Применение нейронной сети к идентификации пользователя

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 01 Июля 2013 в 17:55, дипломная работа

Описание работы

Разработчики традиционных устройств идентификации уже столкнулись с тем, что стандартные методы во многом устарели. Про-блема, в частности, состоит в том, что общепринятое разделение методов контроля физического доступа и контроля доступа к инфор-мации более несостоятельно. Ведь для получения доступа к серверу иногда совсем не обязательно входить в помещение, где он стоит. Причиной тому - ставшая всеобъемлющей концепция распределенных вычислений, объединяющая и технологию клиент-сервер, и Интернет. Для решения этой проблемы требуются радикально новые методы, основанные на новой идеологии. Проведенные исследования показывают, что ущерб в случаях несанкционированного доступа к данным компаний может составлять миллионы долларов.

Содержание работы

Введение 7
1 Анализ предметной области 8
1.1 Задачи системы ограничения доступа 10
1.2 Технические средства формирования аудиоданных 17
1.3 Основы биометрической идентификации 19
1.4 Характеристика существующих аналогичных систем 22
1.5 Возможность использования нейросетей для построения системы распознавания речи 27
1.6 Система распознавания речи как самообучающаяся система 29
2 Постановка задачи 30
3 Общее описание системы 31
3.1 Описание структурной схемы разрабатываемой САПР 33
3.2 Описание схемы работы системы разрабатываемой подсистемы САПР 35
4 Описание видов обеспечений 36
4.1 Описание математического обеспечения 36
4.2 Описание технического обеспечения 60
4.3 Описание информационного обеспечения 61
4.4 Описание лингвистического обеспечения 66
4.5 Описание методического обеспечения 71
4.6 Тестирование программного обеспечения 73


5 Вопросы охраны труда 77
5.1 Введение в охрану труда 77
5.2 Неблагоприятные факторы и средства защиты от них 78
5.3 Классификация объекта по взрывной, взрывопожарной и пожарной опасности 80
5.4 Электробезопасность 81
5.5 Расчёт заземляющего контура 82
5.6 Производственное освещение 84
5.7 Гигиена труда 92
6. Технико-экономическое обоснование проекта 93
6.1 Персонал. орагнизационная структура. 95
6.2 Сроки реализации проекта. календарный график проекта. планирование работ по проекту с использованием сетевого графика 95
6.3 Оценка экономической эффективности от внедрения проекта 98
6.4 Расчет единовременных затрат 99
6.5 Расчет стоимости одного машино-часа работы комплекса технических средств САПР 101
6.6 Расчет предустановочных затрат 104
6.7 Затраты на внедрение аналогичных систем. 104
6.8 Расчет годовых текущих издержек на разработку проекта 106
6.9 Сводная таблица технико-экономических показателей разработки САПР 108
6.10 Выводы 108
Заключение 109
Список используемых источников 110

Файлы: 1 файл

diplom.doc

— 3.16 Мб (Скачать файл)

Таким образом, в зависимости  от стоящих перед Вами задач, Вы можете подобрать систему необходимого Вам класса.

 1.2 Технические средства формирования аудиоданных

Для обработки  голоса необходимо предварительно записать его в оперативную память компьютера или на машинный носитель. Как было сказано выше, большинство персональных компьютеров уже оснащены оборудованием, необходимым для ввода и вывода звука. Это микрофон и звуковая плата. В общем виде процесс ввода речевых сообщений приведен на рисунке 1.7.

Рисунок 1.7 - Схема ввода речевых сообщений в ЭВМ


 

Речевой сигнал формируется и передается в пространстве в виде звуковых волн. Источником речевого сигнала служит речеобразующий тракт, который возбуждает звуковые волны в упругой воздушной среде. Приемником сигнала является датчик звуковых колебаний, микрофон - устройство для преобразования звуковых колебаний в электрические. Существует большое количество типов микрофонов (угольные, электродинамические, электростатические, пьезоэлектрические и др.) описанных в специальной литературе. Чувствительным элементом микрофона любого типа является упругая мембрана, которая вовлекается в колебательный процесс под воздействием звуковых волн. Мембрана связана с преобразующим элементом, который преобразует колебания мембраны в электрический сигнал.

