Басюк, Тарас МихайловичКороль, Орест ІгоровичKorol, Orest Ihorovych2025-01-1520232023Король О. І. Інтелектуальна інформаційна система ідентифікації особистості за біометричними ознаками : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр за спеціальністю „3.126.00.00 — Інформаційні системи та технології (освітньо-наукова програма)“ / Орест Ігорович Король. — Львів, 2023. — 109 с.https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/62802Сьогодні як ніколи суспільство стикається з новими викликами у проблематиці суспільно-політичних питань та негараздів, нестійка система порядку та зріст безробіття, злочинності та крадіжок, зверхність одних осіб стосовно інших, усе це викликає подальший розвиток питань безпеки [1]. Так, сучасне суспільство переймається за безпеку свого нерухомого майна чи комерційного об’єкту куди більше, хоч усе й залежить від регіону та країни. Це у свою чергу досягається за допомогою проривів у сфері технологій, їх постійного розвитку, створення нових сфер впливу та досліджень, відкриття нових підгалузей уже існуючих напрямів науки та розвитку. У цій роботі буде досліджено тему застосування сфери біометрії для розробки та вирішення проблеми ідентифікації осіб за біометричними характеристиками. Актуальність таких систем лише продовжуватиме зростати, тому не важко передбачити велику кількість недавніх та теперішніх досліджень, деякі фокусуються на покращенні вже існуючих підходів та алгоритмів в той час як інші шукають нову нішу яку можна розвинути і яка дасть прорив у згаданій галузі. Одне з питань яке буде досліджуватись у цій роботі спрямоване саме на використання і адаптацію системи до хмарної інфраструктури, як незалежне і уніфіковане джерело обчислень з втіленням ідеального підбору параметрів для безвідмовної та продуктивної роботи системи. Для цього буде застосовано метод аналізу основних компонентів (англ. PCA), як наступну ітерацію розвитку моделей розпізнавання та ідентифікації за рисами обличчя [2]. Метод використовує поняття головних компонент(англ. eigenvalues), а сам метод полягає у використанні зменшення розмірності для обробки вхідних даних. Так, для його застосування під час ідентифікації обличчя, буде проведено зменшення розмірності, тобто будуть збережені лише ті вектори між які містять опорні дані, після чого решта буде інформації на зображені буде зменшена, після визначення головних компонент, буде проведена класифікація за допомогою опорних матриць для подальших порівнянь з вже відомою системі зразками, а далі результат порівняння з виведенням точності та даних особи.Такого розвитку досягли інженери Метью Турк(англ. Matthew Turk) та Алекс Пентленд(англ. Alex Pentland), саме вони вивели поняття Eigenface [3], який базувався на використанні eigenvalues та полягав у застосуванні значень ортогональних рис людського обличчя для подальшого аналізу. Об’єктом дослідження є процес ідентифікації особистості за біометричними ознаками з застосуванням хмарних технологій, засобів віртуалізації і контейнеризації для забезпечення відмовостійкості та доступності у використанні з практиками розробки та операцій. Предмет дослідження - методи та засоби ідентифікації особистості за біометричними ознаками з застосуванням хмарних технологій. Мета і задачі дослідження. Метою роботи є створення інтелектуальної інформаційної системи ідентифікації особистості за її біометричними характеристиками, спрямованої на застосування для налагодження питання доступу до тих чи інших фізичних об’єктів нерухомості з урахуванням вартості та доступності для користувача. У результаті проведеного дослідження було створено прототип інформаційної системи, який забезпечує гнучкість завдяки двом можливим варіантам розгортання, включаючи варіант використання хмарних технологій з подальшим обчисленням. Саме ж рішення попри певні несправності та можливі проблеми які можуть виникнути під час виконання, представляє хороші результати ідентифікації кількох осіб водночас, що говорить про потенційний розвиток та можливість прикладного застосування прототипу. З огляду на те, розроблена система виконує основні покладені на неї цілі та дозволяє використання при певному обмеженні навантаження. Найголовніше - застосування хмарних обчислень дозволяє отримати вищий рівень відмовостійкості системи загалом.Today, more than ever, society faces new challenges in socio-political issues and problems, such as unstable order, increasing unemployment, crime, theft, and the superiority of some individuals over others, all of which raise further security concerns [1]. Modern society is increasingly concerned about the security of their immovable property or commercial objects, although this depends on the region and country. This is achieved through technological breakthroughs, their continuous development, the creation of new fields of influence and research, and the discovery of new subfields within existing areas of science and development. This work explores the application of biometrics for the development and solution of identity identification problems using biometric characteristics. The relevance of such systems will only continue to grow, and it is easy to foresee a large number of recent and ongoing studies, some focusing on improving existing approaches and algorithms, while others seek new niches to develop and breakthrough in this field. One of the issues to be studied in this work is the use and adaptation of the system to cloud infrastructure as an independent and unified source of computation with the implementation of ideal parameter selection for a reliable and productive system performance. The Principal Component Analysis (PCA) method will be applied as the next iteration of the development of facial recognition and identification models [2]. The method uses the concept of principal components (eigenvalues), and the method itself involves reducing the dimensionality of the input data. Thus, to apply it for facial identification, dimensionality will be reduced by preserving only the vectors containing key data, while the rest of the image information will be minimized. After determining the principal components, classification will be performed using support matrices for further comparison with samples already known to the system, followed by the output of comparison results, accuracy, and personal data. This development was achieved by engineers Matthew Turk and Alex Pentland, who introduced the concept of Eigenface [3], based on the use of eigenvalues and applying the values of orthogonal features of the human face for further analysis. The object of the research is the process of identity identification using biometric characteristics with the application of cloud technologies, virtualization, and containerization tools to ensure fault tolerance and availability in use with development and operations practices. The subject of the research is the methods and means of identity identification using biometric characteristics with the application of cloud technologies. The purpose and objectives of the research. The purpose of the work is to create an intelligent information system for identity identification based on biometric characteristics, aimed at solving access issues to various physical immovable objects, considering cost and user accessibility. As a result of the conducted research, a prototype information system was created, providing flexibility through two possible deployment options, including the use of cloud technologies with subsequent computation. Despite certain faults and potential issues that may arise during execution, the solution demonstrates good results in identifying multiple individuals simultaneously, indicating potential development and practical application of the prototype. Given this, the developed system fulfills its primary objectives and allows for usage under certain load constraints. Most importantly, the use of cloud computing enables a higher level of overall system fault tolerance. Key words – biometric identification, biometrics, key points, characteristics, cloud technologies. List of used literature sources. 1. The Global Organized Crime Index 2023 [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://globalinitiative.net/analysis/ocindex-2023/ 2. Jolliffe, I.T.(2002). Principal Component Analysis. Springer. ISBN 978-0-387-22440-4 3. Surpassing Human-Level Face Verification Performance on LFW with GaussianFace(2014). Chaochao Lu, Xiaoou Tang. Department of Information Engineering The Chinese University of Hong Kong.uk3.126.00.00– біометрична ідентифікаціябіометріяопорні пунктихарактеристикихмарні технологіїStudents_diploma© Національний університет "Львівська політехніка", 2023© Король, Орест Ігорович, 2023109