Анотація. Показано, що на малих тестових вибірках коефіцієнти кореляції біометричних даних мають значну похибку, що не дозволяє використовувати їх для навчання (налаштування) класичних квадратичних форм і мереж Беєса. Запропоновано скористатися способом симетризації кореляційних зв’язків. Доведено, що у цьому випадку вимоги до обсягу біометричних даних істотно знижуються. Як наслідок, налаштування (навчання) квадратичних форм і налаштування мереж найбільшої правдоподібності Беєса стають набагато більш стійкими задачами, що є еквівалентним багаторазовому зниженню вимог до розмірів навчальної вибірки прикладів біометричного образу «свій».

Ключові слова: біометрична ідентифікація, симетризація кореляційних зв’язків, навчання на малих тестових вибірках.