Нейромережна система розпізнавання людей в реальному часі у системах безпеки

Abstract

UA : Мета і завдання дослідження полягають у аналізі сучасних методів і технологій розпізнавання людей, розробці та впровадженні нейромережевої системи для ідентифікації осіб у реальному часі. Проведено аналіз існуючих алгоритмів комп’ютерного зору та глибокого навчання, таких як CNN (Convolutional Neural Networks), та вивчено їх ефективність у різних умовах. На основі аналізу розроблено прототип нейромережевої системи, яка інтегрується з сучасними камерами відеоспостереження та здатна виконувати точну ідентифікацію осіб за мінімальний час. Така система може застосовуватися в різних галузях, включаючи безпеку об’єктів, контроль доступу та аналіз відвідуваності.

EN : The aim and objectives of the research are the analysis of modern face recognition methods and technologies, the development and implementation of a neural network system for real-time identification of persons. Existing computer vision and deep learning algorithms, such as CNN (Convolutional Neural Networks), have been analyzed and their effectiveness under various conditions has been studied. Based on the analysis, a prototype of a neural network system was developed, which integrates with modern video surveillance cameras and is able to perform accurate identification of persons in a minimum time. Such a system can be used in a variety of industries, including facility security, access control, and attendance analysis.