Метод фільтрації біометричних параметрів на основі вейвлет-перетворень.

Ключові слова: розпізнавання емоцій, автентифікація, інформаційно-управляюча система, біометричний параметр, вейвлет-перетворення, захист інформації.

Анотація

Стаття присвячена проблемі вдосконалення засобів прихованого моніторингу особи та емоцій операторів інформаційно-управляючих систем на основі біометричних параметрів, що співвідносяться з двовимірними зображеннями та характеризуються за допомогою геометричних показників. З’ясовано, що труднощі розробки таких засобів багато в чому пов’язані з очищенням підконтрольних зображень від типових нестаціонарних завад, викликаних нерівномірністю освітлення та сторонніми предметами, що заважають відеореєстрації. Запропоновано нівелювати означені труднощі за рахунок застосування технології вейвлет-перетворень, котра використовується для фільтрації зображень шляхом об’єднання  декількох однакових, але різним чином зашумлених бінарних, півтонових та кольорових зображень. Розроблено метод фільтрації, який за рахунок застосування запропонованого підходу до застосування вейвлет-перетворень відеоряду послідовно зареєстрованих біометричних параметрів, дозволяє з задовільною якістю реалізовувати їх очищення від типових нестаціонарних завад. Проведені експериментальні дослідження показали доцільність застосування розробленого методу для фільтрації зображень обличчя та радужної оболонки ока операторів інформаційно-управляючих систем.

Посилання

Akhmetov B., Tereikovskyi I., Tereikovska L., Adranova A. Neural Network User Authentication by Geometry of the Auricle. Recent Developments in Data Science and Intelligent Analysis of Information Proceedings of the XVIII International Conference on Data Science and Intelligent Analysis of Information, June 4–7, 2018, Kyiv, Ukraine, pp.11-19.

Hu Z., Tereikovskyi I., Tereikovska L., Tsiutsiura M., Radchenko K. (2020) Applying Wavelet Transforms for Web Server Load Forecasting. In: Hu Z., Petoukhov S., Dychka I., He M. (eds) Advances in Computer Science for Engineering and Education II. ICCSEEA 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 938. Springer, Cham. Pages 13-22.

Tariq U., Lin K., Li Z., Zhou Z., Wang Z., Le V., Huang T.S., Lv X., Han T.X. Emotion Recognition from an Ensemble of Features. Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, IEEE Transactions, 2012, vol. 42 (4), pp. 1017–1026.

Tereikovska L., Tereikovskyi I., Mussiraliyeva S., Akhmed G. Recognition of emotions by facial Geometry using a capsule neural network. International Journal of Civil Engineering and Technology (IJCIET). Vol. 10, Issue 04, April 2019, pp. 270-279

Tereykovskaya L., Petrov O., Aleksander M. Prospects of neural networks in business models. TransComp 2015. 30 November – 3 December, 2015, Zakopanem, Poland. – P. 1539–1545.

Tereikovskiy, I., Parkhomenko, I., Toliupa, S., Tereikovska, L. Markov model of normal conduct template of computer systems network objects // 14th International Conference on Advanced Trends in Radioelectronics, Telecommunications and Computer Engineering, TCSET 2018 – Proceedings. pp. 498 – 501.

Toliupa S., Tereikovskiy I., Dychka I., Tereikovska L., Trush A. The Method of Using Production Rules in Neural Network Recognition of Emotions by Facial Geometry. 3rd International Conference on Advanced Information and Communications Technologies (AICT). 2019, 2-6 July 2019, Lviv, Ukraine, Page(s): 323 – 327.
Опубліковано
2021-03-30
Як цитувати
Терейковська, Л. (2021). Метод фільтрації біометричних параметрів на основі вейвлет-перетворень . КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ОСВІТА, НАУКА, ВИРОБНИЦТВО, (42), 95-103. https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2021-42-14