Система распознавания личности

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение................................................................................................. 4

1. Постановка задачи............................................................................. 5

1.1. Актуальность............................................................................ 5

1.2. Описание проблемы................................................................. 5

2. Теоретическая часть........................................................................... 6

2.1. Система распознавания личности........................................... 6

2.2. Образец и его предобработка................................................. 7

2.3. Извлечения признаков............................................................. 7

2.3.1. Мел-частотные кепстральные коэффициенты.............. 8

2.3.2. Кепстральные коэффициенты, основанные на линейном

предсказании......................................................................... 10

ВВЕДЕНИЕ

В современном мире огромное внимание уделяется информационным технологиям. Тысячи программистов работают над тем, чтобы предотвратить запрещенный доступ в здания, к компьютерам, мобильным телефонам и многому другому, что является неотъемлемой частью нашей жизни. С каждым годом сделать это все сложнее и сложнее. Все чаще обычные пароли, PIN-коды, смарт-карты и другие подобные идентификаторы не в силах остановить злоумышленника. Но все большее значение начинает приобретать идентификация личности по биометрическим параметрам. Это такие физиологические и поведенческие характеристики человека, которые делают его уникальным. Биометрические свойства человека:

- отпечатки пальцев;

- геометрия лица;

- радужная оболочка глаза;

- голос;

- почерк и др.

К плюсам биометрической идентификации можно отнести то, что в отличии от обычных методов защиты, данный метод исключает потерю идентификатора и, соответственно, кражу информации.

Целью выпускной квалифицированной работы является написание программного средства идентификации личности по голосу.

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

1.1. Актуальность

На сегодняшний день все больше учащаются случаи запрещенного доступа в сфере информационной безопасности. Злоумышленники легко взламывают пароли, проникают в здания с особым доступом, преодолевая различные системы защиты. На смену обычным паролям приходят биометрические методы идентификации. Большинство из них являются более надежными, но далеко не все находят себе место в наши дни. Один из самых популярных методов - идентификация по опечаткам пальцев. Другие методы требуют большего развития, чтобы их стали чаще внедрять в повседневную жизнь. Поэтому разработка нового программного средства идентификации личности по голосу является весьма актуальной.

1.2. Описание проблемы

На компьютере каждого человека, как правило, находится большое количество информации. Часть этой информации не должна быть известна определенному кругу лиц. Для доступа к ней должны использоваться определенные методы идентификации, которые практически невозможно преодолеть.

ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

Для того, чтобы приступить к описанию разработанного программного средства, необходимо вначале изучить теоретические основы биометрической идентификации и конкретно идентификации личности по голосу.

Что же такое биометрия? Биометрия - это, простым языком, физиологические или анатомические "характеристики" человека. Если, к примеру, обычную паролевую систему можно взломать методом подбора пароля или просто украсть его, то взломать биометрическую систему крайне сложно, практически не возможно. В настоящее время существуют такие биометрические параметры человека, как отпечатки пальцев, голос, радужная оболочка глаз, почерк, определенная манера работы на клавиатуре и другие. Все эти данные о человеке записываются в базу данных при регистрации, а затем, при идентификации, вновь полученные данные сравниваются с этими регистрационными характеристиками.

Задачей биометрической идентификации является создание системы, которая работала бы с минимальным количеством отказов в доступу пользователям, а так же на 100 % исключала несанкционированный вход злоумышленника в компьютер или какое-либо помещение ограниченного доступа. У каждого человека есть свои уникальные биометрические данные, которые являются его отличительными характеристиками. Эти характеристики нужны для того, чтобы "извлечь " их из человека, записать в базу данных, и затем при идентификации сравнить особенности характеристик идентифицируемого человека, с данными из базы системы.

Но все ли так хорошо в таких системах? Большое количество людей видят тока плюсы в биометрической идентификации, но есть и противники данных систем. Эти люди считают, что при распространении и развитии биометрических устройств каждый гражданин будет под определенным контролем, что является нарушением гражданских свобод. Обычному человеку будет недоступна информация о том, куда может уйти информация о его уникальных параметрах. А ведь эти "характеристики" могут быть использованы и против самого человека, что может привести к нарушению прав на конфиденциальность.

Система распознавания личности

Работа систем распознавания состоит из двух этапов:
- регистрация нового пользователя;

- идентификация зарегистрированного пользователя (процесс распознавания).

Каждый пользователь проходит регистрацию в системе, записав образец своего голос. Далее из образца извлекаются признаки, благодаря которых и происходит распознавание. На основе этих признаком строятся "шаблоны" пользователей. Такая "шаблон" является структурой, которая при данных признаках устанавливает степень подобия. Признаки только что записанного голоса сравниваются с признаками голоса из базы данных, после чего происходит идентификация или отказ в доступе.

Подытожив, можно выделить три основных этапа в системе распознавания личности:

· Этап обработки сигналов. Здесь происходит обработка самого сигнала с целью выделить признаки, необходимые для распознавания. Речевой сигнал представлен в виде определенной последовательности векторов признаков;

· Этап моделей. На данном этапе идет построение модели, так называемого шаблона, с помощью которого и высчитывается степень подобия между имеющейся моделью и признаками;

· Этап принятия решений. С помощью вычисленной степени подобия и заданных порогов принимается решение.