Биометрические точки

Чтобы идентифицировать человека, система безопасности должна сравнить личные характеристики с базой данных . , лица или другой отличительной особенности человека Создается сканирование радужной оболочки глаза, отпечатка пальца ряд биометрических точек , а в ключевых местах сканирования рисуется . Например, в случае сканирования лица биометрические точки могут быть размещены на кончиках каждой мочки уха и в углах обоих глаз. Измерения, проведенные между всеми (возможно, сотнями) точками сканирования, суммируются и приводят к числовой «оценке» (которая может быть довольно большой). Этот показатель уникален для каждого человека, но его можно быстро и легко сравнить с любыми скомпилированными показателями сканирований лица в базе данных, чтобы определить, есть ли совпадение. ^{[ нужна ссылка ]}

Базовый подход

Для систем безопасности, использующих камеры , распознавание людей в последние годы стало одной из наиболее распространенных форм идентификации. Успешная идентификация человека требует сравнения изображения человека с базой данных , содержащей изображения многих людей. Однако сравнение каждого изображения целиком, пиксель за пикселем, было бы чрезвычайно медленным и дорогим процессом. Для решения этой проблемы используется биометрия. При использовании биометрии вместо сравнения всего изображения биометрические точки размещаются в ключевых местах, измерения проводятся между всеми точками, а результаты компилируются в «оценку». Оценка может быть легко получена для каждого изображения в файле и сохранена в базе данных. Когда получено изображение нового человека, единственным требованием для успешной идентификации является то, что системе необходимо составить оценку на основе биометрических данных изображения, а затем сравнить эту новую оценку с оценками в базе данных — простая задача для современного компьютера или ноутбук.

Цель системы распознавания: по изображению «неизвестного» человека найти изображение этого же человека в группе «известных» или обучающих изображений. Трудность заключается в том, чтобы обеспечить возможность выполнения этого процесса в режиме реального времени. Биометрическая система автоматически идентифицирует изображения или видео людей. Может работать в двух режимах:

Проверка или аутентификация лиц : текущее изображение человека сравнивается с сохраненным изображением человека, которого необходимо идентифицировать. Система подтверждает или опровергает личность человека.
Идентификация или распознавание личности : изображение незнакомца сравнивается с изображениями известных лиц в базе данных для определения личности.

Биометрия

Для ученого биометрия — это наука об измерении физических свойств живых существ, а для инженера — автоматизированное распознавание людей на основе их поведенческих и биологических характеристик.

характеристик человека Путем измерения подходящих поведенческих и биологических в ходе запроса на распознавание и сравнения этих данных с биометрическими справочными данными, которые были сохранены во время процедуры обучения, определяется личность конкретного пользователя.

Биометрическая характеристика

Биометрическая характеристика — это биологическое или поведенческое свойство человека, которое можно измерить и из которого можно извлечь отличительные, повторяемые биометрические характеристики для целей автоматического распознавания людей. Пример — лицо.

Эту характеристику, записанную с помощью устройства захвата, можно сравнить с биометрическим образцом биометрических характеристик.

Биометрические характеристики — это информация, извлеченная из биометрических образцов, которую можно использовать для сравнения с биометрическим эталоном. Примерами являются характерные измерения, извлеченные из фотографии лица, такие как расстояние до глаз или размер носа.

Целью извлечения биометрических признаков из биометрического образца является удаление любой информации, которая не способствует биометрическому распознаванию. Это обеспечивает быстрое сравнение, улучшенные биометрические характеристики и может иметь преимущества конфиденциальности.

Известные биометрические характеристики

Биометрическая характеристика	Описание возможностей
Отпечаток пальца	Линии пальцев, пористая структура
Подпись (динамическая)	Письмо с учетом разницы давления и скорости
Геометрия лица	Расстояния между отдельными чертами лица (глаза, нос, рот)
Ирис	Ирис узор
сетчатка	Фон глаза (рисунок кровеносных сосудов сетчатки)
Геометрия кузова	Расстояние между конкретными особенностями тела
Геометрия руки	Измерение пальцев и ладони
Венозное строение руки	Структура вен тыльной стороны или ладони руки
ушей Форма	Размеры видимого уха
Голос	Тон или тембр
ДНК	Код ДНК как носитель наследственности человека
Нажатия на клавиатуру	Ритм нажатия клавиатуры (ПК или другой клавиатуры)
Анализ походки	Вариации стиля походки или последовательности бинарных силуэтов походки.
Сенсорный экран (динамический) ^{[ 1 ]}	Взаимодействие с сенсорными экранами и жестами смахивания

Процесс

Чтобы иметь возможность распознавать человека по биометрическим характеристикам и производным биометрическим характеристикам, сначала необходимо пройти этап обучения.

Процедура называется регистрацией и включает в себя создание записи регистрационных данных субъекта биометрических данных (лица, подлежащего регистрации) и ее сохранение в базе данных биометрической регистрации. Запись данных о регистрации содержит одну или несколько биометрических ссылок и произвольные небиометрические данные, такие как имя или табельный номер.

Работа по биометрическому распознаванию

С целью распознавания субъект биометрических данных (лицо, подлежащее распознаванию) представляет свои биометрические характеристики устройству биометрического захвата, которое генерирует биометрический образец распознавания.

Из этого биометрического образца распознавания программное обеспечение для извлечения биометрических признаков создает биометрические признаки, которые сравниваются с одним или несколькими биометрическими шаблонами из базы данных регистрации биометрических данных. Из-за статистического характера биометрических образцов точное совпадение обычно невозможно. По этой причине процесс принятия решения будет присваивать субъекту биометрических данных биометрический шаблон и подтверждать распознавание только в том случае, если оценка сравнения превышает регулируемый порог.

Биометрические точки или фигуры

Чтобы провести точное сравнение и определить, есть ли совпадение, система требует, чтобы измерения формы или точек сравнивались с информацией в базе данных. Этот процесс должен быть разборчивым, быстрым для вычислений, кратким для хранения, независимым от позы и эффективным для сопоставления.

Голова

Форма головы основана на сферических гармониках; сетка головы человека отображается в сфере, а затем расширяется до основных или сферических гармоник. Для распознавания лиц сравнивается взаимосвязь между различными точками, например, расстоянием между глазами.

Тело

Для тела используются разные точки, но, как и в случае с головой, измеряются расстояния между этими точками. Семьдесят три так называемых антропометрических ориентира были извлечены из сканов базы данных, использованной для создания этой системы. Это расстояния между точками. Ориентиры идентифицируют структуру ключевых костных суставов и позволяют сегментировать тело и создавать анатомические системы координат для ключевых сегментов тела и суставов. Те точки с разделениями, которые не зависят от позы и которые можно найти в поле зрения камеры, соединены одной большой костью. Они образуют биометрический вектор двенадцати расстояний, $d$ , с $P1$ , от запястья до локтя, $P2$ локоть до плеча, d3 от бедра до колена и т. д., для чего евклидово расстояние $d=||Pi-Pj||$ инвариантен для разных поз. Избегаются такие расстояния, как подбородок-колено. Все размеры указаны в миллиметрах (мм).

Ошибка

Система на основе компьютерного зрения будет содержать некоторые ошибки в измерении ориентиров. Это сложная функция системы визуализации, постобработки изображений и алгоритма 3D-расчета. Для простоты система не анализирует этот процесс, а вместо этого указывает эквивалентную ошибку в положении ориентиров и изучает влияние этой ошибки на распознаватель.

Заключение

Точки биометрии полезны для идентификации с помощью систем камер, но они зависят от существования ранее созданной базы данных, позволяющей сравнивать расстояния.

Приложения

Помимо наиболее распространенного использования для распознавания людей в системах безопасности, их можно использовать в Kinect для родительского контроля. Например, новые полученные данные сравниваются с ранее сохраненными данными, чтобы определить, является ли опознанный человек несовершеннолетним или нет.