Идентификация по отпечаткам пальцев кратко

Обновлено: 02.07.2024

Идентификация по отпечаткам пальцев — самая распространенная биометрическая технология аутентификации пользователей. Метод использует уникальность рисунка папиллярных узоров на пальцах людей. Отпечаток, полученный с помощью сканера, преобразовывается в цифровой код, а затем сравнивается с ранее введенными наборами эталонов. Получение электронного представления отпечатков пальцев с хорошо различимым папиллярным узором — достаточно сложная задача. Поскольку отпечаток пальца слишком мал, для получения его качественного изображения приходится использовать достаточно изощренные методы[1].

Содержание

Методы получения отпечатка пальца в электронном виде (типы сканеров и методы сканирования пальцев)

Все существующие сканеры отпечатков пальцев [Источник 1] по используемым ими физическим принципам можно разделить на три группы:

оптические;
кремниевые (полупроводниковые);
ультразвуковые.

Оптические сканеры

FTIR-сканеры
Оптоволоконные сканеры
Электрооптические сканеры
Оптические протяжные сканеры
Роликовые сканеры
Бесконтактные сканеры

Оптоволоконные сканеры (fiber optic scanners) — представляют собой оптоволоконную матрицу, каждое из волокон которой заканчивается фотоэлементом (Рис.2). Чувствительность каждого фотоэлемента позволяет фиксировать остаточный свет, проходящий через палец, в точке прикосновения рельефа пальца к поверхности сканера. Изображение отпечатка пальца формируется по данным каждого из элементов.

Электрооптические сканеры(electro-optical scanners) — в основе данной технологии лежит использование специального электрооптического полимера, в состав которого входит светоизлучающий слой. При прикладывании пальца к сканеру неоднородность электрического поля у его поверхности (разность потенциалов между бугорками и впадинами) отражается на свечении этого слоя так, что он высвечивает отпечаток пальца. Затем массив фотодиодов сканера преобразует это свечение в цифровой вид. Оптические протяжные сканеры (sweep optical scanners) —в целом аналогичны FTIR-устройствам. Их особенность в том, что палец нужно не просто прикладывать к сканеру, а проводить им по узкой полоске — считывателю(Рис.3). При движении пальца по поверхности сканера делается серия мгновенных снимков (кадров). При этом соседние кадры, снимаются с некоторым наложением, т. е. перекрывают друг друга, что позволяет значительно уменьшить размеры используемой призмы и самого сканера. Для формирования (точнее сборки) изображения отпечатка пальца во время его движения по сканирующей поверхности кадрам используется специализированное программное обеспечение.

Бесконтактные сканеры (touchless scanners)— в них не требуется непосредственного контакта пальца с поверхностью сканирующего устройства(Рис.5). Палец прикладывается к отверстию в сканере, несколько источников света подсвечивают его снизу с разных сторон, в центре сканера находится линза, через которую, собранная информация проецируется на КМОП-камеру, преобразующую полученные данные в изображение отпечатка пальца.

оптические модули достаточно дороги из-за большого числа компонентов и сложной оптической системы;
оптические сканеры слабо устойчивы к муляжам и мертвым пальцам.

Полупроводниковые сканеры

Емкостные сканеры

Чувствительные к давлению сканеры

Термо-сканеры

Радиочастотные сканеры

Протяжные термо-сканеры

Емкостные протяжные сканеры

Радиочастотные протяжные сканеры

Чувствительные к давлению сканеры (pressure scanners) — в этих устройствах используются сенсоры, состоящие из матрицы пьезоэлементов. При прикладывании пальца к сканирующей поверхности выступы папиллярного узора оказывают давление на некоторое подмножество элементов поверхности, соответственно впадины никакого давления не оказывают. Матрица полученных с пьезоэлементов напряжений преобразуется в изображение поверхности пальца. Термо-сканеры (thermal scanners) — в них используются сенсоры, которые состоят из пироэлектрических элементов, позволяющих фиксировать разницу температуры и преобразовывать ее в напряжение (этот эффект также используется в инфракрасных камерах). При прикладывании пальца к сенсору по температуре прикасающихся к пироэлектрическим элементам выступов папиллярного узора и температуре воздуха, находящегося во впадинах, строится температурная карта поверхности пальца и преобразуется в цифровое изображение. Обобщенно говоря, во всех приведенных полупроводниковых сканерах используются матрица чувствительных микроэлементов (тип которых определяется способом реализации) и преобразователь их сигналов в цифровую форму. Таким образом, обобщенно схему работы приведенных полупроводниковых сканеров можно продемонстрировать следующим образом. (Рис. 6)

