ҚУЛОҚ ЧАНОҒИ ТАСВИРИНИ ХАРАКТЕРЛОВЧИ БЕЛГИЛАР ЁРДАМИДА ШАХСНИ ТАНИБ ОЛИШ АЛГОРИТМЛАРИ

Ушбу  мақолада  қулоқ  чаноғи  тасвирининг  геометрик  белгилари  асосида  шахсни  таниб 
олиш  алгоритмлари  таклиф  этилган.  Бир  қатор  ҳолларда  геометрик  белгилардан  фойдаланиш 
бошқа  белгиларни  ажратиш  усуллари,  масалан,  бош  компоненталар  усули  ёрдамида 
шакллантирилган  белгиларга  қараганда  таниб  олиш  вақтини  қисқартиради  ва  аниқлигини 
оширади. Таниб олиш  учун ўртача ва минимал масофаларни  баҳолашга асосланган алгоритмлар 
ҳамда  эталон  объектларга  асосланган  таниб  олиш  алгоритмидан  фойдаланилди.  Ушбу 
алгоритмлар  ёрдамида  шахсни  қулоқ  чаноғи  тасвири  асосида  таниб  олиш  жараёни  асосан 
тасвирдан  ажратиб  олинган  геометрик  белгилари  ёрдамида  маълумотлар  базасида  мавжуд 
тасвирларни янги киритилаётган тасвир билан солиштириш ва тасвирнинг қайси шахсга тегишли 
эканлигини аниқлашдан иборат. 

В  статье  предложены  алгоритмы  идентификации  личности  на  основе  геометрических 
признаков ушных раковин. Показано, что в ряде случаев использование геометрических признаков 
сокращает  время  и  повышает  точность  идентификации  по  сравнению  с  другими  признаками, 
формируемыми,  например,  в  методе  главных   компонент.  Для  идентификации  использованы 
алгоритмы  распознавания,  основанные  на  оценке  среднего  и  минимального  расстояний,  а  также 
алгоритм  распознавания,  основанный  на  эталонных  объектах.  Установлено,  что  процесс 
идентификации  личности  с  помощью  этих  алгоритмов  наиболее  оптимален  по  геометрическим 
признакам входного изображения ушных раковин по сравнению с изображениями из базы данных, 
как и установление личности человека по результатам проведенного сравнения. 

The  algorithms  for  person  identification  on  the  base  of  geometric  features  of  ear  images  are 
proposed.  The accuracy and speed of the program should be very high for person  identification. In some 
cases,  the  use  of  geometric  features  reduces  the  time  and  improves  the  accuracy  of  identification  in 
comparison to other features, generated, for example, by the  method of principal c omponents analysis. 
Algorithms  on  the  base  of  assessment  of  medium-and  minimum  distances,  as  well  as  the  recognition 
algorithm based on the templates are used for identification. Person identification using these algorithms 
is comparing of input  image to the images from the image database based on the extracted features and 
establishing a person's identity on the image.