საიდენტიფიკაციო სისტემა ვიდეოთვალთვალის სისტემების გარდა. ალგორითმი მოძებნის მტკიცებულებებს. ბიომეტრიული იდენტიფიკაცია უსაფრთხოების ინტეგრირებულ სისტემებში პირის იდენტიფიკაციის სისტემაში

ყველამ იცის სცენები სამეცნიერო ფანტასტიკური ფილმებიდან: გმირი უახლოვდება კარს და კარი პასუხობს, რომელმაც იცნო იგი. ეს არის წვდომის კონტროლისთვის ბიომეტრიული ტექნოლოგიების გამოყენებადობისა და საიმედოობის ერთ-ერთი მთავარი დემონსტრირება. თუმცა, პრაქტიკაში ეს არც ისე მარტივია. დღეს კომპანიები მზად არიან ბიომეტრიული ტექნოლოგიების გამოყენებით დანერგონ წვდომის კონტროლი თანამშრომლებისთვის.

პიროვნების იდენტიფიკაციის ტრადიციული მეთოდები, რომლებიც ეფუძნება სხვადასხვა საიდენტიფიკაციო ბარათებს, გასაღებებს ან უნიკალურ მონაცემებს, როგორიცაა, მაგალითად, პაროლი, არ არის სანდო ამქვეყნად, რაც აუცილებელია დღევანდელი დღისთვის. იდენტიფიკატორების სანდოობის გაუმჯობესების ბუნებრივი გზა იყო უსაფრთხოების სისტემებისთვის ბიომეტრიული ტექნოლოგიების გამოყენება.

პრობლემების სპექტრი, რომელიც შეიძლება აღმოჩნდეს ახალი ტექნოლოგიების გამოყენებით, ძალიან ფართოა:

1. აღკვეთოს კრიმინალების შეღწევა ტერიტორიაზე და დეტალების შესანახ შენობაში, დოკუმენტების, ბარათების, პაროლების ქურდობა;
2. შეზღუდოს ინფორმაციაზე წვდომა და უზრუნველყოს მისი შენახვის პირადი სანდოობა;
3. უზრუნველყოს მესამე მხარის ობიექტებზე წვდომა სერტიფიცირებული სპეციალისტების გარეშე;
4. წვდომის კონტროლის სისტემების (ბარათები, გასაღებები) მუშაობასთან დაკავშირებული ზედნადები ხარჯების აღმოფხვრა;
5. გამორთეთ უხერხულობა, რომელიც დაკავშირებულია გასაღებების, ბარათების, პაროლების დაკარგვასთან, გაფლანგვასთან ან უბრალოდ დავიწყებასთან;
6. თანამგზავრების წვდომისა და ხელმისაწვდომობის არეალის ორგანიზება.

სხვადასხვა ბიომეტრიული მახასიათებლებისგან გამოსახულების ამოცნობის დახვეწილი ტექნოლოგიების განვითარება დიდი ხნის წინ დაიწყო; დასაწყისი 60-იან წლებში ჩაეყარა. ჩვენმა ჯაშუშმა მეცნიერებმა მიაღწიეს მნიშვნელოვან წარმატებას ამ ტექნოლოგიების თეორიული ჩასაფრების შემუშავებაში. პროტე პრაქტიკული შედეგები წაერთმევა დღევანდელი მიღწევებისა და "გუშინულისგან". თანამედროვე კომპიუტერების დახვეწილობამ და დახვეწილმა ალგორითმებმა შესაძლებელი გახადა ისეთი პროდუქტების შექმნა, რომლებიც, მათი მახასიათებლებისა და მახასიათებლების გამო, ხელმისაწვდომი და სასარგებლო გახდა ტრეიდერების ფართო სპექტრისთვის.

ადამიანის ინდივიდუალური მახასიათებლების გამოყენების იდეა მათ იდენტიფიცირებისთვის ახალი არ არის. დღეს არსებობს დაბალი ტექნოლოგიები, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას უსაფრთხოების სისტემებში პიროვნების იდენტიფიცირებისთვის:

1. თითები დამტვრეულია (ან თითები მაგრად აქვს ან ხელები გაპარსული);
2. ბრინჯი (ოპტიკური და ინფრაწითელი სურათების საფუძველზე);
3. თვალების ირისი;
4. ხმა;
5. სხვა მახასიათებლები.

ყველა ბიომეტრიულ ტექნოლოგიას აქვს მოწინავე მიდგომები იდენტიფიკაციის საბოლოო ამოცანის მიმართ, თუმცა ყველა მეთოდი ექვემდებარება მუშაობის მარტივობას და შედეგების სიზუსტეს.

ხორციელდება თუ არა ბიომეტრიული ტექნოლოგია ეტაპობრივად:

1. ობიექტის სკანირება;
2. ინდივიდუალური ინფორმაციის მოპოვება;
3. შაბლონის ჩამოსხმა;
4. ნაკადის შაბლონის გასწორება მონაცემთა ბაზასთან.

ბიომეტრიული ამოცნობის სისტემა ადგენს პაციენტის სპეციფიკურ ფიზიოლოგიურ და ქცევითი მახასიათებლების შესაბამისობას მოცემულ ნიმუშთან. ამრიგად, ბიომეტრიული სისტემა შედგება ორი მოდულისაგან: სარეგისტრაციო მოდული და საიდენტიფიკაციო მოდული.

რეგისტრაციის მოდული„იწყებს“ სისტემას კონკრეტული პიროვნების იდენტიფიცირებისთვის. რეგისტრაციის ეტაპზე ვიდეოკამერა ან სხვა სენსორები სკანირებენ პირს ციფრული გამოსახულების შესაქმნელად. სკანირების პროცესს დაახლოებით 20-30 წამი სჭირდება, რაც იწვევს გამოსახულების ფორმირებას. იდეალურ შემთხვევაში, ამ სურათებს აქვთ რამდენიმე განსხვავებული კუთხე და გამოხატულება, რაც საშუალებას იძლევა უფრო ზუსტი მონაცემების აღება. სპეციალური პროგრამული მოდული აგროვებს ფენომენს და განსაზღვრავს დამახასიათებელ მახასიათებლებს, შემდეგ ქმნის შაბლონს. არის პიროვნების გარკვეული ნაწილები, რომლებიც პრაქტიკულად არ იცვლება დროთა განმავლობაში, მაგალითად, თვალის ორმოების ზედა კონტურები, სახის ზედა ნაწილის უბნები და პირის კიდეები. ბიომეტრიული ტექნოლოგიებისთვის შემუშავებული ალგორითმების უმეტესობა შესაძლებელს ხდის ადამიანის პოპულაციაში შესაძლო ცვლილებების შეტანას, თმის ზრდას შორის სახის თმის არეალის ანალიზის საჭიროების გარეშე. კანის გამწმენდის გამოსახულების შაბლონი შენახულია ბიომეტრიული სისტემის მონაცემთა ბაზაში.

საიდენტიფიკაციო მოდულიიღებს ადამიანის სურათს ვიდეოკამერიდან და გარდაქმნის მას იმავე ციფრულ ფორმატში, რომელშიც შენახულია შაბლონი. მონაცემების წაშლის შემდეგ, შეამოწმეთ მონაცემთა ბაზაში შენახული შაბლონი, რათა დაადგინოთ, თუ როგორ შეესაბამება თითოეული სურათი ერთმანეთს. გადამოწმებისთვის საჭირო მსგავსების დონე არის შემდგომი დონე, რომელიც შეიძლება დარეგულირდეს სხვადასხვა ტიპის პერსონალისთვის, კომპიუტერის სიმძიმის, წარმოების საათებისა და რიგი სხვა ფაქტორებისთვის.

იდენტიფიკაცია შეიძლება იყოს გადამოწმების, ავთენტიფიკაციის ან ამოცნობის სახით. გადამოწმების დროს დასტურდება ამოღებული მონაცემებისა და მონაცემთა ბაზაში შენახული შაბლონის იდენტურობა. ავთენტიფიკაცია - ადასტურებს ვიდეოკამერაში შემავალი სურათის იდენტურობას ერთ-ერთ შაბლონთან, რომელიც ინახება მონაცემთა ბაზაში. ამოცნობისას, თუ ერთ-ერთი შენახული შაბლონის მახასიათებლები ერთნაირია, სისტემა ახდენს პირის იდენტიფიცირებას მსგავსი შაბლონით.

ბიომეტრიული სისტემების, განსაკუთრებით სახის ამოცნობის სისტემების გამოყენებისას, მნიშვნელოვანია უზრუნველყოს სწორი ბიომეტრიული მახასიათებლების დანერგვა, რათა ავთენტიფიკაციის გადაწყვეტილებები სწორად იქნას მიღებული. თუმცა, არსებობს რამდენიმე თავისებურება და, პირველ რიგში, მათ შესახებ, რომ ბევრი ბიომეტრიული მახასიათებელი შეიძლება შეიცვალოს. ნათელია, რომ სისტემა წარმოუდგენლად საიმედოა. უფრო მეტიც, სხვადასხვა ტექნოლოგიების გამოყენებით, ნარევი შეიძლება მთლიანად შემცირდეს. წვდომის კონტროლის სისტემებისთვის, ბიომეტრიული ტექნოლოგიების ამაღლებასთან ერთად, აუცილებელია გვესმოდეს, რომ უფრო მნიშვნელოვანია არ შეუშვათ „სხვისი“, ვიდრე ყველა „ჩვენი“.

უსაფრთხოების სისტემებში ბიომეტრიული ტექნოლოგიების გამოყენების მნიშვნელოვანი ფაქტორია გამოყენების სიმარტივე. ადამიანი, რომლის მახასიათებლებიც სკანირებულია, დამნაშავე არ არის ყოველდღიური არაკომპეტენტურობის აღიარებაში. ამ შემთხვევაში საუკეთესო მეთოდი გარეგნულად ამოცნობის ტექნოლოგიაა. თუმცა, არსებობს სხვა პრობლემები, რომლებიც დაკავშირებულია სისტემის სიზუსტესთან.

აშკარა უპირატესობების მიუხედავად, ბიომეტრიის მიმართ არის რამდენიმე უარყოფითი წინსვლა, რომელსაც ხშირად უწოდებენ ისინი, ვინც არ გამოიყენებს ბიომეტრიულ მონაცემებს ადამიანების დასასჯელად და მათი კონფიდენციალურობის უფლებას არღვევს. სენსაციური განცხადებებისა და არარეპორტირებული ამბების საშუალებით, ბიომეტრიული ტექნოლოგიების მიღება მკვეთრად იზრდება რეალურ სამყაროსთან მიმართებაში.

და მაინც, ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის მეთოდების გამოყენება განსაკუთრებით აქტუალური გახდა მომავალში. ეს პრობლემა განსაკუთრებით გამწვავდა 11 კვირის შემდეგ შეერთებულ შტატებში. მსოფლიო დაზვერვამ გააცნობიერა დღევანდელ მსოფლიოში ტერორიზმის მზარდი საფრთხის ეტაპი და ტრადიციული მეთოდების გამოყენებით საიმედო თავდაცვის ორგანიზების სირთულე. ეს ძალიან ტრაგიკული მოვლენები გახდა ამოსავალი წერტილი უსაფრთხოების სისტემების ამჟამინდელი ინტეგრაციისადმი პატივისცემის გაზრდისთვის. ოფიციალური აზრია, რომ აეროპორტებში კონტროლი რომ ყოფილიყო, მაშინ უბედურება შეიძლებოდა დასრულებულიყო. ამ დღეებში დაბალი რისკის ქვეშ მყოფი ადამიანების ხმებმა შეიძლება მნიშვნელოვანი შვება გამოიწვიოს თანამედროვე ვიდეოთვალთვალის სისტემების ამაღლების საათებში პიროვნების ამოცნობის სისტემებთან ინტეგრაციაში.

ამ დროს, არსებობს რამდენიმე ძირითადი მეთოდი ინდივიდის ამოცნობისთვის:

1. "საკუთრივ სახეები";
2. "ტკბილი ბრინჯის" ანალიზი;
3. ანალიზი „ნერვულ გაზომვებზე“ დაფუძნებული;
4. „გამოსახულებების გამოვლენის ავტომატური დამუშავების“ მეთოდი.

ყველა ეს მეთოდი ექვემდებარება განხორციელების სირთულეს და გამკვრივების მეთოდს.

"Eigenface" შეიძლება ითარგმნოს როგორც "vlasne oblichya". ეს ტექნოლოგია ქმნის ორგანზომილებიან გამოსახულებებს ნაცრისფერ ფერებში, რაც ხდება გამოსახულების მნიშვნელოვანი მახასიათებელი. „საკუთრივ სახე“ მეთოდს ხშირად ასახელებენ, როგორც საფუძვლად სხვა გამოვლენის მეთოდებს.

კომბინაციის მახასიათებლები 100 - 120 "eigenface" შეიძლება განახლდეს მრავალი გზით. რეგისტრაციის დროს, კონკრეტული ადამიანის კანის „საკუთრივ სახე“ ჩნდება რამდენიმე კოეფიციენტზე. ავთენტიფიკაციის რეჟიმისთვის, რომელშიც სურათების შემოწმება ხდება იდენტურობის დასადასტურებლად, „ცოცხალი“ შაბლონი უდრის რეგისტრირებულ შაბლონს, მოქმედების კოეფიციენტის მიხედვით. შაბლონებს შორის სხვაობის დონე და მიუთითებს იდენტიფიკაციის ფაქტზე. "eigenface" ტექნოლოგია ოპტიმალურია კარგად განათებული ადგილების არჩევისთვის, თუ შესაძლებელია სახის სკანირება წინა მხარეს.

„არაჩვეულებრივი ბრინჯის“ ანალიზის ტექნიკა არის საიდენტიფიკაციო ტექნოლოგია, რომელიც ყველაზე ფართოდ გამოიყენება. ეს ტექნოლოგია "Eigenface" ტექნიკის მსგავსია, მაგრამ უფრო დიდ სამყაროში ის ადაპტირებულია ადამიანის გარეგნობის ან სახის გამომეტყველების შესაცვლელად (იღიმება ან წარბშეკრული). "არაჩვეულებრივი ბრინჯის" ტექნოლოგიას აქვს ათობით დამახასიათებელი თვისება ინდივიდის სხვადასხვა სფეროსთვის და მისი შესანიშნავი ზრდის ჰარმონიზაციასთან ერთად. ამ პარამეტრების ინდივიდუალური კომბინაცია განსაზღვრავს კონკრეტული ინდივიდის კანის მახასიათებლებს. ადამიანი უნიკალურია, მაგრამ ასევე დინამიური, რადგან... ადამიანებს შეუძლიათ იცინონ, წვერი გაიზარდონ, ოკულარის გაცვეთა - ეს ყველაფერი იდენტიფიკაციის პროცედურას ართულებს. ამგვარად, მაგალითად, სიცილის დროს, ადამიანი ფრთხილად უნდა იყოს, რომ არ გადაიტანოს ინდივიდის ნაწილები, რომლებიც მთელ პირშია გაშლილი, ასე რომ საკუთარ სხეულში შეიძლება დავარქვათ პატარა ნაწილების მსგავსი ნაზავი. ასეთი ვარაუდების მქონე ექიმებს შეუძლიათ მკაფიოდ ამოიცნონ ადამიანი და გამოავლინონ იგი სხვადასხვა მიამიტურ ცვლილებებზე. ვინაიდან ეს ანალიზი ათვალიერებს ინდივიდის ლოკალურ ნაკვეთებს, მისაღები მკურნალობა შეიძლება მერყეობდეს 25°-მდე ჰორიზონტალურ სიბრტყეში და დაახლოებით 15°-მდე ვერტიკალურ სიბრტყეზე და დასჭირდება საკმაოდ შრომატევადი და ძვირადღირებული აღჭურვილობა, გაფართოების ეტაპი ეს მეთოდი აშკარად აჩქარებს.

მეთოდს, რომელიც დაფუძნებულია ნერვულ ურთიერთკავშირზე, აქვს ორივე პიროვნებისთვის დამახასიათებელი ნიშნები - დადასტურებულია, რომ რეგისტრირებულია წარმატებული. „ნერვული გაზომვები“ იყენებს ალგორითმს, რომელიც ადგენს შემოწმებული პიროვნების უნიკალურ პარამეტრებს და მონაცემთა ბაზაში არსებული შაბლონის პარამეტრებს, რომელიც ადგენს პარამეტრების მაქსიმალურ შესაძლო რაოდენობას. მსოფლიოში რეგულარულად ხდება შეუსაბამობების იდენტიფიცირება და შაბლონის შემოწმება მონაცემთა ბაზის მიხედვით, შემდეგ ამოქმედდება მექანიზმი, რომელიც სხვადასხვა ტიპის კოეფიციენტების დახმარებით განსაზღვრავს ტიპების სტადიას.პიროვნების ვინაობა, რომელიც მოწმდება შაბლონი მონაცემთა ბაზაში. ეს მეთოდი უფრო ზუსტია უნარიანი გონების მქონე ინდივიდის იდენტიფიცირებაში.

„სახის გამოსახულების ავტომატური დამუშავების“ მეთოდი არის უმარტივესი ტექნოლოგია, რომელიც ვიკორისტა და სახის წერტილებს შორის ურთიერთობა, რომლებიც ადვილად იდენტიფიცირდება, როგორიცაა თვალები, ცხვირის ბოლო, პირის კუთხეები. მიუხედავად იმისა, რომ ეს მეთოდი არც ისე მჭიდროა, როგორც „საკუთრივ სახეები“ ან „ნერვული ქსელი“, თქვენ შეგიძლიათ მიაღწიოთ ეფექტურ შედეგებს სუსტი განათების გონებაში.

ბაზარზე არსებული საიდენტიფიკაციო სისტემები

დღეისათვის შემუშავებულია მცირე რაოდენობით კომერციული პროდუქტი, რომელიც გამოიყენება ინდივიდების ამოცნობისთვის. ალგორითმები, რომლებიც გამოიყენება ამ პროდუქტებში, განსხვავდება და ჯერ კიდევ ძნელია იმის შეფასება, თუ რამდენად აქვს ტექნოლოგიას უპირატესობა. ლიდერები არიან შემდეგი სისტემები: Visionic, Viisage და Miros.

• Visionic-ის FaceIt პროგრამული უზრუნველყოფა ეფუძნება როკფელერის უნივერსიტეტის ლოკალური ნიშნების ანალიზის ალგორითმს. ერთმა კომერციულმა კომპანიამ დიდ ბრიტანეთში გააერთიანა FaceIt სატელევიზიო დანაშაულებრივ სისტემაში სახელად Mandrake. ეს სისტემა კრიმინალებს ეძებს დახურულ ზონაში განთავსებული 144 კამერის ვიდეო მონაცემებს. თუ ვინაობა დადგინდა, სისტემა აცნობებს უსაფრთხოების ოფიცერს ვინაობის შესახებ. რუსეთში Visionic-ის წარმომადგენელი არის კომპანია DanCom.
• ამ სფეროში კიდევ ერთი ლიდერი, კომპანია Viisage, მასაჩუსეტსის ტექნოლოგიური ინსტიტუტის მიერ შემუშავებულ ალგორითმს ავითარებს. კომერციული კომპანიები და სამთავრობო სტრუქტურები ამერიკის მდიდარ შტატებში და სხვა ქვეყნებში იყენებენ Visage კომპანიის სისტემას საიდენტიფიკაციო სერთიფიკატებთან ერთად, მაგალითად, წყლის უფლებებს.
• ZN Vision Technologies AG (Nimechina) ბაზარზე წარადგენს პროდუქციის მცირე რაოდენობას, რომლებსაც არ გააჩნიათ მახასიათებლების ამოცნობის ტექნოლოგია. ეს სისტემები რუსეთის ბაზარზე წარმოდგენილია კომპანია Soling-ის მიერ.
• Miros-ის კომპანიის TrueFace პიროვნების ამოცნობის სისტემა იყენებს ნეირონული თვალთვალის ტექნოლოგიას და სისტემა თავად არის კომპლექსის ნაწილი, რომელიც წარმოებულია Mr. Payroll კორპორაციის მიერ და დამონტაჟებულია კაზინოებსა და სხვა მნიშვნელოვან დეპოზიტარებში აშშ-ის მდიდარ შტატებში.

დამოუკიდებელმა ექსპერტებმა ჩაატარეს პერსონაჟების ამოცნობის სხვადასხვა ტექნოლოგიების ვრცელი ტესტირება. ტესტის შედეგები ნაჩვენებია ქვემოთ.

ბრინჯი. 1. მახასიათებლების ამოცნობის ეფექტურობის უხეში ანალიზი სხვადასხვა სისტემაში

პრაქტიკაში, სტანდარტული ელექტრონული უსაფრთხოების სისტემების მარაგში არსებული პიროვნების ამოცნობის სისტემების გამოყენებით, გადაცემულია, რომ ადამიანები, როგორც კი იდენტიფიცირდებიან, პირდაპირ უყურებენ კამერას. ამრიგად, სისტემა მუშაობს ძალიან მარტივ ორგანზომილებიან სურათებთან, რაც მნიშვნელოვნად ამარტივებს ალგორითმებს და ამცირებს გამოთვლების ინტენსივობას. თუმცა, ამ შემთხვევაში, აღიარება ჯერ კიდევ არ არის ტრივიალური, რადგან ალგორითმები პასუხისმგებელნი არიან განათების დონის შეცვლის უნარზე, შეცვალონ ექსპოზიციის გამოხატულება, ხილვადობა ან მაკიაჟის არსებობის მეტი ოკულარი.

რობოტული ამოცნობის სისტემის საიმედოობა დამოკიდებულია რამდენიმე ფაქტორზე:

• გამოსახულების სიკაშკაშე. მდუმარე რობოტული სისტემის საიმედოობის შესამჩნევი დაქვეითებაა, რადგან ადამიანები, ვისი ამოცნობასაც ვცდილობთ, პირდაპირ არ უყურებენ კამერას, არამედ იღებენ გადაღებას ცუდი განათებით.
• მონაცემთა ბაზაში შეტანილი ფოტოს შესაბამისობა.
• მონაცემთა ბაზის ზომა.

ამოცნობის ტექნოლოგიები კარგად მუშაობს სტანდარტულ ვიდეოკამერებთან, რომლებიც გადასცემენ მონაცემებს და ინახავს მონაცემებს პერსონალურ კომპიუტერზე და აღწევს გარჩევადობას 320×240 პიქსელი ინჩზე ვიდეო ნაკადის სიჩქარით 3–5 კადრი წამში. სამართლიანობისთვის, ვიდეო კონფერენციის კარგი გადაწყვეტა მოითხოვს ვიდეო ნაკადის სიჩქარეს მინიმუმ 15 კადრი წამში. მაღალი ხარისხის ვიდეო ნაკადები განცალკევების მაღალი დონით იწვევს იდენტიფიკაციის გაუმჯობესებულ შესაძლებლობებს. დიდი მანძილიდან პიროვნებების ამოცნობისას, არსებობს ძლიერი კორელაცია ვიდეოკამერასა და იდენტიფიკაციის შედეგს შორის.

სულ 10 000 სურათი გროვდება მონაცემთა ბაზებიდან სტანდარტული პერსონალური კომპიუტერების გამოყენებით.

ვისნოვოკი

მცენარის მახასიათებლების ამოცნობის ამჟამინდელი მეთოდები ახლოსაა ფართო გამოყენებასთან, მაგრამ ჯერ კიდევ შეუძლებელია კარების გახსნის ნდობა გარეგნულად ამოცნობის ტექნოლოგიის გარეშე. ვონი არის ასისტენტი სხვა წვდომის კონტროლის სისტემების დაცვისთვის.

ეს მეთოდი თავისთავად გამოიყენება ბევრ სიტუაციაში, თუ საჭიროა იმის უზრუნველსაყოფად, რომ დოკუმენტის წარდგენა ეფექტური იყოს იმ პირის დამსახურებით, ვინც ის წარადგინა. ეს ხდება, მაგალითად, საერთაშორისო აეროპორტში, როცა დაცვა ამოწმებს პასპორტის მფლობელის პასპორტის ფოტოს და იღებს გადაწყვეტილებას, რომელი პასპორტი აიღოს. ანალოგიურ ალგორითმზე წვდომა შესაძლებელია კომპიუტერული სისტემით. მნიშვნელობა მხოლოდ იმაში მდგომარეობს, რომ ფოტო ემთხვევა მონაცემთა ბაზაში უკვე შენახულ შაბლონს.

უკვე გამოჩნდა ტექნოლოგიები, რომლებიც ეყრდნობიან ინფრაწითელ შუქზე აღიარებულ მახასიათებლებს. ახალი ტექნოლოგია ეფუძნება იმ ფაქტს, რომ თერმული გამოსახულება, რომელიც შექმნილია სისხლძარღვების მიერ სითბოს გადაცემით, ან სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ადამიანის თერმოგრამა, უნიკალურია კანისთვის და, შესაძლოა, როგორც წვდომის კონტროლის ბიომეტრიული მახასიათებელი. სისტემები. ეს თერმოგრამა არის სტაბილური იდენტიფიკატორი, სახის ქვედა გეომეტრია, რომელიც შეიძლება ექვემდებარებოდეს ცვლილებებს ადამიანის გარეგნობაში.

ამჟამად ბიომეტრია სულ უფრო მეტად აღწევს ჩვენს ცხოვრებაში. მსოფლიოს წამყვანმა ქვეყნებმა უკვე გამოაცხადეს და უახლოეს მომავალში გეგმავენ ელექტრონული პასპორტების გაცემას, რომლებიც მიაწვდიან ინფორმაციას მათი მფლობელის ბიომეტრიული მახასიათებლების შესახებ; ბევრმა საოფისე ცენტრმა დანერგა ბიომეტრიული სენსორები კორპორატიული წვდომის კონტროლის სისტემებში; ლეპტოპები დიდი ხანია აღჭურვილია მომხმარებლის ბიომეტრიული ავთენტიფიკაციით; დაარსებულ უსაფრთხოების სამსახურებს მუდმივად შეუძლიათ გამოავლინონ ნებისმიერი სახის ბოროტმოქმედი, რომელიც ისმის ხალხის ბრბოში

ანდრეი ხრულოვი
ბიომეტრიული განყოფილების უფროსი
და უსაფრთხოების ყოვლისმომცველი სისტემები
კომპანიების ჯგუფი „ტექნოსერვი“, ფ.

ბიომეტრიული სისტემებისთვის უფრო მეტი აპლიკაციაა. ბიომეტრიის წარმატება ადვილი ასახსნელია. იდენტიფიკაციის ტრადიციული მეთოდები, დაფუძნებული პრინციპებზე „მე ვარ ის, რაც ვიცი“ (საიდენტიფიკაციო ბარათები, ნიშნები, დოკუმენტები, რომელთა იდენტიფიცირება შესაძლებელია) და „მე ვარ ის, რაც ვიცი“ (პაროლები, PIN კოდები) - არ არის დასრულებული ი. ბარათის ფუჭად გაფლანგვა შესაძლებელია, პაროლის დავიწყება და თუნდაც მავნე პირის არსებობის შემთხვევაში, სისტემა ვერ შეძლებს თქვენი იდენტიფიცირებას, როგორც ყალბი პირი.

გარდა ამისა, იდენტიფიკაციის ტრადიციული მეთოდები აბსოლუტურად მარგინალურია, როდესაც საქმე ეხება საჭირო საიდენტიფიკაციო მახასიათებლის დაზუსტებას და უფრო მეტი ასეთი ამოცანებია:

• აღიარეთ ბოროტმოქმედი ბრბოდან;
• შეამოწმეთ, რომ პასპორტი წარმოდგენილია თქვენი მმართველის მიერ;
• გაარკვიეთ, რას აკეთებენ ადამიანები, როცა მხიარულობენ;
• გააცნობიეროს, რომ პირი მანამდე არ ყოფილა ჩართული ფინანსურ თაღლითობაში სესხებთან დაკავშირებით;
• პოტენციურად საშიში პაციენტების იდენტიფიცირება სტადიონზე შესვლამდე.

ყველა ამ ამოცანის მიღწევა შესაძლებელია მხოლოდ სხვადასხვა ბიომეტრიული საიდენტიფიკაციო მახასიათებლების დახმარებით, რომლებიც ეფუძნება პრინციპს „მე ვარ ის, ვინც ვარ“. ეს პრინციპი საშუალებას აძლევს საინფორმაციო სისტემას უშუალოდ დაადგინოს პირი და არა მის მიერ მოწოდებული ობიექტები, არამედ ის ინფორმაცია, რომელსაც ის აცნობს.

ბიომეტრიის უნიკალურობა

არსებობს პიროვნების ბიომეტრიული მახასიათებლების მრავალფეროვნება, რომლებიც გამოიყენება მათი სპეციფიკის დასადგენად, რაც ნიშნავს მათი გარეგნობის გამოსახულებას. ბიომეტრია უნიკალურია იმით, რომ მას არ სჭირდება სპეციალური სენსორები სურათების გადასაღებად - სურათების გადაღება შესაძლებელია სტანდარტული ვიდეო უსაფრთხოების კამერის გამოყენებით. უფრო მეტიც, პიროვნების ფოტო პრაქტიკულად წარმოდგენილია ნებისმიერ დოკუმენტზე, რომელიც განსაზღვრავს ინდივიდს და, შესაბამისად, ამ ტექნოლოგიის წინსვლა პრაქტიკულად არ არის დაკავშირებული სხვადასხვა მარეგულირებელ პრობლემებთან და ტექნოლოგიის სოციალური მიღების სირთულეებთან.

ეს ასევე ნიშნავს, რომ სახის სურათების გადაღება შესაძლებელია არაპირდაპირი გზით თავად პიროვნებისთვის და, შესაბამისად, სახის ბიომეტრია ოპტიმალურად შეეფერება მონიტორინგისა და იდენტიფიკაციის სისტემებს.

ინდივიდის ამოცნობის ნებისმიერი სისტემა არის გამოსახულების ამოცნობის ტიპიური სისტემა, რომელიც მოდის გარკვეული ნიშნების, ეგრეთ წოდებული ბიომეტრიული შაბლონის ფორმირებამდე, მათემატიკური მოდელის ძირითადი სისტემის მსგავსი. ეს მოდელი თავისთავად წარმოადგენს ნებისმიერი ბიომეტრიული სისტემის ძირითად ნოუჰაუს და ამოცნობის ამოცნობის ეფექტურობა მთლიანად დამოკიდებულია ისეთ ფაქტორებზე, როგორიცაა ბიომეტრიული შაბლონის სტაბილურობა სხვადასხვა ტიპის ცვლილებებზე, გამომავალი ფოტოდან ან გამოსახულებიდან გამომდინარე.

იდენტიფიკაციის ამოცნობის ეფექტურობა მთლიანად დამოკიდებულია ისეთ ფაქტორებზე, როგორიცაა ბიომეტრიული შაბლონის წინააღმდეგობა გამომავალი ფოტო ან ვიდეო გამოსახულების სხვადასხვა ცვლილების მიმართ.

მიუხედავად ინდივიდუალური ამოცნობის სისტემების მრავალფეროვნებისა, რომლებიც წარმოდგენილია როგორც რუსულ ბაზარზე, ასევე მსოფლიოში, ბევრი მათგანი იყენებს იგივე ბიომეტრიულ ძრავებს - ამოცნობის მეთოდების პროგრამული უზრუნველყოფის დანერგვისა და ინდივიდის მათემატიკური მოდელების განახლების საფუძველზე. რუსეთს აქვს ისეთი ბიომეტრიული ძრავების უდიდესი გაფართოება, როგორიცაა Cognitec (შემუშავებული Cognitec Systems GmbH, გერმანია), Cascade-Potik (შემუშავებული Technoserv, რუსეთი), FRS SDK (შემუშავებული Asia Software, ყაზახეთი), FaceIt კომპანია L1 Identity Solutions, აშშ. ).

როგორც წესი, ნებისმიერ ბიომეტრიულ ძრავში პირის ამოცნობა შედგება რამდენიმე ეტაპისგან: ინდივიდის იდენტიფიცირება, პიროვნების შეფასება, ნიმუშის იდენტიფიცირება, შექმნა და გადაწყვეტილების მიღება.

ეტაპი 1: ექსპოზიცია

ამ ეტაპზე სისტემა ავტომატურად ხედავს (ამოიცნობს) ადამიანებს ვიდეო ჩარჩოების ან ფოტოების სერიაში და ფუნქციების კუთხეების დიაპაზონი და მასშტაბები შეიძლება მნიშვნელოვნად შეიცვალოს, რაც ძალზე მნიშვნელოვანია უსაფრთხოების სისტემების გაფრთხილებისთვის. სრულიად ზედმეტია ყველა ნანახი პიროვნების იდენტიფიცირება (როგორც წესი, ეს შეუძლებელია), მაგრამ მომავალში პიროვნებების მაქსიმალური რაოდენობის დადგენა და საჭიროების შემთხვევაში მათი კიდეების გარშემო არქივებში განთავსება (ნახ. 1).

პიროვნების იდენტიფიკაცია ამოცნობის ერთ-ერთი მთავარი ეტაპია, ამიტომ დეტექტორის მიერ აღმოჩენის გამოტოვება ავტომატურად ნიშნავს შემდგომი იდენტიფიკაციის შეუძლებლობას. დეტექტორის სიკაშკაშე ჩვეულებრივ ხასიათდება P0-ის გამოვლენის ინტენსივობით. ამჟამინდელი ბიომეტრიული სისტემებისთვის, რომლებიც მოქმედებენ ადამიანთა ნაკადის გონებაში, გამოვლენილი გამოვლენის სიხშირის მნიშვნელობა ხდება 95-დან 99%-მდე და დევს ვიდეო ჩაწერის გონებაში (განათება, ცალკეული კამერები და ა.შ.).

ბიომეტრიული ბაზრის განვითარების ერთ-ერთი ყველაზე პერსპექტიული ტენდენციაა ინტელექტუალური ციფრული ვიდეოკამერების გაჩენა, რომლებიც ახორციელებენ ჩაშენებული ლოგიკის სტრუქტურის იდენტიფიკაციის ფუნქციას (ნახ. 2). ჭკვიანი ვიდეო კამერები საშუალებას გაძლევთ გადაიღოთ მკაფიო ვიდეო ნაკადი და მასთან დაკავშირებული მეტამონაცემები, რათა მიაწოდოთ ინფორმაცია აღმოჩენილი ფუნქციების შესახებ.

ეს მიდგომა შესაძლებელს ხდის მნიშვნელოვნად შეამციროს ამოცნობის სისტემის ტექნიკის მოთხოვნები, რაც თავის მხრივ ამცირებს ბიომეტრიული კომპლექსების საბოლოო გამოყენებადობას, რაც მათ უფრო ხელმისაწვდომს ხდის საბოლოო მომხმარებლისთვის. გარდა ამისა, შეიცვლება მონაცემთა გადაცემის არხების შესაძლებლობები, ასე რომ, ამ მიდგომით ჩვენ არ გვჭირდება გიგაბიტიანი ხაზები მაღალი ხარისხის ვიდეოს გადასაცემად, არამედ გვაქვს სტანდარტული ზომების ხელმისაწვდომობა შეკუმშული ვიდეოს გადაცემისთვის და აღმოჩენილი სურათების უმნიშვნელო ნაკადი.

ეტაპი 2: წვნიანობის შეფასება

ეს არის ამოცნობის ძალიან მნიშვნელოვანი ეტაპი, რომელშიც ბიომეტრიული ძრავა აღმოჩენილი ინდივიდების დიდი მასივიდან ირჩევს ყველაზე მგრძნობიარე სურათებს, რომლებიც აკმაყოფილებენ სიზუსტის მითითებულ კრიტერიუმებს.

ბიომეტრიული სისტემების შემქმნელები ხშირად იტყუებიან და ამტკიცებენ, რომ მათი სისტემა უზრუნველყოფს ამოცნობის მაღალ დონეს, რომელიც შეესაბამება ინდივიდის გამოსახულებას ვიდეო ნაკადში, GOST R ISO/IEC 19794-5-ში მითითებულ სიზუსტეზე დაყრდნობით. ამასთან, ეს GOST აწესებს ძალიან მკაცრ (თითქმის იდეალურ) შეზღუდვებს ინდივიდის ფოტოების სიკაშკაშეზე (პიროვნების შუბლის კუთხე არაუმეტეს 5 გრადუსიანი ხედვით; ერთგვაროვანი განათება; სახის ნეიტრალური გამომეტყველება და ა.შ.), მაგრამ არა. იყავით ვიდეო თვალთვალის სისტემების რეალურ გონებაში. DSTU-ს ასეთი უპირატესობები სრულად გამართლებულია იმით, რომ ეს სტანდარტი გამიზნულია ახალი თაობის პასპორტისა და სავიზო დოკუმენტებში ელექტრონული ფოტოების შენახვის ფორმატის გაერთიანებისთვის - ე.წ. ბიომეტრიული პასპორტები. პრაქტიკაში, ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის სისტემები დედებში შფოთვის გამოსავლენად მუშაობს მნიშვნელოვნად ნაკლებად თანამგრძნობი გონებით:

• ინდივიდის აღდგენა ფერდობზე შუბლის პოზიციიდან, რომელიც აღემატება 20 გრადუსს;
• უფრო გადაჭარბებული;
• პერკრიტია ინდივიდის ნაწილები;
• ზედაპირზე ჩრდილების არსებობა;
• სურათის მინიმალური ზომა და ა.შ.

ბიომეტრიული ძრავის სტაბილურობა ასეთ დასაკეცი გონებაში ნიშნავს მის სიძლიერეს. მიმდინარე ბიომეტრულ ძრავებში, სიმძლავრის შეფასების ეტაპზე, ჩვეულებრივ ფასდება შემდეგი:

• ინდივიდის კუთხე (არ არის დამნაშავე 20-30 გრადუსის გაზვიადებაში);
• ინდივიდის ზომა (შეფასებული თვალებს შორის მანძილით და უნდა იყოს 50-80 px-ზე მეტი);
• ნაწილობრივ დახურული ინდივიდები (დახურული ინდივიდები არ არიან დამნაშავე ინდივიდის ოკულტური არეალის 10-25%-ში).

არსებობს ფარული ჭეშმარიტება, რომ თუ სურათზე ადამიანის თვალები დახუჭულია (მოციმციმე ან ოკულარი), მაშინ სისტემა ვერ ამოიცნობს ადამიანს. მართლაც, ადრეული სახის ამოცნობის ალგორითმები იყენებდნენ თვალის ცენტრებს, როგორც სურათის შემდგომი დამუშავების, ასევე სახის სტანდარტული სკალირების საფუძვლად. ამასთან, ბევრი თანამედროვე ბიომეტრიული ძრავა (მაგალითად, Cognitec ან "Kaskad-Potik") იყენებს უფრო რთულ კოდირების სქემებს და არ არის მიბმული წერტილების ცენტრების პოზიციაზე.

ეტაპი 3: შაბლონის მიხედვით

ეს არის იდენტიფიკაციის ამოცნობის ერთ-ერთი ყველაზე რთული და უნიკალური ეტაპი, რომელიც ხდება ბიომეტრიული ძრავის ტექნოლოგიის ძირითადი ნოუ-ჰაუ. ამ ეტაპის არსი მდგომარეობს გამოსახულების არატრივიალურ მათემატიკურ ტრანსფორმაციაში, სიმბოლოების ნაკრებში, ბიომეტრიულ შაბლონთან ერთად.

ინდივიდის კანი წააგავს ტენიანობას და უნიკალურ ბიომეტრიულ ნიმუშს. ბიომეტრიული ნიმუშების პრინციპები უკიდურესად მრავალფეროვანია: ნიმუში შეიძლება დაფუძნდეს სახის ტექსტურ მახასიათებლებზე, გეომეტრიულ მახასიათებლებზე, დამახასიათებელ წერტილებზე, სხვადასხვა სიმბოლოების კომბინაციებზე.

ბიომეტრიული შაბლონის ყველაზე მნიშვნელოვანი მახასიათებელი მისი ზომაა. რაც უფრო დიდია შაბლონი, მით უფრო ინფორმაციული სიმბოლოები შედის მასში და მით უფრო დაბალია შაბლონის სითხე და ეფექტურობა. ბიომეტრიული სისტემების ტიპიური შაბლონის ზომები მერყეობს 1-დან 20 კბაიტამდე.

ეტაპი 4: გადაწყვეტილების მიღება და მიღება

ეს არის ამოცნობის სისტემის კომბინირებული ეტაპი, რომელშიც აღმოჩენილი ინდივიდის მიერ იდენტიფიცირებული პიროვნების ბიომეტრიული შაბლონი შედარებულია მონაცემთა ბაზაში შენახული შაბლონების მასივთან. უმარტივესი ფორმით, პროცესი მოიცავს ყველა შაბლონის მარტივ ჩამოთვლას და მათი მსგავსების შეფასებას. შეფასებებისა და დადგენილ ზღვრებთან მათი შედარების საფუძველზე მიიღება გადაწყვეტილებები მონაცემთა ბაზაში იდენტური პირის ყოფნის ან არსებობის შესახებ.

მიმდინარე სისტემებში გასწორება ხორციელდება რთული ოპტიმალური გასწორების სქემების გამოყენებით, რომლებიც უზრუნველყოფენ გასწორების სიჩქარეს 10,000-დან 200,000-მდე გასწორება წამში ან მეტი. უფრო მეტიც, მნიშვნელოვანია გვესმოდეს, რომ შექმნის პროცესი შეიძლება იყოს პარალელური, რაც საშუალებას აძლევს საიდენტიფიკაციო სისტემებს პრაქტიკულად რეალურ დროში შექმნან სურათები, მაგალითად, 100,000 ადამიანის დიდი მასივების უკან.

პიროვნული ამოცნობის სისტემების ეფექტურობა ჩვეულებრივ ხასიათდება იდენტიფიკაციის ავთენტურობით. ცხადია, ბიომეტრიულმა იდენტიფიკაციამ შეიძლება გამოიწვიოს ორი სახის ჯილდო.

1. პირველი წყალობა ასოცირდება მონაცემთა ბაზაში მყოფი ადამიანის დაკარგვისა და არ ამოცნობის შესაძლებლობასთან – მათ ხშირად პირველ წყალობას უწოდებენ. უფრო მეტიც, ისინი ხშირად მიუთითებენ არა პირველი ოჯახის წყალობის მნიშვნელობაზე, არამედ ერთის გამოკლებით პირველი ოჯახის წყალობის მნიშვნელობაზე. ამას ჰქვია PPR-ის სწორი აღიარების მნიშვნელობა.
2. სხვა სახის წყალობა აჩვენებს ეპიზოდებს, როდესაც სისტემა ცნობს ადამიანს, რომელიც რეალურად არ არის მონაცემთა ბაზაში ან არის დაბნეული სხვა ადამიანთან - მათ ჩვეულებრივ უწოდებენ სხვა სახის წყალობას. ინდივიდუალური ამოცნობის ამჟამინდელი სისტემებისთვის, სწორი ამოცნობის ალბათობის ტიპიური მნიშვნელობები ჩვეულებრივ 80-დან 97%-მდეა; სხვა ტიპის ცხოველებისთვის ეს არ აღემატება 1%-ს.

წარმატებული იდენტიფიკაცია

ვარტოს ესმის, რომ გამოვლენის ამოცნობა არ არის აბსოლუტური ტექნოლოგია. ხშირად შეიძლება ბიომეტრიული სისტემების კრიტიკა იმით, რომ რეალური ობიექტები არ აღწევენ ისეთივე მაღალ ეფექტურობას, როგორც „ლაბორატორიულ“ სისტემებში. ეს მტკიცება უფრო სწორია, ვიდრე ოდესმე. სინამდვილეში, შესაძლებელია მხოლოდ საუკეთესო გონების მტკიცებულებების ეფექტურად ამოცნობა და ძალზე მნიშვნელოვანია, რომ ბიომეტრიის შემოღებამდე ინდივიდებმა გაიგონ, თუ რომელი გონება მართავს სისტემას. თუმცა, უმრავლესობის თანამედროვე სისტემებისთვის, გონების ამოცნობა სრულიად შესაძლებელია რეალურ ობიექტებზე. ამრიგად, საიდენტიფიკაციო ზონებში ინდივიდუალური ამოცნობის ეფექტურობის გასაზრდელად, მოაწყეთ ხალხის პირდაპირი ნაკადი (კარები, ლითონის დეტექტორის ჩარჩოები, ტურნიკები და ა. კანის სითხე. ამ შემთხვევაში ვიდეო გადამღები კამერები ისე უნდა იყოს დაყენებული, რომ გადაღებულ სურათებს წინა პოზიციიდან 20-30 გრადუსზე მეტის გარეშე გადაიღოს. (მაგალითად, კამერების დაყენება სადარბაზოს ზონიდან 8-10 მ მანძილზე, სავალი სიმაღლით 2-3 მ).

ამ გონების განვითარება აღიარების სისტემების დანერგვით შესაძლებელს ხდის ეფექტურად გამოავლინოს დიდი ინტერესის მქონე ადამიანების სპეციფიკური მახასიათებლები და მახასიათებლები, რაც შეიძლება ახლოს იყოს წარმატების ინდიკატორების მიერ გამოცხადებულ მნიშვნელობებთან. საცალო მოვაჭრეები.პერსონალური იდენტიფიკაცია.

1

ყველგან, ვიდეოთვალთვალის სისტემების დანერგვამ გამოიწვია ამოცნობისა და იდენტიფიკაციის სისტემების გაჩენა ვიდეო ჩანაწერებზე დაფუძნებული. ასეთი სისტემები დაფუძნებულია ტექნოლოგიაზე, რომელიც იყენებს კომპიუტერულ სათვალთვალო მეთოდებს, რათა ავტომატურად ამოიღოს სხვადასხვა ინფორმაცია პლატფორმაზე რეალურ დროში ვიდეო კამერებიდან მიღებული სურათების თანმიმდევრობის გასაანალიზებლად. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ეს ტექნოლოგია დაფუძნებულია ვიდეო ნაკადის ანალიზის შედეგად გამოსახულების ამოცნობისა და გამოსახულების დამუშავების მეთოდებსა და ალგორითმებზე. შენობების ვიდეოჩანაწერების ამოცნობისა და იდენტიფიკაციის ამჟამინდელ სისტემებს ადამიანების მონაწილეობის გარეშე შეუძლიათ აღმოაჩინონ და ამოიცნონ მოცემული სამიზნე რეალურ დროში (მაგალითად, მანქანა, ადამიანთა ჯგუფი) ან პოტენციურად სახიფათოა სიტუაციებში (მაგალითად, კვამლი, დაკავება, არასანქცირებული წვდომა), რის შემდეგაც დაუყოვნებლივ წარმოიქმნება განგაშის სიგნალი. ასეთი სისტემების სტაგნაციის კიდევ ერთი უპირატესობა არის მოთხოვნის შემცირება საკომუნიკაციო არხებზე და არქივის მონაცემთა ბაზაში ვიდეო ნაკადების რეალურ დროში ფილტრაციისთვის. ვიდეოჩანაწერის ნებისმიერი ამოცნობისა და იდენტიფიკაციის სისტემა ეფუძნება უნიკალურ ალგორითმს წაკითხული მახასიათებლების მოცემულ ნიმუშთან მსგავსების დასადგენად. ვიდეო კამერა გადასცემს ვიდეო ნაკადს სერვერზე რეალურ დროში, ამოცნობისა და იდენტიფიკაციის სისტემა განსაზღვრავს მონაცემთა ბაზაში შენახული ინფორმაციის ნამდვილობას და იდენტიფიკაცია უზრუნველყოფილია ფაქტორების სისტემის მნიშვნელობის მოწყობით (მაგალითად, წონა ან თავსაბურავი).

აღიარების სისტემა

იდენტიფიკაცია ვიდეო ჩაწერიდან.

1. ბრილიუკ დ.ვ., სტაროვოიტოვი ვ.ვ. სურათების უკან ხალხის ამოცნობა ნერვული მეთოდების გამოყენებით. - მინსკი, 2002. - 54გვ. (პრებეჭდი/ბელარუსის მეცნიერებათა ეროვნული აკადემიის ტექნიკური კიბერნეტიკის ინსტიტუტი; No2).

2. კულიაბიჩოვი იუ.პ., პივტორაცკა ს.ვ. ვიზუალური ამოცნობის მახასიათებლების საფუძველზე ადამიანების იდენტიფიცირების მეთოდების მიმოხილვა

3. როგოზინი ო.ვ., კლადოვი ს.ა. სახის ამოცნობის ალგორითმების რუტინული ანალიზი ვიზუალური იდენტიფიკაციის ამოცანისთვის MDTU im. არა. ბაუმანი, მოსკოვი, 105005, რუსეთი

4. შერსტობიტოვი A.I., Fedosov V.P., Prikhodchenko V.A., Timofeev D.V. სახეების ამოცნობა ჯგუფურ ფოტოებში სხვადასხვა სეგმენტაციის ალგორითმების გამოყენებით

5. სახის ამოცნობა ელასტიური მტევნის გრაფიკით, რომელიც შეესაბამება ლორენც ვისკოტს, ჟან-მარკ ფელოუსს, ნორბერტ კრუგერს და კრისტოფ ფონ დერ მალსბურგს,

შედი

დღესდღეობით, თანამედროვე ვიდეოსათვალთვალო სისტემები ახორციელებენ ფუნქციონირებას არა მხოლოდ ვიდეო ნაკადის ჩასაწერად და გამოსახულების ეკრანზე ჩვენებისთვის, არამედ სხვადასხვა ანალიტიკური ფუნქციების უზრუნველსაყოფად. როგორც წესი, ასეთი ფუნქციები ეკუთვნის ვიდეო ინფორმაციის ანალიზის ავტომატიზაციას. ერთ-ერთი ყველაზე საჭირო ფუნქციაა საკონტროლო ზონაში ფუნქციების ამოცნობა და იდენტიფიცირება. ასეთ სისტემებში, როგორც ფიზიკური პარამეტრები, განისაზღვრება ადამიანის ინდივიდის ძირითადი მახასიათებლები, რომლებიც შეიძლება გამოირჩეოდეს მრავალი სხვაგან.

Მთავარი ნაწილი

საგულისხმოა, რომ შეიცვლება თანმიმდევრობა, რომელიც გამოვლენილია პირთა ამოცნობისა და იდენტიფიკაციის სისტემების მიერ რეალურ დროში ვიდეო ჩაწერიდან:

1. გადამოწმება. რეალურ დროში ვიდეოჩანაწერით პიროვნების ამოცნობისა და იდენტიფიკაციის სისტემას შეუძლია დაადასტუროს ადამიანი სისტემაში ადრე ჩაწერილი სტანდარტული სიმბოლოს შედარებით. ფაქტობრივად, სქემებს შორის არის ერთი-ერთი მატჩი.

2. იდენტიფიკაცია დახურულ მულტიპლიკატორზე. რეალურ დროში ვიდეოდან ინდივიდების ამოცნობისა და იდენტიფიკაციის სისტემა იღებს სურათებს ვიდეო ნაკადიდან სხვადასხვა ადამიანების შაბლონების ჩაწერის გარეშე, რათა დაადგინოს ამ სურათთან დაკავშირებული მახასიათებლები. ok. ეს ამოცანა შეიძლება შესრულდეს იმით, რომ ადამიანი, რომლის სურათიც არის მინიჭებული, არის მონაცემთა ბაზაში. ეს დავალება ემყარება სიმბოლოების გასწორებას სქემის მიხედვით „ერთი ბევრისთვის“.

ასეთი სისტემების სტაგნაციის ფარგლები მოწინავე წყალდიდობის პირობებში მნიშვნელოვანია:

1. ქურდებისა და დამნაშავეების მახასიათებლების ამოცნობა დიდ ქალაქებში ან დიდ ადგილებში. ვიდეოჩანაწერის ამოცნობისა და იდენტიფიკაციის სისტემები იჭერს რეალურ დროში მონაცემებს სხვადასხვა სამთავრობო უწყების ვიდეოთვალთვალის სისტემებიდან და ტერიტორიაზე დამონტაჟებული კამერებიდან. მოპარული ინფორმაციის საფუძველზე ქურდებისა და დამნაშავეების ძებნა ძალოვან სტრუქტურებში მონაცემების შემდგომი გადაცემის მეთოდით მიმდინარეობს.

დღეს რუსეთში დიდი პროექტები იწყება, რომლებიც მიზნად ისახავს რეალურ დროში ვიდეო ჩამწერი ობიექტების ამოცნობას და იდენტიფიცირებას. 2017 წლის გაზაფხულიდან მოსკოვში 170 000 ვიდეო სათვალთვალო კამერის ნაწილი დაკავშირებულია თითის ანაბეჭდის ამოცნობის სისტემასთან. ძირითადი მონიტორინგის სისტემა მოიცავს ვიდეოკამერებს, კამერებს ტერიტორიაზე და სკოლის შენობებში და საბავშვო ბაღებში, სტადიონებში, საზოგადოებრივი ტრანსპორტის სადგურებსა და ავტოსადგურებში, პარკებთან, მიწისქვეშა გადასასვლელებთან და სხვა ქალაქებში. ეს მიდგომა ახლა გახდა დამატებითი ინსტრუმენტი ბოროტმოქმედთა და დამრღვევთა საძიებლად.

მსოფლიოს მაშტაბით ადამიანთა პიროვნების ამოცნობა სამართალდამცავებს უნიკალურ შესაძლებლობებს ანიჭებს. ადგილობრივ უსაფრთხოების სისტემაზე წვდომა დაახლოებით 16 ათასს აეკრძალა. სამართალდამცავი ორგანოების, სახელმწიფო და მუნიციპალური ორგანიზაციების სპეციალისტები. სისტემა განასხვავებს წვდომას კლიენტთა სხვადასხვა ჯგუფისთვის, რაც საშუალებას გაძლევთ შეინარჩუნოთ ტერიტორიის მაცხოვრებლების ქმედებების კონფიდენციალურობა.

2. წვდომის კონტროლის უსაფრთხოება. ამ ტიპის, ვიდეო უსაფრთხოება ინტეგრირებულია უსაფრთხოების სისტემაში და აკონტროლებს ტურნიკეტებზე არსებული კონტროლერები.

ასეთი სისტემა შეიძლება შეიქმნას როგორც მთავარი (რომელიც იღებს გადაწყვეტილებებს სუბიექტის დახურულ ტერიტორიაზე შესვლის ნებაზე) და სარეზერვო. უხილავი მესაზღვრეები არ უარს იტყვიან აკრძალულ ტერიტორიაზე შესვლაზე და მათი ფოტოები შეინახება მონაცემთა ბაზაში უსაფრთხოების სამსახურის მიერ მომხდარის შემდგომი დამუშავების მიზნით.

ამიტომ, ასეთი სისტემები დამონტაჟებულია დიდ საწარმოებში, რათა უზრუნველყონ კომპანიის მუშაობის ეფექტურობა (მაგალითად, მოწინავე ტექნოლოგიების განვითარება). სისტემა ავტომატურად ცნობს ყველა აქტიურ სამხედრო მოსამსახურეს და ემთხვევა მონაცემთა ბაზას. სისტემაში პირის გაურკვევლობის ან არყოფნის შემთხვევაში სისტემა ააქტიურებს უსაფრთხოების პროტოკოლებს და აცნობებს უსაფრთხოების სამსახურებს.

