ТЕСТИРОВАНИЕ СРЕДСТВ БИОМЕТРИКО-НЕЙРОСЕТЕВОЙ АУТЕНТИФИКАЦИИ
DOI:
https://doi.org/10.52167/1609-1817-2022-121-2-331-336Ключевые слова:
биометрическая аутентификация, распознавание лиц, Open Source Computer Vision Library-библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодомАннотация
В данной работе проанализированы характеристики современных систем биометрической аутентификации и проанализирована динамика развития данной отрасли для информационной безопасности. Отмечены отечественные и зарубежные ученые, внесшие значительный вклад в разработку методов обработки лица. Проведен обзор технологий биометрической аутентификации и современных систем информационной безопасности.
Дана общая характеристика задач исследовательской работы и постановка задачи. Приведены описания методов обнаружения и распознавания изображений лиц. Перечислены достоинства и недостатки описанных методов определения поверхности. Показана функциональная схема системы распознавания лиц, разработана система распознавания лиц и определения символов с использованием читаемой нейросети. В ходе тестирования разработанной системы было показано, что система при правильной работе выполняет все задачи в соответствии со сложившимися требованиями.
Библиографические ссылки
[1] Бузов Г.А. Практическое руководство по выявлению специальных технических средств несанкционированного получения информации. – М.: Горячая линия – Телеком, 2010. -240с.
[2] Байрбекова Г.С., Нугманова С.А., Мазаков Т.Ж. О тенденции и развитии современных биометрических технологий. Вестник КазНПУ им. Абая, серия физико-математические науки, №1(49), 2015 стр. 198-202.
[3] Каторин Ю.Ф., Разумовский А.В., Спивак А.И. Защита информации техническими средствами. – Санкт-Петербург: НИУ ИТМО, 2012. –416 с.
[4] ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-5-2006. «Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Форматы обмена биометрическими данными. Часть 5. Данные изображения лица».
[5] Традиционные методы биометрической аутентификации и идентификации / В.М. Колешко, Е.А. Воробей, П.М. Азизов, А.А. Худницкий, С.А. Снигерев. – Минск: БНТУ, 2019. – 107 с.
[6] Chang K.I., Bowyer K.W., Flynn P.J. Face Recognition Using 2D and 3D Facial Data [Electronic resource]. // Multi-Modal User Authentication Workshop. – USA, Santa Barbara. – 2013. – p. 25-32. URL:http://www.cse.iitk.ac.in/users/rahulaaj/papers/GauravGoswami.pdf
[7] Серкина В.А., Биркина А.Ф. Парольная аутентификация. COLLOQUIUM-JOURNAL. №27-2 (51), Варшава, 2019, 108-110 стр.
[8] Булдаков Д.А., Шарыпова Т.Н. Защита данных с помощью биометрии. Инновации. Наука. Образование. 2019, №56, Тольятти, 161-163 стр.
[9] S. Crihalmeanu, A.Ross, Multispectrals clera patterns for ocular biometric recognition, Pattern Recognition. Lett. 33 (2012)1860–1869.
[10] Байрбекова Г.С., Мазаков Т.Ж. О необходимости подсистемы аутентификации и разграничения доступа для АИС. Материалы XXIII Международной заочной научно-практической конференции «Научная дискуссия: вопросы математики, физики, химии, биологии» № 11 (21) М., Изд. «Международный центр науки и образования», 2014. – стр. 35- 40.
[11] Б. С. Ахметов, А. И. Иванов, А. Ю. Малыгин, В. А. Фунтиков. Основы биометрической аутентификации личности: Учеб. пособие /– Алматы: КазНТУ имени К. И. Сатпаева, 2014. – 122 с. Ил. 71. Табл. 4. Библиогр. – 98 назв.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2022 Zhuldyz Alimseitova , Gulzhanat Beketova
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
