Системы защиты по радужной оболочке глаза

Современная наука не стоит на месте. Все чаще и чаще требуется качественная защита для устройств, чтобы тот, кто случайно ими завладел, не смог в полной мере воспользоваться информацией. Кроме этого, методы охраны информации от несанкционированного доступа используются не только в повседневной жизни.

Кроме ввода паролей в цифровом виде, применяются и более индивидуализированные биометрические системы защиты.

Ранее такая система применялась только в ограниченных случаях, для защиты наиболее важных стратегических объектов.

Затем, после 11 сентября 2011 года, пришли к выводу, что такой способ защиты информации и доступа может быть применен не только в этих областях, но и в других сферах.

Таким образом, приемы идентификации человека стали незаменимыми в ряду методов борьбы с мошенничеством и терроризмом, а также в таких областях, как:

— биометрические системы доступа к технологиям связи, сетевым и компьютерным базам;

— контроль доступа в хранилища информации и др.

У каждого человека есть набор характеристик, которые не меняются со временем, или такие, которые могут модифицироваться, но при этом принадлежать только конкретному лицу. В связи с этим можно выделить следующие параметры биометрических систем, которые используются в этих технологиях:

— динамические – особенности почерка, голоса и т. п.;

— статические — отпечатки пальцев, фотографирование ушных раковин, сканирование сетчатки глаза и другие.

Технологии биометрики в перспективе заменят обычные методы аутентификации человека по паспорту, так как встроенные чипы, карты и тому подобные новшества научных технологий будут внедряться не только в данный документ, но и в другие.

Небольшое отступление по поводу способов распознавания личности:

— Идентификация – один ко многим; образец сравнивается со всеми имеющимися по определенным параметрам.

— Аутентификация – один к одному; образец сравнивается с ранее полученным материалом. При этом лицо может быть известно, полученные данные человека сравниваются с имеющимся в базе образцом параметра этого лица;

Для того чтобы создать базу под определенного человека, необходимо считать его биологические индивидуальные параметры специальным устройством.

Система запоминает полученный образец биометрической характеристики (процесс записи). При этом, возможно, потребуется сделать несколько образцов для составления более точного контрольного значения параметра. Информация, которая получена системой, преобразовывается в математический код.

Помимо создания образца, система может запросить произвести дополнительные действия для того, чтобы объединить личный идентификатор (ПИН-код или смарт-карту) и биометрический образец. В дальнейшем, когда происходит сканирование на предмет соответствия, система сравнивает полученные данные, сравнивая математический код с уже записанными. Если они совпадают, что это значит, что аутентификация прошла успешно.

Система может выдавать ошибки, в отличии от распознавания по паролям или электронным ключам. В этом случае различают следующие виды выдачи неверной информации:

— ошибка 1 рода: коэффициент ложного доступа (FAR) — одно лицо может быть принято за другое;

— ошибка 2 рода: коэффициент ложного отказа в доступе (FRR) – человек не распознается в системе.

Для того чтобы исключить, к примеру, ошибки данного уровня, необходимо пересечение показателей FAR и FRR. Однако это невозможно, так как для этого нужно было бы проводить идентификацию человека по ДНК.

На данный момент наиболее известен метод биометрики. При получении паспорта современные граждане России в обязательном порядке проходят процедуру снятия отпечатков пальцев для внесения их в личную карточку.

Данный метод основан на неповторимости папиллярного узора пальцев и используется уже достаточно длительное время, начиная с криминалистики (дактилоскопия). Сканируя пальцы, система переводит образец в своеобразный код, который затем сравнивается с существующим идентификатором.

Как правило, алгоритмы обработки информации используют индивидуальное расположение определенных точек, которые содержат отпечатки пальцев – разветвления, окончание линии узора и т. д. Время, которое занимает перевод изображения в код и выдача результата, обычно составляет около 1 секунды.

Оборудование, в том числе и программное обеспечение для него, производятся на данный момент в комплексе и стоят относительно недорого.

Возникновение ошибок при сканировании пальцев руки (или обеих рук) возникают довольно часто в том случае, если:

— Присутствует несвойственная влажность или сухость пальцев.

— Руки обработаны химическими элементами, которые затрудняют идентификацию.

— Есть микротрещины или царапины.

— Имеется большой и непрерывный поток информации. К примеру, это возможно на предприятии, где доступ к рабочему месту осуществляется при помощи дактилоскопа. Так как поток людей значительный, система может давать сбой.

Наиболее известные компании, которые занимаются системами распознавания отпечатков пальцев: Bayometric Inc., SecuGen. В России над этим работают: «Сонда», BioLink, «СмартЛок» и др.

Рисунок оболочки формируется на 36 неделе внутриутробного развития, устанавливается к двум месяцам и не меняется на протяжении жизни. Биометрические системы идентификации по радужной оболочке являются не только наиболее точными среди других в этом ряду, но и одними из самых дорогих.

Преимущество способа состоит в том, что сканирование, то есть захват изображения, может происходить как на расстоянии 10 см, так и на 10-метровом удалении.

При фиксации изображения данные о расположении определенных точек на радужке глаза передаются в вычислитель, который затем выдает информацию о возможности допуска. Скорость обработки сведений о радужке человека составляет около 500 мс.

На данный момент данная система распознавания на биометрическом рынке занимает не более 9% от общего числа таких способов идентификации. В то же время доля рынка, которую занимают технологии по отпечаткам пальцев, составляет более 50%.

Сканеры, позволяющие захватывать и обрабатывать радужку глаза, имеют довольно сложную конструкцию и ПО, а поэтому на такие устройства установлена высокая цена. Кроме этого, монополистом в производстве систем распознавания радужки глаза человека изначально являлась компания Iridian. Затем на рынок стали заходить и другие крупные компании, которые уже занимались производством компонентов различных устройств.

Таким образом, на данный момент в России существуют следующие компании, которые формируют системы распознавания человека по радужке глаза: AOptix, SRI International. Однако данные фирмы не предоставляют показателей по количеству ошибок 1 и 2 рода, поэтому не факт, что что система не защищена от подделок.

Существуют биометрические системы безопасности, связанные с распознаванием по лицу в 2D и 3D-режимах. Вообще считается, что черты лица каждого человека уникальны и не меняются в течение жизни. Неизменными остаются такие характеристики, как расстояния между определенными точками, форма и т. д.

2D-режим является статическим способом идентификации. При фиксации изображения необходимо, что человек не двигался. Имеют также значение фон, наличие усов, бороды, яркий свет и другие факторы, которые мешают системе распознать лицо. Это означает, что при любых неточностях выданный результат будет неверным.

На данный момент этот метод не особо популярен из-за своей низкой точности и применяется только в мультимодальной (перекрестной) биометрии, представляющая собой совокупность способов распознавания человека по лицу и голосу одновременно. Биометрические системы защиты могут включать в себя и другие модули – по ДНК, отпечаткам пальцев и другие. Кроме этого, перекрестный способ не требует контакта с человеком, которого необходимо идентифицировать, что позволяет распознавать людей по фотографии и голосу, записанных на технические устройства.

