Вам смешно? В Западной Африке создали модель идентификации по смеху

Логотип компании
Вам смешно? В Западной Африке создали модель идентификации по смеху
Ученые из University of Lagos (Университет Лагоса, Нигерия) разработали новый метод биометрической идентификации личности. В качестве отличительной черты, уникальной для каждого человека, выяснили разработчики, выступает смех. Но смеяться надо искренне, и это создает проблемы.

Ученые из University of Lagos (Университет Лагоса, Нигерия) разработали новый метод биометрической идентификации личности. В качестве отличительной черты, уникальной для каждого человека, выяснили разработчики, выступает смех.

Смех определяется учеными как одно из важных естественных явлений в социальных взаимодействиях - реакция человека на юмор или щекотку, проявляющаяся в непроизвольных движениях мышц лица и дыхательного аппарата и специфических звуках.

Инженеры из отдела системной инженерии University of Lagos пришли к выводу, что эта реакция может быть использована и как надежный биометрический пароль. Исследование нигерийских ученых под названием «Laughter signature: a novel biometric trait for person identification» («Подпись смеха: новая биометрическая черта для идентификации личности») было опубликовано в International Journal of Biometrics. Человеческий интеллект способен идентифицировать людей по их смеху, говорится в аннотации к статье, и он практически не поддается имитации. Однако до настоящего времени смех не рассматривался в качестве потенциальной динамической системы биометрической идентификации личности. Работа, итоги которой обнародованы в публикации, посвящена созданию основ модели новой поведенческой биометрии, основанной на индивидуальных для каждого индивидуума частотах смеха.

Как сообщает научно-популярный журнал Naked Science, команда University of Lagos применила статистический анализ различных звуковых частот, характерных для человеческого смеха. Для каждого из мел-кепстральных коэффициентов (MFCC), используемых для характеристики речевых сигналов, был проведен анализ Краскела - Уоллиса (Kruskal-Wallis). Динамические средние коэффициенты MFCC были разработаны на основе типичных особенностей MFCC для обучения системы с использованием модели гауссовой смеси распределений (GMM) и метода опорных векторов (SVM). Результаты испытаний показали, что точность идентификации личности по обычной модели гауссовского шума составляет 65%, а по модели SVM - 90%. Сочетание этих алгоритмов повышает эффективность обеих моделей: для SVM – почти на 3% и для GMM – немногим более, чем на 5%.

Таким образом, резюмируют исследователи, исследование показало, что смех является жизнеспособным биометрическим признаком для идентификации личности, и его можно встроить в различные системы искусственного интеллекта.

Однако, у такого метода, несмотря на высокий уровень безопасности, нашлись и свои недостатки. Самый главный состоит в том, что для доступа к данным, защищенным паролем на основе смеха, пользователю нужно будет смеяться абсолютно искренне. Таким образом, разработчикам такой биометрической системы предстоит создать либо универсальный способ, вызывающий реакцию в виде смеха у всех людей, либо сосредоточиться на развитии индивидуального подхода. Таким образом, полагают эксперты, как минимум в обозримом будущем смех вряд ли будет использоваться в системах доступа к данным.

Читайте также
Как отсутствие стандартизации и закрытые API влияют на интеграцию продуктов из разных экосистем? Как влияет на рынок существование множества одинаковых ИТ-решений? Что необходимо для создания более открытой и кооперативной среды? Разбирался IT-World.

Похожие статьи