Биометрические сигналы: информативные признаки — КиберПедия 

Опора деревянной одностоечной и способы укрепление угловых опор: Опоры ВЛ - конструкции, предназначен­ные для поддерживания проводов на необходимой высоте над землей, водой...

История развития пистолетов-пулеметов: Предпосылкой для возникновения пистолетов-пулеметов послужила давняя тенденция тяготения винтовок...

Биометрические сигналы: информативные признаки

2017-11-17 760
Биометрические сигналы: информативные признаки 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

Алгоритмы обработки информации, используемые при биометрической идентификации, лишь в редких случаях оперирует самим сигналом, чаще всего используется некоторое его представление – шаблон. Шаблон отражает наиболее важные характерные особенности биометрического сигнала. Для построения математической модели или шаблона из биометрического сигнала необходимо выделить информативные признаки.

Достаточно часто выделяют глобальные и локальные информативные признаки. Глобальные информативные признаки, чаще всего, просты для регистрации и обработки. Они не позволяют идентифицировать личность человека, но по ним можно классифицировать сигналы – разделить на определенные группы. Локальные информативные признаки, обычно, сложнее регистрировать, их обработка требует большего времени, но они позволяют провести идентификацию личности.

При построении систем биометрической идентификации использование сочетания локальных и глобальных информативных признаков позволяют увеличить скорость осуществления процедуры идентификации. Предварительно проводится классификация по глобальным информативным признакам, а затем проводится окончательная идентификация по локальным информативным признакам, но уже в пределах выбранного класса.

Рассмотрим информативные признаки наиболее распространенных биометрических сигналов.

 

Отпечатки пальцев

При рассмотрении отпечатков пальцев – глобальные информативные признаки позволяют провести предварительную сортировку отпечатка пальца, но не позволяют однозначно идентифицировать личность.

К глобальным информативным признакам относятся:

 

· тип паппилярного узора (дельта, дуга, петля, спираль и т.д.);

· область образа – фрагмент отпечатка пальца, в котором сконцентрированы все основные признаки;

· ядро – это условный центр папиллярного рисунка, располагается в области образа;

· пункт “дельта” – это условная точка начала папиллярного узора;

· тип линии – две линии, которые ограничивают всю область образа;

· счетчик линий – число линий в области образа.

 

Папиллярные узоры делятся на следующие типы: дуга, петля, спираль, дельта. Основные папиллярные узоры типа дуга приведены на рисунке 2.7.

Рисунок 2.7 - Виды дуговых паппилярных узоров:

1- простой дуговой узор; 2- шатровый дуговой узор; 3- дуговой узор с неопределенным строением центра; 4, 5- ложно-петлевые дуговые узоры; 6, 7-ложно-завитковые дуговые узоры; 8- редко встречающийся узор, относящийся к дуговым; 9- аномальный узор (классифицируемый, как и дуговые, цифрой 1)

Основные папиллярные узоры типа петля приведены на рисунке 2.8.

Рисунок 2.8 - Виды петлевых папиллярных узоров:

1- простой петлевой узор; 2- изогнутый петлевой узор; 3- половинчатый петлевой; 4- замкнутый петлевой узор “петля-ракетка”; 4- петлевой узор с системой петель “параллельные петли”; 6- петлевой узор с системой петель “встречные петли”; 7, 8- ложно-завитковые петлевые узоры; 9-редко встречающийся узор, относящийся к петлевым

 

 

На рисунке 2.9 показаны такие глобальные информативные признаки как тип линии, ядро образа и пункт дельта.

Рисунок 2.9 - Глобальные информативные признаки:

1 и 2 – тип линии, 3 – пункт дельта, 4 - ядро

 

 

Из множества локальных информативных признаков папиллярного узора обычно используют только два типа особых точек:

 

· конечные точки – точки, в которых «отчетливо» заканчиваются папиллярные линии;

· точки ветвления – точки, в которых папиллярные линии раздваиваются.

 

 

На рисунке 2.10 показан пример локальных информативных признаков.

Рисунок 2.10 - Локальные информативные признаки (1,2,3- конечные точки; 4- точка ветвления)

 

Глобальные информативные признаки отпечатка пальца у различных людей могут совпадать, а локальные информативные признаки являются уникальными. Поэтому на первом этапе идентификации определяется класс, к которому принадлежит отпечаток, в зависимости от глобальных признаков. На втором этапе по локальным признакам проводится идентификация.

 

 

Геометрия кисти руки

Также как и для отпечатков пальцев, принято выделять глобальные и локальные информационные признаки геометрических размеров кисти руки. Глобальные, или иначе говоря, простые геометрические характеристики позволяют идентифицировать личность человека, но эффективность данногометода будет не очень высокой. Для повышения надежности, используют локальные, или так называемые, образовые характеристики.

Рисунок 2.11 - Информативные признаки геометрии кисти руки:

Ширина ладони, радиус вписанной в ладонь окружности, длины пальцев, ширина пальцев, высота кисти руки в трех местах (a,b,c)

 

К простым геометрическим признакам (рисунок 2.11) относится:

 

· ширина ладони;

· радиус вписанной в ладонь окружности;

· длина пальцев;

· ширина пальцев;

· высота кисти руки в трех местах (a,b,c) и т.д.

 

Каждый из простых геометрических признаков кисти руки не является уникальным, и только их комбинация может использоваться как биометрический признак и позволяет идентифицировать личность человека.

Для повышения точности и надежности функционирования биометрической системы, простые геометрические признаки могут быть дополнены образовыми:

 

· рисунок кожи на сгибах между фалангами пальцев;

· узор кровеносных сосудов и т.д.;

 

 

Радужная оболочка глаза

 

 

Радужная оболочка глаза по типу информационного сигнала может быть отнесена к случайным полям. Рисунок радужной оболочки определяется расположение трабекул (пластинки соединительной ткани, идущие в разных направлениях) и является уникальным для каждого человека – коэффициент ошибочной идентификации для данного биометрического сигнала 1:1 200 000. Чаще всего рисунок радужной оболочки глаза является малоконтрастным изображением, без явных отличительных черт, которые могли бы играть роль информативных признаков.

 

Рассматривая радужную оболочку глаза, как биометрический сигнал, можно использовать два подхода, взаимно дополняющих друг друга:

 

· использование полутонового изображения радужной оболочки глаза;

· представление радужной оболочки глаза в различных спектральных диапазонах.

 

Полутоновое изображение глаза может содержать более 200 особых точек.

Для повышения надежности идентификации используют не полутоновое изображение радужной оболочки, а цветное – в красном, зеленом и синем спектральных диапазонах (рисунок 2.12, 2.13). Это позволяет получать не один идентификационный код, а три и тем самым повысить надежность функцианирования биометрической системы.

 

а) цветное изображение радужной оболочки глаза

б) полутоновое изображение радужной оболочки глаза

Рисунок 2.12 - Цветное (а) и полутоновое (б) изображение радужной оболочки глаза

 

а) красный спектр б) зеленый спектр в) синий спектр

Рисунок 2.13 - Представление радужной оболочки глаза в различных спектральных диапазонах

 

При обработке изображений радужной оболочки глаза возникает ряд проблем, связанных со сложностью регистрации данного биометрического признака: выделение области зрачка, пульсация диаметра зрачка в зависимости от освещенности, отклонение формы зрачка (в некоторых случаях зрачок может иметь не круглую форму). Также, при получении изображения радужной оболочки глаза, часто часть ее бывает закрыта веками, бликами или затенена ресницами.

Не все из выше перечисленных проблем могут быть решены с помощью усовершенствования технических средств регистрации. Для решения данных проблем в некоторых случаях рассматриваютне всю оболочку, а определенную область – например прямоугольник в верхней части. Поскольку радужная оболочка обладает огромным количеством информации (при отсутствии явных информационных признаков) использование определенной области вместо всего изображения не оказывает влияния на точность идентификации (вероятности ошибок первого и второго рода).


 

 

Рукописный подчерк

При анализе рукописной подписи могут быть выделены глобальные и локальные информативные признаки.

К глобальным информативным признакам могут быть отнесены:

 

· соотношение ширины к высоте ограничивающего прямоугольника;

· наличие протяженных горизонтальных росчерков;

· количество сегментов;

· гистограммы распределения x и y компонент точек.

 

Локальными информативными признаками являются особенности динамики написания подписи.

Существует несколько подходов к обработке рукописной подписи как биометрического признака.

Один из подходов заключается в анализе динамики колебания пера как функций времени – по двум ортогональным осям (x(t) и y(t)). Иногда анализируют колебание пера по трем осям – трктью осью (z(t)) является сила нажима на перо.

Рисунок 2.14 - Подпись введенная с помощью графического планшета (а) и кривые, отражающие динамику ее написания (б – динамика колебания пера по оси x, в – динамика по оси y, г – динамика по оси z или сила нажима на кончик пера).

 

При подобном подходе – по сути использования декартовой системы координат – необходимо учитывать смещение и изменение наклона подписи.

Вторым подходом к анализу рукописной подписи является представление подписи в радиальной системе координат. При переходе от декартовой к полярной системе координат первая точка подписи принис=мается за начало полярных координат. Следующая точка представляется в виде значения длины вектора r и угла θ поворота данного вектора (вектор строится на двух соседних точках подписи). После этого, вторая точка принимается за начало координат и действия повторяются по всей реализации.

В обоих выше упомянутых подходах анализируются все точки подписи, а следовательно, речь идет о достаточно больших объемах данных. Для ускорения процессв обработки рукописной подписи как биометрического признака в некоторых случаях используют не все точки, а только характерные точки:

 

· точки «вертикальных» экстремумов;

· точки «горизонтальных» экстремумов;

· точки экстремумов по кривизне;

· точки перегиба.

 

Основной проблемой в выделении характерных точек рукописной подписи является учет изменений кривой. Самые разнообразные внешние факторы (время суток, состояние, особенности устройства ввода и т.д.) могут оказывать влияние на трансформации подписи, что может вызвать исчезновение или появление отдельных элементов. Например незначительное дрожание пера может быть воспринято, как ряд локальных максимумов и минимумов траектории и приведет к появлению “лишних” характерных точек.

 

Клавиатурный подчерк

При анализе динамики клавиатурного подчерка могут быть выделены следующие информативные признаки:

 

· длительность нажатия на клавиши;

· длительность паузы между нажатиями каждой возможной пары букв текста;

· число перекрытий между клавишами (в случае последовательного нажатия соседних клавиш возможно перекрытие времени и в этом случае длительность паузы становится отрицательной).

Дополнительно могут быть использованы такие признаки как

· количество ошибок при наборе;

· скорость набора парольной фразы;

· аритмичность набора парольной фразы.

 

При анализе динамики набора кодового слова необходимо учитывать, что большое влияние имеют буквенные сочетания – динамика зависит от последовательности символов.

 

 

Голосовая идентификация

При описании и анализе речевого сигнала принято выделять отдельные фрагменты: буквы, фонемы (сочетание букв), короткие слова. Рассмотрим каждое слово из набора речевых команд по отдельности (таблица 1).

Таблица 1

 

 

 

Продолжение таблицы 1

 

При анализе речевого сигнала принято оперировать фонемами, одним из определенний которой является: абстрактная единица языка, соответствующая звуку речи, как конкретной единице. В русском языке выделяют всего 42 фонемы. Все фонемы делятся на огласованные и шипящие.

Шипящие (шумоподобные) фонемы включают в себя звука “ц”, ”ч”, ”ш”, ”щ” и т.д. Они не несут индивидуальных особенностей произносящего их человека и не используются в процессе идентификации.

Огласованные фонемы (звуки “э”, ”о”, ”а”, ”и” и другие) несут в себе индивидуальную информацию о пользователе. Они имеют явную периодическую структуру, период и характер колебаний для каждого пользователя уникален.

Наиболее интересным словом из набора команд, представленных в таблице 2, является слово “четыре” (рисунок 2.13), в нем сочетаются, как шипящие, так и гласные звуки.

Рисунок 2.15 - Цифровое представление команды “четыре”

 

Звуки “Е” и “Ы”, из примера, приведенного на рисунке 2.10, относятся к огласованным фонемам, а “Ч” и “Т” к шумоподобным. Исследования показали, что индивидуальный характер особенно явно проявляется в реализации огласованных фонем, поэтому им уделяют особое внимание при анализе речевых сигналов.

 

Рисунок 2.16 - Индивидуальные характеристики фонем.

(2 и 3- фонема, произнесенная одним и тем же человеком, 1- та же фонема, произнесенная другим человеком).

На рисунке 2.14 показан пример того, как индивидуальные особенности пользователя воияют на форму цифрового представления речевого сигнала – приведено цифровое представление фонемы произнесенной одним и тем же человеком и посторонним. Для одного человека графики очень похожи. У другого человека и период тона и форма внутренних колебаний значительно отличаются.

Существует огромное количество биометрических сигналов. И каждый из них может быть использован для биометрической идентификации. Для этого необходимо выделить из биометрического сигнала информативные признаки и провести исследование их вероятностных характеристик.

 


Поделиться с друзьями:

Архитектура электронного правительства: Единая архитектура – это методологический подход при создании системы управления государства, который строится...

Общие условия выбора системы дренажа: Система дренажа выбирается в зависимости от характера защищаемого...

История развития пистолетов-пулеметов: Предпосылкой для возникновения пистолетов-пулеметов послужила давняя тенденция тяготения винтовок...

Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов (88‰)...



© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.064 с.