Как работает сканер отпечатков пальцев? Тема магистерской работы: "Методы и алгоритмы распознавания изображений отпечатков пальцев в биометрических системах контроля доступа"

Углубляясь все больше в системы, связанные с охраной и контролем, многие из нас в конце концов обратят внимание на биометрические методы идентификации личности для тех или иных потребностей.

Биометрия – это методы автоматической идентификации человека и подтверждения личности человека, основанные на физиологических или поведенческих характеристиках. Примерами физиологических характеристик являются отпечатки пальцев, форма руки, характеристика лица, радужная оболочка глаза, характеристика голоса, особенности подчерка. В процессе развития технологий появляется все большее количество способов идентифицировать человеческую личность.

Наиболее популярным методом биометрической идентификации является распознавание отпечатков пальцев. Думаю, это так, потому что это относительно дешевый и простой способ, проверенный временем. Способов получить отпечаток пальца человека с помощью электроники существует несколько: оптические методы получения изображения отпечатка пальца – на отражение, на просвет, бесконтактный способы, емкостные датчики отпечатков пальцев (полупроводниковые), радиочастотные сканеры, сканеры, использующие метод давления, термосканеры, ультразвуковой метод. Каждый способ получения отпечатка пальца имеет свои достоинства и недостатки, однако главным образом баланс выбора способа сканирования является цена – надежность (здесь выделяется не только эффективная защита, но и устойчивость к воздействию внешних факторов).

Рассматриваемый сканер отпечатков пальцев R308 (ссылка в магазин) является оптическим (метод на отражение). Данный метод использует эффект нарушенного полного внутреннего отражения (Frusted Total Internal Reflection). Эффект заключается в том, что при падении света на границу раздела двух сред световая энергия делится на две части - одна отражается от границы, другая проникает через границу во вторую среду. Доля отраженной энергии зависит от угла падения светового потока. Начиная с некоторой величины данного угла, вся световая энергия отражается от границы раздела. Это явление называется полным внутренним отражением. В случае контакта более плотной оптической среды (поверхности пальца) с менее плотной в точке полного внутреннего отражения пучок света проходит через эту границу. Таким образом, от границы отразятся лишь пучки света, попавшие в определенные точки полного внутреннего отражения, к которым не был приложен папиллярный узор пальца. Для захвата полученной световой картинки поверхности пальца используется специальный датчик изображения (КМОП или ПЗС, в зависимости от реализации сканера).

Для данного метода можно отметить следующее:

Одни из самых дешевых сканеров отпечатков пальцев при относительно большой площади сканирования пальца
Чувствительность к загрязнению рабочей поверхности датчика
Малая защита от муляжей
Относительно крупные размеры модуля

Итак сканер отпечатков пальцев R308 имеет следующий вид:

Хотелось бы разобрать и посмотреть на модуль изнутри, но конструкция сделана таким образом, что аккуратно открутить винтики и снять плату с элементами не получится, так как держит ее что-то изнутри и без применения паяльника это сделать проблематично, поэтому не стоит пытаться нарушить целостность модуля, что может привести к выводу его из строя.

Данный оптический сканер отпечатков пальцев использует высокоскоростной цифровой сигнальный процессор в качестве своей основы. Этот модуль может получить изображение отпечатка пальца, обработать изображение для сохранения или поиска, сохранить данные об отпечатке пальца в собственной памяти и делать поиск на совпадение полученного отпечатка с сохраненными. Для подключения к СКУД (системам контроля и управления доступом) модуль имеет интерфейс UART, посредством которого модуль принимает команды и посылает ответы о результатах операций. Кроме того, модуль может передать на другое устройство изображение отпечатка пальца, полученное при помощи него. Сканер отпечатков пальцев построен таким образом, что все вычислительные и аналитические операции выполняет он сам, но этими процессами необходимо управлять для получения практической ценности модуля. Таким образом, на основе ответов о результатах выполнения команд внешний микроконтроллер может выстраивать любую необходимую логику работы СКУД с применением сканера отпечатков пальцев.

Характеристики сканера отпечатков пальцев R308:

Напряжение питания – 4,5-5 вольт
Рабочий ток – 40 мА
Интерфейс – UART (TTL logical level)
Baud rate – 9600*n, n=1~12, по умолчанию 57600 bps
Время сканирования отпечатка пальца –до 0,5 сек
Размер шаблона отпечатка – 512 байт
Коэффициент ложного пропуска FAR (False Acceptance Rate) – менее 0,001 %
Коэффициент ложного отказа в доступе FRR (False Rejection Rate) – менее 0,5 %
Уровень безопасности – 5
Время среднего поиска – менее 1 сек
Размер окна считывания отпечатка пальца – 18х22 мм
Размер модуля – 55,5х21х20,5 мм
Диапазон рабочих температур – -20-+40 градусов Цельсия

Для подключения к другим устройствам R308 имеет 6-контактный разъем:

Vt – плюс питания детектора пальца
Vin – плюс питания модуля
Touch – выход сигнала детектора пальца

В документации указываются цвета шлейфа в комплекте с модулем, но в моем случае цвета не совпали, поэтому надежнее всего определять назначение контактов по нумерации, указанной на плате возле разъема модуля.

Структура пакета данных, передаваемых и принимаемых модулем:

Header – заголовок, фиксированное значение 0xEF01 (2 байта)
Adder – адрес сканера отпечатков пальцев, фиксированное значение 0xFFFFFFFF (4 байта)
Package identifier – идентификатор пакета данных, 01H – пакет команды, 02H – пакет данных, 07H – пакет ответа, 08H – пакет окончания данных (1 байт)
Package length – количество байт пакета информации (включает сумму байт данных пунктов 5 - 6), максимальное количество 256 байт (2 байта)
Package contents – полезные данные
Checksum – контрольная сумма, арифметическая сумма пунктов 3-6 (2 байта)

Сканер отпечатков пальцев имеет 8 основных инструкций для его управления:

Сканирование отпечатка пальца и сохранение его в буфере. Возвращает код подтверждения об успешности операции.
Создание файла символов отпечатка пальца из оригинального отпечатка и сохраняет его в CharBuffer1 (2). Возвращает код подтверждения об успешности операции.
Поиск на совпадение отпечатка пальца в библиотеке модуля который соответствует хранимому в CharBuffer1 или CharBuffer2. Возвращает код подтверждения об успешности операции и ID отпечатка пальца в библиотеке модуля.
Создание шаблона модели отпечатка пальца. Информация в CharBuffer1 и CharBuffer2 объединяется и комбинируется для получения более достоверных данных об отпечатке пальца (отпечаток в этих буферах должен принадлежать одному пальцу). После операции данные сохраняются обратно в CharBuffer1 и CharBuffer2. Возвращает код подтверждения об успешности операции.
Сохранение шаблона отпечатка пальца из Buffer1/Buffer2 во флэш память библиотеки модуля. Возвращает код подтверждения об успешности операции.
Удаление шаблона из флэш памяти модуля. Возвращает код подтверждения об успешности операции.
Очистка памяти библиотеки отпечатков пальцев модуля. Возвращает код подтверждения об успешности операции.
Проверка пароля модуля. Возвращает код подтверждения об успешности операции.

Для того чтобы искать совпадение отпечатка пальца в библиотеке модуля необходимо сканировать отпечаток пальца и сохранить его в буфере, сгенерировать символьный файл и поместить его в CharBuffer и прописать команду на поиск совпадений отпечатков пальце (инструкции 1, 2, 3).

Для того чтобы внести отпечаток пальца в память модуля необходимо получить изображение отпечатка пальца, сохранить его в буфере и сгенерировать символьный файл, сохраняемый в CharBuffer (операции повторяем минимум 2 раза и сохраняем все в CharBuffer1 и CharBuffer2), далее комбинируем данные в буферах 1 и 2 для получения более точного результата и запускаем командой сохранение в указанное место памяти информацию об отпечатке пальца (инструкции 1, 2, 4, 5).

По ходу выполнения инструкций модулем необходимо следить за корректностью и успешностью выполнения посредством ответов, следующих после посылки команд. Это может улучшить качество выполнения программы и точность заданных манипуляций со сканером отпечатков пальцев R308.

Для оценки работы модуля к статье прилагается демонстрационная прошивка для микроконтроллера STM32, соответствующая схеме:

На LCD дисплее отображаются необходимые данные для работы со сканером отпечатков пальцев, при включении схемы без замкнутых перемычек Jmp1 и Jmp2 запускается основной цикл программы, когда микроконтроллер ждет получения отпечатка пальца от сканера и запускает поиск в памяти модуля при его появлении. При включении с замкнутой перемычкой Jmp1 запускается полное стирание памяти библиотеки отпечатков пальцев. При включении с замкнутой перемычкой Jmp2 запускается добавление 5 новых отпечатков пальцев в память модуля. Для добавления отпечатка пальца необходимо дважды приложить палец к сканеру для его сохранения в случае отсутствия ошибок при сканировании отпечатков.

Кроме того к статье прилагается программа SFGDemo. С ее помощью можно получить изображение своего отпечатка пальца помимо стандартных операций добавления отпечатка в память, поиска совпадений, удаления отпечатка из памяти (для подключения к компьютеру используется переходник USB-UART).

Список радиоэлементов

Обозначение	Тип	Номинал	Количество	Мой блокнот
IC1	МК STM32	STM32F103C8	1	В блокнот
VR1	Линейный регулятор	LM7805	1	В блокнот
VR2	Линейный регулятор	AMS1117-3.3	1	В блокнот
FP1	Датчик отпечатков пальцев	R308	1	В блокнот
HG1	LCD-дисплей	2004a	1	В блокнот
C1, C2	Конденсатор	22 пФ	2	В блокнот
C3		470 мкФ	1	В блокнот
C4-C7, C9, C10, C12	Конденсатор	100 нФ	7	В блокнот
C8	Электролитический конденсатор	220 мкФ	1	В блокнот
C11	Электролитический конденсатор	100 мкФ	1	В блокнот
R1	Резистор	22 Ом	1	В блокнот
R2	Резистор	100 Ом	1	В блокнот
R3	Подстроечный резистор	10 кОм	1

Сегодня они являются хранилищами важной личной и даже финансовой информации. И эта информация нуждается в надежной защите, на страже которой стоит сканер отпечатков пальцев в смартфоне.

Сканер отпечатков пальцев – новая защита данных

В будущем, в наших смартфонах только прибавится личных финансовых данных. Сейчас большинство наших сограждан не используют виртуальные кошельки, привязанные к нашим мобильным устройствам, но со временем удобство бесконтактных платежей заставит и их внимательно присмотреться к ним. А потому защита данных наших банковских карт, которые будут храниться в смартфоне, станет, как никогда актуальной.

