ISSN 1991-2927
 

АПУ № 4 (62) 2020

Автор: "Жумажанова Самал Сагидулловна"

УДК 004.93'1

Сулавко Алексей Евгеньевич, Омский государственный технический университет, кандидат технических наук, окончил факультет «Информационноуправляющие системы» Сибирской государственной автомобильно-дорожной академии. Старший преподаватель Омского государственного технического университета. Имеет более 50 научных статей в области биометрии и распознавания образов в системах информационной и производственной безопасности. [e-mail: sulavich@mail.ru]А.Е. Сулавко,

Еременко Александр Валериевич, Омский государственный университет путей сообщения, кандидат технических наук, окончил факультет «Информационноуправляющие системы» СибАДИ. Инженер-проектировщик Омского государственного университета путей сообщения. Имеет более 35 научных статей в области биометрии и распознавания образов в системах информационной и производственной безопасности. [e-mail: nexus-@mail.ru]А.В. Еременко,

Жумажанова Самал Сагидулловна, Омский государственный технический университет, окончила факультет «Информационно-управляющие системы» СибАДИ. Аспирант ОмГТУ. Имеет 7 научных статей в области биометрии и распознавания образов в системах информационной и производственной безопасности. [e-mail: samal_shumashanova@mail.ru]С.С. Жумажанова,

Бурая Екатерина Викторовна, УГАТУ, окончила Уфимский государственный авиационный технический университет. Аспирант УГАТУ. Имеет 5 научных статей по биометрии. [e-mail: burka-777@yandex.ru]Е.В. Бурая

Генерация ключевых последовательностей и верификация субъектов на основе двумерного изображения лица000_9.pdf

Рассматривается проблема защиты данных от неавторизованного доступа. Предлагается генерировать ключи-пароли на основе биометрических параметров лица для последующей аутентификации субъектов. рассмотрены различные подходы к выработке битовых последовательностей из биометрических данных: нечеткий экстрактор, нейросетевой преобразователь биометрия-код на базе сети персептронов, обученной по ГосТ р 52633.5-2011, использование сетей нейронов на базе метрики Пирсона. собрана база данных изображений лиц 70 субъектов. сформировано пространство 46 признаков лица. Произведена оценка вероятностей ошибок верификации субъектов по параметрам лица на основе рассмотренных подходов. По данным эксперимента нечеткие экстракторы работают хуже нейросетевых преобразователей биометрия-код, сети персептронов уступают в надежности генерируемого ключа сетям функционалов Пирсона. Достигнуты следующие результаты по генерации ключевых последовательностей: нечеткие экстракторы: FRR=0,032, FAR=0,014 при длине ключа 42 бита; сети персептронов: FRR=0,014, FAR=0,029 при длине ключа 100 бит; ПирсонаХемминга: FRR=0,0039, FAR=0,0022 при длине ключа 120 бит.

Физиологические параметры лица, нечеткий экстрактор, искусственные нейронные сети, преобразователь биометрия-код, сети квадратичных форм.

2017_ 1

Рубрика: Информационные системы

Тематика: Информационные системы, Искусственный интеллект.


© ФНПЦ АО "НПО "Марс", 2009-2018 Работает на Joomla!