Биометрические системы аутентификации. Распознавание радужки глаза против сканирования сетчатки – HOMTOM HT10 раскрывает различия Что можно обнаружить

Цена которого составляет всего $229,99. Это первый в мире смартфон который будет оснащен технологией распознавания глаза 2-го поколения.

Однако, когда речь идет о распознавании радужки глаза, люди склонны путать его с другим видом технологии идентификации под названием “сканирование сетчатки”. Сегодня в этой статье мы хотели бы обсудить сходства и различия в деталях между видами сканирования глаз.

Как определяются две технологии идентификации на основе глаз?

Распознавание радужки глаза

Распознавание радужки глаза, как биологическая система аутентификации, представляет собой автоматизированный метод, который использует математические методы распознавания образов на видеоизображении одного или обоих зрачков глаз индивидуума, чей комплекс случайных моделей являются уникальными, стабильными, и их можно увидеть с некоторого расстояния.

Сканирование сетчатки

Сканирование сетчатки – это совсем другое, основана но глазной биометрической технологии, которая использует уникальные узоры на сетчатке глаза кровеносных сосудов человека. Человеческая сетчатка представляет собой тонкую ткань которая состоит из нервных клеток, расположенных в задней части глаза.

Сходства между распознаванием радужки и сканированием сетчатки глаза.

В биометрии, радужная оболочка и сканирование сетчатки глаза являются “глазной основой” технологии идентификации, которые основаны на уникальных физиологических характеристиках глаза для идентификации личности.

Разница для лучшего понимания

Хоть сканирование радужной оболочки и сетчатки глаза являются “глазно-основанными” биометрическими технологиями,есть еще определенные различия, которые помогут различить два метода. Радужная оболочка глаза всегда описывается как идеальная часть человеческого тела для биометрической идентификации. Причины указанны ниже:

Распознавание радужки глаза применяет алгоритм, который может идентифицировать до 200 точек в том числе кольца, борозды и веснушек внутри радужной оболочки, гораздо более точно чем любая другая технология биометрической идентификации. Таким образом, технология распознавания радужной оболочки рассматривается как технология биометрической идентификации высокой точности. Она позволит значительно снизить уровень ложных совпадений и усилит безопасность личной жизни.
Радужная оболочка каждого человека уникальна и текстура остается удивительно стабильной, которая вряд ли может измениться в течении как минимум двух лет. Точность измерения может зависеть от заболевания.
Распознавание радужки глаза позволяет разблокировать ваш телефон более удобно и быстро. Возьмите свой телефон, сканируйте радужную оболочку, и ваш телефон будет разблокирован в течении одной секунды, быстрее и гораздо удобнее, чем когда-либо. Распознавание радужки глаза ничем не сложнее, чем фотографирование и занимает всего секунду, чтобы разблокировать телефон.
Говорят, что сканирование сетчатки глаза вредно из-за видимого света в глаза; и некоторые ограничения будут происходить в темноте. В то же время, распознаванию радужки глаза нужно всего сделать фотографию для идентификации и так же годна для использования в темной окружающей среде, например в низкой освещенности в помещении или ночью.

Что же касается других преимуществ Распознавание радужки глаза , есть гораздо больше пунктов о которых заслуженно следует упомянуть. С запуском HOMTOM HT10 это принесет более экстраординарный и удивительный опыт для всех.

Технологии сканирования и распознавания радужной оболочки и сетчатки глаза - надежные методы биометрической идентификации. Они обладают различными характеристиками, которые оказывают сильное влияние на их производительность в зависимости от условий окружающей среды и целей внедрения. Оба биометрических метода используют бесконтактные сканеры, но между распознаванием радужной оболочки и сканированием сетчатки глаза есть и заметные различия. Одно из этих различий заключается в том, что распознавание радужной оболочки считается неинвазивным методом, а сканирование сетчатки глаза - инвазивным, так как во время процесса сканирования в глаза попадают лучи видимого света.

Эти биометрические технологии идентификации часто неправильно воспринимаются как одно и то же, несмотря на их отдельные отличия. В этой статье мы обсудим различия между этими двумя технологиями, которые сегодня активно внедряют в системы .

Сканирование сетчатки глаза

Сетчатка глаза человека представляет собой тончайшую ткань, состоящую из нервных клеток, расположенных в задней части глаза. Из-за сложного расположения капилляров, питающих сетчатку кровью, сетчатка каждого человека является уникальной. Сеть кровеносных сосудов в сетчатке настолько сложна, что отличается даже у идентичных близнецов. Рисунок сетчатки может измениться в результате развития таких заболеваний как, например, сахарный диабет или глаукома, однако, в остальных случаях сетчатка, как правило, остается неизменной с момента рождения до самой смерти.

Биометрическая технология сканирования сетчатки используется для отображения уникального рисунка сетчатки человека. Кровеносные сосуды внутри сетчатки поглощают свет с большей интенсивностью, чем окружающие ткани, поэтому их легко идентифицировать. Сканирование сетчатки глаза осуществляется путем проецирования невоспринимаемого глазом луча инфракрасного света в глаз человека через окуляр сканера. Поскольку кровеносные сосуды сетчатки абсорбируют этот свет интенсивнее, чем остальные части глаза, во время сканирования создается определенный узор, который преобразуется в компьютерный код и сохраняется в базе данных. Сканирование сетчатки также имеет медицинское применение. Такие инфекционные заболевания как СПИД, сифилис, малярия, ветряная оспа, а также такие наследственные заболевания как лейкемия, лимфома и серповидно-клеточная анемия оказывают свое воздействие на глаза. Беременность также влияет на глаза. Кроме того, признаки хронических заболеваний, таких как хроническая сердечная недостаточность или атеросклероз, также сначала проявляются в глазах.

Значение

Биометрические системы идентификации на основе сканирования сетчатки глаз в основном используются в государственных учреждениях с высокой степенью защиты, таких как ФБР, ЦРУ и NASA. Одна из причин, почему биометрические решения идентификации на основе считывания сетчатки глаз не были широко распространены - это их высокая стоимость.

Распознавание радужной оболочки глаз

Радужная оболочка глаза человека представляет собой тонкую круглую структуру глаза, которая отвечает за контроль размера и диаметра зрачков и, следовательно, количество света, попадающего на сетчатку. "Цвет глаз" - это цвет именно радужной оболочки глаза.

Распознавание радужной оболочки глаз представляет собой автоматизированный метод биометрической идентификации, который использует математические методы для распознавания уникального рисунка радужной оболочки глаз того или иного человека.

В отличие от сканирования сетчатки глаза, для распознавания радужной оболочки применяется технология использования едва уловимой инфракрасной подсветки, позволяющей получить изображения сложной структуры радужной оболочки глаза. Сотни миллионов людей в странах по всему миру, в целях безопасности и удобства, уже зарегистрированы в системах распознавания радужной оболочки глаза.

Значение

Использование биометрической технологии распознавания радужной оболочки глаза для идентификации пациентов в здравоохранении стремительно растет - вслед за применением в сфере пограничного контроля, в системах контроля доступа и . Благодаря сочетанию надежности, точности, скорости и относительно низким затратам (плюс тот факт, что технология является бесконтактной и неинвазивные), технология распознавания радужной оболочки глаз приобретает все большую популярность в качестве решения индивидуальной идентификации в широком спектре отраслей промышленности. Еще одним преимуществом радужной оболочки глаза в целях идентификации является неизменность ее структуры в течение десятилетий после первоначальной регистрации.

Вывод

В заключение, давайте рассмотрим различия между технологиями распознавания радужной оболочки и сканирования сетчатки глаза:

Точность сканирования сетчатки может зависеть от заболевания; структура радужной оболочки является более стабильной.
Распознавание радужной оболочки похоже на фотосъемку и может быть сделано с расстояния; в то же время сканирование сетчатки требует очень близкого приближения глаза к окуляру.
Распознавание радужной оболочки получило более широкое признание в коммерческой среде, чем сканирование сетчатки глаза.
В то время как обе эти технологии являются бесконтактными, сканирование сетчатки глаза считается инвазивной технологией, поскольку подразумевает попадание в глаза лучей видимого света, тогда как распознавание радужной оболочки является неинвазивным.

Важно понимать различия между сканированием сетчатки глаза и распознаванием радужной оболочки, если вы планируете инвестировать в биометрию и ожидаете высокую отдачу от инвестиций. Мы надеемся, что смогли четко указать на различия между этими двумя современными .

Источник blog.m2sys.com. Перевод статьи выполнила администратор сайта Елена Пономаренко

Биометрия и безопасность

Предыдущей части статьи был дан анализ истории развития систем машинного зрения, рассмотрены основные направления разработки программного и аппаратного обеспечения в данной области информационных систем. Следует особо отметить, что большинство современных разработчиков компьютерного интеллекта делают ставку на разработку приложений для использования их на персональных компьютерах или устройствах, близких к ним по вычислительным характеристикам. Вычислительные мощности современных персональных компьютеров позволяют моделировать большинство процессов обработки и анализа двухмерной цифровой информации (к которой относятся и изображения), включая системы реального времени. Поэтому многие коммерческие системы машинного зрения построены на базе персональных компьютеров.

Одним из ключевых направлений, активно использующих технологию компьютерного зрения, являются биометрические системы идентификации личности. Понятие «биометрия» - так называется раздел биологии, занимающийся количественными биологическими экспериментами с привлечением методов математической статистики - появилось лишь в конце XIX века, хотя сама наука имеет древнее происхождение. В середине 70-х годов ХХ века интерес к биометрии вновь возрос в связи с созданием так называемых биометрических систем безопасности, основанных на измерении уникальных биологических, физиологических и поведенческих характеристик, индивидуальных для каждого человека. Иногда эти характеристики еще называют биологическим кодом человека.

Преимущество биометрических систем идентификации, по сравнению с традиционными (например, PIN-кодовыми системами или системами доступа по паролю), заключается в том, что идентифицируется не какой-то внешний предмет, принадлежащий человеку, а собственно сам человек. Анализируемые характеристики неразрывно связаны с человеком, их невозможно потерять, передать, забыть и крайне сложно подделать. К тому же эти характеристики практически не подвержены износу и не требуют замены или восстановления.

Первоначально такие измерительные системы были весьма дорогими из-за высокой стоимости регистрирующей и вычислительной техники. Совершенствование технологии производства регистрирующей аппаратуры и последние достижения в области микропроцессоров существенно удешевили и расширили рынок биометрических систем. Поэтому уже сейчас многие организации за рубежом частично или полностью перешли на биометрические системы для обеспечения физической и информационной безопасности. Физическую безопасность гарантируют системы идентификации личности и контроля доступа, информационную - системы безопасности компьютерных сетей, персональных компьютеров и т.п. Об актуальности разработки систем второго типа хочется сказать особо. Современные коммуникационные технологии, к которым относится и Интернет с видеоконференциями, делают многих ответственных лиц, а следовательно, и специалистов доступными для каждого, у кого есть компьютер, подключенный к Глобальной сети. Сейчас консультации врачей или юристов, конференции бизнес-партнеров вполне могут проходить в режиме online в виртуальном информационном пространстве, в то время как клиенты или партнеры по бизнесу находятся за тысячи километров друг от друга. В этом случае одну из ключевых ролей начинают играть конфиденциальность и полномочия по оказанию консультационных услуг или ведению переговоров. А участившиеся в последнее время попытки взломов, фальсификаций событий, хищений информации и пр., предпринимаемые хакерами, делают эти проблемы особенно злободневными. Поэтому радует, что биометрические технологии позволяют преодолеть эти сложности.

