350 руб
Журнал «Информационно-измерительные и управляющие системы» №3 за 2017 г.
Статья в номере:
Идентификация психофизиологических состояний подписантов по особенностям воспроизведения автографа
Ключевые слова: анализ сигналов подсознательные дви-жения идентификация психофизиологического состояния искусственный интеллект формула Байеса метры близости
Авторы:
А.Е. Сулавко - к.т.н., ст. преп., кафедра комплексной защиты информации, Омский государственный технический университет E-mail: sulavich@mail.ru Е.А. Левитская - к.т.н., инженер-исследователь, Российский Федеральный Ядерный Центр - Всероссийский научно-исследовательский институт технической физики имени академика Е. И. Забабахина (г. Снежинск) E-mail: Laska_kb@mail.ru А.В. Еременко - к.т.н., инженер-проектировщик, научно-исследовательская часть, Омский государственный университет путей сообщения E-mail: nexus-@mail.ru А.Е. Самотуга - аспирант, Омский государственный университет путей сообщения E-mail: SamotugaSASHOK@mail.ru
Аннотация:
Проведена оценка вероятностей ошибок идентификации со-стояния подписантов на основе формулы Байеса, принципа накопления, меры Евклида, Хемминга, метрик Пирсона, Байеса-Пирсона и других подходов. Наилучший показатель получен при помощи стратегии Байеса и составляет 7,3% ошибок распознавания состояния субъектов.
Страницы: 40-48
Список источников

 

  1. Системы диспетчерского управления и сбора данных (SCADA-системы) // Мир компьютерной автоматизации. 1999. № 3. С. 4-9.
  2. Машин В.А. Психическая нагрузка, психическое напряжение и функциональное состояние операторов систем управления // Вопросы психологии. 2007. № 6. С. 86-96.
  3. Тахографы снизят количество ДТП по вине уставших водителей. (http://space-team.com/pressa/detail/takhografy_ snizyat_kolichestvo_dtp/, дата обращения: 17.07.2016).
  4. Marcus J.H., Rosekind M.R. Fatigue in transportation: NTSB investigations and safety recommendations. Inj Prev. 2016 Feb 29. doi: 10.1136/injuryprev-2015-041791.
  5. Лужников Е.А. Клиническая токсикология. М.: Медицина. 1994. 256 с.
  6. The Global State of Information Security® Survey 2016. PricewaterhouseCoopers. (http://www.pwc.com/gx/en/issues/cyber-security/information-security-survey/download.html, дата обращения: 27.06.2016).
  7. Епифанцев Б.Н. Скрытая идентификация психофизиологического состояния человека-оператора в процессе профессиональной деятельности: монография. Омск: Изд-во СибАДИ. 2013. 198 с.
  8. Marsalek T., Matousek V., Mautner P., Merta M., Moucek R. Coherence of EEG signals and biometric signals of handwriting under influence of nicotine, alcohol and light drugs // Neural Network World. 2006. vol. 16(1). pp. 44.
  9. Ложников П.С., Сулавко А.Е. Технология идентификации пользователей компьютерных систем по динамике подсознательных движений // Автоматизация и современные технологии. Машиностроение. 2015. № 5. С. 31-36.
  10. Епифанцев Б.Н., Ложников П.С., Сулавко А.Е., Жумажанова С.С. Идентификационный потенциал рукописных паролей в процессе их воспроизведения // Автометрия. 2016. № 3. С. 28-36.
  11. Машин В.А., Машина М.Н. Классификация функциональных состояний и диагностика психоэмоциональной устойчивости на основе факторной структуры показателей вариабельности сердечного ритма // Российский физиологический журнал им. И.М. Сеченова. 2004. Т. 90. № 12. С. 1508-1521.
  12. Fairclough S.H. (Ed.). Driver State Monitor (Report V2009/DETER/Deliverable 5 (330A)). Haren, The Netherlands: Traffic Research Centre, University of Groningen. 1994.
  13. Mascord D.J., Heath R.A. Behavioral and physiological indices of fatigue in a visual tracking task // Journal of Safety Research. 1992. V. 23. 19-25.
  14. Lozhnikov P.S., Sulavko, A.E., Volkov D.A. Application of noise tolerant code to biometric data to verify the authenticity of transmitting information / Control and Communications (SIBCON). 21-23 May 2015. Omsk, Russia - p.1-3. DOI: 10.1109/SIBCON.2015.7147126.
  15. Ложников П.С., Сулавко А.Е., Еременко А.В., Волков Д.А. Экспериментальная оценка надежности верификации подписи сетями квадратичных форм, нечеткими экстракторами и персептронами // Информационно-управляющие системы / ГУАП, Санкт-Петербург. 2016. № 5. С. 73-85.
  16. Daubechies I. Ten lectures on wavelets. Philadelphia: S.I.A.M. 1992.
  17. Иванов А.И. Нейросетевые алгоритмы биометрической идентификации личности / Под ред. А.И. Галушкина. Научная серия «Нейрокомпьютеры и их применение» № 15. М.: Радиотехника. 2004. 144 с.
  18. Епифанцев Б.Н., Ложников П.С., Сулавко А.Е. Cравнение алгоритмов комплексирования признаков в задачах распознавания образов // Вопросы защиты информации. 2012. № 1. С. 60-66.
  19. Епифанцев Б.Н., Ложников П.С., Сулавко А.Е. Алгоритм идентификации гипотез в пространстве малоинформативных признаков на основе последовательного применения формулы Байеса // Межотраслевая информационная служба. 2013. № 2. С. 57-62.
  20. Ложников П.С., Иванов А.И., Качайкин Е.И., Сулавко А.Е. Биометрическая идентификация рукописных образов с использованием корреляционного аналога правила Байеса // Вопросы защиты информации / ФГУП «ВИМИ». Москва. 2015. № 3. С. 48-54.
  21. Иванов А.И., Ложников П.С., Качайкин Е.И. Идентификация подлинности рукописных автографов сетями Байеса-Хэмминга и сетями квадратичных форм // Вопросы защиты информации. 2015. № 2. С. 28-34.