Идентификация личности на основе индивидуальных эхографических свойств ушной раковины с использованием кепстрального анализа и формулы Байеса

Разработан метод распознавания личности по эхографическим параметрам уха человека на основе наивного байесовского классификатора в двух режимах: биометрической идентификации (EER = 0.0053) и биометрической аутентификации (FRR = 0.0002 при FAR ≤ 0.0001) соответственно. Разработано устройство для реги...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2021
Автори:	Сулавко, А.Е., Ложников, П.С., Куприк, И.А., Самотуга, А.Е.
Формат:	Стаття
Мова:	Russian
Опубліковано:	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2021
Назва видання:	Кібернетика та системний аналіз
Теми:	Системний аналіз
Онлайн доступ:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/190707
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:	Идентификация личности на основе индивидуальных эхографических свойств ушной раковины с использованием кепстрального анализа и формулы Байеса / А.Е. Сулавко, П.С. Ложников, И.А. Куприк, А.Е. Самотуга // Кібернетика та системний аналіз. — 2021. — Т. 57, № 3. — С. 135–143. — Бібліогр.: 6 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-190707
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-1907072023-06-20T14:57:56Z Идентификация личности на основе индивидуальных эхографических свойств ушной раковины с использованием кепстрального анализа и формулы Байеса Сулавко, А.Е. Ложников, П.С. Куприк, И.А. Самотуга, А.Е. Системний аналіз Разработан метод распознавания личности по эхографическим параметрам уха человека на основе наивного байесовского классификатора в двух режимах: биометрической идентификации (EER = 0.0053) и биометрической аутентификации (FRR = 0.0002 при FAR ≤ 0.0001) соответственно. Разработано устройство для регистрации биометрических характеристик уха, приведен набор эхографических свойств на основе параметров ушной раковины 75 испытуемых. В качестве биометрических параметров использовались спектральные и кепстральные характеристики отраженных от ушного канала сигналов. Рассмотрено несколько оконных функций для построения спектров и кепстрограмм. Установлено, что более 90 % «кепстральных» признаков имеют слабую корреляционную зависимость, что позволяет применять наивный байесовский классификатор и получать при этом высокоточные результаты распознавания пользователей. Преимущество байесовской классификации состоит в возможности робастного быстрого обучения системы идентификации. Розроблено метод розпізнавання особи за ехографічними параметрами вуха людини на основі наївного баєсівського класифікатора в двох режимах: біометричної ідентифікації (EER = 0.0053) і біометричної аутентифікації (FRR = 0.0002 для FAR ≤ 0.0001) відповідно. Розроблено пристрій для реєстрації біометричних характеристик вуха, сформовано набір ехографічних властивостей на основі параметрів вушної раковини 75 випробуваних. Як біометричні параметри використано спектральні та кепстральні характеристики відбитих від вушного каналу сигналів. Розглянуто кілька віконних функцій для побудови спектрів і кепстрограмм. Установлено, що понад 90 % «кепстральних» ознак мають слабку кореляційну залежність, що дає змогу застосовувати наївний баєсівський класифікатор і отримувати високоточні результати розпізнавання користувачів. Перевагою баєсівської класифікації є можливість робастного швидкого навчання системи ідентифікації. A method of personality recognition by echographic parameters of the human ear has been developed on the basis of the “naive” Bayes classifier in two modes: biometric identification (EER= 0.0053) and biometric authentication (FRR= 0.0002 at FAR ≤ 0.0001), respectively. A device was developed for recording the biometric characteristics of the ear; a set of echographic data was collected from the ears of 75 subjects. The spectral and cepstral characteristics of the signals reflected from the ear canal were used as biometric parameters. Several window functions for constructing spectra and cepstrograms are considered. It has been established that more than 90% of “cepstral” features have a weak correlation dependence, which allows the use of a “naive” Bayesian classifier and at the same time obtaining highly accurate results of user recognition. The advantage of Bayesian classification is the possibility of robust fast learning of the identification system. 2021 Article Идентификация личности на основе индивидуальных эхографических свойств ушной раковины с использованием кепстрального анализа и формулы Байеса / А.Е. Сулавко, П.С. Ложников, И.А. Куприк, А.Е. Самотуга // Кібернетика та системний аналіз. — 2021. — Т. 57, № 3. — С. 135–143. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. 1019-5262 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/190707 004.93'1 ru Кібернетика та системний аналіз Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
