РАЗРАБОТКА БИОМЕТРИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ПАРАМЕТРОВ ЛАДОНИ

В данной статье рассматриваются вопросы разработки биометрической системы идентификации личности на основе анализа параметров ладони с применением технологий машинного обучения. Актуальность исследования обусловлена необходимостью обеспечения информационной безопасности, контроля доступа и надежной идентификации пользователей. Поскольку ладонь как биометрический идентификатор обладает высокой степенью индивидуальности, ее анатомические особенности – контуры пальцев, текстура кожи, линии ладони и расположение кровеносных сосудов – использованы в качестве эффективных признаков для распознавания личности. В ходе исследования для автоматического выделения значимых биометрических областей на изображениях ладони была применена модель ROI-LANet. Данная модель обеспечивает точную локализацию ключевых точек ладони, выравнивание изображения и выделение области интереса (ROI). Для классификации пользователей на основе полученных ROI использовалась глубокая сверточная нейронная сеть ResNet18. Модель, основанная на остаточных блоках, позволяет эффективно распознавать сложные биометрические признаки и повышать точность классификации. Экспериментальные результаты подтвердили высокую точность и устойчивость предложенной системы. В ходе испытаний точность идентифика ции составила около 97%. Кроме того, система продемонстрировала устойчивость к изменениям условий освещения и угла съемки. Полученные результаты свидетельствуют о высоком потенциале практического применения разработанной биометрической системы в системах безопасности, контроле доступа и проверке транзакций.

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.