28.06.2017

Morpho a lansat un nou 3D Face Reader pentru scanarea feței, a cărui acuratețe și stabilitate sunt asigurate de algoritmi unici și de utilizarea șabloanelor biometrice 3D. Nici măcar iluminarea obiectului nu afectează funcționarea acestui dispozitiv, deoarece identificarea feței se realizează folosind o cameră IR, iar întregul proces de identificare durează aproximativ 1 secundă. Avantajele suplimentare ale cititorului 3D Face includ controlul direct al unui încuietor electric sau al turnichetului, integrarea cu orice sistem de control al accesului la rețea prin Wiegand, LAN, RS232 și RS485, precum și suportul PoE pentru alimentarea cu energie și controlul dispozitivului printr-un singur cablu Ethernet.

Dezvoltatorii au acordat o atenție designului 3D Face Reader nu mai puțin decât componenta funcțională, rezultând un produs ergonomic elegant, care oferă o precizie ridicată, atât offline, cât și online, și are un procent neglijabil de admitere/refuzare eronată a accesului. Toate produsele Morpho, care pot fi utilizate pentru identificarea facială, a amprentei sau a venelor, pot fi integrate în sistemele existente de control al accesului pentru upgrade-uri graduale. Mai mult, împreună cu modul de identificare, toate cititoarele Morpho acceptă modul de verificare pentru a restricționa accesul la obiectele critice.

Potrivit producătorului noului scaner facial, este imposibil să păcăliți cititorul de față 3D. Este capabil să identifice o persoană cu mare precizie în timpul conducerii, în ciuda prezenței unui accesoriu pentru cap, ochelari, căști și alte accesorii care acoperă părți ale feței și, de asemenea, exclude trecerea străinilor folosind o fotografie sau un videoclip al unei persoane înregistrate în sistemul. Acest cititor nu își reduce eficiența chiar și cu o lipsă de lumină pe obiect, deoarece identificarea feței se realizează în domeniul infraroșu. Un avantaj suplimentar al unui astfel de dispozitiv de identificare este că mâinile unei persoane rămân întotdeauna libere, iar „identificatorul” în sine nu poate fi pierdut sau dat unei alte persoane.

Cel mai simplu mod de a integra cititorul Morpho cu infrastructura de rețea existentă este prin TCP/IP, deoarece același cablu Ethernet poate fi folosit pentru a configura, gestiona și alimenta dispozitivul ID. În special pentru astfel de cazuri, dezvoltatorii 3D Face Reader au oferit suport pentru tehnologia PoE. Mai multe cititoare biometrice Morpho pot fi conectate în rețea prin TCP/IP, care pot fi folosite pentru a identifica o persoană în diferite puncte ale pasajului și a le controla prin interfața software SecureAdmin ™. Este important de reținut că acest software vă permite să acumulați șabloane biometrice de față create de un cititor de fețe 3D pentru a le utiliza de către toți cititorii sistemului.

Recent, pe Habré au apărut multe articole pe sistemele de identificare a feței de la Google. Sincer să fiu, de la mulți dintre ei poartă jurnalism și, ca să spunem ușor, incompetență. Și am vrut să scriu un articol bun despre biometrie, nu este primul meu! Există câteva articole bune despre biometrie pe Habré - dar sunt destul de scurte și incomplete. Aici voi încerca să subliniez pe scurt principiile generale ale identificării biometrice și realizările moderne ale omenirii în această problemă. Inclusiv identificarea prin fețe.

Articolul are o continuare, care este, de fapt, prequelul său.

Articolul se va baza pe o publicație comună cu un coleg din revista (BDI, 2009), revizuită pentru a se potrivi realităților moderne. Habré nu are încă colegi, dar a susținut publicarea articolului revizuit aici. La momentul publicării, articolul era o scurtă prezentare a pieței de tehnologie biometrică modernă, pe care am realizat-o singuri înainte de a ne lansa produsul. Judecățile evaluative privind aplicabilitatea prezentate în a doua parte a articolului se bazează pe opiniile persoanelor care au folosit și implementat produsele, precum și pe opiniile persoanelor implicate în producția de sisteme biometrice în Rusia și Europa.

informatii generale

Să începem cu elementele de bază. În 95% din cazuri, biometria este în esență statistică matematică. Și matstat este o știință exactă, ai cărei algoritmi sunt folosiți peste tot: în radare și în sistemele bayesiene. Erorile de primul și al doilea fel pot fi considerate cele două caracteristici principale ale oricărui sistem biometric). În teoria radarului, ele sunt de obicei numite „falsă alarmă” sau „target miss”, iar în biometrie cele mai consacrate concepte sunt FAR (False Acceptance Rate) și FRR (False Rejection Rate). Primul număr caracterizează probabilitatea unei coincidențe false a caracteristicilor biometrice a două persoane. Al doilea este probabilitatea de a refuza accesul unei persoane autorizate. Sistemul este mai bun, cu cât valoarea FRR este mai mică pentru aceleași valori FAR. Uneori se folosește și caracteristica comparativă EER, care determină punctul în care se intersectează graficele FRR și FAR. Dar nu este întotdeauna reprezentativ. Mai multe detalii pot fi găsite, de exemplu,.
Se pot observa următoarele: dacă FAR și FRR nu sunt date în caracteristicile sistemului bazat pe baze de date biometrice deschise, atunci orice ar declara producătorii despre caracteristicile acestuia, acest sistem este cel mai probabil incompetent sau mult mai slab decât concurenții.
Dar nu numai FAR și FRR determină calitatea sistemului biometric. Dacă aceasta ar fi singura cale, atunci tehnologia de vârf ar fi recunoașterea oamenilor de către ADN, pentru care FAR și FRR tind la zero. Dar este evident că această tehnologie nu este aplicabilă în stadiul actual al dezvoltării umane! Am dezvoltat mai multe caracteristici empirice care ne permit să evaluăm calitatea sistemului. „Rezistența la contrafacere” este o caracteristică empirică care rezumă cât de ușor este să păcăliți un identificator biometric. „Rezistența la mediu” – o caracteristică care evaluează empiric stabilitatea sistemului în diferite condiții externe, cum ar fi schimbările de iluminare sau temperatura camerei. „Ușurința de utilizare” arată cât de dificil este să utilizați un scaner biometric, dacă identificarea este posibilă „din mers”. O caracteristică importantă este „Viteza de funcționare” și „Costul sistemului”. Nu uitați că caracteristicile biometrice ale unei persoane se pot schimba în timp, deci dacă este instabilă, acesta este un dezavantaj semnificativ.
Abundența metodelor biometrice este uimitoare. Principalele metode care utilizează caracteristicile biometrice statice ale unei persoane sunt identificarea prin modelul papilar pe degete, iris, geometria feței, retină, modelul venelor mâinii și geometria mâinii. Există și o familie de metode care folosesc caracteristici dinamice: identificarea prin voce, dinamica scrisului de mână, ritmul cardiac, mersul. Mai jos este distribuția pieței biometrice în urmă cu câțiva ani. În orice altă sursă, aceste date fluctuează cu 15-20 la sută, deci aceasta este doar o estimare. Tot aici sub conceptul de „geometrie a mâinii” există două metode diferite, care vor fi discutate mai jos.


În acest articol, vom lua în considerare doar acele caracteristici care sunt aplicabile în sistemele de control al accesului (ACS) sau în sarcinile conexe. Datorită superiorității lor, acestea sunt în primul rând caracteristici statice. Dintre caracteristicile dinamice în acest moment, doar recunoașterea vocii are cel puțin o anumită semnificație statistică (comparabilă cu cei mai proasți algoritmi statici FAR ~ 0,1%, FRR ~ 6%), dar numai în condiții ideale.
Pentru a înțelege probabilitățile FAR și FRR, puteți estima cât de des vor apărea potriviri false dacă instalați un sistem de identificare la o poartă cu N personal. Probabilitatea unei coincidențe false a unei amprente primite de un scaner pentru o bază de date de N amprente este FAR ∙ N. Și în fiecare zi trec și aproximativ N persoane prin punctul de control acces. Atunci probabilitatea de eroare pentru o zi lucrătoare este FAR ∙ (N ∙ N). Desigur, în funcție de obiectivele sistemului de identificare, probabilitatea unei erori pe unitatea de timp poate varia foarte mult, dar dacă acceptăm o eroare pe zi lucrătoare ca fiind acceptabilă, atunci:
(1)
Apoi obținem că funcționarea stabilă a sistemului de identificare cu FAR = 0,1% = 0,001 este posibilă cu numărul de personal N≈30.

Scanere biometrice

Astăzi, conceptul de „algoritm biometric” și „scaner biometric” nu sunt neapărat interconectate. Compania poate produce aceste elemente individual sau împreună. Cea mai mare diferențiere a producătorilor de scanere și a producătorilor de software a fost realizată pe piața biometriei papilare a degetelor. Cel mai mic scaner facial 3D de pe piață. De fapt, nivelul de diferențiere reflectă în mare măsură dezvoltarea și saturația pieței. Cu cât mai multe alegeri, cu atât subiectul este mai elaborat și adus la perfecțiune. Diferite scanere au un set diferit de capabilități. Practic este un set de teste pentru a verifica dacă un obiect biometric este manipulat sau nu. Pentru scanerele de degete poate fi o verificare cu denivelare sau verificarea temperaturii, pentru scanerele oculare poate fi o verificare a acomodarii elevului, pentru scanerele faciale poate fi o mișcare a feței.
Scanerele influențează foarte mult statisticile FAR și FRR primite. În unele cazuri, aceste numere se pot schimba de zeci de ori, mai ales în condiții reale. De obicei, caracteristicile algoritmului sunt date pentru o bază „ideală”, sau doar pentru una bine potrivită, unde cadrele neclare și neclare sunt aruncate afară. Doar câțiva algoritmi indică sincer atât ieșirea de bază, cât și ieșirea completă FAR / FRR pentru aceasta.

Și acum mai detaliat despre fiecare dintre tehnologii

Amprentele digitale

Amprentarea (recunoașterea amprentelor) este cea mai dezvoltată metodă biometrică de identificare personală în prezent. Catalizatorul pentru dezvoltarea metodei a fost utilizarea pe scară largă în știința criminalistică a secolului al XX-lea.
Fiecare persoană are un model unic de amprentă papilară, ceea ce face posibilă identificarea. De obicei, algoritmii folosesc puncte caracteristice pe amprentele digitale: capătul liniei de model, ramificarea liniei, puncte individuale. În plus, sunt implicate informații despre structura morfologică a amprentei: poziția relativă a liniilor închise ale modelului papilar, liniile „arcuite” și spiralate. Caracteristicile modelului papilar sunt convertite într-un cod unic care păstrează conținutul informațional al imaginii imprimate. Și „codurile de amprentă” sunt stocate în baza de date folosită pentru căutare și comparare. Timpul pentru a traduce o imagine a amprentei într-un cod și identificarea acesteia nu depășește de obicei 1 s, în funcție de dimensiunea bazei de date. Timpul petrecut pentru ridicarea mâinii nu este luat în calcul.

Statisticile VeriFinger SDK obținute cu scanerul de amprentă DP U.are.U au fost folosite ca sursă de date despre FAR și FRR. În ultimii 5-10 ani, caracteristicile recunoașterii degetelor nu au progresat prea mult, așa că cifrele date sunt un bun exemplu al valorii medii a algoritmilor moderni. Algoritmul VeriFinger a câștigat timp de câțiva ani Concursul Internațional de Verificare a Amprentei, unde algoritmii de recunoaștere a degetelor au concurat.

Valoarea tipică FAR pentru metoda de recunoaștere a amprentei este de 0,001%.
Din formula (1) se obține că funcționarea stabilă a sistemului de identificare cu FAR = 0,001% este posibilă cu numărul de personal N≈300.

Avantajele metodei. Fiabilitate ridicată - indicatorii statistici ai metodei sunt mai buni decât indicatorii metodelor de identificare prin față, voce, pictură. Cost redus al dispozitivelor care scanează o imagine cu amprentă digitală. O procedură destul de simplă pentru scanarea unei amprente.
Dezavantaje: modelul papilar al amprentei se deteriora foarte usor prin mici zgarieturi si taieturi. Persoanele care au folosit scanere în fabrici cu câteva sute de angajați raportează o rată mare de eșec la scanare. Multe dintre scanere sunt inadecvate pentru pielea uscată și împiedică persoanele în vârstă. Când a comunicat la ultima expoziție MIPS, șeful serviciului de securitate al unei mari întreprinderi chimice a spus că încercarea lor de a introduce scanere de degete în întreprindere (s-au încercat scanere de diferite sisteme) a eșuat - expunerea minimă la substanțe chimice pe degetele angajaților. a cauzat defectarea sistemelor de securitate ale scanerelor - scanerele au declarat că degetele sunt false. Există, de asemenea, o lipsă de protecție împotriva contrafacerii imaginii amprentei, parțial din cauza utilizării pe scară largă a metodei. Desigur, nu toate scanerele pot fi păcălite cu metodele Legend Busters, dar totuși. Pentru unele persoane cu degete „nepotrivite” (în special temperatura corpului, umiditatea), probabilitatea de a refuza accesul poate ajunge la 100%. Numărul acestor persoane variază de la o fracțiune de procent pentru scanere scumpe la zece procente pentru cele ieftine.
Desigur, este de remarcat faptul că un număr mare de deficiențe sunt cauzate de prevalența pe scară largă a sistemului, dar aceste neajunsuri au loc și apar foarte des.

Situația pieței

În prezent, sistemele de recunoaștere a amprentelor ocupă mai mult de jumătate din piața biometrică. Multe companii rusești și străine sunt angajate în producția de sisteme de control al accesului bazate pe metoda de identificare a amprentei. Datorită faptului că această direcție este una dintre cele mai vechi, este cea mai răspândită și este de departe cea mai dezvoltată. Scanerele de amprente au parcurs un drum foarte lung pentru a se îmbunătăți. Sistemele moderne sunt echipate cu diverși senzori (temperatură, presiune etc.), care măresc gradul de protecție împotriva contrafacerii. Sistemele devin din ce în ce mai convenabile și mai compacte în fiecare zi. De fapt, dezvoltatorii au atins deja o anumită limită în acest domeniu și nu există unde să dezvolte metoda în continuare. În plus, majoritatea companiilor produc sisteme gata făcute care sunt echipate cu tot ce aveți nevoie, inclusiv software. Integratorii din această zonă pur și simplu nu trebuie să asambleze singuri sistemul, deoarece este neprofitabil și va necesita mai mult timp și efort decât cumpărarea unui sistem gata făcut și deja ieftin, cu atât alegerea va fi cu adevărat largă.
Printre companiile străine care se ocupă de sisteme de recunoaștere a amprentei se remarcă SecuGen (scanere USB pentru PC-uri, scanere care pot fi instalate în întreprinderi sau încorporate în încuietori, SDK și software pentru conectarea sistemului cu un computer); Bayometric Inc. (scanere de amprente, sisteme TAA / Control acces, SDK-uri de amprentă, module de amprentă încorporate); DigitalPersona, Inc. (scanere USB, SDK). În Rusia lucrează în acest domeniu următoarele companii: BioLink (scanere de amprente, dispozitive biometrice de control al accesului, software); Sonda (scanere de amprente, dispozitive biometrice de control al accesului, SDK); SmartLock (scanere de amprente și module), etc.

Iris

Irisul ochiului este o caracteristică unică a omului. Modelul irisului se formează în luna a opta de dezvoltare intrauterină, în cele din urmă se stabilizează la vârsta de aproximativ doi ani și practic nu se schimbă în timpul vieții, cu excepția cazului în urma unor traumatisme severe sau a unor patologii ascuțite. Metoda este una dintre cele mai precise dintre metodele biometrice.
Sistemul de identificare a irisului este împărțit logic în două părți: un dispozitiv pentru captarea unei imagini, procesarea primară și transmiterea acesteia către un computer și un computer care compară imaginea cu imaginile din baza de date și trimite o comandă pentru admiterea în dispozitivul executiv. .
Timpul de procesare a imaginii primare în sistemele moderne este de aproximativ 300-500ms, viteza de comparare a imaginii rezultate cu baza este la nivelul de 50.000-150.000 de comparații pe secundă pe un PC obișnuit. Această viteză de comparație nu impune restricții privind aplicarea metodei în organizațiile mari atunci când este utilizată în sistemele de acces. Atunci când se utilizează computere specializate și algoritmi de optimizare a căutării, devine chiar posibil să se identifice o persoană printre locuitorii unei țări întregi.
Pot să răspund imediat că sunt oarecum părtinitoare și am o atitudine pozitivă față de această metodă, întrucât tocmai în acest domeniu ne-am lansat startup-ul. Un paragraf de la sfârșit va fi dedicat unei mici auto-promovare.

Caracteristicile statistice ale metodei

Caracteristicile FAR și FRR pentru iris sunt cele mai bune din clasa sistemelor biometrice moderne (cu posibila excepție a metodei de recunoaștere a retinei). Articolul prezintă caracteristicile bibliotecii de recunoaștere a irisului a algoritmului nostru - EyeR SDK, care corespund algoritmului VeriEye testat pe aceleași baze. Am folosit baze de date CASIA obținute de scanerul lor.

Valoarea tipică FAR este 0,00001%.
Conform formulei (1), N≈3000 este numărul de personal al organizației, la care identificarea angajatului este destul de stabilă.
Este demn de remarcat aici o caracteristică importantă care distinge sistemul de recunoaștere a irisului de alte sisteme. În cazul utilizării unei camere cu o rezoluție de 1,3 MP sau mai mult, puteți surprinde doi ochi într-un cadru. Deoarece probabilitățile FAR și FRR sunt probabilități independente statistic, la recunoașterea de la doi ochi, valoarea FAR va fi aproximativ egală cu pătratul valorii FAR pentru un ochi. De exemplu, pentru FAR 0,001%, atunci când se folosesc doi ochi, probabilitatea unei toleranțe false va fi de 10-8%, cu FRR este doar de două ori mai mare decât valoarea FRR corespunzătoare pentru un ochi cu FAR = 0,001%.

Avantajele și dezavantajele metodei

Avantajele metodei. Fiabilitatea statistică a algoritmului. Captarea unei imagini a irisului poate fi efectuată la o distanță de la câțiva centimetri până la câțiva metri, în timp ce nu există contact fizic între persoană și dispozitiv. Irisul este protejat de deteriorare - ceea ce înseamnă că nu se va schimba în timp. De asemenea, este posibil să utilizați un număr mare de metode de combatere a contrafacerii.
Dezavantajele metodei. Prețul unui sistem bazat pe iris este mai mare decât prețul unui sistem bazat pe recunoașterea degetelor sau recunoașterea facială. Disponibilitate scăzută a soluțiilor gata făcute. Orice integrator care vine astăzi pe piața rusă și spune „da-mi un sistem gata făcut” este probabil să se întrerupă. Majoritatea vând sisteme scumpe la cheie instalate de companii mari precum Iridian sau LG.

Situația pieței

În prezent, ponderea tehnologiilor de identificare a irisului pe piața biometrică mondială este, conform diverselor estimări, de la 6 la 9 la sută (în timp ce tehnologiile de recunoaștere a amprentei ocupă peste jumătate din piață). Trebuie remarcat faptul că încă de la începutul dezvoltării acestei metode, consolidarea ei pe piață a fost încetinită de costul ridicat al echipamentelor și componentelor necesare pentru asamblarea unui sistem de identificare. Cu toate acestea, odată cu dezvoltarea tehnologiilor digitale, costul unui sistem separat a început să scadă.
Liderul în dezvoltarea de software în acest domeniu este Iridian Technologies.
Intrarea pe piață pentru un număr mare de producători a fost limitată de complexitatea tehnică a scanerelor și, ca urmare, de costul ridicat al acestora, precum și de prețul ridicat al software-ului datorită poziției de monopol a Iridian pe piață. Acești factori au permis doar marilor companii să se dezvolte în domeniul recunoașterii irisului, cel mai probabil deja angajate în producția unor componente potrivite pentru sistemul de identificare (optică de înaltă rezoluție, camere miniaturale cu iluminare în infraroșu etc.). Exemple de astfel de companii pot fi LG Electronics, Panasonic, OKI. Aceștia au încheiat un acord cu Iridian Technologies, iar în urma lucrului comun au apărut următoarele sisteme de identificare: Iris Access 2200, BM-ET500, OKI IrisPass. În viitor, au apărut modele îmbunătățite de sisteme, datorită capacităților tehnice ale acestor companii de a se dezvolta independent în acest domeniu. De spus că și companiile de mai sus și-au dezvoltat propriul software, dar în final preferă software-ul Iridian Technologies în sistemul finit.
Piața rusă este dominată de produsele companiilor străine. Deși asta cu greu poate fi cumpărat. Multă vreme, firma Papillon a asigurat pe toată lumea că au recunoașterea irisului. Dar chiar și reprezentanții RosAtom, cumpărătorul lor direct, pentru care au realizat sistemul, spun că acest lucru nu este adevărat. La un moment dat, a apărut o altă companie rusă care producea scanere de iris. Acum nu-mi amintesc numele. Ei au cumpărat algoritmul de la cineva, eventual de la același VeriEye. Scanerul în sine era un sistem vechi de 10-15 ani, nu fără contact.
În ultimul an, câțiva producători noi au intrat pe piața mondială din cauza expirării brevetului primar pentru recunoașterea unei persoane după ochi. Cel mai de încredere dintre ei, după părerea mea, este AOptix. Cel puțin previzualizările și documentația lor nu sunt suspecte. A doua companie este SRI International. Chiar și la prima vedere, pentru o persoană implicată în sistemele de recunoaștere a irisului, videoclipurile lor par foarte înșelătoare. Deși nu m-aș mira dacă în realitate pot face ceva. Și acela și acel sistem nu arată date despre FAR și FRR și, de asemenea, aparent, nu este protejat de contrafacere.

Recunoaștere facială

Există multe metode de recunoaștere a geometriei feței. Toate se bazează pe faptul că trăsăturile feței și forma craniului fiecărei persoane sunt individuale. Această zonă a biometriei pare atrăgătoare pentru mulți, pentru că ne recunoaștem în primul rând după fețele lor. Această zonă este împărțită în două direcții: recunoaștere 2-D și recunoaștere 3-D. Fiecare dintre ele are avantaje și dezavantaje, dar depinde mult și de domeniul de aplicare și de cerințele pentru un anumit algoritm.
Pe scurt, vă voi spune despre 2-d și voi trece la una dintre cele mai interesante metode pentru astăzi - 3-d.

Recunoașterea feței 2-D

Recunoașterea feței 2-D este una dintre cele mai ineficiente statistici biometrice. A apărut cu destul de mult timp în urmă și a fost folosit în principal în știința criminalistică, ceea ce a contribuit la dezvoltarea sa. Ulterior, au apărut interpretări computerizate ale metodei, în urma cărora aceasta a devenit mai fiabilă, dar, desigur, a fost inferioară și în fiecare an din ce în ce mai inferioară altor metode biometrice de identificare a personalității. În prezent, din cauza indicatorilor statistici slabi, este utilizat în biometria multimodală sau, cum se mai spune, încrucișată, sau în rețelele sociale.

Caracteristicile statistice ale metodei

Pentru FAR și FRR, au fost utilizate date din algoritmii VeriLook. Din nou, are caracteristici foarte comune pentru algoritmii moderni. Uneori, algoritmii cu un FRR de 0,1% sunt flashiți cu un FAR similar, dar bazele pe care au fost obținute sunt foarte îndoielnice (fond decupat, aceeași expresie facială, aceeași coafură, iluminare).

Valoarea tipică FAR este de 0,1%.
Din formula (1) obținem N≈30 - numărul de personal al organizației, la care identificarea angajatului este destul de stabilă.
După cum puteți vedea, indicatorii statistici ai metodei sunt destul de modesti: acest lucru anulează avantajul metodei că este posibil să se efectueze fotografierea sub acoperire a fețelor în locuri aglomerate. E amuzant să vezi cum, de câteva ori pe an, un alt proiect este finanțat pentru depistarea criminalilor prin camere video instalate în locuri aglomerate. În ultimii zece ani, caracteristicile statistice ale algoritmului nu s-au îmbunătățit, iar numărul de astfel de proiecte a crescut. Deși, este de remarcat faptul că algoritmul este destul de potrivit pentru a ghida o persoană într-o mulțime prin multe camere.

Avantajele și dezavantajele metodei

Avantajele metodei. Cu recunoașterea 2-D, spre deosebire de majoritatea metodelor biometrice, nu sunt necesare echipamente scumpe. Cu echipamentul adecvat, posibilitatea recunoașterii la distanțe semnificative față de cameră.
Defecte. Semnificație statistică scăzută. Sunt impuse cerințe de iluminat (de exemplu, nu este posibilă înregistrarea fețelor persoanelor care intră din stradă într-o zi însorită). Pentru mulți algoritmi, orice interferență externă este inacceptabilă, de exemplu, ochelari, o barbă, unele elemente ale unei coafuri. O imagine frontală a feței este obligatorie, cu abateri foarte ușoare. Mulți algoritmi nu țin cont de posibilele modificări ale expresiilor faciale, adică expresia trebuie să fie neutră.

