Идентификация по радужной оболочке глаза

Идентификация: Сканеры радужной оболочки глаза научили отличать мертвого человека от живого

идентификация по радужной оболочке глаза

В июле 2018 года стало известно о том, что сканеры радужной оболочки глаза «научились» отличать мертвого человека от живого. В будущем это поможет избежать хакерских атак на системы, которые идентифицируют пользователя по глазам.

Исследователи из Варшавского технологического университета разработали построенный на искусственном интеллекте алгоритм, способный определять, принадлежит ли глаз живому либо мертвому человеку. Причем точность распознавания, как утверждают разработчики, составляет почти 99%. Технология работает на базе сверточной нейросети VGG-16, используемой для анализа изображений.

ИИ-сканер научился определять смерть по снимку глаз

Разработка была протестирована на 830 фотографиях, на которых запечатлены радужные оболочки глаз живых и умерших людей. В случае с последними брались снимки, сделанные от 5 часов до 34 дней после смерти. Съемка осуществлялась на одну и ту же камеру, чтобы минимизировать технические погрешности в исследовании.

Во время обучения алгоритма ученым пришлось вырезать с фотографий отводы, которые позволяют держать глаза мертвого человека открытыми, а также другие элементы — все, кроме изображения радужной оболочки.

Компьютер ошибался только в случае, если смерть произошла менее пяти часов назад, поскольку за это время внешние признаки смерти проявляются не слишком очевидно, особенно для искусственного интеллекта. Кроме того, заявленная 99-процентная точность распознавания не гарантируется, если с момента наступления смерти прошло менее 16 часов.

В Варшавском технологическом университете планируют доработать свой алгоритм, чтобы он смог улучшить биометрическую идентификацию и снизить вероятность взлома систем, работающих с радужными оболочками глаза. В первую очередь, технология должна предотвратить попытки несанкционированного доступа с использованием глаз умершего.[1]

2017: Российские банки будут идентифицировать клиентов по сетчатке глаза

Биометрическая аутентификация приобретает все большую популярность у российских банков. Как сообщает в августе 2017 года издание «Известия», уже в ближайшие несколько лет финорганизации будут идентифицировать личности своих клиентов по сетчатке глаза.

Ближе всех к цели группа ВТБ – система сканирования сетчатки будет внедрятся уже со следующего года.

Клиенты смогут подтверждать свою личность путем сканирования сетчатки как в отделениях банка, так и при проведении транзакций на некоторых мобильных устройствах (в настоящее время уже ведутся переговоры с производителями смартфонов), терминалах самообслуживания и в банкоматах. Как считают в ВТБ, такой способ аутентификации может использоваться при осуществлении любых операций, нужно лишь устройство, позволяющее сканировать сетчатку.

Бинбанк планирует ввести аутентификацию по сетчатке в следующие 2-3 года. Финорганизация рассматривает сканирование сетчатки как дополнительную меру защиты доступа к сейфовой ячейке и переводов крупных денежных сумм.

Возможность внедрения системы аутентификации по сетчатке глаза также изучает Тинькофф-банк. По мнению специалистов, данная система является гораздо более надежной и точной по сравнению со сканированием отпечатков пальцев или лица. Однако они отмечают сложность реализации подобного проекта. Для сбора электронных образцов и проведения самого сканирования требуется дорогостоящее оборудование и непосредственный контакт с клиентами.

2016: Южная Корея — KEB Hana Bank и Woori Bank

Летом 2016 года два крупнейших банка Южной Кореи — KEB Hana Bank и Woori Bank вводят систему идентификации пользователей мобильного банкинга по сетчатке глаза. Об этом сообщили пресс-службы финансовых учреждений.

«Система идентификации заработает позже в этом месяце, когда в стране начнутся продажи телефона Galaxy Note 7 компании Samsung, который оснащен сканером сетчатки глаза», — отмечается в пресс- релизе. Ожидается, что запуск новой системы позволит значительно повысить уровень безопасности пользователей, защитив их от действующих в интернете мошенников.»Технология распознавания сетчатки глаза крайне продвинута и сложна, что делает практически любые попытки взлома бесполезными», — подчеркивается в документе. В нем также отмечается, что данные о сетчатке глаза пользователя будут храниться на самом телефоне, а не на серверах компаний. Это позволит одновременно обеспечить дополнительную защиту пользователя и сделать использование мобильного банкинга более простым.

Третий крупнейший южнокорейский банк, Shinhan Bank также рассматривает возможность запуска подобной системы.

Google патентует систему сканирования радужной оболочки в контактных линзах

Летом 2015 года стало известно, что компания Google давно работает над контактными линзами и различными вариантами их использования. Патентная заявка рассказывает о ещё одном из этих вариантов: сканировании радужной оболочки глаза в биометрических целях[2].

Ранее у Google были идеи создания линз со встроенными незаметными камерами и линз с возможностью анализа уровня сахара в крови через слёзную жидкость. Новый метод биометрического сканирования должен стать более сложным для взлома, нежели датчики отпечатков пальцев. Заявка была подана 2 июня 2015 года и описывает линзы и цепи с световыми датчиками над радужной оболочкой.

