CC BY
101
УДК 378.14.015.62 + 159.923.2
ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЦЕДУРЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЭКЗАМЕНАЦИОННОГО МЕРОПРИЯТИЯ ПОСРЕДСТВОМ МЕТОДОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ СТУДЕНТА
Клименских М.В., канд. пед. наук, доцент Истомин Д.В., руководитель лаборатории защиты информации,
Институт математики и компьютерных наук Халфин А.Б., инженер, Институт технологий открытого образования
Панченко В.Н., инженер учебно-научной лаборатории нейротех-нологий департамента психологии
«Уральский федеральный университет» (УрФУ) Контакты: marina.klimenskikh@mail.ru
В статье рассматриваются различные методы биометрической идентификации личности студента при проведении дистанционных экзаменационных мероприятий. Проанализированы их преимущества и ограничения, представлен вывод о целесообразности их применения при проведении прокторинга (технология, основанная на осуществлении контроля за знаниями учащихся специально обученными лицами (прокторами), не являющимися штатными сотрудниками учебного заведения). Ключевые слова: открытое образование, прокторинг, биометрическая идентификация личности, статические методы идентификации, динамические методы идентификации.
Одной из ключевых тенденций развития современной системы образования является дистанционный формат. Его технологическая и содержательная новизна при внедрении в практику провоцирует возникновение большого количества разных сложностей, одной из которых является обеспечение наблюдения за кон-
134
трольными мероприятиями (экзаменами), что, по сути, является контролем качества образования. Первоочередной необходимостью в процессе принятия экзамена является подтверждение личности экзаменующегося. Поскольку у преподавателя часто нет возможности запомнить студентов в лицо, то возникает необходимость в идентификации личности сдающих экзамен, а также нормативное обеспечение процесса.
На данном этапе развития эту задачу довольно успешно решает система прокторинга. В общих чертах ее можно охарактеризовать как технологию, основанную на осуществлении контроля за знаниями учащихся специально обученными лицами (прокторами), не являющимися штатными сотрудниками учебного заведения. Однако данный метод контроля имеет свои ограничения, и прежде всего - низкую пропускную способность. Кроме того, актуальным является вопрос о защите личных данных пользователя.
Решением указанных проблем видится развитие автоматизации идентификации личности при проведении контрольных мероприятий. В качестве идентификатора в данный момент используются не только контрольная пара логин - пароль, но и биометрические характеристики человека. На данный момент метод биометрической идентификации представляется эффективным, поскольку минимизирует возможность осуществления обмана или подлога со стороны обучаемого, а также работает на контроль нормативности поведения на экзамене. Проанализируем педагогические прикладные ресурсы биометрии как метода идентификации человека, основанного на его физиологических или поведенческих особенностях [1]. Биометрических характеристик человека достаточно много, как, соответственно, и методов идентификации. И у каждого метода есть свои преимущества и ограничения. Существующие в настоящее время технологии биометрической идентификации делятся на два типа: статические и динамические. Статические технологии основаны на уникальных физиологиче-
135
ских характеристиках человека: отпечатке пальца, форме ладони, расположении вен на лицевой стороне ладони, сетчатке глаза, радужной оболочке глаза, форме и термограмме лица, ДНК (дезок-сирибонуклеиновая кислота). В основе динамических методов биометрической идентификации - поведенческая или закономерно изменяющаяся физиологическая характеристика человека. К таким характеристикам относятся: особенности рукописного и клавиатурного почерка, голоса, характеристики ЭЭГ, ЭКГ и движений глаз.
При всем многообразии биометрических методов на практике в системах прокторинга в основном используются два: распознавание по клавиатурному почерку и по изображению лица (двумерному или трёхмерному - 2Б- или ЗБ-изображению). Однако некоторые другие методы биометрической идентификации обладают потенциалом для применения в системах прокторинга. Для идентификации по любому параметру необходимо выполнение следующих условий:
- универсальность параметра: каждый человек должен обладать измеряемой характеристикой (исключая уникальные единичные случаи);
- уникальность параметра: характеристика должна обладать достаточными различиями между индивидуумами;
- постоянство параметра: неизменность биометрической характеристики во времени, например в процессе старения.
