Размещено на http://www.allbest.ru/

Федеральное агентство связи

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики»

Факультет Заочного обучения

Направление (специальность) 230400 Информационные системы и технологии

Кафедра Информационных систем и технологий

Выпускная квалификационная работа (бакалаврская работа)

Моделирование методов идентификации личности по отпечаткам пальцев

Утверждаю зав. кафедрой, д.т.н., доцент. Н.И. Лиманова

Руководитель Ст. преп. Тучкова А.С.

Н. контролер доцент к.т.н., с.н.с. О.Л. Куляс

Разработала 20И Е.Р. Аминова

Самара 2017



Содержание

Задание

Отзыв руководителя

Показатели качества ВКР

Реферат

Введение

1. Методы идентификации личности

1.1 Информационные признаки отпечатков пальцев

1.1.1 Стандарты на отпечатки пальцев

1.2 Принципы распознавания отпечатка

1.3 Сканеры отпечатков пальцев

1.4 Корреляционный анализ

1.5 Сравнение по особым точкам

1.6 Сравнение по узору

1.7 Подходы к защите от муляжей

1.8 Выводы

2. Реализация алгоритма идентификации по отпечаткам пальцев

2.1 Метод, основанный на комплексных фильтрах первой степени

2.2. Метод, основанный на индексе Пуанкаре

2.3 Результаты

2.4 Выводы

Заключение

Список использованной литературы

Приложение



Федеральное агентство связи

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики»

Задание по подготовке выпускной квалификационной работы

Студентки Аминовой Екатерины Романовны

1 Тема ВКР

Моделирование методов идентификации личности по отпечаткам пальцев

Утверждена приказом по университету от 25.11.2016 № 291-2

2 Срок сдачи студентом законченной ВКР 20.01.2017

3 Исходные данные и постановка задачи

1.Изучить существующие информационные признаки отпечатков пальцев

2.Изучить и реализовать метод, основанный на комплексной свертке с фильтрами первой степени

3.Изучить и реализовать метод, основанный на индексе Пуанкаре

4.Изучить существующие устройства сканирования отпечатков пальцев

5.Составить метрики и сравнить по ним данные методы

4 Перечень подлежащих разработке в ВКР вопросов или краткое содержание ВКР. Сроки исполнения 20.01.2017

1. Основные информативные признаки отпечатков пальцев и виды папиллярных рисунков.

2.Основные методы выделения отпечатков пальцев

3.Реализация и сравнение двух методов идентификации

5 Перечень графического материала. Сроки исполнения 20.01.2017 Презентационные материалы

6 Дата выдачи задания « 25 » ноября 2016 г.

Кафедра Информационных систем и технологий

Утверждаю зав. кафедрой, д.т.н., доцент. Н.И. Лиманова

Руководитель Ст. преп. А.С. Тучкова

Задание принял к исполнению 20И Е.Р. Аминова



Федеральное агентство связи

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

«Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики»

Отзыв руководителя

Тип ВКР Бакалаврская работа

Студента(ки) Аминовой Е.Р.

Специальность/ направление Информационные системы и технологии 230400

Тема ВКР Моделирование методов идентификации личности по отпечаткам пальцев

Руководитель Тучкова А.С.

Старший преподаватель

АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ

ОЦЕНКА СОДЕРЖАНИЯ РАБОТЫ

(Структура, логика и стиль изложения представленного материала. глубина и степень проработки материала, обоснованность изложенных выводов, использование математического аппарата, использование средств вычислительной техники, макетирование, моделирование, экспериментирование)

СТЕПЕНЬ ДОСТИЖЕНИЯ ЦЕЛИ И ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ

(Полнота раскрытия исследуемой темы, практическая ценность и возможность внедрения)

ЗАКЛЮЧЕНИЯ ПО ПРЕДСТАВЛЕННОЙ РАБОТЕ

(Степень самостоятельной работы студента; совокупная оценка труда студента и его квалификация)

Руководитель ВКР



Федеральное агентство связи

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

«Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики»

По ВКР студентки Аминовой Екатерины Романовны

На тему Моделирование методов идентификации личности по отпечаткам пальцев

Показатели качества ВКР

1 Работа выполнена :
- по теме, предложенной студентом
- по заявке предприятия
		наименование предприятия
- в области фундаментальных и поисковых научных исследований
		указать область исследований
2 Результаты ВКР:
- рекомендованы к опубликованию
		указать где
- рекомендованы к внедрению
		указать где
- внедрены
		акт внедрения
3 ВКР имеет практическую ценность
		в чем заключается практическая ценность
4 Использование ЭВМ при выполнении ВКР:
(ПО, компьютерное моделирование, компьютерная обработка данных и др.)		Программная среда CUDA
5. ВКР прошла проверку на объем заимствований		% заимствований

Студент 35И Е.Р. Аминова

Руководитель ВКР Ст. преп. А.С. Тучкова

Федеральное агентство связи

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

«Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики»

Реферат

Название	Моделирование методов идентификации личности по отпечаткам пальцев
Автор	Аминова Екатерина Романовна
Научный руководитель	Тучкова Анна Сергеевна
Ключевые слова	Отпечаток, сканер, особые точки, ядро, папиллярный рисунок, индекс Пуанкаре, градиент, окрестность.
Дата публикации	2017 год
Библиографическое описание	Аминова Е.Р. Моделирование методов идентификации личности по отпечаткам пальцев [Текст]: дипломная работа / Е.Р.Аминова. Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики (ПГУТИ). Факультет информационных систем и технологий (ФИСТ). Кафедра информационных систем и технологий (ИСТ): науч.рук. Тучкова А.С - Самара. 2017. - 59 с.
Аннотация	В данной дипломной работе рассматриваются основные информативные признаки отпечатков пальцев, группы методов их идентификации, а так же устройства сканирования. Так же подробно рассмотрена программная реализация средствами среды CUDA двух методов идентификации по отпечаткам пальцев. Проведено сравнение результатов работы обоих методов.

Руководитель ВКР



Введение

Отпечаток пальца - это уникальный идентификатор личности. Если сравнивать отпечаток пальца и ключ, то можно сказать, что у каждого человека есть десять ключей, поскольку все отпечатки пальцев отличны друг от друга. Даже если вы порезали палец или вся рука находится в гипсе, у вас остается достаточное количество пальцев для целей идентификации. Идентификация с помощью отпечатка - весьма надежный способ, так как отпечатки пальцев у всех людей уникальны. Даже у однояйцевых близнецов разные отпечатки пальцев.

По сравнению с другими методами идентификации, когда используется ключ, карта доступа, цифровой код или пароль, биометрический метод идентификации по отпечатку пальца обеспечивает высокую степень защиты. Отпечаток невозможно потерять, забыть или украсть. Этот способ также отличает высокая практичность, поскольку ничего не нужно носить с собой - в карманах ничего нет, больше не приходится рыться в сумке, да и брелок от ключа можно выбросить. Кроме того, это позволяет значительно сократить расходы, связанные с организацией контроля доступа. Для функционирования систем управления доступом в крупных организациях, например, на заводах, в офисах или фитнес-центрах, больше не нужны карты доступа или ключи, которые необходимо раздавать, собирать или удалять информацию о них из реестра в случае потери. Так, можно зарегистрировать отпечатки пальцев посетителей и предоставить им доступ лишь на один день.

Надёжность сканирования зависит не только от сенсора. Дальнейшая обработка полученных данных -- ключ к успешному распознаванию отпечатка.

В сканере отпечатков пальцев с оптическим чувствительным элементом - монохромной матрицей, изображение поступает в виде фотографии.

В простейших сканерах, изображение просто сравнивается с эталоном. Часто, дальнейшая обработка базируется на работе с несколькими шаблонами.

Цифровой код, полученный от сканера, в системе с линейным тепловым датчиком - это всегда разный шаблон. Скан отпечатка пальца всегда разный, качество распознавания зависит от угла, под которым проводился палец, от влажности пальца или поверхности сканера. Данные, поставляемые таким сканером - фактически набор точек. Неважно, как лег палец на поверхность сканера, эти точки всегда будут иметь одинаковый изгиб линий.

Необходимо заметить, что при распознавании отпечатков любым типом сенсоров и алгоритмов неизбежны ошибки. Ошибки обычно разделяют на 2 типа - нераспознавание правильного отпечатка и распознавание неправильного отпечатка как правильного.

Объектом исследования является сфера идентификации личности. Предметом исследования являются информативные признаки изображений с отпечатками пальцев, а так же алгоритмы идентификации личности по отпечаткам пальцев.

Задачи, которые необходимо решить в данной исследовательской работе:

· Изучить существующие информационные признаки отпечатков пальцев;

· Изучить существующие устройства сканирования отпечатков пальцев;

· Изучить и реализовать метод, основанный на комплексной свертке с фильтрами первой степени;

· Изучить и реализовать метод, основанный на индексе Пуанкаре;

· Составить метрики и сравнить по ним данные методы.

Теоретические и практические вопросы, лежащие в основе дипломной работы, рассмотрены в большом количестве источников различного характера. К таким источникам относятся учебные и учебно-методические пособия, специальные издания и электронные источники информации. Программная среда CUDA описываются в книгах Г.Рутм [12] и Н.Д.Марковского [13]. Информационные признаки и типы отпечатков пальцев изложены в работах A.M.Bazen [1], K.Nilsson [2], T.H.Le [3] и N.Wti [4]. Алгоритмы распознавания по отпечаткам пальцев описаны в работах D.Maltoni [5], R.Ceppeli [6] и H.Fronthaler [7]. Методы комплексной свертки и методы, основанные на идексе Паункаре, изложены в работах Л.Т.Кузина [8], Ф.Препарата [9], Г.Турканова [10] и Ю.В.Малыхина [11].

Пояснительная записка к дипломной работе состоит из введения, двух разделов, заключения, списка использованных источников и приложений. В первом разделе выполняется исследование основных типов отпечатков пальцев, их информативных признаков и методов их распознавания. А так же рассмотрены основные типы сканеров отпечатков пальцев и их классификация.

Во втором разделе рассмотрена программная реализация средствами среды CUDA двух методов идентификации по отпечаткам пальцев - основанный на индексе Пуанкаре и метод комплексной свертки. Проведено сравнение результатов работы обоих методов.

Заключение содержит обобщённые результаты дипломной работы, выводы по работе и рекомендации по использованию её результатов.



1. Методы идентификации личности

Биометрические системы аутентификации - системы аутентификации, использующие для удостоверения личности людей их биометрические данные.

Биометрическая аутентификация -- процесс доказательства и проверки подлинности заявленного пользователем имени, через предъявление пользователем своего биометрического образа и путём преобразования этого образа в соответствии с заранее определенным протоколом аутентификации.

Не следует путать данные системы с системами биометрической идентификации, каковыми являются к примеру системы распознавания лиц водителей и биометрические средства учёта рабочего времени. Биометрические системы аутентификации работают в активном, а не пассивном режиме и почти всегда подразумевают авторизацию. Хотя данные системы не идентичны системам авторизации, они часто используются совместно (например, в дверных замках с проверкой отпечатка пальца).

Во второй половине ХХ века в связи с появлением новых технических возможностей распознавание по отпечаткам пальцев начало выходить за рамки использования только в криминалистике и нашло свое применение в самых различных областях информационных технологий; в первую очередь такими областями стали [1]:

· системы управления доступом;

· информационная безопасность (доступ в сеть, вход на ПК);

· учет рабочего времени и регистрация посетителей; ? системы голосования;

· проведение электронных платежей;

· аутентификация на Web-ресурсах;

· различные социальные проекты, где требуется идентификация людей (благотворительные акции и т. д.);

· проекты гражданской идентификации (пересечение государственных границ, выдача виз на посещение страны и т.п.).

