На сегодняшний день биометрические системы защиты применяются все чаще благодаря разработкам новых математических алгоритмов аутентификации. Круг задач, который решается с помощью новых технологий, довольно обширен:
- Охрана правопорядка и криминалистика;
- Пропускная система (СКУД) и ограничение доступа в общественные и коммерческие здания, частные жилища (умный дом);
- Передача и получение конфиденциальной информации личного и коммерческого характера;
- Осуществление торговых, финансовых и банковских электронных операций;
- Вход на электронное удаленное и/или локальное рабочее место;
- Блокировка работы современных гаджетов и защита электронных данных (ключи криптации);
- Ведение и доступ к правительственным ресурсам;
Условно, биометрические алгоритмы аутентификации можно условно разделить на два основных типа:
- Статические – дактилоскопия, радужная оболочка глаз; измерение формы кисти, линии ладоней, размещения кровеносных сосудов, измерение формы лица в 2D и 3D алгоритмах;
- Динамические – почерк и ритм набора текста; походка, голос и т.п.
Главные критерии выбора
При выборе дееспособной установки измерения биологического параметра любого типа следует обратить внимание на два параметра:
- FAR – определяет математическую вероятность совпадения ключевых биологических параметров двух различных людей;
- FRR – определяет степень вероятности отказа в доступе лицу, имеющему на это право.
Если производители при представлении своего продукта упустили данные характеристики, значит их система является недееспособной и отстает от конкурентов по функциональности и отказоустойчивости.
Также важными параметрами для комфортной эксплуатации являются:
- Простота пользования и возможность осуществления идентификации, не останавливаясь перед устройством;
- Скорость считывания параметра, обработки полученной информации и объем базы данных биологических эталонных показателей.
Следует помнить, что биологические показатели, статические в меньшей мере, а динамические в большей, являются параметрами, которые подвержены постоянным изменениям. Худшие показатели для статической системы составляют FAR~0,1%, FRR~6%. Если биометрическая система имеет показатели отказов ниже этих значений, то она малоэффективна и недееспособна.
Классификация
На сегодняшний день рынок биометрических систем аутентификации развит крайне неравномерно. Кроме того, за редким исключением производители систем безопасности выпускают и софт с закрытым исходным кодом, который подходит исключительно к их биометрическим считывателям.
Отпечатки пальцев
Дактилоскопический анализ является наиболее распространенным, технически и программно совершенным способом биометрической аутентификации. Главным условием развития является хорошо наработанная научно-теоретическая и практическая база знаний. Методология и система классификации папиллярных линий. При сканировании ключевыми точками являются окончания линии узора, разветвления и одиночные точки. В особо надежных сканерах вводят систему защиты от латексных перчаток с отпечатками – проверку рельефа папиллярных линий и/или температуры пальца.
В соответствии с количеством, характером и размещением ключевых точек генерируется уникальный цифровой код, который сохраняется в памяти базы данных. Время оцифровки и сверки отпечатка обычно не превышает 1-1,5 сек., в зависимости от размеров базы данных. Этот метод один из наиболее надежных. У продвинутых алгоритмов аутентификации – Veri Finger SKD показатели надежности составляют FAR – 0,00%…0,10%, FRR- 0,30%… 0,90 %. Этого достаточно для надежной и бесперебойной работы системы в организации с персоналом более 300 человек.
Достоинства и недостатки
Неоспоримыми достоинствами такого метода считается:
- Высокая достоверность;
- Более низкая стоимость устройств и их широкий выбор;
- Простая и быстрая процедура сканирования.
Из основных недостатков следует отметить:
- Папиллярные линии на пальцах легко повреждаются, вызывая ошибки в работе системы и блокируя проход служащим, имеющим на это право;
- Дактилоскопические сканеры должны иметь систему защиты от подделанного изображения: температурные сенсоры, детекторы давления и т.п.
Производители
Зарубежные компании, которые занимаются производством биометрических систем, устройств для СКУД и ПО к ним необходимо отметить:
- SecuGen – мобильные компактные USB сканеры для доступа в ПК;
- Bayometric Inc – производство биометрических сканеров различных типов для комплексных систем безопасности;
- DigitalPersona, Inc – выпуск комбинированных сканеров-замков с интегрированными дверными ручками.
Отечественные компании, выпускающие биометрические сканеры и по к ним:
- BioLink
- Сонда
- СмартЛок
Сканирование глаза
Радужная оболочка глаза является такой же уникальной, как и папиллярные линии на руке. Окончательно сформировавшись в два года, она фактически не меняется на протяжении всей жизни. Исключение составляют травмы и острые патологии болезней глаз. Это один из наиболее точных методов аутентификации пользователя. Устройства производят сканирование и первичную обработку данных 300-500 мс, сравнение оцифрованной информации на ПК средней мощности производится со скоростью 50000-150000 сравнений в сек. Метод не накладывает ограничения на максимальное число пользователей. Статистика FAR – 0,00%…0,10% и FRR- 0,08%… 0,19% собрана на основе алгоритма EyR SDK компании Casia. Согласно этим расчетам рекомендуется использование таких систем допуска в организациях с численностью персонала более 3000 чел. В современных устройства х широко используются камеры с 1,3 Мр матрицей, что позволяет захватывать во время сканирования оба глаза, это существенно повышает порог ложных или несанкционированных срабатываний.
Преимущества и недостатки
- Преимущества:
- Высокая статистическая надежность;
- Захват изображения может происходить на расстоянии до нескольких десятков сантиметров, при этом исключается физический контакт лица с внешней оболочкой механизма сканирования;
- Надежные методы, исключающие подделку – проверка аккомодации зрачка, практически полностью исключают несанкционированный доступ.
- Недостатки:
- Цена таких систем существенно выше, чем дактилоскопических;
- Готовые решения доступны только в выполнении больших компаний.
Основными игроками на рынке являются: LG, Panasonic, Electronics, OKI, которые работают по лицензиям компании Iridian Technologies. Наиболее распространенным продуктом с которым можно столкнуться на российском рынке являются готовые решения: BM-ET500, Iris Access 2200, OKI IrisPass. В последнее время появились новые компании, заслуживающие доверия AOptix, SRI International.
Сканирование сетчатки глаза
Еще менее распространенный, но более надежный метод – сканирование размещения сети капилляров на сетчатке глаза. Такой рисунок имеет стабильную структуру и неизменен на протяжении всей жизни. Однако очень высокая стоимость и сложность системы сканирования, а также необходимость длительное время не двигаться, делают такую биометрическую систему доступной только для государственных учреждений с повышенной системой защиты.
Распознавание по лицу
Различают два основных алгоритма сканирования:
2D – наиболее неэффективный метод, дающий множественные статистические ошибки. Заключается в измерении расстояния между основными органами лица. Не требует использования дорогостоящего оборудования, достаточно только камеры и соответствующего ПО. В последнее время получил значительное распространение в социальных сетях.
3D – этот метод кардинально отличается от предыдущего. Он более точен, для идентификации объекту даже нет необходимости останавливаться перед камерой. Сравнение с информацией, занесенной в базу производится благодаря серийной съемке, которая производится на ходу. Для подготовки данных по клиенту объект поворачивает голову перед камерой и программа формирует 3D изображение, с которым сличает оригинал.
Основными производителями По и специализированного оборудования на рынке являются: Geometrix, Inc., Genex Technologies, Cognitec Systems GmbH, Bioscrypt. Из российских производителей можно отметить Artec Group, Vocord, ITV.
Сканирование руки
Также делится на два кардинально различных метода:
- Сканирование рисунка вен кисти под воздействием инфракрасного излучения;
- Геометрия рук – метод произошел от криминалистики и в последнее время уходит в прошлое. Заключается в замере расстояния между суставами пальцев.
Выбор подходящей биометрической системы и ее интеграция в СКУД зависит от конкретных требований системы безопасности организации. В большинстве своем, уровень защиты от подделки биометрических систем довольно высок, так что для организаций со средним уровнем допуска (секретности) вполне хватит бюджетных дактилоскопических систем аутентификации.
Привлекательность аддитивных технологий сложно переоценить. Поэтому вспомогательное оборудование для трехмерной печати сегодня пользуется такой популярностью. В условиях ограниченного бюджета можно сделать 3d сканер своими руками. Для этого используют подручные средства и агрегаты или же попросту превращают в сканер обычный смартфон.
