Идентификация по сетчатке глаза доклад
Обновлено: 05.07.2024
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.
Системы аутентификации по радужной оболочке глаза. Прогноз Frost&Sullivan
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".
Мировой рынок аутентификации по радужной оболочке глаза. Прогноз TechNavio
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
Перспективы биометрии радужной оболочки глаза
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).
Инновации
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.
Достоинства и недостатки аутентификации по радужной оболочке глаза
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. .
Принцип работы биометрических систем распознавания радужной оболочки глаза
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
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
При идентификации по сетчатке глаза измеряется угловое распределение кровеносных сосудов на поверхности сетчатки относительно слепого пятна глаза и другие признаки. Капиллярный рисунок сетчатки глаз различается даже у близнецов и может быть с большим успехом использован для идентификации личности. Всего насчитывают около 250 признаков. Такие биометрические терминалы обеспечивают высокую достоверность идентификации, сопоставимую с дактилоскопией, но требуют от проверяемого лица фиксации взгляда на объективе сканера.
Начало разработок этого направления идентификации относится к 1976 г., когда в США была образована компания Eye Dentify, которая до настоящего времени сохраняет монополию на производство коммерческих систем аутентификации по ретине.
Основным устройством для системы такого типа является бинокулярный объектив. При осуществлении процедуры аутентификации пользователь должен прильнуть глазами к окулярам и, глядя вовнутрь, сфокусировать взгляд на изображении красного цвета. Затем ему следует дождаться смены цвета на зеленый (что укажет на правильную фокусировку) и нажать на стартовую кнопку. Сканирование глазного дна выполняется источником инфракрасного излучения, безопасного для глаз. Достаточно смотреть в глазок камеры менее минуты. За это время система успевает подсветить сетчатку и получить отраженный сигнал. Для сканирования сетчатки используется инфракрасное излучение низкой интенсивности, направленное через зрачок к кровеносным сосудам на задней стенке глаза. Отраженное от ретины излучение фиксируется специальной чувствительной камерой.
С точки зрения безопасности данная система выгодно отличается от всех других, использующих биометрические терминалы, не только малым значением коэффициентов ошибок как l-ro, так и 2-го рода, но и использованием специфического аутентификациоиного атрибута, который практически невозможно негласно подменить для обмана системы при проверке.
2.4 Идентификация по геометрии и тепловому изображению лица
Идентификация человека но чертам (геометрии) лица - одно из самых динамично развивающихся направлений в биометрической индустрии. Привлекательность данного метода основана на том, что он наиболее близок к тому, как люди обычно идентифицируют друг друга. Рост мультимедийных технологий, благодаря которым можно увидеть все больше видеокамер, установленных на городских улицах и площадях, аэропортах, вокзалах и других местах скопления людей, определили развитие этого направления.
Обычно камера устанавливается на расстоянии нескольких десятков сантиметров от объекта. Получив изображение, система анализирует различные параметры лица (например, расстояние между глазами и носом). Большинство алгоритмов позволяет компенсировать наличие у исследуемого индивида очков, шляпы и бороды. Для этой цели обычно используется сканирование лица в инфракрасном диапазоне, но пока системы такого типа не дают устойчивых и очень точных результатов.
Распознавание человека по изображению лица выделяется среди биометрических систем тем, что, во-первых, не требует специального дорогостоящего оборудования. Для большинства приложений достаточно только персонального компьютера и обычной видеокамеры. Во-вторых, отсутствует физический контакт человека с устройствами. Не надо ни к чему прикасаться или специально останавливаться и ждать срабатывания системы. В большинстве случаев достаточно просто пройти мимо или задержаться перед камерой на несколько секунд. Распознавание изображений аналогично распознаванию образов.
Такие задачи не имеют точного аналитического решения. При этом требуется выделение ключевых признаков, характеризующих зрительный образ, определение относительной важности признаков путем выбора их весовых коэффициентов и учет взаимосвязей между признаками.
Компания ISS разработала ряд алгоритмов, позволяющих обрабатывать видеоданные в режиме реального времени и производить локализацию, определять положение головы и отслеживать перемещение с целью дальнейшего распознавания.
В настоящее время существует четыре основных метода распознавания лица, различающихся сложностью реализации и целью применения :
Задачу идентификации личности человека по видеоизображению можно разбить на несколько этапов.
1. Локализация лица в кадре.
Для локализации лица в кадре разработан алгоритм на основе нейронной сети, который сканирует исходное изображение в разных масштабах, оценивая по ключевым признакам каждый участок изображения с определенной вероятностью, и классифицирует, является ли данный участок лицом или нет. Выделение ключевых признаков осуществляется путем автоматического анализа достаточно большой обучающей выборки, охватывающей большинство возможных ситуаций (например, изменение внешности, условий освещенности, ракурса и т. п.).
2. Определение положения головы.
Определение положения головы человека является важным этапом и позволяет внести поправки при дальнейшем распознавании. На этом этапе созданная компанией трехмерная модель головы сопоставляется с изображением головы в кадре. При этом оцениваются такие параметры, как угол поворота головы по осям X, Y, Z, точный замер и смещение изображения в кадре.
Для идентификации личности современные электронные систем контроля и управления доступом (СКУД) используют устройства нескольких типов. Наиболее распространенными являются:
- кодонаборные устройства ПИН-кода (кнопочные клавиатуры);
- считыватели бесконтактных смарт-карт (интерфейс Виганда);
Цель работы рассмотреть принципы работы и использования биометрических средств иденфикации личности.
1. Классификация и основные характеристики биометрических средств идентификации личности
Достоинства биометрических идентификаторов на основе уникальных биологических, физиологических особенностей человека, однозначно удостоверяющих личность, привели к интенсивному развитию соответствующих средств. В биометрических идентификаторах используются статические методы, основанные на физиологических характеристиках человека, т. е. на уникальных характеристиках, данных ему от рождения (рисунки папиллярных линий пальцев, радужной оболочки глаз, капилляров сетчатки глаз, тепловое изображение лица, геометрия руки, ДНК), и динамические методы(почерк и динамика подписи, голос и особенности речи, ритм работы на клавиатуре). Предполагается использовать такие уникальные статические методы, как идентификация по подноггевому слою кожи, по объему указанных для сканирования пальцев, форме уха, запаху тела, и динамические методы -идентификация по движению губ при воспроизведении кодового слова, по динамике поворота ключа в дверном замке и т. д. Классификация современных биометрических средств идентификации показана на рис. 1.
Биометрические идентификаторы хорошо работают только тогда, когда оператор может проверить две вещи: во-первых, что биометрические данные получены от конкретного лица именно во время проверки, а во-вторых, что эти данные совпадают с образцом, хранящимся в картотеке. Биометрические характеристики являются уникальными идентификаторами, но вопрос их надежного хранения и защиты от перехвата по-прежнему остается открытым
Биометрические идентификаторы обеспечивают очень высокие показатели: вероятность несанкционированного доступа - 0,1 - 0,0001 %, вероятность ложного задержания - доли процентов, время идентификации - единицы секунд, но имеют более высокую стоимость по сравнению со средствами атрибутной идентификации. Качественные результаты сравнения различных биометрических технологий по точности идентификации и затратам указаны на рис. 2. Известны разработки СКУД, основанные на считывании и сравнении конфигураций сетки вен на запястье, образцов запаха, преобразованных в цифровой вид, анализе носящего уникальный характер акустического отклика среднего уха человека при облучении его специфическими акустическими импульсами и т. д.
 |
Рис. 1. Классификация современных биометрических средств идентификации
Тенденция значительного улучшения характеристик биометрических идентификаторов и снижения их стоимости приведет к широкому применению биометрических идентификаторов в различных системах контроля и управления доступом. В настоящее время структура этого рынка представля-
тся следующим образом: верификация голоса - 11 %, распознавание лица -15 %, сканирование радужной оболочки глаза - 34 %, сканирование отпечатков пальцев - 34 %, геометрия руки - 25 %, верификация подписи - 3 %.
Любая биометрическая технология применяется поэтапно:
- извлечение индивидуальной информации;
- сравнение текущего шаблона с базой данных.
 |
Рис. 2. Сравнение методов биометрической идентификации
Таким образом, наряду с измерителями биометрических характеристик СКУД должны быть оборудованы соответствующими считывателями идентификационных карточек или пластиковых ключей (или цифровой клавиатурой).
Основные биометрические средства защиты информации, предоставляемые сегодня российским рынком обеспечения безопасности, приведены в табл. 1, технические характеристики некоторых биометрических систем представлены в табл. 2.
