Автоматизированная система контроля доступа в помещения, дипломная работа информационная безопасность
Получите бесплатно демо-версию Демо-версия - дипломная работа, в котрой удалена часть текста, рисунков, таблиц.Посмотреть все услуги дипломной работы на электронную почту.
Введите адрес электронной почты и нажмите "Отправить"
Применение DLP-систем как инструмента обеспечения информационной безопасности компании, диплом по защите информации2 000 ₽
Методика обеспечения защиты информации WEB-сервера от XSS атак на основе многокритериального выбора, ВКР безопасность информационных систем2 000 ₽
Безопасность беспроводной сети стандарта wi-fi с открытым и закрытым сегментом, ВКР защита информации2 000 ₽
Разработка автоматизированной информационной системы учета успеваемости студентов колледжа2 000 ₽Описание
Работа подготовлена и защищена в 2018 году для специальности 10.03.01 Информационная безопасность.
Важность проекта заключена в том, что системы распознавания образов и компьютерного зрения очень часто стала применяться при авто подсчете числа объектов и других применениях.
Выбор тематики базируется на актуальности использования систем технического зрения в рамках новейшего производства.
Суть работы в теории состоит в изучении методов распознавания изображений, на практике - в использовании созданного ПО для подсчета деталей.
Системы технического зрения (СТЗ) являются основными средствами развития АСУ движением в рамках, когда суммарное значение совокупных данных не достигает уровня для реализации задач управления и требуется изучение внешней обстановки в онлайн-режиме. СТЗ применяют в новых подводных, космических, надводных, наземных мобильных объектах. Отличная зона покрытия и широкий спектр цвета и пространства разрешений нынешних линейных и матричных получателей оптического излучения СТЗ являются отличными источниками данных при программной реализации задачи навигации, наведения и распознавания.
Необходимо добавить, что некоторые технические трудности реализации зрительного инфо канала в центр управления малыми объектами. Трудность также связана с проблематичностью преобразования зрительных данных в некий результат слежения, навигации или нахождения параметра движения этих объектов в режиме онлайн.
Уменьшение времени перевода зрительных сигналов при немалой скорости движения мобильных объектов проблематична на практике, и становится единственным препятствием для использования СТЗ везде. Сложность состоит и с синтезом алгоритмов требуемых преобразований. Нет оптимального алгоритма решения задач зрительного слежения, навигации и распознавания при обычном движении аппарата или объекта отслеживания. Для каждой задачи СТЗ в некоторой ситуации траектории и расположения требуется некий конкретный алгоритм, причём даже малое изменение описанной зрительной сцены часто ведет к изменению используемого алгоритма изучения фотометрического сигнала. Это приводит к потребности реализации алгоритмической полноты и структурной устойчивости реализации задач технического зрения в разных положениях и траекторных ситуациях.
Сложная ситуация поддержки алгоритма СТЗ состоит и в конструктивных просчетах их технической реализации — малом диапазоне световой и цветовой передачи, не изменчивостью фотоприёмников, изменением канала наблюдения, погрешностями в калибровке и привязке к отдельному времени потока видеоданных. Поэтому часто эффективность алгоритма изменяется под ударами искажений и шумов. Бороться с помехами приходится в рамках основной задачи в процессе корректировки зрительной обратной связи в центре контроля. Подобный подход требует явного развития математических методов и алгоритмов зрительных изменений в рамках реализации отдельных задач контроля изменяемыми объектами.
Объектом анализа в ВКР становится методы и способы распознавания изображений.
Предметом анализа выступает программная реализация методов измерения изображений.
Цель проекта заключена в результативности работы за счет использования ПО для определения с помощью биометрических данных.
Базовая часть задач в работе включает:
Изучение структуры изображения в цифровом виде;
Изучение методики и алгоритмов распознавания объектов;
Создание алгоритмов работы программы;
Создание структуры ПО;
Проверка ПО.
Разрабатываемое программное обеспечение предназначено для проведения идентификации пользователя по геометрии его лица.
После идентификации пользователя программное обеспечение выполняет вход в определенные программы, с которыми проведена интеграция.При этом программное обеспечение должно корректно обрабатывать ошибки, касающиеся появления второго лица при захвате кадра, изменения угла поворота лица и другие.
Основной функцией разрабатываемого программного обеспечения является идентификация пользователя по его лицу на основании сохраненных ранее образцов.
При этом должны быть использованы алгоритмы, позволяющие с вероятностью 99% правильно идентифицировать пользователя.
Сам проект также включает программу на языке Delphi и СУБД MS Access.
Характеристики
Файлы схем | да |
Год | 2018 |
Программа с исходниками | Да, Delphi |
Спасибо, работа пришла мгновенно. Буду рекомендовать друзьям.
Обратилась к данному производителю услуг в начале мая. Заказала ВКР, курсовую, отчет по практике, речь и презентацию. Почти 100 % оригинальность. Работают быстро. На вопросы отвечают почти моментально. Слегка переделали презентацию и речь по просьбе преподавателя и то, считаю, что какие то замечания должны были быть. ВКР приняли сразу. Изначально отпугнули низкие звезды на отзовике, но я все поняла вовремя и не жалею. Благодарю Вас!) Буду рекомендовать Вас знакомым!)
Обратилась сюда с очень сложной темой. Сделали диплом за месяц, что для меня было спасением. Ребята — профи, взялись за задачу, которая мне не поддавалась.
Есть небольшой нюанс: из-за сжатых сроков не успели отполировать все детали до идеала. Если планируете заказывать, лучше делать это заранее. Но несмотря на это, работа качественная, и я получила «отлично» на защите.
Огромное вам спасибо! Рекомендую ребят всем, кто попал в трудную ситуацию.
Учусь в МГУ на направлении бизнес-информатика. Сначала сомневалась, получится ли совместить требования методички и мои пожелания по структуре. В работе использовались данные из 1С и элементы анализа в Stata. Несколько раз просила внести изменения, всё сделали корректно. В итоге диплом приняли, а оригинальность оказалась выше 88%.
Писала диплом по праву в УрФУ, тема про цифровые права. Сделали с акцентом на судебную практику, уникальность 90%. Сначала сомневалась в надёжности, но общались в чате, скидывали промежуточные главы. На защите отвечала на вопросы легко, потому что материал был логично выстроен. Рекомендую как проверенный сервис.
