Применение биометрической идентификации в фитнес-центрах

Сравнительный анализ всех возможных систем распознавания посетителей и исследование влияния биометрии на удобство пользователей. Особенность методов биометрической идентификации. Использование отпечатков пальцев и опознавания по рисунку вен клиентов.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 17.08.2018
Размер файла 30,4 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.

Электронный научно-практический журнал «МОЛОДЕЖНЫЙ НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК» ОКТЯБРЬ 2016

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ

Размещено на http://www.allbest.ru/

Электронный научно-практический журнал «МОЛОДЕЖНЫЙ НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК» ОКТЯБРЬ 2016

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ

УДК 57.087.1

ФГБОУ ВПО «РЭУ им. Г.В. Плеханова»

ПРИМЕНИЕ БИОМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ В ФИТНЕС-ЦЕНТРАХ

Эртюрк Я.

Медведева М.В.

В современном мире защита информации занимает огромное место. Буквально несколько лет назад технологии, связанные с биометрией, были фантазией из различных фильмов, в которых герои пытались заполучить доступ к необходимым данным за счет сканирования собственной сетчатки глаза или отпечатков пальцев. Однако на сегодняшний день термин «биометрия» стал знаком каждому человеку, поскольку многие гаджеты и устройства предоставляют доступ к программам и приложениям с помощью отпечатков пальцев руки. биометрический идентификация отпечаток палец

Биометрическая идентификация используется для распознавания и подтверждения личности человека, которая основана на физиологических характеристиках, таких как: рисунок вен ладони, отпечаток пальца, сетчатка глаза, радужная оболочка глаза, форма рук и лица. Биометрические технологии, в первую очередь, должны идентифицировать человека в режиме реального времени.

Целью данной статьи является исследование влияния биометрической идентификации на удобство клиентов фитнес - центров и выбор наиболее подходящих методов распознавания посетителей.

На сегодняшний день существует довольно много программных способов, за счет которых можно заменить идентификацию с помощью пароля и повысить безопасность системы [1]. Одним из них является биометрия, которая с каждым днем все больше и больше набирает популярность во всех странах мира и становится востребованной на рынке. Данный способ стал весьма популярен благодаря нескольким причинам. Во-первых, это характеристики, свойственные конкретному человеку, за счет которых биометрическая идентификация будет являться надёжным способом доступа в систему [2]. Во-вторых, это удобство для пользователя: нет необходимости запоминать различные пароли или носить с собой именные карты (для посетителей фитнес - центров).

Описание принципов организации биометрического пользовательского интерфейса приведено в [3].

Несмотря на ряд преимуществ, у биометрических технологий все же есть недостатки. Например, отличительные особенности человека можно с легкостью подделать [2]. Так же, может возникнуть вопрос вмешательства в личную жизнь человека, его культурные и религиозные взгляды и т.д., ведь пользователям вовсе не безразличен факт распространения собственных биометрических данных. Они не имеют никаких гарантий, что собственные данные не попадут к злоумышленникам. Так же пользователи могут быть подвергнуты риску причинения вреда своему здоровью: возможно нанесение травмы прибором для сканирования сетчатки глаза, в которой свет направлен в глаз человека. Необходимо помнить, что есть вероятность того, что у пользователя могут отсутствовать части тела, которые вносятся в систему биометрического параметра.

Даже не смотря на существующие недостатки и проблемы, биометрическая идентификация является достаточно перспективным направлением, так как значительно упрощает процесс и позволяет выполнять сложные задачи.

Все биометрические системы работают по одному принципу. Пользователь обязан предоставить образец. Затем регистрирующее устройство обрабатывает данную информацию для выделения отличительных характеристик. В конце формируется итоговый шаблон, состоящий из больших числовых последовательностей. Восстановить первоначальный образец из такой последовательности крайне тяжелая задача. Созданный контрольный шаблон будет являться паролем пользователя, который сверяется с эталонным шаблоном, созданным заранее в результате нескольких образцов при регистрации пользователя. Из-за того, что контрольный и эталонный шаблоны никогда не совпадают на 100%, вводится понятие настраиваемой пороговой величины. Биометрическая система должна решить, значительно ли совпадают эти шаблоны для успешной идентификации. Для этого вводятся два параметра:

1) FAR (False Acceptance Rate) - вероятность ложного совпадения биометрических характеристик двух человек.

2) FRR (False Rejection Rate) - вероятность ошибочного отказа в доступе [3].

Система тем лучше, чем меньше значение FRR при одинаковых значениях FAR.

Применения биометрических технологий довольно широкое: защита информации, обеспечение доступа к сетевым ресурсам и рабочим местам. Биометрические технологии используются в различных областях, будь то электронный бизнес или сфера услуг. В данном случае будет рассматриваться фитнес - клуб.

Все большее количество людей в настоящие время осознает, что внешний вид является признаком стиля жизни. Пропаганда здорового образа жизни заставляет жителей мегаполиса стремиться к самосовершенствованию. Каждый мечтает о стройной и красивой фигуре в любом возрасте. В связи с этим в последние несколько лет стали популярны покупки абонементов в спортивные клубы и фитнес - центры. Однако устаревшая система идентификации по карточкам не только не только не может обеспечить и предоставить достоверный учет посещений посетителя, но и создает множество неудобств, как для самих клиентов, так и для администрации и сотрудников спортивных клубов. Во-первых, посетители довольно часто забывают и теряют карты, и сам фитнес - центр обязан их повторно выпустить, за счет чего и несет расходы. Во-вторых, посетители спортивных клубов часто передают именные карты своим родственникам или знакомым для занятий, что может привести к значительному сокращению выручки. В третьих, администраторы фитнес - центров обязывают персонал контролировать проход посетителей, что может спровоцировать очереди и недовольство клиентов.

Все перечисленные выше проблемы, биометрическая идентификация сможет с легкостью решить. Теперь доступ в фитнес - центры будут контролировать специальные терминалы со встроенными датчиками и считывающими устройствами для распознавания отпечатков пальцев или рисунка вен ладони посетителя. Для прохода в спортивный зал клиенту потребуется всего лишь приложить руку или палец для сканирования данных. Данные биометрические технологии станут весьма удобными для пользования как клиентами, так и персоналом спортивного клуба [3].

Рассмотрим несколько возможных видов биометрического распознавания пользователя, которые были бы удобны в фитнес - центре:

• Отпечатки пальцев клиента.

Данный метод является одним из самых распространенных. Он основывается на считывании уникального рисунка папиллярных узоров на пальцах человека. После завершения сканирования отпечатка, устройство преобразует рисунок в цифровой код и сравнивается с хранящимся эталонным кодом. Одним из основных и наиболее главных преимуществ данного метода является высокая достоверность предоставления информации. Помимо всех преимуществ, у этого метода есть такой недостаток как наличие физиологических проблем у человека. Например, пальцы могут быть повреждены или папиллярный рисунок с низким рельефом.

• Рисунок вен ладони.

Данная технология является новейшей в сфере биометрической идентификации, довольно широкое ее применение началось около пяти лет назад. Метод заключается в том, что инфракрасная камера осуществляет снимок внутренней и внешней стороны ладони, а сам рисунок начинает формироваться за счет поглощения гемоглобина крови инфракрасным излучением. В результате этого рисунок вен становится заметным на камере как черные линии. Затем происходит создание цифровой свертки благодаря специальной программе. Данная технология не требует контакта посетителя фитнес - клуба со сканирующим устройством, однако по надежности она сравнима с распознаванием по радужной оболочке глаз. Не смотря на столь значительные преимущества системы, у нее все же имеется ряд недостатков. Например, некоторые возрастные заболевания (такие как артрит) могут сильно ухудшить значение FAR и FRR. Так же, этот метод биометрии менее изучен в отличие от остальных методов идентификации.

• Радужная оболочка глаза.

Данный метод основан исключительно на распознавании уникального узора радужной оболочки глаза, не меняющейся в течение всей жизни человека. Для непосредственного взаимодействия с глазом используется камера, позволяющая изобразить модель радужной оболочки с достаточным разрешением и специальную программу, строяющую из полученной модели цифровой код эталонного шаблона. Этот вид биометрии является довольно перспективным. По известным данным, в мае 2015 года компания Fujitsu выпустила новый смартфон Arrows NX F-04G со встроенным сканером, который может идентифицировать людей по радужной оболочке глаза [5]. Одними из главных преимуществ данного метода можно назвать отсутствие непосредственного контакта с устройством, защита от подделки и весьма высокая надежность алгоритма.

Ниже приведена таблица, в которой будут перечислены основные критерии исследования для сравнительного анализа: устойчивость к подделке, к окружающей среде, простота использования метода, его стоимость, скорость и стабильность признака во времени. Расставим оценки от 1 до 10 в каждой графе (табл. 1). Чем ближе оценка к 10, тем лучше система в этом отношении.

Таблица 1. Сводная таблица критериев и характеристик [4]

Отпечатки пальцев

6

10

9

10

10

9

Вены руки

10

7

9

7

8

7

Радужная оболочка глаза

10

9

8

7

10

10

Далее рассмотрим соотношение FAR и FRR для этих систем, которое приведено в табл. 2.

Это соотношение позволяет определить эффективность системы и широту её применения.

Таблица 2. Соотношение FAR и FRR для систем [4]

0.1%

0.01%

0.001%

0.0001%

0.00001%

Отпечатки пальцев

0,30%

0,40%

0,60%

0,90%

-----------

Вены руки

Нет достоверных фактов

Радужная оболочка глаза

0,07%

0,07%

0,12%

0,15%

0,16%

Выводы

Проанализировав все методы биометрической идентификации, необходимо отметить, что для объектов с большим требованием безопасности целесообразно использование радужной оболочки в качестве биометрии. Что касается спортивных клубов и фитнес - центров, то в качестве биометрической идентификации было бы разумным использование отпечатков пальцев, либо распознавание по рисунку вен посетителей [6].

Биометрические технологии в скором будущем будут играть одну из главных ролей в персональной идентификации в различных сферах жизни. Применяемые отдельно или же используемые вместе с ключами, картами и подписями, биометрия станет внедряться в абсолютно все сферы экономики и частной жизни [1].

Аннотация

В данной статье описывается использование биометрической идентификации в фитнес - центрах и спортивных клубах, проводится сравнительный анализ всех возможных систем распознавания посетителей и исследование влияния биометрии на удобство пользователей. Проанализировав методы биометрической идентификации, можно сделать вывод, что для объектов с большим требованием безопасности целесообразно использование радужной оболочки в качестве биометрии. Для спортивных клубов и фитнес - центров в качестве биометрической идентификации было бы разумным использование отпечатков пальцев, либо распознавание по рисунку вен посетителей.

Ключевые слова: биометрия, биометрическая идентификация, фитнес-центр.

The article describes using of biometric identification in the fitness centers and gym, there is a comparative analysis of all possible systems of visitors' identification and the impact of biometrics on the clients' convenience. Analyzing the methods of biometric identification, it can be concluded that for high security requirement it is advisable to use the iris as a biometrics. For fitness centers and gyms it would be reasonable to use the visitor's fingerprints or recognition according to the drawing of their veins as a biometric identification.

Keywords: biometrics, biometric identification, fitness center

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Проблема улучшения качества отпечатков пальца с целью повышения эффективности работы алгоритмов биометрической аутентификации. Обзор алгоритмов обработки изображений отпечатков пальцев. Анализ алгоритма, основанного на использовании преобразования Габора.

    дипломная работа [4,5 M], добавлен 16.07.2014

  • Анализ биометрических систем идентификации личности по отпечаткам пальцев, форме кисти руки, оболочке глаза. Лицо как биометрический идентификатор. Анализ рынка систем распознавания личности. Оценка эффективности систем идентификации по геометрии лица.

    курсовая работа [1,8 M], добавлен 30.05.2013

  • Разработка предложений по внедрению биометрической аутентификации пользователей линейной вычислительной сети. Сущность и характеристика статических и динамических методов аутентификации пользователей. Методы устранения угроз, параметры службы защиты.

    курсовая работа [347,3 K], добавлен 25.04.2014

  • Основы биометрической идентификации. Возможность использования нейросетей для построения системы распознавания речи. Разработка программного обеспечения для защиты от несанкционированного доступа на основе спектрального анализа голоса пользователя.

    дипломная работа [2,8 M], добавлен 10.11.2013

  • Разработка алгоритма формирования относительных параметров для минюций. Подбор параметров системы допусков и критериев схожести при сравнении отпечатков. Метод пригоден для распознавания битовых изображений: символьной информации, шрифтов и подписей.