Таблица 1. Современные биометрические средства защиты информации
Элсис, НПП Электрон (Россия), Опак
(Белоруссия), Р&Р (Германия)
BioLink U-Match Mouse,Мышь SFM-
Биометрическая система контроля Iris
Таким образом, биометрический процесс (под ним здесь понимается автоматизация оценки биометрических характеристик) констатирует уровень надежности, который гарантирует система в выявлении истинности проверяемого лица. Процесс не заявляет, что предъявленные характеристики являются точной копией образцов, а говорит о том, что вероятность того, что пользователь именно то лицо, за которое себя выдает, составляет величину X %. Всегда ожидается (предполагается), что автоматический процесс должен обеспечить вероятность правильного распознавания равную пли очень близкую к 100 %. Таким образом, намек на то, что здесь могут быть элементы ошибки, заставляет некоторых думать, что биометрия не может играть существенной роли в организации входного контроля. Анализ показывает, что хотя ни одна система аутентификации не обеспечивает 100 %-ной надежности и что биометрический процесс не дает точного совпадения характеристик, все же он дает чрезвычайно высокий уровень точности. Некоторые зарубежные охранные структуры к разработчикам (производителям) СКУД применяют априори заданные требования, при выполнении которых последние могут рассчитывать на продажу своих систем.
Уровень надежности, дозволенный для системы контроля доступа, может быть совершенно различным, однако уровень ложных отказов истинным пользователям не вызывает какого-либо беспокойства, в то время как уровень фальшивых доступов фактически должен быть доведен до нуля
Таблица 2. Технические характеристики некоторых биометрических систем
Eyedentify ICAM 2001
Поскольку уровень надежности при сравнении может в конечном итоге регулироваться с тем, чтобы удовлетворить запросы конкретного потребителя, чрезвычайно важно этому пользователю реально представлять себе, чего данная система способна достигнуть. Наибольшую степень озабоченности вносит то, что фирмы-производители часто задают степени точности: скажем, 0,01% (т. е. 1 ошибка на 10 000 случаев аутентификации).
Можно получить статистические доказательства, позволяющие компьютеру сделать соответствующие расчеты, подтверждающие приведенные цифры, однако большинство пользователей не совсем доверяют этим результатам. Тем не менее реальная картина не столь мрачна, как кажется на первый взгляд. Большинство биометрических методов чрезвычайно точны. Так, результаты работы в г. Ньюхема в 1998 г. комплексной системы видеонаблюдения, дающей возможность идентификации преступников, впечатляют: уровень нападения на граждан снизился на 21%, нанесение ущерба имуществу граждан сократилось на 26 %, а уровень краж имел беспрецедентное снижение на целых 39 %.
Заметное оживление на рынке биометрических систем произошло после появления довольно мощных и в то же время недорогих 16-битовых микропроцессоров и создания эффективных алгоритмов обработки биометрической информации В настоящее время биометрические терминалы разрабатываются и предлагаются к продаже в основном фирмами США, небольшим количеством фирм в Англии, России, Украины, есть информация о работах в этом направлении в Японии и во Франции.
2. Особенности реализации статических методов биометрического контроля
2.1 Идентификация по рисунку папиллярных линий
Применение данной технологии получило широкое распространение в системах автоматической идентификации по отпечатку пальца (AFIS).
Весь процесс идентификациизанимает не более нескольких секунд и не требует усилий от тех, кто использует данную систему доступа. В настоящее время уже производятся подобные системы размером меньше колоды карт. Определенным недостатком, сдерживающим развитие данного метода, является предубеждение части людей, которые не желают оставлять информацию о своих отпечатках пальцев. При этом контраргументом разработчиков аппаратуры является заверение в том, что информация о папиллярном узоре пальца не хранится - хранится лишь короткий идентификационный код, построенный на базе характерных особенностей отпечатка вашего пальца. По данному коду нельзя воссоздать узор и сравнить его с отпечатками пальцев, оставленными, допустим, на месте преступления. Преимущества доступа по отпечатку пальца - простота использования, удобство и надежность. Хотя процент ложных отказов при идентификации составляет около 3 %, ошибка ложного доступа - меньше 0,00001 % (1 на 1 000 000).
С целью идентификации личности по рисунку папиллярных линий пальца проверяемый набирает на клавиатуре свой идентификационный номер и помещает указательный палец на окошко сканирующего устройства. При совпадении получаемых признаков с эталонными, предварительно заложенными в память ЭВМ и активизированными при наборе идентификационного номера, подается команда исполнительному устройству. Хотя рисунок папиллярных линий пальцев индивидуален, использование полного набора их признаков чрезмерно усложняет устройство идентификации. Поэтому с целью его удешевления применяют признаки, наиболее легко измеряемые автоматом. Выпускают сравнительно недорогие устройства идентификации по отпечаткам пальцев, действие которых основано на измерении расстояния между основными дактилоскопическими признаками. На величину вероятности ошибки опознания влияют также различные факторы, в том числе температура пальцев (рис. 3). Кроме того, процедура аутентификации у некоторых пользователей ассоциируется с процедурой снятия отпечатков у преступников, что вызывает у них психологический дискомфорт.
Дактилоскопия построена на двух основных качествах, присущих папиллярным узорам кожи пальцев и ладоней:
- стабильность рисунка узора на протяжении всей жизни человека;
- уникальность рисунка, что означает отсутствие двух индивидуумов с одинаковыми дактилоскопическими отпечатками.
Рис. 3. Процесс аутентификации по отпечаткам пальцев
Распознавание отпечатка пальца основано на анализе распределения особых точек (концевых точек и точек разветвления папиллярных линий), местоположение которых задается в декартовой системе координат.
Для снятия отпечатков в режиме реального времени применяются специальные контактные датчики различных типов. Системы идентификации по отпечаткам пальцев выпускаются в течение почти трех десятков лет Однако благодаря достигнутым успехам в области машинного распознавания отпечатков только в последние годы заметно увеличилось число фирм, выпускающих терминалы персональной аутентификации на базе дактилоскопии.
Компания DeLaRuePrintrakInc. производит систему PIV-100 на базе терминала аутентификации по отпечаткам пальцев. Кроме этих терминалов, в состав аппаратуры входят центральный процессор, контрольный пульт, дисплей, принтер, накопители на винчестерских дисках (для хранения базы данных), накопители на гибких дисках (для резервной памяти).
В этой системе требуемые коэффициенты ошибок могут выбираться в зависимости от необходимого уровня обеспечения безопасности путем под-стройки внутренних зависимых системных параметров, таких как пороговые значения принятия решения, сопоставляемые характеристики, стратегия распознавания. Но за возросшую точность приходится расплачиваться уменьшением быстродействия и снижением удобств для пользователей. Автоматическая обработка полученного дактилоскопического изображения начинается с преобразования первичного образа с разрешением 512 х 512 точек изображения и плотностью 8 бит на точку к конечному набору (множеству), состоящему примерно из 100 особых точек папиллярного узора, каждая из которых занимает 3 байт памяти. В результате объем памяти для хранения одного отпечатка по сравнению с первоначальным изображением уменьшается примерно в 1000 раз. Сопоставление двух дактилоскопических образов - оригинального и эталонного, хранящегося в памяти системы, - производится с помощью некоторой корреляционной процедуры. Время регистрации пользователя в базе данных - меньше 2 мин; вся процедура проверки пользователя занимает около 10 с, из которых 2 с уходит на аутентификацию, т. е. на вычисления по сопоставлению отпечатков.
По оценкам западных экспертов до 80% рынка биометрии сегодня занимают устройства идентификации по отпечаткам пальцев. Это объясняется следующим: во-первых, это один самых доступных и недорогих методов, во-вторых, методика идентификации по отпечаткам пальцев проста в использовании, удобна и лишена психологических барьеров, которые имеются, например, у систем, требующих воздействия на глаз световым пучком.
Известны три основных подходак реализации систем идентификации по отпечаткам пальцев. Самый распространенный на сегодня способ строится на использовании оптики - призмы и нескольких линз со встроенным источником света (рис. 4).
 |
Рис. 4. Функциональная схема системы FIU фирмы SONY
Свет, падающий на призму, отражается от поверхности, соприкасаемой с пальцем пользователя, и выходит через другую сторону призмы, попадая на оптический сенсор (обычно, монохромная видеокамера на основе ПЗС-матрицы), где формируется изображение. Недостатки такой системы: отражение сильно зависит от параметров кожи - сухости, присутствия масла, бензина, других химических элементов. Например, у людей с сухой кожей наблюдается эффект размытия изображения и в результате - высокая доля ложных срабатываний.
Естественно, в данном случае жировой баланс кожи и степень чистоты рук пользователя не играет никакой роли. Система идентификации в этом случае, получается гораздо более компактная. Недостатки метода - кремниевый чип требует эксплуатации в герметичной оболочке, а дополнительные покрытия уменьшают чувствительность системы. Кроме того, некоторое влияние на изображение может оказать сильное внешнее электромагнитное излучение.
Характеристики некоторых методов приведены в табл. 3.