До последнего времени мы, защищая мобильные устройства от несанкционированного доступа, полагались на пароли, графические ключи или PIN-коды. Это действительно надежные способы в современных условиях, но и они могут быть взломаны. Как альтернатива им в свое время Apple предложила использовать технологию идентификации пользователя устройства по отпечатку пальца. Попав в смартфоны, сканер отпечатка пальца стремительно завоевал популярность, так что неудивительно, что модели с ним появились и у основных производителей Android-устройств, таких как Samsung, HTC, Huawei и прочих.

Однако именно 2015-й стал самым успешным годом для этой технологии. Сканер отпечатков пальцев перестал быть атрибутом только премиальных, а значит, и дорогих смартфонов. В этом году многие китайские производители снабдили свои недорогие устройства сканерами, таким образом, обеспечив путь технологии в «массы». На конец этого года уже существуют смартфоны по цене около $100 со сканерами отпечатков пальцев. Именно поэтому можно предположить, что в будущем сканер станет таким же неотъемлемым атрибутом смартфона, как камера.

Хорошо это или плохо? У нас нет однозначного ответа. Как и любая другая технология, сканеры отпечатков пальцев смартфона имеют свои положительные и отрицательные стороны. Мы решили провести детальный анализ, что хорошего и что плохого несет в себе эта технология. Тем, кто использует ее или только собирается приобрести смартфон со сканером, возможно, эта информация пригодится.

Преимущества использования сканера отпечатков пальцев

О преимуществах использования технологии идентификации владельца мобильного устройства по отпечатку его пальца, сказано уже немало. Если выделить три основных компонента, то это будут: удобство использования, безопасность и открывающиеся новые возможности. Остановимся поподробнее на каждом из этих компонентов.

Удобство использования сканера

Те, кто впервые столкнулся с таким методом идентификации, отмечают, что использовать его на своем смартфоне очень удобно. Не нужно больше возиться с придумыванием разнообразных паролей, графических ключей или просто PIN-кодов. Всего лишь одно касание и смартфон разблокирован. Это, конечно же, не только экономит время, но и имеет еще одно неоспоримое достоинство – не нужно ничего запоминать.

Так уж бывает в нашей жизни, что пароли часто теряются или забываются. А наши пальцы всегда с нами, и рисунок на них не меняется, так что можно не бояться потери доступа к своему смартфону и к той важной информации, которая на нем хранится.

Новые возможности

К тому же в условиях современности, сканер отпечатка пальца в смартфоне перестал быть просто инструментом его разблокировки. Все чаще производители предлагают нам использовать эту технологию для того, чтобы авторизироваться на любимых сайтах, без ввода логина и пароля. Все больше разработчиков приложений используют сканер для подтверждения покупок в приложении. А системы бесконтактных платежей, такие как Apple Pay или Samsung Pay вообще построены на основе этой технологии, которая обеспечивает конечное подтверждение нужного платежа с привязанной банковской карты.

Безопасность технологии идентификации

Ну и, наверняка, самым весомым преимуществом использования сканеров отпечатков пальцев в смартфонах, является увеличение безопасности. По сути, доступ к мобильному устройству и информации, которая хранится на нем, может получить только владелец.

Общеизвестно, что двух одинаковых отпечатков пальцев не существует, поэтому разблокировка смартфона другим лицом практически невозможна. К тому же остальные способы защиты, такие как пароли, PIN-коды и графические ключи можно либо подсмотреть, либо «взломать», тогда как с отпечатком пальцев этого сделать невозможно.

Конечно, теоретически есть вариант, больше смахивающий на шпионские истории, с получением отпечатка Вашего пальца, например со стакана, и нанесения его на специальную пленку, которая используется при идентификации. Однако на практике, такими методами есть смысл пользоваться, только если Вы очень значимый человек, а на Вашем смартфоне хранится информация «государственного значения». Так что, во многом, сканер отпечатков пальцев безопаснее, чем другие методы сохранения безопасности информации в устройстве.

Но, как и в любой бочке меда, есть своя ложка дегтя, использование сканеров отпечатков пальцев имеет и свои недостатки.

Сканер отпечатков пальцев: о чем стоит задуматься

И как это не пародоксально звучит, основной недостаток сканеров в том, что преподносится, как их основное достоинство – в безопасности. Когда Вы впервые приобретаете смартфон со сканером отпечатков пальцев, при первом включении он попросит Вас оставить свои отпечатки. Данная информация оцифровывается и хранится в памяти смартфона. Специалисты Apple намного лучше поработали над защитой этих данных, чем разработчики ОС Android, но и тут не все так безоблачно.

На самом деле, в Android-смартфонах данные про отпечатки пальцев владельца хранятся в виде незашифрованных файлов в локальной памяти устройства, что делает ее весьма уязвимой для хакеров. Так что на самом деле смартфон может быть менее безопасен, чем может представлять его владелец. Уже неоднократно программисты со всего мира обращали внимание на это, а в середине этого года в сети появилась информация о том, что хакерам удалось «взломать» некоторые смартфоны и добыть эти данные.

Что случится, если Ваш пароль или PIN-код станет известен злоумышленникам? Вы просто его поменяете и таким образом, защитите свои данные. В случае кражи информации про отпечатки пальцев, Вы не сможете ничего сделать, и Ваши данные всегда будут находиться под угрозой несанкционированного доступа.

Как обеспечить безопасность личной информации?

Использовать или нет сканер отпечатков пальцев в смартфоне, каждый может решить самостоятельно. Причем этот вопрос, по всей видимости, встанет перед большинством из нас, поскольку такие сканеры, скорее всего, скоро станут обыденностью и привычным аксессуаром всех без исключения смартфонов.

По нашему мнению, тут важно сохранить баланс между удобством использования и безопасностью. В конце концов, многие из нас вообще не используют никаких инструментов для защиты своих мобильных гаджетов, не желая тратить время на дополнительные действия при разблокировке. Поэтому для них сканер отпечатков пальцев только еще сильнее упростит разблокировку устройства. Для других – это повод задуматься.

Тем, кто хочет надежно защитить персональную информацию, мы можем посоветовать использовать многоуровневую защиту, тем более, что современные смартфоны это позволяют. Например, после ввода пароля, графического ключа или PIN-кода идентифицироваться при помощи отпечатка пальца. Или наоборот, после приложения пальца к сканеру вводить другой ключ.

В конце концов, глупо противится развитию технологий, и лишать себя удобства и комфорта, которое оно несет. Вооружившись необходимой информацией, почерпнутой из этой статьи, и проведя несколько дополнительных действий со своим смартфоном, можно надежно защитить его от доступа к нему посторонних лиц.

А Вы используете сканер отпечатков пальцев в смартфоне? Поделитесь своим опытом в комментариях к статье.

Когда пользуешься смартфоном каждый день, то особо не задумываешься том, как работает та или иная функция. Взять тот же сканер отпечатков пальца в смартфонах Meizu: разблокирует аппарат с первого раза, вот и хорошо. Не все знают, что бывает несколько типов сканера, которые отличаются друг от друга. А ну-ка давайте заполним пробел в знаниях.

Зачем нужен сканер отпечатков

Защита персональной информации - сейчас главный вопрос в нашем цифровом мире, важно не только обладать данными, но и защищать их. Далеко ходить за примерами не надо, мало кому приятно, когда одногруппник на лекции берёт телефон «покрутить и посмотреть», а потом начинает копаться в фотогалерее. Конечно, если у вас Meizu и вы закрыли доступ к приложению паролем, можно не париться на этот счёт, но не все в курсе такой возможности.

Идентификация по отпечатку пальца - один из самых надежных способов для подтверждения личности владельца. По точности такой метод уступает только сканированию сетчатки глаза и анализу ДНК, но это впереди. Согласитесь, сложно представить в реальных условиях необходимость анализа крови для разблокировали смартфона.

Что надо знать об отпечатках пальцев

Во-первых, отпечаток образуется папиллярными узором на коже, его можно рассмотреть на своих пальцах. Это выступы и углубления на коже, образующие неповторимый рисунок.

Во-вторых, узор у каждого человека уникален даже у близких родственников и близнецов. Он формируется еще у нерожденного плода и остается неизменным на протяжении всей жизни.

В-третьих, даже при повреждении эпидермиса со временем узор восстанавливается, вопрос лишь во времени и степени повреждения кожи. Поэтому фильмы, где главные герои удалют свои отпечатки не более чем художественный вымысел.

В-четвёртых, каждый отпечаток содержит не только визуальные особенности, но и свою тепловую и электрическую характеристику.

Все эти свойства и легли в основу методик по идентификации владельцев современных смартфонов, ноутбуков и другой техники. Сенсоры делятся на три группы: оптические, полупроводниковые и ультразвуковые.

Оптические датчики

Как понятно из названия, принцип распознавания строится на анализе изображения папиллярных узоров. В свою очередь, способы получения изображения делятся на базирующиеся несколько видов: отражение, просвет или бесконтактное распознавание.

Отражающие сенсоры

Такие сканеры используют эффект нарушенного полного внутреннего отражения. Его суть проста: при попадании света на границу разных поверхностей поток делится на две части, одна отражается от границы, а вторая проникает через границу в другую среду. Что за поверхности? Это возвышения узора, приложенные к сенсору, и свободная часть сенсора, на которую приходятся углубления в рисунке.

Если поиграть с величиной угла можно добиться отражения всего потока от границы раздела сред, простыми словами, свет отражается от мест, где кожа не касается сенсора, построив таким образом, изображение узора, в памяти устройства.

Это самый простой способ, но с недостатками: его можно обмануть муляжом, такие сенсоры чувствительны к загрязнению.

Просвечивающие сенсоры

Такие датчики работают при помощи оптоволоконной матрицы, в которой на одном конце каждого канала закреплен фотоэлемент. Палец прикладывается к сенсору, сверху на него излучается свет, а сенсоры фиксируют остаточный световой поток в точках соприкосновения возвышений на узоре с поверхностью датчика. Такой датчик сложно обмануть, муляж уже не подействует, но мобильным такой метод не назовешь.

Бесконтактные датчики

Наиболее распространенные из всех оптических датчиков на мобильных платформах. Суть похожа на отражающие сенсоры, за одним исключением, прямого контакта пальца с поверхностью сенсора не требуется. Палец прикладывается к защитному стеклу, под которым находится линза сенсора и источники света по бокам от нее. Свет отражается от рисунка пальца, фокусируется матрицу через линзы. Принцип действия очень похож на работу цифрового фотоаппарата. Такой датчик тоже чувствителен к загрязнению защитного стекла, при желании его можно обмануть муляжом отпечатка.

Полупроводниковые датчики

В таких сенсорах используются изменение свойств полупроводников в месте контакта гребня узора с поверхностью самого сенсора.

