Применение биометрии для аутентификации пользователей компьютерных систем

Геометрия лица

Один из новых способов, завоевавший  значительную популярность, - распознавание  облика. Люди легко узнают друг друга  по лицам, но автоматизировать подобное опознание вовсе не легко. Большая часть работ в этой области была посвящена тому, чтобы получить изображение при помощи фотографии или видеокамеры. Только в США и Германии над технологиями опознавания по чертам лица работали несколько десятков компаний, которым были выделены правительственные гранты. Первоначально разработки предназначались для спецслужб, но со временем результаты этих исследований разрешили применять и в коммерческих целях. В результате на рынке появилось некоторое количество систем распознавания (правда, не все из них оказались пригодными на практике).

Технология распознавания позволяет  сканировать человеческие лица в  режиме реального времени. Видеокамера  подключается к терминалу, и система  определяет, соответствует ли лицо в кадре фотографиям из базы данных. Принцип работы системы распознавания по лицу основан на специальном алгоритме оцифровки изображений, позволяющем выбирать на кадрах лицо человека и оцифровывать его, выделяя большое количество параметров (так называемые базовые точки - скулы, цвет и форма глаз, ширина переносицы, губ и т. д.). В результате каждое лицо описывается уникальным набором параметров, причем с некоторым избытком. Для идентификации с высокой степенью точности требуется не более 40 характеристик, тогда как система обычно задает около 2 тыс. оценочных параметров. Это обеспечивает высокую надежность опознания независимо от поворота головы, наличия очков, косметики. В принципе для надежного опознания человека программе достаточно всего несколько десятков базовых точек. Фотография и цифровое описание лица заносятся в базу данных, с которой впоследствии сравнивается распознаваемое лицо.

Вообще говоря, на рынке систем автоматического распознавания  лица господствуют два типа систем. Первые базируются на статистическом методе: на основе набора биометрических данных и их обработки формируется некий электронный образец как уникальное в своем роде число, относящееся к конкретной личности. Такой тип систем достаточно широко распространен, но идентификация с их помощью, как правило, не очень надежна.

Методы, относящиеся ко второму  типу, близки к человеческому видению  проблемы распознавания. Система самообучаема и робастна в отношении изменчивости лица - таких факторов, как возраст, наличие усов или бороды, очков. Для  идентификации и верификации можно использовать и старые фотографии. Технология в принципе позволяет работать даже с рентгеновскими снимками. Приемлемость такого принципа пока не удалось превзойти, так как он моделирует "человеческий подход": один человек разглядывает лицо другого, чтобы его идентифицировать. Как и анализ личной подписи, определение идентичности по фотографии в паспорте относят к наиболее доступному и признанному методу распознавания личности.

Для защиты данных и информации также  предпочтительно использовать системы распознавания лица. Кроме того, контроль лица выполняется с определенным комфортом: он бесконтактен и обеспечивает удобную и быструю обработку данных.

В качестве единственного биометрического  приложения метод распознавания  лица можно использовать в разных областях. Помимо сравнения с содержанием баз данных цифровых фото и классического контроля доступа (верификации), с помощью этого метода можно бесконтактно распознавать людей и в негрупповых сценариях. Распознавание лица неэффективно только тогда, когда значительные изменения, например, вследствие несчастного случая, делают невозможным даже человеческую визуализацию.

Использование любого биометрического  признака имеет свои преимущества и  недостатки. Поэтому ни в коем случае нельзя ожидать, что какой-либо отдельный метод добьется приоритетного признания. Большинство экспертов сходятся в том, что пользователь в зависимости от постановки задачи должен сам сделать выбор между тремя методами распознавания: по отпечаткам пальцев, радужной оболочке глаза или лицу.

В отличие от других биометрических технологий (идентификация по отпечаткам пальцев, радужной оболочке глаза или  по голосу) система распознавания  по чертам лица не требует непосредственного  контакта с человеком, личность которого устанавливают. Не нужно просить человека оставлять отпечатки пальцев, смотреть в объектив или произносить какие-то слова.

Распознавание лица - это, пожалуй, единственный биометрический способ идентификации  персон, для применения которого не требуется специальная техника. Именно в лицо мы узнаем родных и близких, а не прибегаем, скажем, к сличению отпечатков пальцев или радужной оболочки. Кроме того, использование фотографии для удостоверения личности владельца - традиционная рутина уже на протяжении нескольких десятилетий. Наверное, каждому знаком процесс предъявления пропуска вахтеру и внимательный взгляд в лицо посетителя, а компьютер лишь автоматизирует процедуру. Эти факторы в значительной степени упрощают внедрение распознавания лица в современные комплексы безопасности, позволяя избежать конфликта с пользователями и риска быть отвергнутыми.

