Публікація: Методи розпізнавання відбитків пальця за допомогою нейронної мережі для системи доступу до фізичних об’єктів
dc.contributor.author | Корсун, Д. М. | |
dc.date.accessioned | 2024-03-16T20:00:17Z | |
dc.date.available | 2024-03-16T20:00:17Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.description.abstract | Метою роботи є дослідження існуючих методів ідентифікації відбитків пальця за допомогою нейронної мережі з обробкою великих об'ємів даних при роботі з особливими властивостями папілярних ліній. Розробка математичної моделі для аналізу ефективної роботи обраної нейронної мережі та реалізація методу аутентифікації на основі штучних нейронних мереж в системах доступу до фізичних об’єктів. Предметом дослідження є існуючи методи машинного розпізнавання відбитків пальців за допомогою нейронних мереж. Об’єкт дослідження – процеси ідентифікації в системах доступу. Проаналізовано методи та техніки розпізнавання відбитків пальця, які допомагають досягти високої точності та надійності біометричної аутентифікації. Досліджно методи попередньої обробки даних, що покращують якість навчання моделі для вдосконалення системи ідентифікації відбитків пальця на основі нейронних мереж. | |
dc.identifier.citation | Корсун Д. М. Методи розпізнавання відбитків пальця за допомогою нейронної мережі для системи доступу до фізичних об’єктів : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп’ютерна інженерія / Д. М. Корсун ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2023. – 66 с. | |
dc.identifier.uri | https://openarchive.nure.ua/handle/document/26099 | |
dc.language.iso | uk | |
dc.subject | біометрія | |
dc.subject | згорткова нейронна мережа | |
dc.subject | персептрон | |
dc.subject | фільтр габора | |
dc.subject | глибоке навчання | |
dc.subject | сегментація відбитків пальців | |
dc.subject | розпізнавання образів | |
dc.title | Методи розпізнавання відбитків пальця за допомогою нейронної мережі для системи доступу до фізичних об’єктів | |
dc.type | Other | |
dspace.entity.type | Publication |
Файли
Оригінальний пакет
1 - 1 з 1
Завантаження...
- Назва:
- 2023_M_APOT_Korsun_DM.pdf
- Розмір:
- 1.92 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 9.55 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: