Аутентификация пользователя.

Выделение минуций. ПО производит локальную обработку всего изображения отпечатка пальца с помощью маски 9×9 пикселов и подсчета числа пикселов, находящихся вокруг центра маски и имеющих ненулевые значения. Пиксел в центре маски принимается за минуцию, если он сам имеет ненулевое значение и если число «соседей» также ненулевое и равно 1 или 2.

Координаты обнаруженных минуций, а также углы их ориентации ПО записывает в вектор минуций.

Регистрация данных. При положительном результате идентификации ПО выбирает эталонный вектор минуций, соответствующий данному пользователю и определяет параметры аффинных преобразований, при которых некоторая минуция сформированного вектора будет согласована с некоторой минуцией эталонного вектора.

При отрицательном результате идентификации ПО выводит на монитор сообщение об отказе в доступе. Количество попыток ограниченно. После исчерпания всех попыток ПО закрывается, а его запуск блокируется.

Поиск пар соответствующих друг другу минуций. На каждом шаге ПО подвергает аффинным преобразованиям координаты минуций из полученного вектора и полученные новые координаты сопоставляет с каждой из координат минуций эталонного вектора.

Оценка меры согласования двух сопоставляемых отпечатков. ПО осуществляет количественную оценку согласования двух сопоставляемых отпечатков, как отношение квадрата количества найденных пар минуций к произведению количества минуций в полученном векторе минуций на количество минуций в эталонном векторе минуций, умноженное на сто процентов.

Принятие окончательного решения. В базе данных хранятся несколько эталонных векторов минуций одного и того же отпечатка пальца, полученных при разных условиях его сканирования. ПО сравнивает полученный вектор минуций с каждым из эталонных векторов. После сравнений ПО выбирает тот эталонный вектор минуций, количественная оценка согласования которого максимальна. Если эта количественная оценка согласования превышает некоторое пороговое значение, то ПО вырабатывает положительный результат аутентификации пользователя и выдает на монитор сообщение об успешной аутентификации. В противном случае ПО вырабатывает отрицательный результат и выдает на монитор сообщение об отказе в доступе.

10.3.3. Алгоритм функционирования средства аутентификации
с устройством распознавания голоса

Аутентификация основана на использовании образца голоса в качестве биометрического признака и реализуется следующими компонентами: микрофоном, программным обеспечением (ПО), монитором, клавиатурой.

Микрофон служит для ввода образца голоса, а клавиатура – для ввода имени пользователя. ПО предназначено для работы с образцом голоса пользователя, для выделения и сравнения векторов речевых признаков и для управления диалогом с пользователем. На монитор выводятся необходимые пользователю сообщения.

Схема взаимодействия компонентов, участвующих в процессе аутентификации пользователя по образцу голоса, представлена на рисунке 10.8.

Рисунок 10.8 - Компоненты, участвующие в процессе аутентификации пользователя по образцу голоса

Алгоритм функционирования средства аутентификации по образцу голоса представлен на рисунке 10.9 и включает в себя следующие этапы.

- ввод имени пользователя и образца голоса.

- идентификация пользователя.

- выделение векторов речевых признаков.

- принятие окончательного решения об аутентификации.

Ввод имени пользователя и образца голоса. Пользователь запускает пользовательский интерфейс, который предлагает ввести свое имя и образец голоса. Затем пользователь набирает на клавиатуре свое имя и подает на микрофон фрагмент речи, который представляет собой голосовой пароль.

Идентификация пользователя.ПО производит поиск в базе данных учетной записи с введенным именем. Идентификация считается успешной, если ПО находит в базе данных учетную запись с введенным именем пользователя.

Выделение векторов речевых признаков.Поданный на микрофон образец голоса записывается в память ЭВМ и обрабатывается ПО, которое определяет векторы речевых признаков, представляющие характерные параметры входного речевого сигнала. Векторы речевых признаков определяются с помощью линейного предсказания для нахождения его кепстральных коэффициентов. ПО генерирует векторы речевых признаков в виде кепстральных коэффициентов методом векторного квантования и формирует из них матрицу.

Далее производится вычисление мер близости между сгенерированной матрицей кепстральных коэффициентов и каждой из трех эталонных матриц, хранящихся в базе данных и соответствующих имени пользователя. В результате ПО принимает решение о том, превышает мера близости пороговое значение или нет.

Принятие окончательного решения об аутентификации.Если меры близости между сгенерированной матрицей и хотя бы двумя из трех эталонных матриц не превышают порогового значения, то ПО принимает положительное решение об аутентификации пользователя и выводит соответствующие сообщение на монитор. В противном случае ПО принимает отрицательное решение об аутентификации пользователя и выводит на монитор сообщение об отказе в доступе.