Научный журнал
Успехи современного естествознания
ISSN 1681-7494
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,778

ОСОБЕННОСТИ ТЕХНОЛОГИИ ВИРТУАЛЬНОЙ ВЕРБАЛЬНОЙ РЕЧЕВОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ

Котенко С.В. Обозов Е.А. Ключарев М.О. Ивах И.В.

Разработанная авторами компьютерная технология виртуальной вербальной речевой идентификации [1] открывает принципиально новые возможности решения задач идентификации и аутентификации. Её основу составляет подход, состоящий в формировании виртуальных информационных образов  GJ (f)  индивидуумов по результатам анализа соответствующих биометрических идентификаторов.

GV = VIR(GB ( f ) ×GR ( f )) ,

где  GB(f) - виртуальный вербальный образ;

GR(f) - виртуальный речевой образ.

Спектральный анализ виртуального вербального речевого образа GV показывает возможность идентификации индивидуумов по целому ряду параметров. Одним из простейших путей реализации данной возможности является определение амплитудных (Gmax) и частотных (FФ) значений виртуальных формант и максимальной виртуальной информационной частоты (Fmax) спектра. Для этого на их основе определяется коэффициенты формантный (KF) и виртуальной (KVi) идентификации.

Результаты экспериментальных исследований идентификации индивидуумов на основе определения коэффициента виртуальной идентификации (таблица 1) показывает, что данный параметр имеет индивидуальный характер.

Таблица 1. Результаты экспериментальных исследований идентификации индивидуумов определения коэффициента виртуальной идентификации

Индивидуум

FФ

Fmax

KF

Gmax

KVi                                

Индивидуум

FФ

Fmax

KF

Gmax

KVi

1

750

1300

0.42

0.01

4,2·10-3

6

250

3250

0.92

0.01

9,2·10-3

2

230

1900

0.87

0.02

17,4·10-3

7

270

1800

0.85

0.09

76,5·10-3

3

300

1000

0.70

0.05

35·10-3

8

250

2100

0.88

0.01

8,8·10-3

4

900

2800

0.68

0.03

20·10-3

9

200

1000

0.80

0.04

32·10-3

5

270

1200

0.78

0.05

39·10-3

10

220

1300

0.83

0.04

33,2·10-3

Из данных, приведенных в таблице, следует, что каждому индивидууму соответствует свой, отличный от других, идентификатор, что может быть использовано для идентификации индивидуумов по результатам анализа их речевых и вербальных идентификаторов. Однако, в ходе экспериментальных исследований была установлена некоторая нестационарность коэффициентов виртуальной идентификации, вызванная нестационарностью результатов анализа речевых биометрических идентификаторов. Решение этой проблемы может быть обеспеченно путем экспериментального определения диапазонов изменения коэффициентов виртуальной идентификации для каждого индивидуума.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

  1. Котенко В.В., Обозов Е.А., Котенко С.В. Стратегия применения виртуальных вербальных образов в избирательных технологиях.// «Информационная безопасность» Сб. трудов Восьмой международной научно-практической конференции. ТРТУ 2006г.

Библиографическая ссылка

Котенко С.В., Обозов Е.А., Ключарев М.О., Ивах И.В. ОСОБЕННОСТИ ТЕХНОЛОГИИ ВИРТУАЛЬНОЙ ВЕРБАЛЬНОЙ РЕЧЕВОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ // Успехи современного естествознания. – 2007. – № 9. – С. 83-83;
URL: http://natural-sciences.ru/ru/article/view?id=11531 (дата обращения: 29.03.2020).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074