Отрывок: В табл. 2 представлены результаты работы грави- тационного алгоритма. Здесь Etra, Etst – точность в процентах на обуч...
Название : | Аутентификация пользователя по динамике подписи на основе нечеткого классификатора |
Другие названия : | Dynamic-signature-based user authentication using a fuzzy classifier |
Авторы/Редакторы : | Ходашинский, И.А. Костюченко, Е.Ю. Сарин, К.С. Анфилофьев, А.Е. Бардамова, М.Б. Самсонов, С.С. Филимоненко, И.В. |
Ключевые слова : | распознавание образов обработка информации алгоритмы отбор признаков нечеткий классификатор распознавание подписи |
Дата публикации : | 2018 |
Издательство : | Новая техника |
Библиографическое описание : | 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 |
Серия/номер : | 42/4; |
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. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | https://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-2018-42-4-657-666 http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Autentifikaciya-polzovatelya-po-dinamike-podpisi-na-osnove-nechetkogo-klassifikatora-71669 |
Другие идентификаторы : | Dspace\SGAU\20181003\71669 |
ГРНТИ: | 28.23.15 28.19.31 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 полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.