Меню Рубрики

Радужная оболочка глаза относится к физиологическим параметрам контроля

Биометрия — это методы автоматической идентификации человека и подтверждения личности человека, основанные на физиологических или поведенческих характеристиках. Примерами физиологических характеристик являются отпечатки пальцев, форма руки, характеристика лица, радужная оболочка глаза. К поведенческим характеристикам относятся особенности или характерные черты, либо приобретенные или появившиеся со временем, то есть динамика подписи, идентификация голоса, динамика нажатия на клавиши. Биометрия – уникальная, измеримая характеристика человека для автоматической идентификации или верификации. Термин «автоматически» означает, что биометрические технологии должны распознавать или верифицировать человека быстро и автоматически, в режиме реального времени. Идентификация с помощью биометрических технологий предполагает сравнение ранее внесенного биометрического образца с вновь поступившими биометрическими данными.

Несмотря на то, что целый ряд компаний был вынужден свернуть свои биометрические проекты из-за отсутствия финансовой поддержки, в настоящее время проводятся интенсивные исследования, направленные на расширение возможностей биометрии в таких методах идентификации , как:
– по отпечаткам пальцев,
– по геометрии руки,
– по отпечатку ладони,
– по строению кровеносных сосудов,
– по термографии лица,
– по форме лица в двух-, трехмерном измерении,
– по голосу,
– по подписи,
– по динамике печатания,
– по походке,
– по радужной оболочке глаза,
– по сетчатке глаза (в последние годы динамика исследований распознавания по сетчатке глаза несколько снизилась в силу возникших опасений, связанных с необходимостью использовать для идентификации слишком яркий свет, однако сейчас разработана технология идентификации по сетчатке с использованием инфракрасного излучения).

В настоящее время наибольшее применение находит сканирование отпечатков пальцев. Связано это с тем, что создано уже большое количество устройств, эффективно использующих данную технологию. Кроме того, стоимость такой аппаратуры постоянно снижается. По данным организации «Международная группа биометрии» (International Biometrics Group – IBG), технологии, основанные на считывании отпечатков пальцев, занимают сейчас более 50% рынка биометрии.

Вслед за этим становятся популярными в силу простоты применения и сравнительно умеренной цены такие технологии, как распознавание по подписи и по голосу. Идентификация по форме лица, геометрии руки и радужной оболочке не находит широкого распространения в связи с тем, что эти методы более сложны в использовании и требуют существенных финансовых затрат. Кроме того, в отношении данных технологий еще не до конца решены вопросы, связанные с законодательным разрешением их применения и с обвинениями во вмешательстве в личную жизнь граждан.

Целый ряд других технологий еще находится, образно говоря, в младенческом возрасте. Это, например, относится к идентификации по походке и по форме лица в трехмерном варианте.

Справедливости ради следует отметить, что хотя некоторые из биометрических систем по своей технологии являются более совершенными и вроде бы более точными, чем другие, на самом деле не существует какой-либо «лидирующей» технологии. Дело в том, что лучшими индикаторами, позволяющими определить, какую из технологий следует применить в конкретном проекте, являются соответствие поставленным целям, удобство применения и, конечно же, вопрос стоимости необходимого оборудования.

Биометрический процесс

Каждая биометрическая система должна иметь свое основное и промежуточное программное обеспечение, необходимые аппаратные средства. Именно все эти программы и устройства будут производить подсчеты, аккумулировать данные, сохранять их, осуществлять поиск и сравнение информации, подтверждать или отвергать сходство конкретного биометрического идентификатора.

Обычно биометрическая система должна работать в одном из двух режимов – идентификации или верификации. В обоих случаях начальная установка, или так называемая регистрация, практически одинаковая и во многом зависит от правильного ввода информации.

Процесс регистрации представляет собой установку основных начальных параметров системы и состоит из пяти этапов:

• Загрузка биометрических данных.
При добавлении в базу данных конкретной биометрической характеристики часто вводится несколько ее вариантов, относящихся к одному и тому же лицу, чтобы учесть возможные изменения, например тембра голоса или выражения лица.

• Фиксирование данных.
Измерение и фиксация базовой биометрической информации, относящейся к конкретному образу.

• Обработка данных.
Перевод зафиксированных данных в цифровую форму с созданием эквивалента голосовому или лицевому пин-коду.

• Сверка обработанных данных с первично загруженной информацией.
Проводится с целью подтверждения правильности распознавания системой введенных данных.

• Сохранение подтвержденных биометрических данных.

Результатом регистрации должен стать представленный в электронном виде информационный пакет, удобный для использования и размещенный в базе данных или же на идентификационных смарт-картах.

Регистрация является тем этапом, на котором крайнюю важность приобретают эффективное взаимодействие между всеми пользователями и точное выполнение всех процедур, так как от этого зависят дальнейшее функционирование, работоспособность и точность системы. Однако, как мы в дальнейшем убедимся, точность на каждом этапе обеспечивается не только технологическими параметрами и используемым оборудованием, но и теми требованиями, которые предъявляют к системе пользователи.

Идентификация и верификация

Один из важных вопросов, которые необходимо решить, заключается в том, для чего планируется использовать систему – для идентификации или верификации. Если говорить об идентификации, то система пытается найти, кому принадлежит данный образец, сравнивая образец с базой данных для того, чтобы найти совпадение (также этот процесс называют сравнением одного со многими).

Верификация – это сравнение, при котором биометрическая система пытается верифицировать личность человека. В таком случае новый биометрический образец сравнивается с ранее сохраненным образцом. Сравнивая эти два образца, система подтверждает, что данный человек действительно тот, за кого он себя выдает. В процессе идентификации система сравнивает один образец со многими, тогда как процесс аутентификации или верификации сравнивает один с одним. Идентификационная система спрашивает: «Вы кто?» Верификационная система спрашивает: «Вы действительно тот, за кого себя выдаете?»

В случае идентификации необходима центральная база данных биометрической информации, с которой будет сравниваться конкретный образец. Во втором случае биометрические данные человека проверяются на сходство с электронными данными, содержащимися, например, на смарт-карте.

Путь верификации, или простое сравнение «один к одному», во многих случаях будет представлять более приемлемый в социальном аспекте вариант, потому что информация об индивидууме содержится не в центральной базе данных, а только на единственной карте, хранящейся у него самого. Перспектива же оказаться в общей базе данных рождает много протестов против введения биометрических идентификационных карт в национальном масштабе.

Идентификация по отпечатку пальца

Отпечатки пальцев каждого человека уникальны по своему рисунку. Отпечатки пальцев не совпадают у одного человека на разных пальцах, даже у близнецов. Это одна из самых популярных технологий, которая применяется для обеспечения безопасности доступа к компьютеру и сети. Благодаря этой системе пользователям больше не нужно набирать пароль, доступ обеспечивает одно касание до сканирующего устройства. У этой технологии, на сегодняшний день, наверное, больше всего применений и вот некоторые из них. Несколько штатов проверяют отпечатки пальцев кандидатов на пособия социального обеспечения для того, чтобы исключить вероятность обмана. В Нью-Йорке составлена такая база данных, которая насчитывает около 900 000 людей. Доступ к сетевым ресурсам и частному компьютеру также обеспечивается отпечатками пальцев.
Сильная сторона этого способа заключается в ее всемирном одобрении, удобстве и надежности.

• Минуции: это уникальные для каждого отпечатка признаки

определяющие пункты изменения

структуры папиллярных линий.

Стандарты на отпечатки пальцев

• Образ представляется в формате TIF в нескомпрессованном виде;

• Должен иметь 256 уровней яркости;

• Разрешение не менее 500 dpi;

• Мах.угл поворота от вертикали не более 15 градусов.

Устройства для получения отпечатков пальцев

Получение электронного представления отпечатков пальцев с хорошо различимым папиллярным узором — достаточно сложная задача. Поскольку отпечаток пальца слишком мал, для получения его качественного изображения приходится использовать достаточно изощренные методы.

Все существующие сканеры отпечатков пальцев по используемым ими физическим принципам можно разделить на три группы:

Основаны на использовании оптических методов получения изображения. В настоящее время существуют следующие технологии реализации оптических сканеров: FTIR-сканеры; Оптоволоконные сканеры; Оптические протяжные сканеры; Роликовые сканеры; Бесконтактные сканеры

Оптические протяжные сканеры

В их основе лежит использование для получения изображения поверхности пальца свойств полупроводников, изменяющихся в местах контакта гребней папиллярного узора с поверхностью сканера. В настоящее время существует несколько технологий реализации полупроводниковых сканеров.

Типы полупроводниковых сканеров

• Чувствительные к давлению сканеры

• Емкостные протяжные сканеры

• Радиочастотные протяжные сканеры

Схема работы полупроводниковых сканеров

Пример устройства для получения отпечатков пальцев: биометрическая мышь, сканер вмонтированный в клавиатуру, дактосканер подвижный, сканер вмонтированный в замок, сканер оптический, переносной малогабаритный сканер, USB-биоключ.

Один из новых способов, завоевавший значительную популярность, — распознавание облика. Люди легко узнают друг друга по лицам, но автоматизировать подобное опознание вовсе не легко. Большая часть работ в этой области была посвящена тому, чтобы получить изображение при помощи фотографии или видеокамеры.

Технология распознавания позволяет сканировать человеческие лица в режиме реального времени. Видеокамера подключается к терминалу, и система определяет, соответствует ли лицо в кадре фотографиям из базы данных. Принцип работы системы распознавания по лицу основан на специальном алгоритме оцифровки изображений, позволяющем выбирать на кадрах лицо человека и оцифровывать его, выделяя большое количество параметров (так называемые базовые точки — скулы, цвет и форма глаз, ширина переносицы, губ и т. д.). В результате каждое лицо описывается уникальным набором параметров, причем с некоторым избытком. Для идентификации с высокой степенью точности требуется не более 40 характеристик, тогда как система обычно задает около 2 тыс. оценочных параметров. Это обеспечивает высокую надежность опознания независимо от поворота головы, наличия очков, косметики. В принципе для надежного опознания человека программе достаточно всего несколько десятков базовых точек. Фотография и цифровое описание лица заносятся в базу данных, с которой впоследствии сравнивается распознаваемое лицо.

Вообще говоря, на рынке систем автоматического распознавания лица господствуют два типа систем. Первые базируются на статистическом методе: на основе набора биометрических данных и их обработки формируется некий электронный образец как уникальное в своем роде число, относящееся к конкретной личности. Такой тип систем достаточно широко распространен, но идентификация с их помощью, как правило, не очень надежна.

Методы, относящиеся ко второму типу, близки к человеческому видению проблемы распознавания. Система самообучаема и робастна в отношении изменчивости лица — таких факторов, как возраст, наличие усов или бороды, очков. Для идентификации и верификации можно использовать и старые фотографии. Технология в принципе позволяет работать даже с рентгеновскими снимками. Приемлемость такого принципа пока не удалось превзойти, так как он моделирует «человеческий подход»: один человек разглядывает лицо другого, чтобы его идентифицировать. Как и анализ личной подписи, определение идентичности по фотографии в паспорте относят к наиболее доступному и признанному методу распознавания личности.

Для защиты данных и информации также предпочтительно использовать системы распознавания лица. Кроме того, контроль лица выполняется с определенным комфортом: он бесконтактен и обеспечивает удобную и быструю обработку данных.

В качестве единственного биометрического приложения метод распознавания лица можно использовать в разных областях. Помимо сравнения с содержанием баз данных цифровых фото и классического контроля доступа (верификации), с помощью этого метода можно бесконтактно распознавать людей и в негрупповых сценариях. Распознавание лица неэффективно только тогда, когда значительные изменения, например, вследствие несчастного случая, делают невозможным даже человеческую визуализацию.

Идентификация по радужной оболочке глаза

Этот способ идентификации основан на анализе цветной радужной оболочки глаза, окружающей зрачок. Данная характеристика также является уникальной. Образцы радужных оболочек становятся доступными с помощью видеосистем. Подобные системы смогут идентифицировать человека, даже если он будет в очках или с контактными линзами. Эта система идентификации также является удобной в использовании и не требует личного контакта со сканером. Идентификация по радужной оболочке применяется на протяжении нескольких лет, а также была продемонстрирована и опробована на различных этнических группах и национальностях и подтвердила свою надежность и точность.

Радужка расположена на передней части склеры, имеет кольцевую форму и размеры в среднем по горизонтали А ? 12,5 мм и по вертикали В ? 12,0 мм (рис. 1). Внешний контур радужки, ее граница со склерой — почти идеальный эллипс и может быть приближенно представлена окружностью (как это и делается в современных системах). Внешний контур радужки постоянен и практически одинаков для всех людей.

Рисунок 1 — Типичный вид радужки

Внутренняя граница радужки задается зрачком. У нормального здорового человека зрачок круглый, а его центр несколько смещен относительно центра радужки по направлению к кончику носа. Достаточно часто встречаются незначительные децентрации и отклонения формы зрачка от круговой. Децентрации и отличие от круговой формы определяются патологиями. Асимметрия зрачка также нарастает с возрастом. Вариации положения центра и отношения радиуса зрачка в заданном направлении к среднему могут достигать 20% для одного человека. Поэтому учет формы и расположения зрачка — одна из важнейших проблем.

Рисунок 2 — Примеры некруглых зрачков

Рисунок радужки обусловлен радиально расположенными нитями — трабекулами, переплетенными между собой соединительно-тканными перекладинами, идущими в разных направлениях, и уникален для каждого человека. Рисунок радужки у большинства людей малоконтрастен (диапазон яркостей точек изображения радужки много меньше диапазона яркостей изображения глаза, включающего темный зрачок и светлую склеру). Кроме того, некоторые типы радужки имеют очень тонкую текстуру (на них нет крупных ярких или темных элементов).

Методы идентификации по радужке.

В настоящее время в системах идентификации человека по радужной оболочке сформировались два основных подхода, отличающихся друг от друга способами представления образов радужки и соответствующих им образов-эталонов.

В первом подходе радужка (как новый образ или эталон) непосредственно выделяется из изображения глаза, а во втором – этим образом является матрица штрих-кодов, соответствующая структуре поверхности радужной оболочки.

В свою очередь, радужки в первом подходе могут быть представлены в двух формах:

• колец, выделенных из изображения глаза и определяющих только ту часть информационных знаков глаза, которая непосредственно относится к радужной оболочке;

• прямоугольника, полученного из кольца радужной оболочки путем преобразования декартовой системы координат в полярную.