Процесс биометрической идентификации основан на сопоставлении данных идентифицируемого объекта и биометрического эталона. Такое сопоставление невозможно без предварительной записи и сохранения биометрической информации. Основными инструментами автоматизированного биометрического метода являются сканер для измерения биометрической характеристики и алгоритм, позволяющий сравнить ее с предварительно зарегист-
136
рированной той же характеристикой (так называемым биометрическим эталоном).
Большинство методов биометрической идентификации сталкивается с одними и теми же типами проблем: подбором математического алгоритма обработки информации, обеспечивающим максимальную точность; созданием аппаратуры, максимально удобной и максимально же эффективной; преодолением помех или искажений, возникающих в процессе регистрации показателей.
Поскольку данные проблемы характерны для всех биометрических методов идентификации и различаются лишь степенью успешности решения, более подробно остановимся на специфических особенностях биометрических технологий.
Идентификация по отпечаткам пальцев
Основным объектом исследования дактилоскопии являются плоскостные отображения гребешковой кожи человека - отпечатки папиллярных узоров. Строение их обычно изучалось на отпечатках ладонных поверхностей кистей рук, полученных с помощью чёрного красителя на белой бумаге. В данный момент разработаны и действуют специальные сканеры, позволяющие идентифицировать человека без применения краски и гораздо быстрее.
По сравнению с другими распространёнными биометрическими системами, биометрия по отпечаткам пальцев имеет ряд преимуществ: удобство для пользователя; простота применения и разработанность алгоритмов; надёжность метода; доступность (в том числе ценовая) и скорость применения.
Одним из недостатков применения данного метода является стереотип, предполагающий, что сканирование отпечатков пальцев связано, прежде всего, с работой правоохранительных структур по поиску преступников. Однако технологии информационной безопасности существенно отличаются от методов криминалистической дактилоскопии. Восстановить отпечаток из электронного
137
шаблона невозможно. Строение папиллярных узоров строго индивидуально, они не повторяются у разных людей, и даже сиамские близнецы имеют различающиеся папиллярные узоры.
Исследователями применения идентификации по отпечатку пальца отмечаются сложности, характерные для данного метода:
- изменение отпечатков пальцев при мелких травмах и болезнях, что требует более гибкой системы автоматизированной идентификации;
- сложность некоторых сканеров: на успешность идентификации влияет влажность пальцев, чистота и другие физические характеристики, не связанные непосредственно с отпечатком;
- идентификация по отпечатку пальца статическая: невозможно длительное, непрерывное подтверждение личности; данный метод используется в системах получения разового личного допуска.
Стоит отметить, что рассматриваемый метод не подходит для системы прокторинга по причине лёгкости подлога - студент может пройти идентификацию, но контрольные мероприятия сможет выполнять другой человек.
Идентификация по строению лица
Распознавание лиц также делится на 2Б- и ЗБ-методы, отличающиеся построением системы контрольных точек на изображении лица с возможностью пространственного экстраполирования и создания объёмной модели лица или без неё (2Б) [2].
В настоящий момент вышеперечисленные методы испытывают проблемы с распознаванием лиц в условиях плохого освещения [3], присутствия на лице предметов (головных уборов, очков, усов, бороды и др.). Частично эту проблему предлагается решать с помощью камер, работающих в инфракрасном диапазоне.
Рассматриваемое направление идентификации развивается наиболее бурно, вызывает наибольший интерес у разработчиков
138
мобильных приложений и устройств и уже используется в системах прокторинга. Данный эффект вызван простотой и распространённостью требуемого оборудования (видеокамер), а также естественностью распознавания человека по лицу.
Преимуществами метода являются: доступность и цена оборудования; бесконтактность; понятность процедуры для студента; применение аппаратуры для контроля поведения студента во время экзамена; невозможность подлога при постоянной или периодической проверке личности студента. Проблемными точками метода являются: разнообразие и различное качество изображения \¥еЬ-камер, что усложняет разработку алгоритмов распознавания; особенности освещения и наличие посторонних объектов или волосяного покрова на лице.
Этот метод имеет наибольший потенциал использования в системах прокторинга, прежде всего, из-за двойного назначения камеры - идентификации и контроля поведения студента.
