چکیده: در این مقاله، یک پروتکل احراز هویت جدید برای بانکداری آنلاین بر اساس مدل معنایی ویژگی¬های استخراج شده از تصویر افراد معرفی شده است. رویکرد پیشنهادی با استفاده از تلفن¬های همراه هوشمند برای تصویربرداری دیجیتال برای مشتریان ارائه شده است. در این روش از خوشه‌بندی فازی برای دسته‌بندی ویژگی‌های تصاویر افراد مختلف استفاده شده است و با اعمال آن‌ها در روش‌های مختلف یادگیری ماشین، ترکیب روش‌های طبقه‌بندی یادگیری ماشینی برای بهبود عملکرد و افزایش قدرت در برابر حملات مختلف ارائه شده است. همچنین به منظور کاهش پیچیدگی طراحی ماشین برای کارهای عملیاتی، از روش کاهش ویژگی¬های استخراج شده از تصاویر چهره افراد به کمک الگوریتم ژنتیک و در قسمت آخر برای تصمیم¬گیری جهت احراز هویت فرد انتخاب شده، از سیستم منطق فازی بر اساس بالاترین دقت شناسایی فرد مورد نظر استفاده شده است. با استفاده از یک مجموعه داده عمومی، نتایج تجربی نشان داد که روش مبتنی بر الگوریتم ژنتیک بهترین انتخاب ویژگی برای ایجاد یک روش احراز هویت ضمنی برای محیط تلفن هوشمند است. نتیجه محاسبات دقت حدود 80/99% را با استفاده از تنها 30 ویژگی از 77 ویژگی برای احراز هویت کاربران نشان داد که بیانگر نیاز به منابع کمتر تلفن همراه است. پرونده مقاله