Процесс получения кольца радужной оболочки непосредственно из изображения глаза показан на рисунке 3 .

Рисунок 3 – Процесс получения кольца радужки

Результат преобразования кольца радужной оболочки из декартовой системы координат в полярную представлен на рисунке 4 . Весь процесс развертки радужной оболочки включает: определение местоположения, центра и контуров зрачка, определение величин радиусов окружности зрачка и окружности радужной оболочки, формирование координат полярной системы, преобразование каждого пикселя радужной оболочки из его представления в декартовой системе координат в представление в полярной системе координат. Последовательность выполнения описанного процесса и получаемые при этом результаты отмечены на рисунке цифрами 1-5.

Читайте также:  Что делать когда устают и болят глаза

Рисунок 4 – Развертка радужной оболочки глаза в прямоугольную форму

Поскольку целочисленные индексы декартовой системы координат не всегда строго соответствуют координатам полярной системы, на последнем этапе используется процедура интерполяции (нулевого порядка, двулинейная или билинейная).

Вторая форма представления радужных оболочек требует больших вычислительных затрат (в сравнении с затратами на представление в форме кольца), однако является более удобной для практических применений.

Это обусловлено следующим:

• Поворот изображения, преобразованного из декартовой системы координат в полярную, заменяется его циклическим сдвигом.

• Используя логарифмическое представление координат в направлении радиуса R (вместо линейного), можно получить инвариант масштабного изменения радужной оболочки (в направлении радиуса R ).

• Используя два отмеченных выше свойства, получаем представление радужной оболочки глаза в форме инварианта поворота и масштаба, что значительно упрощает его сопоставление с аналогично представленным эталоном.

В качестве основного метода сравнения двух образов радужной оболочки в рассматриваемых случаях используется, как правило, взаимная корреляция. Доказано, что даже при значительных различиях в масштабе и повороте в изображениях двух одинаковых глаз коэффициент взаимной корреляции не был ниже 0,85.

Процесс получения матриц штрих — кодов, соответствующих структуре поверхности радужной оболочки, представлен схематически на рисунке 5 . Последовательность выполняемых при этом этапов и получаемых результатов преобразования исходных данных отмечена цифрами 1-5.

Рисунок 5 – Процесс получения матриц штрих – кодов радужной оболочки глаза

Этапы 1-3 связаны с выделением области лица на некоторой сцене, локализацией глаза на лице и зрачка на области глаза. На четвертом этапе выполняемого процесса на радужную оболочку глаза (нормированного по масштабу) накладывается фиксированная маска полярной системы координат. Значение каждого пикселя радужной оболочки в точке, соответствующей координатам маски, сравнивается с некоторым заданным порогом и, в зависимости от результата сравнения, записывается как «0» или «1» в определенное место матрицы штрих – кодов. Эта своеобразная бинарная матрица представлена на рисунке 5 под номером 5.

Образ — эталон радужной оболочки (радужка зарегистрированного пользователя) записывается в память системы как файл размером 512 байт.

На этапе идентификации очередного клиента системы сравнение каждой новой матрицы штрих – кодов с матрицей – эталоном может быть выполнено любым известным способом, хотя и здесь возможна взаимная корреляция.

Рассмотрим, как же она осуществляется. Первым этапом, естественно, является получение исследуемого изображения. Делается это с помощью различных камер. Причем стоит отметить, что большинство современных систем предполагает использование для идентификации не одного снимка, а нескольких. Второй этап — выделение изображения радужной оболочки глаза. Сегодня разработано множество способов точного получения границы радужной оболочки по описанным признакам.

Следующий этап идентификации — это приведение размера изображения радужки к эталонному. Это нужно по двум причинам. Во-первых, в зависимости от условий съемки (освещенность, расстояние для объекта) размер изображения может изменяться. Соответственно и элементы радужки тоже будут получаться разными. Впрочем, с этим особых проблем не возникает, так как задача решается путем масштабирования. А вот со второй причиной дела обстоят не так хорошо. Дело в том, что под воздействием некоторых факторов может меняться размер самой радужки. При этом расположение ее элементов относительно друг друга становится несколько иным. Для решения этой задачи используются специально разработанные алгоритмы. Они создают модель радужной оболочки глаза и по определенным законам воссоздают возможное перемещение ее элементов.

Следующим действием является преобразование полученного изображения радужной оболочки глаза в полярную систему координат. Это существенно облегчает все будущие расчеты. Ведь радужка — это почти круг, а все основные ее элементы располагаются по окружностям и перпендикулярным им прямым отрезкам. Кстати, в некоторых системах идентификации этот этап неявный: он совмещен со следующим.

Пятым шагом в процессе идентификации личности является выборка элементов радужной оболочки глаза, которые могут использоваться в биометрии. Это самый сложный этап. Проблема заключается в том, что на радужной оболочке нет каких-то характерных деталей. А поэтому нельзя использовать ставшими привычными в других биометрических технологиях определения типа какой-то точки, ее размера, расстояния до других элементов и т. д. В данном случае используются сложные математические преобразования, осуществляющиеся на основе имеющегося изображения радужки.

Ну и, наконец, последним этапом идентификации человека по радужной оболочке глаза является сравнение полученных параметров с эталонами. И у этого действия есть одно отличие от многих других подобных задач. Дело в том, что при выделении уникальных характеристик необходимо учитывать закрытые области. Кроме того, часть изображения может быть искажена веками или бликами от зрачка. Таким образом, некоторые параметры могут существенно отличаться от эталонного. Впрочем, эта проблема довольно легко решается благодаря избыточному содержанию на радужной оболочке глаза уникальных для каждого человека элементов. Как мы уже говорили, совпадения 40% из них достаточно для надежной идентификации личности. Остальные же могут считаться «испорченными» и просто-напросто игнорироваться.

Этот вид биометрического распознавания является одним из самых надежных. Причиной тому — генетически обусловленная уникальность радужной оболочки глаза, которая различается даже у близнецов.

Идентификация по геометрическому строению руки и пальцев

Эти способы личной идентификации очень хорошо известны. Идентификация по форме руки была доступна на протяжении 20 лет. Для того, чтобы идентифицировать человека, системе достаточно измерить либо физические характеристики пальцев, либо руки, такие как длина, ширина, толщина и поверхностные области руки. Одной интересной характеристикой этой технологии является малый объем биометрического образца необходимого для идентификации (несколько байтов). Идентификация по руке уже доказала свои преимущества в большом числе применений.

В биометрике выделяются два основных метода распознавания по геометрии кисти руки:

• Первый существует уже более 25 лет — от зарождения биометрических систем контроля доступа к помещениям, основан исключительно на геометрических характеристиках кисти руки. С точки зрения компактности образа этот класс систем является самым экономичным. В простейшем варианте хранится только информация о длине и ширине пальцев, и требуется всего 9 байт. Естественно, что для систем, учитывающих только длину и ширину пальцев, может быть легко изготовлен картонный муляж руки оригинала. Более сложными являются системы, измеряющие профиль руки, что включает объем кисти, пальцев, неровности ладони, расположение складок кожи на сгибах;

На данном рисунке показаны контрольные (характеристические) точки силуэта руки и 17 исходных геометрических признаков руки, в данном случае отмеченные отрезками прямых линий, которые не входят в силуэты кисти. Как видно, исходными биометрическими признаками руки являются ширина ладони, радиус вписанной в ладонь окружности, длины пальцев (определяемые как расстояния от выделенных верхних контрольных точек до середин линий, соединяющих нижние контрольные точки), ширина пальцев и высота кисти руки в трех пунктах, отмеченных линиями а, b и c.

