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:
- 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: https://natural-sciences.ru/ru/article/view?id=11531 (дата обращения: 10.12.2024).