Радужная оболочка

2.3. Угловая ориентация относительно камер: поскольку клиент системы распознавания по радужке сотрудничает с ней (иначе трудно себе представить такую систему при нынешнем уровне развития технологии), то есть прилагает осознанные усилия к тому, чтобы зарегистрироваться, его можно инструктировать смотреть прямо в камеру или на фиксатор взгляда, расположенный в непосредственной близости от нее так, чтобы радужка была видна в наилучшем ракурсе. Исключения составляют случаи сильного нистагма или косоглазия. К сожалению, статистики по этим относительно редким явлениям и их влиянию на работу систем распознавания в открытом доступе нет.

Таким образом, из трех угловых  степеней свободы радужки трудность  представляет одна: ее поворот относительно оси - луча зрения камеры. Точное определение  угла этого поворота и, следовательно, нормировка возможны для бинокулярных систем или монокулярных со вспомогательной  камерой, снимающей лицо в целях  позиционирования. В монокулярной системе  возможна угловая нормировка по положению  слезного мешка глаза, но методы поиска слезного мешка на изображении ненадежны, а определяемый угол обладает погрешностью в несколько градусов. Таким образом, в монокулярной системе при сравнении  изображений радужек требуется  сопоставлять эталон нескольким изображениям, повернутым на различные углы в пределах возможных изменений наклона  головы пользователя. Это в соответавующее число раз увеличивает время, затраченное на сравнение, и вероятность ложного распознавания.

Борьба с подделками

Как и во всех системах распознавания, актуальным является пресечение попыток  подделки биометрического признака. Возможно представить себе такие способы подделок, как:

• предъявление фотографии (фотографий) глаза;
• предъявление модели глаза;
• предъявление вырезанного глаза.

Предложены следующие  способы борьбы с подделками:

• изучение спектра отражения глаза. Спектр отражения живой влажной роговицы отличается от такового у мертвой пересохшей, стекла или пластика модели. Однако такой метод защиты возможно обойти, смачивая мертвый глаз или покрыв модель споем влажной белковой эмульсии (раствором желатина);
• исследование гиппуса/нистагма. Непроизвольные движения зрачка и глаза – хорошее доказательство его живости, но есть люди, у которых эти движения выражены очень слабо или происходят редко (раз в несколько минут);
• мигание случайно выбранных светодиодов осветителя в случайно выбранные моменты времени и проверка отражения осветителя на соответствующих кадрах видеопоследовательности;
• изучение реакции зрачка на световой стимул, поданный в случайный момент времени.

Последний метод наиболее интересен, поскольку, кроме установления подлинности и живости предъявленного глаза, он позволяет получить запись реакции зрачка, пупилограмму (рис. 4). По пупилограмме можно определить состояние человека, его активность, уровень истощения, стресса. Эти дополнительные данные нужны в системах, установленных на проходных важных производственных и военных объектов, работники которых могут быть допущены к труду лишь в хорошем физическом и психическом состоянии. Недостаток этого метода в том, что для регистрации пупилограммы требуется около 0,5 с непрерывной съемки глаза для подтверждения живости и не менее 2 с для определения состояния человека.

Ось R — относительный  размер зрачка, ось t — время, 1 — амплитуда, 2 — латентный период, 3 — фаза сокращения, 4 — фаза восстановления

Рисунок 4 - Пример пупилограммы

Алгоритмическая реализация

Все существующие в настоящее  время методы автоматического распознавания  радужки глаза по ее изображениям реализуют следующую схему:

• выделение области интереса (радужки) на изображении,
• нормирование размеров изображения радужки,
• преобразование в полярную систему координат (иногда неявное),
• вычисление признаков и формирование из них эталона радужки,
• сравнение двух наборов признаков.

Выделение радужки  на изображении не относится к специфичным алгоритмам распознавания. По сути, это поиск на изображении относительно темного объекта, близкого по форме к кругу, содержащего внутри себя концентрический еще более темный объект (зрачок). В большинстве систем добавляется еще одно условие: внутри зрачка должен находиться яркий блик определенной формы (блик от осветителя). Данная задача может быть решена многими способами, например поиск концентрических окружностей посредством преобразования Хафа или использования коррелятора для поиска блика заданной формы с последующим обнаружением контуров содержащего этот блик зрачка и далее концентрической зрачку радужки. Специфичным является наличие век, в большинстве случаев закрывающих верхнюю и нижнюю части радужки. Некоторые системы выделяют веки явным образом и отбрасывают ложные данные с закрытых участков. С другой стороны, можно не выделять веки как таковые, а выявлять закрытые части по большому различию при сравнении нескольких последовательных снимков. Отбраковка участков, закрытых ресницами, возможна лишь при анализе серии кадров, поскольку текстура изображения, создаваемая ресницами, может быть практически неотличимой от собственной текстуры радужки.

Нормирование  размеров изображения радужки необходимо по двум причинам: различие масштабов снимков и изменение относительного размера и формы зрачка. Нормирование к единому масштабу производится исходя из полученного на предыдущем этапе эллипса, приближающего внешний контур радужки. Задача решается аффинным преобразованием этого эллипса к некоторой заданной окружности. Значительно сложнее устранить вариации, вызванные изменением размеров и формы зрачка. Это является одним из основных препятствий к повышению точности систем распознавания по радужке.

Предполагается два способа  преодоления этой трудности. Система  может приводить радужку к  размеру, который та имела при  регистрации, посредством манипуляций  с освещением и сравнивать изображения  радужек со зрачком одного размера. Это, однако, возможно лишь при сценарии верификации - сравнении с единственным эталоном. Добиться же того, чтобы зрачки всех людей принимали некоторый  заданный размер, один для всех, не представляется возможным. Кроме того, такой способ требует подсветки видимым светом и, следовательно, неудобен для клиента. Второй путь - использование модели радужки. Перемещение элементов  радужки при изменении радиуса  зрачка очень сложное и лишь приближенно  может быть описано моделью, показанной на рис. 3.

Преобразование  в полярную систему координат имеет смысл, поскольку радужка является почти идеально круглым объектом, с хорошо выраженной радиальной структурой трабекул и преимущественно перпендикулярными им соединительными перекладинами. Преобразование системы координат может быть проделано явно или неявно, путем вычисления дифференциальных признаков вдоль концентрических окружностей.

Биометрические  признаки с точки зрения способа  выделения и распознавания могут быть грубо разделены на две группы:

• характеристики, как то: наличие/отсутствие, размер, тип, взаимное положение/ориентация определенных деталей изображения. Например, межглазное расстояние, форма века, отношение ширины носа и рта и т.п.;
• параметры - значения детерминированных функций, вычисленных на изображении, например корреляция области изображения с шаблоном.

Для радужки в общем  случае представляется невозможным  использовать первый тип признаков, поскольку элементы изображения  радужки у разных людей различны, более того, на некоторых радужках трудно однозначно автоматически выделить характерные элементы.

Преобразование, используемое для получения признаков, должно быть инвариантным к изменению яркости  и контрастности изображения, тренду яркости, Гауссову шуму. В современных  системах используются градиентные или спектральные признаки: знак свертки с вейвлетом Габора, коэффициенты преобразования Хаара.

Метод сравнения наборов  признаков должен быть устойчив к  тому, что часть признаков может  быть недоступна (алгоритмы отбраковки век, ресниц, бликов сообщили, что соответствующие  участки радужки закрыты) или, что  хуже, искажена (алгоритмы отбраковки ошиблись и не исключили закрытый участок, и его данные считаются  доброкачественными). Система распознавания  по радужке компенсирует это большим  резервом информативности - признаков  в незакрытых частях.

В заключение...

Из доступных сегодня  биометрических технологий распознавание  по радужке обладает наивысшей надежностью. Применение ограничивается тем, что  пользователь должен явно и осознанно  сотрудничать с системой, а также  относительно высокой ценой оборудования. Все системы распознавания радужки  используют подсветку, причем в инфракрасном диапазоне, чтобы не создавать неудобство клиенту. При решении вопроса  позиционирования возникает связка с системами слежения за лицом. Использование  дополнительной подсистемы распознавания  по лицу способно значительно расширить  возможности системы. При использовании  зрачковой реакции для подтверждения  живости глаза (борьба с подделками) возможно проведение дополнительного  исследования текущего физического  и эмоционального состояния человека. Одна из основных проблем метода - компенсация  изменений размера, формы и положения  зрачка. В системах, использующих аппроксимацию  зрачка окружностью, возможно "старение" эталона за счет деформации зрачка не только с возрастом, но и из-за перенесенных травм или заболеваний.

 

Методы идентификация  личности по радужной оболочке глаза

Авторы: 

Анна Дегтярева 

Авторы: 

Владимир Вежневец

Глаз - единственный внутренний орган человека, который виден  снаружи. Поскольку внутренние органы человека уникальны, а изображение  глаза к тому же можно легко  получить обыкновенным цифровым фотоаппаратом, возникает вопрос, можно ли использовать рисунок радужки как некоторый  код, отличающий одного человека от другого. В статье рассматриваются различные  методы идентификации личности человека по текстуре радужки.

Введение

Обоснование.

Глаз - пожалуй, единственный внутренний орган человека, который  виден снаружи. Поскольку внутренние органы человека уникальны, а изображение  глаза к тому же можно легко  получить обыкновенным цифровым фотоаппаратом, возник вопрос о том, можно ли использовать рисунок радужки как некоторый  код, отличающий одного человека от другого.

Развитие глаз начинается у зародыша человека в начале второго  триместра и заканчивается на восьмом месяце беременности (впрочем, это не касается цвета глаз, который  может меняться в течение первого  года жизни; часто младенцы рождаются  голубоглазыми и впоследствии глаза ребенка темнеют). Это означает, что даже у однояйцовых близнецов радужки различны. Рисунок радужки может меняться в течение жизни только вследствие болезней глаза, таких как катаракта, но часто даже на перенесших операцию глазах рисунок остается прежним либо меняется незначительно [3].

Единственной функцией радужки является контролировать количество света, которое попадает на сетчатку глаза через зрачок. Контроль осуществляется сокращением мускулатуры радужки.

Рисунок радужки  в большой степени случаен, а  чем больше степень случайности, тем больше вероятность того, что  конкретный рисунок будет уникальным. Математически <случайность> описывается  степенью свободы. Исследования показали, что текстура радужки имеет степень  свободы равной 250, что гораздо  больше степени свободы отпечатков пальцев (35) и изображений лиц (20) [2].

Это означает, что  использование текстуры радужки  для идентификации личности в  большой степени оправдано и  весьма перспективно.

История.

Идея использовать текстуру радужки для идентификации  личности была предложена в 70-80х годах  прошлого века.

В 1981 Flom (ученый) и Aran Safir (офтальмолог) начали активно изучать научные медицинские доклады об устройстве глаза и, в частности, радужки человека, по результатам исследования сделали вывод о возможности использования текстуры радужки для задач идентификации. В 1987 они обратились в Кэмбридж с приглашением к сотрудничеству ученых в области computer science. На их приглашение откликнулся ученый по имени John Daugman. Заинтересовавшись темой, он начал работать в этом направлении. Результаты своих исследований Daugman впервые опубликовал в 1992 на конференции . На сегодняшний момент работы Daugman'а является основополагающим трудом в данной области. В 1994 году система идентификации личности по радужной оболочке глаза на основе исследований Daugman'а была запатентована (патент 5 291 560).

Разумеется, задача не могла остаться без внимания. В 1996 Richard P. Wilds предложил альтернативный метод хранения информации о текстуре, а в 1998 еще один метод был предложен W. Boles. Позже были предложены и другие методы.

На настоящий  момент три из предложенных подходов получили коммерческое распространение - это подход исследовательских групп  Daugman, Noh и Lim [1]. Среди компаний, занимающихся идентификацией, можно назвать Iridian, IriTech, Evermedia. Более подробно об использованных ими, а также других, некоммерческих, методах будет рассказано ниже.

Обзор методов

Общий алгоритм

Методы идентификации  личности по радужной оболочке построены  по одному и тому же принципу - выделение  частотной или какой-либо другой информации о текстуре радужки из изображения и сохранение этой информации в виде специального кода (для системы  Daugman этот код получил специальное название - IrisCode (радужковый код)). Можно сравнивать коды радужек, и хранить коды радужек разных людей в базе данных. Построение кода производится в три этапа:

1.      Выделение <баранки> радужки из общего изображения