Различные системы контролируемого обеспечения доступа можно разделить на три группы в соответствии с тем, что человек собирается предъявлять системе:

1) Парольная защита. Пользователь предъявляет секретные данные (например, PIN-код или пароль).

2) Использование ключей. Пользователь предъявляет свой персональный идентификатор, являющийся физическим носителем секретного ключа. Обычно используются пластиковые карты с магнитной полосой и другие устройства.

3)Биометрия. Пользователь предъявляет параметр, который является частью его самого. Биометрический класс отличается тем, что идентификации подвергается личность человека - его индивидуальные характеристики (рисунок папиллярного узора, отпечатки пальцев, термограмму лица и т. д.).

Биометрические системы доступа являются очень удобными для пользователей. В отличие от паролей и носителей информации, которые могут быть потеряны, украдены, скопированы. Биометрические системы доступа основаны на человеческих параметрах, которые всегда находятся вместе с ними, и проблема их сохранности не возникает. Потерять их почти невозможно. Также невозможна передача идентификатора третьим лицам. Впрочем можно насильственно изъять параметры. В кинофильмах и анимации было неоднократно показано, что глаза и руки можно ампутировать (или использовать пользователя как заложника).

В настоящее время широко используется большое количество методов биометрической аутентификации, которые делятся на два класса [1]:

· Статические методы биометрической аутентификации основаны на физиологических характеристиках человека, присутствующих от рождения и до смерти, находящиеся при нём в течение всей его жизни, и которые не могут быть потеряны, украдены и скопированы.

· Динамические методы биометрической аутентификации основываются на поведенческих характеристиках людей, то есть основаны на характерных для подсознательных движений в процессе воспроизведения или повторения какого-либо обыденного действия.

Критерии для биометрических параметров. Они обязаны соответствовать следующим пунктам [1]:

1.Всеобщность: Данный признак должен присутствовать у всех людей без исключения.

2.Уникальность: Биометрия отрицает существование двух людей с одинаковыми физическими и поведенческими параметрами.

3.Постоянство: для корректной аутентификации необходимо постоянство во времени.

4.Измеряемость: специалисты должны иметь возможность измерить признак каким-либо устройством для дальнейшего занесения в базу данных.

5.Приемлемость: общество не должно быть против сбора и измерения биометрического параметра.

Идентификация по отпечаткам пальцев -- самая распространенная биометрическая технология аутентификации пользователей. Метод использует уникальность рисунка папиллярных узоров на пальцах людей. Отпечаток, полученный с помощью сканера, преобразовывается в цифровой код, а затем сравнивается с ранее введенными наборами эталонов. Преимущества использования аутентификации по отпечаткам пальцев -- легкость в использовании, удобство и надежность. Универсальность этой технологии позволяет применять её в любых сферах и для решения любых и самых разнообразных задач, где необходима достоверная и достаточно точная идентификация пользователей.

Для получения сведений об отпечатках пальцев применяются специальные сканеры. Чтобы получить отчётливое электронное представление отпечатков пальцев, используют достаточно специфические методы, так как отпечаток пальца слишком мал, и очень трудно получить хорошо различимые папиллярные узоры.

Обычно применяются три основных типа сканеров отпечатков пальцев: ёмкостные, прокатные, оптические. Самые распространенные и широко используемые это оптические сканеры, но они имеют один серьёзный недостаток. Оптические сканеры неустойчивы к муляжам и мертвым пальцам, а это значит, что они не столь эффективны, как другие типы сканеров. Так же в некоторых источниках сканеры отпечатков пальцев делят на 3 класса по их физическим принципам: оптические, кремниевые, ультразвуковые

В основе многих биометрических систем лежит сканер отпечатков пальцев.

При всем многообразии биометрических систем, возможно упрощенно классифицировать их и разделить их на три типа [2]:

· преобразующие отпечатки пальцев в цифровой код при помощи оптического сенсора;

· преобразующие отпечатки пальцев посредством линейного теплового датчика;

· преобразующие отпечатки пальцев, используя ёмкостный датчик.

Для конечного пользователя разница состоит лишь в том, какие манипуляции необходимо ежедневно производить со сканером: прикладывать палец (оптический и ёмкостной) или проводить им по сенсору (тепловой).

У обеих систем имеются как преимущества, так и недостатки:

· Прозрачное окно оптического сенсора сканирования необходимо содержать в чистоте. Многократное прикладывание пальцев к нему не очищает стеклянное покрытие, а, скорее -- наоборот.

· Оптический сенсор обеспечивает сканирование чёткой картинки, которая впоследствии будет сравниваться.

· Линейный тепловой сенсор не даст злоумышленнику никакого шанса приложить «неживой палец», которым может послужить, например, резиновая перчатка.

· Линейный тепловой сканер очищается с каждым проведением пальцев.

· В ёмкостном датчике используется разница в электрической ёмкости между гребнем и канавкой, так как их расстояния до площадки сенсора различны, менее защищены но имеют самую низкую стоимость.

1.1 Информационные признаки отпечатков пальцев

В каждом отпечатке пальца можно определить два типа признаков -- глобальные и локальные [3].

Глобальные признаки -- те, которые можно увидеть невооружённым глазом.

Рис.1.1 - Отпечаток пальца на бумаге

Область узора -- выделенный фрагмент отпечатка, в котором локализованы все глобальные признаки.

Ядро или центр -- точка, локализованная в середине отпечатка или некоторой выделенной области.

Пункт «дельта» -- начальная точка. Место, в котором происходит разделение или соединение бороздок папиллярных линий, либо очень короткая бороздка (может доходить до точки).

Тип линии -- две наибольшие линии, которые начинаются как параллельные, а затем расходятся и огибают всю область образа.

Счётчик линий -- число линий на области образа, либо между ядром и пунктом «дельта».

Типы папиллярных узоров [3]:

· узоры типа «петля» (левая, правая, центральная, двойная);

· узоры типа «дельта» или «дуга» (простая и острая);

· узоры типа «спираль» (центральная и смешанная).

Рис.1.2 - Арка

Рис.1.3 - Петля (правая петля)

Рис.1.4 - Завиток

Другой тип признаков - локальные. Их называют минуциями (особенностями или особыми точками) -- уникальные для каждого отпечатка признаки, определяющие пункты изменения структуры папиллярных линий (окончание, раздвоение, разрыв и т. д.), ориентацию папиллярных линий и координаты в этих пунктах. Каждый отпечаток может содержать до 70 и более минуций.

Рис.1.5 - Окончание

Рис.1.6 - Разветвление (бифуркация)

Рис.1.7 - Островок (короткий гребень)

На данном отпечатке пальца отмечены следующие признаки: две линии -- «тип линии»; то, что между ними -- может выступать в качестве области узора, но обычно берётся вся площадь отпечатка; красная окружность слева -- пункт «дельта»; красная окружность ниже -- остров; жёлтые окружности показывают некоторые минуции. Папиллярный узор -- левая петля.

Практика показывает, что отпечатки пальцев разных людей могут иметь одинаковые глобальные признаки, но совершенно невозможно наличие одинаковых микроузоров минуций. Поэтому глобальные признаки используют для разделения базы данных на классы и на этапе аутентификации. На втором этапе распознавания используют уже локальные признаки.

1.1.1 Стандарты на отпечатки пальцев

Сейчас в основном используются стандарты ANSI и ФБР США. В них определены следующие требования к образу отпечатка [4]:

· каждый образ представляется в формате несжатого TIF;

· образ должен иметь разрешение не ниже 500 dpi;

· образ должен быть полутоновым с 256 уровнями яркости;

· максимальный угол поворота отпечатка от вертикали не более 15 градусов;

· основные типы минуций -- окончание и раздвоение.

Обычно в базе данных хранят более одного образа, что позволяет улучшить качество распознавания. Образы могут отличаться друг от друга сдвигом и поворотом. Масштаб не меняется, так как все отпечатки получают с одного устройства.

Российские биометрические стандарты, регламентирующие качество дактилоскопических изображений [4]:

· ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-4-2006. Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Форматы обмена биометрическими данными. Часть 4. Данные изображения отпечатка пальца.

· ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-2-2005. Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Форматы обмена биометрическими данными. Часть 2. Данные изображения отпечатка пальца -- контрольные точки.

· ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-3-2009. Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Форматы обмена биометрическими данными. Часть 3. Спектральные данные изображения отпечатка пальца

· ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-8-2009. Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Форматы обмена биометрическими данными. Часть 8. Данные структуры остова отпечатка пальца

1.2 Принципы распознавания отпечатка

В зависимости от качества полученного со сканера изображения отпечатков пальцев, на нем можно выделить некоторые характерные признаки поверхности пальцев, которые в дальнейшем можно использовать в целях идентификации.

На самом простом техническом уровне, например, если разрешение полученного со сканера изображения составляет 300-500 dpi, на изображении поверхности пальца можно выделить достаточно большое количество мелких деталей (минуций), по которым можно их классифицировать, но, как правило, в автоматизированных системах используют всего два типа деталей узора (особых точек) [5]:

· конечные точки - точки, в которых «отчетливо» заканчиваются папиллярные линии;

· точки ветвления - определяются как точки, в которых папиллярные линии раздваиваются.

На рис.1.8 представлен пример, на котором явно видно, что из себя представляют конечные точки и точки ветвления.

Рис.1.8 - Конечные точки и точки ветвления

Если есть возможность получить изображение поверхности пальца с разрешением около 1000 dpi, на нем можно обнаружить детали внутреннего строения самих папиллярных линий, в частности, поры потовых желез (рис.1.9), и соответственно использовать уже их расположение в целях идентификации. Однако этот метод мало распространен из-за сложности получения в не лабораторных условиях изображений такого качества.

Рис.1.9 - Более подробное представление папиллярного рисунка (пустыми кружками отмечены поры; черными кружками отмечены конечные точки и точки ветвления)

Качество получаемого со сканера изображения папиллярного узора пальца является одним из основных критериев, от которого зависит избираемый алгоритм формирования свертки отпечатка пальца и в конечном итоге идентификации человека.

Исходя из приведенных выше требований стандартов, принцип распознавания пальцев (верификации) базируется на наличии в отпечатке особых точек - локальных признаков или, другими словами, минуций. Каждая особая точка условно имеет свои координаты, направление и тип (окончание, разветвление и т.д.).

Имея известный набор особых точек {(x,y,и,type)}, извлеченный при регистрации, алгоритм оценивает схожесть точечных образцов и выдает результат - «Опознан» или «Не опознан».

В задаче идентификации/верификации человека по отпечатку пальца можно выделить следующие три основных этапа, которые свойственны (используются) современным алгоритмам [5]:

1. обработка исходного изображения;

2. выделение минуций;

3. сопоставление минуций отпечатков пальцев.

Как правило, исходное изображение отпечатка, если оно не получено электронным способом, имеет плохое качество (повреждены линии, имеются разные искажения и т.д.).

Для достоверного определения минуций необходимо обработать изображение и привести к особому виду (формату). Процесс обработки изображения может осуществляться по двум сценариям. Стоит отметить, что разбиение на сценарии носит условный характер, то есть, возможно комбинирование.

Первый сценарий [5]:

1. вычисление ориентации линий;

2. улучшение качества линий;

3. бинаризация изображения;

4. утончение линий изображения.

Для подробного описания метода введ?м следующие обозначения: I - матрица исходного изображения. Размерность матрицы определяется размером изображения в пикселях. Элементы матрицы - натуральные числа от 0 до 255 (цвет пикселя).

Множество W(u,v,n)={(i,j) | |i-u|<n, |j-v|<n} матрицы I назовем окном для точки (i,j) размером n.

