Разработка нейросети для обеспечения доступа на объекты разной степени защищённости

1.

Разработка нейросети для обеспечения доступа на объекты разной степени
защищённости
Выполнил: Толстов Николай Михайлович, студент группы ИТСм-21.
Руководитель: Рябова Наталья Владимировна, зав. кафедрой РТиС д.ф.- м.н., профессор.
Цель работы: построение нейронной сети для обеспечения доступа на объекты разной степени
защищённости.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
рассмотреть способы доступа на объекты разной степени защищённости;
• построить структурную схему коммуникационной сети на основе которой будет организована работа
нейронной сети;
• определить структуру нейронной сети, которая позволит произвести идентификацию пользователей, с
различением поддельных лиц;
построить нейронную сеть;
произвести обучение и проверку работы нейронной сети.
1

2.

Сравнение способов управления доступом
Преимущество
Безопасность
Запоминаемость
Высокая
Простота
использования
данных
Низкая
Низкая
Высокая
Умеренная
Высокая
Умеренная
Низкая
Низкая
Высокая
Высокая
Низкая
Соответствует
Соответствует
Способ доступа
Пароль
Отпечаток
пальца
или
электронный пропуск
Только распознавание лиц
Комбинация
распознавания лиц и другого
способа доступа
Защищенность
Высокая
дополнительному
доступа
способу дополнительному
способу
Высокая
доступа
2

3.

Структурная схема сети контроля
учёта доступом
Алгоритм работы управления
доступом с использованием НС
3

4.

Структурная схема нейронной сети для
распознавания лиц
Алгоритм распознавания лиц
4

5.

Обучение нейросети с помощью функции оценки и градиентного
спуска
Функция оценки
Градиентный спуск для каждого
веса w(ij)(l) и смещение bi(l)
Диаграмма функции оценки
Синим обозначены контуры функции оценки, они обозначают области, в которых значение погрешности
примерно одинаковы. Каждый шаг (p1→p2→p3) В градиентном спуске используют градиент или производную,
которые обозначаются стрелкой / вектором. Этот вектор показывает направление, в котором находится
минимум.

6.

Тестовый стенд
Тестовый стенд собран на основе ноутбука Lenovo IdeaPad Y580
со следующими характеристиками:
Процессор
Intel Core i5-3210M
Тактовая частота
2500 МГц
Кэш 2-го уровня
512 кбайт
Кэш 3-го уровня
3072 кбайт
ОЗУ типа DDR3-1066
8192 Мбайт
Жесткий диск
1000 Гбайт

7.

Тестовый стенд
Для распознавания будет использоваться камера:
Технические характеристики
Диапазон
измерения
(0,2…9) м
глубины:
Камера глубины:
глобальный затвор 120 кадров
в секунду
Чип AI:
вычислительная
производительность Intel Myriad X
4TOPS
Штекерный поток видео:
4K
30
кадров
в
секунду,
поршневой поток H.265
Разъем:
Gigabit Ethernet, со схемой
PoE, совместимой с 802.3af
Интерфейсы расширения:
GPIO, SPI, UART
Поддержка платформы NN:
все платформы
Потребляемая мощность:
(2…5,5) Вт
Язык разработки:
Python, C ++
Корпус:
алюминиевый корпус.
Вес:
361 г
Стоимость
42990 рублей

8.

Обучение и оценка точности работы нейросети
Увеличение количества выбывших нейронов
Увеличение количества нейронов
Результат составил чуть более 99%, что немного ниже
современных нейросетей, однако надо учитывать, что
данное значение получено для нейросети обученной
распознаванию только одного лица
Увеличение количества выбывших нейронов и эпох
8

9.

Обнаружение поддельных лиц
Примеры слоев реальных лиц
Примеры слоев поддельных лиц
Пример работы модуля
обнаружения поддельных лиц

10.

Выводы
1.
2.
3.
4.
5.
Рассмотрены способы доступа на объекты разной степени защищённости;
Построена структурную схема коммуникационной сети, на основе которой будет организована работа нейронной сети;
Определена структура нейронной сети, позволяющей произвести идентификацию пользователей;
Построена нейронная сеть различающая реальные и поддельные лица с помощью карты слоёв;
Нейросеть обучена, и выдаёт верный результат более чем в 99% случаев.
Публикации
1. Толстов Н.М. Последовательность действий в процессе распознавания лиц/ Н.М. Толстов // XVII
Международная научно-практическая конференция «Студенческие научные исследования». Россия, Пенза: МЦНС
«Наука и Просвещение». 2023.
2. Толстов Н.М. Нейросеть для распознавания лиц. / Толстов Н.М. // Международная научно-практическая
конференция «Студент и наука: актуальные вопросы современных исследований». В 2 ч. Ч. 1. Россия, г. Пенза:
МЦНС «Наука и Просвещение». 2023.
10