1561-5405 10.24151/1561-5405 Proceedings of Universities. Electronics Scientifical and technical journal "Proceedings of Universities. Electronics" Научно-технический журнал «Известия высших учебных заведений. Электроника» 1561-5405 2587-9960 National Research University of Electronic Technology Национальный исследовательский университет "Московский институт электронной техники" 10.24151/1561-5405-2020-25-4-367-373681.51.011:004.93Информационно-коммуникационные технологииPreparing a Database for an Automated Checkpoint at a Sensitive AreaПодготовка базы данных для автоматизированного контрольно-пропускного пункта на режимный объект367373http://ivuz-e.ru/en/issues/4-_2020/podgotovka_bazy_dannykh_dlya_avtomatizirovannogo_kontrolno_propusknogo_punkta_na_rezhimnyy_obekt/http://ivuz-e.ru/en/download/4_2020_2596_en.pdf

Currently, the biometric identification methods based on the unique physical and behavioral characteristics of a person are widely used in control systems and access to information. The face recognition system permits to automate an access to protected objects using computer vision. An important role in such a system plays the creation of a database for persons with an access to the object. Here, the creation of the database of persons with an access to the working object plays an important role in such system. In this work the principal component method for implementing the face recognition process has been proposed. The method permits to reduce the dimensionality of the data with the loss of the least amount of important information. The Viola-Jones algorithm is used to detect faces, to create a database of faces and to test the recognition results. For calculating the distances between the test images and the database images the Euclidean distance metric has been used. It has been shown that the preliminary processing of the data can improve the recognition results.

В настоящее время методы биометрической идентификации на основе уникальных физических и поведенческих характеристик человека широко используются в системах контроля и доступа к информации. Система распознавания лиц позволяет автоматизировать проход на охраняемые объекты с помощью компьютерного зрения. При этом важную роль в такой системе играет создание базы данных лиц людей, имеющих допуск на режимный объект. В работе применен метод главных компонент для реализации процесса распознавания лиц. Метод позволяет уменьшить размерность данных с утратой минимального количества важной информации. Алгоритм Виолы - Джонса применен для обнаружения лица, создания базы данных лиц и тестирования результатов распознавания. Для вычисления расстояний между тестовыми изображениями и изображениями базы данных использована евклидова метрика. Показано, что предварительная обработка базы данных позволяет улучшить результаты распознавания.

  Bakshi U., Singhal R. A survey on face detection methods and feature extraction techniques of face recognition // International Journal of Emerging Trends & Technology in Computer Science (IJETTCS). 2014. No. 3. Vol. 3. P. 233–237. Barnouti, Nawaf Hazim. Improve face recognition rate using different image pre-processing techniques // American Journal of Engineering Research (AJER). 2016. No. 5. Vol.4. P. 46–53. Cross-race effect. URL: https://ru.qwe.wiki/wiki/Cross-race_effect (дата обращения: 25.03.2020). Viola P., Jones M. Robust real-time face detection // International Journal of Сomputer Vision. 2004. No. 57. P. 139–145. Viola P., Jones M. Robust real-time object detection // 2nd International Workshop on Statistical and Computational Theories of Vision – Modelling, Learning, Computing, and Sampling (Vancouver, Canada, July 13, 2001). 2001. P. 4–14. Вай Ян Мин, Лисовец Ю.П, Романова Е.Л, Тхет Наинг Вин. Применение статистической обработки данных для повышения эффективности распознавании лиц при использовании метода главных компонент // Электронные информационные системы. 2019. № 2 (21). C. 35–37. Anand Singh, Erarica Mehra, Saundarya Dorle. Face recognition using principal component analysis // International Journal of Advanced Technology in Engineering and Science. 2016. Vol. 4. Iss. 03. P. 611–614. Вай Ян Мин. Моделирование контрольно-пропускного пункта для решения задачи обнаружения и идентификации лиц // 25-я Всероссийская межвузовская науч.-техн. конф. студентов и аспирантов«Микроэлектроника и информатика – 2018». M.: МИЭТ, 2018. С. 115. Вай Ян Мин, Лисовец Ю.П., Романова Е.Л., Зо Льин У. Алгоритмы идентификации человека на входе автоматизированного контрольно-пропускного пункта с использованием метода главных компонент // Электронные информационные системы. 2020. № 1 (24). С. 41–43.