Биометрические системы по сетчатки

Аутентификация по радужной оболочке глаза — одна из биометрических технологий, используемая для проверки подлинности личности.

Детальное изображение радужной оболочки

Тип биометрической технологии, который рассматривается в данной статье, использует физиологический параметр — уникальность радужной оболочки глаза. На данный момент этот тип является одним из наиболее эффективных способов для идентификации и дальнейшей аутентификации личности [1].

История[править | править код]

Несмотря на то, что биометрические технологии (в частности, использование радужной оболочки глаза для идентификации человека) только начинают набирать популярность, первые открытия в этой области были совершены ещё в конце тридцатых годов прошлого века.

Первым о том, что человеческий глаз и его радужную оболочку можно использовать для распознавания личности, задумался американский глазной хирург, Франк Бурш, ещё в 1936 году [2] .
Но его идею и разработки удалось запатентовать только в 1987 году. Сделал это уже не сам Бурш, а офтальмологи, не имеющие собственных разработок — Леонард Флом и Аран Сафир[2].
В 1989 году Л. Флом и А. Сафир решили обратиться за помощью к Джону Даугману, для того, чтобы тот разработал теорию и алгоритмы распознавания. Впоследствии, именно Джона Даугмана принято считать родоначальником этого метода биометрической аутентификации [2].
В 1990 году Джон Даугман впервые разработал практический метод кодирования структур радужной оболочки. Запатентован метод был немного позже, в 1993 году [2].

На этом история развития биометрической аутентификации по радужной оболочке не заканчивается. Начиная с 2002 года Даугман выпустил ещё несколько статей, каждая из которых более полно раскрывает и развивает данную технологию. Опубликованные статьи: Epigenetic randomness, complexity, and singularity of human iris patterns (2001), Gabor wavelets and statistical pattern recognition (2002), The importance of being random: Statistical principles of iris recognition (2003), Probing the uniqueness and randomness of IrisCodes: Results from 200 billion iris pair comparisons (2006), New methods in iris recognition (2007), Information Theory and the IrisCode (2015).

Радужная оболочка как биометрический параметр[править | править код]

В данном случае в качестве физиологического параметра рассматривается радужная оболочка — круглая пластинка с хрусталиком в центре, одна из трёх составляющих сосудистой (средней) оболочки глаза.

Строение человеческого глаза

Находится радужная оболочка между роговицей и хрусталиком и выполняет функцию своеобразной естественной диафрагмы, регулирующей поступление света в глаз. Радужная оболочка пигментирована, и именно количество пигмента определяет цвет глаз человека [3] .

По своей структуре радужная оболочка состоит из эластичной материи — трабекулярной сети. Это сетчатое образование, которое сформировывается к концу восьмого месяца беременности. Трабекулярная сеть состоит из углублений, гребенчатых стяжек, борозд, колец, морщин, веснушек, сосудов и других черт. Благодаря такому количеству составляющих «узор» сети довольно случаен, что ведёт к большой вероятности уникальности радужной оболочки. Даже у близнецов этот параметр не совпадает полностью [4].

Несмотря на то, что радужная оболочка глаза может менять свой цвет вплоть до полутора лет с момента рождения, узор траберкулярной сети остаётся неизменным в течение всей жизни человека. Исключением считается получение серьёзной травмы и хирургическое вмешательство [4].

Благодаря своему расположению радужная оболочка является довольно защищённой частью органа зрения, что делает её прекрасным биометрическим параметром.

Принцип работы[править | править код]

Большинство работающих в настоящее время систем и технологий идентификации по радужной оболочке глаза основаны на принципах, предложенных Дж. Даугманом в статье «High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence»[5] .

Полярная система координат

Процесс распознавания личности с помощью радужной оболочки глаза можно условно разделить на три основных этапа: получение цифрового изображения, сегментация и параметризация. Ниже будет рассмотрен каждый из этих этапов более подробно.

Получение изображения[править | править код]

Процесс аутентификации начинается с получения детального изображения глаза человека. Изображение для дальнейшего анализа стараются сделать в высоком качестве, но это не обязательно. Радужная оболочка настолько уникальный параметр, что даже нечёткий снимок даст достоверный результат. Для этой цели используют монохромную CCD камеру с неяркой подсветкой, которая чувствительна к инфракрасному излучению. Обычно делают серию из нескольких фотографий из-за того, что зрачок чувствителен к свету и постоянно меняет свой размер. Подсветка ненавязчива, а серия снимков делается буквально за несколько секунд. Затем из полученных фотографий выбирают одну или несколько и приступают к сегментации [6].

Сегментация[править | править код]

Сегментация занимается разделением изображения внешней части глаза на отдельные участки (сегменты). В процессе сегментации на полученной фотографии прежде всего находят радужную оболочку, определяют внутреннюю границу (около зрачка) и внешнюю границу (граница со склерой). После этого находят границы верхнего и нижнего века, а также исключают случайное наложение ресниц или блики (от очков, например) [7] .

Точность, с которой определяются границы радужки, даже если они частично скрыты веками, очень важна. Любая неточность в обнаружении, моделировании и дальнейшем представлении радужки могут привести к дальнейшим сбоям и несоответствиям [7].

После определение границ изображение радужки необходимо нормализовать. Это не совсем очевидный, но необходимый шаг, призванный компенсировать изменения размеров зрачка. В частных случаях нормализация представляет собой переход в полярную систему координат. Применил и описал это в своих ранних работах Джон Даугман [5]. После нормализации при помощи псевдо-полярных координат выделенная область изображения переходит в прямоугольник, и происходит оценка радиуса и центра радужки[8].

Параметризация[править | править код]

В ходе параметризации радужной оболочки из нормализованного изображения выделяют контрольную область. К каждой точке выбранной области применяют двухмерные волны Габора (можно применять и другие фильтры, но принцип остаётся таким же) для того, чтобы извлечь фазовую информацию. Несомненным плюсом фазовой составляющей является то, что она, в отличие от амплитудной информации, не зависит от контраста изображения и освещения [9].

Полученная фаза обычно квантуется 2 битами, но можно использовать и другое количество. Итоговая длина описания радужной оболочки, таким образом, зависит от количества точек, в которых находят фазовую информацию, и количества битов, необходимых для кодирования. В итоге мы получаем шаблон радужной оболочки, который побитно будет сверяться с другими шаблонами в процессе аутентификации. Мерой, с помощью которой определяется степень различия двух радужных оболочек, является расстояние Хэмминга[9].

Практическое применение[править | править код]

Некоторые страны уже начали разрабатывать программу, частью которого будет являться биометрическая аутентификация по радужной оболочке глаза. Планируется, что с помощью этого нововведения будет решена проблема поддельных паспортов и других удостоверений личности. Второй целью является автоматизация прохождения паспортного контроля и таможенного досмотра при въезде в страну с помощью биометрических паспортов[10].

В Великобритании с 2004 года действовал не менее сложный по реализации проект — IRIS (Iris Recognition Immigration System). В рамках этой программы около миллиона туристов из-за рубежа, часто путешествующие в Великобританию, могли не предоставлять свои документы в аэропортах для удостоверения личности. Вместо этого специальная видеокамера сверяла их радужную оболочку глаза с уже сформированной базой. В 2013 году от этого проекта отказались в пользу биометрических паспортов, куда заносится информация и о радужной оболочке глаза [10].

Особенности и отличия от аналогов[править | править код]

Для того, чтобы та или иная характеристика человека была признана биометрическим параметром, она должна соответствовать пяти специально разработанным критериям: всеобщность, уникальность, постоянство, измеряемость и приемлемость.

Всеобщность радужной оболочки не вызывает сомнения. Также из клинических исследований выявлена её уникальность и стабильность [11]. Что касается измеряемости, то этот пункт подтверждён одним только существованием статей и публикаций Дж. Даугмана [5][12][13]. Последний пункт, вопрос о приемлемости, всегда будет открытым, так как зависит от мнения общества.

Таблица сравнения биометрических методов аутентификации, где H — High, M — Medium, L — Low [14]:

Название	Всеобщность	Уникальность	Постоянство	Измеряемость	Приемлемость
Радужная оболочка	H	H	H	M	L
Сетчатка	H	H	M	L	L
Отпечатки пальцев	M	H	H	M	M

На данный момент ещё не создана биометрическая технология, которая полностью соответствовала бы всем пяти пунктам. Но радужная оболочка является одним из немногих параметров, которые отвечают большинству[15].

Точность метода[править | править код]

В биометрии при расчёте точности метода учитываются ошибки первого и второго рода (FAR и FRR) [16].

FAR (False Acceptance Rate) — вероятность ложного допуска объекта.

FRR (False Rejection Rate) — вероятность ложного отклонения объекта.

Эти два понятия тесно связаны, так как уменьшение одной ошибки ведёт к увеличению другой. Поэтому разработчики биометрических систем стараются прийти к некому балансу между FAR и FRR [17].

Одним из методов определения точности системы, который задействует ошибки первого и второго рода, является метод построения ROC-кривой.

ROC-кривая — это графическое представления зависимости между характеристиками FAR и FRR при варьировании порога чувствительности (threshhold) [18]. Порог чувствительности определяет, как близко должен находиться текущий образец к шаблону, чтобы считать их совпадающими. Таким образом, если выбран небольшой порог, то возрастает количество ложных допусков, но уменьшается вероятность ложного отклонения объекта. Соответственно, при выборе высокого порога всё происходит наоборот [17].

Иногда вводят новый параметр – EER.

EER (Equal Error Rate) — величина, которая характеризует уровень ошибок биометрического метода, при котором значения FAR и FRR равны . Чем меньше этот параметр, тем точнее система. Значение ERR узнают с помощью выше описанной ROC-кривой [19].

Что касается точности, непосредственно, аутентификации по радужной оболочке, то хорошим источник служит книга «Handbook of Iris Recognition». В данной работе описан эксперимент, в котором сравнивали несколько видов биометрических технологий. Исходя из этих исследований, точность аутентификации по радужной оболочке достигает 90% [20].

В ходе другой работы, выяснили, что значение FAR данного метода при определённых условиях может принимать значения от 1% и ниже, а значение FRR неизменно и стремится к нулю (0.00001%) [21].

В свою очередь, значения FAR и FRR непосредственно зависят от процессов получения и обработки изображения радужной оболочки. Большую роль в этом играют фильтры, применяемые в процессе сегментации. Из таблицы, которая представлена ниже, можно увидеть, как смена одного фильтра влияет на конечный результат [22].

Таблица параметров FAR(%), FRR(%) и EER(%) в зависимости от выбора фильтра[22]:

Название	FAR(%)	FRR(%)	EER(%)
Фильтр Габора (Gabor)	0.001	0.12	0.11
Фильтр Добеши (Daubechies)	0.001	2.98	0.2687
Фильтр Хаара (Haar)	0.0	17.75	2.9

Сравнение с аутентификацией по сетчатке[править | править код]

Чаще всего люди путают такие физиологические параметры, как сетчатка и радужная оболочка глаза. Ещё чаще они объединяют два понятия в одно. Это огромное заблуждение, так как метод аутентификации по сетчатке включает в себя изучение глазного дна. Из-за длительности этого процесса и большого размера установки данный вид аутентификации сложно назвать общедоступным и удобным. В этом биометрическая аутентификация по сетчатке проигрывает аутентификации по радужной оболочке[23].

Примечания[править | править код]

↑ Р. М. Болл и др., 2007, p. 23: «Эти биометрические параметры считаются наиболее совершенными, и ожидается, что в скором времени они будут широко применяться.».
↑ 1 2 3 4 Khalid Saeed et al, 2012, p. 44.
↑ Алексеев В.Н. и др., 2008, p. 18.
↑ 1 2 Anil Jain et al, 2006, p. 105 — 106.
↑ 1 2 3 J. Daugman, 1993.
↑ Anil Jain et al, 2011, p. 144.
↑ 1 2 J. Daugman, 2007, p. 1167.
↑ Khalid Saeed et al, 2012, p. 52 — 53.
↑ 1 2 J. Daugman, 2004, p. 22 — 23.
↑ 1 2 J. Daugman, 2007, january, p. 1927.
↑ Р. М. Болл и др., 2007, p. 60.
↑ J. Daugman, 2004.
↑ J. Daugman, 2007.
↑ Anil Jain et al, 2004.
↑ Р. М. Болл и др., 2007, p. 22.
↑ Rajesh M. et al, 2014, p. 3.
↑ 1 2 Anil Jain et al, 2004, p. 6.
↑ A. J. Mansfield et al, 2002, p. 7 — 8.
↑ Rajesh M. et al, 2014, p. 5.
↑ Mark J. Burge et al, 2013.
↑ Dr. Chander Kant et al, 2011.
↑ 1 2 José Ruiz-Shulcloper et al, 2008, p. 91 — 92.
↑ Р. М. Болл и др., 2007, p. 23.

Литература[править | править код]

L. Flom, A. Safir US Patent 4641349
Р. М. Болл, Дж. Х. Коннел, Ш. Панканти, Н. К. Ратха, Э. У. Сеньор. Руководство по биометрии. — М.: Техносфера, 2007. — С. 20 — 63. — 368 с. — ISBN 978-5-94836-109-3.
Khalid Saeed, Tomomasa Nagashima. Chapter 3. Iris Pattern Recognition with a New Mathematical Model to Its Rotation Detection // Biometrics and Kansei Engineering. — Springer Science & Business Media, 2012. — P. 43 — 65. — 276 p. — ISBN 978-1-461-45607-0.
Anil Jain, Arun A. Ross, Karthik Nandakumar. Chapter 4 Iris Recognition // Introduction to Biometrics.. — Springer Science & Business Media, 2011. — P. 141-175. — 276 p. — ISBN 978-0-387-77326-1.
Rajesh M. Bodade, Sanjay Talbar. Introduction to Iris Recognition // Iris Analysis for Biometric Recognition Systems. — Springer, 2014. — P. 3 — 5. — 109 p. — ISBN 978-8-132-21853-1.
Anil Jain, Ruud Bolle, Sharath Pankanti. Recognising Persons by Their Iris Patterns // Biometrics: Personal Identification in Networked Society. — Springer Science & Business Media, 2006. — P. 102 — 122. — 411 p.
José Ruiz-Shulcloper, Walter Kropatsch. An Alternative Image Representation Model for Iris Recognition // Progress in Pattern Recognition, Image Analysis and Applications. — Springer Science & Business Media, 2008. — P. 86 — 93. — 814 p.
A. J. Mansfield, J. L. Wayman. Definitions // Best Practices in Testing and Reporting Performance of Biometric Devices: Version 2.01. — Centre for Mathematics and Scientific Computing, National Physical Laboratory, 2002. — P. 7 — 8. — 32 p.
Mark J. Burge, Kevin Bowyer. Fusion of Face and Iris Biometrics // Handbook of Iris Recognition. — Springer-Verlag London, 2013. — P. 234. — 399 p.
J. Daugman. High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence (англ.) // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. — 1993. — Vol. 15, no. 11. — P. 1148 — 1161.
J. Daugman. How iris recognition works (англ.) // IEEE Transactionson Circuits and Systems for Video Technology. — 2004. — Vol. 14, no. 1. — P. 21 — 30.
J. Daugman. New Methods in Iris Recognition (англ.) // IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics. — 2007. — Vol. 37, no. 5. — P. 1167 — 1175.
J. Daugman. Probing the Uniqueness and Randomness of IrisCodes: Results From 200 Billion Iris Pair Comparisons (англ.) // IEEE Transactionson Circuits and Systems for Video Technology. — 2007, january. — Vol. 94, no. 11. — P. 1927 — 1935.
Anil Jain, Arun Ross and Salil Prabhakar. An Introduction to Biometric Recognition (англ.) // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. — 2004. — Vol. 14, no. 1. — P. 4 — 20.
Dr. Chander Kant, Sachin Gupta. Iris Recognition: The Safest Biometric (англ.) // An International Journal of Engineering Sciences ISSN. — 2011. — Vol. 4. — P. 265 — 273.
Алексеев В.Н., Астахов Ю.С., Басинский С.Н. Глава 2. Анатомия органа зрения // Офтальмология: Учебник для студ. мед. вузов / Е.А.Егоров. — М.: ГЭОТАР-Медиа, 2008. — С. 12 — 29. — 240 с.
Павельева Е. А., Крылов А. С. Алгоритм сравнения изображений радужной оболочки глаза на основе ключевых точек (рус.) // Информатика и её применения. — 2011. — Т. 5, № 1. — С. 68 — 72.

Источник

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 определённым протоколом аутентификации.

Не следует путать данные системы с системами биометрической идентификации, каковыми являются, к примеру системы распознавания лиц водителей[1] и биометрические средства учёта рабочего времени[2]. 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).

