УДК 004.07
Использующиеся сегодня алгоритмы биометрической аутентификации имеют ряд недостатков, с которыми успешно справляются алгоритмы, построенные на базе анализа термографических снимков лиц людей. Цель работы заключается в повышении характеристик FAR (False Acceptance Rate) — коэффициента ложного пропуска и FRR (False Rejection Rate) — коэффициента ложного отказа в задачах аутентификации пользователя по термограмме лица. Для этого были поставлены задачи по обучению и тестированию алгоритма на базе нейронной сети с несколькими входными слоями, по выбору метрики оценки качества алгоритма, а также по проведению сравнительного анализа между рассмотренными алгоритмами и методами (LBP, ICA). Разработанный в ходе исследования алгоритм успешно справляется с задачей аутентификации и имеет показатели, превышающие результаты, полученные с использованием других рассматриваемых алгоритмов: LBP и ICA. Данный алгоритм может использоваться как один из нескольких при многофакторной аутентификации.
< ... >
However, these algorithms have several disadvantages. Which are successfully handled by algorithms based on the analysis of thermographic images of people’s faces. The purpose of the work is to improve the characteristics of False Acceptance Rate (FAR) and False Rejection Rate (FRR) in the tasks of user authentication by face thermogram. To achieve the presented goal, tasks were set for training and testing an algorithm based on a neural network with several input layers, choosing a metric for evaluating the quality of the algorithm, as well as conducting a comparative analysis between the algorithms and methods considered (LBP, ICA). The algorithm developed in the course of the study successfully copes with the task of authentication and has indicators exceeding the results obtained using other algorithms under consideration: LBP and ICA. This algorithm can be used as one of several algorithms for multi-factor authentication.
Keywords:
authentication algorithm, thermal face image, neural network approach, Siamese neural network, biometric authentication
Полную версию статьи смотрите на страницах журнала «Защита информации. Инсайд»
