Биометрическая аутентификация
Понятие "биометрическая технология". История развития. Технологии, построенные на анализе изображения глаза, лица, гребней отпечатка пальца, геометрии контура кисти руки, динамики подписи и др. Единая структура форматов обмена биометрическими данными.
| Рубрика | Биология и естествознание |
| Вид | реферат |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 23.06.2020 |
| Размер файла | 238,0 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
СОДЕЖАНИЕ
- ВВЕДЕНИЕ
- 1. Введение и общий обзор
- 1.1 Понятие "биометрическая технология"
- 1.2 История развития
- 2. Обзор технологий
- 2.1 Технологии, построенные на анализе изображения глаза
- 2.2 Технологии, построенные на анализе изображения лица
- 2.3 Технологии, построенные на анализе гребней отпечатка пальца
- 2.4 Технологии, построенные на анализе геометрии контура кисти руки
- 2.5 Технологии, построенные на анализе геометрии контура пальца
- 2.6 Технологии, построенные на анализе динамики подписи
- 2.7 Технологии, построенные на анализе голоса
- 2.8 Технологии, построенные на анализе рисунка вен
- 2.9 Биометрические технологии в будущем
- 3. Стандарты на биометрические технические интерфейсы
- 3.1 Блоки биометрических данных и записи биометрических данных
- 3.2 Единая структура форматов обмена биометрическими данными (ЕСФОБД)
- 3.3 Стандарт БиоАПИ
- 3.4 Стандарт протокола межсетевого обмена БиоАПИ
- ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ВВЕДЕНИЕ
биометрическая технология обмен данные
"Биометрическая аутентификация" представляет собой автоматическое распознавание человека на основе характерных биологических или поведенческих признаков. Данная область, в свою очередь, является частью более широкой области науки об идентификации человека.
К технологиям распознавания человека относят распознавание по отпечаткам пальцев, по геометрии лица, рук, по голосу и радужной оболочке глаза. При современном уровне технологического развития техника анализа ДНК не является полностью автоматической и подразумевает присутствие человека в качестве обработчика данных, поэтому термин "Биометрическая аутентификация" в этом случае неприменим.
Некоторые технологии (например, распознавание по радужной оболочке глаза) в большей степени основаны на биологических признаках, а некоторые (например, распознавание по динамике подписи) - на поведенческих признаках, но в то же время во всех техниках распознавания присутствуют как биологические, так и поведенческие элементы. Не существует полноценно "поведенческих" или "биологических" биометрических систем. "Биометрическую аутентификацию" часто называют "биометрией", несмотря на то, что этот более современный термин исторически употреблялся в контексте статистического анализа общих биологических данных.
В общем случае биометрия представляет собой распознавание поведения человека и биологических структур при помощи компьютера и больше связана с вычислительной техникой и анализом статистических эталонов, чем с науками о поведении и биологией.
В настоящее время биометрия применяется для распознавания личности во многих сферах деятельности, таких как контроль физического доступа и доступа к компьютеру, в правоохранительных органах, при голосовании, пересечении границы, в системе социального обеспечения и при выдаче водительских прав.
При выполнении работы ставились задачи рассмотрения технологий распознавания человека, национальных стандартов в области биометрии, термины и определения, применяющиеся в данных национальных стандартах.
Итогом всей работы является заключение, анализирующее, как выполнены поставленные задачи.
1. Введение и общий обзор
1.1 Понятие "биометрическая технология"
Комплексный термин "биометрия" относится к количественному или статистическому анализу биологических характеристик. В этой связи мы заинтересованы во всех технологиях, которые предусматривают анализ характеристик человеческого организма для распознавания личности. Наиболее распространенное определение биометрии применительно к задаче распознавания личности звучит следующим образом: биометрическая характеристика или признак (биометрический) - это уникальная, измеримая характеристика или признак, используемый для автоматического распознавания или верификации личности.
Биометрические технологии связаны с физическими частями человеческого тела или индивидуальными признаками субъекта, и распознавание личности осуществляется либо на основе особенностей частей человеческого тела, либо на индивидуальных признаках субъекта, либо на том и другом одновременно. Следует отметить термин "автоматическое", указанный выше. На самом деле это значит, что биометрическая технология должна распознать или верифицировать субъекта быстро, автоматически и в режиме реального времени (более подробное определение различных биометрических технологий представлено в разделе 3). Наиболее распространенными физическими биометрическими характеристиками являются глаза, лицо, отпечатки пальцев, рука и голос, в то время как подпись, динамика работы с клавиатурой и походка являются наиболее распространенными поведенческими биометрическими характеристиками. Распознавание личности по ДНК на сегодняшний момент исключено, так как эта технология не является быстрым автоматическим процессом, но такое положение вещей может измениться уже через несколько лет.
1.2 История развития
На примитивном уровне биометрические характеристики применялись веками. Части нашего тела и особенности нашего поведения для распознавания использовались с незапамятных времен и продолжают использоваться в наши дни. Учение об отпечатках пальцев существовало еще в древнем Китае; мы часто помним и узнаем людей по их лицам, голосам, а подпись является общепринятым методом идентификации в банковской системе, легитимизации документов и во многих других сферах деятельности.
Современное учение о распознавании личности, основанное на физических измерениях, многим обязано служащему полиции Альфонсу Бертильону, который начал свою работу в конце 70-х годов XIX века. Система Бертильона включала в себя измерение нескольких величин: рост, вес, длина и ширина головы, толщина щек, длина туловища, стоп, ушей, предплечья, средних пальцев и мизинцев. Также в систему входили категории цвета и узора радужной оболочки глаза (РОГ). До 80-х годов XIX века система Бертильона применялась во Франции для идентификации рецидивистов. Некоторое время спустя система стала применяться в США для идентификации заключенных и применялась до 20-х годов XX века. Несмотря на то, что исследования отпечатков пальцев британским управляющим колонией в Индии Уильямом Гершелем началось еще в конце 50-х годов XIX века, эти знания оставались неизвестными в западном мире до 80-х годов XIX века, пока не стали пропагандироваться Сэром Фрэнсисом Гальтоном в научных работах (1888) и Марком Твеном в литературе (1893). Работы Ф.Гальтона также включали в себя технологию идентификации личности по характеристикам лица.
К середине 20-х годов XX века дактилоскопия полностью вытеснила систему Бертильона в Бюро Расследований США (вскоре сменившимся Федеральным Бюро Расследований). Впрочем, исследования новых методов идентификации личности продолжались только в научном мире. Анализ почерка как метод был признан в 1929 году, а идентификация личности по сетчатке глаза - в 1935 году.
Однако ни одна из описанных выше технологий не являлась "автоматической", поэтому ни одна из них не отвечает определению "биометрическая аутентификация", используемому в настоящем стандарте. Автоматические технологии требуют автоматического и преимущественно быстрого вычисления. Эксперименты в области автоматического распознавания голоса с использованием аналоговых фильтров начались в 40-х годах XX века и начале 50-х годов XX века. В 1960-х годах во время набирающей скорость революции в вычислительной технике распознавание паттернов голоса и отпечатков пальцев считалось первоочередным применением автоматической обработки сигнала. В 1963 году начал формироваться широкий и разнообразный рынок систем с использованием автоматического распознавания личности по отпечаткам пальцев, которые в перспективе могли бы применяться в "кредитных системах", "в системах промышленной и военной безопасности" и для "защиты персональных данных". B 70-x годах XX века были зарегистрированы первые действующие системы идентификации по отпечатку пальца и геометрии контура кисти руки (например, система "Identimat").
Параллельно с развитием технологии идентификации по геометрии контура кисти руки в 60-е и 70-е годы прошлого столетия быстрыми темпами развивалась дактилоскопическая биометрия. В течение этого времени многие организации с целью содействия сотрудникам правоохранительных органов подключились к разработке автоматической идентификации по отпечаткам пальцев, потому что сверка отпечатков пальцев с существующими в досье преступников происходила в лабораториях вручную, требовала большого штата и отнимала слишком много человеко-часов. В различных системах идентификации по отпечаткам пальцев, разработанных в 60-х и 70-х годах XX века для ФБР, уровень автоматизации был уже значительно выше, но все эти системы были рассчитаны только на сравнение отпечатков пальцев. Автоматизированные системы дактилоскопической идентификации (АСДИ) впервые были применены в конце 70-х годов прошлого столетия, из них следует отметить АСДИ Канадской королевской конной полиции, применявшуюся с 1977 года. С тех пор роль биометрии в правоохранительных органах значительно возросла, а АСДИ применяются в подавляющем большинстве правоохранительных подразделений по всему миру. Сегодня АСДИ может приобретать и гражданское население.
В 80-х годах XX века системы сканирования и распознавания отпечатков пальцев, а также системы распознавания голоса стали устанавливаться на персональные компьютеры для контроля доступа субъектов к хранящейся на них информации. Системы распознавания личности по РОГ, основанные на концепции, которая была запатентована в 80-х годах XX века, стали доступны только в середине 90-х годов. На сегодняшний день существует более десяти различных подходов, использующихся в доступных для приобретения систем, включающих в себя распознавания личности по геометрии контура кисти руки и пальца, паттернам РОГ и отпечатка пальца, изображениям лица, голосу, динамике подписи, работы на клавиатуре, паттернам вен руки.
Современные системы верификации по голосу многим обязаны технологическим достижениям 70-х годов XX века, в то время как технологии верификации по подписи и распознавания по лицу сравнительно новые технологии. Переход от исследований и развития к области коммерции продолжается и сегодня. Во всем мире исследования университетов и поставщиков биометрических услуг для улучшения работы уже существующих биометрических технологий считаются намного важнее, чем развитие новых и более разнообразных технологий. Самой сложной частью процесса является выведение системы на рынок и подтверждение ее эксплуатационных характеристик. Для того, чтобы добиться полноценной работы системы, требуется время.
2. Обзор технологий
2.1 Технологии, построенные на анализе изображения глаза
В настоящее время биометрические технологии, построенные на анализе глаза, характеризуются высочайшей точностью и способны найти различия даже между близнецами. Эти технологии могут быть разделены на две отдельные технологии, анализирующие биометрические характеристики РОГ и сетчатки глаза.
Характеристики изображения РОГ.
РОГ представляет собой цветное кольцо текстурированной материи вокруг зрачка. Каждая РОГ имеет уникальную структуру, особый комплекс паттернов. Она представляет собой комбинацию особых характеристик, таких как лакуны, углубления, нити, ямки, радиальные кольца и жилки. Считается, что искусственное воспроизведение РОГ невозможно из-за ее уникальных свойств, поскольку не существует двух одинаковых РОГ. РОГ тесно связана с человеческим мозгом, поэтому считается, что ее нельзя использовать для биометрического распознавания после смерти. По этой причине невозможно создать искусственную РОГ и, скорее всего, при использовании трупного материала РОГ не удастся "обмануть" биометрическую систему. Это означает, что идентификация мертвого тела с использованием зарегистрированных данных РОГ невозможна, в то время как код ДНК успешно применяется и после смерти субъекта при условии отсутствия влияния жары и соленой воды.
В большинстве систем полутоновое изображение РОГ получают в ближнем инфракрасном (ИК) диапазоне с целью максимизировать детали в случае темных глаз, некоторые системы способны захватывать данные о РОГ также и в цвете. Данная процедура должна проходить при хорошем освещении. Контактные линзы без рисунка не мешают захвату данных, а наличие солнечных очков и очков с линзами не допускается, так как это может повлиять на процесс захвата данных.
Уникальные признаки РОГ извлекаются из захваченного образца при помощи блока извлечения признаков. Далее эти признаки РОГ преобразовываются в уникальный математический код и сохраняются в виде шаблона (биометрического эталона) для конкретного субъекта
Характеристики сетчатки глаза.
Сетчатка глаза представляет собой слой кровеносных сосудов, находящихся на внутренней оболочке глаза. Аналогично РОГ сетчатка глаза формирует уникальный рисунок, и считается, что ее невозможно применять для биометрической идентификации после смерти субъекта.
Необходимо провести точную регистрацию, включающую в себя расположение глаза на одной оси с оптической осью системы захвата данных для получения оптимального считывания. Глаз позиционируется перед системой захвата данных так, чтобы расстояние варьировалось от восьми сантиметров до одного метра. Человек должен через окулярную трубку проследить за серией отметок и расположить их на одной оси. После этой процедуры сканер фокусирует глаз в достаточной степени для того, чтобы захватить рисунок сетчатки глаза.
Уникальное расположение кровеносных сосудов сетчатки глаза фиксируется блоком извлечения признаков. Далее эти признаки преобразовываются в уникальный математический код и сохраняются в виде шаблона (биометрического эталона) для конкретного субъекта.
2.2 Технологии, построенные на анализе изображения лица
Основным элементом в распознавании людей является лицо. Автоматическая идентификация личности с помощью анализа лица является сложной процедурой, для которой требуются сложные методы искусственного интеллекта и машинного обучения. Рядом биометрических компаний и исследовательских институтов разработаны системы распознавания лица, в которых для регистрации биометрических данных используется стандартное видеоизображение или тепловизионное изображение (термограмма) лица. На результаты сравнения лиц, которое проводится в биометрических системах, могут повлиять такие факторы, как возрастные изменения внешности человека, растительность на лице, наличие очков и положение головы. Для проведения корректного сопоставления новых биометрических образцов с ранее зарегистрированными шаблонами необходимо использовать машинное обучение.
В методах распознавания лица, основанных на видеоизображении, используется изображение лица или серия изображений лиц, захватываемых видеокамерой. Точность расположения лица субъекта и условия освещения могут повлиять на работу системы. Обычно захватывается изображение лица целиком, на котором затем могут проставляться контрольные точки лица. Например, расположение глаз, рта и ноздрей может быть таким, что будет создан уникальный шаблон. Трехмерные модели лица могут создаваться разными способами, такими как проецирование ИК-сетки ("структурированного света"), слияние нескольких изображений или использование информации о полутонах в отдельном изображении. На тепловизионом изображении лица отображается количество тепла, вызванное притоком крови к лицу. Тепловизор захватывает невидимый, вызванный теплом рисунок кровеносных сосудов, находящихся под кожей. Так как при захвате изображений лица ИК-камерами освещение не является необходимым, системы могут захватывать изображения в темноте. Однако ИК-камеры являются более дорогими по сравнению с другими видами видеокамер.
С помощью специальных алгоритмов или нейтронной сети в ядре распознавания биометрической системы изображение лица преобразуется в шаблон, а далее - в уникальный математический код. Этот код сохраняется в виде шаблона (биометрического эталона) для конкретного субъекта.
2.3 Технологии, построенные на анализе гребней отпечатка пальца
Сканирование папиллярного узора.
Биометрия изображения отпечатков пальцев является точным методом биометрической идентификации и верификации. Большинство АСДИ сопоставления "один-ко-многим" анализируют мелкие уникальные отметки на отпечатке пальца, называемые минуциями. Их можно определить как окончания гребней на отпечатке пальца или бифуркации (ветви, произведенные гребнями на отпечатке пальца). Некоторые системы распознавания отпечатков пальцев также анализируют мелкие потовые поры на пальце, которые аналогично минуциям расположены уникально, создавая возможность отличить отпечаток пальца одного человека от другого. Также могут быть проанализированы плотность изображения пальца или расстояние между гребнями.
На отпечатки пальцев могут влиять некоторые условия. Например, при сборе данных грязные, сухие или потрескавшиеся подушечки пальцев значительно снижают качество захватываемого изображения отпечатка пальца. На качество изображения отпечатка пальца могут повлиять также возраст, пол и национальность субъекта. Еще одним значительным фактором является то, каким образом субъект прикладывает палец к биометрическому сканеру. Изображение отпечатка пальца может быть неудовлетворительного качества, если палец слишком сильно прижат к поверхности биометрического сканера. Поставщики принимают указанные выше проблемы во внимание, и таким образом биометрические сканеры проектируются с учетом эргономических требований для оптимизации процесса получения отпечатка пальца.
Основным различием между различными дактилоскопическими техниками, существующими на рынке, является способ захвата изображения отпечатка пальца. В системах верификации "один-к-одному" применяются четыре основные техники захвата данных: оптическая, тактильная, или термальная, емкостная и ультразвуковая. В большинстве систем сопоставления "один-ко-многим" при захвате изображения отпечатка пальца используется оптический метод или электронное сканирование изображений с листа бумаги.