topic	Системний аналіз Системний аналіз
spellingShingle	Системний аналіз Системний аналіз Сулавко, А.Е. Ложников, П.С. Куприк, И.А. Самотуга, А.Е. Идентификация личности на основе индивидуальных эхографических свойств ушной раковины с использованием кепстрального анализа и формулы Байеса Кібернетика та системний аналіз
description	Разработан метод распознавания личности по эхографическим параметрам уха человека на основе наивного байесовского классификатора в двух режимах: биометрической идентификации (EER = 0.0053) и биометрической аутентификации (FRR = 0.0002 при FAR ≤ 0.0001) соответственно. Разработано устройство для регистрации биометрических характеристик уха, приведен набор эхографических свойств на основе параметров ушной раковины 75 испытуемых. В качестве биометрических параметров использовались спектральные и кепстральные характеристики отраженных от ушного канала сигналов. Рассмотрено несколько оконных функций для построения спектров и кепстрограмм. Установлено, что более 90 % «кепстральных» признаков имеют слабую корреляционную зависимость, что позволяет применять наивный байесовский классификатор и получать при этом высокоточные результаты распознавания пользователей. Преимущество байесовской классификации состоит в возможности робастного быстрого обучения системы идентификации.
format	Article
author	Сулавко, А.Е. Ложников, П.С. Куприк, И.А. Самотуга, А.Е.
author_facet	Сулавко, А.Е. Ложников, П.С. Куприк, И.А. Самотуга, А.Е.
author_sort	Сулавко, А.Е.
title	Идентификация личности на основе индивидуальных эхографических свойств ушной раковины с использованием кепстрального анализа и формулы Байеса
title_short	Идентификация личности на основе индивидуальных эхографических свойств ушной раковины с использованием кепстрального анализа и формулы Байеса
title_full	Идентификация личности на основе индивидуальных эхографических свойств ушной раковины с использованием кепстрального анализа и формулы Байеса
title_fullStr	Идентификация личности на основе индивидуальных эхографических свойств ушной раковины с использованием кепстрального анализа и формулы Байеса
title_full_unstemmed	Идентификация личности на основе индивидуальных эхографических свойств ушной раковины с использованием кепстрального анализа и формулы Байеса
title_sort	идентификация личности на основе индивидуальных эхографических свойств ушной раковины с использованием кепстрального анализа и формулы байеса
publisher	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
publishDate	2021
topic_facet	Системний аналіз
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/190707
citation_txt	Идентификация личности на основе индивидуальных эхографических свойств ушной раковины с использованием кепстрального анализа и формулы Байеса / А.Е. Сулавко, П.С. Ложников, И.А. Куприк, А.Е. Самотуга // Кібернетика та системний аналіз. — 2021. — Т. 57, № 3. — С. 135–143. — Бібліогр.: 6 назв. — рос.
series	Кібернетика та системний аналіз
work_keys_str_mv	AT sulavkoae identifikaciâličnostinaosnoveindividualʹnyhéhografičeskihsvojstvušnojrakovinysispolʹzovaniemkepstralʹnogoanalizaiformulybajesa AT ložnikovps identifikaciâličnostinaosnoveindividualʹnyhéhografičeskihsvojstvušnojrakovinysispolʹzovaniemkepstralʹnogoanalizaiformulybajesa AT kuprikia identifikaciâličnostinaosnoveindividualʹnyhéhografičeskihsvojstvušnojrakovinysispolʹzovaniemkepstralʹnogoanalizaiformulybajesa AT samotugaae identifikaciâličnostinaosnoveindividualʹnyhéhografičeskihsvojstvušnojrakovinysispolʹzovaniemkepstralʹnogoanalizaiformulybajesa
first_indexed	2023-10-18T23:13:35Z
last_indexed	2023-10-18T23:13:35Z
_version_	1796157574306856960

Идентификация личности на основе индивидуальных эхографических свойств ушной раковины с использованием кепстрального анализа и формулы Байеса

Репозитарії

Схожі ресурси