Из Википедии, бесплатной энциклопедии
  (Перенаправлено из сканирования радужной оболочки глаза )
Перейти к навигации Перейти к поиску
Биометрические системы распознавания радужной оболочки глаза применяют математические методы распознавания образов к изображениям радужной оболочки глаз человека.

Признание Iris представляет собой автоматизированный метод биометрической идентификации , которая использует математические методы распознавания образов на видеоизображениях одного или оба из ирисов на индивид глаз , чьи комплекс модели являются уникальными, стабильными, и их можно увидеть с некоторого расстояния. Различающие способности всех биометрических технологий зависят от количества энтропии [1] [ круговая ссылка ], которую они могут кодировать и использовать при сопоставлении. Распознавание радужной оболочки глаза является исключительным в этом отношении, позволяя избежать «коллизий» (ложных совпадений) даже при перекрестных сравнениях среди огромных популяций. [2] Его основным ограничением является то, что получение изображения с расстояния более одного-двух метров или без взаимодействия может быть очень трудным.

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 светом 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, выдающего себя за него. [3] Базы данных зарегистрированных шаблонов ищутся механизмами сопоставления на скоростях, измеряемых в миллионах шаблонов в секунду на (одноядерный) ЦП, и с чрезвычайно низкой частотой ложных совпадений.

По меньшей мере 1,5 миллиарда человек во всем мире (включая 1,2 миллиарда граждан Индии в программе UIDAI / Aadhaar) были зарегистрированы в системах распознавания радужной оболочки глаза для национального удостоверения личности, услуг электронного правительства, распределения льгот, безопасности и удобства, таких как паспорт. -бесплатный автоматизированный пограничный переход. [4] 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.

История [ править ]

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 года Ф. Х. Адлер [5] писал: «Фактически, отметки на радужной оболочке настолько различимы, что было предложено использовать фотографии как средство идентификации вместо отпечатков пальцев». Адлер сослался на комментарии британского офтальмолога Дж. Х. Доггарта [6], который в 1949 году написал, что:«Так же, как у каждого человека есть разные отпечатки пальцев, мельчайшая структура радужной оболочки глаза демонстрирует вариации в каждом исследуемом предмете. [Его особенности] представляют собой серию переменных факторов, чьи мыслимые перестановки 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 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 задокументировано в каменных надписях, раскрашенных керамических артефактах и ​​трудах Гиппократа. (Гадание на Ирис сохраняется и сегодня как « иридология ».)

Основная теоретическая идея в алгоритмах Даугмана состоит в том, что неудача теста на статистическую независимость может быть очень сильным основанием для распознавания образов, если существует достаточно высокая энтропия (достаточная степень свободы случайной вариации) среди выборок из разных классов. В 1994 году он запатентовал эту основу для распознавания радужной оболочки и лежащие в ее основе алгоритмы компьютерного зрения для обработки изображений, выделения признаков и сопоставления и опубликовал их в статье. [7] 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.

С различными улучшениями на протяжении многих лет эти алгоритмы остаются сегодня основой всех значительных общедоступных развертываний распознавания радужной оболочки глаза, и они неизменно являются лучшими в тестах NIST (реализации, представленные L-1, MorphoTrust и Morpho , для которых Даугман является главным научным сотрудником для распознавания 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 века в амстердамском аэропорту Схипхол и в десяти терминалах аэропорта Великобритании, где частые путешественники могли предъявить свои радужные оболочки глаза вместо паспорта, начались масштабные развертывания в рамках программы под названием IRIS: Iris Recognition Immigration System. Подобные системы существуют вдоль границы США / Канады., и много других. В Объединенных Арабских Эмиратах все 32 воздушных, наземных и морских порта используют эти алгоритмы для проверки всех лиц, въезжающих в ОАЭ, которым требуется виза. 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 записались коды радужной оболочки (а также отпечатки пальцев) более чем 1,2 миллиарда людей в UIDAI программы (Unique Identification Authority Индии) национальное удостоверение личности и предотвращение мошенничества в распределении прав. [4] В другом типе приложения радужная оболочка глаза является одной из трех технологий биометрической идентификации, стандартизированных на международном уровне с 2006 года ИКАО.для использования в электронных паспортах (два других - отпечаток пальца и распознавание лица). [8]

Видимое и ближнее инфракрасное изображение [ править ]

