Нейромережева система ідентифікації особи на підприємстві

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorГерасін Олександр Сергійович
dc.contributor.authorПроворний Ігор Вікторович
dc.date.accessioned2025-04-08T07:54:35Z
dc.date.available2025-04-08T07:54:35Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionПроворний, І. В. Нейромережева система ідентифікації особи на підприємстві : магістерська робота ; спец. 174 ''Автоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка'' / І. В. Проворний ; наук. кер. О. С. Герасін. – Миколаїв : НУК, 2024. – 102 с.
dc.description.abstractМагістерська кваліфікаційна робота присвячена розробці нейромережевої системи для ідентифікації особи на підприємстві, що забезпечує автоматизацію контролю доступу та підвищення рівня безпеки. Робота має послідовну структуру. У першому розділі розглядаються сучасні методи розпізнавання облич, включаючи основи нейронних мереж, зокрема конволюційних, та способи їх навчання для ідентифікації осіб. У другому розділі розглядається вибір інструментальних засобів для реалізації системи, зокрема програмного забезпечення, бібліотек і середовища для роботи з нейронними мережами. У третьому розділі описується процес розробки системи ідентифікації особи, включаючи архітектуру моделі, формування бази даних ембедінгів та реалізацію алгоритмів розпізнавання осіб. У четвертому розділі проводиться аналіз роботи системи на основі тестування на реальних даних, оцінюється точність, продуктивність та надаються рекомендації для подальшого покращення. Обсяг класифікаційної роботи становить 102 сторінки, 30 рисунків, 2 таблиці та 17 використаних джерел.
dc.description.abstract1This master’s thesis is dedicated to the development of a neural networkbased identification system for enterprises, aimed at automating access control and enhancing security levels. The work is organized in a sequential structure. The first section reviews modern methods of face recognition, including the fundamentals of neural networks, particularly convolutional neural networks, and training techniques for identity verification. The second section discusses the selection of tools for implementing the system, including software, libraries, and environments for neural network development. The third section details the development process of the identification system, including the model architecture, embedding database formation, and implementation of face recognition algorithms. The fourth section analyzes the system’s performance based on testing with real-world data, assessing accuracy, efficiency, and providing recommendations for further improvements. The total length of the qualification paper is 102 pages, including 30 figures, 2 tables, and 17 references.
dc.description.provenanceSubmitted by Андрій Топалов (andrii.topalov@nuos.edu.ua) on 2025-02-01T08:19:53Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 1 Проворний І.В. Магістерська_кваліфікаційна_робота (1).pdf: 1869706 bytes, checksum: 6e86cee582bd12b46a221bff6671303a (MD5)en
dc.description.provenanceStep: reviewstep - action:reviewaction Rejected by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua), reason: Добрий день! На доопрацювання. На титульній сторінці не вистачає підпису наукового керівника, а також підпису студенту. А також не вистачає ключових слів на англійській мові. on 2025-02-03T08:57:18Z (GMT)en
dc.description.provenanceSubmitted by Андрій Топалов (andrii.topalov@nuos.edu.ua) on 2025-04-02T08:35:56Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 1 Проворний І.В. Магістерська_кваліфікаційна_робота_1743488441.pdf: 1880760 bytes, checksum: 0890539122c74594bb981282c9e2b4e2 (MD5)en
dc.description.provenanceStep: reviewstep - action:reviewaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2025-04-08T07:47:58Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: editstep - action:editaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2025-04-08T07:53:51Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: finaleditstep - action:finaleditaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2025-04-08T07:54:35Z (GMT)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2025-04-08T07:54:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Provornyi_magister.pdf: 1880760 bytes, checksum: 0890539122c74594bb981282c9e2b4e2 (MD5) Previous issue date: 2024en
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/9996
dc.language.isouk
dc.publisherНУК
dc.subjectнейромережева система
dc.subjectавтоматизація контролю доступу
dc.subjectідентифікація
dc.subjectмодель
dc.subject174 ''Автоматизація
dc.subjectкомп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка''
dc.subjectneural network system
dc.subjectaccess control automation
dc.subjectidentification
dc.subjectmodel
dc.titleНейромережева система ідентифікації особи на підприємстві
dc.typeMasterThesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Provornyi_magister.pdf
Розмір:
1.79 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
4.38 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (КСУ)
174 "Автоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка"