- •Гоувпо «Воронежский государственный технический университет»
- •Воронеж 2006
- •Уровни гпс и состав информационных и управляющих функций
- •Автоматизация проектирования стержневого резьбового резца
- •Система управления данными
- •Диагностика знаний в дистанционном обучении
- •Пакет автоматизированного проектирования фасонных резцов
- •Зубошлифование как способ отделочной обработки зубчатых колес
- •Математическая модель алгоритма идентификации в подсистемы идентификации пользователя по клавиатурному почерку
- •Иерархическая структура проектных спецификаций и иерархические уровни проектирования
- •Многоуровневая форма образования. Поэтапный контроль качества знаний.
- •Факторы, определяющие степень комфортности пользователя сапр
- •Комплекс систем конструкторско-технологического проектирования или Стиль "интермех"
- •Автоматизация интерактивного выбора режущего инструмента
- •«Применение информационных технологии для расчета параметров технологических операций»
- •Алгоритм расчета режимов при многоинструментальной обработке
- •Диалоговое проектирование технологических процессов (тп)
- •Пакет автоматизированного проектирования технологического процесса изготовления фасонных резцов
- •Преобразования математических моделей в процессе получения рабочих программ анализа
- •Переход к автоматизированному производству
- •Алгоритм выбора инструмента изготовления зубчатых колес
- •Автоматизация процесса выбора инструментальных материалов
- •Технологический процесс изготовления торцевой фрезы для легкосплавных металлов
- •Системы трехмерного твердотельного проектирования в области машиностроения
- •Особенности диагностирования состояния режущего инструмента при обработке титановых сплавов
- •Принципы формирования компоновочных решений металлорежущих станков
- •Процесс составлния расписания вуза в автоматизированном режиме
- •Автоматизация диалогового выбора измерительного инструмента
- •Алгоритмическая модель проектирования инструмента при шевинговании
- •Оценка качества методов автоматизированного составления учебного расписания
- •394026 Воронеж, Московский просп., 14
Математическая модель алгоритма идентификации в подсистемы идентификации пользователя по клавиатурному почерку
Идентификация пользователя по клавиатурному почерку, как и во многих других системах, производится на основании оценки некоторого параметра, имеющего смысл вероятности соответствия проверяемого пользователя «правильному»:
, (1.1)
где X – оцениваемый параметр, имеющий смысл вероятности,
Z – пороговая вероятность, при превышении которой пользователь считается идентифицированным;
P(X,Z) – индикатор идентификации.
Вероятность соответствия пользователя «эталонному» определяется эмпирически на основании сравнения характеристик проверяемого пользователя с эталонными характеристиками:
, (1.2)
где k – число «совпавших» характеристик,
N – общее число проверенных характеристик.
Совпадение характеристик не означает их тождественного равенства; как правило, проверяемая характеристика должна попадать в «доверительный интервал» эталонной характеристики.
В качестве эталонных характеристик выбирается величина, медленно изменяющаяся от опыта к опыту. Она должна быть стабильна для пользователя и уникальна для него: для других пользователей она должна иметь отличное значение.
В идентификации по клавиатурному почерку такими величинами служат временные интервалы между нажатиями некоторых комбинаций клавиш. Эти комбинации являются устойчивыми для данного пользователя. Уникальность пользователя в смысле клавиатурного почерка проявляется в определённом наборе устойчивых комбинаций и длительности временных интервалов в пределах всех таких комбинаций.
«Устойчивость» i-й комбинации проявляется в разбросе значений временных интервалов всех нажатых пользователем i-х комбинаций относительно среднего (математического ожидания множества интервалов). Чем меньше разброс, тем больше вероятность, что временной интервал следующей i-й комбинации, набранной пользователем, будет близок к среднему, тем комбинация устойчивее.
В качестве эталона пользователя из всех комбинаций необходимо отобрать наиболее устойчивые. Экспериментальные исследования показывают, что в качестве эталонных можно отбирать комбинации, относительный разброс которых составляет не более 0,2 от математического ожидания для дуалов (комбинаций из двух клавиш) и не более 0,15 для триалов (комбинаций из трёх клавиш).
В процессе идентификации пользователя из потока нажимаемых им клавиш выделяются дуальные и триальные комбинации (последовательности длиннее трёх клавиш брать нецелесообразно, т.к. их устойчивость проявляется только для пользователей, профессионально работающих с клавиатурой, например, слепым десятипальцевым методом набора). Если последовательность является устойчивой для предполагаемого пользователя, то она подлежит оценке; иначе оценку по неустойчивой комбинации производить нельзя. Комбинация сравнивается с эталонной; если её характерное время попадает в доверительный интервал эталонной комбинации, то комбинация считается совпавшей; в противном случае комбинация считается несовпавшей.
Доверительный интервал эталонной комбинации рассчитывается на основании среднего времени этой комбинации и среднего отклонения, вычисленного при вводе пользователем эталонной последовательности. Эти две величины полностью характеризуют дуальную комбинацию (для триальных таких величин будет четыре, соответственно для первого и второго временных интервалов комбинации).
После проверки очередной устойчивой комбинации вычисляется новое значение вероятности соответствия проверяемого пользователя эталонному (X=k/N) и по формуле 1.1 производится перерасчёт индикаторы идентификации.
Воронежский государственный технический университет
УДК 681.3
Е.Н. Кордюкова, С.В. Лобанова