Precise BioMatch — технология биометрической аутентификации по отпечатку пальца компании Precise Biometrics — это алгоритм сопоставления отпечатков пальцев, который, при использовании в качестве метода аутентификации, обеспечивает точность и безопасность. Технология Precise BioMatch лежит в основе всех решений по биометрической аутентификации Precise Biometrics и работает со смарт-картами и биометрическими считывающими устройствами. Эта статья описывает принципы работы и преимущества технологии, разработанной Precise Biometrics. (Примечание: продукты серии Precise BioMatch включают Precise BioMatch Pro, Precise BioMatch Std и Precise BioMatch C/J/M, причём не каждый из них реализует все описанные ниже алгоритмы.)
Материал подготовлен специалистами Rainbow Technologies — дистрибьютора компании Precise Biometrics на территории России и стран СНГ на основе информации производителя. Оригинальная статья: Precise BioMatch Fingerprint Technology (англ., PDF, 520 Кбайт).
Использование биометрических характеристик для подтверждения личности предполагает использование физических характеристик, таких как лицо, голос или отпечатки пальцев, с целью удостоверения личности. Сопоставление отпечатков пальцев является самой удачной технологией биометрической идентификации благодаря простоте использования, отсутствию постороннего вмешательства и надежности. Отпечаток пальца состоит из борозд и полосок, образующих сложный узор, уникальный для каждого человека, а потому, обеспечивающий оптимальный метод верификации.
В данной статье обсуждается два основных алгоритма, использующихся для распознавания отпечатков пальцев: основанный на выделении ключевых точек и на сопоставлении узоров. Эти методы по-разному оценивают изображения отпечатков пальцев; метод выделения ключевых точек сопоставляет определенные детали борозд на отпечатке пальца, в то время как метод сопоставления узоров сравнивает характеристики отпечатков пальцев полностью. Далее в статье будут рассмотрены преимущества и недостатки обоих методов.
Постоянные исследования и развитие Precise Biometrics привели к созданию более точной технологии биометрической аутентификации — Precise BioMatch. Подход использует как достоинства традиционных методов выделения ключевых точек, так и передовые алгоритмы сравнивания узоров. Такой двойной подход позволяет получить максимальное количество информации из отпечатка для последующего качественного анализа и гарантирования верной аутентификации. Precise BioMatch создана не только для алгоритмов аутентификации личности в большой базе данных (как, например, алгоритм AFIS — автоматическая система распознавания отпечатков пальцев), но и для наилучшего подтверждения личности в логическом и физическом доступе.
Алгоритм Precise BioMatch не привязан к конкретному типу датчика (сканера отпечатков). Значит, пользователь может зарегистрировать отпечатки на одном типе датчика, а проходить проверку на другом. Это чрезвычайно важно в случаях, когда биометрическое распознавание используется на большом, неконтролируемом пространстве. Типичным примером является государственная удостоверяющая карта, где образцу на ID-карте сопоставляется изображение отпечатка пальца, переданное с матрицы чувствительных элементов.
Каждый отпечаток пальца состоит из определенного количества борозд и полосок. Полосы — это приподнятые части кожного покрова, борозды — впалые части. Полосы составляют так называемые ключевые точки: края полос (там, где полосы заканчиваются) и раздвоения — там, где они разветвляются.
Во время регистрации ключевые точки располагаются в определенном месте (рис. 1), а их расположение относительно друг друга и их направление регистрируются. На основе этих данных создается образец (шаблон) — информация, которая впоследствии будет использована для удостоверения личности пользователя.
На этапе сопоставления (рис. 2), считанное изображение отпечатка пальца подвергается предварительной обработке, в ходе которой извлекаются ключевые точки. Они сопоставляются с зарегистрированным образцом, пытаясь расположить в определенном месте как можно большее количество похожих точек в пределах заданных границ. Результатом сопоставления, как правило, является набор ключевых точек. Затем используется порог, определяющий, насколько большим должно быть это число, чтобы было возможно сопоставить отпечаток пальца с образцом.
Плюсы:
Минусы:
Важным свойством алгоритма сопоставления узоров является то, что во внимание принимаются не только отдельно взятые точки, но и более объемлющие характеристики отпечатка пальца. Эти характеристики могут также включать определенный процент дополнительных данных, включая толщину полос, их кривизну или плотность. В связи с этим увеличившимся количеством данных, алгоритм, основанный на сопоставлении узоров, менее зависит от величины сканера и абсолютно не зависит от количества ключевых точек в отпечатке пальца. Основанный на сопоставлении узоров алгоритм, в отличие от метода выделения ключевых точек, не встречает сложностей при распознавании пальца с отпечатком худшего качества.
Запатентованный алгоритм сопоставления узоров Precise Biometrics во время регистрации отпечатка определяет наличие вышеупомянутых дополнительных характеристик. Небольшие участки отпечатка и расстояние между ними извлекаются из общей картины (рис. 3) с целью максимально увеличить количество уникальной информации. Наиболее значимы участки вокруг ключевых точек и участки с небольшим радиусом изгиба. Основная структура и уникальные комбинации полос также являются ценными данными.
