Компьютерная оптика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерная оптика:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерная оптика, 2020, том 44, выпуск 1, страницы 82–91
DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-567
(Mi co765)
 

Эта публикация цитируется в 3 научных статьях (всего в 3 статьях)

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Высоконадёжная двухфакторная биометрическая аутентификация по рукописным и голосовым паролям на основе гибких нейронных сетей

А. Е. Сулавко

ФГБОУ ВО «Омский государственный технический университет» (ОмГТУ), 644050, г. Омск, проспект Мира, д. 11
Список литературы:
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.
Ключевые слова: гибридные сети, квадратичные формы, функционалы Байеса, особенности воспроизведения рукописных образов, параметры голоса, широкие нейронные сети, преобразователи «биометрия-код», защищенные нейросетевые контейнеры.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский научный фонд 17-71-10094
Исследование выполнено за счёт гранта Российского научного фонда (проект №17-71-10094).
Поступила в редакцию: 09.05.2019
Принята в печать: 16.10.2019
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: А. Е. Сулавко, “Высоконадёжная двухфакторная биометрическая аутентификация по рукописным и голосовым паролям на основе гибких нейронных сетей”, Компьютерная оптика, 44:1 (2020), 82–91
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Sul20}
\by А.~Е.~Сулавко
\paper Высоконадёжная двухфакторная биометрическая аутентификация по рукописным и голосовым паролям на основе гибких нейронных сетей
\jour Компьютерная оптика
\yr 2020
\vol 44
\issue 1
\pages 82--91
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/co765}
\crossref{https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-567}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/co765
  • https://www.mathnet.ru/rus/co/v44/i1/p82
  • Эта публикация цитируется в следующих 3 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Компьютерная оптика
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:230
    PDF полного текста:83
    Список литературы:32
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024