Биометрическая идентификация в интегрированных системах безопасности. |
Татарченко Николай Валентинович
Тимошенко Светлана Вячеславовна
БИОМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ В ИНТЕГРИРОВАННЫХ СИСТЕМАХ БЕЗОПАСНОСТИ
Всем хорошо известны сцены из фантастических фильмов: герой подходит к двери и дверь открывается, узнав его. Это одна из наглядных демонстраций удобства и надежности применения биометрических технологий для контроля доступа. Однако на практике не так все просто. Сегодня некоторые фирмы готовы предложить потребителям контроль доступа с применением биометрических технологий.
Традиционные методы идентификации личности, в основе которых находятся различные идентификационные карты, ключи или уникальные данные, такие как, например, пароль не являются надежными в той степени, которая требуется на сегодняшний день.
Естественным шагом в повышении надежности идентификаторов стали попытки использования биометрических технологий для систем безопасности.
Диапазон проблем, решение которых может быть найдено с использованием новых технологий, чрезвычайно широк:
- предотвратить проникновение злоумышленников на охраняемые территории и в помещения за счет подделки, кражи документов, карт, паролей;
- ограничить доступ к информации и обеспечить персональную ответственность за ее сохранность;
- обеспечить допуск к ответственным объектам только сертифицированных специалистов;
- избежать накладных расходов, связанных с эксплуатацией систем контроля доступа (карты, ключи);
- исключить неудобства, связанные с утерей, порчей или элементарным забыванием ключей, карт, паролей;
- организовать учет доступа и посещаемости сотрудников.
Разработкой технологий для распознавания образов по различным биометрическим характеристикам начали заниматься уже достаточно давно, начало было положено в 60-е годы. Значительных успехов в разработке теоретических основ этих технологий добились наши соотечественники. Однако практические результаты получены в основном на западе и только “вчера”. Мощность современных компьютеров и усовершенствованные алгоритмы позволили создать продукты, которые по своим характеристикам и соотношению стали доступны и интересны широкому кругу пользователей.
Идея использовать индивидуальные характеристики человека для его идентификации не нова.
На сегодняшний день известен ряд технологий, которые могут быть задействованы в системах безопасности для идентификации личности по:
- отпечаткам пальцев (как отдельных, так и руки в целом);
- чертам лица (на основе оптического и инфракрасного изображений);
- радужной оболочке глаз;
- голосу;
- другим характеристикам.
У всех биометрических технологий существуют общие подходы к решению задачи идентификации, хотя все методы отличаются удобством применения, точностью результатов.
Любая биометрическая технология применяется поэтапно:
- сканирование объекта;
- извлечение индивидуальной информации;
- формирование шаблона;
- сравнение текущего шаблона с базой данных.
Биометрическая система распознавания устанавливает соответствие конкретных физиологических или поведенческих характеристик пользователя некоторому заданному шаблону. Обычно биометрическая система состоит из двух модулей: модуль регистрации и модуль идентификации.
Модуль регистрации обучает” систему идентифицировать конкретного человека.
На этапе регистрации видеокамера или иные датчики сканируют человека для того, чтобы создать цифровое представление его облика. Сканирование лица длится около 20 – 30 секунд, в результате чего формируются несколько изображений.
В идеальном случае, эти изображения будут иметь слегка различные ракурсы и выражения лица, что позволит получить более точные данные. Специальный программный модуль обрабатывает это представление и определяет характерные особенности личности, затем создает шаблон. Существуют некоторые части лица, которые практически не изменяются с течением времени, это, например, верхние очертания глазниц, области окружающие скулы, и края рта.
Большинство алгоритмов, разработанных для биометрических технологий, позволяют учитывать возможные изменения в прическе человека, так как они не используют для анализа области лица выше границы роста волос. Шаблон изображения каждого пользователя хранится в базе данных биометрической системы.
Модуль идентификации получает от видеокамеры изображение человека и преобразует его в тот же цифровой формат, в котором хранится шаблон.
Полученные данные сравниваются с хранимым в базе данных шаблоном для того, чтобы определить, соответствуют ли эти изображения друг другу. Степень подобия, требуемая для проверки, представляет собой некий порог, который может быть отрегулирован для различного типа персонала, мощности PC, времени суток и ряда иных факторов.
Идентификация может выполняться в виде верификации, аутентификации или распознавания. При верификации подтверждается идентичность полученных данных и шаблона, хранимого в базе данных.
Аутентификация подтверждает соответствие изображения, получаемого от видеокамеры одному из шаблонов, хранящихся в базе данных.
При распознавании, если полученные характеристики и один из хранимых шаблонов оказываются одинаковыми, то система идентифицирует человека с соответствующим шаблоном.
