Основные параметры биометрических систем. Биометрия в широком и узком смысле. Методы защиты от имитации и ошибок пользователей

Аннотация.

В статье приведены основные биометрические параметры. Рассмотрены методы идентификации, нашедшие широкое применение в России. Биометрическая идентификация способна решить задачу объединения всех существующих паролей пользователя к одному и применять его повсеместно. Процесс извлечения свойств отпечатка пальцев начинается с оценки качества изображения: вычисляется ориентация бороздок, которая в каждом пикселе отражает направление бороздки. Распознавание лиц - это самый приемлемый обществом метод биометрической идентификации. Идентификации личности по радужной оболочке глаза состоит из получения изображения, на котором локализуется радужная оболочка и составляется её код. В качестве двух основных характеристик любой биометрической системы можно использовать ошибки первого и второго рода. Идентификация на основе рисунка радужной оболочки глаза является одним из самых надёжных биометрических методов. Беcконтактный способ получения данных говорит о простоте использования и возможном внедрении в различные области.

10.7256/2306-4196.2013.2.8300

Дата направления в редакцию:

24-05-2013

Keywords:

Biometric identification, iris, face recognition, fingerprints, personal identification, biometrics, algorithm, database, biometric methods, password

Введение

Человек в современном обществе всё в большей степени нуждаются в обеспечении личной безопасности и безопасности производимых ими действий. Для каждого из нас необходимым атрибутом повседневной жизни становится надёжная авторизация: повсеместное применение банковских карт, сервисов электронной почты, совершение различных операций и пользование услугами - всё это требует идентификации личности. Уже сегодня мы вынуждены вводить десятки паролей, иметь при себе токен или другой идентифицирующий маркер. В такой ситуации остро встаёт вопрос: «А можно ли свести все существующие пароли к одному и применять его повсеместно, не опасаясь кражи или подмены?»

Биометрические параметры

Биометрическая идентификация способна решить данную задачу. Распознавание человека по биометрическим данным - это автоматизированный метод идентификации на основе физиологических (являются физическими характеристиками и измеряются в определённые моменты времени) и поведенческих (представляют собой последовательность действий и протекают в течение некоторого периода времени) черт. В таблице 1 перечислены основные из них.

Таблица 1

Биометрические параметры

Подробнее остановимся на трёх, распространённых в России.

Отпечатки пальцев

Отпечатки пальцев (рис. 1 а) представляют собой мелкие бороздки на внутренней поверхности ладони и ступни человека. Судебная экспертиза основывается на предположении, что не существует двух одинаковых отпечатков пальцев, принадлежащих разным людям.

Для сравнения отпечатков эксперты используют множество деталей папиллярных узоров, имеющих следующие черты: конец бороздки, раздвоение бороздки, независимая бороздка, озеро, ответвление, перекрест и другие. Автоматические методы сравнения работают схожим образом. Процесс извлечения свойств отпечатка начинается с оценки качества изображения: вычисляется ориентация бороздок, которая в каждом пикселе отражает направление бороздки. Затем происходит сегментация бороздок и локализации деталей с последующим распознаванием.

Геометрия лица

Задача распознавания лиц идёт рука об руку с человеком с незапамятных времён. Паспорт, снабжённый фотографией, стал повсеместным и главным документом, удостоверяющим личность человека. Это самый приемлемый обществом метод биометрической идентификации. Простота фиксирования данного биометрического признака позволила составить большие базы данных: фотографии в правоохранительных органах, видеозаписи камер наблюдения, социальные сети и так далее.

Источником получения изображения могут быть: оцифровке документы; камеры наблюдения; трёхмерные изображения; снимки в инфракрасном спектре.

На полученном изображении локализуется лицо (рис. 1 б), затем применяется один из двух методов: внешний вид лица и геометрия лица. Предпочтительным является метод, основанный на анализе геометрии лица, история распознавания которого насчитывает тридцатилетнюю историю.

Радужная оболочка глаза

Радужная оболочка - цветная часть глаза между склерой и зрачком. Является, как и отпечатки пальцев фенотипической особенностью человека и развивается в течении первых месяцев беременности.

Идея идентификации личности по радужной оболочке глаза была предложена офтальмологами ещё в 1936 году. Позднее, идея нашла своё отражение в некоторых фильмах. Например, в 1984 году был снят фильм про Джеймса Бонда «Никогда не говори никогда». И лишь в 1994 году появился первый автоматизированный алгоритм распознавания радужной оболочки глаза, разработанный математиком Джоном Даугманом. Алгоритм был запатентован и до сих пор лежит в основе систем распознавания радужной оболочки.

Устройство по захвату изображения глаза, которое будет удобным для пользователя и незаметным, является одной из проблем. Ведь при этом оно должно считывать рисунок радужной оболочки не зависимо от условий освещения. Есть несколько подходов. Первый из них базируется на поиске лица и глаз, затем другая камера с увеличительным объективом получает высококачественное изображение радужной оболочки. Второй - требует, чтобы глаз человека находился внутри определённой области наблюдений одной камеры.

На полученном изображении локализуется радужная оболочка и составляется её код (рис. 1 в). Даугман использовал двумерный фильтр Габора. Дополнительно создаётся маска, где изображение зашумлено (области наложения ресниц и век), которая накладывается на исходный код радужной оболочки. Для идентификации вычисляется расстояние Хэмминга (разница в битах между двумя шаблонами радужных оболочек), которое для одинаковых радужных оболочек будет наименьшим.

Рисунок 1. Примеры биометрических параметров

Статистические характеристики

В качестве двух основных характеристик любой биометрической системы можно использовать ошибки первого и второго рода. В области биометрии наиболее устоявшиеся понятия - FAR (False Acceptance Rate) и FRR(False Rejection Rate). FAR характеризует вероятность ложного совпадения биометрических характеристик двух людей. FRR - вероятность отказа доступа человеку, имеющего допуск.

В таблице 2 приведены средние показатели для различных биометрических систем

Таблица 2

Характеристики биометрических систем

Следует отметить, что данные показатели варьируются в зависимости от используемых биометрических баз данных и применяемых алгоритмов, однако их качественное соотношение остаётся примерно одним. Анализируя эти данные, можно придти к выводу, что идентификация на основе рисунка радужной оболочки глаза является одним из самых надёжных биометрических методов. Безконтактный способ получения данных говорит о простоте использования и возможном внедрении в различные области.

Биометрические системы аутентификации - системы аутентификации , использующие для удостоверения личности людей их биометрические данные.

