Recent, pe Habré au apărut multe articole dedicate sistemelor de identificare facială Google. Sincer să fiu, mulți dintre ei miroase a jurnalism și, ca să spunem ușor, a incompetență. Și am vrut să scriu un articol bun despre biometrie, nu este primul meu! Există câteva articole bune despre biometrie pe Habré - dar sunt destul de scurte și incomplete. Aici voi încerca să subliniez pe scurt principiile generale ale identificării biometrice și realizările moderne ale omenirii în această chestiune. Inclusiv identificarea prin fețe.

Articolul are, care, în esență, este prequelul său.

O publicație comună cu un coleg într-un jurnal (BDI, 2009), revizuită pentru a se potrivi cu realitățile moderne, va fi folosită ca bază pentru articol. Habré nu este încă coleg, dar a susținut publicarea articolului revizuit aici. La momentul publicării, articolul era o scurtă prezentare a pieței de tehnologie biometrică modernă, pe care am realizat-o singuri înainte de a introduce produsul nostru. Judecățile de aplicabilitate prezentate în a doua parte a articolului se bazează pe opiniile persoanelor care au folosit și implementat produsele, precum și pe opiniile persoanelor implicate în producția de sisteme biometrice în Rusia și Europa.

Informații generale

Să începem cu elementele de bază. În 95% din cazuri, biometria este în esență statistică matematică. Și matstat este o știință exactă, algoritmii din care sunt folosiți peste tot: în radare și în sistemele bayesiene. Erorile de primul și al doilea tip pot fi considerate două caracteristici principale ale oricărui sistem biometric). În teoria radarului ele sunt de obicei numite „alarma falsă” sau „rată țintă”, iar în biometrie cele mai consacrate concepte sunt FAR (False Acceptance Rate) și FRR (False Rejection Rate). Primul număr caracterizează probabilitatea unei potriviri false între caracteristicile biometrice a două persoane. A doua este probabilitatea de a refuza accesul unei persoane cu autorizație. Cu cât valoarea FRR este mai mică pentru aceleași valori FAR, cu atât sistemul este mai bun. Uneori se folosește și o caracteristică comparativă a EER, care determină punctul în care se intersectează graficele FRR și FAR. Dar nu este întotdeauna reprezentativ. Puteți vedea mai multe detalii, de exemplu.
Se pot observa următoarele: dacă caracteristicile sistemului nu includ FAR și FRR pentru bazele de date biometrice deschise, atunci indiferent de ce declara producătorii despre caracteristicile sale, acest sistem este cel mai probabil ineficient sau mult mai slab decât concurenții săi.
Dar nu numai FAR și FRR determină calitatea unui sistem biometric. Dacă aceasta ar fi singura cale, atunci tehnologia de vârf ar fi recunoașterea ADN-ului, pentru care FAR și FRR tind să fie zero. Dar este evident că această tehnologie nu este aplicabilă în stadiul actual al dezvoltării umane! Am dezvoltat mai multe caracteristici empirice care ne permit să evaluăm calitatea sistemului. „Rezistența la falsificare” este o caracteristică empirică care rezumă cât de ușor este ca un identificator biometric să fie păcălit. „Stabilitatea mediului” este o caracteristică care evaluează empiric stabilitatea sistemului în diferite condiții externe, cum ar fi schimbările de iluminare sau temperatura camerei. „Ușurința de utilizare” arată cât de dificil este să utilizați un scaner biometric și dacă identificarea este posibilă „din mers”. O caracteristică importantă este „Viteza de funcționare” și „Costul sistemului”. Nu trebuie să uităm că caracteristica biometrică a unei persoane se poate schimba în timp, deci dacă este instabilă, acesta este un dezavantaj semnificativ.
Abundența metodelor biometrice este uimitoare. Principalele metode care utilizează caracteristicile biometrice statice ale unei persoane sunt identificarea prin model papilar pe degete, iris, geometria facială, retină, modelul venelor mâinii, geometria mâinii. Există, de asemenea, o familie de metode care utilizează caracteristici dinamice: identificarea prin voce, dinamica scrisului de mână, ritmul cardiac și mersul. Mai jos este defalcarea pieței biometrice în urmă cu câțiva ani. Orice altă sursă fluctuează cu 15-20 la sută, deci aceasta este doar o estimare. Tot aici, sub conceptul de „geometrie a mâinii”, există două metode diferite ascunse, care vor fi discutate mai jos.

În acest articol vom lua în considerare doar acele caracteristici care sunt aplicabile în sistemele de control și management al accesului (ACS) sau în sarcini similare acestora. Datorită superiorității sale, acestea sunt în primul rând caracteristici statice. Dintre caracteristicile dinamice din acest moment, doar recunoașterea vocii are cel puțin o anumită semnificație statistică (comparabilă cu cei mai proasți algoritmi statici FAR~0,1%, FRR~6%), dar numai în condiții ideale.
Pentru a înțelege probabilitățile FAR și FRR, puteți estima cât de des vor apărea potriviri false dacă instalați un sistem de identificare la intrarea unei organizații cu N angajați. Probabilitatea unei potriviri false a unui scaner de amprente pentru o bază de date de N amprente este FAR∙N. Și în fiecare zi trec și aproximativ N persoane prin punctul de control acces. Atunci probabilitatea de eroare pe zi lucrătoare este FAR∙(N∙N). Desigur, în funcție de obiectivele sistemului de identificare, probabilitatea unei erori pe unitatea de timp poate varia foarte mult, dar dacă acceptăm o eroare pe zi lucrătoare ca fiind acceptabilă, atunci:
(1)
Apoi constatăm că funcționarea stabilă a sistemului de identificare la FAR=0.1% =0.001 este posibilă cu o dimensiune a personalului de N≈30.

Scanere biometrice

Astăzi, conceptele de „algoritm biometric” și „scaner biometric” nu sunt neapărat interdependente. Compania poate produce aceste elemente individual sau împreună. Cea mai mare diferențiere între producătorii de scanere și producătorii de software a fost realizată pe piața biometrică a modelului papilar al degetelor. Cel mai mic scaner facial 3D de pe piață. De fapt, nivelul de diferențiere reflectă în mare măsură dezvoltarea și saturația pieței. Cu cât există mai multe opțiuni, cu atât tema este mai elaborată și adusă la perfecțiune. Diferite scanere au seturi diferite de abilități. Practic este un set de teste pentru a verifica dacă un obiect biometric este manipulat sau nu. Pentru scanerele cu degete, acesta ar putea fi un test de denivelare sau o verificare a temperaturii, pentru scanerele oculare ar putea fi un test de acomodare a elevilor, pentru scanerele faciale ar putea fi mișcarea facială.
Scanerele influențează foarte mult statisticile FAR și FRR rezultate. În unele cazuri, aceste numere se pot schimba de zeci de ori, mai ales în condiții reale. De obicei, caracteristicile algoritmului sunt date pentru o anumită bază „ideală” sau pur și simplu pentru una bine potrivită, unde cadrele neclare și neclare sunt eliminate. Doar câțiva algoritmi indică sincer atât baza, cât și emiterea completă a FAR/FRR pentru aceasta.

Și acum mai detaliat despre fiecare dintre tehnologii

Amprentele digitale

Dactiloscopia (recunoașterea amprentei) este cea mai dezvoltată metodă biometrică de identificare personală până în prezent. Catalizatorul pentru dezvoltarea metodei a fost utilizarea pe scară largă în știința criminalistică a secolului al XX-lea.
Fiecare persoană are un model unic de amprentă papilară, ceea ce face posibilă identificarea. De obicei, algoritmii folosesc puncte caracteristice ale amprentelor: capătul unei linii de model, ramificarea unei linii, puncte individuale. În plus, se folosesc informații despre structura morfologică a amprentei: poziția relativă a liniilor închise ale modelului papilar, liniile „arcuite” și spiralate. Caracteristicile modelului papilar sunt convertite într-un cod unic care păstrează conținutul informațional al imaginii amprentei. Și „codurile de amprentă” sunt stocate în baza de date folosită pentru căutare și comparare. Timpul pentru a converti o imagine a amprentei într-un cod și pentru a o identifica, de obicei, nu depășește 1s, în funcție de dimensiunea bazei de date. Timpul petrecut ridicând mâna nu este luat în considerare.

