Ученый КФУ разработала методику распознавания динамических рукописных подписей
Как аутентифицировать человека по оцифрованному почерку рассказала преподаватель-исследователь Эллина Анисимова.
В настоящее время биометрические системы аутентификации личности получают всё большее распространение в различных областях. Среди возможных методов аутентификации (по радужной оболочке глаз, по отпечаткам пальцев, по походке, по голосу) особую актуальность приобретают методы, основанные на применении динамики рукописной подписи. Последние могут быть успешно применены при проведении бесконтактных банковских операций, операций в сфере госуслуг, в приложениях электронного документооборота, поясняет старший преподаватель кафедры математики и прикладной информатики Елабужского института КФУ Эллина Анисимова.
В ноябре Эллина Сергеевна успешно защитила кандидатскую диссертацию на соискание ученой степени кандидата технических наук по теме «Распознавание динамической рукописной подписи на базе методов теории нечетких множеств».
«Человек посредством графического планшета вводит рукописную подпись, и в процессе ввода считываются характеристики подписи, определяющие динамику её написания по различным каналам. Считываются не только координаты точек, но также сила нажатия пера на планшет, азимут пера, угол возвышения. Для анализа полученных характеристик вычисляются различные признаки. Решение задачи распознавания рукописных подписей, как правило, характеризуется некоторыми особенностями, такими, как размытость подписи (разные образцы подписи одного и того же человека могут отличаться), наличие умелых подделок (то есть фальшивых подписей, очень похожих на подлинные). Поэтому в диссертационной работе был предложен подход, основанный на применении методов теории нечётких множеств для описания признаков динамической рукописной подписи», - поясняет молодой ученый.
В рамках диссертационной работы Эллиной Анисимовой разработана признаковая модель подписи, алгоритмы формирования эталонного шаблона и распознавания рукописных подписей, программный комплекс распознавания.
Было проведено исследование эффективности алгоритма распознавания на эталонной коллекции подписей MCYT_Signature_100, включающей подлинные подписи пользователей и умелые подделки. Следует отметить, что предложенный подход позволяет с более высокой точностью (0.36% по показателю EER, Equal Error Rate) по сравнению с известными методами решать задачу распознавания рукописных подписей.
«Тема распознавания динамических рукописных подписей для меня очень интересна, я с большим удовольствием занималась её исследованием: анализировала всевозможные признаки рукописной подписи, их описание, способы вычисления, проверяла эффективность каждого из признаков, осуществляла поиск наиболее оптимального состава признаков, детально продумывала модульную структуру программного комплекса, организацию его функционирования, взаимосвязь составляющих его модулей», – рассказала об этапах научной работы Эллина Сергеевна.
Исследованиями по распознаванию динамических рукописных подписей молодой ученый начала заниматься во время обучения в магистратуре института вычислительной математики и информационных технологий КФУ в 2011 году, когда работала над подготовкой магистерской диссертации под руководством доктора технических наук, профессора Евгения Столова. После окончания магистратуры Эллина Анисимова решила продолжить исследования, в 2014 году поступила в аспирантуру КНИТУ-КАИ, где под руководством заведующего кафедрой «Системы информационной безопасности», доктора технических наук, профессора Игоря Аникина успешно продолжила работу.
«Тематика Эллины Сергеевны является чрезвычайно актуальной в современный век цифровых технологий. Проверка подлинности человека по его рукописной подписи имеет важнейшее значение для создания современных систем гибридного документооборота, предоставления государственных услуг, банковских систем.
Эллина Сергеевна не только разработала математический аппарат и алгоритмы, позволяющие увеличить точность распознавания динамических рукописных подписей в реальных условиях, но и создала программный комплекс, который может быть эффективно использован при создании различных информационных систем в современной цифровой экономике», – отмечает Игорь Вячеславович.
По словам научного руководителя, Эллина Сергеевна продемонстрировала высокую требовательность к качеству результатов проведенных экспериментов. Это позволило ей получить результаты, значительно превосходящие по качеству многие существующие подходы к распознаванию динамических рукописных подписей человека.
«От всей души я хочу поблагодарить моего научного руководителя Аникина Игоря Вячеславовича за ответственное и внимательное отношение, отзывчивость, высокий профессионализм, бесценный опыт, переданный в ходе исследований, и чуткое наставничество! Также я хочу выразить искреннюю признательность ректору Казанского федерального университета Ильшату Равкатовичу Гафурову, директору Елабужского института Елене Ефимовне Мерзон, заместителю директора по научной деятельности Ринату Ривкатовичу Ибатуллину и заведующей кафедрой математики и прикладной информатики Татьяне Ивановне Анисимовой за поддержку молодых учёных!» – выразила признательность Эллина Анисимова.
Коллектив Елабужского института КФУ искренне поздравляет Эллину Сергеевну с таким важным событием в жизни, желает дальнейших научных достижений и творческих успехов.
