Методы биометрической идентификации

Все методы биометрической идентификации могут быть разделены на две группы (рисунок 2.1) – методы, основанные на использовании статических биометрических признаков, и методы использующие динамические биометрические признаки.

Статические биометрические признаки это уникальные свойства, которые были даны объекту при рождении и являются неотделимыми от него.

Динамические биометрические признаки – поведенческие особенности человека – характерные, подсознательные движения, при воспроизведении какого либо действия.

Рисунок 2.1 - Наиболее распространенные биометрические признаки (статические и динамические)

Биометрический признак должен отвечать следующим требованиям:

· универсальность – должна быть возможность получить биометрический признак у всех пользователей;

· уникальность – не должно быть двух человек, для которых бы эти признаки совпадали;

· постоянство – признак не должен изменяться со временем;

· собираемость – возможность легко получить данный признак от исследуемого объекта.

Очевидно, что отсутствие какого либо из свойств осложняет процедуру биометрической идентификации.

Среди методов биометрической идентификации использующих статические биометрические признаки наиболее распространенными являются следующие [Одинец Д.Н. Способы построения систем идентификации личности по биометрическим параметрам / Военная академия Республики Беларусь [Электронный ресурс]. – 2005.]:

· распознавание по отпечатку пальца – в основе метода лежит уникальность рисунка паппилярных линий на пальцах;

· распознавание по геометрии ладони – метод основан на предположении, что трехмерные геометрические характеристики ладони человека являются уникальными;

· распознавание по сетчатке глаза – этот способ рассматривает рисунок кровеносных сосудов на глазном дне;

· распознавание по радужной оболочке глаза – рисунок радужной оболочки глаза является уникальным для каждого человека;

· распознавание по форме лица – данный метод рассматривает геометрические размеры черт лица и различные соотношения между ними;

· распознавание по термограмме лица – в основе данного метода лежит допущение о том, что распределение кровеносных сосудов и артерий, которые снабжают кровью и соответственно выделяют тепло, на лице каждого человека уникально. Этот метод, в отличии от предыдущего позволяет различать близнецов;

· метод распознавания по ДНК человека – данный метод наиболее точен, но является достаточно сложным, дорогим, и проведение ДНК тестов требует больших временных затрат.

Некоторые компании, занимающиеся разработкой и внедрением биометрических систем, изучают такие специфические биометрические сигналы, как подногтевой слой кожи, объем пальцев, запах тела и т.д. Но пока широкого распространиения данные методы не получили.

Наиболее распространенными методами идентификации построенными на использовании динамических биометрических признаков являются следующие:

· распознавание по рукописному подчерку – при этом можно проводить анализ тестовой фразы (подпись или определенный набор слов), анализаруя ее как изображение, или исследовать динамику движения кончика ручки и силу нажима на поверхность;

· распознавание по клавиатурному подчерку – при использовании данного метода рассматриваются такие показатели, как пауза между нажатиями двух последующих клавиш и время удержания каждой клавиши;

· распознавание по голосу - рассматривается сочетание частотных и статистических характеристик голоса.

Также ведется разработка методов распознавания человека по движению губ, по динамике поворота ключа в дверном замке, походке и пр.

Динамические особенности хоть и не даются человеку от рождения, но являются устойчивыми и индивидуальными. Это объясняется избыточностью двигательных ресурсов человеческого тела и ограниченностью вычислительных ресурсов человеческого мозга. Поэтому привычные действия осуществляются без осознанного контроля со стороны головного и спинного мозга. Действие, совершаемое подсознательно, отличается более высокой скоростью совершения.

Иллюстрирует это пример, приведенный на рисунке 2.2. На данном рисунке представлено движение пера при подписи автора (изменение координаты Y в зависимости от времени t) и при попытке подделки подписи злоумышленником. Результат подделки будет неотличимо похож на подлинный, динамику же написания воспроизвести намного труднее.

Исследования показали, что динамические особенности при попытке подделать или обвести чужую подпись, существенно отличаются от динамики подсознательного действия.

Рисунок 2.2 - Колебания пера по ординате y(t) автора (кривая а) и злоумышленника, обводящего подпись (кривая b), в зависимости от времени t

Динамические особенности не являются врожденными, а приобретаются при многократном совершении однообразных действий, но при этом они обладают всеми необходимыми свойствами (уникальность, универсальность, собираемость и постояноство) чтобы выполнять роль биометрического сигнала. Таким образом, динамические особенности могут лежать в основе биометрической идентификации.

Методы биометрической идентификации, использующие статистические и динамические биометрические признаки, являются двумя взаимодополняющими друг друга ветвями. Они обладают своими недостатками и достоинствами.

Основным преимуществом статических биометрических признаков является высокая степень стабильности, независимость признаков от эмоционального, физического и психического состояния человека. Минусом данных признаков является то, что для эффективной идентификации требуется регистрация биометрического сигнала с высоким разрешением и хорошим качеством, что бывает труднодостижимо. От качества исходной информации, зачастую, зависит точнось функционирования алгоритмов идентификации.

К достоинствам методов, основанных на использовании динамических биометрических признаков, можно отнести относительную простоту получения биометрических сигналов, это обусловлено тем, что данные методы могут использовать стандартные средства мультимедиа (клавиатура для анализа клавиатурного подчерка, микрофон для анализа голоса, графический планшет для рукописного подчерка). Несомненным достоинством данных методов является возможность использования сочетания биометрического сигнала с элементом секретного знания, например, с паролем или парольной фразой. Если статические биометрические признаки даются человеку от рождения и их практически невозможно сохранить в тайне, то, при использовании динамических признаков, можно без особых затрат поменять содержание кодовой фразы, которую пользователь произносит или пишет для идентификации.

Недостатками методов, основанных на динамических биометрических признаках, прежде всего, являлось то, что они обладают низкой устойчивостью и постоянством – на точность данных методов оказывает сильное влияние психофизическое состояние личности.

В публикациях НИИЦ БТ МГТУ им Н.Э. Баумана [Применение биометрии] приводятся следующие экспертные оценки различных биометрических признаков между собой:

Подобные качественные оценки методов биометрической идентификации не совсем объективны. Такие характеристики, как уникальность и постояноство, в существенной мере зависят от метода математической обработки биометрической информации. Негативная оценка биометрического признака по этим характеристикам свидетельствует, в первую очередь, о том, что до настоящего времени не была еще разработана адекватная и удобная математическая модель данного сигнала. Подробное исследование вероятностной структуры биометрического сигнала позволит выделить информативные признаки, устойчивые к внешним факторам и наиболее ярко отражающие индивидуальные особенности человека, а, следовательно, добиться более высокой устойчивости и уникальности.

Существует большое количество самых разнообразных биометрических признаков, и все они могут быть разделены на две группы – статические и динамические. Каждая группа обладает своими достоинствами и недостатками. В литературе часто приводится сравнение биометрических признаков между собой, но без использования количественных характеристик данное сравнение носит лишь качественный (субъективный) характер. Количественные характеристики необходимы, в том числе, для обоснованного выбора биометрического признака при построении процедуры биометрической идентификации. Чтобы иметь возможность оперировать численными характеристиками при сравнении тех или иных методов биометрической идентификации между собой, особенно важно разрабатывать и исследовать математические модели биометрических сигналов.