При использовании биометрических систем, особенно системы распознавания по лицу, даже при введении корректных биометрических характеристик не всегда решение об аутентификации верно. Это связано с рядом особенностей и, в первую очередь, с тем, что многие биометрические характеристики могут изменяться.
Существует определенная степень вероятности ошибки системы. Причем при использовании различных технологий ошибка может существенно различаться. Для систем контроля доступа при использовании биометрических технологий необходимо определить, что важнее не пропустить “чужого” или пропустить всех своих”.
Важным фактором для пользователей биометрических технологий в системах безопасности является простота использования. Человек, характеристики которого сканируются, не должен при этом испытывать никаких неудобств. В этом плане наиболее интересным методом является, безусловно, технология распознавания по лицу. Правда, в этом случае возникают иные проблемы, связанные в первую очередь, с точностью работы системы.
Несмотря на очевидные преимущества, существует ряд негативных предубеждений против биометрии, которые часто вызывают вопросы о том, не будут ли биометрические данные использоваться для слежки за людьми и нарушения их права на частную жизнь. Из-за сенсационных заявлений и необоснованной шумихи восприятие биометрических технологий резко отличается от реального положения дел.
И все же, использование биометрических методов идентификации приобрело особую актуальность в последние годы. Особенно остро данная проблема проявилась после событий 11 сентября в США. Мировое сообщество осознало степень возрастания угрозы терроризма во всем мире и сложность организации надежной защиты традиционными методами. Именно эти трагические события послужили отправной точкой для усиления внимания к современным интегрированным системам безопасности. Общеизвестно мнение, что если бы контроль в аэропортах был строже, то несчастий можно было бы избежать. Да и сегодня поиск виновных в ряде других происшествий мог бы быть существенно облегчен при использовании современных систем видеонаблюдения в интеграции с системами распознавания лиц.
Методы распознавания лица
В настоящее время существует четыре основных метода распознавания лица:
- «eigenfaces»;
- анализ «отличительных черт»;
- анализ на основе «нейронных сетей»;
- метод «автоматической обработки изображения лица».
Все эти методы различаются сложностью реализации и целью применения.
«Eigenface» можно перевести как «собственное лицо». Эта технология использует двумерные изображения в градациях серого, которые представляют отличительные характеристики изображения лица. Метод «eigenface» часто используются в качестве основы для других методов распознавания лица.
Комбинируя характеристики 100 120 «eigenface» можно восстановить большое количество лиц.
В момент регистрации, «eigenface» каждого конкретного человека представляется в виде ряда коэффициентов. Для режима установления подлинности, в котором изображение используется для проверки идентичности, «живой» шаблон сравнивается с уже зарегистрированным шаблоном, с целью определения коэффициента различия. Степень различия между шаблонами и определяет факт идентификации.
Технология «eigenface» оптимальна при использовании в хорошо освещенных помещениях, когда есть возможность сканирования лица в фас.
Методика анализа «отличительных черт» – наиболее широко используемая технология идентификации. Эта технология подобна методике «Eigenface», но в большей степени адаптирована к изменению внешности или мимики человека (улыбающееся или хмурящееся лицо). В технологии “отличительных черт” используются десятки характерных особенностей различных областей лица, причем с учетом их относительного местоположения.
Индивидуальная комбинация этих параметров определяет особенности каждого конкретного лица. Лицо человека уникально, но достаточно динамично, т.к. человек может улыбаться, отпускать бороду и усы, надевать очки – все это увеличивает сложность процедуры идентификации. Таким образом, например, при улыбке наблюдается некоторое смещение частей лица, расположенных около рта, что в свою очередь будет вызывать подобное движение смежных частей.
Учитывая такие смещения, можно однозначно идентифицировать человека и при различных мимических изменениях лица.
Так как этот анализ рассматривает локальные участки лица, допустимые отклонения могут находиться в пределах до 25° в горизонтальной плоскости, и приблизительно до 15° в вертикальной плоскости и требует достаточно мощной и дорогой аппаратуры, что соответственно сокращает степень распространения данного метода.
В методе, основанном на нейронной сети, характерные особенности обоих лиц – зарегистрированного и проверяемого сравниваются на совпадение.
«Нейронные сети» используют алгоритм, устанавливающий соответствие уникальных параметров лица проверяемого человека и параметров шаблона, находящегося в базе данных, при этом применяется максимально возможное число параметров.
По мере сравнения определяются несоответствия между лицом проверяемого и шаблона из базы данных, затем запускается механизм, который с помощью соответствующих весовых коэффициентов определяет степень соответствия проверяемого лица шаблону из базы данных. Этот метод увеличивает качество идентификации лица в сложных условиях.
Метод «автоматической обработки изображения лица» – наиболее простая технология, использующая расстояния и отношение расстояний между легко определяемыми точками лица, такими как глаза, конец носа, уголки рта. Хотя данный метод не столь мощный как «eigenfaces» или «нейронная сеть», он может быть достаточно эффективно использован в условиях слабой освещенности.
