 2015. Fast R-CNN. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 1440-1448.
Lee H, Grosse R, Ranganath R, Ng AY. Convolutional Deep Belief Networks for Scalable Unsupervised Learning of Hierarchical Representations. Proceedings of the 26th Annual International Conference on Machine Learning. New York, NY, USA: ACM; 2009. pp. 609–616.
Review: DenseNet — Dense Convolutional Network (Image Classification)
Siebert Looije, University of Groningen, Pre-trained Deep Convolutional Neural Networks for Face Recognition
Yosinski, J., Clune, J., Bengio, Y., and Lipson, H. (2014). How transferable are features in deep neural networks? In Advances in neural information processing systems, pages 3320–3328.
Qian, N. (1999). On the momentum term in gradient descent learning algorithms. Neural networks, 12(1):145–151.
Guo, Y., Zhang, L., Hu, Y., He, X., and Gao, J. (2016). Ms-celeb-1M: challenge of recognizing one million celebrities in the real world. Electronic Imaging, 2016(11):1–6.
MegaFace .
FEI Face Database
Sergey Ioffe, Christian Szegedy. 2015. Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift. arXiv preprint arXiv:1502.03167

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    Татьяна П.
    4.2 (6 отзывов)
    Помогаю студентам с решением задач по ТОЭ и физике на протяжении 9 лет. Пишу диссертацию на соискание степени кандидата технических наук, имею опыт годовой стажировки ... Читать все
    Помогаю студентам с решением задач по ТОЭ и физике на протяжении 9 лет. Пишу диссертацию на соискание степени кандидата технических наук, имею опыт годовой стажировки в одном из крупнейших университетов Германии.
    #Кандидатские #Магистерские
    9 Выполненных работ
    Ольга Р. доктор, профессор
    4.2 (13 отзывов)
    Преподаватель ВУЗа, опыт выполнения студенческих работ на заказ (от рефератов до диссертаций): 20 лет. Образование высшее . Все заказы выполняются в заранее согласован... Читать все
    Преподаватель ВУЗа, опыт выполнения студенческих работ на заказ (от рефератов до диссертаций): 20 лет. Образование высшее . Все заказы выполняются в заранее согласованные сроки и при необходимости дорабатываются по рекомендациям научного руководителя (преподавателя). Буду рада плодотворному и взаимовыгодному сотрудничеству!!! К каждой работе подхожу индивидуально! Всегда готова по любому вопросу договориться с заказчиком! Все работы проверяю на антиплагиат.ру по умолчанию, если в заказе не стоит иное и если это заранее не обговорено!!!
    #Кандидатские #Магистерские
    21 Выполненная работа
    Андрей С. Тверской государственный университет 2011, математический...
    4.7 (82 отзыва)
    Учился на мат.факе ТвГУ. Любовь к математике там привили на столько, что я, похоже, никогда не перестану этим заниматься! Сейчас работаю в IT и пытаюсь найти время на... Читать все
    Учился на мат.факе ТвГУ. Любовь к математике там привили на столько, что я, похоже, никогда не перестану этим заниматься! Сейчас работаю в IT и пытаюсь найти время на продолжение диссертационной работы... Всегда готов помочь! ;)
    #Кандидатские #Магистерские
    164 Выполненных работы
    Оксана М. Восточноукраинский национальный университет, студент 4 - ...
    4.9 (37 отзывов)
    Возможно выполнение работ по правоведению и политологии. Имею высшее образование менеджера ВЭД и правоведа, защитила кандидатскую и докторскую диссертации по политоло... Читать все
    Возможно выполнение работ по правоведению и политологии. Имею высшее образование менеджера ВЭД и правоведа, защитила кандидатскую и докторскую диссертации по политологии.
    #Кандидатские #Магистерские
    68 Выполненных работ
    Алёна В. ВГПУ 2013, исторический, преподаватель
    4.2 (5 отзывов)
    Пишу дипломы, курсовые, диссертации по праву, а также истории и педагогике. Закончила исторический факультет ВГПУ. Имею высшее историческое и дополнительное юридическо... Читать все
    Пишу дипломы, курсовые, диссертации по праву, а также истории и педагогике. Закончила исторический факультет ВГПУ. Имею высшее историческое и дополнительное юридическое образование. В данный момент работаю преподавателем.
    #Кандидатские #Магистерские
    25 Выполненных работ
    Дарья С. Томский государственный университет 2010, Юридический, в...
    4.8 (13 отзывов)
    Практикую гражданское, семейное право. Преподаю указанные дисциплины в ВУЗе. Выполняла работы на заказ в течение двух лет. Обучалась в аспирантуре, подготовила диссерт... Читать все
    Практикую гражданское, семейное право. Преподаю указанные дисциплины в ВУЗе. Выполняла работы на заказ в течение двух лет. Обучалась в аспирантуре, подготовила диссертационное исследование, которое сейчас находится на рассмотрении в совете.
    #Кандидатские #Магистерские
    18 Выполненных работ
    Ольга Б. кандидат наук, доцент
    4.8 (373 отзыва)
    Работаю на сайте четвертый год. Действующий преподаватель вуза. Основные направления: микробиология, биология и медицина. Написано несколько кандидатских, магистерских... Читать все
    Работаю на сайте четвертый год. Действующий преподаватель вуза. Основные направления: микробиология, биология и медицина. Написано несколько кандидатских, магистерских диссертаций, дипломных и курсовых работ. Слежу за новинками в медицине.
    #Кандидатские #Магистерские
    566 Выполненных работ
    Кормчий В.
    4.3 (248 отзывов)
    Специализация: диссертации; дипломные и курсовые работы; научные статьи.
    Специализация: диссертации; дипломные и курсовые работы; научные статьи.
    #Кандидатские #Магистерские
    335 Выполненных работ
    Яна К. ТюмГУ 2004, ГМУ, выпускник
    5 (8 отзывов)
    Помощь в написании магистерских диссертаций, курсовых, контрольных работ, рефератов, статей, повышение уникальности текста(ручной рерайт), качественно и в срок, в соот... Читать все
    Помощь в написании магистерских диссертаций, курсовых, контрольных работ, рефератов, статей, повышение уникальности текста(ручной рерайт), качественно и в срок, в соответствии с Вашими требованиями.
    #Кандидатские #Магистерские
    12 Выполненных работ

    Другие учебные работы по предмету

    Кооперативные игры на гиперграфах
    📅 2019год
    🏢 Санкт-Петербургский государственный университет