Менее распространенные типы:

Радиочастотные сканеры (RF-Field scanners) — в таких сканерах используется матрица элементов, каждый из которых работает как маленькая антенна. Сенсор генерирует слабый радиосигнал и направляет его на сканируемую поверхность пальца, каждый из чувствительных элементов принимает отраженный от папиллярного узора сигнал. Величина наведенной в каждой микроантенне ЭДС зависит от наличия или отсутствия в близи нее гребня папиллярного узора. Полученная таким образом матрица напряжений преобразуется в цифровое изображение отпечатка пальца. Протяжные термо-сканеры (thermal sweep scanners) — разновидность термо-сканеров, в которых используется, как и в оптических протяжных сканерах, проведение пальца по поверхности сканера, а не просто прикладывание(Рис. 7).

сканеры, в частности, чувствительные к давлению, дают изображение низкого разрешения и маленького размера;
необходимость прикладывания пальца непосредственно к полупроводниковой поверхности (так как любой промежуточный слой влияет на результаты сканирования) ведет к ее быстрому изнашиванию;
чувствительность к сильным внешним электрическим полям, которые могут вызвать электростатические разряды, способные вывести сенсор из строя (относится в первую очередь к емкостным сканерам);
большая зависимость качества изображения от скорости движения пальца по сканирующей поверхности присуща прокаточным сканерам.

Ультразвуковые сканеры

Данная группа в настоящее время представлена всего одним методом сканирования, который так и называется.

высокая цена по сравнению с оптическими и полупроводниковыми сканерами;
большие размеры самого сканера.

Основные методы распознавания отпечатков пальцев, алгоритмы построения систем распознавания и некоторые методы защиты от муляжей

Методы распознавания

В зависимости от качества полученного со сканера изображения отпечатков пальцев, на нем можно выделить некоторые характерные признаки поверхности пальцев, которые в дальнейшем можно использовать в целях идентификации [Источник 2] .

На самом простом техническом уровне, например, если разрешение полученного со сканера изображения составляет 300-500 dpi, на изображении поверхности пальца можно выделить достаточно большое количество мелких деталей (minutiae), по которым можно их классифицировать, но, как правило, в автоматизированных системах используют всего два типа деталей узора (особых точек):

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.

Обратите внимание, статья 2011 года. С тех пор произошло пару революций в ComputerVision.
Если вам нужна биометрия сейчас — обратите внимание на лица (ссылка на статью 2018 года в 2021 тоже немного не актуальна, на все же). А так, я часто пишу на своем канале (vk, telegram) про более новые методы/подходы.

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.

Общая информация

Биометрические сканеры

А теперь поподробнее про каждую из технологий

Отпечатки пальцев

Статистические характеристики метода

Преимущества и недостатки метода

Ситуация на рынке

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

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.

Статистические характеристики метода

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 и недостатки метода

Ситуация на рынке

Распознавание по лицу

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

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.

Статистические характеристики метода

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 и недостатки метода

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.

3-D распознавание лица

Статистические показатели метода

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 и недостатки метода

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.

Ситуация на рынке

Распознавание по венам руки

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 и недостатки метода

Ситуация на рынке

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.

Сетчатка глаза

Преимущества и недостатки метода

Геометрия рук

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.

Немного самопиара

Выводы

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.

Юному технику на заметку

В этом опусе я не вдавался в проблему аутентификации, а только затрагивал идентификацию. В принципе из характеристики FAR/FRR и возможности подделки все выводы по вопросу аутентификации напрашиваются сами.

Идентификация человека по отпечаткам пальцев — одно из практических применений биометрических технологий. Понятие биометрии появилось в конце XIX века и подразумевает раздел науки, занимающейся количественными биологическими экспериментами с привлечением методов математической статистики. В 1864г доктор Нейман Гроу опубликовал первые работы с предложением идентификации личности по отпечаткам пальцев, а в конце прошлого века ФБР предприняло первые шаги в этом направлении. В 1905 г в Лондонском суде был создан юридический прецедент, когда подсудимый был приговорен к смертной казни на основании идентификации отпечатков его пальцев. С тех пор биометрия шагнула очень далеко: от отпечатков пальцев к базам данных ДНК.

Микропроцессор в роли криминалиста

Дактилоскопия, как наука — вещь непревзойденная при идентификации личности. Именно дактилоскопия доказала, что людей с одинаковыми отпечатками пальцев в природе не существует. А дальше за дело взялись инженеры. Если что-то может делать человек, то почему бы не научить этому компьютер? Ведь умеют же программы читать текст, создавать мультфильмы — да мало ли что еще! И появились устройства, которых научили распознавать отпечатки пальцев.

Простейшая система

Черно-белый рисунок отпечатка пальца при 256 градациях серого занимает примерно 80 килобайт памяти. Современные алгоритмы преобразуют такую картинку в шаблон объемом около 256 байт, что позволяет хранить в реальных системах сотни и тысячи таких шаблонов.

При идентификации человека производится повторное снятие отпечатка, преобразование его в шаблон с использованием тех же алгоритмов, что и при занесении шаблона в память и сравнение двух полученных шаблонов между собой для принятия решения об их идентичности.

Главное, что надо иметь в виду — это то, что шаблон, получаемый с одного и того же пальца несколько раз подряд, каждый раз будет разным! Таким образом, простое сравнение двух 256-байтовых массивов для определения их идентичности никогда не даст желаемого результата — такая система никогда не впустит вас в помещение. Понять, почему так происходит, поможет краткое рассмотрение алгоритмов идентификации.

Алгоритмы идентификации

Никто никогда не задумывался, почему человек узнает своего знакомого в любой одежде, в очках или без них, глядя спереди, справа или слева? Почему отличит кошку любого цвета и размера от любой собаки? И не ломайте голову — на сегодня с точки зрения точных наук это остается загадкой. А если так, то и реализация устройств биометрической идентификации, работающих не хуже человеческого мозга, невозможна. Да что там говорить — даже компьютерные системы распознавания текста работают не на все 100%, при том что задача намного проще. Но современный математический аппарат и микроэлектроника позволяют хоть как-то реализовать распознавание образов.

В системах, работающих с отпечатками пальцев, используются два основных метода: корреляционный и метод миниатюр. Первый из них является достаточно универсальным, и может использоваться практически во всех биометрических технологиях. Второй является основным методом именно в дактилоскопии, поэтому на нем мы и остановимся поподробнее.

Итак, как производится идентификация по методу миниатюр. Сначала объясним, что такое миниатюры. Папилярные линии могут обрываться, сливаться, образовывать дуги и завитки. Именно такие характерные точки называют миниатюрами.

Со сканера мы получаем монохромный рисунок папилярных линий пальца. Для повышения достоверности идентификации следующим шагом, как правило, является предварительная обработка рисунка, способствующая повышению его четкости и контрастности. Затем в рисунке определяются миниатюры. Полученные таким образом данные — описание типа и взаимного положения характерных точек рисунка — и составляют шаблон, который сохраняется в памяти для последующего сравнения.

Сравнение сохраненного в памяти и вновь полученного шаблона осложняется тем, что невозможно дважды одинаково приложить палец к сканеру. При этом происходит не только сдвиг и поворот рисунков, но и деформация, потеря части миниатюр. Добавьте к этому такие проблемы, как порезы и ожоги — и вы поймете, что все это сильно усложняет задачу математиков, разрабатывающих алгоритмы идентификации.

