Распознание отпечатков пальцев

Ультразвуковые сканеры — данная группа в настоящее время представлена всего одним методом сканирования, который так и называется.

Ультразвуковое сканирование — это сканирование поверхности пальца ультразвуковыми волнами и измерение расстояния между источником волн и впадинами и выступами на поверхности пальца по отраженному от них эху. Качество получаемого таким способом изображения в 10 раз лучше, чем полученного любым другим представленным на биометрическом рынке методом. Кроме этого стоит отметить, что данный способ практически полностью защищен от муляжей, поскольку позволяет кроме отпечатка пальца получать и некоторые дополнительные характеристики о его состоянии (например, пульс внутри пальца).

 

Рис. 1.8 Схема работы ультразвукового сканера

 

Ведущий производитель сканеров данного типа Ultra-Scan Corporation (UCS).

Основные недостатки ультразвуковых сканеров — это:

• высокая цена по сравнению с оптическими и полупроводниковыми сканерами;
• большие размеры самого сканера.

В остальном, можно смело  сказать, что ультразвуковое сканирование сочетает в себе лучшие характеристики оптической и полупроводниковой  технологий.

Характеристики некоторых  методов приведены в табл. 1.

 

Таблица 1. Характеристики типовых систем идентификации по отпечаткам пальцев

Свойства	Оптическая система	Полупроводниковая технология	Электрооптический полимер
Небольшие размеры	Нет	Да	Да
Восприимчивость к сухой  коже	Нет	Да	Да
Прочность поверхности	Средняя	Низкая	Высокая
Энергопотребление	Среднее	Низкое	Низкое
Цена	Средняя	Высокая	Низкая

 

Полученный одним из описанных  методов аналоговый видеосигнал  преобразуется в цифровую форму, после чего из него извлекается набор  характеристик, уникальных для этого  отпечатка пальца. Эти данные однозначно идентифицируют личность. Данные сохраняются  и становятся уникальным шаблоном отпечатка  пальца конкретного человека. При  последующем считывании новые отпечатки  пальцев сравниваются с хранимыми  в базе.

В самом простом случае при обработке изображения на нем выделяются характерные точки (например, координаты конца или  раздвоения папиллярных линий, места  соединения витков). Можно выделить до 70 таких точек и каждую из них  охарактеризовать двумя, тремя или  даже большим числом параметров. В  результате можно получить от отпечатка  пальца до пятисот значений различных  характеристик.

 

 

2. Глобальные и локальне признаки

 

Глобальные признаки - те, которые можно увидеть невооружённым глазом:

• Папиллярный узор - специфический узор, формируемый совокупностью выступов и впадинок;
• Выступ - линия отпечатка пальца возвышается, образуя выступ;
• Впадинка (бороздка) - желобок между выступами;
• Центр (ядро) - пункт, локализованный в середине отпечатка или некоторой выделенной области; точка наибольшей кривизны выступа;
• Дельта - зона, где выступ разветвляется на три линии, а затем они сходятся в одной точке;
• Область интереса - выделенный фрагмент отпечатка, в котором локализованы все признаки (как правило, центральная область отпечатка пальца).

В традиционной дактилоскопии  папиллярные узоры пальцев рук  делятся на три основных класса: дуговые (около 5% всех отпечатков), петлевые (65%) и завитковые (30%); для каждого  класса проводится более детальная  классификация на подклассы. В рамках данной работы классификация будет  произведена на пять классов: завиток (W), правая петля (R), левая петля (L), дуга (A), и полусфера (T) [7].

На рисунке 2.1 изображены некоторые примеры отпечатков пальцев, относящиеся к основным классам.

 

Рис. 2.1 Примеры отпечатков пальцев

 

Рисунок 2.1 - Основные классы отпечатков пальцев с учетом натурального распределения. a) Левая петля, b) Правая петля, c) Завиток, d) Дуга, e) Полусфера.

Локальные признаки называют деталями - уникальные для каждого отпечатка признаки, определяющие пункты изменения структуры папиллярных линий (окончание, раздвоение, разрыв и т.д.), ориентацию папиллярных линий и координаты в этих пунктах. Каждый отпечаток содержит до 70 деталей.

Практика показывает, что  отпечатки пальцев разных людей  могут иметь одинаковые глобальные признаки, но совершенно невозможно наличие  одинаковых деталей. Поэтому глобальные признаки используют для разделения базы данных на классы и на этапе  аутентификации. На втором этапе распознавания (уникальная идентификация) используют уже локальные признаки.

Получение электронного представления  отпечатков пальцев с хорошо различимым папиллярным узором - достаточно сложная  задача. Поскольку отпечаток пальца слишком мал, для получения его  качественного изображения приходится использовать достаточно изощренные методы. Современный метод получения  электронного изображения отпечатка  пальца - сканирование.

 

 

3. Методы распознавания

 

В зависимости от качества полученного со сканера изображения  отпечатков пальцев, на нем можно  выделить некоторые характерные  признаки поверхности пальцев, которые  в дальнейшем можно использовать в целях идентификации.

На самом простом техническом  уровне, например, если разрешение полученного  со сканера изображения составляет 300-500 dpi, на изображении поверхности  пальца можно выделить достаточно большое  количество мелких деталей (minutiae), по которым  можно их классифицировать, но, как  правило, в автоматизированных системах используют всего два типа деталей  узора (особых точек):

• конечные точки – точки, в которых «отчетливо» заканчиваются папиллярные линии;
• точки ветвления – определяются как точки, в которых папиллярные линии раздваиваются.

На рисунке 3.2 представлен пример, на котором явно видно, что из себя представляют конечные точки и точки ветвления.

Рис. 3.2 Точки ветвления и конечне точки

 

Если есть возможность  получить изображение поверхности  пальца с разрешением около 1000 dpi, на нем можно обнаружить детали внутреннего  строения самих папиллярных линий, в частности, поры потовых желез (рисунок 3.3, пустыми кружками отмечены поры, черными кружками отмечены конечные точки и точки ветвления) и соответственно использовать уже их расположение в целях идентификации. Однако этот метод мало распространен из-за сложности получения в не лабораторных условиях изображений такого качества.

 

Рис.3.3 Поры, точки ветвления и конечне точки

 

В автоматизированном распознавании  отпечатков пальцев, в отличие от традиционной дактилоскопии, возникает  гораздо меньше проблем, связанных  с различными внешними факторами, влияющими  на сам процесс распознавания. При  получении отпечатков пальцев красковым  способом (с помощью откатки) важно  исключить или, по крайней мере, максимально  уменьшить смещение или поворот  пальца, изменение давления, изменение  качества поверхности кожи и т.д. С электронных бескрасковых сканеров получить изображение отпечатка  пальца с достаточным для обработки  качеством существенно проще. Качество получаемого со сканера изображения  папиллярного узора пальца является одним из основных критериев, от которого зависит избираемый алгоритм формирования свертки отпечатка пальца и в  конечном итоге идентификации человека.

В настоящее время выделяют три класса алгоритмов сравнения  отпечатков пальцев:

1. Корреляционное сравнение — два изображения отпечатка пальца накладываются друг на друга, и подсчитывается корреляция (по уровню интенсивности) между соответствующими пикселями вычисленная для различных выравниваний изображений друг относительно друга (например, путем различных смещений и вращений); По соответствующему коэффициенту принимается решение об идентичности отпечатков. 
Вследствие сложности и длительности работы данного алгоритма, особенно при решении задач идентификации (сравнение «один-ко-многим») – системы, построенные с его использованием, сейчас практически не используются.

2. Сравнение по особым точкам – по одному или нескольким изображениям отпечатков пальцев со сканера формируется шаблон, представляющий собой двухмерную поверхность, на которой выделены конечные точки и точки ветвления. При сравнении – на отсканированном изображении отпечатка также выделяются эти точки, карта этих точек сравнивается с шаблоном и по количеству совпавших точек принимается решение по идентичности отпечатков (Рисунок 3.4). В работе алгоритмов данного класса также используются механизмы корреляционного сравнения, но при сравнении положения каждой из предположительно соответствующих друг другу точек.

