Меню Рубрики

Что такое сканер сетчатки глаза на телефоне

Новые Andro > Ольга Акукина | 1 Февраля, 2016 — 10:00

24 февраля в Испании откроется выставка MWC, на которой вендоры всех мастей традиционно анонсируют новые коллекции смартфонов. И как всегда в преддверии выставки новостные ленты полнятся слухами о грядущих устройствах. В частности, о свежих южнокорейских флагманах – Samsung Galaxy S7 and the LG G5. Оставим в стороне экраны, камеры и процессоры, сегодня нас интересует технология сканирования сетчатки (как вариант – радужной оболочки) глаза, которая, вероятно, будет поддерживаться обеими моделями.

«Глазной» сканер – новое поколение биометрической защиты, приходящее на смену считывателю отпечатков пальцев. Собственно, и сканеры отпечатков пока есть не всех смартфонах (даже флагманских). Но хотя бы в качестве конкурентного преимущества (у айфона других нет!) сканер сетчатки/«радужки» – штука интересная. В этой статье я расскажу вам о технологии в подробностях. При подготовке материала была использована информация PhoneArena.

Для начала стоит отметить, что сканер особенностей глаза не является чем-то принципиально новым в мире смартфонов. Из свежих моделей его поддерживают Microsoft Lumia 950 & 950 XL, ZTE Axon Mini, из более ранних – азиатские Fujitsu NX F-04G, Vivo X5Pro и ZTE Grand S3.

Есть два основных варианта сканеров глаза для смартфонов. Устройства Lumia и Fujitsu, например, используют инфракрасное излучение и инфракрасную камеру в дополнение к обычной «фронталке». Для разблокировки смартфон нужно поднести к лицу (обычно не далее чем на 30 см), затем невидимый инфракрасный луч подсветит ваши глаза, а ИК-камера сделает снимок. Следом в работу вступает софт, который генерирует хеш-код на основе полученной информации о радужной оболочке глаза. Если он совпадает с тем, что записан в память смартфона при настройке сканера, устройство разблокируется.


Фото — WPCentral

Минус системы в том, что генерация хеш-кода занимает 1-2 секунды, это не очень-то и быстро. В целом многое зависит от мощности процессора вашего смартфона. Важен тот факт, что на устройстве не может храниться фотография глаз, как и любая другая легко расшифровываемая информация. Только хеш-сумма.

Вторая технология разработана американским стартапом EyeVerify и называется Eyeprint ID. Принцип похож, только ИК-луч не используется. Eyeprint ID сканирует не «радужку», а сетчатку – расположение кровеносных сосудов и прочие особенности. Для реализации технологии достаточно обычной фронтальной камеры разрешением не менее 1 Мп. Пока разработка EyeVerify особой популярностью не пользуется. Во-первых, в условиях слабого освещения срабатывает плохо, ведь ИК-подсветки нет. Во-вторых, судя по обзорам смартфонов Vivo и ZTE (где и используется Eyeprint ID) для настройки системы требуется секунд 20-30 держать девайс прямо перед глазами. А разблокировка занимает около 5 секунд, что, конечно, не дело. Но, вероятно, технологию еще усовершенствуют.


Фото — Digitaltrends

Что выбирают Samsung и LG?

Пока нельзя с точностью сказать, какая именно технология будет использована в грядущих флагманах. Но можно сделать некоторые предположения. В частности, Samsung инвестирует в EyeVerify. А ещё осенью прошлого года в сеть попал патент этой компании, который описывает систему распознавания сосудистой сетки и радужной оболочки глаза. При этом используется похожая на инфракрасную подсветка и ресивер, который анализирует отраженный глазами свет.

LG в свою очередь работает с корейской компанией Irience по созданию модуля, считывающего особенности сетчатки глаза. Подробной информации пока нет, но, по слухам, сейчас ведутся работы по увеличению требуемого расстояния для корректного считывания с 30 до 50 см.

Конечно, возникает вопрос – стоит ли так возиться с развитием сканеров сетчатки для обычных телефонов? Ведь есть отлично работающая технология распознавания отпечатка пальца. Специалисты отвечают – стоит! Защита данных – важное дело. Новая технология повышает уровень безопасности и не требует прямого контакта со считывателем.

Бесконтактность – это плюс. Например, в перчатках телефон не разблокировать прикосновением пальца. Также сканеры отпечатков плохо реагируют на влажные или жирные руки. Есть ещё мнение, что к телефону со сканером отпечатка кто-нибудь может приложить ваш палец пока вы, например, спите. Но я не настолько параноик, чтобы из-за такой перспективы переживать.

В любом случае, «глазным» сканерам еще расти и расти. По отзывам многих владельцев Lumia 950/950 XL, разблокировка с помощью новой технологии уступает привычным считывателям отпечатков. Во-первых, телефон приходится держать неестественно близко к глазам (вместо того, чтобы просто взять в руку и приложить палец к считывателю). Во-вторых, сканер часто не срабатывает, если вы смотрите не прямо на девайс, а немного под углом. Ну и распознавание занимает определенное время, как я уже отмечала.

В идеале флагманам иметь оба сканера, чтобы каждый пользователь мог выбрать то, что ему удобнее (и в зависимости от своих параноидальных наклонностей). Например, можно было бы разблокировать телефон «взглядом», а покупать приложения с помощью «тач айди».

Что ж, дождемся выставки и посмотрим, как именно будет реализовано считывание особенностей глаз владельца в новых смартфонах.

источник

Получайте на почту один раз в сутки одну самую читаемую статью. Присоединяйтесь к нам в Facebook и ВКонтакте.

Технические характеристики современных смартфонов вплотную приближаются к характеристикам настольных компьютеров и ноутбуков. С помощью мобильных девайсов можно выполнять все больше разнообразных действий, в том числе, и требующих большого количества ресурсов. Те же игры для смартфонов становятся весьма сложными, качественными и, следовательно, требовательными к самим аппаратам.

Стандартным показателем оперативной памяти в современных смартфонах являются 2 гигабайта, есть небольшое количество топовых аппаратов с платой на 3 Гб, а компания ASUS представила в начале января 2015 года первый в мире телефон с 4 гигабайтами оперативки – ASUS ZenFone 2.

Помимо этого, ASUS ZenFone 2 будет обладать 64-битным процессором Intel Atom Z3580 с тактовой частотой 2,3 ГГц, 5,5-дюймовым сенсорным дисплеем, основной камерой на 13 мегапикселей и фронтальной на 5 Мп, а также аккумулятором емкостью 3000 мАч с возможностью зарядки на 60 процентов всего на 40 минут.

Интересно, что цена устройства будет весьма умеренной – стоимость смартфона ASUS ZenFone 2 составит всего 199 американских долларов.

Долгие годы пользователи мобильных телефонов не воспринимали встроенные в эти аппараты камеры по-настоящему серьезно. Это, скорее, был инструмент для создания снимков для социальных сетей и сервиса Instagram, а для всего остального существовали стандартные фотоаппараты. Но в последнее время камеры в смартфонах становятся все более качественными и функциональными.

Однако невозможно использовать по-максимуму даже самую хорошую и большую фотоматрицу, если аппарат не оснащен качественной оптикой. Обойти эту проблему, на данный момент, можно двумя способами. Первый – это покупка внешних объективов для камер в мобильных телефонах. Вторая – появление в самих смартфонах хороших линз.

В качестве примера последнему можно привести телефон ASUS ZenFone Zoom, являющиеся «старшей версией» упомянутого выше аппарата ASUS ZenFone 2. Этот смартфон отличается от «брата», в первую очередь, более развитой оптикой при 13-мегапиксельной камере. Встроенный в девайс объектив состоит из десяти линз, которые обеспечивают качественное оптическое двенадцатикратное приближение.

Камера в ASUS ZenFone Zoom обладает системой стабилизации изображения, лазерным автофокусом, а также возможностью в ручном режиме настраивать показатель ISO и скорость срабатывания затвора. Стоимость аппарата – 399 долларов.

Наиболее распространенным на данный момент способом защиты смартфона от чужих людей является пароль его разблокировки при включении. Постепенно набирают популярность также встроенные в телефоны сканеры отпечатков пальцев – их начали внедрять даже в бюджетные аппараты со стоимостью до 200 долларов.

А малоизвестная компания ViewSonic выпустила серийный смартфон, обладающий датчиком, считывающим рисунок сетчатки глаза. Это изображение является уникальным для каждого человека, подделать его невозможно, что позволяет этому способу защиты быть максимально эффективным.

