Теория распознавания. Теория распознавание биометрических данных

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Министерство образования и науки РФ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Удмуртский государственный университет

Факультет информационных технологий и вычислительной техники

Реферат

Теория распознавания. Теория распознавание биометрических данных

Выполнил:

Студент 3-го курса

гр. ЗСБ-230700-31(К)

Ларионов А.Л.

Принял:

Старший преподаватель

Дунаев Д.А.

Ижевск 2014

Содержание

биометрический распознавание идентификация

1. Общая информация

2. Биометрические технологии

3. Немного из истории

4. Практическое применение

5. Технологии

Заключение

1. Общая информация

В 95% случаев биометрия-- это математическая статистика. А матстат это точная наука, алгоритмы из которой используются везде: и в радарах и в байсовских системах. В качестве двух основных характеристик любой биометрической системы можно принять ошибки первого и второго рода). В биометрии наиболее устоявшиеся понятия -- FAR (False Acceptance Rate) и FRR(False Rejection Rate). Первое число характеризует вероятность ложного совпадения биометрических характеристик двух людей. Второе - вероятность отказа доступа человеку, имеющего допуск. Система тем лучше, чем меньше значение FRR при одинаковых значениях FAR. Иногда используется и сравнительная характеристика EER, определяющая точку в которой графики FRR и FAR пересекаются. Но она далеко не всегда репрезентативна. Можно отметить следующее: если в характеристиках системы не даны FAR и FRR по открытым биометрическим базам -- то что бы производители не заявляли о её характеристиках, эта система скорее всего недееспособна или сильно слабее конкурентов. Но не только FAR и FRR определяют качество биометрической системы. Если бы это было только так, то лидирующей технологией было бы распознавание людей по ДНК, для которой FAR и FRR стремятся к нулю. Но ведь очевидно, что эта технология не применима на сегодняшнем этапе развития человечества. Было выработано несколько эмпирических характеристик, позволяющих оценить качество системы. «Устойчивость к подделке» - это эмпирическая характеристика, обобщающая то, насколько легко обмануть биометрический идентификатор. «Устойчивость к окружающей среде» - характеристика, эмпирически оценивающая устойчивость работы системы при различных внешних условиях, таких как изменение освещения или температуры помещения. «Простота использования» показывает насколько сложно воспользоваться биометрическим сканером, возможна ли идентификация «на ходу». Важной характеристикой является «Скорость работы», и «Стоимость системы». Не стоит забывать и то, что биометрическая характеристика человека может изменяться со временем, так что если она неустойчива - это существенный-минус.

Обилие биометрических методов поражает. Основными методами, использующими статические биометрические характеристики человека, являются идентификация по папиллярному рисунку на пальцах, радужной оболочке, геометрии лица, сетчатке глаза, рисунку вен руки, геометрии рук. Также существует семейство методов, использующих динамические характеристики: идентификация по голосу, динамике рукописного подчерка, сердечному ритму, походке. Ниже представлено распределение биометрического рынка пару лет назад. В каждом втором источнике эти данные колеблются на 15-20 процентов, так что это всего лишь оценочное представление. Так же тут под понятием «геометрия руки» скрываются два разных метода, о которых будет рассказано ниже.

Будем рассматривать только те характеристики, которые применимы в системах контроля и управления доступом (СКУД) или в близких им задачах. В силу своего превосходства это в первую очередь именно статические характеристики. Из динамических характеристик, на сегодняшний момент только распознавание по голосу имеет хоть какую-то статистическую значимость (сравнимую с худшими статическими алгоритмами FAR~0.1%, FRR~6%), но лишь в идеальных условиях.

Чтобы ощутить вероятности FAR и FRR, можно оценить, как часто будут возникать ложные совпадения, если установить систему идентификации на проходной организации с численностью персонала N человек. Вероятность ложного совпадения полученного сканером отпечатка пальца для базы данных из N отпечатков равна FAR•N. И каждый день через пункт контроля доступа проходит тоже порядка N человек. Тогда вероятность ошибки за рабочий день FAR•(N•N). Конечно, в зависимости от целей системы идентификации вероятность ошибки за единицу времени может сильно варьироваться, но если принять допустимым одну ошибку в течение рабочего дня, то: . Тогда получим, что стабильная работа системы идентификации при FAR=0.1% =0.001 возможна при численности персонала N?30.

2. Биометрические технологии

Биометрические технологии - основаны на биометрии, измерении уникальных характеристик отдельно взятого человека. Это могут быть как уникальные признаки, полученные им с рождения, например: ДНК, отпечатки пальцев, радужная оболочка глаза; так и характеристики, приобретённые со временем или же способные меняться с возрастом или внешним воздействием. Например: почерк, голос или походка.

3. Немного из истории

До 11 сентября 2001 года, биометрические системы обеспечения безопасности использовались только для защиты военных секретов и самой важной коммерческой информации. Ну а после потрясшего весь мир террористического акта ситуация резко изменилась. Сначала биометрическими системами доступа оборудовали аэропорты, крупные торговые центры и другие места скопления народа. Повышенный спрос спровоцировал исследования в этой области, что, в свою очередь, привело к появлению новых устройств и целых технологий.

4. Практическое применение

Биометрические технологии активно применяются во многих областях связанных с обеспечением безопасности доступа к информации и материальным объектам, а также в задачах уникальной идентификации личности.

Биометрические технологии в скором будущем будут играть главную роль в вопросах персональной идентификации во многих сферах. Применяемые отдельно или используемые совместно со смарт-картами, ключами и подписями, биометрия скоро станет применяться во всех сферах экономики и частной жизни.

5. Технологии

Отпечатки пальцев - отпечатки всех пальцев каждого человека уникальны по рисунку папиллярных линий и различаются даже у близнецов. Отпечатки пальцев не меняются в течение всей жизни взрослого человека, они легко и просто предъявляются при идентификации.

Радужная оболочка глаза - Ученые также провели ряд исследований, которые показали, что сетчатка глаза человека может меняться со временем, в то время как радужная оболочка глаза остается неизменной. И самое главное, что невозможно найти два абсолютно идентичных рисунка радужной оболочки глаза, даже у близнецов.

Сетчатка глаза - Ранее в биометрии имел применение рисунок кровеносных сосудов на сетчатке глаза. В последнее время этот метод распознавания не применяется, так как кроме биометрического признака несет в себе информацию о здоровье человека.

Форма кисти руки - проблема технологии: даже без учёта возможности ампутации, заболевание под названием «артрит» может сильно помешать применению сканеров.

Распознавание голоса - проблема технологии: некоторые люди не могут произносить звуки, голос может меняться в связи с заболеванием.

Почерк - классическая верификация (идентификация) человека по почерку подразумевает сличение анализируемого изображения с оригиналом. Именно такую процедуру проделывает например оператор банка при оформлении документов. Очевидно, что точность такой процедуры, с точки зрения вероятности принятия неправильного решения (см. FAR & FRR) невысокая.

Заключение

Даже в классе статических систем биометрии имеется большой выбор систем. Какую из них выбрать? Всё зависит от требований к системе безопасности. Самыми статистически надежными и устойчивыми к подделке системами доступа являются системы допуска по радужной оболочке и по венам рук. На первые из них существует более широкий рынок предложений. Но и это не предел. Системы биометрической идентификации можно комбинировать, достигая астрономических точностей. Самыми дешёвыми и простыми в использовании, но обладающими хорошей статистикой, являются системы допуска по пальцам. Допуск по 2D лицу удобен и дёшев, но имеет ограниченную область применений из-за плохих статистических показателей.

Для увеличения точности в режиме идентификации целесообразно использование нескольких биометрических методов одновременно.

Некоторые производители уже начали объединение этих двух методов в один. Вероятнее всего, вскоре распознавание лица с использованием обоих источников информации будет рассматриваться как один биометрический метод.

Тем не менее, даже эти показатели неприемлемы для задач государственного или межгосударственного масштаба, где требуется идентификация по базам данных в несколько сотен тысяч или несколько миллионов человек. Такой задачей может быть, скажем, задача поиска человека с заданными биометрическими характеристиками в государственной базе данных выданных паспортов или виз.

Размещено на Allbest.ru