УДК 004.932

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ, ВЫБОР И РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДА БИОМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ

Селиверстова Анастасия Валерьевна
Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана
студент, кафедра «Системы обработки информации и управления»

Аннотация
В статье раскрываются методы, цели создания и применения биометрических технологий. Выделяются основные группы биометрических методов, и производится сравнительный анализ методов, входящих в данные группы. На основе проведенного сравнительного анализа выбирается оптимальный метод. Рассматриваются основные области применения, биометрической идентификации. Описывается принципиальная схема биометрической системы, и производится обзор ключевых компонентов, входящих в биометрическую систему. Приводятся примеры построения структурной и функциональной схем, для конкретной области применения.

Ключевые слова: биометрическая идентификация, биометрическая система, биометрические методы, биометрические технологии, биометрия, дактилоскопия, идентификация личности, области применения отпечатков пальцев, отпечатки пальцев, СКУД, Структурная схема биометрической системы, функциональная схема биометрической системы


COMPARATIVE ANALYSIS, SELECTION AND IMPLEMENTATION OF THE METHOD OF BIOMETRIC IDENTIFICATION

Seliverstova Anastasia Valerevna
Bauman Moscow State University
student, chair «Information processing systems and management»

Abstract
The article describes methods, establishment and application of biometric technologies. The main groups of biometric techniques are allocated, and comparative analysis of the methods included in the data group is performed. The optimal method is selected based on the comparative analysis. The main areas of application of biometric identification are considered. The article describes the concept of a biometric system, and makes an overview of the key components of the biometric system. Examples of the construction of the structural and functional schemas for a particular application are provided.

Keywords: ACS, applications of fingerprints, biometric identification, biometric methods, biometric system, biometric technologies, biometrics, fingerprinting, fingerprints, functional scheme of the biometric system, personal identification, structural scheme of the biometric system


Рубрика: 05.00.00 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

Библиографическая ссылка на статью:
Селиверстова А.В. Сравнительный анализ, выбор и реализация метода биометрической идентификации // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 4 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2016/04/67523 (дата обращения: 19.11.2016).

Научный руководитель: Тоноян Славик Анушаванович,
кандидат технических наук, доцент

Основным достоинством биометрии является самостоятельная идентификация человека. На сегодняшний день очевидна необходимость безошибочной идентификации в местах высокой проходимости людей, на контрольно-пропускных пунктах. Остро эта проблема стоит в соблюдении безопасности на транспорте и в местах проведения спортивных и культурно-массовых мероприятий. Нельзя отрицать наличие проблем (сложностей) безопасности в государственных и межгосударственных системах, таких как паспортная, визовая, таможенная, миграционная службы. Уже известных и давно используемых методов контроля явно недостаточно. Прорывом в вопросе системы безопасности является повсеместное использование биометрических технологий. При использовании данной технологии, личностный контроль большой массы людей в одной точке пропуска не будет являться проблемой. Система минимизирует ошибки, вызванные человеческим фактором.

Главная целью биометрических технологий является создание системы, которая крайне редко отказывала бы в доступе легитимным пользователям и в то же время полностью исключала доступ, используя методы распознавания личности человека по его биологическим характеристикам или проявлениям. Очевидно преимущество биометрических технологий. По сравнению с другими системами, такая система обеспечивает гораздо более надежную защиту: ведь собственное тело нельзя ни забыть, ни потерять. Сканер для измерения биометрической характеристики и алгоритм, позволяющий сравнить с биометрическим шаблоном, хранящимся в базе данных – это основные составляющие биометрического метода. Возможны два режима работы системы – верификация (сравнение один к одному) и идентификация (сравнение одного к многими).

Среди многообразия биометрических методов можно выделить две основные группы – неизменные (статические) и изменяющиеся (динамические), представленные на рисунке 1.

Рис. 1. Группы биометрических методов

В таблице 1 раскрыты основные биометрические методы, относящиеся к статической группе.

Таблица 1. Основные статические методы биометрической идентификации

Метод

Носитель биометрической информации

Преимущества метода

Недостатки метода

Дактилоскопия Отпечатки пальцев Высокая достоверность результатов;
Приемлемая стоимость оборудования.
Неустойчивость к шумам, вызванным повреждением папиллярного узора отпечатка пальца.
Распознавание радужной оболочки Узор радужки Высокая надежность метода;
Данный метод не требует физического контакта человека с устройством, получение изображения происходит на расстоянии до нескольких метров.
Высокая стоимость оборудования.
Распознавание лица-2D Контур, форма; расположение глаз и носа. Ценовая доступность оборудования;
Возможность распознавания на дальнем расстоянии от устройства.
Невысокая достоверность метода;
Работоспособность системы зависит от погодных и световых условий;

Отсутствует помехоустойчивость к каким-либо внешним изменениям (борода, очки и т.д.).

Зависимость от угла наблюдения камеры;

Достоверность метода возможна только при нейтральном выражении лица.