Реализация

Такой комплект оснащается микроконтроллером для реализации общей логики работы устройства, клавиатурой, дисплеем — и конечный продукт готов. С учетом того, что стоимость комплекта на сегодня уже не более 100 долларов, следует в ближайшем времени ожидать снижения цен на системы идентификации по отпечаткам пальцев.

Ситуация на рынке

Наибольший прогресс в этой области достигнут в США, чуть позади — Азия. Разработчики Тайваня занимаются этим наиболее плотно, хотя они постоянно преодолевают трудности с обеспечением финансирования разработок в этой рискованной, с точки зрения изученности спроса, области.

В ближайшие 2. 3 года прогнозируется примерно 40% ежегодный прирост в этой сфере. Желание окупить вложения в разработки, оборачивающееся мощной рекламой, заставляют людей платить огромные деньги. Естественно, рост сбыта однозначно приведет к падению цен, и классическая цепная реакция обеспечит возможность купить считыватель отпечатков пальцев любому желающему.

Россия, как всегда, несколько отстает в этом от Запада, но уже давно многие компании предлагают биометрические считыватели для комплектования систем безопасности при повышенных требованиях к секретности и защищенности от вторжения.

Не всё так просто

А теперь обратимся к отрицательным моментам. Начнем с того, что время, требуемое для сканирования и сравнения одного отпечатка в современных автономных системах идентификации по пальцам, составляет от 0,1 до 1 секунды. Мощные системы для авторизации в компьютерных сетях, где выделенный сервер на базе процессора Pentium с тактовой частотой 1,5 ГГц обрабатывает в секунду 4000 отпечатков, в расчет не берем. Это означает, что при установке чисто дактилоскопической системы на проходной, через которую проходит более тысячи человек, каждый будет ждать принятия решения о допуске более минуты.

Проблема скорости реакции системы решается на сегодняшний день следующим способом: идентификацию, то есть сравнение полученного шаблона со всей базой данных ранее запомненных эталонных шаблонов, заменяется верификацией, то есть сравнение вновь полученного при сканировании отпечатка с единственным образцом. Этот единственный образец выбирается из базы данных за счет того, что пользователь предварительно идентифицирует себя вводом кода с клавиатуры, предъявлением proximity карты или иным аналогичным способом. Один из оригинальных способов сокращения аппаратных затрат и сокращения времени идентификации состоит в том, что образцовый шаблон хранится не в памяти системы, а в идентификаторе, который предъявляет пользователь, то есть в карте или брелке. Система в этом случае сканирует палец, извлекая из отпечатка текущий шаблон, а образцовый шаблон считывает из идентификатора и сравнивает их для принятия решения. Из серийно производимых идентификаторов для этих целей на сегодняшний день подходят только карты Mifare ® (Philips Semicondactors) и ключи типа Touch memory фирмы Dallas.

FAR и FRR

Будучи и так не слишком высокими, эти два параметра еще к тому же сильно связаны между собой, так что разработчику системы приходится балансировать между двух крайностей, выбирая внешне наиболее привлекательный вариант. Типичные значения первой ошибки — от 0,1% до 0,001%, второй ошибки — от 1% до 0,01%. Хотя некоторые компании и заявляют уровень обоих ошибок не хуже 0,0001%, эти данные некорректны, поскольку не существует даже единой объективной методики измерения ошибок.

От подделки ничего не защитить

Резюме

Один мой приятель прислал результаты неформального тестирования ноутбука ASUS B1 со встроенным сенсором отпечатков пальцев. Последний представляет собой маленькое окошечко в правой части клавиатуры. Аутентификация по отпечатку по умолчанию выключена, включается из BIOS, после чего на первом же этапе запуска просит ввести имя пользователя и приложить палец к устройству. Вот сама история:

«. Брешью в надежности систем сканирования отпечатков пальцев, на мой взгляд, является ситуация, когда человек, скажем, порежет палец. Создатели ноутбука решили эту проблему своеобразно — допускается сканирование до трех отпечатков разных пальцев. Можно даже приложить палец ноги, на тот случай, если вы вдруг сильно обожжете пальцы всех рук. Так что ноутбук можно использовать даже в Японии, где, как известно нам из фильмов, просить прощения без приложения своего отрубленного пальца считается дурным тоном.