3D-метод имеет совершенно другие входящие параметры, поэтому нельзя его сравнивать с 2D-технологией. При записывании образа используется лицо в динамике. Система, фиксируя каждое изображение, создает 3D-модель, с которой затем сравниваются полученные данные.

В этом случае используется специальная сетка, которая проецируется на лицо человека. Биометрические системы защиты, делая несколько кадров в секунду, обрабатывают изображение входящим в них программным обеспечением. На первом этапе создания образа ПО отбрасывает неподходящие изображения, где плохо видно лицо или присутствуют вторичные предметы.

Затем программа определяет и игнорирует лишние предметы (очки, прическа и др.). Антропометрические особенности лица выделяются и запоминаются, генерируя уникальный код, который заносится в специальное хранилище данных. Время захвата изображения составляет около 2 секунд.

Однако, несмотря на преимущество метода 3D перед 2D-способом, любые существенные помехи на лице или изменение мимики ухудшают статистическую надежность данной технологии.

На сегодняшний день биометрические технологии распознавания по лицу применяются наряду с наиболее известными вышеописанными методами, составляя приблизительно 20% всего рынка биометрических технологий.

Компании, которые занимаются разработкой и внедрением технологии идентификации по лицу: Geometrix, Inc., Bioscrypt, Cognitec Systems GmbH. В России над этим вопросом работают следующие фирмы: Artec Group, Vocord (2D-метод) и другие, менее крупные производители.

Лет 10-15 назад пришла новая технология биометрической идентификации – распознавание по венам руки. Это стало возможным благодаря тому, что гемоглобин, находящийся в крови, интенсивно поглощает инфракрасное излучение.

Специальная камера ИК фотографирует ладонь, в результате чего на снимке появляется сетка вен. Данное изображение обрабатывается ПО, и выдается результат.

Расположение вен на руке сравнимо с особенностями радужки глаза – их линии и структура не меняются со временем. Достоверность данного метода тоже можно соотнести с результатами, полученными при идентификации при помощи радужной оболочки.

Контактировать для захвата изображения считывающим устройством не нужно, однако использование этого настоящего метода требует соблюдения некоторых условий, при которых результат будет наиболее точным: невозможно получить его, если, к примеру, сфотографировать руку на улице. Также во время сканирования нельзя засвечивать камеру. Конечный результат будет неточным, если имеются возрастные заболевания.

Распространение метода на рынке составляет всего около 5%, однако к нему проявляется большой интерес со стороны крупных компаний, которые уже разрабатывали биометрические технологии: TDSi, Veid Pte. Ltd., Hitachi VeinID.

Сканирование рисунка капилляров на поверхности сетчатки считается самым достоверным методом идентификации. Он сочетает в себе наилучшие характеристики биометрических технологий распознавания человека по радужке глаз и венам руки.

Единственный момент, когда метод может дать неточные результаты – катаракта. В основном же сетчатка имеет неизменяемую структуру на протяжении всей жизни.

Минус этой системы заключается в том, что сканирование сетчатки глаза производится тогда, когда человек не двигается. Сложная по своему применению технология предусматривает длительное время обработки результатов.

Ввиду высокой стоимости биометрическая система не имеет достаточного распространения, однако дает самые точные результаты из всех предложенных на рынке методов сканирования человеческих особенностей.

Ранее популярный способ идентификации по геометрии рук становится менее применяемым, так как дает наиболее низкие результаты по сравнению с другими методиками. При сканировании фотографируются пальцы, определяются их длина, соотношение между узлами и другие индивидуальные параметры.

Специалисты говорят о том, что все существующие методы идентификации не настолько точны, как распознавание человека по форме уха. Однако есть способ определения личности по ДНК, но в этом случае происходит тесный контакт с людьми, поэтому его считают неэтичным.

Исследователь Марк Никсон из Великобритании заявляет, что методы данного уровня – биометрические системы нового поколения, они дают самые точные результаты. В отличии от сетчатки, радужки или пальцев, на которых могут с большой долей вероятности появиться посторонние параметры, затрудняющие идентификацию, на ушах такого не бывает. Сформированное в детстве, ухо только растет, не изменяясь по своим основным точкам.

Метод идентификации человека по органу слуха изобретатель назвал «лучевое преобразование изображения». Данная технология предусматривает захват изображения лучами разного цвета, что затем переводится в математический код.

Однако, по словам ученого, у его метода существуют и отрицательные стороны. К примеру, получению четкого изображения могут помешать волосы, которые закрывают уши, ошибочно выбранный ракурс и другие неточности.

Технология сканирования уха не заменит собой такой известный и привычный способ идентификации, как отпечатки пальцев, однако может использоваться наряду с ним.

Полагают, что это увеличит надежность распознавания людей. Особенно важной является совокупность различных методов (мультимодальная) в поимке преступников, считает ученый. В результате опытов и исследований надеются создать ПО, которое будет использоваться в суде для однозначной идентификации виновных лиц по изображению.

Идентификация личности может быть проведена как на месте, так и удаленным способом, при помощи технологии распознавания голоса.

При разговоре, к примеру, по телефону, система сравнивает данный параметр с имеющимися в базе и находит похожие образцы в процентном отношении. Полное совпадение означает, что личность установлена, то есть произошла идентификация по голосу.

Для того чтобы получить доступ к чему-либо традиционным способом, необходимо ответить на определенные вопросы, обеспечивающие безопасность. Это цифровой код, девичья фамилия матери и другие текстовые пароли.

Современные исследование в данной области показывают, что этой информацией довольно легко завладеть, поэтому могут применяться такие способы идентификации, как голосовая биометрия. При этом проверке подлежит не знание кодов, а личность человека.

Для этого клиенту нужно произнести какую-либо кодовую фразу или начать разговаривать. Система распознает голос звонящего и проверяет его принадлежность этому человеку – является ли он тем, за кого себя выдает.

Биометрические системы защиты информации данного типа не требуют дорогостоящего оборудования, в этом заключается их преимущество. Кроме этого, для проведения сканирования голоса системой не нужно иметь специальных знаний, так как устройство самостоятельно выдает результат по типу «истина — ложь».

Однако голос может меняться либо с возрастом, либо по причине болезни, поэтому метод надежен лишь тогда, когда с этим параметром все в порядке. На точность результатов могут влиять, кроме этого, посторонние шумы.

Идентификация человека по способу написания букв имеет место практически в любой сфере жизни, где необходимо ставить подпись. Это происходит, к примеру, в банке, когда специалист сличает образец, сформированный при открытии счета, с подписями, проставленными при очередном посещении.

Точность этого способа невысокая, так как идентификация происходит не с помощью математического кода, как в предыдущих, а простым сравнением. Здесь высок уровень субъективного восприятия. Кроме этого, почерк с возрастом сильно меняется, что зачастую затрудняет распознавание.

Лучше в этом случае использовать автоматические системы, которые позволят определить не только видимые совпадения, но и другие отличительные черты написания слов, такие как наклон, расстояние между точками и другие характерные особенности.

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

1.4.2. Биометрические системы защиты

В настоящее время для защиты от несанкционированно­го доступа к информации все более часто используются био­метрические системы идентификации. Используемые в этих системах характеристики являются неотъемлемыми качес­твами личности человека и поэтому не могут быть утерян­ными и подделанными. К биометрическим системам защиты информации относятся системы идентификации:

• •по отпечаткам пальцев;
• •по характеристикам речи;
• •по радужной оболочке глаза;
• •по изображению лица;
• •по геометрии ладони руки.

Идентификация по отпечаткам пальцев. Оптические сканеры считывания отпечатков пальцев устанавливаются на ноутбуки, мыши, клавиатуры, флэш-диски, а также при­меняются в виде отдельных внешних устройств и термина­лов (например, в аэропортах и банках) (рис. 1.18).

Если узор отпечатка пальца не совпадает с узором допу­щенного к информации пользователя, то доступ к информа­ции невозможен.

Идентификация по характеристикам речи. Идентифика­ция человека по голосу — один из традиционных способов распознавания, интерес к этому методу связан и с прогнозами внедрения голосовых интерфейсов в операционные системы. Можно легко узнать собеседника по телефону, не видя его. Также можно определить психологическое состояние по эмо­циональной окраске голоса. Голосовая идентификация бес­контактна и существуют системы ограничения доступа к ин­формации на основании частотного анализа речи (рис. 1.19).

Каждому человеку присуща индивидуальная частотная характеристика каждого звука (фонемы).

В романе А. И. Солженицына «В круге первом» описана голосовая идентификация человека еще в 40-е годы прошло­го века.

Идентификация по радужной обо­лочке глаза.

Радужная оболочка глаза является уникальной для каждого чело­века биометрической характеристикой. Она формируется в первые полтора года жизни и остается практически неизмен­ной в течение всей жизни.

Изображение глаза выделяется из изо­бражения лица и на него накладывается специальная маска штрих-кодов (рис. 1.20). Результатом является матри­ца, индивидуальная для каждого челове­ка.

Для идентификации по радужной об­олочке глаза применяются специальные сканеры, подключенные к компьютеру.

Идентификация по изображению лица. Для идентифи­кации личности часто используется технологии распознава­ния по лицу. Они ненавязчивы, так как распознавание чело­века происходит на расстоянии, без задержек и отвлечения внимания и не ограничивают пользователя в свободе пере­мещений.

По лицу человека можно узнать его историю, симпатии и антипатии, болезни, эмоциональное состояние, чувства и намерения по отношению к окружающим. Всё это представ­ляет особый интерес для автоматического распознавания лиц (например, для выявления потенциальных преступни­ков).

Идентификационные признаки учитывают форму лица, его цвет, а также цвет волос. К важным признакам можно отнести также координаты точек лица в местах, соотве­тствующих смене контраста (брови, глаза, нос, уши, рот и овал).

В настоящее время начинается выдача новых загранпас­портов, в микросхеме которых хранится цифровая фотогра­фия владельца.

Идентификация по ладони руки. В биометрике в целях идентификации используется простая геометрия руки — размеры и форма, а также некоторые информационные знаки на тыльной стороне руки (образы на сгибах между фалангами пальцев, узоры расположения кровеносных сосудов).

Сканеры идентификации по ладони руки установлены в некоторых аэропортах, банках и на атомных электростан­циях (рис. 1.21).

1. Какие существуют биометрические методы защиты информа­ции?

источник

Биометрический принцип является одним из самых надежных способов аутентификации пользователя. Данный принцип использует некоторые стабильные биометрические показатели человека, например, ритм нажимания клавиш клавиатуры, рисунок хрусталика глаза, отпечатки пальцев и др. Для снятия биометрических показателей необходимо использование специальных устройств, которые должны быть установлены на компьютерах высших уровней защиты. Проверка ритма работы на клавиатуре при вводе информации производится на обычной клавиатуре компьютера и по результатам проведенных в этой области экспериментов является достаточно стабильным и надежным. Даже при подглядывании за работой пользователя, набирающего ключевую фразу, не будет гарантирована идентификация злоумышленника при его попытке скопировать все действия при наборе фразы.

Сегодня для защиты от НСД к информации все чаще используют биометрические системы идентификации.

Характеристики, которые используются в биометрических системах, являются неотъемлемыми качествами каждого пользователя и поэтому не могут быть утеряны или подделаны.

Попробуй обратиться за помощью к преподавателям

Биометрические системы защиты информации построены на идентификации следующих характеристик:

• отпечатков пальцев;
• характеристик речи;
• радужной оболочки глаза;
• изображения лица;
• рисунка ладони руки.

Оптические сканеры для считывания отпечатков пальцев устанавливают на клавиатуры, мыши, ноутбуки, флэш-диски, а также могут применяться как отдельные внешние устройства и терминалы (например, в банках или аэропортах).

Доступ к информации будет недоступным в случае не совпадения узора отпечатка пальца пользователя, который допущен к информации.

Одним из традиционных способов идентификации является распознание человека по голосу. Интерес к данному методу поддерживается внедрением голосовых интерфейсов в операционные системы.

Голосовая идентификация является бесконтактной и разработаны системы ограничения доступа к информации на основе частотного анализа речи.

Уникальной биометрической характеристикой каждого пользователя является радужная оболочка глаза. На изображение глаза, которое выделяется из изображения лица, накладывается специальная маска штрих-кодов. В результате получают матрицу, индивидуальную для каждого человека.

Задай вопрос специалистам и получи
ответ уже через 15 минут!

Специальные сканеры для распознания по радужной оболочке глаза подключаются к компьютеру.

Идентификация человека по лицу происходит на расстоянии.

При идентификации по лицу учитывается его форма, цвет и цвет волос. К важным признакам относятся также координаты точек лица в местах, которые соответствуют смене контраста (нос, глаза, брови, рот, уши и овал).

На данном этапе развития информационных технологий экспериментируют выдачу новых загранпаспортов, микросхема которых хранит цифровую фотографию владельца.

При идентификации по ладони руки используются биометрические характеристики простой геометрии руки – размеров и формы, а также контролируются некоторые информационные знаки на тыльной стороне руки (узоры расположения кровеносных сосудов, складки на сгибах между фалангами пальцев).

Сканеры идентификации по ладони руки устанавливаются в некоторых банках, аэропортах и на атомных электростанциях.

Так и не нашли ответ
на свой вопрос?

Просто напиши с чем тебе
нужна помощь

источник

Технологии распознавания радужной оболочки глаза становятся все более популярными во всем мире и используются многими коммерческими и правительственными учреждениями для различных целей: от системы контроля доступа (СКД) до организации рабочего времени. Лаборатория ASSA ABLOY Future Lab занимается исследованием новой области применения этой биометрической технологии — управление идентификационными данными, — а также другими вариантами применений в целях обеспечения безопасности.

