Способ идентификации личности по особенностям динамики написания пароля

Изобретение относится к области обработки данных биометрических измерений. Технический результат заключается в повышении надежности идентификации личности при написании пароля. Технический результат достигается тем, что способ основан на контроле и вводе сигналов с последующей компьютерной обработкой, выделении динамических индивидуальных признаков моторных двигательных реакций и текущих психофизиологических состояний идентифицированных лиц, формировании эталонов двигательных реакций идентифицированных лиц, сравнении с информацией, полученной при первом и последующих контактах с идентифицированными лицами, для этого воспроизводят текст на графическом планшете, масштабируют функции на его выходе путем приведения их к стандартной длительности и интенсивности, формируют пространства признаков идентифицируемых лиц по особенностям их подписей, контролируют идентифицируемые лица, регистрируя физиологический параметр, отражающий их психофизиологическое состояние, разбивают диапазон значений физиологического параметра на поддиапазоны, составляют пароль, присваивают его каждому идентифицируемому лицу, при этом при сравнении признаков определяют номера поддиапазона эталона, для которого сходство сравниваемых описаний максимально, и по номеру этого поддиапазона принимают решение о психофизиологическом состоянии идентифицируемого лица, а по номеру эталона принимают решение о самом идентифицируемом лице. 3 з.п. ф-лы, 7 ил.

 

Область техники, к которой относится изобретение

Изобретение относится к области обработки данных биометрических измерений и может быть использовано для защиты информационных ресурсов в информационно-вычислительных системах.

Уровень техники

Известен способ идентификации личности по особенностям подписи [1]. По этому способу с помощью графического планшета рукописное слово преобразуется в функции изменения скорости по координатам x, y и давления пера на поверхность планшета. Указанные функции масштабируются с целью получения одинаковых по длительности записей пароля, находятся дифференциальные и интегральные параметры масштабированных функций, проводится сравнение их с ранее найденными эталонными параметрами и по результатам сравнения принимается решение о близости зарегистрированной подписи одной из представленных в качестве эталонных. Недостатком способа является зависимость надежности идентификации личности от ее психофизиологического состояния.

Известен способ биометрической аутентификации по почерку в компьютеризированной системе контроля доступа [2]. Согласно способу предварительно формируется база данных образцов рукописного почерка в виде коэффициентов косинусного преобразования подписей пользователей, допущенных в систему. По результатам сравнения описаний поступившей и эталонных подписей принимают решение об отнесении полученной записи к одной из эталонных. Недостатком способа является неустойчивость результатов идентификации, осуществляемой в различные моменты времени.

На фиг. 1 приведена структурная схема устройства, реализующая известный способ: 1 - база паролей для идентифицируемых лиц при их авторизации; 2 - идентифицируемые лица, допущенные для работы в информационно-вычислительной системе организации (1,2,3 …, i …, N) - генераторы паролей; 3 - коммутатор допущенных к информационным ресурсам идентифицируемых лиц для воспроизведения паролей; 4 - графический планшет - преобразователь подписей в функции времени; 5 - блок масштабирования функций времени; 6 - блок формирования информативных признаков из поступающих на вход функций времени; 7 - коммутатор режима работы системы идентификации: 7.1 - режим формирования эталонов, 7.2 - режим идентификации; 8 - блок формирования эталонов идентифицируемых лиц по характеристикам подписи; 9 - блок принятия решений о принадлежности поступившего в систему пароля одному из допущенных для работы в ней идентифицируемых лиц в момент авторизации tи. Известное решение задачи идентификации сотрудников по их допуску к работе в информационно-вычислительной системе по динамике написания пароля (фиг. 1) реализует следующую технологию. Идентифицируемому лицу 2 выдается пароль, который им воспроизводится несколько раз на графическом планшете 4. Минимальный набор генерируемых функций представленными на рынке планшетами - 3: давление пера на поверхность планшета p(t), координаты кончика пера x(t) и y(t). Длительность написания одноименного пароля одним идентифицируемым лицом оказывается случайной величиной. Данное обстоятельство негативно сказывается на надежности идентификации. Для его нейтрализации рекомендуется вводить операцию нормализации исходного представления распознаваемых образов [4]. Для разных приложений операторы нормализации различны. Для рассматриваемого случая операция нормализации сводится к разложению функции f(t-tэ) в ряд Фурье (фиг. 2а), замене частоты первой гармоники на (1/τп), где τп - выбранный интервал анализа пароля, построению новой функции fτ(t-tэ) по найденным амплитудному и фазовому спектру анализируемой функции (фиг.2б) и приведению этой функции к единичной интенсивности [3].

Недостаток изложенной процедуры масштабирования - теряется информация о различии длительностей написания своих паролей сотрудниками. Более значимый недостаток проявляется в случае, когда субъект по паролю другого сотрудника пытается получить доступ к информационным ресурсам. Речь идет о типичной ситуации, встречающейся на практике. Осужденный за свои преступления хакер К. Митник в показаниях Конгрессу США сказал, что наиболее уязвимое место в системе безопасности - «человеческий фактор». Он зачастую выведывал пароли и другую информацию, действуя под чужим именем [5]. Особенность написания чужого пароля - длительность регистрируемых функций существенно больше, нежели воспроизводимых закрепленным за ним сотрудником [6]. Но наибольшую проблему в получении высоких показателей по надежности идентификации сотрудников создает неучет их психофизиологического состояния как в момент создания эталона tэ, так и в момент проведения операции идентификации tи.

В криминалистике для распознавания психологического состояния человека по почерку анализируют размер и положение букв, направление и наклон почерка, промежутки между элементами, буквами, словами и т.д. [7].

На фиг. 2 изображены типичные графики одной из функций на выходе графического планшета при написании пароля идентифицируемым лицом, находящимся в психофизиологическом состоянии (ПФС) ПФС1, на фиг. 3 - аналогичные графики того же идентифицируемого лица в состоянии ПФС2: обозначение f(t-tэ) - обозначение функции от начала написания пароля tэ, fτ(t-tэ) - характер этой функции после масштабирования по времени, fА(t-tэ) - после ее масштабирования по энергии, τп - интервал приведения генерируемых функций к единой длительности.

В работе [8] по рукописному тексту оценивают психофизиологическое состояние личности. Иными словами, изменение психологического состояния субъекта сказывается на структуре получаемых описаний паролей (фиг. 2, 3) и, следовательно, на снижении надежности идентификации лиц. Необходимость учета психофизиологического состояния субъекта как при формировании эталонов паролей, так и при проведении процедуры идентификации очевидна. Тем более в области защиты информационных ресурсов от несанкционированного использования в последнее время изменилась сама постановка задачи. Решение этой задачи видится через оценку психофизиологического состояния субъекта, готовящегося совершить противоправные действия, причем эту оценку следует проводить скрыто от него во избежание противодействия процедуре идентификации.

Наиболее близким к заявляемому является способ комплексной идентификации личности человека и диагностики текущего психофизиологического состояния личности на основе использования локальной компьютерной системы [9], включающей центральный компьютер, основанный на съеме и вводе сигналов, снимаемых с датчиков и внешних устройств, с последующей компьютерной обработкой. Информацию снимают одновременно с устройств графического ввода, съемников кардиосигнала, видеокамер, анализаторов запаха, подключенных к локальной компьютерной системе через терминалы, на всех стадиях взаимодействия с контролируемым пользователем, выделяют динамические индивидуальные признаки моторных двигательных реакций и текущего психофизиологического состояния пользователя, формируют динамические эталоны двигательных реакций пользователя на всех этапах контакта с компьютерной системой, вновь возникающую индивидуальную информацию на последующих этапах взаимодействия пользователя с локальной компьютерной системой сравнивают с информацией, полученной при первом и последующих контактах с пользователем и предъявляемыми им документами, удостоверяющими личность, по полученным результатам идентифицируют личность и оценивают текущее психофизиологическое и функциональное состояние человека

Недостатками способа-прототипа являются низкая надежность идентификации личности и ограниченные функциональные возможности.

Сущность изобретения

Техническая задача

Задачей изобретения является повышение надежности идентификации личности при написании пароля на графическом планшете с одновременной оценкой его психофизиологического состояния. Необходимость введения такой оценки обусловлена появлением новой постановки задачи по обеспечению информационной безопасности: «Создать защиту от того, кому разрешено все в соответствии со служебными обязанностями» [10].

Поставленная задача достигается тем, что в способе идентификации личности по особенностям динамики написания пароля, использующим компьютерную систему, включающую компьютер, и основанным на контроле и вводе сигналов, снимаемых с датчиков и устройств графического ввода, с последующей компьютерной обработкой, взаимодействии на всех стадиях с контролируемыми идентифицированными лицами, выделении динамических индивидуальных признаков моторных двигательных реакций и текущих психофизиологических состояний идентифицированных лиц, формировании эталонов двигательных реакций идентифицированных лиц на всех стадиях, сравнении с информацией, полученной при первом и последующих контактах с идентифицированными лицами, согласно изобретению в качестве устройства графического ввода выбирают графический планшет, воспроизводят текст на графическом планшете, масштабируют функции на его выходе, путем приведения их к стандартной длительности и интенсивности, формируют пространства признаков идентифицируемых лиц по особенностям их подписей, на стадии обучения контролируют идентифицируемые лица с использованием графического планшета путем ответов на вопросы, последовательно отображаемые на экране монитора компьютера и составленные в соответствии с технологией полиграфных испытаний, при этом скрыто регистрируют физиологический параметр, отражающий их психофизиологическое состояние, разбивают диапазон значений физиологического параметра на поддиапазоны, к каждому из которых относят слова в ответах, написанные при значениях физиологического параметра в его границах, находят одинаковые слова, отнесенные к каждому поддиапазону, составляют из них одинаковый пароль, присваивают его проходящему тестирование каждому идентифицируемому лицу и отображают этот пароль на мониторе компьютера для извещения каждого идентифицированного лица о присвоенном ему пароле, при этом при сравнении признаков поступающих реализаций на стадии идентификации с эталонными определяют номера поддиапазона эталона, для которого сходство сравниваемых описаний максимально, и по номеру этого поддиапазона принимают решение о психофизиологическом состоянии идентифицируемого лица, сгенерировавшего пароль, а по номеру эталона принимают решение о самом идентифицируемом лице.

В качестве физиологического параметра предлагается использовать вариабельность сердечного ритма и(или) различие тепловых изображений лица в различные моменты времени. Кроме того, при формировании эталонов личностей исходные длительности масштабируемых функций используют в качестве идентифицирующего признака.

Достигаемый технический результат

Достигаемым техническим результатом является:

- формирование эталонов паролей для разных ПФС идентифицируемых лиц;

- проведение формирования эталонов в скрытом от идентифицируемых лиц режиме;

- распознавание ПФС идентифицируемых лиц в процессе его идентификации;

- использование информации о ПФС для повышения надежности идентификации личности.

Краткое описание чертежа

На фиг. 4 представлена структурная схема, реализующая предлагаемый способ, где обозначено: 1 - генератор пароля для прошедшего тестирование идентифицируемого лица; 2 - тестируемое идентифицируемое лицо; 3 - коммутатор для подключения идентифицируемых лиц для проведения тестирования; 4 - графический планшет; 5 - блок масштабирования функций времени; 6 - блок формирования признаков; 7 - коммутатор режима системы идентификации: 7.1 - режим формирования эталонов, 7.2 - режим идентификации; 8 - блок формирования эталонов идентифицируемых лиц по характеристикам подписи; 9 - блок принятия решений о принадлежности поступившего в систему пароля одному из допущенных для работы в ней идентифицируемых лиц (решение 9.1) с оценкой его психофизиологического состоянии ПФС1 на фиг. 3 - аналогичные графики того же идентифицируемого лица в состоянии (ПФС, решение 9.2); 10 - прибор для определения физиологического(физиологических) параметров идентифицируемого лица в процессе тестирования; 11 - монитор компьютера; 12 - генератор вопросов; 13 - блок распознавания слов по сигналам графического планшета.

На фиг. 5, 6 представлены плотности распределения вероятностей физиологического параметра P(Sp). На фиг. 7 представлены результаты экспериментов.

Осуществление изобретения

Предлагаемый способ работает следующим образом. Очередному идентифицируемому лицу 2 предлагается ответить на вопросы, отображаемые на экране монитора 11 с использованием графического планшета 4 при одновременной скрытой регистрации его физиологических параметров с помощью технического устройства 10. Вопросы поступают из базы данных генератора вопросов 12, их структура и последовательность поступления определяются одной из существующих технологий полиграфных испытаний. Перечисленные операции позволяют построить эталоны личностей в пространстве выбранных признаков при разных ПФС и автоматически сформировать пароль, которым будет пользоваться тестируемое лицо в будущем.

В процессе тестирования строится плотность распределения вероятностей физиологического параметра P(Sp), представленного на фиг. 5, 6. Выбирается число значимых состояний (по дисперсии параметра Sp) n. Границы первого поддиапазона состояния ~ (1) определяются через площадь P(Sp), равную 1/n, около максимума функции P(Sp). Площади остальных участков P(Sp) находятся аналогично, сохраняя условие их равенства 1/n. Поступившая с графического планшета масштабированная информация используется для построения эталона в соответствующем ПФС личности.

Изменения параметров окружающей личность среды влияют на тепловое изображение его идентифицируемого лица. Однако эти изменения относятся к низкочастотным процессам по сравнению с флуктуациями амплитуд, вызванных изменениями ПФС. Суть предлагаемого алгоритма состоит в следующем. Сравниваются соответствующие друг другу пиксели двух кадров. Если отличие в цвете между ними больше заданного значения, принимаем, что температура этой области изменилась. Области, на которых такого изменения нет, закрашиваются черным цветом. Алгоритм будет выделять движение лица. Поэтому для каждого пикселя первого кадра исследуется область вокруг соответствующего ему пикселя на втором кадре. Если найден пиксель с похожими цветовыми характеристиками, считается, что «срабатывание» алгоритма ложное, и этот пиксель будет закрашен черным. Такое преобразование дает наглядное представление о наиболее интенсивных меняющихся областях на тепловом изображении лица. Кроме того, площадь всех незакрашенных пикселей характеризует масштаб произошедших изменений.

Результаты многочисленных экспериментов (фрагменты, иллюстрирующие эффективность описанных преобразований приведенных на фиг. 7) подтвердили этот вывод. Данный признак оказался эффективным для достижения поставленной цели. Разбиение его значений на поддиапазоны аналогично рассмотренному выше методу для ВСР.

Функция блока 13 - распознавание слов, отображаемых тестируемым на графическом планшете. Имеется мало информации о достигнутых результатах, если в качестве входных сигналов распознающего устройства выступают вышеупомянутые функции x(t), y(t), p(t). Но известно много работ, посвященных вопросам распознавания рукописного текста и созданию алгоритмов понимания текста вычислительной машиной. Начиная с данных работ в этой области [11] на этом направлении получены приемлемые для практики результаты. Поскольку функции x(t), y(t), p(f) однозначно отражают рукописный текст, следует путем обратного преобразования таких функций восстановить его для распознавания автоматом или человеком. Учитывая, что вся система на фиг. 4 синхронизирована по времени, связь текста с ПФС личности легко устанавливается.

Таким образом, блок формирования эталонов 8 дополняется информацией о генерируемых словах, привязанных к текущему ПФС тестируемого лица, а блок принятия решения 9 оперирует с большим количеством эталонов, характеризующих как допущенных к информационным ресурсам лиц, так и их психофизиологическое состояние.

Источники информации

1. Пат. 2148274 С1 РФ, G06K 9/22. Способ идентификации личности по особенностям подписи [Текст] / Иванов А.И., Сорокин И.А., Бочкарев Л.В., Оськин В.А., Андрианов В.В.; заявитель и патентообладатель Пензенский Науч.-исслед. электротехнический Ин-т. Заяв. 17.08.1998; опубл. 27.04.2000.

2. Пат. 2469397 С1, РФ, G06 9/00. Способ биометрической аутентификации по почерку в компьютеризированной системе контроля доступа [Текст] / Милых В.А., Лапина Т.Н., Лапин Д.В.; патентообладатель федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Юго-Западный государственный университет». - Заяв. 30.09.2011; опубл. 10.12.2012.

3. Ложников П.С. Разработка метода идентификации личности по динамике написания слов: Дисс. канд. техн. наук: 05.13.01 / П.С. Ложников. - Омск, СибАДИ, 2004. - 97 с.

4. Путятин, Е.П. Нормализация и распознавание изображений / Е.П. Путятин. Интеллектуальные системы. На базе оздоровительного лагеря Сумского государственного университета. - Гурзуф, СГУ. - 2002 г.

5. Шнайдер Б. Секреты и ложь. Безопасность данных в цифровом мире. - Питер. 2003. - 368 с.

6. Иванов А.И. Биометрическая идентификация личности по динамике подсознательных движений. - Пенза, Изд-во Пенз. гос. ун-та. 2000. - 188 с.

7. Гунько Н.Е. Биометрические признаки для обеспечения информационной безопасности // Безопасность информационных технологий. - 2010. - №1. С. 64-65.

8. Сошников А.П., Пеленицын А.Б. Оценка персонала. Психологические и психофизиологические методы. - М.: Эксмо. - 2009. - 175 с.

9. Пат. №2256221 С1 РФ, G06 9/00. Способ комплексной идентификации личности человека, паспортного контроля и диагностики текущего психофизиологического состояния личности и компьютерная система для его осуществления [Текст] / Рыбкин А.П.; заявитель и патентообладатель Рыбкин Анатолий Петрович. - Заявл. 21.01.2003; опубл. 10.07.2005.

10. Эффект Сноудена. Методы и технологии противодействия XVmatic // Специальная техника. - 2013. - №5. - С. 62-63.

11. Kolers P., Recognizing patterns. Studies in living and automatic systems. / Kolers P., Eden M. - The M.I.T. Press, Massachusetts Institute of Technology. - 1968. - 237.

1. Способ идентификации личности по особенностям динамики написания пароля, использующий компьютерную систему, включающую компьютер, и основанный на контроле и вводе сигналов, снимаемых с датчиков и устройств графического ввода, с последующей компьютерной обработкой, взаимодействии на всех стадиях с контролируемыми идентифицированными лицами, выделении динамических индивидуальных признаков моторных двигательных реакций и текущих психофизиологических состояний идентифицированных лиц, формировании эталонов двигательных реакций идентифицированных лиц на всех стадиях, сравнении с информацией, полученной при первом и последующих контактах с идентифицированными лицами, отличающийся тем, что в качестве устройства графического ввода выбирают графический планшет, воспроизводят текст на графическом планшете, масштабируют функции на его выходе путем приведения их к стандартной длительности и интенсивности, формируют пространства признаков идентифицируемых лиц по особенностям их подписей, на стадии обучения контролируют идентифицируемые лица с использованием графического планшета путем ответов на вопросы, последовательно отображаемые на экране монитора компьютера и составленные в соответствии с технологией полиграфных испытаний, при этом скрыто регистрируют физиологический параметр, отражающий их психофизиологическое состояние, разбивают диапазон значений физиологического параметра на поддиапазоны, к каждому из которых относят слова в ответах, написанные при значениях физиологического параметра в его границах, находят одинаковые слова, отнесенные к каждому поддиапазону, составляют из них одинаковый пароль, присваивают его проходящему тестирование каждому идентифицируемому лицу и отображают этот пароль на мониторе компьютера для извещения каждого идентифицированного лица о присвоенном ему пароле, при этом при сравнении признаков поступающих реализаций на стадии идентификации с эталонными определяют номера поддиапазона эталона, для которого сходство сравниваемых описаний максимально, и по номеру этого поддиапазона принимают решение о психофизиологическом состоянии идентифицируемого лица, сгенерировавшего пароль, а по номеру эталона принимают решение о самом идентифицируемом лице.

2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что при идентификации психофизиологического состояния личности в качестве физиологического параметра используют описание вариабельности сердечного ритма.

3. Способ по п. 2, отличающийся тем, что при идентификации психофизиологического состояния личности в качестве физиологического параметра используют различие тепловых изображений лица в различные моменты времени.

4. Способ по п.1, отличающийся тем, что при формировании эталонов личностей исходные длительности масштабируемых функций используют в качестве идентифицирующего признака.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике и может быть использовано в системах автоматического распознавания образов для распознавания состояний объектов по значениям их параметров.

Изобретение относится к области получения и обработки изображений. Технический результат заключается в обеспечении безинерционной системы управления лучом с электроскопической схемой регулирования параметров сигнала.

Изобретение относится к средствам распознавания объектов на изображении. Техническим результатом является повышение точности распознавания за счет корреляции горизонталей на изображении.

Изобретение относится к средствам маркировок для идентификации изделий. Технический результат заключается в повышении защищенности маркировки при установлении их подлинности.

