В данной статье описана конкатенированная архитектура нейронной сети при распознавании личности по изображению лица и по голосу в ходе обучения. Для обучения нейронных сетей в качестве входных векторов применяются извлеченные признаки изображения лица и акустического сигнала. Описан сравнительный анализ рассчитанных показателей эффективности применения различных методов распознавания пользователей компьютерной информационной системы на основе нейронных сетей.

Ключевые слова: биометрическая аутентификация, голос, датасет, изображение лица, компьютерная информационная система, конкатенация, нейронная сеть

2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность

Рассматривается задача распознавания личности по голосу с применением адаптивного фильтра Калмана. В качестве признаков биометрической аутентификации личности использованы извлеченные признаки акустического сигнала. Приведена сравнительная таблица ошибок разделения дикторов и оценки системы разделения дикторов с применением фильтра Калмана.

Ключевые слова: биометрическая аутентификация, голос, компиляция нейронной сети, адаптивный фильтр Калмана

2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность

Результатом исследования является метод комплексной биометрической аутентификации. Метод реализован в виде программного комплекса, состоящего из подсистемы биометрической аутентификации по изображению лица и подсистемы биометрической аутентификации по голосу. Обучающая выборка, состоящая из сохраненных файлов биометрических образов (изображения лица и аудиозаписи), позволяет уменьшить показатели ошибок первого и второго рода при распознавании пользователей. Предложенный метод биометрической аутентификации предназначен для повышения эффективности процессов распознавания пользователей.

Ключевые слова: аутентификация, биометрия, архитектура нейронной сети, обучающая выборка

2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность