Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук.
— Самара: СамГТУ, 2016. — 125 с.
Актуальность работы. Методы биометрической
идентификации личности находят все более широкое применение в
системах контроля доступа (СКД) к рабочим местам, мобильным
устройствам, локальным и глобальным информационным ресурсам.
Наиболее перспективными являются системы, принцип работы которых
основан на распознавании лица человека, т.к. для реализации систем
не требуется специализированная техника, а биометрический признак
нельзя потерять, забыть или передать.
Целью диссертационной работы является разработка и исследование математических моделей, методов, алгоритмов и технологий для комплексного решения задачи распознавания пользователей информационных ресурсов, отличающегося низкой вычислительной сложностью и не требующего дополнительного специализированного оборудования.
Научная новизна диссертационной работы:
Предложены математическая модель информативного признака объекта, модифицированный численный метод построения гистограмм локальных бинарных шаблонов, основанный на использовании оригинальной комбинации формы шаблона и способа сравнения фрагментов информативного признака, и алгоритм численного определения информативных признаков, отличительной особенностью которого является более низкая вычислительная сложность и высокая эффективность использования в процессе распознавания образов, в частности, изображений лиц.
Разработаны, обоснованы и исследованы метод и алгоритм подтверждения подлинности распознаваемого объекта на основе многократной оценки рассеивания яркостей сопряжённых пикселей изображений лица объекта, позволяющие обнаружить подмену объекта, предъявляемого системе распознавания.
Предложено комплексное решение задачи распознавания пользователей информационных ресурсов на основе оригинальной технологии, в отличие от существующих обеспечивающей возможность работы в реальном времени и высокую вероятность правильного распознавания человека по изображению лица за счёт использования оригинального информативного признака и метода подтверждения подлинности распознаваемого объекта.
Разработанные математические модели, методы и алгоритмы реализованы в виде комплекса программ для обеспечения процессов распознавания и подтверждения подлинности распознаваемого объекта.
Целью диссертационной работы является разработка и исследование математических моделей, методов, алгоритмов и технологий для комплексного решения задачи распознавания пользователей информационных ресурсов, отличающегося низкой вычислительной сложностью и не требующего дополнительного специализированного оборудования.
Научная новизна диссертационной работы:
Предложены математическая модель информативного признака объекта, модифицированный численный метод построения гистограмм локальных бинарных шаблонов, основанный на использовании оригинальной комбинации формы шаблона и способа сравнения фрагментов информативного признака, и алгоритм численного определения информативных признаков, отличительной особенностью которого является более низкая вычислительная сложность и высокая эффективность использования в процессе распознавания образов, в частности, изображений лиц.
Разработаны, обоснованы и исследованы метод и алгоритм подтверждения подлинности распознаваемого объекта на основе многократной оценки рассеивания яркостей сопряжённых пикселей изображений лица объекта, позволяющие обнаружить подмену объекта, предъявляемого системе распознавания.
Предложено комплексное решение задачи распознавания пользователей информационных ресурсов на основе оригинальной технологии, в отличие от существующих обеспечивающей возможность работы в реальном времени и высокую вероятность правильного распознавания человека по изображению лица за счёт использования оригинального информативного признака и метода подтверждения подлинности распознаваемого объекта.
Разработанные математические модели, методы и алгоритмы реализованы в виде комплекса программ для обеспечения процессов распознавания и подтверждения подлинности распознаваемого объекта.