Засіб автентифікації працівника з використанням графічного планшету

Abstract

The paper presents a authentication tool for employees during medical examinations using a Wacom STU-540 signature tablet. A system architecture based on the XGBoost machine learning algorithm utilizing dynamic signature feature vectors is proposed. The principle of constructing an ensemble of decision trees for biometric data processing under limited computational resources is described, and a comparative analysis with other modern solutions is performed.

У роботі представлено засіб автентифікації працівників під час проходження медичного огляду з використанням графічного планшета Wacom STU-540. Запропоновано архітектуру системи на основі алгоритму машинного навчання XGBoost, що використовує вектори динамічних ознак підпису. Описано принцип побудови ансамблю дерев рішень для обробки біометричних даних в умовах обмежених обчислювальних ресурсів, та виконано порівняльний аналіз з іншими сучасними рішеннями.