Биометрические точки - Biometric points

Чтобы идентифицировать человека, безопасность система должна сравнивать личные характеристики с база данных. Сканирование радужной оболочки человека, отпечаток пальца, лицо или другой отличительный признак и серия биометрические точки нарисованы в ключевых точках сканирования. Например, в случае сканирования лица биометрические точки могут быть размещены на кончике каждой мочки уха и в углах обоих глаз. Измерения, сделанные между всеми (возможно, сотнями) точек сканирования, компилируются и приводят к числовой «оценке» (которая может быть довольно большой), уникальной для каждого человека, но которую можно быстро и легко сравнить с ранее собранными оценками. всех снимков лица в базе данных, чтобы определить, есть ли совпадения.

Базовый подход

Для систем безопасности, использующих камеры, признание людей в последние годы стала одной из самых распространенных форм идентификации. Успешный идентификация человека требует сравнения образа человека с база данных который содержит изображения многих людей. Однако сравнение каждого изображения целиком, пиксель за пикселем, было бы чрезвычайно медленным и дорогостоящим процессом. Для решения этой проблемы используется биометрия. При использовании биометрии вместо сравнения всего изображения биометрические точки размещаются в ключевых местах, проводятся измерения между всеми точками, а результаты объединяются в своего рода «балл». Такой результат можно легко получить для каждого изображения в файле, а затем сохранить в базе данных. Когда получается образ нового человека, все, что требуется для успешного идентификация для системы состоит в том, чтобы составить оценку на основе биометрических данных изображения, а затем сравнить эту новую оценку с оценками в базе данных - простая задача для современного компьютера или ноутбука.

Задача системы распознавания состоит в следующем: по изображению «неизвестного» человека найти изображение того же человека в группе «известных» или обучающих изображений. Сложность состоит в том, чтобы этот процесс мог выполняться в реальном времени. Биометрическая система автоматически определяет изображения или видео людей. Он может работать в двух режимах:

• Проверка или аутентификация лиц: текущее изображение человека сравнивается с сохраненным изображением идентифицируемого человека. Система подтверждает или отрицает личность человека.
• Распознавание личности или личности: изображение незнакомца сравнивается с изображениями известных лиц в базе данных для определения личности.

Биометрия

Для ученого, Биометрия это наука об измерении физических свойств живых существ, а для инженера - автоматическое распознавание людей на основе их поведенческих и биологических характеристик.

Измеряя подходящие поведенческий и биологический характеристик в запросе на распознавание и сравнивая эти данные с биометрическими справочными данными, которые были сохранены во время процедуры обучения, определяется личность конкретного пользователя.

Биометрическая характеристика

Биометрическая характеристика - это биологическое или поведенческое свойство человека, которое может быть измерено и из которого могут быть извлечены отличительные повторяемые биометрические характеристики с целью автоматического распознавания людей. Пример - лицо.

Эту характеристику, записанную с помощью устройства захвата, можно сравнить с представлением биометрического образца биометрических характеристик.

Биометрические характеристики - это информация, извлеченная из биометрических образцов, которую можно использовать для сравнения с биометрическим эталоном. Примерами являются характерные измерения, извлеченные из фотографии лица, например расстояние между глазами или размер носа.

Цель извлечения биометрических характеристик из биометрического образца - удалить любую информацию, которая не способствует биометрическому распознаванию. Это обеспечивает быстрое сравнение, улучшенные биометрические характеристики и может иметь преимущества в отношении конфиденциальности.

Известные биометрические характеристики

Биометрическая характеристика	Описание возможностей
Отпечаток пальца	Линии пальцев, структура пор
Подпись (динамическая)	Написание с разницей в давлении и скорости
Геометрия лица	Расстояния между отдельными чертами лица (глаза, нос, рот)
Ирис	Ирис узор
Сетчатка	Фон глаза (рисунок строения жилок)
Геометрия корпуса	Расстояние между особенностями тела
Геометрия руки	Измерение пальцев и ладони
Строение вен руки	Строение вен тыльной стороны или ладони
Ухо форма	Размеры видимого уха
Голос	Тон или тембр
ДНК	Код ДНК как носитель наследственной
Клавиатуры	Ритм нажатия клавиш (ПК или другая клавиатура)
Анализ походки	Вариации стиля походки или бинарные последовательности силуэтов походки
Сенсорный экран (динамический)[1]	Взаимодействие с сенсорными экранами и жесты смахивания

Обработать

Чтобы иметь возможность узнавать человека по биометрическим характеристикам и производным биометрическим характеристикам, сначала необходимо пройти этап обучения.

Процесс регистрации

Процедура называется зачисление и включает создание записи регистрационных данных субъекта биометрических данных (человека, который будет зарегистрирован) и ее хранение в биометрической регистрационной базе данных. Запись данных регистрации содержит одну или несколько биометрических ссылок и произвольные небиометрические данные, такие как имя или табельный номер.

Биометрическое распознавание работы

В целях распознавания субъект биометрических данных (лицо, подлежащее распознаванию) представляет свои биометрические характеристики устройству ввода биометрических данных, которое генерирует биометрический образец распознавания.

Процесс принятия решения до получения изображения

Из этого биометрического образца распознавания программное обеспечение для извлечения биометрических характеристик создает биометрические характеристики, которые сравниваются с одним или несколькими биометрическими шаблонами из базы данных регистрации биометрических данных. Из-за статистического характера биометрических образцов, как правило, точное совпадение невозможно. По этой причине процесс принятия решения будет только назначать биометрические данные, являющиеся предметом биометрического шаблона, и подтверждать распознавание, если оценка сравнения превышает регулируемый порог.

Биометрические точки или формы

Чтобы провести точное сравнение и определить, есть ли совпадение, система требует, чтобы измерение формы или точек сравнивалось с информацией в базе данных. Этот процесс должен быть разборчивым, быстрым для вычислений, кратким для хранения, независимым от позы и эффективным для соответствия.

Голова

Форма головы основана на сферических гармониках; сетка человеческой головы преобразуется в сферу, а затем расширяется до основных или сферических гармоник. Для распознавания лиц сравнивается соотношение между различными точками, например расстояние между глазами.

Тело

Для тела используются разные точки, но, как и в случае с головой, измеряются расстояния между этими точками. Семьдесят три так называемых антропометрических ориентира были извлечены из сканирования базы данных, использованной для создания этой системы. Это двухточечные расстояния. Ориентиры определяют структуру ключевых костных суставов и подходят для сегментирования тела и создания систем анатомических опорных осей для ключевых сегментов и суставов тела. Точки с разделением, которые не зависят от позы и могут быть обнаружены в поле зрения камеры, соединены одиночная большая кость. Они образуют биометрический вектор из двенадцати расстояний, ${\displaystyle d}$, с ${\displaystyle P1}$от запястья до локтя, ${\displaystyle P2}$ локоть к плечу, d3 бедра к колену и т. д., для которых евклидово расстояние ${\displaystyle d=||Pi-Pj||}$ инвариантен в разных позах. Избегайте таких расстояний, как подбородок-колено. Все размеры указаны в миллиметрах (мм).

Ошибка

Система на основе компьютерного зрения будет содержать некоторые ошибки при измерении ориентиров. Это сложная функция системы визуализации, постобработки изображений и алгоритма трехмерных вычислений. Для простоты система не анализирует этот процесс, а вместо этого определяет эквивалентную ошибку в положении ориентиров и изучает влияние этой ошибки на распознаватель.

Заключение

Биометрические точки полезны для идентификации с помощью систем камер, но они зависят от существования ранее созданной базы данных, чтобы можно было сравнивать расстояния.

Приложения

Помимо наиболее распространенного использования для распознавания людей в системах безопасности, они могут использоваться в Kinect для родительского контроля. Например, полученные новые данные сравниваются с ранее сохраненными данными, чтобы определить, является ли опознанный человек несовершеннолетним или нет.

использованная литература

1. Калужны, Петр (2019), «Поведенческая биометрическая аутентификация на сенсорном экране в дизайне автономных мобильных приложений», Семинары по системам бизнес-информации, Cham: Springer International Publishing, стр. 672–685, ISBN  978-3-030-36690-2, получено 2020-10-22

Биометрический отбор частей тела

Kinect проверка возраста

Информационный зал Института SANS

Идентификация человека

ЦЕЗАРЬ проект

Идентификация человека по телу на основе силуэта

АНТРОПОМЕТРИЯ И БИОМЕХАНИКА ПРОЕКТ НАСА