[go: up one dir, main page]

RU114194U1 - PERSONALITY IDENTIFICATION DEVICE - Google Patents

PERSONALITY IDENTIFICATION DEVICE Download PDF

Info

Publication number
RU114194U1
RU114194U1 RU2011139395/08U RU2011139395U RU114194U1 RU 114194 U1 RU114194 U1 RU 114194U1 RU 2011139395/08 U RU2011139395/08 U RU 2011139395/08U RU 2011139395 U RU2011139395 U RU 2011139395U RU 114194 U1 RU114194 U1 RU 114194U1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
primary
physical quantities
biometric
parameters
sensor associated
Prior art date
Application number
RU2011139395/08U
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Николай Николаевич Баранов
Original Assignee
Николай Николаевич Баранов
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Николай Николаевич Баранов filed Critical Николай Николаевич Баранов
Priority to RU2011139395/08U priority Critical patent/RU114194U1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU114194U1 publication Critical patent/RU114194U1/en

Links

Landscapes

  • Collating Specific Patterns (AREA)
  • Character Discrimination (AREA)

Abstract

Устройство идентификации личности по биометрическим динамическим характеристикам почерка путем преобразования первичных физических величин в биометрические параметры, содержащее первичные преобразователи физических величин, приборную часть, отличающееся тем, что устройство выполнено в виде пишущего инструмента, в котором размещены первичные преобразователи физических величин, приборная часть содержит датчик давления, связанный с устройством первичного преобразования физической величины, датчик ускорения, связанный с устройством первичного преобразования физической величины, датчик положения, связанный с устройством первичного преобразования физической величины, устройство ввода-вывода, электронное вычислительное устройство, запоминающее устройство для сохранения сигналов первичных преобразователей физических величин, при этом вектор биометрических параметров вычисляют по формуле: ! ! где vi,- предъявленные параметры; ! - дискретный спектр частот. A device for identifying a person by biometric dynamic characteristics of handwriting by converting primary physical quantities into biometric parameters, containing primary converters of physical quantities, an instrument part, characterized in that the device is made in the form of a writing instrument in which the primary transducers of physical quantities are located, the instrument part contains a pressure sensor associated with a device for primary conversion of a physical quantity, an acceleration sensor associated with a device for primary conversion of a physical quantity, a position sensor associated with a device for primary conversion of a physical quantity, an input-output device, an electronic computing device, a storage device for storing signals of primary converters of physical quantities, while the vector of biometric parameters is calculated by the formula:! ! where vi, - presented parameters; ! - discrete frequency spectrum.

Description

Полезная модель относится к вычислительной технике и предназначена для идентификации личности по индивидуальным биометрическим динамическим характеристикам почерка, выявляемым при воспроизведении пользователем заранее известной парольной фразы/слова или подписи.The utility model relates to computer technology and is intended to identify a person by individual biometric dynamic characteristics of handwriting, identified by the user playing a previously known passphrase / word or signature.

Известен "Способ сдвига для сигнатурного контроля" по патенту США N 4562592, МКИ4 G06К 9/22, НКИ 382-2, УДК 681.362. Публикация 851231 Т.1061 N 5 (ВИНИПИ 111-10-86). По этому способу получают данные ускорения и данные сжатия и осуществляют сравнение их с эталонами (ускорения и сжатия). При этом осуществляют сдвиг сжатых сигналов (предъявленного и эталонного), находят точку максимума функции корреляции и запоминают сдвиг, соответствующий максимуму. Далее именно для этого сдвига контролируют значение корреляции пар данных ускорений (предъявленного и эталонного). Этот способ, с одной стороны, позволяет частично исключить неопределенность положения и масштаба подписи, однако он не дает возможность точной коррекции масштабов времени и амплитуды подписи. В целом этот способ не позволяет осуществить идентификацию личности с достаточно высокой достоверностью.The well-known "Shift method for signature control" according to US patent N 4562592, MKI4 G06K 9/22, NCI 382-2, UDC 681.362. Publication 851231 T.1061 N 5 (VINIPI 111-10-86). According to this method, acceleration data and compression data are obtained and compared with standards (acceleration and compression). In this case, a shift of the compressed signals (presented and reference) is performed, the maximum point of the correlation function is found, and the shift corresponding to the maximum is stored. Further, it is precisely for this shift that the correlation value of the pairs of acceleration data (presented and reference) is controlled. This method, on the one hand, allows you to partially eliminate the uncertainty of the position and scale of the signature, however, it does not allow accurate correction of the time scales and the amplitude of the signature. In general, this method does not allow the identification of a person with a sufficiently high reliability.

Последний недостаток частично компенсируется "Способом сравнения ручной записи с эталонной записью и применений способа" по патенту Швейцарии N 665915, МКИ4 G06К 9/62, УДК 621.327. Публикация 880615 N 11 (ВИНИПИ 117-03-89). По этому способу эталонный и предъявленный сигналы делят на отдельные фрагменты (например, фрагменты равной длины) и каждый из этих фрагментов отдельно совмещают с соответствующим эталоном, а также индивидуально масштабируют по времени. Последнее улучшает вероятность правильного решения, но все же не позволяет получить достаточно высокой достоверности.The latter drawback is partially compensated by the “Method for comparing manual recording with a reference recording and application of the method” according to Swiss patent N 665915, MKI4 G06K 9/62, UDC 621.327. Publication 880615 N 11 (VINIPI 117-03-89). According to this method, the reference and presented signals are divided into separate fragments (for example, fragments of equal length) and each of these fragments is separately combined with the corresponding standard, and also individually scaled in time. The latter improves the probability of a correct solution, but still does not allow to obtain a sufficiently high reliability.

Известен также "Способ и устройство идентификации почерка" по патенту Швейцарии N 659531, МКИ4 G06K 9/62, G06D 7/00, УДК 681.327.12, публикации 870130 N 2. По этому патенту используется максимальный объем исходной информации, анализируется кривая колебания пера по одной оси - Y(t), анализируется кривая колебания пера по второй оси - X(t), анализируется кривая колебания давления пера на подложку - P(t). Три сигнала оцифровываются, вводятся в ЭВМ или микропроцессор и сравниваются с эталонами. Основным недостатком этого технического решения является недостаточно высокая вероятность правильного принятия решения идентификации.Also known is the "Method and device for identifying handwriting" according to Swiss patent N 659531, MKI4 G06K 9/62, G06D 7/00, UDC 681.327.12, publication 870130 N 2. This patent uses the maximum amount of initial information, analyzes the pen oscillation curve according to one axis - Y (t), the curve of the pen oscillation along the second axis - X (t) is analyzed, the curve of the pen pressure on the substrate - P (t) is analyzed. Three signals are digitized, entered into a computer or microprocessor and compared with the standards. The main disadvantage of this technical solution is the insufficiently high probability of a correct identification decision.

Все перечисленные выше способы далеко не полностью используют получаемую информацию в виде кривых колебаний пера и давления, что приводит к недостаточно высокой достоверности принятия решения. Наиболее близким к заявляемому является устройство для осуществления способа идентификации личности по особенностям подписи по патенту RU №2148274, G06K 9/22, G06K 9/62, G06F 15/18, опубл. 27.04.2000 (прототип).All of the above methods far from fully use the information obtained in the form of curves of pen and pressure fluctuations, which leads to insufficiently high reliability of the decision. Closest to the claimed is a device for implementing a method of identifying a person according to the signature on patent RU No. 2148274, G06K 9/22, G06K 9/62, G06F 15/18, publ. 04/27/2000 (prototype).

Сущность известного изобретения заключается в том, что вводят в вычислитель преобразованные в цифровую форму колебания пера, воспроизводящего подпись идентифицируемой личности, и его давление на графический планшет с последующим определением начала и конца подписи идентифицируемой личности, фрагментируют упомянутую подпись, масштабируют каждый фрагмент этой подписи, вычисляют дифференциальные и интегральные параметры фрагментов упомянутой подписи, а также вычисляют временные интервалы фрагментов этой подписи, принимают решение об идентификации личности путем сравнения упомянутых вычисленных параметров и временных интервалов с их эталонными значениями, после определения упомянутых дифференциальных и интегральных параметров осуществляют повторное масштабирование упомянутых вычисленных параметров и временных интервалов минимизируя среднее отклонение упомянутых вычисленных параметров и временных интервалов от их эталонных значений, дополнительно вычисляют коэффициенты корреляции этих вычисленных параметров и временных интервалов, а также вычисляют оценки указанных коэффициентов корреляции, при упомянутом принятии решения сравнивают эти оценки коэффициентов корреляции с их эталонными значениями.The essence of the known invention lies in the fact that they enter into the computer digitized vibrations of a pen that reproduces the signature of an identifiable person, and its pressure on the graphics tablet with subsequent determination of the beginning and end of the signature of an identifiable person, fragment the signature, scale each fragment of this signature, calculate differential and integral parameters of fragments of the mentioned signature, and also calculate the time intervals of fragments of this signature, decide identifying a person by comparing said calculated parameters and time intervals with their reference values, after determining said differential and integral parameters, re-scaling said calculated parameters and time intervals minimizing the average deviation of said calculated parameters and time intervals from their reference values, correlation coefficients of these calculated parameters and time intervals, and also estimate and these correlation coefficients at said deciding compare these estimates of correlation coefficients with their reference values.

Задачей полезной модели является повышение достоверности идентификации личности по биометрическим динамическим характеристикам почерка за счет более полного использования исходной информации.The objective of the utility model is to increase the reliability of personal identification by the biometric dynamic characteristics of handwriting due to a more complete use of the source information.

Поставленная задача решается тем, что в отличие от известного устройства идентификации личности по особенностям подписи путем преобразования первичных физических величин в биометрические параметры, содержащего первичные преобразователи физических величин, приборную часть, согласно полезной модели заявляемое устройство отличается тем, что выполнено в виде пишущего инструмента, в котором размещены первичные преобразователи физических величин, приборная часть содержит датчик давления, связанный с устройством первичного преобразования физической величины, датчик ускорения, связанный с устройством первичного преобразования физической величины, датчик положения, связанный с устройством первичного преобразования физической величины, устройство ввода-вывода, электронное вычислительное устройство, запоминающее устройство для сохранения сигналов первичных преобразователей физических величин, при этом вектор биометрических параметров вычисляют по формуле:The problem is solved in that, in contrast to the known device for identifying a person by signature, by converting primary physical quantities to biometric parameters, containing primary converters of physical quantities, the instrument part, according to a utility model, the inventive device is different in that it is made in the form of a writing instrument, which are the primary converters of physical quantities, the instrument part contains a pressure sensor associated with the primary conversion device a physical quantity, an acceleration sensor associated with a device for primary conversion of a physical quantity, a position sensor associated with a device for primary conversion of a physical quantity, an input / output device, an electronic computing device, a storage device for storing signals of primary converters of physical quantities, the vector of biometric parameters calculated by the formula:

, ,

где vi, - предъявленные параметры;where v i - presented parameters;

- дискретный спектр частот. - discrete frequency spectrum.

Технический результат, достигаемый предложенной полезной моделью, заключается в более полном использовании исходной информации, повышении точности изменения исходных контролируемых параметров и в увеличении общего числа контролируемых параметров за счет привлечения вторичных контролируемых параметров, получаемых из первичных параметров за счет новой совокупности признаков, что позволяет отнести предложенную полезную модель к техническим решениям, отвечающим условию патентоспособности «новизна».The technical result achieved by the proposed utility model is to more fully use the source information, increase the accuracy of changes in the initial controlled parameters and increase the total number of controlled parameters by attracting secondary controlled parameters obtained from primary parameters due to a new set of features, which allows us to attribute the proposed Utility model for technical solutions that meet the condition of patentability “novelty”.

Полезная модель поясняется схематическими изображениями: на фиг.1 приведена структурная схема биометрической системы идентификации пользователя по динамике воспроизведения почерка; на фиг.2 - параметры, измеряемые в процессе воспроизведения почерка.The utility model is illustrated by schematic images: Fig. 1 shows a structural diagram of a biometric user identification system according to the dynamics of handwriting reproduction; figure 2 - parameters measured during the reproduction of handwriting.

Устройство идентификации личности по биометрическим динамическим характеристикам почерка содержит: устройство 1 сбора информации в виде пишущего инструмента; размещенные в устройстве 1 сбора информации, датчик 2 давления, датчик 3 ускорения, датчик 4 положения; устройства 5, 6, 7 первичного преобразования физических величин, устройство 8 ввода-вывода; электронное вычислительное устройство 9; запоминающее устройство 10; устройство 11 питания системы.A device for identifying a person according to the biometric dynamic characteristics of handwriting contains: a device 1 for collecting information in the form of a writing instrument; located in the information collection device 1, a pressure sensor 2, an acceleration sensor 3, a position sensor 4; devices 5, 6, 7 of the primary conversion of physical quantities, an input-output device 8; electronic computing device 9; storage device 10; system power device 11.

Устройство работает следующим образом.The device operates as follows.

Пользователь с помощью устройства 1 сбора информации воспроизводит почерк (посредством заранее известной парольной фразы/слова или подписи). При этом датчики 2, 3, 4, размещенные в устройстве сбора информации, преобразуют неэлектрические величины в электрические сигналы. Датчик 2 давления преобразует деформации растяжения-сжатия по длине в частотный сигнал. Датчик 3 ускорения регистрирует проекции ускорения на три оси X, Y, Z. Датчик 4 положения предназначен для измерения угла поворота и углов наклона устройства сбора информации, поскольку пользователь при повторных вводах парольной фразы/слова или подписи может повернуть устройство сбора информации, что приведет к изменению ориентации осей датчика ускорения. Поступающие с датчиков 2-4 сигналы обрабатываются при помощи устройств 5, 6, 7 первичного преобразования физических величин и электронного вычислительного устройства 9 и передаются в запоминающее устройство 10. В электронном вычислительном устройстве 9 производится обработка данных, формирование вектора биометрических информативных параметров и биометрического эталона/образца личности. Биометрический эталон/образец личности может быть передан на внешние устройства через устройство 8 ввода-вывода. При регистрации пользователя в системе формируется биометрический эталон личности. Так как динамические образы человека обладают существенной изменчивостью, для формирования биометрического эталона требуется несколько примеров реализаций одного и того же образца. Формирование биометрического эталона осуществляется на электронном вычислительном устройстве 9, сформированный эталон храниться в базе данных устройства 1 сбора информации. При вводе пользователем заранее известной парольной фразы/слова или подписи индивидуальные биометрические динамические характеристики почерка отражаются в частотной структуре функций давления, угла наклона, ориентации и ускорения, и задача биометрического анализа сводится к извлечению этой информации.The user using the information collecting device 1 reproduces the handwriting (by means of a previously known passphrase / word or signature). In this case, the sensors 2, 3, 4, located in the device for collecting information, convert non-electrical quantities into electrical signals. The pressure sensor 2 converts the tensile-compression strain along the length into a frequency signal. The acceleration sensor 3 registers acceleration projections on the three axes X, Y, Z. The position sensor 4 is designed to measure the rotation angle and tilt angles of the information collection device, since the user can rotate the information collection device when re-entering the passphrase / word or signature, which will lead to change the orientation of the axes of the acceleration sensor. The signals coming from sensors 2-4 are processed using devices 5, 6, 7 of the primary conversion of physical quantities and electronic computing device 9 and are transmitted to memory 10. In electronic computing device 9, data is processed, the formation of a vector of biometric informative parameters and a biometric standard / sample personality. The biometric standard / sample of personality can be transferred to external devices through the device 8 input-output. When a user is registered in the system, a biometric standard of personality is formed. Since dynamic human images have significant variability, the formation of a biometric standard requires several examples of realizations of the same sample. The formation of the biometric standard is carried out on an electronic computing device 9, the generated standard is stored in the database of the device 1 for collecting information. When the user enters a previously known password phrase / word or signature, the individual biometric dynamic characteristics of the handwriting are reflected in the frequency structure of the functions of pressure, angle, orientation and acceleration, and the task of biometric analysis is reduced to extracting this information.

Полученные дискретные сигналы биометрических параметров, при помощи дискретного преобразования Фурье преобразуются в дискретный спектр частот по формуле:The obtained discrete signals of biometric parameters, using a discrete Fourier transform, are converted into a discrete frequency spectrum according to the formula:

Дальнейшая обработка информации производится путем перехода от спектра сигнала к энергетическому спектру реализации.Further information processing is carried out by moving from the signal spectrum to the energy spectrum of the implementation.

Энергетический спектр реализации вычисляется по формуле:The energy spectrum of the implementation is calculated by the formula:

Полученный спектр рассматривается как N-мерный вектор информативных биометрических параметров, формирующих вектор биометрических параметров:The resulting spectrum is considered as an N-dimensional vector of informative biometric parameters that form the vector of biometric parameters:

Вектор V является исходным для последующей процедуры идентификации/аутентификации.Vector V is the source for the subsequent identification / authentication procedure.

В режиме идентификации вектор контролируемых биометрических параметров, полученный из предъявленного образа, формируется и сравнивается с биометрическим эталоном из базы данных в устройстве сбора информации. Программа верификации (сравнения) выдает процент сходства вектора с эталоном. Результатом сравнения предъявленного образца с эталоном является вывод об успешно/неуспешно пройденной процедуре. Данная система предназначена для идентификации личности.In the identification mode, the vector of controlled biometric parameters obtained from the presented image is formed and compared with the biometric standard from the database in the information collection device. The verification program (comparison) gives the percentage of similarity of the vector with the standard. The result of comparing the presented sample with the standard is the conclusion about the successful / unsuccessful procedure. This system is intended for personal identification.

Промышленная применимость предложенного устройства обеспечивается известными технологиями в вычислительной технике.Industrial applicability of the proposed device is provided by well-known technologies in computer technology.

Claims (1)

Устройство идентификации личности по биометрическим динамическим характеристикам почерка путем преобразования первичных физических величин в биометрические параметры, содержащее первичные преобразователи физических величин, приборную часть, отличающееся тем, что устройство выполнено в виде пишущего инструмента, в котором размещены первичные преобразователи физических величин, приборная часть содержит датчик давления, связанный с устройством первичного преобразования физической величины, датчик ускорения, связанный с устройством первичного преобразования физической величины, датчик положения, связанный с устройством первичного преобразования физической величины, устройство ввода-вывода, электронное вычислительное устройство, запоминающее устройство для сохранения сигналов первичных преобразователей физических величин, при этом вектор биометрических параметров вычисляют по формуле:A device for identifying a person according to the biometric dynamic characteristics of handwriting by converting primary physical quantities to biometric parameters containing primary converters of physical quantities, an instrument part, characterized in that the device is a writing instrument in which primary converters of physical quantities are located, the instrument part contains a pressure sensor associated with the device of the primary conversion of physical quantities, the acceleration sensor associated with the device m of the primary conversion of a physical quantity, a position sensor associated with the device of the primary conversion of a physical quantity, an input-output device, an electronic computing device, a storage device for storing signals of primary converters of physical quantities, the vector of biometric parameters calculated by the formula:
Figure 00000001
Figure 00000001
где vi,
Figure 00000002
- предъявленные параметры;
where v i
Figure 00000002
- presented parameters;
Figure 00000003
- дискретный спектр частот.
Figure 00000004
Figure 00000003
- discrete frequency spectrum.
Figure 00000004
RU2011139395/08U 2011-09-27 2011-09-27 PERSONALITY IDENTIFICATION DEVICE RU114194U1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2011139395/08U RU114194U1 (en) 2011-09-27 2011-09-27 PERSONALITY IDENTIFICATION DEVICE

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2011139395/08U RU114194U1 (en) 2011-09-27 2011-09-27 PERSONALITY IDENTIFICATION DEVICE

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU114194U1 true RU114194U1 (en) 2012-03-10

Family

ID=46029488

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2011139395/08U RU114194U1 (en) 2011-09-27 2011-09-27 PERSONALITY IDENTIFICATION DEVICE

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU114194U1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2541131C2 (en) * 2013-06-19 2015-02-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Юго-Западный государственный университет" (ФГБОУ ВПО ЮЗГУ) Method for dynamic biometric personal authentication based on handwriting features

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2541131C2 (en) * 2013-06-19 2015-02-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Юго-Западный государственный университет" (ФГБОУ ВПО ЮЗГУ) Method for dynamic biometric personal authentication based on handwriting features

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9158410B2 (en) Utilizing a touch screen as a biometric device
US8700557B2 (en) Method and system for association and decision fusion of multimodal inputs
EP2874099B1 (en) Dynamic handwriting verification and handwriting-based user authentication
CN109276255B (en) Method and device for detecting tremor of limbs
US20100254578A1 (en) Handwriting authentication method, system and computer program
WO2014207752A1 (en) Authenticating user by correlating speech and corresponding lip shape
CN114340483B (en) A blood pressure calibration selection method and modeling method thereof
CN113243918B (en) Risk detection method and device based on multi-mode hidden information test
AU2019360358A1 (en) A method and apparatus for diagnosis of maladies from patient sounds
Senarath et al. Behaveformer: A framework with spatio-temporal dual attention transformers for imu-enhanced keystroke dynamics
Saleem et al. Online signature verification using signature down-sampling and signer-dependent sampling frequency
CN118212927B (en) Identity recognition method and system based on sound characteristics, storage medium and electronic equipment
CN111631682B (en) Physiological feature integration method, device and computer equipment based on detrending analysis
Li et al. Memory-augmented autoencoder based continuous authentication on smartphones with conditional transformer GANs
RU2148274C1 (en) Method for identification of person using properties of signature
CN102592142A (en) Computer-system-based handwritten signature stability evaluation method
Hu et al. Auditory receptive field net based automatic snore detection for wearable devices
CN108735232A (en) A kind of personality recognition methods and device
RU114194U1 (en) PERSONALITY IDENTIFICATION DEVICE
CN111428690B (en) Identity authentication method based on gait signal topology analysis
CN117707746B (en) Method and system for scheduling interactive holographic data
US12198679B2 (en) Method of obtaining high accuracy urination information
CN201200405Y (en) A Person Identity and State Recognition System Based on Grip Strength Features
KR20190036796A (en) Apparatus and method of signature authentication using deep learning
RU2459252C1 (en) System and method of identifying computer users (versions)

Legal Events

Date Code Title Description
MM1K Utility model has become invalid (non-payment of fees)

Effective date: 20160928