С позиции технологии машинного зрения распознавание личности может проходить на двух различных по сложности уровнях - это верификация и идентификация. Верификация, или, как ее еще называют, аутентификация, - это процесс признания или непризнания подлинности определенной личности, основанный на том, что система заранее знает личность, подлинность которой она должна подтвердить. Иначе говоря, перед системой ставится простой вопрос: «Я - это именно тот, кто я есть?» В вышеописанном контексте задачей идентификации является ответ на вопрос: «Кто я такой?», то есть установление личности. Даже из такого упрощенного объяснения понятно, что задача идентификации гораздо сложнее в решении. Из практики известно, что ее сложность возрастает нелинейно по мере роста количества пользователей в системе распознавания.

Достоверное распознавание личности является критичным во многих повседневных ситуациях. Например, если нужно контролировать права доступа пользователей к определенной информации, чтобы предотвратить их порчу или потерю.

Для оценки степени надежности биометрических систем используют такие понятия, как ошибки первого и второго рода. Ошибка первого рода, или FAR (false acception rate), характеризует вероятность того, что незарегистрированный или неавторизованный пользователь сможет быть распознан биометрической системой как зарегистрированный. Ошибка второго рода, или FRR (false rejection rate), характеризует вероятность того, что зарегистрированный в биометрической системе пользователь не будет пропущен этой системой. Как правило, все биометрические системы сравниваются в плане надежности именно по этим характеристикам.

На сегодняшний день биометрия является одной из быстро развивающихся отраслей информационных технологий, где активно работают около сотни частных фирм (www.biometricgroup.com), правительственных организаций и лабораторий. Их деятельность координируется Биометрическим консорциумом (http://www.biometrics.org/). Сформировался специфический рынок биометрических аппаратных устройств и программных продуктов, а также услуг по их поддержке, тестированию и адаптации. Созданы многочисленные эталонные базы данных для сравнения надежности технологий.

К основным биометрическим технологиям, имеющим в своем арсенале машинное зрение, относят распознавание личности по отпечаткам пальцев, геометрии лица, геометрии кисти руки, радужной оболочке или сетчатке глаза, геометрии рисунка вен, по подписи и др. Биометрия на современном этапе может решать проблемы, связанные с ограничением доступа к информации и обеспечением персональной ответственности за ее сохранность, обеспечением допуска только сертифицированных специалистов, предотвращением проникновения злоумышленников на охраняемые территории и в помещения вследствие подделки, кражи документов (карт, паролей), организацией учета доступа и посещаемости сотрудников, а также ряд других проблем. Рассмотрим далее, на каких основных принципах построены наиболее популярные биометрические системы, а также выясним, как обучают компьютер видеть и различать людей.

Распознавание по отпечаткам пальцев

етод распознавания личности, основанный на анализе отпечатков пальцев, является самой старой методикой биометрической идентификации. Упоминание об определении личности путем сравнения отпечатков пальцев относится к концу XIV века. Генри Фаулд предложил в 1880 году научно обоснованную методику идентификации личности на основе сопоставления папиллярных рисунков пальцев рук. Это открытие легло в основу современной теории и практики идентификации человека по отпечаткам пальцев. Метод прижился в криминалистике и до сих пор широко используется в наши дни. В основе метода лежат особенности структуры кожи человека, состоящей из двух слоев. Самым интересным с точки зрения криминалистов является нижний слой, который образован множеством папилляров (от лат. papilla - сосок) с отверстиями потовых желез наверху. Папилляры располагаются по всему телу человека хаотично, а на пальцах образуют папиллярные узоры - уникальную упорядоченность в виде рельефных линий.

Отпечатки, как правило, регистрируют одним из двух способов: с помощью чернил с последующей оцифровкой изображений или с помощью специального сканера. В основе системы распознавания личности по отпечаткам пальцев лежит сравнение папиллярных узоров пальцев с эталонными, хранящимися в базе данных. И если раньше такое сравнение делали вручную, то теперь эта задача передана компьютеру. Технология распознавания, которую закладывают в компьютер, заключается в отыскании характерных признаков (особенностей) рисунков папиллярных линий. К таким особенностям, в частности, относятся начала и окончания папиллярных линий, узлы их слияния и разветвления. Выделяют три типа папиллярных рисунков: дуги, завитки и петли - и два типа макроособенностей: дельты и центры. Папиллярные линии обладают индивидуальностью, устойчивостью и восстанавливаемостью. Индивидуальность состоит в том, что совокупность папиллярных линий, образующих узор, по их конфигурации, местоположению, взаиморасположению является уникальной и не повторяется в другом узоре. Устойчивость папиллярных линий заключается в неизменности внешнего строения узора от рождения до смерти. Замечательно свойство восстанавливаемости папиллярных линий, согласно которому при поверхностном нарушении кожного покрова папиллярные линии восстанавливаются в прежнем виде. Данные свойства позволяют осуществлять практически 100-процентную идентификацию личности по отпечаткам пальцев рук.

Примерная схема работы алгоритмов компьютерного зрения по анализу папиллярных линий для решения задачи распознавания пользователей приведена на следующем рисунке:

При построении современных систем распознавания личности по отпечаткам пальцев возникают две важные и неоднозначные проблемы: проблема больших объемов данных, с которыми приходится работать, и проблема удешевления технологии, что неизбежно ведет к снижению качества регистрируемых данных.

Для пояснения первой проблемы рассмотрим простой пример. По разным оценкам, база отпечатков ФБР США содержит около 70 млн. отпечатков пальцев. Такие объемы данных приводят к значительным вычислительным затратам и могут снизить общую надежность системы, поэтому разработчики систем компьютерного зрения ввели классификацию отпечатков пальцев по типам. Существует алгоритм, классифицирующий отпечатки пальцев по пяти типам, а именно: завиток, правая петля, левая петля, арка и дуга. Алгоритм также способен разделять папиллярные линии по четырем направлениям: 0°, 45°, 90° и 135° - посредством фильтрования центральной части отпечатка пальца с помощью банка Gabor-фильтров (осевых фильтров). После такой обработки полученная информация сохраняется в виде определенной структуры, в результате чего получается так называемый код отпечатка, который используется для классификации. Такой подход значительно упрощает работу алгоритмов принятия решения и существенно повышает надежность распознавания.