Statisticile VeriFinger SDK obținute cu ajutorul scanerului de amprentă DP U.are.U au fost folosite ca sursă de date FAR și FRR. În ultimii 5-10 ani, caracteristicile recunoașterii degetelor nu au făcut prea multe progrese, așa că cifrele de mai sus arată destul de bine valoarea medie a algoritmilor moderni. Algoritmul VeriFinger însuși a câștigat Concursul Internațional de Verificare a Amprentei de câțiva ani, unde au concurat algoritmii de recunoaștere a degetelor.

Valoarea caracteristică FAR pentru metoda de recunoaștere a amprentei este de 0,001%.
Din formula (1) constatăm că funcționarea stabilă a sistemului de identificare la FAR=0,001% este posibilă cu o dimensiune a personalului de N≈300.

Avantajele metodei. Fiabilitate ridicată - indicatorii statistici ai metodei sunt mai buni decât indicatorii metodelor de identificare prin față, voce și pictură. Dispozitive low cost care scanează o imagine cu amprentă digitală. O procedură destul de simplă pentru scanarea unei amprente.
Dezavantaje: modelul papilar de amprentă se deteriorează foarte ușor prin mici zgârieturi și tăieturi. Persoanele care au folosit scanere în întreprinderi cu câteva sute de angajați raportează o rată mare de eșec la scanare. Multe dintre scanere nu tratează pielea uscată în mod adecvat și nu permit trecerea persoanelor în vârstă. Când a comunicat la ultima expoziție MIPS, șeful serviciului de securitate al unei mari întreprinderi chimice a spus că încercarea lor de a introduce scanere de degete în întreprindere (s-au încercat scanere ale diferitelor sisteme) a eșuat - expunere minimă la reactivi chimici pe degetele angajaților a provocat o defecțiune a sistemelor de securitate ale scanerelor - scanerele au declarat degetele false. De asemenea, există o securitate insuficientă împotriva falsificării imaginilor cu amprentă, cauzată parțial de utilizarea pe scară largă a metodei. Desigur, nu toate scanerele pot fi păcălite de metodele de la MythBusters, dar totuși. Pentru unele persoane cu degete „nepotrivite” (temperatura corpului, umiditatea), probabilitatea de a li se interzice accesul poate ajunge la 100%. Numărul acestor persoane variază de la o fracțiune de procent pentru scanere scumpe la zece procente pentru cele ieftine.
Desigur, este de remarcat faptul că un număr mare de deficiențe sunt cauzate de utilizarea pe scară largă a sistemului, dar aceste neajunsuri există și apar foarte des.

Situația pieței

În prezent, sistemele de recunoaștere a amprentelor ocupă mai mult de jumătate din piața biometrică. Multe companii rusești și străine sunt angajate în producția de sisteme de control al accesului bazate pe metoda de identificare a amprentei. Datorită faptului că această direcție este una dintre cele mai vechi, ea a devenit cea mai răspândită și este de departe cea mai dezvoltată. Scanerele de amprentă au parcurs un drum foarte lung pentru a se îmbunătăți. Sistemele moderne sunt echipate cu diverși senzori (temperatură, presiune etc.) care măresc gradul de protecție împotriva contrafacerii. În fiecare zi sistemele devin mai convenabile și mai compacte. De fapt, dezvoltatorii au atins deja o anumită limită în acest domeniu și nu există unde să dezvolte metoda în continuare. În plus, majoritatea companiilor produc sisteme gata făcute care sunt echipate cu tot ce este necesar, inclusiv cu software. Integratorii din această zonă pur și simplu nu trebuie să asambleze singuri sistemul, deoarece acest lucru este neprofitabil și va necesita mai mult timp și efort decât cumpărarea unui sistem gata făcut și deja ieftin, mai ales că alegerea va fi cu adevărat largă.
Printre companiile străine implicate în sistemele de recunoaștere a amprentei se remarcă SecuGen (scanere USB pentru PC-uri, scanere care pot fi instalate în întreprinderi sau încorporate în încuietori, SDK și software pentru conectarea sistemului cu un computer); Bayometric Inc. (scanere de amprentă, TAA/sisteme de control al accesului, SDK-uri pentru amprentă digitală, module de amprentă încorporate); DigitalPersona, Inc. (scanere USB, SDK). În Rusia operează în acest domeniu următoarele companii: BioLink (scanere de amprente, dispozitive biometrice de control al accesului, software); Sonda (scanere de amprente, dispozitive biometrice de control al accesului, SDK); SmartLock (scanere și module de amprente), etc.

Iris

Irisul ochiului este o caracteristică unică a unei persoane. Modelul irisului se formează în a opta lună de dezvoltare intrauterină, în cele din urmă se stabilizează la vârsta de aproximativ doi ani și practic nu se schimbă de-a lungul vieții, cu excepția unor leziuni severe sau patologii severe. Metoda este una dintre cele mai precise dintre metodele biometrice.
Sistemul de identificare a irisului este împărțit logic în două părți: un dispozitiv pentru captarea unei imagini, procesarea și transmiterea acesteia primară către un computer și un computer care compară imaginea cu imaginile din baza de date și transmite comanda de admitere către dispozitivul executiv.
Timpul de procesare primară a imaginii în sistemele moderne este de aproximativ 300-500 ms, viteza de comparare a imaginii rezultate cu baza de date este de 50.000-150.000 de comparații pe secundă pe un PC obișnuit. Această viteză de comparație nu impune restricții privind utilizarea metodei în organizațiile mari atunci când este utilizată în sistemele de acces. Atunci când se utilizează computere specializate și algoritmi de optimizare a căutării, devine chiar posibil să se identifice o persoană printre rezidenții unei țări întregi.
Pot să răspund imediat că sunt oarecum părtinitoare și am o atitudine pozitivă față de această metodă, deoarece tocmai în acest domeniu ne-am lansat startup-ul. Un paragraf de la sfârșit va fi dedicat un pic de auto-PR.

Caracteristicile statistice ale metodei

Caracteristicile FAR și FRR pentru iris sunt cele mai bune din clasa sistemelor biometrice moderne (cu posibila excepție a metodei de recunoaștere a retinei). Articolul prezintă caracteristicile bibliotecii de recunoaștere a irisului a algoritmului nostru - EyeR SDK, care corespund algoritmului VeriEye testat folosind aceleași baze de date. Am folosit baze de date CASIA obținute de scanerul lor.

Valoarea caracteristică FAR este 0,00001%.
Conform formulei (1) N≈3000 este numărul de personal al organizației, la care identificarea angajaților este destul de stabilă.
Aici merită remarcată o caracteristică importantă care distinge sistemul de recunoaștere a irisului de alte sisteme. Când utilizați o cameră cu o rezoluție de 1,3 MP sau mai mult, puteți captura doi ochi într-un cadru. Deoarece probabilitățile FAR și FRR sunt probabilități independente statistic, atunci când se recunoaște folosind doi ochi, valoarea FAR va fi aproximativ egală cu pătratul valorii FAR pentru un ochi. De exemplu, pentru un FAR de 0,001% folosind doi ochi, rata de admitere falsă ar fi de 10-8%, cu un FRR doar de două ori mai mare decât valoarea FRR corespunzătoare pentru un ochi la FAR=0,001%.

