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

    Последние выполненные заказы

    Хочешь уникальную работу?

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

    Олег Н. Томский политехнический университет 2000, Инженерно-эконо...
    4.7 (96 отзывов)
    Здравствуйте! Опыт написания работ более 12 лет. За это время были успешно защищены более 2 500 написанных мною магистерских диссертаций, дипломов, курсовых работ. Явл... Читать все
    Здравствуйте! Опыт написания работ более 12 лет. За это время были успешно защищены более 2 500 написанных мною магистерских диссертаций, дипломов, курсовых работ. Являюсь действующим преподавателем одного из ВУЗов.
    #Кандидатские #Магистерские
    177 Выполненных работ
    Кирилл Ч. ИНЖЭКОН 2010, экономика и управление на предприятии транс...
    4.9 (343 отзыва)
    Работы пишу, начиная с 2000 года. Огромный опыт и знания в области экономики. Закончил школу с золотой медалью. Два высших образования (техническое и экономическое). С... Читать все
    Работы пишу, начиная с 2000 года. Огромный опыт и знания в области экономики. Закончил школу с золотой медалью. Два высших образования (техническое и экономическое). Сейчас пишу диссертацию на соискание степени кандидата экономических наук.
    #Кандидатские #Магистерские
    692 Выполненных работы
    Катерина В. преподаватель, кандидат наук
    4.6 (30 отзывов)
    Преподаватель одного из лучших ВУЗов страны, научный работник, редактор научного журнала, общественный деятель. Пишу все виды работ - от эссе до докторской диссертации... Читать все
    Преподаватель одного из лучших ВУЗов страны, научный работник, редактор научного журнала, общественный деятель. Пишу все виды работ - от эссе до докторской диссертации. Опыт работы 7 лет. Всегда на связи и готова прийти на помощь. Вместе удовлетворим самого требовательного научного руководителя. Возможно полное сопровождение: от статуса студента до получения научной степени.
    #Кандидатские #Магистерские
    47 Выполненных работ
    Елена Л. РЭУ им. Г. В. Плеханова 2009, Управления и коммерции, пре...
    4.8 (211 отзывов)
    Работа пишется на основе учебников и научных статей, диссертаций, данных официальной статистики. Все источники актуальные за последние 3-5 лет.Активно и уместно исполь... Читать все
    Работа пишется на основе учебников и научных статей, диссертаций, данных официальной статистики. Все источники актуальные за последние 3-5 лет.Активно и уместно использую в работе графический материал (графики рисунки, диаграммы) и таблицы.
    #Кандидатские #Магистерские
    362 Выполненных работы
    Катерина М. кандидат наук, доцент
    4.9 (522 отзыва)
    Кандидат технических наук. Специализируюсь на выполнении работ по метрологии и стандартизации
    Кандидат технических наук. Специализируюсь на выполнении работ по метрологии и стандартизации
    #Кандидатские #Магистерские
    836 Выполненных работ
    Мария М. УГНТУ 2017, ТФ, преподаватель
    5 (14 отзывов)
    Имею 3 высших образования в сфере Экологии и техносферной безопасности (бакалавриат, магистратура, аспирантура), работаю на кафедре экологии одного из опорных ВУЗов РФ... Читать все
    Имею 3 высших образования в сфере Экологии и техносферной безопасности (бакалавриат, магистратура, аспирантура), работаю на кафедре экологии одного из опорных ВУЗов РФ. Большой опыт в написании курсовых, дипломов, диссертаций.
    #Кандидатские #Магистерские
    27 Выполненных работ
    Евгения Р.
    5 (188 отзывов)
    Мой опыт в написании работ - 9 лет. Я специализируюсь на написании курсовых работ, ВКР и магистерских диссертаций, также пишу научные статьи, провожу исследования и со... Читать все
    Мой опыт в написании работ - 9 лет. Я специализируюсь на написании курсовых работ, ВКР и магистерских диссертаций, также пишу научные статьи, провожу исследования и создаю красивые презентации. Сопровождаю работы до сдачи, на связи 24/7 ?
    #Кандидатские #Магистерские
    359 Выполненных работ
    Логик Ф. кандидат наук, доцент
    4.9 (826 отзывов)
    Я - кандидат философских наук, доцент кафедры философии СГЮА. Занимаюсь написанием различного рода работ (научные статьи, курсовые, дипломные работы, магистерские дисс... Читать все
    Я - кандидат философских наук, доцент кафедры философии СГЮА. Занимаюсь написанием различного рода работ (научные статьи, курсовые, дипломные работы, магистерские диссертации, рефераты, контрольные) уже много лет. Качество работ гарантирую.
    #Кандидатские #Магистерские
    1486 Выполненных работ
    Петр П. кандидат наук
    4.2 (25 отзывов)
    Выполняю различные работы на заказ с 2014 года. В основном, курсовые проекты, дипломные и выпускные квалификационные работы бакалавриата, специалитета. Имею опыт напис... Читать все
    Выполняю различные работы на заказ с 2014 года. В основном, курсовые проекты, дипломные и выпускные квалификационные работы бакалавриата, специалитета. Имею опыт написания магистерских диссертаций. Направление - связь, телекоммуникации, информационная безопасность, информационные технологии, экономика. Пишу научные статьи уровня ВАК и РИНЦ. Работаю техническим директором интернет-провайдера, имею опыт работы ведущим сотрудником отдела информационной безопасности филиала одного из крупнейших банков. Образование - высшее профессиональное (в 2006 году окончил военную Академию связи в г. Санкт-Петербурге), послевузовское профессиональное (в 2018 году окончил аспирантуру Уральского федерального университета). Защитил диссертацию на соискание степени "кандидат технических наук" в 2020 году. В качестве хобби преподаю. Дисциплины - сети ЭВМ и телекоммуникации, информационная безопасность объектов критической информационной инфраструктуры.
    #Кандидатские #Магистерские
    33 Выполненных работы

    Другие учебные работы по предмету

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