| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Intelligent robotic systems |
| Title in original language |
Radaru tehnoloģiju anonimitātes noteikšana cilvēku identifikācijā |
| Title in English |
Anonymity of Radar Technologies in Human Identification |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Artūrs Ivanovs |
| Reviewer |
Gustavs Ēvalds |
| Abstract |
Ir pozicionēts, ka radaru tehnoloģijas var izmantot, neapdraudot privātumu un personas identifikāciju, tas pilnībā saglabā cilvēka anonimitāti. Tas ir, arī nespēja atšķirt vienu un to pašu personu dažādos ierakstos. Tomēr, attīstoties mākslīgajam intelektam un tā spējai ātri apstrādāt datus, apgalvojums par privātumu tiek apšaubīts. Šajā darbā tiek pētītas radaru tehnoloģiju (FMCW radaru) iespējas personību atpazīšanai un atdalīšanai savā starpā. Šim nolūkam tiek aplūkoti no tehniskā viedokļa radari, mikro Doplera efekts cilvēkam, un pētījumi, kas ir saistīti ar cilvēku klasifikāciju. Darba ietvaros ir izvēlētas metodoloģijas personību atdalīšanas spējas analīzei - galveno komponentu metode iezīmes izvilkšanai un balstvektoru metode klasifikācijai. Par testēšanas datiem ir izmantota publiskā datu bāze ar cilvēku ierakstiem, kas sākotnēji nebija paredzēti personību klasificēšanai. Personību klasifikācija tika veiksmīgi veikta ar precizitātes rezultātu 69-83% dažādām kustībām, kas liecina, ka radars nav anonīma tehnoloģija. Tika izcelti nosacījumi, kuros tika iegūti labāki rezultāti: statiskām vai mazkustīgām kustībām bez vairākām kustības pārejas stadijām personības klasifikācija notika ar augstāku varbūtību nekā aktīvām kustībām. Klasifikators labāk strādāja ar identitātes atpazīšanu, nepalaižot nejauši nepareizu cilvēku, nekā sniedzot visus iespējamos izvēlētā cilvēka variantus.
Darba pamattekstā ir 53 lappuses, 20 attēli, 7 tabulas, 39 nosaukumu informācijas avoti un 1 pielikums. |
| Keywords |
FMCW RADARS, CILVĒKU ATPAZĪŠANA, PRIVĀTUMS, KLASIFIKĀCIJA |
| Keywords in English |
FMCW RADAR, PEOPLE RECOGNITION, PRIVACY, CLASSIFICATION |
| Language |
lv |
| Year |
2025 |
| Date and time of uploading |
27.05.2025 12:55:25 |
