Security News :: Информационно-аналитическое издание по техническим средствам и системам безопасности
Поиск Контакты Карта сайта
Security News :: информационно-аналитическое издание по техническим средствам и системам безопасности
Security News
Security Focus

Услуги размещения публикаций на сайте Security News
 
 Газета 
 Статьи 
 Зарубежные новости 
 Под знаком PR 
 Новости 
 События отрасли 
 Дайджест СМИ 
 Фоторепортажи 
 Книги 

Получайте новости Security News через Telegram

Получайте новости Security News через Telegram. Это самый оперативный способ читать их с любого устройства.



Security News





Книжная полка профессионала в безопасности
Газета "Security News" / Статьи по системам безопасности / Зарубежные публикации

Компоненты биометрических систем


04.04.2005 Источник: Hi-Tech Security Solutions

Распознавание голоса

Распознавание голоса является технологий, которая позволяет пользователю применять свой голос в качестве устройства ввода данных. Распознавание голоса может использоваться для диктования текста компьютеру или для подачи команд компьютеру (например, для открытия программных приложений, развертывания меню или сохранения работы).

Более ранние системы распознавания голоса требуют отчетливого произношения каждого слова с заметными промежутками. Это позволяет машине определять, где заканчивается одно слово, и начинается следующее. Такие виды программ распознавания речи все еще применяются для управления компьютерными системами и работы с такими приложениями, как веб-браузеры или электронные таблицы.

Более современные приложения распознавания голоса позволяют пользователю бегло диктовать текст компьютеру. Такие новые приложения способны распознавать речь со скоростью до 160 слов в минуту. Приложения, которые позволяют распознавать непрерывный поток речи в основном предназначены для распознавания и форматирования текста, а не для управления самой компьютерной системой.

В технике распознавания речи используется нейронная сеть для "обучения" распознаванию человеческого голоса. В то время как вы говорите, программное обеспечение распознавания речи запоминает, каким образом вы произносите каждое слово. Такая индивидуализированная настройка позволяет производить распознавание голоса, несмотря на то, что у всех людей разное произношение и интонация.

Помимо "изучения" того, как вы произносите слова, системы распознавания голоса также используют грамматический контекст и частоту употребления отдельных слов для того, чтобы предугадать, какое слово вы желаете ввести. Такие мощные статистические средства позволяют программе найти в обширной языковой базе данных нужное слово до того, как вы его произнесете.
Но хотя за последние несколько лет точность распознавания речи улучшилась, некоторые пользователи все еще испытывают проблемы неточной передачи речи, связанные либо с какими-то особенностями речи, либо с характером их голоса.

Распознавание по радужной оболочке глаза

Данный метод биометрической идентификации личности основывается на уникальных характерных признаках и особенностях радужной оболочки человеческого глаза. Радужная оболочка -- это часть глаза, представляющая собой цветной круг, чаще всего коричневого или голубого цвета, окаймляющий черный зрачок. Процесс сканирования радужки начинается с фотографии. В специальном фотоаппарате, который обычно подносится очень близко к человеку, но не ближе 90 см, применяется инфракрасная подсветка для получения фото с очень высоким разрешением. На процесс фотографирования уходит всего от одной до двух секунд, затем полученное детальное изображение радужки преобразуется в схематическую форму, записывается и хранится для последующего сравнения/верификации. Очки и контактные линзы никак не влияют на качество изображения, а системы сканирования радужки проверяют живой глаз посредством измерения наблюдающихся в норме постоянных колебаний размера зрачка.

Внутренний край радужки определяется алгоритмом системы сканирования, который отображает в виде схемы индивидуальный рисунок и характерные особенности радужной оболочки. Алгоритм представляет собой серию указаний, которые направляют процесс интерпретации системой конкретной проблемы. Алгоритмы состоят из нескольких последовательных шагов и используются биометрической системой для определения соответствия между биометрическим образцом и зарегистрированными данными.

Радужная оболочка формируется еще до рождения человека, и, за исключением случаев повреждения глазного яблока, остается неизменной на протяжении всей жизни человека. Рисунок радужки является чрезвычайно сложным и несет в себе поразительно большой объем информации, а также имеет более 200 уникальных точек. Тот факт, что правый и левый глаз человека отличаются друг от друга, и что их рисунки очень легко зафиксировать в схематической форме, делает технологию сканирования радужной оболочки одним из самых надежных средств идентификации, не подверженным ложному сравнению и фальсификации.