Идентификация по тепловой карте человека
Методу идентификации человека по тепловой карте в литературе уделяется довольно мало внимания, однако этот способ также содержит в себе перспективы использования. Главным его достоинством и особенностью является использование камеры, работающей в инфракрасном диапазоне, что позволяет регистрировать параметры в том числе и в темноте. Б. А. БосоНпвку с соавторами в своей работе [4] подробно описывают и проблемы, и достоинства метода, но рекомендуют, прежде всего, использовать данный метод в мультимодальной системе идентификации, например, вместе с системой распознавания лиц в видимом спектре. В своих работах автор представляет преимущества комбинации метода распознавания лиц с инфракрасной регистрацией. Подобная система позволяет преодолевать искажения изображения при некачественном ос-
139
вещении и большом количестве теней и бликов на изображении, которые могут препятствовать распознаванию.
Идентификация по радужной оболочке глаза
В качестве биометрического признака в системах идентификации личности по радужной оболочке глаза выступает ее текстура. Для каждого человека текстура радужной оболочки глаза является уникальной (левый и правый глаз также имеют различную текстуру), поэтому она является надежным биометрическим признаком (коэффициент ошибочной идентификации 1:1 200 ООО) [5].
Одной из проблем идентификации по радужной оболочке глаза является актуальная на данный момент неспособность большинства систем безошибочно распознать образ радужки. Этому могут мешать ресницы, веки, блики, угол поворота глаза и другие моменты [6; 7].
Преимуществами метода являются: доступность и цена оборудования; бесконтактность; использование для идентификации видеокамеры с высоким качеством изображения; понятность процедуры или возможность её маскировки под идентификацию по строению лица; сложность взлома системы и подлога; применение аппаратуры для контроля поведения студента во время экзамена; невозможность подлога при постоянной или периодической проверке личности студента; высокая точность идентификации. К недостаткам данного метода в области прокторинга можно отнести необходимость в хорошей видеокамере, необходимость приближения лица к камере на определённое расстояние для идентификации и требовательность к качеству освещения.
Идентификация по почерку
Почерк занимает особое место среди других модальностей идентификации, прежде всего, потому, что долгое время почерк был объектом пристального изучения и экспертиз. Как правило,
140
рукописная подпись используется при аутентификации в административных и финансовых учреждениях. Подпись является результатом сложного процесса, который зависит от психофизического состояния подписывающего и внешних условий (параметров писчего прибора, опоры, шума и отвлекающих моментов) [8]. Существует два метода автоматического распознавания почерка:
1. статический (оффлайн) метод анализирует графические характеристики подписи как результата; фиксируются характерные признаки написания отдельных букв и элементов, подпись распознается как графическое изображение.
2. динамический (онлайн) метод использует устройство регистрации, которое генерирует сигнал в процессе написания; в данном случае подпись представляет собой комбинацию пространственно-временных характеристик процесса начертания.
В качестве регистрирующего оборудования используются сенсорные экраны или электронные ручки, иногда перчатки виртуальной реальности. Подписи распознаются по параметрам изображения (соотношение точек, контуров, ориентация фрагментов, уровень серого в тонировке пикселей) или по характеристикам движения пера (положение ручки, сила, направление движения) [9].
Преимуществом данного метода для системы прокторинга может быть возможность контроля написания студентом текстов и снижение нагрузки на проктора, у которого не будет необходимости проверять деятельность студента. Однако подобная система может потребовать дополнительных затрат и разработок ради довольно спорного преимущества, решаемого другими методами.
Идентификация по клавиатурному почерку
Принцип идентификации личности по клавиатурному почерку заключается в возможности проведения анализа временных характеристик нажатий клавиш при вводе парольной фразы. При многократном вводе одной и той же фразы подготовленный поль-
141
зователь обычно осуществляет большую часть манипуляций с клавиатурой на бессознательном уровне, что и порождает эффект клавиатурного почерка, то есть пользователь формирует автоматический стереотип действий при вводе пароля. Контролируемыми параметрами клавиатурного ввода является время нажатия каждой клавиши из пароля, а также временные интервалы между нажатием соседних клавиш. Е.Ю. Костюченко и Р.В. Мещеряков в своей работе представляют результаты исследования, в котором точность распознавания составляет более 97% [10].
Масштабное исследование данного направления распознавания, проведённое Национальным бюро стандартов США, позволило сделать предельные оценки: вероятность правильного распознавания пользователей с установившимися навыками работы с клавиатурой составила 98%, что вполне достаточно для того, чтобы говорить об успешной практической применимости подобных систем [11].
Преимуществом идентификации пользователя по клавиатурному почерку является его совмещение с методом парольной фразы, то есть взломщику придется знать и парольную фразу и подделывать характеристики клавиатурного почерка.
Недостатком метода является неустойчивость параметров почерка в разных физиологических состояниях, сходство параметров почерка неопытных пользователей (вводящих пароль медленно и одним-двумя пальцами). Это вызывает необходимость ограничивать применение метода областью аутентификации пользователей, поскольку различия эталонов в большой базе данных будут значимо коррелировать.
Существуют работы, предполагающие определение типа личности по характеристикам ввода фраз. Однако данные технологии более общие и менее точные и, предположительно, менее устойчивы к внешним воздействиям [12].
142
Стоит отметить, что данный метод идентификации уже применяется в действующих системах прокторинга. Преимуществом данного метода является отсутствие необходимости в дополнительной аппаратуре, простота для пользователя и возможность маскировки процесса идентификации под ввод пароля.
Идентификация по голосу
Существует два типа систем, идентифицирующих говорящего по голосу: по анализу произнесения кодовой фразы, или фонемы, и по анализу свободной речи. Анализ речи используется в компьютерах и мобильных устройствах для аутентификации пользователя, чаще всего в комбинации с какой-либо другой модальностью -изображениями лица [13], зубов [14] и др. Положительной стороной метода является отсутствие необходимости в специализированном оборудовании, поскольку микрофон сейчас есть практически в любом компьютере, мобильном устройстве или камере.
Основной проблемой голосовой идентификации была и остаётся техническая уязвимость системы регистрации для помех и шумов как из внешней среды, так и вызванных особенностями строения микрофона. Вызванное этим фактом снижение точности распознавания не позволяет использовать данный метод без страховки системы идентификации в другой биометрической модальности. Рассматриваемый метод имеет потенциал применения в системе прокторинга при решении технических проблем, связанных с шумами и алгоритмами распознавания голоса.
Идентификация по электрокардиограмме
За последние несколько лет можно было наблюдать ряд публикаций, в которых предлагается использование ЭКГ в качестве биометрического измерения. Устойчивость структуры ЭКГ-сигнала создаёт возможность использования его в мультимодаль-ных биометрических системах идентификации субъектов, а в не-
143
которых случаях - и в качестве одномодальной системы. Существует несколько подходов к анализу ЭКГ-графика:
- анализ уникальных проявлений;
- анализ различий Р, QRS и Т-комплексов, их временных характеристик;
- анализ векторной структуры кардиограммы; анализ биодинамической подписи (BDS).
Основными проблемами ЭКГ-идентификации являются относительно высокая частота ошибок (от 5% и более) и уязвимость идентификации к физиологическим изменениям, происходящим в организме человека со временем (ритмы суточные, последствия болезней, изменяющие некоторые параметры сердцебиения нагрузки). Преимущества метода: систему невозможно обмануть с помощью артефактов, ЭКГ-сигнал почти невозможно имитировать, персональная уникальность ЭКГ не зависит от внешних обстоятельств, фактор тренировки исключен [15].
T.W. Shen, W.J. Tompkins и Y.H. Hu провели исследование возможности технико-экономического использования ЭКГ как нового биометрического метода идентификации человека [16]. В результате их исследования было доказано, что использование ЭКГ с одним отведением достаточно для идентификации конкретной личности из некоторой группы кандидатов. В отличие от идентификации по отпечаткам пальцев, ЭКГ не двумерный, а одномерный метод, что предъявляет повышенные требования к используемым алгоритмам.
Shih-Chin Fang и Hsiao-Lung Chan [17] сравнили точность идентификации по ЭКГ с регистрацией одного и трех отведений. Идентификация личности производилась путем измерения схожих и отличительных признаков при регистрации сигнала. Результаты показали, что при группе испытуемых в 100 человек идентификация с одним отведением точна на 93%, в то время как идентификация с тремя отведениями точна на 99%.
