Аутентификация пользователя по динамике подписи на основе нечеткого классификатора

Статья в журнале

Анализ динамики подписи является одним из наиболее быстрых, интуитивно понятных и экономичных инструментов аутентификации пользователей. Динамическое распознавание подписи основано на анализе нескольких характеристик почерка индивидуума, таких как параметры движения, давление, азимут и угол наклона пера в определенные моменты времени, а также скорости и ускорения вышеперечисленных величин. В нашей работе в качестве признаков были использованы постоянная составляющая и первые семь гармоник разложения данных сигналов в ряд Фурье. Создание систем подтверждения подлинности подписи включает следующие этапы: предобработка, отбор информативных признаков, классификация. Для отбора признаков использованы бинарные метаэвристические и детерминированные алгоритмы. Классификация выполнялась с помощью нечеткого классификатора. Параметры нечетких классификаторов настраивались непрерывными метаэвристическими алгоритмами. Работоспособность системы аутентификации проверена на авторской базе данных. База данных содержит 280 оригинальных вариантов подписи одного автора и 1281 вариант фальсификаций (поддельных подписей) семи авторов. Для оценки статистической значимости различий в точности и ошибках нечетких классификаторов, сформированных метаэвристическими алгоритмами, использованы критерий Манна-Уитни (Уилкоксона) и тест Крускала-Уоллиса.

Журнал:

  • Компьютерная оптика
  • Институт систем обработки изображений Российской академии наук (Самара)
  • Индексируется в Scopus

Библиографическая запись: Аутентификация пользователя по динамике подписи на основе нечеткого классификатора [Электронный ресурс] / И. А. Ходашинский [и др.] // Компьютерная оптика. – 2018. – Т. 42. – №4. – С. 657–664. – DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-4-657-666

Индексируется в:

Год издания:  2018
Страницы:  657 - 664
Язык:  Русский
DOI:  10.18287/2412-6179-2018-42-4-657-666