115

РЕЗЮМЕ

Алексєєнко А. А. Удосконалення системи автентифікації користувача на основі цифрової фотографії обличчя: Дипломна робота із спеціальності 7.17010201 «Системи технічного захисту інформації, автоматизація її обробки». – Миколаїв, НУК ім. адм. Макарова, 2013. – 116.: 24 рис, 30 табл., 22 формули.

Ключові слова: автентифікація, біометрія, риси обличчя, система, фотографія, еталон.

Дипломна робота присвячена удосконаленню системи автентифікації користувача на основі цифрової фотографії обличчяшляхом розробки способу виділення біометричних ознак людини. Удосконалення полягає у розробці способу виділення біометричних параметрів на основі контрольних точок обличчя. Також виконано огляд основних принципів та методів біометричної автентифікації та ідентифікації, огляд біометричних способів автентифікації людини за рисами обличчя, а також наведено відомості про існуючі системи ідентифікації та програми для автентифікації по обличчю. Було досліджено зразки у вигляді цифрових фото людини та на їх основі розроблено спосіб виділення біометричних ознак.

Дипломну роботу виконано за тематикою секції Інформаційної безпеки кафедри ЕОС та ІБ, графічна частина виконана у вигляді презентації.

За результатами роботи зроблено доповідь на Всеукраїнському конкурсі студентських наукових робіт з Інформаційної безпеки.

Зміст

перелік умовних позначень, символів, одиниць, скорочень і термінів…………………………………………………..	7
вступ…………………………………………………………………	8
1 ОГЛЯД БІОМЕТРИЧНИХ СПОСОБІВ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ТА АВТЕНТИФІКАЦІЇ………………………………………………………….	10
1.1 Поняття біометрії, ідентифікації та автентифікації…………….	10
1.2 Особливості автентифікації та ідентифікації за рисами обличчя…...	15
1.3 Існуючі системи ідентифікації за рисами обличчя……………...	18
1.4 Програми для автентифікації по обличчю ………………………	22
2 ОГЛЯД МЕТОДІВ РОЗПІЗНАВАННЯ БІОМЕТРИЧНОГО ОБРАЗУ ЗА РИСАМИ ОБЛИЧЧЯ…………………………….……………	29
2.1 Методи розпізнавання образів……………………………………	29
2.2 Існуючі методи розпізнавання облич ..………………………….	33
2.3 Відбір ознак.…………………………. .…………………………..	36
3 РОЗРОБКА ТЕОРЕТИЧНИХ ОСНОВ ОТРИМАННЯ БІОМЕТРИЧНИХ ПАРАМЕТРІВ ЛЮДИНИ ЗА ФОТОГРАФІЄЮ ЇЇ ОБЛИЧЧЯ.…………………………. .……………… ……………………....	40
3.1 Дослідження біометричних ознак обличчя людини…………….	40
3.2 Структура СКД на основі біометрії обличчя……………………	42
3.3 Розрахунок біометричних параметрів……………………………	45
3.4 Формування біометричного еталону…………………………….	47
3.5 Автентифікація користувача на основі вимірювання близькості образу до біометричного еталону мірою Хеммінга…………..	51
4 РЕЗУЛЬТАТИ ДОСЛІДЖЕНЬ ТА ЇХ АНАЛІЗ…………………..	54
4.1 Формування еталону………………………………………………	54
4.2 Автентифікація……………………………………………………	58
5 Охорона праці………………………………………………….	65
5.1 Вступ до розділу «охорона праці»……………………………………	65
5.2 Аналіз небезпечних і шкідливих факторів, що впливають на людину при розробці системи біометричної автентифікації користувача на основі фотографії………………………………………….	66
5.3 Розрахунок штучного освітлення………………………………..	69
5.4Заходи по техніці безпеки при роботі з ПЕОМ…………………	72
6 ОХОРОНА НАВКОЛИШНЬОГО СЕРЕДОВИЩА………………	82
6.1 Забруднення навколишнього середовища………………………	83
6.2 Заходи щодо запобігання забруднення навколишнього середовища…………………………………………………………………	85
6.3 Висновок до розділу «Охорона навколишнього середовища»…	87
7 ДОСЛІДЖЕННЯ СТІЙКОСТІ РОБОТИ СИСТЕМИ автентифікації користувача на основі цифрової фотографії обличчя в надзвичайних ситуаціях…………	88
7.1 Обґрунтування необхідності дослідження стійкості системи автентифікації користувача на основі цифрової фотографії обличчя…….	88
7.2 Оцінка стійкості системи автентифікації користувача на основі цифрової фотографії обличчя………………………………………………	89
7.3 Висновки до розділу «дослідження стійкості роботи системи автентифікації користувача на основі цифрової фотографії обличчя в надзвичайних ситуаціях»……………………………………..	94
8 ТЕХНІКО - ЕКОНОМІЧНЕ ОБҐРУНТУВАННЯ удосконалення системи автентифікації користувача на основі цифрової фотографії обличчя ……………………..	96
8.1 Науково-технічна актуальність…………………………………..	96
8.2 Обґрунтування необхідності модернізації систем контролю доступу на основі цифрової фотографії обличчя…………………………..	97
8.3 Розрахунок ціни проекту базового та удосконаленого продукту…..	98
8.4 Визначення чистого прибутку базового та удосконаленого продукту..	108
8.5 Визначення рентабельності й окупності базового продукту…...	108
8.6 Основні техніко-економічні показники базового продукту…...	109
8.7 Основні техніко-економічні показники удосконаленого продукту...	110
8.8 Висновки до розділу «Техніко-економічне обґрунтування»…...	111
висновки…………………………………………………………..	112
перелік посилань……………………………………………….	113

ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ, СИМВОЛІВ. ОДИНИЦЬ,

СКОРОЧЕНЬ І ТЕРМІНІВ

АДІС – автоматизована дактилоскопічна ідентифікаційна система

ЕМП – електромагнітних полів

ЕОМ – електрона обчислювальна машина

ЕПТ – електронно-променевих трубках

ККД – коефіцієнт корисної дії

ЛДА – лінійний дискримінантний аналіз

НІСТ – Національний інститут стандартів і технологій

НС – надзвичайна ситуація

ОЦ – обчислювальні центри

ПЕОМ – персональна електронно-обчислювальна машина

ПК – персональний комп’ютер

ПКЛ – перетворення Карунена-Лоева

СанПіН – санітарні правила і норми

СКУД – система контролю і управління доступом 

ВСТУП

Надійна авторизація та автентифікація стають необхідними атрибутами повсякденного життя: сьогодні люди використовують їх при здійсненні самих звичайних дій, наприклад при посадці на літак, проведенні фінансових операцій і т.д. [1].

Традиційно біометрія застосовується в криміналістиці, причому обсяги інформації, з якими доводиться мати справу, вимірюються мільйонами записів, і є навіть спеціальний термін для позначення таких систем - АДІС (автоматизована дактилоскопічна ідентифікаційна система).

Біометричні технології також застосовуються і в інших сферах, наприклад, для пошуку розшукуваних суб'єктів в потоці людей за зовнішнім виглядом.

І, звичайно, основною подією в області біометрії є те, що вже почалося масове впровадження даних технологій для паспортно-візових документів. Дана подія призводить не тільки до технологічних змін і удосконалення наявних на ринку систем та пристроїв, в майбутньому воно значно змінить сам образ життя людей. Я вважаю, що це будуть зміни на краще, так як вони дозволять підвищити безпеку як окремих людей, так і суспільства в цілому.

В минулому році я вже почала роботу, але сама методика отримання біометричних параметрів вимагала удосконалень, тому мета дипломної: роботи удосконалення розробленої система автентифікації.

Об’єктом дослідження є біометричні параметри обличчя людини як носій індивідуальної інформації для використання в системах контролю доступу.

Актуальність обраної теми обумовлена наступними факторами:

• інтенсивністю розвиток інформаційних систем;

• необхідністю реалізації контролю доступу в інформаційних системах;

• зростанням залежності організації в цілому та людини в частості від правильного функціонування інформаційних систем;

• необхідністю удосконалення СКД в інформаційних системах.

Метою дипломної роботи є удосконалення системи біометричної автентифікації користувача за рисами обличчя шляхом розробки способу виділення біометричних ознак людини.

Для досягнення поставленої мети необхідно розв’язати наступні задачі:

• виконати огляд основних принципів та методів біометричної автентифікації та ідентифікації;

• виконати огляд біометричних способів ідентифікації та автентифікації людини за рисами обличчя і навести відомості про існуючі системи ідентифікації та програми для автентифікації по обличчю;

• дослідити зразки у вигляді цифрових фото людини та на їх основі розробити спосіб виділення біометричних ознак;

• дослідити роботу СКД на основі розробленого способу виділення біометричних параметрів.

1 Огляд біометричних способів ідентифікації та автентифікації

1.1 Поняття біометрії, ідентифікації та автентифікації

Біометрія - область знань, що представляє методи вимірювання фізичних характеристик і формулювання персональних поведінкових рис людини для ідентифікації і автентифікації.

Біометрична система - автоматизована система, яка вирішує завдання реєстрації користувачів і їх ідентифікації. Реалізує наступні функції:

а) фіксація біометричних характеристик;

б) витяг біометричних даних з вибірки;

в) порівняння біометричних даних з одним або більшою кількістю еталонів;

г) прийняття рішень про відповідність даних;

д) формування результату про справжність.

Прийняття рішень про повторення, закінченні або зміні процесу ідентифікації або автентифікації.

Біометричні технології - методи отримання біометричних характеристик людини. При цьому використовуються як фізичні, так і поведінкові характеристики.

Існуючі програмно-апаратні продукти можна розділити на дві гілки. Перша гілка - велика група біометричних продуктів, побудованих на аналізі відкритих статичних (незмінних) образів особистості, даних їй від народження і спостережуваних оточуючими без особливих зусиль. Прикладами є пристрої, побудовані на аналізі особливостей геометріїобличчя,геометрії руки,відбитка пальця.

Друга гілка - пристрої та біометричні програми, побудовані на аналізі динамічних образів особистості. Динамічні образи відображають особливості характерних особистості швидких підсвідомих рухів в процесі відтворення контрольного слова   рукописним почерком   або при проголошенні контрольного слова  голосом . Параметри, що контролюються "динамічної біометрією" можуть бути легко змінені автором шляхом зміни контрольного слова-пароля.

Статична і динамічна біометрії - дві взаємно доповнюючи один одного гілки. Основна перевага статичної біометрії - відносна незалежність від психологічного стану користувачів, малі витрати їхніх зусиль і, отже, можливість організації біометричної ідентифікації великих потоків людей [2].

Автентифікація особистості, звичайно, не є новим винаходом. Люди давно використовують ряд способів верифікації особи людини, тобто його автентифікації. Існує три традиційні способи автентифікації [3] (рис. 1.1):

а)  по власності - фізичним предметам, таким, як ключі, паспорт і смарт-карт;

б) за знаннями - інформації, яка повинна зберігатися в секреті і яку можуть знати тільки певні люди, наприклад пароль або парольна фраза. Знання можуть представляти собою відносно конфіденційну інформацію, яка може і не бути секретної, наприклад дівоче прізвище матері або улюблений колір;

в) за біометричними параметрами  - фізіологічним або поведінковим характеристикам індивіда. Це частини людського тіла або дії, за якими можна відрізнити людей один від одного.

Формально можна використовувати будь-яку індивідуальну особливість, у якої є біометричні характеристики: унікальність, постійність, і т. д.

Три способи автентифікації можуть використовуватися в комбінації, особливо при автоматичній автентифікації. Варіант «пароль плюс ідентифікаційний номер» об'єднує в собі загальновідомі знання з секретною інформацією, банківська карта як власність вимагає знань для здійснення операцій, паспорт - це власність із зображенням обличчя і підписом, яка відноситься до біометричних параметрів.

Рисунок 1.1 - Три основних способи підтвердження особи людини

 

В біометрії розрізняють два автентифікаційні методи:

а) верифікація, заснована на біометричному параметрі і на унікальному ідентифікаторі, який виділяє конкретну людину (наприклад, ідентифікаційний номер), тобто це метод заснований на комбінації автентифікаційних прийомів;

б) ідентифікація, на відміну від верифікації, заснована тільки на біометричних вимірах. При цьому вимірі всі параметри порівнюються з усіма записами з бази зареєстрованих користувачів, а не з однією з них, обраній на підставі якогось ідентифікатора.

Біометрична ідентифікація може розглядатися як «чиста» біометрична автентифікація, але її набагато складніше застосовувати через складність пошуку в біометричній базі даних: кожний з біометричних зразків повинен бути порівняння з кожним записом з бази даних (порівняння 1: m). Така система вимагає високої ефективності при зіставленні величезної кількості біометричних репрезентацій і знаходження потрібного параметра. Верифікаційні системи, з іншого боку, роблять тільки одне або кілька порівняння 1:1.

1.1.1 Проблеми біометричних технологій

Не все добре в області біометричних технологій. Зазначимо декілька з існуючих на даних момент проблем, які все ж, поступово вирішуються [3]:

– ціна. Ця проблема актуальна для нових біометричних технологій, як, втім, і для всіх нових технологій взагалі. Для дактилоскопічних систем можна вважати її майже вирішеною;

– не універсальність. Дана проблема пов'язана з тим, що деякі характеристики погано виражені в окремих людей. Відомо, що приблизно у 2% людей папілярні візерунки знаходяться в такому стані, що не піддаються автоматичному розпізнаванню. Дана проблема виникає і при спробі застосування біометричних технологій для людей, які мають фізичні вади (ампутації рук або пальців, шрами на обличчі, проблеми з очима і т.д.). В цьому випадку, на відміну від помилок першого (помилковий відказ) FRR (false rejection rate) і другого роду (помилковий допуск) FАR (false acceptance rate) говорять про так звану «помилку третього роду» - відмову системи приймати біометричну характеристику. Шляхом вирішення цієї проблеми є комплексність підходу, що використовує відразу кілька біометричних характеристик, що дозволяє на порядок знизити кількість людей, біометрична ідентифікація яких неможлива. Іншим шляхом вирішення даної проблеми є використання біометричної ідентифікації спільно з іншими методами (наприклад, з автентифікацією по смарт-картці).

Щодо комплексного застосування декількох біометричних технологій слід сказати ще кілька слів. Крім вирішення проблеми помилки третього роду, таке застосування дозволяє істотно поліпшити і характеристики, пов'язані з помилковою відмовою і помилковим допуском. Саме тому даний напрямок, званий мультибіометричною ідентифікацією, є одним з найбільш перспективних в області біометрії;

– чутливість до обману. Проблема, найбільш виражена для традиційних технологій (палець, обличчя), що пов'язано з їх давньою появою. Існують і успішно застосовуються різні методи боротьби з цією проблемою, засновані на різних фізичних характеристиках муляжів і живих тканин. Наприклад, для відбитків пальців може застосовуватися методика вимірювання пульсу або електропровідності;

– відсутність стандартів. У порівнянні з 2005 роком, положення істотно покращився. Прийняті або перебувають на виході стандарти, що стосуються даних відбитка пальця, двовимірного зображення особи, біометричного програмного інтерфейсу, тестування біометричних технологій та обміну біометричними даними;

– відсутність нормативної бази. Проблема відсутності нормативної бази є на даний момент найбільш важливою: отримання і використання біометричних характеристик може регулюватися тільки на основі федерального законодавства. Існуючі на даний момент закони («Про персональні дані» тощо) вимагають серйозних доповнень і коригувань, без яких, з одного боку, не будуть захищені права людини, а з іншого - не можуть нормально розвиватися біометричні технологи.

1.1.2 Області застосування біометричних технологій

Біометричні технології вирішують питання ідентифікації людини, область їх застосування - це різні системи, де потрібна така ідентифікація.

У першу чергу слід згадати системи доступу до інформації, де у біометричних технологій є суттєва перевага перед іншими методами. На відміну від пароля (того, що знає людина і може повідомити комусь ще) чи від різних карт і ключів (того, що належить людині і може бути ним втрачено або скопійовано), біометричні характеристики однозначно ідентифікують саме самої людини. Такі ж переваги є і при застосуванні біометричних технологій в галузі фізичного доступу в різних системах контролю доступу.

Саме виходячи з вищевказаних переваг біометричних технологій і було прийнято рішення про їх використання в паспортно-візових документах. Також біометрія застосовується в криміналістиці, причому обсяги інформації, з якими доводиться мати справу, вимірюються мільйонами записів, і є навіть спеціальний термін для позначення таких систем - АДІС (автоматизована дактилоскопічна ідентифікаційна система).

1.2 Особливості автентифікації та ідентифікації за рисами обличчя

 

Обличчя природно було використовувати у якості біометричного параметра, так як кожна людина щодня впізнає інших людей, дивлячись на їхні обличчя. Розпізнавання обличчя вважається більш прийнятним для суспільства, ніж більшість інших методів біометричної автентифікації. З моменту винаходу фотографії, зображення облич стали засвідчувати особу в паспортах та ідентифікаційних картах. Завдяки тому, що для отримання біометричних зразків у цьому методі використовуються традиційні засоби, стало можливим створення великих баз даних (поліцейські знімки і телевізійні зйомки, наприклад), в яких можна проводити автоматичний пошук. Системи спостереження засновані на отриманні зображення обличчя без сприяння людини, будь то приховані камери або відкриті, з витікаючими звідси наслідками для конфіденційності.

1.2.1 Отримання зображення

В системах розпізнавання облич застосовуються різні методи отримання зображень. НІСТ (Національний інститут стандартів і технологій) США розробив з цього приводу спеціальні рекомендації [4]:

– одне зображення. Оптичні методи включають в себе оцифровку паперових документів за допомогою оптичних сканерів. Це важливо, тому що багато існуючих баз даних все ще зберігаються у вигляді чорно-білих або кольорових фотографій. Для отримання зображень обличчя можуть також використовуватися аналогові або цифрові камери. В основному такі фотографії робляться в масовому порядку (наприклад, для отримання водійських посвідчень) і в певних умовах для нормалізації шаблонів в базах даних;

– відео. Камери стеження роблять відеозапису, часто включають в себе зображення обличчя. Зазвичай відзнятий матеріал не дуже підходить для про­ведення автентифікації, так як у цих камер занадто низька роздільність. Навіть використання таких технік, як гіперроздільність (коли зображення отримують шляхом інтегрування вдалих кадрів), не приносить великих результатів. Проблема полягає в тому, що швидкість зміни кадрів у більшості камер стеження занадто низька (1-4 кадри в секунду), тому з їх допомогою вдається отримати дуже мало вдалих зображень рухомого об'єкту. Поворотні камери з збільшувальним об'єктивом дозволяють отримати зображення найкращої якості;

– тривимірне зображення. Багато нової техніки засновані на геометрії шкіри або черепа і використовують тривимірне зображення обличчя замість двомірного. Існує ряд технік для отримання таких зображень, включаючи стерео, структуроване світло і фазовий ранжування;

– інфрачервоне світло. Одна з проблем технологій розпізнавання обличчя - це отримання чіткого зображення при поганому освітленні. Інфрачервоне світло (невидимий для людського ока), може бити використаний як засіб для отримання якісного зображення обличчя в умовах недостатнього освітлення;

–термограми. Системи, описані вище (крім тривимірного зображення) використовують двомірне уявлення обличчя. Вони прості в експлуатації, мають високу швидкодією. Але їх можна обдурити плоскими зображеннями обличчя (фотомуляжами). Однак, якщо використовувати термографічний образ обличчя, то ймовірність несанкціонованого доступу різко знижується (практично до нуля). Інформаційними ознаками є малюнки вен і артерій, які повторити в муляжі практично неможливо. Для отримання термографічного образу використовуються камери, що вловлюють інфрачервоне випромінювання. Вони можуть працювати в повній темноті. Інформаційні ознаки же не залежать ні від температури обличчя, ні від пластичних операцій, ні від старіння людини. Інфрачервона камера дозволяє отримувати образ навіть на значній відстані від людини. Проте ціна таких камер на 1-2 порядки вище, ніж у камер на звичайних матрицях. Такі системи можна використовувати в системах контролю доступу з високим ступенем відповідальності та надійності. Вони забезпечують близьку до 100% точність розпізнавання. Дослідження показують, що однеяйцеві близнюки мають свої унікальні термограми. До недоліків можна віднести необхідність становища обличчя строго у фас (в камеру).

 

1.2.2 Складнощі розробки біометричних систем

Помітний прогрес в області технологій розпізнавання обличчя може відбутися в найближчі роки у зв'язку з комерціалізацією цієї області. На сьогоднішній день методи розпізнавання обличчя все ще не є досить точними, що б при додатковому використанні відбитків пальців і райдужної оболонки впоратися з ідентифікацією великої кількості людей. Потрібно зробити ще дуже багато для вирішення «основної» проблеми розпізнавання обличчя. Справа в тому, що для розпізнавання облич можуть використовуватися двомірні зображення тільки з певним положенням голови, а технології тривимірного моделювання та зіставлення облич поки ще недостатньо розроблені.

Для встановлення ідентичності двох фотографій однієї і тієї ж людини потрібно вирішити безліч проблем. Одна з них - схожість зовнішності близнюків. Всі труднощі, з якими доводиться стикатися при розпізнаванні облич, можна розбити на 4 категорії [1]:

– фізичні прояви - швидка зміна виразу обличчя, наприклад миготіння, мовна, емоціональна і комунікативна міміка. Важливі зміни, які відбуваються в зовнішності повільно, наприклад з віком. Також потрібно враховувати накладений макіяж, носіння окулярів, зміна форми рослинності на обличчі, зміна зачіски і т. д.;

– геометрія зняття зразків. У більшості випадків обличчя на фотографії має невідоме розташування, невідомий кут повороту і невідомий розмір. Буває, що людина дивиться прямо в камеру. Поворот голови, наприклад, в профіль або в фас, певним чином змінює зовнішність людини на різних зображеннях;

– умови зняття параметра. Світло, що падає на обличчя людини, може сильно змінити його зовнішність. Характеристика та параметри камери також можуть сильно впливати на зовнішність людини на фотографії, навіть незалежно від світла. До таких характеристик можна віднести автоматичну балансування білого кольору, регуляцію посилення і зниження шуму;

– артефакти стиснення. При стисненні і декомпресії зображення (для передачі або / та збереження) відбувається досить сильне погіршення його якості. Загальноприйняті стандарти стиснення, такі, як ІРЕG і МРЕG, базуються на компресії блоків зображення і не гарантують, що воно залишиться незмінним. Артефакти стиснення можуть мати значний вплив на точність роботи алгоритмів розпізнавання обличчя при використанні архівних баз фотозображень і відеоматеріалів.

Жодна з існуючих сьогодні систем розпізнавання не може вирішити ці проблеми в повній мірі. Зокрема, було проведено невелике дослідження для вивчення можливості розпізнавати обличчя, незважаючи на вікові зміни. Щоб уникнути вище перерахованих проблем, процедура отримання зображення використовується для обмеження кількості незмінних параметрів, які повинні бути вбудовані в алгоритми. Навіть при найкращих умовах отримання зображення коефіцієнти помилок дуже високі. Було заявлено, що системи автоматичного розпізнавання облич можуть бути використані для зрівняння людей в натовпі зі злочинцями, зареєстрованими в спеціальній базі даних. Насправді ця технологія все ще недостатньо розроблена для того, щоб працювати в повністю автоматичному режимі.

1.3 Існуючі системи ідентифікації за рисами обличчя

1.3.1 Системи виробництва компанія ZKTeco

ZKTeco - компанія, яка є одним з провідних постачальників біометричного обладнання в світі. Фабрика з виробництва устаткування розміщена в місті Донггуан. Компанія ZKTeco - має свої офіси в Америці, Бразилії, Південній Африці, Індії, Дібе, Таїланді, Іспанії, Мексиці і т.д. Продукція цієї компанії отримала сертифікати стандартів UL, CE, FCC, ISO [5].

В даний час, компанія ZKTeco поставляє на світовий ринок наступну продукцію: термінал контролю доступу по відбитку пальця, по безконтактній радіочастотній (RFID) картці, з геометрії обличчя, термінал облік робочого часу по відбитку пальця, по RFID карті, і з геометрії обличчя; зчитувач , контролер і рішення по системі охорони об'єктів. ZKTeco особливо широко застосовується в системах безпеки підприємств, банків, органів державного управління і т.д.

1.3.1.1 MultiBio700 - пристрій мультифакторної біометричної ідентифікації нового покоління (рис. 1.2), що об'єднує в собі ідентифікацію по обличчю, відбитку пальця і паролю, опціонально можуть бути використані карти радіочастотної ідентифікації. Алгоритм розпізнавання облич оцінює розташування, форму і розмір очей, носа, підборіддя і інші особливості обличчя користувача для побудови математичної моделі образу, яка порівнюється з існуючими шаблонами для визначення відповідностей. Пристрій може обробляти до 400 шаблонів облич без поділу на групи, стандартний режим ідентифікації - по обличчю і відбитку пальця. Оскільки пристрій належить до категорії професійних рішення для систем контролю та управління доступом, воно легко поєднується з компонентами сторонніх виробників, наприклад замками, системами охорони, домофонами, датчиками і т.д. для підвищення рівня безпеки людей і підприємств.

1.3.1.2 iFace401 - мультифакторний біометричний термінал контролю доступу та обліку робочого часу (рис. 1.3), розроблений з використанням останньої розробки компанії ZKSoftware - платформи ZEM600, в якій використовується алгоритм ZK Face версії 5.0 і великий обсяг пам'яті.

У пристроях серії iFace встановлений високошвидкісний мультифакторний біометричний процесор з частотою 630 МГц, а інфрачервона камера високої роздільності дозволяє розпізнавати користувачів при недостатньому освітленні.

Всі операції з iFace401 виконуються за допомогою сенсорного дисплея з діагоналлю 4,3 дюйма. Комунікаційні можливості включають підтримку протоколів RS/232/485, Ethernet, опціонально можуть бути встановлені модулі WiFi, GPRS.

Рисунок 1.2 - Мультифакторний біометричний термінал контролю доступу та обліку робочого часу MultiBio700

 Резервна батарея (опція) ємністю 2000 мА / год дозволяє уникнути проблем з електроживленням пристрою.

1.3.1.3 FS1000 (рис. 1.4) є першим продуктом серії терміналу розпізнавання з геометрії обличчя, введеним компанією ZKSoftware. Дана продукція має загальний інтерфейс USB1.1, може безпосередньо зв'язатися з терміналами обліку робочого часу серії Imagic, щоб була можливість управління часом і по відбитку пальця і по відображенню обличчя в одному пристрої, також і дозволяє окремо розробити систему розпізнавання геометрії обличчя та керувати часом по геометрії обличчя в мережі. Він застосовує інфрачервону оптичну систему обробки зображень і камеру нічного бачення з високою чіткістю, мало залежить від світлої середовища, може ефективно розпізнавати в більш темному умови. Зовнішній дизайн у відповідності з людською інженерією, гнучкий дизайн задньої панелі і настільний фіксований кронштейн (універсальний кронштейн камери) підвищує комфортність користування для клієнта і пропонує більше зручностей для установки і користування на столі.

Рисунок 1.3 – Мультифакторний біометричний термінал контролю

доступу та обліку робочого часу iFace401

1.3.2 Інші комерційні системи

Компанія "Visionic". Система "Faceit". Розпізнавання по алгоритмам аналізу локальних ознак (головні з них - координати центрів очей). Дана система застосовується для ідентифікації злочинців по відеоданим, що одержують з 144 камер з центру Лондона. Можливо, звичайно, і інше застосування.

Компанія "Visage". Система "Photobook". Використовуються методи, засновані на "власних обличчях" і реконструкції образів на їх основі. Система орієнтована на пошук образів облич у великих базах даних, для впорядкування БД і для автентифікації людини на основі образу обличчя, отриманого з камери, або фотографії з документа.

Рисунок 1.4 - Термінал розпізнавання з геометрії обличчя FS1000

Компанія "Miros". Система "TrueFace". Розпізнавання на основі нейронних мереж. Виділяються незмінні частини обличчя.

Компанія "DCS AG". Система "BioID". Використовуються три характеристики людини: зображення обличчя, голос і рух губ [2].

1.4 Програми для автентифікації по обличчю

1.4.1 FastAccess

Для автентифікації використовується будь-яка веб-камера: вбудована в монітор, в ноутбук або окремо придбана [6]. Програма була спочатку створена для використання у лікарнях, банках та інших серйозних закладах. Вона безпечна, акуратна і, найважливіше, проста в установці і використанні. Не вимагається виконання тривалих дій, щоб програма навчилася розпізнавати користувача. Використовуючи час від часу пароль користувача, FastAccess автоматично буде запам'ятовувати зовнішність користувача і зміни середовища.

FastAccess використовується для:

• ідентифікації по обличчю для входу в Windows. FastAccess впізнає обличчя користувача, як тільки він починаєте користуватися комп'ютером. У порівнянні з іншими біометричними програмами, тут відсутня ручна реєстрація. Просто виконайте як звичай вхід, і FastAccess оновить базу даних облич автоматично. Цей постійний процес запам'ятовування дозволяє існувати унікальному сполученню досить частого, але в той же час надійного процесу розпізнавання і гнучкістю для поліпшення якості розпізнавання з плином часу, щоб програма могла встигати за зміною зовнішності і оточення;

• автоматичного входу на веб-сайти, захищеному ідентифікацією по обличчю. FastAccess запам'ятовує ім'я користувачів і паролі до веб-сторінок і буде вводити їх замість користувача - але тільки, коли програма буде впізнавати його обличчя;

• автоматичної блокування робочого столу при відлученні від комп'ютера. Більшість рішень з безпеки зупиняються після входу. Тільки FastAccess може постійно відслідковувати наявність особи користувача після входу, щоб автоматичний захистити робочий стіл і / або паролі до веб, якщо користувач відлучається від комп'ютера;

• автоматичного перемикання між робочим столом Wiindows. коли новий користувач буде ідентифікований відбудеться автоматичне перемикання між різними робочими столами Windows. Відмінно підходить для включення функції батьківського контролю.

Є також журнал реєстрації фотографій. Завжди відомо, у кого був доступ до комп'ютера завдяки журналу реєстрацій фотографій. FastAccess вибірково робить невелику фотографію користувача під час входу в систему Windows.

FastAccess дозволяє одночасне використання відео додатків, таких як відеочат, продовжуючи процес відстеження обличчя користувача для зручності та безпеки.

На відміну від інших програм ідентифікації по обличчю, стандартна фотографія користувача навряд чи може бути використаною для отримання доступу за допомогою FastAccess. Унікальна комбінація "Обличчя + Пароль" збільшує рівень безпеки, навіть, якщо програма періодично буде запитувати декілька символів з пароля користувача в додаток до ідентифікації особи користувача.

Якщо кількість інформації про обличчя користувача, надане веб-камерою, є недостатнім, функція FaceBright може автоматично змінити колір екрану для входу в Windows на білий (рис. 1.5). Ці білі пікселі виступають більше як відео підсвічування, покращуючи якість зйомки веб-камери. Після виконання входу в комп'ютер, робочий стіл буде мати нормальний вигляд.

Рисунок 1.5 - Функція FaceBright

Центральне управління автоматично створює звіт про журнал реєстрації фотографій і даних щодо економії електроенергії на багатьох комп'ютерах.

1.4.2 BioLink AMIS

BioLink AMIS (рис. 1.6) ефективно реалізує найважливіші вимоги до систем масового обслуговування, забезпечуючи достовірну і оперативну ідентифікацію користувачів і надійний захист їх персональних даних [7].

