Биометрия. Характеристики системы

Характеристики системы
FAR (False Acceptance Rate) характеризует вероятность ложного совпадения биометрических характеристик двух людей
FRR(False Rejection Rate) вероятность отказа доступа человеку, имеющего допуск
EER, точка в которой графики FRR и FAR пересекаются
Устойчивость к окружающей среде
Простота использования
Скорость работы
Стоимость системы

FAR равным 0.1% (хвалёные 99.9%).
Предположим, что сам с собой человек совпадает всегда (FRR=0, хотя это будет далеко не так)
Предположим, в компании работает 100 человек
При FAR=0.1% человек будет принят за кого-то другого примерно в 100*0.1=10% случаев. То есть из 100 сотрудников 10 человек будут проходить как другие люди каждый день

FRR проблемы
Сканер не заметит, что у него кто-то появился в поле зрения
Сканер неправильно выставит фокус
Сканер засвечен солнцем
Сканер захватит не то что нужно
Параметры моей биометрической характеристики находятся вне пределах работы алгоритма: огромная/маленькая рука, ожог лица, изменённая геометрия радужки
Базы на которых работает алгоритм распознавания голоса обычно набирают не в метро и не на самых плохих телефонах.

худшие алгоритмы FAR~0.1%, FRR~6%

Классика жанра
По отпечатку пальца
По голосу
По внешнему облику
IAM (Identity Access Management)

Дополнения

Дактилоскопия
(распознавание отпечатков пальцев)
~0.057% ошибочно найденных дубликатов, из которых 20% как раз и приходятся на совпадения шаблонов от разных людей

Уникальность отпечатка пальца?
Проблема совпадений - у членов семьи могут быть одинаковые элементы папиллярных узоров
Проблема точности - смазанность и грязь
Слабочитаемость - в 200-300 человек находится 1-2 человека
Порезы и царапины, вода
Реактивы
https://www.infoniac.ru/news/Nashi-otpechatki-pal-cev-ne-nastol-ko-unikal-ny.html

VeriFinger SDK
Соревнование «International Fingerprint Verification Competition»
Характерное значение FAR – 0.001%.
Из формулы (1) N≈300

Дополнительные методы
Ладони
Рисунок вен (Biosmart PV-WTC)

FAR 0.0008%
FRR 0.01%

How-to
https://habrahabr.ru/post/149424/

Arduino Project Enclosure — небольшой корпус для Arduino проектов
Infrared Thermometer — MLX90614 — ИК-термометр
USB HUB — для подключения камеры и arduino одному кабелю
ORduino Nano — ATMega168
Infrared Proximity Sensor — Sharp GP2Y0A21YK — ИК-датчик расстояния (от 10 до 80см)
Logitech B910 HD Webcam
2 транзистора
2 резистора 4.7кОм, 6-470Ом
6 ИК-диодов 850нм
Фототранзистор (для измерения засветки прибора посторонним светом, в экспериментах не участвовал, но планировался)
USB B разъем
IR Filter 850nmUSB-кабель

Радужка глаза?
Chaos Computer Club
Фотоаппарат
принтер
контактная линза
http://4pda.ru/2017/05/24/342502/

EyeR SDK
Алгоритмы VeriEye
FAR – 0.00001% N≈3000

2-D распознавание лица
Метод Виолы-Джонса
Разрешающая способность
Условия освещения

FAR – 0.01%. N≈30

Метод Viola Jones
используются изображения в интегральном представлении, что позволяет вычислять быстро необходимые объекты;
используются признаки Хаара, с помощью которых происходит поиск нужного объекта (в данном контексте, лица и его черт);
используется бустинг (от англ. boost – улучшение, усиление) для выбора наиболее подходящих признаков для искомого объекта на данной части изображения;
все признаки поступают на вход классификатора, который даёт результат «верно» либо «ложь»;
используются каскады признаков для быстрого отбрасывания окон, где не найдено лицо.

https://habrahabr.ru/post/135244/
https://habrahabr.ru/post/134857/
https://habrahabr.ru/post/133909/
https://habrahabr.ru/post/133826/

3-D распознавание лица
FAR = 0.0047%
FRR = 0.103%
Аналог отпечатка пальца

Сетчатка глаза
FAR=0,001%
FRR = 0,4%.

Эндрю Баставрус напечатал на 3d принтере насадку для смартфона, которая позволяет наблюдать сетчатку через камеру телефона

Улучшение контрастности между фоном и кровеносными сосудами
G
Выбор цветового канала

контрастно-ограниченное адаптивное выравнивание гистограммы
(contrast limited adaptive histogram equalization – clahe)

Удаление фона при помощи average фильтра
Маска сетчатки

автоматическое пороговое преобразование методом Otsu, медианный фильтр и фильтр по длине

Фильтр Габора
Способен выделять прямые линии определённого размера и под определённым углом

применить фильтр Габора с различными углами наклона ядра
рассчитать максимальный отклик каждого пикселя на серию фильтров
слева – исходное изображение после clahe, справа – результат применения серии габоровских фильтров

Удаление фона
слева – исходное изображение, полученное при помощи алгоритма background exclusion, справа – результат применения серии габоровских фильтров

Пороговое преобразование интенсивности изображения
слева – исходное изображение, полученное после перекрашивания пикселей в соответствии с параметром чувствительности, справа – результат метода Otsu

Marwan D. Saleh, C. Eswaran, and Ahmed Mueen. An Automated Blood Vessel Segmentation Algorithm Using Histogram Equalization and Automatic Threshold Selection // Journal of Digital Imaging, Vol 24, No 4 (August), 2011, pp 564-572
P. C. Siddalingaswamy, K. Gopalakrishna Prabhu. Automatic detection of multiple oriented blood vessels in retinal images // J. Biomedical Science and Engineering, 2010, 3, pp 101-107
www.isi.uu.nl/Research/Databases/DRIVE
www.ces.clemson.edu/~ahoover/stare

Результат движения головы и глаза при сканировании сетчатки

Алгоритм, основанный на методе фазовой корреляции

Алгоритм, использующий углы Харриса

Алгоритм, основанный на поиске точек разветвления

Reddy B.S. and Chatterji B.N. An FFT-Based Technique for Translation, Rotation, and Scale-Invariant Image Registration // IEEE Transactions on Image Processing. 1996. Vol. 5. No. 8. pp. 1266-1271.
Human recognition based on retinal images and using new similarity function / A. Dehghani [et al.] // EURASIP Journal on Image and Video Processing. 2013.
Hortas M.O. Automatic system for personal authentication using the retinal vessel tree as biometric pattern. PhD Thesis. Universidade da Coruña. La Coruña. 2009.
VARIA database
MESSIDOR database

Геометрия рук

Движения глаз
фиксация глаза на определенной точке дисплея
момент движения яблока при перемещении взгляда с одной точки на другую

Neurotechnology
http://www.neurotechnology.com/

Поведенческая биометрия

Биометрия по электрокардиограмме

Биометрия по почерку

Биометрия по походке

Биометрия по особенностям чтения

Биометрия по особенностям набора текста

Идентификация личности на основе данных о перемещениях (трекинга)