Найти

Результаты поиска

• МЕТОДЫ УСИЛЕНИЯ ПРОЦЕДУРЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ LIVENESS DETECTION

  В.В. Золотарев , А. О. Поважнюк, Е.А. Маро

  2022-05-26

  Аннотация ▼

  Биометрические системы идентификации и контроля доступа содержат методы
  распознавания личности субъекта на основе уникальных физиологических и поведенческих
  характеристик. Целью данной работы является разработка системы безопасного взаимо-
  действия (аутентификации) участников геймифицированных образовательных проектов,
  включающая в себя противодействие угрозам безопасности, возникающим при использовании биометрических характеристик пользователей. Выполнен сравнительный анализ эф-
  фективности распознавания поддельных биометрических образцов методами liveness detection
  на основе выявления подмены образца с помощью фото, видео на дисплее,
  3D-модели, маски. В ходе исследования предложен способ применения метода liveness detection
  для внедрения в системы геймифицированной образовательной среды. Предложена
  модификация метода liveness detection (гибридный метод) и спроектирована система био-
  метрической идентификации в реальном времени с использованием предложенного мето-
  да. Разработан двухэтапный гибридный метод биометрической идентификации на основе
  совместного использования пассивных и активных программных методов выявления под-
  дельных биометрических образцов. Метод адаптирован для использования с минимальным
  количеством дополнительных используемых устройств, единственным сканером биомет-
  рических признаков является 2D-камера. Проведено тестирования работы сети видов дву-
  слойный персептрон, трехслойный персептрон и сверточная нейронная сеть. Обучение
  сети проводилось на собственных обучающих примерах. Положение диктора при записи
  обучающих примеров: расстояние лица от камеры – 60см, режимы записи при повороте
  головы на 0 (взгляд прямо в камеру), 30 (голова немного повернута в сторону) и 45 (голова
  сильно повернута в сторону) градусов. По итогам тестирования лучшие показатели рас-
  познавания были выявлены у сверточной нейронной сети с 3 сверточными слоями и 1 пол-
  носвязным. Получена точность распознавания произнесенного слова до 100% при повороте
  головы пользователя до 30° и до 70% - при повороте головы пользователя до 45°. При тес-
  тировании на выборке, состоящей из 1000 примеров, значение FAR данной системы соста-
  вило 1%, значение FRR составило 0%.