Mobilna identyfikacja osób na podstawie obrazu twarzy

• Autorzy: Chechłacz Bartosz , Wiśnios Michał

Identyfikatory

DOI

10.15199/13.2023.11.4

Warianty tytułu

EN

Mobile face image identification

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule zaprezentowano efekty działania metody identyfikacji osób bazującą na obrazie twarzy zaimplementowanej na platfor mach mobilnych. Zaprojektowano skrypt w języku Python, który następnie zoptymalizowano do użytku z urządzeniami mobilnymi o ograniczonej mocy obliczeniowej. Następnie przedstawiono pro ces tworzenia autorskiej bazy uczącej i testowej wykorzystywanej do wytrenowania oraz zbadania jakości działania opracowanego algorytmu. W ramach podsumowania zestawiono uzyskane wyniki oraz opisano możliwości rozwojowe opracowanego stanowiska projektowego.

EN

The publication describes image processing algorithms and the influence of neural networks on their development. As part of the thesis, an in-house method for identifying people based on facial images was developed. A Python script was designed, which was then optimised for use with mobile devices with limited computing power. The process of creating the author’s learning and test base used to train and test the performance of the developed algorithm is then presented. As a conclusion, the results obtained are summarised and the development possibilities of the design bench are described (Mobile face image identification).

Słowa kluczowe

PL

mobilna identyfikacja osób; biometryczne bazy twarzy; multiplatformowość; Raspberry; Python

EN

mobile person identification; biometric face database; multiplatform; Raspberry; Python

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
• Rocznik: 2023
• Tom: Vol. 64, Nr 11
• Strony: 24--28
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Chechłacz Bartosz

• Wojskowa Akademia Techniczna, Koło Naukowe Elektroników, Wydział Elektroniki, Warszawa

autor

Wiśnios Michał

• Wojskowa Akademia Techniczna, Instytut Systemów Elektronicznych, Warszawa

• https://orcid.org/0000-0003-4642-9585

Bibliografia

• [1] Dziembowski, Adrian; Synteza widoków wirtualnych w rzadkich systemach wielokamerowych dla zastosowań w swobodnej nawigacji. Przegląd Telekomunikacyjny+ Wiadomości Telekomunikacyjne, 2019.
• [2] Wiśnios M., Dąbrowski T.: Przegląd wybranych technik i środków wpływających na niezawodność działania systemów akwizycji obrazu, Journal of KONBiN vol. 1(29) /2014, ss. 49-58.
• [3] Piotr Dalka: „Metody algorytmicznej analizy obrazu wizyjnego do zastosowań w monitorowaniu ruchu drogowego”, Politechnika Gdańska, 2014, Rozdział 2.2.
• [4] G. F. Shidik, E. Noersasongko, A. Nugraha, P. N. Andono, J. Jumanto and E. J. Kusuma, “A Systematic Review of Intelligence Video Surveillance: Trends, Techniques, Frameworks, and Datasets,” in IEEE Access, vol. 7, pp. 170457-170473, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2955387.
• [5] Advantages and disadvantages of mobile computers - GeeksforGeeks, Computer Organization & Architecture 2022, 17 Jun, 2022.
• [6] M. Khan, S. Chakraborty, R. Astya and S. Khepra, “Face Detection and Recognition Using OpenCV,” 2019 International Conference on Computing, Communication, and Intelligent Systems (ICCCIS), Greater Noida, India, 2019, pp. 116-119, doi: 10.1109/ICCCIS48478.2019.8974493,
• [7] dlib C++ library – GitHub https://github.com/davisking/dlib
• [8] V. L. Lalitha, S. H. Raju, V. K. Sonti and V. M. Mohan, “Customized Smart Object Detection: Statistics of detected objects using IoT,” 2021 International Conference on Artificial Intelligence and Smart Systems (ICAIS), Coimbatore, India, 2021, pp. 1397-1405, doi: 10.1109/ICAIS50930.2021.9395913.
• [9] Kim, H.E., Cosa-Linan, A., Santhanam, N. et al. Transfer learning for medical image classification: a literature review. BMC Med Imaging 22, 69 (2022). https://doi.org/10.1186/s12880-022-00793-7.
• [10] Wiśnios M., Dąbrowski T., Bednarek M.: The security increasing level method provided by biometric access control system Przegląd Elektrotechniczny, vol. 10/2015, ss. 229-233
• [11] Dobrowolski A. P., Jakubowski J., Majda E., Pacan J., Wiśnios M.: Przetwarzanie wybranych danych biometrycznych na potrzeby identyfikacji tożsamości, Rozdział 3 w monografii pod red. T. Dąbrowskiego pt. „Badanie i wnioskowanie diagnostyczne. Wybrane zagadnienia”, s. 51-100,
• [12] Multispektralne stanowisko akwizycji biometrycznych obrazów twarzy, M. Wiśnios, T. Dąbrowski, Przegląd Elektrotechniczny 11-2017, ISSN: 0033-2097, doi:10.15199/48.2017.10.03

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).