Системи розпізнавання за формою обличчя є вбудованими комп'ютерними програмами, які аналізують зображення осіб людей в цілях їх ідентифікації. Програма бере зображення обличчя і вимірює такі його характеристики, як відстань між очима, довжина носа, кут щелепи, на основі чого створюється унікальний файл, який називається "шаблон". Використовуючи шаблони, програма порівнює дане зображення з іншими зображеннями, а потім оцінює, наскільки зображення є схожими. Звичайними джерелами зображень для використання при ідентифікації по обличчю є сигнали від телекамер і раніше отримані фотографії, на зразок тих, що зберігаються в базі даних водійських посвідчень. Але згідно з дослідженнями від знімків з зернистим зображенням або старих фотографій, типу тих, які зберігаються в особистих справах, буде дуже мало користі.
На практиці, при використанні систем розпізнавання осіб у складі стандартних електронних охоронних систем, передбачається, що людина, яку слід ідентифікувати, дивиться прямо в камеру. Таким чином, система працює з відносно простим двовимірним зображенням, що помітно спрощує алгоритми і знижує інтенсивність обчислень. Але навіть у цьому випадку завдання розпізнавання все ж таки не тривіальна, оскільки алгоритми повинні враховувати можливість зміни рівня освітлення, зміна виразу обличчя, наявність або відсутність макіяжу або окулярів. Обсяг баз даних при використанні стандартних персональних комп'ютерів не перевищує 10000 зображень.
На даний час існує чотири основні методи розпізнавання особи:
Ø "Eigenfaces";
Ø аналіз "відмінних рис";
Ø аналіз на основі "нейронних мереж";
Ø метод "автоматичного оброблення зображення обличчя".
Всі ці методи розрізняються складністю реалізації та метою застосування.
"Eigenface" можна перекласти як "власне обличчя". Ця технологія використовує двовимірні зображення у градаціях сірого, які представляють відмінні характеристики зображення обличчя. Метод "eigenface" часто використовуються в якості основи для інших методів розпізнавання особи.
У момент реєстрації, "eigenface" кожної конкретної людини представляється у вигляді ряду коефіцієнтів. Для режиму встановлення достовірності, в якому зображення використовується для перевірки ідентичності, "живий" шаблон порівнюється з уже зареєстрованим шаблоном, з метою визначення коефіцієнта відмінності. Ступінь відмінності між шаблонами і визначає факт ідентифікації. Технологія "eigenface" оптимальна при використанні в добре освітлених приміщеннях, коли є можливість сканування особи у фас.
Методика аналізу "відмінних рис" - найбільш широко використовувана технологія ідентифікації. Ця технологія подібна методикою "Eigenface", але більшою мірою адаптована до зміни зовнішності або міміки людини. У технології "відмінних рис" використовуються десятки характерних особливостей різних областей особи, причому з урахуванням їх відносного розташування. Індивідуальна комбінація цих параметрів визначає особливості кожної конкретної особи. Особистість людини унікальна та динамічна, тому що людина може посміхатися, відрощувати бороду і вуса, одягати окуляри - все це збільшує складність процедури ідентифікації. Таким чином, наприклад, при посмішці спостерігається деяке зміщення частин обличчя, розташованих біля рота, що в свою чергу буде викликати подібний рух суміжних частин. Враховуючи такі зміщення, можна однозначно ідентифікувати людину і при різних мімічних змінах особи. Так як цей аналіз розглядає локальні ділянки обличчя, допустимі відхилення можуть перебувати в межах до 25 ° в горизонтальній площині, і приблизно до 15 ° у вертикальній площині і вимагає досить потужної і дорогої апаратури, що відповідно скорочує ступінь розповсюдження даного методу.
