Аутентификация по отпечаткам пальцев.

Аутентификация на воплощённых характеристиках

Способ аутентификации, основанной на воплощённых характеристиках, использует уникальные биометрические признаки субъекта, которые можно условно разделить на две основные группы :

· врождённые генетические и физиологические параметры (геометрия ладони, отпечаток пальца, рисунок радужной оболочки или сетчатки глаза, геометрические характеристики лица, структура ДНК);

· индивидуальные особенности, приобретённые в течение жизни (почерк, речь, индивидуальный стиль работы на клавиатуре и пр.).

Организация биометрических систем аутентификации:

1. Создаётся и поддерживается база данных характеристик зарегистрированных (или потенциальных) пользователей. Для этого биометрические признаки пользователя снимаются, обрабатываются, и результат обработки, называемый биометрическим шаблоном , заносится в базу данных.

2. Для идентификации (и одновременно аутентификации ) пользователя снятие и обработка характеристик повторяется

3. Производится поиск характеристик в базе данных шаблонов. В случае успешного поиска осуществляется сравнение с биометрическим шаблоном, выбранным на основе предварительно введённых данных.

4. Личность пользователя и её подлинность считается установленными, если сравнение прошло успешно.

Аутентификация по отпечаткам пальцев.

Установление личности по отпечаткам пальцев является наиболее распространённой биометрической технологией аутентификации субъекта. В настоящее время существуют два возможных подхода использования этого метода для аутентификации:

· непосредственное сравнение изображений отпечатков пальцев, полученных с помощью оптических устройств, с отпечатками из архива;

· сравнение характерных деталей отпечатка в цифровом виде, которые получают в процессе сканирования изображений отпечатка.

1. При непосредственном сравнении изображений отпечатков устройство аутентификации определяет оптическое соотношение двух изображений и вырабатывает сигнал, определяющий степень совпадения отпечатков. Сравнение отпечатков обычно выполняется непосредственно на месте установки устройства. Передача изображения отпечатка по каналам связи не применяется из-за ее сложности, высокой стоимости и необходимости дополнительной защиты каналов связи.

2. Большое распространение получила технология, построенная на сравнении деталей отпечатков, связанных с уникальностью и своеобразием рисунка папиллярных линий (бороздок) на пальце . При этом пользователь вводит с клавиатуры идентифицирующую информацию, по которой устройство аутентификации проводит поиск необходимого списка деталей отпечатка в архиве. После этого он помещает палец на оптическое окошко устройства, и начинается процесс сканирования, в результате которого вычисляются координаты точек, определяющих относительное расположение бороздок отпечатка. Сравнение производится в компьютере по специальным алгоритмам.

При появлении кремниевых дактилоскопических сканеров , встроенных в клавиатуру или в «мышь», а также сканеров с LPT – интерфейсами и USB - интерфейсами данная технология стала завоёвывать широкое признание не только в СКУД (системы контроля и управления доступом), но и для аутентификации в системах защиты информации от НСД в АС.

Биометрическая идентификация - это предъявление пользователем своего уникального биометрического параметра и процесс сравнения его со всей базой имеющихся данных. Для извлечения такого рода персональных данных используются .

Биометрические системы контроля доступа удобны для пользователей тем, что носители информации находятся всегда при них, не могут быть утеряны либо украдены. считается более надежным, т.к. не могут быть переданы третьим лицам, скопированы.

Технологии биометрической идентификации

Методы биометрической идентификации:

1. Статические, основанные на физиологических признаках человека, присутствующих с ним на протяжении всей его жизни:

• Идентификация ;
• Идентификация ;
• Идентификация ;
• Идентификация по геометрии руки;
• Идентификация по термограмме лица;
• Идентификация по ДНК.
• Идентификация
• Идентификация

Динамические берут за основу поведенческие характеристики людей, а именно подсознательные движения в процессе повторения какого-либо обыденного действия: почерк, голос, походка.

• Идентификация ;
• Идентификация по рукописному почерку;
• Идентификация по клавиатурному почерку
• и другие.

Одним из приоритетных видов поведенческой биометрии - манера печатать на клавиатуре. При её определении фиксируется скорость печати, давление на клавиши, длительность нажатия на клавишу, промежутки времени между нажатиями.

Отдельным биометрическим фактором может служить манера использования мыши. Помимо этого, поведенческая биометрия охватывает большое число факторов, не связанных с компьютером, - походка, особенности того, как человек поднимается по лестнице.

Существуют также комбинированные системы идентификации, использующие несколько биометрических характеристик, что позволяет удовлетворить самые строгие требования к надежности и безопасности систем контроля доступа.

Критерии биометрической идентификации

Для определения эффективности СКУД на основе биометрической идентификации используют следующие показатели:

• - коэффициент ложного пропуска;
• FMR - вероятность, что система неверно сравнивает входной образец с несоответствующим шаблоном в базе данных;
• - коэффициент ложного отказа;
• FNMR - вероятность того, что система ошибётся в определении совпадений между входным образцом и соответствующим шаблоном из базы данных;
• График ROC - визуализация компромисса между характеристиками FAR и FRR;
• Коэффициент отказа в регистрации (FTE или FER) – коэффициент безуспешных попыток создать шаблон из входных данных (при низком качестве последних);
• Коэффициент ошибочного удержания (FTC) - вероятность того, что автоматизированная система не способна определить биометрические входные данные, когда они представлены корректно;
• Ёмкость шаблона - максимальное количество наборов данных, которые могут храниться в системе.

В России использование биометрических данных регулируются Статьей 11 Федерального закона «О персональных данных» от 27.07.2006 г.

Сравнительный анализ основных методов биометрической идентификации

Сравнение методов биометрической аутентификации с использованием математической статистики (FAR и FRR)

Главными, для оценки любой биометрической системы, являются два параметра:

FAR (False Acceptance Rate) - коэффициент ложного пропуска, т.е. процент возникновения ситуаций, когда система разрешает доступ пользователю, незарегистрированному в системе.

FRR (False Rejection Rate) - коэффициент ложного отказа, т.е. отказ в доступе настоящему пользователю системы.

Обе характеристики получают расчетным путем на основе методов математической статистики. Чем ниже эти показатели, тем точнее распознавание объекта.

Для самых популярных на сегодняшний день методов биометрической идентификации средние значения FAR и FRR выглядят следующим образом:

Но для построения эффективной системы контроля доступа недостаточно отличных показателей FAR и FRR. Например, сложно представить СКУД на основе анализа ДНК, хотя при таком методе аутентификации указанные коэффициенты стремятся к нулю. Зато растет время идентификации, увеличивается влияние человеческого фактора, неоправданно возрастает стоимость системы.

Таким образом, для качественного анализа биометрической системы контроля доступа необходимо использовать и другие данные, получить которые, порой, возможно только опытным путем.

В первую очередь, к таким данным нужно отнести возможность подделки биометрических данных для идентификации в системе и способы повышения уровня безопасности.

Во- вторых, стабильность биометрических факторов: их неизменность со временем и независимость от условий окружающей среды.

Как логичное следствие, - скорость аутентификации, возможность быстрого бесконтактного снятия биометрических данных для идентификации.

И, конечно, стоимость реализации биометрической СКУД на основе рассматриваемого метода аутентификации и доступность составляющих.

Сравнение биометрических методов по устойчивости к фальсификации данных

Фальсификация биометрических данных это в любом случае достаточно сложный процесс, зачастую требующий специальной подготовки и технического сопровождения. Но если подделать отпечаток пальца можно и в домашних условиях, то об успешной фальсификации радужной оболочки - пока не известно. А для систем биометрической аутентификации по сетчатке глаза создать подделку попросту невозможно.

Сравнение биометрических методов по возможности строгой аутентификации

Повышение уровня безопасности биометрической системы контроля доступа, как правило, достигается программно-аппаратными методами. Например, технологии «живого пальца» для отпечатков, анализ непроизвольных подрагиваний – для глаз. Для увеличения уровня безопасности биометрический метод может являться одной из составляющих многофакторной системы аутентификации.

Включение в программно-аппаратный комплекс дополнительных средств защиты обычно довольно ощутимо увеличивает его стоимость. Однако, для некоторых методов возможна строгая аутентификация на основе стандартных составляющих: использование нескольких шаблонов для идентификации пользователя (например, отпечатки нескольких пальцев).

Сравнение методов аутентификации по неизменности биометрических характеристик

Неизменность биометрической характеристики с течением времени понятие также условное: все биометрические параметры могут измениться вследствие медицинской операции или полученной травмы. Но если обычный бытовой порез, который может затруднить верификацию пользователя по отпечатку пальца, - ситуация обычная, то операция, изменяющая рисунок радужной оболочки глаза – редкость.

Сравнение по чувствительности к внешним факторам

Влияние параметров окружающей среды на эффективность работы СКУД зависит от алгоритмов и технологий работы, реализованных производителем оборудования, и может значительно отличаться даже в рамках одного биометрического метода. Ярким примером подобных различий могут послужить считыватели отпечатков пальцев, которые в целом довольно чувствительны к влиянию внешних факторов.

Если сравнивать остальные методы биометрической идентификации – самым чувствительным окажется распознавание лиц 2D: здесь критичным может стать наличие очков, шляпы, новой прически или отросшей бороды.

Системы, использующие метод аутентификации по сетчатке, требуют довольно жесткого положения глаза относительно сканера, неподвижности пользователя и фокусировки самого глаза.

Методы идентификации пользователя по рисунку вен и радужной оболочке глаза сравнительно стабильны в работе, если не пытаться использовать их в экстремальных условиях работы (например, бесконтактная аутентификация на большом расстоянии во время «грибного» дождя).

Наименее чувствительна к влиянию внешних факторов трехмерная идентификация по лицу. Единственным параметром, который может повлиять на работу подобной СКУД, является чрезмерная освещенность.

Сравнение по скорости аутентификации

Скорость аутентификации зависит от времени захвата данных, размеров шаблона и объема ресурсов, отведенных на его обработку, и основных программных алгоритмов применяемых для реализации конкретного биометрического метода.

Сравнение по возможности бесконтактной аутентификации

Бесконтактная аутентификация дает массу преимуществ использования биометрических методов в системах физической безопасности на объектах с высокими санитарно-гигиеническими требованиями (медицина, пищевая промышленность, научно-исследовательские институты и лаборатории). Кроме того, возможность идентификации удаленного объекта ускоряет процедуру проверки, что актуально для крупных СКУД с высокой поточностью. А также, бесконтактная идентификация может использоваться правоохранительными органами в служебных целях. Именно поэтому , но еще не достигли устойчивых результатов. Особенно эффективны методы, позволяющие захватывать биометрические характеристики объекта на большом расстоянии и во время движения. С распространением видеонаблюдения реализация подобного принципа работы становится все более легкой.

Сравнение биометрических методов по психологическому комфорту пользователя

Психологический комфорт пользователей – также достаточно актуальный показатель при выборе системы безопасности. Если в случае с двухмерным распознаванием лиц или радужной оболочкой – оно происходит незаметно, то сканирование сетчатки глаза – довольно неприятный процесс. А идентификация по отпечатку пальца, хоть и не приносит неприятных ощущений, может вызывать негативные ассоциации с методами криминалистической экспертизы.

Сравнение по стоимости реализации биометрических методов в СКУД

Стоимость систем контроля и учета доступа в зависимости от используемых методов биометрической идентификации крайне различается между собой. Впрочем, разница может быть ощутимой и внутри одного метода, в зависимости от назначения системы (функциональности), технологий производства, способов повышающих защиту от несанкционированного доступа и т.п.

Сравнение доступности методов биометрической идентификации в России

Идентификация как Услуга (Identification-as-a-service)

Идентификация как Услуга на рынке биометрических технологий понятие достаточно новое, но сулящее массу очевидных преимуществ: простота использования, экономия времени, безопасность, удобство, универсальность и масштабируемость – как и другие системы, базирующиеся на Облачном хранении и обработке данных.

В первую очередь, Identification-as-a-service представляет интерес для крупных проектов с широким спектром задач по безопасности, в частности, для государственных и местных правоохранительных органов, позволяя создать инновационные автоматизированные системы биометрической идентификации, которые обеспечивают идентификацию в режиме реального времени подозреваемых и преступников.

Облачная идентификация как технология будущего

Развитие биометрической идентификации идет параллельно развитию Облачных сервисов. Современные технологические решения направлены на интеграцию различных сегментов в комплексные решения, удовлетворяющие всем потребностям клиента, при чем, не только в обеспечении физической безопасности. Так что объединение Cloud-сервисов и биометрии в составе СКУД – шаг, полностью отвечающий духу времени и обращенный в перспективу.

Каковы перспективы объединения биометрических технологий с облачными сервисами?

Этот вопрос редакция сайт адресовала крупнейшему российскому системному интегратору, компании «Техносерв»:

"Начнем с того, что интеллектуальные комплексные системы безопасности, которые мы демонстрируем – и есть, собственно, один из вариантов облака. А вариант из фильма: человек один раз прошел мимо камеры и он уже занесен системы… Это будет. Со временем, с увеличением вычислительных мощностей, но будет.

Сейчас на одну идентификацию в потоке, с гарантированным с качеством, - нужно как минимум восемь компьютерных ядер: это чтобы оцифровать изображение и быстро сравнить его с базой данных. Сегодня это технически возможно, но невозможно коммерчески - такая высокая стоимость просто не сообразна. Однако, с повышением мощностей, мы придем к тому, что единую базу биоидентификации всё-таки создадут, " - отвечает Александр Абрамов, директор департамента мультимедиа и ситуационных центров компании "Техносерв".

Идентификация как Услуга Morpho Cloud

О принятии Облачных сервисов в качестве удобного и безопасного решения, говорит первое развертывание автоматизированной системы биометрической идентификации для государственных правоохранительных органов в коммерческой облачной среде, завершившееся в сентябре 2016 гола: MorphoTrak, дочерняя компания Safran Identity & Security, и Департамент полиции Альбукерке успешно развернули MorphoBIS в облаке MorphoCloud. Полицейские уже отметили значительное увеличение скорости обработки, а также возможность распознавания отпечатков значительно худшего качества.

Служба, разработанная MorphoTrak) базируется на Microsoft Azure Government и включает в себя несколько биометрические механизмов идентификации: дактилоскопическая биометрия, биометрия лица и радужной оболочки глаза. Кроме того, возможно распознавание татуировок, голоса, услуги (VSaaS).

Кибербезопасность системы отчасти гарантируется размещением на правительственном сервере уголовного правосудия Criminal Justice Information Services (CJIS), а отчасти совокупным опытом работы в области безопасности компаний Morpho и Microsoft.

"Мы разработали наше решение, чтобы помочь правоохранительным органам добиться экономии времени и увеличения эффективности. Безопасность, конечно, является ключевым элементом. Мы хотели, чтобы облачное решение отвечало бы жесткой политике безопасности правительства CJIS и нашли Microsoft идеальным партнером, чтобы обеспечить жесткий контроль над уголовными и национальными данными по безопасности, в рамках территориально-распределенной среды центров обработки данных." - говорит Франк Баррет, директор Cloud Services в MorphoTrak, LLC.

В результате Morpho Cloud является выдающимся примером аутсорсингового управления идентификацией , которая может обеспечить эффективность и экономичность улучшений в системах безопасности правоохранительных органов. Идентификация как сервис предоставляет преимущества, недоступные для большинства учреждений. Например, гео-распределенное аварийное восстановление данных, как правило, не целесообразно с точки зрения высокой стоимости проекта, и повышение уровня безопасности таким образом возможно только благодаря масштабу Microsoft Azure и Morpho Cloud.

Биометрическая аутентификация на мобильных устройствах

Аутентификация по отпечатку пальца на мобильных устройствах

Исследование Biometrics Research Group, Inc . посвящено анализу и прогнозу развития рынка биометрической аутентификации в мобильных устройствах. Исследование спонсировано ведущими производителями рынка биометрии Cognitec, VoicePIN и Applied Recognition .

Рынок мобильной биометрии в цифрах

По данным исследования объем сегмента мобильной биометрии оценивается в 9 млрд. долл. к 2018 г. и $ 45 млрд к 2020 году по всему миру. При этом использование биометрических характеристик для аутентификации будет применяться не только для разблокировки мобильных устройств, а также для организации многофакторной аутентификации и мгновенного подтверждения электронных платежей.

Развитие сегмента рынка мобильной биометрии связано с активным использованием смартфонов с предустановленными сенсорами. Отмечается, что к концу 2015 года, мобильные устройства с биометрией будут использовать не менее 650 млн человек. Число пользователей мобильных с биометрическими датчиками согласно прогнозам, будет расти на 20.1% в год и к 2020 году составит не менее 2 млрд. человек.

Материал спецпроекта "Без ключа"

Спецпроект "Без ключа" представляет собой аккумулятор информации о СКУД, конвергентном доступе и персонализации карт

Для обеспечения конфиденциальности информации предлагались различные средства авторизации и аутентификации пользователя для предоставления ему необходимого физического доступа к данным, финансовым средствам и т.п. В основе большинства современных систем аутентификации лежит принцип получения, сбора и измерения биометрической информации, то есть информации об определенных физиологических характеристиках человека.

реимущество биометрических систем идентификации по сравнению с традиционными (например, PIN-кодовыми системами или системами доступа по паролю) заключается в том, что идентифицируется собственно человек. Используемая в этих системах характеристика является неотъемлемой частью личности, ее невозможно потерять, передать, забыть. Поскольку биометрические характеристики каждого индивидуума уникальны, они могут использоваться для предотвращения воровства или мошенничества. Сегодня существует большое число компьютеризированных помещений, хранилищ, исследовательских лабораторий, банков крови, банкоматов, военных сооружений и т.д., доступ к которым контролируется устройствами, сканирующими уникальные физиологические характеристики человека.

В последние годы к вопросам безопасности информационных сетей, а в частности биометрических систем безопасности, было приковано самое пристальное внимание. Свидетельство тому - огромное количество статей, посвященных обзору ставших уже традиционными и известными широкому кругу читателей методов идентификации человека: по отпечаткам пальцев, по сетчатке и радужной оболочке глаза, по особенностям и структуре лица, по геометрии кисти руки, по речи и почерку.

Анализ научно-технической и периодической научно-популярной литературы позволяет систематизировать такие системы в плане трудоемкости их разработки и обеспечиваемой точности и надежности результатов измерений (рис. 1). Некоторые технологии уже сегодня получили широкое внедрение, другие еще только разрабатываются. В данной статье мы приведем примеры систем как первой, так и второй группы.

