АДИС: скорость, анализ, результат

АДИС позволяет решать множество задач и обеспечивает:

• сокращение трудозатрат и повышение эффективности раскрытия и расследования преступлений за счет более точной и своевременной информации, предоставляемой оперативным службам;
• возможность установления личности как живых лиц, так и неопознанных трупов по нескольким отпечаткам пальцев рук, небольшому фрагменту только одного отпечатка (даже при значительных изменениях);
• автоматическую проверку дактилоскопической информации по базе данных АДИС при постановке на дактилоскопический учет и при исполнении оперативных запросов;
• ускорение обработки дактилоскопической информации при постановке на учет и уменьшение времени ответа на запросы;
• повышение результативности дактилоскопических учетов;
• улучшение качества поступающей дактилоскопической информации за счет внедрения оптоэлектронных устройств бескраскового дактилоскопирования – "живых" сканеров;
• возможность объединения учетов в единую автоматизированную систему;
• реализацию межрегионального взаимодействия автоматизированных дактилоскопических учетов.
  

При использовании АДИС следы пальцев рук и дактокарты сканируются, кодируются на электронные носители информации и проверяются в режимах:

• следы – дактокарты;
• дактокарты – следы;
• следы – следы;
• дактокарты – дактокарты.

Основные производители

По прогнозам экспертов, глобальные доходы¹ от рынка АДИС к 2025 г. вырастут до 12,46 млрд долларов с показателем CAGR 18,4%, а согласно исследованию Grand View, передовые системы безопасности будут все более востребованы в различных отраслях промышленности. Растущее внедрение мобильных платежей и спрос на интегрированные решения АДИС также будут стимулировать рост.

Ожидается, что значительная доля рынка будет приходиться на государственный сегмент и сферу программного обеспечения. Северная Америка станет крупнейшим региональным рынком на протяжении всего прогнозируемого периода с долей в 4,05 млрд долларов к 2025 г.
Среди ключевых игроков рынка были определены Gemalto, NEC Corporation, Crossmatch (ныне принадлежащая HID), IDEMIA, DERMAloG, Suprema, Fujitsu, Sonda Technologies, HID Global, Papillon Systems, East Shore Technologies и AFIX Technologies.

Как мы видим, Россия на международном рынке АДИС представлена двумя компаниями: "Папилон" (Papillon Systems) и "Сонда" (Sonda Technologies).

Структура АДИС

АДИС – это модульная система, масштабируемая от небольшой локальной базы данных дактилокарт и следов на типовом ПК или ноутбуке до гигантских территориально распределенных комплексов национального уровня, построенных в соответствии с концепцией "центральный комплекс АДИС + сеть периферийных станций"².

В основу работы АДИС положена архитектура "клиент – сервер", поддерживающая независимое обращение рабочих станций к обслуживающему запросы серверу. Процесс поисков организован по технологии распределенных вычислений.

В крупных комплексах серверные функции – ввод и хранение данных, поиски, связь и коммуникации распределены между отдельными подсистемами:

• сервером и вычислителями АДИС;
• подсистемой хранения данных;
• подсистемой связи и коммуникаций;
• сервером и вычислителями оперативных проверок.

В комплексах с небольшими БД серверные функции обеспечиваются ресурсами единого серверного блока или распределяются между рабочими станциями.

Подсистема хранения данных состоит из дисковых накопителей и сервера, предназначенного для выделения текстовой части БД АДИС в отдельную базу данных, открытую для взаимодействия с внешними SQl-системами через веб-браузеры.

Требуемый состав оборудования определяется размером базы данных и планируемой плотностью потоков дактилоскопической информации и запросов на проверки, поступающих от рабочих станций, которые входят в состав комплекса, и с периферийных станций в режиме удаленного доступа.

"Биометрические технологии в Реставрационно-хранительском центре Государственного Эрмитажа "Старая Деревня" читать >>

Ключевые параметры

Функционально АДИС должна обеспечивать:

• ввод и хранение в БД дактилокарт, фотоизображений лиц и особых примет, словесного описания людей;
• ввод и хранение в БД следов пальцев рук и ладоней, изъятых с мест преступлений;
• проведение автоматических поисков типов "карта – карта", "карта – след", "след – карта", "след – след";
• поиск по словесному описанию;
• проведение поисков и идентификацию следов и отпечатков ладоней;
• автоматизированное определение дактилоформулы;
• автоматизированный дактилоучет (проведение многообразных выборок, сортировка списков БД, удаление и редактирование записей и т.д.);
• вывод графических изображений (дактилокарт, фотоизображений, следов) на монитор и на принтер, печать документов, списков, справок, статистической информации;
• удаленный ввод дактилоскопической информации, удаленный доступ к центральной БД, построение распределенных систем;
• соответствие основным требованиям по многоуровневому разграничению доступа и закрытию информации, передаваемой по каналам связи и хранящейся в базе данных;
• взаимодействие с другими видами автоматизированных учетов;
• импорт/экспорт дактилокарт и следов в формате Интерпола, ФБР, МВД России, ГОСТ Р и ИСО/МЭК.
  

Без выполнения вышеперечисленных функций АДИС любого производителя будет неспособна выполнять свою основную задачу – максимально облегчить работу сотрудникам правоохранительных органов при определении личности гражданина.

Основными техническими параметрами АДИС являются:

• максимально возможный размер базы данных, с которым может работать АДИС;
• скорость обработки в режимах "следы – дактилокарты", "дактилокарты – следы", "следы – следы", "дактилокарты – дактилокарты";
• точность определения результата, выраженная в величине ошибок распознавания.
  

Скорость обработки указывается как скорость идентификации в выбранную единицу времени.

Количество записей, содержащихся в базах по всему миру, растет с каждым днем, поскольку в них систематически добавляются новые сведения. В ФБР находится одна из самых больших баз дактилокарт, содержащая более 60 млн записей. Помимо получения собственных записей, более 18 тыс. учреждений ежедневно в электронной форме отправляют в базу ФБР отпечатки, изъятые с мест преступлений. Поэтому размер базы увеличивается каждый день более чем на 10 тыс. изображений, и 96% из них являются электронными. Интерпол – крупнейшая в мире полицейская организация – имеет базу данных отпечатков пальцев в 104 тыс. записей³ (данные 2013 г.).

Рис. 1. Пример построения типового территориально распределенного комплекса АДИС

Примеры внедрения

Развитие АДИС в мире привело к тому, что основные компании добиваются значительных результатов. Так, компания DERMALOG⁴ благодаря биометрическому высокоскоростному распознаванию может сопоставить отпечатки пальцев всего населения мира в течение нескольких секунд. Тестирование в соответствии с международным стандартом ISO/IEC 19795-1 проводилось компанией SGS-TÜV Saar, которая и установила данный рекорд скорости. Система сравнивала около 3,6 млрд пальцев в секунду и точно определяла возможные совпадения.

Фирма Gemalto⁵ с помощью технологии FieldProgrammable Gate Array (FPGA), изначально разработанной для приложений со сверхнизкими задержками в средах высокопроизводительных вычислений (HPC) в финансовых и научных индустриях, сообщает о возможности многократной обработки сотен миллионов записей биометрической базы данных в течение 1–2 секунд. К сожалению, для данных тестов не приводятся параметры качества сравнения.

Комплексы АДИС российских компаний^{6, 7} функционируют не только в России (МВД, ФСБ, ФСКН, ФМС, ФТС), но и в Албании, Бангладеш, Боснии и Герцеговине, Вьетнаме, Индии, Кубе, Нигерии, Казахстане, Монголии, Сербии, Таджикистане, Туркмении, Турции, Узбекистане, Черногории, Украине, Латвии, Молдавии, Киргизии, Сирии, Уругвае, Гватемале, Китае и др.

Среди крупных проектов можно отметить АДИС-МВД (50 млн дактилокарт, 250 тыс. следов) и системы в:

• Турции (35 млн дактилокарт, 1,5 млн следов);
• Узбекистане (20 млн дактилокарт);
• Индии (10 млн дактилокарт, 500 тыс. следов).

Проблемы эксплуатации

Стабильность и устойчивость поисковых характеристик АДИС⁸ зависят от целого ряда факторов:

• способности системы одинаково надежно работать с дактилоскопическими изображениями различного качества;
• способа описания папиллярного узора и избирательности алгоритмов сравнения;
• совершенства алгоритмов распознавания и кодирования папиллярного узора;
• степени автоматизации всех этапов обработки дактилокарт и следов.
  

Данные по распределению статистики следов разного качества приведены на рис. 2.

Рис. 2. Статистика встречаемости следов разного качества

10 критериев эффективности

Для предварительной оценки эффективности различных АДИС можно использовать следующие критерии⁹:

1. Полнота реализованного в системе математического способа описания папиллярного узора.
2. Точность автоматического кодера, которую можно косвенно оценить по степени участия оператора в процессе кодирования.
3. Быстродействие системы.
4. Размер выдаваемых рекомендательных списков.
5. Положение "родного" кандидата в рекомендательных списках с учетом выбранного ранга.
6. Способность системы работать с реальными массивами дактилокарт и следов без предварительного отбора их по качеству.
7. Способность системы работать с разномасштабными изображениями.
8. Способность системы работать со следами и отпечатками ладоней.
   
9. Наличие современных высококачественных технологий ввода (бескрасковое дактилоскопирование , видео - ввод).
   
10. Практическое распространение системы и масштабность реализованных с применением данной АДИС проектов (объемы БД дактилокарт и следов).
    Объективное сравнение количественных показателей надежности и точности различных АДИС возможно лишь по результатам полномасштабных сравнительных испытаний. Тестирование должно проводиться на реальных массивах дактилокарт и следов по тщательно проработанным методикам, обеспечивающим абсолютно равные условия для всех испытуемых систем.
    

Проведение испытаний биометрических систем должно проводиться на основе национальных стандартов ГОСТ Р ИСО/МЭК 19795-1–2007, ГОСТ Р 58292–2018 (ИСО/МЭК 19795-2:2007), ГОСТ Р ИСО/МЭК ТО 19795-3–2009, ГОСТ Р ИСО/МЭК 19795-4–2011, ГОСТ Р ИСО/МЭК 19795-6–2015 и др.

В следующей статье рассмотрим сравнение различных алгоритмов распознавания отпечатков пальцев на основе материалов NIST.