Статья

Название статьи ИММУНОЛОГИЧЕСКИЙ МЕТОД АНАЛИЗА РУКОПИСНОГО ТЕКСТА
Автор Ю.А. Брюхомицкий
Рубрика РАЗДЕЛ V. КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ВОПРОСЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ
Месяц, год 05, 2015
Индекс УДК 004.067
DOI
Аннотация Задачи анализа рукописных текстов решаются на основе двух технологий «офлайн» и «онлайн». Обе технологии имеют свои недостатки. Первая технология реализуется вручную экспертами по почеркам, обладает высокой трудоемкостью и носит субъективный характер. Вторая технология ориентирована на короткие тексты и обладает невысокой точностью. Состояние исследований в данной области знаний и достигнутые результаты обуславливают как актуальную, – задачу поиска новых методов анализа произвольных рукописных текстов, полученных в режиме «онлайн», для решения задач: идентификации личности; выявления степени отклонения психофизического состояния личности от его нормального состояния; обнаружения фрагментов рукописи, отвечающих условию повышенной эмоциональной значимости для пишущего; исследования рукописей с целью выявления отличительных личностных особенностей и др. Для этого в данной работе предлагается новый метод онлайн-анализа рукописного текста, основанный на принципах функционирования искусственных иммунных систем. Принципиальным отличием иммунологического метода анализа от традиционных методов является переход от интегральной оценки данных за фиксированный период их поступления к оценке временной структуры данных в темпе их поступления. Для решения задач анализа рукописного текста использована иммунологическая модель, основанная на алгоритме отрицательного отбора. Исходными данными для онлайн-анализа являются снимаемые с выхода дигитайзера оцифрованные функции колебания пера в трех координатах, учитывающих перемещение пера в плоскости планшета и давление. Эти функции преобразуются в последовательность событий трехмерных событий и подвергаются покомпонентной обработке, что позволяет сохранить точность представления информационного процесса рукописи и результата идентификации. Предложенный метод, в сравнении с известными методами, позволяет осуществлять текст-независимый анализ рукописи, обладает потенциально более высокой точностью анализа и, тем самым, существенно расширяет области применения систем онлайн-анализа рукописи.

Скачать в PDF

Ключевые слова Анализ рукописного текста; идентификация личности по рукописи; искусственные иммунные системы; алгоритм отрицательного отбора.
Библиографический список 1. Govindan V.K. Character recognition – a review // Pattern Recognition. – 1990. – Vol. 23, № 7. – P. 671-683.
2. Шейбак А.Н., Афанасьев Г.К. Разработка и анализ алгоритмов идентификации почерка // Информационные технологии, электронные приборы и системы ITEDS’2010: Материалы Международной научно-практической конференции (6–7 апреля 2010 г., Минск). – Минск: Белорусский государственный университет, 2010.
3. Tappert C.C. The state of art in on-line handwriting recognition // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. – 1990. – Vol. 12, № 8. – P. 787-808.
4. Иванов А.И. Биометрическая идентификация личности по динамике подсознательных движений. – Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2000. – 188 с.
5. Брюхомицкий Ю.А., Казарин М.Н. Система аутентификации личности по почерку // Сборник трудов научно-практической конференции с международным участием «Информационная безопасность». – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2002. – С. 22-29.
6. Милых В.А., Лапина Т.И., Лапин Д.В. Способ биометрической идентификации по почерку в компьютеризированной системе контроля доступа // Патент России № 2469397. 2012.
7. Dasgupta D. Artificial Immune Systems and Their Applications, Springer-Verlag. 1998.
8. De Castro L.N., Timmis J.I. Artificial Immune Systems: A New Computational Intelligence Approach, London: Springer-Verlag 2000 September. – 357 p.
9. Искусственные иммунные системы и их применение / Под ред. Д. Дасгупты: Пер. с англ. А.А. Романюхи. – М.: Физматлит, 2006. – 344 с.
10. Forrest S., Perelson A.S., Allen L., Cherukuri R. Self-nonself discrimination in a computer // In: Proc. of Ieee symposium on research in security, Oakland, CA, 16-18 May 1994. – P. 202-212.
11. Dasgupta D., Forrest S. Tool breakage detection in milling operations using a negative-selection algorithm // Technical report CS95-5, Department of computer science, University of New Mexico, 1995.
12. Dasgupta D., Forrest S. Novelty detection in time series data using ideas from immunology // In: ISC A 5th international conference on intelligent systems, Reno, Nevada, June 19-21, 1996.
13. Dasgupta D., Yu S., Majumdar N. MILA – Multilevel Immune Learning Algorithm // Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference – 2003, Springer – Verlag: Berlin Heidelberg, 2003. – P. 183-194.
14. Брюхомицкий Ю.А. Мониторинг информационных процессов методами искусственных иммунных систем // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2012. – № 12 (137). – С. 82-90.
15. Брюхомицкий Ю.А. Модель адаптивной самоорганизующейся искусственной иммунной системы для решения задач компьютерной безопасности // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2013. – № 12 (149). – С. 63-69.
16. Брюхомицкий Ю.А. Иммунологический подход к организации клавиатурного мониторинга // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2014. – № 2 (151). – С. 33-41.
17. Dasgupta D. Using immunological principles in anomaly detection // Proc. of the Artificial Neural Networks in Engineering (ANNIE'96), St. Louis, USA, November 10-13, 1996.
18. Dʹhaeseleer P., Forrest S., Helman P. An immunological approach to change detection: algorithms, analysis, and implications // In: Proc. of IEEE symposium on research in security, Oakland, CA, May 1996.
19. Брюхомицкий Ю.А., Гончаров С.Б. Модификации иммунологического алгоритма отрицательного отбора для систем компьютерной безопасности // Материалы Всероссийской научной конференции «Теоретические и методические проблемы эффективного функционирования радиотехнических систем» («Системотехника 2012»). – Таганрог, 2012. – С. 126-136.
20. Брюхомицкий Ю.А. Повышение производительности иммунологической системы мониторинга информационных процессов // Информационное противодействие угрозам терроризма. – 2014. – № 22. – С. 102-110.

Comments are closed.