144
Несмотря на значительные усилия, направленные на развитие ЭКГ как биометрической модальности, остаётся несколько важных вопросов. К ним относятся факторы, связанные с вариабельностью сердечного ритма, изменениями с течением времени и особенностями жизни индивидуума [18].
На данный момент этот вид идентификации видится одним из перспективных, поскольку обладает рядом преимуществ:
- производится анализ динамического параметра, что даёт возможность непрерывного контроля и аутентификации;
- в перспективе при компактности и удобстве устройств фактически требуется один небольшой датчик-браслет;
- возможность комбинировать с системой контроля состояния организма;
- невозможность взлома системы;
- возможность контроля психофизиологического состояния человека, что позволяет учитывать его специфическую реакцию человека при ненормативном поведении.
Идентификация по электроэнцефалограмме
Вопрос об уникальности ЭЭГ людей исследовался нейрофизиологами и психиатрами с 1960-х гг., однако вопрос о практическом применении ЭЭГ в области идентификации встал относительно недавно - с начала 2000-х гг. Основными проблемами для данного метода стала сложность выделения отличительных характеристик ЭЭГ-сигнала, сложность процедуры и требуемого оборудования, необходимость привлечения специалиста для проведения процедуры, а также невысокая точность идентификации (в сравнении с другими методами).
В 2014 г. группа авторов (Marcos Del Pozo-Banos, Jesús В. Alonso, Jaime R. Ticay-Rivas, Carlos M. Travieso) представила обзорное исследование метода идентификации по ЭЭГ [19]. Его результаты показывают, что, хотя основные вопросы остаются без
145
ответа, ЭЭГ и специфика получаемого с ее помощью сигнала альфа-ритма содержат уникальную информацию, которая может быть использована для классификации. В целом, как отмечается, проблема идентификации субъекта с использованием ЭЭГ глубже и сложнее, чем ожидалось первоначально, и, как следствие, вызывает необходимость тщательного учёта всех переменных (времени, частоты, диапазона, алгоритмов и т.д.). На данный момент встают проблемы ухудшения распознавания связанные с прошедшим временем из-за плохого контакта или электромагнитных шумов, искажающих запись.
Идентификация по ЭЭГ представляется перспективной в плане контроля когнитивной деятельности студента, открывающего новые возможности в образовании, но в данный момент применение метода сталкивается с двумя основными проблемами: несовершенством математического аппарата и сложностью оборудования, требующего специфических условий регистрации. Можно предположить, что дальнейшее исследование в данной области принесёт множество открытий не только в развитии биометрической идентификации, но и в области создания интерфейса «мозг -компьютер». В настоящий момент применение данного метода в системах прокторинга нецелесообразно, но интересно в качестве экспериментальных исследований.
Идентификация по особенностям движений глаз
Еще одним способом идентификации личности стало отслеживание движений глаз пользователей. Для применения метода необходим eye-tracker, прибор, дистанционно регистрирующий положение зрачка и направление взгляда относительно прибора. В экспериментальном исследовании Nguyen Viet Cuong, Vu Dinh, Lam Si Tung Но достигли точности идентификации 93,56% [20].
Преимуществом данного метода является возможность отслеживать направление взгляда студента, модель изучения мате-
146
риала для последующего совершенствования. Однако в плане идентификации данный метод нецелесообразен к применению в системе прокторинга, поскольку потребует дополнительного точного и дорогостоящего оборудования. Системы, использующие обычные камеры, на данный момент чрезвычайно неточны и подвержены искажениям изображения.
Выводы
Путём изучения работ разных авторов, посвящённых большинству применяемых методов идентификации (поскольку некоторые из них, например идентификация по особенностям походки, неприменимы при проведении дистанционных экзаменов, а анализ ДНК чрезвычайно долог и дорогостоящ) были выделены следующие неспецифические для всех методов проблемы:
- создание и отработка математического и программного аппарата для создания биометрического шаблона, позволяющего с высокой вероятностью распознавать пользователя;
- создание оборудования, отвечающего требованиям экономичности, удобства и простоты применения и обеспечивающего высокую точность идентификации; данные требования часто находятся в конфликте - чем проще оборудование или процедура, тем выше вероятность ошибки системы;
- поиск новых отличительных характеристик в регистрируемом параметре;
- создание алгоритмов, позволяющих исключить артефакты и искажения при регистрации.