Все [ необходима цитата ] публично развернутые 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. [ необходима цитата ] (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. [ необходима цитата ]

Меланин ириса , также известный как хромофор, в основном состоит из двух различных гетерогенных макромолекул, называемых эумеланином (коричнево-черный) и феомеланин (желто-красноватый) [9] [10] , поглощение которых на более длинных волнах в спектре NIR незначительно. Однако на более коротких длинах волн в спектре VW эти хромофоры возбуждаются и могут давать богатые картины. Хоссейни и др. [11] сравнивают эти два метода 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 радужной оболочки в видимой длине волныВерсия для ближнего инфракрасного диапазона (NIR)Структура извлечения изображений в ближнем ИК-диапазоне
Видимый свет раскрывает богатые детали пигментации радужной оболочки за счет возбуждения меланина , основного красящего компонента радужной оболочки.
Пигментация радужки невидима на более длинных волнах в ближнем ИК-спектре.
Даже «темно-карие» глаза демонстрируют богатую текстуру радужной оболочки в ближнем инфракрасном диапазоне, и большинство зеркальных отражений роговицы могут быть заблокированы.

Принцип работы [ править ]

Вышедшая из употребления камера IriScan модели 2100 для распознавания диафрагмы.

Сначала система должна определить внутреннюю и внешнюю 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- преобразование Габора . В результате получается 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 в значительной степени не влияют изменения освещения или усиления камеры, и способствует долгосрочному использованию биометрического шаблона.

Для идентификации (сопоставление шаблонов один-ко-многим) или проверки (сопоставление шаблонов один-к-одному) [12] шаблон, созданный путем визуализации радужной оболочки глаза, сравнивается с сохраненными шаблонами 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 согласиться («столкнуться») в таком большом количестве битов, учитывая высокую энтропию шаблонов радужной оболочки.

Преимущества [ править ]

Радужная оболочка глаза описывается как идеальная часть человеческого тела для биометрической идентификации по нескольким причинам:

Это внутренний орган, который хорошо защищен от повреждений и износа очень прозрачной и чувствительной мембраной ( роговицей ). Это отличает его от отпечатков пальцев, которые 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 и 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. Идентифицируемому лицу нет необходимости касаться какого-либо оборудования, к которому недавно прикоснулся незнакомец, тем самым устраняя возражение, которое было выдвинуто в некоторых культурах против сканеров отпечатков пальцев, где палец должен касаться поверхности, или сканирования сетчатки глаза,где глаз нужно поднести очень близко к окуляру (как в микроскоп).[13]

Используемый в коммерческих целях алгоритм распознавания радужной оболочки глаза, код IrisCode Джона Даугмана, имеет беспрецедентную частоту ложных совпадений (лучше, чем 10-11, если используется порог расстояния Хэмминга 0,26, что означает, что допускается до 26% битов в двух кодах IrisCodes. не соглашаться из-за шума изображения, отражений и т. д., но при этом заявлять, что они совпадают). [14] Несмотря на то, что существуют некоторые медицинские и хирургические процедуры, которые могут повлиять на цвет и общую форму радужной оболочки, тонкая текстура остается удивительно стабильной на протяжении многих десятилетий. Некоторым определениям радужной оболочки удалось добиться успеха за период около 30 лет.

Распознавание радужной оболочки глаза работает с прозрачными контактными линзами, очками и солнцезащитными очками без зеркала.

Недостатки [ править ]

Многие коммерческие сканеры радужной оболочки глаза можно легко обмануть, представив высококачественное изображение радужной оболочки или лица вместо настоящего. [15] 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 некоторых других форм биометрии, а также систем безопасности паролей и бесконтактных карт .

Распознавание радужной оболочки глаза очень сложно выполнить на расстоянии, превышающем несколько метров, и если человек, который нужно идентифицировать, не сотрудничает, удерживая голову неподвижно и глядя в камеру. Тем не менее, несколько академических институтов и поставщиков биометрических данных разрабатывают продукты, которые утверждают, что могут идентифицировать объекты на расстоянии до 10 метров ("Standoff Iris" или "Iris on a Distance", а также "Iris on the Move" Princeton Identity для человек, идущий со скоростью до 1 м / сек). [13] [16]

Как и в случае с другими фотографическими биометрическими технологиями, распознавание радужной оболочки чувствительно к низкому качеству изображения, что связано с отсутствием показателей регистрации. Как и в случае с другой инфраструктурой идентификации (национальные базы данных жителей, удостоверения личности и т. Д.), Активисты за гражданские права выразили обеспокоенность тем, 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 могут использовать этот недостаток для кражи личных данных других людей. [17]

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 ложно отвергнутых субъектов. [18]

Соображения безопасности [ править ]

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. Кроме того, физические характеристики человека, в том числе глаза, голос и почерк, не защищены Четвертой поправкой, хотя все они постоянно подвергаются воздействию. [19] Многие коммерчески доступные системы распознавания радужной оболочки глаза легко обмануть, представив высококачественную фотографию лица вместо реального лица, [ цитата необходима ]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 фотографирования.

Методы, которые были предложены [ необходима цитата ] для обеспечения некоторой защиты от использования поддельных глаз и радужной оболочки, включают изменение окружающего освещения во время идентификации (включение яркой лампы), чтобы можно было проверить зрачковый рефлекс и записать изображение радужки. при нескольких диаметрах зрачка ; анализ двухмерного пространственно-частотного спектра изображения радужной оболочки на предмет пиков, вызванных шаблонами дизеринга принтера, обнаруживаемыми на коммерчески доступных контактных линзах с искусственной радужкой; анализ временного частотного спектра изображения на предмет пиков, вызванных компьютерными дисплеями. [ необходима цитата ]

Другие методы включают использование спектрального анализа вместо монохроматических камер, чтобы отличить ткань радужной оболочки от другого материала; наблюдение за характерным естественным движением глазного яблока (измерение нистагма, отслеживание глаз при чтении текста и т. д.); тестирование на ретроотражение сетчатки ( эффект красных глаз ) или отражение от четырех оптических поверхностей глаза (передняя и задняя роговица и хрусталик) для проверки их наличия, положения и формы. [ необходима цитата ] Другой предложенный метод [ необходима цитата ] - использовать трехмерное изображение (например, стереокамеры ) для проверки положения и формы радужной оболочки относительно других функций глаза.

В докладе 2004 [ править ] немецким Федеральным ведомством по информационной безопасности отметил , что ни одна из систем ирис-распознавания коммерчески доступных в то время не реализованы любые технологии проверки живой ткани. 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.

Развернутые приложения [ править ]

