Отрывок: В табл. 2 представлены результаты работы грави- тационного алгоритма. Здесь Etra, Etst – точность в процентах на обуч...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Ходашинский, И.А. | - |
dc.contributor.author | Костюченко, Е.Ю. | - |
dc.contributor.author | Сарин, К.С. | - |
dc.contributor.author | Анфилофьев, А.Е. | - |
dc.contributor.author | Бардамова, М.Б. | - |
dc.contributor.author | Самсонов, С.С. | - |
dc.contributor.author | Филимоненко, И.В. | - |
dc.date.accessioned | 2018-10-10 12:23:39 | - |
dc.date.available | 2018-10-10 12:23:39 | - |
dc.date.issued | 2018 | - |
dc.identifier | Dspace\SGAU\20181003\71669 | ru |
dc.identifier.citation | Ходашинский, И.А. 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 // Компьютерная оптика. – 2018. – Т. 42, №4. – С. 657-666. – DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-4-657-666 | ru |
dc.identifier.uri | https://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-2018-42-4-657-666 | - |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Autentifikaciya-polzovatelya-po-dinamike-podpisi-na-osnove-nechetkogo-klassifikatora-71669 | - |
dc.description.abstract | 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. | ru |
dc.description.sponsorship | Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства образования и науки РФ в рамках базовой части государственного задания в сфере научной деятельности (проект № 8.9628.2017/8.9). | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.publisher | Новая техника | ru |
dc.relation.ispartofseries | 42/4; | - |
dc.subject | распознавание образов | ru |
dc.subject | обработка информации | ru |
dc.subject | алгоритмы | ru |
dc.subject | отбор признаков | ru |
dc.subject | нечеткий классификатор | ru |
dc.subject | распознавание подписи | ru |
dc.title | Аутентификация пользователя по динамике подписи на основе нечеткого классификатора | ru |
dc.title.alternative | Dynamic-signature-based user authentication using a fuzzy classifier | ru |
dc.type | Article | ru |
dc.textpart | В табл. 2 представлены результаты работы грави- тационного алгоритма. Здесь Etra, Etst – точность в процентах на обуч... | - |
dc.classindex.scsti | 28.23.15 | - |
dc.classindex.scsti | 28.19.31 | - |
dc.classindex.scsti | 81.93.29 | - |
Располагается в коллекциях: | Журнал "Компьютерная оптика" |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
420414.pdf | Основная статья | 417.14 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.