CC BY
29Решетневские чтения. 2017
УДК 004.03
НОВЫЙ ПОДХОД К АНАЛИЗУ ТЕКСТУР ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ РАДУЖНОЙ ОБОЛОЧКИ
Н. А. Полубелов, Д. В. Тихоненко
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
Е-mail: npolubelov@yandex.ru
Рассматриваются новые способы проверки личности через радужную оболочку с помощью компьютерного зрения и использование разработок в этой области для идентификации в системах безопасности.
Ключевые слова: компьютерное зрение, системы безопасности, теория распознавания образов, биометрическая идентификация.
A NEW TEXTURE ANALYSIS APPROACH FOR IRIS RECOGNITION
N. A. Polubelov, D. V. Tkhonenko
Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation Е-mail: npolubelov@yandex.ru
The article reviews new approaches to verifying a person through the IRIS using computer vision and use of development in this area for identification in complex security systems.
Keywords: computer vision, security systems, the theory of pattern recognition, biometric identification.
Компьютерное зрение является одной из наиболее важных областей исследований, которая обеспечивает эффективные решения многих проблем [1]. Одним из таких решений является распознавание образов [2], которое в основном используется для автоматического распознавания различных объектов в изображении. Отрасль безопасности проявила особый интерес к компьютерному зрению, особенно в его использовании в системах идентификации с помощью особых свойств радужной оболочки, таких как форма, размер и т. д. Современные научные исследования в сфере безопасности используют эти различия радужной оболочки для контроля доступа к особым местам, что является одной из главных целей в области безопасности. Возрастающая потребность в области безопасности привела к разработке новых и эффективных систем аутентификации.
Старые подходы к идентификации, такие как ключ или пароль, сегодня могут не являться адекватными для современных индустриальных и научных комплексов (в том числе и для аэрокосмической отрасли), так как их можно забыть, украсть, сломать и т. д. Для того, чтобы избавиться от этих отрицательных качеств современная наука интересуется автоматическими системами идентификации, которые основаны на технологии биометрии. Биометрическая идентификация подразделяется на два основных класса: физиологические характеристики, такие как отпечатки пальцев, радужная оболочка и поведенческие характеристики, такие как голос [3]. Использование систем биометрической идентификация аэрокосмической отраслью в России присутствует уже сегодня на одном из ведущих предприятий аэрокосмической отрас-
ли - ульяновском приборостроительном заводе ОАО «Утес». Это позволило автоматизировать контроль безопасности среди тысяч сотрудников предприятия, которые ежедневно пользуются новым способом идентификации. Руководство ОАО «Утес» крайне положительно отзывается о результатах использования, конкретизируя, что только биометрическая система поможет навести порядок с посещаемостью сотрудников и предотвратить появление посторонних лиц на предприятии или в местах ограниченного доступа [4].
Среди всех систем биометрического распознавания система распознавания радужной оболочки (IRS) является наиболее эффективной и надежной системой для проверки личности [5]. Это связано с устойчивостью к изменению радужной оболочки и её уникальностью для каждого человека, даже между братьями или близнецами.
IRS - это технология высокоточной проверки и оптимальный биометрический подход для идентификации личности с помощью радужной оболочки. IRS изучен и массово используется в области безопасности. Многие страны используют IRS для улучшения своей безопасности, например, в аэропортах и правительственных зданиях. Хотя теория идентификации радужной оболочки и была разработана ранее, самые важные работы, вдохновлённые трудами Джона Да-угмана (одного из основателей теории распознавания образов), были опубликованы лишь недавно.
Новый подход анализа радужной оболочки для IRS вдохновлен методом LBP. Оператор локальных бинарных шаблонов (LBP) был предложен в 1996 году [6]. Этот метод использует окно анализа с структу-
Информационно-управляющие системы
рой пикселей 3*3. Окрестность центрального пикселя порождается значением центрального пикселя. Каждый сосед закодирован на 1, если его значение выше или равно центральному значению пикселя и закодировано на 0 иначе. Двоичный код получается из окна анализа и преобразуется в десятичное число. Изучая ранее известную систему распознавания радужки, мы можем заметить, что основным этапом распознавания является извлечение признаков. Именно на этом основывается «Бинарный шаблон на основе соседства» (NBP) - новый метод для извлечения локальных признаков из текстуры.