Пароли сегодняшнего дня

Идентификация по отпечаткам пальцев

На сегодняшний день одной из самых распространенных биометрических технологий является технология идентификации по отпечаткам пальцев. Системы, использующие такие технологии, берут свое начало от криминалистических систем, когда отпечаток пальца преступника заносился в картотеку, а затем сравнивался с предъявленным отпечатком. С тех пор появилось большое количество усовершенствованных устройств, сканирующих отпечатки пальцев. Исследования в данной области показали, что отпечаток пальца человека не изменяется со временем, а при повреждении кожного покрова идентичный папиллярный узор полностью восстанавливается. Очевидно, в силу указанных причин, а также вследствие того, что сканирование отпечатка пальца, в отличие от многих других способов идентификации, не вызывает дискомфорта у человека, данный способ стал самым распространенным способом идентификации. Еще одним плюсом использования данной методики является достаточно высокая точность распознавания. Компании, занимающиеся разработкой устройств сканирования отпечатков пальцев, постоянно совершенствуют свои алгоритмы и значительно преуспели в этом. Например, компания BioLink Technologies выпустила BioLink U-Match Mouse (рис. 2), cтандартную компьютерную мышь с колесом прокрутки со встроенным оптическим сканером отпечатков пальцев: интерфейс - USB или COM+PS/2; защита от муляжей и «неживых» пальцев; использование передовых оптических элементов обеспечивает высокое качество сканирования и точность распознавания. Биометрический сканер BioLink U-Match MatchBook выполнен в виде отдельного устройства (рис. 3), время сканирования - 0,13 с, время распознавания - 0,2 с, USB-интерфейс, реализована защита от муляжей. Эти устройства демонстрируют такой показатель точности распознавания, при котором вероятность того, что доступ к защищенной информации получит неавторизованный пользователь, равна 1 на 1 млрд. предъявлений отпечатка пальца.

На отечественном рынке популярность приобретают мыши со сканером от компании Siemens, клавиатуры со встроенным сканером от компании Cherry, а также ноутбуки со сканером отпечатков пальцев; представлены и устройства от других производителей. Поэтому если руководитель предприятия решится заменить устаревшую систему безопасности на более совершенные средства защиты информации, ему будет из чего выбирать.

Анализ мирового биометрического рынка показывает, что технологии распознавания по отпечаткам пальцев представляют 50% биометрического рынка, а вместе с криминалистическими системами - и все 80%. По итогам 2001 года компания International Biometric Group констатировала, что технологии идентификации по отпечаткам пальцев все так же занимают лидирующее положение среди всех биометрических технологий, представленных на рынке.

Для использования стандартной биометрической системы распознавания по отпечаткам пальцев пользователю необходимо сначала зарегистрироваться в системе. При этом нет основания опасаться, что отпечаток вашего пальца будет храниться в памяти устройства - большинство систем хранят в памяти не реальную картинку отпечатка, а лишь цифровой шаблон, по которому невозможно восстановить реальный образ, поэтому права пользователя никоим образом не нарушаются. Так, при использовании устройств компании BioLink Technologies изображение отпечатка моментально преобразуется в небольшой цифровой код (размером всего 512 байт).

Внедрение биометрической защиты отнюдь не всегда требует замены существующей системы безопасности. Часто можно произвести замену паролей на биометрический паспорт пользователя с минимальными затратами. Например, решения компании BioLink Technologies позволяют установить систему биометрической защиты поверх стандартной парольной системы безопасности. При этом происходит совершенно безболезненная замена паролей на отпечатки пальцев. Таким образом, можно надежно защитить вход в операционную систему (Windows NT/2000, Windows 95/98, Novell NetWare) и режимы принудительной блокировки, экранной заставки и спящего режима, а также заменить стандартные средства защиты прикладных программ защитой по отпечатку пальца. Все эти базовые функции, а также многие другие возможности реализуются программным обеспечением BioLink Authentication Center версии 4.2 - единственной на сегодняшний день полностью русифицированной системой такого класса. При этом модели отпечатков пальцев хранятся централизованно - на программно-аппаратном комплексе аутентификации Authenteon (рис. 4). Сервер обеспечивает безопасное хранение до 5 тыс. моделей отпечатков пальцев, по которым невозможно воспроизвести реальный образ отпечатка, и другой секретной информации. Кроме того, сервер Authenteon - это централизованное администрирование пользователей, а также возможность для администратора легко раздавать зарегистрированным пользователям различные привилегии доступа к разным ресурсам без повторной регистрации. Отказоустойчивость сервера реализована следующим образом: сервер представляет собой корпус, в который помещены два независимых физических сервера, что делает возможными замену в горячем режиме и репликацию базы данных на работающий сервер.

Поскольку в настоящее время все большую популярность приобретают Интернет-приложения (Интернет-банкинг, электронная коммерция, корпоративные порталы), разработчики BioLink позаботились о возможности внедрения биометрической идентификации по отпечаткам пальцев в Интернет-приложения. Таким образом, любая компания, предприятие или учреждение может надежно защитить секретную информацию.

Решения компании BioLink Technologies прежде всего рассчитаны на средние и крупные предприятия. При этом комплексное русифицированное решение (ПО + устройства ввода + аппаратный сервер) наилучшим образом может быть интегрировано с информационными и ERP-системами, используемыми на предприятии, что позволяет, с одной стороны, значительно сократить расходы на администрирование парольных систем, а с другой - надежно обезопасить конфиденциальную информацию от несанкционированного доступа как извне, так и внутри предприятия.

Кроме того, появляется возможность решить еще одну актуальную проблему - значительно уменьшить риски при передаче данных в финансовые, банковские и другие системы, осуществляющие важные транзакции с использованием сети Интернет.

Системы идентификации по радужной оболочке глаза

Как следует из рис. 1, наибольшую точность и надежность на современном этапе обеспечивают биометрические системы идентификации на основе анализа и сопоставления радужной оболочки глаза. Ведь глаз с одинаковой радужной оболочкой, даже у полностью идентичных близнецов, не существует. Формируясь в первый год жизни, этот параметр остается для человека уникальным в течение всего времени его существования. Этот метод идентификации отличается от первого большей сложностью в использовании, более высокой стоимостью аппаратуры и жесткими условиями регистрации.

В качестве примера современной системы идентификации на основе анализа радужной оболочки глаза уместно привести решение от компании LG.

Система IrisAccess позволяет менее чем за секунду отсканировать рисунок радужной оболочки глаза, обработать и сравнить с 4 тыс. других записей, которые она хранит в своей памяти, а затем послать соответствующий сигнал в охранную систему. Технология - полностью бесконтактная (рис. 5). На основе изображения радужной оболочки глаза строится компактный цифровой код размером 512 байт. Устройство имеет высокую надежность по сравнению с большинством известных систем биометрического контроля (рис. 6), поддерживает объемную базу данных, выдает звуковые инструкции на русском языке, позволяет интегрировать в систему карты доступа и PIN-клавиатуры. Один контроллер поддерживает четыре считывателя. Система может быть интегрирована в LAN.

IrisAccess 3000 состоит из оптического устройства внесения в реестр EOU3000, удаленного оптического устройства ROU3000, контрольного устройства опознавания ICU3000, платы захвата изображения, дверной интерфейсной платы и PC-сервера.

Если требуется осуществлять контроль за несколькими входами, то ряд удаленных устройств, включая ICU3000 и ROU3000, может быть подключен к PC-серверу через локальную сеть (LAN). Описания основных компонентов системы представлены на врезке.

Организация контроля доступа и принципиальная схема развертывания охранной системы на базе IrisAccess от компании LG представлены на рис. 7 , .

Системы распознавания речи

Самую нижнюю позицию на рис. 1 - как в плане трудоемкости, так и в плане точности - занимают системы идентификации на основе распознавания речи. Причинами внедрения этих систем являются повсеместное распространение телефонных сетей и практика встраивания микрофонов в компьютеры и периферийные устройства, например в камеры. В качестве недостатков таких систем можно назвать факторы, влияющие на результаты распознавания: помехи в микрофонах, влияние окружающей обстановки на результаты распознавания (шум), ошибки при произнесении, различное эмоциональное состояние проверяемого в момент регистрации эталона и при каждой идентификации, использование разных устройств регистрации при записи эталонов и идентификации, помехи в низкокачественных каналах передачи данных и т.п.

Пароли будущего

Мы привели примеры биометрических устройств, которые уже достаточно широко применяются для контроля доступа, однако научно-технический прогресс не стоит на месте, и поэтому спектр технологий, которые могут использоваться в системах безопасности, постоянно расширяется. В настоящее время ряд биометрических технологий находится в стадии разработки, причем некоторые из них считаются весьма перспективными. Поэтому поговорим о технологиях, которые пока не нашли массового внедрения, но через некоторое время вполне могут встать в один ряд с наиболее надежными технологиями, используемыми сегодня. К этому списку мы отнесли следующие технологии:

1. построение термограммы лица на основе информации от датчика инфракрасного излучения;
2. анализ характеристик ДНК;
3. анализ динамики ударов по клавиатуре компьютера при печатании текста;
4. анализ структуры кожи и эпителия на пальцах на основе цифровой ультразвуковой информации;
5. анализ отпечатков ладоней;
6. анализ формы ушной раковины;
7. анализ характеристик походки человека;
8. анализ индивидуальных запахов человека.

Рассмотрим суть этих методов подробнее. Технология построения и анализа термограммы (рис. 9) является одним из последних достижений в области биометрии. Как обнаружили ученые, использование инфракрасных камер дает уникальную картину объектов, находящихся под кожей лица. Разные плотности кости, жира и кровеносных сосудов строго индивидуальны и определяют термографическую картину лица пользователя. Согласно научным заключениям, термограмма лица является уникальной, вследствие чего можно уверенно различать даже абсолютно похожих близнецов. Из дополнительных свойств этого подхода можно отметить его инвариантность по отношению к любым косметическим или косметологическим изменениям, включая пластическую хирургию, изменения макияжа и т.п., а также скрытность процедуры регистрации.

Технология, построенная на анализе характеристик ДНК, или, как ее называют ученые, метод геномной идентификации (рис. 10) является, по всей видимости, хотя и самой долгосрочной, но и наиболее перспективной из систем идентификации. В настоящее время данный метод контроля является слишком медленным и сложным для автоматизации. Метод основан на том, что в ДНК человека имеются полиморфные локусы (локус - положение хромосомы (в гене или аллели), часто имеющие 8-10 аллелей. Определение набора этих аллелей для нескольких полиморфных локусов у конкретного индивида позволяет получить своего рода геномную карту, характерную только для этого человека. Точность данного метода определяется характером и количеством анализируемых полиморфных локусов и на сегодняшний день позволяет достичь уровня ошибки 1 на 1 млн. человек.

Динамика ударов по клавиатуре компьютера при печатании текста, или клавиатурный почерк, анализирует способ (ритм) печатания пользователем той или иной фразы. Существуют два типа систем распознавания клавиатурного почерка. Первые предназначены для аутентификации пользователя при попытке получения доступа к вычислительным ресурсам. Вторые осуществляют мониторинговый контроль уже после предоставления доступа и блокируют систему, если за компьютером начал работать не тот человек, которому доступ был предоставлен первоначально. Ритм работы на клавиатуре, как показали исследования ряда фирм и организаций, является достаточно индивидуальной характеристикой пользователя и вполне пригоден для его идентификации и аутентификации . Для его измерения оцениваются промежутки времени либо между ударами при печатании символов, расположенных в определенной последовательности, либо между моментом удара по клавише и моментом ее отпускания при печатании каждого символа в этой последовательности. Хотя второй способ считается более эффективным, наилучший результат достигается совместным использованием обоих способов. Отличительной особенностью этого метода является его дешевизна, так как для анализа информации не требуется никакого оборудования, кроме клавиатуры. Следует отметить, что на настоящий момент данная технология находится в стадии разработки, и поэтому сложно оценить степень ее надежности, особенно с учетом высоких требований, предъявляемых к системам безопасности.

Для идентификации человека по руке используют несколько биометрических параметров - это геометрическая форма кисти руки или пальцев, расположение подкожных кровеносных сосудов ладони, узор линий на ладони.

Технология анализа отпечатков ладоней стала развиваться сравнительно недавно, но уже имеет определенные достижения. Причиной развития этой технологии послужил тот факт, что устройства для распознавания отпечатков пальцев имеют недостаток - им нужны только чистые руки, а отпечаток грязного пальца система может и не распознать. Поэтому ряд компаний-разработчиков сосредоточились на технологии, анализирующей не рисунок линий на коже, а очертание ладони, которое также имеет индивидуальный характер. Так, в середине прошлого года в Великобритании началась разработка новой компьютерной системы, которая позволит устанавливать личность подозреваемых по отпечаткам ладоней. Аналогичная система, работающая с отпечатками пальцев, успешно используется британскими полицейскими уже три года. Но одних лишь отпечатков пальцев, как утверждают криминалисты, часто оказывается недостаточно. До 20% следов, оставляемых на месте преступления, - это отпечатки ладоней. Однако их анализ традиционными средствами достаточно трудоемок. Компьютеризация этого процесса позволит использовать отпечатки ладоней более широко и приведет к существенному увеличению раскрываемости преступлений. Ожидается, что система будет внедрена к началу 2004 года, а ее создание обойдется Министерству внутренних дел в 17 млн. фунтов стерлингов. Следует отметить, что устройства сканирования ладони, как правило, имеют высокую стоимость, и поэтому оснастить ими большое количество рабочих мест не так уж и просто.