Векторы P(i,j)=((i-u),(j-v)) и d(i,j)=P(i,j)/|P(i,j)| определяются для любой точки каждого окна.

Для вычисления ориентации линий выбираются точки (u,v)I, рассматриваются окна W(u,v,n), где n зависит от размерности матрицы, определяется вектор, перпендикулярный к прямой, которой принадлежит вы- бранная точка, и определяются суммы:

(1.1)

где ,

,

T - постоянная величина (на примере T=60), а вектор d(i,j) был определен выше.

Используя эти формулы, для всех точек (u,v) I определяется вектор D(u,v):

(1.2)

Этот процесс повторяется 5 раз (число 5 выбрано по результатам экспериментов). После первого применения алгоритма некоторые векторы получаются нулевыми. При следующих применениях алгоритма качество изображения улучшается и, следовательно, количество нулевых векторов уменьшается. Для уточнения направлений полученных векторов рассматриваются окна W(u,v,n) для всех точек (u,v) I. Используя нулевой вектор D(i,r) , для всех векторов D(i,j) определяется угол между векторами D(i,r) и D(i, j). Если этот угол тупой, то D(i,r)=D(i,r)-D(i,j), в противном случае D(i,r)=D(i,r)+D(i,j). Вычисляется вектор D(u,v)=D(i,r)/|D(i,r)| для всех точек окна W(u,v,n). Этот процесс также повторяется 5 раз.

Используя векторы D(u,v), полученные выше, и средний вес окон W(u,v,n), можно улучшить качество линий, заменяя значения всех элементов матрицы на средний вес их окон. В качестве веса берется модуль sinб, где б - угол между векторами D(u,v) и d(i, j), (i, j) W [4].

Средний вес окна считается по формуле:

, (1.3)

где .

Этот процесс повторяется 5 раз.

Бинаризация изображения - это приведение изображения к черно- белому цвету. Процесс бинаризации начинается после вычисления направлений всех линий и улучшения качества изображений. Для всех элементов (u,v) матрицы I рассматриваются окна W(u,v,n) и вычисляется средняя величина весов. Бинаризация изображения осуществляется по следующей формуле:

(1.4)

Где

,

Здесь б - угол, образованный векторами D(u,v) и d(i,j, (i,j) W, (u,v) I.

Этот процесс повторяется 5 раз.

1.3 Сканеры отпечатков пальцев

Устройства считывания отпечатков пальцев сейчас находят различные применения. Их устанавливают на ноутбуки, смартфоны, в мыши, клавиатуры, флеш-накопители, а также применяют в виде отдельных внешних устройств и терминалов, продающихся в комплекте с системами AFIS (Automated fingerprint identification systems - системы автоматизированного опознания по отпечаткам пальцев).

Несмотря на внешние различия, все сканеры можно разделить на несколько видов [6]:

1) Оптические:

· FTIR-сканеры;

· Волоконные;

· Оптические протяжные;

· Роликовые;

· Бесконтактные;

2) Полупроводниковые (полупроводники меняют свойства в местах контакта):

· Ёмкостные

· Чувствительные к давлению

· Термо-сканеры

· Радиочастотные

· Протяжные термо-сканеры

· Ёмкостные протяжные

· Радиочастотные протяжные

3) Ультразвуковые (ультразвук возвращается через различные промежутки времени, отражаясь от бороздок или линий).

Те сканеры, которые привыкли видеть в американских фильмах относятся обычно к оптическим протяжным - видна полоса света, проходящая вдоль отпечатка. Более скоростными являются полупроводниковые и ультразвуковые, но последние дороже и встречаются реже.

Рассмотрим подробнее устройства сканирования [6].

Оптические сканеры - основаны на использовании оптических методов получения изображения. В настоящее время существуют следующие технологии реализации оптических сканеров:

1. FTIR-сканеры -- представляют собой устройства, в которых используется эффект нарушенного полного внутреннего отражения (Frustrated Total Internal Reflection, FTIR). Рассмотрим данный эффект подробнее, чтобы пояснить полный алгоритм работы таких сканеров.

При падении света на границу раздела двух сред световая энергия делится на две части: одна отражается от границы, другая - проникает через границу раздела во вторую среду. Доля отраженной энергии зависит от угла падения. Начиная с некоторой его величины, вся световая энергия отражается от границы раздела. Это явление называется полным внутренним отражением. Однако при контакте более плотной оптической среды (в нашем случае поверхность пальца) с менее плотной (в практической реализации, как правило, поверхность призмы) в точке полного внутреннего отражения пучок света проходит через эту границу. Таким образом, от границы отразятся только пучки света, попавшие в такие точки полного внутреннего отражения, к которым не были приложены бороздки папиллярного узора поверхности пальца. Для фиксации получившийся таким образом световой картинки поверхности пальца используется специальная камера (ПЗС или КМОП в зависимости от реализации сканера).

Рис.1.10 - Принцип работы FTIR-сканера

2. Оптоволоконные сканеры (fiber optic scanners) -- представляют собой оптоволоконную матрицу, каждое из волокон которой заканчивается фотоэлементом. Чувствительность каждого фотоэлемента позволяет фиксировать остаточный свет, проходящий через палец, в точке прикосновения рельефа пальца к поверхности сканера. Изображение отпечатка пальца формируется по данным каждого из элементов.

Рис.1.11 - Механизм работы оптоволоконных сканеров

3. Электрооптические сканеры (electro-optical scanners) -- в основе данной технологии лежит использование специального электрооптического полимера, в состав которого входит светоизлучающий слой. При прикладывании пальца к сканеру неоднородность электрического поля у его поверхности (разность потенциалов между бугорками и впадинами) отражается на свечении этого слоя так, что он высвечивает отпечаток пальца. Затем массив фотодиодов сканера преобразует это свечение в цифровой вид.

