Отпечаток с роговицы глаза

Динамика морфологических изменений отдельных тканей и клеток после наступления смерти имеет значение для установления ее давности в комплексе с другими судебно-медицинскими и следственными данными.

Наиболее важным объектом для изучения этого процесса является роговица. Это обусловлено тем, что эпителиальные клетки поверхностного её слоя при гниении постоянно подвергаются десквамации с последующим их восстановлением (в течение до 10 дней). После наступления смерти происходит более интенсивно десквамация этих клеток. Кроме того, расположение роговицы создает удобства для её исследования на трупе. Она состоит из пяти слоев: поверхностного -неороговевающего эпителия, передней пограничной (боуменова) мембраны, собственного вещества или соединительнотканной стромы роговицы, задней пограничной мембраны (десцеметова) и эпителия задней поверхности роговицы. Толщина ее 0,8-0,9 мм в центре и 1,1 мм по периферии.

Поверхностный эпителиальный слой роговицы состоит из 5-6 слоев клеток многослойного неороговевающего эпителия (толщиной 50 микрон): плоских шиповатых и базальных. Последние цилиндрической формы образуют один слой на базальной мембране. Они обладают способностью заменять отмирающие и отпадающие с поверхности роговицы плоские эпителиальные клетки. Следующий слой — шиповатых, неправильной многоугольной формы с отростками, вдающимися между апикальными концами клеок базального слоя, их называют крылатыми. Они располагаются в 3—4 слоя. Верхние слои эпителия роговицы составляют плоские клетки 1-2 ряда. Они постепенно отмирают и десквамируются с поверхности. Это явление относят к физиологической регенерации. Цитологическим исследованием десквамации клеток поверхностного эпителия роговицы трупов установлена закономерность этого процесса, который находится в зависимости от времени наступления смерти.

На значительном фактическом экспериментальном (глазах обезьян е овец) и секционном материале (трупов лиц 18-55 лет, погибших от механической травмы и находившихся при температуре 16-18° окружающего воздуха) нами разработана следующая методика цитологического исследования десквамированных клеток поверхностного эпителия. Необходимо изготовить на обезжиренных предметных стеклах отпечатки с центральной части роговицы на участке 0,3-0,4 см в диаметре (предварительно веки разводятся пальцами или векорасширителями). После высыхания на воздухе их следует фиксировать в метиловом спирте или смеси Никифорова в течение 10 минут. Окрашивание их производится раствором краски Романовского-Гимза из расчета 30 капель но 10 мл дистиллированной воды в течение 30-40 минут, или раствором этой краски с дистиллированной водой в соотношении 1:2 в течение 5-7 минут, a 1:1 — 3,5 минут. Лучшие результаты окрашивания бывают, когда применяют меньшую концентрацию краски. Затем краска смывается водопроводной водой, мазок просушивается на воздухе и он готов для микроскопического исследования.

Цитологическая картина отпечатка роговицы

В первые 1-2 часа после наступления смерти в поле зрения обнаруживаются единичные (2-3) десквамированные плоские клетки поверхностного слоя эпителия роговицы, расположены, в основном раздельно. Они четко сохранят свою структуру — овальной, полигональной формы с четкими контурами. Их ядро фиолетового цвета с хорошо выраженными ровными контурами.

Через 3-4 часа — количество плоских полигональный клеток в отпечатке увеличивается до 3-5 в поле зрения. Местами они расположены по 2-3 клетки. Структура их выражена сравнительно хорошо.

К 5-7 часам в поле зрения обнаруживаются дс 6-15 клеток, расположенных преимущественно скоплениями. Среди полигональных клеток видно и немного крылатых клеток. Они с угловатыми очертаниями, розоватой цитоплазмой и фиолетовым ядром. У некоторых клеток ядра имеют более интенсивную окраску (начинающийся пикноз). Местами клетки сливаются и потому незаметны их контуры.

К 8-11 часам — в поле зрения 16-30 крылатых и полигональных клеток, преобладают крылатые, многие из них с темными ядрами и меньших размеров по сравнению с предыдущими сроками. Большая часть клеток слившиеся в виде пласта.

К 12-17 часам — клеток много, занимают почти всё поле зрения, границы их в большинстве случаев неразличимы, ядра преобладают пикнотичные. Цитоплазма в виде общей массы светлорозового цвета. В отдельных клетках ядра увеличены и более светлые (лизис).

К концу суток после смерти постепенно начинают преобладать клетки со светлыми и увеличенными ядрами, контуры их к этому сроку плохо выражены, большая часть их находятся в состоянии лизиса.

Они располагаются большими скоплениями, занимающими почти все поле зрения.

