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
- 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)
- 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)
- 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)
- 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)
- 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)
- 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)