32 ПРОБЛЕМИ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ СТВОРЕННЯ СИСТЕМИ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБЛИЧ НА ОСНОВІ ВЕЙВЛЕТ-ПЕРЕТВОРЕНЬ УДК 004.931 DOI: https://doi.org/10.35546/2313-0687.2019.26.32-43 Олексій Бичков, д.т.н., доцент, завідувач кафедрою програмних систем і технологій факультету інформаційних технологій, Київський національний університет імені Тараса Шевченка, м. Київ, Україна, E-mail: bos.knu@gmail.com, ORCID ID: 0000-0002-9378-9535 Катерина Меркулова, к.т.н., доцент, доцент кафедри програмних систем і технологій факультету інформаційних технологій, Київський національний університет імені Тараса Шевченка, м. Київ, Україна, E-mail: kate.don11@gmail.com, ORCID ID: 0000-0001-6347-5191 Єлизавета Жабська, E-mail: y.zhabska@gmail.com, ORCID ID: 0000-0002-9917-3723 Анотація. Статтю присвячено створенню системи розпізнавання облич на основі вейвлет-перетворень. У ході аналізу було розроблено математичну модель обробки зображень на основі методів з використанням вейвлет-пере- творень (на основі вейвлетів Добеші, симлетів, койфлетів, біортогональних і зворотних біортогональних вейвлетів, вейвлетів Габора та лог-Габора), формування вектору ознак за допомогою обчислення статистичних характеристик зображення (середнього значення інтенсивності, середньо-квадратичного відхилення, дисперсії, ентропії) та кла- сифікації зображень з використанням метрик відстаней між векторами (відстань Міньковського, Мангеттенська відстань, відстань Евкліда, відстань Брея-Кертіса, відстань Канберра, кореляційна відстань, косинусна відстань та квадратична відстань Евкліда). Оскільки головним показником працездатності системи є точність розпізнавання, яку вона демонструє, було виявлено необхідність проведення експериментальних досліджень для вибору методів, які доцільно використовувати в системі. Результати досліджень показали, що найбільш точних результатів розпіз- навання система досягає при використанні вейвлет-перетворення на основі зворотних біортогональних вейвлетів для обробки зображення, методу обчислення середньо-квадратичного відхилення для формування вектору ознак та Мангеттенської відстані в якості метрики класифікації зображень. За таких параметрів створена система досягла точності розпізнавання з показником 97,5 %. Тема дослідження є актуальною, оскільки системи розпізнавання облич повинні гарантувати високу точність та надійність в умовах зростання кількості порушень безпеки і шахрайства у сучасному інформаційному просторі. Новизна роботи полягає у вибору та застосуванні комбінації обраних методів на кожному з етапів роботи системи. Дослідження має практичну значимість, оскільки його результатом є система з високою точністю розпізнавання. Ключові слова: розпізнавання облич, вейвлет-перетворення, ідентифікація особи, обробка зображень, класифі- кація зображень.