23.03.2009. Биометрика. Сложности и основные проблемы отрасли. Виды распознавания

Биометрика – это раздел биологии, занимающийся планированием и анализом результатов массовых экспериментов и наблюдений при помощи математической статистики. Бурному развитию биометрики послужили плачевные события 11 сентября в США. Отыскивание опасных и потенциально опасных лиц стало важнейшей задачей. В результате долгосрочные проекты приобрели первостепенную важность. Достаточно взглянуть на цифры, чтобы понять важность этой идеи. До 11 сентября лишь 10% американцев считали необходимым развитие биометрики, а после 11 сентября, таких единомышленников стало 75%. Люди снова начали задумываться о своей безопасности, а у биометрики появился хороший шанс стать интенсивно развивающейся наукой.

Когда-то идентификация человека при входе в помещения по одному лишь отпечатку пальца была фантазией фантастов. Сегодня же дактилоскопическая идентификация используется на всех военных объектах в США и Пентагоне. Камеры, сканирующие лица пассажиров в аэропортах, позволяют освободить часть сотрудников. Специальные приборы сканируют паспортные данные, что также уменьшает необходимость в рабочей силе. Причем ускоряется процесс проверки документов. Биометрические системы можно смело называть вторым поколением систем безопасности, они используют уникальные человеческие параметры для идентификации. Биометрия очень молода, и ей не больше десяти лет. В основе систем безопасности первого поколения лежит постоянство идентификационного параметра как временное, так и пространственное. А вот биометрический параметр пользователя является инертной величиной, зависящей от множества параметров и факторов. Разумеется, что провести идентификацию биометрических параметров намного сложнее, чем провести идентификацию постоянных параметров (в системах первого поколения). По сути, биометрические системы являются новым поколением систем безопасности, которые осуществляют идентификацию пользователя по непостоянной величине.

Ниже более детально рассмотрим основные разделы биометрики (которые используют различные компании) с их достоинствами и недостатками, а также проанализируем перспективы развития.

Технология распознавания лица

В основном технологии работаю по принципу распознавания одного конкретного лица из множества имеющихся в базе данных. То есть ведется поиск конкретного лица из тысяч имеющихся. Эта технология (сканирование лица) очень хорошо сочетается при работе с типичными видеокамерами, подсоединяемыми к стандартным персональным компьютерам. Такие камеры требуют разрешение 320x240, при скорости видеопотока хотя бы 3-5 кадров в секунду. При более высокой скорости видеопотока с высоким разрешением, качество идентификации будет выше. Программное обеспечение для работы с этой технологией можно скачать с интернета. Из-за таких малых требований и дешевизны, технология сканирования лица является той биометрической технологией, с которой можно проводить эксперименты. Если проводить такое сканирование на больших расстояниях, то зависимость между качеством сканирования и расстоянием, с которого проводится идентификация, будет очень значительна.

Эта технология имеет свои этапы: сканирование объекта, получения личной информации из объекта, создание шаблона, и его сравнение с готовыми шаблонами из базы данных. После полуминутного сканирования делается несколько изображений объекта сканирования. Один шаблон занимает около 1300 байт места, в связи с тем, что качественные изображения лица занимают 150-300 кБ. В процессе создается шаблон в реальном времени и проводится его сравнение с файлом из базы данных. Можно и регулировать степень подобия в зависимости от различных факторов. Например, время суток проведения сканирования.

На данный момент придумано 4 главных метода для распознавания лица. Эти методы в себя включают:

 анализ «отличительных черт». Этот анализ используют чаще всего, ввиду вероятного изменения мимики;

 анализ на основе «нейронных сетей». Такой анализ дает возможность идентификации лица в сложных условиях;

 анализ изображений с поиском конкретных характеристик черт лица («eigenfaces»);

 метод «автоматической обработки изображения лица». Принято использовать в помещениях со слабым освещением.

Не смотря на достоинства таких систем, есть ряд ученных, уверенных в их неэффективности, в качестве систем для поиска опасных преступников. В качестве доказательства приводится эксперимент, поставленный в аэропортах США после событий 11 сентября. Сотрудники замаскировались при помощи накладных усов, париков и т.д., а система смогла распознать лишь 30% идентифицируемых, что является очень низким показателем. Подобные эксперименты ставились несколько раз, но результат оказывался одним и тем же.

