УДК 004.931

Аспирант Ефимов И.Н.

Самарский государственный университет путей сообщения, Россия.

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПО ЧЕРТАМ ЛИЦА В СИСТЕМАХ БЕЗОПАСНОСТИ

Классические способы идентификации личности, в состав которых входят различные идентификационные карты, ключи или пароль не отвечают современным требования безопасности. Естественным шагом для систем безопасности стали попытки использовать биометрические технологии.

С использованием биометрических технологий будут решены следующие проблемы:

· Несанкционированное проникновение на охраняемые территории и в помещения за счет подделки, кражи документов, карт, паролей;

· Ограничение доступа к конфиденциальной информации;

· Уменьшение накладных расходов, связанных с эксплуатацией систем контроля доступа (карты, ключи);

· Минимизировать неудобства, связанные с утерей, порчей или забыванием ключей, карт, паролей;

· Осуществить ведение учета посещаемости сотрудников.

На данный момент известен ряд технологий, которые могут быть использованы в системах безопасности для идентификации личности по:

· отпечаткам пальцев;

· форме ладони;

· расположению вен на лицевой стороне ладони;

· чертам лица;

· термограмме лица;

· радужной оболочке глаз;

· сетчатке глаза;

· голосу;

· рукописному/клавиатурному подчерку;

· другим характеристикам.

У всех биометрических технологий присутствуют общие пути решения задачи идентификации, хотя не все отличаются удобством применения и точностью результатов.

В отличие от других биометрических технологий (идентификация по отпечаткам пальцев, радужной оболочке глаза или по голосу) системе распознавания по чертам лица не требуется непосредственный контакт с человеком, личность которого устанавливают. Человеку нет необходимости оставлять отпечатки пальцев, смотреть в объектив или произносить слова. Распознавание лица - это, пожалуй, единственный биометрический способ идентификации людей, для применения которого не требуется дорогостоящая техника.

Система идентификации по чертам лиц работает с относительно простым двумерным изображением, что заметно упрощает алгоритмы и снижает интенсивность вычислений. Но даже в этом случае задача распознавания все же не тривиальна, поскольку алгоритмы очень сильно зависят от следующих факторов:

· Качество изображения;

· Заметно снижается вероятность безошибочной работы системы, если человек, которого мы пытаемся идентифицировать, смотрит не прямо в камеру;

· Изменение выражение лица человека (улыбающееся или хмурящееся лицо);

· Внешность человека (появление или исчезновение очков, бороды, макияж);

· Угол наклона головы;

· Освещение;

· Актуальность фотографии, занесенной в базу данных.

Технологии распознавания лица хорошо работают со стандартными видеокамерами, которые передают данные и управляются персональным компьютером. Для сравнения – приемлемое качество для видео конференции требует скорости видеопотока уже от 15 кадров в секунду. Более высокая скорость видеопотока при более высоком разрешении ведет к улучшению качества идентификации. При распознавании лиц с большого расстояния существует сильная зависимость между качеством видеокамеры и результатом идентификации.

Выводы

Предлагаемые сегодня методы распознавания лиц интересны и близки к широкому внедрению, однако пока не возможно доверять только технологии распознавания по лицу. Она хороша как помощник для охранника или другой системы контроля доступа. Вместе с тем идентификации по лицу достаточно эффективна в случаях, когда, например, требуется сравнить фотографии — при условии, что снимки хорошего качества, а пользователь не предпринимает специальных усилий для того, чтобы намеренно изменить свою внешность.

Литература:

1. А.Ф. Стеблева, Биометрические системы безопасности, Журнал «Системы безопасности» №2, 2007 // стр. 174-178

2. The Biometric Consortium Электронный ресурс. URL: http://www.biometrics.org (дата обращения 20.08.2012).

3. Сайт компании Omron Электронный ресурс. URL: http://www.Omron.ru (дата обращения 16.08.2012).