3 research outputs found

    Біометрична ідентифікація та автентифікація за геометрією облич

    Get PDF
    Робота публікується згідно наказу Ректора НАУ від 27.05.2021 р. №311/од "Про розміщення кваліфікаційних робіт здобувачів вищої освіти в репозиторії університету" Керівник проекту: доцент, кандитат технічних наук, Холявкіна Тетяна ВолодимирівнаБіометрична автентифікація вже давно і досить глибоко проникла в життя багатьох людей. Наразі ми вже не звертаємо особливу увагу і не дивуємося тому, що цифрові прилади вміють розпізнавати нашу особу. А чи взагалі важливо це зараз? Люди, які не працюють у сфері цифрових технологій, часто навіть і не знають як функціонує біометрична автентифікація чи надійні такі технології, на якому етапі розвитку вони є, і що було б якби ми не мали можливості використовувати те що маємо. Слід почати з того, що люди використовують кожен день, а саме мобільний телефон. Наразі всі нові моделі смартфонів мають функцію розпізнавання особи за геометрією обличчя. Здавалося б, що це всього лише приємний функціонал і без нього легко можна обійтися за допомогою звичайних паролів, але ні. Паролі дуже часто і з відносною легкістю викрадаються зловмисниками, а потім як результат стають ключем для викрадення персональних даних. Однак кібербезпека це не єдиний мінус. Людина в середньому за день розблоковує телефон близько 150 разів. Якщо врахувати, що на пароль довжиною в 6 символів ми витрачаємо приблизно 2-і секунди, то кожного дня така процедура витрачає 5 хвилин часу. Досить неприємний результат, враховуючи те, що за допомогою біометричної автентифікації цей процес займає мілісекунди. Приклад зі смартфоном, насправді, є лише маленькою долею користі від інтеграції біометричної ідентифікації в наше повсякденне життя. Наразі ця технологія широко використовується в правоохоронних органах для пошуку злочинців, у приватних компаніях заради безпеки важливих бізнес секретів, у домівка, у банківських установах, навіть вже в державному додатку “Дія” для цифрового підпису, і у багатьох інших областях (рисунок 1). Найголовніше те, що все це робить людям повсякденність зручнішою і виграє найцінніший ресурс – час

    Band-Reweighed Gabor Kernel Embedding for Face Image Representation and Recognition

    No full text
    corecore