Мультибіометрична ідентифікація студента за його голосовими та візуальними біометричними показниками в процесі дистанційної освіти

Autor: Тетяна Ковалюк, Анастасія Шевченко, Наталія Кобець
Jazyk: English<br />Russian<br />Ukrainian
Rok vydání: 2022
Předmět:
Zdroj: Цифрова платформа: інформаційні технології в соціокультурній сфері, Vol 5, Iss 1 (2022)
Druh dokumentu: article
ISSN: 2617-796X
2618-0049
DOI: 10.31866/2617-796X.5.1.2022.261293
Popis: Мета дослідження – розкрити сутність мультибіометричної ідентифікації студента й обґрунтувати доцільність її застосування для покращення якості, мінімізувати похибки в процесі його розпізнавання із застосуванням голосових і візуальних біометричних ідентифікаторів, що зберігаються в аудіофайлах, відео- та фотозображеннях. Методи дослідження. Застосовано системний підхід щодо визначення вимог до програмного забезпечення системи мультибіометричної ідентифікації людини, методи обробки звуку, моделі нейронних мереж як класифікатори, що ідентифікують особу за вектором голосових ознак, методи візуальної ідентифікації особи за відеопотоком і за фотозображеннями. Наукова новизна. Набули подальшого розвитку методи виявлення голосових ознак диктора, методи ідентифікації та реєстрації особи за її голосовими ознаками, алгоритми візуальної ідентифікації особи за її зображеннями у відеопотоці та за фотозображеннями на базі алгоритмів Віоли-Джонса, Eigenface і FisherFace; розроблено архітектуру системи мультибіометричної ідентифікації людини. Висновки. Запропоновано мультибіометричну ідентифікацію студента за його голосовими та візуальними біометричними показниками для системи дистанційної освіти. Система передбачає витягнення акустичних характеристик із запису мови людини та подальше віднесення отриманих даних до одного з наперед заданих класів (дикторів). У ролі класифікатора застосовано багатошарову нейронну мережу (БШНМ). Класифікатор навчений на наборі даних з 43832 аудіофайлів від 108 дикторів. БШНМ на тестовій вибірці продемонструвала точність у 91 %. На етапі обробки кадрів відеопотоку здійснено виявлення обличчя в кадрі та розпізнавання виявленого обличчя. Розпізнавання облич у системі проводилося на основі пошуку найбільш відповідного шаблону базових зображень, що зберігаються в базі даних. Розроблено програмну систему для розпізнавання та індексації людей на відео одночасно з ідентифікацією особи за голосовими ознаками, щоб використовувати її в освітньому процесі для обліку відвідування дистанційних занять.
Databáze: Directory of Open Access Journals
Externí odkaz: