Необходимо зарегистрироваться, чтобы получить доступ к полным текстам статей и выпусков журналов!
- Название статьи
- Возможности и ограничения цифровой динамической биометрической идентификации
- Авторы
- Былевский Павел Геннадиевич pr-911@yandex.ru, канд. филос. наук, доцент кафедры международной информационной безопасности, доцент департамента информационной безопасности, Институт информационных наук МГЛУ (МГПИИЯ им. М. Тореза); Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва, Россия
- В разделе
- ТЕХНИЧЕСКАЯ ЗАЩИТА ИНФОРМАЦИИ. Доверенная среда
- Ключевые слова
- биометрические данные / информационная безопасность / идентификация / классификация биометрии
- Год
- 2023 номер журнала 3 Страницы 12 - 17
- Индекс УДК
- 004.056
- Код EDN
- RQAUJS
- Код DOI
- 10.52190/2073-2600_2023_3_12
- Финансирование
- Тип статьи
- Научная статья
- Аннотация
- Проанализированы современные исследования и разработки применения биометрических данных в компьютерно-телекоммуникационных технологиях и информационной безопасности, включая оригинальные отечественные решения на основе "новой биометрии". Для улучшения выбора типа цифровых биометрических данных применительно к решаемым задачам предложена улучшенная классификация на основании видов телесных параметров: динамических и статических, контактных и дистанционных, произвольных и непроизвольных, в режиме реального времени и отложенной обработки.
- Полный текст статьи
- Необходимо зарегистрироваться, чтобы получить доступ к полным текстам статей и выпусков журналов!
- Список цитируемой литературы
-
Wu F., Mai W., Tang Y., Liu Q., Chen J., Guo Z. Learning Spatial-Spectral-Temporal EEG Representations with Deep Attentive-Recurrent-Convolutional Neural Networks for Pain Intensity Assessment // Neuroscience. 2022. V. 481. P. 144-155. DOI: 10.1016/j.neuroscience.2021.11.034.
Zhao R., Xia Y., Wang Q. Dual-modal and multi-scale deep neural networks for sleep staging using EEG and ECG signals // Biomedical Signal Processing and Control. 2021. V. 66. P. 1-10. DOI:10.1016/j.bspc.2021.102455.
Qu W., Kao C., Hong H., Chi Z., Grunstein R., Gordon C., Wang Z. Single-channel EEG based insomnia detection with domain adaptation // Computers in Biology and Medicine. 2021. V. 139. DOI: 10.1016/j.compbiomed.2021.104989.
Dar M., Akram M., Yuvaraj R., Khawaja S., Murugappan M. EEG-based emotion charting for Parkinson's disease patients using Convolutional Recurrent Neural Networks and cross dataset learning // Computers in Biology and Medicine. 2022. V. 144. DOI: 10.1016/j.compbiomed.2022.105327.
Pen P., Xie L., Zhang K., Zhang J., Yang L., Wei H. Domain adaptation for epileptic EEG classification using adversarial learning and Riemannian manifold // Biomedical Signal Processing and Control. 2022. V. 75. DOI: 10.1016/j.bspc.2022.103555.
Jiménez-Guarneros M., Gómez-Gil P. Standardization-refinement domain adaptation method for cross-subject EEG-based classification in imagined speech recognition // Pattern Recognition Letters. 2021. V. 141. P. 54-60. DOI: 10.1016/j.bspc.2022.103555.
Datta S., Boulgouris N. Recognition of grammatical class of imagined words from EEG signals using convolutional neural network // Neurocomputing. 2021. V. 465. P. 301-309. DOI: 10.1016/j.neucom.2021.08.035.
Liu Y., Lan Z., Cui J., Sourina O., Müller-Wittig W. Inter-subject transfer learning for EEG-based mental fatigue recognition // Advanced Engineering Informatics. 2020. V. 46. DOI: 10.1016/j.aei.2020.101157.
Shen M., Zou B., Li X., Zheng Y., Li L., Zhang L. Multi-source signal alignment and efficient multi-dimensional feature classification in the application of EEG-based subject-independent drowsiness detection // Biomedical Signal Processing and Control. 2021. V. 70. DOI: 10.1016/j.bspc.2021.103023.
Li R., Wang L., Sourina O. Subject matching for cross-subject EEG-based recognition of driver states related to situation awareness // Methods. 2022. V. 202. P. 136-143. DOI: 10.1016/j.ymeth.2021.04.009.
Wang Y., Liu J., Ruan Q., Wang S., Wang C. Cross-subject EEG emotion classification based on few-label adversarial domain adaption // Expert Systems with Applications. 2021. V. 185. DOI: 10.1016/j.eswa.2021.115581.
Huang D., Chen S., Liu C., Zheng L., Tian Z., Jiang D. Differences first in asymmetric brain: A bi-hemisphere discrepancy convolutional neural network for EEG emotion recognition // Neurocomputing. 2021. V. 448. P. 140-151. DOI: 10.1016/j.neucom.2021.03.105.
Joshi V., Ghongade R., Joshi A., Kulkarni R. Deep BiLSTM neural network model for emotion detection using cross-dataset approach // Biomedical Signal Processing and Control. 2022. V. 73. http://dx.doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103407.
Dogan A., Akay M., Barua P., Baygine M., Dogan S., Tuncer T., Dogru A., Acharya U. PrimePatNet87: Prime pattern and tunable q-factor wavelet transform techniques for automated accurate EEG emotion recognition // Computers in Biology and Medicine. 2021. V. 138. DOI: 10.1016/j.compbiomed.2021.104867.
Li Y., Fu B., Li F., Shi G., Zheng W. A novel transferability attention neural network model for EEG emotion recognition // Neurocomputing. 2021. V. 447. P. 92-101. DOI: 10.1016/j.neucom.2021.02.048.
Vartanov A., Neroznikova Y., Izbasarova S., Artamonov I., Artamonova Y., Vartanova I. Remote identification of psychophysiological parameters for a cognitive-emotional conflict // Cognitive Systems Research. 2022. V. 72. P. 80-87. DOI: 10.1016/j.cogsys.2021.10.006.
Norman D., Wade K., Watson D. Caught Virtually Lying - Crime Scenes in Virtual Reality Help to Expose Suspects Concealed Recognition // Journal of Applied Research in Memory and Cognition. 2020. V. 9(1). P. 118-127. DOI: 10.1016/j.jarmac.2019.12.008.
Khan W., Crockett K., O'She J., Hussain A., Khan B. Deception in the eyes of deceiver: A computer vision and machine learning based automated deception detection // Expert Systems with Applications. 2020. DOI: 10.1016/j.eswa.2020.114341.
Bhosale S., Chakraborty R., Kopparapu S. Calibration free meta learning based approach for subject independent EEG emotion recognition // Biomedical Signal Processing and Control. 2022. V. 72. DOI: 10.1016/j.bspc.2021.103289.
Guo W., Xu G., Wang Y. Horizontal and vertical features fusion network based on different brain regions for emotion recognition // Knowledge-Based Systems. 2022. V. 247. DOI: 10.1016/j.knosys.2022.108819.
Jana G., Sabath A., Agrawal A. Capsule neural networks on spatio-temporal EEG frames for cross-subject emotion recognition // Biomedical Signal Processing and Control. 2022. V. 72 (Part B). DOI: 10.1016/j.bspc.2021.103361.
Wang Y., Qiu S., Ma X., He H. A prototype-based SPD matrix network for domain adaptation EEG emotion recognition // Pattern Recognition. 2021. V. 110. P. 1-12. DOI: 10.1016/j.patcog.2020.107626.
Zhang K., Robinson N., Lee S., Guan C. Adaptive transfer learning for EEG motor imagery classification with deep Convolutional Neural Network // Neural Networks. 2021. V. 136. P. 1-10. DOI: 10.1016/j.neunet.2020.12.013.
Zhao X., Liu D., Ma L., Liu Q., Chen K., Xie S., Ai Q. Deep CNN model based on serial-parallel structure optimization for four-class motor imagery EEG classification // Biomedical Signal Processing and Control. 2022. V. 72 (Part A). DOI: 10.1016/j.bspc.2021.103338.
Wang F., Wua S., Zhang W., Xu Z., Zhang Y., Wu C., Coleman S. Emotion recognition with convolutional neural network and EEG-based EFDMs // Neuropsychologia. 2020. V. 146. DOI: 10.1016/j.neuropsychologia.2020.107506.
Minga Y., Ding W., Pelusici D., Wu D., Wang Y., Prasad M., Lin C. Subject adaptation network for EEG data analysis // Applied Soft Computing. 2019. V. 84. DOI: 10.1016/j.asoc.2019.105689.
Zheng M., Yang B. A deep neural network with subdomain adaptation for motor imagery brain-computer interface // Medical Engineering & Physics. 2021. V. 96. P. 29-40. DOI: 10.1016/j.medengphy.2021.08.006.
He Z., Zhong Y., Pan J. An adversarial discriminative temporal convolutional network for EEG-based cross-domain emotion recognition // Computers in Biology and Medicine. 2022. V. 141. DOI: 10.1016/j.compbiomed.2021.105048.
Chen C., Vong C., Wang S., Wang H., Pang M. Easy Domain Adaptation for cross-subject multi-view emotion recognition // Knowledge-Based Systems. 2022. V. 239. DOI: 10.1016/j.knosys.2021.107982.
Liu Y., Ding Y., Li C., Cheng J., Song R., Wan F., Chen X. Multi-channel EEG-based emotion recognition via a multi-level features guided capsule network // Computers in Biology and Medicine.. 2020. V. 123. DOI: 10.1016/j.compbiomed.2020.103927.
Padhmashree V., Bhattacharyya A. Human emotion recognition based on time-frequency analysis of multivariate EEG signal // Knowledge-Based Systems. 2021. V. 238. DOI: 10.1016/j.knosys.2021.107867.
Бродский А. В., Горбачев В. А., Карпов О. Э., Конявский В. А., Кузнецов Н. А., Райгородский А. М., Тренин С. А. Идентификация в компьютерных системах цифровой экономики // Информационные процессы. 2018. Т. 18. № 4. С. 376-385.
Конявский В. А., Тренин С. А., Абдуллаева И. А. Верификация на котах // Защита информации. INSIDE. 2021. № 4. С. 30-37.
Конявский В. А. Патент RU № 2670648 C1, CПК G06K 9/62(2006.01). Интерактивный способ биометрической аутентификации пользователя. № 2017144202. Заявл. 2017.12.18. Опубл. 2018.10.24. Бюл. № 30, 24.10.2018.
- Купить