Методы аутентификации[править | править код]

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

Парольная защита. Пользователь предъявляет секретные данные (например, PIN-код или пароль).
Использование ключей. Пользователь предъявляет свой персональный идентификатор, являющийся физическим носителем секретного ключа. Обычно используются пластиковые карты с магнитной полосой и другие устройства.
Биометрия. Пользователь предъявляет параметр, который является частью его самого. Биометрический класс отличается тем, что идентификации подвергаются биологические особенности человека — его индивидуальные характеристики (рисунок папиллярного узора[3], отпечатки пальцев, термограмму лица и т. д.).

Биометрические системы доступа являются очень удобными для пользователей. В отличие от паролей и носителей информации, которые могут быть потеряны, украдены, скопированы, Биометрические системы доступа основаны на человеческих параметрах, которые всегда находятся вместе с ними, и проблема их сохранности не возникает. Потерять их почти невозможно. Также невозможна передача идентификатора третьим лицам [источник не указан 2287 дней]. Впрочем, можно насильственно изъять параметры. В кинофильмах и анимации было неоднократно показано, что глаза и руки можно ампутировать (или использовать пользователя как заложника-токен). Можно так же изготовить копии, в том числе и скрытно считав параметры. Однако многие методы имеют защиту от использования мертвого органа или копии. Так, многие сканеры радужной оболочки имеют так же инфракрасный сканер, определяющие теплый ли глаз/макет или нет (можно обойти, нагрев глаз или использовать линзы с рисунком). Проводятся исследования возможности использования кратковременной вспышки и сканирования моторной реакции зрачка, однако метод имеет потенциальные проблемы при использовании офтальмологических препаратов и наркотическом опьянении[4]. Сканеры отпечатков пальцев могут комбинировать емкостное и ультразвуковое (защищает от копии распечатанной струйным принтером токопроводящими чернилами) сканирование (можно обмануть с помощью 3D принтера и токопроводящего материала). Надежнее всего здесь метод сканирования сетчатки глаза, изготовить макет очень сложно, после смерти же сосуды сетчатки перестают накачиваться кровью, и сканер способен это определить. Полностью насильственное использование заложника потенциально можно определить с помощью анализа поведения на видео, например, при помощи нейронных сетей.

Обзор биометрических методов аутентификации[править | править код]

В настоящее время широко используется большое количество методов биометрической аутентификации, которые делятся на два класса.

Статические методы биометрической аутентификации основаны на физиологических характеристиках человека, присутствующих от рождения и до смерти, находящиеся при нём в течение всей его жизни, и которые не могут быть потеряны, украдены и скопированы.
Динамические методы биометрической аутентификации основываются на поведенческих характеристиках людей, то есть основаны на характерных для подсознательных движений в процессе воспроизведения или повторения какого-либо обыденного действия[5].[неавторитетный источник?][источник не указан 2287 дней][6]

Критерии для биометрических параметров. Они обязаны соответствовать следующим пунктам[7]:

Всеобщность: Данный признак должен присутствовать у всех людей без исключения.
Уникальность: Биометрия отрицает существование двух людей с одинаковыми физическими и поведенческими параметрами.
Постоянство: для корректной аутентификации необходимо постоянство во времени.
Измеримость: специалисты должны иметь возможность измерить признак каким-либо устройством для дальнейшего занесения в базу данных.
Приемлемость: общество не должно быть против сбора и измерения биометрического параметра.

Статические методы[править | править код]

Аутентификация по отпечатку пальца[править | править код]

Биометрический терминал учета рабочего времени PERCo CR11 с оптоволоконным сканером отпечатков пальцев.

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[8][неавторитетный источник?][источник не указан 2287 дней].

Аутентификация по радужной оболочке глаза[править | править код]

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[9].[неавторитетный источник?][источник не указан 2287 дней].

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[править | править код]

Метод аутентификации по сетчатке глаза получил практическое применение примерно в середине 50-х годов прошлого века. Именно тогда была установлена уникальность рисунка кровеносных сосудов глазного дна (даже у близнецов данные рисунки не совпадают). Для сканирования сетчатки используется инфракрасное излучение низкой интенсивности, направленное через зрачок к кровеносным сосудам на задней стенке глаза. Из полученного сигнала выделяется несколько сотен особых точек, информация о которых сохраняется в шаблоне.

К недостаткам подобных систем следует в первую очередь отнести психологический фактор: не всякому человеку приятно смотреть в непонятное темное отверстие, где что-то светит в глаз. К тому же, подобные системы требуют чёткого изображения и, как правило, чувствительны к неправильной ориентации сетчатки. Поэтому требуется смотреть очень аккуратно, а наличие некоторых заболеваний (например, катаракты) может препятствовать использованию данного метода. Сканеры для сетчатки глаза получили большое распространение для доступа к сверхсекретным объектам, поскольку обеспечивают одну из самых низких вероятностей ошибки первого рода (отказ в доступе для зарегистрированного пользователя) и почти нулевой процент ошибок второго рода[10].

Аутентификация по геометрии руки[править | править код]

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), 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[11].[неавторитетный источник?][источник не указан 2287 дней]

Аутентификация по геометрии лица[править | править код]

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 определённому 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[11].[неавторитетный источник?][источник не указан 2287 дней]

Аутентификация по термограмме лица[править | править код]

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[12].

Динамические методы[править | править код]

Аутентификация по голосу[править | править код]

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.[13]

Аутентификация по рукописному почерку[править | править код]

Метод биометрической аутентификации по рукописному почерку основывается на специфическом движении человеческой руки во время подписания документов. Для сохранения подписи используют специальные ручки или восприимчивые к давлению поверхности. Этот вид аутентификации человека использует его подпись. Шаблон создается в зависимости от необходимого уровня защиты. Обычно выделяют два способа обработки данных о подписи:

Анализ самой подписи, то есть используется просто степень совпадения двух картинок.
Анализ динамических характеристик написания, то есть для аутентификации строится свертка, в которую входит информация по подписи, временными и статистическими характеристиками её написания.

Комбинированная биометрическая система аутентификации[править | править код]

Комбинированная (мультимодальная) биометрическая система аутентификации применяет различные дополнения для использования нескольких типов биометрических характеристик, что позволяет соединить несколько типов биометрических технологий в системах аутентификации в одной. Это позволяет удовлетворить самые строгие требования к эффективности системы аутентификации. Например, аутентификация по отпечаткам пальцев может легко сочетаться со сканированием руки. Такая структура может использовать все виды биометрических данных человека и может применяться там, где приходится форсировать ограничения одной биометрической характеристики.
Комбинированные системы являются более надежными с точки зрения возможности имитации биометрических данных человека, так как труднее подделать целый ряд характеристик, чем фальсифицировать один биометрический признак[14].[неавторитетный источник?][источник не указан 2287 дней]

Примечания[править | править код]

↑ Российский биометрический портал
↑ Российский биометрический портал
↑ радужная оболочка глаза
↑ Biometrics Researcher Asks: Is That Eyeball Dead or Alive? (англ.), IEEE Spectrum: Technology, Engineering, and Science News. Дата обращения 17 апреля 2017.
↑ Биометрические системы безопасности. (недоступная ссылка). Дата обращения 21 ноября 2011. Архивировано 15 февраля 2012 года.
↑ Р. М. Болл, Дж. Х. Коннел, Ш. Панканти, Н. К. Ратха, Э. У. Сеньор. Руководство по биометрии. — М.: Техносфера, 2007. — С. 23. — 368 с. — ISBN 978-5-94836-109-3.
↑ Р. М. Болл, Дж. Х. Коннел, Ш. Панканти, Н. К. Ратха, Э. У. Сеньор. Руководство по биометрии. — М.: Техносфера, 2007. — С. 22. — 368 с. — ISBN 978-5-94836-109-3.
↑ Идентификация по отпечаткам пальцев. Часть 1. Виталий Задорожный (недоступная ссылка). Дата обращения 22 ноября 2011. Архивировано 16 сентября 2011 года.
↑ Компоненты биометрических систем
↑ [Шаров В. Биометрические методы компьютерной безопасности]
↑ 1 2 Попов М. Биометрические системы безопасности. (недоступная ссылка). Дата обращения 21 ноября 2011. Архивировано 15 февраля 2012 года.
↑ [Климакин С. П., Петруненков А. А., Черномордик О. М. Эра биометрики.]
↑ Шаров В. Биометрические методы компьютерной безопасности.
↑ биометрических систем. (недоступная ссылка)

Ссылки[править | править код]

Биометрия как она есть (недоступная ссылка)
Обведем вокруг пальца?