Iris-autentisering är en av de biometriska tekniker som används för att verifiera en individs identitet.
Den typ av biometrisk teknik som diskuteras i den här artikeln använder en fysiologisk parameter - irisens unika karaktär . För närvarande är denna typ ett av de mest effektiva sätten att identifiera och ytterligare autentisera en person [1] .
Trots det faktum att biometrisk teknik (särskilt användningen av iris för att identifiera en person) precis börjar bli populär, gjordes de första upptäckterna i detta område i slutet av trettiotalet av förra seklet.
I det här fallet betraktas iris som en fysiologisk parameter - en rund platta med en lins i mitten, en av de tre komponenterna i det vaskulära (mitten) membranet i ögat .
Iris ligger mellan hornhinnan och linsen och fungerar som en slags naturlig diafragma som reglerar ljusflödet in i ögat. Iris är pigmenterad, och det är mängden pigment som bestämmer färgen på en persons ögon [3] .
I sin struktur består iris av elastiskt material - trabekulärt nät . Detta är en nätformation som bildas i slutet av den åttonde månaden av graviditeten. Det trabekulära nätet består av fördjupningar, pektinatmassa, fåror, ringar, rynkor, fräknar, kärl och andra egenskaper. På grund av så många komponenter är nätverkets "mönster" ganska slumpmässigt, vilket leder till en hög sannolikhet för irisens unika karaktär. Även hos tvillingar stämmer inte denna parameter fullständigt [4] .
Trots det faktum att ögats iris kan ändra sin färg upp till ett och ett halvt år från födelseögonblicket förblir mönstret av det traberkulära nätverket oförändrat under en persons liv. Ett undantag anses vara en allvarlig skada och kirurgiskt ingrepp [4] .
På grund av sitt läge är iris en ganska skyddad del av synorganet, vilket gör den till en utmärkt biometrisk parameter.
De flesta av de nuvarande operativsystemen och teknologierna för irisidentifiering är baserade på principerna som föreslagits av J. Daugman i artikeln "High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence" [5] .
Processen för personlighetsigenkänning med hjälp av iris kan delas in i tre huvudstadier: digital avbildning, segmentering och parametrisering. Var och en av dessa steg kommer att diskuteras mer i detalj nedan.
Autentiseringsprocessen börjar med att få en detaljerad bild av en persons öga. De försöker göra en bild för vidare analys i hög kvalitet, men det är inte nödvändigt. Iris är en så unik parameter att även ett suddigt skott kommer att ge ett tillförlitligt resultat. För detta ändamål används en monokrom CCD-kamera med svag belysning, som är känslig för infraröd strålning. Vanligtvis tas en serie med flera fotografier på grund av att pupillen är ljuskänslig och hela tiden ändrar storlek. Bakgrundsbelysningen är diskret och en serie bilder tas på bara några sekunder. Sedan väljs ett eller flera foton från de mottagna fotona och fortsätt till segmentering [6] .
Segmentering är uppdelningen av bilden av den yttre delen av ögat i separata sektioner (segment). I processen med segmentering i det resulterande fotografiet hittas först och främst iris, den inre gränsen (nära pupillen ) och den yttre gränsen (gränsen med sclera ) bestäms. Därefter hittas gränserna för de övre och nedre ögonlocken, och oavsiktlig applicering av ögonfransar eller bländning (från glasögon, till exempel) är utesluten [7] .
Den noggrannhet med vilken irisens gränser bestäms, även om de delvis är dolda av ögonlocken, är mycket viktig. Eventuella felaktigheter i detektering, modellering och ytterligare representation av iris kan leda till ytterligare misslyckanden och inkonsekvenser [7] .
Efter att ha definierat gränserna måste irisbilden normaliseras. Detta är inte helt självklart, men ett nödvändigt steg för att kompensera för förändringar i pupillstorlek. I speciella fall är normalisering en övergång till ett polärt koordinatsystem . Det tillämpades och beskrevs i hans tidiga verk av John Daugman [5] . Efter normalisering med hjälp av pseudopolära koordinater blir det valda området av bilden en rektangel, och irisens radie och centrum uppskattas [8] .
Under parametrisering av iris isoleras ett kontrollområde från den normaliserade bilden. Vid varje punkt i det valda området appliceras 2D Gabor-vågor (andra filter kan användas, men principen är densamma) för att extrahera fasinformationen. Den otvivelaktiga fördelen med faskomponenten är att den, till skillnad från amplitudinformationen, inte beror på kontrasten i bilden och ljuset [9] .
Den resulterande fasen kvantiseras vanligtvis med 2 bitar, men andra tal kan användas. Den resulterande längden av irisbeskrivningen beror således på antalet punkter vid vilka fasinformation hittas och antalet bitar som krävs för kodning. Som ett resultat får vi en irismall, som kommer att kontrolleras bit för bit mot andra mallar under autentiseringsprocessen. Måttet med vilket graden av skillnad mellan två iriser bestäms är Hamming-avståndet [9] .
Vissa länder har redan börjat utveckla ett program som kommer att inkludera biometrisk autentisering av iris. Det är planerat att med hjälp av denna innovation kommer problemet med falska pass och andra identifieringshandlingar att lösas. Det andra målet är att automatisera passagen av passkontroll och tullkontroll vid inresa i landet med hjälp av biometriska pass [10] .
I Storbritannien har sedan 2004 ett lika komplext projekt pågått - IRIS (Iris Recognition Immigration System). Som en del av detta program kunde omkring en miljon turister från utlandet, som ofta reser till Storbritannien, inte tillhandahålla sina dokument på flygplatser för att bevisa identitet. Istället jämförde en speciell videokamera deras iris med en redan bildad bas. 2013 övergavs detta projekt till förmån för biometriska pass, där även information om ögats iris skrivs in [10] .
För att en viss egenskap hos en person ska erkännas som en biometrisk parameter måste den uppfylla fem speciellt utvecklade kriterier : universalitet, unikhet, beständighet, mätbarhet och acceptans.
Irisens universalitet är utom tvivel. Också från kliniska studier visade dess unika och stabilitet [11] . När det gäller mätbarhet bekräftas denna punkt av blotta existensen av artiklar och publikationer av J. Daugman [5] [12] [13] . Den sista punkten, frågan om acceptans, kommer alltid att vara öppen, eftersom den beror på samhällets åsikt.
Jämförelsetabell för biometriska autentiseringsmetoder, där H - Hög, M - Medium, L - Låg [14] :
| namn | Universalitet | Unikhet | varaktighet | mätbarhet | Godtagbarhet |
|---|---|---|---|---|---|
| Iris | H | H | H | M | L |
| Näthinnan | H | H | M | L | L |
| Fingeravtryck | M | H | H | M | M |
För tillfället har en biometrisk teknik ännu inte skapats som helt skulle uppfylla alla fem punkter. Men iris är en av få parametrar som möter majoriteten [15] .
Inom biometri, vid beräkning av metodens noggrannhet , beaktas fel av det första och andra slaget (FAR och FRR) [16] .
FAR (False Acceptance Rate) - sannolikheten för en falsk acceptans av ett objekt.
FRR (False Rejection Rate ) - sannolikheten för att ett falskt objekt avvisas.
Dessa två begrepp är nära besläktade, eftersom en minskning av ett fel leder till en ökning av det andra. Därför försöker utvecklare av biometriska system komma till någon form av balans mellan FAR och FRR [17] .
En av metoderna för att bestämma systemets noggrannhet, som använder fel av det första och andra slaget, är ROC -kurvakonstruktionsmetoden .
ROC-kurvan är en grafisk representation av förhållandet mellan FAR- och FRR-karakteristika vid variation av känslighetströskeln (tröskelvärdet) [18] . Känslighetströskeln bestämmer hur nära det aktuella provet måste vara mallen för att anses vara en matchning. Således, om en liten tröskel väljs, ökar antalet falska toleranser, men sannolikheten för att ett falskt objekt avvisas minskar. Följaktligen, när man väljer en hög tröskel, händer allt tvärtom [17] .
Ibland introduceras en ny parameter - EER.
EER (Equal Error Rate) är ett värde som kännetecknar felnivån för den biometriska metoden, där FAR- och FRR-värdena är lika. Ju mindre denna parameter är, desto mer exakt är systemet. Värdet på ERR är känt med hjälp av ROC-kurvan som beskrivs ovan [19] .
När det gäller exaktheten, direkt, av iris-autentisering är boken "Handbook of Iris Recognition" en bra källa . Denna artikel beskriver ett experiment som jämförde flera typer av biometriska teknologier. Baserat på dessa studier når noggrannheten av irisautentisering 90 % [20] .
Under ett annat arbete fann man att FAR-värdet för denna metod under vissa förhållanden kan ta värden från 1% eller lägre, och FRR-värdet är oförändrat och tenderar till noll (0,00001%) [21] .
I sin tur beror värdena för FAR och FRR direkt på processerna för att erhålla och bearbeta bilden av iris. De filter som används i segmenteringsprocessen spelar en viktig roll i detta. Från tabellen nedan kan du se hur ett byte av ett filter påverkar det slutliga resultatet [22] .
Tabell med parametrar FAR(%), FRR(%) och EER(%) beroende på val av filter [22] :
| namn | LÅNGT(%) | FRR(%) | EER(%) |
|---|---|---|---|
| Gabor-filter (Gabor) | 0,001 | 0,12 | 0,11 |
| Daubechies filter | 0,001 | 2,98 | 0,2687 |
| Haarfilter (Haar) | 0,0 | 17.75 | 2.9 |
Oftast förväxlar människor sådana fysiologiska parametrar som näthinnan och iris. Oftast kombinerar de två koncept till ett. Detta är en stor missuppfattning, eftersom näthinneautentiseringsmetoden innebär att man undersöker ögonbotten. På grund av längden på denna process och den stora storleken på installationen kan denna typ av autentisering knappast kallas offentlig och bekväm. I detta förlorar retinal biometrisk autentisering till iris-autentisering [23] .