Многофакторная биометрическая аутентификация с использованием данных ЭКГ и радужной оболочки глаза

Биометрическая аутентификация: новое слово в безопасности

Биометрическая аутентификация становится эффективным решением для повышения безопасности, защищая от киберугроз. Традиционные методы, такие как пароли и PIN-коды, имеют свои недостатки, включая возможность взлома и кражи.

Преимущества многомодальных биометрических систем

Многомодальные биометрические системы используют несколько характеристик, например, радужку и ЭКГ, что делает их более надежными. Они снижают вероятность подделки и повышают точность.

Новая методология для улучшения точности

Недавние исследования представили метод, который сочетает уровень извлечения признаков и уровень принятия решений для повышения точности обнаружения. Этот метод включает несколько этапов:

Предобработка данных: улучшение качества данных.
Извлечение признаков: анализ сигналов ЭКГ и радужки.
Объединение признаков: комбинирование и уточнение данных.
Принятие решений: оценка схожести между входными данными.

Извлечение признаков радужки и ЭКГ

Для извлечения признаков радужки используются контролируемые условия освещения и методы фильтрации. ЭКГ анализируется с помощью вейвлет-преобразования и анализа главных компонент.

Классификатор ансамбля

На последнем этапе используется классификатор ансамбля, который объединяет результаты нескольких деревьев решений для повышения точности.

Результаты исследований

Эксперименты показали, что предложенный классификатор ансамбля превзошел традиционные методы, достигнув точности 95.65% и высокой чувствительности.

Заключение

Предложенная система биометрической аутентификации представляет собой значительный шаг вперед в области кибербезопасности, интегрируя данные ЭКГ и радужки для повышения точности и надежности.