Recunoașterea feței 3-D

Implementarea acestei metode este o sarcină destul de dificilă. În ciuda acestui fapt, în prezent există multe metode de recunoaștere a feței 3-D. Metodele nu pot fi comparate între ele, deoarece folosesc scanere și baze diferite. nu toate emit FAR și FRR; sunt folosite abordări complet diferite.
O metodă de tranziție de la 2-d la 3-d este o metodă care implementează acumularea de informații despre o persoană. Această metodă are caracteristici mai bune decât metoda 2d, dar la fel cum folosește o singură cameră. Când subiectul este introdus în bază, subiectul întoarce capul și algoritmul unește imaginea, creând un șablon 3d. Și în timpul recunoașterii, sunt utilizate mai multe cadre ale fluxului video. Această metodă este destul de experimentală și nu am văzut niciodată o implementare pentru sistemele ACS.
Cea mai clasică metodă este metoda proiecției șablonului. Constă în faptul că o plasă este proiectată pe un obiect (față). Apoi, camera face fotografii cu o rată de zeci de cadre pe secundă, iar imaginile rezultate sunt procesate de un program special. O rază care cade pe o suprafață curbată se îndoaie - cu cât curbura suprafeței este mai mare, cu atât îndoirea razei este mai puternică. Inițial, a folosit o sursă de lumină vizibilă, furnizată prin „lambriuri”. Apoi lumina vizibilă a fost înlocuită cu infraroșu, care are o serie de avantaje. De obicei, în prima etapă de procesare, sunt aruncate imaginile în care fața nu este deloc vizibilă sau există obiecte străine care interferează cu identificarea. Pe baza imaginilor obtinute se reface un model 3-D al fetei, asupra caruia se evidentiaza si se indeparteaza interferentele inutile (coafura, barba, mustata si ochelari). Apoi se analizează modelul - sunt evidențiate caracteristicile antropometrice, care, ca urmare, sunt scrise într-un cod unic care este introdus în baza de date. Timpul de captare și procesare a imaginii este de 1-2 secunde pentru cele mai bune modele.
De asemenea, câștigă popularitate și metoda de recunoaștere 3-d a imaginii obținute de la mai multe camere. Un exemplu în acest sens este Vocord cu scanerul său 3D. Această metodă oferă o precizie de poziționare, conform asigurărilor dezvoltatorilor, mai mare decât metoda proiecției șablonului. Dar până nu văd FAR și FRR măcar pe propria lor bază - nu o să cred !!! Dar a fost în dezvoltare de 3 ani deja, iar progresul nu s-a văzut încă la expoziții.

Indicatori statistici ai metodei

Datele complete despre FRR și FAR pentru algoritmii din această clasă nu sunt prezentate public pe site-urile web ale producătorilor. Dar pentru cele mai bune modele de la Bioscript (3D EnrolCam, 3D FastPass), lucrând conform metodei de proiecție a șablonului cu FAR = 0,0047%, FRR este de 0,103%.
Se crede că fiabilitatea statistică a metodei este comparabilă cu cea a metodei de identificare a amprentei.

Avantajele și dezavantajele metodei

Avantajele metodei. Nu este nevoie să contactați dispozitivul de scanare. Sensibilitate scăzută la factorii externi, atât asupra persoanei în sine (aspectul ochelarilor, a unei barbi, o schimbare a coafurii), cât și în mediul său (lumină, întoarcerea capului). Nivel ridicat de fiabilitate comparabil cu metoda de identificare a amprentei.
Dezavantajele metodei. Echipament scump. Sistemele disponibile comercial au depășit chiar și scanerele irisului. Modificările expresiilor faciale și interferențele pe față înrăutățesc fiabilitatea statistică a metodei. Metoda nu este încă bine dezvoltată, mai ales în comparație cu amprentarea folosită îndelung, ceea ce complică utilizarea pe scară largă a acesteia.

Situația pieței

Recunoașterea feței este considerată una dintre cele „trei mari biometrie”, împreună cu recunoașterea amprentei și a irisului. Trebuie să spun că această metodă este destul de comună, iar deocamdată este preferată față de recunoașterea de către irisul ochiului. Ponderea tehnologiilor de recunoaștere a geometriei feței în volumul total al pieței biometrice mondiale poate fi estimată la 13-18 la sută. În Rusia, această tehnologie arată, de asemenea, un interes mai mare decât, de exemplu, identificarea prin iris. După cum am menționat mai devreme, există mulți algoritmi de recunoaștere 3-D. Majoritatea companiilor preferă să dezvolte sisteme gata făcute, inclusiv scanere, servere și software. Cu toate acestea, există și cei care oferă SDK-ul doar consumatorului. Astăzi se remarcă următoarele companii care dezvoltă această tehnologie: Geometrix, Inc. (scanere faciale 3D, software), Genex Technologies (scanere faciale 3D, software) în SUA, Cognitec Systems GmbH (SDK, calculatoare speciale, camere 2D) în Germania, Bioscrypt (scanere faciale 3D, software) - o subsidiară a americanului firma L- 1 Identity Solutions.
În Rusia, companiile Grupului Artec (scanere faciale 3D și software) lucrează în această direcție - o companie cu sediul în California, iar dezvoltarea și producția se desfășoară la Moscova. De asemenea, mai multe companii rusești dețin tehnologie de recunoaștere a feței 2D - Vocord, ITV etc.
În domeniul recunoașterii feței 2D, software-ul este subiectul principal al dezvoltării. camerele convenționale fac o treabă excelentă în capturarea imaginilor faciale. Soluția la problema recunoașterii feței a ajuns într-o oarecare măsură într-o fundătură - de câțiva ani încoace, practic nu a existat nicio îmbunătățire a indicatorilor statistici ai algoritmilor. În acest domeniu, există o „lucrare asupra erorilor” sistematică.
Recunoașterea feței 3D este acum o zonă mult mai atractivă pentru dezvoltatori. Multe echipe lucrează în ea și aud în mod regulat despre noi descoperiri. Multe lucrări sunt în starea „abia pe cale de a fi lansate”. Dar până acum există doar oferte vechi pe piață, alegerea nu s-a schimbat în ultimii ani.
Unul dintre punctele interesante la care mă gândesc uneori și la care Habr ar putea răspunde: este suficientă precizia kinectului pentru a crea un astfel de sistem? Proiectele pentru tragerea unui model 3d al unei persoane prin el sunt destul de posibile.

Recunoașterea venelor mâinii

Aceasta este o tehnologie nouă în domeniul biometriei, utilizarea sa pe scară largă a început cu doar 5-10 ani în urmă. O cameră cu infraroșu face fotografii din exteriorul sau interiorul mâinii. Modelul venelor se formează datorită faptului că hemoglobina sângelui absoarbe radiația IR. Ca rezultat, gradul de reflexie este redus și venele sunt vizibile pe cameră ca linii negre. Un program special bazat pe datele primite creează o convoluție digitală. Nu este necesar niciun contact uman cu dispozitivul de scanare.
Tehnologia este comparabilă ca fiabilitate cu recunoașterea de către irisul ochiului, depășindu-l într-un fel și inferioară într-un fel.
Valorile FRR și FAR sunt pentru scanerul Palm Vein. Conform datelor dezvoltatorului, cu un FAR de 0,0008%, FRR este de 0,01%. Un grafic mai precis pentru mai multe valori nu este dat de nicio companie.

Avantajele și dezavantajele metodei

Avantajele metodei. Nu este nevoie să contactați dispozitivul de scanare. Fiabilitate ridicată - indicatorii statistici ai metodei sunt comparabili cu cei ai irisului. Caracteristici ascunse: spre deosebire de toate cele de mai sus, această caracteristică este foarte greu de obținut de la o persoană „pe stradă”, de exemplu, fotografiendu-l cu o cameră.
Dezavantajele metodei. Iluminarea scanerului de către razele soarelui și razele lămpilor cu halogen este inacceptabilă. Anumite boli legate de vârstă, cum ar fi artrita, agravează foarte mult FAR și FRR. Metoda este mai puțin studiată în comparație cu alte metode biometrice statice.

Situația pieței

Recunoașterea modelului venelor de mână este o tehnologie destul de nouă și, prin urmare, cota sa pe piața mondială este mică și se ridică la aproximativ 3%. Cu toate acestea, există un interes din ce în ce mai mare pentru această metodă. Cert este că, fiind destul de precisă, această metodă nu necesită echipamente atât de scumpe precum, de exemplu, metodele de recunoaștere bazate pe geometria feței sau iris. Acum multe companii se dezvoltă în acest domeniu. De exemplu, la comanda companiei engleze TDSi, a fost dezvoltat un software pentru cititorul biometric de vene de palmier PalmVein, prezentat de Fujitsu. Scanerul în sine a fost dezvoltat de Fujitsu în primul rând pentru a combate frauda financiară în Japonia.
Următoarele companii Veid Pte lucrează și în domeniul identificării după model venos. Ltd. (scaner, software), Hitachi VeinID (scanere)
În Rusia, nu cunosc nicio companie care să se ocupe de această tehnologie.

Retină

Până de curând, se credea că cea mai fiabilă metodă de identificare biometrică și autentificare a personalității este o metodă bazată pe scanarea retinei ochiului. Conține cele mai bune caracteristici de identificare prin iris și prin venele brațului. Scanerul citește modelul capilarelor de pe suprafața retinei. Retina are o structură imobilă care nu se modifică în timp, decât ca urmare a unei boli, precum cataracta.
Scanările retinei sunt efectuate folosind lumină infraroșie de intensitate scăzută direcționată prin pupilă către vasele de sânge din partea din spate a ochiului. Scanerele retiniene au devenit larg răspândite în sistemele de control al accesului pentru obiecte foarte clasificate, deoarece au unul dintre cele mai mici procente de refuz de acces pentru utilizatorii înregistrați și practic nu există permisiuni de acces eronate.
Din păcate, apar o serie de dificultăți atunci când se utilizează această metodă biometrică. Scannerul de aici este un sistem optic foarte complex, iar o persoană nu trebuie să se miște un timp considerabil în timp ce sistemul este ghidat, ceea ce provoacă senzații neplăcute.
Potrivit EyeDentify, pentru scanerul ICAM2001 cu FAR = 0,001%, valoarea FRR este de 0,4%.

Avantajele și dezavantajele metodei

Avantaje. Nivel ridicat de fiabilitate statistică. Datorită prevalenței scăzute a sistemelor, există puține probabilități de a dezvolta o modalitate de a le „înșela”.
Defecte. Sistem sofisticat cu timpi mari de executie. Costul ridicat al sistemului. Lipsa unei piețe extinse de aprovizionare și, în consecință, intensitatea insuficientă a dezvoltării metodei.

Geometria mâinii

Această metodă, destul de răspândită chiar și în urmă cu 10 ani, și care provine din știința criminalistică din ultimii ani, este în declin. Se bazează pe obținerea caracteristicilor geometrice ale mâinilor: lungimile degetelor, lățimea palmei etc. Această metodă, ca și retina ochiului, este pe moarte și, din moment ce are caracteristici mult mai scăzute, nici nu o vom introduce mai pe deplin.
Uneori se crede că metodele de recunoaștere geometrică sunt folosite în sistemele de recunoaștere a venelor. Dar la vânzare nu am văzut niciodată un astfel de declarat explicit. Și în plus, de multe ori, la recunoașterea după vene, se face o fotografie doar a palmei, în timp ce la recunoașterea după geometrie se face o fotografie a degetelor.

Puțină autopromovare

La un moment dat, am dezvoltat un algoritm bun de recunoaștere a ochilor. Dar la vremea aceea nu era nevoie de așa ceva high-tech în țara asta și nu voiam să merg la burghezi (unde am fost invitați chiar după primul articol). Dar dintr-o dată, după un an și jumătate, au apărut investitori care au vrut să-și construiască un „portal biometric” – un sistem care să mănânce doi ochi și să folosească componenta de culoare a irisului (pentru care investitorul avea un brevet mondial) . De fapt, acum facem asta. Dar acesta nu este un articol despre autopromovare, este o scurtă digresiune lirică. Dacă cineva este interesat există câteva informații, dar cândva în viitor, când vom intra pe piață (sau nu), voi scrie câteva cuvinte despre răsturnările unui proiect biometric în Rusia.

concluzii

Chiar și în clasa sistemelor biometrice statice, există o selecție mare de sisteme. Pe care ar trebui să-l alegi? Totul depinde de cerințele sistemului de securitate. Cele mai fiabile din punct de vedere statistic și mai rezistente la manipulare sisteme de acces sunt irisul și venele brațului. Pentru cei dintâi, există o piață mai largă pentru propuneri. Dar aceasta nu este limita. Sistemele de identificare biometrică pot fi combinate pentru a obține acuratețea astronomică. Cele mai ieftine și mai ușor de utilizat, dar cu statistici bune, sunt sistemele cu vârful degetelor. Toleranța față 2D este convenabilă și ieftină, dar are aplicabilitate limitată din cauza statisticilor slabe.
Luați în considerare caracteristicile pe care le va avea fiecare dintre sisteme: rezistență la contrafacere, rezistență la mediu, ușurință în utilizare, cost, viteză, stabilitatea caracteristicii biometrice în timp. Să punem notele de la 1 la 10 în fiecare coloană. Cu cât scorul este mai aproape de 10, cu atât sistemul este mai bun în acest sens. Principiile pentru alegerea notelor au fost descrise chiar la începutul articolului.


Luați în considerare, de asemenea, relația dintre FAR și FRR pentru aceste sisteme. Acest raport determină eficiența sistemului și amploarea utilizării acestuia.


Merită să ne amintim că pentru iris, puteți crește acuratețea sistemului aproape pătratic, fără pierderi de timp, dacă complicați sistemul făcându-l doi ochi. Pentru metoda amprentei - prin combinarea mai multor degete și recunoașterea prin vene, prin combinarea a două mâini, dar o astfel de îmbunătățire este posibilă numai cu creșterea timpului petrecut lucrând cu o persoană.
Rezumând rezultatele pentru metode, putem spune că pentru obiectele medii și mari, precum și pentru obiectele cu o cerință maximă de siguranță, irisul trebuie folosit ca acces biometric și, eventual, recunoaștere prin venele mâinii. Pentru instalațiile cu până la câteva sute de personal, accesul la amprentă va fi optim. Sistemele de recunoaștere a feței 2D sunt foarte specifice. Acestea pot fi necesare în cazurile în care recunoașterea necesită absența contactului fizic, dar este imposibil să se livreze sistemul de control al irisului. De exemplu, dacă este necesar să se identifice o persoană fără participarea sa, o cameră ascunsă sau o cameră de detectare în aer liber, dar acest lucru este posibil numai cu un număr mic de subiecți în bază și un flux mic de oameni filmați de cameră.

