Аннотация на русском языке: Современные системы контроля доступа не лишены недостатков. Авторы предлагают создать систему, использующую распознавание лиц, для идентификации и аутентификации пользователя. Современный уровень развития вычислительных средств позволяет создать такую систему, и она будет достаточно эффективной. Для обеспечения заданной эффективности можно использовать метод гибкого сравнения на графах, метод главных компонент, скрытые Марковские модели. Также необходимо будет обеспечить уверенное отличие живого человека, от его фото- или видеосъемка. Для чего предлагается отслеживать моргание и пульс идентифицируемого объекта. Авторы предлагают проводить расчёты на GPU вместо CPU и использовать бинарные деревья поиска и кучу Фибоначчи. Это даст существенный выигрыш в производительности и сделает доступным удобное использование ресурсоемких алгоритмов. Также авторы классифицировали разрабатываемую систему и определили меры информационной безопасности.

The summary in English: Modern access control system has some drawbacks. The authors suggest creating a system that uses face recognition to identify and authenticate the user. The modern level of development of computing tools allows to create that system, and it will be quite effective. Elastic graph matching, principal component analysis, hidden Markov models can be used to provide required effectiveness. It will be also necessary to provide sure difference between an alive person and his camera or video images. Therefore, the authors proposed to monitor blinking and heartbeat of an identified object. The authors also advise to carry out the calculation on the GPU instead of the CPU and use binary search trees and Fibonacci heap. This will give a significant gain in productivity and make available to use easily resource-intensive algorithms. The authors also classified the developed system and defined means of information security.

Ключевые слова: контроль доступа, распознавание лиц, идентификация, аутентификация, биометрические данные, метод гибкого сравнения на графах, метод главных компонент, скрытые Марковские модели, персональные данные.
Key words: access control, face recognition, identification, authentication, biometric data, elastic graph matching, principal component analysis, hidden Markov models, personal data.