• Второй (более современный) — основан на смешанных характеристиках геометрических и образовых. К последним, относятся образы на сгибах между фалангами пальцев, узоры (расположение) подкожных кровеносных сосудов. С руки снимаются четыре характеристики, из которых три являются скалярами и относятся к размерам пальцев.

Три первые характеристики — это ширина указательного пальца 1, высота указательного пальца 2 и длина среднего пальца 3, оцениваемая так, как показано на рис. Характеристика 4 в рассматриваемом случае представляет собой изображение складок кожи на сгибе между средней и нижней фалангами указательного пальца. Вся информация о руке в рассматриваемом классе систем может быть записана не более чем 9 байтами.

Устройства распознавания по геометрии кисти руки.

Для получения параметров кисти руки существуют различные сканеры

Для сканирования руку необходимо зафиксировать в специальном шаблоне. Рука фиксируется следующим образом:

Биометрическая идентификация по рукописной подписи основана не только на форме подписи, но также и на динамике подписи. В данном случае используется т. н. модель последовательных ударов при написании определенных букв. Эта уникальная динамика процесса письма проявляется как «память мускула», которая и является предметом биометрической идентификации. Мозг автоматически управляет соответствующими импульсами нервов данной группы мускулов. Изображение подписи, и данные, сопутствующие процессу подписи, соответствующим способом записываются и хранятся. Следовательно, распознавание подписи — это вид идентификации, которая удовлетворяет юридическим требованиям и делает возможной обеспечение безопасности при работе с документами.

Среди систем персональной идентификации наибольшим преимуществом обладает система идентификации личности по его подписи, которая может быть введена пользователем в компьютер в реальном масштабе времени с помощью обычного графического планшета и электронного пера (digitizer with pen) (рис.1).

Использование искусственных нейронных сетей для распознавания рукопечатных символов.

Рассматривается задача распознавания символов в анкетах, заполняемых от руки печатными буквами. Фрагмент такой анкеты приведен на Рис. 2.

Искусственные нейронные сети достаточно широко используются при распознавании символов (см., например, 1-3,6-9). Алгоритмы, использующие нейронные сети для распознавания символов, часто строятся следующим образом. Поступающее на распознавание изображение символа (растр) приводится к некоторому стандартному размеру. Как правило, используется растр размером 16х16 пикселов. Примеры таких нормализованных растров показаны на Рис. 3.

Значения яркости в узлах нормализованного растра используются в качестве входных параметров нейронной сети. Число выходных параметров нейронной сети равняется числу распознаваемых символов. Результатом распознавания является символ, которому соответствует наибольшее из значений выходного вектора нейронной сети (см. Рис 4, показана только часть связей и узлов растра). Повышение надежности таких алгоритмов связано, как правило, либо с поиском более информативных входных признаков, либо с усложнением структуры нейронной сети.

Надежность распознавания и потребность программы в вычислительных ресурсах во многом зависят от выбора структуры и параметров нейронной сети. Нейронная сеть, разработанная для распознавания цифровых почтовых кодов (ZIP-кодов) описывается в (1). Изображения цифр приводятся к единому размеру (16х16 пикселов). Полученное изображение подается на вход нейронной сети, имеющей три внутренних уровня и 10 узлов в верхнем уровне. Нижние слои сети не являются полносвязанными. Узлы низшего уровня совместно используют общий набор весов. Все это, по замыслу разработчиков, должно повысить способность низших уровней сети к выделению первичных признаков в изображениях. Полученная таким образом нейронная сеть имеет 1256 узлов и 9760 независимых параметров. Для увеличения способности сети к обобщению и уменьшению объема необходимых вычислений и памяти проведено удаление слабо используемых весов. В результате число независимых параметров уменьшается в четыре раза. Обучение нейронной сети проведено на наборе из 7300 символов, тестирование на наборе из 2000 символов. Ошибки распознавания составляют приблизительно 1% на обучающем наборе и 5% на проверочном.

В качестве входных параметров нейронной сети вместо значений яркости в узлах нормализованного растра могут использоваться значения, характеризующие перепад яркости. Такие входные параметры позволяют лучше выделять края буквы. Система распознавания рукопечатных цифр, использующие такие входные параметры, описывается в (2). Поступающие на распознавание изображения приводятся к размеру 16х16 пикселов. После этого они подвергаются дополнительной обработке с целью выделения участков с наибольшими перепадами в яркости. Используемая нейронная сеть имеет только один внутренний уровень, но применяется совместно с другими алгоритмами. Обучение и тестирование проведено на символах, взятых из трех независимых баз данных. Из каждой базы данных используется от 4000 до 6000 символов на обучение и от 2000 до 4000 символов на тестирование. Процент ошибок существенно меняется в зависимости от базы данных, на которых проводится тестирование и составляет 0.60%-2.2%.

Разработанный алгоритм распознавания основан на выделении из растра с изображением буквы первичных признаков и последующем использовании искусственной нейронной сети для оценки близости входного изображения с символами из заданного набора букв. Результатом работы является набор оценок, отражающих степень близости распознаваемого символа с символами из заданного набора символов. Набор распознаваемых символов может включать заглавные буквы и цифры, см. Рис. 1. Поступающие на распознавание изображения символов преобразуются к единому размеру 16х16 пикселов.

Отличительной чертой реализованного алгоритма является использование нейронной сети с достаточно большим числом входных признаков. Из исходного изображения выделяются 2312 первичных признака, характеризующих перепады яркости в узлах растра. Кроме того, используются признаки, вычисляемые по всему растру и характеризующие форму распознаваемого символа. В набор распознаваемых символов входят буквы русского алфавита и цифры (всего 43 символа). Нейронная сеть имеет один внутренний уровень, содержащий 100 узлов и является полносвязанной, т.е. каждый узел внутреннего уровня соединен со всеми входными узлами, а каждый узел верхнего уровня соединен со всеми узлами внутреннего уровня. Таким образом, нейронная сеть имеет более 200 тысяч весов. Для уменьшения объема вычислений при распознавании для каждого распознаваемого изображения символа используются не все входные признаки, а только часть, т.е. вектор входных параметров нейронной сети является сильно разреженным.

Обучение нейронной сети происходит обычным образом, т.е. используется алгоритм обратного распространения ошибки. Программа обучения получает на вход файл с изображениями символов. При обучении символы из этой базы перебираются циклически. Для каждого изображения из базы выделяются первичные признаки, после чего выполняются прямой и обратный проходы по сети. Модификация весов сети при обучении производится после каждого символа. Шаг изменения весов сети постоянный.

Биометрический подход, связанный с идентификацией голоса, характеризуется удобством в применении. Однако основным и определяющим недостатком этого подхода является низкая точность идентификации. Например, человек с простудой или ларингитом может испытывать трудности при использовании данных систем. В последнее время ведутся активные разработки по усовершенствованию и модификации голосовых систем идентификации личности, поиск новых подходов для характеристики человеческой речи, комбинации физиологических и поведенческих факторов. Сегодня идентификация по голосу используется для управления доступом в помещения средней степени секретности, например, лаборатории производственных компаний.

В настоящее время развитие этой одной из старейших технологий ускорилось, так как предполагается ее широкое использование при сооружении интеллектуальных зданий. Существует достаточно много способов построения кода идентификации по голосу: как правило, это различные сочетания частотных и статистических характеристик последнего.

Способ голосовой идентификации не требует непосредственного контакта с устройством и не вызывает психологической неприязни. Возможность устройств голосовой идентификации личности различать характеристики человеческой речи, обеспечивает приемлемый уровень надежности опознания для объектов средней степени безопасности (ошибочной идентификации около 1%).

Высоконадежная система идентификации человека по голосу до сих пор остается неразрешенной проблемой. Суть проблемы заключается в многообразии проявлений человеческого голоса подверженного изменениям в зависимости от настроения, состояния здоровья, возраста и иных факторов. Приемлемый порог ошибок в распознавании для биометрических устройств устанавливается на основе процента ложных разрешений на допуск (ОШИБКА 2 рода) (False Acceptance Rate – FAR) и процента ложных отказов в допуске (ОШИБКА 1 рода) (False Rejection Rate – FRR).

Читайте также:  Голова болит и в глазу мешает

Особую важность приобретает скорость работы алгоритмов идентификации. Вес данного показателя увеличивается с ростом количества пользователей системы – предлагаемый «. отпечаток» (изображение уникальных характеристик голоса) необходимо сравнить со всеми «. отпечатками» присутствующими в базе («. отпечатками» зарегистрированных пользователей системы) и применить решающие правило.

Снизить время выполнения алгоритмов распознавания предполагается переходом к системе остаточных классов в алгоритмах обработки речевых сигналов.

источник

Человеческий глаз – красивый и удивительный орган, живой оптический прибор. Благодаря ему, мы видим днем и ночью, различаем цвета и объем изображения. По глазам человека можно определить его характер и мысли, настроение, отношение к окружающему миру и конкретным людям. Не зря народная мудрость гласит: глаза – зеркало души.

Глаз – орган зрения, который до сих пор не изучен до конца и является достаточно сложным и не до конца изученным анализатором. Даже в наше время у ученых иногда возникают вопросы по поводу строения и предназначения этого органа. Хорошее зрение необходимо человеку для любой деятельности: учебы, отдыха, повседневной жизни. До 90 % информации об окружающем мире поступает с помощью органа зрения. Без него мир бы был однотипным и неинтересным. И именно сохранение зрения в наше время приобретает особую актуальность. Зрение принадлежит к числу интереснейших явлений природы. Над его изучением, его тончайших механизмов работают сотни исследователей во многих лабораториях мира. Так, В 19 веке Г. Гельмгольц создал физиологическую оптику. М.И. Авербах изучал процесс преломления лучей света в системе органов глаза (близорукость и дальнозоркость) [2]. В России вопросами диагностики по радужной оболочке глаза стали заниматься с 1967 года Е.С. Вельховер, Ф.Н. Ромашов и другие. При медицинском факультете Университета Дружбы Народов имени П. Лумумбы создан отдел клинических исследований, одним из главных направлений которого является изучение вопросов иридодиагностики [3].

Поэтому, актуальность данной темы не вызывает сомнений.

Цель работы – изучив строение, особенности и возможности радужной оболочки глаза, определить по ней функциональное состояние организма и указать существующие отклонения от нормы в органах и системах.

1. Изучить строение и функции радужной оболочки

2. Изучить особенности и возможности радужной оболочки глаза

3. Изучить особенности исследования радужки

4. Провести опыты и сделать по ним выводы

В работе использовались соответствующие методы исследования: подбор и анализ литературы, практические опыты.

Строение и функции радужной оболочки глаза

«Из всех органов чувств человека глаз всегда признавался наилучшим даром и чудеснейшим произведением творческой силы природы».

Глаза, строение которых довольно таки сложное, играют немаловажную роль в человеческой жизни. Каждая его составная часть выполняет определенные функции, что, в свою очередь, влияют на остроту зрения. Глаз по форме напоминает шар, поэтому его называют глазным яблоком.

Для того чтобы понять, что же представляет собой глаз человека, лучше всего сравнить орган с фотоаппаратом. Световой поток проходит через зрачок и сквозь хрусталик приводится в фокус на сетчатке. Сетчатка богата светочувствительными палочками и колбочками, которых в человеческом глазу более 100 миллионов. Палочки обеспечивают чувствительность к свету, а колбочки дают глазам свойство различать цвета и небольшие детали. После преломления светового потока, сетчатка трансформирует картинку в нервные импульсы. Далее эти импульсы переходят в мозг, который обрабатывает поступившую информацию [5].

Проведем небольшой эксперимент

Если приближаться к рисунку или отдаляться от него, то в один момент мы обнаружим, что черный кружок. пропал!

Закрываю левый глаз ладонью и смотрю на этот рисунок правым глазом. Сосредоточиваю при этом взгляд на черном крестике. Начинаю приближаться к рисунку.

Мариотта для обнаружения слепого пятна глаза

Результат. При приближении, на расстоянии примерно 60 см. черный кружок пропал. (Приложение 1).

Это произошло потому, что кружок попал в сектор так называемого слепого пятна глаза. Здесь нет ни колбочек, ни палочек, этим местом глаз не видит. В этом месте расположен сосок зрительного нерва. Центральная ямка и желтое пятно дают самое четкое изображение и наилучшее цветовосприятие. Периферическая часть поля ясного зрения дает менее четкое восприятие и тем самым обеспечивает главенствующую роль центра. Слепое пятно не участвует в зрительном восприятии совсем.

В зрительном аппарате все взаимосвязано между собой, например, как роговица глаза напрямую зависит от состояния радужки. Радужка располагается между хрусталиком и роговицей глаза. Свободное пространство между ними заполнено камерной жидкостью. Также радужка в центре имеет отверстие – зрачок, который отвечает за количество проникнутого света на сетчатку, регулирующаяся мышцами, а именно: радиальными (дилататор) – способные расширять зрачок; круговыми (сфинктер) – способные сужать зрачок.

Радужная оболочка глаза располагается в передней части сосудистой оболочки, между передней камерой и хрусталиком глаза. Она имеет толщину около 0,2 мм, форму диска и состоит из 3 слоев:

Передний слой сформирован из клеток соединительной ткани, под которыми расположены меланоциты, содержащие пигмент. В строме, находится капиллярная сеть и волокна коллагена. Задняя часть органа включает в себя гладкую мышцу, отвечающую за уменьшение зрачка, дилататор и примыкает к поверхности хрусталика.

Кровоток радужки осуществляется за счет ресничных артерий, венцом которых считается артериальный круг. От него идут ответвления – сосудистые веточки, образующие малый круг артерий. Образующие густое сплетение реснитчатые нервы обеспечивают чувствительную иннервацию – защитную реакцию (к примеру, при попадании в глаз соринки появляется ощущение присутствия инородного тела). На стыке с ресничным телом возможен травматический отрыв радужной оболочки и кровоизлияние в глазные камеры [6].

Радужная оболочка глаза призвана контролировать функционирование зрительного аппарата и качество зрения. Она способна не только сигнализировать о состоянии здоровья внутренних органов человека, но и придает красоту, очарование взгляду благодаря многообразию цветовых оттенков.

Результат достигается с помощью поочередного сужения и расширения зрачка. В норме его ширина варьируется от 2 до 5 мм, но при слабом или излишне ярком свете он может сужаться до 1 мм или расширяться до 8-9.

Проведем небольшой эксперимент

Если понаблюдать за своими глазами в зеркало, то можно увидеть, что если на глаз направить яркий свет, то зрачок сужается, а в темноте он, наоборот, становится большим – расширяется. (Приложение 2).

Помимо своей основной функции орган обеспечивает постоянную температуру жидкости передней камеры и ткани, участвует в процессе оттока внутриглазной жидкости, который осуществляется за счет изменения ширины сосудов.

Радужная оболочка является непрозрачным слоем и обладает цветом, который зависит от пигмента меланина. Последнее передается человеку по наследству. Новорожденные дети часто имеют радужку голубого цвета. Это является следствием слабой пигментации. Но спустя полгода число пигментных клеток начинает увеличиваться, и цвет глаз может заметно измениться. Черный или карий цвет радужной оболочки глаза свидетельствуют о высоком уровне содержания пигмента, а серо-голубой или серо-зеленый – о том, что меланина мало.

Кроме того, в природе встречается полное отсутствие меланина в радужной оболочке. Люди, лишенные пигментов не только в радужке, но в кожных и волосяных покровах, называются альбиносы. Еще реже в природе встречается явление гетерохромии – цвет радужки одного глаза отличается от другого [7].

Особенности и возможности радужной оболочки

Радужка – сложная система получения и перенаправления информации об окружающей реальности в головной мозг. По своей структуре радужная оболочка состоит из эластичной материи – трабекулярной сети. 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.

Учёные также провели ряд исследований, которые показали, что сетчатка глаза человека может меняться со временем, в то время как радужная оболочка глаза остается неизменной. И самое главное, что невозможно найти два абсолютно идентичных рисунка радужной оболочки глаза, даже у близнецов.

Индивидуальность зрачка – уникальность личности. У каждого человека структура линий, точек и цветов в радужной оболочке глаза сочетается в неповторимых и уникальных комбинациях. Некоторые люди могут иметь похожий цвет глаз, но сами линии и точки на радужке так же уникальны, как и отпечатки пальцев.

Детальное изображение радужной оболочки [10]

Одной из биометрических технологий, используемых для проверки подлинности личности, является аутентификация по радужной оболочке глаза.

На данный момент эта технология является одним из наиболее эффективных способов для идентификации и дальнейшей аутентификации личности. В аэропортах, например, имя пассажира и номер рейса сопоставляются с изображением радужной оболочки, никакие другие данные не требуются. Размер созданного файла, 512 байт с разрешением 640х480, позволяет сохранить большое количество таких файлов на жестком диске компьютера [1].

Очки и контактные линзы, даже цветные, никак не повлияют на процесс получения изображения. Также нужно отметить, что произведенные операции на глазах, удаление катаракты или вживление имплантатов роговицы не изменяют характеристики радужной оболочки, её невозможно изменить или модифицировать. Слепой человек также может быть идентифицирован при помощи радужной оболочки глаза. Пока у глаза есть радужная оболочка, её хозяина можно идентифицировать.

Методы исследования радужки

Основным методом исследования радужки в настоящее время остается иридоскопия. Ее преимуществом является то, что диагностическое заключение может быть составлено непосредственно после осмотра. Еще в древности люди пытались определить болезни по рисунку радужки, ведь это тот орган, на котором остаются отпечатки всего организма. Основоположником современной иридодиагностики считается венгерский врач Игнац Пекцели.

Для удобства работы радужку раскладывают по секторам и представляют ее в виде часов. «Три кита», которые не могут жить друг без друга и на которых стоит иридодиагностика – это схемы проекции органов и различных частей тела на радужке (соматотопические карты, иридотопограммы), иридознаки (изменения структуры и цвета радужки) и клиническое мышление [4].

Анализ картины радужной оболочки начинается с общего осмотра. Для качественного иридологического осмотра необходимо наличие оптической увеличительной системы.

В домашних условиях достичь результатов на высоком уровне, конечно, не получится, но попробуем провести исследование по радужке своего глаза, используя увеличительную лупу.

Осматриваем сначала правый, а затем левый глаз. В каждом из них изучаем центральную зону: форму и размеры зрачка, состояние зрачковой каймы, зрачковый пояс. Далее осматриваем периферическую зону, начиная с отметки «6 ч» и далее по сегментам по ходу часовой стрелки: состояние желудочно-кишечного тракта, поджелудочной железы, мочевыделительной системы, половых органов, бронхолегочной системы, сердца, позвоночника, ЛОР-органов, селезенки, эндокринных органов, мозга. (Приложение 3, 4, 5). Картина радужки записывается условными обозначениями. По радужке своего глаза можно определить, что оболочка достаточно плотная. Форма и размеры зрачка не изменены. На радужке нет каких-либо пятен, лакун. Все это говорит о том, что глаза в хорошем состоянии. Следовательно, и функциональное состояние организма не говорит о его нарушениях.

Ход анализа картины и его результат во многом определяются опытом, эрудицией и уровнем клинического мышления врача-иридолога. Немаловажную роль при этом играет интуиция [8]. Изучая рисунок радужки, можно ориентироваться на следующие признаки: обесцвеченные крапинки – зашлакованность организма, высокий уровень кислотности; темные точки – нарушения в работе органов пищеварения, заболевания желчного пузыря, полукольца или круги – высокий уровень стресса, который может спровоцировать развитие сердечно-сосудистых заболеваний; явно видимая полоса белого цвета по краю радужки – высокий уровень «плохого» холестерина или развивающийся атеросклероз. Любая новая точка, черточка или пятно на радужной оболочке глаза подсказывают, к состоянию какого органа следует внимательно присмотреться.

Иридодиагностика в нашей стране прошла тернистый путь, и долгое время ставилась на один уровень с хиромантией и гаданием. Официально иридодиагностика была признана только с 1984 года. Иридотестирование не предназначено для диагностики болезней. Смысл иридотестирования в том, чтобы определить функциональное состояние организма и выявить его возможности, указать существующие отклонения от нормы в органах и системах, предложить (если требуется) методы восстановления здоровья.

Иридодиагностику многие специалисты считают псевдонаукой. Но все же данный диагностический метод успешно практикуется, помогает обнаружить различные заболевания на разных стадиях. Однако провести иридодиагностику у врача-иридолога в своем городе я не смог, так как в настоящее время ни в одном из диагностических центров, не смог найти, где она проводится.

Никто из людей не воспринимает глаза как что-то сверхъестественное. Однако невозможно даже себе представить, насколько уникальный человеческий орган зрения. Это целый механизм, который состоит из миллиарда мельчайших деталей и позволяет тебе воспринимать окружающий мир определенным образом. Никогда не надо не забывать, что глаза – это зеркало души. Каким бы цветом радужной оболочки ты не обладал, нужно помнить, что зрение – это уникальный дар, который дан нам свыше для того, чтобы наслаждаться каждым мгновением в этом мире. Всегда нужно помнить, что глазам нужно отдыхать. Проводить гимнастику для глаз и хотя бы раз в год проходить обследование у офтальмолога.

