Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: Научного журнала «Студенческий» № 12(140)

Рубрика журнала: Информационные технологии

Скачать книгу(-и): скачать журнал часть 1, скачать журнал часть 2, скачать журнал часть 3

Библиографическое описание:
Булыга Ф.С. ОБЗОР МЕТОДОВ БИОМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ // Студенческий: электрон. научн. журн. 2021. № 12(140). URL: https://sibac.info/journal/student/140/206862 (дата обращения: 29.03.2024).

ОБЗОР МЕТОДОВ БИОМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ

Булыга Филипп Сергеевич

студент, кафедра систем автоматизированного проектирования, Южный федеральный университет,

РФ, г. Таганрог

Запорожец Дмитрий Юрьевич

научный руководитель,

канд. тех. наук, доц., Южный федеральный университет,

РФ, г. Таганрог

OVERVIEW OF BIOMETRIC PERSONAL IDENTIFICATION METHODS

 

Philip Bulyga

student, Department of Computer Aided Design Systems, Southern Federal University,

Russia, Taganrog

Dmitry Zaporozhets

scientific adviser, Candidate of Technical Sciences, assistant professor, Southern Federal University,

Russia, Taganrog

 

АННОТАЦИЯ

В данной статье приведен краткий обзор статичных методов биометрической идентификации, выделены сильные и слабые стороны каждого методы. Приведены основные сферы применения данных технологий.

ABSTRACT

This article provides a brief overview of static biometric identification methods, highlighting the strengths and weaknesses of each method. The main areas of application of these technologies are given.

 

Ключевые слова: биометрия, биометрическая идентификация, статичные методы, информационная безопасность.

Keywords: biometrics, biometric identification, static methods, information security.

Введение

Распространенность систем идентификации, применяющих в качестве параметров входа биометрические данные пользователей, дали толчок к интенсивному исследованию и развитию биометрических методов. Преимущества применения биометрических данных в подобных системах обусловлено сложностью подделки либо кражи таких параметров, невозможностью их утраты либо порчи. На данный момент можно выделить два основных типа биометрических данных: статичные и динамические.

К динамическому типу биометрических данных относятся: интенсивоность написания рукописного текста, тембр голоса, особенности произношения и т.п.

Статичными данными являются физиологические особенности человека: рисунки папиллярных узоров подушечек пальцев, геометрия лица и рук, радушная оболочка глаза и прочее.

Любая биометрическая система работает по приблизительно одинаковому алгоритму. Основной принцип работы таких систем заключается в получении на вход изображения биометрических данных с дальнейшим преобразованием к заданному шаблону, и сравнением с шаблонами, имеющимися в базе данных.

Данная статья посвящена рассмотрению и анализу статических методов биометрической идентификации, поскольку данные методы показывают большую эффективность в сравнении с динамическими.

Рассматриваемые методы

  1. Распознавание по папиллярным узорам подушечек пальцев

Идентификация личности по папиллярным рисункам наиболее распространенный способ, применяемый повсеместно различными государственными и частными структурами. Связано это с тем, что каждый человек имеет уникальный рисунок, который практически никогда не повторяется, шанс такого повторения 1 на 64 миллиардов [4 с. 31]. Зачастую, алгоритм работы методов основанных на распознавании отпечатков пальцев заключается в нахождении характерных точек на: разветвлении и окончаний линий узора, а также группы точек, расположенная в центре рисунка. Линии узоров представляются в виде уникального кода, тем самым сохраняя полную информативность полученного изображения.

Преимущества: простота получения биометрических данных; низкая стоимость специализированного оборудования.

Недостатки: затрудненная идентификация при наличии физических повреждений; присутствие прецедентов подмены данных.

  1. Сканирование радужной оболочки глаза

Радужная оболочка глаза формируется у человека еще до его рождения, и не меняется в течение всей жизни (за исключением случаев хирургического вмешательства). Текстура радужной оболочки представляет из себя большое количество различных точек и рисунков со сложной структурой. Это позволяет без труда выделить боле 200 уникальных точек, применяемых для формирования профиля личности человека. Для сравнения, применяя идентификацию по отпечатку пальца, формируется от 50 до 70 точек.

Преимущества: быстрая скорость первичной обработки (в среднем от 300 до 500 мс); высокие показатели точности, малая вероятность ложного срабатывания; отсутствие необходимости физического контакта с устройствами считывания.

Недостатки: малая распространенность подобных систем; высокая стоимость считывающих устройств.

  1. Сканирование сетчатка глаза

Метод получения данных путем анализа сетчатки глаза основывается на считывании взаиморасположения кровеносных сосудов задней стенки глаза. Сканер пропускает инфракрасное излучение малой интенсивности через зрачок, тем самым получая карту расположения сосудов, позволяющую выделить порядка 200–300 уникальных точек. Данные точки в последствии служат для создания уникального шаблона конкретного человека.

Преимущества: высокий уровень точности, низкая вероятность ошибки.

Недостатки: чувствительность к правильному расположению глаза относительно сканера; затруднение работы системы при наличии некоторых заболевания (конъюнктивит и прочее).

  1. Распознавание лица

Системы биометрической идентификации, в основе которых лежат технологии распознавания лиц в последнее время набирают большую популярность. Это связано с тем, что методы, применяемые в данных системах хорошо проработаны и способны идентифицировать личность человека с высокой скоростью и точностью.

Спектр областей применения данной технологии постоянно расширяется, так, распознавание лиц успешно применяется в системах видеонаблюдения, системах контроля доступом, банковском и миграционном секторе. Например, при повторном посещении Объединенных Арабских Эмиратов достаточно просто посмотреть в камеру для того, чтобы сотрудник миграционного контроля смог получить всю необходимую информацию.

Основной принцип работы подобных систем заключается в получении и нормализации исходного изображения лица. В последствии в зависимости от применяемого метода, изображение представляется в заданном виде, а полученный таким образом шаблон сравнивается с имеющимися из базы данных.

Преимущества: возможность скрытой идентификации; скорость и точность распознавания.

Недостатки: стоимость системы; влияние внешних факторов на эффективность работы.

Заключение

В данной статье приведен краткий обзор наиболее популярных статичных методов биометрической идентификации личности. Каждый из перечисленных методов имеет ряд преимуществ и недостатков, а применение того или иного метода обусловлено условиями эксплуатации и минимальными требованиями к работе подобных технологий.

Так в системах контроля доступом применяемых в сети Интернет, для верификации на сайтах, либо на платформах с ограниченным доступом, наиболее эффективным методом идентификации можно считать применение технологии распознавания лиц. Поскольку она позволяет быстро и удобно пройти идентификацию, не применяя при этом специализированные средства или сканеры. Для идентификации достаточно иметь веб-камера, которая присутствует на подавляющем большинстве устройств.

Учитывая постоянное развитие и исследования, проводимые в области компьютерного зрения, можно с уверенностью заявить о росте сфер применения данной технологии, а также о совершенствовании применяемых в ней методов.

 

Список литературы:

  1. Асаинова Л. С. Биометрическая аутентификация как альтернативный способ идентификации человека // Вестник науки и образования. 2020. №9. – 86 с.
  2. Клипко Е. П. Биометрическая идентификация человека // Научный журнал КубГАУ. 2015. № 109. – 49 с.
  3. Муса А. Ж., Алдашев А.А. Распознавание лиц для систем безопасности // Наука и образование сегодня. 2020. №7. – 14 с.
  4. Нуруллоев Ф. Н. Защита отпечатков пальцев в системах биометрической аутентификации с использованием методов криптографии и водяных знаков // Universum: технические науки. 2020. №10. – 31 с.

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом
CAPTCHA
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.