Avantajele și dezavantajele metodei

Avantajele metodei. Fiabilitatea statistică a algoritmului. Captarea unei imagini a irisului se poate face la o distanță de la câțiva centimetri până la câțiva metri, fără contact fizic între o persoană și dispozitiv. Irisul este protejat de deteriorare - ceea ce înseamnă că nu se va schimba în timp. De asemenea, este posibil să se utilizeze un număr mare de metode care protejează împotriva contrafacerii.
Dezavantajele metodei. Prețul unui sistem bazat pe iris este mai mare decât prețul unui sistem bazat pe recunoașterea degetelor sau recunoașterea facială. Disponibilitate scăzută a soluțiilor gata făcute. Orice integrator care vine astăzi pe piața rusă și spune „da-mi un sistem gata făcut” va eșua cel mai probabil. Majoritatea vând sisteme scumpe la cheie instalate de companii mari precum Iridian sau LG.

Situația pieței

În prezent, ponderea tehnologiilor de identificare a irisului pe piața biometrică globală este, conform diverselor estimări, de la 6 la 9 la sută (în timp ce tehnologiile de recunoaștere a amprentei ocupă peste jumătate din piață). Trebuie remarcat faptul că încă de la începutul dezvoltării acestei metode, consolidarea ei pe piață a fost încetinită de costul ridicat al echipamentelor și componentelor necesare asamblarii unui sistem de identificare. Cu toate acestea, pe măsură ce tehnologiile digitale s-au dezvoltat, costul unui singur sistem a început să scadă.
Liderul în dezvoltarea de software în acest domeniu este Iridian Technologies.
Intrarea pe piață a unui număr mare de producători a fost limitată de complexitatea tehnică a scanerelor și, în consecință, de costul ridicat al acestora, precum și de prețul ridicat al software-ului datorită poziției de monopol a Iridian pe piață. Acești factori au permis doar marilor companii să se dezvolte în domeniul recunoașterii irisului, cel mai probabil deja angajate în producția unor componente potrivite pentru sistemul de identificare (optică de înaltă rezoluție, camere miniaturale cu iluminare în infraroșu etc.). Exemple de astfel de companii includ LG Electronics, Panasonic, OKI. Ei au încheiat un acord cu Iridian Technologies, iar în urma lucrului comun au apărut următoarele sisteme de identificare: Iris Access 2200, BM-ET500, OKI IrisPass. Ulterior, au apărut modele îmbunătățite de sisteme, datorită capacităților tehnice ale acestor companii de a se dezvolta independent în acest domeniu. De spus că și companiile de mai sus și-au dezvoltat propriul software, dar în final preferă software-ul Iridian Technologies în sistemul finit.
Piața rusă este dominată de produse ale companiilor străine. Deși chiar și asta poate fi achiziționat cu dificultate. Multă vreme, compania Papillon a asigurat pe toată lumea că au recunoașterea irisului. Dar chiar și reprezentanții RosAtom, cumpărătorul lor direct, pentru care au realizat sistemul, spun că acest lucru nu este adevărat. La un moment dat, a apărut o altă companie rusă care a făcut scanere de iris. Acum nu-mi amintesc numele. Au achiziționat algoritmul de la cineva, poate de la același VeriEye. Scanerul în sine era un sistem vechi de 10-15 ani, deloc fără contact.
În ultimul an, câțiva producători noi au intrat pe piața globală din cauza expirării brevetului primar pentru recunoașterea ochiului uman. Cel mai de încredere dintre ei, după părerea mea, este AOptix. Cel puțin previzualizările și documentația lor nu ridică suspiciuni. A doua companie este SRI International. Chiar și la prima vedere, pentru o persoană care a lucrat la sisteme de recunoaștere a irisului, videoclipurile lor par foarte înșelătoare. Deși nu m-aș mira dacă în realitate pot face ceva. Ambele sisteme nu afișează date despre FAR și FRR și, de asemenea, aparent, nu sunt protejate de contrafacere.

Recunoaștere facială

Există multe metode de recunoaștere bazate pe geometria facială. Toate se bazează pe faptul că trăsăturile faciale și forma craniului fiecărei persoane sunt individuale. Această zonă a biometriei pare atrăgătoare pentru mulți, deoarece ne recunoaștem în primul rând după fețele noastre. Această zonă este împărțită în două zone: recunoaștere 2-D și recunoaștere 3-D. Fiecare dintre ele are avantaje și dezavantaje, dar depinde mult și de domeniul de aplicare și de cerințele pentru un anumit algoritm.
Vă voi spune pe scurt despre 2-d și voi trece la una dintre cele mai interesante metode astăzi - 3-d.

Recunoaștere facială 2-D

Recunoașterea facială 2-D este una dintre cele mai ineficiente metode biometrice din punct de vedere statistic. A apărut cu destul de mult timp în urmă și a fost folosit în principal în știința criminalistică, ceea ce a contribuit la dezvoltarea sa. Ulterior, au apărut interpretări computerizate ale metodei, în urma cărora aceasta a devenit mai fiabilă, dar, desigur, a fost inferioară și în fiecare an este din ce în ce mai inferioară altor metode biometrice de identificare personală. În prezent, din cauza indicatorilor statistici slabi, este utilizat în multimodal sau, cum se mai spune, cross-biometrics, sau în rețelele sociale.

Caracteristicile statistice ale metodei

Pentru FAR și FRR, au fost utilizate date pentru algoritmii VeriLook. Din nou, pentru algoritmii moderni are caracteristici foarte obișnuite. Uneori parcurg algoritmi cu un FRR de 0,1% cu un FAR similar, dar bazele pe care au fost obținute sunt foarte discutabile (fond decupat, expresie facială identică, coafură identică, iluminare).

Valoarea caracteristică FAR este de 0,1%.
Din formula (1) obținem N≈30 - numărul de personal al organizației, la care identificarea angajaților are loc destul de stabil.
După cum puteți vedea, indicatorii statistici ai metodei sunt destul de modesti: acest lucru elimină avantajul metodei că este posibil să fotografiați pe ascuns fețe în locuri aglomerate. Este amuzant să vezi cum de câteva ori pe an este finanțat un alt proiect pentru a detecta criminali prin camere video instalate în locuri aglomerate. În ultimii zece ani, caracteristicile statistice ale algoritmului nu s-au îmbunătățit, dar numărul de astfel de proiecte a crescut. Deși, este de remarcat faptul că algoritmul este destul de potrivit pentru urmărirea unei persoane într-o mulțime prin multe camere.

Avantajele și dezavantajele metodei

Avantajele metodei. Cu recunoașterea 2-D, spre deosebire de majoritatea metodelor biometrice, nu sunt necesare echipamente scumpe. Cu echipament adecvat, recunoașterea este posibilă la distanțe semnificative de cameră.
Defecte. Semnificație statistică scăzută. Există cerințe de iluminare (de exemplu, nu este posibilă înregistrarea fețelor persoanelor care intră din stradă într-o zi însorită). Pentru mulți algoritmi, orice interferență externă este inacceptabilă, cum ar fi ochelari, barba sau unele elemente ale unei coafuri. Este necesară o imagine frontală a feței, cu abateri foarte ușoare. Mulți algoritmi nu țin cont de posibilele modificări ale expresiilor faciale, adică expresia trebuie să fie neutră.

