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

Компьютерная оптика, 2020, том 44, выпуск 1, страницы 82–91 (Mi co765)

Эта публикация цитируется в 3 статьях

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Высоконадёжная двухфакторная биометрическая аутентификация по рукописным и голосовым паролям на основе гибких нейронных сетей

А. Е. Сулавко

ФГБОУ ВО «Омский государственный технический университет» (ОмГТУ), 644050, г. Омск, проспект Мира, д. 11

Аннотация: В работе рассматривается проблема высоконадежной биометрической аутентификации на основе преобразователей тайных биометрических образов в длинный ключ или пароль, а также их тестирования на сравнительно малых выборках (тысячи образов). Статические образы являются открытыми, поэтому при удаленной аутентификации доверие к ним ограничено. Описан процесс вычисления биометрических параметров голосового и рукописного паролей, предложен метод автоматического формирования гибкой гибридной сети, состоящей из нейронов различного типа, и абсолютно устойчивый алгоритм ее обучения на малых выборках «Свой» (7–15 примеров). Предложен метод обученного гибридного преобразователя «биометрия-код» от извлечения знаний. Достигнуты низкие показатели FAR.

Ключевые слова: гибридные сети, квадратичные формы, функционалы Байеса, особенности воспроизведения рукописных образов, параметры голоса, широкие нейронные сети, преобразователи «биометрия-код», защищенные нейросетевые контейнеры.

Поступила в редакцию: 09.05.2019
Принята в печать: 16.10.2019

DOI: 10.18287/2412-6179-CO-567



© МИАН, 2024