Технологии для разработки системы идентификации личности. Внедрение системы идентификации личности. Математическая постановка задачи

Биометрией называется совокупность способов и устройств для идентификации человека, которые основаны на его уникальных физиологических или поведенческих характеристиках.

Этот вид идентификации может применяться для предотвращения запрещенного доступа в здания, к компьютерам, банкоматам, мобильным телефонам и так далее.

Биометрические свойства это:

отпечатки пальцев;
геометрия лица;
радужная оболочка глаз;
рисунок сетчатки;
голос;
почерк;
печать на клавиатуре;
узор вен на руках и др.

Наука 2.0 Идентификация личности

Преимущества биометрической идентификации

Биометрическая защита дает больший эффект по сравнению, например, с использованием паролей, смарт-карт, PIN-кодов, жетонов или технологии инфраструктуры открытых ключей. Это объясняется возможностью биометрии идентифицировать не устройство, но человека.

Обычные методы защиты чреваты потерей или кражей информации, которая становится открытой для незаконных пользователей. Исключительный биометрический идентификатор, например, отпечатки пальцев, является ключом, не подлежащим потере.

Классификация способов биометрии

По типу используемой информации биометрическая идентификация делится на:

Статические способы, основанные на уникальных свойствах, данных человек от рождения и неотъемлемых от него. Физиологические показатели (геометрия ладони или папиллярный узор пальцев) являются неизменными для человека’
Динамические способы, основанные на поведенческой (то есть динамической) характеристике личности. Эти особенности характерны для подсознательных движений при воспроизведении каких-либо действий (речи, подписи, динамики клавиатурного набора). Такие поведенческие характеристики испытывают влияние управляемых и не очень управляемых психических факторов. Из-за их переменчивости биометрические образцы должны обновляться при их использовании.

Способы идентификации личности по биометрическим параметрам

Этот метод опознавания является самым распространенным. Он использует неповторимость папиллярных узоров пальцев для каждого человека. Специальным сканером получают изображение пальцевого отпечатка. Оно трансформируется в цифровой код и сопоставляется с шаблоном, введенным ранее.

Процесс идентификациидлитсяне больше нескольких секунд. Определенный недостаток, сдерживающий развитие этого метода, состоит в предубеждении некоторых людей, не желающих оставлять данные о своих отпечатках пальцев. Контраргумент разработчиков аппаратуры заключается в том, что информация о папиллярном узоре не хранится, а хранится только короткий идентификационный код, выстроенный по отпечатку пальца и не позволяющий воссоздать узор для сравнения. Преимуществом метода является простота в использовании, надежность и удобство.

Отождествление по форме руки

Этот статический метод основан на измерении формы кисти руки. Она также является уникальным биометрическим параметром человека. Специальное устройство позволяет получить трехмерный вид кисти. В результате получают измерения для создания уникального цифрового кода, идентифицирующего человека.

Данный метод по своей технологии и точности сопоставим с методом отождествления по отпечатку пальца, хотя само устройство для реализации метода занимает много места. Чрезвычайно мала вероятность наличия двух идентичных кистей рук, имеющих одинаковую геометрию, хотя руки с возрастом меняются.

Сегодня идентификация по геометрии руки применяется в законодательных органах, больницах, международных аэропортах и т. д.

Аутентификация радужной оболочки

Основой этого метода является исключительность узора на радужной оболочке глаза. Для его выполнения нужна камера, чтобы получать изображение глаза с достаточным разрешением, и специальное программное обеспечение для выделения из полученного изображения рисунка на радужной оболочке. По нему и создается цифровой код, служащий для идентификации человека.

Достоинством сканеров является то, что от человека не требуют сосредотачиваться на цели, поскольку образец пятен радужной оболочки сосредоточен на поверхности глаза. Сканирование возможно на расстоянии меньше 1 м. Это удобно для использования, например, в банкоматах.

Идентификация по сетчатке глаза

Сетчатки сканируется с помощью низкоинтенсивного инфракрасного света, который направляется к кровеносным сосудам задней стенки глаза через зрачок. Сканеры сетчатки широко распространены в системах доступа на секретные объекты, поскольку у них почти не бывает неправильного разрешения доступа. Ошибки могут объясняться отклонением головы от эталонного положения и неправильной фокусировкой взгляда на источнике света.

Даже у близнецов различается капиллярный рисунок сетчатки. Вот почему этот способ может успешно использоваться для идентификации личности.

Недостатком таких систем можно отнести психологический фактор: не каждый человек может смотреть в темное отверстие, в котором в глаз что-то светит. Кроме того, эти системы чувствительны к неверной ориентации сетчатки, поэтому надо внимательно следить за положением глаза по отношению к отверстию.

