Биометрические системы идентификации и аутентификации

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 13 Декабря 2010 в 14:49, реферат

Описание работы

Биометрические технологии основаны на биометрии, измерении уникальных характеристик отдельно взятого человека. Это могут быть как уникальные признаки, полученные им с рождения, например: ДНК, отпечатки пальцев, радужная оболочка глаза; так и характеристики, приобретённые со временем или же способные меняться с возрастом или внешним воздействием. Например: почерк, голос или походка.

Файлы: 1 файл

готовое.doc

— 642.00 Кб (Скачать файл)

Физиологические (статические) методы  

• Сканирование радужной оболочки глаза 

• Сканирование сетчатки глаза 

• Геометрия  кисти руки (рисунок вен, отпечатки пальцев – дактилоскопия, размер, длина и ширина ладоней)

• Распознавание черт лица  (контур, форма; расположение глаз и носа)

• Снятие отпечатков пальцев 

•Структура  ДНК - сигнатура 

Поведенческие (динамические) методы

• Анализ подписи (форма букв, манера письма, нажим)

• Анализ тембра голоса

• Анализ клавиатурного почерка  

 
Метод
Носитель биометрической информации Вероятность ошибки надежность Сфера применения
Распознавание радужной оболочки глаза Узор радужки 1/1200000 Высокая Критичные к  количеству ошибок сервисы
Дактилоскопия Отпечатки пальцев 1/1000 Средняя Универсальная
Форма руки Размер, длина  и ширина ладоней 1/700 Низкая Некритичные к  количеству ошибок сервисы
Распознавание лица Контур, форма; расположение глаз и носа 1/100 Низкая Некритичные к  количеству ошибок сервисы
Подпись Форма букв, манера письма, нажим 1/100 Низкая Некритичные к  количеству ошибок сервисы
Распознавание голоса Характеристики  голоса 1/30 Низкая Телефонные  серверы
 

Новым направлением является использование  биометрических характеристик в  интеллектуальных расчетных карточках, жетонах-пропусках и элементах сотовой связи. Например, при расчете в магазине предъявитель карточки кладет палец на сканер в подтверждение, что карточка действительно его.  

Отпечатки пальцев 

Дактилоскопия (распознавание отпечатков пальцев) — наиболее разработанный на сегодняшний день биометрический метод идентификации личности. Катализатором развития метода послужило его широкое использование в криминалистике ХХ века.

Каждый  человек имеет уникальный папиллярный  узор отпечатков пальцев, благодаря  чему и возможна идентификация. Обычно алгоритмы используют характерные точки на отпечатках пальцев: окончание линии узора, разветвление линии, одиночные точки. Дополнительно привлекается информация о морфологической структуре отпечатка пальца: относительное положение замкнутых линий папиллярного узора, арочных и спиральных линий. Особенности папиллярного узора преобразовываются в уникальный код, который сохраняет информативность изображения отпечатка. И именно «коды отпечатков пальцев» хранятся в базе данных, используемой для поиска и сравнения. Время перевода изображения отпечатка пальца в код и его идентификация обычно не превышают 1с, в зависимости от размера базы. Время, затраченное на поднесение руки, не учитывается.

Радужная  оболочка

Радужная  оболочка глаза является уникальной характеристикой человека. Рисунок радужки формируется на восьмом месяце внутриутробного развития, окончательно стабилизируется в возрасте около двух лет и практически не изменяется в течение жизни, кроме как в результате сильных травм или резких патологий. Метод является одним из наиболее точных среди биометрических технологий.

Система идентификации личности по радужной оболочке логически делится на две  части: устройство захвата изображения, его первичной обработки и  передачи вычислителю; вычислитель, производящий сравнение изображения с изображениями в базе данных, передающий команду о допуске исполнительному устройству.

Время первичной обработки изображения  в современных системах примерно 300-500 мс, скорость сравнения полученного  изображения с базой имеет уровень 50000-150000 сравнений в секунду даже на обычном персональном компьютере. Такая скорость сравнения не накладывает ограничений на применение метода в больших организациях при использовании в системах доступа. При использовании же специализированных вычислителей и алгоритмов оптимизации поиска становится даже возможным идентифицировать человека среди жителей целой страны.

Геометрия лица

Существует  множество методов распознавания  по геометрии лица. Все они основаны на том, что черты лица и форма черепа каждого человека индивидуальны. Эта область биометрии многим кажется привлекательной, потому что мы узнаем друг друга в первую очередь по лицу. Данная область делится на два направления: 2D-распознавание и 3D-распознавание. У каждого из них есть достоинства и недостатки, однако многое зависит еще и от области применения и требований, предъявленных к конкретному алгоритму.

2D-распознавание  лица

2D-распознавание  лица — один из самых статистически  неэффективных методов биометрии.  Появился он довольно давно и применялся, в основном, в криминалистике, что и способствовало его развитию. Впоследствии появились компьютерные интерпретации метода, в результате чего он стал более надежным, но, безусловно, уступал и с каждым годом все больше уступает другим биометрическим методам идентификации личности. В настоящее время из-за плохих статистических показателей он применяется, в основном, в мультимодальной или, как ее еще называют, перекрестной биометрии.

     

Реализация  данного метода представляет собой довольно сложную задачу. Несмотря на это, в настоящее время существует множество методов по 3D-распознаванию лица. Ниже рассматривается один из самых распространенных.

Метод проецирования шаблона состоит  в том, что на объект (лицо) проецируется сетка. Далее камера делает снимки со скоростью десятки кадров в секунду, и полученные изображения обрабатываются специальной программой. Луч, падающий на искривленную поверхность, изгибается — чем больше кривизна поверхности, тем сильнее изгиб луча. Изначально при этом применялся источник видимого света, подаваемого через «жалюзи». Затем видимый свет был заменен инфракрасным, который обладает рядом преимуществ. Обычно на первом этапе обработки отбрасываются изображения, на которых лица не видно вообще или присутствуют посторонние предметы, мешающие идентификации. По полученным снимкам восстанавливается 3D-модель лица, на которой выделяются и удаляются ненужные помехи (прическа, борода, усы и очки). Затем производится анализ модели — выделяются антропометрические особенности, которые в итоге и записываются в уникальный код, заносящийся в базу данных. Время захвата и обработки изображения составляет 1-2 с для лучших моделей.

     

Венозный  рисунок руки

Это новая  технология в сфере биометрии. Инфракрасная камера делает снимки внешней или внутренней стороны руки. Рисунок вен формируется благодаря тому, что гемоглобин крови поглощает ИК-излучение. В результате степень отражения уменьшается и вены видны на камере в виде черных линий. Специальная программа на основе полученных данных создает цифровую свертку. Не требуется контакта человека со сканирующим устройством. Рисунок вен на ладони не меняется с двухлетнего возраста 

Технология  сравнима по надежности с распознаванием по радужной оболочке глаза, но имеет  ряд минусов, указанных ниже.

Сетчатка  глаза 

До последнего времени считалось, что самый  надежный метод биометрической идентификации  и аутентификации личности — это  метод, основанный на сканировании сетчатки глаза. Он содержит в себе лучшие черты  идентификации по радужной оболочке и по венам руки. Сканер считывает рисунок капилляров на поверхности сетчатки глаза. Сетчатка имеет неподвижную структуру, неизменную во времени, кроме как в результате глазной болезни, например, катаракты.

Сканирование  сетчатки происходит с использованием инфракрасного света низкой интенсивности, направленного через зрачок к кровеносным сосудам на задней стенке глаза. Сканеры сетчатки глаза получили широкое распространение в системах контроля доступа на особо секретные объекты, так как у них один из самых низких процентов отказа в доступе зарегистрированных пользователей и практически не бывает ошибочного разрешения доступа.

К сожалению, целый ряд трудностей возникает  при использовании этого метода биометрии. Сканером тут является весьма сложная оптическая система, а человек должен значительное время не двигаться, пока система наводится, что вызывает неприятные ощущения.

Термический образ лица. Системы позволяют идентифицировать человека на расстоянии до десятков метров. В комбинации с поиском данных по базе данных такие системы используются для опознания авторизованных сотрудников и отсеивания посторонних. Однако при изменении освещенности сканеры лица имеют относительно высокий процент ошибок.

Голос. Проверка голоса удобна для использования в телекоммуникационных приложениях. Необходимые для этого 16-разрядная звуковая плата и конденсаторный микрофон стоят менее 25 $. Вероятность ошибки составляет 2 – 5%. Данная технология подходит для верификации по голосу по телефонным каналам связи, она более надежна по сравнению с частотным набором личного номера. Сейчас развиваются направления идентификации личности и его состояния по голосу – возбужден, болен, говорит правду, не в себе и т.д.

Ввод  с клавиатуры. Здесь при вводе, например, пароля отслеживаются скорость и интервалы между нажатиями.

Подпись. Для контроля рукописной подписи используются дигитайзеры.

Подавляющее большинство людей считают, что  в памяти компьютера хранится образец  отпечатка пальца, голоса человека или картинка радужной оболочки его глаза. Но на самом деле в большинстве современных систем это не так. В специальной базе данных хранится цифровой код длиной до 1000 бит, который ассоциируется с конкретным человеком, имеющим право доступа. Сканер или любое другое устройство, используемое в системе, считывает определённый биологический параметр человека. Далее он обрабатывает полученное изображение или звук, преобразовывая их в цифровой код. Именно этот ключ и сравнивается с содержимым специальной базы данных для идентификации личности

Информация о работе Биометрические системы идентификации и аутентификации