Найти

Результаты поиска

• ВЕРИФИКАЦИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ БИОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ЛИЧНОСТИ НА ОСНОВЕ ВЕРОЯТНОСТНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

  Ю.А. Брюхомицкий

  2021-01-19

  Аннотация ▼

  Биометрическая верификация личности используются преимущественно при доступе
  в компьютерные и мобильные системы, а также для удаленной (голосовой) верификации.
  При этом наибольшее распространение получили системы биометрической верификации
  по фиксированной парольной фразе, которые достаточно просты в реализации, но очень
  уязвимы для атак воспроизведения скомпрометированного короткого текста. Для устра-
  нения этого недостатка верификацию личности предлагается осуществлять по произ-
  вольному в отношении объема, содержания и языка тексту (текстонезависимая биомет-
  рическая верификация). В данной работе предлагается обобщенный подход к решению за-
  дачи верификации личности по динамическим биометрическим параметрам разной мо-
  дальности (клавиатурный почерк, рукопись, голос). Представление сигналов динамической
  биометрии осуществляется путем преобразования их в последовательности информаци-
  онных единиц, каждая из которых содержит одинаковое количество отсчетов биометри-
  ческого сигнала соответствующей модальности. Решение поставленной задачи осуществ-
  ляется путем контроля степени концентрации близко расположенных информационных
  единиц (кластеров) в определенных точках многомерного признакового пространства. Реа-
  лизуется такой контроль на вероятностной нейронной сети, осуществляющей статисти-
  ческую оценку плотности вероятности распределения информационных единиц в соответ-
  ствующих кластерах с последующим определением суммарной плотности вероятности для
  всего класса объектов. Преимуществами предлагаемого подхода являются: обобщение
  существенно различных методов текстонезависимой верификации личности по динамиче-
  ским биометрическим параметрам разной модальности; возможность принимать вери-
  фикационное решение за фиксированное время поступления биометрических данных, опре-
  деляемое размером используемого эталона; возможность задавать точность верифика-
  ции путем изменения размерности слоя образцов вероятностной сети. Недостатком
  предлагаемого подхода является необходимость программной реализации нейронной сети
  большой размерности. Однако этот недостаток быстро нивелируется с повышением про-
  изводительности средств вычислительной техники.