Биометрическая аутентификация - процесс доказательства и проверки подлинности заявленного пользователем имени, через предъявление пользователем своего биометрического образа и путём преобразования этого образа в соответствии с заранее определенным протоколом аутентификации .

Не следует путать данные системы с системами биометрической идентификации , каковыми являются к примеру системы распознавания лиц водителей и биометрические средства учёта рабочего времени . Биометрические системы аутентификации работают в активном, а не пассивном режиме и почти всегда подразумевают авторизацию . Хотя данные системы не идентичны системам авторизации, они часто используются совместно (например, в дверных замках с проверкой отпечатка пальца).

Энциклопедичный YouTube

1 / 4

Биометрическая аутентификация в службе каталогов Active Directory

ЦРТ-Инновации. Биометрические системы идентификации

Биометрическая аутентификация Windows Hello

# РЕЖИМ ГЛОБАЛИЗАЦИИ # БИОМЕТРИЧЕСКАЯ СИСТЕМА #

Субтитры

Методы аутентификации

Различные системы контролируемого обеспечения доступа можно разделить на три группы в соответствии с тем, что человек собирается предъявлять системе:

1) Парольная защита. Пользователь предъявляет секретные данные (например, PIN-код или пароль).

1. Всеобщность: Данный признак должен присутствовать у всех людей без исключения.

2. Уникальность : Биометрия отрицает существование двух людей с одинаковыми физическими и поведенческими параметрами.

3. Постоянство: для корректной аутентификации необходимо постоянство во времени.

4. Измеряемость: специалисты должны иметь возможность измерить признак каким-либо устройством для дальнейшего занесения в базу данных.

5. Приемлемость: общество не должно быть против сбора и измерения биометрического параметра.

Статические методы

Аутентификация по отпечатку пальца

Идентификация по отпечаткам пальцев - самая распространенная биометрическая технология аутентификации пользователей. Метод использует уникальность рисунка папиллярных узоров на пальцах людей. Отпечаток , полученный с помощью сканера, преобразовывается в цифровой код , а затем сравнивается с ранее введенными наборами эталонов. Преимущества использования аутентификации по отпечаткам пальцев - легкость в использовании, удобство и надежность. Универсальность этой технологии позволяет применять её в любых сферах и для решения любых и самых разнообразных задач, где необходима достоверная и достаточно точная идентификация пользователей.

Для получения сведений об отпечатках пальцев применяются специальные сканеры. Чтобы получить отчётливое электронное представление отпечатков пальцев, используют достаточно специфические методы, так как отпечаток пальца слишком мал, и очень трудно получить хорошо различимые папиллярные узоры.

Обычно применяются три основных типа сканеров отпечатков пальцев: ёмкостные, прокатные, оптические. Самые распространенные и широко используемые это оптические сканеры, но они имеют один серьёзный недостаток. Оптические сканеры неустойчивы к муляжам и мертвым пальцам, а это значит, что они не столь эффективны, как другие типы сканеров. Так же в некоторых источниках сканеры отпечатков пальцев делят на 3 класса по их физическим принципам: оптические, кремниевые, ультразвуковые [ ] [ ] .

Аутентификация по радужной оболочке глаза

Данная технология биометрической аутентификации личности использует уникальность признаков и особенностей радужной оболочки человеческого глаза. Радужная оболочка - тонкая подвижная диафрагма глаза у позвоночных с отверстием (зрачком) в центре; расположена за роговицей , между передней и задней камерами глаза, перед хрусталиком . Радужная оболочка образовывается ещё до рождения человека, и не меняется на протяжении всей жизни. Радужная оболочка по текстуре напоминает сеть с большим количеством окружающих кругов и рисунков, которые могут быть измерены компьютером, рисунок радужки очень сложен, это позволяет отобрать порядка 200 точек, с помощью которых обеспечивается высокая степень надежности аутентификации. Для сравнения, лучшие системы идентификации по отпечаткам пальцев используют 60-70 точек.

Технология распознавания радужной оболочки глаза была разработана для того, чтобы свести на нет навязчивость сканирования сетчатки глаза, при котором используются инфракрасные лучи или яркий свет. Ученые также провели ряд исследований, которые показали, что сетчатка глаза человека может меняться со временем, в то время как радужная оболочка глаза остается неизменной. И самое главное, что невозможно найти два абсолютно идентичных рисунка радужной оболочки глаза, даже у близнецов. Для получения индивидуальной записи о радужной оболочке глаза черно-белая камера делает 30 записей в секунду. Еле различимый свет освещает радужную оболочку, и это позволяет видеокамере сфокусироваться на радужке. Одна из записей затем оцифровывается и сохраняется в базе данных зарегистрированных пользователей. Вся процедура занимает несколько секунд, и она может быть полностью компьютеризирована при помощи голосовых указаний и автофокусировки. Камера может быть установлена на расстоянии от 10 см до 1 метра, в зависимости от сканирующего оборудования. Термин «сканирование» может быть обманчивым, так как в процессе получения изображения проходит не сканирование, а простое фотографирование. Затем полученное изображение радужки преобразуется в упрощенную форму, записывается и хранится для последующего сравнения. Очки и контактные линзы, даже цветные, не воздействуют на качество аутентификации . [ ] [ ] .

Стоимость всегда была самым большим сдерживающим моментом перед внедрением технологии, но сейчас системы идентификации по радужной оболочке становятся более доступными для различных компаний. Сторонники технологии заявляют о том, что распознавание радужной оболочки глаза очень скоро станет общепринятой технологией идентификации в различных областях.

Аутентификация по сетчатке глаза

Аутентификация по геометрии руки

В этом биометрическом методе для аутентификации личности используется форма кисти руки. Из-за того, что отдельные параметры формы руки не являются уникальными, приходится использовать несколько характеристик. Сканируются такие параметры руки, как изгибы пальцев, их длина и толщина, ширина и толщина тыльной стороны руки , расстояние между суставами и структура кости. Также геометрия руки включает в себя мелкие детали (например, морщины на коже). Хотя структура суставов и костей являются относительно постоянными признаками, но распухание тканей или ушибы руки могут исказить исходную структуру. Проблема технологии: даже без учёта возможности ампутации, заболевание под названием «артрит » может сильно помешать применению сканеров.

С помощью сканера, который состоит из камеры и подсвечивающих диодов (при сканировании кисти руки, диоды включаются по очереди, это позволяет получить различные проекции руки), затем строится трёхмерный образ кисти руки. Надежность аутентификации по геометрии руки сравнима с аутентификацией по отпечатку пальца.

