Impressão vocal Alunos: Daniel de Carvalho Cayres Pinto Felipe Madureira Fonseca Renan Mariano de Almeida Virginia Elaine Licério dos Santos
Redes de Computadores I - 2010/1
Professor: Otto Carlos Muniz Bandeira Duarte
Objetivo Segurança de redes Biometria Reconhecimento de Locutor
Introdução
Processamento de voz
Processamento de Voz
Análise/Síntese Reconhecimento Codificação
Reconhecimento da voz
Reconhecimento do locutor
Identificação de linguagem
Métodos Reconhecimento dependente de texto Reconhecimento independente de texto
Reconhecimento do Locutor
Configuração Típica
Reconhecimento do Locutor
BD
PEDIDO DE ACESSO
Configuração Típica
Reconhecimento do Locutor
ConversorAnalógico Digital
BD
Verificação do Locutor
VOZ
PEDIDO DE ACESSO
Configuração Típica
Reconhecimento do Locutor
ConversorAnalógico Digital
BD
Verificação do Locutor
Pontuação Mínima alcançada?
Acesso Liberado
Acesso Negado
SIM
NÃO
VOZ
PEDIDO DE ACESSO
HMM (Hidden Markov Model) Cadeia de Markov Modelagem dos Estados Matriz de Probabilidade de Transição Bom para Sequências Temporais
Técnicas - HMM
Técnicas - HMM
HMM no Processamento de Voz Modela uma palavra ou sub-unidade de palavra Limitações no desempenho em reconhecimento
independente de texto.
Técnicas - HMM
GMM (Gaussian Mixture Model) Pode ser considerado um HMM de um estado
só É independente do texto
Técnicas - GMM
Técnicas - GMM
• Falsa Rejeição• Falsa Aceitação• Erro no Registro
Vulnerabilidades da Biometria
• Vantagens• Segurança• Conveniência
• Classificadores• Vantagens• Limitações
• Vulnerabilidades• Relação falsa aceitação x falsa rejeição• Outras formas de autenticação
Conclusões
• http://www.projetoderedes.com.br/artigos/artigo_biometria_na_seguranca_das_redes.php
• http://imasters.uol.com.br/artigo/217/seguranca/biometria/• VICENTIN, J. M.; BARRETO, F. F. de B.; DICKEL, D.; SANTOS, P. V. Provendo
Segurança através da Biometria. • CIRIGLIANO, R. J. R. Identificação do Locutor: Otimização do Número de
Componentes Gaussianas. Universidade Federal do Rio de Janeiro.• PARREIRA, W. D.; CARRIJO, G. A. Reconhecimento de Locutor pela Voz usando
o Classificador Polinomial e Quantização Vetorial. Faculdade de Engenharia Elétrica, UFU.
• PETRY, A.; ZANUZ, A. ; BARONE, D. A. C. Reconhecimento automático de pessoas pela voz através de técnicas de processamento digital de sinais. Instituto de Informática, Universidade Federal do Rio Grande do Sul.
• DELLER, John R.; PROAKIS, John G.; HANSEN, John H. L., “Discrete-time Processing of Speech Signals”. Prentice Hall, 1987.
• RABINER, Lawrence; JUANG, Biing-Hwang, “Fundamentals of Speech Recognition”. Prentice Hall, 1993.
Referências Bibliográficas
FIM
Obrigado!
• 1) Quais as vantagens na utilização de sistemas de autenticação por voz?
• 2) Em um sistema com a configuração típica apresentada no trabalho, após feita a conversão da voz para informação digital, como se determina se o usuário é ou não autorizado?
• 3) No classificador com Modelos Ocultos de Markov, a cadeia é composta por estados e uma matriz de transição. O que os estados modelam em um sistema de reconhecimento de locutor?
Perguntas
• 4) O que é um sistema de reconhecimento de
locutor dependente e independente de texto?• 5) Ao implementar um sistema de
autenticação por voz, um aluno percebeu que o sistema falhava muitas vezes ao identificar sua voz. Para resolver o problema ele diminuiu consideravelmente o limiar para aceitação do usuário. Há garantia de que o sistema funcionará melhor após essa modificação?
Perguntas
• 1) As principais vantagens são segurança, pois as características biológicas são únicas, e conveniência, pois não há necessidade de nenhum equipamento (cartões ou chaves) para a autenticação.
• 2) É realizada a verificação do locutor, usando algum classificador baseado nas características da voz e depois é analisado se a verificação alcançou uma pontuação mínima.
• 3) Os estados podem modelar palavras ou sub-unidades de palavras, dependendo do tipo de classificador.
Respostas
• 4) O sistema dependente de texto é o que
reconhece o locutor por um texto específico, o independente é o que reconhece o locutor sem a necessidade de especificação de um texto.
• 5) Não, pois reduzindo a pontuação mínima o número de falso-positivos pode aumentar, tornando o sistema inseguro. Ele deveria realizar testes para reduzir os falso-negativos sem afetar a segurança.
Respostas
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