ҚАШЫҚТЫҚТАН ОҚЫТУДА БЕЙНЕНІ ТАНУ ӘДІСІ БАР ВЕБ-ҚОСЫМШАЛАР ҮШІН IOT ТЕХНОЛОГИЯСЫН ПАЙДАЛАНУ

2023

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.51889/2959-5894.2023.81.1.032
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The article is devoted to the methodology and new technology of image and face recognition, which are relevant during the pandemic and distance learning. The methods used to create image recognition technologies and their practical results are considered in detail. The result of the Face ID algorithm using the face recognition method was shown in a web application. During the experiment, the advantages and disadvantages of the face recognition method were determined. The article contains a comparative indicator of facial recognition methods in the following categories: facial recognition accuracy; face recognition time; the occurrence of a problem in facial recognition. Among the methods of facial recognition for a web application, the Viola-Jones method showed the best results. The article shows the result of using the Viola-Jones method for authentication and identification on a real example. The program code of the Viola- Jones method in the PHP programming language is given. Keywords: distance learning, methodology, image recognition, identification of a person, Viola-Jones method, PHP, MySQL. Мақала пандемия және қашықтықтан оқыту кезінде өзекті болып табылатын бейнені тану әдістемесі мен жаңа технологиясына арналған. Кескінді тану технологияларын жасауда қолданылатын бейнені тану әдістер және оның практикалық нәтижелері жан-жақты қарастырылады. Бейнені тану әдісін веб қосымшасында пайдаланып Face IDалгоритмінің нәтижесі көрсетілді. Эксперимент барысында бейнені тану әдісінің артықшылығы мен кемшіліктері анықталды. Мақалада келесі санаттар бойынша бейнені тану әдістерінің салыстырмалы көрсеткіші келтірілген: бейнені тану дәлдігі; бейнені тану уақыты; бейнені танудағы мәселенің пайда болуы. Веб- қосымшасына бейнені тану әдістерінің ішінен Виола-Джонс әдісі жақсы нәтиже көрсетті. Мақалада нақты мысалда аутентификация және идентификация үшін Виола-Джонс әдісін қолдану кезіндегі нәтижесі көрсетілген. Виола-Джонс әдісінің программалық коды PHP бағдарламалау тілінде көрсетілген. Түйін сөздер: қашықтықтан оқыту, әдіснама, бейнені тану, бейнені анықтау, Виола-Джонс әдісі, PHP, MySQL. Статья посвящена методологии и технологии распознавания образов и лиц, актуальные во время пандемии и дистанционного обучения. Рассматриваются методы, используемые для создания технологий распознавания изображений и их практические результаты. Результат работы алгоритма Face ID с использованием метода распознавания лиц показан в веб-приложении. В ходе эксперимента определены преимущества и недостатки метода распознавания лиц. В статье содержится сравнительный показатель методов распознавания лиц по следующим категориям: точность распознавания лиц; время распознавания; возникновение проблемы в распознавании лиц. Среди методов распознавания лиц для веб-приложения наилучшие результаты показал метод Виолы-Джонса. В статье показан результат его применения для аутентификации и идентификации на реальном примере. Приведен программный код метода Виолы-Джонса на языке программирования PHP. Ключевые слова: дистанционное обучение, методология, распознавание изображения, идентификация лица, метод Виолы-Джонса, PHP, MySQL.