Системы аутентификации по геометрии руки широко распространены, что является доказательством их удобства для пользователей. Использование этого параметра привлекательно по ряду причин. Процедура получения образца достаточно проста и не предъявляет высоких требований к изображению. Размер полученного шаблона очень мал, несколько байт. На процесс аутентификации не влияют ни температура , ни влажность , ни загрязнённость. Подсчеты, производимые при сравнении с эталоном, очень просты и могут быть легко автоматизированы .

Системы аутентификации, основанные на геометрии руки, начали использоваться в мире в начале 70-х годов . [ ] [ ]

Аутентификация по геометрии лица

Биометрическая аутентификация человека по геометрии лица довольно распространенный способ идентификации и аутентификации . Техническая реализация представляет собой сложную математическую задачу. Обширное использование мультимедийных технологий , с помощью которых можно увидеть достаточное количество видеокамер на вокзалах, аэропортах, площадях, улицах, дорогах и других местах скопления людей, стало решающим в развитии этого направления. Для построения трёхмерной модели человеческого лица, выделяют контуры глаз, бровей, губ, носа, и других различных элементов лица, затем вычисляют расстояние между ними, и с помощью него строят трёхмерную модель. Для определения уникального шаблона, соответствующего определенному человеку, требуется от 12 до 40 характерных элементов. Шаблон должен учитывать множество вариаций изображения на случаи поворота лица, наклона, изменения освещённости, изменения выражения. Диапазон таких вариантов варьируется в зависимости от целей применения данного способа (для идентификации, аутентификации, удаленного поиска на больших территориях и т. д.). Некоторые алгоритмы позволяют компенсировать наличие у человека очков, шляпы, усов и бороды . [ ] [ ]

Аутентификация по термограмме лица

Способ основан на исследованиях, которые показали, что термограмма лица уникальна для каждого человека. Термограмма получается с помощью камер инфракрасного диапазона . В отличие от аутентификации по геометрии лица, данный метод различает близнецов. Использование специальных масок, проведение пластических операций, старение организма человека, температура тела, охлаждение кожи лица в морозную погоду не влияют на точность термограммы. Из-за невысокого качества аутентификации, метод на данный момент не имеет широкого распространения .

Динамические методы

Аутентификация по голосу

Биометрический метод аутентификации по голосу , характеризуется простотой в применении. Данному методу не требуется дорогостоящая аппаратура, достаточно микрофона и звуковой платы . В настоящее время данная технология быстро развивается, так как этот метод аутентификации широко используется в современных бизнес-центрах. Существует довольно много способов построения шаблона по голосу. Обычно, это разные комбинации частотных и статистических характеристик голоса. Могут рассматриваться такие параметры, как модуляция , интонация , высота тона, и т. п.

Основным и определяющим недостатком метода аутентификации по голосу - низкая точность метода. Например, человека с простудой система может не опознать. Важную проблему составляет многообразие проявлений голоса одного человека: голос способен изменяться в зависимости от состояния здоровья, возраста, настроения и т. д. Это многообразие представляет серьёзные трудности при выделении отличительных свойств голоса человека. Кроме того, учёт шумовой компоненты является ещё одной важной и не решенной проблемой в практическом использовании аутентификации по голосу. Так как вероятность ошибок второго рода при использовании данного метода велика (порядка одного процента), аутентификация по голосу применяется для управления доступом в помещениях среднего уровня безопасности, такие как компьютерные классы, лаборатории производственных компаний и т. д.

Проблема идентификации личности при допуске к закрытой информации или объекту всегда была ключевой. Магнитные карты, электронные пропуска, кодированные радиосообщения можно подделать, ключи можно потерять, при особом желании даже внешность можно изменить. Но целый ряд биометрических параметров является абсолютно уникальным для человека.

Где применяется биометрическая защита

Современные биометрические системы дают высокую надежность аутентификации объекта. Обеспечивают контроль доступа в следующих сферах:

• Передача и получение конфиденциальной информации личного или коммерческого характера;
• Регистрация и вход на электронное рабочее место;
• Осуществление удаленных банковских операций;
• Защита баз данных и любой конфиденциальной информации на электронных носителях;
• Пропускные системы в помещения с ограниченным доступом.

Уровень угрозы безопасности со стороны террористов и криминальных элементов привел к широкому использованию биометрических систем защиты и управления контролем доступа не только в государственных организациях или больших корпорациях, но и у частных лиц. В быту наиболее широко такое оборудование применяется в системах доступа и технологиях управления типа «умный дом».

К биометрической системе защиты относятся

Биометрические характеристики являются очень удобным способом аутентификации человека, так как обладают высокой степенью защиты (сложно подделать) и их невозможно украсть, забыть или потерять. Все современные метолы биометрической аутентификации можно разделить на две категории:

1. Статистические , к ним относят уникальные физиологические характеристики, которые неизменно присутствуют с человеком всю его жизнь. Наиболее распространенный параметр – дактилоскопический отпечаток;
2. Динамические – основаны на приобретенных поведенческих особенностях. Как правило, выражаются в подсознательных повторяемых движениях при воспроизведении какого либо процесса. Наиболее распространенные – графологические параметры (индивидуальность почерка).

Статистические методы

ВАЖНО! На основании установлено, что в отличии от радужной оболочки глаза сетчатка на протяжении жизни человека может существенно изменяться.

Сканер сетчатки глаза, производство компании LG

Динамические методы

• Довольно простой метод, для которого не требуется специализированная аппаратура. Часто используется в системах умный дом в качестве командного интерфейса. Для построения голосовых шаблонов используются частотные или статистические параметры голоса: интонация, высота звука, голосовая модуляция и т. д. Для повышения уровня безопасности применяется комбинирование параметров.

Система имеет ряд существенных недостатков, которые делают ее широкое применение нецелесообразным. К основным недостаткам относится:

• Возможность записи голосового пароля при помощи направленного микрофона злоумышленниками;
• Низкая вариативность идентификации. У каждого человека голос изменяется не только с возрастом, но и по состоянию здоровья, под воздействием настроения и т.п.

В системах умный дом голосовую идентификацию целесообразно использовать для контроля доступа в помещения со средним уровнем секретности или управления различными приборами: , освещение, система отопления, управление шторами и жалюзями и т.п.

• Графологическая аутентификация. Основана на анализе рукописного почерка. Ключевым параметром является рефлекторное движение кисти руки при подписании документа. Для снятия информации используются специальные стилусы имеющие чувствительные сенсоры регистрирующие давление на поверхность. В зависимости от требуемого уровня защиты могут сравниваться следующие параметры:
• Шаблон подписи — сама картинка сверяется с той, что находится в памяти устройства;
• Динамические параметры – сравнивается скорость подписи с имеющейся статистической информацией.

ВАЖНО! Как правило, в современных системах безопасности и СКУР для идентификации используются сразу несколько методов. К примеру, дактилоскопия с одновременным измерением параметров руки. Такой метод существенно повышает надежность системы и предотвращает возможность подделки.

Видео — Как обезопасить биометрические системы идентификации?

Производители систем защиты информации

На данный момент на рынке биометрических систем, которые может себе позволить рядовой пользователь лидируют несколько компаний.

Использование биометрических систем в бизнесе и не только существенно поднимет уровень безопасности, но и способствует укреплению трудовой дисциплины на предприятии или в офисе. В быту биометрические сканеры применяются гораздо реже из-за их высокой стоимости, но с увеличением предложения большинство этих устройств вскоре станет доступно рядовому пользователю.

Понятие «биометрия» охватывает комплекс различных методов и технологий, позволяющих идентифицировать человека по его биологическим параметрам. Биометрия основана на том, что каждый человек обладает индивидуальным набором физиологических, психосоматических, личностных и прочих характеристик. Например, к физиологическим параметрам можно отнести папиллярные узоры пальцев, рисунок радужной оболочки глаза и т. д.

С возникновением вычислительной техники появились устройства, способные надёжно обрабатывать биометрические данные практически в реальном времени, используя при этом специальные алгоритмы. Это послужило толчком в развитии биометрических технологий. В последнее время сферы их применения постоянно расширяются. На рис. 1 представлены некоторые области применения биометрии.

Биометрические параметры

Биометрическая идентификация (БИ) может использовать различные параметры, которые условно можно разделить на 2 типа: статические и динамические (рис. 2).

Статические параметры определяют «материальные» характеристики человека как физического объекта, обладающего определённой формой, весом, объёмом и т.д. Эти параметры вообще не меняются или мало меняются в зависимости от возраста человека (это правило может нарушаться только в детском возрасте). Однако не все статические параметры могут использоваться, когда идентификация человека должна проводиться быстро (например, в системах контроля доступа). Очевидно, что анализ ДНК требует довольно существенных временных затрат и вряд ли в ближайшее время будет широко задействован в системах контроля доступа.

Динамические параметры в большей степени описывают поведенческие или психосоматические характеристики человека. Эти параметры могут довольно сильно меняться как в зависимости от возраста, так и при изменяющихся внешних и внутренних факторах (нарушениях здоровья и т.д.). Однако существуют области применения, в которых использование динамических параметров очень актуально, например, при проведении графологических экспертиз или для идентификации человека по голосу.

Достоинства, недостатки и особенности БИ в СКУД

В настоящее время в подавляющем большинстве биометрических систем контроля досту-па используются статические параметры. Из них наиболее распространённым параметром явля-ются отпечатки пальцев.

Основными преимуществами использования БИ в СКУД (по сравнению с ключами доступа или проксимити-картами) являются:

• трудности подделки идентификационного параметра;
• невозможность утери идентификатора;
• невозможность передачи идентификатора другому человеку.

Наиболее эффективно перечисленные достоинства используются при организации на основе биометрических систем контроля доступа дополнительного уровня безопасности, т.е. при использовании таких систем совместно с ключами доступа или проксимити-картами.

Наряду с описанными преимуществами существуют определённые ограничения в примене-нии биометрических систем, связанные с «неточностью» или «размытостью» биометрических параметров. Если при использовании проксимити-карты достаточно проверить 2 цифровых кода на полную идентичность, то при сравнении измеренного биометрического параметра с эталонным значением необходимо применять специальные, довольно сложные алгоритмы корреляционного анализа и нечёткой («fuzzy») логики. Это вызвано тем, что при повторном считывании отпечатка пальца или распознавании лица сканер никогда не получит два абсолютно одинаковых изображения. Для решения этой проблемы вместо отсканированных образов используются специальные цифровые модели или шаблоны.

Таким образом, в БИ всегда есть вероятность ошибок двух основных видов:

• ложный отказ в доступе (коэффициент FRR - False Rejection Rate), когда СКУД не распознаёт (не пропускает) человека, который зарегистрирован в системе,
• ложная идентификация (коэффициент FAR - False Acceptance Rate), когда СКУД «путает» людей, пропуская человека, который не зарегистрирован в системе, то есть распознаёт его как «своего».

Ситуация осложняется тем, что эти два типа ошибок являются взаимозависимыми. Так, при улучшении параметра FAR, автоматически ухудшится параметр FRR. Другими словами, чем более тщательно система пытается произвести распознавание, чтобы не пропустить «чужого» сотрудника, тем с большей вероятностью она «не узнает своего» (то есть зарегистрированного) сотрудника. Поэтому на практике всегда имеет место некий компромисс между коэффициентами FAR и FRR.

Кроме коэффициентов ошибок идентификации, немаловажным параметром оценки эффективности биометрических систем является скорость идентификации. Это важно, например, на проходных предприятий, когда в короткий промежуток времени через систему проходит большое количество сотрудников. Время срабатывания зависит от многих факторов: метода идентификации, сложности шаблона, количества сотрудников в эталонной базе и т.д. Очевидно, что время срабатывания также коррелирует и с надёжностью идентификации – чем более «тщателен» алгоритм идентификации, тем больше система тратит времени на эту процедуру.

Структура биометрической СКУД

Структура биометрической системы доступа включает следующие основные элементы и функции:

• устройство считывания - сканирует биометрический параметр;
• локальная база биометрических параметров - содержит биометрические шаблоны, используемые для идентификации;
• блок идентификации - реализует алгоритм последовательного сравнения считанного шаблона с шаблонами, хранящимися в локальной базе (принцип сравнения «1:N»);
• локальная база стандартных ключей - содержит коды проксимити-карт, PIN-коды, используемые при выборе шаблона для верификации;
• блок верификации - реализует сравнение считанного шаблона с заданным эталонным шаблоном, выбираемым по локальной базе стандартных ключей (сравнение «1:1»);
• информационные интерфейсы RS-485, Ethernet, USB - для информационного обмена;
• сигнальные интерфейсы - обеспечивают приём сигналов от датчиков контактов двери, кнопки «Выход»;
• исполнительные органы - реле, обеспечивающие управление электромеханическими замками и пр.

Описанная структура конструктивно может быть реализована различными способами. При встраивании считывателя отпечатка пальца в панель ноутбука роль остальных элементов выполняет «железо» и программное обеспечение компьютера. Часто на практике применяются распределённые системы с вынесенным биометрическим считывателем, устанавливаемым на границе зоны доступа, в то время как остальные элементы располагаются внутри этой охраняемой зоны. Не менее широко распространены решения, где все элементы биометрической системы выполнены как единый модуль - биометрический контроллер доступа.

Контроллер C2000-BIOAccess-F18 в составе ИСО «ОРИОН»

Для развития СКУД на базе ИСО «Орион» в программное обеспечение АРМ «Орион Про» была включена поддержка биометрического контроллера C2000-BIOAccess-F18 (рис. 3).

Этот контроллер предназначен для управления доступом с идентификацией по отпечат-кам пальцев. Он оснащён оптическим считывателем для сканирования пальца, обеспечивает хра-нение в локальной базе 2500 шаблонов для идентификации, при этом время идентификации не превышает 1 с. Величины коэффициентов эффективности распознавания FAR и FRR составляют порядка 1% и 0,001% соответственно. Контроллер может подключаться к ИСО «ОРИОН» двумя способами: по информационному интерфейсу RS-485 и по Ethernet (рис. 4).

Возможность подключения контроллера по сети Ethernet позволяет, при наличии «защищённой» локальной сети, без дополнительных затрат на кабельные линии связи организовать СКУД с биометрической идентификацией. Такая система может легко распределяться по зданию или комплексу зданий в соответствии с топологией локальной сети. Вместе с тем, при необходимости, остаётся возможность подключения биометрического контроллера по выделенной магистрали RS-485.

Встроенные в контроллер реле обеспечивают управление электромеханическим замком и сиреной, кроме этого имеются входы для подключения датчика двери и кнопки «Выход». Нали-чие в контроллере клавиатуры и встроенного считывателя смарт-карт позволяет обеспечить работу СКУД в режимах верификации по разным комбинациям параметров доступа, например «карта+палец», «код +палец». В этих режимах контроллер не производит сравнение отпечатка по всей локальной базе шаблонов, а сравнивает считанный отпечаток с единственным шаблоном, который привязан к коду карты доступа или PIN-коду.

Таким образом, контроллер C2000-BIOAccess-F18 представляет собой законченное решение для контроля и управления доступом в зоне с одной дверью. Наиболее эффективно этот контроллер может использоваться в зонах доступа во внутренние помещения здания с повышенными требованиями по безопасности: банковские хранилища, спецобъекты, помещения повышенной секретности и т.д.

Процедуры и сценарии в ИСО «ОРИОН» с контроллером C2000-BIOAccess-F18

Для регистрации нового пользователя в контроллере предусмотрен специальный режим регистрации отпечатка пальца. При этом для повышения надежности требуется трёхкратное сканирование пальца, в результате чего контроллер формирует цифровой шаблон. Размер одного шаблона составляет около 500 байт.

Все шаблоны отпечатков пальцев (биометрические ключи), так же, как и обычные ключи, хранятся в центральной базе данных ИСО «ОРИОН». При конфигурировании уровней доступа администратором системы каждый контроллер «привязывается» к определённому уровню доступа, и, таким образом, в его локальную (встроенную) базу шаблонов отпечатков пальцев впоследствии будут записаны шаблоны только тех сотрудников, которые имеют соответствующий уровень доступа.

Если один уровень доступа соответствует нескольким зонам доступа, то возникает необходимость регистрации пользователя во всех контроллерах с таким уровнем доступа. Для решения подобных задач (регистрации, обновления или удаления пользователей) АРМ «Орион Про» обеспечивает возможность автоматического обмена информацией по всем контроллерам, входящим в конкретный уровень доступа.

Стандартный сценарий администрирования СКУД в ИСО «ОРИОН» с биометрическими контроллерами выглядит следующим образом:

• выделяется отдельный биометрический контроллер для регистрации сотрудников (он может быть установлен, например, в отделе кадров предприятия);
• после успешного прохождения процедуры регистрации шаблон отпечатка пальца (биометрический ключ) зарегистрированного сотрудника автоматически сохраняется в центральной базе данных системы;
• администратор базы данных предоставляет сотруднику (то есть его биометрическому ключу) конкретные права доступа, и система «привязывает» этот ключ к заданным уровням доступа;
• система анализирует уровень доступа биометрического ключа и автоматически записывает этот ключ (цифровой шаблон отпечатка пальца) во все контроллеры, управляющие дверями, входящими в заданный уровень доступа.

При удалении сотрудника (например, при его увольнении) достаточно удалить из администратора базы данных его биометрический ключ, и система автоматически удалит этот биометрический ключ из всех контроллеров данного уровня доступа.

Такой подход является удобным и достаточно универсальным, что позволяет с успехом использовать его практически во всех организациях.

Таким образом, развитие системы контроля доступа в ИСО «ОРИОН» за счёт применения биометрической идентификации на базе контроллера C2000-BIOAccess-F18 расширяет функциональные возможности как автономной СКУД, так и интегрированной системы в целом, позволяя реализовать повышенные требования к уровню безопасности или, при необходимости, отказаться от использования ключей доступа и проксимити-карт.

В последние годы во всем мире наблюдается все возрастающий интерес к методам распознавания и идентификации личности. Основные пути и способы решения этих задач лежат в области разработки биометрических систем. В биометрических системах для распознавания человека используется совокупность биометрических характеристик, основанных на биологических особенностях человеческого тела. В качестве таких биометрических характеристик могут выступать: голос, почерк, отпечатки пальцев, геометрия кисти руки, рисунок сетчатки или радужной оболочки глаза, лицо и ДНК.}

Биометрическая защита более эффективна в сравнении с такими методами, как использование паролей, PIN-кодов, смарт-карт, жетонов (tokens) или технологии PKI (инфраструктура открытых ключей), поскольку биометрия позволяет идентифицировать именно конкретного человека, а не устройство. Традиционные методы защиты не исключают возможности потери или кражи информации, вследствие чего она становится доступной незаконным пользователям. Уникальный биометрический идентификатор, каковым является, например, отпечаток пальца или изображение лица, служит ключом, который невозможно потерять. Биометрическая система безопасности позволяет отказаться от парольной защиты либо служит для ее усиления.

Одной из основных причин, которые существенно повысили значимость автоматической обработки и анализа биометрической информации, явилось повышение требований к функциональным возможностям автоматических систем безопасности, расположенных в общественных местах (вокзалы, аэропорты, супермаркеты и т. п.), связанные с необходимостью в реальном времени выполнять необходимые действия по установлению личности присутствующих на контролируемой территории людей, причем, зачастую, скрытно, то есть не только бесконтактно (дистанционно), но и без специального сотрудничества (специального предъявления биометрических признаков) со стороны идентифицируемых персон.

В настоящее время существует множество методов биометрической аутентификации, которые делятся на две основные группы - статические и динамические методы.

Статические методы биометрической аутентификации основываются на физиологической (статической) характеристике человека, то есть уникальной характеристике, данной ему от рождения и неотъемлемой от него. К этой группе относятся следующие методы аутентификации.

1. $\textit{По отпечатку пальца.}$ В основе этого метода лежит уникальность для каждого человека рисунка папиллярных узоров на пальцах. Отпечаток пальца, полученный с помощью специального сканера, преобразуется в цифровой код (свертку) и сравнивается с ранее введенным эталоном. Данная технология является самой распространенной по сравнению с другими методами биометрической аутентификации.
2. $\textit{По форме ладони.}$ Данный метод построен на геометрии кисти руки. С помощью специального устройства, состоящего из камеры и нескольких подсвечивающих диодов (включаясь по очереди, они дают разные проекции ладони), строится трехмерный образ кисти руки, по которому формируется свертка и распознается человек.
3. $\textit{По расположению вен на лицевой стороне ладони.}$ С помощь инфракрасной камеры считывается рисунок вен на лицевой стороне ладони или кисти руки, полученная картинка обрабатывается, и по схеме расположения вен формируется цифровая свертка.
4. $\textit{По сетчатке глаза.}$ Вернее, это способ идентификации по рисунку кровеносных сосудов глазного дна. Для того чтобы этот рисунок стал виден, человеку нужно посмотреть на удаленную световую точку, при этом подсвеченное глазное дно сканируется специальной камерой.
5. $\textit{По радужной оболочке глаза.}$ Рисунок радужной оболочки глаза также является уникальной характеристикой человека, причем для ее сканирования достаточно портативной камеры со специализированный программным обеспечением, позволяющим захватывать изображение части лица, из которого выделяется изображение глаза, из которого в свою очередь выделяется рисунок радужной оболочки, по которому строится цифровой код для идентификации человека.
6. $\textit{По изображению или форме лица.}$ В данном методе идентификации строится двумерный или трехмерный образ лица человека. На лице выделяются контуры бровей, глаз, носа, губ и т. д., вычисляется расстояние между ними и строится не просто образ, а еще множество его вариантов на случаи поворота лица, наклона, изменения выражения. Количество образов варьируется в зависимости от целей использования данного способа (для аутентификации, верификации, удаленного поиска на больших территориях и т. д.).
7. $\textit{По термограмме лица}$. В основе данного способа аутентификации лежит уникальность распределения на лице артерий, снабжающих кровью кожу, которые выделяют тепло. Для получения термограммы используются специальные камеры инфракрасного диапазона. В отличие от предыдущего, этот метод позволяет различать даже близнецов.
8. $\textit{По ДНК}$. Преимущества данного способы очевидны, однако используемые в настоящее время методы получения и обработки ДНК работают настолько долго, что такие системы используются только для специализированных экспертиз.
9. $\textit{Другие методы}$. Существуют еще такие уникальные способы - как идентификация по подногтевому слою кожи, по объему указанных для сканирования пальцев, форме уха, запаху тела и т. д.

Как видно, большинство биометрических технологий данной группы связано с анализом изображений и реализуется теми или иными методами компьютерного зрения.

Динамические методы биометрической аутентификации основываются на поведенческой (динамической) характеристике человека, то есть построены на особенностях, характерных для подсознательных движений в процессе воспроизведения какого-либо действия. Методы аутентификации этой группы таковы.

1. $\textit{По рукописному почерку.}$ Как правило, для этого вида идентификации человека используется его роспись (иногда написание кодового слова). Цифровой код идентификации формируется в зависимости от необходимой степени защиты и наличия оборудования (графический планшет, экран карманного компьютера Palm и т. д.) двух типов:

По самой росписи, то есть для идентификации используется просто степень совпадения двух картинок;

По росписи и динамическим характеристикам написания, то есть для идентификации строится свертка, в которую входит информация по непосредственно подписи, временн ым характеристикам нанесения росписи и статистическим характеристикам динамики нажима на поверхность.

2. $\textit{По клавиатурному почерку.}$ Метод в целом аналогичен вышеописанному, но вместо росписи используется некое кодовое слово (когда для этого используется личный пароль пользователя, такую аутентификацию называют двухфакторной), и не нужно никакого специального оборудования, кроме стандартной клавиатуры. Основной характеристикой, по которой строится свертка для идентификации, является динамика набора кодового слова.

3. $\textit{По голосу.}$ Это одна из старейших технологий, в настоящее время ее развитие ускорилось, так как предполагается ее широкое использование в построении "интеллектуальных зданий". Существует достаточно много способов построения кода идентификации по голосу, как правило, это различные сочетания частотных и статистических характеристик голоса.

4. Другие методы. Для данной группы методов также описаны только самые распространенные методы, существуют еще такие уникальные способы, как идентификация по движению губ при воспроизведении кодового слова, по динамике поворота ключа в дверном замке и т. д.

Краткий исторический обзор.

Проблематика компьютерной биометрической идентификации активно развивается с 1960-х годов. Можно отметить следующие основные вехи этого процесса.

1. 1960-e - создано биометрическое подразделение NIST, первые попытки автоматизации процесса идентификации личности по следующим биометрическим характеристикам: лицо, голос, отпечатки, подпись.
2. 1970-е годы - первые автоматизированные системы верификации личности, методы идентификации по форме ладони и динамической подписи.
3. 1976 - первые мультибиометрические эксперименты.
4. 1980-е годы - значительно автоматизированные системы и первые методы

полностью автоматической идентификации.

С конца 1980х годов наблюдается всплеск научного и практического интереса к биометрической идентификации, сопровождающийся ростом числа биометрических методов, алгоритмов и технологий, в том числе в СССР и России. Это связано не столько с прикладным интересом к биометрической идентификации, сколько с развитием аппаратных средств, в первую очередь, персональных компьютеров и периферийных устройств для работы с изображениями и аудиосигналами.

