АЛАҚАН ПАРАМЕТРЛЕРІН ТАЛДАУ ҮШІН МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ ТЕХНОЛОГИЯЛАРЫН ҚОЛДАНА ОТЫРЫП, ЖЕКЕ ТҰЛҒАНЫ СӘЙКЕСТЕНДІРУДІҢ БИОМЕТРИЯЛЫҚ ЖҮЙЕСІН ӘЗІРЛЕУ

Бұл мақалада алақан параметрлерін талдау арқылы жеке тұлғаны сәйкестендіруге арналған биометриялық жүйені машиналық оқыту технологиялары негізінде әзірлеу мәселелері қарастырылады. Зерттеудің өзектілігі ақпараттық қауіпсіздікті қамтамасыз ету, қолжетімділікті бақылау және пайдаланушыларды сенімді идентификациялау қажеттілігімен байланысты. Алақан биометриялық идентификатор ретінде жоғары даралыққа ие болғандықтан, оның анатомиялық ерекшеліктері – саусақ контурлары, тері текстурасы, алақан сызықтары және қан тамырларының орналасуы – тұлғаны тануда тиімді белгі ретінде пайдаланылды. Зерттеу барысында алақан кескіндерінен маңызды биометриялық аймақтарды автоматты түрде анықтау үшін ROI-LANet моделі қолданылды. Бұл модель алақандағы негізгі нүктелерді дәл локализациялап, кескінді туралау және қызығушылық аймағын (ROI) бөліп алу мүмкіндігін қамтамасыз етеді. Ал алынған ROI негізінде пайдаланушыларды жіктеу міндетін орындау үшін ResNet18 терең конволюционды нейрондық желісі пайдаланылды. Қалдық блоктарға негізделген бұл модель күрделі биометриялық белгілерді тиімді тануға және классификация дәлдігін арттыруға мүмкіндік береді. Эксперименттік нәтижелер ұсынылған жүйенің жоғары дәлдік пен тұрақтылық көрсететінін дәлелдеді. Сынақтар барысында сәйкестендірудің дәлдігі шамамен 97% деңгейінде болды. Сонымен қатар жүйе жарықтандыру жағдайлары мен түсіру бұрыштарының өзгеруіне төзімді болып шықты. Алынған нәтижелер әзірленген биометриялық жүйенің қауіпсіздік жүйелерінде, қолжетімділікті бақылауда және транзакцияларды тексеруде практикалық қолдану әлеуетінің жоғары екенін көрсетеді.

1. Девицына С.Н., Елецкая Т.А., Балабанова Т.Н., Гахова Н.Н. Разработка интеллектуальной системы биометрической идентификации пользователя // Экономика. Информатика. – 2019. – № 1. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razrabotka-intellektualnoy-sistemy-biometricheskoyidentifikatsii-polzovatelya (дата обращения: 09.10.2024).

2. Маркелов К.С. Идентификация и верификация личности – комплексная биометрическая информационная технология // International Journal of Open Information Technologies. – 2015. – № 5. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/identifikatsiya-i-verifikatsiya-lichnosti-kompleksnaya-biometricheskayainformatsionnaya-tehnologiya (дата обращения: 09.10.2024).

3. Маркелов К.С., Нечаев В.В. Идентификация и верификация человека в системах телеобучения: биометрические методы // Образовательные ресурсы и технологии. – 2015. – № 2 (10). – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/identifikatsiya-i-verifikatsiya-cheloveka-v-sistemah-teleobucheniyabiometricheskie-metody (дата обращения: 09.10.2024).

4. Якубов Н. Преимущества биометрических методов идентификации человека // Современная электроника и технологии автоматизации (СТА). – 2019. – № 4. – С. 16–22. – URL: https://www.cta.ru/articles/cta/obzory/tekhnologii/124324/ (дата обращения: 01.02.2026).

5. Begum N., Mustafa A.S. A novel approach for multimodal facial expression recognition using deep learning techniques // Multimedia Tools and Applications. – 2022. – Vol. 81. – P. 18521–18529. – https://doi.org/10.1007/s11042-022-12238-y.

6. Rusia M.K., Singh D.K. A comprehensive survey on techniques to handle face identity threats: challenges and opportunities // Multimedia Tools and Applications. – 2022. – https://doi.org/10.1007/s11042-022-13248-6.

7. Wu C., Nabil S., Zhou S. et al. Gram Matrix-Based Convolutional Neural Network for Biometric Identification Using Photoplethysmography Signal // Journal of Shanghai Jiaotong University (Science). – 2022. – https://doi.org/10.1007/s12204-022-2426-5.

8. Корсун О.Н., Юрко В.Н. Оценивание состояния оператора по изображению лица на основе глубоких сверточных нейронных сетей // Сборник докладов XVI Всероссийской научно-технической конференции «Научные чтения по авиации». – М.: ВВИА им. Жуковского, 2019. – С. 266–270.

9. Гудков В.Ю. Метод параллельных цепей для распознавания изображений отпечатков пальцев // Системы и средства информатики. – 2013. – Т. 23, № 2. – С. 35–49.

10. Кухарев Г. А. Биометрические системы: Методы и средства идентификации личности человека. – СПб.: Политехника, 2001. – 240 с.