Частота ложного распознавания в системах идентификации по радужке равна 1 к 1,2 миллионам, статистически это намного выше, чем результаты, демонстрируемые в среднем системами распознавания по отпечаткам пальцев. Реальным преимуществом является частота непризнания -- количество действительных зарегистрированных пользователей, личность которых не распознается. Сканеры отпечатков пальцев допускают ошибки непризнания в 3% случаев, в то время как системы сканирования радужной оболочки отличаются частотой непризнания 0%.

Экспериментально, технология идентификации по радужной оболочке глаза стала применяться при работе с банкоматами в Англии, США, Японии и Германии, начиная с 1997 года. В этих экспериментальных проектах данные о радужке клиента становились средством верификации для доступа к банковскому счету, устраняя таким образом необходимость ввода клиентом PIN-кода или пароля. Когда клиент представлял свое глазное яблоко банкомату, и верификация личности была положительной, то допускался доступ к банковскому счету. Такие системы пользовались большим успехом, так как не нужно было беспокоиться по поводу забытых или украденных паролей, соответственно рейтинги популярности среди клиентов были очень высокими.

Метод сканирования радужной оболочки начали применять и в аэропортах для таких разнообразных функций, как идентификация/верификация работников для прохождения через зоны ограниченного доступа, а также для идентификации пассажиров, наиболее часто пользующихся услугами авиакомпании для быстрого прохождения ими паспортного контроля. Среди других сфер применения можно назвать переводы заключенных внутри тюрем, а также выпуск на свободу, помимо этого, следует перечислить такие проекты, как верификация при онлайновых покупках, онлайновом пользовании банковскими услугами, онлайновом голосовании и онлайновой торговле акциями. Метод идентификации по радужной оболочке обеспечивает высокий уровень безопасности пользователя, защиту частной информации, а также просто помогает поддерживать спокойствие и хорошее настроение клиента.

Сканирование формы руки

В данном биометрическом методе для идентификации личности используется геометрическая форма руки. Так как человеческие руки не являются уникальными, то необходимо сочетать несколько специфических характеристик для обеспечения динамической верификации. Некоторые сканирующие устройства измеряют только два пальца, другие измеряют полностью всю руку. Измеряемые характеристики включают изгибы пальцев, толщину и длину; толщину и ширину тыльной стороны руки; расстояние между суставами и общую структуру кости.

Следует отметить, что хотя структура кости и суставы являются относительно постоянными признаками, такие воздействия, как распухание тканей или ушибы могут исказить исходную структуру руки. Это может привести к ложному сопоставлению, тем не менее количество приемлемых отличающих совпадений может быть отрегулировано в соответствии с потребностями определенного уровня обеспечения безопасности.

Для регистрации в системе сканирования, рука помещается на ровную поверхность, на которой предусмотрено считывающее устройство. Позиция руки фиксируется с помощью пяти штифтов, которые помогают правильно расположить руку в отношении фотокамер. Последовательность фотокамер создает трехмерные изображения боковых сторон и тыльной стороны руки. Сканирование руки является простым и быстрым процессом. Устройство сканирования может обработать трехмерные изображения за 5 или менее секунд, а верификация занимает не более 1 секунды. Программное обеспечение и аппаратные средства по захвату и верификации изображений могут быть легко интегрированы в составе автономных устройств. Те объекты, на которых имеется большое число точек доступа и пользователей, могут управляться централизованно, устраняя необходимость регистрации пользователя на каждом отдельном устройстве на всех точках доступа.

Сферы применения метода идентификации по геометрии руки

Во многих международных аэропортах уже используются приборы сканирования формы руки для того, чтобы позволить пассажирам, часто летающим на международных рейсах, не стоять в длинных очередях для прохождения различных иммиграционных и таможенных процедур.
На предприятиях сканирование руки используется для учета прихода/ухода и регистрации движения персонала, а также для общих процедур учета рабочего времени. Это может иметь большое значение для устранения такой давней проблемы, как "отметка другом" времени прихода/ухода, а также других обманных действий.

Сочетание различных методов биометрической идентификации

Сканирование руки может легко сочетаться с другими биометрическими методами, например, с идентификацией по отпечаткам пальцев. Система, в которой относительно нечасто используется идентификация по отпечаткам пальцев, а сканирование руки производится часто, представляет собой двухуровневую структуру. Используемый часто компонент сканирования руки позволяет производить идентификацию личности с точностью 1:1 (один к одному), верифицируя, что пользователь действительно является тем, за кого он себя выдает. Компонент идентификации по отпечаткам пальцев, который используется менее часто, подтверждает личность пользователя и производит идентификацию с точностью 1:N (один к множеству), т.е. сравнение производится с различными регистрационными данными.

Комбинированные биометрические системы

Комбинированная (мультимодальная) биометрическая система использует различные приложения для охвата различных типов биометрических данных. Это позволяет интегрировать два или более типа биометрического распознавания и верификационных систем для удовлетворения самых строгих требований к эффективности системы.

Мультимодальная система может, к примеру, включать комбинацию идентификации по отпечаткам пальцев, рисунку лица, голосу -- плюс смарт-карта, или же любое другое сочетание биометрических характеристик. Такая усиленная структура использует все разнообразие биометрических данных человека и может использоваться там, где необходимо преодолеть ограничения какого-либо одного биометрического признака. Например, установлено, что 5% населения имеют неразличимые (нечеткие) отпечатки пальцев, голос может измениться от простуды, а распознавание по рисунку лица зависит от изменений освещенности и позы объекта. Все эти недостатки могут быть преодолены в комбинированной системе, сочетающей заключения, сделанные на основе нескольких независимых друг от друга биометрических показателей.
Мультимодальные системы в основном являются более надежными с точки зрения возможности фальсификации, так как труднее подделать целый ряд биометрических характеристик, чем фальсифицировать один биометрический признак.

Количество показов: 11024

Передний край

БИТРЕЙТ И НИЗКАЯ ОСВЕЩЁННОСТЬ

Несмотря на то, что при проектировании систем битрейт потока принимают за постоянную во времени величину, в реальности он существенно варьируется в зависимости от условий съёмки. А при низкой освещённости он значительно вырастает. Проведённые недавно сравнительные испытания одиннадцати образцов телевизионных камер наблюдения различных производителей показали, что средний по выборке битрейт при ночной съёмке составляет 498% от дневного.

КАМЕРЫ ПОД ПРИЦЕЛОМ ЛАЗЕРОВ

Самый высокотехнологичный из способов борьбы с охранными камерами — интенсивный пучок света, направленный в объектив, вызывает избыточную засветку чувствительного элемента — яркость достигает предельного значения, и изображение оказывается полностью либо частично «залито» однородным пятном. Даже при весьма широком динамическом диапазоне с попавшим в кадр прожектором справятся далеко не все камеры. Сам прожектор, скорее всего, будет виден неплохо. А вот разглядеть под ним фигуру человека с автоматом «узи», связкой гранат, украденным из офиса ноутбуком и чертами лица недавно сбежавшего из психушки маньяка — весьма затруднительно.

АТАКА ДРОНОВ

В последние несколько лет активность вокруг беспилотников усилилась: цена, наконец, встала на одну доску с возможностями. В госструктурах появились консультанты с достаточно широким кругозором, и взоры начальства устремились в небо. Чтобы не нести громадные убытки от лесных пожаров, может быть, следует запустить по продуманному маршруту дрон с тепловизионной камерой? Собственно говоря, почему бы нет, если финансирование позволяет. Появились перспективы окупаемости беспилотников и в качестве бизнес-вложений.

RSSRSS
Присоединиться в ТвиттереTwitter
Присоединиться в FacebookTelegram
Присоединиться в LinkedInLinkedIn
Присоединиться в FacebookFacebook
Присоединиться в Google+Google+
Присоединиться ВКонтактеВКонтакте
Присоединиться в YoutubeYouTube
Присоединиться в ОдноклассникиОдноклассники
Присоединиться в LiveJournaLiveJournal

Книжная полка


Руководство по составлению эксплуатационных требований к системам видеонаблюдения

Руководство по составлению эксплуатационных требований к системам видеонаблюдения




Моя азбука видеонаблюдения, Александр Попов

Моя азбука видеонаблюдения, Александр Попов




Практическое руководство по обучению операторов систем видеонаблюдения

Практическое руководство по обучению операторов систем видеонаблюдения




Видеоаналитика: Мифы и реальность

Видеоаналитика: Мифы и реальность



Hits 44063472
11987
Hosts 4155989
946
Visitors 7563697
1941

38

© «Секьюрити Фокус», 2001-2016.
Свидетельство о регистрации электронного СМИ SECURITY NEWS ЭЛ № ФС 77-33582