Войти
Биометрические системы распознавания радужной оболочки глаза применяют математические методы распознавания образов к изображениям радужной оболочки глаз человека. Распознавание радужной оболочки глаза - это автоматизированный метод биометрической идентификации, в котором используются математические методы распознавания образов на видеоизображениях одного или обоих радужных оболочек индивидуального глаза., сложные узоры которого уникальны, стабильны и видны с некоторого расстояния.
Сканирование сетчатки - это другая биометрическая технология на основе глаз, которая использует уникальные узоры на кровеносных сосудах сетчатки человека и часто путается с распознаванием радужной оболочки глаза. В распознавании радужной оболочки глаза используются технологии видеокамер с тонким ближним инфракрасным освещением для получения изображений сложных и детализированных структур радужной оболочки, видимых снаружи. Цифровые шаблоны, закодированные на основе этих шаблонов с помощью математических и статистических алгоритмов, позволяют идентифицировать человека или кого-то, притворяющегося этим человеком. Базы данных зарегистрированных шаблонов ищутся механизмами сопоставления на скоростях, измеряемых в миллионах шаблонов в секунду на (одноядерный) ЦП, и с удивительно низкой частотой ложных совпадений.
Несколько сотен миллионов человек в нескольких странах по всему миру были зарегистрированы в системах распознавания радужной оболочки глаза для удобства, таких как автоматическое пересечение границы без паспортов и некоторые национальные программы идентификации. Ключевым преимуществом распознавания радужной оболочки, помимо скорости сопоставления и исключительной устойчивости к ложным совпадениям, является стабильность радужной оболочки как внутреннего и защищенного, но видимого снаружи органа глаза.
Хотя Джон Даугман разработал и запатентовал первые реальные алгоритмы для распознавания радужной оболочки глаза, опубликовал первые статьи об этом и провел первые живые демонстрации, концепция, лежащая в основе этого изобретения, имеет гораздо более долгую историю, и сегодня она пользуется преимуществами многих других активных научных сотрудников. В клиническом учебнике 1953 г. Ф. Х. Адлер писал: «Фактически, отметки радужной оболочки настолько различимы, что было предложено использовать фотографии как средство идентификации вместо отпечатков пальцев». Адлер упомянул комментарии британского офтальмолога JH Доггарт, который в 1949 году написал, что: «Подобно тому, как у каждого человека есть разные отпечатки пальцев, так и мельчайшая архитектура радужной оболочки проявляет вариации в каждом исследуемом предмете. [Его особенности] представляют собой ряд переменных факторов, чьи мыслимые изменения и комбинации почти бесконечны ». Позже, в 1980-х, два американских офтальмолога, Л. Флом и Аран Сафир сумели запатентовать гипотезу Адлера и Доггарта о том, что радужная оболочка может служить идентификатором человека, но они у них не было реального алгоритма или реализации для его выполнения, и поэтому их патент оставался гипотезой. Корни этой гипотезы уходят еще дальше: в 1892 году француз А. Бертильон задокументировал нюансы в «Tableau de l'iris humain». Гадание на самые разные вещи, основанное на узорах ирисов, восходит к Древнему Египту, Халдеи в Вавилонии и Древней Греции, что подтверждается каменными надписями, расписными керамическими артефактами и писаниями Гиппократа. (Гадание на Ирис сохраняется и сегодня, как «иридология.»)
Основная теоретическая идея в алгоритмах Даугмана состоит в том, что неудача теста статистической независимости может быть очень сильной основой для распознавания образов, если существует достаточно высокая энтропия (достаточная степень свободы случайной вариации) среди образцов из разных классов. В 1994 году он запатентовал эту основу для распознавания радужной оболочки глаза и лежащие в его основе алгоритмы компьютерного зрения для обработки изображений, выделения признаков и сопоставления и опубликовал их в статье. Эти алгоритмы получили широкую лицензию через ряд компаний: IriScan (стартап, основанный Фломом, Сафиром и Даугманом), Iridian, Sarnoff, Sensar, LG-Iris, Panasonic, Oki, BI2, IrisGuard, Unisys, Sagem, Enschede., Securimetrics и L-1, теперь принадлежащие французской компании Morpho.