Распознавание по радужной оболочке и сетчатке глаза

То, что во всем мире не существует двух людей, которые имели бы идентичную радужную оболочку, было доказано учеными несколько десятков лет назад. Однако специальное сложное оборудование и программы, способные идентифицировать человека по радужной оболочке и сетчатке глаза, были придуманы лишь в конце прошлого века. Сканеры такого рода обладают многими преимуществами, что не ограничивает их применение одной сферой, а дает возможность их использования и во многих сферах деятельности человека. Используют эту технологию преимущественно государственные учреждения и учреждения, где должна обеспечиваться высокая степень секретности. Какой бы хорошей не казалась система идентификации человека по радужной оболочке, она все же имеет ряд недостатков. Одним из них является то, что система абсолютно не учитывает физиологические изменения радужки глаза. Такие изменения могут происходить не только с возрастом, но и в результате даже незначительного травмирования глаз, после длительной бессонницы или же чрезмерных нагрузок на зрительный аппарат. Такие изменения могут быть вполне незаметны на первый взгляд, но система распознавания уже не сможет правильно идентифицировать человека, что может вызвать массу проблем и недоразумений.

Системы сканирования сетчатки глаза имеют меньший процент отказов в доступе, то есть более надежно и безошибочно определяют человека. В этих системах применяется инфракрасный свет, который имеет низкую интенсивность и направляется к сетчатке через зрачок. Следует отметить, что в данном случае очень важно, чтобы изображение было четким, то есть любая катаракта может негативно повлиять на правильность идентификации.

Сканирование отпечатка пальца (AFIS)

Одним из самых перспективных и самых старых методов идентификации является сканирование отпечатка пальца. Уже давно доказано, что отпечаток пальца индивидуален, и в природе не встречается двух одинаковых отпечатков пальца. Каждые отпечаток пальца состоит из нескольких папиллярных линий (рельефные линии), строение которых определено выступами и бороздами. Благодаря папиллярным линиям образуются сложнейшие узоры с рядом следующих свойств:

 индивидуальность. Переплетаясь по-разному, папиллярные линии образуют совершенно различные узоры, которые не повторяются.

 относительная устойчивость. Папиллярный узор формируется еще в утробе, и не меняется с течением времени. На изменения узора не влияют никакие факторы, даже смерть (узор исчезнет лишь после разложения тканей).

 восстанавливаемость. В случае механического повреждения узора, он самовостанавливается.

Благодаря этим свойствам, идентификация человека по отпечаткам пальцев дает стопроцентный результат.

Распространены два способа идентификации отпечатка пальца. Один использует точки миниатюр, а второй – метод корреляций. Не будем расписывать принципы работы обоих методов, лишь заметим, что они имеют свои недостатки, но они компенсируются благодаря постоянному совершенствованию метода.

У коммерческих систем идентификации методом сканирования отпечатка пальца должен быть малый коэффициент ошибочного отказа в доступе (FRR - False Reject Rate). Также должен быть минимальным коэффициент FAR (False Accept Rate), определяющий вероятность признания системой ложного отпечатка за подлинный.

В системах AFIS, коэффициент FRR составляет 0,01%, а FAR — 0,001 %. Под Равной Нормой Ошибки понимают совпадение значения FRR и FAR (обычна она составляет 0,1%). Сегодня придумываются новые приспособления для увеличения скорости и точности распознания.

Кисти руки

Идентификация людей по отпечаткам рук в наше время не очень популярна и мало используется. Хотя она по уровню технологической сложности, качества и надежности ничем не уступает методу определения личности по отпечаткам пальцев. Поскольку математической модели идентификации кисти руки требуется очень маленький объем информации, то это дат возможность сохранения огромных массивов записей, а поиск в базе данных осуществляется в кратчайшие сроки. На сегодняшний день в США больше восьми тысяч объектов уже используют устройства, работающие по такой технологии. Самым распространенным является устройство Handkey. Благодаря использованию алгоритмов сжатия и встроенной видеокамеры, это устройство производит идентификацию не только по внутренней, но и по боковой стороне ладони. В наше время компании-производители таких устройств разрабатывают оборудование, которое позволит проводить сканирование рук и по другим параметрам.

Распознавание подписи

В основе метода идентификации личности по рукописной подписи лежит распознавание формы и динамики подписи человека. При написании человеком определенных букв, как правило, наблюдается уникальная четкая последовательность ударов. Такую динамику письменного процесса характеризуют как «память мускула». Нервные импульсы автоматически направляются к данной группе мускулов, поэтому процесс этот абсолютно не контролируется сознанием человека. Именно эта динамика и является предметом биометрического распознавания. Все данные по процессу подписи и само изображение подписи надлежащим образом записываются и сохраняются. Следовательно, идентификация личности по подписи удовлетворяет юридическим требованиям и помогает обеспечить безопасность работы с любой документацией.

Распознавание голоса

Метод распознавания голоса – один из методов биометрической идентификации, который дает возможность проверить личность человека при помощи проверки его голоса. Преимущество данного метода идентификации, по сравнению с другими методами, в том, что он позволяет проводить проверку человека, пытающегося получить доступ к определенному объекту или информации, на расстоянии, то есть дистанционно. Этот метод уже применяют некоторые отделения банков и других организаций, которые имеют определенный уровень секретности.

Идентификация голоса становится возможной только после создания так называемого «профиля» голоса определенного человека (voiceprint). Для этого человеку достаточно произнести несколько простых и запоминающихся слов, которые и будут его голосовым паролем. Все это записывается и заносится в базу данных. Затем в случае проверки человек должен произнести фразу пароля. Система в это время сравнит «профиль» голоса с теми, что уже внесены в базу данных, причем процесс идентификации занимает всего несколько секунд.

Основным недостатком данного метода идентификации является то, что он не учитывает различные изменения голоса, например, во время ангины и кашля, что может послужить причиной неправильного распознавания личности.

Распознавание по рисунку вен

В этом варианте биометрическим объектом выступает рисунок кровеносных сосудов, находящийся с тыльной стороны ладони. Эти рисунки не повторяются у разных людей и не меняются с течением времени. Этих качеств вполне достаточно для идентификации. Рисунки вен формируются еще в утробе матери и будут разными даже у двойни или близнецов.

При сканировании вен на тыльной стороне ладони используется инфракрасный диапазон. В этом случае изображение кровеносных сосудов получается весьма четким. Наличие грязи или порезов на руках идентифицируемого, мало повлияет на процесс идентификации. Этот метод имеет более высокую скорость обработки данных, по сравнению с другими идентификационными процессами. После регистрации пользователя в системе его данные сохраняются в терминале считывателя либо в корпоративной базе, либо записываются на смарт-карту, что позволяет максимально быстро проводить сравнение. При увеличении биометрических параметров будет увеличиваться и круг вопросов, которые будут решаться биометрией.

Также следует обратить наше внимание на еще одно направление биометрии. В новом направлении анализируется психофизиологическое состояние человека. Вам он может быть более известен под названием «детектор лжи». Психофизиологические детекторы основываются на зависимости между временем тестирования и количеством получаемой информации от испытуемого. Но изменение параметров за продолжительное время на очень точных приборах порой не дает желаемых результатов. Уже существуют методы получения информации до 1000 отсчетов в секунду, а также сокращения времени тестирования до 30 минут. Всё это влияет на повышение производительности. Если при использовании голосовых детекторов добиться производительности в 10000 отсчетов в секунду, то можно сократить время на тестирование до нескольких минут. Позитивные результаты на лицо, но необходимо добиться времени на тестирования в несколько секунд, что должно быть достигнуто в ближайшие пять лет.

Темпы роста биометрики постоянно увеличиваются, что выглядит весьма перспективно на фоне спада развития высоких технологий. Можно даже спрогнозировать, что через каких-то 15 лет все люди будут иметь биометрические удостоверения личности. Вся информация будет содержаться в базах данных каждого государства, а эти базы будут соединяться в единую глобальную идентификационную систему.

Некоторые эксперты предполагают, что в скором будущем можно будет проводить идентификацию по мыслям и намерениям. Следовательно, можно будет избежать многих преступлений, используя автоматическое психофизиологическое тестирование индивида входящего в здание, или пересекающего границу государства.

Есть сфера биометрической защиты кредитных карт, но этот рынок развивается очень специфическим образом. По сути, банки готовы к внедрению биометрической защиты кредитных карт, но никому не нужны затраты на биометрическую защиту. Также компании считаю, что лучше скрывать потери из-за несанкционированного доступа, а потери такие могут составлять сотни миллионов долларов за год. Такие крупные компании как American Express, Visa и MasterCard, как и банки, не готовы тратиться на дорогие биометрические решения проблем. Для них главное получение максимальной прибыли и снижение расходов.

Есть отличительные особенности между российскими компаниями, работающими в биометрической сфере и на рынке высоких технологий. У отечественных компаний значительно меньше финансовых ресурсов, нежели у зарубежных. У российских компаний нет благосклонности со стороны государства, а также отсутствует реальный биометрический рынок. В таком случае нужно разрабатывать правильную стратегию в сфере биометрических технологий на будущие 10-15 лет. Правильная стратегия развития даст возможность компаниям быть конкурентоспособными и вести разработки, затрачивая в сотни раз меньше ресурсов, нежели зарубежные компании.

В Российской Федерации есть мало компаний, которые специализируются на биометрических технологиях и введением новаторских идей, и это не смотря на большое количество специалистов в данной области. Несколько лет назад было создано «Русское биометрическое общество», что должно позитивно влиять на ситуацию биометрического рынка в России. Лишь четыре отечественные компании (Speech Technology Center (речевые технологии), Sonda (AFIS), BioLink и Elsys) были удостоены включения в BID (Биометрическая Информационная директория). Для хорошего роста российской экономики должна быть не только поддержка сверху, но и активная работа российских компаний, которые работают в сфере высоких технологий.