Делаем 3D сканер с помощью веб-камеры
Для того чтобы изготовить самодельный 3d сканер, вам понадобится:
- качественная вебка;
- линейный лазер, то есть приспособление, испускающее лазерный луч (для получения качественного сканирования лучше, чтобы луч был как можно тоньше);
- разные крепления, в том числе и угол для калибровки;
- специальное программное обеспечение для обработки отсканированных снимков и данных.
Учтите, что без соответствующего ПО вам не удастся создать цифровую модель объектов и предметов. Поэтому изначально позаботьтесь о наличии специальных программ. К примеру, базовыми считаются DАVID-lаserscаnner и TriAngles, но они нуждаются в применении вращающейся поверхности.
Начните с калибровочного угла. Для его создания напечатайте шаблон (он входит в комплект программы). Разместите его таким образом, чтобы он создал угол в 90 градусов. Важно, чтобы во время печати соблюдался правильный масштаб. Для этого воспользуйтесь калибровочной шкалой. Калибровку камеры делают в автоматическом или ручном режиме, это также предусматривается ПО.
Чтобы отсканировать предмет, его необходимо будет разместить в калибровочном углу, а напротив установить веб-камеру. Важно поместить объект точно по центру изображения на экране. В настройках вебки нужно отключить все автоматические корректировки. Также с их помощью устанавливается цвет лазерного луча. Нажимая «Старт», совершаются плавные движения. Лучом нужно обвести предмет со всех сторон. Это будет первый цикл сканирования. В дальнейшем необходимо менять положение лазера, чтобы охватить все необработанные в предыдущий раз точки.
По завершении всех процессов сканирование останавливается и выбирается режим «показа в 3D» в программе. Если у вас нет под рукой лазера, его можно заменить источником яркого света. Он обеспечит проецирование теневой линии. Правда, в таком случае поменяйте в программе настройки, которые будут соответствовать данным параметрам.
Делаем трехмерный сканер из двух веб-камер
Если вам нужна высокая точность оцифровки, потребуется применение двух вебок. В данном случае источник света заменяется второй камерой. 3d сканер своими руками из двух камер позволяет минимизировать время вычислений по точкам, попадающим в полосу лазера.
Делаем 3d сканер из проектора и веб-камеры
Для этого понадобится:
- проектор;
- вебка;
- программа DАVID-lаserscаnner;
- штативы для вебки и проектора;
- калибровочная панель (скрепите два небольших листа ДСП под углом 90 градусов и наклейте при помощи сухого клея бумажные листы с заранее распечатанными шаблонами);
- поворотный столик (можно соорудить из старой тренажерной установки «грация» и нескольких штырей).
Чтобы отсканировать объект, располагаем его вертикально и делаем 7-8 сканов, вращая его по кругу. Объединяем полученные сканы. После этого меняем положение объекта и проделываем ту же процедуру. Объединяем сканы двух половинок предмета. Нажимая на кнопку «фузиционировать», получаем трехмерную модель объекта. Ее можно сохранить в любом выбранном формате, после чего обработать данные с помощью:
- Dеlсаm LаstMaker;
- Еasylast;
- Lаst Dеsign & Еngineering;
- Forma 2000;
- Shoemaster QS.
Делаем трехмерный сканер из игровой приставки
Xbox One – это приставка, которая уже укомплектована Кинект второго поколения и может применяться как трехмерный сканер. Если у вас обычный игровой контролер, то можно сделать 3d сканер из kinect с помощью следующих программ:
- Kinеct Fusiоn. Создает сверхдетализированные модели, считывая данные с датчиков Kinect.
- Skanect. С ее помощью создаются 3D-изображения помещений со всеми предметами, которые в них находятся. Чтобы создать трехмерную модель окружающего пространства, необходимо просто вращать вокруг себя устройство. С целью детализации отдельных объектов необходимо повторно навести камеру на них.
Делаем 3d сканер из смартфона
Как сделать 3d сканер из обычного мобильного устройства? Сегодня для этого используются различные программные продукты. С их помощью смартфон превращается в полноценный трехмерный сканер. Наиболее популярные программные алгоритмы:
- МоbileFusion. Он отслеживает положение предмета при помощи штатной камеры, после чего выполняет фотосъемку. Из череды снимков получается трехмерная модель. Работает на разных платформах и ОС.
