Отрывок: Формируются нейроны, обрабатывающие зави- симые признаки. Нейроны Байеса настраиваются по методике [1]. Для «критериев» и «гравитаци- онных» метрик устанавливается фиксированная размерность nc = 20 и ng = 2 соответственно. За- висимые признаки не нужно группировать по информативности, они имеют схожие формы функций плотности вероятности и близки по информативности. Указанные значения гиперпараметров (∆I, ni, ∆n, nc, ng) были получены эмпирически и близки к опти- мальным. Каж...
Название : | Высоконадёжная двухфакторная биометрическая аутентификация по рукописным и голосовым паролям на основе гибких нейронных сетей |
Другие названия : | Highly reliable two-factor biometric authentication based on handwritten and voice passwords using flexible neural network |
Авторы/Редакторы : | Сулавко, А.Е. |
Ключевые слова : | гибридные сети квадратичные формы функционалы Байеса особенности воспроизведения рукописных образов параметры голоса широкие нейронные сети преобразователи «биометрия-код» защищенные нейросетевые контейнеры |
Дата публикации : | Фев-2020 |
Издательство : | Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева, Институт систем обработки изображений РАН - филиал ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН |
Библиографическое описание : | Сулавко, А.Е. Высоконадежная двухфакторная биометрическая аутентификация по рукописным и голосовым паролям на основе гибких нейронных сетей // Компьютерная оптика. – 2020. – Т. 44, № 1. – С. 82-91. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-567. |
Серия/номер : | 44;1 |
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. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | https://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-CO-567 http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Vysokonadezhnaya-dvuhfaktornaya-biometricheskaya-autentifikaciya-po-rukopisnym-i-golosovym-parolyam-na-osnove-gibkih-neironnyh-setei-82865 |
Другие идентификаторы : | Dspace\SGAU\20200313\82865 |
ГРНТИ: | 28.23.37 |
Располагается в коллекциях: | Журнал "Компьютерная оптика" |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
440111.pdf | Основная статья | 878.32 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.