Analysis of selected methods of person identification based on biometric data

Marcin Rudzki; Paweł Powroźnik

doi:10.35784/iapgos.7156

PDF (angielski)

Opublikowane: 2025-06-27

DOI: https://doi.org/10.35784/iapgos.7156

Numer Tom 15 Nr 2 (2025)

Precyzyjne wykrywanie i segmentacja samolotów cywilnych na zdjęciach satelitarnych przy użyciu YOLOv8
Ramesh Kumar Panneerselvam, Sarada Bandi, Sree Datta Siva Charan Doddapaneni

5-12
Zastosowanie modeli YOLO i U-Net do identyfikacji materiałów budowlanych na segmentowanych obrazach
Ruslan Voronkov, Mykhailo Bezuglyi

13-17
Integracja genomiki i sztucznej inteligencji w celu precyzyjnego monitorowania upraw i adaptacyjnego zarządzania stresem
Rajesh Polegopu, Satya Sumanth Vanapalli, Sashi Vardhan Vanapalli, Naga Prudvi Diyya, Mounika Vandila, Divya Valluri, Anjali Peddinti, Sowjanya Saladi, Meghana Pyla, Padmini Gelli

18-26
Projektowanie i ocena nowej funkcji przenoszenia w kształcie namiotu przy użyciu algorytmu Polar Lights Optimizer do selekcji cech
Zaynab Ayham Almishlih, Omar Saber Qasim, Zakariya Yahya Algamal

27-31
Algorytm wykrywania obiektów w systemie nawigacji drona ratowniczego
Nataliia Stelmakh, Yurii Yukhymenko; Ilya Rudkovskiy; Anton Lavrinenkov

32-36
Skuteczna metoda rozpakowywania obrazu dookólnego
Said Bouhend, Chakib Mustapha Anouar Zouaoui, Adil Toumouh, Nasreddine Taleb

37-43
Rozpoznawanie twarzy w gęstym tłumie przy użyciu metod głębokiego uczenia z kamerą IP
Sobhana Mummaneni, Venkata Chaitanya Satya Ramaraju Mudunuri, Sri Veerabhadra Vikas Bommaganti, Bhavya Vani Kalle, Novaline Jacob, Emmanuel Sanjay Raj Katari

44-50
Analiza wybranych metod identyfikacji osób na podstawie danych biometrycznych
Marcin Rudzki, Paweł Powroźnik

51-56
Możliwości diagnostyczne teziogafii macierzy Jonesa multifraktalnej struktury odwodnionych rozmazów krwi
Yuriy Ushenko, Iryna Soltys, Oleksandr Dubolazov, Sergii Pavlov, Victor Paliy, Marta Garazdiuk, Vasyl Garasym, Oleksandr Ushenko, Ainur Kozbakova

57-60
Badanie wpływu temperatury dyfuzji boru na wydajność ogniw słonecznych n-type PERT monofacjalnych z ograniczonymi krokami termicznymi.
Hakim Korichi, Mohamed Kezrane, Ahmed Baha-Eddine Bensdira

61-64
Modelowanie parametrów fotoprzetwornika opartego na heterostrukturze CdS/porowaty-CdTe/CdTe
Alena F. Dyadenchuk, Roman I. Oleksenko

65-69
Projekt i wyzwania autonomicznego systemu monitorowania alarmów na statku dla zwiększenia bezpieczeństwa morskiego
Oumaima Bouanani, Sara Sandabad, Abdelmoula Ait Allal, Moulay El Houssine Ech-Chhibat

70-76
Cyfryzacja podstacji z wykorzystaniem protokołu GOOSE między inteligentnymi urządzeniami elektronicznymi
Laura Yesmakhanova, Samal Kulmanova, Dildash Uzbekova, Bibigul Issabekova

77-83
Koncepcyjny model tworzenia propozycji zapewnienia komunikacji jednostce z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
Dmytro Havrylov, Roman Lukianiuk, Albert Lekakh, Olexandr Musienko, Vladymyr Startsev, Gennady Pris, Kyrylo Рasynchuk

84-89
Opracowanie modelu analitycznego i metody optymalizacji priorytetowej obsługi korporacyjnej sieci komputerowej "Wybory"
Zakir Nasib Huseynov