В остальном же смартфон ViewSonic V55 обладает весьма скромными характеристиками – 64-битным процессором Qualcomm Snapdragon 410 с частотой 1,4 гигагерц, 2 гигабайтами оперативной памяти и 5,5-дюймовым дисплеем с разрешением 1080p. На задней панели аппарата расположена камера на 13 мегапикселей с возможностью использования внешних объективов.

Сканер сетчатки глаз находится на передней панели ViewSonic V55. С его помощью можно ограничивать доступ не только к смартфону в целом, но и к отдельным файлам в памяти устройства, а также к установленным на нем программам и функциям аппарата.

Возможно, уже в самом ближайшем будущем люди будут не выбирать один из множества созданных разными компаниями цельных мобильных телефонов, а собственными руками собирать аппарат согласно своим представлениям о том, каким он должен быть.

Proect Ara – это инициатива корпорации Google, которую сейчас развивает компания Lenovo и множество сторонних разработчиков со всего мира. Цель этого проекта – создать бесплатную платформу с открытым аппаратным обеспечением, на базе которой можно конструировать модульные мобильные телефоны.

Таким образом, любой желающий может, используя принципы Proect Ara, собрать собственный смартфон с уникальными характеристиками. При этом увеличить память, производительность процессора, разрешение экрана или емкость аккумулятора в этом аппарате будет даже проще, чем сменить в нем SIM-карту.

Такие телефоны будут состоять из множества модулей, прикрепляемых к единой плате. При этом пользователь сможет использовать в своем мобильном устройстве аппаратные части, выпущенные разными производителями. Происходить это может при поломке того или иного модуля либо при желании улучшить технические характеристики смартфона.

Proect Ara позволит понизить финансовый порог входа для производителей мобильных телефонов до минимума, а это позволит увеличить конкуренцию на рынке, снизить общую стоимость продукции, а также дать толчок к еще более быстрому развитию технологий.

Первый реальный аппарат, созданный на основе Proect Ara, будет представлен широкой общественности в середине января 2015 года на конференции разработчиков.

Высокое потребление ресурсов – это настоящий бич современных смартфонов. Заряда аккумуляторов большинства из них едва хватает на один день активной работы аппарата, что приводит к отключению устройств в самый неподходящий момент. И далеко не все пользователи телефонов готовы постоянно носить с собой запасные батареи или зарядные устройства для своих мобильных девайсов.

Однако в 2014 году на рынке стала заметна тенденция к резкому увеличению емкости аккумуляторов смартфонов. При средних показателях 2000-2500 мАч появилось множество моделей с батареями на 4000 мАч. Есть также отдельные телефоны с еще более емкими аккумуляторами.

При этом речь не обязательно идет о дорогих топовых моделях смартфонов. К примеру, аппаратом с одной из самых емких в мире батарей является бюджетный девайс Elephone P5000 стоимостью 240 американских долларов.

Elephone P5000 оснащен аккумулятором на 5350 мАч, что, согласно заявлениям производителей устройства, позволит этому смартфону работать без подзарядки в течение четырех дней в режиме средней активности и двух – при очень активном использовании всех возможностей аппарата.

В остальном технические характеристики устройства весьма средние: процессор MTK6592 с тактовой частотой 1,7 ГГц, 2 гигабайта оперативной памяти и 16 – постоянной, 5-дюймовый экран с разрешением 1920 на 1080 точек, основная камера с разрешением 16 мегапикселей и фронтальная на 8 Мп.

Читать также : 5 лучших китайских смартфонов 2015 года, не уступающих известным брендам.

Понравилась статья? Тогда поддержи нас, жми:

источник

Не так давно был представлен новый флагман Samsung Galaxy Note 7. Одной из его ключевых функций стала возможность разблокировки устройства при помощи сканирования радужки глаза.

Сканер радужки глаза, это один из устоявшихся штампов киноиндустрии, особенно, когда дело касается шпионских и научно-фантастических фильмов. Теперь эта технология стала не просто выдумкой, а перекочевала в повседневные гаджеты простых людей (а не супершпионов), в частности, в смартфоны, ну по крайней мере один точно. Посмотрим, как эта штука приживётся в смартфоностроении: перекочует ли она к другим производителям или останется бесполезной диковинкой Galaxy Note 7 (или вообще откровенной дичью), как проектор в китайском смартфоне. Тем не менее, нам стало интересно, как устроен этот сканер. Мы разобрались и спешим поделиться этим с вами.

Радужная оболочка наших глаз, как и отпечаток пальца имеет свой неповторимый рисунок. Поэтому это удобное средство аутентификации. Биометрические гражданские паспорта, если вы помните, фиксируют именно эту информацию, потому что в отличие от отпечатка пальцев, радужку глаза подделать пока не представляется возможным. Кроме того со временем она не изменяется.

Однако сканер не просто фотографирует ваш глаз, а потом сверяет с исходником. На практике процедура начинается с направленного инфракрасного луча ближнего спектра. Этот свет для идентификации подходит гораздо лучше, чем дневной, потому что камере легче захватить рисунок радужки, подсвеченный именно ИК-светом. Кроме того, такой сканер может работать в темноте. При этом процедуре идентификации радужной оболочки могут подвергаться даже люди с плохим зрением, так как ИК-луч свободно проходит через прозрачные очки и линзы. После того, как рисунок радужки зафиксирован, алгоритм переводит рисунок радужной оболочки глаза в код, который сравнивается с имеющейся базой.

Захват изображения глаза — полученная картинка — определение радужки и века — выделение этой области — удаление века с картинки — нормализация этой области — транскодирование — сравнение с базой данных

По большей части, сканер нового фаблета от Samsung работает по описанной выше схеме, любопытная деталь заключается в том, что на фронтальной панели Galaxy Note 7 располагается камера, которая занимается исключительно распознаванием радужной оболочки глаза. Почему же фронтальная камера не может выполнять эту задачу? Потому что камера должна быть чувствительна к ИК спектру. В обычных камерах ИК свет фильтруется, так как он портит обычные фотографии. Кроме этого считывающая камера имеет более узкий угол обзора, чтобы видеть глаз пользователя лучше, особенно на расстоянии.

Некоторые пользователи выразили озабоченность по поводу того, что такой сканер в Samsung Galaxy Note 7 может быть небезопасен, в частности, не приведёт ли его частое использование к необратимому повреждению глаз. Такие вопросы вполне резонны, ведь для сканирования смартфон отправляет луч света прямо в ваш глаз, и так как этот свет невидим для человека, то зрачок никак не пытается от него защититься, поэтому свет попадает на сетчатку, не встречая никаких преград.

На самом деле мы не можем быть на 100% уверенными, что частое использование сканера радужки глаза Samsung Galaxy Note 7 не будет иметь какого-то влияния на наши глаза. Если сейчас эту статью читает окулист, мы будем рады услышать ваше экспертное мнение в этом вопросе.

Сама компания предупреждает пользователей, что подносить смартфон слишком близко к глазам во время идентификации не нужно, если следовать этому предостережению всё должно быть хорошо. Однако так как считывание радужки не такое частое явление, массового тестирования и результатов, сделанных на основе людей, пока нет. Когда они появятся, может быть уже слишком поздно кого-то предупреждать, а может быть и наоборот — придёт подтверждение, что функция полностью безопасна.

Если вы запутались — проясню, да сканирование радужки и сетчатки — процессы схожие, но различаются по основному принципу. При сканировании сетчатки, алгоритм считывает не рисунок сетчатки, а изображение глазного дна. Но для бытовых условий гораздо проще пользоваться сканером радужной оболочки, так как для считывания сетчатки устройство нужно подносить вплотную к глазу. В случае со смартфоном это выглядело бы очень глупо.

В смартфонах уже давно есть считыватели отпечатков пальцев, они быстрые надёжные безопасные и достаточно дешёвые, чтобы быть установленными даже в китайских смартфонах дешевле $200. Зачем тогда нам сканеры радужной оболочки? Главным образом затем, что они в несколько раз более надёжны и безопасны. Главным доводом является то, что отпечатки пальцев мы оставляем почти на каждой поверхности, к которой прикасаемся, а значит копию отпечатка гораздо проще достать. При этом мокрые и грязные пальцы устройству часто тяжело распознать. Получить копию радужной оболочки крайне тяжело, а глаза изнутри никогда не заляпаны грязью, поэтому владельцу воспользоваться аутентификацией в любых условиях гораздо проще. Хотя, в кино уже давно придумали способ, как обойти эту защиту:

Я считаю, что сканер Samsung Galaxy Note 7 не сделает его хитом. Да, эта технология работает и ей можно лихо хвастаться друзьям, но для большинства — использование сканера отпечатка пальцев будет достаточно. Однако не исключено, что новинку оценит, в первую очередь, корпоративный сегмент, которому необходимо лучше, чем остальным защищать информацию на своём смартфоне. Для простых обывателей, думается мне, будет слишком лениво подносить смартфон на определённое расстояние, при этом совершая необходимые действия. Но это не говорит о том, что Samsung не разовьёт технологию или о том, что она неожиданно не выстрелит и перекочует даже в iPhone. Шансы у этой серьёзной игрушки есть.

