UA : Робота викладена на 88 сторінках друкованого тексту, містить 30 рисунків, 11 джерел, 3 додатки. Об’єкт дослідження: процес розробки системи авторизації. Мета роботи: розробити систему авторизації на основі розпізнавання обличчя з використанням технологій фреймворків Angular, NestJS та сервісів Amazon. Методи дослідження: методи аналізу програмного забезпечення та сервісів, методи класифікації об’єкту розробки, методи моделювання, проєктування, конструювання та тестування програмного застосунку. В процесі розробки програмного застосунку було проаналізовано обрані для розробки технології, досліджено та опрацьовано особливості предметної області, за допомогою діаграм та блок-схем було спроєктовано архітектуру програмного застосунку, його функціонал, поведінку тощо. Для розробки клієнтської частини застосунку було використано фреймворк Angular, для серверної частини – фреймворк для бекенд розробки NestJS. Обробку та аналіз зображень виконував натренований інструмент штучного інтелекту Amazon Rekognition. Результатом розробки виступає сучасна, проста у використанні та доволі захищена система авторизації, яка дозволить клієнтам тієї чи іншої системи проводити миттєву авторизацію в застосунку, використовуючи лише біометричні дані користувача.
EN : The work is presented on 88 pages of printed text, 30 figures, 11 references, 3 supplements. The object of the study is the process of developing the authorization system. The aim of the study is to develop the authorization system based on face recognition using Angular, NestJS framework technologies and Amazon services. The methods of research are software and service analysis methods, development object classification methods, software application modeling, design, construction and testing methods. In the process of developing the software application, we analyzed the technologies selected for development, researched and worked out the features of the subject area, and designed the architecture of the software application, its functionality, behavior, etc. using diagrams and flowcharts. The Angular framework was used to develop the client side of the application, and the NestJS backend framework was used for the server-side development. Image processing and analysis was performed by a trained Amazon Rekognition artificial intelligence tool. The result of the development is a modern, easy-to-use and fairly secure authorization system that will allow customers of one or another system to perform instant authorization into the application using only the user’s biometric data.