Через 2 суток все поле зрения покрыто слившимися клетками с бледными ядрами с неровными контурами и с мелкими вакуолями. Лизис ядер постепенно усиливается и к 3 суткам контуры их плохо различимы, к 4-5 суткам они представляются в виде «теней», а к 7 суткам они уже не видны.

Наблюдаемые изменения клеток роговицы более четко выражены при закрытых глазах трупа, вследствие мацерации от наличия жидкости под веками. При открытых глазах преобладает процесс подсыхания поверхности роговицы и поэтому в первую половину суток десквамация клеток несколько замедляется.

Установленная динамика морфологических изменений (количественных и качественных) клеток эпителия роговицы трупов лиц 18-55 лет, погибших от механической травмы и находившихся при температуре 16-18 С окружающего воздуха, в зависимости от времени, прошедшего с момента смерти до исследования трупа, может оказать помощь при определений давности наступления смерти с учетом и других судебно-медицинских и следственных данных. Метод отпечатков роговицы особенно важно применять при осмотре трупа на месте его обнаружения в первые сутки после наступления смерти.

Главный судебно-медицинский эксперт

В.О. Плаксин

Источник

Роговица – это прозрачная часть наружной оболочки глаз, имеющая сферическую форму и выпукло-вогнутое строение. Благодаря прозрачности лучи света свободно проникают сквозь нее и попадают на сетчатку. Роговица, являясь важной частью оптической системы глаза, выполняет защитную, опорную, светопроводящую, преломляющую функции. Любые дегенеративные изменения в ней нарушают всю работу оптической системы.

Диагностические методики

Заболевания роговичной оболочки представляют большую опасность для человека. Она заключается в большом риске нарушения нормальной жизнедеятельности из-за ухудшения и потери зрительной функции. Из-за такой опасности важно проводить диагностические мероприятия, направленные на выявление, лечение или предупреждение глазных патологий.

Методы исследования роговицы очень разнообразны, и все они помогают выявить дегенеративные процессы в ней.

Кератотопография

Бесконтактный способ исследования нарушений в роговичном слое при помощи специального аппарата – топографа. Эта диагностическая методика основана на определении кривизны и толщины оболочки.

Кератотопография роговицы может проводиться в нескольких вариантах:

Исследование при помощи колец Пласидо. В таком случае компьютер проводит анализ изменения отражения колец, учитывая кривизну роговичного слоя. При таком варианте диагноз будет высокоинформативным за счет оценки более 10 000 точек на поверхности роговицы.
Сканирование с помощью щелевой лампы. Методика основана на прохождение узкого луча света через роговицу. Поток света направляется на определенный участок, его и исследуют.
В современных топографах объединены сразу обе методики исследования. Это дает полноценную картину состояния передней камеры глаза и задней поверхности оболочки.
Топограф с вращающейся камерой Шеймпфлюга. С помощью такой техники за 2 секунды можно получить 50 и более снимков роговицы. Прибор оценивает переднюю и заднюю ее часть, а также зрачок. Топография роговицы позволяет выявить патологические отклонения в ней.
Растровое фотографирование. Методика схожая с применением колец Пласидо, только используется откалиброванная сетка и снимки делают под разным углом. Чтобы оценить только роговичный слой, слезную пленку подкрашивают флуоресцеином, используется кобальтовый источник света.
Голографическая интерферометрия с использование лазера. С помощью процедуры изучают функциональные способности роговой оболочки в максимально приближенных к жизни условиях. В результате исследования появляется трехмерная картинка. Если она получается правильная, это означает равномерность поверхности оболочки.

Читайте также: Кровь из под роговицы

Топография роговицы проводится в офтальмологических кабинетах. За пару секунд делают 50 снимков с 10 000 точек-объектов для последующего компьютерного анализа. В результате получается двух или трехмерная компьютерная модель поверхности роговицы, с полным отображением кривизны, плотности, толщины и количества роговичных слоев. Анализ данных занимает примерно 20 минут.

Биомикроскопическое исследование

Биомикроскопия роговицы проводится при помощи щелевой лампы (оптический прибор, объединяющий в себе осветитель и бинокулярный микроскоп). Исследуемую часть освещают узким пучком света, который позволяет получить оптический срез роговичной оболочки. Можно получить горизонтальную, вертикальную щель от 0,06 до 8 мм толщиной и длиной.

Щелевая лампа

Щелевая лампа позволяет исследовать заднюю пограничную пластину, эндотелий, строму, толщину роговичного слоя, наличие воспалений, дистрофии. Если имеются посттравматические рубцы, то исследуют их размеры и сращение с окружающими тканями.