В России наиболее важные результаты по биометрической идентификации были получены в работах С. О. Новикова, В. Ю. Гудкова, О. М. Черномордика по распознаванию отпечатков пальцев, Г. А. Кухарева и А. А. Тельных по различным аспектам лицевой биометрии, А. И. Иванова и А. Ю. Малыгина по нейросетевым методам биометрической идентификации, Л. М. Местецкого по распознаванию на основе параметров кисти руки, И. Н. Спиридонова в области стандартизации и биометрической техники, В. И. Дымкова и И. Н. Синицына по автоматизации научных исследований в области биометрической идентификации, С. Л. Бочкарева в области голосовой идентификации личности, О. С. Ушмаева по мультибиометрии.

Сложились научные школы, занимающиеся проблематикой биометрической идентификации. Среди них следует выделить коллективы специалистов, работающих в институтах ИПИ РАН, ГосНИИАС, ИСА РАН, МГУ им. М. В. Ломоносова, МГТУ им. Н. Э. Баумана, ФГУП "ПНИЭИ"; компаниях "Биолинк", "Вокорд Телеком", НПП "Лазерные системы", "Системы Папилон", "Сонда", "СТЭЛ", "Центр речевых технологий".

Среди зарубежных исследований в области биометрической идентификации следует выделить работы таких специалистов, как P. Phillips, P. Grother, А. Jain, N. Ratha, P. Griffin, D. Maio, D. Maltoni, A. Masnfield, J. Wayman, K. Bowyer, M. Turk, A. Pentland, R. Bolle, A. Ross, J. Daugman, D. Zhang, Karr-Ann Toh, O. Tosi, S. Pankanti, C. Soutar, Tieniu Tan, O. Castillo, P. Melin, J. P. Campbell, J. Garofolo, D. Reynolds, L. Flom, J. Kittler, P. Flynn, R. Chellappa, W. Zhao, J.-C. Junqua, J. F. Bonastre, J. Bigun, K. Brady, D. Burr, B. Dorizzi, S. Prabhakar, J. Conell, G. Doddington, J. Ortega-Garcia, A. Bazen, S. Gerez, R. Plamondon, M. Eleccion, M. Fornefett, J. Wegstein, L. Kersta, L. Harmon, A. Fejfar, T. Vetter, A. G. Kersta, L. D. Harmon, B. G. Sherlock, D. M. Monro, M. Kucken.

Существующие биометрические системы.

В настоящее время на рынке предлагается ряд готовых систем и технологий биометрической идентификации и аутентификации личности.

Например, в области распознавания лиц одними из наиболее продвинутых решений являются следующие.

Система ZN-Face компании $\textit{ZN Vision Technologies AG}$ сочетает в себе новейшие компьютерные разработки с системой контроля доступа, основанной на автоматическом распознавании лиц. ZN-камера делает снимок человека, стоящего на рубеже контроля, и проверяет его в считанные доли секунды. Специально разработанный модуль оптического фильтра и функция контроля за живым лицом предотвращает любую попытку обмана путем применения фотографий или масок.

Компьютеризованная база фотоданных ZN-Phantomas может автоматически сравнивать и идентифицировать лица. Для сравнения годится фотография, фоторобот, рисунок или кадр, полученный при видеосъемке. ZN-Phantomas проводит поиск среди сохраненных в памяти изображений, используя систему распознавания лиц, созданную по образу работы человеческого мозга на базе технологии органического видения. Скорость работы системы позволяет просматривать 10 тыс изображений за три минуты. Система может работать со всеми SQL-базами данных, использующими ODBC-протокол (Oracle, Sybase SQL, DB2, Informix).

Система FaceIT компании $\textit{Identix Inc}$ осуществляет распознавание людей при попадании изображения лица в поле зрения видеокамеры высокого разрешения. Разработки фирмы финансируются госдепартаментом США. Данная система проходит апробацию в аэропортах США. В прессе появлялись сообщения, что результаты тестирования нельзя назвать удовлетворительными, однако контракт с фирмой продолжен, и теперь акцент переносится на идентификацию по фотографиям. госдепартамент США собирается обязать гостей США иметь фото установленного образца, дабы облегчить распознавательным программам работу.

Из систем, разработанных в России и СНГ, можно рассмотреть продукцию фирмы $\textit{Asia-Software}$. Фирма предлагает FRS SDK - комплект разработчика, предназначенный для построения информационно-поисковых систем, связанных с распознаванием лиц, и ряд систем идентификации по изображениям лиц. Система базируется на алгоритмах распознавания и сравнения изображений. Основой этих алгоритмов является модифицированный метод анализа принципиальных компонент, заключающийся в вычислении максимально декореллированных коэффициентов, характеризующих входные образы человеческих лиц. На вход системы подается оцифрованное видеоизображение. Специальные алгоритмы определяют наличие изображения лица человека, выделяют его, определяют точное расположение зрачков, производят позиционирование и масштабирование. После этого происходит автоматическое кодирование выделенного изображения лица человека с целью определения основных характерных признаков. Размер полученного массива признаков составляет примерно $300$~байт, что позволяет строить идентификационные системы даже на однокристальных ЭВМ.

Характеристики биометрических систем.

Показателями надежности биометрических систем могут служить вероятности ошибок первого и второго рода. Ошибки первого рода определяют вероятность ложного отказа (FRR, False Rejection Rate) и возникают при отказе в доступе легальному пользователю системы. Ошибки же второго рода показывают вероятность ложного допуска (FAR, False Acceptance Rate) и появляются при предоставлении доступа постороннему лицу. FRR и FAR связаны обратной зависимостью. Современные биометрические системы имеют очень большой разброс этих характеристик.

Биометрическую систему также можно характеризовать уровнем равной вероятности ошибок первого и второго рода (EER, Equal Error Rates) - точкой, в которой вероятность ошибки первого рода равна вероятности ошибки второго рода. На основании EER можно делать выводы об относительных достоинствах и недостатках разных биометрических методов. Чем ниже уровень EER, тем выше качество системы.

Еще один параметр, влияющий на выбор и установку биометрической системы, - пропускная способность. Она характеризует время, которое требуется человеку для взаимодействия с данным биометрическим устройством.

Сортировать и сравнивать описанные выше биометрические методы по показаниям ошибок первого рода очень сложно, так как они сильно разнятся для одних и тех же методов из-за сильной зависимости от оборудования, на котором они реализованы.

По показателям ошибок второго рода общая сортировка методов биометрической аутентификации выглядит так (от лучших к худшим):

1. радужная оболочка глаза, сетчатка глаза;
2. отпечаток пальца, термография лица, форма ладони;
3. форма лица, расположение вен на кисти руки и ладони;
4. подпись;
5. клавиатурный почерк;
6. голос.

Можно сделать вывод, что, с одной стороны, статические методы идентификации существенно лучше динамических, а с другой стороны - существенно дороже.

Текущее состояние технологии и перспективы дальнейших разработок.

В настоящий момент общее состояние биометрических технологий в мире еще нельзя признать удовлетворительным. Скорее можно говорить о биометрии как о быстро развивающейся области исследований и приложений, в которой еще не удалось достичь требуемых показателей. Целый ряд серьезных проверок, проведенных в последнее время, показал недостаточную надежность таких систем.

Например, полицейское управление города Тампа, штат Флорида (США), после двух лет эксплуатации деинсталлировало за бесполезностью программное обеспечение опознания лиц, работавшее совместно с камерами наружного наблюдения. Сеть таких камер позволяла вести надзор за публикой в городском парке развлечений Айбор-сити. Предполагалось, что техника в комплекте с программой для сканирования/опознания лиц, подсоединенной к базе из 30 тысяч известных правонарушителей и сбежавших из дома детей, повысит эффективность работы полиции. Однако за два года система не дала ни единого успешного результата, будь то автоматическое опознание разыскиваемых или арест подозреваемых. Программное обеспечение было предоставлено компанией Identix, одним из ведущих в США поставщиков биометрических технологий опознания по лицу и отпечаткам пальцев.

Известен отчет японского криптографа Цутомо Мацумото, скомпрометировавшего более десятка систем опознания пользователя по отпечатку пальца. Недавно аналогичное обширное исследование было предпринято немецким компьютерным журналом "c"t". Выводы экспертов однозначны: биометрические системы для потребительского рынка пока не достигли того уровня, когда их можно рассматривать в качестве реальной альтернативы традиционным паролям. Так, систему опознания лиц FaceVACS-Logon немецкой фирмы $\textit{Cognitec}$ удается ввести в заблуждение, просто предъявив фотографию зарегистрированного пользователя. Для обмана более изощренного ПО, анализирующего характерные признаки живого человека (мимические движения лица) может быть успешно применен экран ноутбука, на котором демонстрируется видеоклип с записью лица. Несколько сложнее обмануть систему Authenticam BM-ET100 фирмы $\textit{Panasonic}$ для опознания радужной оболочки глаза, поскольку здесь инфракрасные датчики реагируют не только на характерный узор изображения радужки, но и на иную глубину расположения зрачка. Однако, если проделать небольшое отверстие на месте зрачка в фотоснимке глаза, куда при опознании заглядывает другой человек, систему удается обмануть. Что же касается систем опознания пользователя по отпечатку пальца с помощью емкостного сенсора на мышке или клавиатуре, то здесь самым распространенным способом обмана является повторное "оживление" уже имеющегося отпечатка, оставленного зарегистрированным пользователем. Для "реанимации" остаточного отпечатка иногда бывает достаточно просто подышать на сенсор, либо приложить к нему тонкий полиэтиленовый пакет, наполненный водой. Подобные трюки, в частности, весьма удачно опробованы на мышках ID Mouse фирмы $\textit{Siemens}$, оснащенных емкостным сенсором FingerTIP производства $\textit{Infineon}$. Наконец, "искусственный палец", отлитый в парафиновой форме из силикона, позволил исследователям одолеть все шесть протестированных дактилоскопических систем.

Однако, несмотря на общую негативную оценку современного состояния биометрических систем идентификации личности, во всем мире наблюдается тенденция к развитию исследований и разработок в области биометрии. При этом одной из основных тенденций последнего времени является постепенный перенос приоритетов с контактных на бесконтактные методы биометрического распознавания. Причиной этого явилось повышение требований к функциональным возможностям автоматических систем безопасности, расположенных в общественных местах (вокзалы, аэропорты, супермаркеты и т. п.), связанные с необходимостью в реальном времени выполнять необходимые действия по установлению личности присутствующих на контролируемой территории людей, причем, зачастую, скрытно, %то есть не только бесконтактно (дистанционно), но %и без специального сотрудничества (специального предъявления биометрических %признаков) со стороны идентифицируемых персон, в сложных условиях, в группе и в толпе. Созданию таких биометрических систем нового поколения препятствуют ряд специфических проблем, пока еще не имеющих адекватного решения.

Первая группа проблем связана с тем, что системы скрытного наблюдения с целью обеспечения безопасности должны работать в условиях естественного поведения человека, не предъявляющего специально свое лицо и не произносящего заранее известных ключевых фраз. В этом случае еще до решения задачи распознавания необходимо решить задачу обнаружения (определения местоположения, выделения человека в группе), да и сама задача распознавания лица и голоса в неконтролируемых условиях становится существенно сложнее. Вторая группа существующих здесь проблем связана с тем, что в случае задачи обеспечения безопасности (в отличие от задачи обеспечения контроля доступа) нет возможности опереться на сотрудничество идентифицируемой персоны даже на этапе обучения. Поэтому для обучения приходится использовать имеющиеся фрагментарные и разнородные аудио- и видеоматериалы самого различного качества и происхождения. Это еще более усложняет задачу обучения биометрической системы. Наконец, третья группа проблем связана с тем, что получаемые (с учетом перечисленных проблем) вероятности правильного распознавания и ложного обнаружения заданной персоны в естественной обстановке только по лицу или только по голосу оказываются существенно ниже показателей, требуемых для удовлетворительного функционирования ответственных систем обеспечения безопасности и контроля доступа. С этим связана необходимость использовать комплексирование результатов биометрического распознавания, полученного от разных источников информации.

Именно с решением указанных проблем могут быть связаны существенные прорывы в области биометрических технологий в ближайшие годы.

Биометрия в широком и узком смысле.

Таким образом, биометрические технологий идентификации представляют собой быстро развивающееся научно-техническое направление, в результатах которого остро нуждаются такие области применения, как системы охраны и контроля доступа, системы паспортного и визового контроля, системы предупреждения преступлений и идентификации преступников, системы контроля доступа, системы учета и сбора статистики посетителей, системы идентификации удаленных пользователей и пользователей интернета, верификации кредитных карточек, криминалистической экспертизы, контроля времени посещения на предприятиях и т. д.

Помимо описанных биометрических технологий аутентификации, область "биометрии в широком смысле" включает также ряд приложений, связанных с выделением и измерением различных биологических характеристик человеческого тела, жестов, движений и т. п., предназначенных не для персональной идентификации, а для использования в спортивных, медицинских, телекоммуникационных, развлекательных и других целях.