Machine Learning For In-Region Location Verification In Wireless Networks

In-region location verification (IRLV) aims at verifying whether a user is inside a region of interest (ROI). In wireless networks, IRLV can exploit the features of the channel between the user and a set of trusted access points. In practice, the channel feature statistics is not available and we resort to machine learning (ML) solutions for IRLV. We first show that solutions based on either neural networks (NNs) or support vector machines (SVMs) and typical loss functions are Neyman-Pearson (N-P)-optimal at learning convergence for sufficiently complex learning machines and large training datasets . Indeed, for finite training, ML solutions are more accurate than the N-P test based on estimated channel statistics. Then, as estimating channel features outside the ROI may be difficult, we consider one-class classifiers, namely auto-encoders NNs and one-class SVMs, which however are not equivalent to the generalized likelihood ratio test (GLRT), typically replacing the N-P test in the one-class problem. Numerical results support the results in realistic wireless networks, with channel models including path-loss, shadowing, and fading

Система контролю дотримання норм карантинних заходів групою людей

Актуальність. Спалах нової коронавірусної інфекції COVID-19 став справжнім випробуванням для людства. Епідемія вразила країни на майже всій земній кулі та вплинула на розвиток галузей, сповільнивши темпи росту в цілому. Для запобігання поширенню інфекції уряди країн застосовують усі відомі методи та запобіжні заходи. Одним з найбільш ефективних методів утримання поширення хвороби є дотримання соціальної дистанції та використання засобів особистого захисту (маски для обличчя, одноразові рукавиці, дезинфектори). На жаль, впроваджені карантинні заходи на практиці не завжди виконуються усіма учасниками соціуму. Використання спеціальних автоматизованих систем для спостереження та виявлення цих порушень значно б збільшило ефективність карантинних. Мета і завдання дослідження. Метою магістерської роботи є дослідження в напрямку розпізнавання людей з використанням методів машинного навчання та нейронних мереж, а також створення автоматизованої системи для контролю дотримання соціальної дистанції в різних навколишніх середовищах. Об’єкт дослідження – система дотримання норм соціальної дистанції в період пандемій. Предмет дослідження – метод розпізнавання людей на фото та відеоматеріалах з розрахунком дистанції між виявленими об’єктами. Методи досліджень. Для досягнення поставлених в магістерській роботі задач, використано методи машинного навчання, спостереження роботи в реальних умовах. Наукова новизна. Наукова новизна одержаних результатів полягає в наступному: • представлено метод розпізнавання людей на фото та відео матеріалах, спосіб розрахунку дистанції між розпізнаними об’єктами • розроблено програмний продукт на основі представлених методів для використання в реальних умовах • створено апаратний тестовий стенд для роботи розробленого програмного забезпечення Результат досліджень представляє теоретично готову систему для її використання на практиці в реальних умовах навколишнього середовища. Особистий внесок здобувача. Дослідження проведене в ході виконання магістерської дисертації представляє особистий підхід для вирішення проблем поширення інфекцій під час пандемій, створений апаратно-програмний комплекс є власною розробкою автора. Практична цінність. Отримані результати магістерської дисертації можливо застосовувати на практиці, на їх основі можливо провести наступні дослідження: • вдосконалення методів розпізнавання та обчислення дистанції між об’єктами для збільшення точності та ефективності системи; • пошук більш ефективних апаратних засобів для програмного забезпечення; • розширення функціоналу системи;Subject relevance: The outbreak of a new coronavirus infection COVID-19 has become a real test for humanity. The epidemic affected countries around the globe and affected the development of industries, slowing the overall growth rate. Governments use all known methods and precautions to prevent the spread of infection. One of the most effective methods of curbing the spread of the disease is to maintain social distance and use personal protective equipment (face masks, disposable gloves, disinfectants). Unfortunately, the implemented quarantine measures in practice are not always implemented by all members of society. The use of special automated systems to monitor and detect these violations would significantly increase the effectiveness of quarantine. The purpose and objectives of the study. The purpose of the master's work is to study the recognition of people using machine learning methods and neural networks, as well as the creation of an automated system for monitoring compliance with social distance in different environments. The object of research is the system of observance of the norms of social distance during pandemics. The subject of the research is a method of recognizing people in photos and videos with the calculation of the distance between the detected objects. Research methods: to achieve the set in the master's thesis tasks, methods of machine learning, observation of work in real conditions are used. Scientific novelty: The scientific novelty of the obtained results is as follows: • presented a method of recognizing people in photos and videos, a way to calculate the distance between recognized objects • developed a software product based on the presented methods for use in real conditions • a hardware test stand was created for the operation of the developed software The research result represents a theoretically ready system for its use in practice in real environmental conditions. Personal contribution of the applicant. The research conducted during the master's dissertation is a personal approach to solving the problems of infection during pandemics, the created hardware and software complex is the author's own development. Practical value. The obtained results of the master's dissertation can be applied in practice, on their basis it is possible to carry out the following researches: • Improving methods for recognizing and calculating the distance between objects to increase the accuracy and efficiency of the system; • search for more efficient software hardware; • expansion of system functionalit