バイオメトリックパスワード外部要因に対する感受性の比較

Vitaly Zadorozhnaya.

PCマガジン/ロシア版§1,2004

前書き

指紋の識別 - 今日最も一般的なバイオメトリック技術。国際的なバイオメトリックグループによると、指紋認証システムのシェアは世界で使用されているすべてのバイオメトリックシステムの52％であり、予測によると、2003年にのみそのようなシステムの販売は約5億ドルとなり、この金額が2倍になる傾向があります。毎年。

識別のために指紋を使い始めたとき、難しい。掘削中の考古学者は、しばしば石の上の指紋のそれらの画像または他の画像に直面していますが、それらが識別するために使用されたと主張することはできません。一方、古代のバビロンと中国では、粘土の徴候やシール、そしてPersia FingerPrintsのXIV世紀に指紋がなされたことが知られています。これはその時点で注目されたことを示唆しています：指紋はそれが識別され得る人のユニークな特徴です。

次の技術開発の段階は、XIX世紀の真ん中によって、各人の指紋の独自性に関する最初の仮定、乳頭パターンのさまざまな部分に分類しようとしています。これにより、1897年の登場（1899年の情報によると）「システムヘンリー」が「システムヘンリー」、インドでの滞在中にイギリス人エドワードヘンリーによって開発された指紋の分類を最初に広げることができました。 XIX世紀の終わりまでに、最初の指紋比較アルゴリズムが現れました。次の25年間で、「システムヘンリー」は様々な国の州レベルでの使用に合格し、1925年頃から法医学界で広く使用され始めました。

しかし、人を識別するための指紋認識技術の広範な普及にもかかわらず、まず第一に犯罪者では、人の指の乳頭パターンの描画が絶対に独特の特徴であることは依然として証明されていない。犯罪主義や他の分野の状況や他の分野では、犯罪者やその他の分野では絶対に同一の指紋が付属している（認識アルゴリズムの誤りとハードウェアの実装は計算を受けていません）。プリントの一意性は依然として経験的観察です。

おそらく、これは、非平行の仮説がそれが間違っているという事実を理解していないが、それが証明することが非常に困難であるという事実は非常に困難である。

20世紀の後半の新しい技術力の出現に関連して、指紋認証の認識は法医学においてのみ使用を超えて行かれ始め、情報技術のさまざまな分野での使用を見出しました。まず第一に、そのような分野は次のとおりです。

アクセス制御システム
情報セキュリティ（ネットワークアクセス、PCへの入力）。
仕事の時間と訪問者の登録の会計処理
投票システム
電子支払いを保持する。
webリソースの認証
人々が識別する様々な社会的プロジェクト（慈善株式など）;
市民識別のプロジェクト（政府の国境を越え、国別の訪問のためのビザの発行など）。

指紋のための現代のバイオメトリック認識システムの作品の内部的な側面について、何が起こるかについて、そしてそのようなシステムの中核とは何ですか。

記事の最初の部分では、指紋を取得する方法は、単に言えば、スキャナの種類と指を走査する方法で検討されます。

記事の第2の部分では、指紋認識の主な方法、認識システムを構築するためのアルゴリズムおよびダクトに対する保護方法のいくつかの方法が開示される。

指紋をスキャンする

丁寧な乳頭パターンを有する指紋の電子表現を得ることはかなり難しい仕事である。指紋が小さすぎるので、高品質の画像を得るために十分に洗練された方法を使用する必要があります。

彼らの物理的な原則に従って既存の指紋スキャナーはすべて3つのグループに分けられます。

光学;
ケイ素;
超音波。

それらのそれぞれを考えると、それらの利点と欠点、ならびにそれぞれの方法の実施に従事している最先端の製造業者（時々独身）を示している。

光スキャナー - 画像を取得するための光学的方法の使用に基づく。現在、光スキャナの実装には次の技術があります。

1. FTIRスキャナー - 邪魔された全内部反射の効果を使用する装置があります（欲求不満の全内部反射、FTIR）。このようなスキャナの作業のための完全なアルゴリズムを明確にするために、この効果をより詳細に検討してください。

2枚の媒体の境界に光が落下すると、光エネルギーは2つの部分に分けられる。反射エネルギーの割合は落下角度に依存する。その大きさのいくつかから始めて、すべての光エネルギーはセクションの境界から反映されます。この現象は求められます 完全な内部反射。しかしながら、より高密度の光学媒体（私達の場合は、指の表面）をより低く（実際の実施において、原則として、プリズムの表面、プリズムの表面）が、光ビームが通過する。この境界を通して。したがって、光線のみが境界から困惑し、それは指の表面の乳頭表面の溝が適用された完全な内部反射の点に落ちた。固定のために、得られた指の表面は特別な室（スキャナの販売に応じてCCDまたはCMOS）である。

このタイプのスキャナーの大手メーカー：バイオリンク、デジタルペルソナ、ID。

2. 光ファイバースキャナー （光ファイバスキャナ） - 光ファイバマトリックスであるファイバは光セルで終わります。各Photocellの感度は、指の浮き彫りをスキャナの表面に触れる点で指を通過する残留光を固定することができます。指紋画像は各元素に従って形成される。

このタイプのスキャナーの大手メーカー。

3. 電気光学スキャナ （電気光学スキャナ） - この技術の基礎は、発光層を含む特殊な電気光学ポリマーの使用である。スキャナに指を印加する場合、その表面の電界の不均一性（結節と窪みの間の電位差）はこの層の輝きに反射され、それは指紋を強調します。その後、スキャナのフォトダイオードの配列はこのグローをデジタルビューに変換します。

このタイプのセキュリティの最初のCorp（Ethentica）の主要スキャナメーカー。

4. 光ブローチングスキャナー （掃引光学スキャナ） - 全体的なFTIR装置と同様。彼らの特殊性は、指が単にスキャナーに適用されないが、狭いストリップを通してそれを使うことが必要であることです。指がスキャナ表面に沿って移動すると、一連の瞬間写真（フレーム）が作られる。同時に、隣接フレームはいくつかの面付けで除去され、すなわち互いに重なっているため、使用されるプリズムのサイズとスキャナ自体が大幅に減少させることができます。走査面フレーム上の移動中に指紋画像の（より正確には、組み立て）のために、特殊なソフトウェアが使用される。

このタイプの動的科学のスキャナーの大手メーカー。

5. ローラースキャナー （ローラスタイルのスキャナ） - これらのミニチュアデバイスでは、透明な薄肉回転シリンダ（ローラ）の指で圧延時に指の走査が発生する。ローラの表面上の指の移動中、表面と接触している乳頭パターンの一連の瞬間写真（フレーム）フラグメントが作られる。長いスキャナと同様に、隣接フレームが課題で取り除かれ、それによって歪みなしに指紋の完全な画像を収集することができます。走査すると、最も簡単な光学技術が使用される：透明な円柱の内側は静的光源、レンズおよび小型チャンバである。指の照明部分の画像は、レンズをチャンバの感受性要素に集束させる。指の完全な「スクロール」の後、「写真は進んでいます」。彼の怒り。

このタイプのスキャナーの大手メーカー：デジタルペルソナ、カシオコンピュータ、アルプス電気。

6. 非接触スキャナー （タッチレススキャナ） - スキャン装置の表面を持つ指の直接接触を必要としません。指は走査器の穴に適用され、いくつかの光源が異なる側から底部からそれを底部から強調表示し、回収された情報がCMOSカメラに投影され、得られたデータを変換するレンズがある。指紋画像に。

このタイプのタッチレスセンサー技術のスキャナーの大手メーカー。

いくつかの歴史的に設定された光学スキャナの欠陥に注意しており、どれがすでに修正されているものを示しています。

しかしながら、それらをコンパクトにすることができない。
光学モジュールは、多数の部品および複合光学系のためにかなり高価である。そして今日のこの問題は解決されています：いくつかの製造業者の光学センサの価格は10 - 15ドルである（エンドユーザーがソフトウェアを完了した場合、センサーのコストと混同されないように）。
光学スキャナはほこりと死んだ指に耐性がありません。この問題は記事の次の部分に専念していますが、ほとんどすべての製造業者がスキャンされた画像を処理する1つまたは別の段階でのUluageに対する保護のためのメカニズムを実装したことはすでに注目に値します。

半導体スキャナー - それらは半導体の特性の表面の表面の使用、乳頭パターンの窪みの接触場所がスキャナーの表面との接触場所に変化する。現在、半導体スキャナの実装にはいくつかの技術があります。

1. 容量性スキャナー （容量性スキャナ）は、指紋の画像を取得するための最も広い共通のタイプの半導体スキャナであり、これは乳頭パターンの頂部と接触しながら半導体装置のPN遷移の静電容量を変える効果が使用される。半導体マトリックスの元素スキャナマトリックス内の各半導体素子が単一の凝縮器プレートとして作用する記述されたスキャナの修正があり、指は他方である。指が各感知素子と突起 - 踏み込み乳頭パターンとの間にセンサに塗布されると、その値は指と素子の表面の間の距離によって決まる特定の容器が形成される。これらのタンクのマトリックスは指紋画像に変換されます。

このタイプのスキャナーの大手メーカー：インフィニオン、STマイクロエレクトロニクス、Veridicom。

2. 敏感な圧力スキャナー （圧力スキャナ） - これらの装置は圧電マトリックスからなるセンサを使用する。指が走査面に塗布されると、乳頭パターンの突起はそれぞれ表面要素のいくつかのサブセットに圧力を有するので、圧力は供給されない。圧電素子から得られる電圧のマトリックスは指面の画像に変換される。

このタイプのスキャナーの大手メーカー：BMF。

3. サーモスキャナー （サーマルスキャナー） - 温度差を固定し、それを電圧に変換することを可能にする焦電素子からなるセンサーを使用します（この効果も赤外線チャンバーでも使用されます）。乳頭パターンの温度上にフィンガーを焦電素子に接触させる温度上にフィンガーを印加すると、指の表面の温度マップが構築されてデジタル画像に変換される。

一般的に言えば、全ての所与の半導体スキャナにおいて、敏感なトレース要素のマトリックス（そのタイプは実装方法によって決定される）およびそれらの信号のデジタル形式への変換器が使用される。したがって、半導体スキャナの作業の一般化された方式は、以下のように実証することができる。（図を参照）

最も一般的な（「古典的な」）タイプの半導体スキャナを上回ったところ、それから私達は他の、一般的なタイプを見ることになります。

4. 無線周波数スキャナ （RFフィールドスキャナ） - そのようなスキャナでは、要素行列が使用され、それぞれが小さなアンテナとして機能します。センサは弱い無線信号を生成し、それを指の走査面に向けると、それぞれの感受性要素は乳頭パターンから反射された信号をとる。各マイクロコンテンメントEDSに誘導された値は、乳頭パターンの頂部の有無に依存する。このようにして得られた電圧行列はデジタルフィンガープリント画像に変換される。

このタイプのスキャナーの大手メーカー：Authenec。

5. ストレッチサーマルスキャナー （サーマルスイープスキャナ） - 光の長さのスキャナのように、スキャナの表面に指を持ち、単なる適用されていない一種のサーモスキャナー。

このタイプのスキャナーの大手メーカー：Atmel。

6. 容量性ブローチングスキャナー （静電容量掃引スキャナ） - 指紋画像をフレーム切断すると同様の方法を使用しますが、各フレーム画像は容量性半導体センサーを使用して取得されます。

このタイプのスキャナーの大手メーカー：富士通。

7. 無線周波数ブローチングスキャナー （RFフィールドスイープスキャナ） - 容量性と同様ですが、無線周波数技術を使用しています。

このタイプのスキャナーを作成します.authenec。

半導体スキャナの主な欠点に注意してください。

スキャナー、特に感圧、低分解能および小型の画像を与える。
フィンガーを半導体表面に直接印加する必要性は（任意の中間層として走査結果に影響を与える）がその急速な摩耗をもたらす。
センサの故障を引き起こす可能性がある静電気放電を引き起こす可能性がある強い外部電場に対する感度（主に容量のスキャンを指す）。
走査面上の指の速度からの画質の大きな依存性は、転動スキャナに固有のものである。

超音波スキャナ - このグループは現在1つのスキャン方法で表されます。これは呼び出されます。

超音波走査 ・超音波を搭載した指の表面の走査、波の源と窪みとの間の距離を測定することができます。このようにして得られた画像の品質は、バイオメトリック市場上で得られた方法よりも10倍優れている。さらに、この方法は、その状態（例えば、指の内側のパルスなど）に関するいくつかの追加の特性を受け取ることを可能にするので、この方法は均一からほぼ完全に保護されていることに注目する価値があります。

このタイプの超走査社（UCS）のスキャナーのリードメーカー。

超音波スキャナの主な欠点は次のとおりです。

光学的および半導体スキャナと比較した高価な価格。
スキャナー自体の大きなサイズ。

それ以外の場合は、超音波スキャンが光学技術と半導体技術の最良の機能を組み合わせることを安全に言うことができます。

上記を合計すると、指紋スキャン方法の数の急激な増加に注意したいと思います。最近、2つの技術は2つしかありませんでした：その持続可能な利点と不利な点で、光FTIRと半導体の容量性がありました。しかし、過去10年間で、認識技術は、後者の世代のスキャナーがほとんどすべての古い欠陥を克服するだけでなく、非常に小さいサイズや小さな価格などの多数の特に魅力的な機能を獲得した。さらに、基本的に新しい超音波走査技術が現れ、それはまだ形成の全ての段階を経ることである。しかし今、私たちはその莫大な可能性について話すことができます。

Zlodeibaal。 2011年8月11日、21:54

現代のバイオメトリック識別方法

情報セキュリティー

最近、人のHuglovsky識別システムに関する多くの記事があります。正直に言うと、それらの多くからジャーナリズムをもたらし、それを穏やかに無能にする。そして私はバイオメトリクスに良い記事を書いたかった、それは最初の中ではありません！ BioMetricsには、Biometricsにいくつかの良い記事があります - しかし、それらは十分に短くて不完全です。ここでは、この問題の生体識別と現代の人類の成果の一般原則を簡単に概説します。人による身分証明書を含む。

記事は、本質的に、彼女の絆である。

この記事の基礎として、現代の現実の下でリサイクルされたJournal（BDI、2009）の同僚の出版物と共同で使用されます。 Habréがそうではないが、リサイクルされた記事の出版を支持していますが、同僚。出版時に、この記事は、製品を引き出す前に自分自身のために行ったバイオメトリック技術の現代市場の概要であった。記事の2番目の部分で将来の適用性に関する推定判断は、ロシアとヨーロッパのバイオメトリックシステムの生産に従事している人々の意見にもたらされた人々の意見に基づいています。

一般情報

Azovから始めましょう。生体症例の95％で、その本質的には数学的統計です。そしてMATSTATは正確な科学、そこから使用されているアルゴリズムは、レーダーとベイジアンシステムの中で。どのバイオメトリックシステムの2つの主な特性として、最初と2番目のソートのエラーを取ります。レーダの理論では、通常、「誤警報」または「ターゲットターゲット」と呼ばれ、バイオメトリクスでは、最も確立された概念（誤受容率）とFRR（誤拒絶率）。最初の数は、二人のバイオメトリック特性の誤った一致の可能性を特徴付けます。 2つ目は、許容範囲を持つ人にアクセスできなかった可能性です。システムは、同じFAS値の値を持つFRR値よりも優れています。 EERの比較特性も使用されることがあり、これはFRRとFar Graphicsが交差する点を決定する。しかし、それは常に代表者からはかけ離れています。詳細を見ることができます。
以下に注意できます。システム特性が開いているバイオメトリックデータベースではFARとFRRを与えられていない場合 - 製造業者がその特性を宣言しなかった場合、このシステムは不安定または強く弱い競合他社です。.
しかし、FARとFRRだけではなく、バイオメトリックシステムの品質を定義します。それがそうであれば、主要な技術はDNA上の人々の認識であり、それは遠くとFRRがゼロになる傾向があります。しかし、この技術は人間開発の現段階では適用できないことは明らかです！システムの品質を評価することを可能にするいくつかの経験的特性を開発しました。「偽抵抗」は、バイオメトリック識別子がどの程度簡単に騙されやすい経験的な特性です。「環境抵抗」は、照明や室温の変化など、さまざまな外部条件下でのシステムの安定性を経験的に評価する特徴です。「使いやすい」は、バイオメトリックスキャナを使用することがどの程度困難であるかを示しています。重要な特徴は「仕事の速度」と「原価システム」です。人のバイオメトリック特性が時間の経過とともに変わることができることを忘れないでください。
バイオメトリック法の豊富さは顕著です。人物の静的なバイオメトリック特性を使用する主な方法は、指、虹彩、顔の幾何学的形状、網膜、網膜、胸部の静脈の描画、手の幾何学的形状を識別しています。動的特性を使用する方法のファミリーもあります：投票識別、手書きのダイナミクス、心臓のリズム、歩容。以下は数年前のバイオメトリック市場の分布です。各2番目のソースで、これらのデータは15~20パーセントの範囲であるため、これは単なる見積もりです。ここで、「手の幾何学」の概念の下では、2つの異なる方法が隠されている。

この記事では、アクセス制御とアクセス制御システム（SCS）やそれらに近いタスクに適用可能な特性のみを検討します。その優位性のおかげで、それは主に静的特性です。動的特性から今日まで、音声による認識のみには少なくともいくつかの統計的有意性があります（約0.1％、FRR~6％に匹敵する）が理想的な条件でのみ統計的にあります。
遠くとFRRの確率を感じるために、あなたが人員の人員数を合格している組織に識別システムを設定した場合、どのくらいの頻度の頻度が発生するかを評価することができます。 N個の指紋からデータベースのためにスキャナによって受信された指紋の誤った一致の可能性はfar∞Nに等しい。そして毎日、n人はアクセス制御点を通過します。それから、労働日の誤差の可能性は、遠くまで（n¼n）。もちろん、識別システムの目的に応じて、単位時間当たりのエラーの確率は大きく異なる可能性がありますが、労働日の間に許容される1つのエラーを受け入れると、次のようになります。

(1)
次に、FAR \u003d 0.1％\u003d 0.001の安定した動作が、人員数N≒30で可能であることを得る。

バイオメトリックスキャナー

今日まで、「バイオメトリックアルゴリズム」および「バイオメトリックスキャナ」の概念は必ずしも相互に関連していない。同社は孤独でこれらの要素を製造することができ、一緒にいる可能性があります。スキャナーおよびソフトウェアメーカーの製造業者の最大の分化は、指の乳頭パターンのバイオメトリック市場で達成されます。 3Dフェイススキャナーの最小実際、多くの方法での差別化のレベルは、市場の開発と彩度を示しています。より多くの選択 - より多くのテーマが取り残され、完璧さにされます。さまざまなスキャナには異なる能力があります。基本的に、このセットはバイオメトリオブジェクトを求めるかどうかをチェックします。指スキャナの場合、これは救済チェックまたは温度試験であり、アイスキャナのために、これは顔のスキャナーのための宿泊施設のチェッカーであり得る - 顔の動きである。
スキャナーは、受信した遠くとFRR統計の影響を非常に強く影響されています。場合によっては、これらの図は、特に実際の条件では数十回の数々変化し得る。典型的には、アルゴリズムの特性は、特定の「理想的な」ベース、または適切な適切なものに対して与えられています。誠実に基地を指示し、Far / FRRの全発行を正直に示しているアルゴリズムだけです。

そして今の各技術についてさらに詳細に

指紋

Dactyloscopy（フィンガープリント認識） - 今日の識別の最も開発されたバイオメトリック識別方法。この方法の発展のための触媒は、20世紀の犯罪主義では広く使用されていました。
各人は独特の乳頭指紋パターンを持っています。通常、アルゴリズムは指紋上の特徴点を使用します。パターンライン、ライン分岐、単一点の終わり。さらに、指紋の形態構造の情報が引き付けられている：乳頭パターンの閉鎖線の相対位置、「アーチ型」およびスパイラルライン。乳頭パターンの特徴は、黙示録画像の炎症性を保持する固有のコードに変換されます。そしてそれは「指紋コード」です。検索と比較に使用されるデータベースに格納されています。コード内の指紋画像の画像とその識別情報は通常、データベースのサイズに応じて1Cを超えません。対処手に費やされた時間は考慮されていません。

FARとFRRのデータの源として、FingerPrint Scanner DP U.ARE.Uを使用して取得したVerifinger SDK統計を使用しました。過去5~10年間で、指の認識の特徴は大きく前進しなかったので、数字は現代のアルゴリズムの平均値をよく示していました。 Verifingerアルゴリズム自体は、指認識アルゴリズムが競争する国際的な指紋検証競争国際競争を勝ち取りました。

指紋認識法の特性は0.001％である。
式（1）から、身分\u003d 0.001％の識別システムの安定動作が担当者N≒300の数で可能であることを得る。

方法の利点。高い信頼性 - 方法統計的インジケータ人、声、絵画の識別方法のより良い指標。フィンガープリント画像を走査するデバイスの低コスト。簡単な単純なインプリントスキャン手順。
デメリット：パピラ指紋パターンは、小さな傷によって非常に損傷を受けやすいです。企業でスキャナを雇用している人は、数百人の人員数の人数が高度のスキャンを宣言しました。スキャナーの多くは、乾燥した肌には不十分で、老人を見逃していません。最後の展示のMIPSでコミュニケーションをとると、大型化学企業のセキュリティサービスの長官は、企業内の指スキャナーを紹介しようとした（様々なシステムのスキャナー）に失敗したと言った - フィンガーへの化学試薬の最小の影響スタッフの原因によるスキャナーセキュリティシステムが失敗しました - スキャナーは偽物の指を宣言しました。刻印画像の改ざんからの保護された保護されたものもあり、部分的には方法の広い分布によって引き起こされる。もちろん、すべてのスキャナが駆逐艦の伝説からの方法でだまされているわけではありませんが、それでも。「不適切な」指を持つ人のために（体温、湿度）、故障の可能性は100％達成することができます。そのような人々の数は、安価なために最大10パーセントまでの高価なスキャナの興味の興味によって異なります。
もちろん、システムの広い蔓延によって多数の欠点が引き起こされるのは注目に値しますが、これらの欠点は非常に頻繁に自分自身になる場所を持っています。

市場の状況

現時点では、バイオメトリック市場の半分以上がバイオメトリック市場の半分以上を占めています。多くのロシアと外国の企業は、ダクサロショ工識別の方法に基づくアクセス制御システムの製造に従事しています。この方向が最もプレスの1つであるという事実のために、それは最も普及していて、今日最も開発されています。指紋スキャナは改善するために本当に長い道のりを過ぎました。現代のシステムには、様々なセンサー（温度、押圧力など）が装備されています。これにより、雇用に対する保護の程度が高まります。システムはますます快適でコンパクトになっています。実際、開発者はすでにこの分野では一定の限界を達成し、さらに方法を開発しています。さらに、ほとんどの企業は、ソフトウェアを含む必要があるすべてのものを搭載した既製のシステムを作成しています。この分野の統合者は単にシステムを独立して収集する必要はなく、準備ができていてすでに安価なシステムを購入するよりも多くの時間と力を取る必要はありませんが、選択は本当に広くなります。
指紋認証システムに関わる外国企業の中で、セキュアンは注意を奏します（PC用のUSBスキャナー、企業に設置することができるスキャナー、またはロック、SDK、およびコンピュータとのソフトウェア通信）。バイオメトリック株式会社（指紋スキャナー、TAA /アクセス制御システム、指紋SDK、埋め込みフィンガープリントモジュール）。 DigitalPersona、Inc。（USBスキャナ、SDK）。この地域のロシア企業：BioLink（ダクトロカンスキャナー、バイオメトリックアクセス制御装置、ソフトウェア）。 SONDA（ダクトロカイクススキャナー、バイオメトリックアクセス制御装置、SDK）。 SmartLock（ダクトロカイクススキャナーとモジュール）など

虹彩

レインボーアイシェルは人のユニークな特徴です。虹彩の像は、8月8日の開発で形成され、最終的に約2年の年齢で安定化され、重度の怪我や鋭い病状の結果としては、生活中に実質的に変化しない。この方法はバイオメトリック法の中で最も正確なものの1つです。
レインボーシェルの識別システムは、撮像装置、その一次処理およびコンピュータの送信および電卓の2つの部分に論理的に分割され、そのコマンドを実行するデータベース内の画像との画像との比較を行う。。
現代のシステムにおける一次画像処理の時間は約300~500msであるため、結果として得られる画像とベースとの比較率は、通常のPC上で毎秒50万インコ比のレベルを有する。このような基準速度は、アクセスシステムで使用されるときに大規模な組織における方法の使用に制限を課しません。検索最適化のために特殊なコンピュータとアルゴリズムを使用する場合、全国の住民の間で人を特定することさえ可能になります。
すぐに私が起動を開始したので、この方法がこの方法であるため、この方法を積極的に扱い、この方法を積極的に扱うことに答えることができます。小さな自己ベースの段落は最後に存在します。

方法の統計的特性

虹彩のための遠くとFRRは現代のバイオメトリックシステムのクラスで最高です（おそらく網膜の網膜の認識方法を除く）。この記事は、私達のアルゴリズム - Eyer SDKのレインボーシェルの認識ライブラリの特徴を提示し、それは同じベースで検証されたVerieyeアルゴリズムに対応する。それらのスキャナーによって得られたカジア塩基を使用した。

far-0.00001％の特性値。
式（1）によると、従業員の識別がかなり安定している組織の担当者数。
認識システムを他のシステムからレインボーシェルに区別する重要な機能に注目する価値があります。 Permissionカメラを1.3mmから使用する場合は、1フレームで2つの目を撮影できます。遠くとFRRは統計的に独立した確率であるため、2つの目で認識すると、片目の遠方の大きさの大きさとほぼ同じになります。例えば、2つの目を使用するとき、虚偽の許容誤差の確率は10~8％に等しくなり、FRRは片目の対応するFRR値よりはわずか2倍のFAR \u003d 0.001％である。

方法の利点と欠点

方法の利点。アルゴリズムの統計的信頼性アイリスの画像の撮影は数センチメートルから数メートルまでの距離で行うことができ、一方、人の物理的な接触は装置では発生しない。レインボーシェルは損傷から保護されています - それは時間が変わらないことを意味します。また、偽物に対して保護する多数の方法を使用することが可能です。
方法の不利な点指認識または顔認識に基づくシステムの価格より上のレインボーシェルに基づくシステムの価格。既製ソリューションの低可用性。今日ロシアの市場に来る統合者は、「既製のシステムを与える」と言う - 最も可能性が低いと言うでしょう。最も目的のために、高価なターンキーシステムは、虹色やLGなどの大企業によって設置されています。

市場の状況

現時点では、グローバルバイオメトリック市場の目の虹眼の識別技術の割合は、6から9パーセントの推定値にあります（指紋のための認識技術は市場の半分にわたって占有します）。この方法の開発の始まりから、市場での強化は、識別システムを組み立てるのに必要な機器および構成要素の高コストを遅らせたことに留意されたい。しかし、デジタル技術の開発により、別のシステムのコストが低下しました。
この分野でのソフトウェアの開発のリーダーは、Iridian Technologiesという会社です。
市場への大量の製造業者への参入は、スキャナーの技術的な複雑さに限られており、その結果、それらの高コスト、ならびに市場での虹彩の独占位置の高価な価格が上がった。これらの要因は、大企業のためのレインボーシェルの認識の分野で開発することを許可されており、識別システム（高分解能光学、赤外線照明付き小型室など）に適したいくつかの部品を製造する可能性が高い。そのような企業の例は、LG Electronics、Panasonic、OKIです。彼らはIridian Technologiesとの合意を締めくくり、コラボレーションの結果として、次の識別システムが表示されます.IRIS Access 2200、BM-ET500、沖希釈。将来的には、これらの企業の技術的能力により、システムの改善されたシステムシステムが、この分野で独立して進化しています。上記の会社はまた彼ら自身のソフトウェアを開発したと言われるべきですが、その結果、完成したシステムではIridian Technologiesソフトウェアが好まれています。
外国企業の製品はロシア市場で支配しています。これは困難で購入することができますが。長い間、Papilonは皆が虹シェルで認識していることを皆に保証しました。しかし、Rosatomの代表者でさえ彼らの直接の購入であり、彼らがシステムが真実ではないと伝えたのです。ある時点で、別のロシアの企業が明らかにされました、それは虹彩のスキャナーを作りました。今私は名前を覚えていません。アルゴリズム彼らは、おそらく同じVerieyeで誰かを購入しました。スキャナー自体は10~15年前のシステムであり、これは非接触ではありませんでした。
昨年、一対の新しい製造業者は、目の人間の認識のための主な特許の満了により、世界市場に掲載されました。私の意見では、彼らの最大の自信は、AOPTIXに値する。少なくともそれらのプレビューとドキュメンテーションは疑いを引き起こします。 2番目の会社はSRI Internationalです。一見しても、彼らのローラーのアイリス認識システムに従事する人は非常に誤っているようです。私は現実の中で何かをすることができるならば、私は驚かないでしょう。そして、同じシステムは遠くとFRR上のデータを示さず、そして明らかに、偽物から保護されていない。

顔認識

顔の幾何学的形状には多くの認識方法があります。それらのすべては、顔の特徴と各人の頭蓋骨の形状が個人であるという事実に基づいています。このバイオメトリクスのこの分野は、主に顔にお互いを学ぶからです。この領域は2方向に分けられます.2-D認識と3-D認識。それらのそれぞれには利点と欠点がありますが、特定のアルゴリズムに提出されたアプリケーションとクレームにも依存します。
簡単に言うと、私は2-Dについて教えて、今日の最も興味深い方法の1つに行きます - 3-D。

2-D顔認識

2 - D顔認識は、バイオメトリクスの最も統計的に非効率的な方法の1つです。それは長い間現れて、主に法医学に貢献していました。その結果、この方法のコンピュータ解釈が現れ、その結果、彼はより信頼性が高くなり、確かに劣っているが、他の生体識別方法よりも劣っている。現在、統計的インジケータが悪いため、マルチモーダルでも、クロスバイオメトリックまたはソーシャルネットワークとも呼ばれます。

方法の統計的特性

FarおよびFRRのためにVerilookアルゴリズムのためのデータを使用します。やはり、現代のアルゴリズムのためには非常に普通の特徴を持っています。時にはFRR 0.1％のアルゴリズムを類似したものと同様のもので惑星させますが、それらが得られる塩基も非常に疑わしい（彫刻された背景、同じ表情、同じ髪型、照明）。

far-0.1％の特性値。
式（1）から、Nı30 - 組織の職員数を取得し、その中で従業員の識別がかなり安定しています。
分かるように、この方法の統計的インジケータは非常に緩やかにされています。このレベルは、混雑した場所で人の隠された射撃を実行できる方法の利点です。 1年に組み込まれたカムコーダーを通して犯罪者の発見のために通常のプロジェクトがどのように資金を供給されているかを見るのは面白いです。過去10年間で、アルゴリズムの統計的特性は改善されておらず、そのようなプロジェクトの数は成長しました。多くのカメラを通して群衆の中の人を維持することが注目に値するが、アルゴリズムは非常に適しています。

方法の利点と欠点

方法の利点。 2-D認識では、ほとんどのバイオメトリック法とは対照的に、高価な機器は必要ありません。適切な機器では、カメラからかなりの距離で認識する可能性があります。
デメリット。低い統計的精度。照明の要件（例えば、人々の顔を晴れた日に登録することはできません）。多くのアルゴリズムの場合、例えばメガネ、ひげ、いくつかの要素ヘアスタイルなどの、外部干渉の許容できない。非常に小さい偏差で、正面顔画像を確実にしてください。多くのアルゴリズムは、顔の機能の可能な変化、つまり式が中立であるべきである必要があります。

3-D顔認識

この方法の実装はかなり難しいタスクです。これにもかかわらず、現在3-D顔認識の多くの方法があります。異なるスキャナや塩基を使用するため、方法を比較することはできません。それらすべてが発行されているわけではなく、FRRが絶対に異なるアプローチが使用されます。
2 - Dから3Dの方法の一時的な方法は、顔に関する情報の蓄積を実装する方法です。この方法は2D法よりも最良の特性を持っていますが、それは1つのチャンバーのみを使用します。対象をデータベースに入力すると、サブジェクトはヘッドを回し、アルゴリズムは画像をまとめて接続し、3Dテンプレートを作成します。そして認識されると、ビデオストリームのいくつかのフレームが使用される。この方法は、私が決して見たことがないSCSシステムを実験的かつ実施する可能性が高いです。
最も古典的な方法は、テンプレートを投影する方法です。グリッドがオブジェクト（顔）に投影されることです。次に、カメラは1秒あたり数十の速度で写真を撮り、結果として得られる画像は特別なプログラムによって処理されます。曲面に落下するビームは曲がっている - 表面の曲率が大きいほど、ビームの曲がりが強い。最初に、「ブラインド」を通して供給される可視光の供給源を使用した。次に可視光を赤外線に置き換え、これには多くの利点があります。典型的には、処理の第1段階では、顔が全く目に見えない、または識別を妨げるような外部のオブジェクトがあります。不必要な干渉（ヘアスタイル、ひげ、口ひげ、メガネ）が区別されて取り外される人の3Dモデル。モデル分析は次に実行されます - anthropometric機能が割り当てられます。これは最終的にはデータベースに入力された固有のコードに記録されます。最高のモデルでは、キャプチャ時間と画像処理時間は1~2秒です。
複数のカメラから得られた画像上の3次元認識方法も人気が高まっている。この例は、その3Dスキャナを備えた企業のヴォーコードです。この方法は、テンプレートを投影する方法の上に、開発者の保証に従って、位置決めの正確さを与える。しかし、少なくとも自分のデータベースで遠くてFRRが見られるまで - 私は信じられません！しかし、それはすでに3年間開発されています、そしてまだ展覧会では進歩はありません。

方法の統計的方法

製造業者のサイト上のこのクラスのアルゴリズムについては、FRRに関する全データが開いていない。しかし、Far \u003d 0.0047％FRRでテンプレートの設計に従って動作するBioscript（3D entrcam、3D FastPass）の最良のモデルのために、0.103％です。
方法の統計的信頼性は、指紋の識別方法の信頼性と同等であると考えられている。

方法の利点と欠点

方法の利点。スキャン装置に連絡する必要はありません。人自体（メガネ、ひげ、ヘアスタイルの変化）、およびその環境の両方、およびその環境の両方で、外部要因に対する低い感度（照明、頭のターン）。指紋の識別方法と比較した高レベルの信頼性。
方法の不利な点高さ機器複雑なコマーシャルは、レインボーシェルスキャナーでさえ価格でさえも超えました。顔への顔と干渉の変化は、方法の統計的信頼性を悪化させる。この方法は、特に長時間塗布されたダクシロスコピーと比較して、まだ適切に設計されていないため、広い使用を困難にします。

市場の状況

顔の幾何学的形状の認識は、指紋とレインボーシェルの認識と共に「3つの大きなバイオメトリクス」として分類される。この方法は非常に一般的であり、アイアイリスを認識する前にそれはまだ好ましいと言わなければならない。グローバルバイオメトリック市場の総量における顔の幾何学的形状の認識技術の割合は、13-18パーセント以内に推定できます。ロシアでは、例えば虹彩を識別することよりもこの技術にも大きな関心があります。前述のように、多くの3-D認識アルゴリズムがあります。ほとんどの場合、会社はスキャナ、サーバー、ソフトウェアなど、既製のシステムを開発することを好みます。しかし、消費者のみのSDKを提供する人がいます。今日まで、この技術の開発に従事する以下の企業が注意されます.Geometrix、Inc。（3Dフェイススキャナー、BY）、アメリカのGenex Technologies（3Dフェイススキャナー、ソフトウェア）ドイツのCognitec Systems GmbH（SDK、特別コンピュータ、2Dカメラ）、Bioscrypt（3Dフェイススキャナー） - アメリカ企業Lの子会社- 1個のアイデンティティソリューション
ロシアでは、Artec Group（3D Face Scanners）がこの指示で動作しています - 本社はカリフォルニアにあり、開発と生産はモスクワで行われています。また、いくつかのロシア企業は2D顔認識 - ヴォーコード、ITVなどの技術を所有しています。
2Dフェイスの認識の分野では、開発の主な主題はソフトウェアです。従来のカメラは、画像画像の撮影に完全に対処しています。ある程度の人のイメージに対する認識の課題の解決策は、デッドロックに入りました - 数年間、アルゴリズムの統計的インジケータには実質的に改善されていませんでした。この地域では、計画された「エラーに関する作業」があります。
3D顔認識は開発者にとってはるかに魅力的な地域です。それは多くのチームを雇用し、新しい発見について定期的に聞こえます。多くの作品は「それはそれだけで解放しましょう」という状態にあります。しかし、これまでのところ市場での古いオファーだけ、最近の選択は変更されていません。
私が時々想像し、そしてHabrが答えるかもしれない興味深い瞬間のひとつ：そしてキノクの正確さはそのようなシステムを作成するのに十分ですか？それを通してその人の3Dモデルを引き出すためのプロジェクト。

手の認識

これはバイオメトリクスの分野における新しい技術であり、その広範な使用はわずか5~10年前に始まりました。赤外線チャンバは外部または内側の手の写真を撮ります。静脈パターンは、血液ヘモグロビンがIR放射を吸収するという事実のために形成される。その結果、反射度が低下し、静脈が黒い線状のチャンバに見える。データに基づく特別なプログラムはデジタル畳み込みを作成します。スキャン装置を持つ連絡先は必要ありません。
この技術は、IRIS上での認識との信頼性によって、それを超えるもの、そして歩留まりのあるものである。
Palm Vein ScannerにはFRRと遠価が与えられます。開発者のデータによると、FAR 0.0008％FRRは0.01％です。いくつかの値のより正確なチャートは単一の会社を作成しません。

方法の利点と欠点

方法の利点。スキャン装置に連絡する必要はありません。高信頼性 - 方法統計的インジケータは、虹彩の測定値と同等です。ホスト仕様：上記のすべてとは異なり、この機能は路上の人から撮影するのが非常に困難です。
方法の不利な点日当たりの良い光線のスキャナーとハロゲンランプの光線の照明が無効です。関節炎のようないくつかの年齢疾患は、大きくそしてFRRを悪化させる。この方法は他の静的バイオメトリ法と比較して検討されていない。

市場の状況

腕の手描きの認識は非常に新しい技術であり、これに関連して、グローバル市場でのシェアは小さく、約3％になります。しかしながら、この方法でより大きな関心が明らかにされている。事実は、非常に正確であるということです。この方法は、顔や虹彩の幾何学的形状の認識方法など、そのような高価な機器を必要としません。今、多くの企業がこの分野で開発しています。例えば、イギリス企業の順序で、TDSIは富士通によって代表されるPalmvein Palmveinのバイオメトリックリーダーのために開発されました。スキャナー自体は、主に日本の金融詐欺の戦闘に富士通によって開発されました。
識別の分野では、次のVEID PTE企業が機能します。株式会社（スキャナー、ソフトウェア）、日立Veinid（スキャナー）
ロシア企業でこの技術に従事している、私は知りません。

網膜

最近まで、最も信頼性の高い生体識別および識別認証の方法は、網膜の走査に基づく方法であると考えられた。それはレインボーシェルの識別の最良の機能と手の静脈上に含まれています。スキャナーは、網膜の表面上のキャピラリーのパターンを読み取る。網膜は固定構造を有し、例えば、疾患、例えば白内障の結果を除いて、時間的に続いている。
網膜走査は、瞳孔への瞳孔への赤外光を眼の後壁の血管に向けられた赤外線を使用して行われる。目の網膜スキャナは、登録されたユーザをリフレッシュする最低パーセントのうちの1つがあるため、高密度のオブジェクトへのアクセス制御システムに広く分布しており、実質的に誤ったアクセス許可はないからである。
残念ながら、このバイオメトリーの方法を使用するときは、いくつかの困難が起こります。ここでのスキャナーは非常に複雑な光学系であり、システムが提示されている間に人がかなり移動しないでください。これは不快な感覚を引き起こします。
FAR \u003d 0.001％のICAM2001スキャナの目的化によると、FRR値は0.4％です。

方法の利点と欠点

利点。高レベルの統計的信頼性システムの有病率が低いため、「詐欺」の方法の開発の可能性。
デメリット。処理時間の高いハイタイムシステムを使用する場合は複雑です。高コストシステム広い市場オファーの欠如とその結果、方法の開発の強さの欠如。

ハンズの幾何学

この方法はさらに10年前に非常に一般的であり、近年の犯罪者の発生は減少しました。それは手の幾何学的特性の受領に基づいています：指の長さ、i.t.dの手のひらの幅。網膜のようなこの方法は死にかけており、彼が特性がはるかに低いので、それらはそれを完全な説明に導入しないでしょう。
静脈上の認識システムでは幾何学的認識方法を使用すると考えられます。しかし発売中は、そのような明確に述べたようなことを見たことがない。そして、静脈上で認識するときには、顔のみのスナップショットが撮影されますが、ジオメトリが認識されると、指の写真が撮影されます。

少し自己ベースの

一度に私たちは目に良い認識アルゴリズムを開発しました。しかしその時、この国のこのようなハイテクなことは必要ではなく、橋本 - 私たちが最初の記事の後に招待されました - 私は行きたくありませんでした。しかし、突然、年と半分の年は、「バイオメトリックポータル」を構築したいと思った投資家がいました - 2つの目を食べてアイリスの色成分を使用したシステム（投資家が世界的な特許を持っていた）。実際に今私たちはこれをやっています。しかし、これは自己責任者についての記事ではありません、それは短い歌詞の後退です。誰かが興味があるならば、私たちが市場に行く（または去らない）私がロシアのバイオメトリックプロジェクトのバイオメトリックプロジェクトについていくつか書くことになるでしょう。

結論

静的バイオメトリックシステムのクラスでさえも、システムの多い選択があります。どのようなものを選びますか？それはすべてセキュリティ要件に依存します。最も統計的に信頼性が高く、偽のアクセスシステムに対して抵抗力があるのは、レインボーシェルのための許容範囲と手の静脈にあります。そのうちの最初のために、提案のより広い市場があります。しかし、これは限界ではありません。バイオメトリック識別システムは、天文学的精度に達することによって組み合わせることができます。最も安くて使いやすいですが、良い統計を持っているが許容誤差に対する許容誤差はあります。人への2Dの入学は便利で娘されていますが、統計的インジケータが悪いために適用される適用面積が限られています。
それぞれのシステムを持つ特性を考えてみましょう。偽、環境抵抗、使いやすさ、コスト、速度、バイオメトリックサインの安定性の時間を考えてみましょう。各列の1から10の推定値を選択してください。スコアが10に近いほど、この点に関してシステムが良くなります。推定値の選択の原理は、記事の最初の最初に記載されています。

これらのシステムのための遠くとFRRの比率も考えています。この比率はシステムの効率とその使用幅を決定します。

Rainbowシェルの場合、システムを2つの目にすることでシステムを複雑にすると、時間の間に損失なしにシステムの精度を大幅に増やすことができます。ダクサロショ工的方法のために、いくつかのフィンガーを組み合わせることによって、そして静脈を認識することによって、2つの手を組み合わせることによって、そのような改善は人と協力するときに費やされる時間の増加だけで可能である。
メソッドの結果を一般化すると、中程度のオブジェクトの場合と最大限の安全要件を持つオブジェクトについては、生体アクセスとしてレインボーシェルを使用する必要があります。担当者の数を持つオブジェクトの場合、最大数百人の人が指紋にアクセスするのに最適です。認識システム2D顔画像固有。認識が身体的な接触の欠如を必要とする場合に必要とされるかもしれませんが、虹彩に制御システムを入れることは不可能です。たとえば、参加のない人、隠れたカメラ、または屋外の検知室を識別する必要がある場合は、データベース内の少数の科目と、カメラによって削除された小さな人々の小さな部分があります。

ノートのための若い技術

例えば、ニューロテクノロジーなどの製造業者のために、このサイトはそれらが生産するバイオメトリ法のデモ版を持っているので、それらを接続して遊ぶことが可能である。より深刻な問題を掘ることを決心する人のために、私はロシア語で見た唯一の本をアドバイスすることができます - "バイオメトリガイド" r. ボール、J.X Connel、Sh。パンダンティ。多くのアルゴリズムとその数学モデルがあります。すべてが完全に完全にあるわけではありませんが、現代性に対応するわけではありませんが、ベースは悪くて包括的ではありません。

P.S.

このOpusでは、認証の問題にはなりませんでしたが、識別に影響を与えました。原則として、認証に関するすべての結論は、Far / FRR機能と偽物の可能性によって尋ねられます。

タグ：

バイオメトリクス
指紋スキャナー

タグを追加する

あなたは私の様々なパスワードの頭の中にいくら保持する必要があります - 2,3、そして多分もっと？そしてパスワードを忘れたらどうなりますか？少なくとも不快なパスワードをたくさん使用してください。そしてすべてのアプリケーションの1つは安全ではありません。もちろん、マップ上のシステム（非接触、スマート、またはiButton）を使用すると、問題を解決できます。しかし、結局のところ、カードを失うことができます、それは盗むことができ、キーボードをダイヤルしているコードを振りかけるか拾うことができます。今日広く使用されているメソッドは、部屋への不正アクセスに対する保護またはコンピュータ情報への保護の問題を部分的にしか解決しません。間違いなく信頼性が高く便利な識別子のみは、ユーザー自体、その独特のバイオメトリック標識です - 四肢、指紋、顔、目、声などの形である。バイオメチリアは間違いなく未来です。そしてそれでは、それほど遠くない。

バイオメトリック識別システムのリーダー

西洋の専門家によると、80％のバイオメトリック市場は、指紋のための識別装置を占めています（図1）。それは何が原因ですか？

図。 1。
指紋のための識別システムの疑わしいリーダーシップ。

まず、コンピュータやテレビの前に広く使用されている最も手頃な価格で安価な方法の1つです。今日、いくつかの指紋識別システムのコストはすでに100ドルでバーを超えていますが、他の技術に基づくデバイスのコストは1000ドルを変化します。

第二に、指紋を識別する方法は、例えば光ビームで眼効果を必要とするシステムであることがある心理的障壁を使用するのが容易で、便利で奪われている。

さらに、多くの後の識別技術が特許によって保護されたという事実は後者の役割を果たした。たとえば、IriscanはIRIS上の技術を特定するための排他的権利の所有者です。そして、ダクシロスコピーの方法は、明らかに明らかに使用され、フォレンジックで使用される時点から人類に知られていました。

3つのアプローチ

今日まで、指紋のための識別システムの実装には3つの主なアプローチがあります。

外観の順に説明します。今日の最も早いそして最も一般的な方法は、光源を内蔵した光学プリズムと複数のレンズの使用に基づいています。そのようなシステムの構造を図2に示す。

図。 2。
ソニー・フィアフィア機能スキーム

プリズム上に落ちる光は、ユーザの指に伴う表面から反射され、プリズムの反対側を通って出て、光学センサ（通常はCCD行列に基づくモノクロビデオカメラ）に入る。画像が形成される。

検討中のソニーモデルの光学系に加えて、プロセッサ（4 MB~1000ユーザフラッシュメモリを搭載したHitachi H8）、内部データ処理、DES標準暗号化システムがあります。

そのようなシステムの不利な点は明らかです。反射は皮膚のパラメータ - 乾燥、油、ガソリン、その他の化学元素に強く依存しています。たとえば、乾いた肌を持つ人々は像ぶれの効果を観察します。その結果、誤検知の高い割合。

代替方法は、半導体板を使用して指の電界を測定する方法を使用する。ユーザがフィンガーをセンサーに取り付けると、それは集光板のうちの1つとして作用する（図3）。他の凝縮器プレートは、500~DPIを読み取る工程を有する90,000個の凝縮器プレートを含むシリコンチップからなるセンサ表面である。その結果、リッジと親指の8ビットラスタイメージがあります。

図。 3。
半導体板に基づく識別システム。

当然のことながら、この場合、皮膚の脂肪残高とユーザーの手の純度の程度は役割を果たしません。さらに、この場合は、はるかにコンパクトなシステムがわかります。

方法の欠如について話すと、シリコンチップは気密シェルでの操作を必要とし、追加のコーティングはシステムの感度を低下させます。さらに、強い外部電磁放射線が画像にいくらかの影響を与える可能性があります。

システムを実装するための別の方法があります。彼の会社「誰？Vision Systems」が開発されました。それらの治療システムの基礎は電気光学ポリマーである。この材料は、隆起部と皮膚の流れとの間の電界の差に敏感である。電界勾配は高解像度の光学像に変換され、次いでこれはデジタルフォーマットに変換され、それは並列ポートまたはUSBインターフェース上のPCにすでにPCに送信され得る。この方法はまた、化学物質を含む皮膚の状態およびその汚染の程度に鈍感である。同時に、読者は小型寸法を有し、例えばコンピュータキーボードに内蔵することができる。製造業者によると、システムは巨大な低コスト（数十ドルのレベルで）を持っています。

表1.指紋識別システムのさまざまな技術的実装

プロパティ	光学系	半導体技術	電気光学ポリマー
小型サイズ	じゃあ	はい	はい
乾燥した皮膚感受性	じゃあ	はい	はい
表面強度	平均	low	高い
エネルギー消費	平均	low	low
価格	平均	高い	low

記載された方法のうちの1つによって得られたアナログビデオ信号は検査ユニットによって処理され、それは画像内のノイズを減少させ、その後、特性セットはこの指紋に固有のものから取り除かれる。これらのデータは、個性を明確に識別します。データは保存され、特定の人の指紋の独特のパターンになります。その後の読み取りにより、新しい指紋がデータベース内のStorammenと比較されます。

最も簡単な場合、画像を処理するときには、特徴点がそれを区別している（例えば、縦列の端部、ターンの位置）を区別する。最大70のそのようなポイントを割り当てることができ、それらのそれぞれは2つ、3つ、さらには多数のパラメータによって特徴付けられます。その結果、様々な特性の500の値から500の値に到達することが可能である。

より複雑な処理アルゴリズムは、特性の画像点をベクトルで接続し、それらの性質とパターンを説明します（図4参照）。原則として、インプリントから得られた一連のデータが1 KBまで取りなれています。

図。 4a、b。
処理アルゴリズムを使用すると、画像自体ではなく、その「画像」（一組の特性データ）を保存できます。

興味深い質問 - アーカイブが指紋画像を保存しないのは、さまざまな画像処理方法によって得られたパラメータのみです。回答 - リソースが限られています。各スナップショットの音量はそれほど小さくないので、数千人のユーザーのデータベースに関しては、データベース内のストレージを持つ印刷物だけが時間がかかることがあります。そして第二の理由は機密性です。匿名性が好きなユーザーは、彼らは彼らの同意なしに、指紋が法執行機関に転送されること、または単に侵入者によって誘拐されたくない。したがって、製造業者はしばしば具体的には得られたデータを処理して記憶するための非標準的な方法を使用する。

安全上の理由から、暗号化ツールにデータを送信するときに、多くの製造業者（ソニー、デジタルペルパーなど）が使用されます。例えば、デジタルペルソナシステムでは、デジタルペルソナシステムでは128ビットキーが使用されており、さらに、送信されたパケットはすべて一時的なマークを持ち、それらの再送信の可能性がなくなります。

データの格納と比較をルールとして識別すると、コンピュータに発生します。 Windows NTの下で、システムの供給と独自のソフトウェアと一緒に、ほとんどすべてのハードウェア製造業者。だからほとんどのシステムはコンピュータ情報へのアクセスを制御することを目的としており、主に通常のユーザーに焦点を当てており、これは単純さのように異なり、特別な設定を必要としません。

NSDからのPC保護のための典型的な解決策

乳頭パターンのリーダーをPCに接続する方法はかなり変化しています。多くは製造業者のアプローチとシステムコストによって異なります。例えば、ソニー指紋識別ユニットは既製の複合体である。除去剤はスキャナだけでなく、送信データの主要情報処理装置および暗号化でもある。 FIUは直接PCシーケンシャルポートに接続します。規則として、より安価な読者は、追加のハードウェアの使用を必要とします。例えば、「SAC技術」のSACCATシステムは、ISAコネクタ付きのビデオキャプチャカードを介してPCに接続します。ビデオキャプチャモジュールはコンピュータハウジングに挿入されます。会社の「キートロニック」の同様のデバイスはビデオキャプチャボードを使用していますが、ラップトップシステムの使用を可能にする別のケースに配置されています。

読者は別の装置の形で行うことができ、キーボードに組み込まれています。そのような製品は、国家登録簿、「Vision Systems」、「Digital Persona」などによって製造されています。

ほとんどすべての装置は外部交流電流源から電力を供給します。

写真1。
SACCATシステムを使用すると、コンピュータ情報へのアクセスを制御できます。

表2.指紋識別方法を用いたコンピュータ情報への多数のNDD保護装置の比較特性

特性*	U.ARE.U会社「Digital Persona」	Fio Firs SonyとI / Oソフトウェア	ABC Biomouse.
最初の種類のエラー**	3%	1%	-
第二ロッドエラー***	0,01%	0,1%	0,2%
登録時刻	-	<1 сек	20~30秒
識別時間	<1 сек	0.3秒	<1 сек
外部捕獲装置の存在	じゃあ	じゃあ	じゃあ
暗号化	はい	はい	はい
データを保存する能力	じゃあ	はい	じゃあ
電源	USB	external	external
接続	USB	シリアルポート	パラレルポート。
ソフトウェアと一緒に価格	200	650	300

残念ながら、今日さまざまな製品に関する十分な目的な情報を入手するという本当の問題があります。世界のコミュニティでは、バイオメトリックシステムをテストするための統一方法はまだ開発されていません。各製造業者は独立した研究を行い、真実性の程度を評価することができません。たとえば、エラーの可能性を示すものは、サンプルサイズを示すものではなく、同じ時点でも、故障の可能性がサンプルのサイズに大きく依存していることを明らかにします。したがって、どんな比較もまだかなり主観的です。

**最初の種類のエラー（誤拒否率） - 登録ユーザーが許容誤差を否定する可能性。

*** 2番目の種類の誤差（誤受付率）は、システムが未登録のユーザーの入場を許可する可能性です。

NSDからの敷地保護のための典型的な解決策

コンピュータリーダーよりも面倒な部屋へのアクセスを監視するための装置。まず、デスクトップ上にスペースを節約する必要はありません。第二に、読者は自律的であるべきであるので、1つのケース内のスキャナの他に、情報の決定および保存、キーボード（セキュリティの度合いを増大させるため）および液晶ディスプレイ（簡単なカスタマイズおよび操作のため）を配置するための装置が配置される。。必要に応じて、カードリーダー（スマート、磁気など）をシステムに接続できます。よりエキゾチックなモデルがあります。たとえば、ソニーは楽器住宅にスピーカーを置き、会社「MyTec」は、バイオメトリクスとiButtonタブレットの統合の将来を信じています。

さらに、NSDから施設を保護するための装置は、電動マスクとシグナリングセンサとの簡単な接続を提供する必要があります。それらはネットワークに簡単に組み合わせる必要があります（RS-485インタフェースの存在）。たとえば、オブジェクトにいくつかの入力がある場合、すべてのデバイスをネットワークに組み合わせる必要があり、単一のベースがある。この場合のシステムのユーザー数は急激に増加します（指スキャンシステムでは最大50,000）。

このセグメントに存在するすべての機器では、光学系のみが使用されます。新技術はセキュリティシステムに非常にゆっくり埋め込まれています。

提示されたすべてのデバイスは屋内でのみ機能するように設計されています。スキャナーの表面はきれいにする必要があるので、先験的は染色された倉庫、ベンゾコロネスなどに排除されています。最も頻繁なアプリケーションは、銀行システム（室内金庫、貴重品へのアクセス）、さまざまなクラブや国の住居へのアクセス管理、電子商取引システムです。

写真2。
Veriprint 2000システムでは、部屋へのアクセスを制御できます。

表3.指紋識別方法を用いた室内の数のNSD保護装置の比較特性。

特性	指スキャン会社「IDENTIX」	Veriprint 2100会社の「バイオメトリックID」
最初の種類のエラー	1%	0,01%
2番目のローダエラー	0,0001%	0,01%
登録時刻	25秒	<5 сек
識別時間	1秒	1秒
インターフェース	RS232、RS485、TTL、VX / OLS.	RS232、RS485、TTL
最大です。ユーザー数	50 000（ネットワーク版）	8 000
フラッシュメモリー	512 kVまたは1.5 mV	2 mvまたは8 mV
添加	LCDディスプレイ、キーボード	LCDディスプレイ、キーボード

展望

非常に近い将来、私たちは指紋のための識別システムを減らすこと、そしてその結果としてより広い分布を期待するべきです。最も低いコスト、可用性、そして単純さのために、そのようなシステムはコンピュータ機器で完全に完全に添付されているため、非常に可能性が高い。

バイオメトリックリーダーは、電子商取引およびインターネットサイトのための情報解除システムへの迅速かつ便利なアクセスを築くのに理想的です。そして現代の機器はすべての要件を全部満たしていないが、価格は依然として十分に大きく、信頼性は宣言に対応しているわけではありません（これは、例えば、ネットワークコンピューティングマガジンのテスト検査に示されています）、コンピュータ機器製造業者の数は、バイオメトリーをそれらのシステムに統合する。これについては、例えば、過去の展示会CEBIT-99会社Compaqに記載されています。

経験は、コンピュータ会社の側での鋭い急増が、原則として、科学的研究への投資の増加をもたらし、その結果、新しいより普遍的な技術的解決の出現につながります。

Nikulin Oleg Yuryevich

バイオメトリック識別は、その固有のバイオメトリックパラメータのユーザによるプレゼンテーションと、利用可能なデータのデータベース全体と比較するプロセスです。この種の個人データを抽出するために使用されます。

バイオメトリックアクセス制御システムは、情報通信事業者が常にそれらの中にあるという事実によって、ユーザーにとっては便利です。失われたり盗まれたりすることはできません。それはより信頼性が高いと考えられていますコピーされた第三者に転送することはできません。

技術バイオメトリック識別

バイオメトリック識別方法：

1.彼の人生を通してそれに存在する人の生理学的特性に基づく静的：

識別;
識別;
識別;
ハンドジオメトリの識別
顔のサーモグラムによる識別。
DNA同定
識別
識別

動的は、一般的な行動の繰り返しのプロセスにおける潜在意識の高い動き、すなわち、手書き、音声、歩行の過度の動きの行動特性を取ります。

識別;
手書き手書きによる識別
キーボード手書きによる識別
その他。

優先タイプの行動バイオメトリクスの1つ - キーボード上で入力する方法。決定されると、印刷速度が記録され、キーへの圧力、キーを押すと、プレス間の時間間隔が決まります。

別個の生体因子はマウスのマウス使用として役立ち得る。さらに、行動バイオメトリクスは、コンピュータ歩行に関連しない多数の要因、人が階段に沿ってどのように立ち上がるかの特徴をカバーする。

いくつかのバイオメトリック特性を使用する組み合わせ識別システムもあり、これにより、アクセス制御システムの信頼性と安全性について最も厳しい要件を満たすことができます。

基準バイオメトリック識別

バイオメトリック識別の有効性を判断するために、バイオメトリック識別に基づいて以下の指標が使用される。

- 誤った合格の要因。
FMRは、システムが入力サンプルとデータベース内の不適切なテンプレートと誤って比較される可能性です。
- 誤った故障の係数。
FNMRは、入力サンプルと対応するテンプレートとの間の一致をデータベースから決定する際に、システムが間違っている可能性がある。
ROCグラフ - 遠くとFRRの特性の間の妥協の視覚化。
登録の参照比（FTEまたはFER）は、入力データからテンプレートを作成するための失敗した試行の係数である（後者の低品質で）。
誤った保持率（FTC）は、自動化されたシステムが正しく提示されたときに生体入力を決定することができない可能性です。
テンプレートの容量 - システムに格納できるデータセットの最大数。

ロシアでは、2006年7月27日の連邦法の第11条「連邦法の第11条」によって規制されています。

バイオメトリック識別の基本法の比較分析

数学統計（FarとFRR）を用いた生体認証法の比較

バイオメトリックシステムを評価するためのメインは、2つのパラメータです。

遠い（虚偽の受け入れ率）- 偽渡しの要因、すなわちシステムがシステム内で登録されていないユーザーへのアクセスを許可する場合、状況の割合が発生します。

FRR（誤拒否率） - 誤った故障の係数、すなわちこのユーザーユーザーにアクセスできません。

両方の特性は数学的統計の方法によって計算されます。これらのインジケータを下げると、より正確なオブジェクト認識があります。

最も一般的なバイオメトリック識別方法のために、遠くとFRRの平均値は次のように見えます。

しかし、効果的なアクセス制御システムを構築するためには、遠くとFRRが不十分に優れています。例えば、DNA分析に基づくSCDを導入することは困難であるが、この認証方法では、指定された係数はゼロになる傾向がある。しかし、識別の時間は成長しているため、人間の要因の影響が増加し、システムのコストは不当に増加しています。

したがって、バイオメトリックアクセス制御システムの高品質分析のためには、場合によっては実験的な方法だけ、他のデータを使用する必要もある。

まず第一に、そのようなデータは、システム内で識別するための偽のバイオメトリックデータの可能性と安全性レベルを向上させる方法を含むべきです。

第二に、バイオメトリック因子の安定性は、経時的なそれらの不変性と環境条件に対する独立性

論理的な結果として、認証速度、識別のためのバイオメトリックデータの非接触除去の可能性。

そして、もちろん、検討中の認証方法とコンポーネントの利用可能性に基づいてバイオメトリックスキッドを実現するコスト。

データ改ざんに対する抵抗のためのバイオメトリック法の比較

バイオメトリックデータの改ざん これはいずれにせよ、かなり複雑なプロセスで、特別な準備と技術的なサポートを必要としています。しかし、あなたが指紋を偽造して自宅で、虹彩の改ざん成功はまだ知られていません。そして、網膜上の生体認証システムの場合、偽物を作成することは単に不可能です。

厳密な認証で可能であればバイオメトリック法の比較

バイオメトリックシステムセキュリティの向上 アクセス制御は通常、ソフトウェアおよびハードウェアメソッドによって実現されます。たとえば、プリントのための「ライブフィンガー」のテクノロジー、不本意なポップの分析 - 目のための。セキュリティレベルを上げるために、バイオメトリック方式は、多実的認証システムの構成要素の1つになる可能性があります。

追加の保護資金のソフトウェアおよびハードウェア複合体に含まれることは、通常、そのコストを大幅に増加させる。ただし、いくつかの方法では、標準コンポーネントに基づく厳密な認証が可能です。ユーザーを識別するための複数のテンプレートの使用（たとえば、複数の指の印刷）。

バイオメトリック特性の不変性のための認証方法の比較

経時的なバイオメトリック特性の不変性 コンセプトも条件付きです：すべてのバイオメトリックパラメータは、医療操作や怪我のために変化する可能性があります。しかし、通常の世帯がカットされている場合、ユーザーが指紋を検証することを困難にするかもしれませんが、一般的な状況であり、その後、虹彩の絵を変える操作です。

外部要因に対する感受性の比較

作業効率に対する環境パラメータの影響それは機器の製造業者によって実装された作業のアルゴリズムと技術によって異なり、単一のバイオメトリック法でさえも大きく異なることがあります。そのような違いの鮮明な例は、指紋の読者として役立ちます。これは一般的に外部要因の影響に非常に敏感です。

残りのバイオメトリック識別方法を比較すると、最も敏感な人の認識が認識されます2D：メガネ、帽子、新しいヘアスタイルまたはビートひげの存在が重要になる可能性があります。

網膜認証方法を使用するシステムは、スキャナと比較して目のかなり難しい位置、ユーザの無動き、そしてそれ自体を焦点を合わせる。

静脈とアイリスの図面でユーザーを識別する方法は、極端な作業条件でそれらを使用しようとしていない場合（たとえば、「きのこ」雨の中に大きな距離で非接触認証）。

外部要因の影響に対して最も敏感ではないは、顔による三次元識別です。同様のスキッドの作業に影響を与える可能性がある唯一のパラメータは過度の照明です。

認証速度の比較

認証速度 時間の撮影時間、テンプレートのサイズ、およびその処理に割り当てられたリソースの量、および特定のバイオメトリックメソッドを実装するために使用される基本的なソフトウェアアルゴリズムによって異なります。

非接触認証比較

非接触認証 それは、高い衛生的および衛生的な要求のある物体での物理的な安全システムにおいてバイオメトリック方法を使用することについて多くの利点を与える（医学、食品産業、研究機関および研究所）。さらに、リモートオブジェクトを識別する機能は、大規模な高強度スコットに関連する検証手順を高速化します。また、公式の目的のための法執行機関によって非接触識別を使用することができます。だからこそ、まだ持続可能な結果に達していません。方法は、物体のバイオメトリック特性を高距離で走行しながら捉えるのに特に有効である。ビデオ監視の分配により、そのような操作の原理の実施はより容易になっている。

ユーザーの心理的快適さのためのバイオメトリック法の比較

ユーザーの心理的快適さ- セキュリティシステムを選択するときのかなり実際の指標。個人または虹彩の二次元認識の場合、それは気付かれずに起こるならば、網膜の走査はかなり不快なプロセスである。指紋の識別は、不快な感覚をもたらさないが、刑事診察の方法と否定的な関連性を引き起こす可能性がある。

AKUDにおけるバイオメトリック法を実施するコストでの比較

制御システムとアクセス制御システムのコスト 使用されるバイオメトリック識別の方法に応じて、それは極めて異なります。しかしながら、違いは、システムの目的（機能）、製造技術、不正アクセスに対する保護の改善方法などに応じて、同じ方法でも同じ方法である可能性がある。

ロシアにおけるバイオメトリック識別法の利用可能性の比較

サービスとしての身分証明書（識別対応サービス）

識別バイオメトリックテクノロジー市場でのサービスとして、その概念は非常に新しいですが、明らかな大きな塊は、使いやすさ、時間の節約、安全性、利便性、汎用性とスケーラビリティ、およびクラウドの保存とデータに基づく他のシステム処理。

まず第一に、身分証明書は、特に州および地方の法執行機関のための幅広い安全性課題を持つ主要なプロジェクトにとって重要です。リアルタイムの容疑者と犯罪者。

将来の技術としてのクラウド識別

バイオメトリック識別の開発はクラウドサービスの開発と並行しています。現代の技術ソリューションは、さまざまなセグメントをクライアントのすべてのニーズを満たす包括的ソリューションに統合することを目的としています。そのため、SCUDのクラウドサービスとバイオメトリクスの連合は、時間の精神を完全に満たして視点に直面しているステップです。

バイオメトリック技術とクラウドサービスとの組み合わせの見通しは何ですか？

この質問は、サイトの編集オフィスで、ロシアの最大のSystem Integrator、Technoservに対処しました。

「私たちが実証するインテリジェントな複雑なセキュリティシステムが実際には、実際にはクラウドのオプションの1つがあるという事実から始めましょう。そして、映画のオプション：人がカメラを通過したとすでに上場されています...それは時間が経つにつれて、コンピューティング容量が増加しているが意志がある。

ストリームでの1つの識別で、品質保証付きで、少なくとも8つのコンピュータコアが必要です。画像をデジタル化し、それをデータベースと比較することです。今日は技術的に可能ですが、商業的には不可能です。このような高コストは単にかなりのものではありません。しかし、容量が増えているので、統一されたバイオ識別ベースが作成されるという事実になるでしょう」- マルチメディア部門およびTekhnoservの状況センターのディレクターを担当しているAlexander Abramovが答えられました。

Morpho Cloud Serviceとしての識別

クラウドサービスの便利で安全な決定として、2016年9月に完成した政府法執行機関のための自動化されたバイオメトリック識別システムの最初の展開は、2016年9月に完成しました：Morphotrak、Safran Identity＆Securityの子会社アルバカーキ警察部はMorphoCloud Cloudでモルフォービスを正常に発売しました。警察はすでに処理速度の大幅な増加、ならびに著しく悪い品質の刻印を認識する可能性を述べています。

Morphotrakによって開発されたサービスはに基づいています マイクロソフトAzure政府。 いくつかのバイオメトリック識別メカニズムを含む：ダクサロスコープバイオメトリクス、顔バイオメトリクスおよび虹彩。さらに、入れ墨、音声、サービス（VSAAS）を認識することが可能です。

システムのサイバーセキュリティは、刑事司法情報サービス（CJIS）刑事司法サーバー（CJIS）刑事司法サーバーを収容することによって、そしてMorphoとMicrosoftのセキュリティの分野における総経験を部分的に保証されています。

「私たちは、法執行機関が時間の節約と増加効率を達成するのを助けるための決定を開発しました。安全、もちろん重要な要素です。CJIS政府の厳格なセキュリティポリシーに対応し、マイクロソフトが理想的になることを発見しました。パートナーは刑事訴訟を厳しく管理するためのパートナー。そして国家セキュリティデータ、データセンターの領土分散媒体内で。 - Frank Barret、Morphotrak、LLCのクラウドサービスディレクター。

その結果、モルフォクラウドは優れた例です。 アウトソーシング管理識別これは、法執行機関セキュリティシステムの改善の効率と効率を確保することができます。サービスとしての識別情報はほとんどの機関にアクセスできない利点を提供します。例えば、データの地理分散緊急復旧は、通常、プロジェクトの高コストの観点からは通常お勧めしないため、Microsoft AzureやMorpho Cloudの規模でのみ安全性のレベルを向上させることが可能です。

モバイル機器のバイオメトリック認証

モバイル機器の指紋認証

研究バイオメトリックス研究グループ株式会社モバイルデバイスのバイオメトリック認証市場の分析と予測を扱います。この研究は、バイオメトリック市場の大手メーカーによって後援されています。 Cognitec、Voicepin、および適用された認識.

数字のモバイルバイオメトリック市場

この研究によると、モバイルバイオメトリセグメントの量は、2018年から2020年までに2020年までに世界中で450億ドルと推定されています。この場合、認証のためのバイオメトリック特性の使用は、モバイルデバイスのロックを解除するだけでなく、多因子認証と電子支払いの即時確認を整理するだけでなく適用されます。

モバイルバイオメトリック市場セグメントの開発は、プリインストールされたセンサーを持つスマートフォンの積極的な使用に関連しています。 2015年末までに、バイオメトリクスを備えたモバイル機器は少なくとも6億5000万人を使用することに留意されたい。予測に従ってバイオメトリックセンサーを持つモバイルユーザーの数は、年間20.1％増加し、2020年までに少なくとも2億人になります。

特別なプロジェクト素材「キーなし」

特別プロジェクト「キーなし」は、auch、収束アクセス、およびカードのパーソナライズに関する情報のバッテリーです。

印字