Настоящая статья посвящена анализу и разработке методов распознавания образов, которые могут быть применены в системе биометрической идентификации человека по изображению его лица. Дана математическая постановка задач кластеризации и распознавания лиц. Разработан комбинированный метод решения задачи распознавания лиц по фотографиям на основе инвариантных моментов полутоновых изображений в комплексе с метрикой Евклида-Махаланобиса и вероятностной искусственной нейронной сетью. Особенностью условий решения задачи является работа с фотографиями, подверженными различным искажениям (гримасы, мимика, эмоции) и шумам. Выполнена программная реализация и проведены экспериментальные исследования, подтверждающие перспективность предложенного подхода. Указаны достоинства и недостатки различных типов классификаторов. Даны предложения по дальнейшему развитию исследований в направлении использования 3D моделей лиц.

This article is dedicated to the analysis and development of pattern recognition methods that can be applied in the system of biometric identification of a person according to the image of his face. A mathematical formulation of the tasks of clustering and facial recognition is given. The combined method for solving the problem of face recognition in photos on the basis of the invariant moments of grayscale images in complex with the Euclidean-Mahalanobis metric and probabilistic neural network is developed. Special conditions for solving the problem is work with photos subject to various distortions (grimaces, facial expressions, emotions) and to noise. Software implementation is realized and experimental studies confirming the prospects of the proposed approach are executed. Advantages and disadvantages of different types of classifiers are specified. Proposals for the further development of research towards the use of 3D models of faces are given.