Благодаря своей уникальной возможности – ранней постановке диагноза практически по всем системам организма – иридодиагностика как составная часть иридологии является исключительно тонкой клинико-диагностической методикой в оценке приобретенных заболеваний и генетического статуса индивида. Диагностическая «сила» состоит в том, что иридодиагностика позволяет выявить начало патологического процесса в доклиническом, бессимптомном периоде, когда обычные диагностические методы не позволяют распознать заболевание.

Схема проекционных зон органов тела человека на левой и правой радужках [8]

источник

Обеспечение транспортной безопасности

Биометрическое распознавание по радужной оболочке глаза является одним из самых надежных способов благодаря генетически обусловленной уникальности радужной оболочки глаза, которая различается даже у близнецов.

Биометрическое распознавание по радужной оболочке глаза является одним из самых надежных способов благодаря генетически обусловленной уникальности радужной оболочки глаза, которая различается даже у близнецов. Основным источником информации для идентификации этим способом служит специфическая ткань, которая окончательно формируется в глазах человека еще до рождения, примерно на 8-м месяце беременности матери. В медицине радужную оболочку глаза рассматривали в качестве инструмента для диагностики различных заболеваний, в частности, было обнаружено, что при определенных заболеваниях на радужной оболочке глаза появляются так называемые пигментные пятна. Для уменьшения влияния этого фактора на результат распознавания в биометрических системах используют черно-белые (полутоновые) изображения. Технология биометрического распознавания по радужной оболочке предусматривает несколько степеней защиты:

  • идентификация пользователя при условии затенения (или повреждения) радужной оболочки, но не более, чем на 2/3, то есть по оставшейся 1/3 изображения возможна идентификация с вероятностью ошибки 1 к 100 000;
  • обнаружение замены глаза и контактных линз на роговице – за счет контроля размера зрачка (система отличает живой глаз от изображения глаза, искуственного глаза и неживого глаза за счет использования инфракрасного освещения для определения состояния ткани глаза и контроля расширения/сужения зрачка).
Читайте также:  Если лопнул сосуд в глазу и болит голова

Преимуществами технологии биометрического распознавания по радужной оболочке являются:

— независимость от косвенных факторов, таких как прическа, грим, макияж, и прочее;

— вероятность пропуска незарегистрированного пользователя равна вероятности ложного отказа в допуске зарегистрированному пользователю и составляет 1 к 1 200 000 (это самый высокий показатель по сравнению с другими типами биометрического распознавания).

Как работает система биометрического распознавания человека по радужной оболочке глаза? Технология распознавания базируется на формировании до 266 уникальных точек идентификации на изображении роговицы, решение принимается на основании результатов сравнения с точек идентификации с эталонными данными базы авторизованных пользователей. Захват видеоизображения глаза осуществляется регистрирующей аппаратурой на расстоянии до одного метра. Далее, система выполняет ряд действий: выделение зрачка, сбор и подсчет точек идентификации радужной оболочки, принятие решения и верификации или идентификации.

Мы протестировали высокоточную систему биометрического распознавания человека по радужной оболочке глаза, разработанную компанией eyeLock (США). Эта система обеспечивает быстрое распознавание человека на расстоянии и в движении. Оборудование eyeLock применяется для создания систем биометрического контроля и управления доступом (СКУД) на объектах с повышенными требованиями обеспечения безопасности, таких как: опасные производства, центры обработки данных, банки, объекты транспортной инфраструктуры. Для построения системы контроля доступа с биометрическим распознаванием по радужной оболочке eyaLock предлагает несколько типов оборудования: NANO NXT, HBOX, MYRIS.

NANO NXT – комплексное устройство, выполняющее функции считывателя биометрических данных, устройства обработки данных для выполнения алгоритма идентификации, хранилища эталонных данных базы авторизованных пользователей и контроллера управления замком или запирающим устройством. Устройство легко интегрировать в существующую систему управления доступом.

  • Регистрация и проверка соответствия самим устройством — «On Board»
  • Распознавание в темных очках или цветных линзах
  • Хранение в памяти «On Board» записей на 20 000 человек
  • Регистрация по 1 или 2 глазам
  • Возможность подключения кардридера для обеспечения двухфакторной аутентификации (глаза + карта)
  • Типы (протоколы) подключения: Wiegand, F/2/F, OSDP, PAC, реле и Ethernet для простой интеграции со всеми существующими платформами и СКУД
  • Питание через PoE (IEEE 802.3af)

HBOX — комплексное устройство, устанавливаемое на проходных с высокой пропускной способностью, обеспечивает биометрическое распознавание на расстоянии до 1,6 метра потока людей со скоростью 50 человек в минуту. Темные очки и цветные контактные линзы не являются препятствием для работы HBOX.

MYRIS — устройство для контроля логического доступа пользователей к информационным ресурсам. Устройство позволяет обеспечить дополнительную защиту доступа к информационным ресурсам предприятия и надежную идентификацию/авторизацию пользователей, это может быть актуально, например, для доступа к банковским системам при совершении операций повышенного риска и в других подобных случаях.

источник

Размер рынка распознавания радужной оболочки достигнет $ 3,6 млрд к 2020 году. Совокупные темпы годового роста в период между 2015 и 2020 годом составят 23,4 %. Такие прогнозы были озвучены исследовательским агентством MarketsandMarkets. Основными драйверами названы: общее снижение стоимости и большое количество правительственных инициатив.

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 млн..

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

Аутентификация по радужной оболочке глаза становится все более доступной.

«С точки зрения продукта, многие сканирующие радужку устройства теперь совершенствуют баланс легкости использования, точности, цены и производительности», — говорит Джоуи Притайкин, вице-президент по маркетингу и управлению продуктами для биометрии фирмы Tascent.

Ссылаясь на надежность технологии, при общем снижении стоимости приложений и оборудования, многие эксперты предсказывают, что сканирование глаза людей, станет распространенным методом идентификации.

«Радужная оболочка глаза — золотой биометрический идентификатор. Отпечатки пальцев имеют пределы, радужка — нет. Идентификация пользователя по радужной оболочке глаза выделяется во многих отношениях по сравнению с другими коммерчески жизнеспособными биометрическими технологиями. Каждый хочет ее использовать. В прошлом это было слишком дорого и слишком сложно, но это меняется», — говорит Марк Клифтон, президент продуктов и решений Princeton Identity (ранее SRI International).

В первую очередь, повышение доступности технологии связано с завершением срока действия многих ключевых патентов на биометрию радужной оболочки глаза.

Современные высокотехнологичные камеры обеспечивают простой захват биометрического идентификатора без дополнительного позиционирования положения глаз пользователя.

Основная технология также становится дешевле. Если раньше распознавание пользователя по глазам требовало специализированных, достаточно дорогих, аппаратных средств, выпускаемых по спец заказу, то сейчас оборудование, необходимое для захвата и обработки радужной оболочки, встраивается в большинство смартфонов. С миниатюризацией и промышленным выпуском основных компонентов, сканеры радужной оболочки вскоре могут стать сравнимы по цене с высококачественными считывателями отпечатков пальцев.

Чтобы стать мейнстримом, биометрическая технология должна быть принята потребителем. В течение многих десятилетий биометрия отпечатка пальцев изо всех сил старается преодолеть стереотип ассоциативной связи с преступностью. Прорыв произошел, когда сканеры отпечатков пальцев появились на iPhone.

