Скуд по сетчатке глаза

Биометрия считается одним из перспективных направлений развития технологий, и не только в СКУД. Сейчас, например, банки активно внедряют системы распознавания лиц и голоса для упрощения работы с клиентами.

Но именно в СКУД её возможности максимально задействованы, и разнообразие методов, их комбинаций и технологии требуют структурировать знания об этой области контроля доступа.

В этой рассылке мы разберемся в общей классификации популярных методов биометрической идентификации, принципах работы и рассмотрим недостатки и преимущества каждого из них.

Основные положения

Суть биометрической идентификации в общем случае состоит в доказательстве или подтверждении личности через предъявление индивидуальных характеристик — то есть присущих именно этому человеку физических особенностей.

Такой подход дает ряд преимуществ: биометрические признаки нельзя потерять или забыть, передать другим — в отличие от карты, их практически нельзя украсть.

Есть и недостатки. Главный, который сейчас является основным аргументом не в пользу биометрии в СКУД, — ни одна биометрическая система не дает 100% достоверности идентификации (почему — разберемся в главе «Ошибки: FRR, FAR и другие проблемы»).

Также системы пока достаточно дороги — в первую очередь это касается считывателей.

Принцип работы

Принцип работы биометрических систем, опять же в общем случае, основан на получении информации со сканера биометрического считывателя и его преобразовании в шаблон, который затем сравнивается с уже имеющейся базой (изначальное занесение шаблона в базу называется “регистрация пользователя”).

Существует два метода сравнения:
Идентификация — когда полученное изображение сравнивается со всеми шаблонами, сохраненными в базе данных (один ко многим). Система как бы отвечает на вопрос — «Кто это из тех, кто нам известен?».

Верификация — изображение со считывателя сравнивается с зарегистрированным шаблоном конкретного человека (один к одному). Система отвечает на вопрос — «Действительно ли это тот, с кем сравнивается отпечаток?». Обычно требует ввода дополнительного идентификатора, например, карты или пин-кода.

Шаблоны могут храниться как в базе данных СКУД, так и во встроенной памяти считывателя или в памяти карты доступа.

Ошибки FRR, FAR и другие проблемы

В момент сравнения полученной с биометрического считывателя информации с шаблоном возможно появление ошибок. Такие ошибки в биометрии делятся на два вида: ошибки первого рода и ошибки второго рода. Они неизбежно возникают, что и является основным поводом для критики технологии в целом.

Ошибки первого рода (FRR — False Rejection Rate) происходят, когда сканер не может распознать зарегистрированного пользователя. Это не критично для безопасности, но создает неудобства, так как нужно проводить вторичную проверку биометрического параметра.
Ошибки второго рода (FAR — False Acceptance Rate) — когда система определяет незарегистрированного пользователя как зарегистрированного. Этот тип ошибки критичен для безопасности, поскольку злоумышленник получает доступ на объект.

Ошибки FRR и FAR взаимосвязаны — при уменьшении количества одних, увеличивается количество других. Поэтому в каждом конкретном случае системы и устройства настраиваются в соответствии с задачами, которые будет решать биометрия на данном объекте.

Также в биометрии есть еще одна проблема — как определить, «живой» ли признак предъявлен или его копия? Например, художник и техногик Адам Харви решил бороться с повсеместной слежкой и разработал принты для одежды – «Hyperface», которые сбивают с толку устройства для распознавания лиц. Узор на ткани имитирует глаза, губы и другие черты лица, которые компьютер считает реальными.

Футболки с принтом «Hyperface», которые с успехом «обманывают» уличные системы распознавания лиц.

Основные типы биометрии

В целом биометрические системы идентификации делятся по принципу действия на два основных типа: статические и динамические. Первые используют рисунок папиллярных линий (отпечатки пальцев), радужной оболочки глаза, капилляров сетчатки глаза, рисунку вен ладоней, распознавание по лицу и другие.

Вторые — почерк и динамку подписи, голос и ритм речи, скорость и особенности работы на клавиатуре компьютера (или набора кода на кодонаборной панели). Биометрические методы идентификации могут сочетаться друг с другом — мультимодальная идентификация значительно повышает безопасность объекта, так как количество возможных ошибок, в целом присущих биометрическим системам, снижается.

Далее рассмотрим по-отдельности основные методы биометрической идентификации, которые используются в СКУД.

Данные из презентации Андрея Хрулева, ЦРТ, спикера международной конференции «СКУД2018. Технологии и инновации».

Идентификация по отпечатку пальцев

Этот вид идентификации наиболее изучен и доступен с экономической точки зрения. Основан на сканировании папиллярных узоров (то есть отпечатков) пальцев.

Этот признак, как известно, индивидуален для каждого человека (даже у близнецов — они разные), неизменен в течение жизни, в случае повреждения — восстанавливается (здесь не имеем ввиду «радикальные» методы, вроде ампутации) и его легко предъявить на точке доступа.

