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.pdfОсновная статья878.32 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.