Системы распознавания по лицу, присутствующие на рынке
На сегодняшний день разработан ряд коммерческих продуктов, предназначенных для распознавания лиц. Алгоритмы, используемые в этих продуктах, различны и пока еще сложно дать оценку, какая из технологий имеет преимущества.
Лидерами в настоящий момент являются следующие системы: Visionic, Viisage и Miros.
- В основе приложения FaceIt компании Visionic лежит алгоритм анализа локальных признаков, разработанный в Университете Рокфеллера. Одна коммерческая компания в Великобритании интегрировала FaceIt в телевизионную антикриминальную систему под названием Mandrake. Эта система ищет преступников по видеоданным, которые поступают с 144 камер, объединенных в замкнутую сеть. Когда устанавливается идентичность, система сообщает об этом офицеру безопасности. В России представителем компании Visionic является компания “ДанКом”.
- Еще один лидер в этой области, компания Viisage, использует алгоритм, разработанный в Массачусетском технологическом институте. Коммерческие компании и государственные структуры во многих американских штатах и в ряде других стран используют систему компании Viisage вместе с идентификационными удостоверениями, например, водительскими правами.
- ZN Vision Technologies AG (Германия) предлагает на рынке ряд продуктов, в которых применяется технология распознавания лиц. Эти системы представляются на российском рынке компанией Солинг”.
- В системе распознавания лиц TrueFace компании Miros используется технология нейронных сетей, а сама система применяется в комплексе выдачи наличных денег корпорации Mr.Payroll и установлена в казино и других увеселительных заведениях многих штатов США.
В США независимыми экспертами было проведено сравнительное тестирование различных технологий распознавания лиц. Результаты тестирования представлены ниже.
Рис.1. Сравнительный анализ эффективности распознавания лиц в разных системах
На практике, при использовании систем распознавания лиц в составе стандартных электронных охранных систем, предполагается, что человек, которого следует идентифицировать, смотрит прямо в камеру. Таким образом, система работает с относительно простым двумерным изображением, что заметно упрощает алгоритмы и снижает интенсивность вычислений. Но даже в этом случае задача распознавания все же не тривиальна, поскольку алгоритмы должны учитывать возможность изменения уровня освещения, изменение выражения лица, наличие или отсутствие макияжа или очков.
Надежность работы системы распознавания лиц очень сильно зависит от нескольких факторов:
- Качество изображения. Заметно снижается вероятность безошибочной работы системы, если человек, которого мы пытаемся идентифицировать, смотрит не прямо в камеру или снят при плохом освещении.
- Актуальность фотографии, занесенной в базу данных.
- Величина базы данных.
Технологии распознавания лица хорошо работают со стандартными видеокамерами, которые передают данные и управляются персональным компьютером, и требуют разрешения 320×240 пикселов на дюйм при скорости видео потока, по крайней мере, 3 – 5 кадров в секунду.
Для сравнения – приемлемое качество для видео конференции требует скорости видеопотока уже от 15 кадров в секунду.
Более высокая скорость видеопотока при более высоком разрешении ведет к улучшению качества идентификации.
При распознавании лиц с большого расстояния существует сильная зависимость между качеством видеокамеры и результатом идентификации.
Объем баз данных при использовании стандартных персональных компьютеров не превышает 10000 изображений.
Заключение
Предлагаемые сегодня методы распознавания лиц интересны и близки к широкому внедрению, однако пока не возможно как в кино доверять открытие двери только технологии распознавания по лицу. Она хороша как помощник для охранника или другой системы контроля доступа.
Именно этот метод используется во многих ситуациях, когда требуется убедиться, что предъявленный документ действительно принадлежит предъявившему его человеку. Это происходит, например, в международном аэропорте, когда пограничник сверяет фото на паспорте с лицом владельца паспорта и принимает решение, его это паспорт или нет.
По аналогичному алгоритму действует и компьютерная система доступа. Отличие состоит только в том, что фотография сравнивается с уже хранимым в базе данных шаблоном.
Уже появились технологии, которые основаны на распознавании лиц в инфракрасном свете.
Новая технология основана на том, что тепловая картинка, созданная излучением тепла кровеносными сосудами лица или, по-другому, термограмма лица человека, является уникальной для каждого и, следовательно, может быть использована в качестве биометрической характеристики для систем контроля доступа.
Данная термограмма является более стабильным идентификатором, чем геометрия лица, поскольку почти не зависит от изменения внешности человека.
Замки NAPCO Trilogy для контроля доступа с сигнализацией
Как пандемия изменила потребности в контроле доступа
Новые ориентиры в биометрии контроля доступа
SmartBadge | переносной многорежимный трекер | Смарт-бейдж
HID обьявили лидером в отрасли биометрической аутентификации