90-93
Heterogeniczna sieć neuronowa do prognozowania stanu wielostrefowych obiektów grzewczych
Maria Yukhimchuk, Volodymyr Dubovoi, Zhanna Harbar, Bakhyt Yeraliyeva

94-99
Bufor napięcia push-pull o zwiększonej obciążalności
Oleksiy Azarov, Maxim Obertyukh, Mikhailo Prokofiev, Aliya Kalizhanova, Olena Kosaruk

100-103
Ocena odnawialnych źródeł energii w warunkach niepewności przy użyciu rozmytej metody AHP
Kamala Aliyeva

104-109
Model sieci energetycznej oparty na zasadzie fraktalno-klastrowej
Huthaifa A. Al_Issa, Artem Cherniuk, Yuliia Oliinyk, Oleksiy Iegorov, Olga Iegorova, Oleksandr Miroshnyk, Taras Shchur, Serhii Halko

110-117
Modelowanie dynamicznych i statycznych trybów pracy asynchronicznego napędu elektrycznego małej mocy
Viktor Lyshuk, Sergiy Moroz, Yosyp Selepyna, Valentyn Zablotskyi, Mykola Yevsiuk, Viktor Satsyk, Anatolii Tkachuk

118-123
Rozwój i optymalizacja urządzenia sterującego napędem hydraulicznym przenośnika taśmowego
Leonid Polishchuk, Oleh Piontkevych, Artem Svietlov, Oksana Adler, Dmytro Lozinsky

124-129
Optymalizacja pracy światłowodowych czujników w warunkach kosmicznych
Nurzhigit Smailov, Marat Orynbet, Aruzhan Nazarova, Zhadyger Torekhan, Sauletbek Koshkinbayev, Kydyrali Yssyraiyl, Rashida Kadyrova, Akezhan Sabibolda

130-134
Analiza wydajności VLC w optycznych systemach komunikacji bezprzewodowej do zastosowań wewnętrznych
Nurzhigit Smailov, Shakir Akmardin, Assem Ayapbergenova, Gulsum Ayapbergenova, Rashida Kadyrova, Akezhan Sabibolda

135-138
Predykcja wskaźników jakości oprogramowania z zastosowaniem modyfikacji metod gradientów zintegrowanych
Anton Shantyr, Olha Zinchenko, Kamila Storchak, Andrii Bondarchuk, Yuriy Pepa

139-146

Archiwum

2026

Tom 16 Nr 2
2026-06-30 27
Tom 16 Nr 1
2026-03-30 27

2025

Tom 15 Nr 4
2025-12-20 27
Tom 15 Nr 3
2025-09-30 24
Tom 15 Nr 2
2025-06-27 24
Tom 15 Nr 1
2025-03-31 26

2024

Tom 14 Nr 4
2024-12-21 25
Tom 14 Nr 3
2024-09-30 24
Tom 14 Nr 2
2024-06-30 24
Tom 14 Nr 1
2024-03-31 23

2023

Tom 13 Nr 4
2023-12-20 24
Tom 13 Nr 3
2023-09-30 25
Tom 13 Nr 2
2023-06-30 14
Tom 13 Nr 1
2023-03-31 12

2021

Tom 11 Nr 4
2021-12-20 15
Tom 11 Nr 3
2021-09-30 10
Tom 11 Nr 2
2021-06-30 11
Tom 11 Nr 1
2021-03-31 14

Authors

Marcin Rudzki

marcinek221292@gmail.com

Politechnika Lubelska

https://orcid.org/0009-0006-2528-008X

Paweł Powroźnik

p.powroznik@pollub.pl

Politechnika Lubelska

https://orcid.org/0000-0002-5705-4785

Abstrakt

W artykule porównano metody identyfikacji osób przy użyciu danych biometrycznych za pomocą zaawansowanych metod głębokiego uczenia. W trakcie badań zostały użyte trzy architektury sieci neuronowych konwolucyjnych: ResNet50, EfficientNetB0 i VGG16. Celem badań była ocena wpływu czynników krytycznych, takich jak jakość obrazu i techniki przetwarzania danych, na wydajność systemów identyfikacji twarzy. Przeprowadzono serię eksperymentów w oparciu o wstępnie zdefiniowane scenariusze testowe, co pozwoliło na weryfikację hipotez dotyczących wpływu rozdzielczości obrazu wejściowego i transformacji danych na dokładność modelu. Wyniki eksperymentów podkreślają istotny wpływ zarówno wybranej architektury, jak i parametrów przetwarzania na dokładność całego identyfikacji systemu. W artykule przedstawiono cenne wnioski, które mogą posłużyć do dalszego rozwoju systemów biometrycznych. Co godne uwagi, model EfficientNetB0 osiągnął najlepszą wydajność w różnych metrykach, w tym macierzy pomyłek i mapach cieplnych aktywacji, co dowodzi jego wyższej zdolności do identyfikacji danych biometrycznych z obrazów twarzy.

Słowa kluczowe:

biometryczna identyfikacja, konwolucyjne sieci neuronowe, przetwarzanie obrazów

Bibliografia

References

[1] Cao Q. et al.: Vggface2: A dataset for recognising faces across pose and age. 13th IEEE international conference on automatic face & gesture recognition, 2018, 67–74.

[2] He K. et al.: Deep residual learning for image recognition. IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2016, 770–778 [https://doi.org/10.48550/arXiv.1512.03385].

[3] Hossin M., Sulaiman M. N.: A review on evaluation metrics for data classification evaluations. International journal of data mining & knowledge management process 5(2), 2015, 1 [http://dx.doi.org/10.5121/ijdkp.2015.5201].

[4] Jayaraman U. et al.: Recent development in face recognition. Neurocomputing, 408, 231–245.

[5] Kamyab T. et al.: Combination of Genetic Algorithm and Neural Network to Select Facial Features in Face Recognition Technique. International Journal of Robotics and Control Systems 3(1), 2023, 50–58.

[6] Karczmarek P. et al.: Quadrature-inspired generalized Choquet integral. IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), 1–7, 2022.

[7] Nandre J., Rai S., Kanawade B. R.: Comparative Analysis of Transfer Learning CNN for Face Recognition. 2nd International Conference on Intelligent Technologies (CONIT), 1–6, 2022 [https://doi.org/10.1109/CONIT55038.2022.9847946].

[8] Paul K. C., Aslan S.: An improved real-time face recognition system at low resolution based on local binary pattern histogram algorithm and CLAHE. 2021, arXiv preprint arXiv:2104.07234 [https://doi.org/10.48550/arXiv.2104.07234].

[9] Phillips P. J. et al.: Face recognition accuracy of forensic examiners, superrecognizers, and face recognition algorithms. Proceedings of the National Academy of Sciences 115(24), 2018, 6171–6176.

[10] Powroźnik P., Wojcicki P., Przylucki S. W.: Scalogram as a representation of emotional speech. IEEE Access 9, 2021, 154044–154057 [https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3127581].

[11] Schroff F., Kalenichenko D., Philbin J.: Facenet: A unified embedding for face recognition and clustering. IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2015, 815–823.

[12] Selvaraju R. R. et al.: Grad-CAM: Why did you say that?, arXiv preprint arXiv:1611.07450, 2016 [https://doi.org/10.48550/arXiv.1611.07450].

[13] Simonyan K., Zisserman A.: Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arXiv preprint arXiv:1409.1556 [https://doi.org/10.48550/arXiv.1409.1556].

[14] Song C., Ji S.: Face recognition method based on siamese networks under non-restricted conditions. IEEE Access 10, 2022, 40432–40444.

[15] Tan M., Le Q.: Efficientnet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks. International conference on machine learning, 2019, 6105–6114 [https://doi.org/10.48550/arXiv.1905.11946].

[16] Tharwat A.: Classification assessment methods. Applied computing and informatics 17(1), 2021, 168–192 [https://doi.org/10.1016/j.aci.2018.08.003].

[17] Wang X. et al.: A survey of face recognition. arXiv preprint arXiv:2212.13038, 2022.

[18] Wu H. et al.: Face recognition based on Haar like and Euclidean distance. Journal of Physics: Conference Series, 1813, 1, 012036.

[19] Zarei S., Andi T.: Face recognition methods analysis. International Journal Artificial Intelligent and Informatics 1(1), 2018, 1–12.

Analiza wybranych metod identyfikacji osób na podstawie danych biometrycznych. (2025). Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska, 15(2), 51-56. https://doi.org/10.35784/iapgos.7156

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

Numer Tom 15 Nr 2 (2025)

Archiwum

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Authors

Abstrakt

Słowa kluczowe:

Bibliografia

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Licencja