Файл: Технологии и средства идентификации, аутентификации и авторизации..pdf

Рисунок радужной оболочки глаза также является уникальной характеристикой человека, причем для ее сканирования достаточно портативной камеры со специализированный программным обеспечением, позволяющим захватывать изображение части лица, из которого выделяется изображение глаза, из которого в свою очередь выделяется рисунок радужной оболочки, по которому строится цифровой код для идентификации человека.

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.

Характеристики FAR и FRR для радужной оболочки глаза наилучшие в классе современных биометрических систем (за исключением, возможно, метода распознавания по сетчатке глаза).

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.

Аутентификация по геометрии лица

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.

3-D распознавание лица

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.

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.

Аутентификация по геометрии кисти руки

Этот метод, достаточно распространённый 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.

Подобные биометрические системы учитывают пять основный линий, существующих на любой ладони, а также семнадцать прочих геометрических параметров. Основные признаки - ширина ладони, радиус окружности, вписанной в центр ладони, а также длина пальцев и высота кисти руки. Эти параметры являются исходными и определяются в первую очередь. Минусом данного подхода является его невысокая надежность - изготовить слепок-муляж для устройств, использующих идентификацию данного типа, не составляет труда.

Аутентификация по почерку и динамике подписи

В настоящее время данная технология распространена мало. По сравнению с остальными биометрическими данными, подпись легко изменяется, что является существенным преимуществом. Проблемы этого способа связаны с человеческим фактором, так как почерк может значительно видоизмениться в зависимости от окружающей обстановки и эмоционального состояния человека. В связи с этим разработчики вынуждены допускать возможность довольно большой погрешности, чем и могут воспользоваться злоумышленники. Использование динамических характеристик, таких как сила нажатия на перо или скорость письма, затрудняет подделку, но ведет к усложнению устройства аутентификации и существенному росту его цены. Решением многих проблем может стать применение вейвлет-преобразований.

У этого вида распознавания в данный момент существуют два основных направления: распознавание статической ("мертвой") подписи и анализ ее динамических характеристик.

Имея графический планшет, можно получить двухмерное или трехмерное (если учитывать нажим) изображение подписи. На сегодняшний день не существует универсального подхода к распознаванию образов, как двухмерных, так и трехмерных, поэтому даже задача распознавания "мертвой" подписи остается без полноценного решения.

В любом случае статическая подпись не защищена от обвода: оригинальное изображение переносится на тонкую бумагу, которая затем кладется на графический планшет. Дальше нужно просто плавно обвести все линии. Полученная копия будет полностью идентична оригиналу. Конечно, нажим подделать труднее, но и планшеты пока не совершенны, так что сильный и слабый нажимы, скорее всего, не будут различаться.

Аутентификация по голосу и особенностям речи

Одна из старейших технологий, в настоящее время ее развитие ускорилось - так как предполагается ее широкое использование в построении «интеллектуальных зданий». Существует достаточно много способов построения кода идентификации по голосу, как правило, это различные сочетания частотных и статистических характеристик голоса.

Ее внедрение вызвано постоянным ростом и распространением телефонных линий различного типа. Данный вид биометрии основан на анализе характеристик голоса: громкости, скорости, манере речи и др.

Основные проблемы данного вида аутентификации:

Изменение голоса (эмоции, состояние здоровья);

Помехи в микрофоне и линиях связи;

Заключение

Биометрические технологии используются уже более 20 лет. Тем не менее участники рынка безопасности продолжают внимательно следить за их развитием, а также прогнозировать: как инновации в области биометрии могут повлиять на облик индустрии в течение ближайших 10 лет

Результаты исследования, позволили выделить те области, применительно к которым люди хотели бы чувствовать себя более защищенными:

передвижение на транспорте, путешествия;

финансовые операции;

персональные данные.

При этом если раньше наиболее широко обсуждались вопросы общественно-приемлемой и этичной биометрии, то сейчас дискуссии сместились в сферу эффективности и удобства для решения тех или иных задач.