Autentificare iris

Autentificarea irisului  este una dintre tehnologiile biometrice folosite pentru a verifica identitatea unei persoane.

Tipul de tehnologie biometrică care este discutat în acest articol utilizează un parametru fiziologic  - unicitatea irisului . În prezent, acest tip este una dintre cele mai eficiente modalități de identificare și autentificare în continuare a unei persoane [1] .

Istorie

În ciuda faptului că tehnologiile biometrice (în special, utilizarea irisului pentru a identifica o persoană) abia încep să câștige popularitate, primele descoperiri în acest domeniu au fost făcute la sfârșitul anilor treizeci ai secolului trecut.

• Prima idee că ochiul uman și irisul său pot fi folosite pentru recunoașterea personalității a fost gândită de un chirurg oftalmolog american, Frank Bursch , încă din 1936 [2] .
• Dar ideea și evoluțiile sale au fost brevetate abia în 1987. Nu mai însuși Bursh a făcut asta, ci oftalmologii care nu au avut propriile dezvoltări - Leonard Flom și Aran Safir [2] .
• În 1989, L. Flom și A. Safir au decis să caute ajutor de la John Daugman , pentru ca acesta să dezvolte o teorie și algoritmi de recunoaștere. Ulterior, John Daugman este considerat a fi fondatorul acestei metode de autentificare biometrică [2] .
• În 1990, John Daugman a lansat o metodă practică de codificare a structurilor irisului. Metoda a fost brevetată puțin mai târziu, în 1993 [2] .

• Istoria dezvoltării autentificării biometrice de către iris nu se termină aici. Din 2002, Daugman a publicat mai multe articole, fiecare dintre ele dezvăluind și dezvoltă mai pe deplin această tehnologie. Articole publicate: Aleatorie epigenetică, complexitate și singularitate a modelelor irisului uman (2001), Undele Gabor și recunoașterea statistică a modelelor (2002), Importanța de a fi aleatoriu: Principiile statistice ale recunoașterii irisului (2003), Probing the unique and randomness of IrisCodes : Rezultate din comparații de 200 de miliarde de perechi de iris (2006), Noi metode în recunoașterea irisului (2007), Teoria informațiilor și IrisCode (2015).

Irisul ca parametru biometric

În acest caz, irisul este considerat un parametru fiziologic  - o placă rotundă cu o lentilă în centru, una dintre cele trei componente ale membranei vasculare (de mijloc) a ochiului .

Irisul este situat între cornee și cristalin și acționează ca un fel de diafragmă naturală care reglează fluxul de lumină în ochi. Irisul este pigmentat și este cantitatea de pigment care determină culoarea ochilor unei persoane [3] .

În structura sa, irisul este format din materie elastică - rețea trabeculară . Aceasta este o formațiune de plasă care se formează până la sfârșitul lunii a opta de sarcină. Rețeaua trabeculară constă din depresiuni, șape pectinate, brazde, inele, riduri, pistrui, vase și alte caracteristici. Datorită atâtor componente, „modelul” rețelei este destul de aleatoriu, ceea ce duce la o probabilitate mare de unicitate a irisului. Chiar și la gemeni, acest parametru nu se potrivește complet [4] .

În ciuda faptului că irisul ochiului își poate schimba culoarea până la un an și jumătate din momentul nașterii, modelul rețelei traberculare rămâne neschimbat de-a lungul vieții unei persoane. O excepție este considerată a fi o leziune gravă și intervenția chirurgicală [4] .

Datorită locației sale, irisul este o parte destul de protejată a organului vederii, ceea ce îl face un parametru biometric excelent.

Cum funcționează

Majoritatea sistemelor și tehnologiilor de operare în prezent pentru identificarea irisului se bazează pe principiile propuse de J. Daugman în articolul „High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence” [5] .

Procesul de recunoaștere a personalității folosind irisul poate fi împărțit în trei etape principale: imagistica digitală, segmentare și parametrizare. Fiecare dintre aceste etape va fi discutată mai detaliat mai jos.

Achiziția imaginii

Procesul de autentificare începe cu obținerea unei imagini detaliate a ochiului unei persoane. Ei încearcă să facă o imagine pentru analiză ulterioară la calitate înaltă, dar acest lucru nu este necesar. Irisul este un parametru atât de unic încât chiar și o fotografie neclară va da un rezultat fiabil. În acest scop, se folosește o cameră CCD monocromă cu iluminare slabă, care este sensibilă la radiația infraroșie. De obicei, se realizează o serie de mai multe fotografii datorită faptului că pupila este sensibilă la lumină și își schimbă în mod constant dimensiunea. Iluminarea de fundal este discretă, iar o serie de fotografii sunt făcute în doar câteva secunde. Apoi, se selectează una sau mai multe fotografii din fotografiile primite și se trece la segmentare [6] .

Segmentare

Segmentarea este împărțirea imaginii părții exterioare a ochiului în secțiuni (segmente) separate. În procesul de segmentare în fotografia rezultată, în primul rând, se găsește irisul, se determină marginea interioară (lângă pupilei ) și marginea exterioară (granița cu sclera ). După aceea, se găsesc marginile pleoapelor superioare și inferioare, iar aplicarea accidentală a genelor sau strălucirea (de la ochelari, de exemplu) este exclusă [7] .

Precizia cu care sunt determinate marginile irisului, chiar dacă sunt parțial ascunse de pleoape, este foarte importantă. Orice inexactitate în detectarea, modelarea și reprezentarea ulterioară a irisului poate duce la alte eșecuri și inconsecvențe [7] .

După definirea limitelor, imaginea irisului trebuie normalizată. Acest lucru nu este în întregime evident, dar este un pas necesar pentru a compensa schimbările în dimensiunea pupilei. În cazuri speciale, normalizarea este o tranziție la un sistem de coordonate polare . A fost aplicat și descris în lucrările sale timpurii de John Daugman [5] . După normalizare folosind coordonate pseudo-polare, zona selectată a imaginii devine un dreptunghi, iar raza și centrul irisului sunt estimate [8] .

Parametrizare

În timpul parametrizării irisului, o zonă de control este izolată de imaginea normalizată. În fiecare punct din zona selectată se aplică unde Gabor 2D (se pot aplica și alte filtre, dar principiul este același) pentru a extrage informațiile de fază. Avantajul incontestabil al componentei de fază este că, spre deosebire de informația de amplitudine, aceasta nu depinde de contrastul imaginii și al luminii [9] .

Faza rezultată este de obicei cuantificată cu 2 biți, dar pot fi folosite alte numere. Lungimea rezultată a descrierii irisului depinde astfel de numărul de puncte la care se găsesc informațiile de fază și de numărul de biți necesari pentru codificare. Ca rezultat, obținem un șablon iris, care va fi verificat bit cu bit față de alte șabloane în timpul procesului de autentificare. Măsura prin care se determină gradul de diferență dintre doi irisi este distanța Hamming [9] .

Aplicație practică

Unele țări au început deja să dezvolte un program care va include autentificarea biometrică a irisului. Este planificat ca cu ajutorul acestei inovații să fie rezolvată problema pașapoartelor false și a altor documente de identificare. Al doilea obiectiv este automatizarea trecerii controlului pașapoartelor și inspecției vamale la intrarea în țară cu ajutorul pașapoartelor biometrice [10] .

În Marea Britanie, din 2004, funcționează un proiect la fel de complex - IRIS (Iris Recognition Immigration System). În cadrul acestui program, aproximativ un milion de turiști din străinătate, care călătoresc adesea în Marea Britanie, nu și-au putut furniza documentele în aeroporturi pentru dovada identității. În schimb, o cameră video specială le-a comparat irisul cu o bază deja formată. În 2013, acest proiect a fost abandonat în favoarea pașapoartelor biometrice, unde sunt introduse și informații despre irisul ochiului [10] .

Caracteristici și diferențe față de analogi

Pentru ca o anumită caracteristică a unei persoane să fie recunoscută ca parametru biometric, aceasta trebuie să îndeplinească cinci criterii special dezvoltate : universalitate, unicitate, constanță, măsurabilitate și acceptabilitate.

Universalitatea irisului este dincolo de orice îndoială. De asemenea, din studiile clinice au relevat unicitatea și stabilitatea acestuia [11] . În ceea ce privește măsurabilitatea, acest punct este confirmat de simpla existență a articolelor și publicațiilor lui J. Daugman  [5] [12] [13] . Ultimul punct, problema acceptabilității, va fi întotdeauna deschis, deoarece depinde de opinia societății.

Tabel de comparație a metodelor de autentificare biometrică, unde H - Ridicat, M - Mediu, L - Scăzut [14] :

În acest moment, nu a fost creată încă o tehnologie biometrică care să respecte pe deplin toate cele cinci puncte. Dar irisul este unul dintre puținii parametri care îndeplinesc majoritatea [15] .

Precizia metodei

În biometrie, atunci când se calculează acuratețea metodei , sunt luate în considerare erorile de primul și al doilea fel (FAR și FRR) [16] .

FAR (False Acceptance Rate) - probabilitatea unei acceptări false a unui obiect.

FRR (False Rejection Rate ) - probabilitatea respingerii unui obiect fals.

Aceste două concepte sunt strâns legate, deoarece o scădere a unei erori duce la o creștere a celeilalte. Prin urmare, dezvoltatorii de sisteme biometrice încearcă să ajungă la un fel de echilibru între FAR și FRR [17] .

Una dintre metodele de determinare a acurateței sistemului, care utilizează erori de primul și al doilea fel, este metoda de construcție a curbei ROC .

Curba ROC este o reprezentare grafică a relației dintre caracteristicile FAR și FRR la variarea pragului de sensibilitate (threshhold) [18] . Pragul de sensibilitate determină cât de aproape trebuie să fie eșantionul curent de șablon pentru a fi considerat o potrivire. Astfel, dacă se alege un prag mic, atunci numărul toleranțelor false crește, dar probabilitatea respingerii unui obiect fals scade. În consecință, atunci când se alege un prag ridicat, totul se întâmplă invers [17] .

Uneori este introdus un nou parametru - EER.

EER (Equal Error Rate) este o valoare care caracterizează nivelul de erori al metodei biometrice, la care valorile FAR și FRR sunt egale. Cu cât acest parametru este mai mic, cu atât sistemul este mai precis. Valoarea ERR este cunoscută folosind curba ROC descrisă mai sus [19] .

În ceea ce privește acuratețea, în mod direct, a autentificării irisului, cartea „Handbook of Iris Recognition” este o sursă bună . Această lucrare descrie un experiment care a comparat mai multe tipuri de tehnologii biometrice. Pe baza acestor studii, acuratețea autentificării irisului ajunge la 90% [20] .

În cursul unei alte lucrări, s-a constatat că valoarea FAR a acestei metode în anumite condiții poate lua valori de la 1% sau mai mici, iar valoarea FRR este neschimbată și tinde spre zero (0,00001%) [21] .

La rândul lor, valorile FAR și FRR depind direct de procesele de obținere și procesare a imaginii irisului. Filtrele utilizate în procesul de segmentare joacă un rol important în acest sens. Din tabelul de mai jos, puteți vedea cum schimbarea unui filtru afectează rezultatul final [22] .

Tabelul parametrilor FAR(%), FRR(%) și EER(%) în funcție de alegerea filtrului [22] :

Comparație cu autentificarea retinei

Cel mai adesea, oamenii confundă parametri fiziologici precum retina și irisul. De cele mai multe ori, ele combină două concepte într-unul singur. Aceasta este o concepție greșită uriașă, deoarece metoda de autentificare a retinei implică examinarea fundului de ochi. Datorită lungimii acestui proces și dimensiunii mari a instalării, acest tip de autentificare cu greu poate fi numit public și convenabil. În acest sens, autentificarea biometrică retiniană pierde în favoarea autentificării irisului [23] .

Note

1. ↑ R. M. Ball și colab., 2007 , p. 23: „Aceste elemente biometrice sunt considerate de ultimă generație și se așteaptă să fie adoptate pe scară largă în viitorul apropiat”.
2. ↑ 1 2 3 4 Khalid Saeed et al, 2012 , p. 44.
3. ↑ Alekseev V.N. et al., 2008 , p. optsprezece.
4. ↑ 12 Anil Jain et al, 2006 , p. 105 - 106.
5. ↑ 1 2 3 J. Daugman, 1993 .
6. ↑ Anil Jain et al, 2011 , p. 144.
7. ↑ 1 2 J. Daugman, 2007 , p. 1167.
8. ↑ Khalid Saeed și colab., 2012 , p. 52 - 53.
9. ↑ 1 2 J. Daugman, 2004 , p. 22 - 23.
10. ↑ 1 2 J. Daugman, 2007, ianuarie , p. 1927.
11. ↑ R. M. Ball și colab., 2007 , p. 60.
12. ↑ J. Daugman, 2004 .
13. ↑ J. Daugman, 2007 .
14. ↑ Anil Jain et al, 2004 .
15. ↑ R. M. Ball și colab., 2007 , p. 22.
16. ↑ Rajesh M. et al, 2014 , p. 3.
17. ↑ 12 Anil Jain et al, 2004 , p. 6.
18. ↑ AJ Mansfield și colab., 2002 , p. 7 - 8.
19. ↑ Rajesh M. et al, 2014 , p. 5.
20. ↑ Mark J. Burge și colab., 2013 , p. 234.
21. ↑ Dr. Chander Kant et al, 2011 .
22. ↑ 1 2 José Ruiz-Shulcoper și colab., 2008 , p. 91 - 92.
23. ↑ R. M. Ball și colab., 2007 , p. 23.

Literatură

• L. Flom, A. Safir Brevet SUA 4641349
• R. M. Ball, J. H. Connell, S. Pankanti, N. K. Ratha, E. W. Senior. Ghid de biometrie . - M . : Technosfera, 2007. - S.  20 - 63. - 368 p. - ISBN 978-5-94836-109-3 .
• Khalid Saeed, Tomomasa Nagashima. Capitolul 3. Recunoașterea modelului irisului cu un nou model matematic la detectarea rotației sale // Biometrie și inginerie Kansei . - Springer Science & Business Media, 2012. - P.  43 - 65. - 276 p. - ISBN 978-1-461-45607-0 .
• Anil Jain, Arun A. Ross, Karthik Nandakumar. Capitolul 4 Recunoașterea irisului // Introducere în biometrie. . — Springer Science & Business Media, 2011. — P.  141-175 . — 276p. — ISBN 978-0-387-77326-1 .
• Rajesh M. Bodade, Sanjay Talbar. Introducere în recunoașterea irisului // Analiza irisului pentru sisteme de recunoaștere biometrică. - Springer, 2014. - P. 3 - 5. - 109 p. — ISBN 978-8-132-21853-1 .
• Anil Jain, Ruud Bolle, Sharath Pankanti. Recunoașterea persoanelor după modelele lor de iris // Biometrics: Personal Identification in Networked Society. - Springer Science & Business Media, 2006. - P. 102 - 122. - 411 p.
• José Ruiz-Shulcloper, Walter Kropatsch. Un model alternativ de reprezentare a imaginii pentru recunoașterea irisului // Progres în recunoașterea modelelor, analiza imaginii și aplicații. - Springer Science & Business Media, 2008. - P. 86 - 93. - 814 p.
• AJ Mansfield, JL Wayman. Definiții // Cele mai bune practici în testarea și raportarea performanței dispozitivelor biometrice: Versiunea 2.01. - Centrul de Matematică și Calcul Științific, Laboratorul Național de Fizică, 2002. - P. 7 - 8. - 32 p.
• Mark J. Burge, Kevin Bowyer. Fusion of Face and Iris Biometrics // Manual de recunoaștere a irisului . — Springer-Verlag Londra, 2013. — P.  234 . — 399 p.
• J. Daugman. Recunoaștere vizuală cu încredere ridicată a persoanelor printr-un test de independență statistică  (engleză)  // Tranzacții IEEE privind analiza modelelor și inteligența mașinilor. - 1993. - Vol. 15 , nr. 11 . - P. 1148 - 1161 .
• J. Daugman. Cum funcționează recunoașterea irisului  (engleză)  // IEEE Transactionson Circuits and Systems for Video Technology. - 2004. - Vol. 14 , nr. 1 . — P. 21-30 .
• J. Daugman. Noi metode în recunoașterea irisului  //  IEEE Trans. Sisteme, om și cibernetică. - 2007. - Vol. 37 , nr. 5 . - P. 1167 - 1175 .
• J. Daugman. Testarea unicității și aleatorii ale codurilor Iris: Rezultate de la 200 de miliarde de comparații de perechi de iris  //  Circuite și sisteme de tranzacții IEEE pentru tehnologia video. — 2007, ianuarie. — Vol. 94 , nr. 11 . - P. 1927 - 1935 .
• Anil Jain, Arun Ross și Salil Prabhakar. O introducere în recunoașterea biometrică  //  Tranzacții IEEE pe circuite și sisteme pentru tehnologia video. - 2004. - Vol. 14 , nr. 1 . — P. 4-20 .
• Dr. Chander Kant, Sachin Gupta. Recunoașterea irisului: Cel mai sigur biometric  //  Un Jurnal Internațional de Științe Inginerie ISSN. - 2011. - Vol. 4 . — P. 265-273 .
• Alekseev V.N., Astahov Yu.S., Basinsky S.N. Capitolul 2. Anatomia organului vederii // Oftalmologie: manual pentru studenți. Miere. universități / E.A.Egorov. - M. : GEOTAR-Media, 2008. - S. 12 - 29. - 240 p.
• Pavelyeva E. A., Krylov A. S. Un algoritm pentru compararea imaginilor irisului pe baza punctelor cheie  . Informatica și aplicațiile sale. - 2011. - V. 5 , Nr. 1 . - S. 68 - 72 . (Rusă)