Notă pentru un tânăr tehnician

Unii producători, de exemplu Neurotechnology, au versiuni demo ale metodelor biometrice pe care le lansează pe site-ul lor web, astfel încât să le puteți conecta cu ușurință și să vă jucați. Pentru cei care decid să aprofundeze problema mai serios, le pot recomanda singura carte pe care am văzut-o în limba rusă – „A Guide to Biometrics” de R.M. Ball, J.H. Connel, S. Pancanti. Există mulți algoritmi și modelele lor matematice. Nu totul este complet și nu totul corespunde modernității, dar baza nu este rea și cuprinzătoare.

P.S.

În acest opus, nu am intrat în problema autentificării, ci am atins doar identificarea. În principiu, din caracteristicile FAR/FRR și posibilitatea de fals, se sugerează toate concluziile referitoare la problema autentificării.

Etichete: Adăugați etichete

ZlodeiBaal 11 august 2011 la 21:54

Metode moderne de identificare biometrică

• Securitatea informațiilor

Recent, pe Habré au apărut multe articole pe sistemele de identificare a feței de la Google. Sincer să fiu, de la mulți dintre ei poartă jurnalism și, ca să spunem ușor, incompetență. Și am vrut să scriu un articol bun despre biometrie, nu este primul meu! Există câteva articole bune despre biometrie pe Habré - dar sunt destul de scurte și incomplete. Aici voi încerca să subliniez pe scurt principiile generale ale identificării biometrice și realizările moderne ale omenirii în această problemă. Inclusiv identificarea prin fețe.

Articolul are, care este în esență prequelul său.

Articolul se va baza pe o publicație comună cu un coleg din revista (BDI, 2009), revizuită pentru a se potrivi realităților moderne. Habré nu are încă colegi, dar a susținut publicarea articolului revizuit aici. La momentul publicării, articolul era o scurtă prezentare a pieței de tehnologie biometrică modernă, pe care am realizat-o singuri înainte de a ne lansa produsul. Judecățile evaluative privind aplicabilitatea prezentate în a doua parte a articolului se bazează pe opiniile persoanelor care au folosit și implementat produsele, precum și pe opiniile persoanelor implicate în producția de sisteme biometrice în Rusia și Europa.

informatii generale

Să începem cu elementele de bază. În 95% din cazuri, biometria este în esență statistică matematică. Și matstat este o știință exactă, ai cărei algoritmi sunt folosiți peste tot: în radare și în sistemele bayesiene. Erorile de primul și al doilea fel pot fi considerate cele două caracteristici principale ale oricărui sistem biometric). În teoria radarului, ele sunt de obicei numite „falsă alarmă” sau „target miss”, iar în biometrie cele mai consacrate concepte sunt FAR (False Acceptance Rate) și FRR (False Rejection Rate). Primul număr caracterizează probabilitatea unei coincidențe false a caracteristicilor biometrice a două persoane. Al doilea este probabilitatea de a refuza accesul unei persoane autorizate. Sistemul este mai bun, cu cât valoarea FRR este mai mică pentru aceleași valori FAR. Uneori se folosește și caracteristica comparativă EER, care determină punctul în care se intersectează graficele FRR și FAR. Dar nu este întotdeauna reprezentativ. Mai multe detalii pot fi găsite, de exemplu,.
Se pot observa următoarele: dacă FAR și FRR nu sunt date în caracteristicile sistemului bazat pe baze de date biometrice deschise, atunci orice ar declara producătorii despre caracteristicile acestuia, acest sistem este cel mai probabil incompetent sau mult mai slab decât concurenții.
Dar nu numai FAR și FRR determină calitatea sistemului biometric. Dacă aceasta ar fi singura cale, atunci tehnologia de vârf ar fi recunoașterea oamenilor de către ADN, pentru care FAR și FRR tind la zero. Dar este evident că această tehnologie nu este aplicabilă în stadiul actual al dezvoltării umane! Am dezvoltat mai multe caracteristici empirice care ne permit să evaluăm calitatea sistemului. „Rezistența la contrafacere” este o caracteristică empirică care rezumă cât de ușor este să păcăliți un identificator biometric. „Rezistența la mediu” – o caracteristică care evaluează empiric stabilitatea sistemului în diferite condiții externe, cum ar fi schimbările de iluminare sau temperatura camerei. „Ușurința de utilizare” arată cât de dificil este să utilizați un scaner biometric, dacă identificarea este posibilă „din mers”. O caracteristică importantă este „Viteza de funcționare” și „Costul sistemului”. Nu uitați că caracteristicile biometrice ale unei persoane se pot schimba în timp, deci dacă este instabilă, acesta este un dezavantaj semnificativ.
Abundența metodelor biometrice este uimitoare. Principalele metode care utilizează caracteristicile biometrice statice ale unei persoane sunt identificarea prin modelul papilar pe degete, iris, geometria feței, retină, modelul venelor mâinii și geometria mâinii. Există și o familie de metode care folosesc caracteristici dinamice: identificarea prin voce, dinamica scrisului de mână, ritmul cardiac, mersul. Mai jos este distribuția pieței biometrice în urmă cu câțiva ani. În orice altă sursă, aceste date fluctuează cu 15-20 la sută, deci aceasta este doar o estimare. Tot aici sub conceptul de „geometrie a mâinii” există două metode diferite, care vor fi discutate mai jos.


În acest articol, vom lua în considerare doar acele caracteristici care sunt aplicabile în sistemele de control al accesului (ACS) sau în sarcinile conexe. Datorită superiorității lor, acestea sunt în primul rând caracteristici statice. Dintre caracteristicile dinamice în acest moment, doar recunoașterea vocii are cel puțin o anumită semnificație statistică (comparabilă cu cei mai proasți algoritmi statici FAR ~ 0,1%, FRR ~ 6%), dar numai în condiții ideale.
Pentru a înțelege probabilitățile FAR și FRR, puteți estima cât de des vor apărea potriviri false dacă instalați un sistem de identificare la o poartă cu N personal. Probabilitatea unei coincidențe false a unei amprente primite de un scaner pentru o bază de date de N amprente este FAR ∙ N. Și în fiecare zi trec și aproximativ N persoane prin punctul de control acces. Atunci probabilitatea de eroare pentru o zi lucrătoare este FAR ∙ (N ∙ N). Desigur, în funcție de obiectivele sistemului de identificare, probabilitatea unei erori pe unitatea de timp poate varia foarte mult, dar dacă acceptăm o eroare pe zi lucrătoare ca fiind acceptabilă, atunci:
(1)
Apoi obținem că funcționarea stabilă a sistemului de identificare cu FAR = 0,1% = 0,001 este posibilă cu numărul de personal N≈30.

Scanere biometrice

Astăzi, conceptul de „algoritm biometric” și „scaner biometric” nu sunt neapărat interconectate. Compania poate produce aceste elemente individual sau împreună. Cea mai mare diferențiere a producătorilor de scanere și a producătorilor de software a fost realizată pe piața biometriei papilare a degetelor. Cel mai mic scaner facial 3D de pe piață. De fapt, nivelul de diferențiere reflectă în mare măsură dezvoltarea și saturația pieței. Cu cât mai multe alegeri, cu atât subiectul este mai elaborat și adus la perfecțiune. Diferite scanere au un set diferit de capabilități. Practic este un set de teste pentru a verifica dacă un obiect biometric este manipulat sau nu. Pentru scanerele de degete poate fi o verificare cu denivelare sau verificarea temperaturii, pentru scanerele oculare poate fi o verificare a acomodarii elevului, pentru scanerele faciale poate fi o mișcare a feței.
Scanerele influențează foarte mult statisticile FAR și FRR primite. În unele cazuri, aceste numere se pot schimba de zeci de ori, mai ales în condiții reale. De obicei, caracteristicile algoritmului sunt date pentru o bază „ideală”, sau doar pentru una bine potrivită, unde cadrele neclare și neclare sunt aruncate afară. Doar câțiva algoritmi indică sincer atât ieșirea de bază, cât și ieșirea completă FAR / FRR pentru aceasta.

Și acum mai detaliat despre fiecare dintre tehnologii

Amprentele digitale

Amprentarea (recunoașterea amprentelor) este cea mai dezvoltată metodă biometrică de identificare personală în prezent. Catalizatorul pentru dezvoltarea metodei a fost utilizarea pe scară largă în știința criminalistică a secolului al XX-lea.
Fiecare persoană are un model unic de amprentă papilară, ceea ce face posibilă identificarea. De obicei, algoritmii folosesc puncte caracteristice pe amprentele digitale: capătul liniei de model, ramificarea liniei, puncte individuale. În plus, sunt implicate informații despre structura morfologică a amprentei: poziția relativă a liniilor închise ale modelului papilar, liniile „arcuite” și spiralate. Caracteristicile modelului papilar sunt convertite într-un cod unic care păstrează conținutul informațional al imaginii imprimate. Și „codurile de amprentă” sunt stocate în baza de date folosită pentru căutare și comparare. Timpul pentru a traduce o imagine a amprentei într-un cod și identificarea acesteia nu depășește de obicei 1 s, în funcție de dimensiunea bazei de date. Timpul petrecut pentru ridicarea mâinii nu este luat în calcul.

Statisticile VeriFinger SDK obținute cu scanerul de amprentă DP U.are.U au fost folosite ca sursă de date despre FAR și FRR. În ultimii 5-10 ani, caracteristicile recunoașterii degetelor nu au progresat prea mult, așa că cifrele date sunt un bun exemplu al valorii medii a algoritmilor moderni. Algoritmul VeriFinger a câștigat timp de câțiva ani Concursul Internațional de Verificare a Amprentei, unde algoritmii de recunoaștere a degetelor au concurat.

Valoarea tipică FAR pentru metoda de recunoaștere a amprentei este de 0,001%.
Din formula (1) se obține că funcționarea stabilă a sistemului de identificare cu FAR = 0,001% este posibilă cu numărul de personal N≈300.

Avantajele metodei. Fiabilitate ridicată - indicatorii statistici ai metodei sunt mai buni decât indicatorii metodelor de identificare prin față, voce, pictură. Cost redus al dispozitivelor care scanează o imagine cu amprentă digitală. O procedură destul de simplă pentru scanarea unei amprente.
Dezavantaje: modelul papilar al amprentei se deteriora foarte usor prin mici zgarieturi si taieturi. Persoanele care au folosit scanere în fabrici cu câteva sute de angajați raportează o rată mare de eșec la scanare. Multe dintre scanere sunt inadecvate pentru pielea uscată și împiedică persoanele în vârstă. Când a comunicat la ultima expoziție MIPS, șeful serviciului de securitate al unei mari întreprinderi chimice a spus că încercarea lor de a introduce scanere de degete în întreprindere (s-au încercat scanere de diferite sisteme) a eșuat - expunerea minimă la substanțe chimice pe degetele angajaților. a cauzat defectarea sistemelor de securitate ale scanerelor - scanerele au declarat că degetele sunt false. Există, de asemenea, o lipsă de protecție împotriva contrafacerii imaginii amprentei, parțial din cauza utilizării pe scară largă a metodei. Desigur, nu toate scanerele pot fi păcălite cu metodele Legend Busters, dar totuși. Pentru unele persoane cu degete „nepotrivite” (în special temperatura corpului, umiditatea), probabilitatea de a refuza accesul poate ajunge la 100%. Numărul acestor persoane variază de la o fracțiune de procent pentru scanere scumpe la zece procente pentru cele ieftine.
Desigur, este de remarcat faptul că un număr mare de deficiențe sunt cauzate de prevalența pe scară largă a sistemului, dar aceste neajunsuri au loc și apar foarte des.

Situația pieței

În prezent, sistemele de recunoaștere a amprentelor ocupă mai mult de jumătate din piața biometrică. Multe companii rusești și străine sunt angajate în producția de sisteme de control al accesului bazate pe metoda de identificare a amprentei. Datorită faptului că această direcție este una dintre cele mai vechi, este cea mai răspândită și este de departe cea mai dezvoltată. Scanerele de amprente au parcurs un drum foarte lung pentru a se îmbunătăți. Sistemele moderne sunt echipate cu diverși senzori (temperatură, presiune etc.), care măresc gradul de protecție împotriva contrafacerii. Sistemele devin din ce în ce mai convenabile și mai compacte în fiecare zi. De fapt, dezvoltatorii au atins deja o anumită limită în acest domeniu și nu există unde să dezvolte metoda în continuare. În plus, majoritatea companiilor produc sisteme gata făcute care sunt echipate cu tot ce aveți nevoie, inclusiv software. Integratorii din această zonă pur și simplu nu trebuie să asambleze singuri sistemul, deoarece este neprofitabil și va necesita mai mult timp și efort decât cumpărarea unui sistem gata făcut și deja ieftin, cu atât alegerea va fi cu adevărat largă.
Printre companiile străine care se ocupă de sisteme de recunoaștere a amprentei se remarcă SecuGen (scanere USB pentru PC-uri, scanere care pot fi instalate în întreprinderi sau încorporate în încuietori, SDK și software pentru conectarea sistemului cu un computer); Bayometric Inc. (scanere de amprente, sisteme TAA / Control acces, SDK-uri de amprentă, module de amprentă încorporate); DigitalPersona, Inc. (scanere USB, SDK). În Rusia lucrează în acest domeniu următoarele companii: BioLink (scanere de amprente, dispozitive biometrice de control al accesului, software); Sonda (scanere de amprente, dispozitive biometrice de control al accesului, SDK); SmartLock (scanere de amprente și module), etc.

Iris

Irisul ochiului este o caracteristică unică a omului. Modelul irisului se formează în luna a opta de dezvoltare intrauterină, în cele din urmă se stabilizează la vârsta de aproximativ doi ani și practic nu se schimbă în timpul vieții, cu excepția cazului în urma unor traumatisme severe sau a unor patologii ascuțite. Metoda este una dintre cele mai precise dintre metodele biometrice.
Sistemul de identificare a irisului este împărțit logic în două părți: un dispozitiv pentru captarea unei imagini, procesarea primară și transmiterea acesteia către un computer și un computer care compară imaginea cu imaginile din baza de date și trimite o comandă pentru admiterea în dispozitivul executiv. .
Timpul de procesare a imaginii primare în sistemele moderne este de aproximativ 300-500ms, viteza de comparare a imaginii rezultate cu baza este la nivelul de 50.000-150.000 de comparații pe secundă pe un PC obișnuit. Această viteză de comparație nu impune restricții privind aplicarea metodei în organizațiile mari atunci când este utilizată în sistemele de acces. Atunci când se utilizează computere specializate și algoritmi de optimizare a căutării, devine chiar posibil să se identifice o persoană printre locuitorii unei țări întregi.
Pot să răspund imediat că sunt oarecum părtinitoare și am o atitudine pozitivă față de această metodă, întrucât tocmai în acest domeniu ne-am lansat startup-ul. Un paragraf de la sfârșit va fi dedicat unei mici auto-promovare.

Caracteristicile statistice ale metodei

Caracteristicile FAR și FRR pentru iris sunt cele mai bune din clasa sistemelor biometrice moderne (cu posibila excepție a metodei de recunoaștere a retinei). Articolul prezintă caracteristicile bibliotecii de recunoaștere a irisului a algoritmului nostru - EyeR SDK, care corespund algoritmului VeriEye testat pe aceleași baze. Am folosit baze de date CASIA obținute de scanerul lor.

Valoarea tipică FAR este 0,00001%.
Conform formulei (1), N≈3000 este numărul de personal al organizației, la care identificarea angajatului este destul de stabilă.
Este demn de remarcat aici o caracteristică importantă care distinge sistemul de recunoaștere a irisului de alte sisteme. În cazul utilizării unei camere cu o rezoluție de 1,3 MP sau mai mult, puteți surprinde doi ochi într-un cadru. Deoarece probabilitățile FAR și FRR sunt probabilități independente statistic, la recunoașterea de la doi ochi, valoarea FAR va fi aproximativ egală cu pătratul valorii FAR pentru un ochi. De exemplu, pentru FAR 0,001%, atunci când se folosesc doi ochi, probabilitatea unei toleranțe false va fi de 10-8%, cu FRR este doar de două ori mai mare decât valoarea FRR corespunzătoare pentru un ochi cu FAR = 0,001%.

Avantajele și dezavantajele metodei

Avantajele metodei. Fiabilitatea statistică a algoritmului. Captarea unei imagini a irisului poate fi efectuată la o distanță de la câțiva centimetri până la câțiva metri, în timp ce nu există contact fizic între persoană și dispozitiv. Irisul este protejat de deteriorare - ceea ce înseamnă că nu se va schimba în timp. De asemenea, este posibil să utilizați un număr mare de metode de combatere a contrafacerii.
Dezavantajele metodei. Prețul unui sistem bazat pe iris este mai mare decât prețul unui sistem bazat pe recunoașterea degetelor sau recunoașterea facială. Disponibilitate scăzută a soluțiilor gata făcute. Orice integrator care vine astăzi pe piața rusă și spune „da-mi un sistem gata făcut” este probabil să se întrerupă. Majoritatea vând sisteme scumpe la cheie instalate de companii mari precum Iridian sau LG.

Situația pieței

În prezent, ponderea tehnologiilor de identificare a irisului pe piața biometrică mondială este, conform diverselor estimări, de la 6 la 9 la sută (în timp ce tehnologiile de recunoaștere a amprentei ocupă peste jumătate din piață). Trebuie remarcat faptul că încă de la începutul dezvoltării acestei metode, consolidarea ei pe piață a fost încetinită de costul ridicat al echipamentelor și componentelor necesare pentru asamblarea unui sistem de identificare. Cu toate acestea, odată cu dezvoltarea tehnologiilor digitale, costul unui sistem separat a început să scadă.
Liderul în dezvoltarea de software în acest domeniu este Iridian Technologies.
Intrarea pe piață pentru un număr mare de producători a fost limitată de complexitatea tehnică a scanerelor și, ca urmare, de costul ridicat al acestora, precum și de prețul ridicat al software-ului datorită poziției de monopol a Iridian pe piață. Acești factori au permis doar marilor companii să se dezvolte în domeniul recunoașterii irisului, cel mai probabil deja angajate în producția unor componente potrivite pentru sistemul de identificare (optică de înaltă rezoluție, camere miniaturale cu iluminare în infraroșu etc.). Exemple de astfel de companii pot fi LG Electronics, Panasonic, OKI. Aceștia au încheiat un acord cu Iridian Technologies, iar în urma lucrului comun au apărut următoarele sisteme de identificare: Iris Access 2200, BM-ET500, OKI IrisPass. În viitor, au apărut modele îmbunătățite de sisteme, datorită capacităților tehnice ale acestor companii de a se dezvolta independent în acest domeniu. De spus că și companiile de mai sus și-au dezvoltat propriul software, dar în final preferă software-ul Iridian Technologies în sistemul finit.
Piața rusă este dominată de produsele companiilor străine. Deși asta cu greu poate fi cumpărat. Multă vreme, firma Papillon a asigurat pe toată lumea că au recunoașterea irisului. Dar chiar și reprezentanții RosAtom, cumpărătorul lor direct, pentru care au realizat sistemul, spun că acest lucru nu este adevărat. La un moment dat, a apărut o altă companie rusă care producea scanere de iris. Acum nu-mi amintesc numele. Ei au cumpărat algoritmul de la cineva, eventual de la același VeriEye. Scanerul în sine era un sistem vechi de 10-15 ani, nu fără contact.
În ultimul an, câțiva producători noi au intrat pe piața mondială din cauza expirării brevetului primar pentru recunoașterea unei persoane după ochi. Cel mai de încredere dintre ei, după părerea mea, este AOptix. Cel puțin previzualizările și documentația lor nu sunt suspecte. A doua companie este SRI International. Chiar și la prima vedere, pentru o persoană implicată în sistemele de recunoaștere a irisului, videoclipurile lor par foarte înșelătoare. Deși nu m-aș mira dacă în realitate pot face ceva. Și acela și acel sistem nu arată date despre FAR și FRR și, de asemenea, aparent, nu este protejat de contrafacere.

Recunoaștere facială

Există multe metode de recunoaștere a geometriei feței. Toate se bazează pe faptul că trăsăturile feței și forma craniului fiecărei persoane sunt individuale. Această zonă a biometriei pare atrăgătoare pentru mulți, pentru că ne recunoaștem în primul rând după fețele lor. Această zonă este împărțită în două direcții: recunoaștere 2-D și recunoaștere 3-D. Fiecare dintre ele are avantaje și dezavantaje, dar depinde mult și de domeniul de aplicare și de cerințele pentru un anumit algoritm.
Pe scurt, vă voi spune despre 2-d și voi trece la una dintre cele mai interesante metode pentru astăzi - 3-d.

Recunoașterea feței 2-D

Recunoașterea feței 2-D este una dintre cele mai ineficiente statistici biometrice. A apărut cu destul de mult timp în urmă și a fost folosit în principal în știința criminalistică, ceea ce a contribuit la dezvoltarea sa. Ulterior, au apărut interpretări computerizate ale metodei, în urma cărora aceasta a devenit mai fiabilă, dar, desigur, a fost inferioară și în fiecare an din ce în ce mai inferioară altor metode biometrice de identificare a personalității. În prezent, din cauza indicatorilor statistici slabi, este utilizat în biometria multimodală sau, cum se mai spune, încrucișată, sau în rețelele sociale.

Caracteristicile statistice ale metodei

Pentru FAR și FRR, au fost utilizate date din algoritmii VeriLook. Din nou, are caracteristici foarte comune pentru algoritmii moderni. Uneori, algoritmii cu un FRR de 0,1% sunt flashiți cu un FAR similar, dar bazele pe care au fost obținute sunt foarte îndoielnice (fond decupat, aceeași expresie facială, aceeași coafură, iluminare).

Valoarea tipică FAR este de 0,1%.
Din formula (1) obținem N≈30 - numărul de personal al organizației, la care identificarea angajatului este destul de stabilă.
După cum puteți vedea, indicatorii statistici ai metodei sunt destul de modesti: acest lucru anulează avantajul metodei că este posibil să se efectueze fotografierea sub acoperire a fețelor în locuri aglomerate. E amuzant să vezi cum, de câteva ori pe an, un alt proiect este finanțat pentru depistarea criminalilor prin camere video instalate în locuri aglomerate. În ultimii zece ani, caracteristicile statistice ale algoritmului nu s-au îmbunătățit, iar numărul de astfel de proiecte a crescut. Deși, este de remarcat faptul că algoritmul este destul de potrivit pentru a ghida o persoană într-o mulțime prin multe camere.

Avantajele și dezavantajele metodei

Avantajele metodei. Cu recunoașterea 2-D, spre deosebire de majoritatea metodelor biometrice, nu sunt necesare echipamente scumpe. Cu echipamentul adecvat, posibilitatea recunoașterii la distanțe semnificative față de cameră.
Defecte. Semnificație statistică scăzută. Sunt impuse cerințe de iluminat (de exemplu, nu este posibilă înregistrarea fețelor persoanelor care intră din stradă într-o zi însorită). Pentru mulți algoritmi, orice interferență externă este inacceptabilă, de exemplu, ochelari, o barbă, unele elemente ale unei coafuri. O imagine frontală a feței este obligatorie, cu abateri foarte ușoare. Mulți algoritmi nu țin cont de posibilele modificări ale expresiilor faciale, adică expresia trebuie să fie neutră.

Recunoașterea feței 3-D

Implementarea acestei metode este o sarcină destul de dificilă. În ciuda acestui fapt, în prezent există multe metode de recunoaștere a feței 3-D. Metodele nu pot fi comparate între ele, deoarece folosesc scanere și baze diferite. nu toate emit FAR și FRR; sunt folosite abordări complet diferite.
O metodă de tranziție de la 2-d la 3-d este o metodă care implementează acumularea de informații despre o persoană. Această metodă are caracteristici mai bune decât metoda 2d, dar la fel cum folosește o singură cameră. Când subiectul este introdus în bază, subiectul întoarce capul și algoritmul unește imaginea, creând un șablon 3d. Și în timpul recunoașterii, sunt utilizate mai multe cadre ale fluxului video. Această metodă este destul de experimentală și nu am văzut niciodată o implementare pentru sistemele ACS.
Cea mai clasică metodă este metoda proiecției șablonului. Constă în faptul că o plasă este proiectată pe un obiect (față). Apoi, camera face fotografii cu o rată de zeci de cadre pe secundă, iar imaginile rezultate sunt procesate de un program special. O rază care cade pe o suprafață curbată se îndoaie - cu cât curbura suprafeței este mai mare, cu atât îndoirea razei este mai puternică. Inițial, a folosit o sursă de lumină vizibilă, furnizată prin „lambriuri”. Apoi lumina vizibilă a fost înlocuită cu infraroșu, care are o serie de avantaje. De obicei, în prima etapă de procesare, sunt aruncate imaginile în care fața nu este deloc vizibilă sau există obiecte străine care interferează cu identificarea. Pe baza imaginilor obtinute se reface un model 3-D al fetei, asupra caruia se evidentiaza si se indeparteaza interferentele inutile (coafura, barba, mustata si ochelari). Apoi se analizează modelul - sunt evidențiate caracteristicile antropometrice, care, ca urmare, sunt scrise într-un cod unic care este introdus în baza de date. Timpul de captare și procesare a imaginii este de 1-2 secunde pentru cele mai bune modele.
De asemenea, câștigă popularitate și metoda de recunoaștere 3-d a imaginii obținute de la mai multe camere. Un exemplu în acest sens este Vocord cu scanerul său 3D. Această metodă oferă o precizie de poziționare, conform asigurărilor dezvoltatorilor, mai mare decât metoda proiecției șablonului. Dar până nu văd FAR și FRR măcar pe propria lor bază - nu o să cred !!! Dar a fost în dezvoltare de 3 ani deja, iar progresul nu s-a văzut încă la expoziții.

Indicatori statistici ai metodei

Datele complete despre FRR și FAR pentru algoritmii din această clasă nu sunt prezentate public pe site-urile web ale producătorilor. Dar pentru cele mai bune modele de la Bioscript (3D EnrolCam, 3D FastPass), lucrând conform metodei de proiecție a șablonului cu FAR = 0,0047%, FRR este de 0,103%.
Se crede că fiabilitatea statistică a metodei este comparabilă cu cea a metodei de identificare a amprentei.

Avantajele și dezavantajele metodei

Avantajele metodei. Nu este nevoie să contactați dispozitivul de scanare. Sensibilitate scăzută la factorii externi, atât asupra persoanei în sine (aspectul ochelarilor, a unei barbi, o schimbare a coafurii), cât și în mediul său (lumină, întoarcerea capului). Nivel ridicat de fiabilitate comparabil cu metoda de identificare a amprentei.
Dezavantajele metodei. Echipament scump. Sistemele disponibile comercial au depășit chiar și scanerele irisului. Modificările expresiilor faciale și interferențele pe față înrăutățesc fiabilitatea statistică a metodei. Metoda nu este încă bine dezvoltată, mai ales în comparație cu amprentarea folosită îndelung, ceea ce complică utilizarea pe scară largă a acesteia.

Situația pieței

Recunoașterea feței este considerată una dintre cele „trei mari biometrie”, împreună cu recunoașterea amprentei și a irisului. Trebuie să spun că această metodă este destul de comună, iar deocamdată este preferată față de recunoașterea de către irisul ochiului. Ponderea tehnologiilor de recunoaștere a geometriei feței în volumul total al pieței biometrice mondiale poate fi estimată la 13-18 la sută. În Rusia, această tehnologie arată, de asemenea, un interes mai mare decât, de exemplu, identificarea prin iris. După cum am menționat mai devreme, există mulți algoritmi de recunoaștere 3-D. Majoritatea companiilor preferă să dezvolte sisteme gata făcute, inclusiv scanere, servere și software. Cu toate acestea, există și cei care oferă SDK-ul doar consumatorului. Astăzi se remarcă următoarele companii care dezvoltă această tehnologie: Geometrix, Inc. (scanere faciale 3D, software), Genex Technologies (scanere faciale 3D, software) în SUA, Cognitec Systems GmbH (SDK, calculatoare speciale, camere 2D) în Germania, Bioscrypt (scanere faciale 3D, software) - o subsidiară a americanului firma L- 1 Identity Solutions.
În Rusia, companiile Grupului Artec (scanere faciale 3D și software) lucrează în această direcție - o companie cu sediul în California, iar dezvoltarea și producția se desfășoară la Moscova. De asemenea, mai multe companii rusești dețin tehnologie de recunoaștere a feței 2D - Vocord, ITV etc.
În domeniul recunoașterii feței 2D, software-ul este subiectul principal al dezvoltării. camerele convenționale fac o treabă excelentă în capturarea imaginilor faciale. Soluția la problema recunoașterii feței a ajuns într-o oarecare măsură într-o fundătură - de câțiva ani încoace, practic nu a existat nicio îmbunătățire a indicatorilor statistici ai algoritmilor. În acest domeniu, există o „lucrare asupra erorilor” sistematică.
Recunoașterea feței 3D este acum o zonă mult mai atractivă pentru dezvoltatori. Multe echipe lucrează în ea și aud în mod regulat despre noi descoperiri. Multe lucrări sunt în starea „abia pe cale de a fi lansate”. Dar până acum există doar oferte vechi pe piață, alegerea nu s-a schimbat în ultimii ani.
Unul dintre punctele interesante la care mă gândesc uneori și la care Habr ar putea răspunde: este suficientă precizia kinectului pentru a crea un astfel de sistem? Proiectele pentru tragerea unui model 3d al unei persoane prin el sunt destul de posibile.

Recunoașterea venelor mâinii

Aceasta este o tehnologie nouă în domeniul biometriei, utilizarea sa pe scară largă a început cu doar 5-10 ani în urmă. O cameră cu infraroșu face fotografii din exteriorul sau interiorul mâinii. Modelul venelor se formează datorită faptului că hemoglobina sângelui absoarbe radiația IR. Ca rezultat, gradul de reflexie este redus și venele sunt vizibile pe cameră ca linii negre. Un program special bazat pe datele primite creează o convoluție digitală. Nu este necesar niciun contact uman cu dispozitivul de scanare.
Tehnologia este comparabilă ca fiabilitate cu recunoașterea de către irisul ochiului, depășindu-l într-un fel și inferioară într-un fel.
Valorile FRR și FAR sunt pentru scanerul Palm Vein. Conform datelor dezvoltatorului, cu un FAR de 0,0008%, FRR este de 0,01%. Un grafic mai precis pentru mai multe valori nu este dat de nicio companie.

Avantajele și dezavantajele metodei

Avantajele metodei. Nu este nevoie să contactați dispozitivul de scanare. Fiabilitate ridicată - indicatorii statistici ai metodei sunt comparabili cu cei ai irisului. Caracteristici ascunse: spre deosebire de toate cele de mai sus, această caracteristică este foarte greu de obținut de la o persoană „pe stradă”, de exemplu, fotografiendu-l cu o cameră.
Dezavantajele metodei. Iluminarea scanerului de către razele soarelui și razele lămpilor cu halogen este inacceptabilă. Anumite boli legate de vârstă, cum ar fi artrita, agravează foarte mult FAR și FRR. Metoda este mai puțin studiată în comparație cu alte metode biometrice statice.

Situația pieței

Recunoașterea modelului venelor de mână este o tehnologie destul de nouă și, prin urmare, cota sa pe piața mondială este mică și se ridică la aproximativ 3%. Cu toate acestea, există un interes din ce în ce mai mare pentru această metodă. Cert este că, fiind destul de precisă, această metodă nu necesită echipamente atât de scumpe precum, de exemplu, metodele de recunoaștere bazate pe geometria feței sau iris. Acum multe companii se dezvoltă în acest domeniu. De exemplu, la comanda companiei engleze TDSi, a fost dezvoltat un software pentru cititorul biometric de vene de palmier PalmVein, prezentat de Fujitsu. Scanerul în sine a fost dezvoltat de Fujitsu în primul rând pentru a combate frauda financiară în Japonia.
Următoarele companii Veid Pte lucrează și în domeniul identificării după model venos. Ltd. (scaner, software), Hitachi VeinID (scanere)
În Rusia, nu cunosc nicio companie care să se ocupe de această tehnologie.

Retină

Până de curând, se credea că cea mai fiabilă metodă de identificare biometrică și autentificare a personalității este o metodă bazată pe scanarea retinei ochiului. Conține cele mai bune caracteristici de identificare prin iris și prin venele brațului. Scanerul citește modelul capilarelor de pe suprafața retinei. Retina are o structură imobilă care nu se modifică în timp, decât ca urmare a unei boli, precum cataracta.
Scanările retinei sunt efectuate folosind lumină infraroșie de intensitate scăzută direcționată prin pupilă către vasele de sânge din partea din spate a ochiului. Scanerele retiniene au devenit larg răspândite în sistemele de control al accesului pentru obiecte foarte clasificate, deoarece au unul dintre cele mai mici procente de refuz de acces pentru utilizatorii înregistrați și practic nu există permisiuni de acces eronate.
Din păcate, apar o serie de dificultăți atunci când se utilizează această metodă biometrică. Scannerul de aici este un sistem optic foarte complex, iar o persoană nu trebuie să se miște un timp considerabil în timp ce sistemul este ghidat, ceea ce provoacă senzații neplăcute.
Potrivit EyeDentify, pentru scanerul ICAM2001 cu FAR = 0,001%, valoarea FRR este de 0,4%.

Avantajele și dezavantajele metodei

Avantaje. Nivel ridicat de fiabilitate statistică. Datorită prevalenței scăzute a sistemelor, există puține probabilități de a dezvolta o modalitate de a le „înșela”.
Defecte. Sistem sofisticat cu timpi mari de executie. Costul ridicat al sistemului. Lipsa unei piețe extinse de aprovizionare și, în consecință, intensitatea insuficientă a dezvoltării metodei.

Geometria mâinii

Această metodă, destul de răspândită chiar și în urmă cu 10 ani, și care provine din știința criminalistică din ultimii ani, este în declin. Se bazează pe obținerea caracteristicilor geometrice ale mâinilor: lungimile degetelor, lățimea palmei etc. Această metodă, ca și retina ochiului, este pe moarte și, din moment ce are caracteristici mult mai scăzute, nici nu o vom introduce mai pe deplin.
Uneori se crede că metodele de recunoaștere geometrică sunt folosite în sistemele de recunoaștere a venelor. Dar la vânzare nu am văzut niciodată un astfel de declarat explicit. Și în plus, de multe ori, la recunoașterea după vene, se face o fotografie doar a palmei, în timp ce la recunoașterea după geometrie se face o fotografie a degetelor.

Puțină autopromovare

La un moment dat, am dezvoltat un algoritm bun de recunoaștere a ochilor. Dar la vremea aceea nu era nevoie de așa ceva high-tech în țara asta și nu voiam să merg la burghezi (unde am fost invitați chiar după primul articol). Dar dintr-o dată, după un an și jumătate, au apărut investitori care au vrut să-și construiască un „portal biometric” – un sistem care să mănânce doi ochi și să folosească componenta de culoare a irisului (pentru care investitorul avea un brevet mondial) . De fapt, acum facem asta. Dar acesta nu este un articol despre autopromovare, este o scurtă digresiune lirică. Dacă cineva este interesat există câteva informații, dar cândva în viitor, când vom intra pe piață (sau nu), voi scrie câteva cuvinte despre răsturnările unui proiect biometric în Rusia.

concluzii

Chiar și în clasa sistemelor biometrice statice, există o selecție mare de sisteme. Pe care ar trebui să-l alegi? Totul depinde de cerințele sistemului de securitate. Cele mai fiabile din punct de vedere statistic și mai rezistente la manipulare sisteme de acces sunt irisul și venele brațului. Pentru cei dintâi, există o piață mai largă pentru propuneri. Dar aceasta nu este limita. Sistemele de identificare biometrică pot fi combinate pentru a obține acuratețea astronomică. Cele mai ieftine și mai ușor de utilizat, dar cu statistici bune, sunt sistemele cu vârful degetelor. Toleranța față 2D este convenabilă și ieftină, dar are aplicabilitate limitată din cauza statisticilor slabe.
Luați în considerare caracteristicile pe care le va avea fiecare dintre sisteme: rezistență la contrafacere, rezistență la mediu, ușurință în utilizare, cost, viteză, stabilitatea caracteristicii biometrice în timp. Să punem notele de la 1 la 10 în fiecare coloană. Cu cât scorul este mai aproape de 10, cu atât sistemul este mai bun în acest sens. Principiile pentru alegerea notelor au fost descrise chiar la începutul articolului.


Luați în considerare, de asemenea, relația dintre FAR și FRR pentru aceste sisteme. Acest raport determină eficiența sistemului și amploarea utilizării acestuia.


Merită să ne amintim că pentru iris, puteți crește acuratețea sistemului aproape pătratic, fără pierderi de timp, dacă complicați sistemul făcându-l doi ochi. Pentru metoda amprentei - prin combinarea mai multor degete și recunoașterea prin vene, prin combinarea a două mâini, dar o astfel de îmbunătățire este posibilă numai cu creșterea timpului petrecut lucrând cu o persoană.
Rezumând rezultatele pentru metode, putem spune că pentru obiectele medii și mari, precum și pentru obiectele cu o cerință maximă de siguranță, irisul trebuie folosit ca acces biometric și, eventual, recunoaștere prin venele mâinii. Pentru instalațiile cu până la câteva sute de personal, accesul la amprentă va fi optim. Sistemele de recunoaștere a feței 2D sunt foarte specifice. Acestea pot fi necesare în cazurile în care recunoașterea necesită absența contactului fizic, dar este imposibil să se livreze sistemul de control al irisului. De exemplu, dacă este necesar să se identifice o persoană fără participarea sa, o cameră ascunsă sau o cameră de detectare în aer liber, dar acest lucru este posibil numai cu un număr mic de subiecți în bază și un flux mic de oameni filmați de cameră.

Notă pentru un tânăr tehnician

Unii producători, de exemplu Neurotechnology, au versiuni demo ale metodelor biometrice pe care le lansează pe site-ul lor web, astfel încât să le puteți conecta cu ușurință și să vă jucați. Pentru cei care decid să aprofundeze problema mai serios, le pot recomanda singura carte pe care am văzut-o în limba rusă – „A Guide to Biometrics” de R.M. Ball, J.H. Connel, S. Pancanti. Există mulți algoritmi și modelele lor matematice. Nu totul este complet și nu totul corespunde modernității, dar baza nu este rea și cuprinzătoare.

P.S.

În acest opus, nu am intrat în problema autentificării, ci am atins doar identificarea. În principiu, din caracteristicile FAR/FRR și posibilitatea de fals, se sugerează toate concluziile referitoare la problema autentificării.

Etichete:

• biometrie
• scanere de amprente

Adaugă etichete

De mulți ani au fost utilizate diverse tehnologii biometrice:

Scanere de amprente.

Cea mai comună tehnologie în prezent este recunoașterea amprentelor digitale. Poliția a folosit de mult amprentele digitale pentru a identifica criminalii. Acest lucru se datorează faptului că fiecare amprentă este unică, ceea ce face posibilă identificarea fiecărei persoane după amprentele lor. În scanere, modelul de imprimare este convertit într-un cod unic. În acest caz, nu se folosește de obicei întregul desen, ci doar locurile caracteristice - unde liniile, de exemplu, se îmbină, se bifurcă sau „se răsucesc”.

Scanarea degetelor are loc folosind o sursă de lumină - un laser sau, mai frecvent, un LED. Apoi imaginea intră în matricea CCD (la fel ca cea folosită în camerele video digitale) sau în matricea CMOS. În cele din urmă, restul cipurilor generează un cod unic bazat pe modelul de imprimare. Acest cod este stocat într-o bază de date - fie pe un computer la distanță, dacă scanerul este un model USB ieftin, fie în dispozitivul în sine. În cele din urmă, după ce o persoană pune degetul pe scaner, codul amprentei sale este comparat cu cele stocate în baza de date pentru a o identifica. Algoritmii de conversie de la amprentă la cod sunt protejați cu atenție.

Cel mai atractiv aspect al folosirii acestei tehnologii este prețul acesteia. Deci, de exemplu, protejarea computerului cu un sistem asemănător mouse-ului costă mai puțin de 100 USD. Toate acestea fac ca scanarea amprentelor să fie cea mai solicitată dintre toate tehnologiile biometrice.

Cu toate acestea, acest sistem are și dezavantaje. De exemplu, degetele pot fi insensibile sau uzate după o muncă grea; poate fi murdărie pe ele; pielea se poate desprinde. Toate acestea fac dificilă citirea amprentei. Unii oameni au dificultăți cu modelele ieftine din cauza faptului că au o „ondulă” centrală slabă pe miezul degetului (dispozitivele îl folosesc pentru a găsi centrul imaginii și a genera cod). În plus, deoarece imaginile sunt convertite în cod, este posibil ca două imagini să primească același cod. Din acest motiv, orice model este limitat în numărul de printuri detectate corect.

În prezent, se dezvoltă o nouă tehnologie care citește până la cinci straturi de piele adânc în deget, chiar și cu mâinile uzate sau murdare. De obicei, scanerele sunt completate cu sisteme auxiliare (de exemplu, introducerea codului) pentru securitate 100%.

Mai jos sunt câteva dintre scanere:

Încuietoare biometrică a ușii.

Blocare biometrică în funcție de prezență.

Un sistem de protecție ieftin pentru un computer, conectat printr-un port USB.

Scaner folosind un card magnetic.

Scanere de mână.

Al doilea cel mai popular dispozitiv sunt scanerele de mână. Ele funcționează prin măsurarea parametrilor mâinilor unei persoane, de obicei degetele. Acest lucru se bazează pe faptul că fiecare persoană are o lungime diferită a degetelor. Chiar dacă există două persoane cu aceeași lungime a unui deget, combinația lungimilor diferitelor degete va fi totuși unică.

Modelele timpurii ale acestor scanere foloseau iluminare de fundal sau lasere, în timp ce cele moderne se bazează pe măsurarea rezistenței electrice, ceea ce creează mai puține probleme tehnice și cerințe pentru consumul de energie. Într-un astfel de dispozitiv, o persoană își pune mâna pe un substrat de metal sau plastic și apoi măsoară curentul electric care vine din mână. Datorită acestui fapt, scanerul identifică zonele în care mâna intră în contact cu substratul, iar din acestea calculează lungimea degetelor.

Spre deosebire de scanerele de amprente, scanerele de mână nu necesită un computer - toate calculele necesare se fac intern. Majoritatea modelelor au și o tastatură în care o persoană poate introduce date sau un număr de identificare. Modelele de pe piata pot stoca de la 50 la 500 de masuratori ale mainilor diferite.

Această tehnologie are uneori și false pozitive - atunci când utilizatorii își plasează incorect palma pe dispozitivul de scanare. Din acest motiv, majoritatea modelelor necesită un număr de identificare. În general, astfel de dispozitive sunt foarte „nepretențioase” și sunt ideale pentru persoanele cu mâinile murdare și uzate din fabrici și fabrici.

Scanere pentru ochi.

Tehnologia de scanare a irisului a fost propusă pentru prima dată în 1936 de medicul oftalmolog Frank Burch. El a observat că irisul fiecărei persoane este unic. În 1994, John Daugman de la Iridian Technologies a brevetat un algoritm pentru a detecta astfel de diferențe.

Scanner pentru ochi.

Scanerele oculare analizează diverse detalii ale țesutului colorat din jurul pupilei. Pentru scanare se folosește o cameră video obișnuită. În acest caz, utilizatorul se uită la dispozitiv, iar după scanarea irisului, compară imaginea rezultată cu cele din baza de date. Procesul de identificare variază, dar de obicei durează mai puțin de cinci secunde. În același timp, doar o privire rapidă asupra dispozitivului este suficientă pentru scanare.

Pentru a preveni utilizarea ochilor falși, unele modele modifică fluxul de lumină care intră în ochi și monitorizează răspunsul pupilei - o dimensiune fixă ​​indică un fals.

În prezent, aceste scanere sunt folosite în diverse agenții militare și de aplicare a legii. Cu toate acestea, acestea nu au devenit la fel de răspândite ca scanerele de amprente, în ciuda securității lor mai mari. Aceste scanere sunt de obicei voluminoase.

Scanerele retiniene funcționează într-un mod similar, dar persoana trebuie să fie foarte aproape de cameră. Această cameră captează imagini ale vaselor de sânge mici din retină, iluminate de un laser slab. Se crede că astfel de scanere nu pot fi păcălite și, prin urmare, sunt instalate în zone cu securitate foarte ridicată. Costul lor ridicat și necesitatea de a plasa ochiul aproape de cameră împiedică utilizarea lor mai largă.

Recunoaștere facială.

Să nu uiți niciodată o față? De ce? Acest lucru se datorează faptului că fața fiecărei persoane este unică - suficient pentru a crea o nouă tehnologie pentru identificarea oamenilor. Cu toate acestea, există îndoieli etice serioase cu privire la ea.

Spre deosebire de toate celelalte tehnologii, în care o persoană trebuie să efectueze anumite acțiuni, această tehnologie poate face totul de la sine, iar o persoană nici măcar nu știe despre existența ei. Munca ei se bazează pe realizarea unei fotografii a feței, urmată de calcularea distanței dintre ochi, lățimea gurii și până la 50 de alți parametri faciali. După aceea, are loc o căutare în baza de date a imaginilor disponibile.

Sistem stereoscopic de scanare a feței.

În timpul Jocurilor Olimpice de la Sydney din 2000, poliția a identificat doi traficanți de droguri din Mexic care erau căutați de Statele Unite. Ea i-a urmărit până la aeroport și apoi a alertat forțele americane care i-au capturat în Hawaii. Acești oameni au căzut accidental în mâinile poliției în timp ce vizitau stadionul. În acest moment, forțele de securitate tocmai instalaseră un sistem de recunoaștere a feței pentru a preveni atacurile teroriste și au încărcat în el o bază de date uriașă de teroriști și criminali. În consecință, după ce traficanții de droguri au trecut prin intrarea stadionului - împreună cu alte mii de oameni - sistemul i-a găsit.

Un sistem similar este folosit de poliția din Londra pentru a găsi criminali. Marile supermarketuri au folosit și sisteme de recunoaștere facială pentru a preveni furtul, dar unele au fost eliminate în urma plângerilor avocaților și clienților.

Studii recente au arătat că și în cele mai bune condiții, rata de eroare poate ajunge la 40%, ceea ce necesită forme suplimentare de verificare a identității. Cu toate acestea, capacitatea lor de a lucra cu sistemele de supraveghere video existente le face foarte atractive. Pentru a face acest lucru, este suficient să instalați un computer cu un program de recunoaștere și o bază de fotografii și să îl conectați la camere video.

Sistemele mai fiabile folosesc camere stereoscopice. Acest lucru creează un model tridimensional al feței. Astfel, devine posibil să se țină cont de trăsăturile faciale suplimentare, ceea ce reduce semnificativ riscul de erori.

Majoritatea sistemelor sunt capabile să gestioneze lucruri precum pălării, ochelari și unghiuri ascuțite, dar acest lucru crește probabilitatea de eroare.

Apărătorii drepturilor omului citează al patrulea amendament la Constituția SUA, care interzice supravegherea și arestarea nejustificată. Cu toate acestea, agențiile de aplicare a legii spun că aceasta este doar o creștere a capacităților lor de supraveghere.

Recunoașterea comportamentului.

O tehnologie care este adesea trecută cu vederea atunci când se iau în considerare tehnologiile biometrice, dar care este utilizată pe scară largă și câștigă popularitate, este metoda de studiu a comportamentului uman. Pe baza acestui fapt, programele de calculator urmăresc anumite comportamente, cum ar fi tastarea de la tastatură sau efectuarea de achiziții.

Deci, companiile de creditare au un istoric al achizițiilor oamenilor. În consecință, orice comandă neobișnuită este monitorizată de un program de calculator și este emis un avertisment personalului pentru ca identitatea cumpărătorului să fie verificată.

În rețelele de computere, urmărirea vitezei de tastare este o modalitate eficientă de a urmări utilizatorii neautorizați. Pentru protecție, se folosesc și informații despre site-urile de internet pe care o persoană le vizitează, programele și fișierele utilizate și particularitățile muncii în general.

Marile avantaje ale acestei abordări sunt costul scăzut, eficiența ridicată și funcționarea discretă.

Concluzie.

Creșterea bruscă a furtului de identitate și amenințarea terorismului, împreună cu scăderea prețurilor pentru toate tehnologiile biometrice, vor duce la o creștere semnificativă a pieței biometrice în următorii 3-5 ani. Multe tehnologii sunt deja utilizate și sunt, de asemenea, îmbunătățite constant pentru a elimina identificarea falsă.

În timp ce noile invenții tind să fie nemulțumite, tehnologia biometrică a dus la o furtună de proteste din partea grupurilor pentru drepturile omului. Cu toate acestea, acest lucru nu poate decât să încetinească, dar nu să oprească introducerea biometriei. Experții subliniază că este nevoie de muncă suplimentară pentru a rezolva problemele etice.

Pentru identificarea cetățenilor în sistemele biometrice de control al accesului se folosesc parametri unici pentru fiecare persoană.

Cele mai comune sunt sistemele care identifică cetățenii pe următoarele motive:

Aplicarea acestei abordări pentru identificare oferă o serie de avantaje: semnele prin care are loc identificarea nu pot fi pierdute sau uitate, transferate către terți, spre deosebire de cardurile obișnuite contactless, este aproape imposibil de contrafăcut sau de furat. Cu toate acestea, există și o serie de dezavantaje, care includ incapacitatea de a identifica 100% autenticitate, costul relativ ridicat al cititorilor și, adesea, procesul de identificare prea lung.

Principiul de funcționare a unor astfel de sisteme se bazează pe obținerea unei imagini de la scanerul unui cititor biometric și transformarea acesteia într-un anumit șablon, care este apoi comparat cu baza existentă. Șabloanele pot fi stocate atât în ​​baza de date ACS, cât și în memoria încorporată a cititorului sau în memoria cardului de acces.

Metode de potrivire a modelelor și erori care apar

În timpul recunoașterii, imaginea obținută de la un scaner sau cameră este comparată cu datele înregistrate anterior (șabloane). Există două metode de comparare:

• Identificare
  Imaginea rezultată este comparată cu un număr mare de șabloane stocate în baza de date a sistemului (unu la multe). Răspunde la întrebarea - cine este, necesită mai mult timp, conține mai multe erori.

• Verificare
  Imaginea rezultată este comparată cu șablonul înregistrat al unei anumite persoane (unu la unu). Răspunde la întrebare - este cel cu care se compară amprenta, mult mai rapid în timp, mai fără erori, dar necesită introducerea unui identificator suplimentar, de exemplu, un card sau un cod PIN.

În momentul comparării imaginii rezultate cu șablonul, pot apărea erori:

• Erori de primul fel
• Rata de respingere falsă (FRR) atunci când scanerul nu poate recunoaște utilizatorul înregistrat. Nu sunt foarte critici pentru sistemul de securitate, creează inconveniente datorită necesității verificării secundare. Frecvența de apariție este mai mare decât cea a erorilor de al doilea tip.
• Erori de al doilea fel
  Acceptarea eronată a verificării (FAR - False Acceptance Rate), atunci când un utilizator neînregistrat este determinat de sistem ca fiind înregistrat. Esențial pentru sistemul de securitate, deoarece un atacator poate obține acces la sistem.

Apariția erorilor FRR și FAR este determinată de caracteristici precum calitatea și rezoluția scanării, zona de scanare, algoritmii matematici utilizați pentru comparație, numărul de părți comparate și raportul acestor indicatori face posibilă evaluarea aplicabilității. a metodei de identificare alese la obiectul controlat.

Pentru a elimina erorile, sunt utilizate suplimentar diverse seturi de teste care determină realitatea obiectului biometric. Pentru scanerele de degete, aceasta poate fi o verificare a reliefului, presiunii sau temperaturii degetului, pentru scanerele oculare - verificarea acomodarii pupilei, pentru scanerele faciale - o termograma fetei.

Amprenta

Acest tip de identificare este cel mai studiat și mai ieftin; se bazează pe obținerea unei imagini a modelelor papilare ale degetelor oamenilor, care au proprietăți de individualitate, stabilitate relativă și recuperabilitate.

Există doi algoritmi principali de recunoaștere a amprentei: prin detalii individuale (puncte caracteristice) și prin relieful întregii suprafețe a degetului, iar amprenta originală nu poate fi recreată din codul digital obținut în urma procesării.

Varietatea cititoarelor biometrice de amprentă de pe piață se datorează gamei largi de senzori (scanere) folosiți pentru obținerea unei imagini. Printre soluțiile inovatoare se numără cititoare fără contact care nu necesită atingere și cititoare cu 10 degete în același timp, dar sunt destul de scumpe în ceea ce privește acuratețea și confortul pentru utilizator.

Dezavantajul unei astfel de identificări este dependența calității recunoașterii amprentelor digitale de starea suprafeței degetelor și de condițiile externe (temperatură, umiditate, praf), reticența unor oameni de a-și lăsa amprentele digitale, precum și prezența oamenilor ( aproximativ 2% din total) cu amprente congenitale slab distinse.

În acest moment, integrarea profundă cu cititoarele de amprente BioSmart este disponibilă în Sigur ACS, care permite introducerea amprentelor angajaților în sistem în cadrul interfeței software Sigur ACS.

Geometria feței umane

În ceea ce privește implementarea tehnică, identificarea biometrică a feței este o sarcină mai complexă și mai costisitoare (comparativ cu amprentele digitale) și se bazează pe construcția de modele faciale bidimensionale sau tridimensionale pe baza imaginilor realizate de o cameră video. Este cel mai confortabil și nu întotdeauna vizibil pentru utilizator; nu necesită contact fizic cu dispozitivul.

La construirea unui model bidimensional, se obține o imagine plată, astfel de sisteme sunt mai pretențioase la iluminare și poziția feței la scanare și, prin urmare, există destul de multe erori.

La construirea unui model tridimensional, se obține o imagine tridimensională, care permite obținerea unei mai mari acuratețe a recunoașterii prin reducerea la minimum a influenței unor factori precum modificări ale culorii pielii (inclusiv cu ajutorul produselor cosmetice), purtarea bărbii sau mustații, schimbarea suprafața feței în timpul bolii etc., oferind în același timp o viteză suficientă de construire a unui model 3D al feței.

Pentru a crește fiabilitatea recunoașterii feței, puteți în plus fi folosit o termogramă facială (scanare cu infraroșu a feței) care compensează prezența ochelarilor, a unei pălării sau a suprafeței.

Irisul și retina

Identificarea irisului este una dintre cele mai fiabile, dar costisitoare tehnologii de identificare biometrică. Irisul este unic, cel mai rezistent la deteriorare și nu se modifică în timp. Ochelarii și lentilele de contact nu interferează cu achiziția imaginii, chiar și o persoană nevăzătoare poate fi identificată în acest fel.

După primirea imaginii, frecvența sau alte date despre modelul irisului ochiului sunt extrase, care sunt salvate în șablon. Această metodă este destul de confortabilă, deoarece nu necesită contact fizic cu dispozitivul și nu există un flux luminos de lumină direcționat în ochi.

Când utilizați o cameră cu o rezoluție de peste 1,3 megapixeli, puteți captura doi ochi într-un cadru, ceea ce crește semnificativ nivelul de fiabilitate a recunoașterii.

Este mai rapid și mai confortabil decât identificarea de către retina ochiului și poate fi folosit pe obiecte care numără câteva zeci de mii de oameni. În prezent, se dezvoltă activ datorită perspectivelor sale.

La identificarea după retina ochiului, se folosește un model de vase de sânge situat pe suprafața fundului de ochi (retină), obținut prin vase de sânge translucide de pe peretele posterior al ochiului cu un fascicul laser moale. Retina este unul dintre cele mai stabile semne fiziologice ale corpului, cu toate acestea, această metodă este foarte costisitoare, are un randament scăzut și nu este confortabil, deoarece utilizatorul trebuie să stea nemișcat și să privească prin ocular câteva secunde. În prezent, identificarea retinei în SCA este rar utilizată.

Desenul venelor palmei și geometria acesteia

Identificarea după modelul venelor palmei se bazează pe obținerea unui șablon atunci când fotografiați exteriorul sau interiorul mâinii cu o cameră cu infraroșu. Datorită lipsei de contact, această metodă este destul de confortabilă pentru utilizator, în timp ce practic nu există nicio posibilitate de contrafacere, dar bolile venelor pot complica sau distorsiona rezultatul identificării.

Gradul de fiabilitate a recunoașterii este comparabil cu cel al irisului, deși costul echipamentului este mult mai mic. În prezent este cercetat activ.

Metoda de identificare a geometriei palmei se bazează pe măsurarea parametrilor individuali ai formei mâinii, cum ar fi lățimea palmei, raza cercului înscris în centrul palmei, lungimea degetelor și înălțimea palmei. mâna și cele cinci linii de bază existente pe orice palmă sunt de asemenea luate în considerare.

Fiabilitatea acestei metode este comparabilă cu identificarea amprentelor și depinde, de asemenea, puternic de starea obiectului, deoarece umflarea țesuturilor sau vânătăile din mână pot distorsiona structura originală, mâinile se pot schimba odată cu vârsta.

Avantajele utilizării acestuia includ lipsa de influență asupra procesului de scanare a temperaturii, umidității și poluării, deși în prezent, identificarea prin geometria mâinii în ACS este rar utilizată.

Identificarea codului de bare

Prezentare generală

Un cod de bare este un set de caractere numerice sau alfanumerice codificate sub formă de forme geometrice, cum ar fi o secvență de dungi albe și negre. Codurile de bare sunt de diferite tipuri, care diferă în ceea ce privește cantitatea și ce tip de informații pot fi codificate cu ajutorul lor.

În sistemele de control al accesului, se folosesc de obicei cele mai simple coduri de bare, deoarece, de regulă, nu este nevoie să se transmită o cantitate mare de date printr-un identificator. Printre acestea se numără Codul 39, Codul 128, EAN-13.

Un cod de bare poate fi aplicat pe aproape orice suprafață, de exemplu, imprimat pe o coală de hârtie cu o imprimantă obișnuită sau chiar afișat electronic pe ecranul unui smartphone. În plus, codul de bare poate fi transmis cu ușurință prin canale de comunicare electronică, precum e-mail sau fax. Acest lucru face ca utilizarea codurilor de bare în ACS să fie foarte ieftină. Pe de altă parte, astfel de identificatori nu sunt protejați de copiere în niciun fel și, de asemenea, au durabilitate scăzută.

Pe baza acestor caracteristici, codurile de bare din ACS sunt de obicei folosite ca permise unice pentru vizitatori.

Cititorii. Interacțiunea cu Sigur ACS

Există un număr mare de scanere de coduri de bare. În funcție de scopul utilizării lor, ele diferă în tehnologia de citire și metoda de execuție, se caracterizează și prin rezoluție, viteza de scanare și rază de acțiune, precum și interfața de conectare.

ACS are o serie de interfețe general acceptate prin care diverși cititori pot interacționa cu controlerele, acesta este Weigand sau Dallas Touch Memory. De regulă, scanerele de coduri de bare au fie o ieșire USB pentru conectarea directă la un loc de muncă (calculator), fie o interfață RS232, cu care scanerul poate fi conectat la controlerele ACS printr-un convertor special de interfață intermediară.

Sigur ACS acceptă ambele opțiuni de conectare:

• direct la site-ul client prin USB în modul de emulare a tastării tastaturii
• la controlere prin RS232 - convertor Weigand. Un convertor Elsys poate fi folosit ca astfel de dispozitiv.

ȘIidentificare prin carduri contactless

Cele mai răspândite dintre identificatorii utilizați în sistemele de control al accesului sunt cardurile fără contact. Sunt convenabile de utilizat, sunt realizate în diferite forme și tipuri, iar utilizarea criptoalgoritmilor în unele formate de carduri reduce semnificativ riscul de copiere și falsificare a acestora.

Principalele caracteristici ale acestui tip de identificator sunt discutate mai jos.

Execuția fizică

Pe lângă cele prezentate mai jos, există și alte versiuni de identificatori (etichete, autocolante, șuruburi, baloane, etichete), totuși, acestea sunt rar folosite în sistemele de control al accesului.

Cărți groase (card Сlamshell) Carduri de proximitate de dimensiuni standard cu o grosime de 1,6 mm. Cei mai ieftini identificatori, raza de citire este cea mai mare dintre cele prezentate (pentru formatul EM Marine, există o versiune cu o rază de citire crescută - până la 1,5 metri). Autocolante speciale pot fi folosite pentru personalizare.
Carduri subțiri (card ISO) Carduri de proximitate de dimensiuni standard cu o grosime de 0,76 mm. Costul este puțin mai mare decât cel al cardurilor groase, dar intervalul de citire este mai mic. Personalizarea este ideală prin imprimare directă pe cardurile în sine (sublimare sau retransfer).

Telecomenzile sunt de obicei mai scumpe decât cardurile, având în același timp un interval de citire mai scurt. Pot avea un design corporativ al performanței, dar practic nu există nicio posibilitate de personalizare a unor astfel de identificatori.

În comparație cu cardurile, brelocurile pentru chei sunt mai rezistente la impact fizic - se sparg mai puțin și pot fi atașate la chei.

Bratari

Costul este puțin mai mare decât cel al brelocurilor, intervalul de citire este aproximativ același. Ele pot fi fixate pe corpul uman, au un design corporativ.

Datorită ușurinței de purtare, acestea sunt de obicei folosite în diverse centre de fitness, piscine, parcuri acvatice și alte facilități sportive.

Protocol de comunicare (format)

Alegerea formatului potrivit are un impact direct asupra nivelului de securitate al întregului sistem. În prezent, mai multe formate s-au răspândit, diferă într-o serie de parametri.

Este posibil să suportați mai multe formate simultan cu un singur identificator. Cea mai ieftină și largă gamă de cititoare este formatul EM Marine, dar nu este protejat în niciun fel împotriva copierii. În schimb, identificatorii Mifare nu sunt mult mai scumpi, dar au o memorie internă reinscriptibilă, a cărei utilizare corectă, împreună cu cititoare special configurate, vă permite să organizați o identificare sigură.

Recenzii video ale cardurilor de diferite formate

Cititorii folosiți

Atunci când organizați un sistem de control al accesului, trebuie să selectați echipamentele și identificatorii utilizați, pe baza cerințelor de securitate a sistemului.

Alegerea unui cititor este determinată de mai mulți parametri de bază:

• Format de identificare acceptat.
  Cititorii pot accepta unul sau mai multe formate în același timp. Atunci când aleg un identificator Mifare, cititorii trebuie să continue să lucreze cu acesta într-un mod securizat
• Capacitate de sincronizare.
  Este folosit pentru a exclude influența cititorilor unul asupra celuilalt atunci când este instalat la o distanță apropiată, de exemplu, când se instalează pe pereți subțiri
• Interval de citire.
  Raza standard nu este mai mare de 10 cm, dar există cititoare cu o rază de acțiune mărită de până la 1,5 metri
• Interfață de ieșire.
  Datorită razei mai lungi de acțiune și imunității la zgomot, Wiegand este cel mai preferat. Interfața de comunicare Dallas Touch Memory (iButton) are performanțe mai scăzute, iar OSDP este încă rar utilizat. Există cititoare cu o interfață proprietară care funcționează doar cu controlere de la același producător. Cititoarele cu interfață USB pot fi utilizate pentru a se conecta la un computer și a introduce carduri în sistem
• Conditii de operare.
  Cititoarele pot fi utilizate atât în ​​interior, cât și în exterior, prin urmare sunt produse cu valori diferite ale temperaturii de funcționare, rezistenței la umiditate și rezistenței la vandalism.
• Proiecta.
  Există o mare varietate de soluții pe piață pentru a se potrivi oricărei cerințe

Mai jos sunt exemple de diverși cititori populari în Rusia, cu diferite caracteristici.

Nume	Ironlogic СP-Z2L	Cititor Prox EM	Rosslare AY-K12	Ironlogic Matrix V	Aproximativ 13	Cintec CN560
Proiecta
Format de identificare	EM Marine	EM Marine	EM Marine, telecomenzi	Telecomenzi EM Marine (gamă extinsă), Keeloq și CAME	Mifare clasic	Mifare Classic, Mifare DESFire, Mifare Plus
Capacitate de sincronizare	Nu	există	Nu	Nu	există	—
Interval de citire	3-6 cm	10-12 cm	8 cm	EM Marine - până la 50 cm, telecomenzi - până la 10 m	4 - 6 cm	6 - 8 cm
Locuință, utilizare	normal, în interior	normal, în interior	rezistent la umiditate, rezistent la intemperii, exterior	rezistent la umiditate și praf, rezistent la vandal, în aer liber	normal, în interior	normal, în interior
Preț estimativ, frec	750	3 000	3 500	13 000	4 000	12 500

http://sigursys.com/biometrics_overview.php