Метод распознавания лица - это  единственный биометрический способ идентификации  персон и с точки зрения многоцелевого  применения. В отличие от других биометрических методов, применимых только для контроля доступа или сравнения в базе данных, технология распознавания образа позволяет детектировать (находить) лицо человека в видеокадре, либо для последующего сравнения с базой данных, либо наоборот, чтобы скрыть его от случайного зрителя. Благодаря встроенным инфракрасным излучателям компьютер легко распознает каучуковую маску как муляж, имитирующий лицо. Наблюдаемый объект должен иметь человеческую кожу, естественную мимику и быть "живым", в противном случае срабатывает звуковой сигнал предупреждения.

Распознавание по чертам лица происходит на расстоянии, незаметно, не привлекая  внимания человека. С точки зрения служб безопасности и спецслужб  это несомненное преимущество. Правозащитники же полагают, что применение подобных технологий нарушает право человека на анонимность. Впрочем, производители технологий распознавания подготовились к протестам и позаботились о правах личности. Если система не находит совпадений с лицами в базе данных, то в ее памяти не остается никакой информации о человеке, который появлялся перед камерой. Производители также заявляют, что в системах применяются стандартные камеры видеонаблюдения. Общество давно привыкло к этим камерам, использование которых уже регулируется законодательством. В развитых странах в магазинах принято предупреждать о том, что в помещении ведется наблюдение. А есть ли терминал для опознавания в кабинете службы безопасности или нет - какое, мол, до этого дело законопослушному посетителю.

Основные потребители подобных биометрических систем - не только службы безопасности (предприятий, аэропортов, супермаркетов, казино, банков), но и государственные учреждения (министерства, силовые ведомства, специальные структуры).

Практика распознавания 

Тот факт, что метод  автоматизированного распознавания клиента по лицу уже зарекомендовал себя на практике, не ставится под сомнение. В числе пользователей данной технологии - такие известные "распознаваемые лица", как Deutsche Bank, Европейский центр ядерных исследований (CERN), российский Центробанк, Национальный банк Литвы, корпорации Microsoft и Siemens, Федеральная типография (Германия). Атомные электростанции и сверхсекретные объекты также охраняются с помощью новой технологии. Первая электронная база данных цифровых фотографий с системой автоматического распознавания лица, созданная в ZN Vision Technologies, позволила многочисленным полицейским службам в Германии, Польше и США оптимизировать следственные действия и добиться качественного улучшения мер по розыску преступников. Интеллектуальный современный видеоконтроль гарантирует безопасность и защиту в местах скопления людей, так как позволяет с помощью информацию баз данных обнаружить известных и опасных персон в режиме реального времени. 

Геометрия руки

Наряду с системами для оценки геометрии лица существует оборудование для распознавания очертаний ладоней рук. При этом оценивается более 90 различных характеристик, включая размеры самой ладони (три измерения), длину и ширину пальцев, очертания суставов и т.п. В настоящее время идентификация пользователей по геометрии руки используется в законодательных органах, международных аэропортах, больницах, иммиграционных службах и т.д. Преимущества идентификации по геометрии ладони сравнимы с плюсами идентификации по отпечатку пальца в вопросе надежности, хотя устройство для считывания отпечатков ладоней занимает больше места.

Радужная  оболочка глаза

Этот вид биометрического распознавания  является одним из самых надежных. Причиной тому — генетически обусловленная  уникальность радужной оболочки глаза, которая различается даже у близнецов. Изначально радужную оболочку глаза рассматривали в качестве инструмента для диагностики различных заболеваний, а также для определения предрасположенности к ним человека. В частности, было обнаружено, что при определенных заболеваниях на радужной оболочке глаза появляются так называемые пигментные пятна. Именно поэтому для уменьшения влияния этого фактора на результат распознавания при построении биометрических систем пользуются черно-белыми (полутоновыми) изображениями.

Основным источником информации для  идентификации этим способом служит специфическая ткань, которая окончательно формируется у плода к 8-му месяцу беременности и делает видимым деление  радужной оболочки на радиальные сектора. Другие визуальные характеристики включают такие признаки, как кольца, борозды, веснушки и область короны. Из радужной оболочки 11-миллиметрового диаметра современные алгоритмы обработки и анализа информации позволяют получить в среднем 3,4 бит информации на 1 мм2 площади. Плотность извлекаемой информации такова, что радужная оболочка имеет 266 уникальных точек идентификации по сравнению с 10-60 точками для других биометрических методов.

Характерным преимуществом указанных  систем, например по сравнению с  системами идентификации по геометрии лица, является еще и то, что последние в большей степени зависят от многих косвенных факторов, в частности от мимики, прически, макияжа, грима и пр.

Возвращаясь к рассматриваемой  технологии, можно с уверенностью сказать, что уникальность рисунка радужной оболочки глаза позволяет создавать высоконадежные системы для биометрической идентификации личности.

Попробуем представить, как работает этот класс систем с точки зрения алгоритмов компьютерного зрения. Захват видеоизображения глаза осуществляется регистрирующей аппаратурой на расстоянии до одного метра. Далее, не вдаваясь глубоко в детали алгоритмического построения такой системы, обработку и анализ информации можно условно разделить на следующие элементы: подсистему захвата радужной оболочки, подсистему выделения зрачка, подсистему сбора и подсчета признаков радужной оболочки и подсистему принятия решения. Первые две подсистемы в своей работе опираются на два фактора: круглую форму радужки и зрачка и хороший уровень контраста радужки на фоне белка глаза. В настоящее время существует несколько способов быстрого обнаружения окружностей на изображении. К наиболее известным из них относится метод, построенный на преобразовании Hough. Основной проблемой, с которой можно столкнуться при распознавании по радужной оболочке глаза, является загораживающий эффект верхнего века, которое может закрывать часть глаза, что приводит к частичной потере информации. Для принятия решения в таких системах используют предварительно построенные эталоны авторизованных пользователей, с которыми полученные данные сравниваются в соответствующем признаковом пространстве в зависимости от поставленной задачи верификации или идентификации.

Как уже отмечалось выше, системы, построенные на распознавании радужной оболочки глаза, являются одними из самых надежных. Приведем некоторые наиболее показательные статистические данные, свидетельствующие о точности этого метода, полученные автором из научных информационных источников. Равная норма ошибки (ERR) — точка, в которой вероятность пропуска незарегистрированного пользователя равна вероятности ложного отказа в допуске зарегистрированному пользователю, — для систем этого класса составляет 1 к 1,2 млн.

Существующие алгоритмические  решения могут идентифицировать пользователя даже при условии затенения (или повреждения) радужной оболочки, но не более, чем на 2/3, то есть по оставшейся 1/3 изображения возможна идентификация с ошибкой 1 к 100 тыс.

 Задача всех биометрических технологий — определить поддельные образцы, предъявленные для идентификации. В данном случае технология сканирования радужной оболочки имеет несколько «степеней защиты», а именно: обнаружение изменения/замены зрачка, считывание информации, отраженной от роговицы, обнаружение контактных линз на роговице, использование инфракрасного освещения, чтобы определить состояние ткани глаза. Может, именно поэтому автору не удалось найти описания случаев взлома вышеописанной технологии.

Следует отметить, что ввиду высокой степени  точности и надежности данный тип  систем является весьма дорогостоящим.

Сетчатка  глаза

Наряду с технологией распознавания  по радужной оболочке, просмотр сетчатки глаза также является наиболее точной и надежной биометрической технологией. Несмотря на относительную сложность  технологии просмотра сетчатки глаза (необходимо наличие специальной инфракрасной аппаратуры для подсветки глазного дна), этот биометрический метод идентификации давно известен. Саймон и Голдштейн в 1935 году доказали уникальность дерева кровеносных сосудов глазного дна для каждого индивидуума. Дальнейшие исследования подтвердили, что эти узоры сосудов отличаются даже у близнецов. За исключением некоторых типов дегенеративных болезней глаза или случаев серьезной травмы головы, рисунок распределения кровеносных сосудов достаточно устойчив в течение всей жизни человека.

Принцип регистрации глазного дна  не прост, что является одним из недостатков, ограничивающих применение этого метода. Согласно публикациям, лишь 80-90% пользователей  могут с первого раза пройти процедуру  регистрации, заключающуюся в сканировании через зрачок информации о сетчатке. Для этого пользователь должен приблизить глаз к регистрирующему устройству на расстояние не более чем 1-1,5 см. При сканировании пользователь видит вращающийся зеленый свет. Рисунок сетчатки измеряется в более чем 400 точках. Для сравнения: в идентификации по отпечатку пальца используется не более 30-40 точек-миниатюр, что достаточно для регистрации, создания шаблона и процесса проверки. Это объясняет высокую точность технологии сканирования сетчатки по сравнению с другими биометрическими методами.