Изобретение относится к средствам для осуществления доступа к обрабатывающей системе. Техническим результатом является повышение надежности доступа к обрабатывающей системе.

Изобретение относится к способам распознавания радиосигналов (PC), в частности к способам распознавания вида и параметров модуляции PC, и может быть использовано в устройствах распознавания PC со сложной частотно-временной структурой.

Изобретение относится к модульному электрическому устройству, содержащему корпус с передней стороной, на которой имеется участок идентификации, защищающую этикетку крышку, которая взаимодействует с упомянутым участком идентификации, образуя гнезда приема с открытым наружу пазом, и язычок, который установлен с возможностью перемещения в упомянутом гнезде приема через паз.

Изобретение относится к способу защиты товаров от подделки. Технический результат заключается в повышении надежности защиты товара от подделки.

Изобретение относится к способам и устройствам для автоматической регистрации анатомических точек на медицинских изображениях. Техническим результатом является повышение точности автоматической регистрации анатомических точек в трехмерных медицинских изображениях.

Изобретение относится к автоматическому планированию видов в объемных изображениях мозга. Техническим результатом является обеспечение надежности за счет повышения точности обработки изображений как высокой, так низкой разрешающей способности.

Изобретение относится к области электросвязи. Технический результат - повышение установления синхронизации цифрового водяного знака электронного изображения (ЭИ) при разделении ЭИ со встроенным цифровым водяным знаком на составные части произвольного размера. Технический результат достигается тем, что у отправителя разделяют ЭИ на макроблоки, каждый макроблок разделяют на N≥2 блоков, из которых выбирают K<N блоков синхронизации, вычисляют подпоследовательности синхронизации передачи и встраивают в позволяющие встраивание блоки синхронизации, у получателя устанавливают синхронизацию цифрового водяного знака в принятом ЭИ, для чего начиная с выбранной начальной точки получателя принятое ЭИ последовательно разделяют на макроблоки и блоки, из которых выбирают блоки предполагаемой синхронизации, извлекают из них проверочные подпоследовательности и объединяют в проверочную последовательность, которую побитно сравнивают со всеми сдвигами вычисленной последовательности синхронизации приема, принятое получателем ЭИ считают ЭИ с установленной синхронизацией цифрового водяного знака, соответствующей предполагаемой последовательности синхронизации с наименьшим числом несовпадений. Заявленный способ может быть использован для повышения вероятности установления синхронизации цифрового водяного знака ЭИ, разделенного на составные части произвольного размера, а также для исключения появления визуально заметных искажений, вызванных встраиванием в блоки ЭИ с практически неизменными статистическими характеристиками подпоследовательностей синхронизации передач. 3 з.п. ф-лы, 9 ил.

Изобретение относится к автоматизированной регистрации в реальном времени морских млекопитающих. Техническим результатом является повышение точности регистрации в режиме реального времени морских млекопитающих. В способе на этапе предварительной обработки (FPP) изображений осуществляется коррекция изображения и невзвешенная полная сегментация (SEG) изображения на фрагменты, на этапе обнаружении (DET) используется алгоритм предельного значения на основе обнаруженного локального изменения контраста, на этапе классификации (CLA) выполняется контролируемое обучение с использованием метода опорных векторов (SVM) с гиперплоскостью (НЕ) для разделения на два класса, на этапе локализации (LOC) выполняется автоматическое вычисление расстояния до обнаруженной тепловой сигнатуры морского млекопитающего (TSMM) и его временных и пространственных изменений относительно судна (RV), на этапе верификации (VER) обеспечивается возможность мгновенной проверки решения оператором, и на этапе документировании (DOC) пользовательские данные (IRV) изображения обнаруженных тепловых сигнатур морских млекопитающих (TSMM) автоматически предоставляются в распоряжение. Для формирования данных используется система инфракрасной камеры (IRC) с регистрацией в пределах полного круга или части круга и с активной гироскопической стабилизацией относительно горизонта (HZ). 20 з.п. ф-лы, 9 ил.