Распознавание лица-3D Контур, форма; расположение глаз и носа Возможность распознавания на дальнем расстоянии от устройства;
Помехоустойчивость к внешним факторам (борода, очки, прическа) и к окружающей среде (освещенность, угол захвата изображения).

Высокий уровень надежности.

Высокая стоимость оборудования;
Данный метод не прошел полную апробацию.

Динамические методы идентификации основываются на анализе поведенческих характеристик человека, присущих каждому индивиду. Данные методы идентификации на порядок уступают статическим в точности и эффективности. Зачастую их используют лишь как вспомогательные методы.

На рисунке 2 наглядно продемонстрировано процентное соотношение применения статических и динамических методов.

Рис. 2. Применения статических и динамических методов в процентном соотношении

В силу оптимальности из выше перечисленных методов, данная статья будет рассмотрена на примере дактилоскопии (отпечатка пальца).

Дактилоскопия – наиболее изученный и часто встречающийся на сегодняшний день биометрический метод идентификации личности.

Идентификация личности стала возможна благодаря тому, что каждый человек обладает уникальным папиллярным узором отпечатка пальцев.

Рассмотрим ниже в таблице 2 основные области применения отпечатков пальцев.

Таблица 2. Основные области применения отпечатков пальцев

Область применения Использование
Компьютерная безопасность Используется для максимальной защищенности входа в системы, взамен стандартным решениям.
Данная область наиболее часто используема среди множеств решений на основе биометрии.

Наиболее распространенным является идентификация и верификация по биометрическим характеристикам, используемая в корпоративных и рабочих станциях для регистрации и входа.

Торговля Данная область широко применима и активно используется в ряде стран. В России эта область находится на начальном этапе развития.
Внедрение биометрии позволит, идентифицировать покупателя для последующего выполнения операции по списанию средств в магазинах, ресторанах и в любом другом месте, требующем оплаты услуг. Также позволит усовершенствовать, а впоследствии и заменить магнитные карточки, используемые в банкоматах. Позволит усовершенствовать системы оплаты через интернет, выйдя на новый уровень защиты.
Системы контроля и управления доступом Системы на базе распознавания отпечатка пальца широко применяются в различных СКУДах. Соотношение простоты в использовании и высокий уровень защиты делает данную систему актуальной и часто применимой для организации доступа в различные оснащенные системой контроля помещения и территории.
Цифровой шаблон отпечатка пальца человека заносятся в базу данных системы (дверного замка или турникета),

после чего при каждом проходе человеку необходимо совершить процедуру

биометрической идентификации.

Также возможно создание дополнительной подсистемы для учета рабочего времени.

Системы гражданской идентификации и автоматизированные
дактилоскопические идентификационные системы (АДИС).
Системы гражданской идентификации широко используются в общегосударственных биометрических системах идентификации личности (при выдаче документов, пересечении границ, распределении пособий и дотаций).

Кроме выше названных основных областей применения, в настоящее время идет разработка и использование биометрической идентификации в таких областях, как: идентификация в персональных устройствах, на транспорте, в медицине и в электронной системе голосования.

Рассмотрим принципиальную схему биометрической системы на примере отпечатков пальцев. Несмотря на разность областей применения биометрических систем, все они имеют общие ключевые элементы. Поэтому данную схему можно применить к большинству методов идентификации. Образ отпечатка пальца получают при помощи сканирующего устройства. На выходе с устройства посылается сигнал на процессор, вследствие чего, изображение обрабатывается, и из него извлекаются особые точки (минуции), исключая лишние точки. Полученные в результате извлечения признаки записываются и хранятся в виде шаблона в базе данных, либо сравниваются с конкретным шаблоном (при верификации), либо со всеми имеющимися шаблонами (при идентификации). Результат принимается на основании процентного совпадения сравниваемого образца и шаблона (шаблонов).

На рисунке 3 приведены процессы регистрации и работы идентификации (верификации). Показаны информационные потоки биометрической системы, в которую входят следующие подсистемы: сбор данных, обработка данных, сравнение и принятие решений. Необходимо отметить, что состав биометрической системы может быть изменен в зависимости от требований и поставленных задач.

Рис. 3. Принципиальная схема биометрической системы

Рассмотрим каждую из подсистем более детально.

Подсистема сбора данных.

Подсистема сбора данных предназначена для получения изображения и преобразования в биометрический образец. Для данной процедуры чаще всего используется сканирующее устройство.

Подсистема передачи.

Подсистема передачи, осуществляет передачу образцов, признаков и шаблонов между подсистемами, при помощи стандартных форматов обмена. Для защиты подлинности, целостности и конфиденциальности биометрический образец должен быть сжат (зашифрован) перед отправлением и распакован (расшифрован) перед использованием, для выполнения этих задач используется метод шифрования.

Подсистема обработки данных.

Подсистема обработки данных предназначена для извлечения характерных признаков из биометрических образцов. Выделим и раскроем этапы, приведения изображения:

Фильтр Габора.

Фильтр Габора — линейный электронный фильтр, используемый для выделения границ объекта внутри обрабатываемого изображения, а также для устранения шумов и приведения изображения к чёрно-белому виду.

Скелетизация.

После устранения шумов, на откорректированном изображении проводится процесс скелетизации путем уменьшения по границе. Данный метод является оптимальным для скелетизации отпечатка пальца. Процесс заключается в поочередном удалении граничных пикселей по всему изображению, до тех пор, пока ширина линий не станет равной одному пикселю.

Выделение минуций.

При наличии скелетизированного изображения отпечатка, с целью нахождения особых точек (минуций) определяется центральная точка области и число ненулевых пикселей, окружающих её. Центральный пиксель является минуцией. После удаления остается множество реальных минуций, которое на следующем этапе будет использоваться для сравнения отпечатков пальцев.

Подсистема хранения данных.

В подсистеме хранения данных содержатся шаблоны биометрических характеристик зарегистрированного пользователя, хранящиеся в базе данных. У каждого зарегистрированного пользователя есть шаблон его отпечатка.

Подсистема сравнения.

В данной подсистеме происходит сравнение признаков образца с признаками шаблона (при верификации) или со всеми имеющимися шаблонами (при идентификации). В том случае, если расстояние между двумя сравниваемыми минуциями, меньше заранее заданной величины, то можно считать точку совпавшей. Отпечатки считаются идентичными, если коэффициент совпадения составляет более 70%.

Подсистема принятия решения.

Подсистема принятия решения используется при объявлении результата верификации или идентификации.

На рисунке 4 показана структурная схема биометрической системы контроля управления доступа, которая может использоваться при организации доступа на массовые мероприятия.

Рис. 4. Структурная схема биометрической системы

Данная структура может изменяться и дополняться, в зависимости от поставленных задач и требований заказчика.

Функциональная схема биометрической системы контроля управления доступом, изображена на рисунке 5.

Рис. 5. Функциональная схема биометрической системы

Данная схема также может изменяться и дополняться, в зависимости от поставленных задач и требований заказчика.

В статье были раскрыты методы, цели создания и применения биометрических технологий. Описаны режимы работы биометрической системы. Произведено деление биометрических методов на группы в зависимости от типа характеристик. При помощи сравнительного анализа биометрических методов был выбран оптимальный. Рассмотрены основные области применения, оптимального метода биометрической идентификации. Разобрана принципиальная схема биометрической системы, и произведен обзор ключевых компонентов, входящих в неё. Приведены примеры построения структурной и функциональной схем, для конкретной области применения. В статье была показана актуальность и востребованность биометрической идентификации в настоящее время.


Библиографический список
  1. Рыканов А.С. Анализ методов распознания отпечатков пальца //  Системы обработки информации, 2010, выпуск 6(87), с. 164-171. Режим доступа: http://nbuv.gov.ua/j-pdf/soi_2010_6_37.pdf  (дата обращения 12.03.2016)
  2. Комиссаров М. Вопросы терминологии при создании платежно-пропускных систем для стадионов и массовых мероприятий // Алгоритм безопасности, 2015, №1. Режим доступа: http://algoritm.org/arch/arch.php?id=74&a=1754 (дата обращения 13.03.2016)
  3. ГОСТ Р 54411 – 2011. Информационные технологии. Биометрия. Мультимодальные и другие мультибиометрические технологии. Введ. 2011-09-21. М.: Стандартинформ, 2014. 32 с.  Режим доступа: http://files.stroyinf.ru/Data2/1/4293782/4293782154.pdf  (дата обращения: 13.03.2016)
  4. ГОСТ Р ИСО/МЭК 19795-1 – 2007. Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Эксплуатационные испытания и протоколы испытаний в биометрии. Часть 1. Принципы и структура. Введ. 2008-12-25. М.: Стандартинформ, 2009. 57 с. Режим доступа: http://files.stroyinf.ru/Data2/1/4293832/4293832804.pdf (дата обращения: 13.03.2016)
  5. Тоноян С.А., Балдин А.В., Елисеев Д.В. Разработка и реализация операторов для обработки архива кадровой информации в виде многомерных пространств средствами 1С // Вестник МГТУ им.Н.Э.Баумана. Серия “Приборостроение” 2015 .- № 4(103). Режим доступа: http://vestnikprib.bmstu.…/icec/infth/896.htm (дата обращения 14.03.2016)
  6. Селиверстова А. В., Третьякова А. А. Сравнительный анализ и классификация методов идентификации личности по отпечатку пальца // Молодежный научно-технический вестник # 04, апрель 2016. Режим доступа: http://sntbul.bmstu.ru/doc/838046.html  (дата обращения: 13.04.2016)


Все статьи автора «Селиверстова Анастасия Валерьевна»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться:
  • Регистрация