С выхода микрофона  сигнал подается на вход звуковой карты  персонального компьютера. При записи звуковая карта представляет собой аналого-цифровой преобразователь с широкими возможностями настройки параметров оцифровки. Основными параметрами является частота дискретизации и разрядность кодирования. Данные параметры определяют качество и размер выборки получаемой в результате записи. Причем размер и качество прямо пропорциональны, т.е. чем выше качество записи, тем больше ее размер.

Чтобы обеспечить компромисс между качеством и  размером воспользуемся знаниями о свойствах человеческого голоса при выборе параметров аналого-цифрового преобразования.

Для выбора частоты  дискретизации рассмотрим усредненную  спектральную плотность мощности непрерывного речевого сигнала для мужского и женского голосов (Рисунок 1.8). Как следует из этой характеристики, усредненная спектральная плотность мощности имеет максимум в диапазоне 250-500Гц и затухает со скоростью, равной 8-10дБ на октаву (при удвоении частоты). Это приводит к тому, что на частотах выше 4000 Гц спектральная плотность падает до уровня -60 дБ, что соответствует ослаблению мощности по сравнению с максимумом (-25... -30 дБ) в 20 и более раз. Это позволяет считать, что полоса пропускания для каналов передачи звуковых сообщений может быть ограничена частотой 4-5 кГц, а, следовательно, частота дискретизации этого сигнала должна составлять 8-10 кГц.

 

Рисунок 1.8 - Амплитудный спектр


 

В современных  звуковых картах используется импульсно-кодовая модуляция, при которой каждый дискретный отсчет речевого сообщения кодируется в соответствии с некоторыми правилами.

Рассчитано, что для обеспечения соотношения  сигнал/шум квантования, равного 36 дБ, требуется не менее семи двоичных разрядов и что для получения высококачественного цифрового кодирования сигнала речи необходимо 11 разрядов. На практике число разрядов определяется разрядность ЭВМ и, как правило, равно или кратно восьми разрядам.

1.3 Основы биометрической   идентификации

Главная цель биометрической   идентификации  заключается в создании такой системы регистрации, которая крайне редко отказывала бы в доступе легитимным пользователям и в то же время полностью исключала несанкционированный вход в компьютерные хранилища информации. По сравнению с паролями и карточками такая система обеспечивает гораздо более надежную защиту: ведь собственное тело нельзя ни забыть, ни потерять. Биометрическое распознавание объекта основано на сравнении физиологических или психологических особенностей этого объекта с его характеристиками, хранящимися в базе данных системы. Подобный процесс постоянно происходит в мозгу человека, позволяя узнавать, например, своих близких и отличать их от незнакомых людей.

Биометрические  технологии можно разделить на две большие категории - физиологические и психологические (поведенческие). В первом случае анализируются такие признаки, как черты лица, структура глаза (сетчатки или радужной оболочки), параметры пальцев (папиллярные линии, рельеф, длина суставов и т.д.), ладонь (ее отпечаток или топография), форма руки, рисунок вен на запястье или тепловая картина. Психологические характеристики - это   голос  человека, особенности его подписи, динамические параметры письма и особенности ввода текста с клавиатуры.

На выбор метода, наиболее подходящего в той или иной ситуации, влияет целый ряд факторов. Предлагаемые технологии отличаются по эффективности, причем их стоимость в большинстве случаев прямо пропорциональна уровню надежности. Так, применение специализированной аппаратуры иной раз повышает стоимость каждого рабочего места на тысячи долларов.

Физиологические особенности, например, папиллярный  узор пальца, геометрия ладони или  рисунок (модель) радужной оболочки глаза - это постоянные физические характеристики человека. Данный тип измерений (проверки) практически неизменен, так же, как и сами физиологические характеристики. Поведенческие же характеристики, например, подпись,   голос  или клавиатурный почерк, находятся под влиянием как управляемых действий, так и менее управляемых психологических факторов. Поскольку поведенческие характеристики могут изменяться с течением времени, зарегистрированный биометрический образец должен при каждом использовании обновляться.   Биометрия  , основанная на поведенческих характеристиках, дешевле и представляет меньшую угрозу для пользователей; зато   идентификация  личности по физиологическим чертам более точна и дает большую безопасность. В любом случае оба метода обеспечивают значительно более высокий уровень   идентификации, чем пароли или карты.

Важно отметить, что все биометрические средства аутентификации в той или иной форме используют статистические свойства некоторых качеств индивида. Это означает, что результаты их применения носят вероятностный характер и будут изменяться от раза к разу. Кроме того, все подобные средства не застрахованы от ошибок аутентификации. Существует два рода ошибок: ложный отказ (не признали своего) и ложный допуск (пропустили чужого). Надо сказать, что тема эта в теории вероятностей хорошо изучена еще со времен развития радиолокации. Влияние ошибок на процесс аутентификации оценивается с помощью сравнения средних вероятностей соответственно ложного отказа и ложного допуска. Как показывает практика, эти две вероятности связаны обратной зависимостью, т.е. при попытке ужесточить контроль повышается вероятность не пустить в систему своего, и наоборот. Таким образом, в каждом случае необходимо искать некий компромисс. Тем не менее, даже по самым пессимистичным оценкам экспертов,   биометрия  выигрывает при всех сравнениях, поскольку она значительно надежнее, чем другие существующие методы аутентификации.

Кроме эффективности  и цены, компаниям следует учитывать  также реакцию служащих на биометрические средства. Идеальная система должна быть простой в применении, быстрой, ненавязчивой, удобной и приемлемой с социальной точки зрения. Однако ничего идеального в природе нет, и каждая из разработанных технологий лишь частично соответствует всему набору требований. Но даже самые неудобные и непопулярные средства (например,   идентификация по сетчатке, которой пользователи всячески стараются избежать, защищая свои глаза) приносят нанимателю несомненную пользу: они демонстрируют должное внимание компании к вопросам безопасности.

Развитие  биометрических устройств идет по нескольким направлениям, но общие для них черты - это непревзойденный на сегодня уровень безопасности, отсутствие традиционных недостатков парольных и карточных систем защиты и высокая надежность. Успехи биометрических технологий связаны пока главным образом с организациями, где они внедряются в приказном порядке, например, для контроля доступа в охраняемые зоны или   идентификации  лиц, привлекших внимание правоохранительных органов. Корпоративные пользователи, похоже, еще не осознали потенциальных возможностей   биометрии в полной мере. Часто менеджеры компаний не рискуют развертывать у себя биометрические системы, опасаясь, что из-за возможных неточностей в измерениях пользователи будут получать отказы в доступе, на который у них есть права. Тем не менее новые технологии все активнее проникают на корпоративный рынок. Уже сегодня существуют десятки тысяч компьютеризованных мест, хранилищ, исследовательских лабораторий, банков крови, банкоматов, военных сооружений, доступ к которым контролируется устройствами, сканирующими уникальные физиологические или поведенческие характеристики индивидуума.

1.4 Характеристика существующих аналогичных систем .

В России биометрические системы контроля появились в  середине 90-х годов. В силу то  ли неразвитости отечественных технологий, то ли их излишней засекреченности, все коммерческие биометрические системы были импортного производства. На том этапе себестоимость и, соответственно, цена этих систем была довольно высока: например, довольно простое устройство физического контроля доступа стоило около $12 000. Подобное дорогостоящее оборудование приобрело скорее характер новомодной экзотики и массового распространения не получило. Сегодня подобные системы подешевели примерно в 10 раз, так что первая причина появления активного спроса на них у нас в стране исключительно экономическая - устройства стали гораздо дешевле. Вторая причина сводится к объективной потребности заказчиков организовать современную, грамотно построенную систему безопасности у себя на предприятии, в офисе компании или в частном доме.

По мнению большинства специалистов, особенно широкое распространение в России получили дактилоскопические устройства. Есть основания полагать, что в банковских структурах у нас привьются системы распознавания подписи - традиционной биометрической характеристики, которая издавна используется в банковском деле. Большой редкостью в России считается инсталляция систем идентификации личности по радужной оболочке глаза, голосу или по другим биометрическим признакам. Тем не менее уже есть примеры использования данных устройств, в частности, в ряде крупных депозитарных банков Москвы; из других компаний можно назвать "Макдональдс", где установлены биометрические системы контроля рабочего времени персонала; в последнее время резко возрос спрос на дактилоскопические системы со стороны частных лиц, которые устанавливают их в своих загородных коттеджах.

Отечественные разработки на этом рынке отличаются крайней фрагментарностью, существуют на уровне опытных образцов и говорить о сколько-нибудь серьезных объемах их продаж, увы, пока не приходится. Наиболее известная система, разработанная российскими инженерами - "Кордон" - устройство физического доступа в помещение; имеются также разработки в области дактилоскопии (компания "Биолинк"): в области распознавания лица (компания "Спирит"). в основном же рынок биометрических систем безопасности в России представлен иностранными фирмами, которые через своих российских партнеров реализуют свои технологии на отечественном рынке. Систему Facelt, например, представляет группа компаний "Дан-ком"; инженерная компания "Солинг" активно внедряет систему распознавания лиц немецкого производства SmartEye, компания "Биометрические системы" в основном специализируется на поставке импортного дактилоскопического оборудования, но в этой компании ведутся разработки программного обеспечения для идентификации пользователя. Хотелось отметить разработки компании «Центр речевых технологий». Они разработали весь комплекс программ для идентификации пользователя, для управления компьютером с помощью голоса. Также они могут разработать любое обеспечения по нуждам заказчика. Одна из программ VoiceCom - библиотека распознавания голосовых команд, обладает следующими характеристиками:

    • Возможные области применения: контроль оборудования с помощью голоса; речевой запрос для баз данных, возможно, по телефону; поиск по ключевым словам в WAV файлах; встраивание голосовых функций в автономные устройства - программирование DSP.
    • Достоинства: Высокое быстродействие алгоритмов, небольшие требования к памяти, адаптация к шумам, независимость от языка и акцента.
    • Возможности: Одновременное распознавание 100-200 команд в дикторозависимом и 30-50 команд в дикторонезависимом варианте, возможность структурирования для практически неограниченного словаря, дикторонезависимое распознавание словаря в 10-20 слов по телефону; Начало работы после того, как вы произнесете ключевое слово (это является подтверждением того, что система среагирует только на вашу команду, а не на что-либо другое)
    • Технические характеристики спецификации: Поддерживаемые языки любой Основа для разработки Borland Delphi 7.0
    • Требования: Конфигурация ПК Pentium 4 1500 или выше, RAM 256 Mб, HDD > 20Гб, Windows 95/98, Стандартная звуковая карта типа SoundBlaster, микрофон
    • Плюсы: Высокое быстродействие алгоритмов, небольшие требования к памяти, адаптация к шумам, независимость от языка и акцента. Российская разработка, дальнейщее развитие, поддержка разработчиком.

Информацию о стоимости  компания предоставляет только если будет реальная заинтересованность в приобретении данного обеспечения, поэтому цену узнать неудалось.

Так же существует несколько  разработок в этой области с довольно скромной ценой. Например:

    • «Web-TalkIt». Производитель «USA Grover Industries», официальный сайт http://www.groverind.com;
    • «Труффальдино». Производитель «Центр речевых технологий», официальный сайт http://www.speechpro.com;
    • VoiceNet VRS 2000. Производитель «USA Grover Industries», официальный сайт http://www.groverind.com;.

Но эти системы не предоставляют возможности идентификации  голоса, только управление компьютером с помощью голоса. Разработанное программное обеспечение использует те же математические аглоритмы, поэтому его можно легко модифицировать под подобные задачи.

Большинство прогнозов сводится к тому, что  внедрение биометрических систем безопасности на российский рынок приобретет в скором будущем лавинный характер. Поиск решений для борьбы с нарастающей глобальной угрозой терроризма так или иначе приведет к практическому использованию достижений в этой области. Интенсивное развитие мультимедийных, цифровых технологий и, как следствие, их удешевление позволяют не только разработать принципиально новые подходы в проблеме идентификации личности, но и внедрить их в широкое повсеместное использование.

Информация о работе Применение нейронной сети к идентификации пользователя