В данной работе представлена проблема преобразования информации в процессе распознавания изображений лиц в биометрических системах контроля доступа. Был рассмотрен принцип функционирования биометрической системы верификации личности. Предложен алгоритм преобразования информации в процессе верификации личности по изображению лиц. Был представлен алгоритм обучения нейронной сети Хопфилда. Для уменьшения размерности входного вектора было использовано двумерное преобразование Фурье. Система на основе предложенного алгоритма была реализована и протестирована. Предложенный алгоритм показал высокую точность и скорость выполнения. Тестирование определило, что нейронная сеть обучилась хорошо и обладает не плохими способностями к распознаванию. В рамках текущей задачи полученные результаты приемлемы. Выявлено, что полученные результаты зависят от корректного извлечения особых точек, что в свою очередь определяется качеством входного изображения.

Paper presents the information transfer problem in the process of recognition of face images in biometric access control systems. The principle of the individual biometric verification system was considered. An algorithm for information converting during the process of person’s verification by the image was presented. The learning algorithm for Hopfield neural network was considered. The two-dimensional Fourier transform was used to reduce the dimensionality of the input vector. The system based on the proposed algorithm has been implemented and tested. The proposed algorithm showed high accuracy and speed of execution. As part of the current problem the results are acceptable. Was detected that the results depend on the correct extraction of singular points, which in turn depends on the quality of the input image.