Данная работа относится к области автоматических систем распознавания лиц для задач биометрии. Представляет новый способ моделирования, с использованием, так называемого мнемонического описания (МО) системы распознавания лиц. Данный способ моделирования позволяет более быстро, точно и просто сформировать готовую к экспериментам систему распознавания. Помимо этого, МО позволяет более точно обмениваться результатами работы. Использование МО способствует более быстрому обучению и проведению экспериментов, поскольку не требует изучения дополнительных языков программирования и может быть полезно как начинающим исследователям, так и специалистам, а также сотрудникам из смежных областей знаний. В работе представлены результаты моделирования по наиболее известным системам распознавания лиц: 1DPCA, 2DPCA и Fisherfaces (LDA) с использованием общедоступных баз изображений лиц: «AT & T-ORL», «The Extended Yale Face Database B» и «The Yale Database A». С. 17-23.

This paper belongs to area of automatic face recognition systems for biometrics tasks. And it represents a new way of modeling with the use of mnemonic description of the model in face recognition systems. This way of modeling allows more quickly, precisely and simply to create face recognition system for experiments. In addition mnemonic description allows to exchange results of work more precisely. And it also promotes faster training and carrying out experiments as doesn't demand studying of additional programming languages. Mnemonic description can be useful as to the beginning researchers, experts and also employees from related fields of knowledge. The results of modeling of the most known face recognition system are presented in the work, such as: 1DPCA, 2DPCA and Fisherfaces (LDA) with the public bases use of persons images: «AT & T-ORL», «The Extended Yale Face Database B» and «The Yale Database A».