Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

1 2025

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Application of facial recognition technologiesfor enhancing control in information security systems

Smailov Nurzhigit, Kadyrova Rashida, Abdulina Kamila, Uralova Fatima, Kubanova Nurgul, Sabibolda Akezhan

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

2025

T. 15, nr 3

55--58

This article investigates contemporary advancements in information security technologies, with a focus on automated access control systemsand their integration with biometric solutions. Particular emphasis is placed on the potential of facial recognition technologies to strengthen security protocols and streamline access management for restricted areas. A Python-based implementation utilizing the OpenCV library is presented, demonstrating real-time recognition capabilities and dynamic visitor data handling. In contrast to earlier conceptual works, this study providesa detailed description of the applied recognition algorithm, training procedure, and evaluation methodology. The system was tested in 200 experimental trialswith 20 participants under varying conditions, including changes in lighting, distance, and partial occlusions such as masks and sunglasses. Performance metrics–accuracy, precision, recall, and F1-score–were calculated based on confusion-matrix analysis. The results confirm that the proposed prototype ensures reliable operation in diverse environments, offering a scalable and cost-effective solution for enhancing access control mechanisms. By combining technical rigor with practical implementation, the study underscores the feasibility of adopting facial recognition systems to improve both securityand operational efficiency.

Artykuł analizuje współczesne osiągnięcia w dziedzinie technologii bezpieczeństwa informacji, ze szczególnym uwzględnieniem zautomatyzowanych systemów kontroli dostępu oraz ich integracji z rozwiązaniami biometrycznymi. Szczególny nacisk położono na potencjał technologii rozpoznawania twarzy w zakresie wzmacniania protokołów bezpieczeństwa i usprawniania zarządzania dostępem do obszarów chronionych. Przedstawiono implementację w języku Python z wykorzystaniem biblioteki OpenCV, demonstrującą możliwości rozpoznawania twarzy w czasie rzeczywistym oraz dynamicznego przetwarzania danych dotyczących odwiedzających. W przeciwieństwie do wcześniejszych prac koncepcyjnych, niniejsze badanie zawiera szczegółowy opis zastosowanego algorytmu rozpoznawania, procedury uczenia oraz metodologii oceny. System został przetestowanyw 200 próbach eksperymentalnych z udziałem 20 uczestników w różnych warunkach, obejmujących zmiany oświetlenia, odległości oraz częściowe zasłonięcia, takie jak maseczki i okulary przeciwsłoneczne. Miary wydajności –dokładność, precyzja, czułość (recall) i miara F1 –zostały obliczonena podstawie analizy macierzy pomyłek. Uzyskane wyniki potwierdzają, że zaproponowany prototyp zapewnia niezawodne działanie w zróżnicowanych środowiskach, oferując skalowalne i opłacalne rozwiązanie na rzecz poprawy mechanizmów kontroli dostępu. Łącząc rygor naukowyz praktyczną implementacją, badanie podkreśla realne możliwości wdrożenia systemów rozpoznawania twarzy w celu zwiększenia zarównobezpieczeństwa, jaki efektywności operacyjnej.