ИНДЕНТИФИКАЦИЯ ОТПЕЧАТКОВ ПАЛЬЦЕВ В БИОМЕТРИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ БЕЗОПАСНОСТИ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Т Е Х Н И Ч Е С К И Е

НАУКИ

В.С. Нечаева

ИНДЕНТИФИКАЦИЯ ОТПЕЧАТКОВ ПАЛЬЦЕВ В БИОМЕТРИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ БЕЗОПАСНОСТИ

Возможно, наиболее важным применением точной идентификации личности является защита систем ограниченного доступа от вредоносных атак. Среди всех используемых в настоящее время биометрических методов наибольшее внимание уделяется системам идентификации отпечатков пальцев. В данной работе рассматривается вопрос выбора оптимального алгоритма сопоставления отпечатков пальцев с целью проектирования системы.

Ключевые слова: отпечатки пальцев, биометрическая система, идентификация, безопасность данных.

Регистрация и аутентификация - это два основных процесса, задействованных в биометрической системе безопасности. Во время регистрации, биометрические измерения захватываются у субъекта, а соответствующая информация из необработанных измерений извлекается с помощью средства извлечения признаков, и эта информация хранится в базе данных [1].

Типичная автоматизированная система идентификация на основе биометрии состоит из шести основных компонентов, изображенных на рисунке 1.

Рис. 1. Универсальная биометрическая система

© В.С. Нечаева, 2021.

Компонент сбора данных получает биометрические данные в цифровом формате с помощью датчика. Второй и третьи компоненты системы являются необязательными, в зависимости от требования к памяти системы. Четвертый компонент использует алгоритм извлечения признаков для получения вектора признаков, компоненты которого, являются числовыми характеристиками, лежащей в основе биометрии. Пятым компонентом системы является сопоставитель, который сравнивает векторы признаков для получения оценки, указывающей на степень сходства между рассматриваемой парой биометрических данных. Шестой компонент системы — это лицо, принимающее решения, которое можно запрограммировать в соответствии со спецификациями системы.

Существует пять этапов, связанных с проверкой и идентификацией отпечатков пальцев:

- получение изображения отпечатка пальца;

- обработка изображения;

- определение отличительных характеристик;

- создание шаблона;

- соответствие шаблону.

Датчик делает математический снимок уникального рисунка пользователя, который затем сохраняется в базе данных отпечатков пальцев. Алгоритм улучшения отпечатков пальцев включен в модуль извлечения деталей, чтобы гарантировать, что на производительность системы не влияют изменения качества изображений отпечатка пальца [2].

Большинство алгоритмов извлечения признаков работают на следующих четырех шагах:

- определение опорной точки для изображения отпечатка пальца;

- тесселяция области вокруг опорной точки;

- фильтровать интересующую область в разных направлениях;

- определить вектор пространственных объектов.

Сопоставление отпечатков пальцев относится к нахождению сходства между двумя заданными изображениями отпечатков пальцев. Из-за шума и искажений, вносимых во время захвата отпечатков пальцев, а также неточного характера извлечения признаков, представление отпечатков пальцев часто имеет отсутствующие или ложные признаки. Поэтому алгоритм сопоставления должен быть невосприимчив к этим ошибкам.

Существующие методы сопоставления отпечатков пальцев широко классифицируются на три категории:

- на основе деталей;

- на основе корреляции;

- на основе евклидова расстояния.

Одна из главных трудностей в подходе, основанном на деталях, заключается в том, что очень трудно надежно извлечь детали в изображении отпечатка пальца низкого качества. Самый простой метод, основанный на корреляции, заключается в выравнивании двух изображений отпечатков пальцев и вычитании входного изображения из изображения шаблона, чтобы увидеть, соответствуют ли гребни. Для третьего подхода сопоставление основано на простом вычислении евклидова расстояния между двумя соответствующими векторами признаков и, следовательно, чрезвычайно быстро.

Библиографический список

1. Галатенко В. А. Идентификация и аутентификация, управление доступом лекция из курса «Основы информационной безопасности». - Интернет Университет Информационных Технологий, 2010г.

2. Татарченко Н. В., Тимошенко С. В. Биометрическая идентификация в интегрированных системах безопасности // Специальная техника, 2002г.

НЕЧАЕВА ВЕРОНИКА СЕРГЕЕВНА - магистрант, Тюменский индустриальный университет,

Россия.