СКУД: общая информация, разработка IT-проекта и расчет показателей его экономической эффективности

В работе рассматривается переход предприятия от СКУД (система контроля управления доступом) на основе карт доступа на БСКД (биометрическая система контроля доступа) с использованием технологии распознавания лиц людей с помощью нейронной сети. Нейронная сеть создает представления лиц людей и находит сходства по расстоянию в векторном пространстве.

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ 1

ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 4

1.1. Общая информация о системе контроля и управления доступом 4

1.2. Уязвимости СКУД на основе карт доступа 6

1.3. Необходимость модернизации системы идентификации на предприятии 7

1.4. Биометрическая идентификация и её методы 9

1.5. Анализ рынка готовых систем 19

1.6. Обзор методов обнаружения и распознавания лица 20

1.7. Современные архитектуры нейронных сетей для распознавания лиц 24

1.8. Выбор средств разработки 28

1.9. Методология, стандарты, ГОСТы 32

ГЛАВА 2. ПРОЕКТНАЯ ЧАСТЬ 36

2.1. Общее описание организации 36

2.2 Архитектура предприятия 37

2.3. Бизнес-процесс идентификации и учета AS IS/ TO BE 38

2.4. Разработка ИТ-проекта 39

ГЛАВА 3. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И РАСЧЕТ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ 47

3.1. Выбор решения 47

3.2. Описание и реализация работы комплекса учета и идентификации сотрудников 47

3.3. Проектирование БД 53

3.4. Разработка интерфейса 54

3.5. Тестирование 56

3.6. Система показателей эффективности 57

3.7. Инструкция пользователя 57

3.8. Расчет показателей экономической эффективности 61

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 66

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 67

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Биометрическая идентификация (рынок России) [Электронный ресурс]. Режим доступа: Биометрическая идентификация (рынок России) (дата обращения 24.10.2020)

2. Биометрическая идентификация [Электронный ресурс]. Режим доступа: Биометрическая идентификация (дата обращения: 10.05.2020 г.)

3. Биометрические системы учета рабочего времени [Электронный ресурс]. Режим доступа: Биометрические системы учета рабочего времени (дата обращения 24.10.2020)

4. Биометрические СКУД [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.techportal.ru/251949 (дата обращения: 11.05.2020 г.)

5. Биометрический рынок сегодня [Электронный ресурс]. Режим доступа: Биометрический рынок сегодня (дата обращения 24.10.2020)

6. Биометрия и пограничный контроль [Электронный ресурс]. Режим доступа: Биометрия и пограничный контроль (дата обращения 24.10.2020)

7. Биометрия от «А» до «Я» полное руководство биометрической идентификации и аутентификации [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://securityrussia.com/blog/biometriya.html#7 (дата обращения: 10.05.2020 г.)

8. Броневич А. Н. Лекции по методам машинного обучения [Электронный ресурс]. // Режим доступа: http://window.edu.ru/resource/files/lect_Lepskiy_Bronevich.pdf (дата обращения: 05.05.2020).

9. Видеоаналитика [Электронный ресурс]. Режим доступа: Видеоаналитика (дата обращения 24.10.2020)

10. Видеоаналитика и распознавание лиц [Электронный ресурс]. // Wikipedia. – Режим доступа: https://video-praktik.ru/st_videoanalitika.html/ (дата обращения: 2.05.2018). 

12. Земцов А.Н. Алгоритмы распознавания лиц и их применение в системах биометрического контроля доступа: монография / Земцов А.Н.. - Saarbruecken (Germany): LAP LAMBERT Academic Publishing, 2016. - 40 с.

13. ИБ - Биометрическая идентификация - Каталог решений и проектов [Электронный ресурс]. Режим доступа: Каталог решений и проектов (дата обращения 24.10.2020)

14. Компьютерное зрение [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/Компьютерное_зрение

15. Костецкая Г.Ю., Федяев О.И. Распознавание изображений человеческих лиц с помощью свёрточной нейронной сети // Сб. трудов Международной студенческой научно-технической конференции «Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг» – Донецк: ДонНТУ, 2010. – с. 216-218.

16. Локальные бинарные шаблоны [Электронный ресурс]. // Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Локальные_бинарные_шаблоны (дата обращения: 13.05.2020).

17. Макаренко, А. А. Методика локализации изображения лица для систем видеоконтроля на основе нейронной сети / А. А. Макаренко, В. Т. Калайда // Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ] / Томский политехнический университет (ТПУ) . – 2006 . – Т. 309, № 8 . – [С. 113-118]

18. Метод Виолы — Джонса [Электронный ресурс]. // Wikipedia. – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Метод_Виолы_—_Джонса (дата обращения: 5.05.2020).

19. Метод опорных векторов [Электронный ресурс]. // Wikipedia. – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Метод_опорных_векторов (дата обращения: 15.05.2020). 

20. Методы ближайшего соседа и k-ближайших соседей [Электронный ресурс]. // Режим доступа: http://studbooks.net/2429081/informatika /metody_blizhayshego_soseda_blizhayshih_sosedey (дата обращения: 13.05.2020).

21. Мифы биометрии [Электронный ресурс]. Режим доступа: Мифы биометрии (дата обращения 24.10.2020)

22. Национальная биометрическая платформа (НБП) [Электронный ресурс]. Режим доступа: (дата обращения 24.10.2020) [Электронный ресурс]. Режим доступа: Национальная биометрическая платформа (дата обращения 24.10.2020)

23. Разработка мультимедийных приложений с использованием библиотек OpenCV и IPP [Электронный ресурс]/ А.В. Бовырин [и др.].— Электрон. текстовые данные.— М.: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), 2016.— 515 c.— Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/39564 (дата обращения: 08.05.2020). 

24. Руководство по PyQt5 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://python-scripts.com/pyqt5 (дата обращения: 11.05.2020 г.

25. Федеральный закон от 27.07.2006 N 149-ФЗ [Электронный ресурс]. // КонсультантПлюс. Режим доступа: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_61798/0e9ec16b786dcbdaaa7f44abfc4a15e601d5be22/ (дата обращения 13.03.2022 г.)

26. About OpenCV [Электронный ресурс]. // Режим доступа: About OpenCV (дата обращения: 08.05.2020). 

27. Analysis market recognition technology [Электронный ресурс]. // TrendForce. Режим доступа: https://www.trendforce.com/ (дата обращения: 2.05.2020). 

28. EmguCV [Электронный ресурс]. // Режим доступа: http://www.emgu.com/wiki/index.php/Main_Page (дата обращения: 18.07.2020).

29. FACE PAY [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://facepay.mosmetro.ru/ (дата обращения: 29.03.2022 г.) 

30. Face Recognition with OpenCV [Электронный ресурс]. Режим доступа: Face Recognition with OpenCV (дата обращения: 15.04.2020 г.)

31. ITV. AxxonSoft [Электронный ресурс]. Режим доступа: ITV. AxxonSoft (дата обращения: 23.03.2020 г.)

32. Microsoft Access [Электронный ресурс]. Режим доступа: Microsoft Access, свободный. Загл. с экрана. – Яз. рус. (дата обращения: 10.04.2020 г.)

33. MySQL Documentation [Электронный ресурс]. Режим доступа: MySQL Documentation (дата обращения 10.04.2020 г.)

34. Oracle Database [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.oracle.com/database/, свободный. Загл. с экрана. – Яз. англ. (дата обращения 10.04.2020 г.)

35. PEPs [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://peps.python.org/, свободный. Загл. С экрана. – Яз. англ. (дата обращения: 21.03.2022 г.)

36. PostgreSQL: The World's Most Advanced Open Source Relational Database [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.postgresql.org/, свободный. Загл. с экрана. – Яз. англ. (дата обращения 10.04.2020 г.)

37. VisionLabs. LUNA SDK [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://visionlabs.ai/ru/products/luna-sdk, свободный. Загл. с экрана. – Яз. англ. (дата обращения: 16.03.2020 г.)