Форма лица как объект для идентификации

Этот статический метод идентификации заключается в создании двух- или трехмерного образа лица человека. Камерой и специализированным программным обеспечением на изображении лица подчеркиваются контуры глаз, губ, бровей, носа и т. д. Затем вычисляют расстояния между этими элементами и прочие параметры. По этим сведениям создается образ, который для сравнения преобразуется в цифровую форму.

Этот способ относится к наиболее динамично развивающимся направлениям в индустрии биометрии. Его привлекательность основана на том, что не требуется специального дорогого оборудования. Достаточно персонального компьютера и видеокамеры. Кроме того, отсутствует физический контакт с устройствами. Не нужно прикасаться ни к чему, либо останавливаться, специально ожидая срабатывания системы.

Распознавание по рукописному почерку

Основой идентификации по почерку служит уникальность и стабильность этого фактора для каждого человека. Характеристики измеряются, переводятся в цифровой вид и подвергаются компьютерной обработке. То есть для сравнения выбирается не письмо как продукт, а сам процесс.

Распространены два метода обработки данных: обычное сравнение с образцом и динамическая верификация. Первый ненадежен, потому что подпись не всегда одинакова. Такой метод приводит к большому проценту ошибок. Динамическая верификация состоит в более сложных вычислениях. Этим методом в реальном времени регистрируются параметры самого процесса подписи: скорость движения руки на различных участках, силу давления и длительность разных этапов подписи. Это исключает подделку, так как невозможно в точности скопировать движения руки автора подписи.

Распознавание по клавиатурному почерку

Этот метод, в общем, аналогичен описанному выше, однако подпись в нем заменяется неким кодовым словом, а из оборудования нужна лишь обычная клавиатура. Основной идентификационной характеристикой является динамика клавиатурного набора кодового слова.

Согласно современным исследованиям, клавиатурный почерк обладает определенной стабильностью, благодаря чему можно однозначно идентифицировать личность. Исходными данными является время между нажатием клавиш и их удержания. Причем время между нажатием показывает темп работы, а удержания – стиль работы, то есть плавное нажатие либо резкий удар.

Вначале на этапе фильтрации удаляются данные о «служебных» клавишах – функциональных, управления курсором и т. д.

Потом выделяются следующие характеристики пользователя:

число ошибок в процессе набора;
время между нажатиями на клавиши;
скорость набора.
время на удержание клавиш;
аритмичность при наборе.

Распознавание по голосу

Биометрический метод идентификации голоса удобен в применении. Причинами его внедрения являются широкое распространение телефонных сетей и встраивание микрофонов в компьютеры. Недостатками можно считать факторы, оказывающие влияние на распознавание: помехи в микрофонах, окружающие шумы, ошибки в процессе произнесения, разное эмоциональное состояние человека при идентификации и т. п.

Главное в построении устройств аутентификации по голосу – выбор параметров, лучше всего описывающих индивидуальность голоса. Эти параметры сигнала называются признаками индивидуальности. Такие признаки, кроме данных об особенностях голоса, должны иметь и другие свойств. Например, они должны легко измеряться, и мало зависеть от шумов и помех. Кроме того, они должны обладать стабильностью во времени и сопротивляться имитации.

Разработаны системы с применением метода комбинированного анализа голоса с мимикой. Оказывается, мимика говорящего отличает только его и будет иной у произносящего те же слова другого человека.

Термографическое наблюдение лицевых артерий и вен

Идентификация человека по лицу сильно упрощаются, если перейти в инфракрасный диапазон световых волн. Термография идентифицируемого лица выявляет уникальность расположения на лице артерий, снабжающих кожу кровью. Вопроса подсветки для этих биометрических устройств не существует, поскольку они воспринимают лишь температурные перепады лица и свет им не нужен. Эффективность распознавания не зависит от перегрева или переохлаждения лица, естественного старения личности, пластических операций, так как они не изменяют внутреннее положение сосудов.

Способом лицевой термографии можно различать близнецов, лицевые кровеносные сосуды которых сильно различаются.

В этом способе идентификации используется специализированная видеокамера инфракрасного дальнего диапазона.

Идентификация по венам руки

На биометрическом рынке присутствуют устройства, которые построены на анализе индивидуального расположения вен на руках. Во внимание принимается рисунок вен, расположенных на тыльной стороне кисти сжатой в кулак руки. Наблюдение за рисунком вен осуществляет телевизионная камера при инфракрасной подсветке. При вводе изображения производится его бинаризация, выделяющая вены. Подобное оборудование производит единственная английская фирма Vinchek.

