| К списку авторов | К списку публикаций

Биометрическая технология распознавания вен ладони, или Вслед за японскими банками

За последние пять лет интерес к биометрическим технологиям значительно возрос. Сейчас для физического и логического доступа наряду с картами все чаще применяется биометрическая идентификация по отпечаткам пальцев, радужной оболочке глаза или 3D-распознаванию лица. Если еще десять лет назад использование биометрии казалось нереализуемой задачей, то сегодня подобные решения активно внедряются, заменяя пластиковые карты

Александр Дремин
Генеральный директор компании "Прософт-Биометрикс"

В 2004 г. крупнейшие банки Японии, такие как Ogaki Kyoritsu Bank, Suruga Bank, The Hiroshima Bank и The Bank of IKEDA, внедрили систему биометрической идентификации по венам ладони для подтверждения операций по банковской карте в банкоматах. Нововведение позволило значительно повысить уровень безопасности и комфорта при организации доступа к личному счету даже при отсутствии банковской карты. Повышенный интерес к технологии был обусловлен необходимостью разработки надежной системы доступа даже во время стихийных бедствии и катастроф. Так, например, во время крупного землетрясения в Японии в 2011 г. многие жители не смогли воспользоваться банкоматами для снятия наличных средств, поскольку карты и другие подтверждающие документы были безвозвратно утеряны.

В данной статье рассмотрим биометрическую технологию распознавания вен ладони, ее преимущества и недостатки.

Принцип работы метода

Метод сканирования подкожных вен ладони основан на считывании отраженного от человеческой ладони излучения в инфракрасной области спектра с длиной волны 760 нм. Поскольку восстановленный гемоглобин крови поглощает инфракрасное излучение, то от венозных сосудов ладони отражается излучение меньшей интенсивности, чем от остальной ее поверхности. Так формируется уникальный рисунок венозных сосудов, и вены становятся видимыми при сканировании в ИК-лучах.

На рис. 1 показана зависимость коэффициента поглощения гемоглобином крови от длины волны в инфракрасном спектре.

Ладонь против пальцев

По сравнению с отпечатком или рисунком вен пальцев рисунок вен ладони сложнее и имеет больше уникальных особенностей, позволяющих довольно точно строить цифровую модель и производить идентификацию по базам данных. Внутренняя сторона ладони менее восприимчива к изменению цвета кожи в отличие от тыльной стороны, поэтому именно она в основном используется для идентификации. Стоит также отметить, что данный метод абсолютно безвреден для кожи и кровеносных сосудов.

Конструктив системы идентификации

Рассмотрим конструктив системы идентификации по венам ладони на рис. 2. Сканер представляет собой устройство, в основе которого используются CMOS-матрица, оптическая линза и светофильтры. Захват изображения с CMOS-матрицы производится не менее 300 раз в секунду.

Полученная картинка поступает на персональный компьютер или микроконтроллер для последующей обработки. Как правило, в самой конструкции сканера уже имеется микроконтроллер для формирования математического шаблона и возможности шифрования данных для безопасной передачи посредством USB-интерфейса либо отправки по локальной сети.

Создание биометрического шаблона

Этап 1
Первым этапом в создании биометрического шаблона является фильтрация исходного графического изображения и выделение области интереса. Фильтрация позволяет выделить значимые области вен ладони и снизить области шумов и бликов. Для таких задач общепринятым считается использование алгоритма дискретного преобразования Фурье. Принимая во внимание, что ладонь может быть приложена со смещением в горизонтальной плоскости по отношению к сканеру, очень важно рассчитать алгоритм фильтрации с учетом этих требований.

Этап 2
Следующим этапом производится бинаризация, которая нужна для приведения всех изображений к единому виду и уменьшению влияния различной фокусировки и контрастности изображения. При бинаризации областей также отсекается часть шумов с использованием так называемой маски шума.