Рисунок 1.6 – Інтерфейс BioLink AMIS

 Основні сфери застосування BioLink AMIS:

• загальнонаціональні системи ідентифікаційних документів (внутрішні і закордонні паспорти, ідентифікаційні карти, візи, водійські права, посвідчення, що підтверджують право здійснювати різні види професійної діяльності, свідоцтва про постановку на податковий облік, право на отримання медичних та соціальних послуг і т.д.);

• загальнодержавні системи обліку населення, системи голосування;

• регістри державних службовців, системи «електронного уряду»;

• системи соціальної підтримки (пенсійні фонди, допомога особам без певного місця проживання, розшук та ідентифікація зниклих, викрадених та бездоглядних дітей);

• інформаційні системи силових структур (органів внутрішніх справ, міграції, оборонних відомств і т.п.);

• транспортні системи і об'єкти (аеропорти, вокзали, порти, авіа- та залізничні компанії);

• банківські, платіжні та інші фінансові системи (електронні платежі, онлайновий банкінг і т.д.);

• системи заохочення лояльності клієнтів;

• індустрія гостинності і відпочинку.

 У всіх цих сферах система BioLink AMIS забезпечує ідентифікацію користувачів у режимі реального часу. Для розпізнавання користувачів застосовуються відомості про наступні ідентифікаторах:

• відбитки пальців;

• зображення особи (фотографії, відеоряд);

• голос;

• почерк.

 Можливо швидке підключення будь-яких інших біометричних ідентифікаторів у відповідності до вимог галузевого стандарту BioAPI, Міжнародної організації зі стандартизації (ISO) і Міжнародної організації цивільної авіації (ICAO).

При всьому різноманітті можливих ідентифікаторів і підключаємого «ззовні» апаратного та програмного забезпечення зберігається висока якість і оптимальна швидкість розпізнавання особистості в автоматичному режимі.

Крім біометричних ідентифікаторів, BioLink AMIS здатна ефективно обробляти й інші персональні дані - демографічні, реєстраційні (номери полісів соціального страхування, водійських прав, платіжних карток і т.п.), спеціальні.

Гнучка модульна архітектура BioLink AMIS полегшує швидке впровадження мультибіометрічної ідентифікації в існуючі і знову формовані системи загальнонаціонального масштабу.

Як масштабована система мультибіометрічної ідентифікації BioLink AMIS реалізує наступні основні функції:

• реєстрація і обробка біометричних та інших персональних даних користувачів;

• пошук відомостей про користувачів за різноманітними запитами, на основі одного або декількох біометричних ідентифікаторах та іншої інформації (ПІБ, паспортні дані, структурований словесний портрет і т.п.);

• моніторинг і аудит, управління обробкою запитів, захист інформації що циркулює в системі BioLink AMIS.

 Модульній клієнт-серверній архітектурі BioLink AMIS властива висока гнучкість, що гарантує високу ефективність, продуктивність і масштабованість усієї системи мультибіометрічної ідентифікації. Одночасно забезпечується можливість швидкого підключення додаткових модулів (наприклад, дозволяють розпізнавати користувачів за новим ідентифікатором), їх інтеграція не позначається на функціонуванні системи, не вимагає припинення її роботи або переконфігурації.

 Основні компоненти BioLink AMIS:

• алгоритми біометричної ідентифікації за відбитками пальців, облич, голосу, почерку, а також алгоритм комплексної мультибіометрічної ідентифікації, розроблений компанією BioLink;

• програмне забезпечення «проміжного» рівня (middleware) і сервіси біометричної ідентифікації, що реалізують згадані алгоритми;

• сервери бізнес-логіки та програмне забезпечення клієнтських робочих місць;

• кластери серверів біометричної ідентифікації і системи управління базами даних.

Підтримуване кінцеве обладнання:

• сканери відбитків пальців і інших ідентифікаторів;

• відео-і фотокамери;

• інформаційні кіоски для реєстрації користувачами в режимі самообслуговування своїх біометричних даних і супутніх відомостей (ПІБ і т.д.) - наприклад, для участі в програмах супроводу часто подорожуючих авіапасажирів;

• засоби виготовлення ідентифікаційних документів (паспорта, ID-карти, водійські права, посвідчення біженця, паспорта моряка і рибалки і т.д.);

• засоби читання інформації з зазначених документів - рідери смарт-карт, штрих-кодів, чіпів RFID (Radio Frequency Identification);

• мобільні термінали для роботи в оперативних умовах з використанням технологій Wireless Application Protocol (WAP) і General Packet Radio Services (GPRS).

Аналіз сучасних систем контролю доступу показує, що такі системи розвиваються, впроваджуються в повсякденне життя суспільства і представляють науково - дослідний інтерес. Але існуючі системи винятково комерційні, їх ціна порівняно висока (від 900 доларів США), теорія представлена у відкритому доступі в обмеженому об’ємі та при придбанні такої СКД не дає можливості досліджувати та удосконалювати її роботу. Тому розробку подібних СКД необхідно починати з дослідження існуючих та створення нових теоретичних основ біометричної автентифікації людини за рисами обличчя.