Перспективы биометрии

Доминирующим способом идентификации личности по-прежнему остается распознавание отпечатков пальцев. Для этого существуют две главные причины:

во многих странах начался переход на паспорта с биометрическими данными;
разработка обновленных моделей сканеров пальцевых отпечатков для применения в маленьких устройствах (сотовые телефоны, карманные ПК, ноутбуки).

Существенное расширение можно ожидать в секторе идентификации по подписи в связи с широким внедрением цифровой электронной подписи. Распознавание голоса тоже может набрать обороты благодаря реализации крупных проектов в строительстве интеллектуальных зданий.

Основные прогнозы сводятся к тому, что внедрение биометрических устройств безопасности в скором будущем приобретет лавинный характер. Борьба с глобальным терроризмом потребует практического использования любых достижений в этой сфере. Благодаря интенсивному развитию мультимедийных и цифровых технологий и дальнейшее их удешевление позволят разработать и внедрить принципиально новые системы идентификации.

Определенные биометрические технологии сейчас проходят стадию разработки и некоторые из них признаны перспективными:

термограмма лица в инфракрасном диапазоне;
характеристики ДНК;
спектроскопия кожи пальцев;
отпечатки ладоней;
форма ушной раковины;
параметры походки человека;
индивидуальные запахи человека;
уровень солености кожи.

Эти способы биометрической идентификации на сегодняшний день можно считать сформировавшимися. Возможно, скоро они перейдут от научных исследований к коммерческим технологиям.

Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.

Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"

Подобные документы

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 , добавлен 19.01.2011

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 , добавлен 28.05.2012

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 , добавлен 30.05.2013

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 , 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 , добавлен 20.12.2013

Разработка аппаратно-программного комплекса для осуществления идентификации объектов управления на основе вещественного интерполяционного метода. Анализ работоспособности аппаратно-программного комплекса, пример идентификации объекта управления.

магистерская работа , добавлен 11.11.2013

Область применения и требования создаваемого Web-приложения. Требования к техническому и программному обеспечению. Разработка структуры Web-приложения и выбор средств программной реализации. Программная реализация Web-приложения. Структура базы данных.

дипломная работа , добавлен 03.06.2014

“Более 1000 программ для ЭВМ…” рассказывалось о программном комплексе для идентификации личности человека по фотографии с использованием геометрических признаков, созданном в Институте информатики научно-технического центра “Современные информационные технологии” Академии наук Узбекистана.

После публикации мы получили письмо от Бориса Филатова, который сообщил, что также является автором подобной программы.

Программа “Идентификация личности на основе антропометрических точек лица” была создана в результате выполнения выпускной квалификационной работы на степень бакалавра в университете. Когда пришло время утверждать темы выпускных работ, я долго колебался - какую же тему выбрать, в каком направлении? Меня всегда интересовала работа с графикой, поэтому я решил обратиться к преподавателю, работающему в данной области. Мой преподаватель, Наргиза Аълоходжаевна Арипова , предложила мне заняться цифровой обработкой изображений. Меня сразу предупредили, что эта тема редкая и будут проблемы с поиском информации. Но тема была привлекательна для меня, поэтому я все-таки решил ею заняться.

Наргиза Аълоходжаевна направила меня к специалисту в области цифровой обработки изображений, кандидату технических наук, Виктору Николаевичу Кану . Он предложил мне тему идентификации личности и стал моим научным руководителем. Кроме того, огромную помощь в поиске материала и информации оказал мне сотрудник Белорусского Института Кибернетики Дмитрий Иванович Самаль . Пользуясь случаем, я хочу поблагодарить этих людей за их вклад и помощь в моей работе.

Функционирование программы

Из названия программы - “Идентификация личности на основе антропометрических точек лица” - понятно, что она предназначена для идентификации человека по его цифровому изображению. Актуальность данной темы состоит в том, что в последнее время возникли большие проблемы с обеспечением безопасного доступа людей к различным объектам, будь то закрытая база данных или секретная лаборатория. Поэтому возникает необходимость идентифицировать человека и определять, имеет ли данный человек права на вход в систему или это какой-либо злоумышленник.

Почему была выбрана идентификация личности по изображению лица, а не по отпечаткам пальцев или по линиям кисти человека? При идентификации человека по изображению лица не происходит никаких физических контактов человека с прибором. Данный вид идентификации является естественным и не приносит неудобств человеку. Антропометрические признаки лица - это такие признаки, которые не меняются со временем, начиная с момента завершения роста человека (21-25 лет) и заканчивая глубокой старостью.