Емкостные сканеры

Они работают на изменении емкости полупроводника в области соприкосновения двух полупроводников с разными типами проходимости. Разница возникает в местах касания гребня папиллярного узора с полупроводниковой матрицей. Полученные данные преобразуются в отпечаток пальца отдельным защищенным процессором. Такие датчики дешевые и неприхотливые, но их тоже можно обмануть муляжом.

Радиочастотные сканеры

Еще один подвид, который использует радиосигналы низкой интенсивности. Сенсор фиксирует отраженный сигнал в месте приложения гребня узора, таким образом, формируется цифровое изображение отпечатка. Такой датчик сложно обмануть, ведь отражающие свойства кожи в совокупности с уникальным узором подделать практически невозможно, но при плохом контакте пальца с поверхностью датчика распознавание отпечатка становится затруднительным.

Пьезоэлектрические элементы

Чувствительные к давлению на поверхность сенсоры определяют рисунок отпечатка, когда прикладываете палец: гребни узора оказывают давление, а впадины нет. Такие сенсоры тоже легко провести, да и общая чувствительность у них небольшая, зато они относительно дешевые.

Температурные сенсоры

Они считывают уникальную температурную карту поверхности отпечатка. За преобразование температуры в цифровой отпечаток отвечают пироэоектрические элементы. Обмануть такие датчики сложно, тем более, они устойчивы к электростатике и работают при любых температурных условиях. Недостаток только один, температурная карта быстро исчезает, т.к. поверхность сенсора и пальца быстро приходят к температурному равновесию.

Ультразвуковые датчики

Такие сенсоры самые совершенные и самые быстрые, они сканируют поверхность приложенного пальца. Разница в уровне отраженного сигнала от гребней и впадин узора регистрируется сенсором, после чего строится полная цифровая картина отпечатка. Такие сенсоры почти невозможно обмануть, т.к. кроме карты приложенной поверхности они могут считывать и пульс, и другие показатели биологической активности. Тем более, такие сенсоры хорошо реагируют даже при касании влажного пальца, а это особенно актуально в повседневном использовании смартфонов. Среди всех описанных они самые дорогостоящие, но именно такой тип используется в последних аппаратах Meizu.

Заключение

Наш небольшой ликбез по сканерам отпечатков завершен, теперь, беря в руки аппарат и прикладывая палец к сенсору, вы знаете как он работает и как эта маленькая штучка защищает ваши персональные данные. Что умеют сканеры отпечатков пальцев, вы можете прочитать в отдельной на эту тему.

На сегодняшний день компьютеризация общества заставляет искать различные способы ограничения доступа к информации, хранимой на компьютере. Причем система авторизации и аутентификации пользователя по паролю является одной из самых распространенных, хоть и имеет множество недостатков. Альтернативой парольной защите может выступать аутентификация по биометрическим параметрам пользователя, в частности по отпечатку пальца. А для этого требуется всего лишь сканер отпечатков пальцев и соответствующее программное обеспечение, которое идет в комплекте вместе с устройством.

Сканер отпечатка пальца представляет собой устройство, которое считывает образ пальца со всеми его особенностями в виде папиллярного узора и передает результат сканирования в программное обеспечение. Специализированное приложение сравнивает полученное изображение с образцом, созданным на этапе формирования биометрического пароля.

Типы сканеров отпечатков пальцев

Все сканеры отпечатков пальцев, которые на сегодняшний день используются, можно классифицировать на три группы, исходя из физического принципа работы:

Полупроводниковые (кремниевые);

Оптические;

Ультразвуковые.

Полупроводниковые сканеры

Данный тип сканеров получает изображение на основе свойств полупроводников, которые изменяются в области контакта папиллярного узора и сканера. В основе работы данного типа сканирующих устройств может лежать несколько технологий:

Емкостные сканеры. В основе работы подобных сканеров лежит эффект, когда емкость pn-перехода в изменяется при соприкосновении гребней папиллярного узора и элементов полупроводниковой матрицы.

Чувствительные к давлению отпечатков пальцев данного типа в своей работе использует специальную матрицу пьезоэлементов. Когда палец соприкасается с матрицей, то гребни оказывают давление на неё, а впадины, соответственно, нет. Исходя из оказываемого давления на матрицу, и формируется изображение.

Устройства данного типа используют сенсоры, состоящие из пироэлектрических элементов. Данные сенсоры фиксируют температурную разницу, после чего преобразуют её в напряжение.

Радиочастотные сканеры. Сканеры данного типа состоят из микроантенн, которые генерируют слабый сигнал, а по полученной в ответ от папиллярного узора величине электро-движущей силы формируется итоговое изображение отпечатка пальца.

Протяжные термо-сканеры. То же самое, что и термо-сканеры. Единственное отличие заключается в том, что палец необходимо провести по сканирующей поверхности, а не приложить его.

Емкостные протяжные сканеры. Технология получения изображения та же, что и в емкостных, но способ получения отличается тем, что палец проводится по сканирующей поверхности.

Радиочастотные протяжные сканеры. Принцип работы данных устройств тот же, что и в радиочастотных приборах, но способ снятия изображения заключается не в приложении пальца к устройству, а в проведении пальцем по его поверхности.

Оптические сканеры

Сканер отпечатков пальцев данного типа получает изображение пальца по оптическому методу. В основе работы устройств данного типа лежат различные технологии

FTIR-сканеры. Данные устройства используют эффект нарушенного внутреннего отражения.

Оптоволоконные сканеры. представляет собой матрицу оптоволоконную, каждое волокно которой содержит фотоэлемент.

