Razvoj sistema za prepoznavanje obrazov

magistrsko delo

Nejc Čelik (Avtor), Mirjana Kljajić Borštnar (Mentor)

Povzetek

V magistrskem delu smo opisali problem razvoja sistemov za prepoznavanje obrazov. Sistemi za prepoznavanje obrazov morajo poleg ločevanja med obrazi različnih oseb za mnoge primere uporabe, kot je na primer kontrola dostopa, biti sposobni ločiti med resničnimi in lažnimi obrazi (npr. natisnjena fotografija). Brez sposobnosti zaznave lažnih obrazov imajo sistemi za prepoznavanje obrazov veliko ranljivost z vidika varnosti. Predstavili smo moderne tehnologije strojnega učenja, ki omogočajo izdelavo modelov za 2D prepoznavanje obrazov in prepoznavanje lažnih obrazov. Poleg tehnologij smo predstavili tudi proces razvoja modela za prepoznavanje obrazov z omejeno količino podatkov brez uporabe etično vprašljivih podatkovnih množic in proces razvoja modela za prepoznavanje lažnih obrazov.

Ključne besede

prepoznavanje obrazov;konvolucijske nevronske mreže;razvoj sistemov;

Podatki

Jezik:	Slovenski jezik
Leto izida:	2023
Tipologija:	2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:	UM FOV - Fakulteta za organizacijske vede
Založnik:	[N. čelik]
UDK:	004.8
COBISS:	173244163
Št. ogledov:	45
Št. prenosov:	2
Ocena:	0 (0 glasov)
Metapodatki:

Ostali podatki

Sekundarni jezik:	Angleški jezik
Sekundarni naslov:	Development of a facial recognition system
Sekundarni povzetek:	This thesis discusses the development and functionality of facial recognition systems. Besides face recognition, facial recognition systems must be able to separate between live or spoof faces for many different use cases such as access control. Without a solution to prevent face anti-spoofing facial recognition systems have big vulnerabilities from a security perspective. We explore the latest advancements in deep learning technology that allow for the creating of 2D facial recognition models and face anti-spoofing models. We present a method for training facial recognition models with limited data, eliminating the need for large, ethically questionable datasets. In addition, we also present the development of a face anti-spoofing model.
Sekundarne ključne besede:	Umetna inteligenca;Univerzitetna in visokošolska dela;
Vrsta dela (COBISS):	Magistrsko delo/naloga
Komentar na gradivo:	Univ. v Mariboru, Fak. za organizacijske vede
Strani:	VI, 69 f.
ID:	19894530