Биометрическая идентификация пользователей информационных систем на основе кластерной модели элементарных речевых единиц

Цель: повысить эффективность идентификации пользователей информационных систем по голосу путем разработки методов и алгоритмов решения данной задачи на основе кластерной модели элементарных речевых единиц. Основные положения, выносимые на защиту: метод формирования голосовых эталонов пользователя, включающий построение информационного центра эталона голоса пользователя с последующей кластеризацией голосовых эталонов, основанных на кластерной модели элементарных речевых единиц в информационной метрике Кульбака - Лейблера, позволивший уменьшить количество ошибок при идентификации пользователей информационных систем по голосу в среднем в 1,5 раза; метод статистического анализа фонем и принцип накопления информации, на основе цифрового программного обнаружителя и критерия Неймана - Пирсона, при помощи которого снижено количество ошибок идентификации пользователей по голосу не менее чем в 4,5 раза по сравнению с существующими методами; алгоритмы идентификации пользователей информационных систем по индивидуальным характеристикам голоса, основанные на совместном использовании метода статистического анализа фонем и кластерной модели элементарных речевых единиц в метрике Кульбака - Лейблера, позволяющие идентифицировать пользователей с вероятностью ошибок первого рода 0,025 и второго рода 0,005, с учетом возможного влияния различных видов атак на систему биометрической идентификации; программный комплекс для идентификации пользователей информационных систем по голосу, в основе которого лежат предложенные методы и алгоритм идентификации, позволяющий повысить защищенность процесса идентификации от внешних атак в системах разграничения доступа.