Основной целью программы является сравнение двух фотографий и определение, изображены на фотографиях разные люди или один и тот же человек. Сначала загружается пара фотографий. Затем каждое из изображений обрабатывается и на основе полученных параметров осуществляется сравнение. Изображение проходит два этапа: этап обработки изображения и этап выделения информативных признаков.

В программе осуществляются такие преобразования, как размытие изображения, выделение области лица, бинаризация изображения, инверсия цветов, выделение контуров и преобразование цветного изображения в полутоновое. С помощью данных преобразований изображение подготавливается к поиску основных антропометрических точек лица. Сначала области лица разбиваются на сетку в соответствии с антропологическим строением лица человека. Затем в соответствующих областях осуществляется поиск центров зрачков, ноздрей, кончика носа и центра рта.

На основании найденных антропометрических точек лица, происходит расчет основных признаков изображения. После того, как каждое изображение обработано, осуществляется сравнение двух изображений по вычисленным признакам и выдается процентное значение сходства или различия личностей.

Разработка программы

Данная тема является сравнительно новой, поэтому над ней постоянно работают многие разработчики, усовершенствуя программные продукты. В Ташкенте данной темой занимается Институт кибернетики (бывший, сейчас - Институт информатики АН РУз, прим. сайт ), который сотрудничает с Белорусским институтом кибернетики. Программы, аналогичные моей, уже созданы в этих институтах. Поэтому при возникших вопросах была возможность обращаться с вопросом или за советом. Но помощь была ограничена небольшим количеством информации, поэтому вся работа осуществлялась мною самостоятельно. На создание программы было затрачено около трех месяцев.

Разработанная программа является полноценным программным продуктом, хотя для доведения ее до идеального состояния над ней нужно еще много работать. Программа еще не пригодна для практического использования и ряд моих идей остались нереализованными. Чтобы завершить проект, помимо программной части, нужны технические устройства и многочисленные испытания, на которые необходимы финансовые средства. Я с удовольствием довел бы ее до конца, но один человек не справится с такой задачей, нужна команда, тогда процесс пошел бы намного быстрее.

Борис Филатов

P.S. Разработка программы производилась на языке Microsoft Visual C++ 6.0.

Разработка программного средства идентификации личности по голосу ВЫПОЛНИЛ: СТАРИКОВ К. А. НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬ: К. Т. Н. , ДОЦЕНТ ПАРСАЕВ Н. В.

Цели и задачи Изучение теоретических основ биометрической идентификации по голосу; Анализ существующих методов реализации программного средства идентификации личности по голосу; Разработка программного средства идентификации личности по голосу; Расчет экономической себестоимости программного средства; Расчет напряженности труда при разработке программного средства.

Биометрические методы идентификации Геометрия лица Отпечаток пальца Геометрия руки Радужная оболочка глаза Рисунок вен Почерк Голос

Система распознавания личности по голосу Работа систем распознавания состоит из двух этапов: регистрация нового пользователя; идентификация зарегистрированного пользователя (процесс распознавания). Основная программа База данных Регистрация пользователя Успешная/неуспешная регистрация Идентификация пользователя Успешная/неуспешная идентификация Обработка запроса и выполнение операции

Информационная схема Не Зарегистрирован зарегистрирован Пользователь База данных Пользователь Микрофон Обработка записанного голоса Преобразовани е записи Сравнение Вывод на экран результата

Извлечение признаков из речевого сигнала Признаки можно разбить на два вида: низкоуровневые (анатомическое строение речевого аппарата); высокоуровневые (манера произношения). Рассматриваемые методы извлечения признаков Мел-частотные кепстральные коэффициенты Кепстральные коэффициенты на основе линейного предсказания

Мел-частотные кепстральные коэффициенты АЛГОРИТМ МЕТОДА 1. Подача по частям входного сигнала (речи человека) Длительность одного сегмента (мс) вычислялась по формуле: 2. Применение весовой функции (окно Хэмминга) для уменьшения искажений 3. Дискретное преобразование Фурье

Мел-частотные кепстральные коэффициенты 4. Разбиение на диапазоны с помощью треугольных фильтров (границы фильтров рассчитываются в шкале мел) Треугольные фильтры на шкале мел 5. Треугольные фильтры на шкале частот Дискретное косинусное преобразование (вычисление мел-частотных кепстральных коэффициентов)

Запись речевого сигнала Частота дискретизации 44100 Гц; Кодирование – 16 бит; Ключевая фраза – «звукозапись» .

Пример вычисление коэффициентов для сегмента произнесенной фразы 1. Сегмент сигнала длительностью 23 мс; 2. Отфильтрованный сегмент 3. Спектр сегмента

Графики сравнения мел-частотны кепстральных коэффициентов Мел-частотные коэффициенты речевых сигналов двух разных пользователей (один сегмент) Мел-частотные коэффициенты речевых сигналов одного и того же пользователя (один сегмент) 100 80 80 60 60 40 40 20 20 0 0 -20 -40 Первый пользователь Второй пользоваттель Первый запись Второй запись

Выбор решающего правила Вычисление расстояний (евклидово) Метод опорных векторов Модель гауссовых смесей Метод ближайшего соседа Экспериментальным методом был найден порог евклидового расстояния, который равняется 0, 4. Расчет евклидового расстояния Да Нет > 0, 4 Не идентификация Идентификация

Вероятность ошибки первого рода Формула Вероятность ошибки второго рода N / N* , M/M* , где N* – общее количество злоумышленников (20 человек), N - количество злоумышленников, получивших несанкционированный доступ (1 человек) Расчет где M* – количество попыток идентификации одного и того же пользователя (20 попыток), M - количество неудачных попыток идентификации (0 попыток) 5% 0% Ошибки первого рода - злоумышленник получает доступ к системе; Ошибка второго рода – зарегистрированный пользователь не может получить доступ к системе.

Интерфейс программы 1 2 3 4 1 - панель инструментов (выход из программы, справка о программе); 2 - поле ввода логина; 3 - кнопка «идентификации» , после которой идет запись речи пользователя; 4 – регистрация нового пользователя, с вводом логина и записью речи.

Результат работы программы Результатом программы является вывод на экран двух спектрограмм (записанный голос из БД) и информация о совпадении или не совпадении речевых признаков, соответственно идентификация или не идентификация:

Выводы Изучены теоретические основы биометрической идентификации по голосу; Проанализированы существующие методы реализации программного средства идентификации личности по голосу; Разработано программное средство идентификации личности по голосу; Рассчитана себестоимость программного средства – 32639 рублей; Присвоен второй класс напряженности труда (допустимый) при разработке программного средства.

Подробности Опубликовано 27.12.2019

Дорогие читатели! Коллектив библиотеки поздравляет вас с Новым годом и Рождеством! От всей души желаем счастья, любви, здоровья, успехов и радости вам и вашим семьям!
Пусть грядущий год подарит вам благополучие, взаимопонимание, гармонию и хорошее настроение.
Удачи, процветания и исполнения самых заветных желаний в новом году!

Тестовый доступ к ЭБС Ibooks.ru

Подробности Опубликовано 03.12.2019

Уважаемые читатели! До 31.12.2019 нашему университету предоставлен тестовый доступ к ЭБС Ibooks.ru , где вы сможете ознакомиться с любой книгой в режиме полнотекстового чтения. Доступ возможен со всех компьютеров сети университета. Для получения удалённого доступа необходима регистрация.

«Генрих Осипович Графтио - к 150 - летию со дня рождения»

Подробности Опубликовано 02.12.2019

Уважаемые читатели! В разделе "Виртуальные выставки" размещена новая виртуальная выставка «Генрих Осипович Графтио». В 2019 году исполняется 150 лет со дня рождения Генриха Осиповича - одного из основателей гидроэнергетической отрасли нашей страны. Ученый-энциклопедист, талантливый инженер и выдающийся организатор, Генрих Осипович внес огромный вклад в развитие отечественной энергетики.

Выставка подготовлена сотрудниками отдела научной литературы библиотеки. На выставке представлены труды Генриха Осиповича из фонда истории ЛЭТИ и публикации о нём.

Ознакомиться с выставкой Вы можете

Тестовый доступ к Электронно-библиотечной системе IPRbooks

Подробности Опубликовано 11.11.2019

Уважаемые читатели! C 08.11.2019 г. по 31.12.2019 г. нашему университету предоставлен бесплатный тестовый доступ к крупнейшей российской полнотекстовой базе данных - Электронно-библиотечной системе IPR BOOKS . ЭБС IPR BOOKS содержит более 130 000 изданий, из которых более 50 000 - уникальные учебные и научные издания. На платформе Вам доступны актуальные книги, которые невозможно найти в открытом доступе в сети Интернет.

Доступ возможен со всех компьютеров сети университета.

Для получения удаленного доступа необходимо обратиться в отдел электронных ресурсов (ауд. 1247) к администратору ВЧЗ Склеймовой Полине Юрьевне или по электронной почте [email protected] с темой "Регистрация в IPRbooks".