Проблема снижения качества исходных данных свойственна не только системам распознавания отпечатков пальцев, но и многим другим системам, однако именно здесь ее актуальность не вызывает сомнений. Производители биометрических систем стремятся максимально снизить себестоимость предлагаемых решений, причем легче всего это сделать за счет снижения затрат на аппаратуру ввода и регистрации информации. При этом снижение качества исходных данных обусловлено как снижением затрат на аппаратуру регистрации, так и степенью чувствительности самой аппаратуры к загрязнению пальцами оптических каналов ввода цифровой информации. Поэтому все современные системы этого класса включают так называемые алгоритмы повышения качества исходных изображений. Целью этих алгоритмов является повышение четкости (резкости) папиллярной структуры и устранение различного рода помех. В настоящее время разработаны алгоритмы повышения качества отпечатка пальца, которые могут адаптивно улучшать четкость папиллярных линий и структуру борозд изображения исходного отпечатка. Эти алгоритмы основаны на оценке локальной ориентации папиллярной линии и пространственной частоте структуры борозд. Экспериментальные результаты показывают, что включение алгоритмов повышения качества позволяет значительно улучшить точность идентификации.

Говоря о надежности современных коммерческих систем распознавания личности по отпечаткам пальцев, можно привести следующие среднестатистические характеристики: FAR - 0,001%, FRR - около 0,01%.

Каковы же недостатки столь надежной, как кажется на первый взгляд, технологии? Оказывается, эти системы не только весьма чувствительны к загрязнениям, но и плохо распознают отпечатки при сухой коже, а также у определенной категории лиц со слабо выраженными папиллярными рисунками, в частности у людей азиатского происхождения. При включении этой категории лиц в оценочную базу данных ошибки первого рода составляют уже от 10 до 20%, что характеризует данные системы не с лучшей стороны. Кроме того, отпечатком пальца можно легко завладеть, нанести его на пленку и предъявить системе для распознавания. Иными словами, эти системы являются слабо защищенными, уязвимыми и требуют комплексирования информации с другими методами распознавания личности в составе общей биометрической системы. Также хочется отметить еще один, скорее субъективный, недостаток этих систем, доставшийся им в наследство от криминалистики. Большинство населения (особенно это касается России) негативно относится к предъявлению своих отпечатков пальцев, считая это нарушением права на частную жизнь.

Завершить обзор данных систем хочется на оптимистической ноте. В настоящее время это наиболее дешевые системы на рынке биометрии - от 100 до 1000 долл. К тому же цены продолжают достаточно быстро снижаться, что делает эти системы по соотношению «цена/качество» весьма привлекательными.

Распознавание по радужной оболочке глаза

тот вид биометрического распознавания является одним из самых надежных. Причиной тому - генетически обусловленная уникальность радужной оболочки глаза, которая различается даже у близнецов. Изначально радужную оболочку глаза рассматривали в качестве инструмента для диагностики различных заболеваний, а также для определения предрасположенности к ним человека. В частности, было обнаружено, что при определенных заболеваниях на радужной оболочке глаза появляются так называемые пигментные пятна. Именно поэтому для уменьшения влияния этого фактора на результат распознавания при построении биометрических систем пользуются черно-белыми (полутоновыми) изображениями.

Основным источником информации для идентификации этим способом служит специфическая ткань, которая окончательно формируется у плода к 8-му месяцу беременности и делает видимым деление радужной оболочки на радиальные сектора. Другие визуальные характеристики включают такие признаки, как кольца, борозды, веснушки и область короны. Из радужной оболочки 11-миллиметрового диаметра современные алгоритмы обработки и анализа информации позволяют получить в среднем 3,4 бит информации на 1 мм2 площади. Плотность извлекаемой информации такова, что радужная оболочка имеет 266 уникальных точек идентификации по сравнению с 10-60 точками для других биометрических методов.

Характерным преимуществом указанных систем, например по сравнению с системами идентификации по геометрии лица, является еще и то, что последние в большей степени зависят от многих косвенных факторов, в частности от мимики, прически, макияжа, грима и пр.

Возвращаясь к рассматриваемой технологии, можно с уверенностью сказать, что уникальность рисунка радужной оболочки глаза позволяет создавать высоконадежные системы для биометрической идентификации личности.

Попробуем представить, как работает этот класс систем с точки зрения алгоритмов компьютерного зрения. Захват видеоизображения глаза осуществляется регистрирующей аппаратурой на расстоянии до одного метра. Далее, не вдаваясь глубоко в детали алгоритмического построения такой системы, обработку и анализ информации можно условно разделить на следующие элементы: подсистему захвата радужной оболочки, подсистему выделения зрачка, подсистему сбора и подсчета признаков радужной оболочки и подсистему принятия решения. Первые две подсистемы в своей работе опираются на два фактора: круглую форму радужки и зрачка и хороший уровень контраста радужки на фоне белка глаза. В настоящее время существует несколько способов быстрого обнаружения окружностей на изображении. К наиболее известным из них относится метод, построенный на преобразовании Hough. Основной проблемой, с которой можно столкнуться при распознавании по радужной оболочке глаза, является загораживающий эффект верхнего века, которое может закрывать часть глаза, что приводит к частичной потере информации. Для принятия решения в таких системах используют предварительно построенные эталоны авторизованных пользователей, с которыми полученные данные сравниваются в соответствующем признаковом пространстве в зависимости от поставленной задачи верификации или идентификации.

Как уже отмечалось выше, системы, построенные на распознавании радужной оболочки глаза, являются одними из самых надежных. Приведем некоторые наиболее показательные статистические данные, свидетельствующие о точности этого метода, полученные автором из научных информационных источников. Равная норма ошибки (ERR) - точка, в которой вероятность пропуска незарегистрированного пользователя равна вероятности ложного отказа в допуске зарегистрированному пользователю, - для систем этого класса составляет 1 к 1,2 млн.

Существующие алгоритмические решения могут идентифицировать пользователя даже при условии затенения (или повреждения) радужной оболочки, но не более, чем на 2/3, то есть по оставшейся 1/3 изображения возможна идентификация с ошибкой 1 к 100 тыс.

Задача всех биометрических технологий - определить поддельные образцы, предъявленные для идентификации. В данном случае технология сканирования радужной оболочки имеет несколько «степеней защиты», а именно: обнаружение изменения/замены зрачка, считывание информации, отраженной от роговицы, обнаружение контактных линз на роговице, использование инфракрасного освещения, чтобы определить состояние ткани глаза. Может, именно поэтому автору не удалось найти описания случаев взлома вышеописанной технологии.

Следует отметить, что ввиду высокой степени точности и надежности данный тип систем является весьма дорогостоящим. Цена системы может доходить до 10 тыс. долл.

Распознавание по геометрии лица

дним из бурно развивающихся в настоящее время технологических направлений в биометрии является распознавание по геометрии лица. Действительно, вряд ли кто оспорит тот факт, что лицо является одним из наиболее доступных и естественных для идентификации объектов. Человек постоянно использует этот биометрический метод, позволяющий ему без труда отыскивать среди толпы знакомое лицо. Понять биометрическую логику человека и построить систему на схожих принципах - такую задачу ставят перед собой алгоритмисты этих систем.

К преимуществам таких систем можно отнести: дистанционное функционирование (не требуется физический контакт пользователя с системой), естественность предъявления лица для большинства людей, гигиеничность (например, по сравнению со снятием отпечатков пальцев), скрытность (при необходимости) и т.п. Следует отметить и такое преимущество, как доступность данных для подобной системы идентификации. Так, для системы, обеспечивающей безопасность аэропорта или банка, возможно, достаточно будет ввести в ее базу данных одну фотографию лица разыскиваемого человека или даже его фоторобот. При таких же условиях обеспечить безопасность на базе других биометрических систем невозможно в принципе. Например, процесс сбора отпечатков пальцев либо сканирование радужной оболочки глаза в условиях вокзала или аэропорта потребует целого штата сотрудников с высокотехнологичным оборудованием, а кроме того отнимет много времени у проверяемых пассажиров.

С позиции машинного зрения технология сканирования лица основана на том, что некоторые части лица менее других изменяются со временем. К ним относятся верхние края глазниц, скулы и уголки рта. Иными словами, большинство существующих методов анализируют центральную часть лица, оставляя без внимания такие изменяющиеся части, как прическа или борода.

Различают два принципиально разных подхода к аппаратной реализации данного типа систем - это построение систем монокулярного и бинокулярного зрения. Первый тип систем дешевле в реализации, предусматривает наличие одной регистрирующей камеры и работает с двухмерной цифровой информацией. В настоящее время в связи с бурным развитием Интернет-технологий рынок буквально завален так называемыми Web-камерами, стоимость которых варьируется в диапазоне от 40 до 100 долл. Многие разработчики биометрических систем опираются только на информацию, получаемую от этих камер. Как показывает опыт, на базе данных камер можно успешно построить систему, которая при формате входного изображения 320Ѕ240 будет достаточно надежно распознавать от 10 до 100 человек в задачах идентификации (с FAR = 0,01% и FRR = 0,2%), что весьма неплохо для различного рода бытовых или игровых приложений типа биометрического screensaver или для системы доступа к закрытым, например для детей, директориям на компьютере. Помимо относительной дешевизны, преимуществом данного типа устройств ввода является наличие цвета, который зачастую используется разработчиками как признак для быстрого поиска лица на изображении. Кроме описанных устройств, на рынке существует большое количество полупрофессиональных и профессиональных камер стоимостью от 100 до 3000 долл. Построенные на таких устройствах ввода (камера плюс фреймграббер) программы биометрической идентификации гораздо надежнее по причине более высокого качества оптики и разрешающей способности аппаратуры регистрации. Однако стоимость таких систем достаточно высока, так как только за оборудование нужно заплатить до 5000 долл. Второй тип систем предусматривает наличие двух камер полупрофессионального или профессионального класса. Основная цель таких систем - восстановление пространственной формы объектов, в частности поверхности лица, и решение задачи измерений в полученном трехмерном пространстве. К сожалению, Web-камеры не обеспечивают хоть сколько-нибудь пригодного качества для восстановления трехмерной формы. Системы бинокулярного зрения априори достаточно дорогие, но их высокая стоимость обусловлена качеством, которое значительно превосходит качество, предлагаемое системами монокулярного зрения. Системы данного типа, согласно опубликованным результатам научных исследований, могут обеспечить FAR = 0,001% и FRR = 0,01%. Однако следует отметить, что на данный момент автору не известна ни одна стереоскопическая биометрическая система, построенная на алгоритмах машинного зрения.

Как и во всех биометрических технологиях, в технологии сканирования лица можно выделить четыре основных этапа: регистрацию (сканирование) объекта, извлечение индивидуальной информации из объекта, формирование шаблона и сравнение текущего шаблона с базой данных.

Процедура сканирования лица зависит от используемой системы. Одни биометрические системы требуют предъявления лица с разных сторон для подробного его изучения. При этом пользователю предлагается повертеть головой в поле зрения камеры. Другие биометрические системы предлагают пользователю поместить лицо внутрь специальной полупрозрачной маски. Третьи используют различные ухищрения типа системы зеркал для обеспечения строгой ориентации лица. Как правило, процедура сканирования лица сильно коррелирует со степенью конфиденциальности системы. В результате сканирования лица формируется последовательность изображений.

После завершения процедуры сканирования происходит извлечение признаковой информации о регистрируемом лице. Иными словами, индивидуальные особенности каждого лица описываются на языке шаблонов. Этот способ позволяет значительно снизить размерность пространства признаков и тем самым значительно ускорить поиск и уменьшить размеры базы данных.

Установление подлинности происходит следующим образом. Пользователь становится (или садится) перед камерой на несколько секунд. Происходит сканирование лица, данные обрабатываются, и выдается разрешение или отказ на вход. Последняя операция тесно связана с поставленной задачей верификации или идентификации.

Анализируя надежность таких систем, следует отметить их слабую защищенность. Зачастую их можно обмануть, предъявив фотографию зарегистрированного пользователя или его трехмерную модель. Поэтому системы данного класса, как правило, используются в совокупности с другими биометрическими системами.

Распознавание по сетчатке глаза

аряду с технологией распознавания по радужной оболочке, просмотр сетчатки глаза также является наиболее точной и надежной биометрической технологией. Несмотря на относительную сложность технологии просмотра сетчатки глаза (необходимо наличие специальной инфракрасной аппаратуры для подсветки глазного дна), этот биометрический метод идентификации давно известен. Саймон и Голдштейн в 1935 году доказали уникальность дерева кровеносных сосудов глазного дна для каждого индивидуума. Дальнейшие исследования подтвердили, что эти узоры сосудов отличаются даже у близнецов. За исключением некоторых типов дегенеративных болезней глаза или случаев серьезной травмы головы, рисунок распределения кровеносных сосудов достаточно устойчив в течение всей жизни человека.

Принцип регистрации глазного дна не прост, что является одним из недостатков, ограничивающих применение этого метода. Согласно публикациям, лишь 80-90% пользователей могут с первого раза пройти процедуру регистрации, заключающуюся в сканировании через зрачок информации о сетчатке. Для этого пользователь должен приблизить глаз к регистрирующему устройству на расстояние не более чем 1-1,5 см. При сканировании пользователь видит вращающийся зеленый свет. Рисунок сетчатки измеряется в более чем 400 точках. Для сравнения: в идентификации по отпечатку пальца используется не более 30-40 точек-миниатюр, что достаточно для регистрации, создания шаблона и процесса проверки. Это объясняет высокую точность технологии сканирования сетчатки по сравнению с другими биометрическими методами.

Вероятность пропуска незарегистрированного пользователя (вероятность ошибки первого рода) при сканировании сетчатки глаза составляет 0,0001%. При этом вероятность ошибки второго рода достаточно высока - порядка 0,1%. Это объясняется тем, что первоначально данные системы были разработаны по военному заказу, где к ошибкам первого рода предъявляют самые жесткие ограничения. При этом подразумевается, что пользователи могут повторить процедуру аутентификации несколько раз. Видимо ввиду указанных обстоятельств данные системы в настоящее время не имеют широкого распространения в невоенных сегментах рынка охранных систем.

Так же как и системы распознавания по радужной оболочке глаза, устройства распознавания по сетчатке являются одними из самых дорогих - их средняя стоимость составляет 4000 долл. Кроме того, непопулярными их делает сложная процедура регистрации.

Список биометрических систем, использующих компьютерное зрение, не заканчивается рассмотренными технологиями. Идет поиск новых информационных источников для создания более надежных систем распознавания личности. Так, распознавание может производиться по походке, по динамическим характеристикам почерка и т.п. Главное, что объединяет все подобные методы, - это то, что компьютер способен не только видеть человека, его образ, но и узнавать его и служить ему. Причем зачастую это по силам простому персональному компьютеру, который сейчас стоит недалеко от читателя и ждет, когда его научат видеть мир глазами человека.

Биометрические системы: pro et contra

Иометрия, как и многие другие современные технологии, имеет своих сторонников и противников. Основным доводом противников этих технологий является тот факт, что биологический код человека может использоваться различными силовыми ведомствами в целях, напрямую не связанных с вопросами доступа и системами безопасности. «Таким образом, - заявляют противники, - практически любой человек или организация, имеющая доступ к базе данных, будет владеть информацией о каждом из нас, что нарушает гражданские права и свободу личности. Известно, что любой биологический код несет в себе избыточную информацию о его владельце. Имея доступ к такой информации, можно с легкостью организовать систему тотальной слежки за населением со всеми вытекающими отсюда последствиями. Все это может привести к созданию глобальной сети наблюдения». Опасение вызывает и тот факт, что биометрические сканеры не могут, например, распознавать, по своей воле человек снимает, например, деньги со счета или ему угрожают.

Подведем итог всему вышесказанному. Как видно из этого обзора основных типов биометрических систем, биометрический код человека является уникальным. Несмотря на это неоспоримым остается тот факт, что его сложно уберечь от подделок, а тем более сохранить в тайне. Использование биометрических систем может стать успешным только при соблюдении следующих условий. Во-первых, необходимо, чтобы входные информационные потоки поступали от определенного лица в реальном масштабе времени с целью их проверки, то есть необходима защита от подделки или фальсификации исходных данных. Во-вторых, обязательно наличие в базе данных информации о персоне, с которой предполагается вести сравнение. Последнее условие справедливо как для задачи идентификации, так и для задачи верификации пользователя. Его невыполнение, особенно в случае идентификации, будет означать абстрактный поиск максимально близкого к предъявляемому лицу пользователя, что может приводить к ошибкам. Эти условия являются обязательными для успешной работы любой биометрической системы.

Безусловно, биометрические устройства продолжают совершенствоваться, становясь по мере развития технологии все более точными и надежными. Поскольку биометрические технологии уже получили достаточно широкое распространение, можно надеяться, что спрос на них будет расти, начнется их использование в различных областях повседневной жизни человека. В частности, многие фирмы, работающие на рынке систем безопасности, уже ведут работы по включению алгоритмов машинного зрения в функциональность своих систем. Сейчас весьма сложно делать какие-либо прогнозы о глубине проникновения технологии машинного зрения в нашу повседневную жизнь. Скорее всего, прежде чем войти в наш быт, биометрия будет шлифоваться на уровне технологий рынка систем безопасности, промышленных и домашних роботов, различных приложений для Интернета и пр. И только когда станет ясно, что этим технологиям можно доверять, а их надежность и конфиденциальность достигнут высокого уровня, биометрические системы станут повсеместно используемыми и незаменимыми в нашей жизни.

КомпьютерПресс 8"2002

Профилактические осмотры помогают диагностировать многие заболевания на ранних стадиях, однако некоторые из них могут быть обнаружены лишь тогда, когда болезнь уже запущена.

Кроме того, некоторые опасные для жизни патологии не могут быть выявлены в далёких от столицы регионах из-за отсутствия квалифицированных врачей. Изменить сложившееся положения дел могут учёные из Медицинского университета Вены, которые представили доступный сканер сетчатки глаза. С его помощью можно осуществлять раннюю диагностику многих заболеваний, в том числе и сахарного диабета.

Как это работает

Согласно изданию Science Daily, для своей разработки исследователи использовали данные, которые можно «считать» с сетчатки глаза любого человека, а информации она может дать немало. При разработке сканера использовалась технология оптической когерентной томографии (ОКТ), которая в течение 1,2 секунды производит до 40 000 снимков. Полученные данные анализируются алгоритмами на основе искусственного интеллекта, а после система выдает заключение.

Что можно обнаружить

Как удалось выяснить, такой метод диагностики без помощи врача-офтальмолога дает возможность выявить наличие у пациента диабета или же вычислить риск его появления, кроме того, можно получить данные о биологическом возрасте, склонности и стаже курения и еще ряде параметров. В обозримом будущем ученые планируют усовершенствовать алгоритм с целью диагностики возрастных дегенеративных нарушений, неврологических проблем, заболеваний почек, сердца и сосудов, печени, а также патологии остальных внутренних органов.

Биометрические системы аутентификации - системы аутентификации , использующие для удостоверения личности людей их биометрические данные.

Биометрическая аутентификация - процесс доказательства и проверки подлинности заявленного пользователем имени, через предъявление пользователем своего биометрического образа и путём преобразования этого образа в соответствии с заранее определенным протоколом аутентификации .

Не следует путать данные системы с системами биометрической идентификации , каковыми являются к примеру системы распознавания лиц водителей и биометрические средства учёта рабочего времени . Биометрические системы аутентификации работают в активном, а не пассивном режиме и почти всегда подразумевают авторизацию . Хотя данные системы не идентичны системам авторизации, они часто используются совместно (например, в дверных замках с проверкой отпечатка пальца).

Энциклопедичный YouTube

Методы аутентификации

Различные системы контролируемого обеспечения доступа можно разделить на три группы в соответствии с тем, что человек собирается предъявлять системе:

1) Парольная защита. Пользователь предъявляет секретные данные (например, PIN-код или пароль).

1. Всеобщность: Данный признак должен присутствовать у всех людей без исключения.

2. Уникальность : Биометрия отрицает существование двух людей с одинаковыми физическими и поведенческими параметрами.

3. Постоянство: для корректной аутентификации необходимо постоянство во времени.

4. Измеряемость: специалисты должны иметь возможность измерить признак каким-либо устройством для дальнейшего занесения в базу данных.

5. Приемлемость: общество не должно быть против сбора и измерения биометрического параметра.

Статические методы

Аутентификация по отпечатку пальца

Идентификация по отпечаткам пальцев - самая распространенная биометрическая технология аутентификации пользователей. Метод использует уникальность рисунка папиллярных узоров на пальцах людей. Отпечаток , полученный с помощью сканера, преобразовывается в цифровой код , а затем сравнивается с ранее введенными наборами эталонов. Преимущества использования аутентификации по отпечаткам пальцев - легкость в использовании, удобство и надежность. Универсальность этой технологии позволяет применять её в любых сферах и для решения любых и самых разнообразных задач, где необходима достоверная и достаточно точная идентификация пользователей.

Для получения сведений об отпечатках пальцев применяются специальные сканеры. Чтобы получить отчётливое электронное представление отпечатков пальцев, используют достаточно специфические методы, так как отпечаток пальца слишком мал, и очень трудно получить хорошо различимые папиллярные узоры.

Обычно применяются три основных типа сканеров отпечатков пальцев: ёмкостные, прокатные, оптические. Самые распространенные и широко используемые это оптические сканеры, но они имеют один серьёзный недостаток. Оптические сканеры неустойчивы к муляжам и мертвым пальцам, а это значит, что они не столь эффективны, как другие типы сканеров. Так же в некоторых источниках сканеры отпечатков пальцев делят на 3 класса по их физическим принципам: оптические, кремниевые, ультразвуковые [ ] [ ] .

Аутентификация по радужной оболочке глаза

Данная технология биометрической аутентификации личности использует уникальность признаков и особенностей радужной оболочки человеческого глаза. Радужная оболочка - тонкая подвижная диафрагма глаза у позвоночных с отверстием (зрачком) в центре; расположена за роговицей , между передней и задней камерами глаза, перед хрусталиком . Радужная оболочка образовывается ещё до рождения человека, и не меняется на протяжении всей жизни. Радужная оболочка по текстуре напоминает сеть с большим количеством окружающих кругов и рисунков, которые могут быть измерены компьютером, рисунок радужки очень сложен, это позволяет отобрать порядка 200 точек, с помощью которых обеспечивается высокая степень надежности аутентификации. Для сравнения, лучшие системы идентификации по отпечаткам пальцев используют 60-70 точек.

Технология распознавания радужной оболочки глаза была разработана для того, чтобы свести на нет навязчивость сканирования сетчатки глаза, при котором используются инфракрасные лучи или яркий свет. Ученые также провели ряд исследований, которые показали, что сетчатка глаза человека может меняться со временем, в то время как радужная оболочка глаза остается неизменной. И самое главное, что невозможно найти два абсолютно идентичных рисунка радужной оболочки глаза, даже у близнецов. Для получения индивидуальной записи о радужной оболочке глаза черно-белая камера делает 30 записей в секунду. Еле различимый свет освещает радужную оболочку, и это позволяет видеокамере сфокусироваться на радужке. Одна из записей затем оцифровывается и сохраняется в базе данных зарегистрированных пользователей. Вся процедура занимает несколько секунд, и она может быть полностью компьютеризирована при помощи голосовых указаний и автофокусировки. Камера может быть установлена на расстоянии от 10 см до 1 метра, в зависимости от сканирующего оборудования. Термин «сканирование» может быть обманчивым, так как в процессе получения изображения проходит не сканирование, а простое фотографирование. Затем полученное изображение радужки преобразуется в упрощенную форму, записывается и хранится для последующего сравнения. Очки и контактные линзы, даже цветные, не воздействуют на качество аутентификации . [ ] [ ] .

Стоимость всегда была самым большим сдерживающим моментом перед внедрением технологии, но сейчас системы идентификации по радужной оболочке становятся более доступными для различных компаний. Сторонники технологии заявляют о том, что распознавание радужной оболочки глаза очень скоро станет общепринятой технологией идентификации в различных областях.

Аутентификация по сетчатке глаза

Аутентификация по геометрии руки

В этом биометрическом методе для аутентификации личности используется форма кисти руки. Из-за того, что отдельные параметры формы руки не являются уникальными, приходится использовать несколько характеристик. Сканируются такие параметры руки, как изгибы пальцев, их длина и толщина, ширина и толщина тыльной стороны руки , расстояние между суставами и структура кости. Также геометрия руки включает в себя мелкие детали (например, морщины на коже). Хотя структура суставов и костей являются относительно постоянными признаками, но распухание тканей или ушибы руки могут исказить исходную структуру. Проблема технологии: даже без учёта возможности ампутации, заболевание под названием «артрит » может сильно помешать применению сканеров.

С помощью сканера, который состоит из камеры и подсвечивающих диодов (при сканировании кисти руки, диоды включаются по очереди, это позволяет получить различные проекции руки), затем строится трёхмерный образ кисти руки. Надежность аутентификации по геометрии руки сравнима с аутентификацией по отпечатку пальца.

Системы аутентификации по геометрии руки широко распространены, что является доказательством их удобства для пользователей. Использование этого параметра привлекательно по ряду причин. Процедура получения образца достаточно проста и не предъявляет высоких требований к изображению. Размер полученного шаблона очень мал, несколько байт. На процесс аутентификации не влияют ни температура , ни влажность , ни загрязнённость. Подсчеты, производимые при сравнении с эталоном, очень просты и могут быть легко автоматизированы .

Системы аутентификации, основанные на геометрии руки, начали использоваться в мире в начале 70-х годов . [ ] [ ]

Аутентификация по геометрии лица

Биометрическая аутентификация человека по геометрии лица довольно распространенный способ идентификации и аутентификации . Техническая реализация представляет собой сложную математическую задачу. Обширное использование мультимедийных технологий , с помощью которых можно увидеть достаточное количество видеокамер на вокзалах, аэропортах, площадях, улицах, дорогах и других местах скопления людей, стало решающим в развитии этого направления. Для построения трёхмерной модели человеческого лица, выделяют контуры глаз, бровей, губ, носа, и других различных элементов лица, затем вычисляют расстояние между ними, и с помощью него строят трёхмерную модель. Для определения уникального шаблона, соответствующего определенному человеку, требуется от 12 до 40 характерных элементов. Шаблон должен учитывать множество вариаций изображения на случаи поворота лица, наклона, изменения освещённости, изменения выражения. Диапазон таких вариантов варьируется в зависимости от целей применения данного способа (для идентификации, аутентификации, удаленного поиска на больших территориях и т. д.). Некоторые алгоритмы позволяют компенсировать наличие у человека очков, шляпы, усов и бороды . [ ] [ ]

Аутентификация по термограмме лица

Способ основан на исследованиях, которые показали, что термограмма лица уникальна для каждого человека. Термограмма получается с помощью камер инфракрасного диапазона . В отличие от аутентификации по геометрии лица, данный метод различает близнецов. Использование специальных масок, проведение пластических операций, старение организма человека, температура тела, охлаждение кожи лица в морозную погоду не влияют на точность термограммы. Из-за невысокого качества аутентификации, метод на данный момент не имеет широкого распространения .

Динамические методы

Аутентификация по голосу

Биометрический метод аутентификации по голосу , характеризуется простотой в применении. Данному методу не требуется дорогостоящая аппаратура, достаточно микрофона и звуковой платы . В настоящее время данная технология быстро развивается, так как этот метод аутентификации широко используется в современных бизнес-центрах. Существует довольно много способов построения шаблона по голосу. Обычно, это разные комбинации частотных и статистических характеристик голоса. Могут рассматриваться такие параметры, как модуляция , интонация , высота тона, и т. п.

Основным и определяющим недостатком метода аутентификации по голосу - низкая точность метода. Например, человека с простудой система может не опознать. Важную проблему составляет многообразие проявлений голоса одного человека: голос способен изменяться в зависимости от состояния здоровья, возраста, настроения и т. д. Это многообразие представляет серьёзные трудности при выделении отличительных свойств голоса человека. Кроме того, учёт шумовой компоненты является ещё одной важной и не решенной проблемой в практическом использовании аутентификации по голосу. Так как вероятность ошибок второго рода при использовании данного метода велика (порядка одного процента), аутентификация по голосу применяется для управления доступом в помещениях среднего уровня безопасности, такие как компьютерные классы, лаборатории производственных компаний и т. д.