ასეთი სტაგნაციის უპირატესობაა პროცესში ადამიანის მონაწილეობის მინიმიზაცია, სამუშაო ძალის მუშაკთა შრომითი დისციპლინის ამაღლება და სამთავრობო დაწესებულებების შრომის ანაზღაურების ხარჯების შემცირება.

3. ქურდობის საწინააღმდეგო ჰიპერმარკეტებიდან და სავაჭრო ცენტრებიდან. სისტემატური ქურდობის პრობლემა აწყდება ყველა დიდ მაღაზიას დიდი სავაჭრო ზონებით. სიმართლე ის არის, რომ არსებული ვიდეო თვალთვალის სისტემები არ არის ეფექტური ქურდობის შესაჩერებლად და საჭიროებს რესურსების გამოყენებას მხოლოდ ქურდობის მტკიცებულებების დასაფიქსირებლად, თუ ის უკვე გამოვლენილია. პერსონალის ამოცნობის და იდენტიფიკაციის სისტემები შენობების ვიდეოჩანაწერიდან აღმოაჩენს მსხვერპლის განმეორებით პოტენციურ ქურდობას, თუ კრიმინალებზე მონაცემები შეიტანება მონაცემთა ბაზაში და ვიდეო ანალიზის მეთოდები აღმოაჩენს ოფლს. მაღაზიის შესასვლელში არის ოფიციალური დამნაშავე.

4. მსხვილ იპოთეკურ სესხებზე face control-ის ორგანიზება. დისტანციური უსაფრთხოების მოწყობილობებზე საგანგაშო ინფორმაციის აღმოსაჩენად ეფექტური ამოცნობის სისტემა დაგეხმარებათ შეამციროს ან მთლიანად აღმოფხვრას არასაჭირო მოვლენების შემთხვევები ადამიანთა დიდ რაოდენობაში.

5. გაყიდვების და მიზნობრივი რეკლამის ორგანიზება. პიროვნების ამოცნობისა და იდენტიფიკაციის საფუძველზე შეიძლება განისაზღვროს, თუ როგორ უნდა აჩვენოს რეკლამა, რომელიც პოტენციურად მოეწონება კლიენტს. ამავდროულად, შეგროვებული ინფორმაციის საფუძველზე, შესაძლებელია კლიენტის ანგარიშიდან ნაღდი ფულის ჩამოწერა მორიგი შენაძენის განხორციელების დროს, პირის მონაწილეობის გარეშე.

ვიდეო ნაკადის დამუშავების ალგორითმის მიუხედავად, პიროვნებების ამოცნობისა და იდენტიფიკაციის პროგრამული ფუნქცია მიჰყვება სკანირებული სურათის მონაცემთა ბაზაში სტანდარტებთან შესაბამისობის პრინციპს. როდესაც სკანირება კეთდება მოძრაობაში, საკმარისია გადაადგილებისას სახე სკანერისკენ მიბრუნდეს.

არსებითად, ამოცნობის სისტემები არის კომპიუტერული პროგრამები, რომლებიც აანალიზებენ ადამიანების პიროვნების გამოსახულებებს მათ იდენტიფიცირებისთვის. პროგრამა ითვალისწინებს გამოსახულებას და აჩვენებს ისეთ მახასიათებლებს, როგორიცაა თვალების სახე, ცხვირის სახე, ბზარების კიდეები, რის საფუძველზეც იქმნება უნიკალური ფაილი, რომელსაც ეწოდება "თარგი". შაბლონებზე დაყრდნობით, პროგრამა ადარებს სურათებს მონაცემთა ბაზაში არსებულ სხვა სურათებთან და შემდეგ აფასებს რამდენად ჰგავს სურათები ერთმანეთს. ძირითადი საშუალებაა ვიდეო კამერებიდან სიგნალების ჩვენება გარეგნულად იდენტიფიცირებისას ან ფოტოების ამოღებამდე, რომლებიც ინახება წყლის მონაცემთა ბაზაში.

ეს მიდგომა აფართოებს სიმღერების ხილვადობას ვიდეო ნაკადიდან გადაღებულ სურათზე. ამ სიჩქარის კოდის ეფექტურობის კარგი მაჩვენებელია ის, რომ სისტემას შეუძლია ეფექტურად ამოიცნოს ადამიანის ვინაობა ვიდეოკამერიდან მინიმუმ 10 მეტრის დაშორებით. ამ შემთხვევაში, აღიარება შეიძლება წარმატებით განხორციელდეს ძირითადი ფიზიკური პარამეტრების ცვლილების გამო: ვარცხნის ცვლილება, წვერის გამოჩენა და ა.შ. დროის მონაკვეთში, ამოცნობამ და იდენტიფიკაციამ არ უნდა გადააჭარბოს მნიშვნელობას, მაგალითად, შესასვლელი კარების და ტურნიკების ვიდეო მონიტორინგის შემთხვევაში. კიდევ ერთი უპირატესობა არის ვიდეო უსაფრთხოების მახასიათებლები. თითოეული შეკვეთიდან შერჩეულია IP კამერების რამდენიმე ტიპი, რომელსაც შეიძლება ჰქონდეს საჭირო მახასიათებლები.

იმის გამო, რომ ზემოხსენებულმა აღწერილობებმა შეიძლება სერიოზულად შეაფერხოს იდენტიფიკაციისა და ამოცნობის პროცესი, დესტრუქციული ამოცნობისა და იდენტიფიკაციის დონე მაღალია. ჰიპნოზური ამოცნობის ინდიკატორის ასეთი მაღალი მნიშვნელობის პრობლემა ასევე უკავშირდება იმ ფაქტს, რომ თითებსა და ირისს შორის ჩვენი პიროვნება დროთა განმავლობაში იცვლება. ამოცნობის სისტემები ადვილად იცვლება თმის ვარცხნილობის შეცვლით, გარეგნობის ან სხეულის ზრდის გზით, ადამიანების მიერ გარეგნობის შეცვლის უმარტივესი მეთოდების გამოყენებით და ასევე ანტიკურობის მემკვიდრეობით.

სტანდარტებისა და ტექნოლოგიების ეროვნული ინსტიტუტის (NIST) მიერ ჩატარებული გამოძიების შედეგად დადგინდა, რომ სუბიექტების თაღლითური იდენტიფიკაციის დონე, რომელთა ფოტოები შეგროვდა 18 თვეზე მეტი ხნის განმავლობაში, გარდა ამისა, ის 43% -ზე მეტია. ამ შემთხვევაში, ფოტოგრაფია, ვიკორსტანი გამოძიებაში, აღიზარდა იდეალურ გონებაში, რაც ძალიან მნიშვნელოვანია, რადგან ამოცნობის პროგრამები ძალიან ცუდად უმკლავდებიან სიკაშკაშის ცვლილებების შეფასებას ან კამერების გამოყენებისას.

შაბლონში ჩაწერილი პიროვნების გამოსახულება ექვემდებარება უამრავ ფაქტორს, რაც მიუთითებს იდენტიფიკაციისა და ამოცნობის სისტემების სიძლიერეზე. უპირველეს ყოვლისა, მთელი გონება არის განათებული და სხვადასხვა ოკლუზიები, როგორიცაა ოკულარი ან ნიღაბი, ასევე ბრუნვის მიმართულება, ძალა და ხედვა. Baby 1 გვიჩვენებს თავის პოზიციას, რომელიც მხედველობაში უნდა იქნას მიღებული ინდივიდის ამოცნობისა და იდენტიფიკაციის პროცესში.

მალიუნოკი 1 - კუტოვის ხელმძღვანელის პოზიცია

ვიდეოჩანაწერიდან პიროვნების ამოცნობისა და იდენტიფიკაციის სისტემის ფუნქციონირება იწყება ადამიანების შაბლონების შემუშავებით. როგორც წესი, შაბლონები შედგება ორგანზომილებიანი სურათებისგან ან კადრებისგან, რომლებიც ამოღებულია ვიდეო ნაკადიდან. ქვემოთ მოცემულია ამოცნობისა და იდენტიფიკაციის სისტემის ახალი შაბლონის რეგისტრაციის პროცესის სქემატური წარმოდგენა.

სურათი 2 - ამოცნობისა და იდენტიფიკაციის სისტემაში ახალი შაბლონის რეგისტრაციის პროცესის სქემატური წარმოდგენა

დღესდღეობით სულ უფრო ხშირად გამოიყენება სამგანზომილებიანი მოდელები, რომლებიც ასრულებენ სამკუთხედს ორგანზომილებიანი სურათების ან სამგანზომილებიანი სურათების შერჩევისას, როდესაც RGB მასივს მიეწოდება სიღრმის მატრიცა D, რომელსაც მხარს უჭერს დამატებითი ინფრაწითელი სენსორი. სამგანზომილებიანი მოდელების ამოღებაც შესაძლებელია სამკუთხედის მეთოდით, რომელიც გაერთიანდება სპეციალური აღჭურვილობის გამოყენებით გადაღებულ ფოტოებთან.

გზა, რათა აიძულოს ნიმუში, რომ მოტყუება ამოცნობისა და იდენტიფიკაციის სისტემაში გამოყენებულ მეთოდებში, გამომავალი მონაცემების ფორმატში ან ოპერაციული სისტემის ამოცანაში. ყველაზე მნიშვნელოვანი ეტაპები, რომლებიც აღწერს ბავშვისთვის წარმოდგენილი მახასიათებლების ამოცნობისა და იდენტიფიკაციის სისტემის ნიმუშის ფორმირებას 3

სურათი 3 – თარგის ფორმირების პროცესი აღიარებისა და იდენტიფიკაციის სისტემის გამოყენების შესახებ.

1. დამუშავების ეტაპზე ხდება თავისებურებების გამოვლენა და ვიზუალური არეების სხვა ფორმაში გადაქცევა: შეფუთვა (ვირდიფიკაცია), სკალირება, არხების რეორგანიზაცია და ა.შ.

2. კიდევ ერთი ეტაპი შეიძლება მოიცავდეს როგორც საკვანძო პუნქტების ძიებას, ასევე პიროვნების პიქსელის მატრიცის წარდგენას სიმბოლოთა სივრცეში. ნიშნების ქვეშ არის დამატებითი გამოსახულების აღწერები, რომლებიც ამოიღებს გამომავალი მონაცემების დამუშავების შედეგებს.

3. ბოლო ეტაპზე ხდება შაბლონის კოდირება და შეტანა მოდელის ბაზაში. ჩამოყალიბდა შაბლონების მონაცემთა ბაზა, რომელიც შემდეგ გამოიყენება როგორც სტანდარტების ნაკრები.

მოდით წარმოვადგინოთ 4 ბავშვზე ინდივიდების იდენტიფიკაციისა და ამოცნობის პრინციპის სქემატური წარმოდგენა, რომელშიც ნაჩვენებია შემდეგი მნიშვნელობები:

1. სისტემის სურათის გადატანა ვიდეო ნაკადიდან.

2. ფუძეში გამოვლენილი შაბლონების გამოხატვის იდენტიფიცირება.

3.
სიაში უახლოესი ნიშნის გადამოწმება და სისტემის შეყვანისთვის გაგზავნა.

Malyunok 4 - პიროვნებების იდენტიფიკაციისა და ამოცნობის პრინციპის სქემატური ილუსტრაცია

იდენტიფიკაციის პროცესის წარმატებით დასრულების შემდეგ, სისტემა იდენტიფიცირებულ სუბიექტს უბრუნებს პოზიტიურ შედეგს, რომელიც ეჩვენება ადამიანთა ტიპს ნაჩვენები ვიდეო ნაკადში.

ამრიგად, რეალურ დროში ვიდეო გადაღების შედეგად ინდივიდების ამოცნობისა და იდენტიფიკაციის სისტემებს აქვთ აპლიკაციების ფართო სპექტრი და ფუნქციონირებს მცირე ზომით, რაც მათში შემავალ სურათებზეა გადანაწილებული. შემდგომი გამოძიების ფარგლებში, ჩვენ გავაანალიზებთ გალუზას ამოცნობისა და ინდივიდების იდენტიფიკაციის ძირითად გადაწყვეტილებებს რეალურ დროში ვიდეო ჩაწერიდან.

ამოცნობისა და იდენტიფიკაციის სისტემების დღევანდელი არეალი, ვიდეო ჩაწერა, მოიცავს ადამიანის საქმიანობის პრაქტიკულად კანის სფეროს. დაკავების ერთ-ერთ ძირითად მიმართულებას წარმოადგენს უსაფრთხოების საქმიანობა, ხოლო ამოცნობის ძირითად ობიექტებს წარმოადგენენ ფიზიკური პირები და სატრანსპორტო მანქანების სანომრე ნიშნები. დღეს შეინიშნება კომპლექსურ ფუნქციებზე მოთხოვნის გაზრდის ტენდენცია - როკ გამოვლენა და უცხო ობიექტები, როკ ტრაექტორიის გამოვლენა, მდიდარი კამერული თვალთვალი, კლასიფიკაცია და იდენტიფიკაციის ობიექტები, სიტუაციის ამოცნობა, ადამიანების ქცევის ანალიზი და ა.შ.

ტერორიზმთან და დანაშაულთან ბრძოლა შეიძლება ჩაითვალოს კრიტიკულად მნიშვნელოვან სფეროდ ვიდეო ჩანაწერებზე დაფუძნებული ამოცნობისა და იდენტიფიკაციის სისტემების შემუშავებაში. იმ შემთხვევებში, როდესაც ცალკეული დამნაშავეების სურათები ინახება მონაცემთა ბაზაში და იმ ადგილებში, სადაც არის ხალხის მასობრივი შეკრება (მაგალითად, აეროპორტები, მატარებლის სადგურები, სავაჭრო ცენტრები, სპორტული ობიექტები), კვლევები ტარდება რეალურ დროში, ასეთი სისტემების ძებნა ეფექტური მეთოდია იმ ადამიანების იდენტიფიცირებისთვის, ვინც უბედურებაში იმყოფება.

ამრიგად, ამ გამოკვლევის პრობლემები მდგომარეობს ამოცნობის ალგორითმების სტაბილურობის დადგენილ დაბალ გადაუჭრელ პრობლემებში ახალი გონებისა და გამოთვლითი სიმძლავრის შემოდინებამდე, ამოცნობის სისტემების სტაგნაციის გალუსიის სწრაფი განვითარების გამო და ვიდეოჩანაწერების რეალურ იდენტიფიკაციას. დრო. აუცილებელია შემუშავდეს ეფექტური ვიდეო ჩამწერი სისტემის მიმდინარე დიზაინი, რომელიც ამოიცნობს და ამოიცნობს მახასიათებლებს რეალურ დროში, რათა უზრუნველყოს მკაფიო ხელმძღვანელობა მოწინავე ტექნოლოგიის წარმატებით განხორციელებისთვის.

გამოვლენილი პრობლემების აქტუალობაზე დაყრდნობით, რეალურ დროში ფუნქციების ამოცნობითა და იდენტიფიცირებით შესაძლებელია დასკვნის გაკეთება ეფექტური ვიდეო გადაღების სისტემის შექმნის მნიშვნელობის შესახებ.

ბიბლიოგრაფიული საფოსტო გაგზავნა

იურკო ი.ვ., ალდობაევა ვ.მ. კვლევის სფეროები და რობოტების სისტემების პრინციპები და რეალური ვიდეო ფიქსაციის იდენტიფიკაცია // საერთაშორისო სტუდენტური სამეცნიერო ბიულეტენი. - 2018. - No2.;
URL: http://eduherald.ru/ru/article/view?id=18416 (გამოქვეყნების თარიღი: 01/01/2020). გვინდა წარმოგიდგინოთ ჟურნალები, რომლებიც ხელმისაწვდომია საბუნებისმეტყველო მეცნიერებათა აკადემიაში

ბიომეტრია არის მეთოდებისა და მოწყობილობების ერთობლიობა ადამიანების იდენტიფიცირებისთვის, რომლებიც ეფუძნება მათ უნიკალურ ფიზიოლოგიურ და ქცევით მახასიათებლებს.

ამ ტიპის იდენტიფიკაცია შეიძლება გამოყენებულ იქნას ტელეფონებზე, კომპიუტერებზე, ბანკომატებზე, მობილურ ტელეფონებზე და ა.შ. უსაფრთხო წვდომის თავიდან ასაცილებლად.

ბიომეტრიული სიმძლავრე:

• თითების სისხლჩაქცევები;
• სახის გეომეტრია;
• თვალის ცისარტყელას საფარი;
• ბავშვის ნეტკივკა;
• ხმა;
• ხელწერა;
• მეგობარი კლავიატურაზე;
• ვენები მკლავებზე და ხელებზე.

მეცნიერება 2.0 განსაკუთრებულობის იდენტიფიკაცია

ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის უპირატესობები

ბიომეტრიულ უსაფრთხოებას უფრო დიდი ეფექტი აქვს პაროლების, სმარტ ბარათების, PIN კოდების, ტოკენების ან კერძო გასაღების ინფრასტრუქტურის ტექნოლოგიებთან გამოყენებისას. ეს აიხსნება ბიომეტრიის უნარით, ამოიცნოს არა მოწყობილობები, არამედ ადამიანები.

უსაფრთხოების სხვა მეთოდებმა შეიძლება გამოიწვიოს ინფორმაციის დაკარგვა ან ქურდობა, რომელიც ღიაა უკანონო მომგებიანებისთვის. ინოვაციური ბიომეტრიული იდენტიფიკატორი, როგორიცაა თითის ანაბეჭდი, არის გასაღები, რომელიც ხელს უშლის ნარჩენებს.

ბიომეტრიული მეთოდების კლასიფიკაცია

შეგროვებული ინფორმაციის ტიპებიდან გამომდინარე, ბიომეტრიული იდენტიფიკაცია იყოფა:

• სტატიკური მეთოდები, დაფუძნებული უნიკალურ ძალებზე, მინიჭებული ხალხის ხალხში და სხვებისთვის უცნობი. ფიზიოლოგიური მაჩვენებლები (ხელის ან თითების პაპილარული თითის გეომეტრია) ადამიანისთვის უცვლელია“.
• დინამიური მეთოდები, რომლებიც ეფუძნება განსაკუთრებულობის ქცევით (ან დინამიურ) მახასიათებლებს. ეს არის დამალული ხელების თავისებურებები ნებისმიერი მოქმედების შესრულებისას (მოთხოვნები, ხელმოწერები, კლავიატურის აკრეფის დინამიკა). ასეთი ქცევითი ინდიკატორები გრძნობენ ცერებრალური და თუნდაც ცერებრალური ფსიქიკური ჩინოვნიკების შემოდინებას. მათი ცვალებადობით, ბიომეტრიული სიმბოლოები პასუხისმგებელნი არიან მათ ცვლილებებზე.

ბიომეტრიული პარამეტრების მიღმა მახასიათებლების იდენტიფიცირების მეთოდები

ეს აღიარების მეთოდი ყველაზე ფართოა. რაც უნიკალურია არის კანის პირის პაპილარული ვისცერული თითების უნიკალურობა. სპეციალური სკანერი იღებს თითის ანაბეჭდის სურათებს. ის გარდაიქმნება ციფრულ კოდში და დაყენებულია ადრე შეყვანილ შაბლონზე.

იდენტიფიკაციის პროცესს არაუმეტეს რამდენიმე წამი სჭირდება. ამ მეთოდის განვითარების უმცირესი ნაწილი დევს მოწინავე ადამიანებს შორის, რომლებსაც არ ეშინიათ უარი თქვან ინფორმაციაზე თითის წვერებზე. საცალო აღჭურვილობის კონტრარგუმენტი მდგომარეობს იმაში, რომ თითის ანაბეჭდის შესახებ ინფორმაცია არ არის შენახული, მაგრამ ინახება მხოლოდ მოკლე საიდენტიფიკაციო კოდი, რომელიც მოითხოვს თითის დაჭერას და არ გაძლევთ საშუალებას გახსნათ თითის ანაბეჭდი გასწორებისთვის. ამ მეთოდის უპირატესობა მისი სიმარტივე, საიმედოობა და გამოყენების სიმარტივეა.

ხელის ფორმის მიხედვით

ეს სტატიკური მეთოდი ეფუძნება ხელის რეალურ ფორმას. ის ასევე ადამიანის უნიკალური ბიომეტრიული პარამეტრია. სპეციალური მოწყობილობა საშუალებას გაძლევთ ამოიღოთ ფანქრის ტრივიალური სახე. შედეგად, აუცილებელია შეიქმნას უნიკალური ციფრული კოდი, რომელიც განსაზღვრავს პირს.

ეს მეთოდი თავისი ტექნოლოგიით და სიზუსტით შეიძლება შევადაროთ თითის დაჭერის მეთოდს, თუმცა თავად მეთოდის განხორციელების მოწყობილობა დიდ ადგილს იკავებს. უკიდურესად ნაკლებად სავარაუდოა, რომ არსებობდეს ორი იდენტური ხელი, რომლებიც ერთი და იგივე გეომეტრიის მიხედვით მოძრაობენ, თუმცა ხელები იცვლებიან ერთმანეთთან.

დღეს ხელის გეომეტრიაზე დაფუძნებული იდენტიფიკაცია სტაგნირებულია კანონმდებლების, საავადმყოფოების, საერთაშორისო აეროპორტების და ა.შ.

ირისის ავთენტიფიკაცია

ამ მეთოდის საფუძველია თვალის სიბლანტე თვალის ირისზე. საჭიროებს კამერას სურათების საკმარისად დეტალურად გადასაღებად და სპეციალური პროგრამული უზრუნველყოფის პროგრამა გადაღებული სურათის გარედან სანახავად. შესაბამისად, იქმნება ციფრული კოდი, რომელიც ემსახურება პირის იდენტიფიკაციას.

სკანერების უპირატესობა ის არის, რომ ადამიანებს არ უწევთ ფოკუსირება სამიზნეზე, ირისის პლაზმის ფრაგმენტები კონცენტრირებულია თვალის ზედაპირზე. სკანირება შესაძლებელია 1 მ-ზე ნაკლებ მანძილზე. ეს იდეალურია სკანირებისთვის, მაგალითად, ბანკომატებში.

თვალის ბადის იდენტიფიკაცია

ბადეები სკანირებულია დაბალი ინტენსივობის ინფრაწითელი შუქის გამოყენებით უშუალოდ თვალის უკანა კედლის სისხლძარღვებში სინუსის გავლით. ქსელის სკანერები ფართოდ გამოიყენება მგრძნობიარე ობიექტების წვდომის სისტემებში, ამიტომ მათ შეიძლება არ დაუშვან არასწორი წვდომის ნებართვები. შესწორებები შეიძლება აიხსნას თავის მოძრაობებით სტანდარტული პოზიციიდან მოშორებით და თვალების არასწორი ფოკუსირებით შუქის თვალებზე.

ტყუპების კაპილარული ქსელი სულ უფრო მძიმე ხდება. ამიტომ, ეს მეთოდი წარმატებით შეიძლება გამოყენებულ იქნას სპეციფიკის დასადგენად.

რამდენიმე ასეთ სისტემაში შეიძლება დანერგილი იყოს ფსიქოლოგიური ფაქტორი: ყველა ადამიანს არ შეუძლია ჩახედოს ბნელ ხვრელში, სადაც შეიძლება თვალში გაბრწყინდეს. გარდა ამისა, ეს სისტემები მგრძნობიარეა ბადურის არასწორი ორიენტაციის მიმართ, ამიტომ გახსნამდე ყურადღებით უნდა დაიცვათ თვალის პოზიციები.

ფორმა პირები, როგორც იდენტიფიკაციის ობიექტი

იდენტიფიკაციის ეს სტატიკური მეთოდი გამოიყენება ადამიანის ინდივიდის შექმნილ ორ ან სამ სურათზე. კამერისა და სპეციალიზებული პროგრამული უზრუნველყოფის გამოყენებით გამოსახულ სახეს ემატება თვალების, ტუჩების, წარბების, ცხვირის კონტურები და ა.შ. შემდეგ გამოთვალეთ განსხვავება ამ ელემენტებსა და სხვა პარამეტრებს შორის. ამ ჩანაწერების მიღმა იქმნება სურათი, რომელიც გარდაიქმნება ციფრულ ფორმაში.

ეს მეთოდი ყველაზე დინამიურად ვითარდება ბიომეტრიულ ინდუსტრიაში. მისი უპირატესობა მდგომარეობს იმაში, რომ არ საჭიროებს სპეციალურ ძვირადღირებულ აღჭურვილობას. საკმარისია პერსონალური კომპიუტერი და ვიდეოკამერა. გარდა ამისა, ყოველდღიური ფიზიკური კონტაქტი მოწყობილობებთან. არ არის საჭირო რაიმეს აჩქარება ან ყოყმანი, განსაკუთრებით სისტემის მუშაობაზე ყურადღების მიქცევა.

ხელნაწერის ამოცნობა

ხელნაწერის იდენტიფიკაციის საფუძველია ადამიანის კანის უნიკალურობა და სტაბილურობა. მახასიათებლები სიმულირებულია, ითარგმნება ციფრულ ფორმაში და ექვემდებარება კომპიუტერულ დამუშავებას. ასე რომ, ნიველირებისთვის, არჩეულია არა ფოთოლი, როგორც პროდუქტი, არამედ პროცესი.

გაფართოვდა მონაცემთა დამუშავების ორი მეთოდი: პირველადი გასწორება და დინამიური გადამოწმება. პირველი არასანდოა, რადგან ხელმოწერა იგივე აღარ იქნება. ამ მეთოდს შეუძლია მრავალი სარგებელი მოიტანოს. დინამიური გადამოწმება ვრცელდება დასაკეცი გამოთვლებზე. ამ მეთოდით რეალურ დროში რეგისტრირდება თავად ხელმოწერის პროცესის პარამეტრები: ხელის სიგლუვეს სხვადასხვა ნაწილზე, წნევის სიძლიერე და ხელმოწერის სხვადასხვა სტადიის სირთულე. ეს მოიცავს დეტალს, შეუძლებელია ავტორის ხელნაწერის ზუსტად გადაწერა ხელმოწერაზე.

კლავიატურის ხელნაწერის ამოცნობა

ეს მეთოდი მსგავსია ზემოთ აღწერილის, გარდა იმისა, რომ ხელმოწერა იცვლება კოდის სიტყვით, ისე რომ მარტივი კლავიატურა არ არის საჭირო ინსტალაციისთვის. მთავარი საიდენტიფიკაციო მახასიათებელია კლავიატურის კოდის სიტყვის აკრეფის დინამიკა.

ამჟამინდელი კვლევის საფუძველზე, კლავიატურის ხელწერას აქვს მკაფიო სტაბილურობა, რის გამოც აშკარად შეიძლება მისი თავისებურების დადგენა. გამომავალი მონაცემები არის საათი კლავიშების წნევასა და მათ მოდუნებას შორის. უფრო მეტიც, წნევას შორის საათი აჩვენებს მუშაობის ტემპს, დილა კი მუშაობის სტილს, გლუვ წნევას და მკვეთრ დარტყმას.

თავდაპირველად, ფილტრაციის ეტაპზე, ჩანს მონაცემები "სერვისის" კლავიშების შესახებ - ფუნქციონალური, კურსორის კონტროლი და ა.შ.

შემდეგ შეგიძლიათ იხილოთ კორისტუვაჩის შემდეგი მახასიათებლები:

• დაქირავების პროცესში გრანტების რაოდენობა;
• ერთი საათი ღილაკების დაჭერას შორის;
• კომპლექტის სიგლუვეს.
• ერთი საათი ღილაკების დასარეგულირებლად;
• არითმია აკრეფისას .

ხმის გაგება

ხმის იდენტიფიკაციის ბიომეტრიული მეთოდი არის ხელით. ამ სტაგნაციის მიზეზებია სატელეფონო ქსელების ფართოდ გაფართოება და კომპიუტერებში მიკროფონების დანერგვა. თქვენ შეგიძლიათ ნელ-ნელა გაითვალისწინოთ ფაქტორები, რომლებიც გავლენას ახდენენ აღიარებაზე: მიკროფონების შეფერხებები, ხმაური, რომელიც შეიძლება ისმის, დაბნეულობა ამოცნობის პროცესში, ადამიანების სხვადასხვა ემოციური მდგომარეობა იდენტიფიკაციის დროს და ა.შ.

ყოველდღიური ხმის ავთენტიფიკაციის მოწყობილობებში მთავარია ისეთი პარამეტრების შერჩევა, რომლებიც საუკეთესოდ აღწერს ხმის ინდივიდუალურობას. სიგნალის ამ პარამეტრებს ინდივიდუალურობის ნიშნებს უწოდებენ. ასეთი ნიშნები, ხმის თავისებურების შესახებ მონაცემების გარდა, სხვა ავტორიტეტების დედებისთვისაა დამნაშავე. მაგალითად, სუნი პასუხისმგებელია ადვილად ქრება და ხმაურის და ხმაურის მცირე ზემოქმედებაზე. გარდა ამისა, ისინი პასუხისმგებელნი არიან საათის სტაბილურობაზე და იმიტაციის ფუნქციონირებაზე.

სისტემა შემუშავებულია ხმის და სახის გამომეტყველების კომბინირებული ანალიზის მეთოდის საფუძველზე. გამოდის, რომ მოლაპარაკის სახის გამომეტყველება მხოლოდ ერთ ადამიანს აცინცებს, მეორე კი მეორე ადამიანის იმავე სიტყვებს ამოიცნობს.

სახის არტერიების და ვენების თერმოგრაფიული მონიტორინგი

პირის იდენტიფიკაცია პირის მიერ დაემშვიდობება, რათა გადავიდეს სინათლის ფერების ინფრაწითელ დიაპაზონში. იდენტიფიცირებული ინდივიდის თერმოგრაფია ავლენს არტერიების განვითარების უნიკალურობას, რომლებიც კანს სისხლს აწვდიან. ამ ბიომეტრიული მოწყობილობების ელექტრომომარაგება არ ამოიწურება და მათ არ სჭირდებათ ნარჩენი სუნი ტემპერატურის ცვლილებების გამო, რაც მათ შუქზე აქცევს. ამოცნობის ეფექტურობა დამოკიდებულია ინდივიდის გადახურებაზე და ჰიპოთერმიაზე, ბუნებრივ მახასიათებლებზე, პლასტიკურ ოპერაციებზე და გემების შიდა სტრუქტურის შეცვლის შესაძლებლობაზე.

სახის თერმოგრაფიის მეთოდს შეუძლია ტყუპების გამოყოფა, რომელთა სახის სისხლძარღვები ძალიან განსხვავდება.

შორ მანძილზე ინფრაწითელი კამერა სპეციალიზირებულია იდენტიფიკაციის ამ მეთოდისთვის.

იდენტიფიკაცია მკლავის ვენების უკან

ბიომეტრიულ ბაზარზე არის მოწყობილობები, რომლებიც გამოიყენებოდა მკლავებში ვენების ინდივიდუალური განაწილების გასაანალიზებლად. პატივისცემით აიღეთ წვრილი ვენები, რომლებიც გაშლილია ხელის უკანა მხარეს მუშტად შეკრული. სატელევიზიო კამერა ინფრაწითელი განათებით აკონტროლებს მცირე ვენებს. სურათის შეყვანისას ტარდება ბინარიზაცია, რომელიც აჩვენებს ვენებს. ანალოგიურ პროდუქტს აწარმოებს ინგლისური კომპანია Vinchek.

ბიომეტრიის პერსპექტივები

ინდივიდის იდენტიფიკაციის დომინანტური მეთოდი თითის წვერების ამოცნობაა. ამის ორი ძირითადი მიზეზი არსებობს:

• ბევრ ქვეყანაში ბიომეტრიული მონაცემების მქონე პასპორტებზე გადასვლა დაიწყო;
• თითის ანაბეჭდის სკანერების განახლებული მოდელების შემუშავება მცირე მოწყობილობებში გამოსაყენებლად (ტელეფონები, დესკტოპ კომპიუტერები, ლეპტოპები).

ეს გაფართოება შეიძლება მოიძებნოს ხელმოწერების იდენტიფიკაციის სექტორში ციფრული ელექტრონული ხელმოწერების ფართო სპექტრთან დაკავშირებით. ხმის ამოცნობას ასევე შეუძლია იმპულსი მოიპოვოს ყოველდღიურ ინტელექტუალებში დიდი პროექტების განხორციელებაში.

ძირითადი პროგნოზები ეფუძნება იმ ფაქტს, რომ ბიომეტრიული უსაფრთხოების მოწყობილობების განლაგება გამოიწვევს ზვავის აფეთქებას. გლობალურ ტერორიზმთან ბრძოლა ამ სფეროში რაიმე პრაქტიკული ენერგიით არის დაკავებული. საბოლოოდ, მულტიმედიური და ციფრული ტექნოლოგიების ინტენსიური განვითარება და მათი ღირებულების შემცირება საშუალებას მისცემს ფუნდამენტურად ახალი იდენტიფიკაციის სისტემების შემუშავებას და დანერგვას.

ყველა ბიომეტრიული ტექნოლოგია ამჟამად განვითარების პროცესშია და ზოგიერთი მათგანი პერსპექტიულად ითვლება:

1. ინდივიდის თერმოგრამა ინფრაწითელ დიაპაზონში;
2. დნმ მახასიათებლები;
3. თითების კანის სპექტროსკოპია;
4. vіdbitki dolon;
5. ყურის ფორმა;
6. parametri hodi lyudini;
7. ინდივიდუალური სუნი;
8. კანის მარილიანობის რაოდენობა.

ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის ეს მეთოდები დღეს შეიძლება შემუშავდეს. შესაძლოა, მალე სუნი სამეცნიერო კვლევებიდან კომერციულ ტექნოლოგიებზე გადავიდეს.

დანარჩენ დროს Habr-ზე არის სტატიების ნაკლებობა, რომლებიც ეძღვნება Google-ის პირად საიდენტიფიკაციო სისტემებს. მართალი გითხრათ, მდიდარი ხალხი ჟურნალისტიკის უცოდინარი და ერთი შეხედვით არაკომპეტენტურები არიან. და მე მინდოდა დამეწერა სტატია გარნის ბიომეტრიის შესახებ, მაგრამ ეს არ არის ჩემი პირველი არჩევანი! რამდენიმე საზიზღარი სტატია ბიომეტრიის შესახებ ჰაბრიაზე - მაგრამ ისინი არ იქნება გრძელი და მოკლე. აქ შევეცდები მოკლედ აღვწერო ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის ფარული პრინციპები და კაცობრიობის დღევანდელი მიღწევები მის კვებაში. ეს მოიცავს პირთა იდენტიფიკაციას.

სტატია არის გაგრძელება, რადგან, არსებითად, ეს არის პრიკველი.

როგორც სტატიის საფუძველი, ის გაერთიანდება ჟურნალის სხვა პუბლიკაციებთან (BDI, 2009), შესწორებული დღევანდელი რეალობის შესაბამისად. კოლეგები ჯერ კიდევ არ არიან ჰაბრეში, მაგრამ ის მხარს უჭერს გადამუშავებული სტატიის აქ გამოქვეყნებას. გამოქვეყნების დროს ეს სტატია მოკლედ ათვალიერებდა ბიომეტრიული ტექნოლოგიების ამჟამინდელ ბაზარს, რასაც ჩვენ ვაკეთებდით ჩვენი პროდუქტის გამოშვებამდე. სტატიის სხვა ნაწილში ჩამოკიდებული სტაგნაციის შესახებ შეფასებები ეფუძნება იმ ადამიანების აზრებს, რომლებმაც მოიპარეს და გაყიდეს პროდუქტები, ასევე იმ ადამიანების აზრებზე, რომლებიც დაკავებულნი არიან ბიომეტრიული სისტემების განვითარებაში რუსეთსა და ევროპაში.

საიდუმლო ინფორმაცია

მოდით დავასრულოთ საფუძვლები. შემთხვევათა 95%-ში ბიომეტრია ეფუძნება მათემატიკურ სტატისტიკას. და მატსტატი არის ზუსტი მეცნიერება, რომლის მიღმა არსებული ალგორითმები ტესტირება ხდება: როგორც რადარებში, ასევე ბაიესის სისტემებში. როგორც ნებისმიერი ბიომეტრიული სისტემის ორი ძირითადი მახასიათებელი, შეიძლება ისარგებლოს პირველი და მეორე სახის). თეორიულად, რადარებს უწოდებენ "ჰიბნას სიგნალიზაციას" და "მიზნის გადაჭარბებას", ხოლო ბიომეტრია ყველაზე ხშირად ცნობილია როგორც FAR (ცრუ მიღების მაჩვენებელი) და FRR (ცრუ უარყოფის მაჩვენებელი). პირველი რიცხვი ახასიათებს ორი ადამიანის ბიომეტრიული მახასიათებლების თანაბარი შედარების შესაძლებლობას. მეორე არის ნდობა იმ პირის წვდომაში, რომელსაც აქვს წვდომა. სისტემა უფრო მოკლეა, დაბალი FRR მნიშვნელობებით იგივე FAR მნიშვნელობებზე. ზოგიერთ შემთხვევაში, EER მახასიათებელი განისაზღვრება და გათანაბრებულია, რაც ნიშნავს იმ წერტილს, სადაც FRR და FAR გრაფიკები ერთმანეთს ცვლის. ალე ფონა შორს არის წარმომადგენლობით. შეგიძლიათ გაოცდეთ მოხსენებით, მაგალითად.
შეგიძლიათ იგულისხმოთ ეს: თუ სისტემის მახასიათებლები არ იძლევა FAR და FRR ღია ბიომეტრიული მონაცემთა ბაზებისთვის, მაშინ მწარმოებლები არ აცხადებენ მათი მახასიათებლების შესახებ, ეს სისტემა, სავარაუდოდ, შეუფერებელია ან ბევრად უფრო სუსტია, ვიდრე მისი კონკურენტები..
არა მხოლოდ FAR და FRR მიუთითებს ბიომეტრიული სისტემის სიძლიერეზე. მხოლოდ ასე რომ ყოფილიყო, მაშინ სადენიანი ტექნოლოგია იქნებოდა ადამიანების დნმ-ის ამოცნობა, რისთვისაც FAR და FRR ნულამდე დაიყვანებოდა. აშკარაა, რომ ეს ტექნოლოგია კაცობრიობის განვითარების ამჟამინდელ ეტაპზე არ დგას! ჩვენ შევკრიბეთ არაერთი ემპირიული ინდიკატორი, რომელიც საშუალებას გვაძლევს შევაფასოთ სისტემის სიძლიერე. „გამძლე წინააღმდეგობა“ არის ემპირიული მახასიათებელი, რომელიც მიუთითებს იმაზე, თუ რამდენად ადვილია ბიომეტრიული იდენტიფიკატორის მოტყუება. „გამძლეობა უკიდურეს თანმიმდევრულობამდე“ არის მახასიათებელი, რომელიც ემპირიულად აფასებს სისტემის მუშაობის გამძლეობას სხვადასხვა გარე ფაქტორებზე დაყრდნობით, როგორიცაა განათების ან გარემოს ტემპერატურის ცვლილებები. „ვიკორისტანის სიმარტივე“ გვიჩვენებს, თუ რამდენად რთულია ბიომეტრიული სკანერის გამოყენება და რამდენად შესაძლებელია იდენტიფიკაცია „გადაადგილებისას“. მნიშვნელოვანი მახასიათებელია "რობოტის სიჩქარე" და "სისტემის მრავალფეროვნება". ასევე მნიშვნელოვანია გვახსოვდეს, რომ ადამიანის ბიომეტრიული მახასიათებელი დროთა განმავლობაში შეიძლება შეიცვალოს, რის გამოც ის არასტაბილურია - ეს უარყოფითი წერტილია.
ბიომეტრიული მეთოდების დიდი რაოდენობა საკამათოა. ძირითადი მეთოდები, რომლებიც გამოიყენება პიროვნების სტატიკური ბიომეტრიული მახასიათებლების დასადგენად, არის იდენტიფიკაცია თითების პაპილარული ვენებით, ირისი, სახის გეომეტრია, თვალის რეტიკულუმი, ხელის პატარა ვენები, ხელის გეომეტრია. ასევე არსებობს დინამიური მახასიათებლების გამოვლენის მეთოდების ოჯახი: ხმის ამოცნობა, ხელწერის დინამიკა, გულისცემა, სიარული. ქვემოთ მოცემულია ბიომეტრიული ბაზრის ავარია, რაც ამის მიზეზია. ყველა სხვა ადამიანზე მონაცემები 15-20 ასეულით იცვლება, ამიტომ შეფასება არ არსებობს. ასე რომ, აქ, "ხელის გეომეტრიის" კონცეფციის მიხედვით, არსებობს ორი განსხვავებული მეთოდი, რომლებიც ქვემოთ იქნება განხილული.

სტატისტიკას აქვს იგივე მახასიათებლები, რაც ნაპოვნია წვდომის კონტროლის სისტემებში (ACS) ან მსგავს განყოფილებებში. როცა ჩემს უპირატესობას ვუყურებ, ყველაზე სტატიკურ მახასიათებლებს ვუყურებ. დინამიური მახასიათებლებიდან ხმის ამოცნობას შეიძლება ჰქონდეს გარკვეული სტატისტიკური მნიშვნელობა (უდრის უფრო დიდ სტატიკური ალგორითმებს FAR~0.1%, FRR~6%), მაგრამ იდეალურ გონებაში.
იმისათვის, რომ გაიგოთ FAR-ისა და FRR-ის თანმიმდევრულობა, შეგიძლიათ შეაფასოთ, თუ რამდენად ხშირად წარმოიქმნება რძის ნაკადები გამვლელ ორგანიზაციაში საიდენტიფიკაციო სისტემის დაყენებით, განსაკუთრებით N პერსონალით. N მონაცემთა ბაზისთვის სკანერის მიერ ამოღებული თითის ანაბეჭდის თანმიმდევრულობა იგივეა, რაც FAR∙N. დღეს თქვენ უნდა გაიაროთ წვდომის კონტროლის წერტილი განსაკუთრებით N-თან ძალიან ახლოს. ანაზღაურების იგივე ოდენობა სამუშაო დღეში არის FAR∙(N∙N). რა თქმა უნდა, საიდენტიფიკაციო სისტემის მიზნებისთვის, ერთ საათში კვების თანმიმდევრულობა შეიძლება მნიშვნელოვნად შეიცვალოს, მაგრამ თუ მივიღებთ ერთ კვებას მთელი სამუშაო დღის განმავლობაში, მაშინ:
(1)
ასევე ნათელია, რომ საიდენტიფიკაციო სისტემის სტაბილური მუშაობა FAR=0.1% =0.001-ისთვის შესაძლებელია N≈30 პერსონალისთვის.

ბიომეტრიული სკანერები

დღეს, "ბიომეტრიული ალგორითმის" და "ბიომეტრიული სკანერის" ცნებები სულაც არ არის ერთმანეთთან დაკავშირებული. კომპანიას შეუძლია გაათავისუფლოს ეს ელემენტები სათითაოდ ან ერთდროულად. სკანერებისა და პროგრამული უზრუნველყოფის გამყიდველების ყველაზე დიდი დიფერენციაცია მიღწეულია თითის ანაბეჭდის ბიომეტრიულ ბაზარზე. უახლესი 3D სკანერი ბაზარზე. სინამდვილეში, დიფერენციაციის ინტენსივობა მრავალი თვალსაზრისით ასახავს ბაზრის დაშლას და გაჯერებას. რაც მეტი არჩევანია, მით უფრო დახვეწილია თემა და სრულყოფილებამდე მიიყვანება. სხვადასხვა სკანერს აქვს განსხვავებული შესაძლებლობები. მთავარი მიზანია ტესტების კომპლექტი ბიომეტრიული ობიექტის დეტალების შესამოწმებლად. თითის სკანერებისთვის შეგიძლიათ შეამოწმოთ რელიეფი და ტემპერატურა, თვალის სკანერებისთვის შეგიძლიათ შეამოწმოთ განსახლების ზონა, სახის სკანერებისთვის შეგიძლიათ შეამოწმოთ სახე.
სკანერები უკვე დიდ აქცენტს აკეთებენ FAR და FRR სტატისტიკაზე. ზოგიერთ სიტუაციაში, ეს რიცხვები შეიძლება ათჯერ შეიცვალოს, განსაკუთრებით რეალურ გონებაში. აქედან გამომდინარე, ალგორითმის მახასიათებლები მოცემულია რაიმე „იდეალური“ საფუძვლისთვის, ან უბრალოდ კარგად მორგებულისთვის, სადაც იშლება მკვეთრი და დამახინჯებული ჩარჩოები. არსებობს მხოლოდ რამდენიმე ალგორითმი, რომელსაც შეუძლია გულწრფელად მიუთითოს როგორც ბაზის, ასევე FAR/FRR მონაცემების უკან.

ახლა კი მეტი დეტალი კანის ტექნოლოგიის შესახებ

Თითისწვერები

თითის ანაბეჭდი (თითის ამოცნობა) დღეს ყველაზე ფართოდ გამოყენებული ბიომეტრიული მეთოდია მახასიათებლების იდენტიფიცირებისთვის. მეთოდის განვითარების კატალიზატორი იყო მე-20 საუკუნეში კრიმინოლოგიის ფართო განვითარება.
ადამიანის კანს აქვს თითის წვერებზე უნიკალური პაპილარული ნიმუში, რის გამოც შესაძლებელია იდენტიფიკაცია. დააყენეთ ალგორითმები თითის წვერებზე დამახასიათებელი წერტილების გამოსავლენად: თითის ხაზის ბოლო, ხაზის გასწორება, ცალკეული წერტილები. დამატებით მიიღება ინფორმაცია თითის მორფოლოგიური აგებულების შესახებ: პაპილარული ვენის დახურული ხაზების მკაფიო პოზიცია, „თაღოვანი“ და სპირალური ხაზები. პაპილარული გამოსახულების თავისებურებები გარდაიქმნება უნიკალურ კოდში, რომელიც ინახავს გამოსახულების საინფორმაციო შინაარსს. ხოლო „თითის კოდები“ ინახება მონაცემთა ბაზაში, რომელიც გამოიყენება საძიებლად და განახლებისთვის. თითის სურათის კოდში გადაქცევისა და იდენტიფიკაციისთვის საჭირო დრო არ აღემატება 1 წმ-ს, რაც დამოკიდებულია ბაზის ზომაზე. ხელების აწევაზე დახარჯული საათი დაზღვევა არ ფარავს.

FAR და FRR მონაცემების გარდა, სტატისტიკური მონაცემები VeriFinger SDK-დან შეგროვდა DP U.are.U თითის სკანერის გამოყენებით. ბოლო 5-10 წლის განმავლობაში, თითის ამოცნობის მახასიათებლები დიდად წინ არ წასულა, ამიტომ რიცხვების მითითება არ არის საკმარისი იმისათვის, რომ აჩვენოს მიმდინარე ალგორითმების საშუალო მნიშვნელობები. თავად VeriFinger ალგორითმი იყო თითის ანაბეჭდის გადამოწმების საერთაშორისო კონკურსის ნაწილი, სადაც შემუშავებულია თითის ამოცნობის ალგორითმები.

ტიპიური FAR მნიშვნელობა თითის თითის ამოცნობის მეთოდისთვის არის 0,001%.
ფორმულიდან (1) ვარაუდობენ, რომ საიდენტიფიკაციო სისტემის სტაბილური მუშაობა FAR=0.001% შესაძლებელია N≈300 პერსონალის რაოდენობისთვის.

მეთოდის უპირატესობები. მაღალი სანდოობა - ჭარბი მეთოდის სტატისტიკური მაჩვენებლები პიროვნების, ხმის, ხელმოწერის იდენტიფიკაციის მეთოდების ინდიკატორებისთვის. მოწყობილობების დაბალი მრავალფეროვნება თითის ანაბეჭდის სურათების სკანირებისთვის. სკანირების პროცედურა მარტივია.
ნაკლოვანებები: თითის პაპილარული ქედი ადვილად ზიანდება მცირე ნიშნებითა და ჭრილობებით. ადამიანები, რომლებიც იყენებდნენ სკანერებს საწარმოებში, სადაც ასობით ადამიანია დაკომპლექტებული, აცხადებენ, რომ სკანერის ტექნოლოგიის მაღალი დონეა. ბევრი სკანერი არაადექვატურად არის დაყენებული, სანამ კანი არ გაშრება და ხანდაზმულებს არ აძლევენ საშუალებას, რომ გაიარონ. დარჩენილ MIPS სადგურზე განლაგების საათზე, დიდი ქიმიური საწარმოს უსაფრთხოების სამსახურის ხელმძღვანელმა დაადასტურა, რომ მათი მცდელობა საწარმოში თითის სკანერების შემოტანის მცდელობამ (სხვადასხვა სისტემის სკანერები სცადა) ჩაიშალა - მინიმალური მოქმედების ქიმიური რეაგენტები თითებზე. spivrobitniks-მა გამოაცხადა სკანერების უსაფრთხოების სისტემების წარუმატებლობა - სკანერებმა თითები გააოგნა. ასევე უსაფრთხოების ნაკლებობაა გამოსახულების ფორმატის დეტალებში, რომელსაც ხშირად ფართო სპექტრის მეთოდით იყენებენ. რა თქმა უნდა, ყველა სკანერის მოტყუება შეუძლებელია ლეგენდების ნანგრევებიდან მიღებული მეთოდების გამოყენებით, მაგრამ მაინც. ზოგიერთი ადამიანისთვის „არაჩვეულებრივი“ თითებით (სხეულის სპეციფიკური ტემპერატურა, ვულგარულობა), წვდომის კონფიდენციალურობამ შეიძლება მიაღწიოს 100%-ს. ასეთი ადამიანების რაოდენობა მერყეობს ასობით ასეულიდან ძვირადღირებული სკანერებისთვის ათი ასეულამდე იაფი სკანერებისთვის.
რა თქმა უნდა, ეს ნიშნავს, რომ სისტემის ფართო გავრცელებით არის გამოწვეული ხარვეზების დიდი რაოდენობა, მაგრამ ეს პატარები მოძრაობენ და სურნელება კიდევ უფრო ხშირად ჩნდება.

ბაზრის მდგომარეობა

ამჟამად თითის ამოცნობის სისტემები ბიომეტრიული ბაზრის ნახევარს შეადგენს. თითის ანაბეჭდის იდენტიფიკაციის მეთოდის საფუძველზე დაშვების კონტროლის სისტემების შემუშავებით არის დაკავებული არაერთი რუსული და უცხოური კომპანია. მათ მეშვეობით, რომლებიც უშუალოდ ერთ-ერთი უძველესია, მათ მიიღეს უდიდესი გაფართოება და დღეს ყველაზე განვითარებულნი არიან. ხელახლა შეღებვამდე თითის წვერების სკანერებმა გრძელი პროცესი გაიარეს. მიმდინარე სისტემები აღჭურვილია სხვადასხვა სენსორებით (ტემპერატურა, წნევა და ა.შ.) ნაწილაკების დაცვის გასაუმჯობესებლად. ყოველდღე სისტემები უფრო მარტივი და კომპაქტური ხდება. ფაქტობრივად, მკვლევარებმა ამ სფეროში უკვე მიაღწიეს სიმღერის ზღვარს და მეთოდის შემდგომი განვითარების გზა არ არსებობს. გარდა ამისა, კომპანიების უმეტესობა ქმნის მზა სისტემებს, რომლებიც აღჭურვილია ყველა საჭიროებით, მათ შორის უსაფრთხოების პროგრამული უზრუნველყოფით. ამ შემთხვევაში, ინტეგრატორებს უბრალოდ არ სჭირდებათ სისტემის დამოუკიდებლად არჩევა, რადგან მზა და იაფი სისტემის შესაძენად აღარ დასჭირდება მეტი დრო და ძალისხმევა, რადგან არჩევანი ეფექტიანად ფართო იქნება.
უცხოურ კომპანიებს შორის, რომლებიც ეხება თითის ამოცნობის სისტემებს, შეიძლება დაითვალოს SecuGen (USB სკანერები კომპიუტერებისთვის, სკანერები, რომლებიც შეიძლება დაინსტალირდეს საწარმოებში ან ჩაშენდეს საკეტებში, SDK და პროგრამული უზრუნველყოფა სისტემის კომპიუტერთან დასაკავშირებლად); Bayometric Inc. (თითის ანაბეჭდის სკანერები, TAA/Access კონტროლის სისტემები, თითის ანაბეჭდის SDK-ები, ჩაშენებული თითის ანაბეჭდის მოდულები); DigitalPersona, Inc. (USB სკანერები, SDK). რუსეთში ამ ინდუსტრიაში მოქმედებს შემდეგი კომპანიები: BioLink (თითის ანაბეჭდის სკანერები, ბიომეტრიული წვდომის კონტროლის მოწყობილობები, პროგრამული უზრუნველყოფა); Sondu (თითის ანაბეჭდის სკანერები, ბიომეტრიული წვდომის მოწყობილობები, SDK); SmartLock (თითის ანაბეჭდის სკანერები და მოდულები) და ა.შ.

რაიდუჟნა ობოლონკა

თვალის ცისფერი გარსი ადამიანის უნიკალური მახასიათებელია. ირისის ბავშვი ყალიბდება საშვილოსნოსშიდა განვითარების მერვე თვეში, რჩება სტაბილიზირებული თითქმის ორ წელიწადში და პრაქტიკულად არ იცვლება მთელი ცხოვრების მანძილზე, გარდა მძიმე დაზიანებების ან მძიმე პათოლოგიების შედეგად. მეთოდი ბიომეტრიულ მეთოდებს შორის ერთ-ერთი ყველაზე ზუსტია.
ირისის მახასიათებლების იდენტიფიკაციის სისტემა ლოგიკურად იყოფა ორ ნაწილად: გამოსახულების შესანახი მოწყობილობა, მისი პირველადი დამუშავება და გადაცემა, და გამოსახულების შემდგომი გასწორების გამოთვლა მონაცემთა ბაზაში არსებულ სურათებთან. , რომელიც გადასცემს დაშვების ბრძანებას. მეთაურის დანართი.
გამოსახულების საწყისი დამუშავების საათი მიმდინარე სისტემებში არის დაახლოებით 300-500 ms, ბაზიდან მიღებული გამოსახულების გასწორების სიჩქარე მერყეობს 50000-150000 კორექტირება წამში სტანდარტულ კომპიუტერზე. ნიველირების ასეთი სირბილე ხელს არ უშლის მეთოდის სტაგნაციას დიდ ორგანიზაციებში დაშვების სისტემებში შეფერხების დროს. სპეციალიზებული გამოთვლის პროცესორებისა და ოპტიმიზაციის ალგორითმების გამოყენებით შესაძლებელი ხდება პირის იდენტიფიცირება მთელი რეგიონის მცხოვრებთა შორის.
შემიძლია გითხრათ, რომ ძალიან პროაქტიული და პოზიტიური ვარ ამ მეთოდის მიმართ, ვინაიდან ამ სფეროში ჩვენი სტარტაპი გავუშვით. მცირე აბზაცი დაეთმობა მცირე თვითრეკლამას.

მეთოდის სტატისტიკური მახასიათებლები

თვალის ირისისთვის FAR და FRR მახასიათებლები საუკეთესოა მიმდინარე ბიომეტრიული სისტემების კლასში (გარდა, შესაძლოა, თვალის ბადის საშუალებით ამოცნობის მეთოდისა). სტატიაში ნაჩვენებია ირისის ამომცნობი ბიბლიოთეკის მახასიათებლები ჩვენი ალგორითმისთვის - EyeR SDK, რომელიც მსგავსია იმავე მონაცემთა ბაზებიდან დამოწმებული VeriEye ალგორითმისა. CASIA კომპანიის საფუძვლები გაანალიზებული და აღბეჭდილია სკანერის მიერ.

ტიპიური FAR მნიშვნელობა არის 0.00001%.
ეს შეესაბამება ფორმულას (1) N≈3000 - ორგანიზაციის პერსონალის რაოდენობა, თუ მოსალოდნელია თანამშრომლის იდენტიფიკაცია სტაბილური.
აქ მნიშვნელოვანია აღინიშნოს ის მნიშვნელოვანი ფუნქცია, რომელიც განასხვავებს ირისის ამოცნობის სისტემას სხვა სისტემებისგან. ცალკე 1.3 მეგაპიქსელიანი კამერით შეგიძლიათ გადაიღოთ ორი თვალი ერთ ჩარჩოში. ვინაიდან FAR და FRR მნიშვნელობები სტატისტიკურად დამოუკიდებელი მნიშვნელობებია, ორი თვალით ამოცნობისას, FAR მნიშვნელობები დაახლოებით უდრის FAR მნიშვნელობის კვადრატს ერთი თვალისთვის. მაგალითად, FAR 0,001%-ისთვის სულ ორი თვალით, ათვლის ტოლერანტობის თანმიმდევრულობა არის 10-8%-ზე მეტი, ყოველი ორი თვალის FRR-ით, ერთი თვალისთვის ქვედა FRR მნიშვნელობა FAR=0,001%-ით. .

მეთოდის უპირატესობები და უარყოფითი მხარეები

მეთოდის უპირატესობები. ალგორითმის სანდოობა სტატისტიკურია. ირისის ჩამარხული გამოსახულებები შეიძლება ამოღებულ იქნეს რამდენიმე სანტიმეტრიდან რამდენიმე მეტრამდე მანძილიდან; ადამიანს არ აქვს ფიზიკური შეხება მოწყობილობასთან. მოლურჯო მემბრანა დაცულია დაზიანებისგან - დროთა განმავლობაში ის აღარ შეიცვლება. ასევე შესაძლებელია ნაწილაკების დასაცავად მრავალი მეთოდის გამოყენება.
რამდენიმე პრობლემა მეთოდთან დაკავშირებით. ირისზე დაფუძნებული სისტემის ფასი უფრო მაღალია, ვიდრე ამოცნობილ თითზე ან აღიარებულ ინდივიდზე დაფუძნებული სისტემის ფასი. მზა გადაწყვეტილებების დაბალი ხელმისაწვდომობა. ნებისმიერი ინტეგრატორი, რომელიც დღეს მოვა რუსულ ბაზარზე და იტყვის „მომეცი მზა სისტემა“, ალბათ, უბედურებაში აღმოჩნდება. აქ იყიდება უფრო ძვირი ანაზრაურების სისტემები, რომლებიც დამონტაჟებულია ისეთი დიდი კომპანიების მიერ, როგორიცაა Iridian ან LG.

ბაზრის მდგომარეობა

ამ დროისთვის, სინათლის ბიომეტრიულ ბაზარზე თვალის ირისის იდენტიფიკაციის ტექნოლოგია გამოიყენება სხვადასხვა მიზნებისთვის 6-დან 9 მეასედამდე (ამავე დროს, როგორც თითის წვერების ამოცნობისა და ბაზრის ნახევარზე მეტი სესხის აღების ტექნოლოგია). აღსანიშნავია, რომ ამ მეთოდის შემუშავების დასაწყისიდანვე, მის მნიშვნელობას ბაზარზე აძლიერებდა საიდენტიფიკაციო სისტემის შესარჩევად საჭირო დაყენებული კომპონენტების მაღალი დონე. ციფრული ტექნოლოგიების განვითარებით, მიმდებარე სისტემის მთლიანობამ დაქვეითება დაიწყო.
პროგრამული უზრუნველყოფის დამუშავების ლიდერი ამ ქვეყანაში არის Iridian Technologies.
დიდი რაოდენობით პრინტერების შემოსვლა ბაზარზე შემოიფარგლება სკანერების ტექნიკური სირთულით და, შედეგად, მათი მაღალი პროდუქტიულობით, ასევე პროგრამული უზრუნველყოფის მაღალი ფასით, Iridian-ის მონოპოლიის ბაზარზე. ამ ფაქტორებმა საშუალება მისცა მხოლოდ დიდ კომპანიებს განვითარდნენ ირისის ამოცნობის სფეროში, რომლებიც, უმეტესწილად, უკვე დაკავებულნი არიან იდენტიფიკაციის სისტემასთან დაკავშირებული სხვადასხვა კომპონენტების შემუშავებით (მაღალი რეზოლუციის ოპტიკა, მინიატურული კამერები ინფრაწითელი გადამრთველებითაც). . ასეთი კომპანიების მაგალითები შეიძლება იყოს LG Electronics, Panasonic, OKI. მათ გააფორმეს ხელშეკრულება Iridian Technologies-თან და მათი ფართო მუშაობის შედეგად გაჩნდა შემდეგი საიდენტიფიკაციო სისტემები: Iris Access 2200, BM-ET500, IRISPass OKI. შემდგომი ყურადღება დაეთმო სისტემების დეტალურ მოდელს, ამ კომპანიების ტექნიკური შესაძლებლობებიდან გამომდინარე, რომ დამოუკიდებლად განვითარდნენ ამ სფეროში. უნდა ითქვას, რომ გადაზღვევის კომპანიებმაც ანალოგიურად განავითარეს პროგრამული უზრუნველყოფა და შედეგად, დასრულებული სისტემა უპირატესობას Iridian Technologies-ის პროგრამულ უზრუნველყოფას ანიჭებს.
რუსეთის ბაზარზე უცხოური კომპანიების პროდუქცია "აჭარბებს". თუ გინდა, შეგიძლია იყიდო, მნიშვნელოვანია. ამ შემაშფოთებელი საათის განმავლობაში, ფირმა Papillon უმღეროდა ყველას, ვისი სუნის ამოცნობაც შეიძლებოდა ცისარტყელაში. თუმცა, RosAtom-ის წარმომადგენლები - მათი შუაგზის მყიდველი, ვისთვისაც სისტემა აშენდა, ამბობენ, რომ ეს არ მიუთითებს ეფექტურობაზე. როგორც ჩანს, რუსული კომპანიაც არსებობდა, რომელიც ირისის სკანერებს აშენებდა. ნინას სახელი აღარ მახსოვს. სუნის ალგორითმი შეძენილია ვიღაცისგან, შესაძლოა, იგივე VeriEye-სგან. თავად სკანერი არის 10-15 წლის სისტემა და არავითარ შემთხვევაში არ არის უკონტაქტო.
დანარჩენ მსოფლიოში არაერთი ახალი დეტექტორი შემოვიდა მსოფლიო ბაზარზე ადამიანების ხედვით ამოცნობის პირველი პატენტის დასრულებასთან დაკავშირებით. მათ შორის ყველაზე დიდი ნდობა, ჩემი აზრით, ეკუთვნის AOptix-ს. მიღებული მათი წინა დოკუმენტაცია არ იწვევს ეჭვს. კიდევ ერთი კომპანია არის SRI International. როგორც ჩანს, ერთი შეხედვით, ადამიანები, რომლებიც მუშაობდნენ ირისის ამომცნობ სისტემებზე, მათი ვიდეოები კოჭლსაც კი გამოიყურებიან. თუმცა არ მიკვირს, რადგან სუნი რეალურად იძირება. და ეს სისტემა არ აჩვენებს მონაცემებს FAR-ზე და FRR-ზე და, რაც მთავარია, ის არ არის დაცული მონაცემებისგან.

გარეგნობით აღიარება

ზედაპირის გეომეტრიის ამოცნობის მეთოდები არ არსებობს. ეს ყველაფერი ეფუძნება იმ ფაქტს, რომ ადამიანის კანის თავის ქალას ფორმა განსხვავდება ადამიანში. როგორც ჩანს, ბიომეტრიის ეს სფერო ძალიან საინტერესოა, რადგან ჩვენ ერთმანეთს პირველ რიგში გარეგნულად ვაღიარებთ. ეს ტერიტორია დაყოფილია ორ მიმართულებად: 2-D ამოცნობა და 3-D ამოცნობა. თითოეულ მათგანს აქვს დადებითი და ნაკლოვანებები, მაგრამ სხვა ტიპის სტაგნაციის სფერო შეიძლება ინახებოდეს დიდი რაოდენობით, წარმოდგენილი იყოს კონკრეტულ ალგორითმში.
მოკლედ ვისაუბროთ 2-d-ზე და გადავიდეთ დღეს ერთ-ერთ ყველაზე პოპულარულ მეთოდზე - 3-d.

2-D იდენტიფიკაციის ამოცნობა

სახის 2-D სახის ამოცნობა არის ერთ-ერთი ყველაზე არაეფექტური სტატისტიკურად ბიომეტრიული მეთოდი. დიდი ხნის წინ გამოჩნდა და ძირითადად კრიმინოლოგიაში სტაგნაცია მოახდინა, რამაც მის განვითარებას შეუწყო ხელი. შემდეგ მოვიდა კომპიუტერული ინტერპრეტაციის მეთოდი, რომლის შედეგი გახდა ყველაზე სანდო, მაგრამ, სიგიჟემდე, კანის ბედთან კომპრომისით, ის უფრო კომპრომეტირებულია მახასიათებლების იდენტიფიცირების სხვა ბიომეტრიულ მეთოდებთან. ამჟამად, ცუდი სტატისტიკური მაჩვენებლების გამო, ჩვენ ჩარჩენილი ვართ მულტიმოდალურ ან, როგორც ამას უწოდებენ, განივი ბიომეტრიაში, ან სოციალურ ზომებში.

მეთოდის სტატისტიკური მახასიათებლები

FAR და FRR-სთვის, ვიკი მონაცემები VeriLook ალგორითმებისთვის. ისევ და ისევ, მიმდინარე ალგორითმებისთვის შეგიძლიათ გამოიყენოთ მარტივი მახასიათებლები. ზოგჯერ შეგიძლიათ სცადოთ ალგორითმები 0,1% FRR–ით მსგავსი FAR–ით, მაგრამ ზოგიერთი სუნის საფუძველი საეჭვოდაც კი მოიხსნება (ფონი მკვეთრია, თუმცა გამოავლენს, თუმცა გაწმენდას, გარკვევას).

ტიპიური FAR მნიშვნელობა არის 0.1%.
(1) ფორმულიდან გამოვყავით N 30 - ორგანიზაციის პერსონალის რაოდენობა, ამ შემთხვევაში პროფესიონალი მუშაკის იდენტიფიკაცია მოსალოდნელია სტაბილური.
როგორც ჩანს, მეთოდის სტატისტიკური მტკიცებულება მოკრძალებულია: ის არ აკლებს მეთოდის უპირატესობას, რომ შესაძლებელია ინდივიდების დაჭერა დასახლებულ ადგილებში. სასაცილოა იმაზე ფიქრი, მსოფლიოში რამდენჯერ ფინანსდება ეს პროექტი კრიმინალების იდენტიფიცირებით საჯარო ადგილებში დამონტაჟებული ვიდეოკამერების საშუალებით. ბოლო ათეული წლის განმავლობაში, ალგორითმის სტატისტიკური მახასიათებლები არ გაუმჯობესებულა და ასეთი პროექტების რაოდენობა გაიზარდა. მინდა ვთქვა, რომ ალგორითმი სრულიად შესაფერისია ხალხში უსახო კამერების საშუალებით ხალხის შესანარჩუნებლად.

მეთოდის უპირატესობები და უარყოფითი მხარეები

მეთოდის უპირატესობები. 2-D ამოცნობით, ბიომეტრიული მეთოდების უმეტესობა გამოიყენება, ინსტალაცია არ არის საჭირო. საიმედო ამოცნობა შესაძლებელია კამერის წინ მნიშვნელოვან ადგილებში.
ქვეშევრდომები. დაბალი სტატისტიკური სანდოობა. შესაძლებელია გათიშვა განათებამდე (მაგალითად, არ შეიძლება დარეგისტრირდეს პირები, რომლებიც ძილში შედიან ხალხის ქუჩებში). მრავალი ალგორითმისთვის ნებისმიერი გარეგანი ცვლილება მიუღებელია, როგორიცაა, მაგალითად, ოკულარი, წვერები და სხვა დამსხვრეული ელემენტები. obov'yazkovo-ს წინა გამოსახულება ირიბია, ძალიან მცირე მორთულობით. ბევრი ალგორითმი არ იძლევა გარანტიას სახის გამონათქვამების შეცვლის შესაძლებლობას, რათა გარეგნობა ნეიტრალური იყოს.

3-D იდენტიფიკაციის ამოცნობა

ამ მეთოდის განხორციელება რთულია. ამის მიუხედავად, ამ დროს გამოიყენება არაინვაზიური მეთოდები მტკიცებულებების 3-D აღიარებით. მეთოდების სათითაოდ შედარება შეუძლებელია, სუნიანი ვიკორისტის ფრაგმენტები სხვადასხვა სკანერებიდან და მონაცემთა ბაზებიდან. ყველა მათგანი არ აჩვენებს FAR და FRR; არის სრულიად განსხვავებული მიდგომები.
2-d-დან 3-d მეთოდზე გადასვლა არის მეთოდი, რომელიც ახორციელებს პიროვნების შესახებ დაგროვილ ინფორმაციას. ამ მეთოდს აქვს უკეთესი მახასიათებლები, ვიდრე 2D მეთოდი, მაგრამ ასევე იმიტომ, რომ მას მხოლოდ ერთი კამერა სჭირდება. როდესაც საგანი დაემატება მონაცემთა ბაზას, სუბიექტი აბრუნებს თავის თავს და ალგორითმი აერთიანებს სურათებს და ქმნის 3D შაბლონს. და როდესაც გამარჯვებული აღიარებულია, ვიდეო ნაკადს ემატება მცირე რაოდენობის კადრები. ეს მეთოდი მალე გადავა ექსპერიმენტულ და დანერგვაზე ACS სისტემებისთვის, რაც აქამდე არასდროს გამიკეთებია.
ყველაზე კლასიკური მეთოდია დიზაინის შაბლონის მეთოდი. ეს იმიტომ ხდება, რომ ბადე შექმნილია ობიექტის გარშემო. შემდეგ კამერა იღებს სურათებს წამში ათობით კადრის სიჩქარით და სურათების გადაღება ხდება სპეციალური პროგრამის გამოყენებით. ყველაფერი, რაც მოხრილ ზედაპირზე ეცემა, იღუნება – რაც უფრო დიდია ზედაპირის გამრუდება, მით უფრო იხრება. პარალელურად ჩერდებოდა ხილული სინათლის წყარო, რომელიც მიეწოდება ჟალუზებით. შემდეგ ხილული შუქი შეიცვალა ინფრაწითელით, რომელსაც დაბალი მნიშვნელობა აქვს. ამიტომ, დამუშავების პირველ ეტაპზე ნაჩვენებია სურათები, რომლებშიც ინდივიდი არ ჩანს ან არის უცხო საგნები, რომლებიც მნიშვნელოვანია იდენტიფიკაციისთვის. ამოღებული ფოტოების მიღმა განახლებულია პიროვნების სამგანზომილებიანი მოდელი, რომელშიც ჩანს და ჩანს არასაჭირო დეფექტები (ვარცხნა, წვერი, თმა და ოკულარი). შემდეგ ხდება მოდელის ანალიზი - ჩანს ანთროპომეტრიული მახასიათებლები, რომლებიც შედეგად იწერება მონაცემთა ბაზაში შეტანილ უნიკალურ კოდში. შენახვისა და გამოსახულების დამუშავების საათი დაყენებულია 1-2 წამზე უმსხვილესი მოდელებისთვის.
ასე იძენს პოპულარობას რამდენიმე კამერით გადაღებული სურათების 3-D ამოცნობის მეთოდი. კომპანია Vocord-ს შეუძლია გამოიყენოს ეს აპლიკაცია თავისი 3D სკანერით. ეს მეთოდი უზრუნველყოფს პოზიციონირების სიზუსტეს, როგორც დისტრიბუტორების შაბლონებს, ვიდრე შაბლონის დიზაინის მეთოდს. სანამ არ გავარკვევ FAR-სა და FRR-ს, მსურს გამოვიყენო მათი ენერგიის ბაზა - არ დავიჯერებ! ალე იოგო უკვე 3 კლდეს ანადგურებს, მაგრამ ნგრევა გამოფენებზე ჯერ არ ჩანს.

მეთოდის სტატისტიკური მაჩვენებლები

არ არის ახალი მონაცემები FRR და FAR-ის შესახებ ამ კლასის ალგორითმებისთვის დეველოპერების ვებსაიტებზე. Bioscript-ის უმოკლეს მოდელებისთვის (3D EnrolCam, 3D FastPass), გამოიყენეთ შაბლონის დიზაინის მეთოდი FAR = 0.0047%, FRR დაყენებული 0.103%.
მნიშვნელოვანია, რომ მეთოდის სტატისტიკური სანდოობა შევადაროთ თითის ანაბეჭდის იდენტიფიკაციის მეთოდის სანდოობას.

მეთოდის უპირატესობები და უარყოფითი მხარეები

მეთოდის უპირატესობები. არ არის საჭირო სკანირების მოწყობილობასთან დაკავშირება. დაბალი მგრძნობელობა ამჟამინდელი თანამდებობის პირების მიმართ, როგორც თავად ადამიანში (თვალის გარეგნობა, წვერები, ვარცხნილობის შეცვლა), ასევე მის მახასიათებლებში (გაღიავება, თავის მობრუნება). საიმედოობის მაღალი დონე, რომლის ტოლფასია თითის ანაბეჭდის იდენტიფიკაცია.
რამდენიმე პრობლემა მეთოდთან დაკავშირებით. ძვირფასო მეპატრონე. კომპლექსები, რომლებიც ამჟამად იყიდება, გადაკეთდა ირისის სკანერების ფასად. შეცვალეთ სახის გამონათქვამები და გადადით ბრალდებებზე, რათა გაუმჯობესდეს მეთოდის სტატისტიკური სანდოობა. მეთოდი ჯერ კიდევ არასაკმარისია კარგი ანალიზისთვის, განსაკუთრებით თითის ანაბეჭდთან შედარებით, რომელიც დიდი ხანია სტაგნაციაშია, რაც ართულებს მის ფართო სტაგნაციას.

ბაზრის მდგომარეობა

გეომეტრიის ამოცნობა ავლენს „სამ დიდ ბიომეტრიას“ ერთდროულად თითის წვერებისა და ირისის ამოცნობიდან. უნდა ითქვას, რომ ეს მეთოდი შეიძლება გაფართოვდეს, რათა უპირატესობა მიანიჭოს ცისარტყელას თვალით ამოცნობას. ამრიგად, სინათლის ბიომეტრიული ბაზრის გლობალურ ბაზარზე ინდივიდის გეომეტრიის ამოცნობის ტექნოლოგიის ძალა შეიძლება შეფასდეს 13-18 მეასედის ფარგლებში. რუსეთი ასევე უფრო დიდ ინტერესს იჩენს ამ ტექნოლოგიის მიმართ, მაგალითად, ირისის იდენტიფიკაციის მიმართ. როგორც ადრე იწინასწარმეტყველეს, არ არსებობს ადამიანის 3-D ამოცნობის ალგორითმები. კომპანიების უმეტესობა შეიმუშავებს მზა სისტემებს, რომლებიც მოიცავს სკანერებს, სერვერებს და პროგრამულ უზრუნველყოფას. თუმცა, არიან ისეთებიც, რომლებიც იყენებენ იგივე SDK-ს. დღეს შეგიძლიათ დაადგინოთ შემდეგი კომპანიები, რომლებიც ამ ტექნოლოგიის შემუშავებით არიან დაკავებულნი: Geometrix, Inc. (3D სახის სკანერები, PZ), Genex Technologies (3D სახის სკანერები, PZ) აშშ-ში, Cognitec Systems GmbH (SDK, სპეციალური გამოთვლები, 2D კამერები) გერმანიაში, Bioscrypt (3D სახის სკანერები, PZ) - ამერიკული შვილობილი კომპანია. კომპანია L-1 Identity Solutions.
რუსეთში კომპანია პირდაპირ ოპერირებს Artec Group (3D სკანერები და PZ) - კომპანია, რომლის სათაო ოფისი მდებარეობს კალიფორნიაში, ხოლო განვითარება და წარმოება მოსკოვში ხორციელდება. ასევე, არაერთი რუსული კომპანია იყენებს 2D ინდივიდუალური ამოცნობის ტექნოლოგიას - Vocord, ITV და ა.შ.
2D პიროვნებების ამოცნობის სფეროში განვითარების მთავარი საგანი უსაფრთხოების პროგრამაა, რადგან მეორადი კამერები კარგად უმკლავდებიან გამოვლენილი სურათების დაგროვებას. გამოსახულების ამოცნობის ამჟამინდელი მდგომარეობა, როგორც ჩანს, დავიწყებას მიეცა - მრავალი წლის განმავლობაში პრაქტიკულად არ გაზრდილა ალგორითმების სტატისტიკური მაჩვენებლები. ეს გალუზა ეწევა სისტემურ მუშაობას რძვაზე.
ინფექციური დაავადებების 3D გამოვლენა მკვლევარებისთვის ძალიან საინტერესო სფეროა. არ არის გუნდები და რეგულარულად ისმის ახალი აღმოჩენების შესახებ. ბეზლიჩი მუშაობს სადგურზე "ღერძი-ღერძი და წავიდეთ". თუმცა, ბაზარზე ჯერ კიდევ არ არის ძველი წინადადებები დანარჩენი დროის განმავლობაში, არჩევანი არ შეცვლილა.
ერთ-ერთი მნიშვნელოვანი პუნქტი, რომელსაც ზოგჯერ ვფიქრობ და რომელიც, ალბათ, არის ჰაბრის პასუხი: შესაძლებელია თუ არა კინექტის სიზუსტის გაუმჯობესება ასეთი სისტემის შესაქმნელად? პროექტები ხალხის 3D მოდელების მთლიანად დახატვიდან.

აღიარება ხელის ვენების უკან

ბიომეტრიის სფეროში ახალი ტექნოლოგიების ფასმა ფართოდ გავრცელება დაიწყო დაახლოებით 5-10 წლის წინ. ინფრაწითელი კამერა იღებს სურათებს ხელის გარე ან შიდა მხარეს. მცირე ვენები იქმნება იმის გამო, რომ სისხლში ჰემოგლობინი იკარგება ინფრაწითელი ვიბრაციის გამო. შედეგად, ინტენსივობის დონე იცვლება და ვენები შავი ხაზების სახით ჩნდება კამერაზე. სპეციალური პროგრამა ამოღებულ მონაცემებზე დაყრდნობით ქმნის ციფრულ პაკეტს. არ არის საჭირო სკანირების მოწყობილობის მქონე პირთან დაკავშირება.
ტექნოლოგია შეიძლება შევადაროთ მისი საიმედოობით თვალის ირისის ამოცნობას, სადაც ჩვენ გადატრიალდებით და სად მივდივართ კომპრომისზე.
FRR და FAR მნიშვნელობები გამოითვლება პალმის ვენის სკანერისთვის. საცალო ვაჭრობის მონაცემებით, FAR 0,0008%-ით, FRR ხდება 0,01%. მრავალი ღირებულების ზუსტი განრიგი არ ჩანს თითოეული კომპანიისთვის.

მეთოდის უპირატესობები და უარყოფითი მხარეები

მეთოდის უპირატესობები. არ არის საჭირო სკანირების მოწყობილობასთან დაკავშირება. მაღალი სანდოობა - მეთოდის სტატისტიკური მაჩვენებლები შეიძლება შევადაროთ ირისის მაჩვენებლებს. დაფიქსირდა მახასიათებელი: გარდა ყველა ჩამოთვლილი პუნქტისა, ეს მახასიათებელი ძალიან მნიშვნელოვანია, რომ წაართვათ ადამიანს „ქუჩაში“, მაგალითად, ფოტოაპარატის საშუალებით გადაიღოთ იგი.
რამდენიმე პრობლემა მეთოდთან დაკავშირებით. დაუშვებელია სკანერის განათება ჰალოგენური ნათურებით ან ჰალოგენური ნათურებით. ნებისმიერი ასაკობრივი დაავადება, როგორიცაა ართრიტი, მნიშვნელოვნად ზრდის FAR და FRR. ნაკლები ცვლილებების მეთოდი სხვა სტატიკური ბიომეტრიული მეთოდების მსგავსია.

ბაზრის მდგომარეობა

ხელის პატარა ვენების ამოცნობას ახალი ტექნოლოგია ემატება და ამ პროდუქტთან დაკავშირებული მოცულობა მსუბუქი ბაზარზე მცირეა და დაახლოებით 3%-ს შეადგენს. თუმცა, ამ მეთოდის მიმართ ინტერესი იზრდება. სიმართლე ის არის, რომ საკმაოდ ზუსტია, ეს მეთოდი არ საჭიროებს ისეთ ძვირადღირებულ აღჭურვილობას, როგორიცაა, მაგალითად, სახის ან ირისის გეომეტრიის ამოცნობის მეთოდები. ამჟამად ბევრი კომპანია აწარმოებს კვლევას ამ მიმართულებით. ასე, მაგალითად, ინგლისური კომპანია TDSi-ს დახმარებით შემუშავდა პროგრამული პროგრამა PalmVein-ის ბიომეტრიული ვენების წამკითხველისთვის, რომელიც წარმოდგენილი იყო Fujitsu-ს მიერ. თავად სკანერი შეიმუშავა Fujitsu-მ იაპონიაში ფინანსური თაღლითობის წინააღმდეგ საბრძოლველად.
ასევე მცირე ვენების იდენტიფიკაციის სფეროში არიან შემდეგი კომპანიები: Veid Pte. შ.პ.ს. (სკანერი, პროგრამული უზრუნველყოფა), Hitachi VeinID (სკანერები)
მე არ ვიცი არცერთი რუსული კომპანია, რომელიც ჩართულია ამ ტექნოლოგიაში.

სიტკივკა ოკა

ბოლო დრომდე ითვლებოდა, რომ ბიომეტრიული იდენტიფიკაციისა და პირადობის ავთენტიფიკაციის ყველაზე საიმედო მეთოდი ეფუძნებოდა სკანირებულ თვალის ბადურას. თქვენ უნდა მოათავსოთ თქვენი საუკეთესო იდენტიფიკაცია მკლავის ირისისა და ვენების უკან. სკანერი კითხულობს პაწაწინა კაპილარებს თვალის ბადურის ზედაპირზე. ბადეს აქვს სტაბილური სტრუქტურა, დროთა განმავლობაში უცვლელი, თუნდაც ავადმყოფობის, მაგალითად, კატარაქტის შედეგად.
ბადის სკანირება მიიღება დაბალი ინტენსივობის ინფრაწითელი შუქის გამოყენებით უშუალოდ თვალის უკანა კედელზე არსებული სისხლძარღვების სტენოზის მეშვეობით. ქსელის სკანერები ფართოდ გამოიყენება წვდომის კონტროლის სისტემებში განსაკუთრებით მგრძნობიარე ობიექტებისთვის, რადგან მათ აქვთ ერთ-ერთი ყველაზე ნაკლები შესაძლებლობა რეგისტრირებული ბუღალტერებისთვის და პრაქტიკულად არ იძლევიან წვდომის ნებართვას.
სამწუხაროდ, ბიომეტრიის ამ მეთოდის გამოყენებასთან დაკავშირებული რამდენიმე სირთულეა. სკანერი აქ ძალიან რთული ოპტიკური სისტემაა და ადამიანს დიდი დრო სჭირდება, რომ არ დაიშალოს, სანამ სისტემა არ დაიმიზნებს, რომელიც უსიამოვნოდ ყვირის.
ICAM2001 სკანერისთვის EyeDentify კომპანიის მონაცემების მიხედვით, FAR=0.001%-ით FRR მნიშვნელობა ხდება 0.4%.

მეთოდის უპირატესობები და უარყოფითი მხარეები

უპირატესობები. სტატისტიკური სანდოობის მაღალი დონე. სისტემების დაბალი სიგანის გამო, მათი „მოტყუების“ მეთოდის განვითარების მცირე შესაძლებლობა არსებობს.
ქვეშევრდომები. დასაკეცი საათის ვიკორისტანული სისტემით ჭრის მაღალი საათით. სისტემის მრავალფეროვნება მაღალია. ფართო ბაზრის პოზიციის არსებობა მეთოდის შემუშავების ინტენსივობის ნაკლებობის შედეგია.

ხელის გეომეტრია

მე-10 საუკუნის ფარგლების გაფართოების ეს მეთოდი და დარჩენილი ძალებით კრიმინოლოგიის სფეროს დატოვება კლებულობს. იგი ეფუძნება ხელების შერჩეულ გეომეტრიულ მახასიათებლებს: თითების სიგრძეს, მუხლების სიგანეს და ა.შ. ეს მეთოდი, ისევე როგორც თვალის ბადე, კვდება და რადგან ფრაგმენტებს ბევრი დაბალი მახასიათებელი აქვს, ჩვენ არ შემოგთავაზებთ შემდგომ აღწერას.
ასევე მნიშვნელოვანია, რომ ვენების ამოცნობის სისტემებში გამოიყენება გეომეტრიული ამოცნობის მეთოდები. ალე, ასეთი მკაფიოდ ჩამოყალიბებული პროდუქტის გაყიდვა ჯერ არ შეგვეძლო. ისევე ხშირად, როდესაც ვენები ამოიცნობს, არის ბარძაყის ნიშნები, ისევე როგორც გეომეტრიით ამოცნობისას, არის თითების ნიშნები.

ცოტა თვითრეკლამაც

უმოკლეს დროში ჩვენ დავშალეთ მხედველობითი ამოცნობის ამაზრზენი ალგორითმი. მაგრამ იმ დროს ამ რეგიონში ასეთი მაღალტექნოლოგიური რამ არ იყო საჭირო და ჩვენ არ გვინდოდა ბურჟუაზიაში წასვლა (სადაც პირველი სტატისტიკის შემდეგ გვთხოვეს). Ale raptovo, მეორე ბედის შემდეგ, იპოვნეს ინვესტორები, რომლებსაც სურდათ ჰქონოდათ "ბიომეტრიული პორტალი" - სისტემა, რომელსაც ჰქონდა 2 თვალი და ასახავდა საწყობის ირისის გარსის ფერს (რისთვისაც ინვესტორს ექნება მსუბუქი პატენტი). ვლასნა, ახლა ჩვენ დაკავებული ვართ. ეს არ არის სტატია თვითპიარის შესახებ, არამედ მოკლე ლირიკული შესავალი. თუ ვინმეს ცოტა ინფორმაცია დასჭირდება, მომავალში, როცა ბაზარზე შევალთ (ან არა), რამდენიმე სიტყვას დავწერ რუსეთში ბიომეტრიული პროექტის აღმავლობებსა და ვარდნაზე.

ვისნოვკი

სტატიკური ბიომეტრიული სისტემების კლასში არის სისტემების ფართო არჩევანი. როგორ შემიძლია მათი ვიბრაცია? ყველაფერი შეინახება უსაფრთხოების სისტემამდე. სტატისტიკურად ყველაზე საიმედო და დეტალური წვდომის სისტემებია ირისისა და მკლავის ვენებისთვის წვდომის სისტემები. პირველ რიგში, წინადადებების უფრო ფართო ბაზარია. ლიმიტი არ არის. ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის სისტემებს შეუძლიათ ასტრონომიული სიზუსტის მიღწევა. ყველაზე იაფი და უმარტივესი არის ვიკორისტანში და ისეთებიც, რომლებსაც კარგი სტატისტიკა და დაშვების სისტემა თითებზე გაქვთ. 2D ინდივიდებისთვის ტოლერანტობა მარტივი და იაფია, მაგრამ სტაგნაციის არეალის გამოყოფა შესაძლებელია ცუდი სტატისტიკური მაჩვენებლების საშუალებით.
მოდით შევხედოთ კანის სისტემების მახასიათებლებს: ჩიპისადმი გამძლეობა, მდგრადობის წინააღმდეგობა, მოცილების სიმარტივე, მრავალფეროვნება, სითხე, ბიომეტრიული ნიშნის სტაბილურობა საათში. ჩვენ ვაძლევთ შეფასებებს 1-დან 10-მდე კანის გრაფიკისთვის. რაც უფრო ახლოს არის ქულა 10-თან, მით უკეთესია სისტემა. შეფასებების არჩევის პრინციპები აღწერილია სტატისტიკის საფუძველზე.


ჩვენ ასევე გადავხედავთ ურთიერთობას FAR-სა და FRR-ს შორის ამ სისტემებისთვის. ეს ურთიერთობა განისაზღვრება სისტემის ეფექტურობით და მისი სიგანით.


გახსოვდეთ, რომ ირისის გარსისთვის შესაძლებელია სისტემის სიზუსტის გაზრდა თითქმის კვადრატულად, ერთი საათის დახარჯვის გარეშე, სისტემის ორ თვალში დაკეცვით. თითის ანაბეჭდის მეთოდისთვის - რამდენიმე თითის შერწყმით და ვენების იდენტიფიცირებით, ორი ხელის შერწყმით და ეს ასევე შესაძლებელია მხოლოდ მეტი საათით, რაც იხარჯება ადამიანთან მუშაობისას.
მეთოდების შედეგების შეჯამების შემდეგ, შეგვიძლია ვთქვათ, რომ საშუალო და დიდი ობიექტებისთვის, ისევე როგორც მაქსიმალური უსაფრთხოების ობიექტებისთვის, გამოიყენეთ ირისის მემბრანა, როგორც ბიომეტრიული წვდომა და, შესაძლოა, ამოცნობა მკლავების ვენების გასწვრივ. ობიექტებისთვის, სადაც პერსონალის დიდი რაოდენობაა, ასობით ადამიანამდე, ოპტიმალური იქნება თითის წვდომა. 2D სურათებზე დაფუძნებული ამოცნობის სისტემები კიდევ უფრო სპეციფიკურია. ისინი შეიძლება საჭირო გახდეს კრუნჩხვების შემთხვევაში, თუ ამოცნობა გულისხმობს ფიზიკურ კონტაქტს, წინააღმდეგ შემთხვევაში შეუძლებელია ირისის მონიტორინგის სისტემის დაყენება. მაგალითად, თუ საჭიროა პიროვნების იდენტიფიცირება მათი მონაწილეობის გარეშე, კამერის ან გარე აღმოჩენის კამერის გამოყენებით, ან შესაძლოა მცირე რაოდენობის სუბიექტებისთვის ბაზაზე და მცირე რაოდენობის ადამიანებისთვის, როგორიცაა კამერის ამოღება.

შენიშვნები ახალგაზრდა ტექნიკოსებისთვის

ზოგიერთ გამყიდველს, როგორიცაა ნეიროტექნოლოგია, აქვს მათ მიერ წარმოებული ბიომეტრიული მეთოდების დემო ვერსიები, რომლებიც ხელმისაწვდომია მათ ვებსაიტზე, ასე რომ თქვენ შეგიძლიათ მათი დაკავშირება და თამაშიც კი. ვისაც სურს უფრო სერიოზულად ჩაუღრმავდეს პრობლემას, შემიძლია გაგახაროთ ერთი წიგნით, რომელიც წავიკითხე რუსულად - ”ბიომეტრიის სახელმძღვანელო” რ.მ. ბურთი, ჯ.ჰ. კონელი, ს.პანკანტი. იქ უამრავი ალგორითმი და მათემატიკური მოდელია. ყველაფერი არ არის სრულყოფილი და არ მიუთითებს გადაუდებლობაზე, მაგრამ ბაზა ცუდი და მოცულობითია.

P.S.

ამ სტატიაში მე არ შევეხები ავთენტიფიკაციის პრობლემას, არამედ იდენტიფიკაციას. პრინციპში, FAR/FRR მახასიათებლებისა და დეტალების შესაძლებლობის გამო, შეგიძლიათ სთხოვოთ საკუთარ თავს ავთენტიფიკაციის ყველა აუცილებელი ნაბიჯი.