У методі, заснованому на нейронной мережі, характерні особливості обох осіб - зареєстрованого та перевіряє мого, порівнюються на збіг. "Нейронні мережі" використовують алгоритм, який встановлює відповідність унікальних параметрів особи перевіряємої людини і параметрів шаблону, що знаходиться в базі даних, при цьому застосовується максимально можливе число параметрів. У міру порівняння визначаються невідповідності між особою, яка ідентифікується і шаблону з бази даних, потім запускається механізм, який за допомогою відповідних вагових коефіцієнтів визначає ступінь відповідності особи, що перевіряється шаблоном з бази даних. Цей метод збільшує якість ідентифікації особи у складних умовах.
Метод "автоматичної обробки зображення особи" - найбільш проста технологія, що використовує відстані між визначеними точками на обличчі, такими як очі, кінець носа, куточки рота. Хоча даний метод не настільки потужний як "eigenfaces" або "нейронна мережа", він може бути досить ефективно використаний в умовах слабкої освітленості.
Надійність роботи системи розпізнавання осіб дуже сильно залежить від кількох факторів:
Ø Якість зображення. Помітно знижується ймовірність безпомилкової роботи системи, якщо людина, яку ми намагаємося ідентифікувати, дивиться не прямо в камеру або знятий при поганому освітленні.
Ø Актуальність фотографії, занесеної до бази даних.
Ø Величина бази даних.
Технології розпізнавання обличчя добре працюють зі стандартними відеокамерами, що передають дані і використовуються персональним комп'ютером, і мають роздільну здатність 320x240 пікселів при швидкості відео потоку, принаймні, 3 - 5 кадрів у секунду. Для порівняння - прийнятну якість для відео конференції вимагає швидкості відеопотоку від 15 кадрів у секунду. Більш висока швидкість відеопотоку при більш високому дозволі веде до поліпшення якості ідентифікації. При розпізнаванні осіб з великої відстані враховується залежність між якістю відеокамери і результатом ідентифікації.
ІV. Розпізнавання голосу
Розпізнавання голосу - це технологія, яка дозволяє використовувати голос в якості ідентифікаційного пристрою. Розпізнавання голосу може використовуватися для диктування тексту комп'ютера або для команд (таких як відкриття певних програм, згортання меню, збереження даних). Нові системи можуть розпізнати 160 слів на хвилину, дозволяючи перетворювати безперервну мова в впізнаваний текст і форматувати його. Ідентифікація по голосу відбувається за такою схемою: система порівнює зразок голосу, представленого в цифровій формі, з так званим «голосовим відбитком», що зберігаються в базі даних. Голос є унікальною біометричної характеристикою людини і може використовуватися для підтвердження його особи.
«Голосовим відбитком» називається цифрове зображення унікальних характеристик голосу. Голоси розрізняються, і ці відмінності обумовлені фізіологічними характеристиками, такими як голосові зв'язки, трахеї, носовий прохід. Комбінація цих характеристик аналізується і представляється унікальною для кожної людини. Системи голосової ідентифікації розпізнає будь-яку мову і слова. Людина може сказати що завгодно і якою завгодно мовою, що робить ці системи ідеальними для міжнародного використання. Весь процес занесення даних займає кілька хвилин. Система пропонує відповісти на кілька простих запитань, наприклад, ваше ім'я, по батькові, прізвище або дата народження. Відповіді стають ідентифікаційними фразами, які пізніше будуть використовуватися для ідентифікації людини. Неважливо, що скаже людина, головне, як віна це скаже; питання можуть бути різними, головне, щоб відповідь була добре знайомий людині, і вона могла б відтворити її в будь-яку хвилину. Для кожного питання користувач вимовляє чотири рази свою відповідь. Відповідь має складатися як мінімум з трьох складів і тривати більше секунди для того, щоб створити «голосовий відбиток». Записані відповіді накладають одине на одного, прибирають сторонній шум і через кілька секунд «голосовий відбиток» готовий. Потім система таким же чином поступає з іншими питаннями і відповідями (системи безпеки пропонують робити кілька таких «голосових відбитків»). Через кілька хвилин створюються «голосові відбитки», які будуть застосовуватися щоразу, коли людина буде проходити через службу безпеки. Користувач вимовляє певні фрази, і система порівнює вимовлене з раніше збереженим «голосовим відбитком». Людина вимовляє дві або три ідентифікаційні фрази. Якщо дві вимовлені фрази проходять біометричний тест, особистість людини ідентифікується. Якщо одна з цих фраз не приймається, система повертається до третьої виголошеної фрази, і якщо вона приймається системою, то особистість користувача також ідентифікується. Якщо система не приймає голос користувача після трьох виголошених ідентифікаційних фраз, вона відмовляє в доступі і відправляє до оператора, або зв'язок просто переривається. Також як і з іншими застосуваннями біометричних технологій, успіх голосової ідентифікації залежить від незмінного, стійкого зразка. Якщо порівнювати дану технологію з ідентифікацією за відбитками пальців, яка передбачає відсутність порізів або бруду, то для голосової ідентифікації незмінний, стійкий зразок - це вимова у звичайній манері. Також користувачі повинні розуміти, що жувальна гумка, задишка, а також алкоголь негативно відбиваються на голосі. Якщо людина застуджена, то не всі характеристики голосу постраждають. Система голосової ідентифікації все одно зможе дізнатися користувача у випадку звичайної застуди. При серйозних захворюваннях горла, таких як ларингіт будуть потрібні додаткові засоби ідентифікації.
У процесі голосової ідентифікації (порівняння виголошеної фрази з раніше записаною) видається список, який показує наскільки збігається вимовлена ідентифікаційна фраза із занесеною до бази даних. Залежно від довжини сталого зразка, системі знадобиться від 20 до 40 Кб для голосового відбитка. Очікується, що в найближчому майбутньому розміри будуть зменшені до 10-15 Кб.
Застосування систем голосової ідентифікації.
Застосування систем голосової ідентифікації можна зустріти по всьому світу. Компанії радіо-і телемовлення використовують системи голосової ідентифікації для забезпечення безпеки даних, переданих на великі відстані. Урядові агентства використовують такі системи для захисту життєво важливої і секретної інформації.
V. Ідентифікація за відбитками пальців
Ідентифікація за відбитками пальців - на сьогодні найпоширеніша біометрична технологія. За даними International Biometric Group, частка систем розпізнавання за відбитками пальців становить 52% від всіх використовуваних у світі біометричних систем, і за прогнозами обсяг продажів таких систем тільки в 2003 р. складе приблизно 500 млн. дол з тенденцією подвоєння цієї суми щороку.
Сканування відбитків пальців
Отримання відбитків пальців з добре помітним папілярним візерунком - досить складне завдання. Оскільки відбиток пальця занадто малий, для отримання його якісного зображення доводиться використовувати досить витончені методи. Всі існуючі сканери відбитків пальців можна розділити на три групи:
Ø оптичні;
Ø кремнієві;
Ø ультразвукові.
Оптичні сканери - засновані на використанні оптичних методів отримання зображення. В даний час існують наступні технології реалізації оптичних сканерів:
1. FTIR;
2. Оптоволоконні сканери;
3. Електрооптичні сканери;
4. Оптичні протяжні сканери;
5. Роликові;
6. Безконтактні сканери.
Напівпровідникові сканери - в їх основі лежить використання для отримання зображення поверхні пальця властивостей напівпровідників, що змінюються в місцях контакту гребенів папілярного узору з поверхнею сканера. В даний час існує кілька технологій реалізації напівпровідникових сканерів.
Найбільш поширені («класичні») типи напівпровідникових сканерів:
1. Ємнісні сканери
2. Чутливі до тиску сканери
3. Термо-сканери
Менш поширені типи:
4. Радіочастотні сканери
5. Протяжні термо-сканери
6. Ємнісні протяжні сканери
7. Радіочастотні протяжні
Основні недоліки напівпровідникових сканерів, хоча вони характерні не для всіх описаних методів:
Ø сканери чутливі до тиску, дають зображення низької роздільної здатності і маленького розміру;
Ø необхідність прикладання пальця безпосередньо до напівпровідникової поверхні (так як будь-який проміжний шар впливає на результати сканування) веде до її швидкого зношування;
Ø чутливість до сильних зовнішніх електричних полів, які можуть викликати електростатичні розряди, здатні вивести сенсор з ладу (відноситься в першу чергу до ємнісним сканерів);
Ø велика залежність якості зображення від швидкості руху пальця по скануючої поверхні притаманна прокаточний сканерів.
Ультразвукові сканери - дана група в даний час представлена всього одним методом сканування, який так і називається.
Ультразвукове сканування - це сканування поверхні пальця ультразвуковими хвилями і вимірювання відстані між джерелом хвиль і западинами і виступами на поверхні пальця по відбитому від них луні. Якість одержуваного таким способом зображення в 10 разів краще, ніж отриманого будь-яким іншим представленим на біометричному ринку методом. Крім цього варто відзначити, що даний спосіб практично повністю захищений від муляжів, оскільки дозволяє крім відбитка пальця отримувати і деякі додаткові характеристики про його стан (наприклад, пульс).
Основні недоліки ультразвукових сканерів:
Ø висока ціна в порівнянні з оптичними і напівпровідниковими сканерами;
Ø великі розміри самого сканера.
В іншому, можна сказати, що ультразвукове сканування поєднує в собі кращі характеристики оптичної та напівпровідникової технологій.
Підходи до захисту від муляжів
Проблема захисту різних біометричних систем від муляжів біометричних ідентифікаторів є однією з найскладніших як для всієї області, так і в першу чергу для технології розпізнавання відбитків пальців. Пов'язано це з тим, що відбитки пальців відносно легко отримати порівняно, наприклад з райдужною оболонкою ока або 3D-формою руки, і виготовлення муляжу відбитка пальця виглядає також порівняно більш простим завданням.
Узагальнено всі методи захисту від муляжів відбитка пальця можна розділити на дві групи:
1. Технічні - методи захисту, реалізовані або на рівні програмного забезпечення, що працює із зображенням, або на рівні зчитує.
· захист на рівні зчитувального пристрою: полягає в тому, що в самому сканері реалізовано алгоритм отримання зображення, який дозволяє отримати відбиток пальця тільки з живого пальця, а не з муляжу, наприклад, так працюють оптоволоконні сканери;
· захист по додатковій характеристиці: суть даного методу полягає в отриманні за допомогою скануючого пристрою деякої додаткової характеристики, за якою можна прийняти рішення чи є наданий ідентифікатор муляжем. Наприклад, за допомогою ультразвукових сканерів можна отримувати інформацію про наявність пульсу в пальці, в деяких оптичних сканерах з високим дозволом можна визначити наявність на зображенні частинок поту і т.д.;
2. Організаційні - суть ці методів полягає в організації процесів аутентифікації, таким чином, щоб утруднити чи виключити можливість використання муляжу.
Ø Ускладнення процесу ідентифікації. Метод полягає в тому, що в процесі реєстрації відбитків пальців у системі на кожного користувача реєструється кілька пальців (в ідеалі всі 10). Після цього безпосередньо в процесі аутентифікації у користувача запитуються для перевірки кілька пальців у довільній послідовності, що значно ускладнює вхід в систему по муляжу;
Ø Мультібіометрія або багатофакторна біометрія: для аутентифікації використовується кілька біометричних технологій, наприклад відбиток пальця і форма особи або сітківка ока і т.д.
Ø Багатофакторна аутентифікація: суть методу - використовувати для посилення захисту сукупність методів аутентифікації, наприклад біометрію і смарт-карти.
