Терейковська, Людмила Олексіївна.     Метод нейромережевого аналізу голосового сигналу / Л. О. Терейковська // Кібербезпека: освіта, наука, техніка : електронне наукове видання. - 2020. - N 7. - С. 31-42, DOI 10.28925/2663-4023.2020.7.3142. - Бібліогр. в кінці ст. . - ISSN 2663-4023 Кл.слова (ненормовані): розпізнавання емоцій -- аутентифікації -- голосовий сигнал -- нейронна мережа -- метод розпізнавання Анотація: Стаття присвячена підвищенню ефективності засобів аналізу біометричних характеристик суб'єктів, що взаємодіють з інформаційно-управляючими системами різного призначення. Показано, щоз позицій можливості застосування в якості сенсора зчитування біометричних параметрів стандартного периферійного обладнання комп'ютера, широкого використання в інформаційно-управляючих системах голосових повідомлень, їх високої інформативності, складності підробки біометричної інформації, а також можливості проведення прихованого моніторингу широкі перспективи мають засоби аналізу голосового сигналу. Обґрунтовано необхідність вдосконалення методології нейромережевого аналізу голосового сигналу для розпізнавання емоцій і особи Визначено можливість підвищення ефективності нейромережевих засобів аналізу за рахунок адаптації параметрів нейромережевої моделі до умов використання. Сформовано принципи визначення допустимих нейромережевих моделей і найбільш ефективного виду нейромережевої моделі, що використовується для аналізу голосового сигналу. Розроблено процедуру кодування вхідного сигналу, що дозволяє використовувати в нейронній мережі компактне представлення найбільш інформативних ознак голосового сигналу. Також розроблено процедура кодування вихідного сигналу нейронної мережі, що дозволяє підвищити ефективність її навчання. Розроблено метод нейромережевого аналізу голосового сигналу, який за рахунок запропонованих принципів адаптації і процедур кодування вхідних і вихідних параметрів, дозволяє впровадити в засоби розпізнавання нейронну мережу, архітектура якої адаптована до очікуваних умов застосування. Ефективність запропонованого методу доведено експериментальним шляхом. Проведені експериментальні дослідження показали, що використання розробленого методу дозволяє забезпечити точність розпізнавання емоцій ідентифікованого диктора, яка дорівнює приблизно 0.94, що відповідає кращим сучасним рішенням в даній області. Запропоновано співвіднести шляхи подальших досліджень з розробкою рішень, які дозволили б аналізувати голосовий сигналдовільної тривалості в умовах дії шуму різного виду Перейти до зовнішнього ресурсу https://csecurity.kubg.edu.ua Є примірники у відділах: всього 1 Вільні: 1

Терейковська, Людмила Олексіївна.     Модель формування навчальних прикладів нейронної мережі, що призначена для аналізу клавіатурного почерку / Л. О. Терейковська // Кібербезпека: освіта, наука, техніка : електронне наукове видання. - 2020. - N 9. - С. 104-114, DOI 10.28925/2663-4023.2020.9.104114. - Бібліогр. в кінці ст. . - ISSN 2663-4023 Кл.слова (ненормовані): нейронна мережа -- вхідне поле -- розпізнавання емоцій -- аутентифікація -- клавіатурний почерк Анотація: Стаття присвячена підвищенню ефективності технологій прихованого моніторингу діяльності операторів інформаційно-управляючими системами різного призначення для розпізнавання особи та емоційного стану. Показано, що з позицій можливості застосування стандартного периферійного обладнання комп'ютера в якості сенсора зчитування біометричних параметрів, невідчужуваності від особи користувача, широкого використання в інформаційно-управляючих системах символьних парольних ітехнологічних даних, складності підробки біометричної інформації, а також можливості проведення прихованого моніторингу широкі перспективи мають засоби аналізу клавіатурного почерку. Обґрунтовано необхідність вдосконалення методології нейромережевого аналізу клавіатурного почерку для аутентифікації та розпізнавання емоційного стану операторів інформаційних комп’ютерних систем. Визначено перспективність застосування згорткових нейронних мереж, що призводить до необхідності вдосконалення технології визначення параметрів навчальних прикладів в розрізі формування вхідного поля згорткової нейронної мережі та формування множини параметрів клавіатурного почерку, які мають бути проаналізовані. Розроблено модель формування навчальних прикладів, яка за рахунок застосування обґрунтованого набору вхідних параметрів та використання прямокутного вхідного поля згорткової нейронної мережі дозволяє зменшити ресурсоємність нейромережевих засобіврозпізнавання та забезпечує точність нейромережевого аналізу клавіатурного почерку на рівні 75%, що відповідає точності кращих систем подібного призначення. Запропоновані теоретичні рішення верифіковано шляхом комп’ютерних експериментів. Показано доцільність співвіднесення шляхів подальших досліджень з розробкою репрезентативних баз даних клавіатурного почерку Перейти до зовнішнього ресурсу https://csecurity.kubg.edu.ua Є примірники у відділах: всього 1 : Online (1) Вільні: Online (1)

Дичка, Іван Андрійович.     Множина критеріїв ефективності формування баз даних емоційно забарвлених голосових сигналів / І. А. Дичка, І. А. Терейковський, А. В. Самофалов // Кібербезпека: освіта, наука, техніка : електронне наукове видання. - 2023. - Том 1, N 21. - С. 65-74, DOI 10.28925/2663-4023.2023.21.6574. - Бібліогр. в кінці ст. . - ISSN 2663-4023 Кл.слова (ненормовані): база даних -- розпізнавання емоцій -- голосовий сигнал -- критерій ефективності Анотація: Значна кількість створених баз даних емоційного мовлення на різних мовах свідчить про великий інтерес дослідницької спільноти до питань синтезу емоційних голосових сигналів та розпізнавання емоцій у голосі людини. У наш час значного використання набувають пристрої, які використовують голосовий інтерфейс взаємодії з користувачем, що особливо виражено в певних роботехнічних системах. В якості основи для створення комп’ютерних систем розпізнавання емоцій в голосі людини зазвичай використовують нейронні мережі, для навчання яких і потрібні достатньо великі за обсягом бази даних емоційно забарвлених голосових сигналів. Основним підходом, який застосовується при створенні таких баз даних є залучення акторів для відтворення заданого спектру емоцій в їх голосових висловлюваннях, та, відповідно, використання спеціалізованого обладнання для запису та аналізу отриманих аудіоданих. Однак цей підхід вимагає значних часових та ресурсних затрат, що не дозволяє генерувати значні масштаби емоційних голосових висловлювань в осяжні проміжку часу. Тому для оцінки ефективності формування баз даних емоційно забарвлених голосових сигналів наведено перелік критеріїв, за якими були оцінені засоби формування емоційних баз даних. Результати оцінювання дозволяють обґрунтовано стверджувати, що відомі засоби формування емоційно забарвлених баз даних голосових сигналів людини мають певний ряд недоліків. Для підвищення ефективності засобів формування баз даних емоційних голосових сигналів людинидоцільно мати можливість формування баз даних без залучення професійних акторів, наявність спонтанних висловлювань, а не тільки попередньо визначених, наявність багатоголосих висловлювань, а саме діалогів, та наявність можливостей для підрахування часу та обчислювальних ресурсів, які необхідні для формування елементів бази даних Перейти до зовнішнього ресурсу https://csecurity.kubg.edu.ua Дод.точки доступу: Терейковський, Ігор Анатолійович Самофалов, Андрій Вікторович Є примірники у відділах: всього 1 : Online (1) Вільні: Online (1)

Корченко, Олександр Григорович.     Аналіз та оцінювання засобів біометричної аутентифікації за зображенням обличчя та райдужної оболонки ока персоналу об’єктів критичної інфраструктури / О. Г. Корченко, О. І. Терейковський // Кібербезпека: освіта, наука, техніка : електронне наукове видання. - 2023. - Том 1, N 21. - С. 136-148, DOI 10.28925/2663-4023.2023.21.136148. - Бібліогр. в кінці ст. . - ISSN 2663-4023 Кл.слова (ненормовані): безпека інформації -- безпека об’єктів критичної інфраструктури -- біометрична аутентифікація -- розпізнавання особи -- розпізнавання емоцій -- зображення обличчя людини -- райдужна оболонка ока -- емоція -- критерії ефективності -- персонал об’єктів критичної інфраструктури Анотація: Присвячено аналізу та оцінюванню систем біометричної аутентифікації персоналу об’єктів критичної інфраструктури. Показано, що широкі перспективи мають засоби на основі зображення обличчя та райдужної оболонки ока, що пояснюється апробованістю рішень у сфері аналізу зображення обличчя, доступністю і розповсюдженістю засобів відеореєстрації, які дозволяють із задовільною якістю одночасно з обличчям фіксувати й райдужну оболонку ока. Визначено, що одним з напрямків підвищення ефективності таких засобів є підвищення точності розпізнавання особи та стійкості до завад, що перекривають частину обличчя. Також показано, що додатковим напрямком підвищення ефективності засобів біометрії можебути розпізнавання поточного психоемоційного стану персоналу об’єктів критичної інфраструктури. Визначена необхідність оцінки ефективності засобів розпізнавання особи та емоцій за зображенням обличчя та райдужної оболонки ока. На основі аналізу літератури сформовано дві групи критеріїв ефективності: основні та додаткові. До основної групи віднесено критерії, що характеризують ефективність процесу розпізнавання, до додаткової –критерії, що відповідають особливостям технічної реалізації та сервісним можливостям засобів розпізнавання. Проведено оцінювання сучасних засобів розпізнавання особи та емоцій за зображенням обличчя та райдужної оболонки ока і визначено їх невідповідність низці критеріїв. Запропоновано співвіднести шляхи подальших досліджень з вирішенням завдання забезпечення виконання критеріїв, що пов’язані з можливістю розпізнавання емоцій та особи за частиною зображення обличчя, мімікою і частиною зображення райдужної оболонки ока, з технічною реалізацією експертних рішень. Показано можливість виконання означеного завдання за рахунок використання сучасних нейромережевих технологій Перейти до зовнішнього ресурсу https://csecurity.kubg.edu.ua Дод.точки доступу: Терейковський, Олег Ігоревич Є примірники у відділах: всього 1 : Online (1) Вільні: Online (1)