Устройство идентификации личности по отпечаткам пальцев

Сафин И.Т, Старухин Г.А., студенты Уфимского государственного колледжа радиоэлектроники

Туктаров Р.Ф., научный руководитель, научный сотрудник ИФМК УНЦ РАН

 

Студентами колледжа радиоэлектроники Сафиным И.Т. и Старухиным Г.А. было разработано устройство, позволяющее определять личность человека по отпечатку его большого пальца. В основу разработки положены методы дактилоскопии, которая в свою очередь является частью более общей методологии, называемой биометрией.

Биометрия – наука о характерных особенностях человеческого тела. К таковым относят отпечатки пальцев, радужная оболочка глаза, тембр голоса, запах и др. Многие из таких параметров уникальны для каждого человека, а, следовательно, имея возможность определить их, возможно практически безошибочно определить человека, проходящего идентификацию.

Отпечатки пальцев, как наиболее популярные биометрические характеристики человека, стали применяться еще в XIX веке. Первыми работами на эту тему были работы профессора Бронеславского университета Я.Э. Пуркинье и английского антрополога Френсиса Гальтона. Пуркинье первым описал папиллярные узоры поверхности пальцев человека, а Гальтон разработал первую систему классификации признаков.

Состав устройства.

Устройство идентификации личности по отпечаткам пальцев состоит из

1) сканера отпечатков пальцев,

2) программы-обработчика, позволяющей производить анализ и идентификацию отпечатков.

 

 

Разработкой сканера устройства занимался студент колледжа радиоэлектроники Сафин И.Т.

Структурная схема устройства идентификации личности по отпечаткам пальцев:

 

На схеме показаны ПК, Веб-камера, схема задержки, рабочая поверхность, подсветка и блок питания.

Структурная схема устройства идентификации личности по отпечаткам пальцев включает в себя блоки:

- ПК – в нем происходит обработка полученного с устройства изображения;

- Веб-камера – снимает отпечаток пальца;

- схема задержки – задерживает сигнал нажатия при прикладывании пальца к рабочей поверхности, что необходимо для автоматической настройки светочувствительности камеры и для того чтобы палец успел «растечься» по рабочей поверхности;

- исполнительное устройство – служит для прикладывания пальца и для нажатия на кнопку веб-камеры которая делает снимок;

- подсветка – служит для подсветки рабочей области -внутри корпуса устройства, чтобы выделить дорожки и впадины на отпечатке прикладываемом на рабочую поверхность;

- блок питания – служит для питания цепи подсветки и схемы задержки.

В данном устройстве используется эффект нарушенного полного внутреннего отражения, что позволяет получать снимки поверхности пальца в которых четко видны границы между дорожкой и бороздкой. Этот эффект получается при расположении камеры и источника освещения так как показано на рисунке ниже.

 

Данное устройство представляет собой «коробочку» размерами 70*100*100 мм. Графически размеры и вид устройства показаны ниже на рисунке.

 

Описание работы устройства.

 

При прикладывании пальца к стеклу и нажатии на него, происходит замыкание кнопок, в результате чего «запускается» схема задержки. Схема задержки задерживает сигнал нажатия на кнопки примерно на 0,5 секунд, после чего срабатывает реле которое и замыкает кнопку «затвора» веб-камеры. Происходит снимок отпечатка пальца и на экране монитора ПК оно показывается.

 

Разработкой программы анализа и идентификации занимался студент колледжа радиоэлектроники Старухин А.Г.

Программа реализована на платформе PC, т.е. для работы ей необходим персональный компьютер, взаимодействующий со сканером по кабелю USB. Минимальные системные требования: процессор Pentium 4 1.8 ГГц, ОЗУ 256 МБ, наличие порта USB, ОС Windows XP или более поздние версии.

Описание программы.

Анализ образа отпечатка подразумевает выделение из него некоторых существенных признаков, свойственных отпечаткам пальца человека. Отпечаток состоит из папиллярных линий, образующих папиллярный узор, уникальный для каждого человека. К существенным признакам отпечатка относятся, например, направление этих линий, их окончание или разрывы. Все признаки делятся на две группы: глобальные и локальные.

Глобальные признаки - те, которые можно увидеть невооружённым глазом:

• 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, они же минуции, определяют пункты изменения структуры папиллярных линий (окончание, раздвоение, разрыв и т.д.), ориентацию папиллярных линий и координаты в этих пунктах. Каждый отпечаток содержит до 70 минуций.

После определения существенных признаков отпечатка производят его сравнение с другими отпечатками. В этом и заключатся процесс идентификации.

Поэтапно процесс работы программы можно описать следующим образом. Управляющий сигнал инициирует процесс. Сканер отпечатка создает изображение – образ отпечатка, и передает его на ПК. На стороне ПК программа производит нормализацию образа, до приведения его к стандартному виду, после чего образ передается на обработку. В процессе обработки происходит чтение образа, выделение локальных и глобальных признаков отпечатка. Такие признаки записываются в вектор отпечатка. Далее, в зависимости от управляющего сигнала, происходит либо добавление пользователя в базу данных, либо его идентификация. При добавлении все данные о пользователе, включая вектор отпечатка, формируют в представление базы данных и через элемент обращения к БД, записываются в базу. При идентификации производится запрос на выборку из БД. Из выборки извлекаются векторы отпечатков, которые и сравниваются с входным вектором. Если идентичность двух сравниваемых векторов выше определенного порогового значение, то векторы считаются идентичными, и пользователь идентифицируется согласно текущей записи. Если ни один вектор из выборки не соответствует входному вектору, то пользователь считается не прошедшим идентификацию.