Система наотрез отказывалась признавать средний палец моей правой руки. И только раза с десятого (попав, наконец, в систему), я уяснил, что при пользовании сканером важно прикладывать палец если не идентично, то, по крайней мере, с такой же силой и под тем же углом, что и при сканировании. Лучше всех, кстати, опознавался указательный палец левой руки, порезанный мной еще в шесть лет и имеющий с тех пор небольшой шрам на подушечке — углядев порез, сканер радостно предлагал войти в систему. Я было думал, что он на порез так реагирует, однако ничего подобного — другой палец другого человека, но с похожим порезом, был с гордостью сканером отвергнут.

Таким образом, оценить надежность системы не представляется возможным. Слишком многое зависит от случая. Конечно, пока защита далека от совершенства, и до 100% ее надежность явно не дотягивает, тем не менее, это еще один достаточно серьезный барьер на пути любителя чужой почты. В сочетании со стандартной парольной защитой такой способ может дать неплохой эффект. И опять-таки, по сравнению с обычным паролем у системы идентификации по отпечатку есть два неоспоримых достоинства.

Первое — вам не нужно помнить многокилометровые пароли: ваш пароль вы всегда носите с собой. И второе — подсмотреть его невозможно (только воссоздать отпечаток с тех же клавиш — прим. ред.). Вернее, подсмотреть-то как раз возможно, сканируемый отпечаток крупным планом отображается на экране, только толку от этого подглядывания. Помнится, не так давно мой коллега писал о войне с женой, с завидным постоянством подбирающей пароли ко все новым возводимым им системам защиты. Так вот, от такой жены эта система вполне спасет."

Профессор Мацумото и группа его студентов в Университете Иокогамы — не профессионалы в области тестирования биометрических систем, они занимаются математическими аспектами защиты информации. Однако из чисто любительского энтузиазма исследователей хватило, чтобы создать две очень эффективные технологии для изготовления фальшивых дактилоскопических отпечатков.

Самое же неприятное, что настоящим специалистам в области биометрии все эти факты известны давным-давно. Публикация результатов группы Мацумото позволила привлечь внимание к исследованию голландцев Тона ван дер Путте и Йероэна Койнинга (Ton van der Putte, Jeroen Keuning), уже давно разработавших собственную технологию, обманывающую 100 процентов имеющихся на рынке биометрических систем распознавания отпечатка пальца. Все попытки этих ученых достучаться до компаний, изготовляющих биометрическое оборудование, закончились ничем, а полученные специалистами результаты просто замалчивались.

Дактилоскопия — метод идентификации человека по отпечаткам пальцев, основанный на уникальности рисунка кожи.

Содержание

Краткая история дактилоскопии

В основе метода дактилоскопии лежит идея англичанина Уильяма Гершеля о неизменности папиллярного рисунка ладонных поверхностей кожи человека. Английский антрополог Френсис Гальтон добился введения дактилоскопии в качестве метода регистрации уголовных преступников в Англии в 1895 году. 18 апреля 1902 дактилоскопия впервые была применена в Дании для опознания преступника. Разные страны мира вводили у себя дактилоскопические методы в течение следующих полутора-двух десятилетий. Одной из последних была Франция. В России дактилоскопия применяется с 1906 года.

Начиная с конца 20-х годов прошлого века ФБР разрабатывало различные автоматизированные системы идентификации по отпечаткам пальцев. В результате была создана система AFIS (Automated Fingerprint Identification System — система автоматизированной идентификации отпечатков пальцев). Первоначально система AFIS была основана на записи отпечатков пальцев на перфокартах и не имела возможности сравнивать отпечатки пальцев, а автоматизация заключалась лишь в их классификации по отдельным группам.

