Preview

Вопросы радиоэлектроники

Расширенный поиск

К ВОПРОСУ ПРИМЕНЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО МЕТОДА РАСПОЗНАВАНИЯ УЗОРА РАДУЖНОЙ ОБОЛОЧКИ ГЛАЗА НА ОСНОВЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ХЭММИНГА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ КОНТРОЛЯ ДОСТУПА В СИСТЕМАХ И КОМПЛЕКСАХ СПЕЦИАЛЬНОГО НАЗНАЧЕНИЯ

Полный текст:

Аннотация

Рассмотрен алгоритм разграничения доступа по радужной оболочке глаза. Приведено описание существующих и перспективных методов в данной области, проведен их сравнительный анализ. На основе проведенного анализа выбран оптимальный метод распознавания узора радужной оболочки глаза. Показаны преимущества использования модифицированной нейронной сети Хэмминга для решения задач контроля доступа в системах и комплексах специального назначения.

Об авторах

Ю. И. Серикова
АО «НПП “Рубин”»
Россия

инженер-программист

440000, Пенза, ул. Байдукова, д. 2, тел.: 8 (963) 111-32-14


С. В. Качалин
АО «НПП “Рубин”»
Россия

заместитель начальника отделения

440000, Пенза, ул. Байдукова, д. 2, тел.: 8 (963) 111-38-83


В. Н. Князев
ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет»
Россия

к. т. н., доцент кафедры «Математическое обеспечение и применение ЭВМ»

440025, Пенза, ул. Красная, д. 40, тел.: 8 (927) 370-76-23


А. А. Алексеев
Московский филиал АО «НПП “Рубин”»
Россия

к. т. н., исполнительный директор

121170, Москва, Кутузовский пр-т, д. 34, тел.: 8 (926) 993-63-03



Список литературы

1. Serikova Y. I., Knyazev V. N. Topical issues on providing biometric system security. Международный научно-исследовательский журнал, 2016, Вып. 4 (46), Ч. 2, С. 177–182.

2. Трекин А. Н., Матвеев И. А. Метод проекций яркости при поиске зрачка на изображении // Технические науки: теория и практика: материалы международной заочной научной конференции. Чита: Молодой ученый, 2012. 142 с.

3. Davies E. R. A high speed algorithm for circular object location. Pattern Recognition Letters/1987/V/6/P/323–333.

4. Матвеев И. А. Алгоритм поиска радужки по взаимосвязанным максимумам проекций градиентов яркости // Мехатроника, автоматизация, управление, 2009, № 5, С. 62–68.

5. Wildes R. P., Asmuth J. C., Hanna K. J. et all. Automated, non-invasive iris recognition system and method. US Pat. N/5751836, 1998.

6. Basit A., Javed M. Localization of iris in gray scale image using intensity gradient. Optics and lasers in Engineering, 2007, Vol. 45, P. 1107–1114.

7. Proenca H., Alexandre L. A. Iris recognition methodology for non-cooperative recognition. IEEE Proc. Vision, Image and Signal Processing, 2006, Vol. 153, P. 199–205.

8. Gil J., Rubio Y. A new method for iris pupil contour delimitation and its application in iris texture parameter estimation. CIARP Havana, Cuba, 2015, Vol. 3773, P. 631–641.

9. Матвеев И. А. Методы и алгоритмы автоматической обработки изображений радужной оболочки глаза: дис. … докт. техн. наук. М.: Вычислительный центр им. А. А. Дородницына РАН, 2014. 290 с.

10. Гришенкова Н. П., Лавров Д. Н. Обзор методов идентификации человека по радужной оболочке глаза // Математические структуры и моделирование, 2014, № 1 (29), С. 43–64.

11. Chinese Academy of Sciences Institute of Automation. Iris image databased, ver. 3 (2005) [Электронный ресурс]. Адрес доступа: //www.cbsr.ia.accn/IrisDatabase.htm

12. Павельева Е. А. Анализ и восстановление изображений проекционными методами, использующими функции Эрмита: дис. … канд. техн. наук. М.: МГУ им. М. В. Ломоносова, 2015. 130 с.

13. Руденко О. Г., Бодянский Е. В. Основы теории искусственных нейронных сетей. Харьков: ТЕЛЕТЕХ, 2012. 317 с.

14. Постарнак Д. В. Критический анализ моделей нейронных сетей // Вестник ТюмГУ, 2012, № 4, С. 162–167.

15. ГОСТ 52633.5–2011 Защита информации. Техника защиты информации. Автоматическое обучение нейросетевых преобразователей биометрия – код доступа. М.: Стандартинформ, 2012. 20 с.


Для цитирования:


Серикова Ю.И., Качалин С.В., Князев В.Н., Алексеев А.А. К ВОПРОСУ ПРИМЕНЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО МЕТОДА РАСПОЗНАВАНИЯ УЗОРА РАДУЖНОЙ ОБОЛОЧКИ ГЛАЗА НА ОСНОВЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ХЭММИНГА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ КОНТРОЛЯ ДОСТУПА В СИСТЕМАХ И КОМПЛЕКСАХ СПЕЦИАЛЬНОГО НАЗНАЧЕНИЯ. Вопросы радиоэлектроники. 2016;(12):128-137.

For citation:


Serikova Yu., Kachalin S., Knyazev V., Alekseev A. TO THE APPLICATION OF THE INTELLECTUAL IRIS PATTERN RECOGNITION METHOD BASED ON NEURAL HAMMING NETWORK ACCES CONTROL SOLUTIONS FOR PROBLEMS IN THE SYSTEM AND A SET OF SPECIAL PURPOSE. Issues of radio electronics. 2016;(12):128-137. (In Russ.)

Просмотров: 48


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2218-5453 (Print)
ISSN 2686-7680 (Online)