Указанные выше проблемы менее актуальны для статических методов идентификации, поскольку их особенностью является неизменяемость измеряемого параметра во времени или наличие крайне незначительных изменений. Из-за этой особенности статические биометрические методы более точны в сравнении с динамическими, но и проще поддаются взлому, поскольку подделать
147
статический параметр человека гораздо легче. Статические методы идентификации менее требовательны к математическому аппарату регистрации, поскольку не следует преобразовывать, к примеру, волновые функции и выделять в них специфические особенности, необходимые для идентификации. Регистрируемый параметр в данных методах в большей степени подробно изучен. В то же время статические методы более строги к оборудованию, требующему, к примеру, качественной оптики.
Динамически методы идентификации в настоящее время переживают рост количества посвященных им исследований Это позволяет сделать предположение, что в ближайшем будущем их недостатки будут преодолены. Проблемы динамических методов, прежде всего, определяются изменяемостью параметра во времени:
- выделение особенностей самих динамических характеристик или их математического преобразования;
- преодоление специфических изменений параметра, зависящих от физиологического состояния человека (стресс, болезнь, физические нагрузки и др.);
- преодоление большого числа артефактов и искажений регистрации измеряемого параметра;
- некоторые методы динамической биометрической идентификации мало удобны и требуют специфических условий применения или оборудования;
- недостаточная точность идентификации.
Наибольшую точность (более 99% правильных распознаваний) демонстрируют методы идентификации по папиллярным узорам и узорам ретинальных кровеносных сосудов, которые нецелесообразно применять в системе прокторинга. В большинстве исследований показывается несовершенство практически любой другой унимодальной методики. Авторы таких исследований предлагают использовать мультимодальные методы идентифика-
148
ции, что позволит компенсировать недостатки отдельных методов и усложнить взлом систем.
Стоит отметить, что при применении системы аутентификации пользователя (подтверждение конкретной личности), а не идентификации (поиска совпадений в базе данных) точность всех методов значительно возрастает. Таким образом, перед системой ставится задача определить вероятность несоответствия конкретного человека его биометрическому эталону. Данный подход, а также мультимодальность системы, позволяют с чрезвычайно высокой точностью подтверждать личность студента без ущерба для его кошелька и удобства, при этом обладая разными возможностями для взаимодействия и контроля деятельности на экзамене.
Теоретический анализ и мониторинг актуальной педагогической практики привел нас к выводам о перспективности мульти-модальной системы при идентификации личности в условиях дистанционного образования. Наиболее перспективными для использования в широкой образовательной практике нам представляется возможность осуществлять идентификацию по строению лица, клавиатурному почерку, по ЭКГ, а также по особенностям радужной оболочки глаза и голоса. Такая комбинация позволит идентифицировать пользователя с очень высокой вероятностью, отследить его психоэмоциональное состояние и не потребует использования специфического дорогостоящего оборудования.
Источники
1. Двоеносова Г.А., Двоеносова М.В. Биометрия как наука, метод и способ документирования // Делопроизводство. 2009. № 2. С. 57-60.
2. Каркищенко А.Н., Гречухин И.А. Статистическое распознавание лиц по геометрии характерных точек для систем транспортной безопасности // Управление большими системами. Вып. 38. М.: ИПУ РАН, 2012. С. 65-77.
3. Масл1Й Р.В. Використання локальних бшарних шаблошв для розшзнавання облич на нашвтонових зображеннях [Электронный ресурс] //HayKOBi пращ ВНТУ. 2008. №.4. Режим доступа: [http://trudy.vntu.edu.ua/index.php/trudy/article/viewFile/95/94 ] (дата обращения: 14.04.2016)
149
4. Socolinsky D.A., Selinger A., Neuheisel J.D. Face recognition with visible and thermal infrared imagery // Computer Vision and Image Understanding. 2003. Vol. 91(1). P. 72-114.