Они сканируют оболочку и создают её отпечаток, который сравнивается с содержащимся в устройстве образцом. При совпадении пользователь может войти в свой аккаунт или разблокировать устройство. Для работы линз потребуется беспроводной источник питания.

Поскольку целью является повышение пользовательской безопасности, можно отказаться от предоставления персональной информации и собираемые системой данные будут анонимными.

У контактных линз могут быть и другие варианты применения. Например, ввод небольших доз лекарств (вроде инсулина) через короткие промежутки времени вместо более редких инъекций с большими дозами. Другая возможность — ночное видение для людей с проблемами со зрением. Или же, содержащееся в слёзной жидкости вещество лакриглобин способствует обнаружению разных видов рака — груди, лёгких, мозга, так что линзы могут помочь в раннем обнаружении болезни или мониторинге ремиссии.

Fujitsu разработала аутентификацию пользователя смартфона

Fujitsu разработала в начале 2015 года технологию аутентификации пользователя смартфона[3], позволяющую сделать это по радужной оболочке глаза за счет буквально одного взгляда: аутентификация занимает меньше секунды[4].

Это проще, чем набирать код, или прикладывать палец (который может быть грязным или его просто физически неудобно приложить). Аутентификация по радужке (фактически распознается цвет области вокруг зрачка) работает в технологии Fujitsu даже если пользователь носит прозрачные очки или контактные линзы.

Для работы технологии в состав смартфона входит дополнительное аутентификационное оборудование, которое весит менее одного грамма. В частности, в нем содержится миниатюрный инфракрасные датчик и камера.

Первоначально пользователь регистрирует свою радужку путем взгляда в две специальных окружности на экране. Данные хранятся исключительно на смартфоне. Позже для аутентификации нет необходимости близко подносить смартфон к лицу, как во многих других системах аутентификации по радужке. Так, в издании Daily Mail отмечено, что новая система работает на расстоянии до 22 см против традиционных технологий идентификации, работающих на расстоянии порядка 10 см.

В состав продукта Fujitsu входит специальный алгоритм, разработанный калифорнийской компанией Delta ID. Fujitsu работает над корпоративной версией своего нового решения.

2014: Google и контактные линзы

В 2014 году Google анонсировала сотрудничество со швейцарской фармацевтической компанией Novartis, которая обещает начать производство линз к 2019 году. Google имеет ряд конкурентов в сфере контактных линз будущего. Швейцарская компания Sensimed хочет измерять воспаление глаз у пациентов с глаукомой; американская Innovega может превратить линзы в дисплеи с высоким разрешением без вреда для зрения; университет Мичигана работает над инфракрасными линзами для ночного видения.

Примечания

Источник: http://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%98%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%BF%D0%BE_%D1%80%D0%B0%D0%B4%D1%83%D0%B6%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D0%BE%D0%B1%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D1%87%D0%BA%D0%B5_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B7%D0%B0

Iris scanning — Что Это? Сканирование Радужной Оболочки Глаза

идентификация по радужной оболочке глаза

Nikolay Drozdev

– Ноябрь 28, 2015Рубрики: Наука

Что такое Iris scanning технология? Что такое сканирование радужной оболочки глаза?

Если вам надоело постоянно носить с собой громоздкую связку гремящих ключей, представьте, что уже совсем скоро вы сможете открывать свои двери только лишь посмотрев на них в течении нескольких минут! Технология сканирования радужной оболочки глаза (анг. – Iris – радужная оболочка глаза; scanning — сканирование), уже через пару лет сможет сделать такую процедуру вполне обыденной.

Она уже активно применяется в некоторых аэропортах и военных базах, где быстрая и надежная идентификация личности – жизненно важная необходимость.

Сканирование радужной оболочки глаза – это наиболее точная форма распознавания по биометрическим показателям (идентификация, основанная на измерении определенных участков тела), которая в разы превосходит технологии распознавания по отпечаткам пальцев (отпечатки пальцев могут изменяться со временем) и по ДНК (требует слишком много времени). Что такое iris scanning и как работает данная технология? Давайте разберемся!

Зачем использовать биометрические показатели?

Сейчас на нашей планете живет людей больше чем когда-либо до этого. Все мы имеем, что-либо ценное, и обмениваемся ежедневно большими объемами информации. В такой ситуации, важность безопасности трудно переоценить. Мы постоянно совершенствуем свои системы защиты, однако всегда найдутся те, кто захочет заполучить чужие данные и ценности.

Обычно люди полагаются на системы защиты, на взлом которых уходит очень много времени: замки очень трудно открыть без правильного металлического ключа, тогда как информацию защищенную кодированием трудно получить без корректного математического ключа.

Однако оба таких метода имеют один большой недостаток: имея в руках нужный ключ, злоумышленник все-таки сможет быстро получить доступ к интересующей его информации или ценностям.

iris scanning (сканирование радужной оболочки)

Большинство специалистов по безопасности сходятся во мнении, что будущее защиты лежит за биометрическим распознаванием (измерение частей тела). Вместо того, чтобы позволять людям получать доступ к чему-либо через стандартные замки и ключи, мы будем открывать доступ после биометрической идентификации человека по каким-либо уникальным частям его тела.

К примеру, идентификация человека по фотографии в паспорте является самой просто биометрической формой распознавания. Когда на таможне работник сверяет вашу фотографию в паспорте с вашим лицом, он интуитивно ищет сходные черты. Размеры носа, оттопыренность ушей, расположение глаз – все это сопоставляется. Это самое простое биометрическое распознавание.

Проблема заключается в том, что со временем наше лицо изменяется, да и к тому же многие люди достаточно похожи друг на друга. Отпечатки пальцев – это более надежный биометрический способ идентификации, однако и он далеко не идеален: болезни, травмы и само течении жизни могут изменить уникальный рисунок кожи наших пальцев.

Сканирование радужной оболочки глаза это намного более надежный способ идентификации человека – у вас просто фотографируются глаза, все!

Что уникального в сканировании радужной оболочки глаза?

Радужная оболочка глаза – это цветная мускульная ткань круглой формы, обрамляющая зрачок человека, и помогающая ему (зрачку) сжиматься/разжиматься, как затвору камеры. Цветной узор нашей радужной оболочки глаза формируется на генетическом уровне еще тогда, когда мы находимся в утробе матери, однако окончательно он заканчивает свое формирование только к двум годам нашей жизни.

Цвет радужной оболочки глаза зависит от количества пигмента меланина: чем больше меланина, тем больше глаза имеют коричневый оттенок, чем меньше – тем более выражен голубой цвет. Хотя мы привыкли четко выделять цвет глаз у каждого человека – «коричневые глаза», «зеленые глаза», «голубые глаза» — на самом деле цвет и узор для каждой конкретной радужной оболочки глаза является уникальным.

К примеру, даже два глаза одного и того же человека имеют два разных оттенка и узора своих радужных оболочек, тоже самое касается и глаз генетических близнецов.

Как работает сканирование радужной оболочки глаза

Чтобы пройти такое биометрическое сканирование, уникальный узор вашей радужной оболочки должен быть распознан, что позволит дать позитивный ответ вашей идентификации.

Это означает, что в сканировании радужной оболочки глаза присутствует две стадии: получение снимка вашего глаза (т.е.

первый раз использования системы, когда она только учится распознавать уникальный узор вашего глаза) и подтверждение подлинности снимка (когда система уже имеет в своей базе снимок вашего глаза и сопоставляет его с текущим изображением вашей радужной оболочки).

Стадия 1: Получение снимка вашего глаза
Все, что нужно такой системе распознавания для верификации человека – это снимок его радужной оболочки глаза.

Поэтому для запуска такой системы, каждый человек должен пройти единоразово фотографирование своих глаз.

При этом процедура фотографирования происходит, как при обычном освещении, так и при невидимом инфракрасном (тип света, используемый в приборах ночного видения, который имеет чуть большую длину волн чем обычный красный свет).

Инфракрасный свет в сканировании радужной оболочки глаза помогает более точно распознать уникальность узора более темных глаз, что более трудно сделать при обычном освещении.

Затем эти две цифровые фотографии, сделанные при разном типе освещения, подвергаются компьютерному анализу, в ходе которого удаляются ненужные детали (такие как ресницы) и выделяется около 240 особенностей в узорах радужных оболочек (приблизительно в 5 раз больше «особенностей для сравнения», чем используется в системах идентификации по отпечатку пальца).

После этого, все найденные особенные характеристики для каждого глаза конвертируются в простой, цифровой номер, состоящий из 512 цифр (еще называемый IrisCode), который сохраняется в компьютерной базе вместе с вашим именем и другими деталями. Получение снимка вашего глаза происходит полностью в автоматическом режиме, и не занимает больше чем несколько минут.

Стадия 2: Подтверждение подлинности глаза
Как только фотография вашей радужной оболочки глаза занесена в базу данных, процесс вашей идентификации будет проходить легко и без особых затруднений. Вы просто становитесь напротив любого сканера радужной оболочки, подключенного к вашей базе данных, и проходите быструю процедуру повторного фотографирования глаза.

Система быстро анализирует полученный снимок, выделяя из него ваш IrisCode, после чего запускается процедура сравнения сотен, тысяч или даже миллионов Iris кодов имеющихся в базе данных. Если ваш код совпадает с одним из кодов, занесенных в базу данных, вы проходите положительную идентификацию; в противном случае — вам не повезло.

Это означает, что ваш снимок не знаком для системы, или вы просто пытаетесь себя выдать не за того, кем являетесь на самом деле.

Как при стадии № 1, так и при стадии № 2 происходит съемка радужной оболочки глаза и анализ ее ключевых особенностей. Ниже представлен упрощенный пошаговый процесс сканирования, разработанный в 90-х годах прошлого столетия, компьютерным ученым Джоном Догманом (John Daugman):

  1. Камера сканирует глаз человека и создает цифровую фотографию.
  2. Программное обеспечение пытается отделить радужную оболочку, рисуя два круга вокруг ее внутренних (между зрачком и радужной оболочкой) и внешних (между радужной оболочкой и белой склерой) границ. Внутреннюю границу, достаточно легко определить по резкому изменению яркости на участке соединения радужной оболочки со зрачком. В такой же самый способ, определяются и внешние границы радужной оболочки, однако здесь стоит учитывать, что правильности определения может помешать недостаточно широко открытое веко.
  3. Затем на изображение накладываются полярные координаты (концентрические круги и лучеобразные линии), чтобы выделить отдельные зоны для анализа. Таким образом, собираются ключевые особенности радужной оболочки, которые впоследствии будут сравниваться при вашей повторной идентификации. При этом, система полностью учитывает при анализе радужной оболочки то, что зрачок человеческого глаза может изменять размер в зависимости от степени освещенности, тем самым изменяя размеры и радужной оболочки.
  4. Узор, состоящий из светлых и темных областей радужной оболочки глаза, затем конвертируется в цифровую форму при помощи полосно-пропускного фильтра (грубо говоря, если яркость в определенной области больше определенного количества, фильтр присваивает ей значение 1, если меньше — 0), после чего вступает в действия математика, которая конвертирует полученные данные в уникальный, цифровой IrisCode. При этом, каждый глаз будет всегда генерировать почти одинаковый код, вне зависимости от того, расширен зрачок или нет.

Преимущества и недостатки iris-сканирования

Наиболее весомым преимуществом сканирования радужной оболочки глаза является надежность и точность данного способа: по подсчетам, он в десять раз превосходит по точности сканирование отпечатка пальца (согласно данным, ошибочная идентификация происходит 1 раз на 1-2 миллионов проверок, тогда как идентификация по отпечатку пальца может допускать 1 ошибку за каждые 100 тысяч сканирований).

Помимо этого, кожа пальцев открыта для внешнего воздействия и постоянно подвержена повреждениям, тогда как радужная оболочка глаза природно защищена роговой оболочкой (передняя, прозрачная оболочка глаза), а ее уникальный узор может оставаться в неизменном состоянии на протяжении десятилетий (но не обязательно всей жизни).

В отличии от сканеров отпечатков пальцев, где нужен прямой контакт и безупречная чистота, сканеры радужной оболочки применяются без прямого контакта на небольшом расстоянии от глаза.

Наиболее весомыми недостатками сканирования радужной оболочки глаза, являются более высокая начальная стоимость, а также недостаток тестирования данной технологии (некоторые исследования, к примеру, выявили больший процент ошибок в распознавании, чем заявлялось ранее). Помимо этого, правозащитные организации высказали озабоченность нарушением прав на приватность – они считают, что данную технологию в будущем можно «научить» тайно распознавать человека (с дистанции в несколько метров), без его на то согласия или участия.

Источник: http://itdistrict.ru/iris-scanning-chto-eto-skanirovanie-raduzhnoy-obolochki-glaza/

Я милого узнаю по сетчатке: современные методы идентификации по биометрическим показателям

идентификация по радужной оболочке глаза

Дактилоскопия — наиболее известный и распространенный метод установления личности по биометрическому параметру, отлично зарекомендовала себя в криминалистике XX века и помогла раскрыть ни одну сотню преступлений.

Однако технологии не стоят на месте, и отпечатки пальцев перестали быть единственным «ключом» к идентификации.

Современная техника научились узнавать пользователей по сетчатке и радужной оболочке глаза, форме лица и рук и ряду динамических характеристик — голосу, биологической активности сердца, рукописному и клавиатурному почерку.

Идентификация по радужной оболочке глаза

Подобно отпечатку пальца, рисунок радужной оболочки глаза является уникальной характеристикой человека, а метод установления личности по этому биометрическому параметру, по мнению экспертов, превосходит в надежности привычную дактилоскопию. Для того, чтобы зафиксировать узор на радужке, нужна фотокамера с высоким разрешением. Полученное изображение увеличивается и преобразуется в уникальный код, присваиваемый человеку.

Рисунок радужки, который окончательно формируется на втором году жизни ребенка, практически не изменяется в течение жизни, если человек не получает травм и не страдает от серьезных офтальмологических патологий. В то же время, папиллярный узор отпечатка пальца подвержен изменению даже в результате мелких бытовых повреждений — ожогов или порезов, что делает этот метод идентификации менее эффективным, чем анализ радужной оболочки.

Достоинством метода является и простота в сканировании. Человеку не обязательно сосредоточенно смотреть в одну точку, ведь пятна на сетчатке находятся прямо на поверхности глазного яблока и легко считываются на расстоянии, не превышающем 1 метр.

Использовать данный метод удобно в банковских организациях или общественном транспорте. Заинтересовались технологией и производители смартфонов — в 2015 году в Японии в продажу поступила первая модель со сканером радужной оболочки — Fujitsu Arrows NX F-04G.

По мнению разработчиков, внедрение технологии идентификации по радужке глаза поможет защитить личные данные владельцев смартфонов.

Идентификация по сетчатке

Просканировать сетчатку — внутреннюю оболочку глазного яблока, реагирующую на свет, сложнее: для этого к кровеносным сосудам задней стенки глаза через зрачок посылают низкоинтенсивные инфракрасные световые лучи. Подобный метод установления личности считается высокоэффективным и активно используется на правительственных и военных объектах. Капилярный рисунок сетчатки различается даже у близнецов, что снижает вероятность ошибки идентификации.

Однако, в 2012 году ученые из Университета Нотр-Дам в США обнаружили погрешности в определении личностей людей, чьи данные были внесены в базу ранее 2008 года, и доказали, что, в отличие от рисунка на радужной оболочке, рисунок сетчатки подвержен ряду возрастных изменений.

И снова производители мобильных гаджетов не остались в стороне.

Ряд компаний (например, китайская ZTE CORPORATION) работает на созданием комбинированных технологий идентификации по сетчатке и радужке.

Распознавание по «геометрии» лица

Метод установления личности по чертам кажется экспертам одним из наиболее перспективных, во многом благодаря своей «привычности»: люди с легкостью идентифицируют друг друга по лицам, так почему бы не научить этому компьютер? В основе технологии — создание двухмерных или трехмерных «карт» человеческих черт — система запоминает и опознает контуры носа и губ, форму бровей, расстояние между отдельными чертами.

Разработчики систем биометрического анализа отечественной компании BioLink называют распознавание по лицу второй по распространенности и популярности биометрической технологией. Однако, «опознание» по геометрии лица — задача трудоемкая, ведь на восприятие машины влияет освещение, угол наклона головы, наличие макияжа.

Наиболее эффективно техника распознает статичные изображения — фотографии. Так, система искусственного интеллекта FaceNet, созданная Google, “опознала” 99,63% фото пользователей интернета.

Распознавание по биологической активности сердца

Одна из новейших технологий динамической биометрической идентификации — установление личности на основе данных о работе сердечно-сосудистой системы.

В 2014 году Канадская компания Bionym представила миру устройство, позволяющее использовать ЭКГ человека в качестве персонального идентификатора.

«В научном сообществе существует устоявшаяся идея о том, что уникальность и постоянство человеческого сердечного ритма позволяет использовать его в качестве биометрического идентификатора», — заметил генеральный директор Bionym Карл Мартин.

— «В сущности, нужно сделать следующее: взять форму ЭКГ и подвергнуть ее машинному анализу, чтобы выявить уникальные и постоянные особенности».

Высокую эффективность технологии отметили отечественные специалисты по безопасности. «Кардиограмма, как оказывается, тоже может быть вполне перспективным средством биометрической аутентификации,» — отмечали эксперты «Лаборатории Касперского».

Подобные разработки уже сейчас ведутся в России. Например, представители отечественной компании CardioQVARK (о них уже были статьи на Хабре и Гиктаймс), производящей чехлы-кардиомониторы для iPhone, в работе «Исследование искусственных нейронных сетей в задаче идентификации личности по электрокардиосигналу» показали, что их продукт может помочь в установлении личности пользователей.

Основное назначение устройства — удаленный контроль за состоянием здоровья пациентов-сердечников, однако возможность сделать экспресс-анализ состояния сердечно-сосудистой системы позволит идентифицировать человека без временных затрат. Процедура снятия ЭКГ при помощи чехла от CardioQVARK предельно проста и занимает всего лишь несколько секунд: достаточно приложить пальцы к датчикам и результат ЭКГ появится на экране гаджета и в приложении для врача.

Анализ голоса

Биометрический метод идентификации по голосу прост в применении — достаточно оснастить аналитическое устройство микрофоном и записать «звучание» конкретного человека.

Широкое распространение данного метода обусловлено наличием микрофона и возможности записи звука на большинстве современных мобильных гаджетов и компьютеров.

Однако, технология имеет ряд существенных недостатков: голос одного и того же человека может звучать по-разному в зависимости от его психологического и физического состояния, уровня шума, качества микрофона.

Задачи распознавания человека по радужной оболочке глаза -Публикации

идентификация по радужной оболочке глаза

Только один внутренний орган человека можно увидеть снаружи – это глаз. Все внутренние органы людей отличаются своей неповторимостью. Изображение глаза можно без проблем получить, например, при помощи цифрового фотоаппарата.

Тогда возникает вопрос: можно ли использовать изображение радужной оболочки глаза человека как некоторую особенность, которая будет отличать людей друг от друга? В данной статье мы расскажем о разных алгоритмах распознавания личности человека по изображению радужной оболочки его глаза.

Глаза человека развиваются, пока он находится в утробе матери, начиная со второго триместра и прекращая на восьмом месяце беременности, правда это не касается цвета глаз, так как он может меняться на протяжении первого года жизни ребёнка. Таким образом, даже однояйцовые близнецы будут иметь разные радужные оболочки.

Текстура радужной оболочки глаз может изменяться на протяжении жизни человека только из-за болезней глаз, например, катаракта, но бывает, что после произведённой операции на глазах текстура остаётся неизменной или же не сильно меняется. Задача, которую выполняет радужная оболочка глаз, представляет собой контроль количества света, попадающего через зрачок на сетчатку глаза.

Такой контроль происходит благодаря сокращению мускулатуры радужной оболочки глаза.

Текстура радужной оболочки глаза чаще всего случайна, чем выше степень случайности, тем больше возможность, что такая текстура будет единственной, уникальной в своём роде.

С точки зрения математики, такая «случайность» определяется степенью свободы, например, опытным путём выявлено, что рисунок радужной оболочки имеет степень свободы 250. Для сравнения, степени свободы отпечатков пальцев — 35, а изображений лиц — 20.

Поэтому применение рисунка радужной оболочки для распознавания личности достаточно перспективно.

История

В 70х – 80х годах 20 века возникла идея: по рисунку радужной оболочки глаза определять личность.

Офтальмолог Aran Safir и учёный Flom в 1981 году стали изучать научные доклады в области медицины о том, как устроен глаз человека и в особенности его радужная оболочка. Опытным путём было выявлено, что рисунок радужной оболочки глаза можно использовать для распознавания личности.

В 1987 году они отправили предложение о сотрудничестве в области компьютерной науки учёным Кэмбриджа и John Daugman начал работать в этом направлении. John Daugman опубликовал результаты проведённых им экспериментов в 1992 году на одной з конференций, сейчас его труды являются основой в данной теме.

Уже 1994 году система распознавания личности по радужке на основе опытов John Daugman`a была запатентована.

В 1996 году Richard P. Wilds предложил свой способ хранения данных о рисунке радужки, затем W. Boles предложил ещё один способ, а после последовали и другие способы и предложения.

Сейчас три подхода получили распространение – методы Daugman, Noh и Lim.

Общий алгоритм

Все алгоритмы распознавания личности по радужке по строены с использованием одного и того же принципа, а именно выделения частотных или каких-либо других данных о рисунке радужной оболочки глаза из изображения. Затем эти данные сохраняются в виде специального кода, который можно хранить в базе данных и сравнивать его с другими кодами радужек.

Составление кода происходит следующим образом:

  1. Из всего изображения происходит выделение, так называемой, «баранки» радужной оболочки глаза.
  2. Производится начальная обработка изображения, которое было получено на первом этапе. Например, убирается шум, улучшается изображение, удаляются блики. Некоторые из алгоритмов преобразуют круглый зрачок в прямоугольное изображение, таким образом, происходит преобразование полярной системы координат в декартову. Порой, после таких преобразований часть изображения отсекается, для того, чтобы накопленная ошибка в дальнейшем не влияла на качество распознавания.
  3. Происходит составление самого кода, для этого обработанное изображение подвергается фильтрации, в результате которой получаем код.

Для получившихся кодов нужно сформировать сравнительный критерий, им может быть код Хэмминга, так как код часто оформляется как последовательность битов. Почти все методы работают без цветовой составляющей изображения, так как она является избыточной.

Локализация радужки

Существуют алгоритмы, которые используют специальное оборудование для захвата изображения, это позволяет сделать изображение глаза высокого разрешения, получить хорошую контрастность, яркость и отцентрировать радужную оболочку. Помимо всего этого, система камер не должна вынуждать человека находиться в конкретной позе на определённом расстоянии от камеры, освещение так же не должно быть специальным.

В некоторых случаях, кроме одного снимка делается второй снимок с использованием инфракрасной камеры.

Для определения радужной оболочки глаза от остального изображения, можно путём анализа первой производной выделить края и произвести их аппроксимацию простыми геометрическими объектами. Например, внешнюю границу радужной оболочки глаза и зрачок можно найти, используя преобразования Хафа. Так же границу радужной оболочки и век можно определить двумя параболами или же отсечением кусков изображения, которые не относятся к радужной оболочке.

В случае, когда для захвата изображения не использовалась специальная аппаратура, возможно, потребуется предварительная обработка по подавлению не желательных эффектов, например шум или блики.

Нормализация изображения

Существуют алгоритмы, которые используют перевод изображения из декартовой системы координат в полярную. Такой перевод должен задаваться определённым образом, таким, чтобы окружность граница зрачка и радужной оболочки отобразилась на прямую.

Полученное изображение можно отфильтровать гауссовым фильтром, либо медианным, дабы убрать высокочастотный шум. После этого, для повышения контрастности осуществляется выравнивание гистограммы.

После перевода изображения в декартову систему координат его малозначащие части можно откинуть, например верхнюю и нижнюю стрики, так же происходит удаление бликов, которые негативно сказываются на текстуре радужной оболочки.

Составление кода

Когда первоначальная обработка совершена, изображение радужной оболочки глаза готово для того, чтобы из него можно было извлечь более формальные данные.

Пространственно-частотная свёртка изображения фильтрами Габора является классическим методом составления кода. Все биты кода зависят от знака результата применения фильтра Габора на небольшой участок рисунка радужной оболочки. Например, в качестве сравнения можно взять расстояние Хэмминга.

Другой метод составления кода при использовании фильтров Габора основан на среднем абсолютном отклонении отфильтрованного изображения от оригинала. Тогда сравнительной функцией будет являться евклидово расстояние между векторами.

Wildes берёт декомпозицию изображения при использовании Laplacian of Gaussian filters. Тогда результирующее изображение представляет собой многомасштабную пирамиду изображений, которые были обработаны гауссовым фильтром.

Такое изображение должно давать пространственные характеристики радужной оболочки, в этом случае для сравнения берётся нормированная корреляция, обрабатываемого изображения и изображения из базы данных.

Нормализованная корреляция представляет собой соответствие точек двух изображений или же областей изображений относительно друг друга.

Tisse работает с многомерным преобразованием Гилберга. Алгоритм составление кода и алгоритм сравнения похож на классический способ.

Обеспечение инварианта относительно масштаба и поворота

Относительно масштаба изображения на входе инвариант во большинстве систем регулируется приведением радужной оболочки в базе данных, при использовании нескольких углов поворота. Стабильность относительно поворота получается благодаря хранению нескольких изображений под разными углами поворота в базе данных.

Классические методы

Система Daugman`a разработана в 1992 году, основополагающими для составления кода являются фильтры Габора, для сравнения кодов используется расстояние Хэмминга. Код имеет запатентованное название «IrisCode» и представляется как двоичная переменная 512 байт. Данная система является самой ранней и наиболее развитой.

Система Wildes разработана в 1996 году, основополагающим является преобразование Хафа для локализации радужной оболочки, мультимасштабную композицию для составления кода, для сравнения кодов используют нормализованную корреляцию. Так же используется специальное оборудование, при помощи которого происходит захват изображения.

Система Boles`a была предложена в 1989 году и была основана на вейвлет-преобразованиях. Изображение радужки рассматривается как одномерная функция, которая подвергается фильтрации вейвлетами специального вида. Код составляется при использовании точек, где результирующее представление обнуляется.

Используется анализ несвязанных компонент с переменной разрешающей способностью. Данная разработка является коммерческой.

Заключение

Специалисты в области биометрических систем считают, что распознавание личности по радужке могут заменить ключи и личные id-номера. Текстура радужки единственна и не может быть одной и той же даже у близнецов. Вероятность совпадения радужки двух людей очень мала, приблизительно 10-78 . Распознавание по текстуре радужной оболочки допускает полностью бесконтактную реализацию.

Источник: http://www.mallenom.ru/company/publications/322/

Биометрические пароли

идентификация по радужной оболочке глаза

Наталья Воронина, Александр Прохоров, Юрий Семко

Пароли сегодняшнего дня

   Идентификация по отпечаткам пальцев

   Системы идентификации по радужной оболочке глаза

   Системы распознавания речи

   Пароли будущего

Компоненты системы Iris Access 3000

Для обеспечения конфиденциальности информации предлагались различные средства авторизации и аутентификации пользователя для предоставления ему необходимого физического доступа к данным, финансовым средствам и т.п. В основе большинства современных систем аутентификации лежит принцип получения, сбора и измерения биометрической информации, то есть информации об определенных физиологических характеристиках человека.

реимущество биометрических систем идентификации по сравнению с традиционными (например, PIN-кодовыми системами или системами доступа по паролю) заключается в том, что идентифицируется собственно человек. Используемая в этих системах характеристика является неотъемлемой частью личности, ее невозможно потерять, передать, забыть.

Поскольку биометрические характеристики каждого индивидуума уникальны, они могут использоваться для предотвращения воровства или мошенничества. Сегодня существует большое число компьютеризированных помещений, хранилищ, исследовательских лабораторий, банков крови, банкоматов, военных сооружений и т.д.

, доступ к которым контролируется устройствами, сканирующими уникальные физиологические характеристики человека.

В последние годы к вопросам безопасности информационных сетей, а в частности биометрических систем безопасности, было приковано самое пристальное внимание. Свидетельство тому — огромное количество статей, посвященных обзору ставших уже традиционными и известными широкому кругу читателей методов идентификации человека: по отпечаткам пальцев, по сетчатке и радужной оболочке глаза, по особенностям и структуре лица, по геометрии кисти руки, по речи и почерку.

Анализ научно-технической и периодической научно-популярной литературы позволяет систематизировать такие системы в плане трудоемкости их разработки и обеспечиваемой точности и надежности результатов измерений (рис. 1). Некоторые технологии уже сегодня получили широкое внедрение, другие еще только разрабатываются. В данной статье мы приведем примеры систем как первой, так и второй группы.

Идентификация по отпечаткам пальцев

Источник: https://compress.ru/article.aspx?id=10058

Разница между радужной оболочкой и сетчаткой глаза в сфере биометрической идентификации

идентификация по радужной оболочке глаза

Технологии сканирования и распознавания радужной оболочки и сетчатки глаза — надежные методы биометрической идентификации. Они обладают различными характеристиками, которые оказывают сильное влияние на их производительность в зависимости от условий окружающей среды и целей внедрения.

Оба биометрических метода используют бесконтактные сканеры, но между распознаванием радужной оболочки и сканированием сетчатки глаза есть и заметные различия.

Одно из этих различий заключается в том, что распознавание радужной оболочки считается неинвазивным методом, а сканирование сетчатки глаза — инвазивным, так как во время процесса сканирования в глаза попадают лучи видимого света.

Эти биометрические технологии идентификации часто неправильно воспринимаются как одно и то же, несмотря на их отдельные отличия. В этой статье мы обсудим различия между этими двумя технологиями, которые сегодня активно внедряют в системы контроля доступа.

Сканирование сетчатки глаза

Сетчатка глаза человека представляет собой тончайшую ткань, состоящую из нервных клеток, расположенных в задней части глаза. Из-за сложного расположения капилляров, питающих сетчатку кровью, сетчатка каждого человека является уникальной.

Сеть кровеносных сосудов в сетчатке настолько сложна, что отличается даже у идентичных близнецов.

Рисунок сетчатки может измениться в результате развития таких заболеваний как, например, сахарный диабет или глаукома, однако, в остальных случаях сетчатка, как правило, остается неизменной с момента рождения до самой смерти.

Биометрическая технология сканирования сетчатки используется для отображения уникального рисунка сетчатки человека. Кровеносные сосуды внутри сетчатки поглощают свет с большей интенсивностью, чем окружающие ткани, поэтому их легко идентифицировать.

Сканирование сетчатки глаза осуществляется путем проецирования невоспринимаемого глазом луча инфракрасного света в глаз человека через окуляр сканера.

Поскольку кровеносные сосуды сетчатки абсорбируют этот свет интенсивнее, чем остальные части глаза, во время сканирования создается определенный узор, который преобразуется в компьютерный код и сохраняется в базе данных. Сканирование сетчатки также имеет медицинское применение.

Такие инфекционные заболевания как СПИД, сифилис, малярия, ветряная оспа, а также такие наследственные заболевания как лейкемия, лимфома и серповидно-клеточная анемия оказывают свое воздействие на глаза. Беременность также влияет на глаза. Кроме того, признаки хронических заболеваний, таких как хроническая сердечная недостаточность или атеросклероз, также сначала проявляются в глазах.

Значение

Биометрические системы идентификации на основе сканирования сетчатки глаз в основном используются в государственных учреждениях с высокой степенью защиты, таких как ФБР, ЦРУ и NASA. Одна из причин, почему биометрические решения идентификации на основе считывания сетчатки глаз не были широко распространены — это их высокая стоимость.

Распознавание радужной оболочки глаз

Радужная оболочка глаза человека представляет собой тонкую круглую структуру глаза, которая отвечает за контроль размера и диаметра зрачков и, следовательно, количество света, попадающего на сетчатку. «Цвет глаз» — это цвет именно радужной оболочки глаза.

Распознавание радужной оболочки глаз представляет собой автоматизированный метод биометрической идентификации, который использует математические методы для распознавания уникального рисунка радужной оболочки глаз того или иного человека.

В отличие от сканирования сетчатки глаза, для распознавания радужной оболочки применяется технология использования едва уловимой инфракрасной подсветки, позволяющей получить изображения сложной структуры радужной оболочки глаза. Сотни миллионов людей в странах по всему миру, в целях безопасности и удобства, уже зарегистрированы в системах распознавания радужной оболочки глаза.

Вывод

В заключение, давайте рассмотрим различия между технологиями распознавания радужной оболочки и сканирования сетчатки глаза:

  • Точность сканирования сетчатки может зависеть от заболевания; структура радужной оболочки является более стабильной.
  • Распознавание радужной оболочки похоже на фотосъемку и может быть сделано с расстояния; в то же время сканирование сетчатки требует очень близкого приближения глаза к окуляру.
  • Распознавание радужной оболочки получило более широкое признание в коммерческой среде, чем сканирование сетчатки глаза.
  • В то время как обе эти технологии являются бесконтактными, сканирование сетчатки глаза считается инвазивной технологией, поскольку подразумевает попадание в глаза лучей видимого света, тогда как распознавание радужной оболочки является неинвазивным.

Важно понимать различия между сканированием сетчатки глаза и распознаванием радужной оболочки, если вы планируете инвестировать в биометрию и ожидаете высокую отдачу от инвестиций. Мы надеемся, что смогли четко указать на различия между этими двумя современными технологиями безопасности.

Источник: https://worldvision.com.ua/articles/raznitsa-mezhdu-raduzhnoy-obolochkoy-i-setchatkoy-glaza-v-sfere-biometricheskoy-identifikatsii

Остались еще вопросы? Спросите у врача >>
Думаете записаться на обследование?
ОЦЕНИ СТАТЬЮ ПЕРВЫМ: 1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Пока оценок нет)
Загрузка...
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: