Какими бывают и как работают сканеры отпечатков пальцев. Сканер отпечатков пальцев: что и как

  • 19.02.2023

Мы живем в эпоху тотального проникновения цифровых технологий во все сферы жизни - делаем покупки в интернете, деньги храним на карточках, виртуальных счетах, а личные фотографии и документы - в сетевых хранилищах. При этом защита персональных данных становится актуальной как никогда. Ведь доступ злоумышленников к личной информации может грозить нам большими проблемами. Особенно уязвимым в этом плане становится смартфон, с помощью которого происходит авторизация во многих онлайн-сервисах. Его легко потерять, относительно неплохо получить к нему временный доступ. В большинстве случаев для защиты данных в смартфонах применяются пароли или графические ключи. Но это не всегда безопасно и удобно. Новым этапом в безопасности современных гаджетов стает биометрическая защита, в основе которой лежит уникальность некоторых частей нашего тела. Например - радужная оболочка и сетчатка глаза, геометрия лица, голос, отпечатки пальцев. Использование процесса биометрической аутентификации является надежной и удобной защитой. Ведь такой «пароль» невозможно забыть, подглядеть, крайне тяжело подделать и он всегда «под рукой»))).

Во втором типе оптического сканера мы должны проводить пальцем по сканеру. Сканер делает серию снимков и программно объединит их в один. Такой метод называется протяжным (swipe). Его реализовала Samsung в Galaxy S5. Но в последующих моделях она отказалась от этого метода. В силу необходимости использования большей матрицы для полного снимка отпечатка пальца первый тип оптического сканера является более дорогим, чем протяжной, но в то же время более удобным для конечного пользователя. Общим недостатком оптических сканеров является подверженность загрязнению, царапинам, влиянию физического состояния пальца (влажность, например). Кроме того, такой сканер можно обмануть с помощью снимка отпечатка пальца, что успешно продемонстрировала группа хакеров Chaos Computer Club. Они сфотографировали в высоком разрешении отпечаток пальца на стекле, распечатали его на лазерном принтере, залили жидким латексом и после высыхания такой слепок был распознан системой сканера как родной. Таким образом удалось обойти защиту детищ и Samsung, и Apple.

2. Полупроводниковый. Основан на свойствах полупроводников менять свои свойства в местах соприкосновения. Такие сканеры бывают емкостными, радиочастотными, термическими. В современных смартфонах полупроводниковые сканеры места не нашли. Вероятно, из-за сложности внедрения учитывая малые габариты мобильных гаджетов, а также дороговизны. Большой плюс данной технологии в том, что ее с помощью слепка не обманешь.

3. Ультразвуковой. На мой взгляд, самый перспективный метод работы сканера отпечатков пальцев. Ультразвуковые сканеры используют принцип медицинского УЗИ для того, чтобы создать визуальный образ отпечатка пальца. Звуковые волны генерируются с использованием пьезоэлектрических преобразователей. Далее они попадают на палец и отраженное от него эхо фиксируется специальными датчиками. В отличие от оптических изображений, эти сканеры используют очень высокие частоты звуковых волн, которые способны проникать в эпидермальный слой кожи. А он имеет неповторимую структуру.

Это исключает потребность в чистом, сухом, неповрежденном пальце. Ультразвуковой сканер невозможно обмануть с помощью снимка отпечатка, так как он формирует 3D-картину строения кожи, а также умеет фиксировать пульс. В марте этого года компания Qualcomm представила свою разработку на базе данной технологии и ходят слухи, что впервые мы увидим ее реализацию в смартфоне Xiaomi Mi5.

Далее давайте затронем тему программной и аппаратной реализации сканера отпечатка пальца в разных системах. Впервые Apple представила биометрический способ идентификации в iPhone 5s под брендом Touch ID. Это был оптический сканер на основе с разрешением 500 ppi. Он был встроен в кнопку «Home» и покрыт сапфировым стеклом, устойчивым к царапинам.

За обработку сканированного отпечатка отвечал сопроцессор, а уже преобразованный цифровой код хранился только в специальном изолированном хранилище. С помощью сканера отпечатка пальца iPhone 5s можно было только разблокировать смартфон и авторизоваться в iTunes. Сторонних приложений он не поддерживал. Уже в iOS 8 была реализована оплата с помощью Touch ID в ApplePay, появилась возможность использовать сканер для защиты данных сторонних программ.

В смартфонах на операционной системе Android сканер отпечатков впервые появился в Motorola Atrix 4G, но из-за неудобства реализации использовался немногими пользователями. Качественным прорывом стал флагман Samsung Galaxy S5.В нем с помощью сканера отпечатка пальцев можно было не только разблокировать смартфон, но и авторизоваться в платежной системе PayPal. Также функционал сканера могли использовать сторонние приложения. Но из-за метода сканирования отпечатка пальца (протяжного) решение в Samsung S5 проигрывало Touch ID.

В связи с особенностями операционных систем решение Apple в плане защиты от взлома вредоносными программами более надежное.

Стоит сказать, что в Android системах вплоть до 6-ой версии не было нативной поддержки такого способа аутентификации, и только в Android Marshmallow Google внедрила поддержку сканера отпечатков пальцев непосредственно в систему. В новой версии ОС разработчикам проще реализовать приложения для работы со сканером, так как достаточно добавить поддержку системных API. Вендерам же нет нужды создавать с нуля или адаптировать готовые программные решения, нередко не лучшего качества или низкого удобства.

На данный момент модуль сканера отпечатков пальцев уже не является привилегией флагманов ведущих игроков рынка смартфонов. Эту моду подхватили почти все производители, и сканер начал появляться даже в бюджетных моделях. Разработчики экспериментируют с размещение данного модуля (кнопка "Home", включения/выключения, под основной камерой), с программной частью и функциональностью.

Но на сегодняшний день такую систему биометрической защиты я бы не рекомендовал использовать для платежей, хранения важной личной информации. Доказательством этого служат примеры взлома с помощью слепков пальцев и Touch ID, и сканеров на Android-е. Возможно, разработка на основе ультразвукового сканирования исправит эту проблему. А вот в качестве метода разблокировки смартфона - для защиты от чрезмерного любопытства третьих лиц, сканер отпечатков пальцев подходит идеально.

С каждым годом цифровые технологии всё сильнее проникают в нашу жизнь. Деньги, документы, личные видео и фотографии, записи образуют массивы данных обо всех аспектах человеческой жизни. В теории, при должной усидчивости, с их помощью возможно построить исчерпывающий психологический портрет человека, украсть деньги, проникнуть в чужой дом. Защита личных данных в современном мире становится всё актуальнее.

Предпосылки развития

Эта пятиминутка паранойи понадобилась не для того, чтобы вас напугать (хотя если вы сейчас задумались о том, чтобы сменить пароли на более стойкие - это здорово), а чтобы объяснить почему производители смартфонов почти повсеместно в своих продуктах стали использовать методы биометрической аутентификации - защиты, в основе которой лежит уникальность параметров частей человеческого тела.

Таких параметров много, но не все из них подходят для целей защиты данных. Одни сильно меняются со временем, другие нелегко и неудобно считывать с технической точки зрения. Например, криминалисты иногда опознают людей по прикусу или при помощи ДНК, но вы ведь не будете снимать слепки с челюстей, каждый раз, когда предстоит авторизироваться в почте. Неудобно и сдавать капельку крови, чтобы разблокировать смартфон.

Если учесть все “но” остаются: рисунок радужки глаза, форма лица и черепа, а также отпечатки пальцев - малейшие узоры покрывающие кожу.

Несмотря на то, что смартфоны с датчиками отпечатков пальцев появились сравнительно недавно, сама технология прошла длинный путь развития. Я не буду обращаться к истории криминалистики, в которой дактилоскопия используется с 1902 года, а сразу перейду к применению ее достижений в различных гаджетах.

Толчок к развитию

Одним из первых девайсов, получивших датчик отпечатков пальцев, стал ноутбук от Acer - TravelMate 739. На обработку прикосновения к сканеру ему требовалось чуть больше 12 секунд, но для начала двухтысячных годов это было невероятно.

Уже в 2002 году мир увидел первое мобильное устройство со сканером отпечатков пальцев - карманный компьютер от HP - iPAQ Pocket PC h5400. Экран 320×240 точек, процессор Intel PXA250 400МГц, 64 МБ ОЗУ и 20 МБ под файловое хранилище - я мечтал о таком.


Уже на следующий год компания Fujitsu выпускает свой первый мобильный телефон с дактилоскопическим сканером и с тех пор, вплоть до 2011 года, на рынок попадает порядка 30 различных телефонов со сканерами отпечатков пальцев.

Apple запатентовала разблокировку с помощью дактилоскопического датчика в 2008 году, но пока компания доводила технологию до ума, Motorola представила первый в мире Android-смартфон с дактилоскопом - Atrix 4G.


К несчастью для Motorola, это устройство на рынке осталось почти что незамеченным. К моменту старта продаж интерес покупателей и индустрии к сканерам окончательно угас, чтобы возродиться вслед за анонсом iPhone 5S 10 сентября 2013 года. После этого события каждая уважающая себя компания считала долгом как можно скорее встроить сканер отпечатков пальцев свой аппарат.

Разновидности сканеров отпечатков пальцев

Отпечатки пальцев считываются различными способами. Существует несколько типов сканеров: оптические, емкостные, ультразвуковые, радиочастотные, термальные и распознающие узор за счет давления. Рассказывать обо всех этих разновидностях нет смысла, поскольку в мобильных устройствах используются только некоторые из них.

Сейчас в потребительской электронике наиболее распространены оптические и емкостные сенсоры.

Оптические дактилоскопические датчики - наиболее старая из актуальных технологий. Возможно, вы вспомните, как в некоторых фильмах, чтобы попасть за запертую дверь герой прикладывает к стеклянной пластине палец или ладонь, и кожу сканирует медленно проползающий луч света. Конечно, в реальности все происходит не так наглядно, но принцип тот же. По сути оптический дактилоскоп это маленький, но чрезвычайно чувствительный цифровой фотоаппарат. Палец подсвечивается сквозь полупрозрачную площадку и сенсоры в глубине датчика улавливают отраженный от поверхности кожи свет. По характеру отражения создается представление о форме узора, о складках кожи.

Общим недостатком оптических сканеров отпечатков пальцев является их чувствительность к загрязнениям. Стоит испачкаться контактной площадке или самому пальцу и количество отказов увеличивается в разы.


К тому же такой сканер несложно обмануть, что с удовольствием демонстрируют хакеры. Достаточно распечатать фотографию пальца в высоком разрешении и сканер “купится” на подмену.

Вторая распространенная технология - емкостные сенсоры . Они различают пальцы при помощи массива полупроводниковых элементов. Это очень похоже на сенсорный экран, но намного более тонко. Когда человек прикасается к такому датчику, изменяется распределение электрических зарядов на пластине сенсора, усеянной массой крошечных конденсаторов. Во впадинах и на гребнях которые образуют рисунок на коже заряд различается. Изменения отслеживаются и сохраняются в памяти устройства в виде паттерна, по которому можно опознать рисунок конкретного пальца. Но и это не панацея. Применяя 3D-печать и токопроводящие материалы позволяют изготовить подделку, которую не отличит от оригинала и емкостный датчик.


Наиболее продвинутой и пока еще очень слабо распространенной в мобильной электронике технологией остается ультразвуковое распознавание отпечатков пальцев.

В оптических сканерах происходит измерение угла отражения лучей света от рельефа пальца. В ультразвуковом сканере действует тот же принцип, но информация о рельефе кожи получается при помощи звука. Сенсором измеряется то, как кожа взаимодействует с ультразвуком. Причем он не просто отражается от поверхности пальца, а проникает вглубь кожи. В результате получается не двухмерное изображения, а объемная карта звуковых отражений, подделать которую очень сложно.

Одним из первых смартфонов с ультразвуковым сканером отпечатков пальцев стал производства LeEco, но ничего выдающегося, кроме технологии, в его датчике отпечатков пальцев не было. А ведь ультразвук хорошо проникает сквозь стекло и металл. В теории это позволяет конструкторам прятать дактилоскопический сенсор глубоко в корпусе смартфона под другими деталями.


Соедините эту особенность с нынешним увлечением безрамочными экранами и получите концепцию смартфона у которого датчик отпечатка пальца, расположен под дисплеем. Прототипы с таким расположением сенсора уже , нам осталось только дождаться релиза технологии в полноценном продукте. Его уже давно прочат , но не исключено, что корейцев обойдут на финишной прямой .

Аппаратная реализация сканирования отпечатка пальца это лишь половина того, что нужно сделать, чтобы защитить ваши данные. Куда важнее то, как смартфон хранит данные об отпечатках и то, как ими распоряжается.

