Подписка

Серьезная биометрия

Андрей Габелко, 02/04/19

Я назвал эту статью "Серьезная биометрия", подразумевая, что это такая статистически мощная и быстрая биометрия, которую можно применять где угодно и вне зависимости от контекста. Она должна иметь наилучшие характеристики, и ее можно эффективно использовать, ставить в режиме идентификации 1:N по базе, что при большом числе предъявляемых при проверке фотографий затруднительно сделать с помощью любой другой биометрии.
 

С точки зрения применения в системах безопасности с повышенными требованиями к точности и надежности самым перспективным методом (не считая точного анализа ДНК) идентификации человека является распознавание по радужной оболочке глаза. Это обусловлено следующими факторами:

  1. Радужная оболочка наиболее информативна из всех разнообразных биометрик. Действительно, теоретическая (подчеркнем – чисто теоретически, с точки зрения математики) вероятность того, что два разных человека имеют одинаковые рисунки радужки на своих двух глазах, приблизительно равна 10-78, в то время как все население Земли составляет <1010. Понятное дело, что в реальной физической системе мы никогда не достигнем значений 10-78, однако даже получаемые значения 10-10–10-11 дают фору в 4–6 порядков всем другим биометрическим методам, включая двухмодальные.
  2. Стабильность биометрики по радужке во времени. Рисунок радужки формируется на восьмом месяце внутриутробного развития, окончательно стабилизируется в возрасте около двух–трех лет и практически не изменяется в течение жизни, кроме как в результате сильных травм или резких патологий.
  3. На сегодняшний день нет экономически обоснованных способов повторить/скопировать/подделать рисунок радужки и обмануть такую биометрическую систему. Это дает значительное преимущество в сравнении с биометрией по лицу или по пальцам.
  4. Наконец, бесконтактный способ получения изображения радужки делает привлекательным его применение в реальных приложениях.

В 1984 г. Стив Маккарри, собирая материал о войне в fotoАфганистане, сфотографировал в лагере беженцев афганскую девочку. Эта фотография, размещенная в журнале National Geographic, приобрела широкую известность и получила название "Афганская Мона Лиза". К сожалению, фотограф не записал имя своей модели. Но в 2002 г. ее удалось разыскать, девушка давно была замужем и стала матерью четырех детей. О том, что они изображены на этой фотографии, утверждали несколько женщин. Личность Шарбат Гулы была подтверждена при помощи биометрии, показавшей полное соответствие ее радужной оболочки глаза изображенной на фотографии.

От идеи до реализации

Идея распознавать людей по радужной оболочке глаза возникла у профессора Джона Доугмана в 1987 г., он ее запатентовал, и патентная защита не давала возможности кому-либо создать биометрический сканер по радужке. И лишь к 2006-2009 гг стали появляться первые успешные (и не очень) модели. Но стоило все это слишком дорого. С учетом возможностей современного железа мы уже можем создавать коммерческие биометрические сканеры с указанными выше значениями ошибок.

Здесь имеет смысл совсем немного "пробежаться" по теории, не утомляя читателя деталями и тонкостями математического аппарата и используемых алгоритмов.

Этапы алгоритма распознавания

Классический алгоритм распознавания (у того же Доугмана) состоит из двух частей - сегментации и сравнения.

Сегментация – это выделение самого глаза и радужки на фотографии или в видеопотоке. При этом алгоритм сегментации сильно зависит от используемого оборудования и оптической конфигурации. В отличие от сравнения, которое является математически строгой задачей, сегментация – это задача со слишком большим количеством переменных. Всегда приходится что-то настраивать и выдумывать свое. Например, Доугман в своем патенте предлагал при сегментации искать глаз как окружность, для которой градиент максимален:

formula

где G – оператор гауссовского размытия изображения, I(x,y) – само изображение.

При этом количество гипотез, которые нужно перебирать, равно: W х H•(Rmax – Rmin), где W – ширина изображения, H – его высота, Rmax и Rmin – максимальные и минимальные радиусы соответственно. Решение подобной задачи обработки изображения без предварительной оптимизации даже на современных процессорах типа Intel i7 составляет порядка нескольких секунд. Поэтому существует много настроек, хитростей и уловок, чтобы добиться работы в реальном времени.

Например, использование ИК-подсветки, которая дает характерный блик на зрачке, и поиск этого блика. Задача поиска блика вычислительно значительно проще, чем задача поиска глаза. А глаз ищется потом в окрестности блика. В результате сегментации детектируется зрачок и радужка (рис. 1).

На радужке отмечаются области, интересные для дальнейшего использования, и получается сегментированная область (рис. 2).

glaz

Вторая часть – это сравнение. После выделения радужки ее нужно нормализовать для удобного сравнения с другими. Радужка разворачивается из полярных координат в прямоугольник и фильтруется. Каждый применяет свои хитрости и уловки, чтобы выделить/подчеркнуть характерные области и понизить высокочастотные шумы. Используемый фильтр тоже настраивается в зависимости от оборудования.

Преобразованную таким образом радужку называют Iris Code.

Рисунок радужки формируется на восьмом месяце внутриутробного развития, окончательно стабилизируется в возрасте около двух–трех лет и практически не изменяется в течение жизни.
 
Чтобы сравнить две радужки, для полученных Iris Code строят так называемую дистанцию Хэмминга, которая в данном случае является мерой корреляции объектов. Чем меньше дистанция Хэмминга между двумя кодами, тем ближе друг к другу они расположены. Если мы сравним достаточно большую базу картинок друг с другом, вычислим для нее дистанцию Хэмминга и построим гистограмму, то получится распределение, представленное на рис. 3.
 
distansia

Левый "горб" будут формировать сравнения одинаковых глаз с одинаковыми, правый – сравнения разных глаз. Из этого графика берется число, которое хорошо разделяет два "горба". Обычно его выбирают ближе к левому "горбу": не допустить человека лучше, чем пропустить "шпиона". Для данного графика это приблизительно 0,34. В дальнейшем система принимает решение, что человека можно пропускать, если код его глаза имеет дистанцию меньше, чем 0,34, с каким-либо другим кодом из базы.

Широкому внедрению решений биометрии по радужке препятствовала прежде всего достаточно высокая цена таких решений. Хотя это критерий относительный. Его надо рассматривать только в контексте стоимости рисков потерь.
 

Читайте полностью в журнале "Системы безопасности" #4, 2018

Темы:БиометрияСКУДИдентификация

Хотите сотрудничать?

Выберите вариант!

 

Печатное издание
Интернет-портал
Стать автором
Комментарии

More...