АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ РАСПОЗНАВАНИЯ И ИДЕНТИФИКАЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ПО БИОМЕТРИЧЕСКИМ ПАРАМЕТРАМ

Биометрия — это компьютеризированные методы идентификации личности на основе физиологических и наблюдаемых характеристик. Использование биометрических систем повлияло на то, как мы идентифицируем себя и проходим аутентификацию по всему миру. Благодаря этой технологии не только изменился процесс идентификации людей, но и значительно сократилось время, необходимое для идентификации и верификации. Биометрические методы измеряют различные характеристики: лицо, отпечатки пальцев, почерк, отпечатки ладоней, геометрию руки, походку, радужную оболочку глаза, сетчатку и голос.

Биометрическая система состоит из двух этапов:

1. Этап регистрации:

На этапе регистрации биометрические данные пользователя или человека записываются в базу данных. Это разовая процедура. Как правило, на этом этапе соответствующие данные измеряются с высокой точностью.

2. Этап распознавания:

Это второй этап биометрической системы. Он начинается с этапа распознавания, основанного на первом этапе аутентификации пользователя. Этот этап должен быть быстрым, точным и позволять легко выявлять проблемы с аутентификацией.

Архитектура биометрической системы состоит из следующих основных компонентов:

1. Датчик — это первый блок биометрической системы, который собирает все важные для биометрии данные. Это интерфейс между системой и реальным миром. Как правило, это система получения изображений, но в зависимости от требуемых функций или характеристик её может потребоваться заменить.

2. Предварительная обработка. Это второй блок, в котором выполняется вся предварительная обработка. Его функция — улучшить входные данные и устранить артефакты, возникающие при работе датчика, фоновый шум и т. д. Он выполняет своего рода нормализацию.

3. Извлечение признаков: это третий и самый важный этап в работе биометрической системы. Извлечение признаков необходимо для их идентификации на более позднем этапе. Задача устройства для извлечения признаков — охарактеризовать объект, который необходимо распознать, с помощью измерений.

4. Генератор шаблонов. Генератор шаблонов создает шаблоны, которые используются для аутентификации с помощью извлеченных признаков. Шаблон — это вектор чисел или изображение с выделенными участками. Характеристики, полученные от исходных групп, объединяются в шаблон. Шаблоны сохраняются в базе данных для сравнения и служат входными данными для сопоставления.

5. Сопоставление: этап сопоставления выполняется с помощью сопоставления. На этом этапе полученный шаблон передается в модуль сопоставления, который сравнивает его с сохраненными шаблонами с помощью различных алгоритмов, таких как расстояние Хэмминга и т. д. После сопоставления входных данных формируются результаты.

6. Устройство для применения: это устройство, которое использует результаты работы биометрической системы. Система распознавания радужной оболочки глаза и система распознавания лиц — распространённые примеры устройств для применения.

Типы биометрических систем

Биометрические характеристики человека делятся на три категории:

Биологический

Физиологический

Поведенческий.

Физиологическая особенность — это биологическая закономерность, присущая человеческому телу или проявляющаяся в нём, например, черты лица, отпечатки пальцев, рисунок радужной оболочки глаза, ДНК, геометрия кисти и т. д.

Поведенческие особенности, однако, развиваются с течением времени и становятся устойчивыми характеристиками, такими как почерк, голос, походка и ритм набора текста. Биометрическая характеристика, которая используется для идентификации человека, определяет тип биометрической системы.

Биологические характеристики и поведенческие особенности людей можно выявить и на их основе извлечь чёткие, воспроизводимые биометрические характеристики для автоматизации распознавания.