Статья

Название статьи ИММУНОЛОГИЧЕКИЙ МЕТОД ВЕРИФИКАЦИИ РУКОПИСИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВЕКТОРНОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ДАННЫХ
Автор Ю.А. Брюхомицкий
Рубрика РАЗДЕЛ I. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ЗАЩИТА ИНФОРМАЦИИ
Месяц, год 09, 2016
Индекс УДК 004.067
DOI 10.18522/2311-3103-2016-5057
Аннотация Предлагается метод текстонезависимого онлайн-анализа рукописи, использующий принципы функционирования искусственных иммунных систем, ориентированный на задачу верификации личности по рукописи. Метод основан на использовании иммунологической модели отрицательного отбора. Метод может применяться для анализа произвольных текстов произвольного объема. Особенностью метода является представление информационных потоков рукописи в виде последовательности информационных единиц фиксированного формата и размера, с последующей их децентрализованной обработкой. Для этого применяется двойное квантование во времени исходных информационных потоков рукописи. Информационные единицы рукописи, в свою очередь, представляются векторами в многомерном пространстве признаков, характеризующих положение пера. Предлагаемый метод верификации рукописи обладает рядом преимуществ. По сравнению известным методом онлайн-анализа рукописи на основе частотного разложения, пригодным исключительно для анализа сильно ограниченных объемов текстов, представленных предопределенными словами или короткими фразами, предлагаемый метод не имеет таких ограничений и позволяет проводить анализ произвольных рукописных текстов произвольного объема. За счет значительного увеличения объема используемых рукописных данных, характеризующих особенности личности, точность анализа повышается. Другим принципиальным отличием предлагаемого иммунологического онлайн-анализа является переход от интегральной оценки рукописных данных за некоторый фиксированный период времени к непрерывной оценке их временной структуры с возможностью своевременного принятия правильного верификационного решения в темпе поступления рукописных данных. Такая схема распознавания дает преимущества при решении определенных классов задач, критичных ко времени принятия верификационного решения.

Скачать в PDF

Ключевые слова Текстонезависимый онлайн-анализ рукописи; верификация личности по рукописи; принципы работы искусственных иммунных систем; векторное представление информационных единиц рукописи.
Библиографический список 1. Govindan V K. Character recognition – a review // Pattern Recognition. – 1990. – Vol. 23, No. 7. – P. 671-683.
2. Шейбак А.Н., Афанасьев Г.К. Разработка и анализ алгоритмов идентификации почерка // Информационные технологии, электронные приборы и системы ITEDS’2010: Материалы Международной научно-практической конференции (6-7 апреля 2010 г., Минск).
– Мн.: Белорусский государственный университет, 2010.
3. Tappert, C.C. The state of art in on-line handwriting recognition // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. – 1990. – Vol. 12, No. 8. – P. 787-808.
4. Nalwa V.S. Automatic On-Line Signature Verification // Proceedings of the IEEE. – 1997.
– Vol. 85, No. 2. – P. 215-2394.
5. Munich M. E., Perona P.Visual Signature Verification using Affine Arc-length // Conference on Computer Vision and Pattern Recognition CVPR. – 1999. – P. 2180-2186.
6. Иванов А.И. Биометрическая идентификация личности по динамике подсознательных движений. – Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2000. – 188 с.
7. Брюхомицкий Ю.А., Казарин М.Н. Система аутентификации личности по почерку // Сборник трудов научно-практической конференции с международным участием «Ин-формационная безопасность». – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2002. – С. 22-29.
8. Колядин Д.В. Анализ динамических кривых применительно к задаче верификации рукописной подписи // Математические методы распознавания образов (ММРО-11). – 2003. – С. 330-332.
9. Ложников П.С. Распознавание динамики подписи с использованием стратегии Байеса // Доклады V Междунар. конф. «Цифровая обработка сигналов и её применение. DSPA-2003». – М.: РНТОРЭС им. А.С. Попова, 2003. – Т. 2. – С. 599-601.
10. Пат. РФ № 2469397. Способ биометрической идентификации по почерку в компьютеризированной системе контроля доступа / Милых В.А., Лапина Т.И., Лапин Д.В. – 2012.
11. Dasgupta D. Artificial Immune Systems and Their Applications, Springer-Verlag, 1998.
12. De Castro L.N., Timmis, J.I. Artificial Immune Systems: A New Computational Intelligence Approach, London: Springer-Verlag 2000 September. – 357 p.
13. Искусственные иммунные системы и их применение / под ред. Д. Дасгупты: пер. с англ. А.А. Романюхи. – М.: Физматлит, 2006. – 344 с.
14. Брюхомицкий Ю.А. Иммунологический метод идентификации личности по рукописи // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2015. – № 5 (166). – С. 174-183.
15. Forrest S., Perelson A.S., Allen L., Cherukuri R. Self-nonself discrimination in a computer // In: Proc. of Ieee symposium on research in security, Oakland, CA, 16-18 May 1994. – P. 202-212.
16. Dasgupta D., Forrest S. Tool breakage detection in milling operations using a negative-selection algorithm // Technical report CS95-5, Department of computer science, University of New Mexico, 1995.
17. Dasgupta D., Forrest S. Novelty detection in time series data using ideas from immunology // In: ISC A 5th international conference on intelligent systems, Reno, Nevada, June 19-21, 1996.
18. Dasgupta D., Yu S., Majumdar N. MILA – Multilevel Immune Learning Algorithm // Pro-ceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference – 2003, Springer – Verlag: Berlin Heidelberg, 2003. – P. 183-194.
19. Брюхомицкий Ю.А. Мониторинг информационных процессов методами искусственных иммунных систем // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2012. – № 12 (137). – С. 82-90.
20. Брюхомицкий Ю.А. Модель адаптивной самоорганизующейся искусственной иммунной системы для решения задач компьютерной безопасности // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2013. – № 12 (149). – С. 63-69.
21. Брюхомицкий Ю.А. Иммунологический подход к организации клавиатурного мониторинга // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2014. – № 2 (151). – С. 33-41.

Comments are closed.