RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Компьютерная оптика // Архив

Компьютерная оптика, 2018, том 42, выпуск 4, страницы 657–666 (Mi co547)

Эта публикация цитируется в 6 статьях

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Аутентификация пользователя по динамике подписи на основе нечеткого классификатора

И. А. Ходашинский, Е. Ю. Костюченко, К. С. Сарин, А. Е. Анфилофьев, М. Б. Бардамова, С. С. Самсонов, И. В. Филимоненко

Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, Томск, Россия

Аннотация: Анализ динамики подписи является одним из наиболее быстрых, интуитивно понятных и экономичных инструментов аутентификации пользователей. Динамическое распознавание подписи основано на анализе нескольких характеристик почерка индивидуума, таких как параметры движения, давление, азимут и угол наклона пера в определенные моменты времени, а также скорости и ускорения вышеперечисленных величин. В нашей работе в качестве признаков были использованы постоянная составляющая и первые семь гармоник разложения данных сигналов в ряд Фурье. Создание систем подтверждения подлинности подписи включает следующие этапы: предобработка, отбор информативных признаков, классификация. Для отбора признаков использованы бинарные метаэвристические и детерминированные алгоритмы. Классификация выполнялась с помощью нечеткого классификатора. Параметры нечетких классификаторов настраивались непрерывными метаэвристическими алгоритмами. Работоспособность системы аутентификации проверена на авторской базе данных. База данных содержит 280 оригинальных вариантов подписи одного автора и 1281 вариант фальсификаций (поддельных подписей) семи авторов. Для оценки статистической значимости различий в точности и ошибках нечетких классификаторов, сформированных метаэвристическими алгоритмами, использованы критерий Манна–Уитни (Уилкоксона) и тест Крускала–Уоллиса.

Ключевые слова: распознавание образов, обработка информации, алгоритмы, отбор признаков, нечеткий классификатор, распознавание подписи.

Поступила в редакцию: 21.03.2018
Принята в печать: 02.04.2018

DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-4-657-666



© МИАН, 2024