Biometrikus azonosítás az integrált biztonsági rendszerekben. Arcfelismerő rendszerek

Napjainkban számos ilyen rendszert mutatnak be a piacon, és eltérő módon teljesülnek a probléma összetettségével kapcsolatban: a távoli elismerésből a tömegben a munkaidő elszámolása az irodában. Személyes felismerési megoldások állnak rendelkezésre az ügyfelek számára különböző platformokon - ez egy szerver architektúra, mobil és beágyazott megoldások és felhőszolgáltatások.

A modern rendszerek a mély tanulás neurális hálózati algoritmusain működnek, ezért az elismerés pontossága még az alacsony minőségű képek esetében is megmarad, ellenállnak a fejüknek, és más előnyei vannak.

1. példa Nyilvános biztonság

A biztonság biztosítása olyan kiindulópont, amelyhez a biometrikus azonosítási rendszerek végrehajtása megkezdődött. A személyek távoli elismerésének rendszereit a tömeges emberek megtalálásának biztosítására használják.

A legnehezebb feladat a tömegben lévő személy azonosítása.

Az úgynevezett nem operatív elismerés, amikor egy személy nem lép kölcsönhatás a rendszerrel, nem néz ki a fényképezőgép lencséjébe, elfordul, vagy megpróbálja elrejteni az arcot. Például a közlekedésben és transzferekben, a metróban, a nagyobb nemzetközi eseményeken.

Esetek

Cégünk egyik legjelentősebb projektje a legnagyobb nemzetközi kiállítási kiállítási kiállítás, amely a nyáron Kazahsztánban történt. Speciális kamarákat használtak a személyek távoli biometrikus elismerésének rendszerében.

A keretben lévő személyek kiválasztása a kamrában jelentkezik, és csak az arc képét továbbítják a kiszolgálónak, kirakja a csatornát, és jelentősen csökkenti a hálózati infrastruktúra költségeit. A kamerák négy bemeneti csoportot vezéreltek, a komplex különböző részeiben. A rendszerarchitektúrát úgy tervezték, hogy a bemeneti csoportok külön-külön vagy együtt működjenek együtt, míg a rendszer helyes működését csak 4 szerverrel és 48 kamerával töltötték be.

A nagy területi elosztott objektumokon online video analitika segítségével gyanúsítottak, hiányzó emberek, incidensek és incidensek vizsgálata, az utasforgalom elemzését.

Egyes repülőtereken 2017 végéig a biometria elkezdi alkalmazni és regisztrálni az utasokat repülni. A TADIDER PORTAL szerint az intelligens kapu rendszerek 12 európai országot is terveznek (Spanyolország, Franciaország, Hollandia, Németország, Finnország, Svédország, Észtország, Magyarország, Görögország, Olaszország, Románia).

És a következő lépésnek kell lennie az egyes elismerési rendszerek bevezetése a határ és a migrációs ellenőrzés áthaladásához. Az állami támogatással az arcon való azonosítás bevezetése olyan általános lehet, mint a fémdetektorok kerete a következő három-öt év jövőjében.

2. példa, hogy ismerje meg a vevőedet az arcon

Az üzleti életet is tétezik a biometrikus azonosításra. Először is, ez a kiskereskedelem.

A rendszerek felismerik a vásárlók padlót és életkorát, a látogató üzletek gyakoriságát és idejét, minden egyes hálózati tárolóban statisztikákat gyűjtenek.

Ezt követően az automatikus üzemmódban részletes jelentéseket jelenítenek meg az automatikus üzemmódban mind a hálózatban, mind a kimenetek által bontva. Ezen jelentések alapján kényelmes "ügyfélportré", hatékony marketingkampányokat tervez.

Sajnos nem tudjuk közzétenni az ügyfeleket. Ezek közül a legnagyobb kiskereskedők és DIY (Do It Magad) hálózat, amelynek választéka van egy drága eszköz és alkatrészek.

Hogyan működik

Sokan félnek a bizalmas információk szivárgásától, de hangsúlyozzuk, hogy az elismert emberek személyes adatait az archívumban tárolják. Ráadásul még egy kép sem tárolódik, de a biometrikus mintázat, amellyel a kép nem állítja vissza.

Az ismétlődő látogatások során az arc biometrikus mintája "húzza fel", így a rendszer pontosan tudja, hogy ki és hányszor van a boltban. A személyes adatok biztonsága érdekében nyugodt lehet.

A kis üzletek esetében az autókereskedések, a gyógyszertárak Marketing Analytics gyűjtési mechanizmusa valósul meg a felhőfelismerő szolgáltatásban. A kis- és középvállalkozások esetében ez az opció előnyösebb, mert nem igényel költségeket a kiszolgálóberendezések számára, további személyzet felvétele, szoftverfrissítés, és így tovább, először a konnektorok hatékonyságának értékeléséhez, és másodszor kiváló eszköz Asszisztens a tolvajok azonosítására. Vagyis az egyik rendszer egyszerre több funkciót hajt végre.

3. példa Hozzáférésvezérlés és hozzáférés-vezérlőrendszerek

A fenti funkciók mellett az arcfelismerő rendszert kényelmesen alkalmazzák a hozzáférés-vezérlés és a hozzáférési vezérlőrendszerek proximitási kártyáinak alternatívájaként.

Számos előnye van: Az elismerés nagy megbízhatóságát biztosítja, lehetetlen megtéveszteni, másolni vagy ellopni az azonosítót, könnyen integrálható a meglévő biztonsági berendezésekkel. A már rendelkezésre álló felügyeleti kamerákat is használhat. A biometrikus azonosítási rendszerek távolról és nagyon gyorsan rögzítik az archívum eseményeit.

A biometrikus scois alapján kényelmes a munkavállalók számviteli munkaidejének, különösen a nagy irodai központokban.

Ügy

Egy ilyen rendszert egy nagy indiai vállalkozásban hajtottunk végre, amely tavaly a logisztikai területre szakosodott. Az állandó alkalmazottak száma több mint 600 ember. Ugyanakkor a vállalat az óra körül működik, és gyakorolja a "lebegő" munkaügyi ütemtervet. Távoli biometrikus azonosítási rendszerünk segítségével az ügyfél a személyzet munkaidő teljes és megbízható számvitelét, az objektum és az akud megelőző biztonságának eszközét kapta meg.

4. példa A ventilátor átadása a stadionhoz

A doboz irodájában egy jegy vásárlásakor az egyes vevők arca automatikusan fényképez és betölti a rendszerbe. Ez a mérkőzés látogatói alapja. Ha a vásárlás az interneten vagy mobilalkalmazáson keresztül volt, akkor az engedélyezés távolról lehetséges a selfie használatával. A jövőben, amikor egy személy jön a stadionba, a rendszer elismeri az útlevelek nélkül.

A sportversenyek látogatói azonosítása kötelezővé vált a 284-FZ szövetségi törvény szerint "a szövetségi törvény 20. cikkének módosításairól" a fizikai kultúra és a sport az Orosz Föderációban ", és a közigazgatási bűncselekmények igazgatási bűncselekményeinek 32.14 Adminisztratív bűncselekmények kódexe.

A stadionot pontosan meg kell tartani, aki megvásárolt egy jegyet, átadja a jegyet egy másik személyre, vagy lehetetlen egy hamis jegyen keresztül. A stadionban lévő személyek távoli elismerése ugyanabban az elven működik, mint a nagy területi elosztott közlekedési objektumok esetében: ha egy személyt a stadionból tiltó személyek listájába írják be, a rendszer nem fog hiányozni.

Ügy

2016 márciusában a Vecoda és a Khanty-Mansiysk Branch of PJSC Rostelecom közös projekt keretében a távoli felismerési rendszert használták a Biathlon világbajnokságának biztonságának biztosítására, Khanty-Mansiyskben. 2015 óta ugyanaz a rendszer sikeresen működött a "Arena Omsk" többfunkciós sportkomplexumban. Az Oroszország hat legnagyobb sportlétesítményéhez tartozik, Szibéria legnagyobb sport- és szórakoztató tárgya és a "Avangard" Hokey Club "alapja.

5. példa Internet Banking és ATMS

Egy másik rést, amelyben a személyek elismerése a bankszféra. Itt az új technológiák bevezetése intenzíven, hiszen a pénzügyi szektor jobban érdekli a személyre szabott információk megbízhatóságát és megőrzését.

Ma a biometria fokozatosan kezdődik, ha nem kényszeríti ki a szokásos és létrehozott "papír" dokumentumokat, majd menjen hozzánk. Ugyanakkor a kifizetések során a védelem mértéke jelentősen növekszik: elegendő az okostelefon kamerájának megtekintése a tranzakció megerősítéséhez. Ugyanakkor maga a biometrikus adatok nem kerülnek továbbításra, nem lehetetlen elfogni őket.

A biometrikus azonosítási technológiák bevezetése közvetlenül kapcsolódik az elektronikus szolgáltatások és eszközök hatalmas használatához, az internetes kereskedelem kialakulásának és a műanyag kártyáknak a készpénz helyett.

A nagy teljesítményű grafikus processzorok (GPU) és az ultra-kompakt hardverplatformok megjelenésével bázisukban - mint például az NVIDIA JETSON - a személyek elismerése az ATM-ekbe vezetett. Most csak a kártya tulajdonosa távolítható el, vagy végrehajthatja a fiók műveleteit, például a Tinkoff Bank ATM-eken keresztül. És a PIN-kód hamarosan nyugdíjba vonulhat.

A biometria olyan módszerek és eszközök kombinációja, amely azon személyek azonosítására szolgál, amely egyedülálló fiziológiai vagy viselkedési jellemzőin alapul.

Ez az azonosító felhasználható az épület, a számítógépek, az ATM-ek, a mobiltelefonok, és így tovább.

A biometrikus tulajdonságok:

• ujjlenyomatok;
• az arc geometriája;
• szivárvány szemhüvely;
• retina minta;
• szavazás;
• kézírás;
• nyomtatás a billentyűzeten;
• vénák minta a kezében, stb.

Science 2.0 személyiség azonosítása

A biometrikus azonosítás előnyei

A biometrikus védelem nagyobb hatással van az összehasonlítva, például jelszavakkal, intelligens kártyákkal, PIN-kódokkal, tokenekkel vagy nyilvános kulcsfontosságú infrastrukturális technológiával. Ez annak köszönhető, hogy a biometria lehetősége a nem eszköz azonosítására, hanem egy személyre.

A hagyományos védelmi módszereket elveszítik az illegális felhasználók számára nyitott információk elvesztésével vagy lopásával. A kivételes biometrikus azonosító, például az ujjlenyomatok, egy olyan kulcs, amely nem veszteséges.

A biometriai módszerek osztályozása

Az alkalmazott információk típusával a biometrikus azonosítás oszlik meg:

• Statikus módszerek egyedi tulajdonságokon alapulnak, az adatember születésből és integrálva tőle. A fiziológiai mutatók (pálma geometria vagy papillar ujj) változatlanok az ember számára
• Dinamikus módszerek alapján viselkedési (azaz dinamikus) jellemző a személyiség. Ezek a funkciók jellemzőek a tudatalatti mozgásokra, amikor bármilyen műveletet (beszédek, aláírások, billentyűzet dinamika) játszanak. Az ilyen viselkedési jellemzőket a kezelt és nem nagyon szabályozott mentális tényezők befolyásolják. A változékonyságuk miatt a biometrikus mintákat frissíteni kell.

Személyiség azonosítási módszerek a biometrikus paraméterekhez

Ez a felismerési módszer a leggyakoribb. Az ujjak papilláris mintáinak egyedi részét használja. Egy speciális szkenner kap egy képet ujjlenyomatról. Ez digitális kódká alakul, és a korábban megadott sablonhoz képzett.

Több mint néhány másodpercig azonosítani. Bizonyos hátránya ennek a módszernek az elrettentő fejlődésének hátránya, hogy előítélje néhány embert, akik nem akarnak adatot hagyni az ujjlenyomatokra. Az eszközfejlesztők ellenszólag az, hogy a papilláris mintázatról szóló információ nem tárolódik, és csak egy rövid azonosító kódot tárolnak, az ujjlenyomatra építettek, és nem teszik lehetővé a minta összehasonlítását. A módszer előnye az egyszerű használat, a megbízhatóság és a kényelem.

Kéz alakú azonosítás

Ez a statikus módszer a kézkefék alakításán alapul. Ez egy egyedülálló biometrikus emberi paraméter is. Egy speciális eszköz lehetővé teszi, hogy a kefe háromdimenziós nézetét kapja meg. Ennek eredményeképpen méréseket kapnak egy személy egyedi digitális kód létrehozásához.

Ez a módszer a technológiájára és a pontosságára hasonlítható az ujjlenyomat azonosításának módszerével, bár a készüléknek sok helye van a módszer megvalósításához. Rendkívül kis valószínűsége két azonos kezét ugyanolyan geometriával, bár a kezek életkorral változnak.

Napjainkban a kéz geometriájának azonosítása a jogalkotási szervek, kórházak, nemzetközi repülőterek stb.

Rainbow Shell hitelesítés

Ennek a módszernek az alapja az írisz mintázatának kizárása. Ahhoz, hogy elvégezze, szüksége van egy fényképezőgépre, hogy elegendő felbontással és speciális szoftvert kapjon, hogy kiemelje a képet a kapott képből a szivárványhéjon. Ez létrehoz egy digitális kódot, amely egy személy azonosítását szolgálja.

A szkennerek előnye, hogy a személy nem igényel a célpontra összpontosítani, mivel az írisz foltjainak mintáját a szem felületére koncentráljuk. A szkennelés kevesebb, mint 1 m távolságra lehetséges. Kényelmes használatra például ATM-ekben.

Retid azonosítás

A retina alacsony intenzitású infravörös fényt használva, amely a szem hátsó falának véredényeire irányul a tanulón keresztül. A retina szkennerek széles körben elterjedtek a hozzáférési rendszerekben a titkos tárgyakhoz, mivel szinte soha nem rendelkeznek helytelen hozzáférési engedéllyel. A hibák magyarázhatók a fej eltérésével a referencia pozícióból és a nézet helytelen fókuszálása a fényforrásra.

Még az ikrek is különböznek a retina kapilláris mintáját. Ezért ez a módszer sikeresen használható a személyiség azonosításához.

Az ilyen rendszerek hátránya pszichológiai tényezőt tartalmazhat: nem minden ember egy sötét lyukba nézhet, amelyben valami ragyog a szemben. Ezenkívül ezek a rendszerek érzékenyek a retina helytelen orientációjára, ezért szorosan figyelemmel kell kísérniük a szem helyzetét a lyuk felé.

A nyomtatvány Személyek, mint az azonosítás célja

Ez a statikus azonosítási módszer egy személy arcának két vagy háromdimenziós képének létrehozása. A fényképezőgép és a speciális szoftver az arc képét hangsúlyozza a szemek, ajkak, szemöldök, orr stb. Ezen információk szerint létrehoz egy képet, hogy az összehasonlításhoz digitális formává alakul.

Ez a módszer a biometriai iparág legdinamikusabban fejlődő területeire vonatkozik. Vonzereje azon alapul, hogy különleges drága berendezésre van szükség. Elég személyi számítógép és videokamera. Ezenkívül nincsenek fizikai érintkezés az eszközökkel. Nem kell megérinteni semmit, vagy hagyja abba a rendszer kiváltását.

Kéziratfelismerés

A kézírás azonosításának alapja az egyes személyek egyedisége és stabilitása. A jellemzőket mérik, azokat digitális formába fordítják, és számítógépes feldolgozásnak vannak kitéve. Vagyis az összehasonlításhoz, nem pedig egy termékként van kiválasztva, hanem maga a folyamatot.

Két adatfeldolgozási módszer gyakori: normál összehasonlítás a minta és a dinamikus ellenőrzés. Az első megbízhatatlan, mert az aláírás nem mindig ugyanaz. Ez a módszer a hibák nagy részét eredményezi. A dinamikus ellenőrzés összetettebb számításokból áll. Ez a módszer valós időben regisztrálja az aláírási folyamat paramétereit: a kéz sebességét különböző részekben, a nyomáserő és a különböző aláírások időtartama. Ez kiküszöböli a hamisítványt, mivel lehetetlen az aláírási kézmozdulatokat a pontosságban átmásolni.

Felismerés a billentyűzet kézírásán

Ez a módszer általában hasonló a fentiekhez, de az aláírást egy bizonyos kódszóval helyettesítjük, és csak egy normál billentyűzetre van szükség a berendezésből. A fő azonosítás jellemzője a kódszó billentyűzetkészletének dinamikája.

A modern kutatás szerint a billentyűzet kézírásnak van egy bizonyos stabilitása, amelynek következtében egyedülállóan azonosíthatja a személyiséget. A forrásadatok a kulcsok és azok megőrzésének kattintása közötti idő. És a sajtó közötti idő mutatja a munka ütemét, és tartsa a munka stílusa, azaz egy sima sajtó vagy éles ütés.

Először a szűrő szakaszban a "Service" gombok - funkcionális, kurzorvezérlés stb.

A következő felhasználói jellemzők vannak kiosztva:

• a beállított hibák száma;
• a billentyűleütések közötti idő;
• Állítsa be a sebességet.
• a kulcsok tartásának ideje;
• arhydrichy, amikor be van állítva .

Szavazás elismerés

A hang azonosításának biometrikus módszere kényelmes használatra. A megvalósítás okai a telefonhálózatok széles körű elosztása és a mikrofonok beágyazása a számítógépekben. A hátrányok úgy tekinthetők, hogy az elismerést befolyásoló tényezők: interferencia a mikrofonok körülvevő zajok, hibák a kiejtés folyamatában, a személy különböző érzelmi állapota, amikor azonosítják stb.

A legfontosabb dolog az épület hitelesítési eszközökben Szavazás a paraméterek kiválasztása, legjobban leírva a hang egyéniségét. Ezeket a jelparamétereket egyéniségnek nevezik. Az ilyen jelek, kivéve a hang sajátosságait, más tulajdonságokkal kell rendelkezniük. Például könnyen meg kell mérni őket, és kevéssé tegyünk a zajtól és az interferenciától. Ezenkívül az időben stabilitással kell rendelkezniük és ellenállniuk.

A kombinált hangelemzési módszer alkalmazásával rendelkező rendszerek arckifejezéssel vannak kialakítva. Kiderül, hogy a hangszóró Mimica csak megkülönbözteti, és ugyanazon a személy ugyanazon a szavakat töltötte.

Az arc-artériák és a vénák termográfiai megfigyelése

Egy személy személyazonosítója nagyon egyszerűsített, ha a fényhullámok infravörös tartományába megy. Az azonosítható személy termográfia azonosítja az artériák arcát a vérrel ellátott artériák arcán. Ezeknek a biometrikus eszközöknek a háttérvilágítás kérdése nem létezik, mivel csak az arc hőmérsékletkülönbségeit érzékeli, és nincs szükség a fényre. Az a felismerés hatékonysága nem függ túlmelegedés vagy túlhűtéssei a személy, természetes öregedés a személyiség, műanyag műveleteket, mivel nem változtatják meg a belső hajók földrajzi helyzetét.

Az arckiográfia módszere megkülönböztethető az ikrek, az arcvirágok, amelyek nagymértékben eltérőek.

Ez az azonosító módszer speciális infravörös tartománykamerát használ.

A kézben vénák azonosítása

A biometrikus piac olyan eszközöket tartalmaz, amelyek a vénák egyéni vénájának elemzésére épülnek a kezében. Helyezzük be a vénát, amely a kéz öklében tömörített ecset hátulján található. A vénák rajzának megfigyelése televíziós fényképezőgépet hordoz, infravörös megvilágítással. A kép beírásakor a binarizációt produkálják, vénákat emelnek. Az ilyen berendezések az egyetlen angol cég vinchek.

A biometria perspektívái

Az ujjlenyomatok kimutatása továbbra is a személyiség azonosításának meghatározó módja. Ehhez két fő oka van:

• sok országban elkezdődött a biometrikus adatokkal rendelkező útlevelekre való áttérés;
• az ujjlenyomat-szkennerek frissített modelljeinek fejlesztése kis eszközökhöz (mobiltelefonok, Pocket PC-k, laptopok).

Az aláírási azonosító ágazatban jelentős kiterjesztés várható a digitális elektronikus aláírás széles körű végrehajtásával kapcsolatban. A hangfelismerés lendületet is kaphat a nagyprojektek megvalósítása miatt az intelligens épületek építésében.

A fő előrejelzések csökkentik az a tény, hogy a biometrikus biztonsági eszközök bevezetése a közeljövőben megszerzi az lavinát. A globális terrorizmus elleni küzdelem megköveteli az e területen végzett eredmények gyakorlati felhasználását. A multimédiás és a digitális technológiák intenzív fejlődésének köszönhetően és további redundanciájuk lehetővé teszi alapvetően új azonosítási rendszerek kidolgozását és megvalósítását.

Bizonyos biometrikus technológiák jelenleg a fejlesztési szakaszban vannak, és némelyikük ígéretesnek tekinthető:

1. arc termogram az infravörös tartományban;
2. dNS-jellemzők;
3. az ujjak bőrének spektroszkópiája;
4. tenyérnyomtatások;
5. az OH mosogató alakja;
6. elosztó paraméterek;
7. az ember egyéni szaga;
8. bőr sótartalom szintje.

A mai biometrikus azonosítás módszerei ma tekinthetők. Talán hamarosan a tudományos kutatásból a kereskedelmi technológiákig terjednek.

A közelmúltban számos cikk van a Huglovsky azonosítási rendszereken a személyeken. Hogy őszinte legyek, akkor sok közülük, és hozza az újságírást, és enyhén inkompetencia. És jó cikket akartam írni a biometrikusokra, ez nem az első! Van néhány jó cikk a Biometrikusok a Habré - de elég rövidek és hiányosak. Itt megpróbálom röviden felvázolni az emberiség biometrikus azonosításának és modern eredményeinek általános elveit ebben a kérdésben. Beleértve a személyek azonosítását is.

A cikk folytatódott, hogy lényegében a bika.

Mivel a cikk alapjául a Journal (BDI, 2009) kollégájának közzétételével együtt kell használni, a modern valóságokban újrahasznosították. Miközben Habré nem, de támogatta az újrahasznosított cikk közzétételét. A közzététel időpontjában a cikk rövid áttekintése volt a biometrikus technológiák modern piacáról, amelyet magukra vezetettünk, mielőtt a terméküket elhagynánk. A cikk második részében előterjesztett alkalmazhatóságról szóló becsült ítéletek az alkalmazottak és a végrehajtott termékek, valamint a biometrikus rendszerek Oroszországban és Európában folytatott vélemények véleményein alapulnak.