5. Кухарев Г.А. Биометрические системы: Методы и средства идентификации личности человека. СПб.: Политехника, 2001. 240 с.
6. Павельева Е.А., Крылов А.С. Алгоритм сравнения изображений радужной оболочки глаза на основе ключевых точек // Информатика и её применения. 2011. Т. 5, № 1. С. 68-72.
7. Минакова Н.Н., Петров И.В. Информационная система анализа структуры радужной оболочки глаза // Ползуновский вестник. 2012. № 3/2. С. 230-234.
8. Impedovo D., Pirlo G. Automatic signature verification: the state of the art // Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews, IEEE Transactions on. 2008. Vol. 38(5). P. 609-635.
9. Nilchiyan M.R., Yusof R.B. Improved wavelet-based online signature verification scheme considering pen scenario information // Artificial Intelligence, Modelling and Simulation (AIMS): 1st Intern. Conf. on. IEEE, 2013. P. 8-13.
10. Костюченко Е.Ю., Мещеряков P.В. Распознавания пользователя по клавиатурному почерку на фиксированной парольной фразе в компьютерных системах // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2003. Т. 33, № 4. С. 177-178.
11. Скубицкий А.В. Анализ применимости метода реконструкции динамических систем в системах биометрической идентификации по клавиатурному почерку // Инфо-коммуникационные технологии. 2008. Т. 6, № 2. С. 51-53.
12. Жашкова Т.В., Шарунова О.М., Исянова Э.Ш. Нейросетевая идентификация типа личности человека по клавиатурному почерку // Международный студенческий научный вестник. 2015. № 3. Ч. 1. С. 144-146.
13. Poh N., Korczak J. Hybrid biometric person authentication using face and voice features // Audio- and Video-Based Biometric Person Authentication. Springer Berlin Heidelberg, 2001. P. 348-353.
14. Kim D.J., Hong K.S. Multimodal biometric authentication using teeth image and voice in mobile environment // Consumer Electronics, IEEE Transactions on. 2008. Vol. 54(4). P. 1790-1797.
15. Chiu C.C., Chuang C.M., Hsu C.Y. A novel personal identity verification approach using a discrete wavelet transform of the ECG signal // Multimedia and Ubiquitous Engineering, 2008 (MUE 2008): Intern. Conf. on. IEEE, 2008. P. 201-206.
16. Shen T.W., Tompkins W.J., Hu Y.H. One-lead ECG for identity verification // Engineering in Medicine and Biology, 2002: 24th Annual Conference and the Annual Fall Meeting of the Biomedical Engineering Society EMBS/BMES Conference, 2002: Proc. of the Second Joint. IEEE, 2002. Vol. 1. P. 62-63.
17. Fang S.C., Chan H.L. Human identification by quantifying similarity and dissimilarity in electrocardiogram phase space // Pattern Recognition. 2009. Vol. 42(9). P. 1824-1831.
18. Odinaka I. [et al.]. ECG biometric recognition: A comparative analysis // Information Forensics and Security, IEEE Transactions on. 2012. Vol. 7(6). P. 1812-1824.
19. Del Pozo-Banos M. [et al.]. Electroencephalogram subject identification: A review // Expert Systems with Applications. 2014. Vol. 41(15). P. 6537-6554.
150
20. Cuong N.V., Dinh V., Но L.S.T. Mel-frequency cepstral coefficients for eye movement identification // Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), 2012 IEEE 24th Intern. Conf. on. IEEE, 2012. Vol. 1. P. 253-260.
PROVISION OF PROCEDURE IN DISTANCE EXAMINATION BY THE METHODS OF IDENTIFICATION STUDENT PERSONALITY Klimenskikh M.V., Istomin D.V., Khalfin A.B., Panchenko V.N.
The article discusses different methods of biométrie personal identification of the distance learning student during the examination. Authors analyze advantages and limitations of methods, present the conclusion of the feasibility of their use in proctoring (technology based on the monitoring of students' knowledge by specially trained persons (proctors). Keywords: biométrie identification, proctoring, biométrie authentication, biométrie identification of the problem, methods of biométrie identification.
Дата поступления 02.09.2016.
151