- Электрооптические сканеры. Получение изображения идет от электрооптического полимера, который в своем составе имеет светоизлучающий слой.

Оптические протяжные сканеры. Данный вид оборудования представляет собой доработку оптоволоконных устройств, в которых для получения изображения необходимо проводить пальцем по поверхности, а не прикладывать его.

Роликовые сканеры. Для получения изображения необходимо провести пальцем по ролику, где делаются снимки пальца с папиллярными узорами.

Бесконтактные сканеры. Сканирование пальца осуществляется бесконтактным способом. Палец прикладывается к отверстию, где его подсвечивают несколько источников, а встроенная камера фиксирует изображение пальца.

Ультразвуковые сканеры

Данный тип устройств сканирует поверхность пальца ультразвуковыми волнами, а на основании измеренного расстояния отраженных волн от впадин и выступов строится изображение. Данный тип устройств отличается от выше рассмотренных тем, что результат сканирования получается более качественным.

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность развития биометрических технологий идентификации личности обусловлена увеличением числа объектов и потоков информации, которые необходимо защищать от несанкционированного доступа, а именно: криминалистика; системы контроля доступа; системы идентификации личности; системы электронной коммерции; информационная безопасность (доступ в сеть, вход на ПК); учет рабочего времени и регистрация посетителей; системы голосования; проведение электронных платежей; аутентификация на Web-ресурсах; различные социальные проекты, где требуется идентификация людей; проекты гражданской идентификации (пересечение государственных границ, выдача виз на посещение страны) и т.д.

В отличие от бумажных идентификаторов (паспорт, водительские права), пароля или персонального идентификационного номера (PIN), биометрические характеристики не могут быть забыты или потеряны, их трудно подделать и практически невозможно изменить.

Деятельность частных фирм, правительственных организаций и лабораторий, занимающихся вопросами биометрии, координируется Биометрическим Консорциумом BioAPI Consortium. Ведущими производителями биометрических систем являются: BioLink Technologies, Bioscrypt, Precise Biometrics, Neurotechnologiya, DigitalPersona, Ethentica, Identix, Staflink, Veridicom и др. Учитывая то, что основные биометрические технологии разрабатываются и совершенствуются за рубежом, актуальным является создание собственных биометрических технологий с целью ликвидации образовавшейся пропасти в разработке биометрических систем между отечественными и зарубежными производителями и дальнейшего параллельного (а возможно и совместного) совершенствования биометрических систем. В результате собственные разработки будут как минимум на порядок дешевле. При этом идентификация личности по отпечатку пальца является самой удачной биометрической технологией благодаря простоте использования, удобству и надежности. Вероятность ошибки при идентификации пользователя по отпечаткам пальцев намного меньше в сравнении с другими биометрическими методами. Кроме того, само устройство идентификации по отпечатку пальца малогабаритно и приемлемо по цене.

Цель магистерской работы: создание биометрической системы контроля доступа по отпечаткам пальцев, устойчивой к шумам и не зависящей от качества входных изображений, на основании проведенного анализа при соблюдении оптимальной точности и надежности системы и повышении быстродействия поиска.

Задачи, решаемые в магистерской работе:

анализ существующих методов разбиения отпечатков пальцев на классы (классификаторов);

анализ существующих методов поиска соответствия в найденном классификатором классе;

программная реализация найденных методов и их комбинаций;

выявление на основе тестовой выборки наиболее эффективных методов или их комбинаций;

достижение конечной цели работы.

Новизна магистерской работы: повышение быстродействия поиска в системе при соблюдении оптимальной точности и надежности системы за счет комбинации различных классификаторов и выявления наиболее точных методов для осуществления быстрого и корректного поиска в определенном классификатором классе. Быстродействие планируется достичь за счет правильной сегментации системной базы данных отпечатков пальцев в соответствии с натуральным распределением классов (0.279, 0.317, 0.338, 0.037, и 0.029 для классов завиток, правая петля, левая петля, дуга, и полусфера, соответственно ), а также возможно за счет объединения нескольких классов в один. В частности показатели быстродействия и точности системы значительно улучшаются при объединении классов дуга и полусфера в один класс. Точность классификации также планируется повысить за счет реализации эффективного метода обнаружения позиции центральной точки и внедрения в систему модуля улучшения изображений отпечатков пальцев перед выполнением этапа извлечения особых точек.

1. ОПИСАНИЕ ОБЪЕКТА КОМПЬЮТЕРИЗАЦИИ

Объектом исследования в данной работе является изображение отпечатка пальца, которое представляет собой папиллярный узор на поверхности пальцев. Уникальность каждого отпечатка пальца можно определить по узору, который образуют эти выступы и бороздки, а также по другим его деталям. Таким образом, в каждом отпечатке пальца можно определить два типа признаков - глобальные и локальные.

Глобальные признаки - те, которые можно увидеть невооружённым глазом :

Папиллярный узор - специфический узор, формируемый совокупностью выступов и впадинок;

Выступ - линия отпечатка пальца возвышается, образуя выступ;

Впадинка (бороздка) - желобок между выступами;

Центр (ядро) - пункт, локализованный в середине отпечатка или некоторой выделенной области; точка наибольшей кривизны выступа;

Дельта - зона, где выступ разветвляется на три линии, а затем они сходятся в одной точке;

Область интереса - выделенный фрагмент отпечатка, в котором локализованы все признаки (как правило, центральная область отпечатка пальца).