Минусы такой идентификации — зависимость качества распознавания отпечатка от состояния поверхности пальца и внешних условий (температура, влажность, пыль), нежелание некоторых людей оставлять свои отпечатки, а также люди (около 2%) со слабовыраженными отпечатками.

Посетители лондонского музыкального бара «Proud» могут попробовать на себе новую возможность оплаты заказов FingoPay — по рисунку вен пальца. Биометрический шаблон привязан к банковской карте, что позволяет расплачиваться в заведении, не боясь потерять карту из-за разгульного пятничного настроения.

Идентификация по лицу

Метод базируется на построении двухмерных или трехмерных моделей лица на основании снимков, сделанных видеокамерой. Этот метод идентификации самый комфортный для пользователей (и не всегда для них заметный), так как не требует никакого физического контакта с устройствами.

При построении двухмерной модели получается плоское изображение, такие системы довольно требовательны к освещению.

Трехмерные модели дают объемное изображение, что позволяет добиться большей точности распознавания за счет минимизации влияния таких факторов, как изменение цвета кожи (в том числе и с помощью косметики), бороды или усов, изменения поверхности лица и тому подобное.

Есть мнение, что трехмерные модели более надежны, чем двухмерные. Но современные алгоритмы распознавания практически нивелировали эту разницу, особенно с учетом высокой стоимости 3D-распознавания.

Для большей надежности распознавание лиц может дополняться термограммой лица (сканирование лица в инфракрасном диапазоне). Это поможет исключить подделку лица и влияние на идентификацию очков, бороды или усов.

За последние годы технологии распознавания лиц претерпели значительные изменения: они не требовательны к ресурсам и достаточно точны для использования в системах безопасности.

Идентификация по сетчатке и радужной оболочке глаза

При идентификации по сетчатке глаза распознается узор кровеносных сосудов, расположенных на поверхности глазного дна. Сканируется узор путем просвечивания кровеносных сосудов лазерным лучом мягкого излучения.

Идентификация по радужной оболочке — тоже одна из самых надежных, но пока дорогих технологий.

Сетчатка — один из наиболее стабильных физиологических признаков организма, однако этот метод дорог, имеет невысокую пропускную способность и не удобен для пользователя, так как приходится неподвижно сидеть и смотреть в окуляр в течение нескольких секунд. Сейчас в СКУД используется довольно редко.

Радужная оболочка, как и сетчатка, уникальна, достаточно защищена от повреждений и практически не изменяется в течение жизни. Очки и контактные линзы не влияют на получение изображения — даже слепой человек может быть идентифицирован.

После сканирования происходит выделение частотных или других данных о рисунке радужной оболочки глаза, которые сохраняются в шаблон. Метод комфортен пользователям, поскольку не требует физического контакта с устройством и нет потока яркого света, направленного в глаз.

Является более быстрой технологией по сравнению с идентификацией по сетчатке глаза, и может использоваться на объектах, численностью в несколько десятков тысяч человек. Активно развивается и считается наиболее перспективной в системах безопасности.

Идентификация по рисунку вен ладоней

Идентификация по рисунку вен ладони основана на получении шаблона при фотографировании внешней или внутренней стороны руки инфракрасной камерой. Рисунок вен формируется благодаря тому, что гемоглобин крови поглощает ИК-излучение: степень отражения уменьшается и вены видны на камере в виде черных линий. Специальная программа на основе полученных данных создает цифровую свертку.

Метод является достаточно комфортным для пользователя, результаты сканирования трудно подделать. Но болезни вен или травмы могут затруднять получение шаблона. Также с возрастом «рельеф» рук у человека меняется.

Достоверность распознавания сравнима с идентификацией по радужной оболочке глаза, хотя оборудование гораздо дешевле. Сейчас активно исследуется и внедряется в СКУД.

Идентификация по голосу

Метод распознавание по голосу идентифицирует личность человека по совокупности уникальных характеристик голоса.

Алгоритмы анализируют главные признаки, по которым принимается решение о личности диктора: голосового источника, резонансных частот речевого тракта и их затуханий, а также динамикой управления артикуляцией.

Однако, поскольку голос человека может меняться в зависимости от возраста, эмоционального состояния, здоровья, гормонального фона и целого ряда других факторов, не является абсолютно точным. Поэтому чаще используется как дополнительный метод, например, к распознаванию лиц.

Резюме

Таким образом, биометрия в СКУД — достаточно надежный, но не дающий стопроцентной точности метод идентификации. Однако с каждым годом технологии становятся все совершеннее, а, значит, биометрические методы идентификации будут все более популярны и доступны на рынке безопасности.

Интерес подтверждает и то, что на отраслевых конференция много докладов посвящены именно биометрии. Например, на конференции СКУД 2018 из 11 выступлений экспертов — четыре были непосредственно связаны с этой темой.

Поэтому, если на вашем предприятии еще не обратили внимания на биометрические технологии, — обязательно обратите: за ними будущее СКУД.