Recunoaștere facială 3-D

Implementarea acestei metode este o sarcină destul de complexă. În ciuda acestui fapt, în prezent există multe metode pentru recunoașterea facială 3-D. Metodele nu pot fi comparate între ele, deoarece folosesc scanere și baze de date diferite. Nu toate emit FAR și FRR; sunt folosite abordări complet diferite.
Metoda de tranziție de la 2-d la 3-d este o metodă care implementează acumularea de informații despre o persoană. Această metodă are caracteristici mai bune decât metoda 2d, dar folosește și o singură cameră. Când un subiect este introdus în baza de date, subiectul întoarce capul și algoritmul conectează imaginea împreună, creând un șablon 3D. Și în timpul recunoașterii, sunt utilizate mai multe cadre ale fluxului video. Această metodă este destul de experimentală și nu am văzut niciodată o implementare pentru sistemele de control al accesului.
Cea mai clasică metodă este metoda proiecției șablonului. Constă în proiectarea unei grile pe un obiect (față). În continuare, camera face fotografii cu o viteză de zeci de cadre pe secundă, iar imaginile rezultate sunt procesate de un program special. Un fascicul incident pe o suprafață curbată este îndoit - cu cât curbura suprafeței este mai mare, cu atât îndoirea fasciculului este mai puternică. Inițial, a fost folosită o sursă de lumină vizibilă, furnizată prin „jaluzele”. Apoi lumina vizibilă a fost înlocuită cu infraroșu, care are mai multe avantaje. De obicei, în prima etapă a procesării, imaginile în care fața nu este vizibilă deloc sau în care există obiecte străine care interferează cu identificarea sunt aruncate. Pe baza imaginilor rezultate, se reconstruiește un model 3-D al feței, pe care se evidențiază și se îndepărtează zgomotul inutil (coafura, barbă, mustață și ochelari). Apoi modelul este analizat - sunt identificate caracteristicile antropometrice, care sunt în cele din urmă înregistrate într-un cod unic introdus în baza de date. Timpul de captare și procesare a imaginii este de 1-2 secunde pentru cele mai bune modele.
Metoda de recunoaștere 3-D bazată pe imagini obținute de la mai multe camere câștigă și ea popularitate. Un exemplu în acest sens este compania Vocord cu scanerul său 3D. Această metodă oferă o precizie de poziționare, conform dezvoltatorilor, mai mare decât metoda de proiecție a șablonului. Dar până nu văd FAR și FRR cel puțin în propria lor bază de date, nu o să cred!!! Dar este în dezvoltare de 3 ani, iar progresul la expoziții nu este încă vizibil.

Indicatori statistici ai metodei

Datele complete despre FRR și FAR pentru algoritmii din această clasă nu sunt disponibile public pe site-urile web ale producătorilor. Dar pentru cele mai bune modele de la Bioscript (3D EnrolCam, 3D FastPass), care lucrează folosind metoda de proiecție a șablonului cu FAR = 0,0047%, FRR este de 0,103%.
Se crede că fiabilitatea statistică a metodei este comparabilă cu fiabilitatea metodei de identificare a amprentei.

Avantajele și dezavantajele metodei

Avantajele metodei. Nu este nevoie să contactați dispozitivul de scanare. Sensibilitate scăzută la factorii externi, atât asupra persoanei în sine (aspectul ochelarilor, a unei barbi, o schimbare a coafurii), cât și în mediul său (iluminare, întoarcerea capului). Nivel ridicat de fiabilitate comparabil cu identificarea amprentelor digitale.
Dezavantajele metodei. Cost ridicat al echipamentelor. Sistemele disponibile comercial erau chiar mai scumpe decât scanerele irisului. Modificările expresiilor faciale și zgomotul facial afectează fiabilitatea statistică a metodei. Metoda nu este încă bine dezvoltată, mai ales în comparație cu amprentarea folosită îndelung, ceea ce face dificilă utilizarea pe scară largă a acesteia.

Situația pieței

Recunoașterea prin geometria facială este considerată una dintre cele „trei mari biometrie”, împreună cu recunoașterea prin amprente și iris. Trebuie spus că această metodă este destul de comună și este încă preferată față de recunoașterea de către irisul ochiului. Ponderea tehnologiilor de recunoaștere a geometriei faciale în volumul total al pieței biometrice globale poate fi estimată la 13-18 la sută. În Rusia, există și un interes mai mare pentru această tehnologie decât, de exemplu, pentru identificarea irisului. După cum am menționat mai devreme, există mulți algoritmi de recunoaștere 3-D. În cea mai mare parte, companiile preferă să dezvolte sisteme gata făcute, inclusiv scanere, servere și software. Cu toate acestea, există și cei care oferă doar SDK-ul consumatorului. Astăzi, următoarele companii sunt implicate în dezvoltarea acestei tehnologii: Geometrix, Inc. (scanere faciale 3D, software), Genex Technologies (scanere faciale 3D, software) în SUA, Cognitec Systems GmbH (SDK, calculatoare speciale, camere 2D) în Germania, Bioscrypt (scanere faciale 3D, software) - o subsidiară a americanului firma L- 1 Identity Solutions.
În Rusia, companiile Artec Group (scanere faciale 3D și software) lucrează în această direcție - o companie al cărei sediu este situat în California, iar dezvoltarea și producția se desfășoară la Moscova. De asemenea, mai multe companii rusești au tehnologie de recunoaștere facială 2D - Vocord, ITV etc.
În domeniul recunoașterii feței 2D, subiectul principal al dezvoltării este software-ul, deoarece... camerele obișnuite fac o treabă excelentă în capturarea imaginilor faciale. Soluția la problema recunoașterii dintr-o imagine a feței a ajuns într-o oarecare măsură într-o fundătură - de câțiva ani nu s-a înregistrat practic nicio îmbunătățire a indicatorilor statistici ai algoritmilor. În acest domeniu, are loc o „lucrare asupra greșelilor” sistematică.
Recunoașterea facială 3D este acum o zonă mult mai atractivă pentru dezvoltatori. Multe echipe lucrează acolo și auzim în mod regulat despre noi descoperiri. Multe lucrări sunt în stare „pe cale să fie lansate”. Dar până acum există doar oferte vechi pe piață, alegerea nu s-a schimbat în ultimii ani.
Unul dintre punctele interesante la care mă gândesc uneori și la care Habr poate răspunde: este suficientă precizia kinectului pentru a crea un astfel de sistem? Există destul de multe proiecte pentru a scoate un model 3D al unei persoane prin intermediul acestuia.

Recunoașterea prin venele brațului

Aceasta este o tehnologie nouă în domeniul biometriei, utilizarea sa pe scară largă a început cu doar 5-10 ani în urmă. O cameră cu infraroșu face fotografii din exteriorul sau interiorul mâinii. Modelul venelor se formează datorită faptului că hemoglobina din sânge absoarbe radiația infraroșie. Ca urmare, gradul de reflexie este redus, iar venele sunt vizibile pe cameră ca linii negre. Un program special creează o convoluție digitală pe baza datelor primite. Nu este necesar niciun contact uman cu dispozitivul de scanare.
Tehnologia este comparabilă ca fiabilitate cu recunoașterea irisului, fiind superioară în unele privințe și inferioară în altele.
Valorile FRR și FAR sunt date pentru scanerul Palm Venin. Potrivit dezvoltatorului, cu un FAR de 0,0008%, FRR este de 0,01%. Nicio companie nu oferă un grafic mai precis pentru mai multe valori.

Avantajele și dezavantajele metodei

Avantajele metodei. Nu este nevoie să contactați dispozitivul de scanare. Fiabilitate ridicată - indicatorii statistici ai metodei sunt comparabili cu citirile irisului. Ascunderea caracteristicii: spre deosebire de toate cele de mai sus, această caracteristică este foarte greu de obținut de la o persoană „pe stradă”, de exemplu, fotografiendu-l cu o cameră.
Dezavantajele metodei. Scanerul nu trebuie expus la lumina soarelui sau lămpi cu halogen. Unele boli legate de vârstă, cum ar fi artrita, agravează foarte mult FAR și FRR. Metoda este mai puțin studiată în comparație cu alte metode biometrice statice.

Situația pieței

Recunoașterea modelelor venelor mâinii este o tehnologie destul de nouă și, prin urmare, cota sa pe piața mondială este mică și se ridică la aproximativ 3%. Cu toate acestea, există un interes din ce în ce mai mare pentru această metodă. Cert este că, fiind destul de precisă, această metodă nu necesită echipamente atât de costisitoare precum, de exemplu, metode de recunoaștere bazate pe geometria facială sau iris. Acum multe companii se dezvoltă în acest domeniu. De exemplu, la comanda companiei engleze TDSi, a fost dezvoltat un software pentru cititorul biometric de vene de palmier PalmVein, prezentat de Fujitsu. Scanerul în sine a fost dezvoltat de Fujitsu în primul rând pentru a combate frauda financiară în Japonia.
În domeniul identificării modelelor de vene mai activează următoarele companii: Veid Pte. Ltd. (scaner, software), Hitachi VeinID (scanere)
Nu cunosc companii din Rusia care să lucreze la această tehnologie.

Retină

Până de curând, se credea că cea mai fiabilă metodă de identificare biometrică și autentificare personală era o metodă bazată pe scanarea retinei. Conține cele mai bune caracteristici de identificare a irisului și a venelor brațului. Scanerul citește modelul capilarelor de pe suprafața retinei. Retina are o structură fixă, neschimbată în timp, cu excepția unor boli, cum ar fi cataracta.
O scanare a retinei folosește lumină infraroșie de intensitate scăzută direcționată prin pupilă către vasele de sânge din spatele ochiului. Scanerele retiniene au devenit larg răspândite în sistemele de control al accesului pentru instalațiile extrem de sensibile, deoarece au unul dintre cele mai mici procente de acces refuzat utilizatorilor înregistrați și practic nu există permisiuni de acces eronate.
Din păcate, la utilizarea acestei metode biometrice apar o serie de dificultăți. Scannerul de aici este un sistem optic foarte complex, iar persoana nu trebuie să se miște un timp considerabil în timp ce sistemul este îndreptat, ceea ce provoacă senzații neplăcute.
Potrivit EyeDentify, pentru scanerul ICAM2001 cu FAR=0,001%, valoarea FRR este de 0,4%.

Avantajele și dezavantajele metodei

Avantaje. Nivel ridicat de fiabilitate statistică. Datorită prevalenței scăzute a sistemelor, probabilitatea de a dezvolta o modalitate de a le „înșela” este scăzută.
Defecte. Sistem dificil de utilizat cu timp mare de procesare. Costul ridicat al sistemului. Lipsa unei oferte largi de piață și, în consecință, intensitatea insuficientă a dezvoltării metodei.

Geometria mâinii

Această metodă, care era destul de comună în urmă cu 10 ani și provine din criminologie, a fost în declin în ultimii ani. Se bazează pe obținerea caracteristicilor geometrice ale mâinilor: lungimea degetelor, lățimea palmei etc. Această metodă, ca și retina ochiului, este pe moarte și, din moment ce are caracteristici mult mai scăzute, nici măcar nu vom introduce o descriere mai completă a acesteia.
Uneori se crede că sistemele de recunoaștere a venelor folosesc metode de recunoaștere geometrică. Dar nu am văzut niciodată așa ceva menționat în mod explicit la vânzare. Și în plus, de multe ori, la recunoașterea după vene, se face o fotografie doar a palmei, în timp ce la recunoașterea după geometrie se face o fotografie a degetelor.

Puțin auto-PR

La un moment dat, am dezvoltat un algoritm bun de recunoaștere a ochilor. Dar la acel moment, un astfel de lucru high-tech nu era nevoie în această țară și nu doream să mergem în burghez (unde am fost invitați după primul articol). Dar dintr-o dată, după un an și jumătate, au apărut investitori care au vrut să-și construiască un „portal biometric” - un sistem care să hrănească 2 ochi și să folosească componenta de culoare a irisului (pentru care investitorul avea un brevet mondial). De fapt, asta facem acum. Dar acesta nu este un articol despre auto-PR, este o scurtă digresiune lirică. Dacă cineva este interesat, există câteva informații și cândva în viitor, când vom intra pe piață (sau nu), voi scrie aici câteva cuvinte despre suișurile și coborâșurile proiectului biometric din Rusia.

concluzii

Chiar și în clasa sistemelor biometrice statice, există o selecție mare de sisteme. Pe care ar trebui să-l alegi? Totul depinde de cerințele pentru sistemul de securitate. Cele mai fiabile din punct de vedere statistic și cele mai rezistente la falsificare sunt sistemele de acces pentru iris și venele mâinii. Pentru primul dintre ele există o piață mai largă de oferte. Dar aceasta nu este limita. Sistemele de identificare biometrică pot fi combinate pentru a obține precizie astronomică. Cele mai ieftine și mai ușor de utilizat, dar cu statistici bune, sunt sistemele de toleranță la degete. Toleranța feței 2D este convenabilă și ieftină, dar are o gamă limitată de aplicații din cauza performanței statistice slabe.
Să luăm în considerare caracteristicile pe care le va avea fiecare dintre sisteme: rezistență la contrafacere, rezistență la mediu, ușurință în utilizare, cost, viteză, stabilitatea caracteristicii biometrice în timp. Să punem evaluări de la 1 la 10 în fiecare coloană. Cu cât scorul este mai aproape de 10, cu atât sistemul este mai bun în acest sens. Principiile de selectare a evaluărilor au fost descrise chiar la începutul articolului.


Vom lua în considerare, de asemenea, relația dintre FAR și FRR pentru aceste sisteme. Acest raport determină eficiența sistemului și amploarea utilizării acestuia.


Merită să ne amintim că pentru iris, puteți crește acuratețea sistemului aproape pătratic, fără pierderi de timp, dacă complicați sistemul făcându-l pentru doi ochi. Pentru metoda amprentei - prin combinarea mai multor degete și recunoașterea prin vene, prin combinarea a două mâini, dar o astfel de îmbunătățire este posibilă doar cu o creștere a timpului petrecut lucrând cu o persoană.
Rezumând rezultatele pentru metode, putem spune că pentru obiectele medii și mari, precum și pentru obiectele cu cele mai înalte cerințe de securitate, irisul trebuie folosit ca acces biometric și, eventual, recunoaștere prin venele mâinii. Pentru instalațiile cu până la câteva sute de personal, accesul folosind amprentele digitale va fi optim. Sistemele de recunoaștere bazate pe imagini faciale 2D sunt foarte specifice. Acestea pot fi necesare în cazurile în care recunoașterea necesită absența contactului fizic, dar este imposibil să se instaleze un sistem de control al irisului. De exemplu, dacă este necesar să se identifice o persoană fără participarea sa, folosind o cameră ascunsă sau o cameră de detectare externă, dar acest lucru este posibil numai dacă există un număr mic de subiecți în baza de date și un flux mic de persoane filmate de camera.

O notă pentru tinerii tehnicieni

Unii producători, de exemplu Neurotechnology, au versiuni demonstrative ale metodelor biometrice pe care le produc disponibile pe site-ul lor web, astfel încât să le puteți conecta cu ușurință și să vă jucați. Pentru cei care decid să aprofundeze problema mai serios, le pot recomanda singura carte pe care am văzut-o în limba rusă - „Ghid de biometrie” de R.M. Ball, J.H. Connell, S. Pankanti. Există mulți algoritmi și modelele lor matematice. Nu totul este complet și nu totul corespunde timpurilor moderne, dar baza este bună și cuprinzătoare.

P.S.

În acest opus nu am intrat în problema autentificării, ci am atins doar identificarea. În principiu, din caracteristicile FAR/FRR și posibilitatea de fals, se sugerează toate concluziile referitoare la problema autentificării.

Mijloace biometrice de identificare personală

Internetul ca instrument pentru comiterea infracțiunilor informatice

Anul trecut, potrivit unor informații, în Ucraina au fost comise peste 14 mii de infracțiuni informatice, aproximativ la fel ca în anul precedent. Dar statisticile sunt foarte aproximative...

Războiul informațional și războiul informațional

Societatea informațională nu este nicidecum o societate a bunăstării. Aceiași factori tehnologici care dau naștere caracteristicilor sale pozitive și pericolelor noi, specifice. Să ne uităm la unele dintre ele...

Metodă de aproximare aditivă a datelor limitate ale eșantionului

Algoritmii și metodele de aproximare aditivă a unui eșantion mic discutate mai sus sunt metode grafice...

Asigurarea protectiei informatiilor in retelele locale de calculatoare

Deoarece funcționarea tuturor mecanismelor de restricție a accesului folosind hardware sau software se bazează pe presupunerea că utilizatorul este o anumită persoană...

Bazele criptografiei

În multe aplicații, sarcina de a identifica și autentifica accesul unei persoane sau program la o resursă este chiar mai importantă decât sarcina de a asigura confidențialitatea...

Probleme de informatică socială

După cum sa menționat deja, societatea informațională nu este nicidecum o societate a bunăstării. Aceiași factori tehnologici care dau naștere trăsăturilor sale pozitive dau naștere și la noi pericole specifice. Să ne uităm la unele dintre ele...

Dezvoltarea unui algoritm pentru procesarea digitală a imaginilor cu amprentă digitală

Astăzi, există două metode principale de comparare a imaginilor cu amprentele digitale. Prima metodă este compararea corelației. Luați în considerare algoritmul...

Dezvoltarea tehnologiei rețelelor neuronale și a produsului software de autorizare a utilizatorilor

Sistemele biometrice bazate pe analiza caracteristicilor reproducerii vocii, scrierea de mână și scrierea de mână la tastatură au multe în comun...

Dezvoltarea unui sistem de identificare vizuală

Ca elemente suplimentare ale sistemului de identificare vizuală, am dezvoltat: o carte de vizită de marcă (element obligatoriu), un antet, un tricou de marcă și alte produse de marcă...

Pentru a identifica o persoană, sistemele electronice moderne de control al accesului folosesc mai multe tipuri de dispozitive, în funcție de tipul de identificare de utilizator folosit...

Dezvoltarea unui sistem de control al accesului cu analiza modelului irisului

Avantajele identificatorilor biometrici bazați pe caracteristicile biologice și fiziologice unice ale unei persoane, care identifică în mod unic un individ, au condus la dezvoltarea intensivă a mijloacelor adecvate...

Sistem de identificare a amprentei. Subsistemul de analiză a imaginii

Pham Duy Thai

Student postuniversitar, Departamentul MOSIT, Universitatea de Stat de Tehnologii Informaționale, Inginerie Radio și Electronică din Moscova (MIREA)

SISTEME MODERNE DE IDENTIFICARE PERSONALĂ PENTRU DEZVOLTAREA INFRASTRUCTURII NAȚIONALE DE INFORMAȚII ÎN REPUBLICA SOCIALISTĂ VIETNAM

adnotare

A fost efectuată o analiză a tehnologiei biometrice și a cardurilor inteligente. Pe baza rezultatelor analizei și cercetării sistemelor moderne de identificare, a situației actuale din Republica Socialistă Vietnam, au fost determinate cerințele pentru crearea unui sistem de identificare personală biometrică folosind un smart card în Vietnam.

Cuvinte cheie: Biometrie, carduri inteligente, sistem de identificare, document electronic.

Pham Duy Thai

Doctorand, Departamentul MOSIT, Universitatea de Stat de Tehnologii Informaționale, Inginerie Radio și Electronică din Moscova

SISTEME MODERNE DE IDENTIFICARE UMANĂ PENTRU DEZVOLTAREA INFRASTRUCTURII NAȚIONALE DE INFORMAȚII A REPUBLICII SOCIALISTE VIETNAM

Abstract

Analiza tehnologiei biometrice și smart card. Conform analizei și cercetării sistemelor moderne de identificare, situația actuală din Republica Socialistă Vietnam definește cerințe pentru crearea unui sistem de identificare biometrică folosind carduri inteligente în Vietnam.

Cuvinte cheie: Biometrie, carduri inteligente, sistem de identificare, un document electronic.

Utilizarea datelor biometrice pentru verificarea identității implică utilizarea unor caracteristici fizice precum chipul, vocea sau amprentele digitale în scopul verificării identității. Potrivirea amprentelor este cea mai de succes tehnologie de identificare biometrică datorită ușurinței în utilizare, lipsei de manipulare și fiabilității. În ciuda numeroaselor caracteristici biometrice, dezvoltatorii de sisteme de identificare se concentrează pe tehnologiile de recunoaștere bazate pe amprentele digitale, trăsăturile faciale, geometria mâinii și iris. De exemplu, conform raportului International Biometric Group (www.biometricgroup.com), pe piața globală de securitate biometrică ponderea sistemelor de recunoaștere prin amprentă a fost de 48%, după trăsături faciale - 12%, geometria mâinii - 11%, iris - 9%, parametri vocali – 6%, semnături – 2%. Cota rămasă (12%) este middleware.

Un smart card este un dispozitiv inteligent, de mărimea unui card de credit, cu un cip integrat încorporat. Conține nu doar un dispozitiv de stocare, ci și un procesor capabil să execute diverse programe. Autosuficiența smart cardului îl face rezistent la atacuri, deoarece Hardware și software protejate de dispozitive externe. Datorită acestor proprietăți, cardurile inteligente sunt adesea folosite în aplicații care necesită un nivel ridicat de confidențialitate.

În ultimii ani, tehnologia cardurilor inteligente s-a îmbunătățit semnificativ, atât la nivel hardware, cât și la nivel software. Microprocesoarele mai puternice și noile tehnologii software (cum ar fi interpretarea codului aplicației și încărcarea dinamică a aplicațiilor) au făcut ca cardurile inteligente cu mai multe aplicații să devină realitate.

Una dintre caracteristicile importante ale cardurilor inteligente este că datele stocate în ele pot fi protejate împotriva accesului și manipulării neautorizate. Deoarece datele pot fi accesate doar prin interfața serială, care este controlată de sistemul de operare și de logica secretă, datele sensibile pot fi scrise pe card și stocate într-un mod care împiedică citirea lor din exteriorul cardului. Astfel de date sensibile pot fi procesate doar intern folosind modulele de procesare ale cipului. Pe baza cardurilor inteligente, din 2001, cetățenii malaezieni au primit carduri de identificare care conțin informații biometrice (amprente digitale sau altele) pe un cip încorporat. Și din 2006, toți cetățenii britanici au primit carduri inteligente, al căror cip încorporat conține date de la amprentele sau irisul utilizatorilor. UE intenționează să folosească carduri inteligente cu date biometrice ca documente de identificare împreună cu pașapoartele obișnuite. Din toamna lui 2006, europenii au început să primească pașapoarte electronice cu o fotografie digitală și posibil amprente digitale. Guvernul japonez plănuiește să folosească date biometrice pentru controlul imigrației. Experiența utilizării unui smart card pentru identificarea personală în diferite țări și-a dovedit eficacitatea.

În fig. 1 prezintă sisteme moderne de identificare. În funcție de tipul de caracteristici de identificare utilizate, acestea sunt împărțite în electronice, biometrice și combinate.

În sistemele electronice, caracteristicile de identificare sunt prezentate sub forma unui cod digital stocat în memoria de identificare. Astfel de sisteme de identificare sunt dezvoltate pe baza următorilor identificatori:

1. carduri inteligente de contact;
2. carduri inteligente fără contact;
3. chei USB;
4. cod de bare;
5. Frecventa radio;

În sistemele biometrice, caracteristicile de identificare sunt caracteristici individuale ale unei persoane, numite caracteristici biometrice. Acest tip de identificare se bazează pe procedura de citire a caracteristicii biometrice prezentate de utilizator și compararea acesteia cu un șablon obținut anterior. În funcție de tipul de caracteristici utilizate, sistemele biometrice sunt împărțite în statice și dinamice.

Orez. 1 – Clasificarea sistemelor moderne de identificare

Biometria statică (numită și fiziologică) se bazează pe datele obținute din măsurători ale caracteristicilor anatomice ale unei persoane. Identificarea biometrică statică poate fi efectuată folosind:

• modelul papilar al degetelor,
• modelul irisului ochiului,
• desenarea vaselor fundului de ochi,
• caracteristici individuale ale geometriei faciale,
• observarea arterelor și venelor faciale în infraroșu îndepărtat

Biometria dinamică se bazează pe caracteristicile comportamentale ale unei persoane, adică pe trăsăturile caracteristice pentru mișcările subconștiente în procesul de reproducere a oricărei acțiuni (semnătură, scris de mână, vorbire, dinamica tastaturii, radiații electromagnetice ale creierului etc.)

În sistemele combinate, mai multe caracteristici de identificare sunt utilizate simultan pentru identificare. O astfel de integrare face posibilă ridicarea unor bariere suplimentare în fața atacatorului, pe care acesta nu le va putea depăși și, dacă poate, atunci cu dificultăți semnificative.

În Republica Socialistă Vietnam (SRV), a fost stabilită sarcina de a înlocui documentele de identificare pe hârtie cu cele electronice. În acest sens, se acordă multă atenție dezvoltării și implementării metodelor de control biometric pentru identificarea personală. Având în vedere sarcina stabilită de guvernul vietnamez, relevanța dezvoltării metodelor matematice care vizează rezolvarea problemei asigurării unei identificări multiple fiabile a cetățenilor care folosesc noile tehnologii de carduri inteligente în combinație cu verificarea datelor biometrice este fără îndoială.

Din 2011, Vietnamul implementează proiectul de stat nr. 446/QĐ-TTg „Emiterea și emiterea de noi cărți de identitate vietnameze folosind tehnologii moderne”. Unul dintre obiectivele principale ale proiectului este utilizarea eficientă a metodelor moderne de identificare personală folosind factori biometrici ai cetățenilor, ținând cont de caracteristicile politice și economice ale Vietnamului. La construirea sistemului „Eliberarea și emiterea de noi cărți de identitate vietnameze folosind tehnologii moderne” în interesul administrației publice din Vietnam, trebuie să se țină seama de următoarele:

• Accelerarea dezvoltării economice a Vietnamului a coincis cu crearea și implementarea noilor tehnologii ale informației și comunicațiilor (TIC) în societatea modernă. Vietnamul începe să construiască infrastructuri naționale de informare pentru a atinge un nou nivel de dezvoltare în țările Asociației Națiunilor din Asia de Sud-Est (ASEAN).
• În Vietnam se păstrează sistemul socialist de economie națională, în același timp, alături de forma socialistă de proprietate, există și una capitalistă.
• La implementarea unui sistem de guvernare electronică, este necesar un instrument multifuncțional pentru a oferi populației servicii electronice guvernamentale.
• Cardurile inteligente de contact cu un cod PIN, care au fost folosite până acum pentru identificare în domeniul băncilor și al controlului accesului în Vietnam, nu sunt suficient de eficiente și de fiabile, așa că este nevoie de a dezvolta noi carduri inteligente cu factori biometrici pentru identificare.

Cerința sistemelor de identificare biometrică folosind un smart card:

• Utilizatorul poate selecta nivelul de securitate necesar: card și cod PIN; card și semn biometric; card, cod PIN și semn biometric.
• Șabloanele de trăsături biometrice sunt stocate doar pe cardul inteligent și nu sunt stocate în cititor, ceea ce înseamnă securitate sporită, procesare mai rapidă, gestionare mai ușoară a sistemului, costuri reduse cu cititorul biometric și risc redus de încălcare a confidențialității.
• Cea mai largă gamă de carduri inteligente fără contact acceptate, bazate pe un standard deschis.

Biometria integrată și gestionarea cardurilor inteligente vă permit să rezolvați o serie de probleme importante în Vietnam:

• reducerea costurilor asociate cu obținerea de informații, creșterea vitezei și calității furnizării serviciilor publice;
• crearea unui instrument modern care să medieze și să faciliteze relația dintre cetățeni și stat.
• va contribui la combaterea fraudei în sistemul de identificare personală bazat pe factori biometrici
• identificați deținătorul cardului atunci când efectuează atât acțiuni cotidiene, cât și importante din punct de vedere juridic;
• accelerarea și îmbunătățirea securității tranzacțiilor cu informații;

Concluzie

Un sistem de identificare combinat bazat pe utilizarea caracteristicilor biometrice și a cardurilor inteligente este unul dintre domeniile promițătoare pentru dezvoltarea infrastructurilor naționale de informații în Vietnam. Principalul beneficiu al integrării cardurilor inteligente și a datelor biometrice este fiabilitatea sporită și procesul de identificare mai rapid, ceea ce poate crește semnificativ performanța sistemului de identificare biometrică.

Literatură

1. http://ru.wikipedia.org/wiki/Smart card.
2. Kukharev G.A. Sisteme biometrice: Metode și mijloace de identificare umană. SPb.: Politehnică. – 2001. – 240 p.
3. Matyukhin V.G., Pyarin V.A. Conceptul de asigurare a securității informaționale a unui sistem de plată bazat pe carduri inteligente // Sisteme și tehnologii bancare. martie-aprilie, 1998. – p. 8-12.
4. Pham Duy Thai, Tkachenko V. M. Creșterea fiabilității identificării personale folosind un card inteligent folosind amprentele digitale în Republica Socialistă Vietnameză, „Dinamica sistemelor complexe secolul XXI” Nr. 3 vol. 8, 2014, ed. Inginerie radio. De la 74-79.
5. Pham Duy Thai, Tkachenko V. M. Aplicarea triangulației fuzzy Delaunay pentru problema recunoașterii amprentelor umane, „Neurocalculatoare: dezvoltare, aplicare” Nr. 3, 2014, ed. Inginerie radio. De la 56-62.

Referințe

1. http://ru.wikipedia.org/wiki/Smart-karta‎.
2. Kuharev G.A. Biometricheskie systemy: Metody i sredstva identifikacii lichnosti cheloveka. SPb.: Politehnika. – 2001. – 240 s.
3. Matjuhin V.G., Pjarin V.A. Koncepcija obespechenija informacionnoj bezopasnosti platezhnoj sistemy na osnove intellektual’nyh kart // Bankovskie sistemy i tehnologii. martie-aprilie’, 1998. – s. 8-12.
4. Fam Zuj Thaj, Tkachenko V. M. Povyshenie nadjozhnosti identifikacii lichnosti s ispol’zovaniem smart-karty po otpechatkam pal’cev vo V’etnamskoj socialisticheskoj respublik, „Dinamika slozhnyh sistem secolul XXI” Nr. 3 t.8, izdat. Radiotehnică. S 74-79.
5. Fam Zuj Thaj, Tkachenko V. M. Primenenie nechetkoj trianguljacii Delone dlja zadachi raspoznavanija cheloveka po otpechatku pal’cev, „Nejrokomp’jutery: razrabotka, primenenie” Nr. 3, 2014, izdat. Radiotehnică. S 56-62.

„Peste 1000 de programe de calculator...” a vorbit despre un pachet software pentru identificarea unei persoane dintr-o fotografie folosind caracteristici geometrice, creat la Institutul de Informatică al centrului științific și tehnic „Tehnologii Informaționale Moderne” al Academiei de Științe din Uzbekistan. .

După publicare, am primit o scrisoare de la Boris Filatov, care spunea că este și autorul unui program similar.

Programul „Identificarea personală pe baza punctelor antropometrice ale feței” a fost creat ca urmare a finalizării lucrării finale de calificare pentru o diplomă de licență la universitate. Când a venit momentul să aprob subiectele pentru lucrarea mea finală, am ezitat mult timp - ce subiect să aleg, în ce direcție? Mereu am fost interesat să lucrez cu grafica, așa că am decis să iau legătura cu un profesor care lucrează în acest domeniu. Profesorul meu, Nargiza Alokhodzhaevna Aripova, mi-a sugerat să mă apuc de procesarea digitală a imaginilor. Am fost imediat avertizat că acest subiect este rar și vor exista probleme în găsirea informațiilor. Dar subiectul a fost atractiv pentru mine, așa că am decis să o fac oricum.

Nargiza Alokhodzhaevna m-a îndrumat către un specialist în domeniul procesării digitale a imaginilor, candidat la științe tehnice, Viktor Nikolaevici Kan. Mi-a sugerat subiectul identificării personale și a devenit supervizorul meu. În plus, un angajat al Institutului Belarus de Cibernetică mi-a oferit o mare asistență în găsirea de materiale și informații. Dmitri Ivanovici Samal. Aș dori să profit de această ocazie pentru a le mulțumi acestor oameni pentru contribuțiile și asistența lor în munca mea.

Funcționarea programului

Din denumirea programului - „Identificarea personală pe baza punctelor antropometrice ale feței” - este clar că se urmărește identificarea unei persoane prin imaginea sa digitală. Relevanța acestui subiect este că recent au apărut mari probleme cu asigurarea accesului în siguranță pentru oameni la diverse obiecte, fie că este vorba despre o bază de date închisă sau un laborator secret. Prin urmare, este necesar să se identifice o persoană și să se determine dacă această persoană are drepturi de a intra în sistem sau este un fel de atacator.

De ce s-a ales să identifice o persoană după imaginea feței, mai degrabă decât după amprentele sau liniile mâinii? Atunci când identificați o persoană folosind o imagine facială, nu există contact fizic între persoană și dispozitiv. Acest tip de identificare este firesc și nu provoacă neplăceri unei persoane. Trăsăturile faciale antropometrice sunt acelea care nu se modifică în timp, începând de la sfârșitul creșterii unei persoane (21-25 de ani) și terminând cu o bătrânețe extremă.

Scopul principal al programului este de a compara două fotografii și de a determina dacă fotografiile înfățișează persoane diferite sau aceeași persoană. În primul rând, sunt încărcate câteva fotografii. Apoi fiecare dintre imagini este procesată și se face o comparație pe baza parametrilor obținuți. Imaginea trece prin două etape: etapa de prelucrare a imaginii și etapa de extragere a caracteristicilor informative.

Programul efectuează transformări precum estomparea imaginii, evidențierea zonei feței, binarizarea imaginii, inversarea culorilor, evidențierea contururilor și conversia unei imagini color într-una în tonuri de gri. Folosind aceste transformări, imaginea este pregătită pentru a căuta principalele puncte antropometrice ale feței. În primul rând, zonele faciale sunt împărțite într-o grilă în funcție de structura antropologică a feței persoanei. Zonele corespunzătoare sunt apoi căutate pentru centrele pupilelor, nările, vârful nasului și centrul gurii.

Pe baza punctelor antropometrice găsite ale feței, se calculează principalele trăsături ale imaginii. După ce fiecare imagine este procesată, cele două imagini sunt comparate în funcție de caracteristicile calculate și se dă o valoare procentuală a asemănării sau diferenței de personalități.

Dezvoltarea programelor

Acest subiect este relativ nou, așa că mulți dezvoltatori lucrează constant la el, îmbunătățind produsele software. În Tașkent, acest subiect este tratat de Institutul de Cibernetică ( fost, acum - Institutul de Informatică al Academiei de Științe a Republicii Uzbekistan, cca. site-ul web), care colaborează cu Institutul de Cibernetică din Belarus. Programe similare cu ale mele au fost deja create în aceste institute. Prin urmare, dacă au apărut întrebări, a existat posibilitatea de a pune o întrebare sau de a solicita sfaturi. Dar ajutorul s-a limitat la o cantitate mică de informații, așa că am făcut toată treaba eu însumi. A durat aproximativ trei luni pentru a crea programul.

Programul dezvoltat este un produs software cu drepturi depline, deși mai trebuie depusă multă muncă pentru a-l aduce într-o stare ideală. Programul nu este încă potrivit pentru utilizare practică și o serie de idei ale mele au rămas nerealizate. Pentru finalizarea proiectului, pe lângă partea de software, sunt necesare dispozitive tehnice și numeroase teste, care necesită resurse financiare. Aș fi bucuros să o aduc la capăt, dar o singură persoană nu poate face față unei astfel de sarcini, este nevoie de o echipă, atunci procesul ar merge mult mai repede.

Boris Filatov

P.S. Programul a fost dezvoltat în Microsoft Visual C++ 6.0.

Făcând clic pe butonul „Descărcați arhiva”, veți descărca gratuit fișierul de care aveți nevoie.
Înainte de a descărca acest fișier, gândiți-vă la acele eseuri bune, teste, lucrări, disertații, articole și alte documente care sunt nerevendicate pe computerul dvs. Aceasta este munca ta, ar trebui să participe la dezvoltarea societății și să beneficieze oamenii. Găsiți aceste lucrări și trimiteți-le la baza de cunoștințe.
Noi și toți studenții, studenții absolvenți, tinerii oameni de știință care folosesc baza de cunoștințe în studiile și munca lor vă vom fi foarte recunoscători.

Pentru a descărca o arhivă cu un document, introduceți un număr de cinci cifre în câmpul de mai jos și faceți clic pe butonul „Descărcați arhiva”

Documente similare

Clasificarea și principalele caracteristici ale mijloacelor biometrice de identificare personală. Caracteristici ale implementării metodelor statice și dinamice de control biometric. Mijloace de autorizare și autentificare în sistemele electronice de securitate și siguranță.

lucrare de curs, adăugată 19.01.2011


Sisteme biometrice de protecție împotriva accesului neautorizat la informații. Un sistem pentru identificarea unei persoane după modelul papilar de pe degete, voce, iris, geometria facială, retina ochiului uman, modelul venelor mâinii. Parolele pe computer.

prezentare, adaugat 28.05.2012


Analiza sistemelor biometrice de identificare personală bazate pe amprentele digitale, forma mâinii și învelișul ochiului. Fața ca identificator biometric. Analiza pieței sistemelor de recunoaștere a personalității. Evaluarea eficacității sistemelor de identificare bazate pe geometria facială.

lucrare curs, adăugată 30.05.2013


Subsistem de analiză a imaginii amprentelor digitale ca parte a unui sistem de identificare a amprentei bazat pe un model papilar pentru recunoașterea ulterioară a personalității. Caracteristicile funcționalității sistemului și codul programului.

teză, adăugată 07.01.2008


Principii generale de funcționare a sistemelor biometrice de identificare personală. Instrumente software pentru dezvoltarea unei aplicații care identifică un utilizator pe baza scrisului său de mână de la tastatură. Proiectarea unei baze de date și a structurii rețelei neuronale.

teză, adăugată 20.12.2013


Dezvoltarea unui complex hardware și software pentru identificarea obiectelor de control pe baza metodei de interpolare reală. Analiza performanței complexului hardware și software, un exemplu de identificare a unui obiect de control.

teză de master, adăugată 11.11.2013


Domeniul de aplicare și cerințele aplicației Web create. Cerințe pentru hardware și software. Dezvoltarea structurii aplicației Web și selectarea instrumentelor de implementare software. Implementarea software a unei aplicații Web. Structura bazei de date.

teză, adăugată 06.03.2014