Читайте также:  Если глаза не могу открыть и слезятся почему

источник

Современные смартфоны – это не просто звонилки с расширенной функциональностью, а настоящие карманные компьютеры. Они используются для общения, веб-серфинга, просмотра документов, оплаты покупок и других действий. Объемы конфиденциальной информации, содержащейся в памяти устройства, постоянно увеличиваются, а производители заботятся об обеспечении ее сохранности и недоступности для посторонних.

Один из первых методов «продвинутой» защиты доступа – сканер отпечатка пальца. Сегодня он встречается даже в бюджетных трубках по 70 долларов, но не всегда обеспечивает нужный уровень. Более продвинутой заменой и дополнением дактилоскопического сканера должен стать иридосканер.

Иридосканер – это специальный сенсор, считывающий узор с радужной оболочки глаза для идентификации пользователя.

Принцип работы иридосканера смартфона основан на той же физиологической особенности человека, что и дактилоскопия. Радужная оболочка глаза имеет уникальный узор. Вероятность его совпадения составляет примерно 10 -78 . Это намного выше, чем при дактилоскопии. Согласно теории вероятности, за всю историю человечества еще не было двух людей, у которых бы совпал узор глаза, и никогда не будет. Поэтому такой метод идентификации гарантирует практически 100 % безопасность.

Часто сканер радужной оболочки глаза ошибочно называют сканером сетчатки. Это в корне неверно, так как сетчатка расположена внутри глаза, за «объективом» в виде зрачка с хрусталиком. Просканировать ее оптическим сигналом не получится, так как свет, попавший внутрь, наружу не отражается. Да и какого-то уникального узора, который легко зафиксировать миниатюрными приборами, на поверхности сетчатки нет. Все современные сканеры в смартфонах базируются именно на изучении рисунка радужки.

Осущетвить сканирование сетчатки тоже можно, но только с помощью инфракрасного излучения. Принцип основан на изучении не самой сетчатки, а узора кровеносных сосудов глазного дна. При сканировании следует сохранять правильную ориентацию глаза и почти вплотную подносить его к датчику. Это сложно, неудобно, потому такой метод аутентификации использовался только там, где важна особая секретность. Называть подобный сенсор иридосканером некорректно, так как iris по латыни – это радужка, а сетчатка называется retina.

В основе иридосканера смартфона – высококонтрастная камера, подобная обычной камере. Иногда роль иридосканера может выполнять и обычная фронталка. Матрица иногда выполняется черно-белой, для обеспечения лучшей четкости полученной картинки. Отличительной ее чертой может быть расширенный спектр видимости, в сторону инфракрасного диапазона. Это сделано для того, чтобы рисунок радужной оболочки глаза лучше воспринимался иридосканером в темноте.

В целом, процесс сканирования глаза мало чем отличается от обычного фотографирования. При первой идентификации камера тщательно сканирует узор, создает его цифровой отпечаток и заносит в память. При последующих разблокировках система сравнивает имеющийся рисунок с полученным только что, и открывает доступ при их совпадении.

Внедрение сканера радужной оболочки глаза в смартфоны началось в 2015 году. Первыми его стали устанавливать китайские и японские производители. «Пионером» был ViewSonic V55, презентованный в начале 2015 года. Но он так и не попал в массовую продажу. Дальше последовал ZTE Grand S3. В мае китайцы представили Vivo X5 Pro. Японцы в ответ выпустили флагман Fujitsu Arrows NX F-04G, показанный в июне 2015. В июле свет увидел TCL 3S M3G, также способный сканировать глаз.

Китайцы из UMI осенью 2015 показали модель Iron, поддерживающую идентификацию по радужной оболочке. ZTE тоже встроили иридосканер в Axon mini. Примерно тогда же Microsoft оборудовали анаологичным механизмом свои флагманы Lumia 950 и 950XL. Одним из последних аппаратов на рынке, оснащенных иридосканером, стал ZTE Nubia My Prague S.

Что интересно, добрая половина этих смартфонов были титулованы маркетологами и журналистами, как первые и уникальные (коими уже не являлись). При этом, у некоторых моделей для сканирования программно приспособили фронтальную камеру, не подвергая ее существенным изменениям. Такой подход не может гарантировать высокого качества срабатывания при плохом освещении. Последний (на момент написания) смартфон с иридосканером – Samsung Galaxy Note 7, где совместно с камерой задействуется инфракрасный излучатель.

источник

Первые сообщения о «взломе» биометрических систем защиты флагманских смартфонов компании Samsung (Galaxy S8 и S8+) появились фактически в день их презентации, в конце марта 2017 года. Напомню, что тогда испанский испанский обозреватель MarcianoTech вел прямую Periscope-трансляцию с мероприятия Samsung и обманул систему распознавания лиц в прямом эфире. Он сделал селфи на собственный телефон и продемонстрировал полученное фото Galaxy S8. Как это ни странно, этот простейший трюк сработал, и смартфон был разблокирован.

Однако флагманы Samsung комплектуются сразу несколькими биометрическими системами: сканером отпечатков пальцев, системой распознавания радужной оболочки глаза и системой распознавания лиц. Казалось бы, сканеры отпечатков и радужной оболочки должны быть надежнее? По всей видимости, нет.

Исследователи Chaos Computer Club (CCC) сообщают, что им удалось обмануть сканер радужной оболочки глаза с помощью обыкновенной фотографии, сделанной со средней дистанции. Так, известный специалист Ян «Starbug» Криссер (Jan Krissler) пишет, что достаточно сфотографировать владельца Galaxy S8 таким образом, чтобы его глаза были видны в кадре. Затем нужно распечатать полученное фото и продемонстрировать его фронтальной камере устройства.

Единственная сложность заключается в том, что современные сканеры радужной оболочки глаза (равно как и системы распознавания лиц) умеют отличать 2D-изображения от реального человеческого глаза или лица в 3D. Но Starbug с легкостью преодолел и эту сложность: он попросту приклеил контактную линзу поверх фотографии глаза, и этого оказалось достаточно.

Для достижения наилучшего результата специалист советует делать фото в режиме ночной съемки, так как это позволит уловить больше деталей, особенно если глаза жертвы темного цвета. Также Крисслер пишет, что распечатывать фотографии лучше на лазерных принтерах компании Samsung (какая ирония).

«Хорошей цифровой камеры с линзой 200 мм будет вполне достаточно, чтобы с расстояния до пяти метров захватить изображение, пригодное для обмана системы распознавания радужной оболочки глаза», — резюмирует Крисслер.

Данная атака может оказаться куда опаснее, чем банальный обман системы распознавания лиц, ведь если последнюю нельзя использовать для подтверждения платежей в Samsung Pay, то радужную оболочку глаза для этого использовать как раз можно. Найти качественную фотографию жертвы в наши дни явно не составит труда, и в итоге атакующий сможет не просто разблокировать устройство и получить доступ к информации пользователя, но и похитить средства из чужого кошелька Samsung Pay.

Специалисты Chaos Computer Club предупреждают пользователей, что не стоит доверять биометрическим системам защиты сверх меры и рекомендуют применять старые добрые PIN-коды и графические пароли.

Видеоролик ниже пошагово иллюстрирует все этапы создания фальшивого «глаза» и демонстрирует последующий обман Samsung Galaxy S8.

Представители компании Samsung прокомментировали ситуацию:

«Компании известно об этом сообщении. Samsung заверяет пользователей, что технология распознавания радужной оболочки глаза в Galaxy S8 была разработана и внедрена после тщательного тестирования, чтобы обеспечить высокий уровень точности сканирования и предотвратить попытки несанкционированного доступа.

Описываемый в упомянутом материале способ может быть реализован только с использованием сложной техники и совпадении ряда обстоятельств. Нужна фотография сетчатки высокого разрешения, сделанная на ИК-камеру, контактные линзы и сам смартфон. В ходе внутреннего расследования было установлено, что добиться результата при использовании такого метода невероятно сложно.

Тем не менее, даже при наличии потенциальной уязвимости, специалисты компании приложат все усилия, чтобы в кратчайшие сроки обеспечить безопасность конфиденциальных и личных данных пользователей».

источник

Данный метод в качестве идентификатора использует уникальный рисунок кровеносных сосудов глазного дна. Сканирование происходит с помощью инфракрасного излучения низкой интенсивности, которое направляется через зрачок к задней стенке глаза.

Система контроля доступа на основе сканирования сетчатки глаза отличается высокой надежностью, используется на особо охраняемых объектах, в силу того, что биометрические СКУД по сетчатке глаза имеют самый низкий коэффициент FRR и практически не бывает ошибочного отказа в доступе (FAR).

К недостаткам такой технологии можно отнести высокую стоимость и сложность, а также неудобство пользователя, который должен сохранять неподвижность во время работы оптической системы. К тому же от пользователя требуется определенная ориентация сетчатки, т.е. направление взгляда. Данный метод неприменим, если структура сетчатки повреждена каким-нибудь заболеванием.

Frost&Sullivan опубликовала доклад «Пятилетний анализ перспектив рынка аутентификации по радужной оболочке глаза», в котором прогнозируется рост доходов от $ 142 900 000 в 2014 году до $ 167 900 000 в 2019 году.

Точность верификации по радужной оболочке глаза и её неизменное состояние на протяжении всей жизни человека — являются достаточно убедительными аргументами для развертывания технологии.

«Глобальные угрозы безопасности и активность мошенников усиливают необходимость в системах распознавания радужной оболочки глаза, — считает Рам Рави, промышленный аналитик Frost&Sullivan. — В результате, технология может найти применение в национальных системах идентификации, службе пограничного контроля и правоохранительных органах.»

Также аналитики ожидают рост популярности этих бесконтактных биометрических систем в гостиничной и финансовой индустрии, государственных ИТ-системах, мобильном банкинге и, особенно, в сфере здравоохранения. Кроме того, пока камеры смартфонов в состоянии захватить отдельные образцы радужной оболочки, перспективы развития — очевидны.

Что касается более долгосрочных прогнозов:

Tractica опубликовала новый доклад под названием «Iris Recognition», предсказывающий, что к 2024 году поставки устройств распознавания радужной оболочки глаза составят 262 миллиона.

В докладе отмечается, что поставки устройств — в том числе как автономных систем распознавания радужной оболочки, так и биометрических компонентов для мобильных устройств — вырастет с 7,9 млн ($ 587 млн) в 2015 году до 55,6 млн ($ 1920000000) в год к 2024 году. В течение этого 10-летнего периода, совокупные поставки на мировой рынок достигнут 262,8 млн ($ 11,7 млрд) при среднегодовом темпе роста в 24%.

«Аутентификация по радужной оболочке глаза признана одним из самых эффективных биометрических методов последнего десятилетия, — говорит Боб Локхарт, главный аналитик Tractica. — Такие системы дают очень низкий процент ложных срабатываний. Скорость обработки приближается к 200 миллионов шаблонов в секунду. Тем не менее, технология распознавания радужной оболочки уступает конкурирующей технологии распознавания отпечатков пальцев, за счет более низкой цены последней».

«Несмотря на потенциал метода среди различных биометрических систем, тормозящим фактором остается его высокая стоимость, — соглашается Рам Рави. — Однако, постоянные исследования и разработки позволят снизить затраты, а расширение сферы использования за счет госзаказов — позволит технологии аутентификации по радужной оболочке глаза занять заметный сегмент на рынке биометрических СКУД».

К 2020 году мировой рынок аутентификации по радужной оболочке глаза вырастет более чем на 21% до $5 млрд, согласно отчету TechNavio. Рост связан с увеличением интеграции систем распознавания по радужной оболочки глаза в мультимодальные биометрические системы крупных государственных проектов, такие как пограничный контроль, электронные паспорта, регистрация избирателей данных и т.п

Материал спецпроекта «Без ключа»

Спецпроект «Без ключа» представляет собой аккумулятор информации о СКУД, конвергентном доступе и персонализации карт

источник

  • Спорт, активный отдых, туризм1.13
  • Покупки на AliExpress — инструкции для начинающих0.00
  • Красота, здоровье0.00
  • Электроника0.00
  • Купоны Aliexpress0.00
  • Проекты0.00
  • Компьютеры, планшеты0.00
  • Телефоны и аксессуары0.00
  • Флэшки, карты памяти, SSD0.00
  • Инструменты, ремонт0.00

Стоимость — 249.99 USD

Китайская компания Homtom понимает желание современных пользователей иметь не только лишь производительный и красивый смартфон, но и защищенные данные на нем. Однако обеспечить их сохранность фирма решила очень технологичным способом.

Пока только началась предпродажа нового флагмана Homtom HT10, но кое что о нем уже известно. Рассмотрим более поробно в этом кратком обзоре.

Технические характеристики Homtom Ht10:

Операционная система Android 6.0 Marshmallow
Процессор MTK6797 (он же Helio X20) 2.3 ГГц
Размер экрана 5.5 дюймов
Разрешение экрана 1920*1080 FullHD
ОЗУ 4 ГБ
ROM 32 ГБ
Поддержка 3G; 4G Global Network
Камера заднего вида 21 MP
Фронтальная камера 8 MP
Bluetooth 4.0
Частота сети WCDMA 900/2100 мГц, FDD-LTE b1/b2/b3/b4/b5/b7/b8/b17/b20, GSM 850/900/1800/1900 мГц
Поддержка OTG
Беспроводной AP
SIM-карта с двойным режимом ожидания
Ёмкость батареи 3200 мАч (не съёмная)
Габариты 155.3×75×8.9 мм
Вес 150 грамм
Сканер радужной оболочки глаза
Языки Русский, Английский, Немецкий, Французский и т. д.

В плане дизайна модель Homtom HT10 неплоха. С белый цветом задней панели в контраст вступает окошко 21-мегапиксельной камеры (Sony IMX230) и светодиодная вспышка. BSI-модуль позволяет делать отменные снимки даже в ночное время. Спереди же расположен покрытый защитным стеклом с олеофобным покрытием дисплей в 5 с половиной дюймов и разрешением в 1920 на 1080 пикселей. Контрастный, яркий, сочный, он великолепно подойдет как для просмотра фильмов, так и веб-серфинга.

8-мегапиксельная «фронталка» телефона HT10 также достойно справляется с возложенными на нее обязанностями по созданию селфи. Отдельно отметим присутствие технологии распознания радужной оболочки глаза, заменяющей привычный всем дактилоскопический сканер. Решение свежее, интересное, инновационное.

Одной из новинок данного аппарата Homtom HT10 является непривычная до сих пор опция — сканер сетчатки глаза.

Не обойдется потенциальный покупатель и без игр на это аппарате, ведь связка из процессора Mediatek MT6797, 4гб ОЗУ и графического адаптера Mali-T880MP4 легко воспроизведет все ресурсоемкие игровые приложения. 32гб внутреннего хранилища могут быть дополнены памятью MicroSD-карт до 128гб. В совокупности с поддержкой OTG и 4G-частот, аккумулятором в 4000 mAh, оптимизированным Android Marshmallow и всеми вышеописанными достоинствами девайс Homtom HT10 определенно найдет свою аудиторию, ведь недорогой и функциональный флагман никогда и никому не помешает.

Несмотря на свою стоимость почти в 250$ новая модель Homtom HT10 обещает быть очень интересным вариантом смартфона. Количество опций и качество начинки такое, что больше пока что нечего и придумать.

Остается только гадать, хватит ли батарейки Homtom HT10 для обеспечения всей этой радости )))

Небольшое видео Homtom HT10:

источник

Что такое Iris scanning технология? Что такое сканирование радужной оболочки глаза?

Если вам надоело постоянно носить с собой громоздкую связку гремящих ключей, представьте, что уже совсем скоро вы сможете открывать свои двери только лишь посмотрев на них в течении нескольких минут! Технология сканирования радужной оболочки глаза (анг. – Iris – радужная оболочка глаза; scanning — сканирование), уже через пару лет сможет сделать такую процедуру вполне обыденной. Она уже активно применяется в некоторых аэропортах и военных базах, где быстрая и надежная идентификация личности – жизненно важная необходимость. Сканирование радужной оболочки глаза – это наиболее точная форма распознавания по биометрическим показателям (идентификация, основанная на измерении определенных участков тела), которая в разы превосходит технологии распознавания по отпечаткам пальцев (отпечатки пальцев могут изменяться со временем) и по ДНК (требует слишком много времени). Что такое iris scanning и как работает данная технология? Давайте разберемся!

Сейчас на нашей планете живет людей больше чем когда-либо до этого. Все мы имеем, что-либо ценное, и обмениваемся ежедневно большими объемами информации. В такой ситуации, важность безопасности трудно переоценить. Мы постоянно совершенствуем свои системы защиты, однако всегда найдутся те, кто захочет заполучить чужие данные и ценности. Обычно люди полагаются на системы защиты, на взлом которых уходит очень много времени: замки очень трудно открыть без правильного металлического ключа, тогда как информацию защищенную кодированием трудно получить без корректного математического ключа. Однако оба таких метода имеют один большой недостаток: имея в руках нужный ключ, злоумышленник все-таки сможет быстро получить доступ к интересующей его информации или ценностям.

Читайте также:  Можно ли убрать синяки под глазами чайными пакетиками

iris scanning (сканирование радужной оболочки)

Большинство специалистов по безопасности сходятся во мнении, что будущее защиты лежит за биометрическим распознаванием (измерение частей тела). Вместо того, чтобы позволять людям получать доступ к чему-либо через стандартные замки и ключи, мы будем открывать доступ после биометрической идентификации человека по каким-либо уникальным частям его тела. К примеру, идентификация человека по фотографии в паспорте является самой просто биометрической формой распознавания. Когда на таможне работник сверяет вашу фотографию в паспорте с вашим лицом, он интуитивно ищет сходные черты. Размеры носа, оттопыренность ушей, расположение глаз – все это сопоставляется. Это самое простое биометрическое распознавание. Проблема заключается в том, что со временем наше лицо изменяется, да и к тому же многие люди достаточно похожи друг на друга. Отпечатки пальцев – это более надежный биометрический способ идентификации, однако и он далеко не идеален: болезни, травмы и само течении жизни могут изменить уникальный рисунок кожи наших пальцев. Сканирование радужной оболочки глаза это намного более надежный способ идентификации человека – у вас просто фотографируются глаза, все!

Радужная оболочка глаза – это цветная мускульная ткань круглой формы, обрамляющая зрачок человека, и помогающая ему (зрачку) сжиматься/разжиматься, как затвору камеры. Цветной узор нашей радужной оболочки глаза формируется на генетическом уровне еще тогда, когда мы находимся в утробе матери, однако окончательно он заканчивает свое формирование только к двум годам нашей жизни. Цвет радужной оболочки глаза зависит от количества пигмента меланина: чем больше меланина, тем больше глаза имеют коричневый оттенок, чем меньше – тем более выражен голубой цвет. Хотя мы привыкли четко выделять цвет глаз у каждого человека – «коричневые глаза», «зеленые глаза», «голубые глаза» — на самом деле цвет и узор для каждой конкретной радужной оболочки глаза является уникальным. К примеру, даже два глаза одного и того же человека имеют два разных оттенка и узора своих радужных оболочек, тоже самое касается и глаз генетических близнецов.

Чтобы пройти такое биометрическое сканирование, уникальный узор вашей радужной оболочки должен быть распознан, что позволит дать позитивный ответ вашей идентификации. Это означает, что в сканировании радужной оболочки глаза присутствует две стадии: получение снимка вашего глаза (т.е. первый раз использования системы, когда она только учится распознавать уникальный узор вашего глаза) и подтверждение подлинности снимка (когда система уже имеет в своей базе снимок вашего глаза и сопоставляет его с текущим изображением вашей радужной оболочки).

Стадия 1: Получение снимка вашего глаза
Все, что нужно такой системе распознавания для верификации человека – это снимок его радужной оболочки глаза. Поэтому для запуска такой системы, каждый человек должен пройти единоразово фотографирование своих глаз. При этом процедура фотографирования происходит, как при обычном освещении, так и при невидимом инфракрасном (тип света, используемый в приборах ночного видения, который имеет чуть большую длину волн чем обычный красный свет).

Инфракрасный свет в сканировании радужной оболочки глаза помогает более точно распознать уникальность узора более темных глаз, что более трудно сделать при обычном освещении. Затем эти две цифровые фотографии, сделанные при разном типе освещения, подвергаются компьютерному анализу, в ходе которого удаляются ненужные детали (такие как ресницы) и выделяется около 240 особенностей в узорах радужных оболочек (приблизительно в 5 раз больше «особенностей для сравнения», чем используется в системах идентификации по отпечатку пальца). После этого, все найденные особенные характеристики для каждого глаза конвертируются в простой, цифровой номер, состоящий из 512 цифр (еще называемый IrisCode), который сохраняется в компьютерной базе вместе с вашим именем и другими деталями. Получение снимка вашего глаза происходит полностью в автоматическом режиме, и не занимает больше чем несколько минут.

Стадия 2: Подтверждение подлинности глаза
Как только фотография вашей радужной оболочки глаза занесена в базу данных, процесс вашей идентификации будет проходить легко и без особых затруднений. Вы просто становитесь напротив любого сканера радужной оболочки, подключенного к вашей базе данных, и проходите быструю процедуру повторного фотографирования глаза. Система быстро анализирует полученный снимок, выделяя из него ваш IrisCode, после чего запускается процедура сравнения сотен, тысяч или даже миллионов Iris кодов имеющихся в базе данных. Если ваш код совпадает с одним из кодов, занесенных в базу данных, вы проходите положительную идентификацию; в противном случае — вам не повезло. Это означает, что ваш снимок не знаком для системы, или вы просто пытаетесь себя выдать не за того, кем являетесь на самом деле.

Как при стадии № 1, так и при стадии № 2 происходит съемка радужной оболочки глаза и анализ ее ключевых особенностей. Ниже представлен упрощенный пошаговый процесс сканирования, разработанный в 90-х годах прошлого столетия, компьютерным ученым Джоном Догманом (John Daugman):

  1. Камера сканирует глаз человека и создает цифровую фотографию.
  2. Программное обеспечение пытается отделить радужную оболочку, рисуя два круга вокруг ее внутренних (между зрачком и радужной оболочкой) и внешних (между радужной оболочкой и белой склерой) границ. Внутреннюю границу, достаточно легко определить по резкому изменению яркости на участке соединения радужной оболочки со зрачком. В такой же самый способ, определяются и внешние границы радужной оболочки, однако здесь стоит учитывать, что правильности определения может помешать недостаточно широко открытое веко.
  3. Затем на изображение накладываются полярные координаты (концентрические круги и лучеобразные линии), чтобы выделить отдельные зоны для анализа. Таким образом, собираются ключевые особенности радужной оболочки, которые впоследствии будут сравниваться при вашей повторной идентификации. При этом, система полностью учитывает при анализе радужной оболочки то, что зрачок человеческого глаза может изменять размер в зависимости от степени освещенности, тем самым изменяя размеры и радужной оболочки.
  4. Узор, состоящий из светлых и темных областей радужной оболочки глаза, затем конвертируется в цифровую форму при помощи полосно-пропускного фильтра (грубо говоря, если яркость в определенной области больше определенного количества, фильтр присваивает ей значение 1, если меньше — 0), после чего вступает в действия математика, которая конвертирует полученные данные в уникальный, цифровой IrisCode. При этом, каждый глаз будет всегда генерировать почти одинаковый код, вне зависимости от того, расширен зрачок или нет.

Наиболее весомым преимуществом сканирования радужной оболочки глаза является надежность и точность данного способа: по подсчетам, он в десять раз превосходит по точности сканирование отпечатка пальца (согласно данным, ошибочная идентификация происходит 1 раз на 1-2 миллионов проверок, тогда как идентификация по отпечатку пальца может допускать 1 ошибку за каждые 100 тысяч сканирований). Помимо этого, кожа пальцев открыта для внешнего воздействия и постоянно подвержена повреждениям, тогда как радужная оболочка глаза природно защищена роговой оболочкой (передняя, прозрачная оболочка глаза), а ее уникальный узор может оставаться в неизменном состоянии на протяжении десятилетий (но не обязательно всей жизни). В отличии от сканеров отпечатков пальцев, где нужен прямой контакт и безупречная чистота, сканеры радужной оболочки применяются без прямого контакта на небольшом расстоянии от глаза.

Наиболее весомыми недостатками сканирования радужной оболочки глаза, являются более высокая начальная стоимость, а также недостаток тестирования данной технологии (некоторые исследования, к примеру, выявили больший процент ошибок в распознавании, чем заявлялось ранее). Помимо этого, правозащитные организации высказали озабоченность нарушением прав на приватность – они считают, что данную технологию в будущем можно «научить» тайно распознавать человека (с дистанции в несколько метров), без его на то согласия или участия.

источник

Распознавание лица и радужной оболочки глаза на Samsung Galaxy S8 одна из нашумевших и спорных инноваций. Насколько работает этот функционал, удобен ли и можно ли им пользоваться? Попытаюсь ответить на эти вопросы исходя из месяца пользования аппаратом.

Не очень понятно, почему народ так сильно возбудился от распознавание лица — эта возможность была уже давно и во многих телефонах. Никто не скрывал, что блокировка лицом обходится фотографией, более того, в телефоне есть соответствующее предупреждение о низкой надежности данного метода. Вопрос в другом, кому нужно вскрывать телефон вашей фотографией? Для большинства владельцев эта угроза находится в области теоретических страшилок.

Главный недостаток распознавания лица на Samsung S8 — плохое распознавание в условиях со слабой освещенностью. Так как Samsung S8 использует обычную, а не инфракрасную камеру, в сумерках распознавание лица начинает сбоить, в темноте не работает вообще. Кроме того, камера плохо распознает лицо, если его часть закрыта очками, или на половину лица падает сильная тень (например от кепки) или вы дико хохочете (сильно искажена форма лица) т.п.

Плюсы — в сравнении с распознаванием сетчатки (см. ниже), лицо распознается под бОльшими углами и на бОльшем расстоянии (до 70 см). Особо отмечу, что больше не только угол между лицом и телефоном, но и между поверхностями лица и поверхностью телефона.

Второй плюс — скорость распознавания. В хороших условиях освещенности телефон разблокирутеся практически мгновенное.

Наличие на Samsung S8 виртуальной кнопки «домой» позволяет разблокировать телефон лицом, не поднимая его со стола. В этом случае голову необходимо немного наклонить к телефону или даже просто посмотреть на него. Чем ближе телефон на столе лежит к вам, тем быстрее и увереннее происходит распознание.

Первый совет — так как Samsung S8 фиксирует плоскую картинку, при регистрации лица делайте снимок немного снизу, именно в таком положении ваше лицо чаще всего будет по отношению к смартфону. Не обязательно снимать на уровне глаз. Вообще, если есть проблемы с распознаванием, поэкспериментируйте несколько раз.

Второй совет — распознавание лица происходит быстрее, если вы направляете взор на камеру, в верхнюю часть телефона, а не на экран смартфона. В крайних положениях смартфон может вообще не распознать лицо или распознавать долго, если вы будете смотреть в центр экрана. Стоит поднять взор и распознавание «случится».

«Обычное» распознавание по информации Samsung более защищено от «взлома», однако работает оно ощутимо дольше «ускоренного» и более критично к ориентации смартфона относительно лица. На мой взгляд не вариант. По умолчанию предлагается «ускоренное» распознавание лица.

Если вы так обеспокоены безопасностью, то лучше использовать сканер оболочки глаза.

Технология распознавание радужной оболочки глаза только приобретает популярность в мире. Она тоже не гарантирует 100% защиту, обойти ее теоретически можно, но требует значительных ресурсов (как и в случае с обходом распознавания лица в iPhone X). Вряд ли обычному пользователю стоит беспокоиться об этом.

Главный плюс — работает при любой освещенности, так как камера инфракрасная. Работает достаточно быстро, хотя скорость сильно зависит от положения лица и смартфона относительно друг друга. Можно полностью закрыть лицо, оставив только глаза, это никак не скажется на распознавании.

Угол обзора и расстояния для считывания камеры меньше, чем при распознавании лица, соответственно смартфон нужно держать ближе и ровнее. Небольшой наклон головы и глаза не попадают в объектив. Если распознавание не сработало, на экране может появиться видеоподсказка — ваше лицо и окружности, куда нужно направить глаза.

В обычных диоптрийных очках работает только при расположении смартфона напротив глаз. В простых линзах также наблюдается незначительное ухудшение распознавания.

Если телефон лежит на столе, то нужно в некотором смысле нависнуть над телефоном, чтобы зрачки попали в зону видимости камеры и телефон разблокировался. Не вариант.

Совет — для разблокирования лучше всего смотреть на красный светодиод, который включается при сканировании радужки, благо он и так привлекает взор.

Эта привычка вырабатывается быстро и заметно повышает скорость разблокировки телефона.

Основное проблемное место, как отмечают и владельцы iPhone X — это автомобиль. Необходимость поднимать телефон к лицу, а в случае с Самсунгом добавляются помехи в виде очков и плохих условий освещенности — все это затрудняет распознавание. Впрочем, у меня автомобиль включен в список доверенных устройств и телефон в нем не блокируется, поэтому распознавать ничего не нужно.

Если распознавание не произошло, можно разблокировать телефон по пин-коду(рисунку) или отпечатку пальца. Страхи о чрезвычайно загрязняемости объектива сильно преувеличены. Не знаю как у кого, но с моей длиной пальцев промазать мимо сканера и попасть в объектив физически неудобно. Когда берешь аппарат, палец сразу ложится в «правильное» место. Впрочем, похоже в моем случае этому помогает тонкий защитный бампер, одетый на смартфон — место под сканер отпечатков отделено бортиком и он помогает не ошибаться.

Оба типа распознавания в Samsung S8 работают неидеально. В 40% случаев телефон разблокируется быстро, в 20-30% приходится слегка перепозиционировать (немного менять наклон или распложение) телефон или голову. В оставшихся случаях либо идет сильное перепозиционирование, либо разблокировка происходит отпечатком пальца.

Сканирование лица работает быстрее и в больших диапазонах по размещению смартфона относительно головы, сканирование радужки глаза более надежно и работает в больших диапазонах по условиям освещенности.

Сравнить один к одному с распознаванием iPhone X не могу, нет его у меня. В магазинах стоят демо-образцы, они не дают «зашить лицо» в систему. FaceID проверить можно только в демонстрационном режиме по нажатию кнопки.

В таком демо-режиме в условиях нормальной освещенности торгового зала распознавание лица Samsung Galaxy S8 работает почти мгновенно, сканирование радужки чаще всего быстрее или наравне с iPhoneX. Еще раз повторюсь, в боевом режиме проверить не удалось.

В целом нужно отметить, что распознавание в iPhone Х должно быть реализовано лучше в силу использования более современных технологий. Преимущество будет при работе в плохих условиях освещенности, в случаях частично закрытия глаз или лица.

Определенным минусом iPhone Х считаю отсутствие сканера отпечатка пальца. Бывают случаи, когда нужно скрытно разблокировать телефон, не поднимая его к лицу, сканер пальца в этой ситуации хорошо выручает.

Впрочем, мне кажется, что сама идея распознавания лица или радужки все равно не будет работать на 100%, так как требовательна к позиционированию смартфона относительно лица. Как только удастся сделать нормальный сканер отпечатка пальца, встроенный в экран, производители должны вернуться к этому решению и будут их использовать совместно. Статистика показывает, что 60% владельцев Samsung S8 продолжают использовать в качестве основного способа разблокировки сканер отпечатка пальца, остальные используют сканеры либо совмещают оба метода.

В целом о Samsung Galaxy S8 могу написать отдельный отчет, если есть вопросы — пишите, отвечу.

источник

Сканер радужки глаза сейчас становится не просто выдумкой, а перекочевывает в повседневные гаджеты простых людей (а не супершпионов), в частности, в смартфоны. Из свежих моделей его поддерживают Microsoft Lumia 950 & 950 XL, ZTE Axon Mini, из более ранних – азиатские Fujitsu NX F-04G, Vivo X5Pro и ZTE Grand S3. Пытался удивить всех этой технологией и несчастный Samsung Galaxy Note 7, пока не начал взрываться (сканер тут не при чем!).

Как это работает?

Есть два основных варианта сканеров глаза для смартфонов. Устройства Lumia и Fujitsu, например, используют инфракрасное излучение и инфракрасную камеру в дополнение к обычной «фронталке». Для разблокировки смартфон нужно поднести к лицу (обычно не далее чем на 30 см), затем невидимый инфракрасный луч подсветит ваши глаза, а ИК-камера сделает снимок. Следом в работу вступает софт, который генерирует хеш-код на основе полученной информации о радужной оболочке глаза. Если он совпадает с тем, что записан в память смартфона при настройке сканера, устройство разблокируется.
Минус системы в том, что генерация хеш-кода занимает 1-2 секунды, это не очень-то и быстро. В целом многое зависит от мощности процессора вашего смартфона. Важен тот факт, что на устройстве не может храниться фотография глаз, как и любая другая легко расшифровываемая информация. Только хеш-сумма.

Вторая технология разработана американским стартапом EyeVerify и называется Eyeprint ID. Принцип похож, только ИК-луч не используется. Eyeprint ID сканирует не «радужку», а сетчатку – расположение кровеносных сосудов и прочие особенности. Для реализации технологии достаточно обычной фронтальной камеры разрешением не менее 1 Мп. Пока разработка EyeVerify особой популярностью не пользуется. Во-первых, в условиях слабого освещения срабатывает плохо, ведь ИК-подсветки нет. Во-вторых, судя по обзорам смартфонов Vivo и ZTE (где и используется Eyeprint ID) для настройки системы требуется секунд 20-30 держать девайс прямо перед глазами. А разблокировка занимает около 5 секунд, что, конечно, не дело. Но, вероятно, технологию еще усовершенствуют.

Читайте также:  Чем снять отек с глаза после аллергии

Чем отличаются сканирование радужки и сетчатки?

Это процессы схожие, но различаются по основному принципу. При сканировании сетчатки, алгоритм считывает не рисунок сетчатки, а изображение глазного дна. Но для бытовых условий гораздо проще пользоваться сканером радужной оболочки, так как для считывания сетчатки устройство нужно подносить вплотную к глазу. В случае со смартфоном это выглядело бы очень глупо.

Зачем это нужно?
В смартфонах уже давно есть считыватели отпечатков пальцев, они быстрые надёжные безопасные и достаточно дешёвые, чтобы быть установленными даже в китайских смартфонах дешевле $200. Зачем тогда нам сканеры радужной оболочки? Главным образом затем, что они в несколько раз более надёжны и безопасны. Главным доводом является то, что отпечатки пальцев мы оставляем почти на каждой поверхности, к которой прикасаемся, а значит копию отпечатка гораздо проще достать. При этом мокрые и грязные пальцы устройству часто тяжело распознать. Также плюс — бесконтактность. Например, в перчатках телефон не разблокировать прикосновением пальца. Преимущества сканирования глаза в том, что получить копию радужной оболочки крайне тяжело, а глаза изнутри никогда не заляпаны грязью, поэтому владельцу воспользоваться аутентификацией в любых условиях гораздо проще. Более того, банки планируют развивать направление идентификации клиентов по биометрическим параметрам, в том числе, возможно — по радужной оболочке глаз. Причины понятны — безопасность аккаунтов и платежей.

Аргументы против прогноза.

В любом случае, «глазным» сканерам еще расти и расти. По отзывам многих владельцев Lumia 950/950 XL, разблокировка с помощью новой технологии уступает привычным считывателям отпечатков. Во-первых, телефон приходится держать неестественно близко к глазам (вместо того, чтобы просто взять в руку и приложить палец к считывателю). Во-вторых, сканер часто не срабатывает, если вы смотрите не прямо на девайс, а немного под углом. Ну и распознавание занимает определенное время.

В идеале флагманам иметь оба сканера, чтобы каждый пользователь мог выбрать то, что ему удобнее (и в зависимости от своих параноидальных наклонностей). Например, можно было бы разблокировать телефон «взглядом», а покупки совершать с помощью «тач айди».

Однако не исключено, что новинку оценит, в первую очередь, корпоративный и банковский сегменты, которым необходимо защищать информацию своих сотрудников и клиентов. Для простых обывателей, все же, слишком лениво подносить смартфон на определённое расстояние, при этом совершая необходимые действия. Хотя, если вам нужно совершить платеж, может быть не лишним перестраховаться — и тут сканер на смартфоне абсолютно не помешает.

источник

Первые сканеры сетчатки появились ещё в 80-х годах прошлого столетия. Они получили широкое распространение в системах контроля доступа на особо секретные объекты, так как у них один из самых низких процентов отказа в доступе зарегистрированных пользователей и практически не бывает ошибочного разрешения доступа, но, несмотря на это, сканеры сетчатки не получили широкого распространения в массы из-за дороговизны и сложности оптической системы сканирования. И до недавнего времени всё так и оставалось, хотя алгоритмы продолжали развиваться.

На сегодняшний день технология 3d печати позволила сильно удешевить сканеры сетчатки глаза. Эндрю Баставрус вместе со своей командой напечатали на 3d принтере насадку для смартфона, которая позволяет наблюдать сетчатку через камеру телефона.

Данная статья посвящена описанию алгоритмов сопоставления признаков сетчатки глаза и является продолжением статьи о сегментации кровеносных сосудов.

Обзор методов биометрической идентификации/аутентификации приведён здесь.

Одной из наиболее важных проблем при использовании сетчатки глаза для распознавания личности является движение головы или глаза во время сканирования. Из-за этих движений может возникнуть смещение, вращение и масштабирование относительно образца из базы данных (рис. 1).


Рис. 1. Результат движения головы и глаза при сканировании сетчатки.

Влияние изменения масштаба на сравнение сетчаток не так критично, как влияние других параметров, поскольку положение головы и глаза более или менее зафиксировано по оси, соответствующей масштабу. В случае, когда масштабирование всё же есть, оно столь мало, что не оказывает практически никакого влияния на сравнение сетчаток. Таким образом, основным требованием к алгоритму является устойчивость к вращению и смещению сетчатки.

Алгоритмы аутентификации по сетчатке глаза можно разделить на два типа: те, которые для извлечения признаков используют алгоритмы сегментации (алгоритм, основанный на методе фазовой корреляции; алгоритм, основанный на поиске точек разветвления) и те, которые извлекают признаки непосредственно с изображения сетчатки (алгоритм, использующий углы Харриса).

Суть алгоритма заключается в том, что при помощи метода фазовой корреляции оцениваются смещение и вращение одного изображения относительно другого. После чего изображения выравниваются и вычисляется показатель их схожести.

В реализации метод фазовой корреляции работает с бинарными изображениями, однако может применяться и для изображений в 8-битном цветовом пространстве.

Пусть и – изображения, одно из которых сдвинуто на относительно другого, а и – их преобразования Фурье, тогда:

где – кросс-спектр;
– комплексно сопряженное

Вычисляя обратное преобразование Фурье кросс-спектра, получим импульс-функцию:

Найдя максимум этой функции, найдём искомое смещение.

Теперь найдём угол вращения при наличии смещения , используя полярные координаты:

Далее применяется метод фазовой корреляции, как в предыдущем случае. Можно отметить, что такая модификация фазовой корреляции позволяет найти и масштаб по параметру

Данная техника не всегда показывает хорошие результаты на практике из-за наличия небольших шумов и того, что часть сосудов может присутствовать на одном изображении и отсутствовать на другом. Чтобы это устранить применяется несколько итераций данного алгоритма, в том числе меняется порядок подачи изображений в функцию и порядок устранения смещения и вращения. На каждой итерации изображения выравниваются, после чего вычисляется их показатель схожести, затем находится максимальный показатель схожести, который и будет конечным результатом сравнения.

Показатель схожести вычисляется следующим образом:

Данный алгоритм, в отличие от предыдущего, не требует сегментации сосудов, поскольку может определять признаки не только на бинарном изображении.

В начале изображения выравниваются при помощи метода фазовой корреляции, описанного в предыдущем разделе. Затем на изображениях ищутся углы Харриса (рис. 2).


Рис. 2. Результат поиска углов Харриса на изображениях сетчатки.

Пусть найдена M+1 точка, тогда для каждой j-й точки её декартовы координаты преобразуются в полярные и определяется вектор признаков где

Модель подобия между неизвестным вектором и вектором признаков размера N в точке j определяется следующим образом:

где – константа, которая определяется ещё до поиска углов Харриса.

Функция описывает близость и похожесть вектора ко всем признакам точки j.

Пусть вектор – вектор признаков первого изображения, где размера K–1, а вектор – вектор признаков второго изображения, где размера J–1, тогда показатель схожести этих изображений вычисляется следующим образом:

Нормировочный коэффициент для similarity равняется

Коэффициент в оригинальной статье предлагается определять по следующему критерию: если разница между гистограммами изображений меньше заранее заданного значения, то = 0.25, в противном случае = 1.

Данный алгоритм, как и предыдущий, ищет точки разветвления у системы кровеносных сосудов. При этом он более специализирован на поиске точек бифуркации и пересечения (рис. 3) и намного более устойчив к шумам, однако может работать только на бинарных изображениях.


Рис. 3. Типы признаков (слева – точка бифуркации, справа – точка пересечения).

Для поиска точек, как на рис. 3, сегментированные сосуды сжимаются до толщины одного пикселя. Таким образом, можно классифицировать каждую точку сосудов по количеству соседей S:

  1. если S = 1, то это конечная точка;
  2. если S = 2, то это внутренняя точка;
  3. если S = 3, то это точка бифуркации;
  4. если S = 4, то это точка пересечения.

Вначале выполняется поиск пикселя, являющегося частью сосуда, сверху вниз слева направо. Предполагается, что каждый пиксель сосуда может иметь не более двух соседних пикселей сосудов (предыдущий и следующий), во избежание двусмысленности в последующих вычислениях.

Далее анализируются 4 соседних пикселя найденной точки, которые ещё не были рассмотрены. Это приводит к 16 возможным конфигурациям (рис. 4). Если пиксель в середине окна не имеет соседей серого цвета, как показано на рис. 4 (a), то он отбрасывается и ищется другой пиксель кровеносных сосудов. В других случаях это либо конечная точка, либо внутренняя (не включая точки бифуркации и пересечения).


Рис. 4. 16 возможных конфигураций четырёх соседних пикселей (белые точки – фон, серые – сосуды). 3 верхних пикселя и один слева уже были проанализированы, поэтому игнорируются. Серые пиксели с крестиком внутри также игнорируются. Точки со стрелочкой внутри – точки, которые могут стать следующим центральным пикселем. Пиксели с чёрной точкой внутри – это конечные точки.

На каждом шаге сосед серого цвета последнего пикселя помечается как пройденный и выбирается следующим центральным пикселем в окошке 3 x 3. Выбор такого соседа определяется следующим критерием: наилучший сосед тот, у которого наибольшее количество непомеченных серых соседей. Такая эвристика обусловлена идеей поддержания однопиксельной толщины в середине сосуда, где большее число соседей серого цвета.

Из вышеизложенного алгоритма следует, что он приводит к разъединению сосудов. Также сосуды могут разъединиться ещё на этапе сегментации. Поэтому необходимо соединить их обратно.

Для восстановления связи между двумя близлежащими конечными точками определяются углы и как на рис. 5, и если они меньше заранее заданного угла то конечные точки объединяются.


Рис. 5. Объединение конечных точек после сжатия.

Чтобы восстановить точки бифуркации и пересечения (рис. 6) для каждой конечной точки вычисляется её направление, после чего производится расширение сегмента фиксированной длины Если это расширение пересекается с другим сегментом, то найдена точка бифуркации либо пересечения.


Рис. 6. Восстановление точки бифуркации.

Точка пересечения представляет собой две точки бифуркации, поэтому для упрощения задачи можно искать только точки бифуркации. Чтобы удалить ложные выбросы, вызванные точками пересечения, можно отбрасывать точки, которые находится слишком близко к другой найденной точке.

Для нахождения точек пересечения необходим дополнительный анализ (рис. 7).


Рис. 7. Классификация точек разветвления по количеству пересечений сосудов с окружностью. (a) Точка бифуркации. (b) Точка пересечения.

Как видно на рис. 7 (b), в зависимости от длины радиуса окружность с центром в точке разветвления может пересекаться с кровеносными сосудами либо в трех, либо в четырёх точках. Поэтому точка разветвления может быть не правильно классифицирована. Чтобы избавиться от этой проблемы используется система голосования, изображённая на рис. 8.


Рис. 8. Схема классификации точек бифуркации и пересечения.

В этой системе голосования точка разветвления классифицируется для трёх различных радиусов по количеству пересечений окружности с кровеносными сосудами. Радиусы определяются как: где и принимают фиксированные значения. При этом вычисляются два значения и означающие количество голосов за то, чтобы точка была классифицирована как точка пересечения и как точка бифуркации соответственно:

где и – бинарные значения, указывающие идентифицирована ли точка с использованием радиуса как точка пересечения либо как точка бифуркации соответственно.

В случае если то тип точки не определён. Если же значение отличаются друг от друга, то при точка классифицируется как точка пересечения, в противном случае как точка бифуркации.

После того, как точки найдены, необходимо найти преобразование подобия. Это преобразование описывается 4 параметрами – смещение по оси и , масштаб и вращение соответственно.

Само преобразование определяется как:

где – координаты точки на первом изображении
– на втором изображении

Для нахождения преобразования подобия используются пары контрольных точек. Например, точки определяют вектор где – координаты начала вектора, – длина вектора и – направление вектора. Таким же образом определяется вектор для точек Пример представлен на рис. 9.


Рис. 9. Пример двух пар контрольных точек.

Параметры преобразования подобия находятся из следующих равенств:

Пусть количество найденных точек на первом изображения равняется M, а на втором N, тогда количество пар контрольных точек на первом изображении равно а на втором Таким образом, получаем возможных преобразований, среди которых верным выбирается то, при котором количество совпавших точек наибольшее.

Поскольку значение параметра S близко к единице, то T можно уменьшить, отбрасывая пары точек, неудовлетворяющие следующему неравенству:

где – это минимальный порог для параметра
– это максимальный порог для параметра
– пара контрольных точек из
– пара контрольных точек из

После применения одного из возможных вариантов выравнивания для точек и вычисляется показатель схожести:

где – пороговая максимальная дистанция между точками.
В случае если то

В некоторых случаях обе точки могут иметь хорошее значение похожести с точкой . Это случается, когда и находятся близко друг к другу. Для определения наиболее подходящей пары вычисляется вероятность схожести:

где

Если то

Чтобы найти количество совпавших точек строится матрица Q размера M x N так, что в i-й строке и j-м столбце содержится

Затем в матрице Q ищется максимальный ненулевой элемент. Пусть этот элемент содержится в -й строке и -м столбце, тогда точки и определяются как совпавшие, а -я строка и -й столбец обнуляются. После чего опять ищется максимальный элемент. Поиск таких максимумов повторяется до тех пор, пока все элементы матрицы Q не обнулятся. На выходе алгоритма получаем количество совпавших точек C.

Метрику схожести двух сетчаток можно определить несколькими способами:

где – параметр, который вводится для настройки влияния количества совпавших точек;
f выбирается одним из следующих вариантов:

Метрика нормализуется одним из двух способов:

где и – некоторые константы.

Метод, основанный на поиске точек разветвления, можно усложнить, добавляя дополнительные признаки, например углы, как на рис. 10.


Рис. 10. Углы, образованные точками разветвления, в качестве дополнительных признаков.

Также можно применять шифр гаммирования. Как известно, сложение по модулю 2 является абсолютно стойким шифром, когда длина ключа равна длине текста, а поскольку количество точек бифуркации и пересечения не превышает порядка 100, но всё же больше длины обычных паролей, то в качестве ключа можно использовать комбинацию хешей пароля. Это избавляет от необходимости хранить в базе данных сетчатки глаза и хеши паролей. Нужно хранить только координаты, зашифрованные абсолютно стойким шифром.

Аутентификация по сетчатке действительно показывает точные результаты. Алгоритм, основанный на методе фазовой корреляции, не допустил ни одной ошибки при тестировании на базе данных VARIA. Также алгоритм был протестирован на неразмеченной базе MESSIDOR с целью проверки алгоритма на ложные срабатывания. Все найденные алгоритмом пары похожих сетчаток были проверены вручную. Они действительно являются одинаковыми. На сравнение кровеносных сосудов двух сетчаток глаз из базы VARIA уходит в среднем 1.2 секунды на двух ядрах процессора Pentium Dual-CoreT4500 с частотой 2.30 GHz. Время исполнения алгоритма получилось довольно большое для идентификации, но оно приемлемо для аутентификации.

Также была предпринята попытка реализации алгоритма, использующего углы Харриса, но получить удовлетворительных результатов не удалось. Как и в предыдущем алгоритме, возникла проблема в устранении вращения и смещения при помощи метода фазовой корреляции. Вторая проблема связана с недостатками алгоритма поиска углов Харриса. При одном и том же пороговом значении для отсева точек, количество найденных точек может оказаться либо слишком большим либо слишком малым.

В дальнейших планах стоит разработка алгоритма, основанного на поиске точек разветвления. Он требует гораздо меньше вычислительных ресурсов по сравнению с алгоритмом, основанном на методе фазовой корреляции. Кроме того, существуют возможности для его усложнения в целях сведения к минимуму вероятности взлома системы.

Другим интересным направлением в дальнейших исследованиях является разработка автоматических систем для ранней диагностики заболеваний, таких как глаукома, сахарный диабет, атеросклероз и многие другие.

источник

Источники:
  • http://novate.ru/blogs/060115/29448/
  • http://wylsa.com/how-note-7-iris-scanner-works/
  • http://mobcompany.info/interesting/chto-takoe-iridoskaner-kak-rabotaet-i-v-kakix-pervyx-smartfonax-primenyalsya.html
  • http://xakep.ru/2017/05/24/iris-recognition-system-bypass/
  • http://www.techportal.ru/glossary/kontrol-dostupa-po-setchatke-glaza.html
  • http://aliclub.in.ua/blog/cellphone/80.html
  • http://itdistrict.ru/iris-scanning-chto-eto-skanirovanie-raduzhnoy-obolochki-glaza/
  • http://vsobolev.com/samsung-s8-raspoznavanie-glaz/
  • http://4teller.com/vse-populyarnye-modeli-smartfonov-budut-imet-skanery-raduzhnoy-obolochki-ili-setchatki-glaza
  • http://habr.com/post/261309/