Теоретические исследования в области распознавания образов приобретают в последнее время все более ясные перспективы массового внедрения. Мощности вычислительной техники уже позволяют в режиме реального времени выполнять сложные расчеты реализующие идентификацию объектов не только на статичных кадрах, но и на видео-потоке. Причем со скоростью межкадровой смены. Можно привести конкретные примеры таких проектов: распознавание лиц в толпе (в метро, например, или в аэропортах) с целью выявления разыскиваемых людей; разблокировка смарфона по лицу владельца; организация пропускной системы на предприятие; поиск людей по фотографиям в интернете и так далее.
Если раньше реализация таких проектов требовала серьезных финансовых вливаний, то сегодня установка видеонаблюдения и монтаж вполне доступны по цене. Многообразие таких систем поражает: это и системы для наблюдения в офисе, в многоквартирном доме или уличные камеры для контроля прилегающей территории. Выполнение работ можно заказывать специалистам, но вообще говоря и студент, обучающийся по соответствующей специальности вполне справится с такой задачей.
Более того, можно даже попробовать в своем компьютерном классе установить такую систему с целью дальнейшего проведения экспериментов. Согласитесь, реализовав на примере системы видео-наблюдения дипломную работу с элементами распознавания, отслеживания движения, идентификации объектов, можно удивить экзаменационную комиссию. И для такого проекта уж точно не возникнет вопросов об актуальности и практическом применении, что часто случается на защитах. А если вы еще подключите такую систему через кафедральный Wi-fi и напишите соответствующее программное обеспечение, то и акт внедрения можно будет легко получить. И даже продать свою разработку тем же изготовителям камер. Вот и получается, что такие системы можно использовать и в целях обучения. А если после защиты оставите все оборудование кафедре в качестве подарка, то вас точно внесут в список лучших студентов кафедры.
Похожие публикации
