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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2021
Main Authors: Сулавко, А.Е., Ложников, П.С., Куприк, И.А., Самотуга, А.Е.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2021
Series:Кібернетика та системний аналіз
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/190707
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-190707
record_format dspace
fulltext
spelling nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-1907072025-02-09T12:59:06Z 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 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. Исследование выполнено при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (грант ИБ), проект № 6. 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 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/190707 004.93'1 ru Кібернетика та системний аналіз application/pdf 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 https://nasplib.isofts.kiev.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
AT sulavkoae ídentifíkacíâosobinaosnovííndivídualʹnihehografíčnihvlastivostejvušnoírakovinizvikoristannâmkepstralʹnogoanalízuíformulibaêsa
AT ložnikovps ídentifíkacíâosobinaosnovííndivídualʹnihehografíčnihvlastivostejvušnoírakovinizvikoristannâmkepstralʹnogoanalízuíformulibaêsa
AT kuprikia ídentifíkacíâosobinaosnovííndivídualʹnihehografíčnihvlastivostejvušnoírakovinizvikoristannâmkepstralʹnogoanalízuíformulibaêsa
AT samotugaae ídentifíkacíâosobinaosnovííndivídualʹnihehografíčnihvlastivostejvušnoírakovinizvikoristannâmkepstralʹnogoanalízuíformulibaêsa
AT sulavkoae personalidentificationbasedontheindividualsonographicpropertiesoftheauricleusingcepstralanalysisandbayesformula
AT ložnikovps personalidentificationbasedontheindividualsonographicpropertiesoftheauricleusingcepstralanalysisandbayesformula
AT kuprikia personalidentificationbasedontheindividualsonographicpropertiesoftheauricleusingcepstralanalysisandbayesformula
AT samotugaae personalidentificationbasedontheindividualsonographicpropertiesoftheauricleusingcepstralanalysisandbayesformula
first_indexed 2025-11-26T00:41:49Z
last_indexed 2025-11-26T00:41:49Z
_version_ 1849811491520249856