04.04.2005 Источник: Hi-Tech Security Solutions

Распознавание голоса является технологий, которая позволяет пользователю применять свой голос в качестве устройства ввода данных. Распознавание голоса может использоваться для диктования текста компьютеру или для подачи команд компьютеру (например, для открытия программных приложений, развертывания меню или сохранения работы).

Более ранние системы распознавания голоса требуют отчетливого произношения каждого слова с заметными промежутками. Это позволяет машине определять, где заканчивается одно слово, и начинается следующее. Такие виды программ распознавания речи все еще применяются для управления компьютерными системами и работы с такими приложениями, как веб-браузеры или электронные таблицы.

Более современные приложения распознавания голоса позволяют пользователю бегло диктовать текст компьютеру. Такие новые приложения способны распознавать речь со скоростью до 160 слов в минуту. Приложения, которые позволяют распознавать непрерывный поток речи в основном предназначены для распознавания и форматирования текста, а не для управления самой компьютерной системой.

В технике распознавания речи используется нейронная сеть для "обучения" распознаванию человеческого голоса. В то время как вы говорите, программное обеспечение распознавания речи запоминает, каким образом вы произносите каждое слово. Такая индивидуализированная настройка позволяет производить распознавание голоса, несмотря на то, что у всех людей разное произношение и интонация.

Помимо "изучения" того, как вы произносите слова, системы распознавания голоса также используют грамматический контекст и частоту употребления отдельных слов для того, чтобы предугадать, какое слово вы желаете ввести. Такие мощные статистические средства позволяют программе найти в обширной языковой базе данных нужное слово до того, как вы его произнесете.
Но хотя за последние несколько лет точность распознавания речи улучшилась, некоторые пользователи все еще испытывают проблемы неточной передачи речи, связанные либо с какими-то особенностями речи, либо с характером их голоса.

Распознавание по радужной оболочке глаза

Данный метод биометрической идентификации личности основывается на уникальных характерных признаках и особенностях радужной оболочки человеческого глаза. Радужная оболочка -- это часть глаза, представляющая собой цветной круг, чаще всего коричневого или голубого цвета, окаймляющий черный зрачок. Процесс сканирования радужки начинается с фотографии. В специальном фотоаппарате, который обычно подносится очень близко к человеку, но не ближе 90 см, применяется инфракрасная подсветка для получения фото с очень высоким разрешением. На процесс фотографирования уходит всего от одной до двух секунд, затем полученное детальное изображение радужки преобразуется в схематическую форму, записывается и хранится для последующего сравнения/верификации. Очки и контактные линзы никак не влияют на качество изображения, а системы сканирования радужки проверяют живой глаз посредством измерения наблюдающихся в норме постоянных колебаний размера зрачка.

Внутренний край радужки определяется алгоритмом системы сканирования, который отображает в виде схемы индивидуальный рисунок и характерные особенности радужной оболочки. Алгоритм представляет собой серию указаний, которые направляют процесс интерпретации системой конкретной проблемы. Алгоритмы состоят из нескольких последовательных шагов и используются биометрической системой для определения соответствия между биометрическим образцом и зарегистрированными данными.

Радужная оболочка формируется еще до рождения человека, и, за исключением случаев повреждения глазного яблока, остается неизменной на протяжении всей жизни человека. Рисунок радужки является чрезвычайно сложным и несет в себе поразительно большой объем информации, а также имеет более 200 уникальных точек. Тот факт, что правый и левый глаз человека отличаются друг от друга, и что их рисунки очень легко зафиксировать в схематической форме, делает технологию сканирования радужной оболочки одним из самых надежных средств идентификации, не подверженным ложному сравнению и фальсификации.

Частота ложного распознавания в системах идентификации по радужке равна 1 к 1,2 миллионам, статистически это намного выше, чем результаты, демонстрируемые в среднем системами распознавания по отпечаткам пальцев. Реальным преимуществом является частота непризнания -- количество действительных зарегистрированных пользователей, личность которых не распознается. Сканеры отпечатков пальцев допускают ошибки непризнания в 3% случаев, в то время как системы сканирования радужной оболочки отличаются частотой непризнания 0%.

Экспериментально, технология идентификации по радужной оболочке глаза стала применяться при работе с банкоматами в Англии, США, Японии и Германии, начиная с 1997 года. В этих экспериментальных проектах данные о радужке клиента становились средством верификации для доступа к банковскому счету, устраняя таким образом необходимость ввода клиентом PIN-кода или пароля. Когда клиент представлял свое глазное яблоко банкомату, и верификация личности была положительной, то допускался доступ к банковскому счету. Такие системы пользовались большим успехом, так как не нужно было беспокоиться по поводу забытых или украденных паролей, соответственно рейтинги популярности среди клиентов были очень высокими.

Метод сканирования радужной оболочки начали применять и в аэропортах для таких разнообразных функций, как идентификация/верификация работников для прохождения через зоны ограниченного доступа, а также для идентификации пассажиров, наиболее часто пользующихся услугами авиакомпании для быстрого прохождения ими паспортного контроля. Среди других сфер применения можно назвать переводы заключенных внутри тюрем, а также выпуск на свободу, помимо этого, следует перечислить такие проекты, как верификация при онлайновых покупках, онлайновом пользовании банковскими услугами, онлайновом голосовании и онлайновой торговле акциями. Метод идентификации по радужной оболочке обеспечивает высокий уровень безопасности пользователя, защиту частной информации, а также просто помогает поддерживать спокойствие и хорошее настроение клиента.

Сканирование формы руки

В данном биометрическом методе для идентификации личности используется геометрическая форма руки. Так как человеческие руки не являются уникальными, то необходимо сочетать несколько специфических характеристик для обеспечения динамической верификации. Некоторые сканирующие устройства измеряют только два пальца, другие измеряют полностью всю руку. Измеряемые характеристики включают изгибы пальцев, толщину и длину; толщину и ширину тыльной стороны руки; расстояние между суставами и общую структуру кости.

Следует отметить, что хотя структура кости и суставы являются относительно постоянными признаками, такие воздействия, как распухание тканей или ушибы могут исказить исходную структуру руки. Это может привести к ложному сопоставлению, тем не менее количество приемлемых отличающих совпадений может быть отрегулировано в соответствии с потребностями определенного уровня обеспечения безопасности.

Для регистрации в системе сканирования, рука помещается на ровную поверхность, на которой предусмотрено считывающее устройство. Позиция руки фиксируется с помощью пяти штифтов, которые помогают правильно расположить руку в отношении фотокамер. Последовательность фотокамер создает трехмерные изображения боковых сторон и тыльной стороны руки. Сканирование руки является простым и быстрым процессом. Устройство сканирования может обработать трехмерные изображения за 5 или менее секунд, а верификация занимает не более 1 секунды. Программное обеспечение и аппаратные средства по захвату и верификации изображений могут быть легко интегрированы в составе автономных устройств. Те объекты, на которых имеется большое число точек доступа и пользователей, могут управляться централизованно, устраняя необходимость регистрации пользователя на каждом отдельном устройстве на всех точках доступа.

Сферы применения метода идентификации по геометрии руки

Во многих международных аэропортах уже используются приборы сканирования формы руки для того, чтобы позволить пассажирам, часто летающим на международных рейсах, не стоять в длинных очередях для прохождения различных иммиграционных и таможенных процедур.
На предприятиях сканирование руки используется для учета прихода/ухода и регистрации движения персонала, а также для общих процедур учета рабочего времени. Это может иметь большое значение для устранения такой давней проблемы, как "отметка другом" времени прихода/ухода, а также других обманных действий.

Сочетание различных методов биометрической идентификации

Сканирование руки может легко сочетаться с другими биометрическими методами, например, с идентификацией по отпечаткам пальцев. Система, в которой относительно нечасто используется идентификация по отпечаткам пальцев, а сканирование руки производится часто, представляет собой двухуровневую структуру. Используемый часто компонент сканирования руки позволяет производить идентификацию личности с точностью 1:1 (один к одному), верифицируя, что пользователь действительно является тем, за кого он себя выдает. Компонент идентификации по отпечаткам пальцев, который используется менее часто, подтверждает личность пользователя и производит идентификацию с точностью 1:N (один к множеству), т.е. сравнение производится с различными регистрационными данными.

Комбинированные биометрические системы

Комбинированная (мультимодальная) биометрическая система использует различные приложения для охвата различных типов биометрических данных. Это позволяет интегрировать два или более типа биометрического распознавания и верификационных систем для удовлетворения самых строгих требований к эффективности системы.

Мультимодальная система может, к примеру, включать комбинацию идентификации по отпечаткам пальцев, рисунку лица, голосу -- плюс смарт-карта, или же любое другое сочетание биометрических характеристик. Такая усиленная структура использует все разнообразие биометрических данных человека и может использоваться там, где необходимо преодолеть ограничения какого-либо одного биометрического признака. Например, установлено, что 5% населения имеют неразличимые (нечеткие) отпечатки пальцев, голос может измениться от простуды, а распознавание по рисунку лица зависит от изменений освещенности и позы объекта. Все эти недостатки могут быть преодолены в комбинированной системе, сочетающей заключения, сделанные на основе нескольких независимых друг от друга биометрических показателей.
Мультимодальные системы в основном являются более надежными с точки зрения возможности фальсификации, так как труднее подделать целый ряд биометрических характеристик, чем фальсифицировать один биометрический признак.

Идентификация по кисти руки - ещё один простой, но эффективный метод биометрической идентификации. Параметры кисти у каждого конкретного человека уникальны - форма кисти, ширина и длина ладони, отдельных пальцев, складки фаланг на тыльной стороне, узор кровеносных сосудов... В общем и целом, специалисты насчитывают порядка 90 отличительных особенностей. В биометрии используется гораздо меньше, но и этого хватает для продуктивного использования трёх способов аутентификации.

В конце семидесятых был изобретен метод идентификации по физическим параметрам ладони - форме, размеру и линиям рук. Линии, которые ненаучная хиромантия использует для маловероятного предсказания продолжительности жизни и поворотов судьбы, совершенно научная биометрия применяет для абсолютно точной аутентификации с малым процентом ошибок.

Подобные биометрические системы учитывают пять основный линий, существующих на любой ладони, а также семнадцать прочих геометрических параметров. Основные признаки - ширина ладони, радиус окружности, вписанной в центр ладони, а также длина пальцев и высота кисти руки. Эти параметры являются исходными и определяются в первую очередь. Минусом данного подхода является его невысокая надежность - изготовить слепок-муляж для устройств, использующих идентификацию данного типа, не составляет труда.

Второй, более современный и более частотный метод идентификации основан на геометрии фаланговых складок и расположении кровеносных сосудов. Нужно сказать, что рисунок вен так же уникален, как отпечатки пальцев - он разный даже у единоутробных детей, что говорить об остальном! Сам метод подразумевает инфракрасное сканирование тыльной стороны ладони. Результаты такого сканирования не зависят от загрязнений или повреждений поверхностных кожных покровов, к тому же, этот способ довольно быстр. Дальнейшая идентификация производится по привычной схеме: получение образца - информационная переработка полученного образца в цифровой формат - сравнение с эталоном - решение о допуске.

Нужно сказать, что устройства, использующие идентификационные параметры данного типа, сейчас наиболее распространены, они выпускаются большинством корпораций, занимающихся производством компьютерной техники. Большинство подобных устройств имеют USB-порт и очень удобны в установке и использовании.

И, наконец, третий способ идентификации по геометрии руки - новейшее 3D-сканирование. Он носит название «HandKey» и разработан одной из зарубежных компаний. Этот метод использует все те же параметры, о которых говорилось выше, однако имеет большую степень защиты за счет трёхразового сканирования руки, дальнейшего усреднения полученной информации и компьютерного моделирования 3D-изображения кисти. Эта технология использует ПЗС-телекамеру, инфракрасную подсветку, а также систему боковых зеркал для получения снимков со всех ракурсов. Сама процедура распознавания устройствами, использующими технологию «HandKey», проводится в два этапа: введение идентификационного номера пользователя и, собственно, сканирования ладони. Подобная двухфазная процедура уменьшает вероятность ошибок первого и второго уровня, а также ускоряет процесс поиска идентификационного шаблона. В общем и целом, это решение довольно эффективно.

Разумеется, идентификационные устройства всех трёх типов активно производятся зарубежными компаниями и приобрести их можно без труда на рынке импортируемых в страну товаров. Однако также нужно упомянуть и о том, что подобные технологии разрабатываются и в России. Не так давно в России было открыто «Русское биометрическое общество», занимающееся непосредственно биометрическими разработками и их продвижением на российском рынке. В частности, разработками в области идентификаторов кисти руки второго и третьего типов. А подобные тенденции позволяют говорить о позитивном изменении ценовой политики и снижении финансовых затрат на корпоративную безопасность. Имейте ввиду, что в «Русское биометрическое общество» включены лишь несколько отечественных корпорации - «Speech Technology Center», «Sonda», «Bio», а также «Elsys».

| К списку авторов | К списку публикаций

Биометрическая технология распознавания вен ладони, или Вслед за японскими банками

За последние пять лет интерес к биометрическим технологиям значительно возрос. Сейчас для физического и логического доступа наряду с картами все чаще применяется биометрическая идентификация по отпечаткам пальцев, радужной оболочке глаза или 3D-распознаванию лица. Если еще десять лет назад использование биометрии казалось нереализуемой задачей, то сегодня подобные решения активно внедряются, заменяя пластиковые карты

Александр Дремин
Генеральный директор компании "Прософт-Биометрикс"

В 2004 г. крупнейшие банки Японии, такие как Ogaki Kyoritsu Bank, Suruga Bank, The Hiroshima Bank и The Bank of IKEDA, внедрили систему биометрической идентификации по венам ладони для подтверждения операций по банковской карте в банкоматах. Нововведение позволило значительно повысить уровень безопасности и комфорта при организации доступа к личному счету даже при отсутствии банковской карты. Повышенный интерес к технологии был обусловлен необходимостью разработки надежной системы доступа даже во время стихийных бедствии и катастроф. Так, например, во время крупного землетрясения в Японии в 2011 г. многие жители не смогли воспользоваться банкоматами для снятия наличных средств, поскольку карты и другие подтверждающие документы были безвозвратно утеряны.

В данной статье рассмотрим биометрическую технологию распознавания вен ладони, ее преимущества и недостатки.

Принцип работы метода

Метод сканирования подкожных вен ладони основан на считывании отраженного от человеческой ладони излучения в инфракрасной области спектра с длиной волны 760 нм. Поскольку восстановленный гемоглобин крови поглощает инфракрасное излучение, то от венозных сосудов ладони отражается излучение меньшей интенсивности, чем от остальной ее поверхности. Так формируется уникальный рисунок венозных сосудов, и вены становятся видимыми при сканировании в ИК-лучах.

На рис. 1 показана зависимость коэффициента поглощения гемоглобином крови от длины волны в инфракрасном спектре.

Ладонь против пальцев

По сравнению с отпечатком или рисунком вен пальцев рисунок вен ладони сложнее и имеет больше уникальных особенностей, позволяющих довольно точно строить цифровую модель и производить идентификацию по базам данных. Внутренняя сторона ладони менее восприимчива к изменению цвета кожи в отличие от тыльной стороны, поэтому именно она в основном используется для идентификации. Стоит также отметить, что данный метод абсолютно безвреден для кожи и кровеносных сосудов.

Конструктив системы идентификации

Рассмотрим конструктив системы идентификации по венам ладони на рис. 2. Сканер представляет собой устройство, в основе которого используются CMOS-матрица, оптическая линза и светофильтры. Захват изображения с CMOS-матрицы производится не менее 300 раз в секунду.

Полученная картинка поступает на персональный компьютер или микроконтроллер для последующей обработки. Как правило, в самой конструкции сканера уже имеется микроконтроллер для формирования математического шаблона и возможности шифрования данных для безопасной передачи посредством USB-интерфейса либо отправки по локальной сети.

Создание биометрического шаблона

Этап 1
Первым этапом в создании биометрического шаблона является фильтрация исходного графического изображения и выделение области интереса. Фильтрация позволяет выделить значимые области вен ладони и снизить области шумов и бликов. Для таких задач общепринятым считается использование алгоритма дискретного преобразования Фурье. Принимая во внимание, что ладонь может быть приложена со смещением в горизонтальной плоскости по отношению к сканеру, очень важно рассчитать алгоритм фильтрации с учетом этих требований.

Этап 2
Следующим этапом производится бинаризация, которая нужна для приведения всех изображений к единому виду и уменьшению влияния различной фокусировки и контрастности изображения. При бинаризации областей также отсекается часть шумов с использованием так называемой маски шума.

Этап 3
Важным этапом при обработке изображения вен ладони является выделение области интереса (рис. 3). Как правило, алгоритм основывается на методе выделения "перепонок" между указательным и средним, средним и безымянным пальцами, безымянным пальцем и мизинцем. По всем точкам контура ладони рассчитывается центр масс и находится условный центр ладони. Полученные коэффициенты угла поворота ладони приводятся к одному значению. Такой метод позволяет добиться независимости качества распознавания от угла поворота в горизонтальной плоскости относительно сканера.

Этап 4
Полученное обработанное изображение разбивается на участки дискретизации с указанием координат контрольных точек, углов поворотов линий и записывается в файл, который и представляет собой математическую модель. Очевидно, что восстановить исходное графическое изображение рисунка вен ладони невозможно. Размер шаблона в среднем не превышает одного килобайта.

По сравнению с отпечатком или рисунком вен пальцев рисунок вен ладони сложнее и имеет больше уникальных особенностей, позволяющих довольно точно строить цифровую модель и производить идентификацию по базам данных. Внутренняя сторона ладони менее восприимчива к изменению цвета кожи в отличие от тыльной стороны, поэтому именно она в основном используется для идентификации

Идентификация

Процесс идентификации основан на сравнении одного шаблона с другими, хранящимися в базе данных. Для идентификации используется алгоритм корреляции, который несет основную процессорную нагрузку для вычислительной системы. Для увеличения скорости распознавания и снижения процессорного времени часто применяется алгоритм предвыборки, использующий глобальные особенности строения венозного рисунка (хеш-код). В целом алгоритм предвыборки позволяет значительно сузить поиски по базе данных близких значений глобальных особенностей.

Отличия и преимущества

Рассматривая биометрическую технологию распознавания вен ладони, стоит отдельно выделить ее отличительные особенности и преимущества:

• применение бесконтактного метода идентификации (рис. 4);
• удобство использования;
• высокая надежность (идентификация не зависит от сухости/влажности и загрязненности ладоней);
• невозможность фальсификации (рисунок вен ладони виден только в ИК-спектре);
• низкий процент ошибок (согласно исследованиям, проведенным компанией Fujitsu на примере более 140 тыс. ладоней, процент ошибок составляет FAR =0,00008%);
• удобство использования.