Назад в библиотеку

Обзор биометрических методов идентификации личности

Автор: Харитонов Андрей Васильевич

Источник:Статья из рубрики "Компьютерная графика, обработка изображений и распознавание образов"

Аннотация: В статье приведены основные биометрические параметры. Рассмотрены методы идентификации, нашедшие широкое применение в России. Биометрическая идентификация способна решить задачу объединения всех существующих паролей пользователя к одному и применять его повсеместно. Процесс извлечения свойств отпечатка пальцев начинается с оценки качества изображения: вычисляется ориентация бороздок, которая в каждом пикселе отражает направление бороздки. Распознавание лиц - это самый приемлемый обществом метод биометрической идентификации. Идентификации личности по радужной оболочке глаза состоит из получения изображения, на котором локализуется радужная оболочка и составляется её код. В качестве двух основных характеристик любой биометрической системы можно использовать ошибки первого и второго рода. Идентификация на основе рисунка радужной оболочки глаза является одним из самых надёжных биометрических методов. Беcконтактный способ получения данных говорит о простоте использования и возможном внедрении в различные области.

Ключевые слова: биометрические параметры, идентификация личности, отпечатки пальцев, распознавание лиц, радужная оболочка, биометрическая идентификация, алгоритм, базы данных, биометрические методы, пароль

Введение

Человек в современном обществе всё в большей степени нуждаются в обеспечении личной безопасности и безопасности производимых ими действий. Для каждого из нас необходимым атрибутом повседневной жизни становится надёжная авторизация: повсеместное применение банковских карт, сервисов электронной почты, совершение различных операций и пользование услугами – всё это требует идентификации личности. Уже сегодня мы вынуждены вводить десятки паролей, иметь при себе токен или другой идентифицирующий маркер. В такой ситуации остро встаёт вопрос: «А можно ли свести все существующие пароли к одному и применять его повсеместно, не опасаясь кражи или подмены?»

Биометрические параметры

Биометрическая идентификация способна решить данную задачу. Распознавание человека по биометрическим данным – это автоматизированный метод идентификации на основе физиологических (являются физическими характеристиками и измеряются в определённые моменты времени) и поведенческих (представляют собой последовательность действий и протекают в течение некоторого периода времени) черт. В таблице 1 перечислены основные из них.

Таблица 1

Биометрические параметры

Применяются часто

Применяются редко

Физиологические

Поведенческие

Физиологические

Поведенческие

1. Отпечатки пальцев

1. Подпись

1. Сетчатка глаза

1. Клав. почерк

2. Лицо

2. Голос

2. ДНК

2. Походка

3. Радужная оболочка

3. Форма ушей

4. Геометрия руки

4. Запах

5. Отражение от кожи

6. Термограмма

Подробнее остановимся на трёх, распространённых в России.

Отпечатки пальцев

Отпечатки пальцев (рис. 1 а) представляют собой мелкие бороздки на внутренней поверхности ладони и ступни человека. Судебная экспертиза основывается на предположении, что не существует двух одинаковых отпечатков пальцев, принадлежащих разным людям.

Для сравнения отпечатков эксперты используют множество деталей папиллярных узоров, имеющих следующие черты: конец бороздки, раздвоение бороздки, независимая бороздка, озеро, ответвление, перекрест и другие. Автоматические методы сравнения работают схожим образом. Процесс извлечения свойств отпечатка начинается с оценки качества изображения: вычисляется ориентация бороздок, которая в каждом пикселе отражает направление бороздки. Затем происходит сегментация бороздок и локализации деталей с последующим распознаванием.

Геометрия лица

Задача распознавания лиц идёт рука об руку с человеком с незапамятных времён. Паспорт, снабжённый фотографией, стал повсеместным и главным документом, удостоверяющим личность человека. Это самый приемлемый обществом метод биометрической идентификации. Простота фиксирования данного биометрического признака позволила составить большие базы данных: фотографии в правоохранительных органах, видеозаписи камер наблюдения, социальные сети и так далее.

Источником получения изображения могут быть: оцифровке документы; камеры наблюдения; трёхмерные изображения; снимки в инфракрасном спектре.

На полученном изображении локализуется лицо (рис. 1 б), затем применяется один из двух методов: внешний вид лица и геометрия лица. Предпочтительным является метод, основанный на анализе геометрии лица, история распознавания которого насчитывает тридцатилетнюю историю.

Радужная оболочка глаза

Радужная оболочка – цветная часть глаза между склерой и зрачком. Является, как и отпечатки пальцев фенотипической особенностью человека и развивается в течении первых месяцев беременности.

Идея идентификации личности по радужной оболочке глаза была предложена офтальмологами ещё в 1936 году. Позднее, идея нашла своё отражение в некоторых фильмах. Например, в 1984 году был снят фильм про Джеймса Бонда «Никогда не говори никогда». И лишь в 1994 году появился первый автоматизированный алгоритм распознавания радужной оболочки глаза, разработанный математиком Джоном Даугманом. Алгоритм был запатентован и до сих пор лежит в основе систем распознавания радужной оболочки.

Устройство по захвату изображения глаза, которое будет удобным для пользователя и незаметным, является одной из проблем. Ведь при этом оно должно считывать рисунок радужной оболочки не зависимо от условий освещения. Есть несколько подходов. Первый из них базируется на поиске лица и глаз, затем другая камера с увеличительным объективом получает высококачественное изображение радужной оболочки. Второй – требует, чтобы глаз человека находился внутри определённой области наблюдений одной камеры.

На полученном изображении локализуется радужная оболочка и составляется её код (рис. 1 в). Даугман использовал двумерный фильтр Габора. Дополнительно создаётся маска, где изображение зашумлено (области наложения ресниц и век), которая накладывается на исходный код радужной оболочки. Для идентификации вычисляется расстояние Хэмминга (разница в битах между двумя шаблонами радужных оболочек), которое для одинаковых радужных оболочек будет наименьшим.

a b c

а

б

в

Рисунок 1. Примеры биометрических параметров

Статистические характеристики

В качестве двух основных характеристик любой биометрической системы можно использовать ошибки первого и второго рода. В области биометрии наиболее устоявшиеся понятия – FAR (False Acceptance Rate) и FRR(False Rejection Rate). FAR характеризует вероятность ложного совпадения биометрических характеристик двух людей. FRR – вероятность отказа доступа человеку, имеющего допуск.

В таблице 2 приведены средние показатели для различных биометрических систем

Таблица 2

Характеристики биометрических систем

Отпечатки пальцев

Геометрия лица

Радужная оболочка глаза

FAR, %

0,001 %

0,1 %

0,00001 %

FRR, %

0,8 %

7 %

0,10 %

Следует отметить, что данные показатели варьируются в зависимости от используемых биометрических баз данных и применяемых алгоритмов, однако их качественное соотношение остаётся примерно одним. Анализируя эти данные, можно придти к выводу, что идентификация на основе рисунка радужной оболочки глаза является одним из самых надёжных биометрических методов. Безконтактный способ получения данных говорит о простоте использования и возможном внедрении в различные области.

Библиография

  1. Гинце, А. А. Биометрические технологии: мифы и реальность / А.А. Гин-це // Инсайд. – 2005. – № 1. – С. 59–63.
  2. Павельева, Е. А. Поиск и анализ ключевых точек радужной оболочки глаза методом преобразования Эрмита / Е.А. Павельева, А.С. Крылов // Информатика и её применения.-2010.-т.4, в.1.-С. 79-82.
  3. Bery, J. The history and development of fingerprinting / J. Bery // Advances in Fingerprint Technology.-1990. – pp. 1-38.
  4. Daugman, J. High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence // J. Daugman // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1993.-vol. 15(11).-pp. 1148-1161.