С появлением первой операционной системы в конце 70-х годов в ФБР стали использовать сканирование карт с отпечатками пальцев. С помощью системы AFIS для идентификации сначала проводилось грубое сравнение, затем — точное, а потом на основе полученных результатов — окончательное сравнение путем визуального анализа отпечатков экспертами-криминалистами. Развитие компьютерной техники позволило использовать отпечаток пальца вместо пароля для верификации личности, обеспечивая тем самым надежную защиту цифровой информации от злоумышленников.

Области применения дактилоскопии

Криминалистика.
Защита информации в отдельных компьютерах и локальных сетях.
Строго персонифицированные системы голосования (например, в городских думах).
Подтверждение прав владельца электронной карты.
Электронная подпись в банковских операциях.
Системы учёта рабочего времени.

Применение дактилоскопии для верификации и защиты информации

Сейчас широкое распространение получают сканеры отпечатков пальцев. Дактилоскопия – это способ идентификации, позволяющий без больших затрат организовать защиту конфиденциальных данных пользователя. Устройства считывания отпечатков пальцев устанавливают на ноутбуки, сотовые телефоны, в мыши, клавиатуры, флэш-носители, а также применяют в виде отдельных внешних устройств и терминалов, продающихся в комплекте с системами AFIS.

Принцип работы сканера отпечатков пальцев включает четыре базовых этапа:

запись (сканирование) отпечатков пальцев;
выделение деталей папиллярного узора по нескольким точкам;
преобразование записанных характеристик в соответствующую форму;
сравнение записанных биометрических характеристик с шаблоном;
принятие решения о совпадении или несовпадении записанного биометрического образца с шаблоном.

Классификация сканеров отпечатков пальцев

FTIR-сканеры
Оптоволоконные
Оптические протяжные
Роликовые
Бесконтактные

2) Полупроводниковые (полупроводники меняют свойства в местах контакта):

Ёмкостные
Чувствительные к давлению
Термо-сканеры
Радиочастотные
Протяжные термо-сканеры
Ёмкостные протяжные
Радиочастотные протяжные

3) Ультразвуковые (ультразвук возвращается через различные промежутки времени, отражаясь от бороздок или линий).

Полупроводниковые и ультразвуковые сканеры являются более скоростными, но последние дороже и встречаются реже.

Идентификация по отпечаткам пальцев — самая распространенная, надежная и эффективная биометрическая технология. Благодаря универсальности этой технологии она может применяться практически в любой сфере и для решения любой задачи, где необходима достоверная идентификация пользователей.

Характеристики идентификаторов

Отпечатки всех пальцев каждого человека уникальны по рисунку папиллярных линий и различаются даже у близнецов. Отпечатки пальцев не меняются в течение всей жизни взрослого человека, они легко и просто предъявляются при идентификации.

Обработка идентификаторов

Для получения сведений об отпечатках пальцев применяются специализированные сканеры. Известны три основных типа сканеров отпечатков пальцев: емкостные, прокатные, оптические.

Емкостные сканеры наиболее дешевы, однако не отличаются ни практичностью, ни долговечностью. Поскольку изображение отпечатка в этих сканерах формируется за счет разницы электрических потенциалов различных участков кожи, эти сканеры чрезвычайно чувствительны к остаточному статическому электричеству. Они выходят из строя сразу же после того, как их коснулся человек, чьи руки были наэлектризованы, например, из-за ношения одежды из шерстяной или шелковой ткани. Кроме того, качество изображения отпечатков, формируемого емкостными сканерами, крайне невелико.

Наиболее совершенную технологию идентификации по отпечаткам пальцев реализуют оптические сканеры. Они несколько дороже сканеров других типов, но лишены их многочисленных недостатков, долговечны и потому экономичны, удобны и просты в использовании. Изображение отпечатков характеризуется высоким качеством.

Новейшие исследования доказали, что оптические сканеры отпечатков пальцев совершенно безопасны в антибактериальном отношении.

Продукты и решения BioLink, реализующие технологии идентификации по отпечаткам пальцев:

Читайте также: