Нейросеть для распознавания лиц «Face#1430» при входе в школу

1.

Нейросеть
для распознавания лиц
«Face#1430»
при входе в школу
Автор:
Терешко Александр Викторович
Учащийся 10Б класса
ГБОУ Школы № 1430
Научный руководитель:
Алябьева Наталья Михайловна,
учитель ГБОУ Школы № 1430

2.

Постановка проблемы и
актуальность
Каждая школа города Москвы оснащена контролем доступа и обеспечивается при
помощи СКУД (системы контроля и управления доступом). В нее входят непосредственно
турникеты, специальные ограждения и программное обеспечение. Учащийся или сотрудник
школы подносит карту к считывающему устройству, которое определяет ее номер и транслирует
сигнал на контроллер, который ищет заданный номер в базе, хранящейся на школьном сервере,
и производит проверку на право доступа. После этого турникет открывается и человек проходит.
Но ребята и даже взрослые часто забывают карты системы «Проход и питание» и им
приходится по старинке записываются в журнале у охранника. Поэтому возникла идея создать
систему распознавания лиц для школы. Вместо использования карты, человек смотрит в камеру,
а специальное программное обеспечение, разработанное на основе нейронных сетей,
определяет, есть данный человек в электронной базе школы, подает сигнал на пропускное
устройство и турникет открывается.
2

3.

Цель и задачи проекта
Цель проекта: разработка нейронной сети для системы распознавания лиц.
Задачи:
Провести опрос среди обучающихся, сотрудников и службы охраны ГБОУ
Школы № 1430 о необходимости разработки нейронной сети для
распознавания лиц в школы.
Изучить библиотеки dlib, cv2, matplotlib, pyplot и построить модель нейронной
сети разработать математическую модель алгоритма программы.
Апробировать программу «Face#1430» среди обучающихся ГБОУ Школы
№1430.
Отладить систему распознавания лиц «Face#1430» в соответствии с
замечаниями участников апробации и руководителя проекта.
3

4.

Анализ существующих
решений
Изучая рынок приложений, был сделан
вывод о том, программы системы
распознавания лиц распространяются на
платной основе.
Данная программа является бесплатной
для обучающихся и сотрудников
образовательного учреждения ГБОУ
Школы № 1430.
4

5.

Описание разработанного решения
Разработана программа «Face#1430» на основе
нейронной сети. Библиотеки, используемые в
программе, представляют собой чистый стандарт ISO
C++.
Digital IT pitch-deck PowerPoint bundle
Алгоритмы машинного обучения:
Алгоритмы машинного обучения.
Глубокое обучение.
Обычные машины опорных векторов на основе SMO для
классификации и регрессии.
Методы пониженного ранга для крупномасштабной
классификации и регрессии.
Машины вектора релевантности для классификации и
регрессии.
5

6.

Выбор архитектуры сети
6

7.

Ход роботы
Изучение
соответствующих
библиотек
Digital IT pitch-deck PowerPoint bundle
И
Применение
знаний на
практике
7

8.

Загружаем предварительно обученные сети
Далее производится загрузка
фотографий
Поиск лиц на фото
Поиск ключевых точек лица
Обозначение данных точек
Digital IT pitch-deck PowerPoint bundle
8

9.

Извлекаем дескрипторы двух лиц
9

10.

Считаем Евклидово расстояние и получаем ответ
Digital IT pitch-deck PowerPoint bundle
10

11.

Результаты проекта
Проведен опрос среди обучающихся, сотрудников
и службы охраны ГБОУ Школы № 1430 о
необходимости разработки нейронной сети для
распознавания лиц в школы. По результатам
анкетирования сделаны выводы.
Изучены библиотеки среды программирования
Python dlib, cv2, matplotlib. Pyplot и др.
Построена модель нейронной сети, разработана
математическая модель алгоритма программы.
Проведена компиляция программы «Face#1430».
11

12.

Вывод и практические рекомендации:
Система Face Id позволяет проводить биометрическую аутентификацию
для разблокировки турникета. Разработанная программа распознавания
лиц «Face#1430» позволяет ребятам проходить через турникет без
карты, устраняет необходимость производить запись в журнале,
экономит время, и является бесплатной.
12