Но прежде чем перейти к нюансам программной реализации биометрической аутентификации по отпечаткам пальцев - небольшой совет. Если вы хотите увеличить скорость распознавания отпечатка смартфоном - добавьте один и тот же палец в систему дважды.

“Железо” - это не все

Рассказывать о программной части я также буду в хронологическом порядке. В смартфонах на Android поначалу не существовало единого подхода к разблокировке устройства отпечатком пальца. Каждый производитель организовывал этот процесс в соответствии с собственными представлениями о безопасности. Порой весьма странными.

Например, громким скандалом стала история с HTC One Max, где в памяти телефона хранились полные копии отпечатков пальцев как есть, даже без шифрования.

Эталоном стала технология Touch ID от Apple. Смартфоны компании не запоминают отпечатки пальцев. Вместо этого, данные с сенсора в момент сканирования преобразовываются в одностороннюю хеш-функцию - битовую строку, из которой нельзя восстановить отпечаток.

Принцип проиллюстрирую на примере уравнения a+b=4. Какие пары чисел дают в сумме четыре - догадаться не сложно. Если слева от знака “равно” вместо a+b находится особая математическая последовательность - односторонняя хеш-функция. В нее можно подставить цифры, полученные с датчика отпечатков пальцев и получить справа некое значение. В одну сторону такую функцию посчитать легко, но проделать обратную операцию практически невозможно.


Чтобы по цифрам справа от знака “равно” выяснить, какие данные подставил в хеш-функцию датчик отпечатков пальцев, с текущим уровнем быстродействия компьютеров, потребуется время, сопоставимое с возрастом вселенной.

В памяти смартфона хранятся только хеш-функции, к тому же они дополнительно шифруются и извлекаются из защищенной памяти смартфона только когда требуются пользователю.

Аналогичный алгоритм, названный Nexus Imprint появился у пользователей Android только вместе с 6-й версией этой операционной системы. Тогда же Google представила Fingerprint API для сторонних разработчиков и включила в программу сертификации аппаратов требования к датчику отпечатков пальцев.

Но вечная проблема Android - фрагментация накладывает опечаток и здесь. Если для продажи устройств в Европе производители получают все необходимые сертификаты, то для выхода на такие рынки, как Китай и Индия это делать не обязательно. Так что многие аппараты без Google Play, попадающие по неофициальным каналам в частности на российский рынок, не недостаточно хорошо защищены.

Кроме того, энтузиастам “перепрошивок” следует помнить о том, что разблокировка загрузчика смартфона фактически отключает все меры безопасности, предпринятые разработчиком операционной системы.

Не безопаснее, но удобнее


Как видите, для смартфона ваши отпечатки пальцев мало чем отличаются от обычного пароля - такие же последовательности цифр, пускай и вводятся они не с наэкранной клавиатуры, а при помощи специального датчика. Они не безопаснее, но заметно удобнее паролей. Их нельзя потерять или забыть, они быстрее вводятся и что самое главное, с ними владельцы смартфонов стали защищать свои устройства гораздо чаще. На это и был расчет, когда Apple внедряла Touch ID - аккуратно подготовить платформу для развертывания и внедрения фирменной системы бесконтактных платежей - Apple Pay.

И тут надо отдать компании должное. Преследуя коммерческие интересы она в очередной раз выступила в роли локомотива, спровоцировав изменения, которые пошли на пользу всей индустрии.

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.

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:

  • 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:

    1. Vt – плюс питания детектора пальца
    2. Vin – плюс питания модуля
    3. 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:

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

    Сканер отпечатков пальцев имеет 8 основных инструкций для его управления:

    1. Сканирование отпечатка пальца и сохранение его в буфере. Возвращает код подтверждения об успешности операции.
    2. Создание файла символов отпечатка пальца из оригинального отпечатка и сохраняет его в CharBuffer1 (2). Возвращает код подтверждения об успешности операции.
    3. 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.
    4. 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.
    5. Сохранение шаблона отпечатка пальца из Buffer1/Buffer2 во флэш память библиотеки модуля. Возвращает код подтверждения об успешности операции.
    6. Удаление шаблона из флэш памяти модуля. Возвращает код подтверждения об успешности операции.
    7. Очистка памяти библиотеки отпечатков пальцев модуля. Возвращает код подтверждения об успешности операции.
    8. 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 Примечание Магазин 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