Development of an online platform for real-time facial recognition

Τhis Master Thesis targets upon extending the existing work of facial recognition algorithms regarding accuracy and efficiency and at proposing an online platform that can be used from the police forces towards effective real-time human recognition. The main features of the platform include a) inser...

Πλήρης περιγραφή

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Κύριος συγγραφέας: Μίχος, Ευάγγελος
Άλλοι συγγραφείς: Michos, Evangelos
Γλώσσα:English
Έκδοση: 2021
Θέματα:
Διαθέσιμο Online:http://hdl.handle.net/10889/14863
id nemertes-10889-14863
record_format dspace
institution UPatras
collection Nemertes
language English
topic Face recognition
Police department
Human-computer interaction
Αναγνώριση προσώπου
Αστυνομικό τμήμα
Αλληλεπίδραση ανθρώπου-υπολογιστή
spellingShingle Face recognition
Police department
Human-computer interaction
Αναγνώριση προσώπου
Αστυνομικό τμήμα
Αλληλεπίδραση ανθρώπου-υπολογιστή
Μίχος, Ευάγγελος
Development of an online platform for real-time facial recognition
description Τhis Master Thesis targets upon extending the existing work of facial recognition algorithms regarding accuracy and efficiency and at proposing an online platform that can be used from the police forces towards effective real-time human recognition. The main features of the platform include a) inserting, editing and deleting user and criminal information and b) searching for criminals based on their picture through a livestream camera feed and identify them. The platform supports two different types of users: a) Police employees in the headquarters/precincts and b) Police Administrators, with a higher level of access and also responsible for database maintenance. Regarding the facial recognition algorithm, the approach uses and extends the Haar Cascade algorithm for real-time recognition, which is widely considered one for the most efficient and used algorithms for that cause. The development of the website was developed following the Model-View-Controller (MVC) architectural pattern, separating the platform in three different logical components. As for the criminal identification, it was made possible through image pattern recognition between the provided criminal’s image and snapshots of identified faces from the livestream feed. The platform includes a live feed section, accompanied with different options for video filters, enabling the user to select the best filter, depending on the relevant situation of the physical surroundings for better recognition results. At first, extensive research was conducted on both the state-of-the-art face recognition algorithm and the platforms dedicated for such causes and the capabilities and features they offer. After the initial research was conducted, the requirements definition followed, alongside with personas and scenarios development. Direct communication with relevant stakeholders who already have experience from these systems also occurred (e.g. through interviews). At some point, the platform was at an initial design stage (draft version), where the system should be meticulously studied and optimized towards its efficiency through a Heuristic Evaluation (HE) from usability experts and after gathering the relevant feedback and any other improvements to be implemented in the final version of the platform, the website entered its final stage. A questionnaire was disseminated in order to collect further feedback. After gathering the results and performing the necessary statistical analysis, we can proudly say that our approach was successful at its goals.
author2 Michos, Evangelos
author_facet Michos, Evangelos
Μίχος, Ευάγγελος
author Μίχος, Ευάγγελος
author_sort Μίχος, Ευάγγελος
title Development of an online platform for real-time facial recognition
title_short Development of an online platform for real-time facial recognition
title_full Development of an online platform for real-time facial recognition
title_fullStr Development of an online platform for real-time facial recognition
title_full_unstemmed Development of an online platform for real-time facial recognition
title_sort development of an online platform for real-time facial recognition
publishDate 2021
url http://hdl.handle.net/10889/14863
work_keys_str_mv AT michoseuangelos developmentofanonlineplatformforrealtimefacialrecognition
AT michoseuangelos anaptyxēmiasdiadiktyakēsplatphormasgiaanagnōrisēprosōpousepragmatikochrono
_version_ 1771297267304628224
spelling nemertes-10889-148632022-09-05T14:06:08Z Development of an online platform for real-time facial recognition Ανάπτυξη μιας διαδικτυακής πλατφόρμας για αναγνώριση προσώπου σε πραγματικό χρόνο Μίχος, Ευάγγελος Michos, Evangelos Face recognition Police department Human-computer interaction Αναγνώριση προσώπου Αστυνομικό τμήμα Αλληλεπίδραση ανθρώπου-υπολογιστή Τhis Master Thesis targets upon extending the existing work of facial recognition algorithms regarding accuracy and efficiency and at proposing an online platform that can be used from the police forces towards effective real-time human recognition. The main features of the platform include a) inserting, editing and deleting user and criminal information and b) searching for criminals based on their picture through a livestream camera feed and identify them. The platform supports two different types of users: a) Police employees in the headquarters/precincts and b) Police Administrators, with a higher level of access and also responsible for database maintenance. Regarding the facial recognition algorithm, the approach uses and extends the Haar Cascade algorithm for real-time recognition, which is widely considered one for the most efficient and used algorithms for that cause. The development of the website was developed following the Model-View-Controller (MVC) architectural pattern, separating the platform in three different logical components. As for the criminal identification, it was made possible through image pattern recognition between the provided criminal’s image and snapshots of identified faces from the livestream feed. The platform includes a live feed section, accompanied with different options for video filters, enabling the user to select the best filter, depending on the relevant situation of the physical surroundings for better recognition results. At first, extensive research was conducted on both the state-of-the-art face recognition algorithm and the platforms dedicated for such causes and the capabilities and features they offer. After the initial research was conducted, the requirements definition followed, alongside with personas and scenarios development. Direct communication with relevant stakeholders who already have experience from these systems also occurred (e.g. through interviews). At some point, the platform was at an initial design stage (draft version), where the system should be meticulously studied and optimized towards its efficiency through a Heuristic Evaluation (HE) from usability experts and after gathering the relevant feedback and any other improvements to be implemented in the final version of the platform, the website entered its final stage. A questionnaire was disseminated in order to collect further feedback. After gathering the results and performing the necessary statistical analysis, we can proudly say that our approach was successful at its goals. Αυτή η Μεταπτυχιακή Διατριβή στοχεύει στην επέκταση της υπάρχουσας κατάστασης των αλγορίθμων αναγνώρισης προσώπου σχετικά με την ακρίβεια και την αποτελεσματικότητα και στην πρόταση μιας διαδικτυακής πλατφόρμας που μπορεί να χρησιμοποιηθεί από την αστυνομία για αποτελεσματική αναγνώριση σε πραγματικό χρόνο. Τα κύρια χαρακτηριστικά της πλατφόρμας περιλαμβάνουν: α) εισαγωγή, επεξεργασία και διαγραφή πληροφοριών χρηστών και εγκληματιών και β) αναζήτηση εγκληματιών βάσει της εικόνας τους μέσω μιας ροής κάμερας ζωντανής ροής και αναγνώρισή τους. Η πλατφόρμα υποστηρίζει δύο διαφορετικούς τύπους χρηστών: α) Αστυνομικοί υπάλληλοι στα κεντρικά γραφεία και β) Αστυνομικοί διαχειριστές, με υψηλότερο επίπεδο πρόσβασης και επίσης υπεύθυνοι για τη συντήρηση της βάσης δεδομένων. Όσον αφορά τον αλγόριθμο αναγνώρισης προσώπου, η προσέγγιση χρησιμοποιεί και επεκτείνει τον αλγορίθμο Haar Cascade σε πραγματικό χρόνο, ο οποίος θεωρείται ευρέως ένας από τους πιο αποτελεσματικούς και χρησιμοποιούμενους αλγόριθμους για αυτόν τον σκοπό. Η ανάπτυξη της ιστοσελίδας αναπτύχθηκε σύμφωνα με το αρχιτεκτονικό σχέδιο Model-View-Controller (MVC), χωρίζοντας την πλατφόρμα σε τρία διαφορετικά λογικά στοιχεία. Όσον αφορά την αναγνώριση των κακοποιών, έγινε μέσω της αναγνώρισης μοτίβου εικόνας μεταξύ της εικόνας του εγκληματία και των στιγμιότυπων των αναγνωρισμένων προσώπων του από τη ζωντανή ροή. Η πλατφόρμα περιλαμβάνει μια σελίδα ζωντανής ροής, που συνοδεύεται από διαφορετικές επιλογές για φίλτρα βίντεο, επιτρέποντας στον χρήστη να επιλέξει το καλύτερο φίλτρο, ανάλογα με τη τρέχουσα κατάσταση του φυσικού περιβάλλοντος για καλύτερα αποτελέσματα αναγνώρισης. Αρχικά, διεξήχθη εκτεταμένη έρευνα τόσο στον προηγμένο αλγόριθμο αναγνώρισης προσώπου όσο και στις πλατφόρμες που είναι αφιερωμένες σε τέτοιες αιτίες και στις δυνατότητες και τα χαρακτηριστικά που προσφέρουν. Μετά τη διεξαγωγή της αρχικής έρευνας, ακολούθησε ο ορισμός απαιτήσεων, παράλληλα με την ανάπτυξη σχετικών personas και σεναρίων. Πραγματοποιήθηκε επίσης άμεση επικοινωνία με σχετικούς ενδιαφερόμενους που έχουν ήδη εμπειρία από αυτά τα συστήματα (π.χ. μέσω συνεντεύξεων). Σε κάποιο σημείο, η πλατφόρμα ήταν σε αρχική έκδοση (draft έκδοση), όπου το σύστημα μελετήθηκε σχολαστικά και να βελτιστοποιηθεί προς την αποτελεσματικότητα του μέσω μιας Ευρευτικής Αξιολόγησης από ειδικούς χρηστικότητας και αφού συγκεντρώσαμε τα σχετικά σχόλια και άλλες βελτιώσεις προς εφαρμογή στην τελική έκδοση της πλατφόρμας, η σελίδα εισήλθε στο τελικό στάδιο. Στη συνέχεια, έγινε διαμοιρασμός ενός ερωτηματολογίου προκειμένου να συλλεχθούν περαιτέρω σχόλια. Αφού συγκεντρώσαμε τα αποτελέσματα και πραγματοποιήσαμε την απαραίτητη στατιστική ανάλυση, μπορούμε περήφανα να πούμε ότι η προσέγγισή μας ήταν επιτυχημένη στους στόχους της. 2021-06-24T11:04:20Z 2021-06-24T11:04:20Z 2021-06-22 http://hdl.handle.net/10889/14863 en winrar application/pdf