Технологии

Вам смешно? В Западной Африке создали модель идентификации по смеху - Горячие новости

06:19 01 Август Киев, Украина

Вам смешно? В Западной Африке создали модель идентификации по смеху IT NewsФакты и прогнозыТехнологииВам смешно? В Западной Африке создали модель идентификации по смехуНаталья Соловьева | 31.07.2020 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.