|
||
|
| ||
|
|
|
|
|
BC/NW 2025 № 1 (42):15.1 КОНТРОЛЬ СОТРУДНИКОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ И ГЕОЛОКАЦИИ Безверхов А.С., Оцоков Ш.А. С развитием методов искусственного интеллекта и мобильных технологий актуальной становится задача автоматизации мониторинга сотрудников на рабочем месте. Данное которое сочетает алгоритмы распознавания лиц на основе предобученных моделей TensorFlow [1] и Firebase ML Kit [2] с системой геолокационного контроля, обеспечивая двойной уровень проверки. На первом этапе был проведен обзор современных алгоритмов распознавания лиц, реализованных в предобученных моделях. В рамках работы будет выполнено сравнение методов верификации, таких как косинусное сходство и евклидово расстояние, с целью выявления наиболее эффективного подхода для идентификации лиц [3, 4]. Для геолокационного контроля реализована система, фиксирующая GPS-координаты сотрудников и сверяющая их с границами рабочей зоны. Оценка точности алгоритмов геолокации будет производиться с использованием метрик среднеквадратичной ошибки (MSE — mean squared error), что позволит оценить стабильность работы системы в реальных условиях. Цель исследования заключается в создании интегрированного решения для повышения безопасности и дисциплины сотрудников в корпоративной среде.
Литература 1. TensorFlow. Facial Recognition [Электронный ресурс]: https://www.tensorflow.org — Электронные данные. Режим доступа: URL.:https://www.tensorflow.org/tutorials?hl=ru, свободный. — Загл. с экрана. 2. Google. Firebase ML Kit [Электронный ресурс]:https://firebase.google.com — Электронные данные. Режим доступа: URL.: https://firebase.google.com/products/ml-kit, свободный. — Загл. с экрана. 3. Hieu V. Nguyen, Li Bai. Cosine Similarity Metric Learning for Face Verification [Электронный ресурс]: https://www.researchgate.net — Электронные данные. Режим доступа: URL.: https://www.researchgate.net/publication/220745463_Cosine_Similarity_ Metric_Learning_for_Face_Verification, свободный. — Загл. с экрана. 4. Rachid Ahdid, Khaddouj Taifi, Said Safi, Bouzid Manaut. Euclidean & Geodesic Distance between Facial Feature Points in Two-Dimensional Face Recognition System [Электронный ресурс]: https://www.researchgate.net — Электронные данные. Режим доступа: URL.: https://www.researchgate.net/publication/220745463_Cosine_Similarity_ Metric_Learning_for_Face_Verification, свободный. — Загл. с экрана.
|