Технология биометрической аутентификации по отпечатку пальца Precise Biometrics , Precise BioMatch™¹ - это продвинутый алгоритм сопоставления отпечатков пальцев, который, при использовании в качестве метода аутентификации, обеспечивает точность и безопасность. Технология Precise BioMatch™ лежит в основе всех решений по биометрической аутентификации Precise Biometrics и работает со смарт-картами и биометрическими считывающими устройствами. Эта статья описывает принципы работы и преимущества технологии Precise Biometrics.
Использование биометрических характеристик для подтверждения личности предполагает использование физических характеристик, таких как лицо, голос или отпечатки пальцев, с целью удостоверения личности. Сопоставление отпечатков пальцев является самой удачной технологией биометрической идентификации благодаря простоте использования, отсутствию постороннего вмешательства и надежности. Отпечаток пальца состоит из борозд и полосок, образующих сложный узор, уникальный для каждого человека, а потому, обеспечивающий оптимальный метод верификации.
В данной статье обсуждается два основных алгоритма, использующихся для распознавания отпечатков пальцев: алгоритм, основанный на выделении ключевых точек, и на сопоставлении шаблонов. Эти методы по-разному оценивают изображения отпечатков пальцев; метод выделения ключевых точек сопоставляет определенные детали борозд на отпечатке пальца, в то время как метод сопоставления шаблонов сравнивает характеристики отпечатков пальцев полностью. Далее в статье будут рассмотрены преимущества и недостатки обоих методов.
Постоянные исследования и развитие Precise Biometrics привели к созданию более точной технологии биометрической аутентификации - решения Precise BioMatch™. Подход PreciseBioMatch™ использует как достоинства традиционных методов выделения ключевых точек, так и передовые алгоритмы сравнивания шаблонов. Такой двойной подход позволяет получить максимальное количество информации из отпечатка для последующего качественного анализа и гарантирования верной аутентификации. Precise
BioMatch™ создана не только для алгоритмов аутентификации личности в большой базе данных (как, например, алгоритм AFIS²), но и для наилучшего подтверждения личности в логическом и физическом доступе.
Алгоритм Precise BioMatch™ не зависит от чувствительного датчика, а это значит, что пользователь может зарегистрироваться на одном типе датчика, а подтвердить регистрацию на другом.
Это чрезвычайно важно в случаях, когда биометрическое распознавание используется на большом, неконтролируемом пространстве. Типичным примером является государственная ID-карта, где шаблону на ID-карте противопоставляется изображение отпечатка пальца, переданное с ряда чувствительных элементов.
Каждый отпечаток пальца состоит из определенного количества борозд и полосок. Полосы – это приподнятые части кожного покрова, борозды – нижние части. Полосы составляют так называемые ключевые точки; края полос – там, где полосы заканчиваются и раздвоения – там, где они разветвляются.
Рисунок 1: Набор ключевых точек.
Во время регистрации ключевые точки располагаются в определенном месте (рис. 1), а их расположение относительно друг друга и их направление регистрируются. На основе этих данных создается шаблон - информация, которая впоследствии будет использована для удостоверения личности пользователя. На этапе сопоставления (рис. 2), считанное изображение отпечатка пальца подвергается предварительной обработке, в ходе которой извлекаются ключевые точки. Они сопоставляются с зарегистрированным шаблоном, пытаясь расположить в определенном месте как можно большее количество похожих точек в пределах заданных границ. Результатом сопоставления, как правило, является набор ключевых точек. Затем используется порог, определяющий, насколько большим должно быть это число, чтобы было возможно сопоставить отпечаток пальца с шаблоном.
Рисунок 2: Подтверждение с использованием ключевых точек.
Плюсы:
Используется в приложениях AFIS;
Широко известный, хорошо исследованный метод;
Алгоритм подходит для множественного сопоставления.
Минусы:
Так как метод предъявляет большие требования к разрешению и размерам чувствительного датчика, он может быть использован не во всех технологиях, считывающих отпечатки пальцев. При использовании сканеров, менее специфичных, чем AFIS, дает низкие результаты;
Люди, не имеющие совсем, или имеющие небольшое количество ключевых точек (особое состояние кожного покрова) не могут пользоваться данной системой. Количество ключевых точек может быть ограничивающим фактором для безопасности алгоритма;
Возможны сбои в системе из-за ложных ключевых точек (участок, содержащий ошибку, возникшую из-за низкого качества регистрации, воспроизведения изображения или нечеткого отпечатка полос).
Важным свойством алгоритма сопоставления образцов является то, что во внимание принимается не только отдельно взятые точки, но и общая характеристика отпечатка пальца. Характеристика отпечатка пальца может также включать определенный процент дополнительных данных, включая толщину полос, их кривизну или плотность. В связи с этим увеличившимся количеством данных, алгоритм, основанный на сопоставлении шаблонов, менее зависит от величины сканера и абсолютно не зависит от количества ключевых точек в отпечатке пальца. Основанный на сопоставлении шаблонов алгоритм, в той же мере, что и метод выделения ключевых точек, не встречает сложностей при распознавании пальца с отпечатком худшего качества.
Во время регистрации запатентованный алгоритм сопоставления шаблонов Precise Biometrics определяет наличие различных дополнительных характеристик отпечатка пальца вместо регистрации ключевых точек. Небольшие участки отпечатка пальца и расстояние между ними извлекаются из отпечатка пальца (рис. 3) с целью максимально увеличить количество уникальной информации. Наиболее значимы участки вокруг ключевых точек и участки с небольшим радиусом изгиба. Основная структура и уникальные комбинации полос также являются ценными данными.
Рисунок3: Регистрация при помощи алгоритма сопоставления шаблонов.
Процесс подтверждения (рис. 4) начинается с предварительной обработки считанного
изображения отпечатка пальца. Зарегистрированное изображение, считанное с шаблона, сопоставляется с изображением отпечатка, чтобы определить, насколько шаблон совпадает с изображением. Порог, описывающий малейшее допустимое отклонение в последствии используется при определении степени соответствия отпечатка имеющемуся шаблону.
Рисунок 4: Подтверждение с использованием алгоритма сопоставления шаблонов.
Плюсы:
Прекрасно работает со всеми известными типами сканеров отпечатков пальцев;
Любой отпечаток, который можно записать, может быть зарегистрирован, даже если он не имеет или имеет небольшое количество ключевых точек;
Прекрасно подходит для осуществления работы с недостаточным количеством вычислительных ресурсов, например смарт-картой.
Минусы:
Не может использовать базу данных AFIS (однако, может использовать недообработанные изображения);
Не приспособлен для распознавания (для множества поисков в базе данных).
Precise BioMatch™ использует как методы выделения ключевых точек, так и алгоритмы сопоставления шаблонов. Объединение двух разных технологий позволяет Precise BioMatch™ более эффективно работать с различными типами изображений, даже с отпечатками низкого качества. Например, отпечаток пальца с несколькими ключевыми точками или отпечатки с размытым рисунком могут помешать пользователю при регистрации, однако смешанная технология, используемая алгоритмом Precise BioMatch™, в данном случае будет иметь преимущество.
В контексте информационной теории два метода используют разную информацию об отпечатке пальца. В показателях о выполнении сопоставления результатом является алгоритм с очень хорошими характеристиками принятого изображения.
Способность сканера к взаимодействию с различными устройствами: Ряд датчиков и сканеров может использоваться для обработки считанного изображения, начиная от высококачественных сканеров AFIS и заканчивая стандартными считывающими устройствами. Работает со всеми известными устройствами, считывающими отпечатки пальцев.
Способность взаимодействовать с различным программным обеспечением: Поддерживает большое количество программного обеспечения. Адаптация к любому интерфейсу частного программного обеспечения довольно проста, если вы используете инструменты развития программного обеспечения Precise BioMatch™.
Способность взаимодействия с различными основами: Precise BioMatch™ может быть использован на сервере, PC или на смарт-карте без потери качества исполнения.
Низкий общий FTE, FAR, FRR и EER из-за смешанного типа сопоставления.
Сочетаемость с системами AFIS. Precise BioMatch™ может импортировать изображения из базы данных AFIS. Возможна автономная регистрация без взаимодействия с пользователем. Данная технология справляется с любым недоработанным форматом.
Соответствие стандартам. Алгоритм Precise BioMatch™ соответствует всем значимым промышленным стандартам, включая BioAPI, CBEFF, ISO 7816-11 и JCF.
Подтвержденное выполнение. Алгоритм Precise BioMatch™ показал себя подходящим для включения в сертифицированную продукцию FIPS 140. В 2002 году смарт-карты, использующие метод аутентификации, предоставленные апплетом Precise BioMatch J Java - разработанным партнером Precise Biometrics - заняли первое место в FIPS 140.
Отсутствие четких требований к размерам шаблона. Размер шаблона отпечатка пальца колеблется в пределах от 150 байтов (одна ключевая точка) до 1700 байтов, в зависимости от продукции и применения.
Такие статистические критерии, как установление ложного принятия (FAR, также известное как установление ложного соответствия), и установление ложного отказа (FRR, также известного как установление ложного несоответствия) постоянно упоминаются с целью определения количества “интенсивности классификации”. Очень важно не путать меру FAR с уровнем защиты, предоставляемым системой биометрической верификации.
Precise BioMatch™ имеет различные уровни защиты, соответствующие различным уровням установления ложного принятия. Порог уровня защиты Precise BioMatch™ обусловливается базой данных отпечатка пальцев и подтверждается тестированием. Использование базы данных для определения уровней FAR является стандартной методикой в индустрии биометрических характеристик. Это сложный метод, который прекрасно подходит для повседневного использования системы.
Для Precise BioMatch™ статистика FAR была рассчитана на количество данных чуть большее чем 2500000 ложных принятий. Данные в этом случае являются приблизительными, они были получены со сканеров отпечатков пальцев, пользователям которых не были даны, или были даны недостаточно точные инструкции по размещению пальца и т.д.
Обычный уровень FAR составляет 1:10,000, но при использовании Precise BioMatch™ он может быть установлен от 1:2,500,000 до 1:100. FAR и FRR диаметрально противоположны, увеличение FAR понижает уровень FRR и наоборот.
Обучение пользователей будет положительно влиять на любую биометрическую систему в FRR и отказе в регистрации (FTE), так как зафиксированные данные будут демонстрировать высокую степень изменчивости. Поэтому необходимо повышать компетентность пользователей и навыки достижения наилучшего выполнения операции. В частности, нужно крайне осторожно проводить процесс регистрации для получения отпечатка пальца наилучшего качества. Процесс регистрации является самым важным шагом в использовании биометрической системы распознавания, так как полученный шаблон, будучи результатом регистрации, впоследствии будет использован системой для сравнения с последующими живыми отпечатками пальцев.
Также следует упомянуть EER— равный процент ошибок. Он отображает вероятность соответствия FAR и FRR; риск принятия ложной регистрации так же мал, как риск отказа зарегистрированному пользователю.
В качестве примера исполнения алгоритма, FAR и FRR будут представлены в версии Precise BioMatch™, используемой на смарт-карте: Precise Match-on-Card™.
При проведении оценочных тестов, алгоритм Precise Match-on-Card™ пропускает меньше 0,5% ложного отказа при неизмеримо большем проценте (0%) ложного принятия. Соответствующий FTE также составляет 0%.
Равный процент ошибок (где FAR=FRR) был определен тестами как 0,1%.
Однако, использование базы данных для определения FRR не всегда является методом, соотносимым с использованием системы. Одной из причин является то, что в базе данных отпечатки пальцев статичны, поэтому иногда обратная связь с пользователем не может быть сымитирована.
Precise постоянно проводит тестирования системы с целью получения статистики для улучшения процесса сопоставления.
Интеграторы и заказчики продукции, для считывания отпечатков пальцев, нуждаются в сканерах, настроенных под запрашиваемые параметры и предоставляющих “инструментальную панель алгоритма”, оптимизированную в соответствии с потребностями пользователя.
В этой статье показано, что Precise BioMatch™ - технология биометрической аутентификации по отпечатку пальца Precise Biometrics, охватывает большую сферу различных конфигураций, от традиционных методов выделения ключевых точек, до высококачественных алгоритмов сопоставления шаблонов, получая максимальное преимущество, включая:
Способность к взаимодействию между устройствами, считывающими отпечатки пальцев, программным обеспечением и аппаратной платформой;
Возможность проведения операции, используя недорогие смарт-карты – способность сопоставления с картой;
Высококачественный алгоритм сопоставления отпечатков пальцев, EER<0,1%;
Возможность повторного использования существующей базы шаблонов или изображений ключевых точек (AFIS);
Способность взаимодействия с существующими и появляющимися стандартами;
Отсутствие жестких требований к размеру шаблона.
Чистые алгоритмы сопоставления шаблонов и алгоритмы, полагающиеся только на сопоставление ключевых точек не могут удовлетворить всем требованиям. Например, чистый алгоритм выделения ключевых точек предъявляет слишком большие требования к размерам считывающего устройства, а, следовательно, дает плохие результаты при небольшом размере сканера или наличии у пользователя небольшого количества ключевых точек. С другой стороны, чистый метод сопоставления шаблонов не может работать со стандартизированными ключевыми точками. Объединяя сильные стороны обоих методов, решение Precise BioMatch™ предлагает разработчикам и конечным пользователям лучшие технологии из обеих методик и обеспечивает высокофункциональное и гибкое решение среди разнообразия требований к защите.
1. В данном контексте Precise BioMatch™ является названием портфолио технологии сопоставления отпечатков пальцев Precise Biometrics. Элементы Precise BioMatch содержатсявразличнойпродукции Precise Biometrics: Precise BioMatch™ Pro, Precise BioMatch™ Std and Precise BioMatch ™ C/J/M.
2 Automated Fingerprint Identification System – автоматическая система распознавания отпечатков пальцев.
Для регистрации заполните, пожалуйста, Форму: