РАСПОЗНАВАНИЕ РУКОПИСНОГО ПОЧЕРКА ПРИ АУТЕНТИФИКАЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ПЭВМ - Студенческий научный форум

IV Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2012

РАСПОЗНАВАНИЕ РУКОПИСНОГО ПОЧЕРКА ПРИ АУТЕНТИФИКАЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ПЭВМ

 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF
Если рассмотреть систему информационной безопасности, не вдаваясь в технические подробности, то можно заметить, что главная проблема - это ограничение доступа пользователей к ресурсам информационной системы. Работа систем ограничения доступа заключается в идентификации и аутентификации пользователя (т. е. установление личности пользователя для того, чтобы присвоить ему определенные права).

Факсимильная подпись - это один из классических способов идентификации личности, применяемый уже несколько столетий в юридической практике, банковском деле, торговле. Причем выделяют два способа анализа подписи:

  • Анализ следа пера автографа или статической подписи;
  • Анализ динамики воспроизведения автором "живой" подписи.

Практически все существующие сегодня коммерческие системы идентификации личности работают с "живыми" подписями и построены в основном на анализе динамики воспроизведения подписи в одной, двух или трех координатах (X(t) - движение пера по оси Х, Y(t) - движение пера по оси Y, Z(t) -интенсивность нажатия пера).

В качестве примера биометрического пароля может быть использовано слово "Пенза", соответствующие кривые колебания пера по двум осям Y(t), X(t) которого представлены на рисунке 1. Кривые получены по результатам тестирования разработанного программного средства анализа рукописного почерка. Как видно,  параметры для двух пользователей различны при написании одного и того же слова. Поэтому данные параметры можно использовать в качестве биометрических параметров при аутентификации пользователей.

Однако в чистом виде эти параметры не могут использоваться по ряду причин. Обычно они подвергаются некоторому преобразованию путем вычисления некоторых линейных функционалов по полной реализации подписи или по ее фрагментам [1]. В качестве вычисляемых линейных функционалов удобно использовать ортогональные функционалы Фурье, Уолша, Хаара.

При выборе в качестве функционалов коэффициентов ряда Фурье для двух координатной системы анализа почерка выделяемые параметры подписи будут определяться выражениями для дискретного преобразования Фурье (ДПФ).

где  M - количество точек введенной подписи, т.е. отсчетов дискретного сигнала Y(t) или X(t), поступающего с графического планшета; Xi/Yi - отсчет дискретного сигнала X(t)/ Y(t);  k - номер текущего отсчета ДПФ. Так как сигнал, поступающий с графического планшета, низкочастотный, то основная информация о его спектре содержится в первых 10-20 отсчетах, поэтому количество отсчетов, равное 16, считается удовлетворительным; ak - реальная часть k-го отсчета ДПФ, bk - мнимая часть k-го отсчета ДПФ. Для каждой подписи вычисляется ДПФ, отдельно для  Y(t) или X(t). Результатом вычисления ДПФ N подписей являются 4N вектора реальной и мнимой частей ДПФ: akх, bkх, aky, bky.

Литература:

  1. Иванов А.И. Биометрическая идентификация личности по динамике подсознательных движений. - Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2000. - 188 с.
  2. Болл Р., Коннел Дж. Руководство по биометрии. - М.: Техносфера, 2007 г.
Просмотров работы: 1