сгенерировать QR код
Открытый доступ
Только для подписчиков
Способ автоматического обновления биометрических персональных данных в режиме онлайн по речевому сигналу пользователя биометрической системы
https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2021-11-60-66
Аннотация
Рассмотрена проблема устаревания биометрических персональных данных и предложен способ её решения путём автоматического обновления указанных данных в хранилище биометрической системы. Обновление происходит по речевым сигналам зарегистрированных пользователей с запросами на их идентификацию и онлайн-обслуживание, при этом используется масштабно-инвариантный показатель качества голосовых образцов. Установлено, что применение масштабно инвариантного показателя обеспечивает необходимый уровень значимости решений, принимаемых условным наблюдателем. С применением авторского программного обеспечения поставлен и проведён натурный эксперимент, дано практическое обоснование эффективности предложенного способа. Полученные результаты будут полезны при разработке новых и модернизации существующих систем и технологий автоматизированного контроля качества и обновления биометрических персональных данных.
Ключевые слова
акустика речи,
акустические измерения,
речевой сигнал,
биометрия,
биометрическая система,
биометрические персональные данные
При поддержке: исследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда (проект № 20-71-10010).
Об авторах
А. В. Савченко
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия
Россия
Андрей Владимирович Савченко
Нижний Новгород
В. В. Савченко
Нижегородский государственный лингвистический университет
Россия
Россия
Владимир Васильевич Савченко
Нижний Новгород
Список литературы
1. Chawla S. K., Lamba V., Jangra S., International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering, 2019, vol. 9, no. 11, pp. 2278–3075. https://doi.org/10.35940/ijitee.A4756.119119
2. Manjani I. et al., IEEE 8th International Conference on Biometrics Theory, Applications and Systems, 2016. https://doi.org/10.1109/BTAS.2016.7791202
3. Савченко В. В., Савченко А. В. Метод измерений показателя акустического качества аудиозаписей, подготовленных для регистрации и обработки в Единой биометрической системе // Измерительная техника. 2019. № 12. С. 40–47. https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2019-12-40-46
4. Савченко В. В., Савченко А. В. Способ обновления голосовых образцов в Единой биометрической системе в режиме реального времени // Измерительная техника. 2020. № 5. C. 58–65. https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2020-5-58-65
5. Smallman M., Biometric Technology Today, 2017, vol. 2017, no. 1, pp. 5–7. https://doi.org/10.1016/S0969-4765(17)30013-9
6. Crosswhite N. et al., Image and Vision Computing, 2018, vol. 79, pp. 35–48. https://doi.org/10.1016/j.imavis.2018.09.002
7. Orrù G., Marcialis G. L., Roli F., Pattern Recognition, 2020, vol. 100, 107121. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019.107121
8. Singh M., Singh R., Ross A., Information Fusion, 2019, vol. 52, no. 12, pp. 187–205. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2018.12.003
9. Лебедева Н. Н., Каримова Е. Д. Акустические характеристики речевого сигнала как показатель функционального состояния человека // Успехи физиологических наук. 2014. Т. 45. № 1. С. 57–95.
10. Савченко В. В., Савченко А. В. Метод измерения искажений речевого сигнала, переданного по каналу связи в биометрическую систему идентификации // Измерительная техника. 2020. № 11. С. 65–72. https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2020-11-65-72
11. Savchenko A. V., Savchenko V. V., Savchenko L. V., Mathematical Optimization Theory and Operations Research MOTOR 2020, Lecture Notes in Computer Science, Springer, Cham, 2020, 12095. https://doi.org/10.1007/978-3-030-49988-4_30
12. Kullback S., Information Theory and Statistics, New York, Dover Publications, 1997, 432 p.
13. Savchenko V. V., Journal of Communications Technology and Electronics, 2019, vol. 64, no. 6, pp. 590–596. https://doi.org/10.1134/S1064226919060093
14. Савченко В. В., СавченкоЛ. В. Метод измерений показателя разборчивости речевого сигнала в информационной метрике Кульбака–Лейблера // Измерительная техника. 2019. № 9. С. 59–64. https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2019-9-59-64
15. Savchenko V. V., Savchenko A. V., Journal of Communications Technology and Electronics, 2020, vol. 65, no. 11, pp. 1311–1317. https://doi.org/10.1134/S1064226920110157
16. Kashani H. B., Sayadiyan A., Sheikhzadeh H., Speech Communication, 2017, vol. 91, pp. 28–48. https://doi.org/10.1016/j.specom.2017.04.008
17. Savchenko A. V., PeerJ Computer Science, 2019, 5e:197. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.197
18. Боровков А. А. Математическая статистика. СанктПетербург: Лань. 2010, 704 с.
19. Meng Zh., Umair Bin Altaf M., Juang B.-H., Digital Signal Processing, 2020, vol. 101, 102672. https://doi.org/10.1016/j.dsp.2020.102672
20. Marple S. L., Digital Spectral Analysis with Applications, 2nd ed., Mineola, New York, Dover Publications, 2019, 432 p. https:// www.goodreads.com/book/show/19484239
21. Muller P. H., Neumann P., Storm R., Tafeln der mathematischen statistik, Leipzig, VEB Fachbuchverlag, 1973, 279 р.https://doi.org/10.1002/bimj.19740160816
Рецензия
Для цитирования:
Савченко А.В., Савченко В.В. Способ автоматического обновления биометрических персональных данных в режиме онлайн по речевому сигналу пользователя биометрической системы. Izmeritelʹnaya Tekhnika. 2021;(11):60-66. https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2021-11-60-66
For citation:
Savchenko A.V., Savchenko V.V. Method for automatic on-line updating of personal biometric data based on speech signal of the biometric system user. Izmeritel`naya Tekhnika. 2021;(11):60-66. (In Russ.) https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2021-11-60-66
Просмотров:
84
Послать статью по эл. почте 