4. Оптические протяжные сканеры (sweep optical scanners) -- в целом аналогичны FTIR-устройствам. Их особенность в том, что палец нужно не просто прикладывать к сканеру, а проводить им по узкой полоске -- считывателю. При движении пальца по поверхности сканера делается серия мгновенных снимков (кадров). При этом соседние кадры, снимаются с некоторым наложением, т.е. перекрывают друг друга, что позволяет значительно уменьшить размеры используемой призмы и самого сканера. Для формирования (точнее сборки) изображения отпечатка пальца во время его движения по сканирующей поверхности кадрам используется специализированное программное обеспечение.

Рис.1.12 - Практическая реализация оптического протяжного сканера

5. Роликовые сканеры (roller-style scanners) -- в этих миниатюрных устройствах сканирование пальца происходит при прокатывании пальцем прозрачного тонкостенного вращающегося цилиндра (ролика). Во время движения пальца по поверхности ролика делается серия мгновенных снимков (кадров) фрагмента папиллярного узора, соприкасающегося с поверхностью. Аналогично протяжному сканеру соседние кадры снимаются с наложением, что позволяет без искажений собрать полное изображение отпечатка пальца. При сканировании используется простейшая оптическая технология: внутри прозрачного цилиндрического ролика находятся статический источник света, линза и миниатюрная камера. Изображение освещаемого участка пальца фокусируется линзой на чувствительный элемент камеры. После полной "прокрутки" пальца, «собирается картинка» его отпечатка.

Рис.1.13 - Схема роликового сканера (слева) и его реализация (справа)

6. Бесконтактные сканеры (touchless scanners)-- в них не требуется непосредственного контакта пальца с поверхностью сканирующего устройства. Палец прикладывается к отверстию в сканере, несколько источников света подсвечивают его снизу с разных сторон, в центре сканера находится линза, через которую, собранная информация проецируется на КМОП-камеру, преобразующую полученные данные в изображение отпечатка пальца.

Рис.1.14 - Обобщенная схема работы бесконтактного сканера

Отметим несколько исторически сложившихся недостатков оптических сканеров и укажем, какие из них уже исправлены:

· невозможность сделать их компактными, однако, как это видно из приведенных выше четырех из шести рисунков, в настоящее время это возможно;

· оптические модули достаточно дороги из-за большого числа компонентов и сложной оптической системы. И эта проблема на сегодня решена: цена оптических сенсоров некоторых производителей сейчас 10 -- 15 долл. (не путать с ценой сенсора в корпусе для конечного пользователя в комплекте с ПО);

· оптические сканеры не устойчивы к муляжам и мертвым пальцам. Уже сейчас стоит отметить, что практически все производители реализовали механизмы защиты от муляжей на том или ином этапе обработки сканируемого изображения.

Полупроводниковые сканеры - в их основе лежит использование для получения изображения поверхности пальца свойств полупроводников, из- меняющихся в местах контакта гребней папиллярного узора с поверхностью сканера. В настоящее время существует несколько технологий реализации полупроводниковых сканеров.

Рис.1.15 - Обобщенная схема работы полупроводниковых сканеров

1. Емкостные сканеры (capacitive scanners) -- наиболее широко распространенный тип полупроводниковых сканеров, в которых для получения изображения отпечатка пальца используется эффект изменения емкости pn-перехода полупроводникового прибора при соприкосновении гребня папиллярного узора с элементом полупроводниковой матрицы. Существуют модификации описанного сканера, в которых каждый полупроводниковый элемент в матрице сканера выступает в роли одной пластины конденсатора, а палец -- в роли другой. При приложении пальца к сенсору между каждым чувствительным элементом и выступом-впадиной папиллярного узора образуется некая емкость, величина которой определяется расстоянием между поверхностью пальца и элементом. Матрица этих емкостей преобразуется в изображение отпечатка пальца.

2. Чувствительные к давлению сканеры (pressure scanners) -- в этих устройствах используются сенсоры, состоящие из матрицы пьезоэлементов. При прикладывании пальца к сканирующей поверхности выступы папиллярного узора оказывают давление на некоторое подмножество элементов поверхности, соответственно впадины никакого давления не оказывают. Матрица полученных с пьезоэлементов напряжений преобразуется в изображение поверхности пальца.

3. Термо-сканеры (thermal scanners) -- в них используются сенсоры, которые состоят из пироэлектрических элементов, позволяющих фиксировать разницу температуры и преобразовывать ее в напряжение (этот эффект также используется в инфракрасных камерах). При прикладывании пальца к сенсору по температуре прикасающихся к пироэлектрическим элементам выступов папиллярного узора и температуре воздуха, находящегося во впадинах, строится температурная карта поверхности пальца и преобразуется в цифровое изображение.

Обобщенно говоря, во всех приведенных полупроводниковых сканерах используются матрица чувствительных микроэлементов (тип которых определяется способом реализации) и преобразователь их сигналов в цифровую форму.

4. Радиочастотные сканеры (RF-Field scanners) -- в таких сканерах используется матрица элементов, каждый из которых работает как маленькая антенна. Сенсор генерирует слабый радиосигнал и направляет его на сканируемую поверхность пальца, каждый из чувствительных элементов принимает отраженный от папиллярного узора сигнал. Величина наведенной в каждой микроантенне ЭДС зависит от наличия или отсутствия в близи нее гребня папиллярного узора. Полученная таким образом матрица напряжений преобразуется в цифровое изображение отпечатка пальца.

5. Протяжные термо-сканеры (thermal sweep scanners) -- разновидность термо-сканеров, в которых используется, как и в оптических протяжных сканерах, проведение пальца по поверхности сканера, а не просто прикладывание.

Рис.1.16 - Формирование изображения при сканировании протяжным термо-сканером

6. Радиочастотные протяжные сканеры (RF-Field sweep scanners)-- аналогичны емкостным, но используют радиочастотную технологию.

Отметим основные недостатки полупроводниковых сканеров, хотя они характерны не для всех описанных методов:

· сканеры, в частности, чувствительные к давлению, дают изображение низкого разрешения и маленького размера;

· необходимость прикладывания пальца непосредственно к полупроводниковой поверхности (так как любой промежуточный слой влияет на результаты сканирования) ведет к ее быстрому изнашиванию;

· чувствительность к сильным внешним электрическим полям, которые могут вызвать электростатические разряды, способные вывести сенсор из строя (относится в первую очередь к емкостным сканерам);

· большая зависимость качества изображения от скорости движения пальца по сканирующей поверхности присуща прокаточным сканерам.

Ультразвуковые сканеры -- данная группа в настоящее время представлена всего одним методом сканирования, который так и называется.

Ультразвуковое сканирование [6] - это сканирование поверхности пальца ультразвуковыми волнами и измерение расстояния между источником волн и впадинами и выступами на поверхности пальца по отраженному от них эху. Качество получаемого таким способом изображения в 10 раз лучше, чем полученного любым другим представленным на биометрическом рынке методом. Кроме этого стоит отметить, что данный способ практически полностью защищен от муляжей, поскольку позволяет кроме отпечатка пальца получать и некоторые дополнительные характеристики о его состоянии (например, пульс внутри пальца).

Рис.1.17 - Схема работы ультразвукового сканера

Основные недостатки ультразвуковых сканеров - это:

· высокая цена по сравнению с оптическими и полупроводниковыми сканерами;

· большие размеры самого сканера.

В остальном, можно смело сказать, что ультразвуковое сканирование сочетает в себе лучшие характеристики оптической и полупроводниковой технологий.

1.4 Корреляционный анализ

Суть метода заключается в следующем: полученный со сканера отпечаток пальца накладывается на каждый эталон из базы данных поочередно, после чего прямо по пикселям изображений осуществляется просчет различий между ними. Правда, при этом приходится учитывать один момент. Дело в том, что человек каждый раз прикладывает палец под разными углами и не точно в одно и то же место рабочей области сканера, а это значит, что процесс сравнения отпечатка его пальца с эталонами должен включать в себя множество итераций, на каждой из которых изображение, полученное со сканера, поворачивается под небольшим углом или чуть-чуть смещается [5,6].

Главным преимуществом этого рассматриваемого метода идентификации являются низкие требования к качеству изображения отпечатка пальца.

Недостатком же остается большая длительность процедуры сравнения полученного папиллярного узора с эталонами, а это очень сильно ограничивает область применения корреляционного сравнения.

Вследствие сложности и длительности работы данного алгоритма, особенно при решении задач идентификации (сравнение "один-ко-многим") - системы, построенные с его использованием, сейчас практически не используются.

1.5 Сравнение по особым точкам

По одному или нескольким изображениям отпечатков пальцев со сканера формируется шаблон, представляющий собой двухмерную поверхность, на которой выделены локальные особенности. При сравнении - на отсканированном изображении отпечатка также выделяются эти точки, карта этих точек сравнивается с шаблоном и по количеству совпавших точек принимается решение по идентичности отпечатков [6,7].

Рис.1.18 - Сравнение по особым точкам

Главным преимуществом алгоритма сравнения отпечатков пальцев по особым точкам является быстрота его работы. Больше всего времени в процессе идентификации занимает перебор эталонов в поиске отпечатка, идентичного временному. Поэтому в силу простоты реализации и скорости работы - алгоритмы данного класса являются наиболее распространенными. Правда, есть у метода сравнения по особым точкам и недостаток. Им являются относительно высокие требования к качеству изображения папиллярного узора. Для их удовлетворения сканер должен обеспечивать разрешение не меньше 300 dpi, а лучше - около 500 dpi

1.6 Сравнение по узору

В данном алгоритме сравнения используются непосредственно особенности строения папиллярного узора на поверхности пальцев. Полученное со сканера изображение отпечатка пальца разбивается на множество мелких ячеек, как показано на рис.1.19 (размер ячеек зависит от требуемой точности).

Рис.1.19 - Разбиение папиллярного узора на ячейки

Расположение линий в каждой ячейке описывается параметрами некоторой синусоидальной волны (рис.1.20), т.е., задается начальный сдвиг фазы (д), длина волны (л) и направление ее распространения (и).

Рис.1.20 - Волновое представление линий в ячейке

Специальный модуль рассматривает папиллярные линии в квадратиках поочередно и каждую из них описывает уравнением синусоидальной волны, то есть устанавливает начальный сдвиг фазы, длину волны и направление ее распространения. Именно эти данные и используются для идентификации: в базе данных эталонов хранятся параметры всех отрезков бугорков в каждой области. И именно они сравниваются с данными, полученными при сканировании.

Главными плюсами рассмотренного алгоритма являются достаточно высокая скорость его работы и низкие требования к качеству получаемого изображения [7]. К сожалению, метод сравнения по узору пока не получил широкого распространения. Дело в том, что он очень сложен для реализации и требует солидной математической базы. Поэтому только немногие компании взяли на вооружение подобный подход.

Отдельно стоит заметить, что в автоматизированной идентификации существует несколько проблем, связанных со сложностью сканирования и распознавания некоторых типов отпечатков пальцев, в первую очередь, это касается маленьких детей, так как их пальцы очень маленькие, для того, чтобы даже на хорошем оборудовании получить их отпечатки пальцев с детализацией, приемлемой для распознавания. Кроме этого, около 1% взрослых людей являются обладателями настолько уникальных отпечатков пальцев, что для работы с ними приходится или разрабатывать специализированные алгоритмы обработки, или делать исключение в виде персонального для них отказа от биометрии.



1.7 Подходы к защите от муляжей

Проблема защиты самых различных биометрических систем от муляжей биометрических идентификаторов является одной из самых сложных как для всей области, так и в первую очередь для технологии распознавания отпечатков пальцев. Связано это с тем, что отпечатки пальцев относительно легко получить по сравнению, например с радужной оболочкой глаза или 3D-формой руки, и изготовление муляжа отпечатка пальца выглядит также сравнительно более простой задачей. Рассмотрим основные методы и подходы к защите от них.

Обобщенно все методы можно разделить на две группы:

1. Технические - методы защиты, реализованные либо на уровне программного обеспечения, работающего с изображением, либо на уровне считывающего устройства. Рассмотрим их подробнее:

· защита на уровне считывающего устройства: заключается в том, что в самом сканере реализован алгоритм получения изображения, который позволяет получить отпечаток пальца только с живого пальца, а не с муляжа, например, так работают оптоволоконные сканеры, описанные в первой части статьи;

· защита по дополнительной характеристике: суть данного метода заключается в получении с помощью сканирующего устройства некоторой дополнительной характеристики, по которой можно принять решение является ли предоставленный идентификатор муляжом. Например, с помощью ультразвуковых сканеров можно получать информацию о наличии пульса в пальце, в некоторых оптических сканерах с высоким разрешением можно определить наличие на изображении частиц пота и т.д. Практически у каждого производителя есть такая «фирменная» характеристика, но они, как правило, не афишируются, так как, зная эти характеристики гораздо легче найти способ обхода этой защиты;

· защита по предыдущим данным: на некоторых сканерах - отпечаток последнего прикасавшегося к нему пальца остается на его поверхности, чем можно воспользоваться при изготовлении муляжа. На этот случай защищаются с помощью хранения нескольких последних изображений со сканера (для каждого производителя это число разное) с которыми в первую очередь сравнивается любое новое изображение. А так как дважды приложить абсолютно одинаково палец к сканеру нельзя, при любом совпадении принимается решение о применения муляжа.

2. Организационные - суть эти методов заключается в организации процессов аутентификации, таким образом, чтобы затруднить или исключить возможность использования муляжа. Рассмотрим эти методы:

· Усложнение процесса идентификации. Метод заключается в том, что в процессе регистрации отпечатков пальцев в системе на каждого пользователя регистрируется несколько пальцев (в идеале все 10). После этого непосредственно в процессе аутентификации у пользователя запрашиваются для проверки несколько пальцев в произвольной последовательности, что значительно затрудняет вход в систему по муляжу;

· Мультибиометрия или многофакторная биометрия: для аутентификации используется несколько биометрических технологий, например отпечаток пальца и форма лица или сетчатка глаза и т.д.

· Многофакторная аутентификация: суть метода проста - использовать для усиления защиты совокупность методов аутентификации, например биометрию и смарт-карты или e-token.

1.8 Выводы

Подводя итог написанному выше, хотелось бы отметить бурный рост числа методов сканирования отпечатков пальцев. Еще недавно существовало всего две технологии: оптическая FTIR и полупроводниковая емкостная со своими устойчивыми преимуществами и недостатками. Однако за последние десять лет технология распознавания настолько развилась, что сканеры последнего поколения не только преодолели практически все свои старые недостатки, но и приобрели ряд особо привлекательных черт, таких, как крайне малый размер и небольшая цена. Кроме этого, появилась принципиально новая ультразвуковая технология сканирования, которой еще только предстоит пройти все этапы становления. Но уже сейчас можно говорить о ее громадном потенциале.

В настоящее время распознавание по отпечаткам пальцев выполняется очень быстро. Технология настолько усовершенствовалась, что время идентификации измеряется в долях секунды. Особенно эффективны электронные считыватели, которые идентифицируют отпечатки удивительно быстро.

Надежность технологии находится на высоком уровне - практически любые отпечатки могут быть распознаны. Тем не менее, несмотря на то, что уровень надежности почти достиг 100 %, в ближайшие годы не ожидается, что станет возможным распознать абсолютно любой отпечаток пальца. Так, у людей, занятых в определенных отраслях, например, там, где кожа на кончиках пальцев разъедается или многократно подвергается воздействию вредных химических веществ, степень повреждения может препятствовать считыванию достаточного количества точек для идентификации. После разовых повреждений отпечаток пальца восстанавливается, так что однократные повреждения или малое их количество не влияют на точность идентификации.



2. Реализация алгоритма идентификации по отпечаткам пальцев

Отпечаток пальца состоит из хребтов и впадин, которые образуют папиллярный рисунок (рис.2.1). Отпечаток имеет два вида признаков: глобальные и локальные. Глобальные признаки описывают общее положение папиллярных линий.

Рис.2.1 - Отпечаток пальца с отмеченными папиллярными линиями

Локальные признаки отпечатков пальцев описывают расположение линий в окрестности минуций. Минуция - такая точка отпечатка пальца, где папиллярная линия обрывается или разделяется на две. Из этих двух типов могут быть составлены более сложные виды минуций (рис. 2.2).

Рис.2.2 - Разные виды минуций

Особые точки на отпечатках пальца относятся к глобальным признакам и бывают двух видов: точка ядра и точка дельты. Ядро - точка отпечатка пальца, которую огибает максимальное количество папиллярных линий (рис.2.3).

Рис.2.3 - Точка ядра на отпечатке пальца

Дельта - точка отпечатка пальца, вокруг которой папиллярные линии расходятся в трех разных направлениях (рис.2.4).

Рис.2.4 - Точка дельты на отпечатке пальца

Локальные признаки, в отличие от глобальных, у каждого человека являются уникальными. Именно поэтому для распознавания отпечатков пальцев сейчас повсеместно используется метод распознавания по минуциям. В нем сравнивается локальная структура отпечатка и дается точный ответ, совпадают два отпечатка или нет. Метод имеет ряд значительных недостатков, таких как трудоемкость, чувствительность к локальному растяжению и плохая масштабируемость.

Перечисленные проблемы решает другой метод распознавания отпечатков пальцев - “FingerСode”. Этот метод сопоставляет каждому отпечатку некоторую точку в многомерном пространстве. Схожесть отпечатков определяется как евклидово расстояние между точками, соответствующими им. При распознавании ищется несколько наиболее похожих отпечатков. Таким образом, это менее точный метод.

...