 

Рис. 3.4 Сравнение по особым точкам

 

В силу простоты реализации и скорости работы – алгоритмы  данного класса являются наиболее распространенными. Единственным существенным недостатком  данного метода сравнения является – достаточно высокие требования к качеству получаемого изображения (около 500 dpi).

3. Сравнение по узору – в данном алгоритме сравнения используется непосредственно особенности строения папиллярного узора на поверхности пальцев. Полученное со сканера изображение отпечатка пальца, разбивается на множество мелких ячеек как показано на рисунке 3.5 (размер ячеек зависит от требуемой точности).

 

Рис. 3.5 Разбиение узора на ячейки

 

Расположение линий в  каждой ячейке описывается параметрами  некоторой синусоидальной волны (Рисунок 3.6), то есть, задается начальный сдвиг фазы (δ), длина волны (λ) и направление ее распространения (θ).

 

Рис. 3.6 Волновое представление линий в ячейке

 

Соответственно при получении  отпечатка для сравнения –  он выравнивается и приводится к  такому же виду, что и шаблон. Затем  сравниваются параметры волновых представлений  соответствующих ячеек.

Преимуществом алгоритмов этого  класса является то, что данные алгоритмы  сравнения не требуеют получения  изображения высокого качества.

Мы ограничимся только обобщенным описанием работы каждого из классов алгоритмов, на самом деле в реализации это все выглядит намного сложнее и с точки зрения математического аппарата и с точки зрения работы с изображением. 
Отдельно стоит заметить, что в автоматизированной идентификации существует несколько проблем связанных со сложностью сканирования и распознавания некоторых типов отпечатков пальцев, в первую очередь это касается маленьких детей, так как их пальцы очень маленькие, для того, чтобы даже на хорошем оборудовании получить их отпечатки пальцев с детализацией, приемлемой для распознавания. Кроме этого, около 1% взрослых людей, являются обладателями настолько уникальных отпечатков пальцев, что работы с ними приходится или разрабатывать специализированные алгоритмы обработки или делать исключение в виде персонального для них отказа от биометрии.

 

 

4. Сопоставление минуций.

 

Два отпечатка одного пальца будут отличаться друг от друга поворотом, смещением, изменением масштаба и/или  площадью соприкосновения в зависимости  от того, как пользователь прикладывает палец к сканеру. Поэтому нельзя сказать, принадлежит ли отпечаток  человеку или нет на основании  простого их сравнения (векторы эталона  и текущего отпечатка могут отличаться по длине, содержать несоответствующие  минуции и т. д.). Из-за этого процесс сопоставления должен быть реализован для каждой минуции отдельно.

Этапы сравнения:

• Регистрация данных.
• Поиск пар соответствующих минуций.
• Оценка соответствия отпечатков.

При регистрации определяются параметры аффинных преобразований (угол поворота, масштаб и сдвиг), при которых некоторая минуция  из одного вектора соответствует  некоторой минуции из второго.

При поиске для каждой минуции  нужно перебрать до 30 значений поворота (от −15 градусов до +15), 500 значений сдвига (от −250 пкс до +250 пкс — хотя иногда выбирают и меньшие границы) и 10 значений масштаба (от 0,5 до 1,5 с шагом 0,1). Итого до 150 000 шагов для каждой из 70 возможных минуций. (На практике, все возможные варианты не перебираются — после подбора нужных значений для одной минуции их же пытаются подставить и к другим минуциям, иначе было бы возможно сопоставить практически любые отпечатки друг другу).

 Оценка соответствия  отпечатков выполняется по формуле   где D — количество совпавших минуций, p — количество минуций эталона, q — количество минуций идентифицируемого отпечатка). В случае, если результат превышает 65 %, отпечатки считаются идентичными (порог может быть понижен выставлением другого уровня бдительности).