infojournalИнформатика и образованиеInformatics and education0234-04532658-7769Publishing House Education and Informatics10.32517/0234-0453-2023-38-6-52-58infojournal-1007Research ArticleИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯINFORMATIZATION OF EDUCATIONСоздание программного прототипа системы распознавания лиц для образовательных учреждений на платформе «1С:Предприятие»Creating a software prototype of the face recognition system for educational institutions on the "1C:Enterprise" platformhttps://orcid.org/0009-0000-1346-8209БарабашД. А.BarabashD. A.

Барабаш Дмитрий Александрович, канд. экон. наук, старший преподаватель департамента анализа данных и машинного обучения, факультет информационных технологий и анализа больших данных

Москва

Dmitry A. Barabash, Candidate of Sciences (Economics), Senior Lecturer at the Department of Data Analysis and Machine Learning, Faculty of Information Technology and Big Data Analysis

Moscow

DABarabash@fa.ruhttps://orcid.org/0009-0004-5120-0800ПановП. М.PanovP. M.

Панов Павел Михайлович, магистрант направления «Прикладная информатика», профиль «Программное управление операциями разработки информационных систем», департамент анализа данных и машинного обучения, факультет информационных технологий и анализа больших данных

Москва

Pavel M. Panov, a master student of the education program “Applied Computer Science”, profile “Software Management of Information Systems Development Operations”, The Department of Data Analysis and Machine Learning, Faculty of Information Technology and Big Data Analysis

Moscow

evrik163@mail.ruФинансовый университет при Правительстве Российской ФедерацииРоссияFinancial University under the Government of the Russian FederationRussian Federation2023251220233865258Copyright © Барабаш Д.А., Панов П.М., 20232023Барабаш Д.А., Панов П.М.Barabash D.A., Panov P.M.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://info.infojournal.ru/jour/article/view/1007

Использование информационных технологий влечет за собой не только огромные преимущества, но и большое количество новых угроз. Одной из самых опасных из них является утечка данных, поскольку она подрывает доверие потребителя и может привести к закрытию бизнеса. С подобной проблемой сталкиваются и образовательные организации, использующие в своей работе приложения на платформе 1C. Решением в данном случае может стать усложнение механизма авторизации: добавление в него еще одного шага — распознавания лиц.

Для оптимального конструирования этого способа авторизации необходимо спроектировать архитектуру программы с учетом актуальных на текущий момент бизнес-требований образовательных организаций и разработать программный прототип, готовый к интеграции в текущие образовательные программные решения.

В статье приводится пример вышеуказанной архитектуры и приложения, созданного на ее базе. В дальнейшем они могут быть интегрированы в любую систему на базе «1С:Предприятие». Для удовлетворения требований к системе наиболее подходящей архитектурой является «клиент — сервер» с отдельным сервером, выделенным для базы данных. Используется язык программирования Python, организация сетевой коммуникации согласно принципам REST при помощи метода GET и протокола HTTP, передача данных фотографий происходит в формате JSON.

The use of information technology entails not only huge benefits but also a large number of new threats. One of the most dangerous of them is data leaks, as they undermine consumer confidence and can lead to business shutdowns. Educational organizations that use applications on the 1C platform in their work face a similar problem. The solution in this case may be to improve the authorization process by adding one more step to it — face recognition.

For optimal design of this authorization method, it is necessary to develop the program architecture considering the current business requirements of educational organizations and to develop a software prototype ready for integration into current educational software solutions.

The article provides an example of the above architecture and the application created on its basis. Further, they can be integrated into any system based on “1C:Enterprise”. To meet the requirements for the system, the most appropriate architecture is a “client — server” with a separate server dedicated to the database. Python programming language is used, network communication is organized according to REST principles using GET method and HTTP protocol, photo data transfer is in JSON format.

«1С:Предприятие»Pythonмашинное обучениесистема распознавания лицархитектура приложения1C:EnterprisePythonmachine learningface recognition systemapplication architectureReferencesПутинцев А. Н., Воинова В. Ю., Демикова Н. С., Лапина А. С. Веб-приложение «Врожденные пороки и аномалии развития»: оценка эффективности на основе обратной связи. Врач и информационные технологии. 2020;(4):6–13. EDN: BCZAOE. DOI: 10.37690/1811-0193-2020-4-6-13.Putintsev A. N., Voinova V. Yu., Demikova N. S., Lapina A. S. Web application “Congenital malformations”: Program effectiveness evaluation based on feedback. Medical Doctor and IT. 2020;(4):6–13. (In Russian.) EDN: BCZAOE. DOI: 10.37690/1811-0193-2020-4-6-13.Ванин П. А., Нестеров А. С., Холодилин И. Ю. Внедрение технологий IIOT и AR на примере учебного лабораторного стенда для практических занятий студентов электротехнических специальностей. Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Энергетика. 2020;20(1):123–133. END: THWIQD. DOI: 10.14529/power200114.Vanin P. A., Nesterov A. S., Kholodilin I. Yu. Integration of IIoT and AR technologies into training & teaching via laboratory equipment. Bulletin of South Ural State University. Series: Power Engineering. 2020;20(1):123–133. (In Russian.) END: THWIQD. DOI: 10.14529/power200114.Ильин В. А., Правосудов Р. Н. Технология автоматизации подготовки образовательных программ вуза в соответствии с требованиями ФГОС ВО 3++. Информатика и образование. 2020;35(3):5–10. EDN: NPBDBR. DOI: 10.32517/0234-0453-2020-35-3-5-10.Ilyin V. A., Pravosudov R. N. The technology of automation of the preparation of the educational programs of university in accordance with the requirements of the Federal State Educational Standards of Higher Education 3++. Informatics and Education. 2020;35(3):5–10. (In Russian.) EDN: NPBDBR. DOI: 10.32517/0234-0453-2020-35-3-5-10.Преображенский Ю. П., Линкина А. В. Оптимизация внедрения электронной информационной образовательной среды в учебном заведении. Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2021;83(4(90)):370–374. EDN: FAOSDU. DOI: 10.20914/2310-1202-2021-4-370-374.Preobrazhensky Yu. P., Linkina A. V. Optimization of the implementation of an electronic educational environment in an educational institution. Proceedings of the Voronezh State University of Engineering Technologies. 2021;83(4(90)):370– 374. (In Russian.) EDN: FAOSDU. DOI: 10.20914/2310-1202-2021-4-370-374.McCourt S., McLaren I. P. L., Civile C. Changing face contours reduces the inversion effect and overall recognition performance. Current Research in Behavioral Sciences. 2023;4:100115. DOI: 10.1016/j.crbeha.2023.100115.McCourt S., McLaren I. P. L., Civile C. Changing face contours reduces the inversion effect and overall recognition performance. Current Research in Behavioral Sciences. 2023;4:100115. DOI: 10.1016/j.crbeha.2023.100115.Huang B., Wang Z., Wang G. et al. PLFace: Progressive learning for face recognition with mask bias. Pattern Recognition. 2023;135:109142. DOI: 10.1016/j.patcog.2022.109142.Huang B., Wang Z., Wang G. et al. PLFace: Progressive learning for face recognition with mask bias. Pattern Recognition. 2023;135:109142. DOI: 10.1016/j.patcog.2022.109142.Boussaad L., Boucetta A. Deep-learning based descriptors in application to aging problem in face recognition. Journal of King Saud University — Computer and Information Sciences. 2022;34(6A):2975–2981. DOI: 10.1016/j.jksuci.2020.10.002.Boussaad L., Boucetta A. Deep-learning based descriptors in application to aging problem in face recognition. Journal of King Saud University — Computer and Information Sciences. 2022;34(6A):2975–2981. DOI: 10.1016/j.jksuci.2020.10.002.Rajeshkumar G., Braveen M., Venkatesh R. et al. Smart office automation via faster R-CNN based face recognition and internet of things. Measurement: Sensors. 2023;27:100719. DOI: 10.1016/j.measen.2023.100719.Rajeshkumar G., Braveen M., Venkatesh R. et al. Smart office automation via faster R-CNN based face recognition and internet of things. Measurement: Sensors. 2023;27:100719. DOI: 10.1016/j.measen.2023.100719.Billah M. F. R. M., Adnan M. A. SMARTLET: A dynamic architecture for real time face recognition in smartphone using cloudlets and cloud. Big Data Research. 2019;17:45–55. DOI: 10.1016/j.bdr.2018.07.001.Billah M. F. R. M., Adnan M. A. SMARTLET: A dynamic architecture for real time face recognition in smartphone using cloudlets and cloud. Big Data Research. 2019;17:45–55. DOI: 10.1016/j.bdr.2018.07.001.Ai H., Cheng X. Research on embedded access control security system and face recognition system. Measurement. 2018;123:309–322. DOI: 10.1016/j.measurement.2018.04.005.Ai H., Cheng X. Research on embedded access control security system and face recognition system. Measurement. 2018;123:309–322. DOI: 10.1016/j.measurement.2018.04.005.Kumar B. D., Mir H. A., Ahmed M. K., Siddiqui M. T. Exam form automation using facial recognition. Materials Today: Proceedings. 