В традиционной дактилоскопии папиллярные узоры пальцев рук делятся на три основных класса: дуговые (около 5% всех отпечатков), петлевые (65%) и завитковые (30%); для каждого класса проводится более детальная классификация на подклассы. В рамках данной работы классификация будет произведена на пять классов: завиток (W), правая петля (R), левая петля (L), дуга (A), и полусфера (T) .

На рисунке 1.1 изображены некоторые примеры отпечатков пальцев, относящиеся к основным классам.

Рисунок 1.1 - Основные классы отпечатков пальцев с учетом натурального распределения. a) Левая петля, b) Правая петля, c) Завиток, d) Дуга, e) Полусфера.

Локальные признаки называют деталями - уникальные для каждого отпечатка признаки, определяющие пункты изменения структуры папиллярных линий (окончание, раздвоение, разрыв и т.д.), ориентацию папиллярных линий и координаты в этих пунктах. Каждый отпечаток содержит до 70 деталей.

На изображении отпечатка пальца выделяют следующие детали (рисунок 1.2),:

Конечные точки (окончания выступов) - точки, в которых «отчетливо» заканчиваются выступы;

Точки ветвления – точки, в которых происходит расхождение линий выступа.

Рисунок 1.2 – Примеры деталей.

Практика показывает, что отпечатки пальцев разных людей могут иметь одинаковые глобальные признаки, но совершенно невозможно наличие одинаковых деталей. Поэтому глобальные признаки используют для разделения базы данных на классы и на этапе аутентификации. На втором этапе распознавания (уникальная идентификация) используют уже локальные признаки ,.

Получение электронного представления отпечатков пальцев с хорошо различимым папиллярным узором - достаточно сложная задача. Поскольку отпечаток пальца слишком мал, для получения его качественного изображения приходится использовать достаточно изощренные методы. Современный метод получения электронного изображения отпечатка пальца - сканирование.

2. ЛОКАЛЬНЫЙ ОБЗОР СИСТЕМ, ОСУЩЕСТВЛЯЮЩИХ РАСПОЗНАВАНИЕ ПО ОТПЕЧАТКАМ ПАЛЬЦЕВ.

Задачей распознавания изображений отпечатков пальцев занималась магистр ДонНТУ Евстюничева А. В. Тема магистерской работы: В ходе выполнения магистерской работы были созданы проверочная и тестовая выборки отпечатков пальцев, частично реализован многоканальный подход для классификации отпечатков пальцев. В частности был получен вектор признаков - Код пальца и на его основании была осуществлена классификация методом Эвклидова расстояния. Однако вектор признаков был не совсем корректно генерирован в связи с неточной работой алгоритма определения месторасположения центральной точки. Тем ни менее была создана прекрасная база – теоретическая и практическая – для дальнейших исследований и продолжения работы в данном направлении.

3. ГЛОБАЛЬНЫЙ ОБЗОР СИСТЕМ, ОСУЩЕСТВЛЯЮЩИХ РАСПОЗНАВАНИЕ ПО ОТПЕЧАТКАМ ПАЛЬЦЕВ.

3.1 Обзор подходов для автоматической классификации отпечатков пальцев.

Классификация отпечатков пальцев - это метод, используемый для отнесения отпечатка пальца на основании его признаков к одному из нескольких предварительно заданных классов, которые могут обеспечить механизм индексации. Автоматизированная классификация отпечатков пальцев является сложной проблемой, потому что небольшие внутриклассовые различия и большие межклассовые различия между 5 классами должны быть приняты во внимание. Классификация отпечатков пальцев представляет собой грубый (укрупненный) уровень сопоставления отпечатков пальцев. Вначале введенный отпечаток пальца относится на грубом уровне к одному из нескольких предварительно заданных классов и затем, на более точном уровне, он сравнивается с множеством отпечатков, имеющихся в БД.

В результате развития науки об отпечатках пальцев было найдено несколько подходов для автоматической классификации отпечатка пальца. Эти подходы могут быть на грубом уровне представлены пятью основными категориями:

1) На основе модели. Метод классификации отпечатка пальца на основе модели использует местоположения особых точек (ядро и разветвление), чтобы классифицировать отпечаток пальца к одному из пяти вышеприведенных классов. Подход на основе модели использует знания людей-экспертов, применяя правила для каждой категории вручную построенной модели, и поэтому требует обучения. Развитием данной группы подходов занимались (K. Karu, A.K. Jain, L. Hong).

2) На основе структуры. Подход на основе структуры использует оценку ориентационного поля на изображении отпечатка пальца для того, чтобы отнести отпечаток к одному из пяти классов. Нейронная сеть, распознающая отпечатки пальцев, обучалась на изображениях с 2000 пальцев (одно изображение с пальца) и тестировалась на независимом наборе, состоящем из 2000 изображений, снятых с тех же пальцев. Более поздняя версия этого алгоритма (G.T. Candela, P.J. Grother, C.I. Watson, RA. Wilkinson, and C.L. Wilson) была тестирована на базе данных NIST-14, которая является естественно распределенной базой данных, обеспечивая лучшее выполнение алгоритма. Однако должно предполагаться совершенствование этого представления, так как база данных NIST-14 содержит маленький процент отпечатков пальцев типа дуга, которые поддаются классификации наиболее сложно, а нейронная сеть, используемая в алгоритме, неявно использует эту информацию для получения выгоды. Подобный подход на основе структуры, который использует скрытые модели Маркова для классификации (A. Senior), полагается на надежность оценки местоположений выступов, что является сложным из-за зашумленности изображения. В другом подходе на основе структуры используются кривые B-сплайна (базисные полиномиальные кривые), чтобы классифицировать отпечатки пальца (M.M.S. Chong, T.H. Ngee, L. Jun, and R.K.L. Gay).

3) На основе частоты. Подходы на основе частоты используют спектр частот отпечатков пальца для классификации. Здесь используются ряды Фурье (A.P. Fitz and R.J. Green).

4) Синтаксический подход. Синтаксический подход использует формальную грамматику для представления и классификации отпечатков пальцев (C.V.K. Rao and K. Black).

5) Гибридные подходы. Гибридные подходы комбинируют два или более видов подходов для классификации (B.G. Sherlock and D.M. Monro, M. Kawagoe and A. Tojo). Эти подходы подают надежды, но не были проверены на больших базах данных. Например, отчет M. M. S. Chong и др. заканчивается на 89 отпечатках пальца, Fitz и Green - на 40 отпечатках пальцев, и M. Kawagoe и A. Tojo - на 94 отпечатках пальцев. Наиболее перспективным является двухэтапный классификатор, который позволил бы сначала отнести отпечаток пальца к одному из подклассов, а после уже в этом подклассе производить сравнение. Среди гибридных подходов особое место занимает .

3.2. Обзор классификаторов изображений отпечатков пальцев

Рассмотрим несколько наиболее известных и используемых классификаторов: классификатор «K»-ближайших соседей, классификатор нейронная сеть, двухэтапный классификатор, классификатор скрытых моделей Маркова, классификатор дерево решений.

1. Классификатор «K»-ближайших соседей . Решающее правило «К» ближайших соседей заключается в том, что вначале находятся «К» ближайших соседей для тестового образца в пространстве признаков. После этого тестовый образец относится к классу, который наиболее часто представлен среди «К» ближайших соседей. Два верхних класса, которые были найдены с помощью классификатора «К» ближайших соседей, должны соответствовать классам, которые имеют самое высокое и второе по величине количество среди «К» ближайших соседей. Обычно рассматриваются 10 ближайших соседей (K=10). Точность классификации не всегда увеличивается с увеличением K; здесь возникает проблема классификации, связанная с определением оптимальной величины К для объема проверочной выборки конечного размера.

2. Классификатор Нейронная сеть . В данном случае обучали многослойную нейронную сеть с прямым распространением, используя в качестве обучающего алгоритма алгоритм быстрого распространения. Нейронная сеть имеет один скрытый слой из 20 нейронов, 192 входных нейрона, и 5 выходных нейронов, которые соответствуют пяти классам.

3. Двухэтапный Классификатор . Для упрощения задачи классификации мы декомпозируем 5-ти классовую задачу на набор из 10 2-х классовых задач. Целью является выполнение задачи простой классификации, используя классификатор «К» - ближайших соседей и затем используется набор двух-классовых классификаторов нейронных сетей для манипуляции с едва заметными различиями.

Первый этап использует классификатор «К» - ближайших соседей (К = 10), чтобы выбрать два наиболее вероятных класса для текущего входного образца. Мы получили путем наблюдения, что в 85.4 % случаев, класс с максимальной частотой попадания в группу «К» ближайших соседей это правильный класс (класс прошел классификацию) и в 12.6 % случаев класс со второй по величине частотой это также правильный класс. Другими словами, классификатор «К» - ближайших соседей приводит к нахождению двух классов с наибольшей частотой попадания в группу с точностью 98 %. Этот результат используется для точного отнесения отпечатков пальцев к двум из пяти классов. Каждый отпечаток будет иметь вхождение в два из пяти классов БД и поиск соответствия в БД должен быть произведен только в соответствующих двух классах.

Второй этап использует 10 (C 2 5) различных нейронных сетей для 10 различных парных классификаций. Эти нейронные сети имеют 192 входных нейрона, 20-40 скрытых нейронов находятся в одном скрытом слое, и 2 выходных нейрона. Каждая нейронная сеть обучена использовать образцы только из двух соответствующих классов в обучающей выборке. Например, нейронная сеть, которая находит различие между правой петлей и завитком обучена использовать только образцы, помеченные как правая петля и завиток в обучающей выборке. Схема двухэтапного классификатора представлена на рисунке 3.1.

Рисунок 3.1 - Схема двухэтапного классификатора.

Хотя этот классификатор устойчив к шумам и способен корректно классифицировать большинство низкокачественных отпечатков пальцев в БД NIST-4, он имеет недостатки на некоторых других изображения отпечатков пальцев, которые имеют очень низкое качество и не содержат информацию о выступах, присутствующую в центральной части отпечатка пальца. На низкокачественных отпечатках пальцев очень трудно правильно обнаружить центральную точку. Классификатор также не в состоянии правильно классифицировать изображения двойной петли, которые помечены как завиток в базе данных NIST-4. Для этих изображений алгоритм определения размещения центральной точки, выбирает вышерасположенную центральную точку и полагает, что это центр и при рассмотрении определяет, что центр изображения похож на петлю в области интереса, что приводит к ошибочной классификации завитка к правой петле или левой петле. Около 3% ошибок происходят в результате неправильной классификации петли в дугу, из-за едва различимой разницы между этими классами. Неправильная классификация дуги в полусферу составляет около 5 % ошибок.

3.3 Обзор алгоритмов сравнения отпечатков пальцев в найденном классе

В настоящее время выделяют следующие классы алгоритмов сравнения отпечатков пальцев: