Параметрический метод биометрической аутентификации пользователей информационных систем - Ю.А. Брюхомицкий

.

При их использовании приходится помнить только общее число уже использованных примеров и текущие значения математического ожидания и дисперсии. На каждом последующем шаге появляется новое значение математического ожидания и запоминается i - число учтенных примеров.

Реализация биометрической системы аутентификации пользователя сводится в дальнейшем к построению классифицирующей Ф-машины, воспроизводящей дискриминантную Ф-функцию , рис. 1.

Обучение классифицирующей Ф-машины, в отличие от классических ИНС, как таковое отсутствует и заменяется прямым вычислением весовых коэффициентов w_j, осуществляемым на этапе регистрации «своего» пользователя. При необходимости настроить систему на аутентификацию многих (m) «своих» пользователей во внешней памяти системы необходимо хранить сменные коэффициенты классифицирующей Ф-машины  для всех m зарегистрированных пользователей. При запросе на допуск, идентифицировавший себя (одним из стандартных методов) пользователь k инициирует классифицирующую Ф-машину с соответствующими данному пользователю коэффициентами , которая затем выносит решение о допуске.

Рис. 1. Классифицирующая Ф-машина

Система биометрической аутентификации на основе классифицирующей Ф-машины обладает рядом неоспоримых преимуществ.
По сравнению с геометрическими методами распознавания точность аутентификации с помощью классифицирующей Ф-машины возрастает, вследствие более точной аппроксимации области распределения векторов V_С. Повышение точности «оплачивается» при этом доплнительным объемом вычислений (преимущественно - в части декоррелирующих пребразований). Вместе с тем, дополнительные вычисления производятся по стандартным фиксированным процедурам и могут быть реализованы в масштабе времени, близкому к реальному.