Станция регистрации IrisGuard Inc. в ОАЭ
  • Объединенные Арабские Эмираты Служба пограничного контроля внутренней безопасности IrisGuard использует систему отслеживания высланных в Объединенных Арабских Эмиратах (ОАЭ) с 2003 года, когда ОАЭ выступили с национальной инициативой по обеспечению безопасности при пересечении границы. Сегодня все наземные, воздушные и морские порты въезда в ОАЭ оснащены системами. Все иностранные граждане, которым требуется виза для въезда в ОАЭ, теперь проходят обработку через радужные камеры, установленные во всех первичных и дополнительных пунктах иммиграционного контроля. На сегодняшний день система задержала более 330 000 человек, повторно въезжающих в ОАЭ с другим именем или гражданством (для чего нужна виза), или даже с поддельными проездными документами. [20] [21]
  • IrisGuard Inc. Первое снятие наличных на банкомате Iris Enabled
    Иорданское Хашимитское Королевство - 2009 г., IrisGuard развернула первый в мире операционный банкомат с радужной оболочкой в ​​Cairo Amman Bank, где клиенты банка могут легко снимать наличные в банкоматах без банковской карты или булавки, просто посмотрев на камеру распознавания радужной оболочки глаза. в банкомате. С июня 2012 года IrisGuard также предоставляет финансовые услуги зарегистрированным УВКБ ООН сирийским беженцам в Иордании через банкоматы. Система разработана для облегчения операций с денежной поддержкой, которые помогают быстро и достойно предоставлять финансовую помощь беженцам, снижая при этом накладные расходы и повышая подотчетность. [22]
  • Aadhaar начал свою деятельность в 2011 году в Индии, правительство которой регистрирует образцы радужной оболочки (и другие биометрические данные) более чем одного миллиарда жителей для схемы распределения прав Aadhaar, осуществляемой Управлением уникальной идентификации Индии ( UIDAI ). [4] На пике развития этой программы ежедневно принимали участие около одного миллиона человек на 36 000 станций, которыми управляют 83 агентства. К октябрю 2015 года количество зачисленных лиц превысило 926 миллионов, причем каждый новый зачисленный сравнивался со всеми существующими для проверки исключения дубликатов (отсюда 926 триллионов, то есть 926 миллионов миллионов перекрестных сравнений радужной оболочки глаза в день). [23] Его цель состоит в том, чтобы выдать жителям биометрически подтвержденный уникальный номер права (Aadhaar), по которому можно запрашивать пособия и повышать социальную интеграцию; таким образом, девизом UIDAI является: «Дать бедным личность». Поставщики технологий радужной оболочки глаза должны получить сертификат STQC (стандартизационное тестирование и сертификация качества), чтобы поставлять сканеры радужной оболочки глаза для проекта. Безусловно, существуют такие поставщики, как: IriTech Inc. (двойной сканер радужной оболочки глаза IriMagic 100BK), Cogent (CIS-202), Iris ID (icam TD 100), Iris Guard (IG-AD-100) и т. Д. [24]
  • Полицейские силы по всей Америке планировали начать использовать мобильную систему MORIS (Мобильная система распознавания и информации о преступниках) от BI2 Technologies в 2012 году. Департамент полиции Нью-Йорка был первым, чья система была установлена ​​на Манхэттене осенью 2010 года [25].
  • Технология распознавания радужной оболочки глаза была внедрена компанией BioID Technologies SA в Пакистане в рамках проекта УВКБ ООН по репатриации для контроля за распределением помощи афганским беженцам. Беженцы репатриируются УВКБ ООН в сотрудничестве с правительством Пакистана, и им оплачивается их проезд. Чтобы люди не получали деньги более одного раза, их радужные оболочки сканируются, и система обнаружит беженцев при следующей попытке. База данных содержит более 1,3 миллиона шаблонов кодов радужной оболочки и около 4000 регистраций в день. Сравнение диафрагмы «один ко многим» происходит в течение 1,5 секунд против 1,3 миллиона кодов диафрагмы.
  • В начале 2013 года Управление Верховного комиссара ООН по делам беженцев (УВКБ ООН) также установило новую биометрическую систему управления идентификационными данными (BIMS) от IriTech Inc. для беженцев в лагере Малави. Во время пилотной программы, которая длилась четыре недели, более 17000 человек зарегистрировали свои биометрические данные радужной оболочки и подтвердили свою личность. После успешного пилотного проекта в Малави Таиланд был недавно выбран первым местом глобального развертывания. Спустя 5 месяцев, в июне 2015 года, УВКБ ООН завершило регистрацию почти 110 000 беженцев из Мьянмы в приграничных лагерях Таиланда с помощью новой системы. [26]
  • В аэропорту Амстердама Схипхол , Нидерланды , распознавание радужной оболочки позволило с 2001 года ускорить прохождение пограничной службы без паспортов в рамках программы Privium. [27]
  • Программа канадского управления безопасностью воздушного транспорта (RAIC) - это первая в мире программа с двумя биометрическими данными, развернутая вокруг крупных канадских аэропортов для персонала и экипажей для доступа в зоны ограниченного доступа, используя отдельные для пассажиров каналы. [28] [29]
  • В ряде аэропортов Канады в рамках программы NEXUS, которая облегчает въезд в США и Канаду для предварительно утвержденных пассажиров с низким уровнем риска. [ необходима цитата ]
