CC BY
38Решетневские чтения. 2018
УДК 004.93
ХРАНЕНИЕ И ОБРАБОТКА БИОМЕТРИЧЕСКИХ ДАННЫХ ПЕРСОНАЛА
М. А. Сахарова*, А. В. Воейкова
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
E-mail: [email protected]
Обоснована важность разработки систем обработки и хранения биометрических персональных данных сотрудников различных сфер деятельности.
Ключевые слова: биометрические данные, хранение и обработка биометрических данных, бинаризация, ске-летизация.
STORAGE AND PROCESSING OF BIOMETRIC DATA OF THE PERSONNEL
М. А. Sakharova*, A. V. Voeikova
Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: [email protected]
Substantiation of the importance of development of systems for processing and storing biometric personal data of employees of various fields of activity.
Keywords: biometric data, storage and processing of biometric data, binarization, skeletonization.
В современном информационном обществе биометрические технологии используются во многих сферах человеческой жизни. Например, в некоторых зарубежных странах биометрические данные и системы по их хранению и обработке применяются во многих государственных службах, банках и организациях, что позволяет значительно улучшить эффективность их работы. Широкое распространение биометрических систем обусловлено высоким уровнем безопасности при доступе к рабочим местам и сетевым ресурсам, идентификации и защите различного рода информации, поскольку используются уникальные биометрические параметры человека. При этом, биометрические данные должны обрабатываться, учитываться, классифицироваться и хранится в информационных системах в условиях, при которых исключается возможность их утраты, повреждения, искажения, несанкционированного доступа к их передаче [1] Кроме того, для данной системы необходимо вести учет и хранение большого объема данных о каждом человеке, с которого брали биометрические данные. Обработка биометрических данных также требует некоторых вычислительных ресурсов. Поэтому для функционирования такой системы необходимо соответствующее программное обеспечение, обрабатывающее большой поток данных, но при этом извлекающее уникальные признаки.
В качестве примера технологии хранения и обработки биометрических данных человека, рассмотрим одну из самых распространенных биометрических технологий - систему идентификации личности по опечаткам пальцев, поскольку идентификация личности по отпечатку пальца является простой, удобной и
надежной биометрической технологией, которая выполняет работу с небольшой вероятностью ошибки. В настоящее время процессом идентификации личности по отпечаткам пальцев занимаются и компьютерные технологии, однако процесс идентификации усложняется тем, что изображение отпечатка может быть нечетким, с плохо различимыми контурами, смазанным, поврежденным и т. д. Поэтому в такой системе, прежде всего, должна проводится предварительная обработка изображение с целью улучшения качества и увеличения вероятности верной идентификации личности. При распознавании отпечатков пальцев могут использоваться различные методы распознавания отпечатков пальцев, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки.
Для более наглядного представления обработки информации в системе идентификации личности по отпечаткам пальцев была составлена блок-схема, в которой отображены основные этапы работы.
Обработка данных в системе идентификации личности по отпечаткам пальцев состоит из следующих этапов работы:
- загрузка изображения отпечатка пальца в систему;
- улучшение качества изображения;
- бинаризация изображения;
- скелетизация линий отпечатка пальца на изображении;
- сравнение отпечатков пальцев;
- вывод о принадлежности отпечатка пальца к человеку.
Изображение отпечатка пальца может быть плохого качества, поэтому вне зависимости от выбора алго-
Программные средства и информационные технологии
ритма распознавания исходное изображение стоит обработать и привести к особому виду (формату) [2]. Поэтому основными этапами для всех алгоритмов распознавания отпечатков пальцев являются этап улучшения качества изображения, бинаризации и ске-летизации отпечатка пальца.
Главной целью бинаризации является уменьшение на изображении количества информации [3]. Однако данный процесс может привести к искажениям и потере важной информации. Поэтому результат обработки отпечатка пальца зависит от выбранного метода бинаризации изображения. Скелетизация объектов применяется в различных областях цифровой обработки изображений. Скелет подчеркивает геометрические и топологические свойства фигуры. Процесс скелетизации упрощает фигуру, делая её понятной для дальнейшего анализа. В случае анализа изображений с отпечатками пальцев, в качестве фигуры выступают папиллярные линии пальца. В качестве основного критерия, влияющего на результат распознавания, является качество изображения. В автоматизированном распознавании отпечатков пальцев возникает гораздо меньше проблем, связанных с различными внешними факторами, влияющими на процесс распознавании, в отличии от классической «ручной» дактилоскопии [4].
Обработка, включая сбор и хранение, параметров биометрических персональных данных в целях идентификации, порядок размещения и обновления биометрических персональных данных в биометрической системе осуществляется с применением информационных технологий и технических средств, имеющих подтверждение соответствия требованиям, установленным в соответствии с Федеральным законом от 27 июля 2006 года № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» [5].
Обработка и хранение биометрических данных являются сложными процессами, которые усложняются различными факторами, такими как обеспечение безопасности персональных данных, необходимость в крупных вычислительных мощностях систем обработки, наличие большого хранилища биометрических данных. Поэтому перспективным направлением является разработка информационной системы по хранению и обработке персональных данных, которая бы соответствовала всем требованиям безопасности, имела высокие вычислительные мощности и крупное хранилище, которое бы вмещало в себя большое количество биометрических данных.
Библиографические ссылки
1. Об утверждении Порядка получения, учета, хранения, классификации, использования, выдачи и уничтожения биометрических персональных данных об особенностях строения папиллярных узоров пальцев и (или) ладоней рук человека, позволяющих уста-
новить его личность, получения биологического материала и осуществления обработки геномной информации в рамках осуществления пограничного контроля : Приказ ФСБ России от 16.12.2016 № 771 // Доступ из справ.-правовой системы «Консультант-Плюс». 2016.
2. Бинаризация изображений: алгоритм Брэдли [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/post/ 278435/ (дата обращения: 09.09.2018).
3. Исрафилов Х. С. Исследование методов бинаризации изображений // Вестник науки и образования. 2017. № 6 (30). C. 12-15.
4. Фан Н. Х., Спицын В. Г. Алгоритмы для классификации отпечатков пальцев на основе применения фильтра Габора, вейвлетспреобразования и многослойной нейронной сети // Известия ТПУ. Инжиниринг георесурсов. 2012. № 5. С. 60-64.
5. Об информации, информационных технологиях и о защите информации : федер. закон от 27.07.2006 № 149-ФЗ // Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс». 2006.
References
1. Order of the Federal Security Service of Russia "On the approval of the Procedure for the receipt, recording, storage, classification, use, issuance and destruction of biometric personal data on the peculiarities of the structure of papillary fingerprints and (or) palms of the hands of a person, which allows him to establish his identity, obtain biological material and carry out processing of genomic information within the framework of the border control" of December 16, 2016 № 771. Available at: http://www.consultant.ru/document/ cons_ doc_LAW_212299/ (accessed 08.09.2018). (In Russ.)
2. Binarization of images: the Bradley algorithm. Available at: https://habr.com/post/278435/ (accessed 09.9.2018).
3. Israfilov H. S. Issledovanie metodov binarizacii izobrazhenij [Research of methods of binarization of images]. Vestnik nauki i obrazovaniya. 2017. No. 6 (30). P. 12-15. (In Russ.)
4. Fan N. H., Spicyn V. G. Algoritmy dlya klassifi-kacii otpechatkov pal'cev na osnove primeneniya fil'tra Gabora, vejvletspreobrazovaniya i mnogoslojnoj nejron-noj seti [Algorithms for the classification of fingerprints based on the application of the Gabor filter, wavelet transformation and multilayer neural network]. Izvestiya TPU. Inzhiniring georesursov. 2012. No. 5. P. 60-64. (In Russ.)
5. RF Federal Law "About information, information technologies and protection of information" of July 27, 2006 № 149. Available at: http://www.consultant.ru/ document/cons_doc_LAW_61798/ (accessed 08.09.2018). (In Russ.)
© Сахарова М. А., Воейкова А. В., 2018