Эти алгоритмы с различными улучшениями на протяжении многих лет остаются сегодня основой всех значительных общедоступных развертываний распознавания радужной оболочки глаза, и они неизменно лидируют в тестах NIST. (реализации, представленные L-1, MorphoTrust и Morpho, для которых Даугман является главным научным сотрудником по распознаванию радужной оболочки глаза). Но исследования многих аспектов этой технологии и альтернативных методов резко выросли, и сегодня быстро растет научная литература по оптике, фотонике, датчикам, биологии, генетике, эргономике, интерфейсам, теории принятия решений, кодированию, сжатию, протоколу, безопасности, математические и аппаратные аспекты этой технологии.
Большинство флагманских развертываний этих алгоритмов происходило в аэропортах вместо предъявления паспортов и для проверки безопасности с использованием списков наблюдения. В первые годы этого столетия в амстердамском аэропорту Схипхол и в десяти терминалах британских аэропортов начались масштабные развертывания, позволяющие частым путешественникам предъявлять радужную оболочку глаза вместо паспорта в программе под названием IRIS: иммиграционная система распознавания радужки. Подобные системы существуют вдоль границы США / Канады и многих других. В Объединенных Арабских Эмиратах все 32 воздушных, наземных и морских порта используют эти алгоритмы для проверки всех лиц, въезжающих в ОАЭ и нуждающихся в визе. Поскольку каждый раз тщательно просматривается большой список наблюдения, составленный среди государств GCC, количество перекрестных сравнений радужной оболочки глаза выросло до 62 триллионов за 10 лет. Правительство Индии регистрирует радужные коды (а также отпечатки пальцев) одного миллиарда или более жителей для национального удостоверения личности и предотвращения мошенничества при распределении прав. По состоянию на апрель 2016 года UIDAI (Уникальный орган идентификации Индии) зарегистрировал более 1 миллиарда человек в этой биометрической программе. Ирис - одна из трех технологий биометрической идентификации, стандартизированных на международном уровне с 2006 г. ИКАО для использования в электронных паспортах (две другие - отпечатки пальцев и распознавание лица).
Все общедоступные системы распознавания радужной оболочки получают изображения радужной оболочки при освещении светом в ближнем инфракрасном диапазоне длин волн (NIR: 700–900 нм) электромагнитного спектра. У большинства людей во всем мире «темно-карие глаза», доминирующий фенотип человеческой популяции, проявляющие менее заметную текстуру в диапазоне VW, но выглядящие богато структурированными, как кратерированная поверхность Луны, в диапазоне NIR. (Некоторые примеры показаны ниже). Использование спектра NIR также позволяет блокировать зеркальные отражения роговицы от яркой окружающей среды, разрешая только те длины волн NIR от узкополосного осветителя обратно в камеру с диафрагмой.
Iris меланин, также известный как хромофор, в основном состоит из двух различных гетерогенных макромолекул, называемых эумеланином (коричнево-черным) и феомеланином (желто-красноватым), поглощение которых на более длинных волнах в спектре ближнего ИК-диапазона незначительно. Однако на более коротких длинах волн в спектре VW эти хромофоры возбуждаются и могут давать богатые картины. Хоссейни и др. провести сравнение этих двух методов визуализации. Также был представлен альтернативный метод извлечения признаков для кодирования изображений радужной оболочки глаза VW, который может предложить альтернативный подход для мультимодальных биометрических систем.
| Изображение радужки в видимой длине волны | Версия в ближнем инфракрасном диапазоне (NIR) | Изображение в ближнем инфракрасном диапазоне (NIR) выделяет структуру |
|---|---|---|
| Видимый свет выявляет богатые детали пигментации радужки за счет возбуждения меланина, основной красящий компонент радужной оболочки. |  Пигментация радужки невидима на более длинных волнах в спектре NIR |  Даже «темно-карие» глаза демонстрируют богатую текстуру радужной оболочки в диапазоне NIR, и большинство зеркальных отражений роговицы могут быть |
А, ныне устаревшая, камера для распознавания радужной оболочки IriScan модели 2100. Сначала система должна локализовать внутренние и внешние границы радужной оболочки (зрачка и лимба) на изображении глаза. Дальнейшие подпрограммы обнаруживают и исключают веки, ресницы и зеркальные отражения, которые часто закрывают части радужной оболочки. Набор пикселей, содержащий только радужную оболочку, нормализованный с помощью модели резинового листа для компенсации расширения или сужения зрачка, затем анализируется для извлечения битового шаблона, кодирующего информацию, необходимую для сравнения двух изображений радужной оболочки.
В случае алгоритмов Даугмана используется вейвлет Габора преобразование. Результатом является набор комплексных чисел, которые несут информацию о локальной амплитуде и фазе диафрагмы. В алгоритмах Даугмана большая часть информации об амплитуде отбрасывается, и 2048 битов, представляющих диаграмму радужной оболочки, состоят из информации фазы (сложные знаковые биты проекций вейвлета Габора). Отказ от информации об амплитуде гарантирует, что на шаблон практически не влияют изменения освещенности или усиления камеры, и способствует долгосрочному использованию биометрического шаблона.
Для идентификации (сопоставление шаблонов один-ко-многим) или проверки (сопоставление шаблонов один-к-одному) шаблон, созданный путем визуализации радужной оболочки глаза, сравнивается с сохраненным шаблоном (ами) в базе данных. Если расстояние Хэмминга ниже порога принятия решения, положительная идентификация была фактически проведена из-за статистической крайней невероятности того, что два разных человека могли бы случайно прийти к согласию («столкнуться») в таком большом количестве битов, учитывая высокий энтропия шаблонов радужной оболочки.
Радужная оболочка глаза описывается как идеальная часть человеческого тела для биометрической идентификации по нескольким причинам:
Это внутренний орган, который хорошо себя чувствует. защищен от повреждений и износа очень прозрачной и чувствительной мембраной (роговица ). Это отличает его от отпечатков пальцев, которые бывает трудно распознать после многих лет ручного труда. Радужная оболочка в основном плоская, и ее геометрическая конфигурация контролируется только двумя дополнительными мышцами (зрачками сфинктера и зрачками расширителя), которые контролируют диаметр зрачка. Это делает форму радужной оболочки гораздо более предсказуемой, чем, например, лицо.
Радужная оболочка имеет тонкую текстуру, которая - как отпечатки пальцев - определяется случайным образом во время эмбриональной беременности. Как и отпечаток пальца, очень сложно (если не невозможно) доказать, что радужная оболочка уникальна. Однако существует так много факторов, которые влияют на формирование этих текстур (радужная оболочка и отпечаток пальца), что вероятность ложного совпадения для любой из них чрезвычайно мала. Даже генетически идентичные особи (и левый и правый глаза одного и того же человека) имеют полностью независимые текстуры радужной оболочки. Сканирование радужной оболочки глаза похоже на фотографирование и может выполняться на расстоянии от 10 см до нескольких метров. Нет необходимости для идентифицируемого лица касаться какого-либо оборудования, к которому недавно прикоснулся незнакомец, тем самым устраняя возражение, которое выдвигалось в некоторых культурах против сканеров отпечатков пальцев, где палец должен касаться поверхности, или сканирования сетчатки глаза, где глаз должен быть поднесен очень близко к окуляру (например, смотреть в микроскоп).
Коммерчески развернутый алгоритм распознавания радужной оболочки, код IrisCode Джона Даугмана, имеет беспрецедентный частота ложных совпадений (лучше, чем 10, если используется порог расстояния Хэмминга 0,26, что означает, что до 26% битов в двух кодах IrisCodes могут не совпадать из-за шума изображения, отражений и т. д., при этом декларируется им быть под стать). Хотя есть некоторые медицинские и хирургические процедуры, которые могут повлиять на цвет и общую форму радужной оболочки, тонкая текстура остается удивительно стабильной на протяжении многих десятилетий. Некоторые идентификации ирисов были успешными в течение примерно 30 лет.
Распознавание радужной оболочки глаза работает с прозрачными контактными линзами, очками и солнцезащитными очками без зеркала.
Многие коммерческие сканеры радужной оболочки глаза можно легко обмануть, если вместо реального изображения радужной оболочки глаза или лица получить высококачественное изображение. Сканеры часто сложно настроить, и их использование подряд может стать неудобным для нескольких людей разного роста. На точность сканеров может повлиять изменение освещения. Сканеры радужной оболочки глаза значительно дороже, чем некоторые другие виды биометрии, а также системы безопасности с паролями и бесконтактными картами.
Распознавание радужной оболочки глаза очень сложно выполнить на расстоянии, превышающем несколько метров, и если человек, которого нужно идентифицировать, не сотрудничает, удерживая голову неподвижно и глядя в камеру. Тем не менее, несколько академических институтов и биометрические поставщики разрабатывают продукты, которые утверждают, что могут идентифицировать объекты на расстоянии до 10 метров («Ирис противостояния» или «Ирис на расстоянии», а также «Ирис в движении» Princeton Identity для людей, идущих со скоростью до 1 метра / сек).
Как и в случае с другими фотографическими биометрическими технологиями, распознавание радужной оболочки глаза подвержено плохому качеству изображения, что связано с неспособностью регистрировать показатели. Как и в случае с другой инфраструктурой идентификации (национальные базы данных жителей, удостоверения личности и т. Д.), Активисты за гражданские права выразили озабоченность по поводу того, что технология распознавания радужной оболочки глаза может помочь правительствам отслеживать людей, не зависящих от их воли. Исследователи обманули сканеры радужной оболочки, используя изображения, созданные из цифровых кодов сохраненных радужных оболочек. Преступники могли использовать этот недостаток, чтобы украсть личности других людей.
Первое исследование хирургических пациентов включало современную хирургию катаракты и показало, что она может изменять текстуру радужной оболочки таким образом, что распознавание образов радужной оболочки становится невозможным или увеличивается вероятность ошибочно отвергнутых субъектов.
Как и в случае с большинством других технологий биометрической идентификации, важным фактором является проверка живых тканей. Надежность любой биометрической идентификации зависит от гарантии того, что полученный и сравниваемый сигнал действительно был записан от живой части тела человека, подлежащего идентификации, а не является изготовленным шаблоном. Помимо физических характеристик человека, включая глаза, голос и почерк, Четвертая поправка не защищает, хотя все они постоянно подвергаются воздействию. Многие коммерчески доступные системы распознавания радужной оболочки глаза легко обмануть, представив высококачественную фотографию лица вместо реального лица, что делает такие устройства непригодными для неконтролируемых приложений, таких как системы контроля доступа к дверям. Однако это не относится ко всем алгоритмам распознавания радужной оболочки глаза. Проблема проверки живых тканей меньше беспокоит в контролируемых приложениях (например, иммиграционный контроль), где оператор-человек контролирует процесс съемки.
Методы, которые были предложены для обеспечения некоторой защиты от использования фальшивых глаз и радужной оболочки, включают изменение окружающего освещения во время идентификации (включение яркой лампы), так что зрачковый рефлекс может проверяться и записывать изображение радужной оболочки при нескольких различных диаметрах зрачка ; анализ двухмерного пространственно-частотного спектра изображения радужной оболочки на предмет пиков, вызванных узорами сглаживания принтера, обнаруженных на имеющихся в продаже контактных линзах с искусственной радужкой; анализ временного частотного спектра изображения на предмет пиков, вызванных компьютерными дисплеями.
Другие методы включают использование спектрального анализа вместо просто монохроматических камер для различения ткани радужной оболочки от другого материала; наблюдение за характерным естественным движением глазного яблока (измерение нистагма, отслеживание глаз при чтении текста и т. д.); тестирование на сетчатку ретроотражения (эффект красных глаз ) или на отражение от четырех оптических поверхностей глаза (передняя и задняя роговица и линза) для проверки их наличия, положения и формы. Другой предложенный метод заключается в использовании трехмерного изображения (например, стереокамеры ) для проверки положения и формы радужной оболочки относительно других функций глаза.
В отчете за 2004 г. Федерального управления по информационной безопасности Германии отмечалось, что ни одна из коммерчески доступных в то время систем распознавания радужной оболочки глаза не реализовывала какую-либо технологию проверки живых тканей. Как и любая технология распознавания образов, верификаторы живых тканей будут иметь свою собственную вероятность ложного отклонения и, следовательно, еще больше уменьшат общую вероятность того, что законный пользователь будет принят датчиком.
Станция регистрации IrisGuard Inc. в ОАЭ 
Первое снятие наличных в IrisGuard Inc. на банкомате с поддержкой Iris Иорданское Хашимитское Королевство - 2009, IrisGuard развернула первый в мире операционный банкомат (банкомат) с радужной оболочкой в Cairo Amman Bank, где клиенты банка могут легко снимать наличные в банкоматах без банковской карты или PIN-кода. но просто взглянув на камеру распознавания радужной оболочки на банкомате. С июня 2012 года IrisGuard также обеспечивает финансовую доступность для УВКБ ООН зарегистрированных сирийских беженцев в Иордании с помощью банкоматов. Система разработана для облегчения операций с денежной поддержкой, которые помогают быстро и достойно предоставлять финансовую помощь беженцам, снижая накладные расходы и повышая подотчетность.
Сержант корпуса морской пехоты США использует сканер радужной оболочки глаза, определите члена городского совета Багдади перед встречей с местными вождями племен, шейхами, лидерами общин и военнослужащими США. 