Таблица 3. Характеристики типовых систем идентификации по отпечаткам пальцев
| Свойства | Оптическая система | Полупроводнико-вая технология | Электрооптический полимер |
| Небольшие размеры | Нет | Да | Да |
| Восприимчивость к сухой коже | Нет | Да | Да |
| Прочность поверхности | Средняя | Низкая | Высокая |
| Энергопотребление | Среднее | Низкое | Низкое |
| Цена | Средняя | Высокая | Низкая |
Полученный одним из описанных методов аналоговый видеосигнал преобразуется в цифровую форму, после чего из него извлекается набор характеристик, уникальных для этого отпечатка пальца. Эти данные однозначно идентифицируют личность. Данные сохраняются и становятся уникальным шаблоном отпечатка пальца конкретного человека. При последующем считывании новые отпечатки пальцев сравниваются с хранимыми в базе.
В самом простом случае при обработке изображения на нем выделяются характерные точки (например, координаты конца или раздвоения папиллярных линий, места соединения витков). Можно выделить до 70 таких точек и каждую из них охарактеризовать двумя, тремя или даже большим числом параметров. В результате можно получить от отпечатка пальца до пятисот значений различных характеристик.
 |
Более сложные алгоритмы обработки соединяют характерные точки изображения векторами и описывают их свойства и взаимоположение (рис. 6). Как правило, набор данных, получаемых с отпечатка, занимает до 1 Кбайт.
Хранение данных и сравнение при идентификации происходит в компьютере. Практически каждый производитель аппаратной части вместе с системой поставляет и уникальное программное обеспечение, адаптированное чаще всего под WindowsNT.
Так как большинство систем предназначено для контроля доступа к компьютерной информации и ориентировано в первую очередь на рядового пользователя, ПО отличается простотой и не требует специальной настройки.
Кроме того, такие устройства должны обеспечивать простое подключение электрозамков и датчиков сигнализации и легко объединяться в сеть (наличие интерфейсов RS-485).
Таблица 4. Сравнительные характеристики устройств, использующих методы идентификации по отпечаткам пальцев
Перспективы распространения этого способа биометрической идентификации для организации доступа в компьютерных системах очень хорошие. Тем более, что сейчас уже существуют мультимедийные мониторы со встроенными в корпус видеокамерами. Поэтому на такой компьютер достаточно установить необходимое программное обеспечение, и система контроля доступа готова к работе. Понятно, что и ее стоимость при этом будет не очень высокой.
Акции! Скидки!
Скидка до 50% на обслуживание пожарной сигнализации и систем безопасности.
Скидка 1000 рублей.
Установка пожарной сигнализации в офисе по акционной цене.
Площадь офиса:
3 помещения - 15000 рублей
4 помещения - 20000 рублей
5 помещений - 25000 рублей
Ежемесячное обслуживание пожарной сигнализации по акционной цене.
На объекте:
до 100 м2 - 1500 рублей
100 м2 - 200 м2 - 2000 рублей
200 м2 - 500 м2 - 3000 рублей
Установка GSM сигнализации на затопление за 9000 рублей.
Установка GSM сигнализации на затопление на
1 точку контроля 9000 руб.
2 точки контроля 11000 руб.
3 точки контроля 12000 руб.
Обслуживаем пожарную сигнализацию за 1 рубль.
Предложение для ТСЖ, УК. Проводим ежемесячное техническое обслуживание пожарной сигнализации в помещениях жилых домов по 1 рублю за 1 м2 обслуживаемой площади.
В среднем за 1 подъезд:
14 этажей - 2000 рублей
16 этажей - 3000 рублей
20 этажей - 4000 рублей
24 этажа - 5000 рублей
Перейти в раздел Обслуживание систем безопасности
Установка противопожарных дверей от 26500 рублей под ключ. Отделка откосов в подарок.
Покажите предложение конкурентов и мы сделаем вам гарантированную скидку 10% и больше на эти работы.
При заказе монтажа Охранно-пожарной сигнализации, пожаротушения скидка на техническое обслуживание смонтированных систем 30%.
При заказе огнезащитной обработки свыше 1500 м2 протокол испытаний образцов из ИПЛ бесплатно.
Обслуживание пожарной сигнализации от 1000 рублей в месяц .
Проект бесплатно.
При заказе пожарной или охранной сигнализации
от 50 000 рублей проект бесплатно.
Работаем по бартеру.
Вы оплачиваете оборудование и материалы, оплата работ возможна бартером.
Читайте также: