350 rub
Journal Neurocomputers №3 for 2012 г.
Article in number:
Neural network biometrics - to-self-correcting code converter without redundancy
Keywords: self-correcting codes neural network code corrector code redundancy «Friend» image examples morphing mutation of «Friend» image examples
Authors:
A.V. Bezyaev
Abstract:
Classical error detecting and correcting codes have significant redundancy, which makes them ineffective in biometric applications. With redundancy more than 50% the classical codes use their primary resources for correcting errors in redundant parts. The author suggests detecting error syndromes by hashing informational pieces of a code that allows one to abandon self-correcting codes redundancy at all in biometric applications. The article describes code recovery procedures and evaluates self-correction time expenditures
Pages: 52-56
References
  1. Мак-Вильямс Ф. Дж., Слоэн Н. Дж. А. Теория кодов, исправляющих ошибки. М.: Радио и связь. 1979.
  2. Морелос-Сарагоса Р. Искусство помехоустойчивого кодирования. Методы, алгоритмы, применение / пер. с англ. В.Б. Афанасьева. М.: Техносфера. 2006.
  3. Безяев А.В., Иванов А.И., Ефимов О.В., Капитуров Н.В. Сравнение потенциальных возможностей классических и нейросетевых механизмов обнаружения и исправления ошибок, возникающих в биометрических кодах при аутентификации // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2009. № 6. С. 41-44.
  4. Безяев А.В. Безкомпроматная индикация качества ввода фрагментов тайного составного биометрического образа // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2009. № 6. С. 59-62.
  5. Безяев А.В., Иванов А.И. Описание к патенту № RU 2406143 «Способ безопасной биометрической аутентификации». Заявка № 2008126704/20(032615)  приоритет от 30.06.08. Опубликовано 10.12.2010 г. Бюл. № 34.