- Помогает в создании трехмерных фотографий любых объектов, после чего отправляет их на 3D-принтер.
- Аutodesk 123D Саtch. С помощью данной программы создают и печатают на аддитивных устройствах трехмерные модели зданий, людей и других предметов, которые можно сфотографировать со всех углов и сторон.
Подобные системы не нуждаются в аппаратных модификациях или подключении к сети Интернет. Чтобы начать работу, необходимо просто запустить мобильное приложение и провести телефоном вокруг объекта, который сканируется.
Волею судеб поступил в один из Российских вузов. На дипломе было решено исследовать одно из направлений биометрической идентификации – идентификацию по рисунку вен ладони. На начальных стадиях было задумано предоставить к защите работающую модель устройства (но все оказалось не так просто).
Для начала нужно было понять, что же собой представляет данный метод и за счет каких средств осуществляется его реализация. Как уже писалось в статье :
«Рисунок вен формируется благодаря тому, что гемоглобин крови поглощает ИК излучение. В результате, степень отражения уменьшается, и вены видны на камере в виде черных линий. Специальная программа на основе полученных данных создает цифровую свертку. Не требуется контакта человека со сканирующим устройством».
На рисунке ниже изображен график поглощения ИК-излучения насыщенной кислородом крови и крови без кислорода.
Выбор метода
Существует два метода получения изображения рисунка вен ладони. Метод отражения (Reflection) позволяет разместить все компоненты устройства в одном корпусе, за счет чего уменьшается размер. Также снижается психологический барьер (не нужно никуда засовывать руку). Метод пропускания ИК-света (Transmission) заключается в установке ИК-подсветки с тыльной стороны ладони, а сама камера с фильтром устанавливается со стороны ладони и принимает ИК-излучение, проходящее через всю ладонь. С помощью метода пропускания получаемые изображения более детализированные.
Железо
За основу получения изображений рисунка вен ладони был выбран метод отражения. Для начала на листке бумаги была набросана предварительная модель устройства. Оно должно измерять расстояние от самого устройства до ладони идентифицируемого, измерять температуру поверхности руки (для статистики, захотелось иметь такой функционал), включать и выключать ИК-подсветку. В качестве камеры остановился на веб-камере Logitech B910. Испытания моделей устройства, а их было аж 4, выявили недостатки трех предыдущих камер. Первая модель была с камерой LinkSprite JPEG Color Camera TTL Interface . Процесс передачи изображения на ПК ограничивался скоростью порта, пришлось от нее отказаться. Также были проверены еще 2 noname веб-камеры, но получаемые изображения были очень плохого качества. Далее буду описывать только последнюю модель.Был составлен список компонентов:
- Arduino Project Enclosure - небольшой корпус для Arduino проектов
- Infrared Thermometer - MLX90614 - ИК-термометр
- USB HUB - для подключения камеры и arduino одному кабелю
- ORduino Nano - ATMega168
- Infrared Proximity Sensor - Sharp GP2Y0A21YK - ИК-датчик расстояния (от 10 до 80см)
- 2 транзистора
- 2 резистора 4.7кОм, 6-470Ом
- 6 ИК-диодов 850нм
- Фототранзистор (для измерения засветки прибора посторонним светом, в экспериментах не участвовал, но планировался)
- USB B разъем
- IR Filter 850nm
- USB-кабель
В сборке устройство имеет вид:
ПО
Arduino
Управление всеми компонентами устройства (кроме камеры) должна осуществлять arduino. Это датчик расстояния, температурный датчик и ИК-подсветка. В совокупности алгоритм работы заключается в следующем:- с ПК поступает команда о старте работы датчика расстояния и температурного датчика с последующим выводом их значений в порт
- как только значение датчика совпадают с занесенными значениями в ПК, происходит отключение датчика расстояния (его луч делает засветку на получаемых изображениях)
- включается ИК-подсветка
- делается снимок
- выключается ИК-подсветка
- переход к начальному этапу
PC
Полученные с устройства изображения должны далее как то обрабатываться и распознаваться. Для написания ПО для ПК была выбрана программная среда Matlab. В качестве инструмента распознавания использовался стандартный компонент Matlab Neural Network Toolbox. Но перед тем как подавать изображения для обучения и распознавания их нужно обработать, а именно выделить основные признаки.Получаемые изображения с устройства:
После подстройки алгоритма под себя:
Не плохо, да? Это тоже самое изображение, но уже что то. Теперь осталось набить базу эталонными изображениями и обучить сеть. После обучения выяснилось, что инвариантность изображений очень маленькая. Оказалось что на моей руке вены отчетливо различаются, а на некоторых руках качество изображений мягко говоря «не очень». На каждую руку было собрано по 100 эталонных изображений. В качестве отрицательной выборки использовались зашумленные изображения и изображения без рук (локти, кулаки и т.п.). В выборку были включены руки двух человек.
После обучения приступили к проверке устройства. Ошибки второго рода имеют место быть. Пришлось снижать порог совпадения с эталонами. В следствии чего иногда бывали ложные пропуски. На практике же, ошибки второго рода случались из-за неправильного расположения руки перед устройством, либо за счет смазывания получаемых снимков из-за движения рук. Тут не хватило времени на эксперименты.
Выводы
Тут можно лишь сказать, что тема интересная и она до конца не раскрылась из-за нехватки времени и необходимых навыков. Также не успел проверить устройство на «неживые сравнения». Не был задействован фототранзистор (для подстройки камеры под освещение) и датчик температуры (хотя информация с него получалась, но никак не учитывалась).Исходники для arduino и matlab есть, но стыдно показывать, ибо писал\переписывал очень торопясь успеть, попутно переделывая устройство.
Используемые источники
- Nadort, A. The Hand Vein Pattern Used as a Biometric Feature : Literature thesis for Master of Science programmed Physics of Life / A. Nadort, - Amsterdam: Medical Natural Sciences at the Free University, 2007. – 179 с.
- Fuksis, R. Palm Vein Biometrics Based on Palm Infrared Imaging and Complex Matched Filtering : The 12th ACM Workshop on Multimedia and Security / R. Fuksis, M. Pudzs, M. Greitans, - Rome, 2009. – 27 с.
Часто задаваемые вопросы
Для правильного и качественного анализа по хиромантии в первую очередь нужны фотографии ваших ладоней.
Вам нужно сделать 5 фотографий:
- - правая рука (не отрезаем на фото пальцы и браслеты)
- - левая рука
- - ребро со стороны мизинца правой руки
- - ребро со стороны мизинца левой руки
- - правая ладонь - без пальцев
Для идеального фото, конечно же, нужен цифровой фотоаппарат. Чем большее разрешение будет у фотоаппарата, тем лучше. Если у Вас мощная камера на сотовом телефоне, то ставьте на макросъемку.
На фото должны быть видны мельчайшие линии на ладони, должен просматриваться папиллярный узор. Ведь только в таком случае возможно увидеть полную картину линий и знаков и, соответственно, сделать более полный анализ и дать максимально подробную информацию по Вашему фото.
Фото советую делать днем, при солнечном свете. Как вариант, около окна.
Мы должны отключить вспышку и перевести фотоаппарат в режим близкой съемки (макросъемки), который обычно выделяется значком цветка. В процессе фото Вам нужно закрепить и руку, которую Вы снимаете и сам фотоаппарат. Любые движения в процессе съемки лучше исключить.
Фото лучше делать на светлом фоне. Подоконник подойдет)))
Большой палец отводится в сторону, но без усилия, а 4 остальных пальца держим свободно, но не прижимаем друг к другу и не растопыриваем!!!
Фото делаем так, чтобы была видна вся ладонь и пальцы.
Также делаем фото и ребра ладони.
При фотографировании ребра ладоней- не напрягайте руку, она должна быть в свободном состоянии.
Это тоже хороший вариант, но скан также нужно сделать правильно.
Для начала ставим разрешение сканирования не менее 300 тчк/дюйм (лучше больше, но не переусердствуйте!!!)
Кладем руку на стекло также, как я рассказывала при фото. То есть большой палец отводим в сторону, а остальные держим свободно. Руку в стекло не вдавливать!!! На весу ее держать, конечно, не нужно, но и не придавливать, иначе изображение будет нечитаемое.
Если у Вас сильно вдавлен центр ладони или хорошо развитые бугры мешают сделать скан таким образом, чтобы были видны все линии, то я советую ФОТО!
Не сжимайте фото и присылайте реального размера!