Процесс подтверждения (рис. 4) начинается с предварительной обработки считанного изображения отпечатка. Зарегистрированные узоры, хранящиеся в образце, сопоставляются с проверяемым изображением отпечатка, чтобы определить, насколько образец совпадает с изображением. Порог, описывающий малейшее допустимое отклонение впоследствии используется при определении степени соответствия отпечатка имеющемуся образцу.
Плюсы:
Минусы:
Precise BioMatch использует как методы выделения ключевых точек, так и алгоритмы сопоставления узоров. Объединение двух разных технологий позволяет Precise BioMatch более эффективно работать с различными типами изображений, даже с отпечатками низкого качества. Например, отпечаток пальца с несколькими ключевыми точками или отпечатки с размытым рисунком могут помешать пользователю при регистрации, однако смешанная технология, используемая алгоритмом Precise BioMatch, в данном случае будет иметь преимущество.
Выражаясь в терминах теории информации, два описанных метода используют различные подмножества данных об отпечатке — в каком-то смысле эти подмножества можно назвать ортогональными (проще говоря, независимыми, невыражаемыми друг через друга). В результате их совмещения получается алгоритм с очень хорошими характеристиками распознавания — высоким соотношением правильного распознавания к числу ложных тревог (Receiver Operating Characteristic).
Преимущества алгоритма Precise BioMatch:
Такие статистические критерии, как ложный пропуск или ложное подтверждение соответствия (False Accept Rate, False Match Rate) и ложная тревога (False Reject Rate), часто используются для количественной оценки надёжности распознавания. Очень важно не путать меру FAR с уровнем защиты, предоставляемым системой биометрической верификации.
Precise BioMatch имеет несколько уровней защиты, соответствующих различным ожидаемым значениям ложного подтверждения. Выбранные пороги срабатывания основаны на большой выборке отпечатков и подтверждаются тестированием. Использование базы данных для определения уровней FAR является стандартной методикой в индустрии биометрических характеристик. Это сложный метод, который прекрасно подходит для повседневного использования системы.
Для Precise BioMatch статистика FAR была рассчитана по результатам распознавания 2'500'000 ложных отпечатков; причём подопытные пользователи не имели специальных навыков прикладывания пальцев к датчику. Обычный уровень FAR составляет 1:10'000, но при использовании Precise BioMatch он может быть установлен от 1:2'500'000 до 1:100 — вероятности ложного подтверждения и ложной тревоги диаметрально противоположны, увеличение одного понижает уровень другого и наоборот.
Обучение пользователей будет положительно влиять на любую биометрическую систему в части ложной тревоги и отказе в регистрации (FTE), так как зафиксированные данные будут демонстрировать высокую степень изменчивости. Поэтому необходимо повышать компетентность пользователей и навыки достижения наилучшего выполнения операции опознавания. В частности, нужно крайне осторожно проводить процесс регистрации отпечатка для получения наилучшего качества. Процесс регистрации является самым важным шагом в использовании биометрической системы распознавания, так как полученный образец, будучи результатом регистрации, далее именно он будет использован системой для сравнения с живыми отпечатками пальцев.
Также следует упомянуть уровень равной вероятности ошибки (Equal Error Rate). Он отражает вероятность возникнования любого из событий — ложное подтверждение или ложная тревога. Если представить для примера график FRR как Y=aX², а FAR как Y=b/X², где X означает порог чувствительности алгоритма к несоответствию живого отпечатка ранее зарегистрированному образцу, а Y соответствует вероятности события, то EER будет ординатой точки пересечения этих графиков. Поэтому EER также называют Cross-over Rate (уровень пересечения).
Поскольку у алгоритма Precise BioMatch риск принятия ложной регистрации так же мал, как риск отказа зарегистрированному пользователю, то значение EER также довольно низкое. В качестве примера рассмотрим статистические показатели смарт-карты Precise Match-on-Card, входящей в серию продуктов Precise BioMatch. Эксперимент проводился сторонней лабораторией по методическим рекомендациям Mansfield-Wayman.
Чистые алгоритмы сопоставления узоров и алгоритмы, полагающиеся только на сопоставление ключевых точек, не могут удовлетворить всем требованиям. Например, чистый алгоритм выделения ключевых точек предъявляет слишком большие требования к размерам считывающего устройства, а, следовательно, дает плохие результаты при небольшом размере сканера или наличии у пользователя небольшого количества ключевых точек. С другой стороны, чистый метод сопоставления узоров не может работать со стандартизированными ключевыми точками. Объединяя сильные стороны обоих методов, решение Precise BioMatch предлагает разработчикам и конечным пользователям лучшие технологии из обеих методик и обеспечивает высокофункциональное и гибкое решение, учитывающее самые разнообразные требования к защите.
Технология Precise BioMatch соответствует следующим стандартам и черновым версиям стандартов: