Методы анализа эмоций в системах распознавания личности

<jats:p>В статье исследуются методы классификации эмоций для интеграции в системы биометрической аутентификации. Анализируются традиционные подходы, такие как PCA и AdaBoost, и современные технологии, включая трансформеры и CNN. Экспериментально оценивается точность методов на реальных данных, выявляются их преимущества и недостатки. По итогам проведенных исследований предложены гибридные подходы, повышающие точность и устойчивость систем аутентификации. Исследование имеет практическую значимость для укрепления безопасности в банковской сфере и системах контроля доступа.</jats:p> <jats:p>The article explores methods of emotion classification for integration into biometric authentication systems. Traditional approaches such as PCA and AdaBoost, as well as modern technologies including transformers and CNN, are analyzed. The accuracy of the methods is experimentally evaluated on real data, and their advantages and disadvantages are identified. As a result, hybrid approaches are proposed to enhance the accuracy and robustness of authentication systems. The study has practical significance for improving security in banking and access control systems.</jats:p>