Исследование эндотелиального слоя

Эндотелиальная микроскопия роговицы заключается в фотографировании клеток ее эндотелия с последующим изучением их формы, размеров и подсчетом количества на квадратный миллиметр площади. Нормальным показателем плотности эндотелиальных клеток считается 3000 на 1 кв. мм. При эндотелиальной микроскопии для подсчета плотности внутреннего слоя клеток (эндотелия) используется автоматизированный бесконтактный отражательный микроскоп, который позволяет за несколько секунд со 190 кратном оптическим увеличением обследовать роговицу. А встроенный пахиметр измеряет уровень толщины.

Пахиметрия

Толщину роговичной оболочки определяет пахиметрия роговицы, норма должна составлять в центре 0,49 – 0,62 мм, на периферии – до 1,2 мм.

Существует несколько способов проведения пахиметрии.

Оптическая. Во время исследования применяется щелевая лампа, которой в глаз направляют узкую полоску света, а также линзы, с их помощью рассматривают роговичную оболочку под мощным увеличением. Линзы устанавливают параллельно друг другу. Одна статична, другая двигается. Врач вращает ручку аппарата, изменяя угол наклона двигающейся линзы, меняя характер световых лучей. Оптическая пахиметрия роговицы помогает измерить ее толщину в различных участках.
Ультразвуковая. Контактный способ измерения толщины роговицы, поэтому проводится под местной анестезией. В ходе процедуры врач легко прикасается к оболочке ультразвуковым датчиком, который за несколько секунд обрабатывает информацию и на дисплее выдает показатели ее толщины в исследуемом участке. За несколько минут проводится исследование всей поверхности роговицы.
Компьютерная. Исследование, в ходе которого используется томограф, просвечивающий (сканирующий) роговицу инфракрасным излучением. Датчики прибора регистрируют отраженное от глазных структур излучение, после чего компьютер обрабатывает полученную информацию и выдает детальную картинку исследуемого участка.

Конфокальная микроскопия

Обследование с помощью особого микроскопа высокого разрешения. Изучают микроструктуры и клетки роговицы, измеряют ее структурные составляющие, диагностируют малейшие отклонения. Конфокальный микроскоп увеличивает изображение в 500 раз, сканирование происходит на 5 мкм. Аппарат делает снимки роговичных слоев в одной точке в разные отрезки времени с различных ракурсов, что позволяет получить детальную визуализацию тканей на микроструктурном и клеточном уровне. Конфокальная микроскопия роговицы – это бесконтактный способ исследования. Между линзой прибора и глазом капают специальный гель, исключающий их взаимодействие.

Иридодиагностика

Способ изучения негативных изменений в органах человека по цвету радужки глаза. Каждая ее часть отвечает за определенный орган и меняет свой цвет в зависимости от состояния этого органа. Специалист исследует глаз пациента с помощью увеличительных приборов. Полученные данные сверяются со специальной картой (схемой). Карта роговицы при иридодиагностике представляет собой цветную картинку, где обозначено какой орган проецируется в различных частях радужки.

Определение чувствительности

Существует несколько способов определить этот параметр. Исследование чувствительности роговицы проводят с помощью влажного кусочка ваты, скатанного в тончайший жгутик. Им осторожно касаются центра роговицы, а затем в 4 точках на периферии. Более тонкие тесты (исследования чувствительности роговицы) предполагают использование алгезиметров из человеческого волоса или прерывистой струи воздуха с давлением 15-100 мм. рт.ст.

Чувствительность устанавливают по той точке, в которой была реакция на воздействие алгезиметра. Если точек несколько, чувствительность фиксируется в каждой.

УЗИ глаза (офтальмоэхография)

Высокоинформативное исследование структур глаза, основанное на отражении волн высокой частоты от исследуемого объекта. Проводится различными способами. Одномерный А-режим (эхобиометрия) позволяет провести замеры глазных структур. В-режим (эхография) показывает внутренние структуры глаза. Сочетание А и В сканирования позволяет получить полную картину структуры роговичного слоя в одномерном и двухмерном изображение. Трехмерная эхоофтальмография показывает все структуры глаза в реальном времени вместе с сосудистой сеткой.

УЗИ биометрия и биомикроскопия позволяют получить четкую картинку обследуемой структуры глаза, полную характеристику состояния роговицы, хрусталика, глазного яблока после расшифровки эхосигнала. С помощью УЗИ роговицы глаза офтальмолог на мониторе может увидеть все необходимые характеристики роговичного слоя (целостность структуры, толщину, прозрачность).

Диагностика роговичной оболочки проводится с целью оценки ее кривизны, обнаружения возможных изменений и повреждений ее слоев (что может стать причиной проблем со зрением). При ее повреждении нарушается вся работа оптической системы. Именно для предотвращения этого процесса и необходимо проводить обследование. Это поможет предотвратить снижение или потерю зрения.

Автор статьи: Бахарева Елена Сергеевна, специалист для сайта glazalik.ru
Делитесь Вашим опытом и мнением в комментариях.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Источник

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