  • В нескольких аэропортах Канады в рамках программы CANPASS Air, которая облегчает въезд в Канаду для предварительно утвержденных авиапассажиров с низким уровнем риска. [30]
Сержант Корпуса морской пехоты США использует сканер радужной оболочки глаза, чтобы точно идентифицировать члена городского совета Багдади перед встречей с местными вождями племен, шейхами , лидерами общин и военнослужащими США.
  • Иммиграционная система Великобритании Iris Recognition, которая начала работать в 2004 году, но была закрыта для новых регистраций в 2011 году и постепенно упразднена в 2012 и 2013 годах. [31] [32] [33]
  • Используется в 2002 году для проверки опознания «афганской девушки» ( Шарбат Гула ) фотографом National Geographic Стивом Маккарри. [34]
  • По крайней мере, с 2011 года Google использует сканеры радужной оболочки глаза для контроля доступа к своим центрам обработки данных . [35]
  • В 2010 году Леон, Мексика, развернул сканеры радужной оболочки глаза в общественных местах, которые могут одновременно идентифицировать до пятидесяти человек. [36]
  • 10 мая 2011 года Hoyos Group продемонстрировала устройство под названием EyeLock, использующее распознавание радужной оболочки глаза в качестве альтернативы паролям для входа людей в защищенные паролем веб-сайты и приложения, такие как Facebook или eBay. [37]
  • Princeton Identity разрабатывает систему «Ирис в движении» и набор продуктов, в первую очередь для клиентов правительства США, способных идентифицировать 30 человек в минуту. [16] В последнее время они специализируются на продукте, позволяющем идентифицировать водителей, не покидая своего автомобиля. [38]
  • Компания M2SYS Technology развернула свою биометрическую систему идентификации пациентов RightPatient ™ с использованием распознавания радужной оболочки глаза в 11 больницах Novant Health на рынках Шарлотт и Уинстон-Салем. Биометрическая система идентификации пациента по радужной оболочке RightPatient ™ предназначена для захвата изображения лица и радужной оболочки пациента и однозначной привязки их к их электронной медицинской карте. [39]
  • В марте 2015 года штат Андхра-Прадеш в Индии запустил решение для управления идентификацией на основе радужной оболочки глаза, разработанное IriTech для улучшения системы распределения пенсий. Главный министр Н. Чандрабабу Найду продемонстрировал устройство IriShield USB MK2120U во время открытия центра сканирования радужной оболочки глаза в штате Андхра-Прадеш для выдачи пенсий. «Решение штата использовать технологию радужной оболочки глаза в качестве основного метода выдачи DBT (прямая передача выгоды), подтвержденного Aadhaar, решит проблемы полной инклюзивности его проживания, а также предоставит более точное и гигиеническое решение», - говорит Бинод Э. Матхай. Директор по биометронным технологиям. [40]
  • 28 мая 2015 года Fujitsu выпустила ARROWS NX F-04G, первый смартфон со сканером радужной оболочки глаза. [41]
  • В середине 2015 года Министерство образования, науки и технологий Кении, чтобы обеспечить точное отслеживание посещаемости всех учащихся в классах (перекличка) или в школьных автобусах (отслеживание посадки и высадки), внедрило биометрическую систему радужной оболочки глаза. Решение включает в себя камеру IriShield от IriTech, которая подключается к недорогому телефону или планшету Android через USB-кабель. Сопоставление Iris выполняется на борту IriShield, внутренняя галерея которого может содержать до 500 идентификаторов (с возможностью расширения до 5000 идентификаторов), что более чем достаточно для большинства школ. Возможность локального согласования является особым преимуществом в сценарии школьного автобуса, поскольку не требует беспроводной / 3G-связи между биометрическим терминалом в шине и внутренним сервером.
  • В конце 2015 года Microsoft выпустила два телефона Lumia ( Lumia 950 и Lumia 950 XL ) со сканированием радужной оболочки глаза в качестве способа аутентификации пользователя.
  • 1 мая 2017 года первая в мире гуманитарная блокчейн-система с поддержкой iris была развернута в лагере беженцев Азрак в Иордании компанией IrisGuard. Более 10 000 сирийских беженцев используют только глаза без каких-либо токенов, чтобы платить за еду в строительных блоках ВПП (частный блокчейн Ethereum на AWS), чтобы получить свою помощь. В январе 2018 года проект расширился до 100000 беженцев.
  • В марте 2018 года Всемирная продовольственная программа (ВПП) впервые в Уганде начала внедрять распознавание ирисов в свою систему распределения продуктов питания. В стране проживает около 1,4 миллиона беженцев и просителей убежища. Это одна из стран с наибольшим количеством беженцев в мире. Сканер радужной оболочки глаза BK 2121U компании IriTech используется для доставки нужной еды нужным беженцам, чтобы убедиться, что они получают продовольственную помощь, на которую имеют право. К концу года ВПП планирует расширить систему до 180 пунктов раздачи продовольствия по всей Уганде. [42]
  • В сентябре 2019 года ZainCash впервые начала развертывать распознавание радужной оболочки глаза для распределения денежных средств для беженцев и вынужденных переселенцев с помощью мобильного телефона IrisGuard EyePay в Курдистане - Ирак с использованием мобильного кошелька ZainCash. Это первое в мире развертывание мобильных радужных оболочек проводится совместно с Управлением Верховного комиссара ООН по делам беженцев (УВКБ ООН) IrisGuard и Zain Ираком. [43]

Распознавание радужки на телевидении и в кино [ править ]

  • Голливудский фильм « Я Происхождение» (2014) сценариста-режиссера Майка Кэхилла, лауреата Премии Альфреда Слоана за лучшую экспозицию технологий (кинофестиваль Сандэнс 2014), использует распознавание радужной оболочки глаза для своего основного сюжета. Кульминацией этого фильма является проект UIDAI по кодированию и регистрации радужных оболочек у одного миллиарда или более жителей Индии к концу 2015 года. Фильм описывается как «научно-фантастическая история любви, включающая спиритизм и реинкарнацию» , направленную на примирение науки и религии. верования в духовный мир.
  • Научно-фантастический фильм Стивена Спилберга 2002 года « Отчет меньшинства» описывает общество, в котором то, что кажется формой распознавания радужной оболочки, стало повседневной практикой. Главный герой подвергается трансплантации глаза, чтобы изменить свою личность, но продолжает использовать свои оригинальные глаза, чтобы получить доступ к закрытым локациям. [44]
  • В «Острове» (2005) персонаж-клон, которого играет Юэн МакГрегор, использует свой глаз, чтобы получить доступ через дверь безопасности в доме своего донора ДНК.
  • В фильме «Симпсоны» (2007) есть сцена, иллюстрирующая сложность получения изображения при распознавании радужной оболочки глаза. [45]
  • Телесериал Numb3rs , есть сцена , где разбойник попадает на объект CalSci взломав код , присвоенный конкретной радужки.
  • NCIS использует сканер радужной оболочки глаза в гараже, где проводятся судебно-медицинские исследования транспортных средств и хранятся доказательства. На входе в МТАС стоит еще один сканер. Последовательностьпроверяемого Лероя Джетро Гиббса показана в заголовке. Образы для этого эпизода были «улучшены» с помощью специальных эффектов. Системы распознавания радужной оболочки глаза не используют лазер, как лучи, показанные в последовательности, а свет, который они используют, является ближним инфракрасным и почти невидимым.
  • Красный фильм 2010 года включает сцену, где персонаж Брюса Уиллиса использует контактную линзу, чтобы пройти сканирование радужной оболочки глаза и получить доступ к штаб-квартире ЦРУ.
  • В фильме «Ангелы и демоны», а также в книге, сканер радужной оболочки глаза использовался как метод, с помощью которого главный герой проник в ЦЕРН и украл один из модулей хранения антивещества.
  • В фильме «Подрывник» также была сцена, где глазом на палку взломали хранилище оружия.

См. Также [ править ]

  • Биометрические технологии в контроле доступа
  • Иммиграционная система Iris Recognition
  • Проверка глазных вен
  • Распознавание вен пальца
  • Распознавание отпечатков пальцев
  • Оценка Iris Challenge
  • Samsung Galaxy S8

Ссылки [ править ]

  1. ^ Энтропия (теория информации)
  2. ^ https://www.cl.cam.ac.uk/~jgd1000/BiomEntropy.pdf
  3. ^ Zetter, Ким (2012-07-25). «Восстановленные ирисы выглядят так реально, что обманывают сканеры» . Проводной журнал . Проверено 25 июля 2012 года .
  4. ^ а б в https://portal.uidai.gov.in/
  5. ↑ Адлер, Ф.Х., Физиология глаза (Глава VI, стр.143), Мосби (1953)
  6. ^ Доггарт, JH, Глазные знаки в микроскопии щелевой лампы , Kimpton (1949), стр.
  7. ^ Даугман, Дж., «Визуальное распознавание людей с высокой степенью достоверности с помощью теста на статистическую независимость», IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , 15 (11), pp 1148-1161 (1993)
  8. ^ «Документ ИКАО 9303: Машиносчитываемые проездные документы, часть 9: Развертывание биометрической идентификации и электронного хранения данных в электронных МСПД, 7-е издание» (PDF) . 2015 г.
  9. Перейти ↑ Liu Y, Simon JD (февраль 2005 г.). «Металл-ионные взаимодействия и структурная организация Sepia eumelanin». Pigment Cell Res . 18 (1): 42–8. DOI : 10.1111 / j.1600-0749.2004.00197.x . PMID 15649151 . 
  10. ^ Meredith P, Sarna T (декабрь 2006). «Физико-химические свойства эумеланина». Pigment Cell Res . 19 (6): 572–94. DOI : 10.1111 / j.1600-0749.2006.00345.x . PMID 17083485 . 
  11. ^ Хоссейни, MS; Araabi, BN; Солтанян-Заде, Х. (апрель 2010 г.). «Пигмент меланин: образец для распознавания радужки». IEEE Trans Instrum Meas . 59 (4): 792–804. arXiv : 0911.5462 . DOI : 10.1109 / TIM.2009.2037996 . S2CID 16646573 . 
  12. ^ Распознавание радужки HRSID | «быстрый и надежный поиск как по принципу« один к одному »(проверка), так и по схеме« один ко многим »(идентификация)»
  13. ^ a b Мартин, Зак (23 марта 2011 г.). «Биометрические тенденции: принесут ли новые методы и мобильные приложения массовое распространение?» . SecureIDNews . Проверено 14 июля 2013 .
  14. ^ «Исследование уникальности и случайности IrisCodes: результаты 200 миллиардов парных сравнений радужной оболочки глаза». Труды IEEE, т. 94 (11), 2006, стр. 1927-1935.
  15. ^ «Хакер находит простой способ обмануть биометрические системы безопасности IRIS» . thehackernews.com . 2015-03-06 . Проверено 17 марта 2017 .
  16. ^ a b Уиттакер, Зак (2018-09-29). «Princeton Identity представляет новый пошаговый биометрический сканер» . TechCrunch . Проверено 29 марта 2019 .
  17. ^ «Iris сканеров„может быть обманут “ » . BBC News . 2012-07-26.
  18. ^ Р. Ройзенблатт, П. Шор и др. Распознавание радужной оболочки глаза как биометрический метод после операции по удалению катаракты. Биомед Рус Онлайн. 2004; 3: 2
  19. ^ Хашеми, Сохейл; Танн, Хокчхай; Буттафуоко, Франческо; Реда, Шериф (март 2018 г.). Приближенные вычисления для биометрических систем безопасности: пример сканирования радужной оболочки глаза . Конференция и выставка «Дизайн, автоматизация и испытания в Европе» (ДАТА) 2018 . IEEE. DOI : 10,23919 / date.2018.8342029 . ISBN 9783981926309. S2CID  5061011 .
  20. ^ "European Business Review - Идентификация в мгновение ока, 7 октября 2008 г."
  21. ^ "Behin IRIS (Автоматическая система идентификации на основе IRIS)"
  22. ^ «Инновации УВКБ ООН | Биометрическая денежная помощь» . Innovation.unhcr.org . Проверено 3 ноября 2016 .
  23. ^ «Aadhaar - Уникальная идентификация» . portal.uidai.gov.in . Архивировано из оригинала на 2017-06-04 . Проверено 2 ноября 2015 .
  24. ^ «Поставщикам выдан сертификат STQC» (PDF) .
  25. ^ «Полиция начинает сканирование радужной оболочки iPhone на фоне проблем с конфиденциальностью» . Рейтер . 2011-07-20.
  26. ^ "Биометрическая система управления идентификацией" . УВКБ ООН . Проверено 2 ноября 2015 .
  27. ^ "Сканы радужной оболочки глаза в аэропорту Амстердама Схипхол" . Амстердамский аэропорт Схипхол . Проверено 14 июля 2013 .
  28. ^ "Удостоверение личности зоны ограниченного доступа" . Архивировано из оригинального 14 мая 2012 года.
  29. ^ "Справочная информация" . Управление безопасности воздушного транспорта Канады (CATSA).
  30. ^ "CANPASS Air" . Архивировано из оригинала на 2012-12-27 . Проверено 17 ноября 2010 .
  31. ^ "ИРИС" . Архивировано из оригинала на 1 мая 2008 года.
  32. ^ "Сканеры глаза в аэропорту Манчестера списаны из-за задержек" . Вечерние новости Манчестера .
  33. ↑ Уэсли Джонсон (16 февраля 2012 г.). "Глазные сканеры для аэропортов будут рассмотрены" . Ассоциация прессы, напечатанная в The Independent .
  34. ^ Даугман, Джон. «Как афганскую девушку опознали по узорам радужной оболочки» . Кембриджский университет . Проверено 14 июля 2013 .
  35. ^ "Безопасность центра обработки данных Google" . 2011-04-13 . Проверено 14 июля 2013 .
  36. ^ Сэйлор, Майкл (2012). Мобильная волна: как мобильная разведка все изменит . Книги Персея / Авангард Пресс. п. 98 . ISBN 978-1593157203.
  37. ^ Уитни, Лэнс (2011-05-12). «Устройство распознавания радужной оболочки глаза устраняет пароли» . CNET . Проверено 12 мая 2011 .
  38. ^ "SRI International Sarnoff запускает биометрическую систему контроля доступа к транспортным средствам iris" . Биометрическое обновление . 2013-04-10 . Проверено 15 июля 2013 .
  39. ^ «Новое сканирование радужной оболочки глаза Нованта соединяет пациентов с записями» . Архивировано из оригинального 7 -го апреля 2014 года.
  40. ^ «Индийский штат выбирает решение для управления идентификацией на основе радужной оболочки глаза от IriTech» . Биометрическое обновление . 2015-03-11 . Проверено 2 ноября 2015 .
  41. ^ "Fujitsu выпускает ARROWS NX F-04G - Fujitsu Global" .
  42. ^ «Эти изменения показывают, что ВПП нас любит» . Обзор Мировой продовольственной программы . 2018-03-19 . Проверено 19 июля 2018 .
  43. ^ https://www.zain.com/en/press/ZainCash_EyePay/
  44. ^ Dolmetsch, Крис (2011-02-01). " ' Minority Report' May Come Реал мир с Iris Recognition" . Bloomberg LP Источник 2013-07-14 .
  45. ^ Даугман, Джон. "Признание Iris и "The Simpsons Movie " " . Кембриджский университет . Проверено 15 июля 2013 .

Дальнейшее чтение [ править ]

  • WO 8605018  Леонард Флом, Аран Сафир: Система распознавания радужной оболочки глаза . 28 августа 1986 г .; также: US 4641349,  выпущенный 03.02.1987.
  • US 5291560  Джон Даугман : Биометрическая система идентификации личности на основе анализа радужной оболочки глаза. 1 марта 1994 г.
  • Даугман, Джон (январь 2004 г.). «Как работает распознавание радужной оболочки глаза» (PDF) . IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology . 14 (1): 21–30. CiteSeerX  10.1.1.590.2630 . DOI : 10.1109 / TCSVT.2003.818350 .
  • Даугман, Джон (2003). «Важность случайности: статистические принципы распознавания радужной оболочки глаза» (PDF) . Распознавание образов . 36 (2): 279–291. CiteSeerX  10.1.1.115.1707 . DOI : 10.1016 / S0031-3203 (02) 00030-4 .
  • Даугман, Джон (июнь 2005 г.). «Результаты 200 миллиардов перекрестных сравнений радужной оболочки» . Технический отчет UCAM-CL-TR-635 .
  • Чжаофэн Хэ; Тиениу Тан; Женан Сунь; Сяньчао Цю (15 июля 2008 г.). «На пути к точной и быстрой сегментации радужной оболочки глаза для биометрии радужной оболочки глаза» . IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell . 31 (9): 1670–84. DOI : 10.1109 / TPAMI.2008.183 . PMID  19574626 . S2CID  9778260 .
  • Чжаофэн Хэ; Тиениу Тан; Женан Сунь; Сяньчао Цю (июнь 2008 г.). «Улучшение порядковых характеристик для точного и быстрого распознавания диафрагмы» . Proc. 26-й конференции компьютерного общества IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR'08) . С. 1–8.
  • Кошик Рой; Прабир Бхаттачарья (2008). Распознавание радужки: подход к машинному обучению . VDM Verlag Dr. Müller . ISBN 978-3-639-08259-3.
  • К. Рой; П. Бхаттачарья (2009). «Применение метода вариационных уровней и теории игр для распознавания неидеальной радужной оболочки». 16-я Международная конференция IEEE по обработке изображений (ICIP'09) . С. 2721–4. ISBN 978-1-4244-5653-6.

Внешние ссылки [ править ]

  • ISO / IEC 19794-6: 2011 Международный стандарт для изображений радужной оболочки глаза.
  • Оригинальный патент Джона Г. Даугмана в ВПТЗ США