NBP извлекает двоичный паттерн, дополняя каждого соседа центрального пикселя следующим соседом (начиная с верхнего левого соседа и идя по часовой стрелке). Бинарное значение одного соседа равно 1, если его серое значение с изображения больше, чем следующий сосед, 0 в противном случае. После этого полученный двоичный код преобразуется в десятичное число и рассматривается как значение центрального пикселя. Наконец, центральный пиксель в исходном изображении будет иметь полученное десятичное значение в изображении NBP.
Однако, существует проблема, что небольшое вращение одного и того же окна анализа генерирует другой код NBP. Чтобы решить проблему вращения метода NBP, был предложен процесс кодирования. Этот процесс кодирования начинается относительно более высокого соседа из окна анализа. Таким образом, даже если шаблон вращается, процесс кодирования дает тот же код.
Чтобы описать полученное изображение NBP, было предложено использовать архитектуру разложения. Изображение NBP разлагается на несколько блоков. Вычисляется среднее из каждого блока. После этого изменяются значения параметров изображения. Один блок кодируется 1, если его среднее значение больше, чем среднее его правое соседнее значение, 0 в противном случае. Бинарная матрица средств вариации извлекается и используется в качестве матрицы радужной оболочки. Для шага сопоставления используется коэффициент подобия пересечения матриц исходного изображения и полученного в ходе алгоритма изображения NBP.
Таким образом, была рассмотрена новая система IRS. Эта система использует новый метод извлечения NBP. Метод NBP определяет зависимость между соседями пикселей. Каждый сосед каждого пикселя дополняется следующим соседом и после кодируется. После этого изображение NBP разбивается на несколько блоков. Вычисляется среднее из каждого блока. Затем все полученные средние кодируются. Приведенная двоичная матрица используется как дескриптор функции радужной оболочки. Можно суммировать, что предложенный метод NBP интересен, поскольку он получает информацию о зависимости между соседями пикселей, которую нельзя получить из других методов распознавания радужной облучки. Извлечение этой особой информации методом NBP позволит улучшить современные биометрические
системы безопасности, использование которых в аэрокосмической отрасли поможет перейти на качественно новый уровень безопасности; так как ценные активы, технологии, оборудование, базы данных любого завода аэрокосмической отрасли нуждаются в надежной защите от посягательства, и такой защитой должна стать самая совершенная технология биометрической идентификации, которой является сканирование радужной оболочки IRS на базе алгоритмов NBP.
Библиографические ссылки
1. Информационный портал «Лекториум». Введение в компьютерное зрение [Электронный ресурс]. URL: https://www.lektorium.tv/course/22847 (дата обращения: 19.06.2017).
2. Электронная библиотека «Sernam». Теория распознавания образов [Электронный ресурс]. URL: http://sernam.ru/book_vap.php (дата обращения: 19.06.2017).
3. Информационный портал «Techportal». Биометрическая идентификация и аутентификация [Электронный ресурс]. URL: http://www.techportal.ru/ glossary/biometricheskaya_identifikaciya.html (дата обращения: 19.06.2017).
4. Информационный портал «Сонда». Биометрический контроль на Ульяновском приборостроительном заводе [Электронный ресурс]. URL: http://sonda.ru/press/news/18_04_2013.html?curPos=3 (дата обращения: 19.06.2017).
5. Информационный портал «Bre.ru». Биометрические системы безопасности [Электронный ресурс]. URL: http://www.bre.ru/security/12571.html (дата обращения: 19.06.2017).
6. Информационный портал «habrahabr». Применение локальных бинарных шаблонов к решению задачи распознавания лиц [Электронный ресурс]. URL: https://habrahabr.ru/post/193658/ (дата обращения: 19.06.2017).
References
1. Electronic portal "Lectorium". Available at: https:// www.lektorium.tv/course/22847 (accessed: 19.06.2017).
2. Electronic library "Sernam". Available at: http:// sernam.ru/book_vap.php (accessed: 19.06.2017).
3. Electronic portal "Techportal". Available at: http:// www.techportal.ru/glossary/biometricheskaya_identifikac iya.html (accessed: 19.06.2017).
4. Electronic portal "Sonda". Available at: http:// sonda.ru/press/news/18_04_2013.html?curPos=3 (accessed: 19.06.2017).
5. Electronic portal "Bre.ru". Available at: http:// www.bre.ru/security/12571.html (accessed: 19.06.2017).
6. Electronic portal "habrahabr". Available at: https://habrahabr.ru/post/193658/ (accessed: 19.06.2017).
© Полубелов Н. А., Тихоненко Д. В., 2017