Этап 3
Важным этапом при обработке изображения вен ладони является выделение области интереса (рис. 3). Как правило, алгоритм основывается на методе выделения "перепонок" между указательным и средним, средним и безымянным пальцами, безымянным пальцем и мизинцем. По всем точкам контура ладони рассчитывается центр масс и находится условный центр ладони. Полученные коэффициенты угла поворота ладони приводятся к одному значению. Такой метод позволяет добиться независимости качества распознавания от угла поворота в горизонтальной плоскости относительно сканера.

Этап 4
Полученное обработанное изображение разбивается на участки дискретизации с указанием координат контрольных точек, углов поворотов линий и записывается в файл, который и представляет собой математическую модель. Очевидно, что восстановить исходное графическое изображение рисунка вен ладони невозможно. Размер шаблона в среднем не превышает одного килобайта.

По сравнению с отпечатком или рисунком вен пальцев рисунок вен ладони сложнее и имеет больше уникальных особенностей, позволяющих довольно точно строить цифровую модель и производить идентификацию по базам данных. Внутренняя сторона ладони менее восприимчива к изменению цвета кожи в отличие от тыльной стороны, поэтому именно она в основном используется для идентификации

Идентификация

Процесс идентификации основан на сравнении одного шаблона с другими, хранящимися в базе данных. Для идентификации используется алгоритм корреляции, который несет основную процессорную нагрузку для вычислительной системы. Для увеличения скорости распознавания и снижения процессорного времени часто применяется алгоритм предвыборки, использующий глобальные особенности строения венозного рисунка (хеш-код). В целом алгоритм предвыборки позволяет значительно сузить поиски по базе данных близких значений глобальных особенностей.

Отличия и преимущества

Рассматривая биометрическую технологию распознавания вен ладони, стоит отдельно выделить ее отличительные особенности и преимущества:

• применение бесконтактного метода идентификации (рис. 4);
• удобство использования;
• высокая надежность (идентификация не зависит от сухости/влажности и загрязненности ладоней);
• невозможность фальсификации (рисунок вен ладони виден только в ИК-спектре);
• низкий процент ошибок (согласно исследованиям, проведенным компанией Fujitsu на примере более 140 тыс. ладоней, процент ошибок составляет FAR =0,00008%);
• удобство использования.

Привлекательность аддитивных технологий сложно переоценить. Поэтому вспомогательное оборудование для трехмерной печати сегодня пользуется такой популярностью. В условиях ограниченного бюджета можно сделать 3d сканер своими руками. Для этого используют подручные средства и агрегаты или же попросту превращают в сканер обычный смартфон.

Делаем 3D сканер с помощью веб-камеры

Для того чтобы изготовить самодельный 3d сканер, вам понадобится:

• качественная вебка;
• линейный лазер, то есть приспособление, испускающее лазерный луч (для получения качественного сканирования лучше, чтобы луч был как можно тоньше);
• разные крепления, в том числе и угол для калибровки;
• специальное программное обеспечение для обработки отсканированных снимков и данных.

Учтите, что без соответствующего ПО вам не удастся создать цифровую модель объектов и предметов. Поэтому изначально позаботьтесь о наличии специальных программ. К примеру, базовыми считаются DАVID-lаserscаnner и TriAngles, но они нуждаются в применении вращающейся поверхности.

Начните с калибровочного угла. Для его создания напечатайте шаблон (он входит в комплект программы). Разместите его таким образом, чтобы он создал угол в 90 градусов. Важно, чтобы во время печати соблюдался правильный масштаб. Для этого воспользуйтесь калибровочной шкалой. Калибровку камеры делают в автоматическом или ручном режиме, это также предусматривается ПО.

Чтобы отсканировать предмет, его необходимо будет разместить в калибровочном углу, а напротив установить веб-камеру. Важно поместить объект точно по центру изображения на экране. В настройках вебки нужно отключить все автоматические корректировки. Также с их помощью устанавливается цвет лазерного луча. Нажимая «Старт», совершаются плавные движения. Лучом нужно обвести предмет со всех сторон. Это будет первый цикл сканирования. В дальнейшем необходимо менять положение лазера, чтобы охватить все необработанные в предыдущий раз точки.

По завершении всех процессов сканирование останавливается и выбирается режим «показа в 3D» в программе. Если у вас нет под рукой лазера, его можно заменить источником яркого света. Он обеспечит проецирование теневой линии. Правда, в таком случае поменяйте в программе настройки, которые будут соответствовать данным параметрам.

Делаем трехмерный сканер из двух веб-камер

Если вам нужна высокая точность оцифровки, потребуется применение двух вебок. В данном случае источник света заменяется второй камерой. 3d сканер своими руками из двух камер позволяет минимизировать время вычислений по точкам, попадающим в полосу лазера.

Делаем 3d сканер из проектора и веб-камеры

Для этого понадобится:

• проектор;
• вебка;
• программа DАVID-lаserscаnner;
• штативы для вебки и проектора;
• калибровочная панель (скрепите два небольших листа ДСП под углом 90 градусов и наклейте при помощи сухого клея бумажные листы с заранее распечатанными шаблонами);
• поворотный столик (можно соорудить из старой тренажерной установки «грация» и нескольких штырей).

Чтобы отсканировать объект, располагаем его вертикально и делаем 7-8 сканов, вращая его по кругу. Объединяем полученные сканы. После этого меняем положение объекта и проделываем ту же процедуру. Объединяем сканы двух половинок предмета. Нажимая на кнопку «фузиционировать», получаем трехмерную модель объекта. Ее можно сохранить в любом выбранном формате, после чего обработать данные с помощью:

• Dеlсаm LаstMaker;
• Еasylast;
• Lаst Dеsign & Еngineering;
• Forma 2000;
• Shoemaster QS.

Делаем трехмерный сканер из игровой приставки

Xbox One – это приставка, которая уже укомплектована Кинект второго поколения и может применяться как трехмерный сканер. Если у вас обычный игровой контролер, то можно сделать 3d сканер из kinect с помощью следующих программ:

1. Kinеct Fusiоn. Создает сверхдетализированные модели, считывая данные с датчиков Kinect.
2. Skanect. С ее помощью создаются 3D-изображения помещений со всеми предметами, которые в них находятся. Чтобы создать трехмерную модель окружающего пространства, необходимо просто вращать вокруг себя устройство. С целью детализации отдельных объектов необходимо повторно навести камеру на них.

Делаем 3d сканер из смартфона

Как сделать 3d сканер из обычного мобильного устройства? Сегодня для этого используются различные программные продукты. С их помощью смартфон превращается в полноценный трехмерный сканер. Наиболее популярные программные алгоритмы:

1. МоbileFusion. Он отслеживает положение предмета при помощи штатной камеры, после чего выполняет фотосъемку. Из череды снимков получается трехмерная модель. Работает на разных платформах и ОС.
2. Помогает в создании трехмерных фотографий любых объектов, после чего отправляет их на 3D-принтер.
3. Аutodesk 123D Саtch. С помощью данной программы создают и печатают на аддитивных устройствах трехмерные модели зданий, людей и других предметов, которые можно сфотографировать со всех углов и сторон.

Подобные системы не нуждаются в аппаратных модификациях или подключении к сети Интернет. Чтобы начать работу, необходимо просто запустить мобильное приложение и провести телефоном вокруг объекта, который сканируется.

На сегодняшний день биометрические системы защиты применяются все чаще благодаря разработкам новых математических алгоритмов аутентификации. Круг задач, который решается с помощью новых технологий, довольно обширен:

• Охрана правопорядка и криминалистика;
• Пропускная система (СКУД) и ограничение доступа в общественные и коммерческие здания, частные жилища (умный дом);
• Передача и получение конфиденциальной информации личного и коммерческого характера;
• Осуществление торговых, финансовых и банковских электронных операций;
• Вход на электронное удаленное и/или локальное рабочее место;
• Блокировка работы современных гаджетов и защита электронных данных (ключи криптации);
• Ведение и доступ к правительственным ресурсам;

Условно, биометрические алгоритмы аутентификации можно условно разделить на два основных типа:

• Статические – дактилоскопия, радужная оболочка глаз; измерение формы кисти, линии ладоней, размещения кровеносных сосудов, измерение формы лица в 2D и 3D алгоритмах;
• Динамические – почерк и ритм набора текста; походка, голос и т.п.

Главные критерии выбора

При выборе дееспособной установки измерения биологического параметра любого типа следует обратить внимание на два параметра:

• FAR – определяет математическую вероятность совпадения ключевых биологических параметров двух различных людей;
• FRR – определяет степень вероятности отказа в доступе лицу, имеющему на это право.

Если производители при представлении своего продукта упустили данные характеристики, значит их система является недееспособной и отстает от конкурентов по функциональности и отказоустойчивости.

Также важными параметрами для комфортной эксплуатации являются:

• Простота пользования и возможность осуществления идентификации, не останавливаясь перед устройством;
• Скорость считывания параметра, обработки полученной информации и объем базы данных биологических эталонных показателей.

Следует помнить, что биологические показатели, статические в меньшей мере, а динамические в большей, являются параметрами, которые подвержены постоянным изменениям. Худшие показатели для статической системы составляют FAR~0,1%, FRR~6%. Если биометрическая система имеет показатели отказов ниже этих значений, то она малоэффективна и недееспособна.

Классификация

На сегодняшний день рынок биометрических систем аутентификации развит крайне неравномерно. Кроме того, за редким исключением производители систем безопасности выпускают и софт с закрытым исходным кодом, который подходит исключительно к их биометрическим считывателям.

Отпечатки пальцев

Дактилоскопический анализ является наиболее распространенным, технически и программно совершенным способом биометрической аутентификации. Главным условием развития является хорошо наработанная научно-теоретическая и практическая база знаний. Методология и система классификации папиллярных линий. При сканировании ключевыми точками являются окончания линии узора, разветвления и одиночные точки. В особо надежных сканерах вводят систему защиты от латексных перчаток с отпечатками – проверку рельефа папиллярных линий и/или температуры пальца.

В соответствии с количеством, характером и размещением ключевых точек генерируется уникальный цифровой код, который сохраняется в памяти базы данных. Время оцифровки и сверки отпечатка обычно не превышает 1-1,5 сек., в зависимости от размеров базы данных. Этот метод один из наиболее надежных. У продвинутых алгоритмов аутентификации – Veri Finger SKD показатели надежности составляют FAR – 0,00%…0,10%, FRR- 0,30%… 0,90 %. Этого достаточно для надежной и бесперебойной работы системы в организации с персоналом более 300 человек.

Достоинства и недостатки

Неоспоримыми достоинствами такого метода считается:

• Высокая достоверность;
• Более низкая стоимость устройств и их широкий выбор;
• Простая и быстрая процедура сканирования.

Из основных недостатков следует отметить:

• Папиллярные линии на пальцах легко повреждаются, вызывая ошибки в работе системы и блокируя проход служащим, имеющим на это право;
• Дактилоскопические сканеры должны иметь систему защиты от подделанного изображения: температурные сенсоры, детекторы давления и т.п.

Производители

Зарубежные компании, которые занимаются производством биометрических систем, устройств для СКУД и ПО к ним необходимо отметить:

• SecuGen – мобильные компактные USB сканеры для доступа в ПК;
• Bayometric Inc – производство биометрических сканеров различных типов для комплексных систем безопасности;
• DigitalPersona, Inc – выпуск комбинированных сканеров-замков с интегрированными дверными ручками.

Отечественные компании, выпускающие биометрические сканеры и по к ним:

• BioLink
• Сонда
• СмартЛок

Сканирование глаза

Радужная оболочка глаза является такой же уникальной, как и папиллярные линии на руке. Окончательно сформировавшись в два года, она фактически не меняется на протяжении всей жизни. Исключение составляют травмы и острые патологии болезней глаз. Это один из наиболее точных методов аутентификации пользователя. Устройства производят сканирование и первичную обработку данных 300-500 мс, сравнение оцифрованной информации на ПК средней мощности производится со скоростью 50000-150000 сравнений в сек. Метод не накладывает ограничения на максимальное число пользователей. Статистика FAR – 0,00%…0,10% и FRR- 0,08%… 0,19% собрана на основе алгоритма EyR SDK компании Casia. Согласно этим расчетам рекомендуется использование таких систем допуска в организациях с численностью персонала более 3000 чел. В современных устройства х широко используются камеры с 1,3 Мр матрицей, что позволяет захватывать во время сканирования оба глаза, это существенно повышает порог ложных или несанкционированных срабатываний.

Преимущества и недостатки

• Преимущества:
  • Высокая статистическая надежность;
  • Захват изображения может происходить на расстоянии до нескольких десятков сантиметров, при этом исключается физический контакт лица с внешней оболочкой механизма сканирования;
  • Надежные методы, исключающие подделку – проверка аккомодации зрачка, практически полностью исключают несанкционированный доступ.
• Недостатки:
  • Цена таких систем существенно выше, чем дактилоскопических;
  • Готовые решения доступны только в выполнении больших компаний.

Основными игроками на рынке являются: LG, Panasonic, Electronics, OKI, которые работают по лицензиям компании Iridian Technologies. Наиболее распространенным продуктом с которым можно столкнуться на российском рынке являются готовые решения: BM-ET500, Iris Access 2200, OKI IrisPass. В последнее время появились новые компании, заслуживающие доверия AOptix, SRI International.

Сканирование сетчатки глаза

Еще менее распространенный, но более надежный метод – сканирование размещения сети капилляров на сетчатке глаза. Такой рисунок имеет стабильную структуру и неизменен на протяжении всей жизни. Однако очень высокая стоимость и сложность системы сканирования, а также необходимость длительное время не двигаться, делают такую биометрическую систему доступной только для государственных учреждений с повышенной системой защиты.

Распознавание по лицу

Различают два основных алгоритма сканирования:

2D – наиболее неэффективный метод, дающий множественные статистические ошибки. Заключается в измерении расстояния между основными органами лица. Не требует использования дорогостоящего оборудования, достаточно только камеры и соответствующего ПО. В последнее время получил значительное распространение в социальных сетях.

3D – этот метод кардинально отличается от предыдущего. Он более точен, для идентификации объекту даже нет необходимости останавливаться перед камерой. Сравнение с информацией, занесенной в базу производится благодаря серийной съемке, которая производится на ходу. Для подготовки данных по клиенту объект поворачивает голову перед камерой и программа формирует 3D изображение, с которым сличает оригинал.

Основными производителями По и специализированного оборудования на рынке являются: Geometrix, Inc., Genex Technologies, Cognitec Systems GmbH, Bioscrypt. Из российских производителей можно отметить Artec Group, Vocord, ITV.

Сканирование руки

Также делится на два кардинально различных метода:

• Сканирование рисунка вен кисти под воздействием инфракрасного излучения;
• Геометрия рук – метод произошел от криминалистики и в последнее время уходит в прошлое. Заключается в замере расстояния между суставами пальцев.

Выбор подходящей биометрической системы и ее интеграция в СКУД зависит от конкретных требований системы безопасности организации. В большинстве своем, уровень защиты от подделки биометрических систем довольно высок, так что для организаций со средним уровнем допуска (секретности) вполне хватит бюджетных дактилоскопических систем аутентификации.

04.04.2005 Источник: Hi-Tech Security Solutions

Распознавание голоса является технологий, которая позволяет пользователю применять свой голос в качестве устройства ввода данных. Распознавание голоса может использоваться для диктования текста компьютеру или для подачи команд компьютеру (например, для открытия программных приложений, развертывания меню или сохранения работы).

Более ранние системы распознавания голоса требуют отчетливого произношения каждого слова с заметными промежутками. Это позволяет машине определять, где заканчивается одно слово, и начинается следующее. Такие виды программ распознавания речи все еще применяются для управления компьютерными системами и работы с такими приложениями, как веб-браузеры или электронные таблицы.

Более современные приложения распознавания голоса позволяют пользователю бегло диктовать текст компьютеру. Такие новые приложения способны распознавать речь со скоростью до 160 слов в минуту. Приложения, которые позволяют распознавать непрерывный поток речи в основном предназначены для распознавания и форматирования текста, а не для управления самой компьютерной системой.

В технике распознавания речи используется нейронная сеть для "обучения" распознаванию человеческого голоса. В то время как вы говорите, программное обеспечение распознавания речи запоминает, каким образом вы произносите каждое слово. Такая индивидуализированная настройка позволяет производить распознавание голоса, несмотря на то, что у всех людей разное произношение и интонация.

Помимо "изучения" того, как вы произносите слова, системы распознавания голоса также используют грамматический контекст и частоту употребления отдельных слов для того, чтобы предугадать, какое слово вы желаете ввести. Такие мощные статистические средства позволяют программе найти в обширной языковой базе данных нужное слово до того, как вы его произнесете.
Но хотя за последние несколько лет точность распознавания речи улучшилась, некоторые пользователи все еще испытывают проблемы неточной передачи речи, связанные либо с какими-то особенностями речи, либо с характером их голоса.

Распознавание по радужной оболочке глаза

Данный метод биометрической идентификации личности основывается на уникальных характерных признаках и особенностях радужной оболочки человеческого глаза. Радужная оболочка -- это часть глаза, представляющая собой цветной круг, чаще всего коричневого или голубого цвета, окаймляющий черный зрачок. Процесс сканирования радужки начинается с фотографии. В специальном фотоаппарате, который обычно подносится очень близко к человеку, но не ближе 90 см, применяется инфракрасная подсветка для получения фото с очень высоким разрешением. На процесс фотографирования уходит всего от одной до двух секунд, затем полученное детальное изображение радужки преобразуется в схематическую форму, записывается и хранится для последующего сравнения/верификации. Очки и контактные линзы никак не влияют на качество изображения, а системы сканирования радужки проверяют живой глаз посредством измерения наблюдающихся в норме постоянных колебаний размера зрачка.

Внутренний край радужки определяется алгоритмом системы сканирования, который отображает в виде схемы индивидуальный рисунок и характерные особенности радужной оболочки. Алгоритм представляет собой серию указаний, которые направляют процесс интерпретации системой конкретной проблемы. Алгоритмы состоят из нескольких последовательных шагов и используются биометрической системой для определения соответствия между биометрическим образцом и зарегистрированными данными.

Радужная оболочка формируется еще до рождения человека, и, за исключением случаев повреждения глазного яблока, остается неизменной на протяжении всей жизни человека. Рисунок радужки является чрезвычайно сложным и несет в себе поразительно большой объем информации, а также имеет более 200 уникальных точек. Тот факт, что правый и левый глаз человека отличаются друг от друга, и что их рисунки очень легко зафиксировать в схематической форме, делает технологию сканирования радужной оболочки одним из самых надежных средств идентификации, не подверженным ложному сравнению и фальсификации.

Частота ложного распознавания в системах идентификации по радужке равна 1 к 1,2 миллионам, статистически это намного выше, чем результаты, демонстрируемые в среднем системами распознавания по отпечаткам пальцев. Реальным преимуществом является частота непризнания -- количество действительных зарегистрированных пользователей, личность которых не распознается. Сканеры отпечатков пальцев допускают ошибки непризнания в 3% случаев, в то время как системы сканирования радужной оболочки отличаются частотой непризнания 0%.

Экспериментально, технология идентификации по радужной оболочке глаза стала применяться при работе с банкоматами в Англии, США, Японии и Германии, начиная с 1997 года. В этих экспериментальных проектах данные о радужке клиента становились средством верификации для доступа к банковскому счету, устраняя таким образом необходимость ввода клиентом PIN-кода или пароля. Когда клиент представлял свое глазное яблоко банкомату, и верификация личности была положительной, то допускался доступ к банковскому счету. Такие системы пользовались большим успехом, так как не нужно было беспокоиться по поводу забытых или украденных паролей, соответственно рейтинги популярности среди клиентов были очень высокими.

Метод сканирования радужной оболочки начали применять и в аэропортах для таких разнообразных функций, как идентификация/верификация работников для прохождения через зоны ограниченного доступа, а также для идентификации пассажиров, наиболее часто пользующихся услугами авиакомпании для быстрого прохождения ими паспортного контроля. Среди других сфер применения можно назвать переводы заключенных внутри тюрем, а также выпуск на свободу, помимо этого, следует перечислить такие проекты, как верификация при онлайновых покупках, онлайновом пользовании банковскими услугами, онлайновом голосовании и онлайновой торговле акциями. Метод идентификации по радужной оболочке обеспечивает высокий уровень безопасности пользователя, защиту частной информации, а также просто помогает поддерживать спокойствие и хорошее настроение клиента.

Сканирование формы руки

В данном биометрическом методе для идентификации личности используется геометрическая форма руки. Так как человеческие руки не являются уникальными, то необходимо сочетать несколько специфических характеристик для обеспечения динамической верификации. Некоторые сканирующие устройства измеряют только два пальца, другие измеряют полностью всю руку. Измеряемые характеристики включают изгибы пальцев, толщину и длину; толщину и ширину тыльной стороны руки; расстояние между суставами и общую структуру кости.

Следует отметить, что хотя структура кости и суставы являются относительно постоянными признаками, такие воздействия, как распухание тканей или ушибы могут исказить исходную структуру руки. Это может привести к ложному сопоставлению, тем не менее количество приемлемых отличающих совпадений может быть отрегулировано в соответствии с потребностями определенного уровня обеспечения безопасности.

Для регистрации в системе сканирования, рука помещается на ровную поверхность, на которой предусмотрено считывающее устройство. Позиция руки фиксируется с помощью пяти штифтов, которые помогают правильно расположить руку в отношении фотокамер. Последовательность фотокамер создает трехмерные изображения боковых сторон и тыльной стороны руки. Сканирование руки является простым и быстрым процессом. Устройство сканирования может обработать трехмерные изображения за 5 или менее секунд, а верификация занимает не более 1 секунды. Программное обеспечение и аппаратные средства по захвату и верификации изображений могут быть легко интегрированы в составе автономных устройств. Те объекты, на которых имеется большое число точек доступа и пользователей, могут управляться централизованно, устраняя необходимость регистрации пользователя на каждом отдельном устройстве на всех точках доступа.

Сферы применения метода идентификации по геометрии руки

Во многих международных аэропортах уже используются приборы сканирования формы руки для того, чтобы позволить пассажирам, часто летающим на международных рейсах, не стоять в длинных очередях для прохождения различных иммиграционных и таможенных процедур.
На предприятиях сканирование руки используется для учета прихода/ухода и регистрации движения персонала, а также для общих процедур учета рабочего времени. Это может иметь большое значение для устранения такой давней проблемы, как "отметка другом" времени прихода/ухода, а также других обманных действий.

Сочетание различных методов биометрической идентификации

Сканирование руки может легко сочетаться с другими биометрическими методами, например, с идентификацией по отпечаткам пальцев. Система, в которой относительно нечасто используется идентификация по отпечаткам пальцев, а сканирование руки производится часто, представляет собой двухуровневую структуру. Используемый часто компонент сканирования руки позволяет производить идентификацию личности с точностью 1:1 (один к одному), верифицируя, что пользователь действительно является тем, за кого он себя выдает. Компонент идентификации по отпечаткам пальцев, который используется менее часто, подтверждает личность пользователя и производит идентификацию с точностью 1:N (один к множеству), т.е. сравнение производится с различными регистрационными данными.

Комбинированные биометрические системы

Комбинированная (мультимодальная) биометрическая система использует различные приложения для охвата различных типов биометрических данных. Это позволяет интегрировать два или более типа биометрического распознавания и верификационных систем для удовлетворения самых строгих требований к эффективности системы.

Мультимодальная система может, к примеру, включать комбинацию идентификации по отпечаткам пальцев, рисунку лица, голосу -- плюс смарт-карта, или же любое другое сочетание биометрических характеристик. Такая усиленная структура использует все разнообразие биометрических данных человека и может использоваться там, где необходимо преодолеть ограничения какого-либо одного биометрического признака. Например, установлено, что 5% населения имеют неразличимые (нечеткие) отпечатки пальцев, голос может измениться от простуды, а распознавание по рисунку лица зависит от изменений освещенности и позы объекта. Все эти недостатки могут быть преодолены в комбинированной системе, сочетающей заключения, сделанные на основе нескольких независимых друг от друга биометрических показателей.
Мультимодальные системы в основном являются более надежными с точки зрения возможности фальсификации, так как труднее подделать целый ряд биометрических характеристик, чем фальсифицировать один биометрический признак.

Часто задаваемые вопросы

Для правильного и качественного анализа по хиромантии в первую очередь нужны фотографии ваших ладоней.

Вам нужно сделать 5 фотографий:

• - правая рука (не отрезаем на фото пальцы и браслеты)
• - левая рука
• - ребро со стороны мизинца правой руки
• - ребро со стороны мизинца левой руки
• - правая ладонь - без пальцев

Для идеального фото, конечно же, нужен цифровой фотоаппарат. Чем большее разрешение будет у фотоаппарата, тем лучше. Если у Вас мощная камера на сотовом телефоне, то ставьте на макросъемку.

На фото должны быть видны мельчайшие линии на ладони, должен просматриваться папиллярный узор. Ведь только в таком случае возможно увидеть полную картину линий и знаков и, соответственно, сделать более полный анализ и дать максимально подробную информацию по Вашему фото.

Фото советую делать днем, при солнечном свете. Как вариант, около окна.

Мы должны отключить вспышку и перевести фотоаппарат в режим близкой съемки (макросъемки), который обычно выделяется значком цветка. В процессе фото Вам нужно закрепить и руку, которую Вы снимаете и сам фотоаппарат. Любые движения в процессе съемки лучше исключить.

Фото лучше делать на светлом фоне. Подоконник подойдет)))

Большой палец отводится в сторону, но без усилия, а 4 остальных пальца держим свободно, но не прижимаем друг к другу и не растопыриваем!!!

Фото делаем так, чтобы была видна вся ладонь и пальцы.

Также делаем фото и ребра ладони.

При фотографировании ребра ладоней- не напрягайте руку, она должна быть в свободном состоянии.

Это тоже хороший вариант, но скан также нужно сделать правильно.

Для начала ставим разрешение сканирования не менее 300 тчк/дюйм (лучше больше, но не переусердствуйте!!!)

Кладем руку на стекло также, как я рассказывала при фото. То есть большой палец отводим в сторону, а остальные держим свободно. Руку в стекло не вдавливать!!! На весу ее держать, конечно, не нужно, но и не придавливать, иначе изображение будет нечитаемое.

Если у Вас сильно вдавлен центр ладони или хорошо развитые бугры мешают сделать скан таким образом, чтобы были видны все линии, то я советую ФОТО!

Не сжимайте фото и присылайте реального размера!