Evaluation of the ordinary and weighted Hamming metrics application efficiency when ordering the natural biometric image bases
- 1 науч. сотрудник, лаборатория «Биометрические и нейросетевые технологии», Пензенский научно-исследовательский электротехнический институт
Keywords:
weighted Hamming measurecode digit stability indicatora complex component of the weighted Hamming measureordering of random biometric imagesneural network converter «biometrics-code»
Abstract
The transition from the normal to the weighted Hamming metrics reduces the size of the field of ordered force search of possible states of a neural network converter «biometrics-code» up to 30.6 per cent, equivalent to 278 times increase in productivity of computing machines with key size of 256 bit. The author introduces a complex weighted component of the Hamming measure, applied during the inversion of matrices of neural network functionals and ordering the biometric images
How to cite
Андреев Д.Ю. Оценка эффективности применения обычной и взвешенной метрики Хэмминга при упорядочивании баз естественных биометрических образов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2012. № 3. С. 31–35.
References
- Малыгин А.Ю., Волчихин В.И., Иванов А.И., Фунтиков В.А. Быстрые алгоритмы тестирования нейросетевых механизмов биометрико-криптографической защиты информации. Пенза: Пенз. гос. ун-т. 2006.
- Олейник Ю.И., Огнев И.В., Малыгин А.Ю. Пути экономии ресурсов при ускоренном тестировании средств высоконадежной нейросетевой биометрии // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2009. № 6. С. 68-71.
- Малыгин А.Ю. Балансировка и тиражирование баз естественных биометрических образов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2007. № 12. С. 55-59.
- Малыгин А.Ю., Федулаев В.В., Надеев Д.Н., Иванов А.И. Требования к синтетическим базам биометрических образов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2007. № 12. С. 59-64.
- ГОСТ Р 52633.3-2011 «Защита информации. Техника защиты информации. Тестирование стойкости средств высоконадежной биометрической защиты к атакам подбора»
- ГОСТ Р 52633.5-2011 Защита информации. Техника защиты информации. Автоматическое обучение нейросетевых преобразователей биометрия-код доступа.
- Андреев Д.Ю., Иванов А.И., Захаров О.С., Хозин Ю.В. Модификация меры Хемминга через взвешивание мерой стабильности выходных данных нейросетевых преобразователей биометрия-код // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2009. № 6. С. 49-52.