Биометрия радужной оболочки глаза

Признание уникальности рисунка радужной оболочки глаза каждого человека позволяет реализовать еще одну, достаточно точную, технологию идентификации. Алгоритмы, используемые в этой технологии столь точны и компактны, что позволили бы зарегистрировать жителей всей планеты в одной базе данных с очень приличными значениями FAR и FRR.

Биометрия радужной оболочки глаза

Радужная оболочка глаза

Биометрический контроль доступа - автоматизированный метод, с помощью которого путем проверки (исследования) уникальных физиологических особенностей или поведенческих характеристик человека осуществляется идентификация личности. Физиологические особенности, например, такие как папилярный узор пальца, геометрия ладони или рисунок (модель) радужной оболочки глаза, являются постоянными физическими характеристиками человека. Данный тип измерений (проверки) практически неизменен также как и сами физиологические характеристики. Поведенческие же характеристики, такие как подпись, голос или клавиатурный почерк, находятся под влиянием, как управляемых действий, так и менее управляемых психологических факторов.

Поскольку поведенческие характеристики могут изменяться с течением времени зарегистрированный биометрический образец должен обновляться при каждом его использовании. Хотя биометрия, основанная на поведенческих характеристиках, менее дорога и представляет меньшую угрозу для пользователей, физиологические черты позволяют осуществить большую точность идентификации личности и ее безопасность. В любом случае, оба метода обеспечивают значительно более высокий уровень идентификации, чем сами по себе пароли или карты.

В отличие от пароля или персонального идентификационного номера (ПИН), биометрическая характеристика не может быть забыта, потеряна, или украдена. Поскольку биометрические характеристики каждой отдельной личности уникальны, они могут использоваться для предотвращения воровства или мошенничества. Сегодня существует более чем 10,000 компьютеризированных мест, хранилищ, исследовательских лабораторий, банков крови, банкоматов, военных сооружений, доступ к которым контролируется устройствами, которые сканируют уникальные физиологические или поведенческие характеристики индивидуума.

Биометрические системы идентификации, доступные в настоящее время или находящиеся в стадии разработки включают в себя системы доступа по отпечатку пальца, аромату, ДНК, форме уха, геометрии лица, температуре кожи лица, клавиатурному почерку, отпечатку ладони, сетчатке глаза, рисунку радужной оболочки глаза, подписи и голосу.

В этой статье остановимся на технологии распознавания по радужной оболочки глаза. Признание уникальности рисунка радужной оболочки глаза каждого человека позволяет реализовать еще одну, достаточно точную, технологию идентификации. Алгоритмы, используемые в этой технологии столь точны и компактны, что позволили бы зарегистрировать жителей всей планеты в одной базе данных с очень приличными значениями FAR и FRR.

Радужная оболочка

Данная технология распознавания основана на различиях в рисунке радужной оболочки глаза в видимом (или инфракрасном) свете.

Основа для идентификации - так называемая trabecular meshwork, это ткань (окончательно формируемая к 8-ому месяцу беременности), которая делает видимыми деления радужной оболочки на радиальные сектора. Другие видимые характеристики включают кольца, борозды, веснушки, и область "короны".

Попросту говоря, в процессе распознавания происходит сканирование и пересчет видимых характеристик радужной оболочки в 512 байтовый код (IrisCode), шаблон которого затем используется в процессе идентификации пользователя.

512 байт - это не самый компактный шаблон среди биометрических методов идентификации, но количество информации, получаемое в этом методе поистине огромно.

Из 11 миллиметрового диаметра радужной оболочки алгоритмы Даугмана позволяют получить в среднем 3,4 бита информации на 1 квадратный миллиметр площади.

Плотность извлекаемой информации такова, что можно говорить, что радужная оболочка имеет 266 уникальных "точек" идентификации по сравнению с 10-60 точками для других биометрических методов. После учета корреляционных функций алгоритма и реальных характеристик, свойственных большинству человеческих глаз, доктор Даугман заключает, что 173 " независимые двоичные степени свободы " (точки идентификации) могут быть извлечены посредством его алгоритма, что составляет исключительно большое количество информации для биометрических методов.

Алгоритмы

Первый шаг - расположение радужной оболочки глаза перед сканирующей камерой на расстоянии не более 3 футов (несколько меньше метра). После того, как камера определит положение глаза, начинается процесс горизонтального сканирования для нахождения границ радужной оболочки. При этом необходимо держать глаза широко открытыми, чтобы процессу сканирования не мешали веки. Происходит автоматическое определение внутренней границы радужной оболочки на стыке со зрачком.

Монохромный сканер использует свет видимой и инфракрасной (700-900 нм) части спектра. К полученному изображению радужной оболочки глаза алгоритм применяет 2-D Gabor-фильтр и разбивает сегменты изображения радужной оболочки на сотни векторов (известных как phasors). Подробное понимание работы Gabor-фильтров и кодеров требует довольно обширных знаний в математике. Но в упрощенном виде можно отметить следующее. Изображение радужной оболочки представляется в виде композиции двух видов векторов, и по взаимному расположению этих векторов вычисляется код шаблона.

При этом не все изображение радужной оболочки используется для формирования кода. Не используются сектора по 45° внизу и вверху глаза, чтобы исключить влияние соответственно века и накапливающейся влаги и бликов от сканера внизу глаза. Надо иметь в виду, что для последующей идентификации, база данных будет сравнивать не реальные изображения радужной оболочки, а шестнадцатеричное представление данных о ней.

Точность IrisCode, сформированный на основе таких сложных измерений позволяет получить такое огромное количество уникальной информации, что точность этой технологии распознавания на порядок выше любой другой биометрической технологии.

Вот некоторые статистические представления точности данного метода:

  • Равная Норма Ошибки (точка, в которой вероятность пропуска незарегистрированного пользователя равна вероятности ложного отказа в допуске зарегистрированному пользователю): 1 к 1,2 миллионам;
  • Вероятность одинакового математического представления двух разных радужных оболочек в IrisCode'е: 1 к 1052.

Вот некоторые цифры, наглядно демонстрирующие уникальную помехозащищенность этих алгоритмов. Алгоритм может идентифицировать пользователя даже при условии затенения (или повреждения, не дай Бог!) радужной оболочки на 2/3. Т.Е. по оставшейся 1/3 изображения возможна идентификация с ошибкой 1 к 100,000!

Данная технология распознавания принимает в расчет даже изменение тканей глаза в процессе жизни человека. Основной момент здесь это расширение и сокращение зрачка, которое в свою очередь влияет на рисунок и размер радужной оболочки. Алгоритм способен учитывать эти процессы после первичного определения границ зрачка. Доктор Даугман рисует аналогию с " однородным резиновым листом", который, несмотря на его искажение, сохраняет некоторые постоянные исходные характеристики. Независимо от размера радужной оболочки в любой данный момент времени, алгоритм способен извлекать то же самое количество данных, и записывать результат IrisCode'а в виде 512-байтового шаблона.

Вопрос ко всем биометрическим технологиям один - их способность 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; и использование инфракрасного освещения, чтобы определить состояние ткани глаза.

Идентификация

Весь процесс идентификации очень непродолжителен и прост. Глаз сканируется обычно в пределах 1 секунды, на формирование кода тратиться примерно столько же. Время поиска в базе данных в принципе зависит от количества зарегистрированных пользователей, но на реальных объектах количество пользователей естественно не может достигать тысяч человек, это обычно порядка сотни, и время поиска занимает доли секунды.

Популярно:

Наука и техника Изобретения и технологии - Интеллект-сплавы - Дом под парусом - Гиперзвук - Биометрия глаза - Компьютерное кофе - Сила автоэлектроники Контакты по сайту


:: Если шеф не прав - значит, либо он не шеф, либо ты не работник.