Általános információ

Kezdjük az Azovnal. A biometrikus esetek 95% -ában lényegében matematikai statisztikák. És a Matstat pontos tudomány, algoritmusok, amelyekből mindenütt használják: a radarban és a Bayesian rendszerekben. A biometrikus rendszer két fő jellemzőjeként az első és a második rendezés hibáit veheti igénybe). Az elmélet a radar, ezek általában az úgynevezett „téves riasztás” vagy „halad cél”, és a biometria, a legismertebb koncepciók - FAR (téves elfogadási arány) és az FRR (hibás visszautasítások aránya). Az első szám jellemzi a két ember biometrikus jellemzőinek hamis véletlen egybeesését. A második az a valószínűsége, hogy elmulasztja a toleranciával rendelkező személy hozzáférését. A rendszer jobb, mint a kevésbé FRR érték ugyanazokkal a távoli értékekkel. Néha az EER összehasonlító jellemzője is alkalmazható, amely meghatározza azt a pontot, amelyben a FRR és a FAR grafika metszi. De messze nem mindig reprezentatív. További részletek látható például.
Megjegyezheti a következőket: ha a rendszer jellemzőit nem adott FAR és az FRR nyílt biometrikus adatbázisok -, hogy a gyártók nem nyilvánítja annak jellemzőit, ez a rendszer valószínűleg akadályoztatva van, vagy erősen gyengébb versenytársak.
De nem csak messze és FRR határozza meg a biometrikus rendszer minőségét. Ha csak így lenne, akkor a vezető technológia elismeri az embereket a DNS-ről, amelyre a FRR és a FRR általában nulla. De nyilvánvaló, hogy ez a technológia nem alkalmazható az emberi fejlődés jelenlegi szakaszában! Számos empirikus tulajdonságot fejlesztettünk ki, amelyek lehetővé teszik, hogy értékelje a rendszer minőségét. A "hamis ellenállás" empirikus jellemző, amely generalizálja, hogy a biometrikus azonosító milyen könnyen megtéveszthető. "Környezetvédelmi ellenállás" jellemző, empirikusan értékeli a rendszer stabilitását különböző külső körülmények között, például a megvilágítás vagy a szobahőmérséklet megváltoztatása. "Könnyű használat" megmutatja, hogy milyen nehéz a biometrikus szkenner használata, hogy lehetséges-e az "útközben" azonosítás lehetséges. Fontos jellemző a "munka sebessége", és a "költségrendszer". Ne felejtsük el, hogy egy személy biometrikus jellemzői idővel változhatnak, így ha instabil, akkor ez jelentős mínusz.
A biometrikus módszerek rengetege feltűnő. A személy statikus biometrikus jellemzőinek fő módszerei azonosítják az ujjak, az írisz, az arc geometriáját, a retinát, a karját, a karok geometriáját. A dinamikus jellemzőkkel rendelkező módszerek is vannak: a szavazás azonosítása, kézzel írt dinamika, szívritmus, járás. Az alábbiakban pár évvel ezelőtt a biometrikus piac eloszlása. Minden második forrásban ezek az adatok 15-20 százalékot tartanak, így ez csak becslés. Itt, a "kéz geometria" fogalma alatt két különböző módszer rejtve van, amelyekről az alábbiakban ismertetjük.

A cikkben csak azokat a jellemzőket fogjuk megvizsgálni, amelyek a hozzáférés-ellenőrzési és hozzáférési ellenőrzési rendszerekben (SCS) vagy a hozzátartozó feladatokban alkalmazandók. A fölényének köszönhetően elsősorban statikus jellemzők. A dinamikus jellemzőktől a mai napig csak a hang általi elismerésnek legalább néhány statisztikai jelentősége van (összehasonlítható egy száz statikus algoritmussal messze ~ 0,1%, FRR ~ 6%), de csak ideális körülmények között.
Ahhoz, hogy érezze a távoli és FRR valószínűségeit, értékelheti, hogy a hamis egybeesések milyen gyakran merülnek fel, ha az elhaladó szervezet azonosítási rendszerét az emberi személyzet számával állítja be. A szkenner által kapott ujjlenyomat hamis véletlen egybeesésének valószínűsége az N ujjlenyomatból származó adatbázishoz messze ∙ N. És minden nap, arról, hogy az N ember áthalad a hozzáférési irányítási ponton. Ezután a hiba valószínűsége a munkanapon messze ∙ (n ∙ n). Természetesen az azonosító rendszer célkitűzéseitől függően az időegységenkénti hiba valószínűsége nagymértékben változhat, de ha a munkanap során megengedett hibát fogad el, akkor:
(1)
Ezután megkapjuk, hogy az azonosító rendszer stabil működése messze \u003d 0,1% \u003d 0,001 lehetséges a személyzet száma N®30.

Biometrikus szkennerek

A mai napig a "biometrikus algoritmus" és a "biometrikus szkenner" fogalma nem feltétlenül kapcsolódik egymáshoz. A vállalat magányos, és együtt lehet ezeket az elemeket. A szkennerek és szoftvergyártók gyártóinak legnagyobb megkülönböztetése az ujjak papilláris mintájának biometrikus piacán érhető el. A legkisebb 3D-s arcszkaszkutatók piac. Valójában a differenciálódás szintje sokféleképpen jeleníti meg a piac fejlődését és telítettségét. Minél több választási lehetőség - annál több témát dolgoznak ki és tökéletességre hoznak. Különböző szkennereknek van egy másik képessége. Alapvetően ez a tesztek ellenőrzése a biometriai objektumot, vagy sem. Az ujjképes szkennerek esetében ez lehet a megkönnyebbülés ellenőrzési vagy hőmérséklet-tesztelés, a szemkutatók számára, ez lehet a tanuló szállásának ellenőrzése, az arcszkennerek - az arc mozgása.
A szkennereket nagyon erősen befolyásolja a kapott távol és FRR statisztikák. Bizonyos esetekben ezek a számok több tíz alkalommal változhatnak, különösen a valós körülmények között. Jellemzően az algoritmus jellemzői egy bizonyos "ideális" alap, vagy csak egy jól megfelelő, ahol a tudatlan és homályos képkockák dobnak. Csak néhány algoritmus őszintén jelzi az alapot és a teljes kibocsátás messze / FRR.

És most részletesebben az egyes technológiákról

Ujjlenyomatok

Daktiloszkópia (ujjlenyomatfelismerés) - a legfejlettebb biometrikus azonosítási módszer ma. A módszer kialakításának katalizátora a 20. századi bűncselekményben széles körben elterjedt.
Minden személynek egyedülálló Papillar ujjlenyomat-mintája van, amelynek köszönhetően azonosítható. Általában az algoritmusok jellemző pontokat használnak az ujjlenyomatokon: a minta vonal vége, vonal elágazás, egyetlen pont. Ezenkívül az ujjlenyomat morfológiai szerkezetére vonatkozó információk vonzódnak: a papilláris minta zárt vonalainak relatív helyzete, "íves" és spirálvonalak. A papilláris minta jellemzői olyan egyedi kódokká alakulnak át, amely megtartja a végtelen képfájlt. És ez az "ujjlenyomat-kódok", amelyet az adatbázisban tárolnak a kereséshez és összehasonlításhoz. Az ujjlenyomat kép a kódban és annak azonosításában általában nem haladja meg az 1C-t, az adatbázis méretétől függően. A kezelési kézen töltött időt nem veszik figyelembe.

Mint adatforrás FAR és az FRR, VeriFinger SDK statisztikákat használták, amelyet az ujjlenyomat DP U.are.u. Az elmúlt 5-10 évben az ujj felismerésének jellemzői nem léptek fel sokkal előre, hogy a számok jól mutatják a modern algoritmusok átlagos értékét. Maga a VeriFinger algoritmusa megnyerte a nemzetközi ujjlenyomat-ellenőrzési verseny nemzetközi versenyét, ahol az ujjfelismerő algoritmusok versenyeznek.

Az ujjlenyomatfelismerési módszer jellemzője 0,001%.
Az (1) képletből beszerzünk, hogy az azonosító rendszer stabil működése messze \u003d 0,001% lehetséges a személyzet száma N≈300.

A módszer előnyei. Nagy megbízhatóság - módszer statisztikai mutatók jobb mutatók az azonosítási módszerek személyi, hang, festés. Az eszközök alacsony költségei Az ujjlenyomat kép beolvasása. Egyszerű egyszerű impressziós szkennelési eljárás.
Hátrányok: A papilláris ujjlenyomat-mintát nagyon könnyen károsodott a kis karcolások, vágások. Azok az emberek, akik szkennert használtak a vállalkozásoknál a többszáz ember számú személyzetének számával, nagyfokú szkennelést mutatnak. Sok szkenner nem megfelelő a száraz bőrbe, és nem hagyja ki az öregeket. Amikor kommunikál az utolsó kiállítás MIPS, a fejét a biztonsági szolgálat egy nagy vegyipari vállalat közölte, hogy a kísérlet, hogy vezessenek be az ujját szkennerek a vállalkozás (a szkennerek különböző rendszereket próbáltam) nem sikerült - a lehető legkisebb mértékben kémiai reagensek az ujjak A személyzet miatt a szkenner biztonsági rendszerei sikertelenek - a szkennerek kijelentették a hamisítványok ujjait. Nincs elegendő védettség az Impresszum kép hamisításából, részben a módszer széles elosztása miatt. Természetesen nem minden szkenner lehet becsapni a módszerek a romboló legendák, de mégis. Néhány ember "nem megfelelő" ujjal (testhőmérséklet, páratartalom), a hiba valószínűsége 100% -ot érhet el. Az ilyen emberek száma a drága szkennerek érdeklődésétől számíthat az olcsó olcsó tíz százalékig.
Természetesen érdemes megjegyezni, hogy nagyszámú hátrányt okozzák a rendszer széles körű előfordulása, de ezek a hiányosságok nagyon gyakran kell lenniük és nyilvánvalóvá válnak.

Helyzet a piacon

Jelenleg a biometrikus piac több mint fele a biometrikus piac több mint felét foglalja el. Sok orosz és külföldi vállalat a daktiloszkópos azonosítás módszere alapján a hozzáférési ellenőrzési rendszerek gyártásával foglalkozik. Ennek köszönhetően, hogy ez az irány az egyik legsúlyosabb, a leginkább terjesztett, és ma a legfejlettebb. Az ujjlenyomat-szkennerek valóban hosszú utat tettek a javítás érdekében. A modern rendszerek különböző érzékelőkkel (hőmérséklet, sürgető erő stb.) Vannak felszerelve, amelyek növelik a hamisítás elleni védelem mértékét. Minden nap a rendszer egyre kényelmesebbé és kompakt. Valójában a fejlesztők már egy bizonyos korlátot értek el ezen a területen, és továbbfejlesztett egy módszert. Ezenkívül a legtöbb vállalat olyan késztermelő rendszereket gyárt, amelyek minden szükséges, beleértve a szoftvert is. Az integrátorok ezen a területen egyszerűen nem kell önállóan összegyűjteni a rendszert, mivel veszteséges, és több időt és erőt vesz igénybe, mint a kész és már olcsó a rendszer, annál inkább a választás lesz nagyon széles.
Az ujjlenyomatfelismerési rendszerekben részt vevő külföldi vállalatok közül a TITUGEN lehet megjegyezni (USB-szkennerek PC-hez, amely a vállalkozásokra telepíthető szkennerek, vagy rögzíthető szkennerek, SDK és szoftverkommunikáció számítógéppel); Bayometric Inc. (Ujjlenyomat-szkennerek, TAA / Access Control Systems, ujjlenyomat SDKS, beágyazott ujjlenyomat-modulok); DigitalPersona, Inc. (USB szkennerek, SDK). Oroszország ezen a területen foglalkoztat cégek: Biolink (daktiloszkópos szkennerek, biometrikus beléptető eszközök, szoftver); Sonda (daktiloszkópos szkennerek, biometrikus beléptető eszközök, SDK); Smartlock (daktiloszkópos szkennerek és modulok) stb.

Írisz

A szivárvány szemhéj egy személy egyedülálló jellemzője. Az írisz képe az intrauterinfejlesztés nyolcadik hónapjában van kialakítva, végül körülbelül két éven át stabilizálódott, és gyakorlatilag nem változik az élet során, kivéve a súlyos sérülések vagy éles patológiák következtében. A módszer az egyik legpontosabb a biometrikus módszerek között.
A szivárványhéj azonosító rendszere logikusan két részre oszlik: egy képfelvevő eszköz, elsődleges feldolgozása és továbbítása számítógép és egy számológép, amely összehasonlítja a képeket az adatbázisban, amely a parancsot a végrehajtó eszközre továbbítja .
Az elsődleges képfeldolgozás ideje a modern rendszerekben körülbelül 300-500ms, az ebből eredő kép összehasonlításának aránya 500 000-150000 összehasonlítással rendelkezik másodpercenként egy szabályos PC-n. Az ilyen referencia-sebesség nem ír elő korlátozást a módszer használatára a nagy szervezetekben a hozzáférési rendszerekben. Ha speciális számítógépeket és algoritmusokat használ a keresési optimalizáláshoz, akkor akár lehetséges, hogy azonosítsák az egész ország lakosai közötti személyt.
Azonnal válaszolhatok arra, hogy kissé elfogult vagyok és pozitívan kezeljem ezt a módszert, mivel ez a NIVA-ban elindítottuk az indításunkat. Egy kis önalapú bekezdés lesz a végén.

A módszer statisztikai jellemzői

A modern és frr az írisz számára a legjobb a modern biometrikus rendszerek (kivéve, ha a retina retina elismerésének módja). A cikk bemutatja az algoritmusos SDK szivárványhéjjának elismerési könyvtárának jellemzőit, amely megfelel az azonos bázisokon ellenőrző Verieye algoritmusnak. A szkennerrel kapott CASIA bázisokat használtuk.

A jellemző értéke messze - 0,00001%.
Az (1) N®3000 képlet szerint a szervezet személyzetének száma, amelyben a munkavállaló azonosítása meglehetősen stabil.
Érdemes megemlíteni egy olyan fontos funkciót, amely megkülönbözteti az elismerési rendszert más rendszerek szivárványhéján. Az engedélyezési kamerák 1,3 mm-ről történő felhasználása esetén két szemet rögzíthet egy kereten. Mivel a FAR és FRR valószínűségek statisztikailag független valószínűségek, akkor két szem felismerésekor a messze értéke megközelítőleg megegyezik az egyik szem messze értékének négyzetével. Például a két szem használata esetén a hamis tolerancia valószínűsége 10-8% -kal egyenlő, a FRR csak kétszer magasabb, mint a megfelelő FRR érték egy szeme messze \u003d 0,001%.

A módszer előnyei és hátrányai

A módszer előnyei. Az algoritmus statisztikai megbízhatósága. Az írisz képének felvétele több centiméter távolságonként több méterre, míg a személy fizikai érintkezése nem fordul elő a készülékkel. A szivárványhéj sérüléstől védett - ami azt jelenti, hogy nem fog változni az időben. Ezenkívül számos olyan módszert használhatunk, amelyek védik a hamisítást.
A módszer hátrányai. A rendszer ára, amely egy szivárványhéján alapul, az ujjfelismerésen vagy az arcfelismerésen alapuló rendszer ára felett. Készenléti megoldások alacsony rendelkezésre állása. Minden olyan integrátor, amely ma az orosz piacra fog jönni, és azt mondja: "Adj nekem egy kész rendszert" - valószínűleg lebomlik. A legtöbb célra a nagyvállalatok, például az iridián vagy az LG által telepített drága kulcsrakész rendszereket értékesítik.

Helyzet a piacon

Abban a pillanatban, aránya az azonosítási technológiák a Rainbow Eye a szem a globális biometriai piac különböző becslések 6-9 százalékos (miközben elismerést technológiák ujjlenyomatok elfoglalni több mint fele a piacon). Meg kell jegyezni, hogy a módszer kidolgozásának kezdetétől kezdve a piacon való megerősítése lelassította az azonosítási rendszer összeszereléséhez szükséges berendezések és alkatrészek magas költségeit. A digitális technológiák kidolgozásával azonban a külön rendszer költsége csökkent.
A szoftver fejlesztésének vezetője ezen a területen az Iridian Technologies cég.
A piacra való belépés nagy mennyiségű gyártóra korlátozódott a szkennerek műszaki összetettségére, és ennek eredményeképpen magas költségeikre, valamint az iridian monopolizált pozíciójának magas árára. Ezek a tényezők lehetővé tették a szivárványhéj elismerésének területén csak nagyvállalatok számára, amelyek valószínűleg bizonyos összetevőket állítanak elő az azonosítási rendszerhez (nagyfelbontású optika, miniatűr kamrák, infravörös megvilágítással stb.). Az ilyen vállalatok példái lehetnek LG Electronics, Panasonic, OKI. Megállapodásokat kötöttek az iridian technológiákkal, és az együttműködés eredményeképpen a következő azonosító rendszerek jelennek meg: Iris Access 2200, BM-ET500, OKI irispass. A jövőben a rendszerek jobb rendszerei merültek fel, mivel ezeknek a vállalatoknak a technikai képességei önállóan fejlődnek ezen a területen. Azt kell mondani, hogy a fenti vállalatok is kifejlesztették saját szoftvert, de ennek eredményeként az Iridian Technologies szoftver előnyben részesítette a kész rendszert.
A külföldi vállalatok termékei dominálnak az orosz piacon. Bár ez nehézséget okozhat. Hosszú ideig a Papilon cég mindenkinek biztosította, hogy felismerik a szivárványhéjat. De még a Rosatom képviselői is közvetlen vásárlásuk, akiknek a rendszer azt mondja, hogy ez nem igaz. Egyes ponton egy másik orosz cég megnyilvánult, ami az írisz szkennereit tette. Most nem emlékszem a névre. Algoritmusokat vásároltak valakit, talán ugyanabban a verieye-nál. Maga a szkenner 10-15 évvel ezelőtti rendszer volt, semmiképpen sem érintkezett.
Az elmúlt évben egy pár új gyártót publikáltak a globális piacon az emberi elismerés elsődleges szabadalmának lejárta miatt a szemében. Véleményem szerint a legnagyobb bizalom, megérdemli az AOptix-et. Legalább előnézetük és dokumentációja gyanúja van. A második vállalat SRI nemzetközi. Még az első pillantásra is, a görgők iris elismerési rendszereiben részt vevő személy nagyon hamisnak tűnik. Bár nem fogom meglepődni, ha valójában meg tudnak tenni valamit. És ugyanaz a rendszer nem mutat adatokat messze és FRR, valamint nyilvánvalóan nem védett a hamisítványoktól.

Arcfelismerés

Számos módszer van az arc geometriáján. Mindegyikük azon a tényen alapul, hogy az arc jellemzői és az egyes személyek koponyájának alakja egyéni. Ez a biometrikus terület vonzónak tűnik sokáig, mert megtanuljuk egymást elsősorban az arcon. Ez a terület két irányba oszlik: 2-D felismerés és 3-D elismerés. Mindegyiküknek előnyei és hátrányai vannak, de nagymértékben is függ az adott algoritmushoz benyújtott kérelmet és követeléseket is.
Röviden, 2-D-ot fogok mondani, és a mai nap egyik legérdekesebb módszereire megyek.

2-D arcfelismerés

A 2-D arcfelismerés a biometrikusok egyik leginkább statisztikailag nem hatékony módszere. Hosszú ideig jelent meg, és elsősorban a törvényszékben, amely hozzájárult a fejlődéshez. Ennek következtében a módszer számítógépes értelmezései megjelentek, amelynek eredményeképpen megbízhatóbbá vált, de mindenesetre rosszabb és minden évben egyre rosszabbabbá vált más biometrikus azonosítási módszereknél. Jelenleg a rossz statisztikai mutatók miatt multimodális, vagy úgynevezett keresztbiometria, vagy a közösségi hálózatok.

A módszer statisztikai jellemzői

A Verilook algoritmusok számára a FRR és a FRR által használt adatokat használták. Ismét a modern algoritmusok esetében nagyon rendes jellemzői vannak. Néha 0,1% -os algoritmusokat hasonlítanak egy hasonló messzire, de azokat a bázisokat is, amelyekre azokat megkapják, szintén nagyon kétes (faragott háttér, ugyanaz az arckifejezés, ugyanaz a frizura, világítás).

A messze - 0,1% jellemző értéke.
Az (1) képletből származó N®30 - a szervezet személyzetének száma, amelyben a munkavállalói azonosítás meglehetősen stabil.
Amint látható, a módszer statisztikai mutatói meglehetősen szerények: ez a szint a módszer előnye, hogy elvégezheti a helyek rejtett lövését zsúfolt helyeken. Vicces nézni, hogy egy rendszeres projektet finanszírozzák a bűnözők felfedezésére a camcorders-en keresztül, amelyet egy évente párszor telepítettek. Az elmúlt tíz évben az algoritmus statisztikai jellemzői nem javultak, és az ilyen projektek száma nőtt. Annak ellenére, hogy érdemes megjegyezni, hogy sok kamerán keresztül egy tömegű személy fenntartása, az algoritmus meglehetősen alkalmas.

A módszer előnyei és hátrányai

A módszer előnyei. A 2-D felismeréssel ellentétben a legtöbb biometrikus módszerrel nem szükséges drága felszerelés. Megfelelő felszereléssel, a kamerától jelentős távolságra való felismerés lehetősége.
Hátrányok. Alacsony statisztikai pontosság. A világításra vonatkozó követelmények (például nem lehet regisztrálni az emberek arcát az emberek utcáin napsütéses napon). Számos algoritmus esetén bármely külső interferencia elfogadhatatlansága, például szemüveg, szakáll, néhány elem frizurák. Győződjön meg róla, hogy az elülső arc kép, nagyon kis eltérésekkel. Számos algoritmus nem veszi figyelembe az arcfunkciók esetleges változásait, azaz a kifejezésnek semlegesnek kell lennie.

3-D arcfelismerés

Ennek a módszernek a megvalósítása meglehetősen nehéz feladat. Ennek ellenére jelenleg számos 3-D arcfelismerés van. A módszereket nem lehet összehasonlítani egymással, mivel különböző szkennereket és bázisokat használnak. Nem mindegyiket nagy és FRR, teljesen különböző megközelítéseket használnak.
A 2-D-tól a 3-D módszerig átmeneti olyan módszer, amely végrehajtja az információk felhalmozódását az arcról. Ez a módszer a legjobb tulajdonságokkal rendelkezik, mint a 2D módszer, de csak egy kamrát használ. Amikor beírja az adatbázisba, a téma megfordítja a fejet, és az algoritmus összekapcsolja a képet, létrehozva egy 3D-s sablont. És amikor felismerik, a videófolyam több képkockáját használják. Ez a módszer nagyobb valószínűséggel kísérleti és megvalósítja az SCS-rendszereket, amelyeket soha nem láttam.
A legtöbb klasszikus módszer a sablon kivetésének módja. Ez az, hogy a rács az objektumon (arc) várható. Ezután a fényképezőgép másodpercenként több tucatnyi sebességgel rendelkezik, és a kapott képeket speciális program feldolgozza. Az ívelt felületre eső gerenda hajlított - minél nagyobb a felület görbülete, annál erősebb a gerenda hajlítása. Kezdetben a "vakok" keresztül szállított látható fény forrása volt. Ezután a látható fényt infravörös helyettesítették, amelynek számos előnye van. Jellemzően az első szakaszban a feldolgozandó képek eldobjuk, amelyen az arcok egyáltalán nem látható, vagy vannak idegen tárgyak, amelyek zavarják azonosítása. Egy személy 3-D modellje, amelyen a felesleges interferencia (frizura, szakálla, bajusz és szemüveg) megkülönböztethető és eltávolítható. A modell elemzést végzünk - antropometriai jellemzői osztottak, amelyeket végül felvett egy egyedi kódot, amely bekerül az adatbázisba. A Capture idő és a képfeldolgozási idő 1-2 másodperc a legjobb modellekhez.
A 3-D elismerési módszer a több kamerából kapott képen is népszerűbb. Ennek egyik példája lehet egy vállalat, amelynek 3D-s szkennerje van. Ez a módszer a pozícionálás pontosságát adja a fejlesztők biztosítékainak megfelelően, a sablon kivetésének módja felett. De amíg nem látom messze és FRR-t legalább a saját adatbázisában - nem fogok hinni !!! De már 3 éve fejlesztették ki, és még nincsenek előrelépés a kiállításokon.

Statisztikai módszerek módszerei

A FRR-ről és messze a gyártók helyszíneire vonatkozó algoritmusok teljes adatai nem jelennek meg. De a legjobb modellek a Bioscript (3D Entrcam, 3D Fastpass), amely a sablon tervezése szerint működik, 0,0047% FRR 0,103%.
Úgy véljük, hogy a módszer statisztikai megbízhatósága összehasonlítható az ujjlenyomatok azonosító módszerének megbízhatóságával.

A módszer előnyei és hátrányai

A módszer előnyei. Nem kell kapcsolatba lépni a szkennelési eszközzel. Alacsony érzékenység a külső tényezőkhöz, mind a maga személyén is (szemüvegek, szakáll, frizurák cseréje) és környezetében (megvilágítás, fej fordulat). Magas szintű megbízhatóság az ujjlenyomatok azonosítási módjához képest.
A módszer hátrányai. Hőfelszerelés. A komplex reklámok túlléptek még a szivárványhéj szkennerei is. Az arc és az interferencia változása az arcon rontja a módszer statisztikai megbízhatóságát. A módszer még nem is tervezték, különösen összehasonlítva a hosszú alkalmazott daktiloszkópia, ami megnehezíti, hogy széles körben használják.

Helyzet a piacon

Az arc geometriájának elismerése "három nagy biometrikusnak" minősül, valamint az ujjlenyomatok és a szivárványhéj elismerése. Azt kell mondani, hogy ez a módszer meglehetősen gyakori, és még mindig előnyös, mielőtt felismerné a szem iris. A globális biometrikus piac teljes volumenében az arc geometriájának felismerési technológiáinak aránya 13-18 százalékon belül becsülhető. Oroszországban nagyobb érdeklődés is van ebben a technológiában, mint például az írisz azonosítása. Amint korábban említettük, sok 3-D felismerési algoritmus van. A legtöbb, a vállalat előnyben részesíti a késztervezési rendszereket, beleértve a szkennereket, kiszolgálókat és szoftvert. Vannak azonban azok, akik a fogyasztót csak SDK-t kínálják. A mai napig a technológia fejlesztésében részt vevő vállalatok megjegyezhetők: Geometrix, Inc. (3D-s arcszkennerek,), Genex Technologies (3D-s arcszínek, szoftver) az USA-ban, Cognitec Systems GmbH (SDK, Speciális számítógépek, 2D kamera) Németországban, Bioscrypt (3D-s arcszkennerek) - az American Company L leányvállalata - 1 azonosító megoldások.
Oroszországban az ARTEC Group (3D-s arcszkennerek) ebben az irányban működnek - a vállalat, amelynek központja Kaliforniában található, és a fejlődést és termelést Moszkvában végzik. Továbbá több orosz vállalat tulajdonában van a 2D arcfelismerés technológiái - a Vocord, az ITV stb.
A 2D-es felismerés területén a fejlesztés fő témája a szoftver, mert A hagyományos kamerák tökéletesen kezelik a kép képfelvételt. Az a megoldás, hogy a személy képének felismerésére egy bizonyos mértékig holtpontba került - több éve gyakorlatilag nem javult az algoritmusok statisztikai mutatói. Ezen a területen van egy tervezett "hiba a hibákon".
A 3D-s arcfelismerés most sokkal vonzóbb terület a fejlesztők számára. Számos csapatot alkalmaz, és rendszeresen hallható az új felfedezésekről. Sok művelet egy államban van ", és kiadja." De eddig csak régi ajánlatok a piacon, az elmúlt években a választás nem változott.
Az egyik érdekes pillanat, amelyen néha elképzelhetem, és amelyekre a habr válaszolhat: és a Kinect pontossága elég ahhoz, hogy ilyen rendszert hozzon létre? Projektek a 3D-s modellek kihúzására az egész magukat.

Kézfelismerés

Ez egy új technológia a biometria területén, széles körű használata csak 5-10 évvel ezelőtt kezdődött. Az infravörös kamra külső vagy belső kézzel készít. A vénák mintázat alakul ki, mivel a vér hemoglobin elnyeli az IR sugárzást. Ennek eredményeképpen a visszaverődés mértéke csökken, és a vénák a kamrában fekete vonalak formájában láthatóak. Az adatokon alapuló speciális program létrehoz egy digitális konvolutúciót. Nincs szükség kapcsolattartó személyre szkennelési eszközzel.
A technológia összehasonlítható megbízhatósággal az írisz elismerésével, valami felülmúlva, és valami hozam.
A FRR és a FRR értéket a pálmavénás szkennerre adják. A fejlesztő adatai szerint a FRR 0,0008% -os FRR 0,01%. A több érték pontosabb diagramja nem termel egyetlen céget.

A módszer előnyei és hátrányai

A módszer előnyei. Nem kell kapcsolatba lépni a szkennelési eszközzel. Nagy megbízhatóság - módszer statisztikai mutatók összehasonlíthatóak az írisz leolvasásával. Host specifikációk: Az összes fentiekkel ellentétben ez a funkció nagyon nehéz az utcán lévő személyből, például fényképezni.
A módszer hátrányai. A napsütöttes sugarak szkennerének érvénytelen megvilágítása és a halogén lámpák sugarai. Néhány korú betegség, mint az arthritis, nagyon romlik és FRR. A módszer kevésbé tanulmányozható más statikus biometriai módszerekkel.

Helyzet a piacon

A kar kézrajzának elismerése meglehetősen új technológia, és ezzel kapcsolatban a globális piacon való részesedése kicsi, és körülbelül 3%. Ennek a módszernek azonban nagyobb érdeklődés mutatkozik ki. Az a tény, hogy igen pontos, ez a módszer nem igényel olyan drága felszerelést, mint például az arc vagy az írisz geometriájának felismerési módszereit. Most sok vállalat fejlődik ezen a területen. Például úgy, hogy sorrendben a brit cég, TDSI fejlesztették ki biometrikus olvasó a Palmvein Palmvein képviseli a Fujitsu. Maga a szkenneret Fujitsu fejlesztette ki, elsősorban a Japánban pénzügyi csalás elleni küzdelemre.
Az azonosítás területén is a következő Vaid PTE cégek működnek. kft (Szkenner, szoftver), Hitachi veinid (szkennerek)
Oroszországban vállalatok ebben a technológiában, nem tudom.

Retina

A közelmúltig úgy vélték, hogy a biometrikus azonosítás és az azonosító hitelesítés legmegbízhatóbb módja a retina szkennelésén alapuló módszer. Ez tartalmazza a szivárványhéj azonosításának legjobb jellemzőit és a kéz vénáin. A szkenner elolvassa a kapillárisok mintáját a retina felületén. A retina fix szerkezetű, időben folytatódik, kivéve a betegség következtében, például szürkehályog.
A retina szkennelés az alacsony intenzitású infravörös fényt használva a pupillán keresztül a szem hátsó falán lévő véredényekre irányul. A szem retina szkennereit széles körben elosztották a hozzáférési vezérlőrendszerekben a nagyon titkos tárgyak számára, mivel a regisztrált felhasználók frissítésének egyik legalacsonyabb százaléka van, és gyakorlatilag nincs hibás hozzáférési engedély.
Sajnos számos nehézség fordul elő, ha ezt a biometriai módszert használja. A szkenner itt egy nagyon összetett optikai rendszer, és egy személy nem mozoghat jelentős időt a rendszer bemutatása közben, ami kellemetlen érzéseket okoz.
Az ICAM2001 szkenner szemlélése szerint a FRR érték 0,4%.

A módszer előnyei és hátrányai

Előnyök. Magas szintű statisztikai megbízhatóság. A rendszerek alacsony prevalenciájának köszönhetően a "megtévesztés" módszerének fejlődésének valószínűsége.
Hátrányok. Komplex, ha magas munkaidőt használ nagy feldolgozási idővel. Magas költségrendszer. A széles piaci ajánlat hiánya, és ennek eredményeképpen a módszer fejlődésének intenzitása hiánya.

A kezek geometriája

Ez a módszer egy másik 10 évvel ezelőtt meglehetősen gyakori, és az elmúlt években bekövetkezett bűnözők előfordulása csökkent. A kezek geometriai jellemzőinek kézhezvételén alapul: az ujjak hossza, az i.t.d tenyér szélessége. Ez a módszer, mint a retina, haldoklik, és mivel sokkal alacsonyabb jellemzői vannak, nem is bemutatják a teljes leíráshoz.
Néha úgy vélik, hogy a vénák elismerési rendszereiben geometriai elismerési módszereket használnak. De az eladásra soha nem láttunk ilyen egyértelműen kijelentett egyértelműen. És amellett, hogy gyakran felismeri a vénák felismerését, csak pálmacsomagot készítenek, míg a geometria felismerése esetén az ujjak képét veszik.

Egy kis önálló

Egy időben kifejlesztettünk egy jó elismerési algoritmust a szemében. De abban az időben nem volt szükség ilyen high-tech dolog ebben az országban, és Burzhuystanban (ahol meghívást kaptunk az első cikk után) - Nem akartam menni. De hirtelen, az év egy év és fél voltak a befektetők, akik akartak építeni egy „biometrikus portál” - egy olyan rendszer, amely enni 2 szemet és használt szín komponense a szivárványhártya (amelyre a befektetőnek egy globális szabadalom). Valójában most ezt csináljuk. De ez nem egy cikk az önkigazgatóról, ez egy rövid lírai visszavonulás. Ha valaki érdekli, van egy kis információ, és egy nap a jövőben, amikor a piacra megyünk (vagy nem hagyjuk el) Itt írok itt néhány szót a biometrikus projekt biometrikus projektjéről Oroszországban.

következtetések

Még a statikus biometrikus rendszerek osztályában is nagy választék van. Milyen választani őket? Mindez a biztonsági követelményektől függ. A leginkább statisztikailag megbízható és ellenáll a hamis hozzáférési rendszereknek a szivárványhéj tolerancia rendszerei és a kezek vénájához. Először is van egy szélesebb körű pályázati piac. De ez nem a határ. A biometrikus azonosítási rendszerek kombinálhatók a csillagászati \u200b\u200bpontosság elérésével. A leghasznosabb és egyszerűen használható, de a jó statisztikák, a toleranciák tűrései. A 2D-nek a személynek való befogadása kényelmes és lánya, de a rossz statisztikai mutatók miatt korlátozott alkalmazásokkal rendelkezik.
Tekintsük a jellemzők, amelyek mindegyike a rendszer: ellenállás hamis, a környezeti ellenállás, könnyű használat, a költségek, a sebesség, a biometrikus jel időbeli stabilitás. Válassza ki az egyes oszlopok 1-től 10-ig terjedő becsléseit. Minél közelebb van a pontszám 10, annál jobb a rendszer ebben a tekintetben. A becslések kiválasztásának elvét a cikk elején írták le.


Ezen rendszerek messze és FRR aránya is. Ez az arány meghatározza a rendszer hatékonyságát és használatának szélességét.


Érdemes emlékezni arra, hogy egy szivárványhéjra, növelheti a rendszer pontosságát szinte négyszeres, időveszteség nélkül, ha bonyolítja a rendszert két szemmel. Egy daktiloszkópiai módszer - kombinálásával több ujjal, és felismerve az erek, amelyet kettő kezet, de egy ilyen javulás csak akkor lehetséges növekedése töltött idő, ha dolgozik, egy személy.
Általánosítva az eredményeket módszerek, azt mondhatjuk, hogy a közepes és nagy objektumok, valamint a tárgyak a maximális biztonság követelményét, akkor érdemes használni a szivárvány shell például a biometrikus hozzáférés és esetleg elismerést a vénák a kezét. A személyzet számával rendelkező tárgyak esetében akár több száz ember optimális lesz az ujjlenyomatok eléréséhez. Felismerési rendszerek 2D arckép specifikus. Lehetnek olyan esetekben, amikor az elismerés megköveteli a fizikai kapcsolat hiányát, de lehetetlen az irányítási rendszert az íriszre. Például, ha részt kell vennie egy személyt részvétele nélkül, egy rejtett kamera vagy egy szabadtéri érzékelő kamra, de talán csak egy kis számú téma van az adatbázisban, és egy kis patak a kamera által eltávolított.

Fiatal technika a jegyzethez

Egyes gyártók esetében például a neurotechnológia, a webhelynek van egy demo verziója az általuk előállított biometriai módszerekkel, így lehet összekapcsolni őket és játszani. Azok számára, akik úgy döntenek, hogy komolyabb problémájukban ásni, tanácsot adhatok az egyetlen könyv, amit az orosz - "Biometria útmutató" R.M. Boll, J.X. Connel, sh. Pankanti. Számos algoritmus és matematikai modellje van. Nem minden teljes mértékben, és nem mindegyik megfelel a modernitásnak, de az alap nem rossz és átfogó.

P.S.

Ebben az opcióban nem mentem be a hitelesítés problémájába, de csak az azonosítást érintettem. Elvben a hitelesítésre vonatkozó összes következtetést a FAR / FRR funkció és a hamisított lehetőségek megkérdezik.

Az elmúlt években a biometrikusok egyre inkább behatolnak az életünkbe. A világ vezető országait már bevezették a forgalomba, vagy a közeljövőben a tulajdonos biometrikus jellemzőiről szóló információkat tartalmazó elektronikus útlevelek bevezetésére; Számos irodai központ bemutatta a biometrikus érzékelőket a vállalati hozzáférés-vezérlőrendszerekhez; A laptopok régóta vannak felszerelve biometrikus felhasználói hitelesítéssel; A biztonsági szolgálatok fegyverzetében a modern eszközök azonosítása az emberek tömegében

Andrei Khrulev
Biometrikus osztály vezetője
és integrált biztonsági rendszerek
A vállalatok csoportja "TechnoServ", Ph.D.

A biometrikus rendszerek alkalmazása egyre inkább egyre inkább. A biometrikus siker könnyen megmagyarázható. A hagyományos azonosítási azonosítási eszköz az "Én vagyok az én vagyok" alapelvek alapján (azonosító kártyák, tokenek, tanúsítvánnyal rendelkező dokumentumok) és "Tudom, hogy mit tudok" (jelszavak, pin-kódok) nem tökéletesek. A kártya könnyen elveszíthető, a jelszó elfelejthető, ráadásul minden támadó kihasználhatja őket, és egyetlen rendszer sem tud megkülönböztetni Önt egy elhaladó személytől.

Ezenkívül a hagyományos azonosító eszközök teljesen haszontalanok, ha a személyiség rejtett azonosításának feladatairól beszélünk, és az ilyen feladatok egyre inkább egyre többek:

• felismeri a tömegben a tömegben;
• ellenőrizze, hogy az útlevél valóban elhelyezi-e a tulajdonosát;
• tudja meg, hogy a személyt akarják-e;
• hogy megtudja, hogy a személy korábban nem vett részt a pénzügyi csalással a hitelekkel;
• felfedje a potenciálisan veszélyes ventilátorokat a stadion bejáratánál stb.

Mindezen feladatokat csak a személyiség biometrikus azonosításával lehet megoldani a "Én vagyok." Ez az elv lehetővé teszi, hogy az információs rendszer közvetlenül egy személy azonosítsa, és ne az informatikai elemeket, vagy az információs jelentést.

Az arc biometriájának egyedisége

A személyiség azonosításához használt személy biometrikus jellemzői közül különösen érdemes megjegyezni az arc képét. Az arc biometrikusága egyedülálló, mivel nem igényel speciális érzékelők létrehozását, hogy képet kapjanak - egy személy képét egy hagyományos videofelügyeleti rendszerből nyerhetjük. Ezenkívül a személy fényképe szinte bármely személyazonosító okmányon jelen van, ami azt jelenti, hogy a technológia bevezetése nem vesz részt a gyakorlatban számos szabályozási problémával és a technológia társadalmi megítélésének nehézségével.

Érdemes megjegyezni, hogy egy személy képe implicit módon beszerezhető a személy számára, ami azt jelenti, hogy a személy biometriája optimálisan alkalmas az építési és rejtett azonosító rendszerek építésére.

Bármely arcfelismerő rendszer egy tipikus mintafelismerő rendszer, amelynek feladata egy bizonyos funkciók kialakulása, az úgynevezett biometrikus mintázat, a matematikai modellrendszer szerint. Ez a modell, amely bármely biometrikus rendszer kulcsfontosságú know-how, és az arc elismerésének hatékonysága közvetlenül attól függ, hogy olyan tényezők, mint például a biometrikus minta stabilitása különböző interferenciákhoz, torzulások a forrásfotóban vagy a videóban kép.

Az arc elismerésének hatékonysága közvetlenül attól függ, hogy olyan tényezők, mint például a biometrikus sablon stabilitása különféle interferenciákhoz, torzulásokhoz az eredeti fotó- vagy videojátékban

Annak ellenére, hogy az orosz piacon és a világban bemutatott arcfelismerési rendszerek hatalmas változatossága ellenére ugyanazon biometrikus motorok használják - az arc matematikai modelljeinek építési és összehasonlításának módszereit. Oroszországban, a biometrikus motorok, mint például a Cognitec (Cognitec Systems GmbH, Németország fejlesztése), "Cascade Stream" (TechnoServ, Oroszország), FRS SDK (Ázsia szoftver fejlesztése, Kazahsztán), Faceit (az L1 Identity cég fejlesztése Megoldások, USA).

Általában az arcfelismerés bármely biometrikus motorban több szakaszban történik: arcfelismerés, minőségértékelés, sablon, összehasonlítás és döntéshozatal.

1. lépés: Arcfelismerés

Ebben a szakaszban a rendszer automatikusan kiemeli (észleli) a video keretek áramlásában vagy az emberek arcának fényképeiben, valamint a szögek és az egyének méretaránya jelentősen eltérhet, ami rendkívül fontos a biztonsági rendszerek építéséhez. Ez teljesen opcionális, hogy minden kijelölt arcok fogják ismerni (a szabály szerint ez lehetetlen), hanem felismerni a legnagyobb létszámnak a falon, és ha szükséges, hogy ezeket az archívumban rendkívül hasznos (1. ).

Az arcfelismerés az egyik legfontosabb felismerési lépés, mivel az érzékelő által az érzékelő általi áthaladás automatikusan a további azonosítás lehetetlenségét jelenti. Az érzékelő munkája minősége az arc kimutatásának valószínűségét jellemzi. Az emberek áramlása alatt működő modern biometrikus rendszerek esetében a személy észlelésének valószínűsége 95-99%, a videofelvétel feltételeitől (megvilágítás, kamerafelbontás stb.).

A biometrikus piac fejlődésének egyik legígéretesebb tendenciája az intelligens digitális videokamerák megjelenése, amely az arcfelismerő funkciót a beépített logika alapján hajtja végre (2. Intelligens kamerák lehetővé teszik, hogy ne csak a kiváló minőségű video stream, hanem a kapcsolódó metaadatokat tartalmazó információt is találták.

Ez a megközelítés jelentősen csökkentheti az elismerési rendszer hardver erejét, amely viszont csökkenti a biometrikus komplexek végső értékét, így hozzáférhetővé teszi őket a végfelhasználó számára. Ezenkívül az adatátviteli csatornákra vonatkozó követelmények csökkennek, hiszen ezzel a megközelítéssel nem igényelünk gigabit linkeket a kiváló minőségű videó továbbítására, és elegendő szabványos hálózatoknak kell lennie a tömörített videó és az észlelt személyek kisebb áramlására .

2. szakasz: Minőségértékelés

Ez az elismerés nagyon fontos szakasza, amelyen a biometrikus motor csak az észlelt személyek teljes skálájából válassza ki azokat a képeket, amelyek megfelelnek a megadott minőségi kritériumoknak.

Gyakran a biometrikus rendszerek fejlesztői őrizetben vannak, azzal érvelve, hogy rendszerük magas szintű elismerést biztosít a GOST R ISO / IEC 19794-5-ben meghatározott minőségi követelmények videófolyamának képképeivel összhangban. Ez a GOST azonban nagyon merev (gyakorlatilag ideális) feltételeket tartalmaz az arc fényképei minőségére (a személy elülső perspektívája legfeljebb 5 fok, egységes megvilágítás, semleges arckifejezés stb.) a videofelügyelet valós körülményeiben kell végrehajtani. Az ilyen goszt-követelményeket teljes mértékben igazolják az a tény, hogy valójában ez a standard az elektronikus fotózás tárolási formátumának egyesítésére szolgál az útlevél és a vízumdokumentumok új generációjában - az úgynevezett biometrikus útlevelek. A gyakorlatban a biometrikus azonosítási rendszer kénytelen kezelni a sokkal kevésbé kedvező munkakörülményeket:

• az arc eltérése az elülső pozícióból a 20 fokot meghaladó szögektől;
• erős megvilágítás;
• átfedje a személy részét;
• az árnyékok jelenléte az arcon;
• kis képméret stb.

Ez a biometrikus motor stabilitása ilyen nehéz körülmények között, és meghatározza annak minőségét. A minőségértékelési szakaszban a modern biometrikus motorok általában becslések szerint:

• személyek üldözése (nem haladhatja meg a 20-30 fokot.);
• a személy mérete (a szemek tanulók közötti távolságra becsülve, és több mint 50-80 pks);
• az arc részleges lezárása (az arc lezárása nem lehet több mint 10-25% -a az arc teljes területén).

Van egy közös félreértés, hogy ha az arc arca zárva van (villog vagy poharak), akkor a rendszer nem ismeri fel a személyt. Igazán korai arcfelismerő algoritmusok használtak a szembajnoki központok, mint a további képfeldolgozás alapja, különösen a standard arc méretezésére. Jelenleg azonban sok modern biometrikus motor (például a Cognitec vagy a "Cascade Flow") az arckódolás összetettebb rendszereit használja, és nem kötődik a diákok középpontjához.

3. szakasz: Építési sablon

Ez az arcfelismerés egyik legösszetettebb és egyedi szakasza, amely a biometrikus motor technológiájának kulcsfontosságú know-how-ját képezi. Ennek a szakasznak a lényege az arc nem triviális matematikai konverziójából áll, egy olyan funkciók sorozata, amely biometrikus mintázatba kerül.

Minden személy megfelel az egyedülálló biometrikus mintájának. A biometrikus minták megépítésének elvei rendkívül sokszínűek: a sablon az arc textúráján, a geometriai jellemzőkön, a jellemző pontokon, a különböző heterogén jelek kombinációján alapulhat.

A biometrikus sablon legfontosabb jellemzője a méret. Minél nagyobb a sablon mérete, annál több informatív jele tartalmazza, de minél alacsonyabb a sebesség és a hatékonyság a Sablon. Az arcsablon méretének tipikus értéke a biometrikus rendszerekben 1-20 kb.

4. szakasz: Összehasonlítás és döntéshozatal

Ez az elismerési rendszer kombinált szakasza, amely az észlelt személyre épített arc biometrikus sablont termel, az adatbázisban tárolt sablonok tömbjével. A legegyszerűbb esetben az összehasonlítást egyszerűen az összes sablonok és a hasonlóságuk mértékének értékelésével végzik. A becslések alapján és a meghatározott küszöbértékekkel való összehasonlításuk alapján döntés születik az azonos személyiség jelenlétére vagy hiányára az adatbázisban.

A modern rendszerekben az összehasonlítás az összetett optimális összehasonlító rendszerek szerint valósul meg, amely a 10 000-200 000-es összehasonlításhoz képest második és így tovább. Ezenkívül meg kell érteni, hogy a leképezési folyamatot rögzíthetjük, amely lehetővé teszi, hogy szinte valós időben dolgozzon az azonosító rendszerekkel, még a nagy kép tömbökkel is, például 100 000 emberrel.

Az egyes felismerési rendszerek munkájának minőségét az azonosítás valószínűsége jellemzi. Nyilvánvaló, hogy biometrikus azonosítással kétféle hiba lehetséges.

1. Az első hiba a hiányzó képességhez kapcsolódik, és nem ismeri fel a személyt, valójában az adatbázisban, gyakran az első fajta hiba. És gyakran jelzi, hogy nem az első fajta hiba értéke, és az egység mínusz az első fajta hiba valószínűsége. Az ilyen értéket a PPR helyes elismerésének valószínűsége.
2. A második hiba tükrözi azokat az eseteket, amikor a rendszer felismeri a személyt, valójában nem az adatbázisban, vagy megzavarja egy másik személyt, hanem szokásos, hogy másodlagos hiba. A modern arcfelismerő rendszerek esetében a helyes felismerés valószínűségének tipikus értéke általában 80-97%, egy második típusú hiba, amely nem haladja meg az 1% -ot.

A sikeres azonosítás feltételei

Érdemes megérteni, hogy az arcfelismerés nem abszolút technológia. Gyakran hallgathatsz kritikát a biometrikus rendszerek címében, amelyek valódi tárgyaknál nem lehet nagy mutatókat elérni, mint a "laboratóriumi" körülmények között. Ez az állítás csak részben igaz. Valójában csak bizonyos feltételek mellett hatékonyan ismerhet fel egy személyt, ezért rendkívül fontos, ha a biometrent megismerésre kerül, a rendszer működtetése mellett. Azonban a legtöbb modern elismerési rendszer esetében ezek a feltételek valóban megvalósíthatók valódi tárgyakban. Így, hogy növelje az arcfelismerés hatékonyságának növelését az azonosítási területeken, meg kell szerveznie az emberek irányát (ajtó, fém-érzékelők kerete, forgóváz stb.) második) az egyes látogatók arcának rögzítése. Ugyanakkor a videofrixációs kamerákat úgy kell beállítani, hogy a rögzített személyek eltéréseinek szöge az elülső pozícióból nem haladta meg a 20-30 fokot. (Például, a telepítés a kamrák a távolság a folyosón zónában 8-10 m egy szuszpenziót magassága 2-3 m).

Ezeknek a feltételeknek való megfelelés az elismerési rendszerek megvalósításában lehetővé teszi annak hatékonyabb megoldását, hogy hatékonyan oldja meg a személyazonosság azonosítását és az emberek számára, akik különösen érdekesek, a lehető legközelebb a sikeres azonosítási mutatók értékeihez közelebb kerülnek.

Mindegyik jól ismert jelenetek fantasztikus filmekből: a hős alkalmas az ajtóhoz, és az ajtó kinyílik, miután megtudta. Ez az egyik a vizuális tüntetéseknek a biometrikus technológiák használatának kényelmérésének és megbízhatóságának a hozzáférés ellenőrzésére. A gyakorlatban azonban nem olyan egyszerű. Napjainkban egyes cégek készen állnak arra, hogy a fogyasztók hozzáférjenek a biometrikus technológiákhoz való hozzáféréshez.

A hagyományos azonosító módszerek különböző azonosító kártyákon, kulcsokon vagy egyedi adatokon alapulnak, például például a jelszó nem megbízható a mai időtartamra. Az azonosítók megbízhatóságának javítására szolgáló természetes lépés a biztonsági rendszerek biometrikus technológiáinak kezelésére irányult.

Az új technológiák használatával kapcsolatos problémák széles skálája rendkívül széles:

1. megakadályozzák a behatolók behatolását a védett területeken és a helyiségekben hamis, dokumentumok, kártyák, jelszavak, jelszavak;
2. korlátozza az információhoz való hozzáférést és biztosítsa a személyes felelősséget a biztonságáért;
3. adjon meg csak tanúsított szakemberek felelősségei számára;
4. kerülje a hozzáférési vezérlési rendszerek működésével kapcsolatos felső költségeket (kártyák, kulcsok);
5. távolítsa el a veszteséggel, károsodással vagy elemi elfelejtett kulcsokkal, kártyákkal, jelszavakkal, jelszavakkal kapcsolatos kényelmet;
6. a munkavállalók hozzáférésének és részvételének megszervezése.

A különböző biometrikus jellemzőkkel kapcsolatos képek elismerésére szolgáló technológiák fejlesztése elég régen elkezdődött, a kezdetét a 60-as években helyezték el. Jelentős sikere a technológiák elméleti alapjainak fejlesztésében, honfitársaink elértek. A gyakorlati eredményeket azonban főként nyugati és csak "tegnap" kapják meg. A modern számítógépek és a fejlett algoritmusok hatalma megengedett, hogy olyan termékeket hozzon létre, amelyek jellemzőiben és az arány elérhetővé váltak és érdekesek a felhasználók széles skálájához.

Az a gondolat, hogy egy személy egyedi jellemzőit használhassa, hogy azonosítsa, nem Nova. A mai napig számos technológiát ismertek arról, hogy részt vesznek a személyiség azonosítására szolgáló biztonsági rendszerekben:

1. ujjlenyomatok (külön és kezek egésze);
2. arcfunkciók (optikai és infravörös képek alapján);
3. rainbow Eye Shell;
4. szavazás;
5. egyéb jellemzők.

Minden biometrikus technológiában általános megközelítések vannak az azonosítási probléma megoldására, bár minden módszert az egyszerű használat, az eredmények pontossága jellemzi.

Bármely biometrikus technológiát a szakaszokban alkalmazzák:

1. szkennelési objektum;
2. egyedi információk kivonása;
3. sablon kialakulása;
4. az aktuális sablon összehasonlítása az adatbázissal.

A biometrikus felismerési rendszer meghatározza a felhasználó konkrét fiziológiai vagy viselkedési jellemzőinek megfelelőségét néhány meghatározott sablonra. Jellemzően a biometrikus rendszer két modulból áll: a regisztrációs modul és az azonosító modul.

Regisztrációs modul A "vonatok" rendszer egy adott személyt azonosít. A regisztrációs szakaszban a videokamera vagy más érzékelő beolvassa a személyt, hogy létrehozza a megjelenés digitális ábrázolását. Az arcszkennelés körülbelül 20-30 másodpercig tart, amelynek eredményeképpen több kép alakul ki. Ideális esetben ezek a képek kissé eltérő perspektívát és kifejezéseket kapnak, amelyek pontosabb adatokat szereznek. Egy speciális programmodul feldolgozza ezt a bemutatót, és meghatározza az egyén jellemző tulajdonságait, majd létrehoz egy sablont. Vannak olyan személyek, akik gyakorlatilag nem változik idővel, ez például a szemek felső vázlata, az arcbónák körüli terület és a száj szélei. A biometrikus technológiákhoz kifejlesztett legtöbb algoritmus lehetővé teszi számodra, hogy vegye figyelembe a személyi frizura lehetséges változásait, mivel ezek nem használják fel az arc területét a haj növekedési határán. Az egyes felhasználók képsablonja a biometrikus rendszer adatbázisában tárolódik.

Azonosító modul A videokamerából, egy személy képe, és ugyanazt a digitális formátumot átalakítja, amelyben a sablont tárolják. A kapott adatokat az adatbázis-sablon tárolásával összehasonlítjuk annak megállapításához, hogy ezek a képek találkoznak-e egymással. Az ellenőrzéshez szükséges hasonlóság mértéke bizonyos küszöbérték, amely más típusú személyzet, PC teljesítmény, napi idő és számos más tényező számára állítható be.

Az azonosítás végezhető ellenőrzés, hitelesítés vagy felismerés formájában. Ellenőrzés esetén az adatok azonosítása és az adatbázisban tárolt sablon személyazonossága megerősítésre kerül. Hitelesítés - megerősíti a kamerából kapott kép levelezését az adatbázisban tárolt sablonok egyikéhez. Ha felismeri, ha a kapott jellemzők és a tárolt minták egyike ugyanaz, a rendszer egy megfelelő sablonnal rendelkező személy azonosítja.

A biometrikus rendszerek, különösen az elismerési rendszer használatakor, még akkor is, ha a helyes biometrikus jellemzők nem mindig kerülnek bevezetésre, a hitelesítési döntés helyes. Ez számos tulajdonságnak köszönhető, és először is, azzal a ténnyel, hogy sok biometrikus jellemző változhat. Van egy bizonyos fokú rendszerhiba. Ezenkívül, ha különböző technológiákat alkalmaz, akkor a hiba jelentősen eltérhet. A beléptető rendszerekhez, ha biometrikus technológiákat alkalmazunk, meg kell határozni, hogy mi a fontosabb, hogy ne hagyja ki az "idegen", vagy hagyja ki az összes "saját".

Fontos tényező a biometrikus technológiák felhasználói biztonsági rendszerekben a könnyű használat. Az a személy, akinek jellemzőit szkennelnek, nem lehetnek kellemetlenséget egyszerre. E tekintetben a legérdekesebb módszer természetesen az arc felismerési technológiája. Igaz, ebben az esetben más problémák merülnek fel elsősorban a rendszer pontosságával.

Annak ellenére, hogy nyilvánvaló előnyei vannak számos negatív előítéletek ellen biometria, amely gyakran okoz a kérdést, hogy a biometrikus adatok kerülnek felhasználásra felügyelet az emberek és sértik a magánélethez való jogot. A szenzációs állítások és az indokolatlan zaj miatt a biometrikus technológiák érzékelése élesen különbözik a valós helyzettől.

Mindazonáltal a biometrikus azonosítási módszerek alkalmazása az elmúlt években különös jelentőséggel bír. Különösen akut Ez a probléma az Egyesült Államokban szeptember 11-i események után jelent meg. A világ közösség felismerte a terrorizmus veszélyének növekedését a világ minden táján, és a hagyományos módszerekkel megbízható védelem szervezésének összetettségét. Ezek a tragikus események, amelyek kiindulópontként szolgálnak, hogy fokozzák a figyelmet a modern integrált biztonsági rendszerekre. Jól ismert, hogy ha a repülőterek ellenőrzése szigorúbb, akkor a szerencsétlenségek elkerülhetők. Igen, és ma az elkövetők keresése számos más incidensben jelentősen megkönnyíthető a modern videófelügyeleti rendszerek használatával az egyes elismerési rendszerekkel való integrációban.

Jelenleg négy fő arcfelismerési módszer létezik:

1. "Eigenfaces";
2. a "megkülönböztető jellemzők" elemzése;
3. a "neurális hálózatokon" alapuló elemzés;
4. módszer "Automatikus képfeldolgozás".

Mindezek a módszerek különböznek a megvalósítás és a felhasználás céljának összetettségében.

"Eigenface" lefordítható, mint "saját arc". Ez a technológia kétdimenziós képeket használ szürkeárnyalatos osztályokban, amelyek az arckép megkülönböztető jellemzőit képviselik. Az "EIGENFACE" módszert gyakran használják más arcfelismerési módszerek alapjául.

Jellemzők kombinálása 100 - 120 "Eigenface" A nagyszámú személyt visszaállíthatja. A regisztráció idején az egyes személyek "sajátface" több koefficiens formájában kerül bemutatásra. Hitelesítési módban, amelyben a képet a személyazonosság ellenőrzésére használják, az "élő" minta összehasonlítjuk a már regisztrált sablont, a különbség arány meghatározása érdekében. A sablonok közötti különbség mértéke és meghatározza az azonosítás tényét. A "Eigenface" technológia optimális, ha jól megvilágított szobákban használják, ha lehetőség van az FAS-ben való szkennelésre.

A "megkülönböztető jellemzők" elemzésére szolgáló módszerek - a legszélesebb körben használt azonosítási technológia. Ez a technológia hasonló a "sajátface" technikához, de jobban alkalmazkodik a személy megjelenésének vagy arckifejezéseinek változásához (mosolygós vagy ráncolva). A "megkülönböztető funkciók" technológiájában több tucat jellemző jellemző tulajdonságot használnak különböző területi területek, valamint a relatív helyük tekintetében. E paraméterek egyedi kombinációja meghatározza az egyes személyek jellemzőit. Az ember arca egyedülálló, de nagyon dinamikusan, mert Egy személy mosolyoghat, elengedheti szakállát és bajuszát, szemüveget visel - mindez növeli az azonosítási eljárás összetettségét. Így például mosollyal, a száj közelében található személy részei néhány elmozdulása megfigyelhető, ami viszont a szomszédos részek ilyen mozgását okozhatja. Az ilyen elmozdulások miatt határozottan azonosíthat egy személyt és különböző arcváltozást. Mivel ez az elemzés úgy véli, hogy a személy helyi részei, megengedett eltérések a vízszintes síkban legfeljebb 25 ° -os tartományban, és körülbelül 15 ° a függőleges síkban igényelhetők, és elegendő erőteljes és drága eszközt igényelhetnek, ami a leveles mértékben csökkenti a mértékét ennek a módszernek a szaporítása ennek megfelelően.

A neurális hálózaton alapuló eljárásban mindkét személy jellemző jellemzői - regisztráltak és ellenőrzöttek a véletlenhez képest. A "neurális hálózatok" olyan algoritmust használnak, amely meghatározza az ellenőrzött személy egyedi paramétereinek és a sablon paramétereit az adatbázisban, míg a maximális paraméterek maximális számát alkalmazzák. Az összehasonlításként az ellenőrzött személy és az adatbázisból származó sablonok közötti ellentmondások meghatározzák, akkor a mechanizmust elindítják, amely a megfelelő súlyhatásokat használva meghatározza az arc megfelelőségének mértékét az adatbázisból . Ez a módszer növeli a személy azonosításának minőségét nehéz körülmények között.

Az "automatikus képfeldolgozási módszer" módszer a legegyszerűbb technológia, amely a távolságot és az arc könnyen definiált pontjait, például a szemét, az orr végét, a száj sarkát használja. Bár ez a módszer nem olyan erős, mint "sajátfák" vagy "neurális hálózat", akkor nagyon hatékonyan használható alacsony fényviszonyok mellett.

A piacon jelen lévő arcfelismerési rendszerek

A mai napig számos kereskedelmi terméket fejlesztettek ki a személyek felismerésére. Ezekben a termékekben használt algoritmusok eltérőek, és még mindig nehéz értékelni, hogy mely technológiák előnyei vannak. A vezetők jelenleg a következő rendszerek: Visionic, Viisage és Miros.

• A Visionic Faceit alkalmazás az algoritmuson alapul a Rockefeller Egyetemen kifejlesztett helyi jelek elemzésére. Egy kereskedelmi cég az Egyesült Királyságban integrált arccal egy televíziós antikriminalis rendszer nevű, mandrake. Ez a rendszer a videoadatokra vonatkozó bűnözőket keres, amely 144 kamerából származik zárt hálózatba. Amikor az identitás létrejött, a rendszer jelentette be ezt a biztonsági tisztviselőt. Oroszországban a Visionic képviselője a "Dank" társaság.
• Egy másik vezető ezen a területen, a VIISAGE, az algoritmust használja a Massachusetts Intézet Műszaki Intézetében. Kereskedelmi cégek és kormányzati struktúrák sok amerikai államban és számos más országban használják a VIISAGE rendszert az azonosítási bizonyítványokkal együtt, mint például a vezetői engedély.
• A Zn Vision Technologies AG (Németország) számos terméket kínál a piacon, amely az arcfelismerő technológiát használja. Ezeket a rendszereket az orosz piacon mutatják be.
• A MIROS TRUEFACE felismerési rendszert a Neural Network Technology használja, és maga a rendszert a Mr.Payroll Cash Corporation Complexben használják, és a kaszinóban és más amerikai államok más halászati \u200b\u200bintézményeiben vannak felszerelve.

Az Egyesült Államokban a független szakértők különböző arcfelismerési technológiák összehasonlító vizsgálatát végezték. A vizsgálati eredményeket az alábbiakban mutatjuk be.

Ábra. 1. A különböző rendszerekben lévő személyek elismerésének hatékonyságának összehasonlító elemzése

A gyakorlatban a szabványos elektronikus biztonsági rendszerek részeként a személyek felismerési rendszerei azt feltételezik, hogy egy személyt kell azonosítani, egyenesen a kamrába néz. Így a rendszer viszonylag egyszerű kétdimenziós képpel működik, amely jelentősen leegyszerűsíti az algoritmusokat, és csökkenti a számítások intenzitását. De még ebben az esetben is, az elismerés feladata még mindig nem triviális, mivel az algoritmusoknak figyelembe kell venniük a világítás szintjének megváltoztatásának lehetőségét, a változás a kifejezés, a smink jelenlétét vagy hiányát.

Az arcfelismerési rendszer megbízhatósága számos tényezőtől függ:

• Képminőség. A rendszer félreérthetetlen működésének valószínűsége észrevehetően csökken, ha az a személy, akit meg akarunk azonosítani, nem néz ki közvetlenül a kamrába, vagy rosszul világít.
• Az adatbázisban rögzített fénykép relevanciája.
• Az adatbázis értéke.

Az arcfelismerő technológiák jól működnek a szabványos videokamerákkal, amelyek adatokat továbbítanak és kezelnek egy személyi számítógépet, és 320x240 képpontos engedélyt igényelnek egy videófolyam sebességgel, legalább 3 - 5 képkocka másodpercenként. Összehasonlításképpen - az elfogadható minőség a videokonferencia megköveteli a videófolyam sebességét 15 képkocka másodpercenként. A magasabb felbontású videófolyam nagyobb sebessége a azonosítás minőségének javulásához vezet. A nagy távolságból származó személyek felismerésekor erős függőség van a kamera minősége és az azonosítás eredménye között.

Az adatbázisok mennyisége a szabványos személyi számítógépek használatakor nem haladja meg a 10.000 képet.

Következtetés

A mai napig felajánlott felismerési módszerek érdekesek és közel vannak a széles körben elterjedt bevezetéshez, de még nem lehetséges, mint a moziban, hogy az ajtónyílásban csak az elismeréshez igazítsa. Jó, mint a biztonsági őr vagy egy másik beléptető rendszer asszisztense.

Ez a módszer, amelyet sok helyzetben használnak, amikor meg kell győződnie arról, hogy a dokumentum valóban személyéhez tartozik. Ez például a nemzetközi repülőtéren történik, amikor a határőrség az útlevéllel az útlevél tulajdonosának személyével fordul elő, és döntést hoz, ez egy útlevél vagy sem. A számítógépes hozzáférési rendszer egy hasonló algoritmusra is érvényes. A különbség csak akkor áll, ha a fényképet összehasonlítjuk az adatbázisban már tárolt sablonadatbázissal.

Már megjelent technológiák, amelyek az infravörös fények elismerésén alapulnak. Az új technológia azon a tényen alapul, hogy a véredények hőgátlása által létrehozott termikus kép, vagy másképp, egy személy arca termogramja egyedülálló mindenki számára, ezért a beléptető rendszerek biometrikus jellemzőjeként alkalmazható. Ez a termogram stabilabb azonosító, mint a személy geometriája, mivel szinte nem függ az emberi megjelenés változástól.