    дипломная работа [4,0 M], добавлен 23.06.2008

  • Основные цели и задачи построения систем распознавания. Построение математической модели системы распознавания образов на примере алгоритма идентификации объектов военной техники в автоматизированных телекоммуникационных комплексах систем управления.

    дипломная работа [332,2 K], добавлен 30.11.2012

  • Подсистема анализа изображения отпечатка пальца в составе системы идентификации личности по отпечаткам пальцев на основе папиллярного узора для дальнейшего распознавания личности. Характеристика функциональных возможностей системы и код програмы.

    дипломная работа [3,1 M], добавлен 01.07.2008

  • Общие принципы работы систем биометрической идентификации личности. Программные инструменты для разработки приложения, осуществляющего идентификацию пользователя на основе его клавиатурного почерка. Проектирование базы данных и структуры нейронной сети.

    дипломная работа [1,3 M], добавлен 20.12.2013

  • Оптико-электронная система идентификации объектов подвижного состава железнодорожного транспорта. Автоматический комплекс распознавания автомобильных номеров. Принципы и этапы работы систем оптического распознавания. Особенности реализации алгоритмов.

    дипломная работа [887,3 K], добавлен 26.11.2013

  • Понятие интегрированной логистики и ее главные направления развития на современном этапе. Виды автоматической идентификации, суть кодирования, достоинства и недостатки использование радиоволн (RFID), применение радиосканера, компьютера и радиометки.

    контрольная работа [337,7 K], добавлен 27.09.2010

  • Использование электронных ключей как средства аутентификации пользователей. Анализ методов идентификации и аутентификации с точки зрения применяемых в них технологий. Установка и настройка средств аутентификации "Rutoken", управление драйверами.

    курсовая работа [4,6 M], добавлен 11.01.2013

  • Разработка эскизного и технического проекта программы идентификации личности по отпечатку. Назначение и область применения, описание алгоритма, входных и выходных данных. Выбор состава технических и программных средств. Тестирование и внедрение продукта.

    курсовая работа [61,9 K], добавлен 12.05.2015

  • Анализ существующих методов реализации программного средства идентификации личности по голосу. Факторы, влияющие на уникальность речи. Разработка программного средства идентификации личности по голосу. Требования к программной документации приложения.

    дипломная работа [12,7 M], добавлен 17.06.2016

  • Обзор основных алгоритмов и методов распознавания лиц. Архитектура средств динамического отслеживания лиц в видеопоследовательности. Результаты тестирования на больших объемах видеоданных. Разработка алгоритмов и методов динамического отслеживания лиц.

    дипломная работа [5,9 M], добавлен 20.07.2014

  • Распознавание образов - задача идентификации объекта или определения его свойств по его изображению или аудиозаписи. История теоретических и технических изменений в данной области. Методы и принципы, применяемые в вычислительной технике для распознавания.

    реферат [413,6 K], добавлен 10.04.2010

  • Биометрические системы защиты от несанкционированного доступа к информации. Система идентификации личности по папиллярному рисунку на пальцах, голосу, радужной оболочке, геометрии лица, сетчатке глаза человека, рисунку вен руки. Пароли на компьютере.

    презентация [395,2 K], добавлен 28.05.2012

  • Формулировка поставленной задачи при конструировании систем управления для идентификации нестационарных объектов. Изучение основ алгоритмического конструирования системы с неполной информацией. Рассмотрение использования метода адаптивной идентификации.

    курсовая работа [110,8 K], добавлен 10.08.2014

  • Теоретические основы распознавания образов. Функциональная схема системы распознавания. Применение байесовских методов при решении задачи распознавания образов. Байесовская сегментация изображений. Модель TAN при решении задачи классификации образов.

    дипломная работа [1019,9 K], добавлен 13.10.2017

  • Классификация и основные характеристики биометрических средств идентификации личности. Особенности реализации статических и динамических методов биометрического контроля. Средства авторизации и аутентификации в электронных системах охраны и безопасности.

    курсовая работа [1,7 M], добавлен 19.01.2011

  • Использование паролей как способ защиты от несанкционированного доступа к программам и данным, хранящимися на компьютере. Биометрические системы идентификации по отпечаткам пальцев, геометрии ладони руки, характеристикам речи, радужной оболочке глаза.

    презентация [679,6 K], добавлен 06.05.2015

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.