Группа изобретений относится к системе обнаружения периодических стационарных объектов. Система обнаружения периодических стационарных объектов для обнаружения периодического стационарного объекта в окрестностях движущегося объекта содержит устройство захвата изображений, модуль преобразования точки обзора, модуль извлечения характерных точек, модуль вычисления данных формы сигнала, модуль обнаружения информации пиков, модуль обнаружения вариантов периодических стационарных объектов и модуль оценки периодических стационарных объектов. Способ обнаружения периодических стационарных объектов для обнаружения периодических стационарных объектов в окрестности движущегося объекта содержит этап захвата изображений, этап преобразования точки обзора, этап извлечения характерных точек, этап вычисления данных формы сигнала, этап обнаружения информации пиков, этап обнаружения вариантов периодических стационарных объектов и этап оценки периодических стационарных объектов. Достигается высокоточное обнаружение периодических стационарных объектов. 2 н. и 13 з.п. ф-лы, 21 ил.

Изобретение относится к области микроскопического исследования ткани и клеток. Техническим результатом является повышение точности извлечение материала из объекта в области биологии, гистологии или патологии. Способ содержит этапы, на которых: обеспечивают объект, содержащий биологический материал и включающий в себя множество смежных слоев и представляющую интерес особенность, простирающуюся через упомянутое множество смежных слоев; обеспечивают изображение среза первого из упомянутого множества смежных слоев, отрезанного от объекта; генерируют изображение среза второго из упомянутого множества смежных слоев, отрезанного от объекта, задержку между отрезанием срезов первого и второго смежных слоев упомянутого множества смежных слоев выбирают из любого из часов, дней, недель, месяцев, годов; определяют представляющую интерес область на изображении среза второго слоя на основании представляющей интерес области на изображении среза первого слоя, определяют представляющую интерес область в срезе второго слоя на основании представляющей интерес области на изображении среза второго слоя и извлекают материал из представляющей интерес области в срезе второго слоя. 4 н. и 12 з.п. ф-лы, 11 ил.

Изобретение относится к медицинской технике, а именно к средствам получения изображений движения, например, с помощью позитронно-эмиссионной томографии. Способ обнаружения движения во время получения изображений с помощью медицинской системы содержит этапы, на которых получают изображение субъекта, чтобы сформировать данные получения изображений, включающие в себя времяпролетные данные, контролируют времяпролетные данные во время получения изображений, анализируют времяпролетные данные для обнаружения движения. Способ оценки дыхательного движения в данных получения изображений содержит этапы, на которых дополнительно получают электрокардиограмму субъекта во время получения изображений и используют ее для стробирования данных изображений, чтобы сформировать кардиосинхронизированные данные, после чего делят кардиосинхронизированные данные на подинтервалы времени, чтобы получить синхронизированные по дыханию изображения сердца, определяют центр активности в синхронизированных по дыханию изображениях сердца и сравнивают центры активности в разных синхронизированных по дыханию изображениях сердца, чтобы сформировать векторы дыхательного движения. Во втором варианте способа оценки используют электрокардиограмму для разделения данных получения изображений на сердечные циклы, определяют центр активности в сердечных циклах и сравнивают центры активности в разных сердечных циклах, чтобы сформировать векторы дыхательного движения. Использование изобретения позволяет снизить вероятность ошибок при синхронизации исследования с дыхательными движениями. 3 н. и 12 з.п. ф-лы, 9 ил.

Изобретение относится к области обработки изображения для анализа объекта. Технический результат - повышение точности и стабильности анализа объекта. Система для анализа объекта содержит фоновый узел, расположенный позади объекта для обеспечения фона для объекта, причем цвет фонового узла может быть выбран из любого набора цветов; контроллер, выполненный с возможностью автоматического определения распределения цвета объекта; определения цвета из набора цветов для фона на основании определенного распределения цвета объекта, при этом указанный цвет отличается от цвета объекта; и установления цвета фона в указанном цвете; камеру, выполненную с возможностью получения изображения, включающего объект и фон, установленный в указанном цвете; и узел обработки, выполненный с возможностью определения по меньшей мере одного признака, относящегося к объекту, в соответствие с изображением, полученным камерой. 3 н. и 17 з.п. ф-лы, 6 ил.

Изобретение относится к соотнесению полученных изображений с объектами. Техническим результатом является повышение точности диагностирования пациента. Система содержит: селектор изображения для выбора сохраненного изображения из базы данных, содержащей множество сохраненных изображений, причем база данных содержит соотношение между сохраненным изображением и интересующим объектом, показанным на сохраненном изображении; сканер изображения для получения нового изображения, содержащего представление по меньшей мере части интересующего объекта, во время сеанса формирования изображения пациента; пользовательский интерфейс для предоставления возможности пользователю во время сеанса формирования изображения пациента указывать, что новое изображение должно быть соотнесено с интересующим объектом, причем пользовательский интерфейс предусмотрен по меньшей мере частично на сканере изображения; и подсистему соотнесения для создания соотношения между новым изображением и интересующим объектом в базе данных. 4 н. и 11 з.п. ф-лы, 3 ил.

Изобретение относится к области визуализации изображений, в частности к способу и системе для выполнения реконструкции изучаемой области (ROI) с максимальным правдоподобием, даже если исходные данные проецирования усечены. Техническим результатом является уменьшение визуальных искажений реконструированных изображений. В способе реконструкции изображения для формирования изображения изучаемой области собирают данные изображения, связанные с объектом визуализации в туннеле системы визуализации для формирования измеренных данных полной синограммы. Используют измеренные данные для выполнения реконструкции изображения туннеля и формирования реконструированного изображения туннеля. Определяют область итерации в реконструированном изображении. Удаляют область итерации из реконструированного изображения для формирования промежуточного изображения. Выполняют прямое проецирование промежуточного изображения для формирования данных смоделированной частичной синограммы. Вычитают данные смоделированной частичной синограммы из измеренных данных полной синограммы для формирования области итерации данных синограммы. Реконструируют данные области итерации синограммы для формирования изображения изучаемой области. 2 н. и 12 з.п. ф-лы, 11 ил.

Изобретение относится к обработке медицинских изображений. Техническим результатом является сокращение времени реконструкции изображения МРТ из недосемплированных данных. Способ включает в себя: получение недосемплированного спектра в k-пространстве, инициализацию несемплированных позиций в k-пространстве начальным приближением, многополосное разложение первоначально реконструированного спектра на ряд отдельных спектров, выполнение реконструкции с использованием словаря изображений, соответствующих разложенным полосам, и объединение реконструированных изображений для получения результирующего целевого изображения, причем инициализацию реализуют посредством регуляризации l1-нормы, и реконструкцию с использованием словаря вычисляют посредством чередования разреженной аппроксимации и восстановления измеренных частот. 2 н. и 16 з.п. ф-лы, 5 ил.

Изобретение относится к технологиям классификации изображений посредством оптического распознавания символов. Техническим результатом является повышение эффективности классификации документов, основанной на заранее заданных признаках. Предложен способ классификации одного или нескольких изображений документов на основе их контента с использованием устройства с процессором. Способ включает в себя этап, на котором получают изображения документа. Далее согласно способу осуществляют доступ к хранящемуся в памяти набору признаков и анализируют изображения документа для определения расположения блоков. А также осуществляют распознавание изображения документа с использованием технологии оптического распознавания символов для получения данных цифрового контента, представляющих текстовый контент или потенциальный графический контент. 3 н. и 24 з.п. ф-лы, 3 ил.

Изобретение относится к области обработки данных биометрических измерений. Технический результат заключается в повышении надежности идентификации личности при написании пароля. Технический результат достигается тем, что способ основан на контроле и вводе сигналов с последующей компьютерной обработкой, выделении динамических индивидуальных признаков моторных двигательных реакций и текущих психофизиологических состояний идентифицированных лиц, формировании эталонов двигательных реакций идентифицированных лиц, сравнении с информацией, полученной при первом и последующих контактах с идентифицированными лицами, для этого воспроизводят текст на графическом планшете, масштабируют функции на его выходе путем приведения их к стандартной длительности и интенсивности, формируют пространства признаков идентифицируемых лиц по особенностям их подписей, контролируют идентифицируемые лица, регистрируя физиологический параметр, отражающий их психофизиологическое состояние, разбивают диапазон значений физиологического параметра на поддиапазоны, составляют пароль, присваивают его каждому идентифицируемому лицу, при этом при сравнении признаков определяют номера поддиапазона эталона, для которого сходство сравниваемых описаний максимально, и по номеру этого поддиапазона принимают решение о психофизиологическом состоянии идентифицируемого лица, а по номеру эталона принимают решение о самом идентифицируемом лице. 3 з.п. ф-лы, 7 ил.

Наверх