ПРОЕКТУВАННЯ СИСТЕМИ АВТЕНТИФІКАЦІЇ БІОМЕТРИЧНОГО ЗАХИСТУ НА ОСНОВІ МЕТОДУ K-СЕРЕДНІХ

The method of biometric identification, designed to ensure the protection of confidential information, is considered. The method of classification of biometric prints by means of machine learning is offered. One of the variants of the solution of the problem of identification of biometric images on the basis of the k-means algorithm is given. Marked data samples were created for learning and testing processes. Biometric fingerprint data were used to establish identity. A new fingerprint scan that belongs to a particular person is compared to the data stored for that person. If the measurements match, the statement that the person has been identified is true. Experimental results indicate that the k-means method is a promising approach to the classification of fingerprints. The development of biometrics leads to the creation of security systems with a better degree of recognition and with fewer errors than the security system on traditional media. Machine learning was performed using a number of samples from a known biometric database, and verification / testing was performed with samples from the same database that were not included in the training data set. Biometric fingerprint data based on the freely available NIST Special Database 302 were used to establish identity, and the learning outcomes were shown. A new fingerprint scan that belongs to a particular person is compared to the data stored for that person. If the measurements match, the statement that the person has been identified is true. The machine learning system is built on a modular basis, by forming combinations of individual modules scikit-learn library in a python environment.Розглянуто метод біометричної ідентифікації, призначений для забезпечення захисту конфіденційної інформації. Запропоновано метод класифікації біометричних відбитків за допомогою машинного навчання. Подано один із варіантів розв’язку задачі ідентифікації біометричних зображень на основі алгоритму к-середніх. Було створено позначені зразки даних для процесів навчання та тестування. Для встановлення особистості використовувались біометричні дані відбитків пальців. Нове сканування відбитків пальців, яке належить певній особі, порівнюється з даними, що зберігаються для цієї особи. Якщо вимірювання збігаються, твердження про те, що особа пройшла ідентифікацію, відповідає дійсності. Експериментальні результати вказують, що метод k-середніх є перспективним підходом до класифікації відбитків пальців. Розвиток біометрії призводить до створення систем безпеки з кращим ступенем розпізнавання і з меншою кількістю помилок, ніж система безпеки на традиційних носіях інформації. Машинне навчання проводили з використанням ряду зразків із відомої біометричної бази даних, а перевірку / тестування проводили із зразками з тієї самої бази даних, які не були включені до набору навчальних даних. Для встановлення особистості використовувались біометричні дані відбитків пальців на основі вільдоступної бази NIST Special Database 302, та показано результати навчання. Нове сканування відбитків пальців, яке належить певній особі, порівнюється з даними, що зберігаються для цієї особи. Якщо вимірювання збігаються, твердження про те, що особа пройшла ідентифікацію, відповідає дійсності. Система машинного навчання побудована на модульній основі, шляхом формування комбінацій окремих модулів бібліотека scikit-learn у середовищі python