ВУЗ:
Составители:
15
Аналогичная ситуация возникает и при вычислении дисперсии контроли-
руемых параметров. Если хранятся все значения измеренных параметров, то
может быть использована обычная формула вычисления
∑
=
−⋅
−
≈
L
j
iiji
vmx
L
v
1
22
)]([
1
1
)(σ
. (1.10)
При необходимости экономии памяти используется рекуррентная формула
вычисления дисперсии
22
1
2
)]([
1
1
)(
1
2
)(
ijijijij
vmv
j
v
j
j
v −⋅
−
+σ⋅
−
−
≈σ
−
. (1.11)
После того как сформирован биометрический эталон, возможна реализация
процедур аутентификации зарегистрированного пользователя. При осуществле-
нии процедур аутентификации «свой» пользователь достаточно редко ошибает-
ся и, соответственно, мера Хемминга оказывается малой. При попытках аутен-
тификации «чужих» пользователей ошибки оказываются гораздо более часты-
ми.
При использовании достаточно большого числа контролируемых биомет-
рических параметров
распределение значений меры Хэмминга близко к нор-
мальному. В этом случае пороговое значение меры Хэмминга Е
п
можно опреде-
лить через математическое ожидание и дисперсию значений меры Хэмминга
для «своего» пользователя
[
]
),)1(,)(
1п CC
EEE
(
σ
⋅
−
+
=
PLCm
где С [L, (1
−
P
1
)] – коэффициент Стьюдента, задаваемый, исходя из числа ис-
пользованных примеров L и величины ошибки первого рода (вероятности P
1
ложного отказа «своему» пользователю).
1.5. Аутентификация пользователя на основе контроля попадания
в область распределения эталонных образцов
Пусть на этапе регистрации (обучения) авторизованный пользователь
предъявил L своих подписей, что соответствует L реализациям вектора биомет-
рических параметров V = {V
1
, V
2
, …, V
L
}.
Для задач динамической биометрии в большинстве случаев можно считать,
что распределение вектора V в N-мерном пространстве близко к нормальному и,
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- …
- следующая ›
- последняя »