Разница между сканированием сетчатки и радужной оболочки глаза

Часто путаемые со сканированием сетчатки глаза, системы распознавания радужной оболочки фиксируют изображение глаза, а затем анализируют цветную часть вокруг зрачка, радужку, которую вы можете видеть невооруженным глазом.

Сетчатка, в свою очередь, состоит из фоторецепторных клеток, расположенных на задней стенке глаза, и ее нельзя увидеть. В то время как при распознавании радужной оболочки в сущности фиксируется рисунок текстуры радужки, при сканировании сетчатки глаза захватывается изображение сетки кровеносных сосудов внутри глаза.

«В отличие от сетчатки, радужную оболочку можно увидеть невооруженным взглядом, поэтому гораздо проще получить качественное изображение радужки,» — говорит Дэвид Ашер, старший научный сотрудник компании Retica Systems (штат Массачусетс), которая проектирует и разрабатывает системы идентификационных данных на основе анализа радужной оболочки глаза. «В системе распознавания радужной оболочки, изображения радужки фиксируются при помощи светодиодов ближнего ИК диапазона (NIR) и алгоритмов, которые в последствие используются для преобразования текстуры сетчатки в специальный код. Этот код или образ сравнивается с шаблонами в памяти устройства, после чего подтверждается или опровергается идентификация личности.»

Применение СКД с распознаванием радужной оболочки глаза

Технологии очень быстро распространяются. Один из крупнейших отелей Бостона использует СКД с распознаванием по радужной оболочке глаза для идентификации личности гостей, останавливающихся в элитных президентских апартаментах. Другое учреждение в Бостоне использует эту технологию для ведения учета детей, на случай пропажи без вести и необходимости идентификации кого-нибудь из них в будущем.

«С 2002 года наблюдался рост спроса (в двухзначных цифрах) на системы распознавания радужной оболочки глаза,» говорит Мохамед Мурад, Вице-президент по развитию международного бизнеса и продаж компании Iris ID. Американская компания Iris ID находится в штате Нью-Джерси и выпускает продукцию и программное обеспечение для распознавания радужной оболочки глаза с 1999 года.

«На сегодняшний день наши технологии можно применять везде, где требуется установление подлинности личности,» — говорит Мурад. «Среди возможных областей применения — от базовых СКД (вход/выход в/из помещения или здания) до привязки данных человека к документу или жетону.»

Биометрические данные, считываемые с радужной оболочки глаза играют важную роль в контроле доступа к строго ограниченным зонам. В двадцати девяти аэропортах Канады применяются технологии распознавания радужной оболочки глаз сотрудников для проверки их авторизации при допуске на борт самолета. В амстердамском аэропорте Schiphol предусмотрено ускоренное прохождение паспортного контроля с применением сканирования радужной оболочки глаза для идентификации экипажа и пассажиров, которые часто летают на самолетах.

Многие считают, что системы распознавания радужки — это сложные технологии из фильмов о шпионах и доступны только высокопоставленным представителям государственной власти. На самом деле некоторые области применения таких систем вполне традиционны.

«У нас есть сахарный завод в штате Висконсин, где система распознавания радужки применяется для организации рабочего времени и контроля прихода/ухода сотрудников,» — говорит Мурад. Эта технология намного точнее традиционных бесконтактных карточек, а процедура сканирования радужки более простая по сравнению с другими биометрическими технологиями (например, снятие отпечатков пальцев).

По словам Ашера, процесс захвата изображения является безопасным. «Уровень освещения, необходимого для светодиода ближнего ИК диапазона при идентификации радужной оболочки, значительно ниже ограничений, установленных для систем безопасности.»

Биометрические преимущества при распознавании радужной оболочки глаза

Как технологии распознавания радужной оболочки вытесняют более традиционные виды биометрики, например, снятие отпечатков пальцев?

«В радужке содержится гораздо больше данных, чем в отпечатке вашего пальца или других биометрических данных,» — говорит Мурад. «Эта технология гораздо точнее традиционной биометрики и не доставляет неудобств идентифицируемому лицу. Вам не нужно ни до чего дотрагиваться и ничего не прикасается к вам.»

Некоторые учреждения пытаются объединить технологии распознавания радужной оболочки глаза с другими биометрическими технологиями для обеспечения максимального уровня безопасности. В США, к примеру, Федеральное бюро расследований (ФБР) исследует способы комбинирования технологий снятия отпечатков пальцев и распознавания радужной оболочки для создания программы Идентификации следующего поколения.

«Раньше в ФБР использовали только технологию снятия отпечатков пальцев, но сейчас они поняли значимость применения технологий распознавания глаз,» говорит Мурад.

Однако технологии распознавания радужной оболочки глаза не всегда могут корректно работать.

«Если человек носит, к примеру, непрозрачные контактные линзы, то это то же самое, что перчатки на руках. Вы не сможете снять отпечаток пальца, если на руках человека перчатки,» — поясняет Ашер. «Поэтому, что нужно сделать продавцам технологий распознавания радужки, так это определить, как можно ее распознать, если человек надел те самые пресловутые «перчатки».» В случае с прозрачными линзами, технология успешно фиксирует изображение радужной оболочки.

В отличие от сканирования сетчатки глаза, которое используется в основном в научных и медицинских учреждениях и не имеет широкого применения в промышленном масштабе, системы распознавания радужной оболочки глаза не контактируют с идентифицируемым лицом. Многие поставщики и исследователи разрабатывают технологии, которые могут захватывать изображение радужной оболочки движущихся объектов на расстоянии более одного метра.

Переход на бесконтактную биометрику

Целью новых разработок и достижений в этой сфере стало максимальное сокращение контакта с человеком при идентификации радужной оболочки. «Наша цель — получение возможности упростить этот процесс настолько, чтобы вы могли быть идентифицированы просто проходя мимо устройства,» говорит Мурад. Более того, поскольку первоначальная цена на системы падает, этот вид биометрики стает все более популярным.

«С 2002 года наблюдался рост спроса (в двухзначных цифрах) на системы распознавания радужной оболочки глаза» В некоторых аэропортах используются технологии распознавания радужной оболочки глаза для идентификации экипажа и пассажиров, которые часто летают на самолетах.

источник

В последнее время на Хабре появляется множество статей, посвящённых Гугловским системам идентификации по лицам. Если честно, то от многих из них так и несёт журналистикой и мягко говоря некомпетентностью. И захотелось мне написать хорошую статью по биометрии, оно же мне не в первой! Пара неплохих статей по биометрии на Хабре есть — но они достаточно короткие и неполные. Тут я попробую вкратце обрисовать общие принципы биометрической идентификации и современные достижения человечества в этом вопросе. В том числе и в идентификации по лицам.

У статьи есть продолжение, которое, по-сути, является её приквэлом.

В качестве основы для статьи будет использована совместная с коллегой публикация в журнале (БДИ, 2009), переработанная под современные реалии. Коллеги пока Хабре нет, но публикацию переработанной статьи тут он поддержал. На момент публикации статья являлась кратким обзором современного рынка биометрических технологий, который мы проводили для себя перед тем как выдвинуть свой продукт. Оценочные суждения о применимости, выдвинутые во второй части статьи основаны на мнениях людей, использовавших и внедрявших продукты, а так же на мнениях людей, занимающихся производством биометрических систем в России и Европе.

6%), но лишь в идеальных условиях.
Чтобы ощутить вероятности FAR и FRR, можно оценить, как часто будут возникать ложные совпадения, если установить систему идентификации на проходной организации с численностью персонала N человек. Вероятность ложного совпадения полученного сканером отпечатка пальца для базы данных из N отпечатков равна FAR∙N. И каждый день через пункт контроля доступа проходит тоже порядка N человек. Тогда вероятность ошибки за рабочий день FAR∙(N∙N). Конечно, в зависимости от целей системы идентификации вероятность ошибки за единицу времени может сильно варьироваться, но если принять допустимым одну ошибку в течение рабочего дня, то:
(1)
Тогда получим, что стабильная работа системы идентификации при FAR=0.1% =0.001 возможна при численности персонала N≈30.

На сегодняшний день понятие «биометрический алгоритм» и «биометрический сканер» не обязательно взаимосвязаны. Компания может выпускать эти элементы по одиночке, а может совместно. Наибольшая дифференциация производителей сканеров и производителей софта достигнута на рынке биометрии папиллярного узора пальцев. Наименьшая на рынке сканеров 3D лица. По сути уровень дифференциации во многом отображает развитость и насыщенность рынка. Чем больше выбора — тем более тематика отработана и доведена до совершенства. Различные сканеры имеют различный набор способностей. В основном это набор тестов для проверки подделан объект биометрии или нет. Для сканеров пальцев это может быть проверка рельефности или проверка температуры, для сканеров глаза это может быть проверка аккомодации зрачка, для сканеров лица — движение лица.
Сканеры очень сильно влияют на полученную статистику FAR и FRR. В некоторых случаях эти цифры могут изменяться в десятки раз, особенно в реальных условиях. Обычно характеристики алгоритма даются для некой «идеальной» базы, или просто для хорошо подходящей, где выброшены нерезкие и смазанные кадры. Лишь немногие алгоритмы честно указывают и базу и полную выдачу FAR/FRR по ней.

А теперь поподробнее про каждую из технологий

В качестве источника данных по FAR и FRR использовались статистические данные VeriFinger SDK, полученные при помощи сканера отпечатков пальцев DP U.are.U. За последние 5-10 лет характеристики распознавания по пальцу не сильно шагнули вперёд, так что приведённые цифры неплохо показывают среднее значение современных алгоритмов. Сам алгоритм VeriFinger несколько лет выигрывал международное соревнование «International Fingerprint Verification Competition», где соревновались алгоритмы распознавания по пальцу.

Характерное значение FAR для метода распознавания отпечатков пальцев – 0.001%.
Из формулы (1) получим, что стабильная работа системы идентификации при FAR=0.001% возможна при численности персонала N≈300.

Преимущества метода. Высокая достоверность — статистические показатели метода лучше показателей способов идентификации по лицу, голосу, росписи. Низкая стоимость устройств, сканирующих изображение отпечатка пальца. Достаточно простая процедура сканирования отпечатка.
Недостатки: папиллярный узор отпечатка пальца очень легко повреждается мелкими царапинами, порезами. Люди, использовавшие сканеры на предприятиях с численностью персонала порядка нескольких сотен человек заявляют о высокой степени отказа сканирования. Многие из сканеров неадекватно относятся к сухой коже и не пропускают стариков. При общении на последней выставке MIPS начальник службы безопасности крупного химического предприятия рассказывал что их попытка ввести сканеры пальцев на предприятии (пробовались сканеры различных систем) провалилась — минимальное воздействие химических реактивов на пальцы сотрудников вызывало сбой систем безопасности сканеров — сканеры объявляли пальцы подделкой. Так же присутствует недостаточная защищённость от подделки изображения отпечатка, отчасти вызванная широким распространением метода. Конечно, не все сканеры можно обмануть методами из Разрушителей Легенд, но всё же. Для некоторых людей с «неподходящими» пальцами (особенности температуры тела, влажности) вероятность отказа в доступе может достигать 100%. Количество таких людей варьируется от долей процентов для дорогих сканеров до десяти процентов для недорогих.
Конечно, стоит отметить, что большое количество недостатков вызвано широкой распространённостью системы, но эти недостатки имеют место быть и проявляются они очень часто.

На данный момент системы распознавания по отпечаткам пальцев занимают более половины биометрического рынка. Множество российских и зарубежных компаний занимаются производством систем управления доступом, основанных на методе дактилоскопической идентификации. По причине того, что это направление является одним из самых давнишних, оно получило наибольшее распространение и является на сегодняшний день самым разработанным. Сканеры отпечатков пальцев прошли действительно длинный путь к улучшению. Современные системы оснащены различными датчиками (температуры, силы нажатия и т.п.), которые повышают степень защиты от подделок. С каждым днем системы становятся все более удобными и компактными. По сути, разработчики достигли уже некоего предела в данной области, и развивать метод дальше некуда. Кроме того, большинство компаний производят готовые системы, которые оснащены всем необходимым, включая программное обеспечение. Интеграторам в этой области просто нет необходимости собирать систему самостоятельно, так как это невыгодно и займет больше времени и сил, чем купить готовую и уже недорогую при этом систему, тем более выбор будет действительно широк.
Среди зарубежных компаний, занимающихся системами распознавания по отпечаткам пальцев, можно отметить SecuGen(USB-сканеры для PC, сканеры, которые можно устанавливать на предприятия или встраивать в замки, SDK и ПО для связи системы с компьютером); Bayometric Inc. (fingerprint scanners, TAA/Access control systems, fingerprint SDKs, embedded fingerprint modules); DigitalPersona, Inc. (USB-scanners, SDK). В России в данной области работают компании: BioLink (дактилоскопические сканеры, биометрические устройства управления доступом, ПО); Сонда (дактилоскопические сканеры, биометрические устройства управления доступом, SDK); СмартЛок (дактилоскопические сканеры и модули) и др.

Радужная оболочка глаза является уникальной характеристикой человека. Рисунок радужки формируется на восьмом месяце внутриутробного развития, окончательно стабилизируется в возрасте около двух лет и практически не изменяется в течение жизни, кроме как в результате сильных травм или резких патологий. Метод является одним из наиболее точных среди биометрических методов.
Система идентификации личности по радужной оболочке логически делится на две части: устройство захвата изображения, его первичной обработки и передачи вычислителю и вычислитель, производящий сравнение изображения с изображениями в базе данных, передающий команду о допуске исполнительному устройству.
Время первичной обработки изображения в современных системах примерно 300-500мс, скорость сравнения полученного изображения с базой имеет уровень 50000-150000 сравнений в секунду на обычном ПК. Такая скорость сравнения не накладывает ограничений на применения метода в больших организациях при использовании в системах доступа. При использовании же специализированных вычислителей и алгоритмов оптимизации поиска становится даже возможным идентифицировать человека среди жителей целой страны.
Сразу могу ответить что я несколько предвзято и положительно отношусь к этому методу, так как именно на этой ниве мы запускали свой стартап. Небольшому самопиару будет посвящён абзац в конце.

Характеристики FAR и FRR для радужной оболочки глаза наилучшие в классе современных биометрических систем (за исключением, возможно, метода распознавания по сетчатке глаза). В статье приведены характеристики библиотеки распознавания радужной оболочки нашего алгоритма — EyeR SDK, которые соответствуют проверенному по тем же базам алгоритму VeriEye. Использовались базы фирмы CASIA, полученные их сканером.

Характерное значение FAR – 0.00001%.
Согласно формуле (1) N≈3000 — численность персонала организации, при которой идентификация сотрудника происходит достаточно стабильно.
Здесь стоит отметить немаловажную особенность, отличающую систему распознавания по радужной оболочке от других систем. В случае использования камеры разрешения от 1.3МП можно захватывать два глаза на одном кадре. Так как вероятности FAR и FRR являются статистически независимыми вероятностями, то при распознавании по двум глазам значение FAR будет приблизительно равняться квадрату значения FAR для одного глаза. Например, для FAR 0,001% при использовании двух глаз вероятность ложного допуска будет равна 10-8 %, при FRR всего в два раза выше, чем соответствующее значение FRR для одного глаза при FAR=0.001%.

Преимущества метода. Статистическая надёжность алгоритма. Захват изображения радужной оболочки можно производить на расстоянии от нескольких сантиметров до нескольких метров, при этом физический контакт человека с устройством не происходит. Радужная оболочка защищена от повреждений — а значит не будет изменяться во времени. Так же, возможно использовать высокое количество методов, защищающих от подделки.
Недостатки метода. Цена системы, основанной на радужной оболочке выше цены системы, основанной на распознавании пальца или на распознавании лица. Низкая доступность готовых решений. Любой интегратор, который сегодня придёт на российский рынок и скажет «дайте мне готовую систему» — скорее всего обломается. В большинстве своём продаются дорогие системы под ключ, устанавливаемые большими компаниями, такими как Iridian или LG.

На данный момент удельный вес технологий идентификации по радужной оболочке глаза на мировом биометрическом рынке составляет по разным подсчетам от 6 до 9 процентов (в то время как технологии распознавания по отпечаткам пальцев занимают свыше половины рынка). Следует отметить, что с самого начала развития данного метода, его укрепление на рынке замедляла высокая стоимость оборудования и компонентов, необходимых, чтобы собрать систему идентификации. Однако по мере развития цифровых технологий, себестоимость отдельной системы стала снижаться.
Лидером по разработке ПО в данной области является компания Iridian Technologies.
Вход на рынок большому количеству производителю был ограничен технической сложностью сканеров и, как следствие, их высокой стоимостью, а так же высокой ценой ПО из-за монопольного положения Iridian на рынке. Эти факторы позволяли развиться в области распознавания радужной оболочки только крупным компаниям, скорее всего уже занимающимся производством некоторых компонентов пригодных для системы идентификации (оптика высокого разрешения, миниатюрные камеры с инфракрасной подсветкой и т.п.). Примерами таких компаний могут быть LG Electronics, Panasonic, OKI. Они заключили договор с Iridian Technologies, и в результате совместной работы появились следующие системы идентификации: Iris Access 2200, BM-ET500, OKI IrisPass. В дальнейшем возникли усовершенствованные модели систем, благодаря техническим возможностям данных компаний самостоятельно развиваться в этой области. Следует сказать, что вышеперечисленные компании разработали также собственное ПО, но в итоге в готовой системе отдают предпочтение программному обеспечению Iridian Technologies.
На Российском рынке «преобладает» продукция зарубежных компаний. Хотя и ту можно купить с трудом. Длительное время фирма Папилон уверяла всех, что у них есть распознавание по радужной оболочке. Но даже представители РосАтома — их непосредственного закупщика, для которого они делали систему рассказывают, что это не соответствует действительности. В какой-то момент проявлялась ещё какая-то российская фирма, которая сделала сканеры радужной оболочки. Сейчас уже не вспомню названия. Алгоритм они у кого-то закупили, возможно у того же VeriEye. Сам сканер представлял собой систему 10-15 летней давности, отнюдь не бесконтактную.
В последний год на мировой рынок вышло пара новых производителей в связи с истечением первичного патента на распознавание человека по глазам. Наибольшего доверия из них, на мой взгляд, заслуживает AOptix. По крайней мере их превью и документация не вызывает подозрений. Второй компанией является SRI International. Даже на первый взгляд человеку, занимавшемуся системами распознавания радужки их ролики кажутся весьма лживыми. Хотя я не удивлюсь если в реальности они что-то умеют. И та и та система не показывает данных по FAR и FRR, а так же, судя по всему, не защищена от подделок.

Существует множество методов распознавания по геометрии лица. Все они основаны на том, что черты лица и форма черепа каждого человека индивидуальны. Эта область биометрии многим кажется привлекательной, потому что мы узнаем друг друга в первую очередь по лицу. Данная область делится на два направления: 2-D распознавание и 3-D распознавание. У каждого из них есть достоинства и недостатки, однако многое зависит еще и от области применения и требований, предъявленных к конкретному алгоритму.
В кратце расскажу про 2-d и перейду к одному из самых интересных на сегодня методов — 3-d.

2-D распознавание лица — один из самых статистически неэффективных методов биометрии. Появился он довольно давно и применялся, в основном, в криминалистике, что и способствовало его развитию. В последствие появились компьютерные интерпретации метода, в результате чего он стал более надёжным, но, безусловно, уступал и с каждым годом все больше уступает другим биометрическим методам идентификации личности. В настоящее время из-за плохих статистических показателей он применяется, в мультимодальной или, как ее еще называют, перекрестной биометрии, или в социальных сетях.

Для FAR и FRR использованы данные для алгоритмов VeriLook. Опять же, для современных алгоритмов он имеет весьма обыкновенные характеристики. Иногда промелькивают алгоритмы с FRR 0.1% при аналогичном FAR, но базы по которым они получены ну уж очень сомнительны (вырезанный фон, одинаковое выражение лица, одинаковые причёска, освещение).

Характерное значение FAR – 0.1%.
Из формулы (1) получаем N≈30 — численность персонала организации, при которой идентификация сотрудника происходит достаточно стабильно.
Как видно, статистические показатели метода достаточно скромные: это нивелирует то преимущество метода, что можно проводить скрытую съемку лиц в людных местах. Забавно наблюдать, как пару раз в год финансируется очередной проект по обнаружению преступников через видеокамеры, установленные в людных местах. За последние десяток лет статистические характеристики алгоритма не улучшились, а количество таких проектов — выросло. Хотя, стоит отметить, что для ведения человека в толпе через множество камер алгоритм вполне годится.

Преимущества метода. При 2-D распознавании, в отличие от большинства биометрических методов, не требуется дорогостоящее оборудование. При соответствующем оборудовании возможность распознавания на значительных расстояниях от камеры.
Недостатки. Низкая статистическая достоверность. Предъявляются требования к освещению (например, не удается регистрировать лица входящих с улицы людей в солнечный день). Для многих алгоритмов неприемлемость каких-либо внешних помех, как, например, очки, борода, некоторые элементы прически. Обязательно фронтальное изображение лица, с весьма небольшими отклонениями. Многие алгоритмы не учитывают возможные изменения мимики лица, то есть выражение должно быть нейтральным.

Реализация данного метода представляет собой довольно сложную задачу. Несмотря на это в настоящее время существует множество методов по 3-D распознаванию лица. Методы невозможно сравнить друг с другом, так как они используют различные сканеры и базы. далеко не все из них выдают FAR и FRR, используются абсолютно различные подходы.
Переходным от 2-d к 3-d методом является метод, реализующий накопления информации о лицу. Этот метод имеет лучшие характеристики, чем 2d метод, но так же как и он использует всего одну камеру. При занесении субъекта в базу субъект поворачивает голову и алгоритм соединяет изображение воедино, создавая 3d шаблон. А при распознавании используется несколько кадров видеопотока. Этот метод скорее относится к экспериментальным и реализации для систем СКУД я не видел ни разу.
Наиболее классическим методом является метод проецирования шаблона. Он состоит в том, что на объект (лицо) проецируется сетка. Далее камера делает снимки со скоростью десятки кадров в секунду, и полученные изображения обрабатываются специальной программой. Луч, падающий на искривленную поверхность, изгибается — чем больше кривизна поверхности, тем сильнее изгиб луча. Изначально при этом применялся источник видимого света, подаваемого через «жалюзи». Затем видимый свет был заменен на инфракрасный, который обладает рядом преимуществ. Обычно на первом этапе обработки отбрасываются изображения, на котором лица не видно вообще или присутствуют посторонние предметы, мешающие идентификации. По полученным снимкам восстанавливается 3-D модель лица, на которой выделяются и удаляются ненужные помехи (прическа, борода, усы и очки). Затем производится анализ модели — выделяются антропометрические особенности, которые в итоге и записываются в уникальный код, заносящийся в базу данных. Время захвата и обработки изображения составляет 1-2 секунды для лучших моделей.
Так же набирает популярность метод 3-d распознавания по изображению, получаемому с нескольких камер. Примером этого может являться фирма Vocord со своим 3d сканером. Этот метод даёт точность позиционирования, согласно уверениям разработчиков, выше метода проецирования шаблона. Но, пока не увижу FAR и FRR хотя бы по их собственной базе — не поверю. Но его разрабатывают уже года 3, а подвижки на выставках пока не видны.

Полные данные о FRR и FAR для алгоритмов этого класса на сайтах производителей открыто не приведены. Но для лучших моделей фирмы Bioscript (3D EnrolCam, 3D FastPass), работающих по методу проецирования шаблона при FAR = 0.0047% FRR составляет 0.103%.
Считается, что статистическая надежность метода сравнима с надежностью метода идентификации по отпечаткам пальцев.

Преимущества метода. Отсутствие необходимости контактировать со сканирующим устройством. Низкая чувствительность к внешним факторам, как на самом человеке (появление очков, бороды, изменение прически), так и в его окружении (освещенность, поворот головы). Высокий уровень надежности, сравнимый с метом идентификации по отпечаткам пальцев.
Недостатки метода. Дороговизна оборудования. Имеющиеся в продаже комплексы превосходили по цене даже сканеры радужной оболочки. Изменения мимики лица и помехи на лице ухудшают статистическую надежность метода. Метод еще недостаточно хорошо разработан, особенно в сравнении с давно применяющейся дактилоскопией, что затрудняет его широкое применение.

Распознавание по геометрии лица причисляют к «трем большим биометрикам» вместе с распознаванием по отпечаткам пальцев и радужной оболочке. Надо сказать, что данный метод довольно распространен, и ему отдают пока предпочтение перед распознаванием по радужке глаза. Удельный вес технологий распознавания по геометрии лица в общем объеме мирового биометрического рынка можно оценивать в пределах 13-18 процентов. В России к данной технологии также проявляется больший интерес, чем, например, к идентификации по радужной оболочке. Как уже упоминалось ранее, существует множество алгоритмов 3-D распознавания. В большинстве своем компании предпочитают развивать готовые системы, включающие сканеры, сервера и ПО. Однако есть и те, кто предлагает потребителю только SDK. На сегодняшний день можно отметить следующие компании, занимающиеся развитием данной технологии: Geometrix, Inc. (3D сканеры лица, ПО), Genex Technologies (3D сканеры лица, ПО) в США, Cognitec Systems GmbH (SDK, специальный вычислители, 2D камеры) в Германии, Bioscrypt (3D сканеры лица, ПО) – дочернее предприятие американской компании L-1 Identity Solutions.
В России в данном направлении работают компании Artec Group (3D сканеры лица и ПО) – компания, головной офис которой находится в Калифорнии, а разработки и производство ведутся в Москве. Также несколько российских компаний владеют технологией 2D распознавания лица – Vocord, ITV и др.
В области распознавания 2D лица основным предметом разработки является программное обеспечение, т.к. обычные камеры отлично справляются с захвата изображения лица. Решение задачи распознавания по изображению лица в какой-то степени зашло в тупик – уже на протяжении нескольких лет практически не происходит улучшения статистических показателей алгоритмов. В этой области происходит планомерная «работа над ошибками».
3D распознавание лица сейчас является куда более привлекательной областью для разработчиков. В нём трудится множество коллективов и регулярно слышно о новых открытиях. Множество работ находятся в состоянии «вот-вот и выпустим». Но пока что на рынке лишь старые предложения, за последние годы выбор не изменился.
Одним из интересных моментов, над которыми я иногда задумываюсь и на которые, возможно ответит Хабр: а точности kinect хватит для создания такой системы? Проекты по вытаскиванию 3d модели человека через него вполне себе есть.

Это новая технология в сфере биометрии, широкое применение её началось всего лет 5-10 назад. Инфракрасная камера делает снимки внешней или внутренней стороны руки. Рисунок вен формируется благодаря тому, что гемоглобин крови поглощает ИК излучение. В результате, степень отражения уменьшается, и вены видны на камере в виде черных линий. Специальная программа на основе полученных данных создает цифровую свертку. Не требуется контакта человека со сканирующим устройством.
Технология сравнима по надёжности с распознаванием по радужной оболочке глаза, в чём-то превосходя её, а в чём-то уступая.
Значение FRR и FAR приведено для сканера Palm Vein. Согласно данным разработчика при FAR 0,0008% FRR составляет 0.01%. Более точный график для нескольких значений не выдаёт ни одна фирма.

Преимущества метода. Отсутствие необходимости контактировать со сканирующим устройством. Высокая достоверность — статистические показатели метода сравнимы с показаниями радужной оболочки. Скрытость характеристики: в отличие от всех вышеприведённых — эту характеристику очень затруднительно получить от человека «на улице», например сфотографировав его фотоаппаратом.
Недостатки метода. Недопустима засветка сканера солнечными лучами и лучами галогеновых ламп. Некоторые возрастные заболевания, например артрит – сильно ухудшают FAR и FRR. Метод менее изучен в сравнении с другими статическими методами биометрии.

Распознавание по рисунку вен руки является довольно новой технологией, и в связи с этим ее удельный вес на мировом рынке невелик и составляет около 3%. Однако к данному методу проявляется все больший интерес. Дело в том, что, являясь довольно точным, этот метод не требует столь дорогого оборудования, как, например, методы распознавания по геометрии лица или радужной оболочке. Сейчас многие компании ведут разработки в данной сфере. Так, например, по заказу английской компании TDSi было разработано ПО для биометрического считывателя вен ладони PalmVein, представленного компанией Fujitsu. Сам сканер был разработан компанией Fujitsu в первую очередь для борьбы с финансовыми махинациями в Японии.
Также в сфере идентификации по рисунку вен работают следующие компании Veid Pte. Ltd. (scanner, software), Hitachi VeinID (scanners)
В России компаний, занимающихся данной технологией, мне не известно.

До недавнего времени считалось, что самый надёжный метод биометрической идентификации и аутентификации личности — это метод, основанный на сканировании сетчатки глаза. Он содержит в себе лучшие черты идентификации по радужной оболочке и по венам руки. Сканер считывает рисунок капилляров на поверхности сетчатки глаза. Сетчатка имеет неподвижную структуру, неизменную по времени, кроме как в результате болезни, например, катаракты.
Сканирование сетчатки происходит с использованием инфракрасного света низкой интенсивности, направленного через зрачок к кровеносным сосудам на задней стенке глаза. Сканеры сетчатки глаза 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.
К сожалению, целый ряд трудностей возникает при использовании этого метода биометрии. Сканером тут является весьма сложная оптическая система, а человек должен значительное время не двигаться, пока система наводится, что вызывает неприятные ощущения.
По данным компании EyeDentify для сканера ICAM2001 при FAR=0,001% значение FRR составляет 0,4%.

Преимущества. Высокий уровень статистической надёжности. Из-за низкой распространенности систем мала вероятность разработки способа их «обмана».
Недостатки. Сложная при использовании система с высоким временем обработки. Высокая стоимость системы. Отсутствие широкого рынка предложение и как следствие недостаточная интенсивность развития метода.

Этот метод, достаточно распространённы ещё лет 10 назад и произошедший из криминалистики в последние годы идёт на убыль. Он основан на получении геометрических характеристик рук: длин пальцев, ширины ладони и.т.д. Этот метод, как и сетчатка глаза — умирающий, а так как у него куда более низкие характеристики, то даже не будем вводить его боле полного описания.
Иногда считается что в системах распознавания по венам применяют геометрические методы распознавания. Но в продаже мы такого явно заявленного ни разу не видели. Да и к тому же часто при распознавании по венам делается снимок только ладони, тогда как при распознавании по геометрии делается снимок пальцев.

В своё время мы разработали неплохой алгоритм распознавания по глазам. Но на тот момент такая высокотехнологичная штука в этой стране была не нужна, а в буржуйстан (куда нас пригласили после первой же статьи) — ехать не хотелось. Но внезапно, спустя года полтора таки нашлись инвесторы, которые захотели построить себе «биометрический портал» — систему, которая бы кушала 2 глаза и использовала цветовую составляющую радужной оболочки (на что у инвестора был мировой патент). Собственно теперь мы этим и занимаемся. Но это не статья про самопиар, это краткое лирическое отступление. Если кому интересно тут есть немного инфы, а когда-нибудь в будущем, когда мы выйдем на рынок (или не выйдем) я тут напишу пару слов о перипетиях биометрического проекта в России.

Даже в классе статических систем биометрии имеется большой выбор систем. Какую из них выбрать? Всё зависит от требований к системе безопасности. Самыми статистически надежными и устойчивыми к подделке системами доступа являются системы допуска по радужной оболочке и по венам рук. На первые из них существует более широкий рынок предложений. Но и это не предел. Системы биометрической идентификации можно комбинировать, достигая астрономических точностей. Самыми дешёвыми и простыми в использовании, но обладающими хорошей статистикой, являются системы допуска по пальцам. Допуск по 2D лицу удобен и дёшев, но имеет ограниченную область применений из-за плохих статистических показателей.
Рассмотрим характеристики, которые будет иметь каждая из систем: устойчивость к подделке, устойчивость к окружающей среде, простота использования, стоимость, скорость, стабильность биометрического признака во времени. Расставим оценки от 1 до 10 в каждой графе. Чем ближе оценка к 10, тем лучше система в этом отношении. Принципы выбора оценок были описаны в самом начале статьи.

Также рассмотрим соотношение FAR и FRR для этих систем. Это соотношение определяет эффективность системы и широту её использования.

Стоит помнить, что для радужной оболочки можно увеличить точность системы практически квадратично, без потерь для времени, если усложнить систему, сделав её на два глаза. Для дактилоскопического метода — путём комбинирования нескольких пальцев, и распознаванию по венам, путём комбинирования двух рук, но такое улучшение возможно только при увеличении времени, затрачиваемого при работе с человеком.
Обобщив результаты для методов, можно сказать, что для средних и больших объектов, а так же для объектов с максимальным требованием в безопасности следует использовать радужную оболочку в качестве биометрического доступа и, возможно, распознавание по венам рук. Для объектов с количеством персонала до нескольких сотен человек оптимальным будет доступ по отпечаткам пальцев. Системы распознавания по 2D изображению лица весьма специфические. Они могут потребоваться в случаях, когда распознавание требует отсутствия физического контакта, но поставить систему контроля по радужной оболочке невозможно. Например, при необходимости идентификации человека без его участия, скрытой камерой, или камерой наружного обнаружения, но возможно это лишь при малом количестве субъектов в базе и небольшом потоке людей, снимаемых камерой.

У некоторых производителей, например у Neurotechnology на сайте доступны демо-версии методов биометрии, которые они выпускают, так что вполне можно подключить их и поиграться. Для тех же, кто решит покопаться в проблеме посерьёзнее, могу посоветовать единственную книжку которую я видел на русском — «Руководство по биометрии» Р.М. Болл, Дж.Х. Коннел, Ш. Панканти. Там есть много алгоритмов и их математических моделей. Не всё полно и не всё соответствует современности, но база неплохая и объемлющая.

источник