Abstract
В данной статье рассматривается применение унимодальных и мультимодальных биометрических систем для идентификации личности, с особым вниманием к аспектам повышения точности распознавания. Унимодальные системы, которые используют один тип биометрического признака, такие как радужная оболочка глаза или лицо, широко применяются в областях, требующих высоких мер безопасности и контроля посещаемости. Несмотря на их популярность, такие системы сталкиваются с рядом проблем, включая шум в данных и внутриклассовые различия, что ограничивает их эффективность. В работе детально анализируются различные методы и алгоритмы, используемые в унимодальных системах, включая анализ главных компонентов (PCA) для распознавания лиц и алгоритм Даугмана для идентификации по радужной оболочке. Рассматриваются их преимущества и ограничения на основе последних исследований. Особое внимание уделяется разработке мультимодальной биометрической системы, которая объединяет несколько биометрических признаков для улучшения точности идентификации. В статье предложен новый комбинированный метод PCA-Даугмана, интегрирующий методы распознавания лиц и радужной оболочки. Этот подход показывает значительные улучшения в производительности по сравнению с унимодальными системами, что подтверждается тестированием на наборах данных ORL, YALE, Real face и CASIA. Исследование показывает, что мультимодальная биометрическая система может эффективно преодолеть ограничения унимодальных систем, предлагая более высокий уровень безопасности и надежности в идентификации личности.