Магистр ДонНТУ Антипов Роман Сергеевич

Антипов Роман Сергеевич

Факультет Компьютерных наук и технологий

Кафедра Автоматизированных систем управения

Специальность Автоматизированные системы управления

Автоматизированная система контроля и управления доступом на основе анализа биометрических параметров человека

Научный руководитель: к.т.н., доц. Мартыненко Татьяна Владимировна

Ссылки по теме выпускной работы

    Материалы магистров ДонНТУ

  1. Егорова М.С. Подсистема интеллектуального анализа и обработки видео-информации в системах наблюдения.

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2018 г.

    Руководитель: к.т.н., доц. Мартыненко Т.В.

  2. Коношенко В.О. Распределенная система идентификации личности посредством портретной экспертизы.

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2018 г.

    Руководитель: к.т.н., доц. Cекирин А.И.

  3. Гострик Е.О. Моделирование и распознавание фотографических изображений лица.

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2017 г.

    Руководитель: д-р физ.-мат. наук, проф. Миненко А.С.

  4. Фоменко Ф.C. Создание автоматизированной подсистемы обеспечения доступа к данным на основе биометрических характеристик человека.

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2013 г.

    Руководитель: д.т.н., проф. Скобцов Ю.А.

  5. Багликов В.Г. Разработка компьютеризированной подсистемы биометрической идентификации личности по фотопортрету.

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2008 г.

    Руководитель: к.т.н., доц. Меркулова Е.В.

  6. Компанец Д.О. Разработка и исследование техники аутентификации/идентификации сетевого пользователя на основе характеристик асимметрии лица.

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2005 г.

    Руководитель: к.т.н., доц. Турупалов В.В.

  7. Кулиш М. Н. Методы компьютерного зрения для отслеживания объектов в видеопотоке.

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2012 г.

    Руководитель: к.т.н., доц. Ладыженский Ю.В.

  8. Ларин Б. И. Методы отслеживания объектов в распределенной системе видеонаблюдения.

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2011 г.

    Руководитель: к.т.н., доц. Ладыженский Ю.В.

  9. Коношенко В.О. Распределенная система идентификации личности посредством портретной экспертизы.

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2018 г.

    Руководитель: к.т.н., доц. Секирин А.И.

  10. Медведев А.С. Исследование программной модели сверточной нейронной сети при распознавании лиц на снимках из видеопотока.

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2018 г.

    Руководитель: к.т.н., проф. Федяев О.И.

    11. Научные работы и статьи

  11. On-Device, Real-Time Hand Tracking with MediaPipe.

    Авторы: Valentin Bazarevsky and Fan Zhang, Research Engineers, Google Research.

    Описание: В статье рассказывается о выпуске нового подхода к восприятию рук, который GoogleAI предварительно анонсировали CVPR 2019 в июне 2019, реализованного в MediaPipe.

  12. Focal Loss for Dense Object Detection.

    Авторы: Tsung-Yi Lin, Priya Goyal, Ross Girshick, Kaiming He, Piotr Dollár.

    Описание: В статье рассказывается о повышении точности детектора объектов.

  13. Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey.

    Авторы: Li Liu, Wanli Ouyang, Xiaogang Wang, Paul Fieguth, Jie Chen, Xinwang Liu, Matti Pietikäinen.

    Описание: Цель статьи состоит в том, чтобы предоставить обзор самых последних достижений в области обнаружения (детектирования) объектов. В обзор включено более 300 исследовательских работ, охватывающих многие аспекты обнаружения объектов: структуры обнаружения, представление характеристик объектов, генерация предложений объектов, моделирование контекста, стратегии обучения и метрики оценки.

  14. Анализ методов распознавания эмоционального состояния человека для выявления аномального поведения в видеоаналитических системах.

    Авторы: Мартыненко Т.В., Щербаков А.А., Боднар Б.В.

    Описание: В статье рассматривается методика обнаружения аномального состояния человека путем его эмоционального состояния и уровня напряженности. Представлен алгоритм обнаружения аномального поведения субъекта. Приведен обзор и классификация методов автоматического распознавания эмоций.

    15. Книги по применению глубокого обучения, в частности в области компьютерного зрения

  15. Грокаем глубокое обучение.

    Авторы: Эндрю Траск

    Описание: Кинга преследует цель максимально уменьшить порог входа в практику глубокого обучения. Вы не просто прочитаете теорию – вы откроете ее заново. А чтобы помочь вам в этом, приведено много кода и выстрены объяснения в правильном порядке, чтобы фрагменты кода, необходимые для демонстрации, не были лишены смысла.

  16. Глубокое обучение на Python.

    Авторы: Франсуа Шолле

    Описание: Книга содержит обобщенное введение в глубокое обучение. Даны базовые математические основы нейронных сетей и их применение на практике. Детальным образом рассматривается глубокое обучение в технологиях компьютерного зрения. В книге предлагается более 30 примеров программного кода с подробными комментариями. В примерах используется фреймворк глубокого обучения Keras.

  17. http://window.edu.ru/window/library?P_rid=59232

    Фисенко В.Т., Фисенко Т.Ю. Компьютерная обработка и распознавание изображений: Учебное пособие. — спб.: спбгуИТМО, 2008. — 192 с.

  18. http://research.microsoft.com/apps/pubs/?Id=68920

    Patrice Y. Simard, Dave Steinkraus, and John C. Platt. Best Practices for Convolutional Neural Networks Applied to Visual Document Analysis.

  19. http://sumschool.sumdu.edu.ua/is-02/rus/lectures/pytyatin/pytyatin.htm

    Е.П.Путятин. Нормализация и распознавание изображений. Рассмотрен сравнительный анализ методов обработки и распознавания изображений применительно к системам технического зрения. Предложена классификация методов. Проанализированы их достоинства, недостатки и предпочтительные области применения. Особо выделяются нерешенные задачи. Более тщательно рассмотрены задачи нормализации образов в условиях аффинных и проективных преобразований, соответствующих условиям работы органа зрения человека.

  20. http://www.facedetection.com/

    Данный сайт содержит в себе информация по работе и обработе изображений.

    21. Datasets

  21. Biometric.

    Описание: Объединенный центр биометрических исследований является базой, предназначенной как для продвижения передовых рубежей исследований в междисциплинарной области биометрических вычислений, так и для передовых разработок биометрических технологий.

  22. Kaggle.

    Описание: Интернет-сообщество специалистов по обработке данных и машинному обучению, принадлежащее Google LLC. Kaggle позволяет пользователям находить и публиковать наборы данных и многое другое.

  23. IFAR-10.

    Описание: CIFAR-10 – это популярный набор данных компьютерного зрения, собранный Алексом Крижевским, Винодом Наиром и Джеффри Хинтоном. Этот набор данных используется для распознавания объектов и состоит из 60000 цветных изображений 32x32 в 10 классах, по 6000 изображений на класс.

  24. ImageNet.

    Описание: Один из популярных наборов данных для проектов Computer Vision, предоставляет доступную базу данных изображений, которая организована в соответствии с иерархией WordNet.

  25. COCO or Common Objects in COntext.

    Описание: Крупномасштабный набор данных для обнаружения объектов, сегментации и субтитров. Набор данных содержит фотографии 91 типа объектов, которые легко узнаваемы и имеют в общей сложности 2.5 миллиона помеченных экземпляров в изображениях 328 тыс.

  26. MPII Human Pose Dataset.

    Описание: Набор данных MPII Human Pose используется для оценки позы человека. Набор данных включает в себя около 25 тыс. изображений, содержащих более 40 тыс. людей с аннотированными суставами тела.

  27. Visual Tracker Benchmark.

    Описание: Портал содержит данные и код оценки производительности алгоритмов визуального отслеживания. На сайте предоставлены результаты тестов, набор данных с анотациями, библиотека кодов.

    28. Биометрия

  28. habrahabr.ru

    Описание: Статья о Современных биометрических методах идентификации.

  29. http://www.biometrics.org/

    Англоязычный форум о биометрии.

  30. www.des-crypto.ru

    Описание: Сайт о защите данных и информационной безопасности.

  31. http://fingerprint.com.ua

    Описание: Технотрейд. Сайт по биометрическим и PFID технологиям.

  32. http://www.gs1ru.org/technologies/biometrics/

    Описание: Статья о системах биметрии.

  33. http://www.biolink.ru

    Сайт по разработке систем безопасности на основе биометрической идентификации.

  34. Руководство по биометрии

    Р. М. Болл, Дж. Х. Коннел, Ш. Панканти, Н. К. Ратха, Э. У. Сеньор. Руководство по биометрии: Пер. с англ. – М.: Техносфера, 2007. – 369 с.

    Цель данного руководства – представить основополагающие понятия биометрии. В нем дается определение параметров, рассматриваются методы их измерения, а также подробно анализируются факторы, влияющие на выбор биометрических параметров для конкретных приложений.

  35. СКУД. Учебное пособие

    Ворона В.А., Тихонов В.А. Системы контроля и управления доступом. Уч. пособие. – М.: Горячая линия – Телеком, 2010 – 272 с.

    В книге изложен широкий круг вопросов, связанных с организацией контрольно-пропускного режима на различных объектах и применением систем контроля и управления доступом (СКУД). Большое внимание уделено средствам идентификации и аутентификации. Описаны устройства идентификации (считыванием) различных типов; средства биометрической аутентификации личности и особенности их реализации; различные виды контроллеров и исполнительные устройства СКУД.

  36. http://http://www.itu.int

    Описание: Межнациональный портал. Статья о биометрии и ее стандартах.

  37. http://www.top-personal.ru

    Автор: Г.Двоеносова, М.Двоеносова

    Биометрия как наука и ее документирование.

  38. http://www.osp.ru

    Авторы: Шарат Панканти, Рууд М. Болле, Энил Джейн

    Биометрия: будущее идентификации.

    39. Ссылки по Нейронным сетям

  39. www.neuroshell.forekc.ru

    Сайт, посвященный использованию нейросетей на рынке Форекс. Содержит очень большое количество полезных статей о различных нейросетевых алгоритмах.

  40. http://www.raai.org/

    Сайт Российской ассоциации искусственного интеллекта. Содержит большое число публикаций и статей на тему применения самообучающихся систем для решения различных задач.

  41. http://www.cnl.salk.edu/

    Сайт нейробиологической лаборатории института Salk. Работа лаборатории посвящена изучению возможности переноса некоторых функций человеческого мозга на компьютерные системы.

    42. Ссылки по программному обеспечению

  42. Mediapipe

    Документация к фреймворку Mediapipe.

  43. EmguCV

    Документация к оболочке над OpenCV для C# – EmguCV.

  44. http://cppstudio.com/

    Сайт программирования на языках С и С++.

  45. http://cpp.com.ru/

    Библотека программирования на C и C++.

  46. http://javatalks.ru/branches/36

    Форум Java разработчиков. Раздел работа и обработка изображений.

  47. http://www.helloworld.ru

    Интернет портал о программирование на различных языках.

  48. http://forum.codeby.net

    Форум по обработке с изображениями.

  49. http://www.programmersforum.ru

    Форум программистов.

  50. http://forum.ru-board.com

    Компьютерный портал о работе с картинками.