Статья 1116

Название статьи

БЫСТРЫЙ АЛГОРИТМ СИММЕТРИЗАЦИИ КОРРЕЛЯЦИОННЫХ СВЯЗЕЙ БИОМЕТРИЧЕСКИХ ДАННЫХ ВЫСОКОЙ РАЗМЕРНОСТИ

Авторы

Волчихин Владимир Иванович, доктор технических наук, профессор, президент Пензенского государственного университета (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), cnit@pnzgu.ru
Ахметов Берик Бахытжанович, кандидат технических наук, вице-президент Международного Казахско-Турецкого университета имени Х. А. Ясави (Казахстан, г. Туркестан, пр. Б. Саттарханова), berik.akhmetov@ayu.edu.kz
Иванов Александр Иванович, доктор технических наук, доцент, начальник лаборатории биометрических и нейросетевых технологий, Пензенский научно-исследовательский электротехнический институт (Россия, г. Пенза, ул. Советская, 9), ivan@pniei.penza.ru

Индекс УДК

519.7; 519.66; 57.087.1, 612.087.1

Аннотация

Актуальность и цели. Поставлена цель быстрого вычисления коэффициентов равной коррелированности биометрических данных, являющихся эквивалентами для обычных асимметричных корреляционных матриц высоких размерностей.
Материалы и методы. Показано, что по аналогии с симметризацией ядер Вольтерра при идентификации нелинейных динамических объектов в близкой задаче биометрической идентификации личности могут быть применены похожие упрощающие вычисления конструкции.
Результаты и выводы. Доказано, что для перехода от обычных корреляционных матриц к матрицам равной коррелированности достаточно малых тестовых выборок. Размерность решаемой задачи симметризации корреляционных связей не влияет на размер необходимой выборки примеров биометрического образа «Свой». Вычислительная сложность процедуры симметризации корреляционных связей оказывается меньше, чем вычислительная сложность получения полной матрицы коэффициентов парной корреляции.

Ключевые слова

симметричные ядра Вольтерра, идентификация нелинейных динамических объектов, симметризация корреляционных связей, биометрическая идентификация личности

 

 Скачать статью в формате PDF

Список литературы

1. Эйкхофф, П. Основы идентификации систем управления / П. Эйкхофф. – М. : Мир, 1975. – 517 с.
2. Мармарелис, П. Анализ физиологических систем. Метод белого шума / П. Мармарелис, В. Мармарелис. – М. : Мир, 1981. – 480 с.
3. Иванов, А. И. Быстрый синтез моделей нелинейных динамических систем с заданной погрешностью / А. И. Иванов // Измерительная техника. – 1995. – № 10. – C. 13–15.
4. Иванов, А. И. Синтез нелинейных динамических моделей Винера – Гаммерштейна перераспределением памяти между входом и выходом / А. И. Иванов // Автоматика и телемеханика. –1997. –№ 11. –С. 21–32.
5. Иванов, А. И. Одномерный аналог многомерной идентификации Ли-Щецена / А. И. Иванов // Управляющие системы и машины. – 1999. – № 2. – С. 16–21.
6. Monrose, F. Cryptographic key generation from voice / F. Monrose, M. Reiter, Q. Li, S. Wetzel // In Proc. IEEE Symp. on Security and Privacy, 2001.
7. Ramírez-Ruiz, J. Cryptographic Keys Generation Using FingerCodes / J. Ramírez-Ruiz, C. Pfeiffer, J. Nolazco-Flores // Advances in Artificial Intelligence – IBERAMIA-SBIA 2006 (LNCS 4140). – 2006. – P. 178–187.
8. Hao, F. Crypto with Biometrics Effectively / Feng Hao, Ross Anderson and John Daugman // IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTERS. – 2006, Sept. – Vol. 55, № 9.
9. Волчихин, В. И. Быстрые алгоритмы обучения нейросетевых механизмов биометрико-криптографической защиты информации : моногр. / В. И. Волчихин, А. И. Иванов, В. А. Фунтиков. – Пенза : Изд-во ПГУ, 2005. – 273 с.
10. Технология использования больших нейронных сетей для преобразования нечетких биометрических данных в код ключа доступа : моногр. / Б. С. Ахметов, А. И. Иванов, В. А. Фунтиков, А. В. Безяев, Е. А. Малыгина. – Казахстан, Алматы : LEM, 2014. – 144 c.
11. Шалыгин, А. С. Прикладные методы статистического моделирования / А. С. Шалыгин, Ю. И. Палагин. – Л. : Машиностроение, 1986. – 320 с.
12. Оценка рисков высоконадежной биометрии : моногр. / Б. С. Aхметов, Д. Н. Надеев, В. А. Фунтиков, А. И. Иванов, А. Ю. Малыгин. – Алматы : Изд-во КазНТУ им. К. И. Сатпаева, 2014. – 108 с.

 

Дата создания: 25.05.2016 15:17
Дата обновления: 30.06.2016 14:47