2023;80:2236–2240. DOI: 10.1016/j.matpr.2021.06.190.Kumar B. D., Mir H. A., Ahmed M. K., Siddiqui M. T. Exam form automation using facial recognition. Materials Today: Proceedings. 2023;80:2236–2240. DOI: 10.1016/j.matpr.2021.06.190.Sardar A., Umer S. Implementation of face recognition system using BioCryptosystem as template protection scheme. Journal of Information Security and Applications. 2022;70:103317. DOI: 10.1016/j.jisa.2022.103317.Sardar A., Umer S. Implementation of face recognition system using BioCryptosystem as template protection scheme. Journal of Information Security and Applications. 2022;70:103317. DOI: 10.1016/j.jisa.2022.103317.Xu H., Li W., Cai Z. Analysis on methods to effectively improve transfer learning performance. Theoretical Computer Science. 2023;940:90–107. DOI: 10.1016/j.tcs.2022.09.023.Xu H., Li W., Cai Z. Analysis on methods to effectively improve transfer learning performance. Theoretical Computer Science. 2023;940:90–107. DOI: 10.1016/j.tcs.2022.09.023.Хаметова Э. Ф., Бакиева О. Р. Разработка программного комплекса для количественного анализа химического состава по Оже-электронным спектрам. Химическая физика и мезоскопия. 2023;25(1):113–119. EDN: SKVCNE. DOI: 10.15350/17270529.2023.1.12.Khametova E. F., Bakieva O. R. Development of a software package for quantitative analysis of chemical composition by Auger-electron spectra. Chemical Physics and Mesoscopy. 2023;25(1):113–119. (In Russian.) EDN: SKVCNE. DOI: 10.15350/17270529.2023.1.12.Лисовец Ю. П., Романова Е. Л., Вай Я. М. Подготовка базы данных для автоматизированного контрольно-пропускного пункта на режимный объект. Известия высших учебных заведений. Электроника. 2020;25(4):367–373. EDN: EOEDJF. DOI: 10.24151/1561-5405-2020-25-4-367-373.Lisovec U. P., Romanova E. L., Wai Ya. M. Preparing a database for an automated checkpoint at a sensitive area. Proceedings of Universities. Electronics. 2020;25(4):367–373. (In Russian.) EDN: EOEDJF. DOI: 10.24151/1561-5405-2020-25-4-367-373.Fielding R. T. Architectural styles and the design of network-based software architectures: Dr. philos. sci. diss. University of California, Irvine, USA, 2000. 162 p. https://ics.uci.edu/~fielding/pubs/dissertation/top.htmFielding R. T. Architectural styles and the design of network-based software architectures: Dr. philos. sci. diss. University of California, Irvine, USA, 2000. 162 p. https://ics.uci.edu/~fielding/pubs/dissertation/top.htmИванько Д. В. Использование системы распознавания лиц для осуществления покупок в мобильных устройствах и веб-приложениях. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2018;18(3):457–461. EDN: XPUCYX. DOI: 10.17586/2226-1494-2018-18-3-457-461.Ivanko D. V. Face recognition system for payment process on mobile devices and web-applications. Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics. 2018;18(3):457–461. (In Russian.) EDN: XPUCYX. DOI: 10.17586/2226-1494-2018-18-3-457-461.Бычков И. В., Ружников Г. М., Федоров Р. К., Попова А. К., Авраменко Ю. В. О классификации космических снимков Sentinel-2 нейронной сетью ResNet-50. Компьютерная оптика. 2023;47(3):474–481. EDN: KSJOVZ. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1216.Bychkov I. V., Ruzhnikov G. M., Fedorov R. K., Popova A. K., Avramenko Yu. V. On classification of Sentinel-2 satellite images by a neural network ResNet-50. Computer Optics. 2023;47(3):474–481. (In Russian.) EDN: KSJOVZ. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1216.Салех Л. О. А., Хлопин С. В. Методы распознавания лиц на основе анализа видеоизображений. Системный анализ в проектировании и управлении. Сборник научных трудов XXVI Международной научно-практической конференции. Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС; 2023;2:132–140. EDN: RZCZGE. DOI: 10.18720/SPBPU/2/id23-89.Saleh L. O. A., Khlopin S. V. Face recognition methods based on video image analysis. System Analysis in Engineering and Control. Collection of Scientific Papers of the XXVI Int. Scientific and Practical Conf. Saint Petersburg, POLYTEKH-PRESS; 2023;2:132–140. (In Russian.) EDN: RZCZGE. DOI: 10.18720/SPBPU/2/id23-89.Балашов Н. А., Балашова М. В., Книгин С. Р., Кутовский Н. А. Применение стека технологий ELK для сбора и анализа системных журналов событий. Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2021;17(1):61–68. EDN: PSZFBI. DOI: 10.25559/SITITO.17.202101.731.Balashov N. A., Balashova M. V., Knigin S. R., Kutovskiy N. A. Using ELK stack for event log acquisition and analysis. Modern Information Technologies and IT-Education. 2021;17(1):61–68. (In Russian.) EDN: PSZFBI. DOI: 10.25559/SITITO.17.202101.731.Лазарева Н. Б. Оптимальный подход к разработке программного обеспечения с использованием современных методологий и технических средств. Инженерный вестник Дона. 2020;(10(70)):54–63. EDN: QBMAPA.Lazareva N. B. Optimal software development approach using modern tools and methodologies. Engineering Journal of Don. 2020;(10(70)):54–63. (In Russian.) EDN: QBMAPA.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.