Введение
1. Современные методы идентификации пользователей 9
1.1 Проблема защиты информации 9
1.2 Решения проблемы защиты от несанкционированного доступа 11
1.2.1 Идентифицирующие признаки 11
1.2.1.1 Узор сосудов глазного дна 13
1.2.1.2 Рисунок радужной оболочки глаза 13
1.2.1.3Геометрия руки 14
1.2.1.4Отпечатки пальцев 15
1.2.2 Сравнение параметров биометрических систем 16
1.3 рукописная подпись, как надёжный биометрический признак 16
1.4 цели и задачи исследования 24
2. Теоретические основы метода исследования 25
2.1 Принципы формирования кодовых отображений 25
2.2 Кодовые отображения на основе технологии компрессии изображений JPEG 27
2.2.1 Преобразование сигнального пространства и дискретизация 27
2.2.2 Дискретное косинус)юе преобразование (ДКП) 29
2.2.3 Алгоритм «змейка». Квантование 30
2.2.4 Кодирование нулей. Категории. КодированиеХаффмена 31
2.3 Кодовые отображения на основе фрактальной технологии компрессии изображений 35
2.3.1 Классификация фракталов 35
2.3.2 Фрактальная технология компрессии изображений 36
2.4 Кодовые отображения на основе векторной технологии компрессии изображений 38
2.4.1 Метод кодирования для векторного представления графических изображений 38
2.4.2 Метод кодирования контуров 41
2.5 Предварительная обработка изображений 44
2.6 Признаковые пространства 46
2.7 «Скрытые» марковские модели (НММ) 48
2.7.1 Определение Марковского процесса 48
2.7.2 «Скрытые» Марковские модели (НММ) 49
2.8 Оценка эффективности работы алгоритмов идентификации 54
3. Разработка алгоритмов идентификации пользователей по кодовым отображениям их подписи 58
3.1 Сканирование и предварительная обработка изображений 58
3.2 Формирование кодовых отображений 61
3.3 Вычисление значений признаков 66
3.3.1 Статистическая оценка вариабельности рукописных изображений по их кодовым отображениям 66
3.3.2 Геометрическая трактовка статистических оценок вариабельности рукописных изображений. Алгоритм построения областей сравнения кодовых отображений 68
3.3.3 Признаковое пространство алгоритма идентификации 78
3.4 Принятие решения 80
3.4.1 Оценки эффективности алгоритма идентификации 80
3.4.2 Решающее правило 83
3.5 Подробная структура алгоритма идентификации 87
3.6 Алгоритм идентификации в случае использования «скрытых» марковских моделей 89
3.6.1 «Скрытая» Марковская модель для кодовых отображений подписей 89
3.6.2 Стадия обучения и решающее правило для алгоритма идентификации на основе «скрытой» Марковской модели 89
4. Экспериментальное исследование алгоритмов идентификации пользователей по кодовым отображениям их подписи 94
4.1 Цель и методика экспериментальных исследований 94
4.1.1 Цель и методика экспериментальных исследований 94
4.1.2 Исходные изображения подписей 94
4.1.3 Предварительная обработка изображений подписей 95
4.1.4 Формирование кодовых отображений 95
4.1.5 Исследование вариантов расчёта статистических оценок вариабельности кодовых отображений 97
4.1.6 Исследование процесса обучения 99
4.1.7 Исследование алгоритма идентификации в случае использования «скрытых» марковских моделей 99
4.2 Результаты исследования схемы предварительной обработки изображений 100
4.3 Результаты исследования алгоритмов формирования кодовых отображений подписей 102
4.4 Результаты исследования вариантов расчёта статистических оценок вариабельности кодовых отображений 108
4.5 Результаты исследования алгоритма идентификации на основе «скрытых» марковских моделей 112
4.6 Выводы 116
Заключение 119
Приложение A 122
