350 rub
Journal Neurocomputers №3 for 2012 г.
Article in number:
Integration of «heavy tails» of an abnormal law of biometric parameters of all «Foes» distribution during the configuration of the nonlinear neuron element with several discrete states
Keywords: artificial neuron with multiple output discrete states approximation of abnormal distribution law by a mixture of normal laws
Authors:
S.V. Kulikov, M.V. Secretov, O.S. Zakharov, A.I. Ivanov, A.V. Mayorov
Abstract:
The parameters of all «Foes» biometric images are significantly featured by the abnormal law of values distribution. Integration of abnormality-s «heavy tails» is easily feasible in the case of distribution approximation by a mixture of two normal laws. The article describes the iterative procedure of dividing the dynamic all «Foes» data range into intervals with equal probability of all «Foes» images to fall into each interval
Pages: 56-60
References
  1. ГОСТ Р 52633.5-2011 «Защита информации. Техника защиты информации. Автоматическое обучение нейросетевых преобразователей биометрия-код доступа».
  2. Dodis Y., Reyzin L., Smith A. Fuzzy Extractors: How to Generate Strong Keys from Biometrics and Other Noisy // Data. 2004. April 13.
  3. Monrose F., Reiter M., Li Q., Wetzel S. Cryptographic key generation from voice // Proc. IEEE Symp. on Security and Privacy. 2001.
  4. Иванов А.И. Биометрическая идентификация личности по динамике подсознательных движений. Пенза: Пенз. гос. ун-т. 2000.
  5. Положительное решение по заявке на изобретение № 201012606/09(003581) «Способ однозначного хэширования неоднозначных биометрических данных» / Иванов А. И., Иванов С. М., Назаров И. Г., Фунтиков В. А., Ефимов О. В. Майоров А. В., Язов Ю. К.
  6. ГОСТ Р 52633.0-2006 «Защита информации. Техника защиты информации. Требования к средствам высоконадежной биометрической аутентификации».
  7. Майоров А.В. Нейросетевая хеш-функция // Нейрокомпьютеры, разработка, применение. 2009. № 6. С. 45-48.