Верификация изображения отпечатка пальца.
Техника получения изображения оптическим методом включает в себя использование пучка света, преломляемого призмой. Субъект прикладывает палец к стеклянной поверхности биометрического сканера, которая называется планшетом. Свет попадает на отпечаток пальца, и захватывается оттиск.
В тактильной, или термальной, технике для получения данных об отпечатке пальца используется сложный силиконовый чип. Субъект прикладывает палец к датчику-чипу, чувствительному к теплу или давлению, оказываемому пальцем. Данные об отпечатке пальца захватываются.
Емкостные силиконовые датчики измеряют электрический заряд и выдают электрический сигнал в тот момент, когда палец оказывается на поверхности датчика. Основным элементом емкостной техники, так же как в тактильной или термальной технике, является датчик-чип. Емкостная техника заключается в анализе низших и высших точек гребней и впадин в отпечатке пальца. Электрический сигнал подается в тот момент, когда гребни отпечатка пальца контактируют с датчиком. Углубления не генерируют сигнал. Именно благодаря такому непостоянству электрического заряда воспроизводится изображение отпечатка пальца.
Захват изображения отпечатка пальца ультразвуковым методом основан на использовании звуковых волн, которые находятся вне диапазона слышимости человеческого уха. Палец прикладывают к биометрическому сканеру, и акустические волны измеряют плотность рисунка отпечатка пальца.
Блок извлечения признаков выделяет признаки отпечатка пальца. Уникальный математический код отпечатка сохраняется в виде шаблона (биометрического эталона) для конкретного субъекта.
Идентификация изображения отпечатка пальца.
При идентификации "один-ко-многим" субъекты регистрируются при помощи оптического прямого сканирования, описанного выше для верификации изображения отпечатка пальца. АСДИ системы правоохранительных органов, также известные как станции регистрации, захватывают все десять отпечатков. Версия систем АСДИ, применяемая в гражданских целях, не захватывает все десять отпечатков пальцев и эффективно работает при наличии одного или двух отпечатков. Скрытые отпечатки (полученные на месте преступления или чернильные изображения на бумаге) также могут быть захвачены системой АСДИ при помощи планшетного сканера.
В случае АСДИ процесс биннинга отпечатков пальцев оптимизирует процесс выделения. Данные о минуциях извлекаются и сохраняются в виде шаблона (биометрического эталона) для конкретного субъекта.
Новый образец, захваченный либо устройством прямого считывания папиллярного узора, либо техникой сканирования скрытых или чернильных отпечатков, сопоставляется с имеющимися контрольными шаблонами в базе данных. Если использовался биннинг, то сопоставление будет проводиться с бином, содержащим идентичные признаки, а также с новым отпечатком.
Технологии, построенные на анализе изображения ладоней.
Биометрия ладоней может быть поставлена в один ряд с биометрией отпечатков пальцев, особенно в технологии АСДИ. Гребни, впадины и минуции есть как на отпечатках пальцев, так и на ладони. Признаки ладони чаще всего анализируются при помощи техники оптического захвата. Данная область биометрической промышленности, в частности, ориентирована на правоохранительные органы, так как скрытые отпечатки ладоней так же крайне полезны в раскрытии преступлений, как и отпечатки пальцев. Однако поставщики обращают внимание на рынок контроля доступа и надеются заняться разработкой версий своей продукции применительно к гражданской сфере.
Характеристики биометрии ладоней преимущественно используются в идентификации "один-к-одному", а процесс захвата по сути аналогичен оптической технике, предназначенной для регистрации отпечатков пальцев. Система регистрации отпечатка ладони захватывает ладонь в тот момент, когда она находится на биометрическом сканере. Скрытые и чернильные отпечатки ладоней также могут быть отсканированы и помещены в систему, как в случае с системами АСДИ.
Данные о минуциях извлекаются блоком извлечения признаков, признаки ладони сохраняются в виде шаблона (биометрического эталона) в базе данных.
Новый отпечаток, захваченный при помощи прямого сканирования, с использованием техники сканирования скрытых или расположенных на бумаге отпечатков, сопоставляется с базой данных контрольных шаблонов.
2.4 Технологии, построенные на анализе геометрии контура кисти руки
Для идентификации по геометрии контура кисти руки необходимы одно или несколько двухмерных изображений кисти руки, на которых определяется форма и измеряется длина пальцев и фаланг. Данная технология применяется с начала 80-х годов XX века преимущественно в области контроля доступа. Несмотря на то, что технология идентификации по геометрии контура кисти руки, как и технология идентификации по геометрии контура пальца (см. ниже), не обеспечивает максимальную точность распознавания, эта технология удобна в применении, и ее основное преимущество заключается в большой пропускной способности. По этой причине технологии идентификации по геометрии контура кисти руки и геометрии контура пальца часто применяются в парках отдыха для повторных проходов субъектов.
Субъект помещает кисть руки на считывающее устройство, располагая пальцы в соответствии с инструкцией по правильному положению пальцев. Зеркало отражает свет горизонтально вдоль тыльной стороны руки, создавая двумерную тень от кисти руки. Камера, расположенная над рукой, захватывает изображение. Далее выполняются измерения характеристик выбранных точек на кисти руки.
Блок извлечения признаков преобразует измерения в уникальный числовой идентификатор, на основе которого для данного субъекта создается шаблон (биометрический эталон).
Геометрия контура кисти руки используется преимущественно при верификации (сравнении "один-к-одному"). Полученный образец сравнивается с базой данных шаблонов (контрольных эталонов).
2.5 Технологии, построенные на анализе геометрии контура пальца
Многие поставщики биометрических услуг используют для идентификации личности геометрию контура пальцев или результаты измерения формы пальцев. В данной технологии используются те же принципы, что и в технологии идентификации по геометрии контура кисти руки. В зависимости от используемой биометрической системы может анализироваться геометрия контура одного или двух пальцев. Проводится измерение таких уникальных характеристик пальцев, как ширина, длина, толщина и размер фаланг.
Системы идентификации по геометрии контура пальцев могут проводить верификацию (сравнение "один-к-одному") или идентификацию (сравнение "один-ко-многим"). Основными преимуществами данных систем являются устойчивость к сбоям и большая пропускная способность.
Как и в системах верификации по отпечаткам пальцев, метод захвата изображений зависит от используемой системы. В настоящее время на рынке представлены две основные технологии получения изображений.
Первая заключается в измерении геометрии контура двух или более пальцев. Зеркало отражает свет горизонтально вдоль тыльной стороны кисти руки, создавая двухмерную тень от кисти руки. Камеры, расположенные над рукой, получают изображения и в трех координатах проводят измерение характеристик контура указательного и среднего пальцев правой либо левой руки.
Вторая технология заключается в том, что субъект помещает палец в специальный тоннель, в котором проводится измерение характеристик контура пальца в трех координатах.
Далее блок извлечения признаков обрабатывает результаты измерений и создает для данного субъекта шаблон (биометрический эталон).
2.6 Технологии, построенные на анализе динамики подписи
Биометрия подписи часто называется верификацией динамики подписи (ВДП) и заключается в анализе того, как мы пишем свое имя или визируем документ. Важно отметить, что метод заключается не в анализе самой подписи, а в анализе процесса ее получения. Именно в этом отличие ВДП от анализа законченных подписей на бумаге. При помощи технологии ВДП можно извлечь и измерить множество характеристик. К примеру, угол, под которым пишущий держит ручку, время, которое пишущий отводит на написание, скорость движения ручки и акселерацию, силу, с которой пишущий держит ручку, и то, сколько раз ручка отрывалась от бумаги, - все эти показатели могут быть рассмотрены как уникальные поведенческие характеристики. Технология ВДП не основана на анализе статичного изображения, так что даже в том случае, если подпись скопирована, субъект подделки подписи должен знать о динамике ее изготовления, а отсутствие этих знаний значительно усложнит подделку подписи.
Другим преимуществом биометрических технологий, построенных на анализе динамики подписи, является их распространенность в качестве метода подтверждения личности. Вместе с этим, технологии, построенные на анализе динамики подписи, применяются в ситуациях, когда необходимо наложить на человека юридические обязанности, например, в случае подписания контракта. Вышеизложенные факторы привели к применению биометрии подписи в разных сферах деятельности: от проверки документов, предоставляющих право на соцобеспечение, до управления документооборотом и использования электронной подписи.
Стоит отметить, что данные о динамике подписи могут быть захвачены при помощи электронного планшета без ведома субъекта.
Данные о подписи могут быть захвачены при помощи чувствительного пера или электронного планшета. В первом случае суть метода заключается в наличии чувствительных элементов-датчиков внутри пера, а второй метод основан на том, что планшет регистрирует уникальные характеристики динамики подписи. Одной из вариаций двух этих методов является акустическая эмиссия, которая измеряет звук, производимый ручкой во время контакта с бумагой. Как правило, для системы ВДП, как и для других биометрических техник, необходимо, чтобы субъект ввел свою подпись несколько раз, только в этом случае система может сформировать профиль характеристик подписи.
После выделения уникальных признаков подписи блок извлечения признаков кодирует данные и сохраняет в виде шаблона (биометрического эталона) для конкретного субъекта.
2.7 Технологии, построенные на анализе голоса
Распознавание субъекта является биометрической технологией верификации и идентификации говорящего по голосу. Не стоит путать распознавание субъекта с похожей не биометрической технологией распознавания речи, используемой для распознавания слов при диктовке или автоматической обработке инструкций, переданных по телефону.
Звук человеческого голоса является следствием резонанса, возникающего в речевом тракте. Особенности голоса определяются длиной речевого тракта и формами ротовой и носовой полостей.
В технологии измерения голоса может применяться либо текстонезависимый, либо текстозависимый метод. Другими словами, при захвате голоса можно использовать специально подготовленные вопросы, отвечая на которые, субъект будет произносить определенный текст, сочетающий фразы, слова или цифры (текстозависимый метод), или субъект может произносить любые фразы, слова или цифры без определенного задания (текстонезависимый метод). На сегодняшний день текстозависимые (с вопросом) техники доминируют в сфере коммерческих систем распознавания субъекта по голосу.
Технологии распознавания субъекта по голосу особенно полезны в приложениях, связанных с телефонами. Мы все разговариваем по телефону, а биометрическая система может быть встроена в частную или общественную телефонную сеть. Однако на работу систем распознавания субъекта влияют окружающие субъект шумы и помехи на линиях.
Субъект произносит в микрофон заранее подготовленную (текстозависимый метод) либо произвольную фразу (текстонезависимый метод). Данный процесс обычно повторяется несколько раз во время регистрации, чтобы позволить системе сформировать подходящий профиль голоса.
Блок извлечения признаков выделяет уникальный голосовой сигнал и создает шаблон (биометрический эталон). Предпочтительным методом является верификация "один-к-одному". Диктор произносит в микрофон фразу, далее происходит сопоставление нового образца голоса с биометрическим шаблоном.
2.8 Технологии, построенные на анализе рисунка вен
Биометрические технологии, анализирующие образцы рисунков вен, характеризуются высокой аутентификационной точностью. Вены, которые находятся в подкожной области тела каждого человека, формируют уникальный рисунок. Даже рисунки генетически идентичных близнецов имеют отличия. Более того, рисунок вен представляет собой данные внутри человеческого тела, которые не могут быть кем-то украдены при помощи обычного фотоаппарата или сведены каким-то образом с объектов, с которыми контактировал субъект (по сравнению с отпечатками пальцев). Рисунок вен может быть захвачен при помощи ИК-излучения. Кожа отражает ИК-излучение, поэтому может быть получено изображение. С другой стороны, более темное изображение рисунка вен получается в том случае, когда пониженный уровень гемоглобина в вене поглощает ИК-излучение. Таким образом, система захвата изображения способна получить уникальный рисунок вен посредством более темного изображения.
В данной технологии выбираются такие части человеческого тела (ладонь, палец, запястье и тыльная сторона ладони), в которых присутствует уникальный рисунок кровеносных сосудов, следовательно, биометрический сканер может зарегистрировать эти данные. Рисунки вен извлекаются, кодируются блоком извлечения признаков и сохраняются в виде шаблона (биометрического эталона) для конкретного субъекта.
На данный момент существует два метода регистрации изображений вен, построенные на разных типах: отражение и передача. При первом типе на конкретный участок тела наводится ИК-излучение и проводится фотографирование. При втором типе ИК-излучение направляется сквозь часть человеческого тела, после чего проводится фотографирование.
При помощи техник обработки признаков изображения можно получить четкие и устойчивые паттерны вен.
2.9 Биометрические технологии в будущем
Биометрические технологии будущего, вероятно, будут усовершенствованными версиями биометрических технологий, описанных выше. Все биометрические технологии нуждаются в улучшениях процесса захвата (включая скорость, эргономичность, точность и качество захвата) и сопоставления (включая улучшенную точность, скорость и работу с низкокачественными данными в пределах допускаемых погрешностей). Несмотря на успех существующих технологий, исследования и развитие более разнообразных и интересных технологий будет продолжаться.
Запах.
Система, анализирующая химический состав запаха тела, в настоящее время находится в стадии развития. Неинвазивные датчики системы способны захватывать запах частей тела, например, таких, как тыльная сторона ладони. Каждый уникальный запах человеческого тела состоит из химических летучих веществ. Данные вещества извлекаются системой и преобразуются в шаблон.
Анализ ДНК.
Процесс анализа человеческого ДНК недостаточно автоматизирован, чтобы считать анализ ДНК биометрической технологией, несмотря на то, что результат можно получить в течение 10 минут. Однако в настоящее время получение пробы человеческого ДНК является инвазивной технологией, для этого необходимы образцы ткани, крови или чего-то иного, относящегося к телу.
Форма ушей.
Идентификация личности по форме ушей активно применяется в правоохранительных органах, т.к. уши видны на фотографиях, но в настоящее время данный процесс проводится вручную. Развитие данной технологии нацелено на ее использование в биометрии в сочетании с технологией распознавания лица, особенно в отношении изображений в профиль.
Асимметрия тела.
В настоящее время происходит развитие новой довольно интересной технологии, которая заключается в измерении (мелких) потенциальных различий, которые существуют между правой и левой частью тела. Данные потенциальные различия создают уникальный рисунок, повторяющийся с каждым ударом сердца (из-за движения крови по всему телу). Измерения проводится с помощью датчика размером с кредитную карточку, на котором размещены контакты, прикрепляемые к правой и левой рукам.
3. Стандарты на биометрические технические интерфейсы
3.1 Блоки биометрических данных и записи биометрических данных
В биометрических стандартах существуют две основные концепции биометрических технических интерфейсов.
Первая концепция основана на "блоках биометрических данных" (ББД). Блок биометрических данных представляет собой формат обмена стандартизированными данными для записи особых биометрических характеристик, таких как изображение отпечатка пальца, запись о "минуциях пальца" (соединение или бифуркация гребней и впадин), изображение РОГ и т.д. Для различных биометрических технологий существуют стандарты форматов обмена биометрическими данными, каждый из которых определяет один или более форматов ББД (например, форматы компактных смарт-карт наравне с обычными форматами). У каждой технологии есть один (или более) родственный идентификатор формата ББД, позволяющий любой системе расшифровывать или обрабатывать родственный формат, о котором у системы есть информация.
Вторая концепция основана на "записи биометрической информации" (ЗБИ). ЗБИ - это ББД, но с дополнительными метаданными: дата захвата, дата истечения срока хранения захваченных данных, данные об устройстве регистрации, информация о том, закодированы данные или нет. Некоторые форматы ЗБИ установлены в ИСО/МЭК 19785-3 как части продолжающейся работы в данной области на базе как количества информации, включенной в ЗБИ, так и компактности используемой схемы кодирования. К тому же у форматов ЗБИ есть идентификатор, который в данном случае называется "главным идентификатором формата ЕСФОБД".
ЗБИ является единицей, применяемой в большинстве национальных стандартов для хранения и обмена между модулями программного обеспечения и компьютерными системами, например, используя интерфейсы БиоАПИ (в рамках системы) или протокол межсетевого обмена (ПМО) (между системами).
Архитектуры БиоАПИ и ЗБИ имеют важное значение в любой работе, включающей в себя обмен биометрической информацией (ББД, ЗБИ) в рамках системы или между системами.
3.2 Единая структура форматов обмена биометрическими данными (ЕСФОБД)
Настоящий стандарт предназначен для обеспечения взаимодействия программных и аппаратных средств, применяемых в области биометрии, путем установления стандартных структур записей биометрических данных (ЗБИ). ЗБИ представляют собой один или несколько ББД с дополнительными данными, формирующими заголовок ЗБИ. Заголовок состоит из набора элементов данных и их абстрактных значений, соответствующих требованиям ЕСФОБД.
ЗБИ представляет собой данные, записанные в соответствии с форматом ведущей организации ЕСФОБД (см. ниже). ЗБИ всегда состоит не менее чем из двух частей: стандартного биометрического заголовка (СБЗ) и по меньшей мере из одного (ББД). ЗБИ может содержать также и третью часть, называемую блоком защиты информации (БЗИ). ЕСФОБД не устанавливает требований к содержанию и способу записи ББД, за исключением того, что его размер в битах должен быть кратным восьми; стандартизованные форматы ББД для ряда биометрических технологий установлены в серии стандартов ИСО/МЭК 19794.
Основным назначением ЕСФОБД является установление элементов данных и их абстрактных значений с определенной семантикой, которые являются общепринятыми параметрами и применяются как части СБЗ в ЗБИ.
Конкретный формат ведущей организации ЕСФОБД устанавливает требования для определенной области использования. Формат ведущей организации ЕСФОБД представляет собой полноразрядную спецификацию кодирования, которая может использовать некоторые или все абстрактные значения некоторых или всех элементов данных ЕСФОБД, определенных в настоящем стандарте. Допускается также использовать дополнительные абстрактные значения, установленные форматом ведущей организации ЕСФОБД, вместе с одним или более ББД.
ИСО/МЭК 19785 состоит из трех частей. В ИСО/МЭК 19785-1 установлен полный набор элементов данных и их абстрактных значений (без определения способов записи). В ИСО/МЭК 19785-2 установлены процедуры действий регистрационного органа в области биометрии, который присваивает идентификаторы для биометрических организаций, ББД, форматов ведущей организации (форматов ЗБИ) и форматов БЗИ. ИСО/МЭК 19785-3 устанавливает конкретные спецификации форматов ведущей организации, размер заголовков которых варьируется от минимального до максимального и способ записи которых может быть бинарным или в формате XML.
3.3 Стандарт БиоАПИ
Биометрический программный интерфейс: спецификация биометрического программного интерфейса (ИСО/МЭК 19784-1).
БиоАПИ является стандартом, предоставляющим спецификацию архитектуры программного интерфейса для биометрических приложений. Описываемая модель позволяет использовать компоненты биометрической системы разных изготовителей и обеспечивать их взаимодействие посредством установленных программных интерфейсов приложений.
Основная концепция заключена в приложениях (от множества поставщиков), которые взаимодействуют со структурой БиоАПИ (от одного поставщика, но с определенными интерфейсами), которая, в свою очередь, взаимодействует с поставщиками биометрических услуг (ПБУ) (от множества поставщиков) для выполнения биометрических функций. Архитектура БиоАПИ показана на рисунке 1.
Рисунок 1 - Архитектура БиоАПИ
Взаимодействие между разными компонентами осуществляется посредством передачи ЗБИ.
ПБУ может выполнять захват (получение), сопоставление, архивацию или обработку ЗБИ.
В последнем издании, посвященном архитектуре БиоАПИ, ПБУ может состоять из кода одного поставщика, взаимодействующего с "Элементом БиоАПИ", предоставленным другим поставщиком - в основном это аппаратное устройство и драйверы к нему. Таким образом, работа поставщиков аппаратных устройств, необходимая для того, чтобы стать частью биометрической системы, сводится к минимуму.
3.4 Стандарт протокола межсетевого обмена БиоАПИ
Стандарт протокола межсетевого обмена БиоАПИ представляет собой линейный битовый контакт, обеспечивающий взаимодействие приложения в одной системе БиоАПИ с ПБУ удаленной системы БиоАПИ. Данное обновление в архитектуре БиоАПИ является важным элементом дополнительной стандартизации, которая формирует часть подсистемы передачи (см. рисунок 2).
Рисунок 2 - Применение ПМО для контакта между системами
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Выполнение работы позволило закрепить ранее изученный материал по дисциплине «Метрология, стандартизация и сертификация».
В ходе выполнения данной работы на основе различных источников данных была рассмотрена заданная предметная область:
· технологии распознавания человека
· национальных стандартов в области биометрии.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Метрология. [Электронный ресурс]. -
URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Метрология.
2. Биометрия. [Электронный ресурс]. -
URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/ Биометрия.
3. ГОСТ Р 54412-2011/ISO/IEC/TR 24741:2007 Информационные технологии (ИТ). Биометрия. Обучающая программа по биометрии. [Электронный ресурс]. - URL: http://docs.cntd.ru/document/1200094221.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Понятие и функции органов чувств. Строение глаза, механизм фокусировки изображения. Восприятие звуковой информации с помощью уха. Составные части языка и носа, их значение. Структура кожи, ответственной за осязание. Характеристика вестибулярного аппарата.
реферат [28,5 K], добавлен 20.05.2012Глаза насекомых и других членистоногих – сложные органы. Особенности зрения животных, ночных и хищных птиц. Понятие "куриная слепота". Специфика строения глаза человека. Сетчатка как важнейший элемент человеческого глаза. Понятие "слепое пятно".
презентация [1,2 M], добавлен 08.11.2011Схема горизонтального сечения правого глаза человека. Оптические недостатки глаза и аномалии рефракции. Сосудистая оболочка глазного яблока. Вспомогательные органы глаза. Гиперметропия и ее коррекция с помощью выпуклой линзы. Определение угла зрения.
реферат [88,5 K], добавлен 22.04.2014Общая характеристика отряда приматов: образ жизни, строение. Особенности подотряда полуобезьян. Характеристика высших приматов - семейств широконосых, узконосых и человекообразных обезьян. Сравнение кисти руки гориллы и человека, стопы гориллы и шимпанзе.
презентация [869,9 K], добавлен 16.05.2012Что такое аккомодация, угол зрения, разрешающая способность. Недостатки оптической системы глаза: близорукость, дальнозоркость, астигматизм и их исправление при помощи линз. Чувствительность глаза к свету и цвету. Биофизические основы зрительной рецепции.
реферат [88,0 K], добавлен 06.03.2011Структура анализаторной системы. Этапы деятельности анализатора. Строение глаза, его мышцы и зрительные пути. Механизм аккомодации глаза. Схема строения сетчатки. Распределение палочек, колбочек в сетчатке. Виды фоторецепторов, потенциалы клеток сетчатки.
презентация [14,3 M], добавлен 13.12.2013Значение мышечной системы в жизнедеятельности организма человека. Строение скелетных мышц, основные группы и гладкие мышцы и их работа. Характеристика основных групп скелетных мышц. Возрастные особенности мышечной системы. Мышцы руки, кисти и голени.
презентация [1,9 M], добавлен 11.12.2014Основные задачи офтальмологии. Хрусталик и стекловидное тело. Проведение и фокусирование световых лучей на сетчатку. Схема строения глазного яблока. Вспомогательный аппарат глаза. Мышцы, приводящие в движение глазное яблоко. Сосудистая оболочка глаза.
презентация [1,2 M], добавлен 04.12.2016Кристаллизация мембранных белков. Реконструкция изображения и двумерные кристаллы. Структура фотосинтетических реакционных центров ft. viridis и ft. sphaeroides. Вывернутый белок, структура поринов. Расположение спиралей в бислое и их соединение.
реферат [920,3 K], добавлен 30.07.2009Понятие сетчатки как внутренней оболочки глаза, являющейся периферическим отделом зрительного анализатора. Строение сетчатки, ее основные слои, функции и особенности кровоснабжения. Центральная зона сетчатки. Анализ симптомов при заболевании сетчатки.
презентация [896,3 K], добавлен 23.11.2014Оптическая система и виды рефракции глаза. Сущность эмметропии. Виды гиперметропии. Понятие миопии, астигматизма, причины анизометропии. Механизм аккомодации. Скиаскопия и методика миопии. Способы коррекции патологии зрения. Операционная коррекция.
презентация [8,0 M], добавлен 09.05.2016Основные виды цвета, восприятие и применение его в различных областях жизни. Аддитивное и субтрактивное сложение цветов, получение изображения на светящемся экране. Изучение спектральных характеристик лучей света. Действие их на фоторецепторы глаза.
контрольная работа [332,9 K], добавлен 18.12.2014Понятие и история клонирования, его биологическая сущность. Исторический обзор начала экспериментов по проведению клонирования. Несовершенства технологии клонирования. Громадные потенциальные преимущества клонирования и возможные негативные последствия.
реферат [27,0 K], добавлен 17.02.2010Биологическая химия как наука, изучающая химическую природу веществ живых организмов. Понятие витаминов, коферментов и ферментов, гормонов. Источники жирорастворимых и водорастворимых витаминов. Понятие обмена веществ и энергии, обмена липидов и белков.
курс лекций [442,2 K], добавлен 21.01.2011Цитоплазма и ее структурные компоненты. Немембранные, одномембранные, двумембранные органеллы. Выполнение жизненно важных функций клеток. Синтез и накопление энергии в виде АТФ. Регуляция водного обмена. Единая внутриклеточная циркуляторная система.
реферат [84,2 K], добавлен 08.03.2017Классификация процессов метаболизма и обмена. Виды организмов по различиям обменных процессов, методы их изучения. Метод учета веществ поступивших и выделившихся из организма на примере азотистого обмена. Основные функции и источники белков для организма.
презентация [3,8 M], добавлен 12.01.2014Понятие "норма", вариация, аномалия по отношению к организму человека. Средний мозг, внешнее и внутренне строение. Функциональное значение среднего мозга. Водопровод мозга - полость среднего мозга. Вспомогательные органы глаза: мышцы и защитный аппарат.
реферат [27,8 K], добавлен 31.10.2008Развитие и унификация технических средств информационных технологий. Современные средства накопления информации. Проблемы воспроизведения живого образа, голографическая память и нейронные сети, лазерные технологии. Истоки микроэлектронной технологии.
реферат [77,8 K], добавлен 13.12.2009Изучение строения и свойств глаза человека, основных особенностей роговицы, хрусталика и сетчатки. Характеристика дефектов зрения: близорукости, дальнозоркости, куриной слепоты, дальтонизма. Исследование природы зрительных иллюзий и аккомодаций глаза.
научная работа [5,6 M], добавлен 12.05.2011Анатомия проводящих путей зрительного анализатора глаза. Палочки и колбочки, организация и морфология фоторецепторов. Электрические сигналы в ответ на свет в фоторецепторах позвоночных. Слуховая кора и обработка слуховых сигналов, локализация звука.
реферат [400,5 K], добавлен 28.10.2009