Технология анализа формы ушной раковины является одной из самых последних подходов в биометрической идентификации человека. С помощью даже недорогой Web-камеры можно получать довольно надежные образцы для сравнения и идентификации. Нужно отметить, что, поскольку этот способ недостаточно изучен, нам не удалось найти в научно-технической литературе достоверной информации о текущем состоянии дел.

Способность собак различать людей по запаху и наличие генетического влияния на запах тела позволяют считать эту характеристику, несмотря на ее зависимость от обычаев и индивидуальных привычек (пользование парфюмерией, диета, употребление лекарств и пр.), перспективной в плане использования в целях биометрической аутентификации личности. В настоящее время уже ведутся разработки систем «электронного носа» (рис. 11). Как правило, «электронный нос» представляет собой комплексную систему, состоящую из трех функциональных узлов, работающих в режиме периодического восприятия пахучих веществ: системы пробоотбора и пробоподготовки, линейки или матрицы сенсоров с заданными свойствами и блока процессорной обработки сигналов матрицы сенсоров. Этой технологии, как и технологии анализа формы ушной раковины, еще предстоит пройти долгий путь развития, прежде чем она станет удовлетворять биометрическим требованиям.

В заключение хочется отметить, что пока еще рано предсказывать, где, как и в каком виде будут в конечном итоге представлены надежные биометрические службы. Но совершенно ясно, что невозможно обойтись без биометрической идентификации, если необходимо получить позитивные, надежные и неопровержимые результаты проверки. Поэтому не исключено, что в самом ближайшем будущем пароли и PIN-коды уступят место новым, более надежным средствам авторизации и аутентификации.

КомпьютерПресс 3"2002

Правительственные и гражданские организации всего мира уже давно используют отпечатки пальцев в качестве основного метода установления личности. Кроме того, отпечатки являются наиболее точной, дружественной к пользователю и экономичной биометрической характеристикой для применения в компьютерной системе идентификации. В частности, данной технологией в США пользуются отделы транспортных средств администраций ряда штатов, ФБР, MasterCard, Секретная служба, Министерство финансов, Агентство национальной безопасности, Министерство обороны и т. д. Устраняя потребность в паролях для конечных пользователей, технология распознавания отпечатков пальцев сокращает число обращений в службу поддержки и снижает расходы на сетевое администрирование.

Обычно системы для распознавания отпечатков пальцев разделяют на два типа: для идентификации AFIS (Automatic Fingerprint Identification Systems) и для верификации. В первом случае используются отпечатки всех десяти пальцев. Подобные системы находят широкое применение в судебных органах. Устройства верификации обычно оперируют с информацией об отпечатках одного, реже нескольких пальцев. Сканирующие устройства бывают, как правило, трех типов: оптические, ультразвуковые и на основе микрочипа.

Единовременная регистрация отпечатка пальца человека на оптическом сканере занимает всего несколько минут. Крошечная CCD-камера, выполненная в виде отдельного устройства или встроенная в клавиатуру, делает снимок отпечатка пальца. Затем, с помощью специальных алгоритмов полученное изображение преобразуется в уникальный "шаблон" - карту микроточек этого отпечатка, которые определяются имеющимися в нем разрывами и пересечениями линий. Этот шаблон (а не сам отпечаток) затем шифруется и записывается в базу данных для аутентификации сетевых пользователей. В одном шаблоне хранится до 40 - 50 микроточек. При этом пользователи могут не беспокоиться о неприкосновенности своей частной жизни, поскольку сам отпечаток пальца не сохраняется и не может быть воссоздан по микроточкам.

Преимуществом ультразвукового сканирования является возможность определить требуемые характеристики на грязных пальцах и даже через тонкие резиновые перчатки. Стоит отметить, что современные системы распознавания нельзя обмануть, даже подсунув им свежеотрубленные пальцы (микрочип измеряет физические параметры кожи), что, согласитесь, весьма актуально для России.

Разработкой подобных систем занимается более 50 различных фирм-производителей. Что же касается стоимости оборудования, то построение комплексов для верификации обычно требует от нескольких сотен до нескольких тысяч долларов. Существенно дороже стоят системы AFIS. Например, программно-аппаратный комплекс, используемый правоохранительными органами, предназначенный для хранения информации о 5 млн. человек и выполняющий около 5 тыс. поисков в день, обойдется в несколько миллионов долларов.

Идентификация по Сетчатке и радужной оболочке глаза

Довольно надежное распознавание обеспечивают системы, анализирующие рисунок радужной оболочки человеческого глаза. Дело в том, что эта характеристика довольно стабильна и не меняется практически в течение всей жизни. Заметим также, что радужки правого и левого глаза имеют разный рисунок.

Сканеры радужной оболочки не требуют от пользователя сконцентрировать взгляд на определенной цели, при этом видеоизображение глаза может быть отсканировано с расстояния до 1,5 м, что делает возможным использование таких сканеров, например, в банкоматах. Ослабленное зрение не препятствует сканированию и кодированию идентифицирующих параметров, главное, чтобы радужка была не повреждена. Даже катаракта - помутнение хрусталика, поскольку он находится позади радужной оболочки, - никоим образом не мешает сканированию.

Обычно различают активные и пассивные системы. В системах первого типа пользователь должен сам настроить камеру, передвигая ее для более точной наводки. Пассивные системы более просты в использовании, поскольку настройка камеры в них осуществляется автоматически, и обладают весьма высокой надежностью.

Отметим, что оборудование подобного класса до сих пор производили только две фирмы: наиболее известная из них IriScan (http://www.iriscan.com/ ). Стоимость биометрических комплексов этой компании составляет от десятков до нескольких тысяч долларов.

В биометрических системах контроля, использующих в качестве идентификационного признака узор сетчатки глаза, глазное дно сканируется оптической системой с использованием инфракрасного света. При этом определяется рисунок расположения кровеносных сосудов глазного дна либо измеряются отражающие и поглощающие характеристики сетчатки. Для регистрации контрольного образа требуется около 40 байт. Полученная информация хранится в памяти системы и используется для сравнения. У сканеров сетчатки - отказа в доступе зарегистрированным пользователям, и практически не бывает случаев ошибочного доступа. Однако изображение должно быть четким, а катаракта может отрицательно воздействовать на качество рисунка. Типичное время авторизации составляет менее 60 с, анализа - 3 - 5 с. Несмотря на большие преимущества этого метода (высокая надежность, невозможность подделки), он обладает рядом недостатков, которые ограничивают область его применения (относительно большое время анализа, высокая стоимость, крупные габариты устройства сканирования, не очень приятная процедура авторизации).

Фам Зуй Тхай

Аспирант, кафедра МОСИТ, Московский государственный университет информационных технологий, радиотехники и электроники (МИРЭА)

НЕКОТОРЫЕ ВОПРОСЫ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ СРАВНЕНИЯ ОТПЕЧАТКОВ ПАЛЬЦЕВ ДЛЯ БИОМЕТРИЧЕСКИХ СИСТЕМ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ

Аннотация

Проведен анализ характеристик отпечатков пальцев и их преимущества при использовании в биометрических системах идентификации личности. На основе классификации отпечатков пальцев рассмотрены процессы распознавания и методов сравнения отпечатков пальцев.

Ключевые слова : Биометрия, отпечаток пальцев, система идентификации, сравнение отпечатков пальцев.

Pham Duy Thai

PhD student, Department of MOSIT, Moscow State University of Information Technologies, Radio Engineering and Electronics

Abstract

The analysis of fingerprints and their benefits when used in biometric identification systems. On the basis of the classification of the processes of fingerprint recognition methods and comparison of fingerprints.

Keywords: Biometrics, fingerprint, identification system, the comparison of fingerprints.

Биометрические системы, базирующиеся на физиологических параметрах, значительно надежнее систем, основывающихся на характерных чертах поведения - благодаря тому, что физиологические характеристики человека уникальные постоянны, в то время как черты поведения уникальны, но непостоянны во времени. Развитие биометрических технологий, простота и удобство их использования, снижение стоимости и увеличение надёжности, позволяют с успехом применять проверку подлинности отпечатков пальцев для аутентификации пользователей.

В данной статье обсуждается основные элементы биометрической системы идентификации личности по отпечаткам пальцев и алгоритмы, использующиеся для сравнения отпечатков пальцев в биометрических системах идентификации личности человека.

Биометрические системы контроля доступа по отпечаткам пальцев основаны на уникальности и постоянстве (у взрослого человека) рисунка папиллярных линий пальцев рук. Если принять эти цифры, то в случае аутентификации вероятность того, что у двух людей будут одинаковые отпечатки пальцев, составит: 2*10 -12

Для сравнения: PIN-код банковской карты состоит всего из четырёх цифр, поэтому среди десяти тысяч карт обязательно найдутся две с одинаковыми PIN-кодами.

К биометрическим характеристикам надёжной и стабильной биометрической системы предъявляют следующие требования:

• уникальность - биометрические характеристики должны быть уникальны у каждого человека;
• перманентность - биометрические характеристики должны оставаться неизменными в течение длительного срока.

Биометрическое распознавание - это процесс определения личности пользователя, состоящий из одного шага. В режиме распознавания система определяет личность пользователя, осуществляя сравнение контрольного шаблона со многими эталонными шаблонами (1:N - сравнение одного cо многими). В случае нахождения совпадения одновременно определяется и удостоверяется личность пользователя. Данная биометрическая идентификация широко распространена и нашла применение в судебной медицине и в правоохранительных органах.

В биометрических системах, работающих только в режиме аутентификации, возможно использование негативной идентификации в процессе регистрации пользователя в биометрической системе, при которой один контрольный шаблон сравнивается со многими для того, чтобы проверить, что данное лицо не зарегистрировано в базе данных, и таким образом предотвратить двойную регистрацию в системе. Этот режим часто используется в крупных программах по предоставлению социальных пособий, в которых пользователи пытаются регистрироваться несколько раз для получения пособий под разными именами. Существует нечто среднее между аутентификацией и распознаванием - сравнение одного с несколькими, предполагающее идентификацию пользователя по очень маленькой базе зарегистрированных пользователей. Чёткого количественного разграничения между системами 1:N и 1:few нет, но любую систему, в которой поиск осуществляется среди более чем 500 записей, следует относить к типу 1:N.

Уникальность отпечатков пальцев обеспечивается на множествах пользователей, число которых статистически меньше одного миллиона. Перманентность отпечатков пальцев обеспечивается среди взрослых пользователей, у которых, в отличие от детей, отпечатки пальцев неизменны.

Вероятность ошибочной идентификации у современных сканеров и цифровых технологий составляет 0,000000001%, а время, необходимое для сканирования отпечатка, не превышает доли секунды.

Новейшие сканеры успешно противостоят различным муляжам. По сравнению с другими распространёнными биометрическими системами, биометрия по отпечаткам пальцев имеет ряд преимуществ:

• проверка отпечатка пальца гораздо удобнее для пользователя, чем сканирование формы кисти руки;
• технология проверки отпечатка пальца проста по сравнению с технологией сканирования формы лица;
• проверка отпечатка пальца надёжнее некоторых других технологий, например, сканирования рисунка вен на руках;
• технология проверки отпечатка пальца доступна по сравнению с новыми сложными системами, такими как проверка ДНК пользователя.

Несмотря на то, что аутентификация по отпечаткам пальцев предлагает удобство и комфорт для конечного пользователя, существует предубеждение, что любое сканирование отпечатков связанно с работой правоохранительных структур по поиску и опознанию преступников. В действительности технологии информационной безопасности существенно отличаются от методов традиционной дактилоскопии. При биометрической аутентификации сравниваются цифровые шаблоны (цифровые преобразования) отпечатка, которые несут информацию только о ключевых признаках отпечатка, достаточных для идентификации с приемлемой вероятностью. Восстановить отпечаток из такого шаблона невозможно.

Основные элементы биометрической системы идентификации личности по отпечаткам пальцев

Любая биометрическая система идентификации личности по отпечаткам пальцев имеет следующие компоненты:

• подсистема для первичной регистрации и подготовки эталонного шаблона нового пользователя;
• хранилище эталонных шаблонов;
• подсистема контрольного сканирования и создания контрольного цифрового шаблона отпечатка пальцев;
• вычислительный модуль сравнения эталонного и контрольных шаблонов;
• аналитический модуль принятия решения о совпадении шаблонов;
• интерфейс сопряжения с внешней инфраструктурой.

Классификация отпечатков пальцев

У каждого отпечатка пальцев есть два типа признаков – глобальные и локальные. Глобальные признаки отпечатков пальцев – область образа, ядро, пункт дельта, папиллярный узор.

• Область образа это фрагмент отпечатка пальца, в котором расположены все глобальные признаки .
• Ядро является точкой, находятся близко с центром отпечатка пальца.
• Пункт Дельта – это начальная точка, где происходит разделение или соединение бороздок папиллярных линий.
• Папиллярные линии на поверхности пальцев рук образуют различные узоры, называемые папиллярными узорами. Папиллярный узоры имеет три вид: Дуги, петли и завитки.

Рис. 1 – (a) – дуга (b) – треугольная дуга; (c) – завиток; (d) – правая петля;(e) – левая петля; (f) – двойная петля;

Классификации отпечатков пальцев по-прежнему остается очень сложной проблемой для обоих человеческих экспертов и автоматизированных систем. С одной стороны, только ограниченное число основных категорий отпечатков пальцев были идентифицированы и распределение отпечатков пальцев в этих категорий не является равномерным. С другой стороны, как уже упоминалось выше, существует большой изменения в конфигурациях отпечатков пальцев. Определение каждой категории отпечатков пальцев является сложной и неопределённой. Рисунок 1 показывает некоторые примеры возможных определяемых классов.

Процесс распознавания отпечатка пальца зависит от сравнения локальных характеристик хребта и их отношений, чтобы определить уникальность отпечатков пальцев. На изображении поверхности пальца можно определить достаточно большое количество мелких деталей (минуций), по которым можно их классифицировать. Два наиболее известных характеристики типа деталей узора, называемые особыми точками, являются.

• конечные точки папиллярных линий;
• точки ветвления –точки, в которых папиллярные линии раздваиваются.

Рис. 2 – Примеры минуции

Минуции отпечатками пальцев стабильны и устойчивы они могут быть легко идентифицированы. Примеры минуции показаны на рисунке 2 . Для данного отпечатка пальца, минуции можно охарактеризовать по его типу, его координаты х и у, и его направление.

Процесс распознавания отпечатков пальцев можно разделить на 5 основных шагов:

1. Приобретениеотпечатков пальцев. Качествополучаемогоотпечаткаявляется важным дляраспознавания отпечатков пальцев
2. Улучшение отпечатков пальцев. Этот шаг долженповыситьструктурыпапиллярныхлиний вповрежденныхизображений.
3. Классификация отпечатков пальцев. Это относится к назначению любого пальца к соответствующему классу .
4. Выделение минуций – На этом этапе структуры папиллярных линий рассмотрены и обнаружены и извлечены как черты.
5. Сравнение отпечатков пальцев. Процесс основан на сравнении между контрольным и сохраненным шаблоном отпечатков пальцев.

Классы алгоритмов сравнения отпечатков пальца

В настоящее время выделяют три класса алгоритмов сравнения отпечатков пальцев:

Корреляционное сравнение.

Два изображения отпечатка пальца накладываются друг на друга, и подсчитывается корреляция между соответствующими пикселями, вычисленная для различных выравниваний изображений друг относительно друга. Преимущества метода – низкие требования к качеству изображения отпечатка пальца.

Недостатки метод – большой объем памяти системы для сохранения изображений каждого отпечатка, и время процесса сравнения не быстро из-за больших множеств итераций и длительностей процедуры сравнения включать в себя, поэтому метод редко используется в биометрических системах идентификации личности человека.

Сравнение по особым точкам

На основе изображений отпечатков пальцев, полученные со сканера функции обработки электронного шаблона, представляющего собой двухмерную поверхность, на которой выделены конечные точки и точки ветвления.

Рис. 3 – Блок-схема алгоритма сравнения отпечатков пальцев с использование особых точек.

При идентификации изображение отпечатков пальцев выделяются конечные точки и точки ветвления, полученных точек сравниваются. По числам совпадений точек принимается решение процесса идентификации. Схема метода представлена на рисунке 3. Этап аутентификации по отпечатку пальца является сравнением исходных шаблонов с эталоном из базы данных по особым точкам. На основе результатов сравнений мы получим решение пропуска или отказа доступа.

Преимущества метода – быстрота работы и простота реализации метода. Недостатки данного – это высокие требования к качеству изображения отпечатков пальцев. Для их удовлетворения разрешения не меньше 300 dpi, а лучше – около 500 dpi.

Сравнение по узору.

Изображение отпечатка пальца разбивается на множество мелких ячеек. Расположение линий в каждой ячейке описывается параметрами некоторой синусоидальной волны. Данные волн (длина волны, направление волны) используются для идентификации.

Преимущества метода – низкие требования к качеству изображения и высокая скорость работы. Но из-за сложно реализации и высоких требований к солидной математической базе метод сравнения по узору не широкого используется.

Заключение

В статье рассмотрены преимущества и недостатки методов сравнения отпечатков пальцев для электронной идентификации. Чистые методы сравнения шаблонов и алгоритмы, полагающиеся только на сравнения ключевых точек, не могут удовлетворить всем требованиям, а чистый метод сравнения шаблонов не может работать со стандартизированными ключевыми точками. Проблем объедини преимущества методов обеспечивает высокофункциональное и гибкое решение среди разнообразия требований к точности и надёжности при идентификации личности человека.

Литература

1. Технология биометрической аутентификации Precise BioMatch. [Электронный ресурс]. – Режим доступа к ресурсу: www.morepc.ru.
2. Кухарев Г.А. Биометрические системы: Методы и средства идентификации личности человека. СПб.: Политехника. – 2001. – 240 с.
3. Задорожный В., “Идентификация по отпечаткам пальцев”, Часть 1, 2004;
4. Griffin P. Topics for multi-biometric research // MMUA. – 2003 [Электронный реcурс]. – Режим доступа: http://mmuaxs.ucsb.edu/, свободный(дата обращения: 20.01.2012).
5. Дуда З., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. – М.: Мир, 1976.
6. Патрик Э. Основы теории распознавания образов. – М.: Советское радио, 1980.

References

1. Tehnologija biometricheskoj autentifikacii Precise BioMatch. . – Rezhim dostupa k resursu: www.morepc.ru.
2. Kuharev G.A. Biometricheskie sistemy: Metody i sredstva identifikacii lichnosti cheloveka. SPb.: Politehnika. – 2001. – 240 s.
3. Zadorozhnyj V., “Identifikacija po otpechatkam pal’cev”, Chast’ 1, 2004;
4. Hong, L.: Automatic Personal Identification Using Fingerprints, Michigan State University, Department of Computer Science, 1998.
5. Griffin P. Topics for multi-biometric research // MMUA. – 2003 . – Rezhim dostupa: http://mmuaxs.ucsb.edu/, svobodnyj(data obrashhenija: 20.01.2012).
6. Duda Z., Hart P. Raspoznavanie obrazov i analiz scen. – M.: Mir, 1976.
7. Patrik Je. Osnovy teorii raspoznavanija obrazov. – M.: Sovetskoe radio, 1980.