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:
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 :
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),:
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:
Все существующие на сегодняшний день сканеры отпечатков пальцев по используемым ими физическим принципам можно выделить в три группы:
- оптические;
- кремниевые (или полупроводниковые);
- ультразвуковые.
Оптические сканеры
В основе работы оптических сканеров лежит оптический метод получения изображения. По видам используемых технологий можно выделить следующие группы оптических сканеров:
1. FTIR-сканеры - устройства, в которых используется эффект нарушенного полного внутреннего отражения (Frustrated Total Internal Reflection, FTIR) .
При падении света на границу раздела двух сред световая энергия делится на две части: одна отражается от границы, другая — проникает через границу раздела во вторую среду. Доля отраженной энергии зависит от угла падения. Начиная с некоторой его величины, вся световая энергия отражается от границы раздела. Это явление называется полным внутренним отражением . Однако при контакте более плотной оптической среды (в нашем случае поверхность пальца) с менее плотной (в практической реализации, как правило, поверхность призмы) в точке полного внутреннего отражения пучок света проходит через эту границу. Таким образом, от границы отразятся только пучки света, попавшие в такие точки полного внутреннего отражения, к которым не были приложены бороздки папиллярного узора поверхности пальца. Для фиксации получившейся световой картинки поверхности пальца используется специальная камера (ПЗС или КМОП в зависимости от реализации сканера).
2. Оптоволо
конные сканеры (fiber optic scanners)
- представляют собой оптоволоконную матрицу, каждое из волокон которой заканчивается фотоэлементом.
Чувствительность каждого фотоэлемента позволяет фиксировать остаточный свет, проходящий через палец, в точке прикосновения рельефа пальца к поверхности сканера. Изображение отпечатка пальца формируется по данным каждого из элементов.
3. Электрооптические сканеры (electro- optical scanners) основаны на использовании специального электрооптического полимера, в состав которого входит светоизлучающий слой.
При прикладывании пальца к сканеру неоднородность электрического поля у его поверхности (разность потенциалов между бугорками и впадинами) отражается на свечении этого слоя так, что он высвечивает отпечаток пальца. Затем массив фотодиодов сканера преобразует это свечение в цифровой вид.
4. Оптические протяжные сканеры (sweep
optical
scanners)
в целом аналогичны FTIR-устройствам.
Их особенность в том, что палец нужно не просто прикладывать к сканеру, а проводить им по узкой полоске - считывателю. При движении пальца по поверхности сканера делается серия мгновенных снимков (кадров). При этом соседние кадры снимаются с некоторым наложением, т. е. перекрывают друг друга, что позволяет значительно уменьшить размеры используемой призмы и самого сканера. Для формирования (точнее сборки) изображения отпечатка пальца во время его движения по сканирующей поверхности кадрам используется специализированное программное обеспечение.
5. Роликовые сканеры (roller- style scanners) . В этих миниатюрных устройствах сканирование пальца происходит при прокатывании пальцем прозрачного тонкостенного вращающегося цилиндра (ролика).
Во время движения пальца по поверхности ролика делается серия мгновенных снимков (кадров) фрагмента папиллярного узора, соприкасающегося с поверхностью. Аналогично протяжному сканеру соседние кадры снимаются с наложением, что позволяет без искажений собрать полное изображение отпечатка пальца. При сканировании используется простейшая оптическая технология: внутри прозрачного цилиндрического ролика находятся статический источник света, линза и миниатюрная камера. Изображение освещаемого участка пальца фокусируется линзой на чувствительный элемент камеры. После полной «прокрутки» пальца, «собирается картинка» его отпечатка.
6. Бесконтактные сканеры (touchless
scanners)
. В них не требуется непосредственного контакта пальца с поверхностью сканирующего устройства.
Палец прикладывается к отверстию в сканере, несколько источников света подсвечивают его снизу с разных сторон, в центре сканера находится линза, через которую, собранная информация проецируется на КМОП-камеру, преобразующую полученные данные в изображение отпечатка пальца.
Полупроводниковые (кремниевые) сканеры
В основе этих сканеров использование для получения изображения поверхности пальца свойств полупроводников, изменяющихся в местах контакта гребней папиллярного узора с поверхностью сканера. В настоящее время существует несколько технологий реализации полупроводниковых сканеров.
1. Емкостные сканеры (capacitive scanners) - наиболее широко распространенный тип полупроводниковых сканеров, в которых для получения изображения отпечатка пальца используется эффект изменения емкости pn-перехода полупроводникового прибора при соприкосновении гребня папиллярного узора с элементом полупроводниковой матрицы.
Существуют модификации описанного сканера, в которых каждый полупроводниковый элемент в матрице сканера выступает в роли одной пластины конденсатора, а палец - в роли другой. При приложении пальца к сенсору между каждым чувствительным элементом и выступом-впадиной папиллярного узора образуется некая емкость, величина которой определяется расстоянием между поверхностью пальца и элементом. Матрица этих емкостей преобразуется в изображение отпечатка пальца.
2. Чувствительные к давлению сканеры (pressure scanners) - в этих устройствах используются сенсоры, состоящие из матрицы пьезоэлементов.
При прикладывании пальца к сканирующей поверхности выступы папиллярного узора оказывают давление на некоторое подмножество элементов поверхности, соответственно впадины никакого давления не оказывают. Матрица полученных с пьезоэлементов напряжений преобразуется в изображение поверхности пальца.
3. Термо-сканеры (thermal scanners) - в них используются сенсоры, которые состоят из пироэлектрических элементов, позволяющих фиксировать разницу температуры и преобразовывать ее в напряжение (этот эффект также используется в инфракрасных камерах).
При прикладывании пальца к сенсору по температуре прикасающихся к пироэлектрическим элементам выступов папиллярного узора и температуре воздуха, находящегося во впадинах, строится температурная карта поверхности пальца и преобразуется в цифровое изображение.
Данные типы сканеров являются самыми распространенными. Во всех приведенных полупроводниковых сканерах используются матрица чувствительных микроэлементов (тип которых определяется способом реализации) и преобразователь их сигналов в цифровую форму. Таким образом, обобщенно схему работы приведенных полупроводниковых сканеров можно продемонстрировать следующим образом:
4. Радиочастотные сканеры (RF- Field scanners) - в таких сканерах используется матрица элементов, каждый из которых работает как маленькая антенна.
Сенсор генерирует слабый радиосигнал и направляет его на сканируемую поверхность пальца. Каждый из чувствительных элементов принимает отраженный от папиллярного узора сигнал. Величина наведенной в каждой микроантенне электро-движущая сила (ЭДС) зависит от наличия или отсутствия в близи нее гребня папиллярного узора. Полученная таким образом матрица напряжений преобразуется в цифровое изображение отпечатка пальца.
5. Протяжные термо-сканеры (thermal
sweep
scanners)
- разновидность термо-сканеров, в которых для сканирования (так же как и в оптических протяжных сканерах), необходимо провести пальцем по поверхности сканера, а не просто приложить его.
6. Емкостные протяжные сканеры (capacitive sweep scanners) - используют аналогичный способ покадровой сборки изображения отпечатка пальца, но каждый кадр изображения получается с помощью емкостного полупроводникового сенсора.
7. Радиочастотные протяжные сканеры (RF- Field sweep scanners) - аналогичны емкостным, но используют радиочастотную технологию.
Ультразвуковые сканеры
Ультразвуковое сканирование
- это сканирование поверхности пальца ультразвуковыми волнами и измерение расстояния между источником волн и впадинами и выступами на поверхности пальца по отраженному от них эху. Качество получаемого таким способом изображения в 10 раз лучше, чем полученного любым другим, представленным на биометрическом рынке методом. Кроме этого, стоит отметить, что данный способ практически полностью защищен от муляжей, поскольку позволяет кроме отпечатка пальца получать и некоторые дополнительные характеристики о его состоянии (например, пульс внутри пальца).
Примеры использования сканеров отпечатков пальцев
Основное применение технологии распознавания по отпечаткам пальцев – защита от несанкционированного доступа. Чаще используются в охранных системах и системах учета рабочего времени сотрудников.
Для контроля доступа, сканеры отпечатков пальцев встраивают в ноутбуки, мобильные телефоны, внешние накопители, флэш-карты и т.д. и т.п.
Человек всегда пытался сохранить свою личную информацию в тайне. И это совсем не удивляет – на то она и личная! С появлением первых компьютеров пользователи начали защищать свои данные паролями и различными ПИН-кодами. Однако первые компьютеры были созданы не для домашнего пользования, а для различных производственных фирм. Пусть на них и не было личной информации, они хранили различные алгоритмы работы, которые тоже разглашать никто не хотел.
Затем компьютеры постепенно начали «одомашниваться», а параллельно этому появляются и сотовые телефоны. И уже каждый человек, воспользовавшись комбинацией, известной только ему, смог обезопасить свои данные. Долгое время в обиходе применялись различные комбинации символов в качестве паролей. Однако на смену им приходит сканер отпечатков пальцев. Он был популярен в Америке ещё в середине 90-х. Идея заключалась в том, что можно получить доступ к устройству «в одно касание». И вместо того, чтобы каждый раз вводить пароль, пользователю достаточно лишь дотронуться до соответствующей площадки.
Сканер отпечатков пальцев в России
В России же такое нововведение не имело высокого распространения в те времена. Лишь 20 сентября 2013 года, когда был запущен iPhone 5s, который как раз и имеет встроенный сканер отпечатков пальцев и совокупность средств (Touch ID) для обеспечения его работы, широкая группа пользователей смогла оценить столь интересную технологию. После появления смартфона из Купертино на рынок повалила куча моделей выше среднего ценового сегмента, которые оснащались сканером отпечатков пальцев. Сегодня же даже бюджетные смартфоны в большинстве своем имеют биометрический датчик для идентификации пользователей.
Насколько безопасен сканер отпечатков пальцев?
Несмотря на то, что биометрические показатели человека не так просто подделать, сканер отпечатков не так безопасен, как может казаться. Команда «Лаборатории Касперского» провела проверку защищённости этого приспособления. Выяснилось, что на некоторых устройствах информация об отпечатках хранится в незашифрованной форме и в формате картинки. Так что теоретически любое приложение, которому вы дадите доступ к интернету и к локальным файлам, сможет передать информацию о ваших отпечатках куда угодно. Поэтому «Касперский» рекомендовал пользоваться только проверенными приложениями и программами. Как бы то ни было, на большинстве современных девайсов эта информация хранится в закодированном виде и в надёжно защищённой папке.
Альтернативы сканера отпечатков пальцев
Компания Samsung решила последовать примеру Apple с ее Touch ID и придумать уникальный биометрический датчик, который можно внедрить в смартфон. Фирмой было принято решение разработать сканер радужки глаза. Его суть состоит в том, что для разблокировки устройства необходимо посмотреть в камеру, чтобы система, проанализировав полученные данные, распознала вас. Она фиксирует именно радужку глаза, которая так же, как и отпечатки пальцев, у каждого человека разная. Однако и этот вид биометрической идентификации далеко не идеален. Технология требует, чтобы было видно более 90% радужки глаза. Некоторые люди с азиатским разрезом глаз жалуются на то, что устройство просит открыть глаза пошире, но в силу анатомических особенностей это сделать не так просто.
Фирма Apple тоже решила не останавливаться на сканере отпечатков пальцев, разработав Face ID. Это совокупность программ, которая проводит анализ вашего лица и строит его объёмную виртуальную модель. Она, помимо уникального рельефа лица, также несёт в себе информацию о ваших глазах, губах и носе. Эти показатели хранятся на смартфоне в закодированном формате. Но и эта технология биометрической идентификации не смогла гарантировать стопроцентную защиту. Уже через неделю после запуска iPhone X, который первым получил Face ID, в сети было опубликовано видео, в котором один из специалистов компании при помощи маски.
Где располагается
Чаще всего для расположения сканера используют два места: кнопка «Домой» на передней части смартфона или задняя крышка устройства. Сканер выглядит, как гладкая поверхность, чаще всего немного обрамлённая маленьким бортиком. Редко дактилоскопический сканер встраивают в боковую кнопку питания.
Как настроить
Чтобы настроить работу сканера отпечатков пальцев на Android-устройстве, вам необходимо зайти в настройки, затем выбрать пункт «Экран блокировки» (иногда «Экран блокировки и отпечатка пальца»), нажать на «Управление отпечатками пальцев» и смело можете производить настройку. А именно – добавить отпечаток пальца или удалить из уже занесённых в память.
В основном смартфоны могут хранить до 10 отпечатков пальцев (реже меньше). Чтобы занести отпечаток пальца, необходимо выбрать соответствующий пункт и приложить палец к сканеру (не нажимая кнопки «Домой», если он в неё встроен), прикладывая палец в разных положениях. Также после занесения отпечатка пальца в память устройства желательно присвоить ему какое-либо наименование, дабы не запутаться, если в систему будет занесено несколько отпечатков.
На сегодняшний день компьютеризация общества заставляет искать различные способы ограничения доступа к информации, хранимой на компьютере. Причем система авторизации и аутентификации пользователя по паролю является одной из самых распространенных, хоть и имеет множество недостатков. Альтернативой парольной защите может выступать аутентификация по биометрическим параметрам пользователя, в частности по отпечатку пальца. А для этого требуется всего лишь сканер отпечатков пальцев и соответствующее программное обеспечение, которое идет в комплекте вместе с устройством.
Сканер отпечатка пальца представляет собой устройство, которое считывает образ пальца со всеми его особенностями в виде папиллярного узора и передает результат сканирования в программное обеспечение. Специализированное приложение сравнивает полученное изображение с образцом, созданным на этапе формирования биометрического пароля.
Типы сканеров отпечатков пальцев
Все сканеры отпечатков пальцев, которые на сегодняшний день используются, можно классифицировать на три группы, исходя из физического принципа работы:
Полупроводниковые (кремниевые);
Оптические;
Ультразвуковые.
Полупроводниковые сканеры
Данный тип сканеров получает изображение на основе свойств полупроводников, которые изменяются в области контакта папиллярного узора и сканера. В основе работы данного типа сканирующих устройств может лежать несколько технологий:
Емкостные сканеры. В основе работы подобных сканеров лежит эффект, когда емкость pn-перехода в изменяется при соприкосновении гребней папиллярного узора и элементов полупроводниковой матрицы.
Чувствительные к давлению отпечатков пальцев данного типа в своей работе использует специальную матрицу пьезоэлементов. Когда палец соприкасается с матрицей, то гребни оказывают давление на неё, а впадины, соответственно, нет. Исходя из оказываемого давления на матрицу, и формируется изображение.
Устройства данного типа используют сенсоры, состоящие из пироэлектрических элементов. Данные сенсоры фиксируют температурную разницу, после чего преобразуют её в напряжение.
Радиочастотные сканеры. Сканеры данного типа состоят из микроантенн, которые генерируют слабый сигнал, а по полученной в ответ от папиллярного узора величине электро-движущей силы формируется итоговое изображение отпечатка пальца.
Протяжные термо-сканеры. То же самое, что и термо-сканеры. Единственное отличие заключается в том, что палец необходимо провести по сканирующей поверхности, а не приложить его.
Емкостные протяжные сканеры. Технология получения изображения та же, что и в емкостных, но способ получения отличается тем, что палец проводится по сканирующей поверхности.
Радиочастотные протяжные сканеры. Принцип работы данных устройств тот же, что и в радиочастотных приборах, но способ снятия изображения заключается не в приложении пальца к устройству, а в проведении пальцем по его поверхности.
Оптические сканеры
Сканер отпечатков пальцев данного типа получает изображение пальца по оптическому методу. В основе работы устройств данного типа лежат различные технологии
FTIR-сканеры. Данные устройства используют эффект нарушенного внутреннего отражения.
Оптоволоконные сканеры. представляет собой матрицу оптоволоконную, каждое волокно которой содержит фотоэлемент.
- Электрооптические сканеры. Получение изображения идет от электрооптического полимера, который в своем составе имеет светоизлучающий слой.
Оптические протяжные сканеры. Данный вид оборудования представляет собой доработку оптоволоконных устройств, в которых для получения изображения необходимо проводить пальцем по поверхности, а не прикладывать его.
Роликовые сканеры. Для получения изображения необходимо провести пальцем по ролику, где делаются снимки пальца с папиллярными узорами.
Бесконтактные сканеры. Сканирование пальца осуществляется бесконтактным способом. Палец прикладывается к отверстию, где его подсвечивают несколько источников, а встроенная камера фиксирует изображение пальца.
Ультразвуковые сканеры
Данный тип устройств сканирует поверхность пальца ультразвуковыми волнами, а на основании измеренного расстояния отраженных волн от впадин и выступов строится изображение. Данный тип устройств отличается от выше рассмотренных тем, что результат сканирования получается более качественным.
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.
Как удалить фон в фотошопе у сложных объектов
Как в фотошопе удалить черный или белый фон с картинки
Приводим в чистоту и порядок монитор в домашних условиях Как помыть экран монитора
Мониторы с поддержкой nvidia 3d vision
SLI: подключение видеокарт для совместной работы