В биометрии радужной оболочки глаза так же есть несколько мифов о сканировании, вроде небезопасности для зрения, которые должны постепенно развеяться.

«Производители уже встраивают сканеры радужной оболочки в свои мобильные телефоны и планшеты. На следующем этапе технология внедряться в дверные замки, замки, ноутбуки или даже такие вещи как холодильники. Простота и удобство использования будут стимулировать принятие людей. Поскольку технология становится менее дорогой, потенциал будет расти. Принятие займет некоторое время, но очевидно большое будущее для биометрии радужной оболочки глаза», — говорит Марк Клифтон, президент продуктов и решений Princeton Identity (ранее SRI International).

В августе 2016 компания EyeLock объявила, что разработала технологию распознавания радужной оболочки, позволяющую идентифицировать человека на расстоянии до 60 см и способную работать даже если пользователь носит очки или контактные линзы. Разработчики прогнозируют активное применение технологии в мобильных устройствах.

Появление технологии произошло почти сразу после выхода смартфона Samsung с аутентификацией по радужной оболочке глаза. Таким образом, если учитывать опыт Apple по популяризации биометрии, и у этого метода самые радужные перспективы.

Одна из уникальных биометрических характеристик, используемых для идентификации, — радужная оболочка глаза. При верификации используется около 260 ключевых точек (для сравнения, верификация отпечатка пальца использует около 16 ключевых точек). При этом сам шаблон занимает небольшой объем памяти, что позволяет быстро производить аутентификацию пользователя, а так же использовать большие базы данных при сравнительно небольших вычислительных ресурсах.

Системы контроля и учета доступа с идентификацией по радужной оболочке глаза имеют коэффициенты FAR – 0,00001% и FRR – 0,016%. При реализации СКУД со строгой аутентификацией по двум глазам коэффициент ложного пропуска уменьшается в геометрической прогрессии: FAR – 10-10% при FRR – 0,016%.

Считается, что подделать идентификационные данные при использовании этого метода – невозможно. По крайней мере, об успешных попытках ничего не известно. Дело в том, что кроме индивидуального рисунка радужной оболочки, человеческий глаз обладаете уникальными отражающими характеристиками (за счет состояния тканей и естественного увлажнения), которые учитываются в процессе считывания информации. А для дополнительного повышения уровня безопасности, некоторые СКУД также фиксируют непроизвольные движения глазного яблока, присущие живому человеку. Кстати аутентификация по радужной оболочке мертвого человека также считается невозможной: после смерти зрачок расширяется, делая область радужки слишком узкой и, следовательно, непригодной для сканирования.

Кроме того, эта биометрическая характеристика имеет малую вероятность изменения с течением времени: единственными причинами могут быть оперативное медицинское вмешательство или серьезная травма.

Метод распознавания по радужной оболочке глаза позволяет создавать бесконтактные системы контроля доступа, действующие на довольно большом расстоянии и способные к быстрой аутентификации в потоковом режиме. Это дополнительное достоинство позволяет использовать их для организации систем безопасности крупных объектов.

Ограничивающим фактором для распространения систем идентификации по радужной оболочке глаза является их высокая стоимость, а для российского рынка – и низкая доступность ввиду отсутствия отечественных производителей. .

При сканировании глаза выделяется область зрачка и область самой радужной оболочки. Получаемое кольцо программно очищается от шумов, и преобразуется в прямоугольный формат — Iris Code, содержащий информацию об уникальных характеристиках объекта в черно-белом виде (наподобие штрих-кода или QR-кода). Далее Iris Code сравнивается с базой зарегистрированных шаблонов. Скорость обработки при этом крайне высока, что позволяет использовать систему для работы с большими базами данных, в т.ч. выполняя задачи правоохранительных органов и других государственных организаций.

Основные тонкости, при создании СКУД на основе метода аутентификации по радужной оболочке глаза, связаны с организацией освещения. В первую очередь, стоит учитывать, что вся поверхность глаза имеет прекрасную отражающую способность и появление на ней световых бликов и отражения посторонних объектов – затрудняет считывание данных. Поэтому, как правило, системы, использующие этот биометрический метод, комплектуются собственным источником освещения, создающим преобладающий световой фон на объекте (иногда работающем в режиме «вспышки»).

Кроме того, собственное освещение решает еще несколько задач. Первая – поиск объекта идентификации. Найти глаз в видеопотоке движущихся людей – задача не простая. Поэтому биометрические системы распознавания радужной оболочки глаза, в первую очередь, ищут специфический световой блик, отражаемый зрачком. И уже в окрестности блика детектируется глаз.

Вторая задача, решаемая при помощи освещения – достаточная ширина радужной оболочки, для считывания индивидуальных биометрических данных. В условиях недостаточной освещенности зрачок имеет свойство расширяться, что не позволяет считать рисунок радужной оболочки глаза. При этом, человеческий глаз реагирует только на видимую часть светового потока, поэтому решить проблему при помощи ИК-подсветки не представляется возможным.

Кстати, ИК-подсветка является одним из стандартных элементов СКУД с распознаванием радужной оболочки, поскольку структура рисунка темных глаз в видимом свете практически неразличима. Однако, рисунок светлых глаз, напротив, в почти неразличим в ИК-диапазоне, а регистрируется в видимом свете. Стандартно, в системах идентификации радужной оболочки глаза рекомендуется использование света 700-900 нм. Но в таком широком диапазоне возможны сильные изменения регистрируемой картины. Дополнительный источник дневного света позволяет создать дополнительные условия для регистрации рисунка светлых глаз, оставив ИК-диапазон для более темных.

Распознавание по сетчатке глаза часто путают с методом распознавания радужной оболочки, что неверно. Идентификация объекта в данном случае осуществляется по уникальному рисунку сосудов и капилляров на сетчатке глаза. Метод является прекрасно защищенным от подделки биометрических данных, поскольку их невозможно сфотографировать или осуществить несанкционированный захват другим простым способом. При этом, системы аутентификации по сетчатке глаза обладают очень высоким уровнем надежности: FAR – 0,0001% при FRR – 0,4%.

На этом достоинства заканчиваются и начинаются недостатки. Процедура идентификации довольно длительна и, можно считать, контактна: пользователю необходимо наблюдать сквозь окуляр удаленную световую точку. При этом малейшее движение, неверный наклон головы или неправильная фокусировка на источнике света — ведут к отказу распознавания.

Сетчатка, в отличие от радужной оболочки глаза, более подвержена изменениям в результате травм и заболеваний (например, кровоизлияние на сетчатку глаза или катаракта). Также сетчатка содержит элементы зрительного нерва и слепое пятно, геометрия которых тоже может изменяться со временем.

Стоимость подобной системы крайне высока.

В целом, биометрические системы аутентификации по сетчатке глаза получили довольно узкое распространение: для организации систем безопасности на объектах повышенной секретности. На сегодняшний день на рынке подобные СКУД практически отсутствуют.

Материал спецпроекта «Без ключа»

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

источник

Источники:
  • http://school-herald.ru/ru/article/view?id=554
  • http://tbexpert.ru/biometriya_eyelock/
  • http://www.techportal.ru/glossary/kontrol-dostupa-po-raduzhnoi-obolochke-glaza.html