ГОСТ Р 54412-2011/ISO/IEC/TR 24741:2007

Группа П85

НАЦИОНАЛЬНЫЙ  СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ  ФЕДЕРАЦИИ

Информационные технологии

БИОМЕТРИЯ

Обучающая программа по биометрии

Information technologies. Biometrics. Biometrics tutorial

ОКС 35.040

Дата введения 2012-07-01

     
Предисловие

Цели и принципы стандартизации в Российской Федерации установлены Федеральным законом от 27 декабря 2002 г. N 184-ФЗ "О техническом регулировании", а правила применения национальных стандартов Российской Федерации - ГОСТ Р 1.0-2004 "Стандартизация в Российской Федерации. Основные положения"

Сведения о стандарте

1 ПОДГОТОВЛЕН Научно-исследовательским и испытательным центром биометрической техники Московского государственного технического университета имени Н.Э.Баумана (НИИЦ БТ МГТУ им. Н.Э.Баумана) на основе собственного аутентичного перевода на русский язык стандарта, указанного в пункте 4, при консультативной поддержке Ассоциации автоматической идентификации "ЮНИСКАН/ГС1 РУС"

2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 355 "Технологии автоматической идентификации и сбора данных и биометрия"

3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 21 сентября 2011 г. N 326-ст

4 Настоящий стандарт идентичен международному документу ИСО/МЭК ТО 24741:2007* "Информационные технологии. Обучающая программа по биометрии" (ISO/IEC TR 24741:2007 "Information technology - Biometrics tutorial")

________________

* Доступ к международным и зарубежным документам, упомянутым в тексте, можно получить, обратившись в Службу поддержки пользователей. - Примечание изготовителя базы данных.

5 ВВЕДЕН ВПЕРВЫЕ

6 Некоторые элементы настоящего стандарта могут быть объектами патентных прав. Организации ИСО и МЭК не несут ответственности за установление подлинности каких-либо или всех таких патентных прав

Информация об изменениях к настоящему стандарту публикуется в ежегодно издаваемом информационном указателе "Национальные стандарты", а текст изменений и поправок - в ежемесячно издаваемых информационных указателях "Национальные стандарты". В случае пересмотра (замены) или отмены настоящего стандарта соответствующее уведомление будет опубликовано в ежемесячно издаваемом информационном указателе "Национальные стандарты". Соответствующая информация, уведомление и тексты размещаются также в информационной системе общего пользования - на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии

Введение

"Биометрическая аутентификация" представляет собой автоматическое распознавание человека на основе характерных биологических или поведенческих признаков. Данная область, в свою очередь, является частью более широкой области науки об идентификации человека.

К технологиям распознавания человека относят распознавание по отпечаткам пальцев, по геометрии лица, рук, по голосу и радужной оболочке глаза. При современном уровне технологического развития техника анализа ДНК не является полностью автоматической и подразумевает присутствие человека в качестве обработчика данных, поэтому термин "Биометрическая аутентификация" в этом случае неприменим (процесс не является автоматическим и быстрым, хотя в ближайшей перспективе может стать таковым).

Некоторые технологии (например, распознавание по радужной оболочке глаза) в большей степени основаны на биологических признаках, а некоторые (например, распознавание по динамике подписи) - на поведенческих признаках, но в то же время во всех техниках распознавания присутствуют как биологические, так и поведенческие элементы. Не существует полноценно "поведенческих" или "биологических" биометрических систем. "Биометрическую аутентификацию" часто называют "биометрией", несмотря на то, что этот более современный термин исторически употреблялся в контексте статистического анализа общих биологических данных.

Термин "биометрия" так же, как термин "генетика", часто воспринимается как моноструктура. Впервые термин "биометрия" появился около 1980 г. в словаре физической и информационной безопасности, заменив термин "автоматическая идентификация личности", который существовал в 70-х годах ХХ века. Биометрические системы распознают "личности" посредством распознавания "тел". Для осознания характерных для данных технологий функциональных возможностей и ограничений существенно отличие между личностью и телом.

В общем случае биометрия представляет собой распознавание поведения человека и биологических структур при помощи компьютера и больше связана с вычислительной техникой и анализом статистических эталонов, чем с науками о поведении и биологией.

В настоящее время биометрия применяется для распознавания личности во многих сферах деятельности, таких как контроль физического доступа и доступа к компьютеру, в правоохранительных органах, при голосовании, пересечении границы, в системе социального обеспечения и при выдаче водительских прав.

     1 Область применения

Настоящий стандарт определяет структуру обучающей программы по биометрии. В обучающую программу включено описание архитектуры биометрических процессов и процессов как таковых. В приложениях настоящего стандарта представлены дополнительные сведения о национальных стандартах в области биометрии, термины и определения, применяющиеся в данных национальных стандартах в области биометрии.

     2 Введение и общий обзор

     2.1 Понятие "биометрическая технология"

Комплексный термин "биометрия" относится к количественному или статистическому анализу биологических характеристик. В этой связи мы заинтересованы во всех технологиях, которые предусматривают анализ характеристик человеческого организма для распознавания личности. Статистика применительно к биометрии обычно подразумевается в контексте биомедицины и является отдельной областью знаний. Наиболее распространенное определение биометрии применительно к задаче распознавания личности звучит следующим образом: биометрическая характеристика или признак (биометрический) - это уникальная, измеримая характеристика или признак, используемый для автоматического распознавания или верификации личности. Определение по ИСО/МЭК СТК 1/ПК 37 разделено на две части и в основном соответствует приведенному выше определению. Рекомендуется употреблять термин "биометрический" в качестве определения, в других случаях более уместным является употребление словосочетания "биометрическая характеристика" (как указано выше). Для употребления в качестве определения применяют термин:

биометрический - имеющий отношение к биометрии;

для употребления в качестве существительного применяют термин:

биометрия - автоматическое распознавание личности по поведенческим и биологическим характеристикам.

Таким образом, биометрические технологии связаны с физическими частями человеческого тела или индивидуальными признаками субъекта, и распознавание личности осуществляется либо на основе особенностей частей человеческого тела, либо на индивидуальных признаках субъекта, либо на том и другом одновременно. Следует отметить термин "автоматическое", указанный выше. На самом деле это значит, что биометрическая технология должна распознать или верифицировать субъекта быстро, автоматически и в режиме реального времени (более подробное определение различных биометрических технологий представлено в разделе 3). Наиболее распространенными физическими биометрическими характеристиками являются глаза, лицо, отпечатки пальцев, рука и голос, в то время как подпись, динамика работы с клавиатурой и походка являются наиболее распространенными поведенческими биометрическими характеристиками. Распознавание личности по ДНК на сегодняшний момент исключено, так как эта технология не является быстрым автоматическим процессом, но такое положение вещей может измениться уже через несколько лет.

     2.2 История развития

На примитивном уровне биометрические характеристики применялись веками. Части нашего тела и особенности нашего поведения для распознавания использовались с незапамятных времен и продолжают использоваться в наши дни. Учение об отпечатках пальцев существовало еще в древнем Китае; мы часто помним и узнаем людей по их лицам, голосам, а подпись является общепринятым методом идентификации в банковской системе, легитимизации документов и во многих других сферах деятельности.

Современное учение о распознавании личности, основанное на физических измерениях, многим обязано служащему полиции Альфонсу Бертильону, который начал свою работу в конце 70-х годов XIX века [3], [11]. Система Бертильона включала в себя измерение нескольких величин: рост, вес, длина и ширина головы, толщина щек, длина туловища, стоп, ушей, предплечья, средних пальцев и мизинцев. Также в систему входили категории цвета и узора радужной оболочки глаза (РОГ). До 80-х годов XIX века система Бертильона применялась во Франции для идентификации рецидивистов. Некоторое время спустя система стала применяться в США для идентификации заключенных и применялась до 20-х годов XX века. Несмотря на то, что исследования отпечатков пальцев британским управляющим колонией в Индии Уильямом Гершелем началось еще в конце 50-х годов XIX века, эти знания оставались неизвестными в западном мире до 80-х годов XIX века [13], [18], пока не стали пропагандироваться Сэром Фрэнсисом Гальтоном в научных работах (1888) [16] и Марком Твеном в литературе (1893) [47]. Работы Ф.Гальтона также включали в себя технологию идентификации личности по характеристикам лица.

К середине 20-х годов XX века дактилоскопия полностью вытеснила систему Бертильона в Бюро Расследований США (вскоре сменившимся Федеральным Бюро Расследований). Впрочем, исследования новых методов идентификации личности продолжались только в научном мире. Анализ почерка как метод был признан в 1929 году [36], а идентификация личности по сетчатке глаза - в 1935 году [44].

Однако ни одна из описанных выше технологий не являлась "автоматической", поэтому ни одна из них не отвечает определению "биометрическая аутентификация", используемому в настоящем стандарте. Автоматические технологии требуют автоматического и преимущественно быстрого вычисления. Эксперименты в области автоматического распознавания голоса с использованием аналоговых фильтров [38] начались в 40-х годах XX века и начале 50-х годов XX века [10]. В 1960-х годах во время набирающей скорость революции в вычислительной технике распознавание паттернов голоса [39] и отпечатков пальцев [46] считалось первоочередным применением автоматической обработки сигнала. В 1963 году начал формироваться широкий и разнообразный рынок систем с использованием автоматического распознавания личности по отпечаткам пальцев, которые в перспективе могли бы применяться в "кредитных системах", "в системах промышленной и военной безопасности" и для "защиты персональных данных". Вскоре начались исследования по распознаванию лица с использованием вычислительной техники [6], [17]. B 70-x годах XX века были зарегистрированы первые действующие системы идентификации по отпечатку пальца и геометрии контура кисти руки (например, система "Identimat"), доложены результаты официальных испытаний биометрических систем [52], проанализированы характеристики приборов, входящих в состав биометрических систем [14], [27], и опубликованы результаты тестирования [28].

Параллельно с развитием технологии идентификации по геометрии контура кисти руки в 60-е и 70-е годы прошлого столетия быстрыми темпами развивалась дактилоскопическая биометрия. В течение этого времени многие организации с целью содействия сотрудникам правоохранительных органов подключились к разработке автоматической идентификации по отпечаткам пальцев, потому что сверка отпечатков пальцев с существующими в досье преступников происходила в лабораториях вручную, требовала большого штата и отнимала слишком много человеко-часов. В различных системах идентификации по отпечаткам пальцев, разработанных в 60-х и 70-х годах XX века для ФБР, уровень автоматизации был уже значительно выше, но все эти системы были рассчитаны только на сравнение отпечатков пальцев. Автоматизированные системы дактилоскопической идентификации (АСДИ) впервые были применены в конце 70-х годов прошлого столетия, из них следует отметить АСДИ Канадской королевской конной полиции, применявшуюся с 1977 года. С тех пор роль биометрии в правоохранительных органах значительно возросла, а АСДИ применяются в подавляющем большинстве правоохранительных подразделений по всему миру. Сегодня АСДИ может приобретать и гражданское население.

В 80-х годах XX века системы сканирования и распознавания отпечатков пальцев, а также системы распознавания голоса стали устанавливаться на персональные компьютеры для контроля доступа субъектов к хранящейся на них информации. Системы распознавания личности по РОГ, основанные на концепции, которая была запатентована в 80-х годах XX века [15], стали доступны только в середине 90-х годов [12]. На сегодняшний день существует более десяти различных подходов, использующихся в доступных для приобретения систем, включающих в себя распознавания личности по геометрии контура кисти руки и пальца, паттернам РОГ и отпечатка пальца, изображениям лица, голосу, динамике подписи, работы на клавиатуре, паттернам вен руки.

Современные системы верификации по голосу многим обязаны технологическим достижениям 70-х годов XX века, в то время как технологии верификации по подписи и распознавания по лицу сравнительно новые технологии. Переход от исследований и развития к области коммерции продолжается и сегодня. Во всем мире исследования университетов и поставщиков биометрических услуг для улучшения работы уже существующих биометрических технологий считаются намного важнее, чем развитие новых и более разнообразных технологий. Самой сложной частью процесса является выведение системы на рынок и подтверждение ее эксплуатационных характеристик. Для того, чтобы добиться полноценной работы системы, требуется время. Впрочем, такие системы уже сейчас применяются в самых разнообразных сферах и успешно доказывают свою работоспособность.

     3 Обзор технологий

На сегодняшний день биометрические системы представлены многообразием видов и размеров. Биометрические системы представлены оборудованием, программным обеспечением, комплектующими, комплектами разработчика программного обеспечения и законченными решениями. Поставщики выводят такие системы на рынок и продают напрямую или через различные системы сбыта, например, специализирующиеся на системной интеграции, стратегическом партнерстве или через фирмы-посредники, которые вносят добавленную стоимость. Все биометрические системы работают по одним и тем же принципам: захват данных, извлечение данных и сопоставление данных. Так как до сих пор биометрические технологии строятся на анализе различных частей человеческого тела, то работа каждой технологии и системы различается. В данном разделе рассматривается функционирование каждой биометрической технологии в рамках четырех стадий: захват данных, извлечение данных, сопоставление данных и принятие решения.

     3.1 Технологии, построенные на анализе изображения глаза

В настоящее время биометрические технологии, построенные на анализе глаза, характеризуются высочайшей точностью и способны найти различия даже между близнецами. Эти технологии могут быть разделены на две отдельные технологии, анализирующие биометрические характеристики РОГ и сетчатки глаза.

     3.1.1 Характеристики изображения РОГ

РОГ представляет собой цветное кольцо текстурированной материи вокруг зрачка. Каждая РОГ имеет уникальную структуру, особый комплекс паттернов. Она представляет собой комбинацию особых характеристик, таких как лакуны, углубления, нити, ямки, радиальные кольца и жилки. Считается, что искусственное воспроизведение РОГ невозможно из-за ее уникальных свойств, поскольку не существует двух одинаковых РОГ. РОГ тесно связана с человеческим мозгом, поэтому считается, что ее нельзя использовать для биометрического распознавания после смерти. По этой причине невозможно создать искусственную РОГ и, скорее всего, при использовании трупного материала РОГ не удастся "обмануть" биометрическую систему. Это означает, что идентификация мертвого тела с использованием зарегистрированных данных РОГ невозможна, в то время как код ДНК успешно применяется и после смерти субъекта при условии отсутствия влияния жары и соленой воды.

В большинстве систем полутоновое изображение РОГ получают в ближнем инфракрасном (ИК) диапазоне с целью максимизировать детали в случае темных глаз, некоторые системы способны захватывать данные о РОГ также и в цвете. Данная процедура должна проходить при хорошем освещении. Контактные линзы без рисунка не мешают захвату данных, а наличие солнечных очков и очков с линзами не допускается, так как это может повлиять на процесс захвата данных.

Уникальные признаки РОГ извлекаются из захваченного образца при помощи блока извлечения признаков. Далее эти признаки РОГ преобразовываются в уникальный математический код и сохраняются в виде шаблона (биометрического эталона) для конкретного субъекта.

     3.1.2 Характеристики сетчатки глаза

Сетчатка глаза представляет собой слой кровеносных сосудов, находящихся на внутренней оболочке глаза. Аналогично РОГ сетчатка глаза формирует уникальный рисунок, и считается, что ее невозможно применять для биометрической идентификации после смерти субъекта.

Необходимо провести точную регистрацию, включающую в себя расположение глаза на одной оси с оптической осью системы захвата данных для получения оптимального считывания. Глаз позиционируется перед системой захвата данных так, чтобы расстояние варьировалось от восьми сантиметров до одного метра. Человек должен через окулярную трубку проследить за серией отметок и расположить их на одной оси. После этой процедуры сканер фокусирует глаз в достаточной степени для того, чтобы захватить рисунок сетчатки глаза.

Уникальное расположение кровеносных сосудов сетчатки глаза фиксируется блоком извлечения признаков. Далее эти признаки преобразовываются в уникальный математический код и сохраняются в виде шаблона (биометрического эталона) для конкретного субъекта.

     3.2 Технологии, построенные на анализе изображения лица

Основным элементом в распознавании людей является лицо. Автоматическая идентификация личности с помощью анализа лица является сложной процедурой, для которой требуются сложные методы искусственного интеллекта и машинного обучения. Рядом биометрических компаний и исследовательских институтов разработаны системы распознавания лица, в которых для регистрации биометрических данных используется стандартное видеоизображение или тепловизионное изображение (термограмма) лица. На результаты сравнения лиц, которое проводится в биометрических системах, могут повлиять такие факторы, как возрастные изменения внешности человека, растительность на лице, наличие очков и положение головы. Для проведения корректного сопоставления новых биометрических образцов с ранее зарегистрированными шаблонами необходимо использовать машинное обучение.

В методах распознавания лица, основанных на видеоизображении, используется изображение лица или серия изображений лиц, захватываемых видеокамерой. Точность расположения лица субъекта и условия освещения могут повлиять на работу системы. Обычно захватывается изображение лица целиком, на котором затем могут проставляться контрольные точки лица. Например, расположение глаз, рта и ноздрей может быть таким, что будет создан уникальный шаблон. Трехмерные модели лица могут создаваться разными способами, такими как проецирование ИК-сетки ("структурированного света"), слияние нескольких изображений или использование информации о полутонах в отдельном изображении. На тепловизионом изображении лица отображается количество тепла, вызванное притоком крови к лицу. Тепловизор захватывает невидимый, вызванный теплом рисунок кровеносных сосудов, находящихся под кожей. Так как при захвате изображений лица ИК-камерами освещение не является необходимым, системы могут захватывать изображения в темноте. Однако ИК-камеры являются более дорогими по сравнению с другими видами видеокамер.

С помощью специальных алгоритмов или нейтронной сети в ядре распознавания биометрической системы изображение лица преобразуется в шаблон, а далее - в уникальный математический код. Этот код сохраняется в виде шаблона (биометрического эталона) для конкретного субъекта.

     3.3 Технологии, построенные на анализе гребней отпечатка пальца

     3.3.1 Сканирование папиллярного узора

Биометрия изображения отпечатков пальцев является точным методом биометрической идентификации и верификации. Большинство АСДИ сопоставления "один-ко-многим" анализируют мелкие уникальные отметки на отпечатке пальца, называемые минуциями. Их можно определить как окончания гребней на отпечатке пальца или бифуркации (ветви, произведенные гребнями на отпечатке пальца). Некоторые системы распознавания отпечатков пальцев также анализируют мелкие потовые поры на пальце, которые аналогично минуциям расположены уникально, создавая возможность отличить отпечаток пальца одного человека от другого. Также могут быть проанализированы плотность изображения пальца или расстояние между гребнями.