Спосіб застосування згорткової нейронної мережі для розпізнавання особи і емоцій користувача за клавіатурним почерком

Наведено спосіб застосування згорткової нейронної мережі, яка шляхом реалізації процедури визначення вхідного поля та процедури адаптації структурних параметрів забезпечує ефективне розпізнавання особи і емоцій користувача за клавіатурним почерком.A way of using a convolutional neural network is presented, which, due to the implementation of the procedure for determining the input field and the procedure for adapting the structural parameters, provides effective recognition of the user's personality and emotions from the keyboard handwriting

МОДЕЛЬ ФОРМУВАННЯ НАВЧАЛЬНИХ ПРИКЛАДІВ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ, ЩО ПРИЗНАЧЕНА ДЛЯ АНАЛІЗУ КЛАВІАТУРНОГО ПОЧЕРКУ

The article is devoted to increasing the efficiency of technologies of covert monitoring of operators' activity by information and control systems of various purposes for face recognition and emotional state. It is shown that from the standpoint of the possibility of using standard computer peripherals as a sensor for reading biometric parameters, inalienability from the user, the widespread use of information control systems of symbolic password and technological data, the complexity of forgery of biometric information, and the possibility of covert monitoring prospects have the means of keyboard analysis. The necessity of improving the methodology of neural network analysis of keyboard handwriting for authentication and recognition of the emotional state of information computer system operators is substantiated. The prospects of application of convolutional neural networks are determined, which leads to the need to improve the technology of determining the parameters of educational examples in terms of forming the input field of convolutional neural network and forming many parameters of keyboard handwriting to be analyzed. A model of formation of educational examples has been developed, which due to the application of a reasonable set of input parameters and the use of a rectangular input field of a convolutional neural network reduces the resource consumption of neural network recognition tools and provides accuracy of neural network analysis of keyboard handwriting at 75%. The proposed theoretical solutions were verified by computer experiments. The expediency of correlation of ways of further researches with development of representative databases of keyboard handwriting is shown.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 і технологічних 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 засобів розпізнавання 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

Система розпізнавання особи користувача за клавіатурним почерком

В бакалаврському дипломному проєкті розроблено систему розпізнавання особи користувача за клавіатурним почерком. В основу системи розпізнавання покладена згорткова нейромережева модель типу Squeezenet, що пристосована до аналізу параметрів динаміки клавіатурного почерку. Запропонована система може бути використана в контурі захисту комп'ютерної системи для прихованої аутентифікації оператора при введенні даних з клавіатури. При розробці програмного забезпечення системи використано мови програмування Python, С++, MATLAB.In the bachelor's diploma project the system of recognition of the user's personality by keyboard handwriting is developed. The recognition system is based on a convolutional neural network model of the Squeezenet type, which is adapted to the analysis of the parameters of the dynamics of keyboard handwriting. The proposed system can be used in the security circuit of a computer system for covert authentication of the operator when entering data from the keyboard. Python, C++, MATLAB programming languages were used in the development of the system software.В бакалаврском дипломном проект разработана система распознавания личности пользователя по клавиатурному почерку. В основу системы распознавания возложена сверточная нейросетевая модель типа Squeezenet, приспособленная к анализу параметров динамики клавиатурного почерка. Предложенная система может быть использована в контуре защиты компьютерной системы для скрытой аутентификации оператора при вводе данных с клавиатуры. При разработке программного обеспечения системы использованы языки программирования Python, C ++, MATLAB