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...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Кібернетика та системний аналіз |
|---|---|
| Дата: | 2021 |
| Автори: | , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2021
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.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| _version_ | 1862568386431549440 |
|---|---|
| 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. |
| 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. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | 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.
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.
|
| first_indexed | 2025-11-26T00:41:49Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-190707 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1019-5262 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-11-26T00:41:49Z |
| publishDate | 2021 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Сулавко, А.Е. Ложников, П.С. Куприк, И.А. Самотуга, А.Е. 2023-06-20T11:57:56Z 2023-06-20T11:57:56Z 2021 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 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/190707 004.93'1 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. Исследование выполнено при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (грант ИБ), проект № 6. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Кібернетика та системний аналіз Системний аналіз Идентификация личности на основе индивидуальных эхографических свойств ушной раковины с использованием кепстрального анализа и формулы Байеса Ідентифікація особи на основі індивідуальних ехографічних властивостей вушної раковини з використанням кепстрального аналізу і формули Баєса Personal identification based on the individual sonographic properties of the auricle using cepstral analysis and Bayes formula Article published earlier |
| spellingShingle | 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 |
| title | Идентификация личности на основе индивидуальных эхографических свойств ушной раковины с использованием кепстрального анализа и формулы Байеса |
| title_alt | Ідентифікація особи на основі індивідуальних ехографічних властивостей вушної раковини з використанням кепстрального аналізу і формули Баєса Personal identification based on the individual sonographic properties of the auricle using cepstral analysis and Bayes formula |
| 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_short | 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 |
| topic | Системний аналіз |
| topic_facet | Системний аналіз |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/190707 |
| work_keys_str_mv | AT sulavkoae identifikaciâličnostinaosnoveindividualʹnyhéhografičeskihsvoistvušnoirakovinysispolʹzovaniemkepstralʹnogoanalizaiformulybaiesa AT ložnikovps identifikaciâličnostinaosnoveindividualʹnyhéhografičeskihsvoistvušnoirakovinysispolʹzovaniemkepstralʹnogoanalizaiformulybaiesa AT kuprikia identifikaciâličnostinaosnoveindividualʹnyhéhografičeskihsvoistvušnoirakovinysispolʹzovaniemkepstralʹnogoanalizaiformulybaiesa AT samotugaae identifikaciâličnostinaosnoveindividualʹnyhéhografičeskihsvoistvušnoirakovinysispolʹzovaniemkepstralʹnogoanalizaiformulybaiesa AT sulavkoae ídentifíkacíâosobinaosnovííndivídualʹnihehografíčnihvlastivosteivušnoírakovinizvikoristannâmkepstralʹnogoanalízuíformulibaêsa AT ložnikovps ídentifíkacíâosobinaosnovííndivídualʹnihehografíčnihvlastivosteivušnoírakovinizvikoristannâmkepstralʹnogoanalízuíformulibaêsa AT kuprikia ídentifíkacíâosobinaosnovííndivídualʹnihehografíčnihvlastivosteivušnoírakovinizvikoristannâmkepstralʹnogoanalízuíformulibaêsa AT samotugaae ídentifíkacíâosobinaosnovííndivídualʹnihehografíčnihvlastivosteivušnoírakovinizvikoristannâmkepstralʹnogoanalízuíformulibaêsa AT sulavkoae personalidentificationbasedontheindividualsonographicpropertiesoftheauricleusingcepstralanalysisandbayesformula AT ložnikovps personalidentificationbasedontheindividualsonographicpropertiesoftheauricleusingcepstralanalysisandbayesformula AT kuprikia personalidentificationbasedontheindividualsonographicpropertiesoftheauricleusingcepstralanalysisandbayesformula AT samotugaae personalidentificationbasedontheindividualsonographicpropertiesoftheauricleusingcepstralanalysisandbayesformula |