Ko'z, burun, og'iz sohalari (qiymatlar yuz sohasiga qarab normallashtirildi)

Download 1,46 Mb. bet 16/25 Sana 12.02.2022 Hajmi 1,46 Mb. #444594

Bog'liq
dissert Yangi[121-180].ru.uz

Element qiymatlaririjmavzu uchunbitta
Imzo raqami namunasi	bitta		2	3	4	5	6
bitta	bitta		0,8319	0,6850	0,8222	0,5331	0,6465
2	0,8319		bitta	0,7592	0,8023	0,5028	0,6491
3	0,685		0,7592	bitta	0,6768	0,6114	0,5291
4	0,8222		0,8023	0,6768	bitta	0,5029	0,7802
5	0,5331		0,5028	0,6114	0,5029	bitta	0,518
6	0,6465		0,6491	0,5291	0,7802	0,518	bitta
			Element qiymatlaririjmavzu uchun2
Imzo raqami namunasi	bitta		2	3	4	5	6
bitta	bitta		0,4637	0,4048	0,5066	0,5451	0,4091
2	0,4637		bitta	0,5985	0,884	0,9278	0,6636
3	0,4048		0,5985	bitta	0,7344	0,6813	0,8983
4	0,5066		0,884	0,7344	bitta	0,9556	0,7148
5	0,5451		0,9278	0,6813	0,9556	bitta	0,7508
6	0,4091		0,6636	0,8983	0,7148	0,7508	bitta

Har bir sub'ekt uchun ko'rib chiqilayotgan xususiyat fazosida ko'p korrelyatsiya koeffitsientining optimal chegara qiymati har xil bo'lishi mumkinligi empirik tarzda aniqlangan, ammo uning qiymati, qoida tariqasida, yuqori korrelyatsiya bog'liqligiga mos keladi.

147
Noto'g'ri imzo namunalarini istisno qilish uchun taklif qilingan texnikaning samaradorligi Hadamard kodlari asosida o'zgartirilgan loyqa ekstraktorlar misolida baholandi. Hadamard kodiga asoslangan ekstraktorlarning BCH bilan solishtirganda afzalligi yuqori tezlikdir.


Har bir imzo bit ketma-ketligiga aylantirildi (xususiyat qiymatlarining bit barqarorligini baholashni hisobga olgan holda). Tajribaning turli bosqichlarida bit ketma-ketligini shakllantirish uchun turli xil xususiyatlardan foydalanilgan. Xususiyatlarning optimal soni va Hadamard kodi uchun blok hajmi hisoblash tajribasi asosida aniqlandi.


Hisoblash eksperimenti jarayonida sub'ektlar tomonidan kiritilgan namunalarning bir qismi (har bir mavzudan 20 ta, bu GOST R 52633.5-2011 bo'yicha NPBCni o'qitish uchun minimal raqam, ushbu qoidadan chetga chiqmaslikka qaror qilindi. "loyqa ekstraktorlar" ni sinovdan o'tkazishda) ochiq chiziqlar hosil qilish uchun ishlatilgan. Qolgan namunalar ESning maxfiy kalitlarini yaratish uchun ishlatilgan. Tajriba bir necha marta takrorlandi, o'quv va eksperimental imzolar to'plami tasodifiy ravishda o'zgardi. Tajribaning asosiy natijalari 3.4 - 3.8-rasmlarda keltirilgan. Natijalarning ishonchliligi (ishonch ehtimolligi) 0,03 ishonch oralig'i bilan 0,99 dan ortiq edi.



148


3.5-rasm - Texnikani qo'llashdan oldin ES kalitini yaratishda xatolar ehtimoli blok hajmi 6 bit bo'lgan noto'g'ri ilovalarni istisno qilish


3.6-rasm - Texnikani qo'llashdan oldin ES kalitini yaratishda xatolar ehtimoli blok hajmi 7 bit bo'lgan noto'g'ri ilovalarni istisno qilish



149


3.8-rasm. - Texnikani qo'llashdan keyin ES kalitlarini yaratishda xatolar ehtimoli blok hajmi 6 bit bo'lgan noto'g'ri ilovalarni istisno qilish


Raqamlardan ko'rinib turibdiki, Hadamard kodlari uchun optimal blok hajmi 6 bit (hech bo'lmaganda imzodan parol kalitini yaratish vazifasida). Blokning kichik o'lchami bilan xato ehtimoli yuqori bo'ladi va yaratilgan kalitning uzunligi kamroq bo'ladi. Kattaroq o'lcham bilan kalit uzunligi oshadi, ammo avlod xatolar ehtimoli juda katta. Quyidagilarni eng yaxshi natija deb hisoblash mumkin: FRR = 0,148, FAR = 0,05 kalit uzunligi 304 bit (buning uchun 228 xususiyat ishlatilgan). Noto'g'ri qarorlar soni taklif etilayotgan modernizatsiya variantlarini amalda qo'llash uchun muhimdir. Klassik noaniq ekstraktor xatolarning yanada yuqori foizini beradi.

Tajriba natijalariga ko'ra, tavsiya etilgan usul o'rtacha birinchi turdagi xatolar sonini 6,5% ga, ikkinchi turdagi xatolarni 46% ga kamaytirish imkonini beradi. Shunday qilib, dinamik biometrik naqshlardan parol kalitlarini yaratish uchun "loyqa ekstraktorlar" dan foydalanganda, ochiq qatorni (standart) shakllantirishda noto'g'ri biometrik naqshlarni istisno qilish usullarini qo'llash kerak bo'ladi.

150
3.5. Neyron tarmoq konvertorlari "biometriya-kod" va kvadratik tarmoqlar


shakllari


GOST R 52633.5-2011 [237] bir qatlamli yoki ikki qatlamli neyron tarmoqlardan foydalanishni tavsiya qiladi (kattalar soni ko'p bo'lgan tarmoqlar ortiqcha va ulardan foydalanish maxsus asoslashni talab qiladi [3, 32]). Birinchi qatlam ma'lumotlarni boyitish bilan shug'ullanadi, ikkinchisi xatolarni tuzatish kodlari rolini o'ynaydi [15, 21, 22]. GOST R 52633.5-2011 algoritmi neyronlar tarmog'ini qatlam bo'yicha o'qitish uchun ishlatiladi: birinchi navbatda, birinchi qatlam o'qitiladi, so'ngra xuddi shu o'quv ma'lumotlari tarmoqning ikkinchi qatlamining kirishiga beriladi va ikkinchi qavat neyronlarining vazn koeffitsientlari hisoblanadi. Birinchi va ikkinchi qatlamlardagi neyronlarning og'irlik modullari (3.8) va (3.9) [16] formulalari bo'yicha deterministik tarzda hisoblanadi.

mki= |mh(aj) -mBilan(aj)|/sh(aj)sBilan(aj),

(3.8)

qayerdamBilan(aj) "O'z" tasviri uchun xarakterli qiymatlarning matematik kutilishi (o'rtacha qiymat), sBilan(aj) "O'z" tasviri uchun atribut qiymatlarining standart og'ishi,mh(aj) va sh(aj) - "Alien" tasviri uchun shunga o'xshash ko'rsatkichlar. Neyron bitta ("1") chiqishi kerak bo'lsa, vazn koeffitsientining belgisi quyidagi qoida asosida tanlanadi: "+" agar bo'lsa.mh(aj)<mBilan(aj), aks holda "-". Agar neyron nol ("0") chiqishi kerak bo'lsa, og'irlik belgilari teskari bo'ladi.


mk=ǝōj/m(ōj), (3.9)

qayerdaǝ- ikkinchi qatlam neyronlari uchun barqarorlashtiruvchi koeffitsient; kalit ketma-ketlikni yaratishning har bir vazifasi uchun eksperimental ravishda tanlangan, ōj- barqarorlik ko'rsatkichijformula (3.7) [16, 30] bo'yicha hisoblangan birinchi qatlam neyronlarining chiqish kodining th raqami,m(ōj) - birinchi qatlam neyronlarining chiqish kodlari bitlarining barqarorligi ko'rsatkichlarining matematik kutilishi (o'rtacha qiymat).

151
O'rganish algoritmi noma'lum foydalanuvchi tasviri kelganda tarmoqni berilgan kalitni (parol, kirish kodi) va tasodifiy bit ketma-ketligini chiqarish uchun sozlash imkonini beradi. O'qitish uchun kamida 20 ta "O'z" biometrik ma'lumotlarini va 64 ta "Alien" biometrik ma'lumotlarini amalga oshirish kerak.


Ikkinchi qatlamdan foydalanganda "0" va "1" oraliq kodlaridan "-1" va "1" ekvivalentiga o'tish kerak. Ikkinchi qatlamdagi neyronlarning kirish sonini birinchi qatlamdagi neyronlar sonining 0,2 dan 0,8 gacha (yoki birinchi qatlamdagi neyronlar sonidan) tanlash tavsiya etiladi, chunki har bir neyron GOST R bo'yicha bitta chiqishga ega. 52633.5-2011). Birinchi va ikkinchi qatlamlardagi neyronlar sonini tanlash bo'yicha tavsiyalar o'xshash va standartda tavsiflangan [16]. Birinchi qavat neyronlarining ikkinchi qatlam neyronlari bilan aloqalari tasodifiy tarzda o'rnatiladi. Xususiyat protsessorlari birinchi qatlamning neyronlariga birinchi navbatda ketma-ket ulanadi va neyron soni xususiyatlar sonidan oshib ketganda, u tasodifiy bo'ladi. Keyinchalik, autentifikatsiya xatolarining istalgan ehtimoliga erishish uchun empirik xususiyatga ega bo'lgan vazn koeffitsientlarining belgilari o'rnatiladi [16].


Qaror qabul qilish bosqichida har qanday qatlam neyronining qo'shimchasining chiqishi formula bilan aniqlanadi

Download 1,46 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham: