Биометрические системы контроля доступа

Отпечатки пальцев применяются для аутентификации очень давно. Отпечаток большого пальца использовали для заключения сделок еще в Древнем Египте. Научные же исследования публиковались с 1823 г.

Каждый отпечаток обладает определенными признаками, по которым и идентифицируют личность. Эти признаки можно разделить на две группы: глобальные и локальные. К глобальным признакам относят признаки, которые может увидеть глаз:

• · Папиллярный узор.
• · Область образа — выделенный фрагмент отпечатка, в котором локализованы все признаки.
• · Ядро — пункт, локализованный в середине отпечатка или некоторой выделенной области.
• · Пункт «дельта» — начальная точка. Место, в котором происходит разделение или соединение бороздок папиллярных линий, либо очень короткая бороздка (может доходить до точки).
• · Тип линии — две наибольшие линии, которые начинаются как параллельные, а затем расходятся и огибают всю область образа.
• · Счётчик линий — число линий на области образа, либо между ядром и пунктом «дельта» .

Локальные признаки, или минуции — признаки, уникальные для каждого отпечатка. Эти признаки определяют пункты изменения паппилярных линий, таких как раздвоение или разрыв, ориентацию паппилярных линий и координаты в этих пунктах.

Рисунок 1 — Признаки отпечатка пальца: две линии — «тип линии»; то, что между ними — может выступать в качестве области образа, но обычно берётся вся площадь отпечатка; красная окружность слева — пункт «дельта»; красная окружность ниже — ядро; жёлтые окружности показывают некоторые минуции. Папиллярный узор — левая петля.

отпечаток палец идентификация голос Как и на любую другую технологию, на технологию идентификации по отпечаткам пальцев накладываются ограничения и требования с помощью стандартов. Наиболее распространенный стандарт — стандарт ANSI. Он определяет формат, разрешение, уровень яркости, углы поворота и типы минуций.

Разные отпечатки могут иметь одинаковые глобальные признаки, но их всегда можно отличить по локальным признакам. Существует множество методов сравнения отпечатков, таких как сравнение по локальным признакам, сравнение по глобальным признакам и др. С развитием информационных технологий большое распространение получил алгоритм сравнения на основе графов. Пояснить работу этого алгоритма поможет следующий рисунок.

Рисунок 2 — Метод сравнения отпечатков на основе графов На этом рисунке показано исходное изображение отпечатка, полученное с помощью сканера. Далее из этого изображение получают изображение поля ориентации паппилярных линий (2). На этом рисунке четко можно определить некоторые области, на которых ориентация одинаковая (3). Следующий шаг — определить центры этих областей. Соединив найденные центры, получаем определенного вида граф (4). В базе данных (6) хранятся все зарегистрированные отпечатки в виде графов. Остается только сравнить их с полученным нами графом.

Задача № 1.

Определение вероятности пропуска «чужого» субъекта средством аутентификации по отпечатку пальца Исходные данные:

Размер сектора изображения — 3×3 пикселя Тип минуции — окончание Количество минуций на эталонном отпечатке пальцев q=25.

Порог меры близости — g=0,64.

Возможное количество минуций на образце — все возможные значения (табл. 2,3).

На основании этого формулу вероятности пропуска «чужого» субъекта можно упростить:

Используя формулу (5) рассчитаем границы критических областей для количества совпавших пар минуций (D), а по формуле (4) — соответствующие им вероятности пропуска «чужого» субъекта (РПГ). Результаты расчетов сведем в таблицу 1.

Таблица 1. Допустимые значения количества совпавших пар минуций и соответствующие им вероятности пропуска «чужого» субъекта для р=30.

Порог меры близости,. g.	Количество минуций на эталонном изображении,. q.	Нижняя граница критической области количества совпавших пар минуций,.	Верхняя граница критической области количества совпавших пар минуций,.	Допустимые значения количества совпавших пар минуций, D.	Вероятность пропуска «чужого»,. РПГ.
0,64.					61,89 *10−34.
	2,123 *10−34.
	0,0727 *10−34.
	0,0024*10−34.

Задача № 2.

Определение вероятности пропуска «чужого» субъекта средством аутентификации по образцу голоса Исходные данные:

Порог меры близости — g=0,05.

Количество интервалов времени — Т=8.

Количество кепстральных коэффициентов L=14.

Согласно формуле нормированный порог меры близости равен:

Вероятность того, что «чужой» субъект будет пропущен по одной из трех дискретных нормированных матриц мер близости, равна:

Тогда вероятность пропуска «чужого» субъекта равна:

Ответ: 1,236· 10^-12

• 1. Основы аутентификации в телекоммуникационных системах: пособие по дисц. «Защита программного обеспечения и баз данных в сетях телекоммуникаций» и «Биометрические системы контроля доступа в сетях телекоммуникаций» для студ. телекоммуникационных спец 1−45 01 05 и 1−98 01 02 всех форм обуч. / М. Н. Бобов, В. К. Конопелько. — Минск: БГУИР, 2009. — 132 с.
• 2. Биометрические системы: методы и средства идентификации личности человека / Г. А. Кухарев. — СПб., 2001.
• 3. Дактилоскопия. — Электрон. ресурс [электрон. данные]. — Режим доступа: http://www.ammanu.edu.jo/wiki1/ru/articles/д/а/к/Дактилоскопия.html