kaz29Вестник Казахстанско-Британского технического университетаHerald of the Kazakh-British Technical University1998-66882959-8109Казахстанско-Британский Технический Университетkaz29-91Research ArticleФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИPHYSICAL, MATHEMATICAL AND TECHNICAL SCIENCESАЛГОРИТМЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ БИОМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЦMACHINE LEARNING ALGORITHMS FOR BIOMETRIC IDENTIFICATION OF INDIVIDUALSШормановТ. С.ShormanovT. S.

магистр

ДжомартоваШ. А.DzhomartovaSh. A.

д. т. н., профессор

ЗиятбековаГ. З.ZiyatbekovaG. Z.

докторант

АмирхановБ. С.AmirkhanovB. S.

докторант

АлиаскарМ. С.

магистрант

Казахский Национальный университет им. аль-ФарабиКазахстанИнститут информационных и вычислительных технологий КНМОН РККазахстан201904112021161119128Copyright © Шорманов Т.С., Джомартова Ш.А., Зиятбекова Г.З., Амирханов Б.С., Алиаскар М.С., 20212021Шорманов Т.С., Джомартова Ш.А., Зиятбекова Г.З., Амирханов Б.С., Алиаскар М.С.Shormanov T.S., Dzhomartova S.A., Ziyatbekova G.Z., Amirkhanov B.S., Алиаскар М.С.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.kbtu.edu.kz/jour/article/view/91

Статья посвящена использованию алгоритмов машинного обучения для биометрической идентификации лиц. Поставленная задача относится к одной из задач, решаемых при помощи машинного обучения. Разработана база данных из фотографий, полученная из открытых источников, а результатом работы - имя и фотографии человека, который уже был ранее идентифицирован в базе данных. В  данной работе были исследованы и проанализированы как гибридные методики по проведению биометрической идентификации лиц на изображениях, так и использование методик сверточных нейронных сетей для проведения биометрической идентификации лиц.

The article is devoted to the use of machine learning algorithms for biometric identification of individuals. The task is one of the tasks solved with the help of  machine learning. A database of photos obtained from open sources has been developed, and the result of the work is the name and photos of a person who has already been identified in the database. In this paper, we investigated and analyzed both hybrid methods for conducting biometric identification of persons on images, and the use of convolutional neural network techniques for conducting biometric identification of individuals.

алгоритм машинного обучениянейронные сетибиометрияидентификацияmachine learning algorithmneural networksbiometricsidentificationReferencesDalal, Navneet, and Bill Triggs. “Histograms of oriented gradients for human detection.” Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2005.Dalal, Navneet, and Bill Triggs. “Histograms of oriented gradients for human detection.” Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2005.P. Viola and M.J. Jones, «Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features», proceedings IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2001), 2001.P. Viola and M.J. Jones, «Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features», proceedings IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2001), 2001.P. Viola and M. J. Jones, «Robust real-time face detection», International Journal of Computer Vision, vol. 57, no. 2, 2004., pp. 137-154.P. Viola and M. J. Jones, «Robust real-time face detection», International Journal of Computer Vision, vol. 57, no. 2, 2004., pp. 137-154.T. Hastie, R. Tibshirani, and J. H. Friedman, The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction, Second. New York, NY, USA: Springer, 2009. ISBN: 978-0387848570.T. Hastie, R. Tibshirani, and J. H. Friedman, The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction, Second. New York, NY, USA: Springer, 2009. ISBN: 978-0387848570.Vahid Kazemi, and Josephine Sullivan, “One millisecond face alignment with an ensemble of regression trees” Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2014.Vahid Kazemi, and Josephine Sullivan, “One millisecond face alignment with an ensemble of regression trees” Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2014.Florian Schroff, Dmitry Kalenichenko, James Philbin, “FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering” Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2015.Florian Schroff, Dmitry Kalenichenko, James Philbin, “FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering” Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2015.Y. LeCun, B. Boser, J. Denker et al., “Handwritten Digit Recognition with a Back-Propagation Network” Neural Information Processing Systems Conference. — 1990. — No.2.—P. 396-404.Y. LeCun, B. Boser, J. Denker et al., “Handwritten Digit Recognition with a Back-Propagation Network” Neural Information Processing Systems Conference. — 1990. — No.2.—P. 396-404.Долгов В. А. Обзор методов распознавания изображений // Современные тенденции технических наук: материалы VI Международной научной конференции. (г. Казань, май 2018 г.). - Казань: Молодой ученый, 2018. - С. 7-9.Долгов В. А. Обзор методов распознавания изображений // Современные тенденции технических наук: материалы VI Международной научной конференции. (г. Казань, май 2018 г.). - Казань: Молодой ученый, 2018. - С. 7-9.Vincent Dumoulin and Francesco Visin. “A guide to convolution arithmetic for deep learning.” arXiv preprint arXiv: 1603.07285 (2016).Vincent Dumoulin and Francesco Visin. “A guide to convolution arithmetic for deep learning.” arXiv preprint arXiv: 1603.07285 (2016).LeCun, Y Convolutional networks for images, speech, and timeseries / Y. LeCun, Y. Bengio // The Handbook of Brain Theory and Neural Networks. 1995. P. 255-258.LeCun, Y Convolutional networks for images, speech, and timeseries / Y. LeCun, Y. Bengio // The Handbook of Brain Theory and Neural Networks. 1995. P. 255-258.Joseph Howse, Joe Minichino Learning OpenCV 3 Computer Vision with Python - Second Edition, Packt Publishing, September 2015, Packt Publishing, ISBN: 9781785289774Joseph Howse, Joe Minichino Learning OpenCV 3 Computer Vision with Python - Second Edition, Packt Publishing, September 2015, Packt Publishing, ISBN: 9781785289774Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun “Deep Residual Learning for Image Recognition” 2016 IEEE Conference On Computer Vision And Pattern Recognition (CVPR) 2016.Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun “Deep Residual Learning for Image Recognition” 2016 IEEE Conference On Computer Vision And Pattern Recognition (CVPR) 2016.Matusugu, Masakazu; Katsuhiko Mori; Yusuke Mitari; Yuji Kaneda. “Subject independent facial expression recognition with robust face detection using a convolutional neural network” 2003 Neural Networks 16 pages 555-559.Matusugu, Masakazu; Katsuhiko Mori; Yusuke Mitari; Yuji Kaneda. “Subject independent facial expression recognition with robust face detection using a convolutional neural network” 2003 Neural Networks 16 pages 555-559.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.