Журнал "Системы Безопасности" № 1‘2018

Аналогичные улучшения вероятностных харак- теристик можно наблюдать и у других распро- страненных технологий распознавания лично- сти: по отпечаткам пальцев, голосу, венам руки. Однако приведенные и рассчитываемые при тестировании вероятности учитывают только ошибки самих алгоритмов, когда их обман не был запланирован и целенаправленно осу- ществлен. Обзор источников показал, что наравне с развитием алгоритмов распознава- ния совершенствуются и способы подделки биометрических образцов для целенаправлен- ного обмана систем. Если первые системы лицевой биометрии можно было обмануть, предоставив фотогра- фию или видеоролик с изображениями лица, то теперь большинство алгоритмов имеет встроенную защиту против такого способа под- лога – методы оценки "живости" (Liveness Detec- tion). Некоторые разработчики применяют алгоритмы оценки эмоций, отслеживание направления взгляда, подсчет количества мор- ганий для выявления подлога с помощью фото- графии или видеоролика. Тем не менее современные возможности созда- ния реалистических текстурированных трехмер- ных моделей позволяют перейти на новый уро- вень создания подделок для обмана систем безопасности на основе распознавания по лицу. В конце 2016 г. исследователи из университета Северной Каролины опубликовали статью с описанием метода формирования реалистич- ных моделей лиц на основе нескольких фото- графий. Как показали авторы, исходным мате- риалом для создания модели могут служить фотоизображения, опубликованные пользова- телем, например, в социальных сетях. Модель приводится в движение при помощи техноло- гий виртуальной реальности, формируя узна- ваемую мимику – поднятие бровей, улыбку и т.д. Проведенные эксперименты с несколькими ведущими разработчиками алгоритмов распо- знавания личности по изображениям лица под- твердили, что созданные трехмерные анимиро- ванные модели снижают вероятность правиль- ной идентификации на 20–30%, а некоторые алгоритмы не могут отличить такую модель от живого лица. В данном случае методом оценки "живости" и реальной "трехмерности" лица является использование ИК-датчиков и построение трехмерной модели лица перед проведением распознавания. Задача выявления поддельных биометрических образцов особенно актуальна в случае удален- ной идентификации и/или верификации лич- ности пользователя (например, в банковском секторе), когда предоставить подделку проще, чем в общественном месте или при контакте с оператором или охранником. Принципы объединения в мультибиометрической технологии Суть применения мультибиометрической техно- логии заключается в том, что в ней удается получить большее количество информации об идентифицируемом субъекте. Обобщенно про- цесс обработки информации в биометрической системе может быть представлен в виде схемы (рис. 3). Процесс объединения при создании мульти- биометрической технологии может выполнять- ся на любом из этапов обработки, поэтому тра- диционно выделяют следующие уровни объ- единения: l уровень образцов. Выполняется регистрация различных биометрических образцов и фор- мирование единого образца по специальному правилу, может использоваться одна модаль- ность в разных представлениях (фото фас и профиль) или разные модальности (лицо, голос, отпечатки пальцев); l уровень признаков. Выполняется обработка различных биометрических образцов и формирование отдельных векторов при- знаков, которые объединяются в один век- тор признаков для дальнейшей классифи- кации; l уровень степеней схожести. В процессе параллельной обработки и классификации биометрических образцов формируется набор степеней схожести, которые объеди- няются в одну степень схожести или одно решение, в дальнейшем сопоставляемое с порогом принятия решения системы; l уровень принятия решения. Каждая биомет- рическая технология формирует булев результат, которые объединяются с помощью комбинирующего правила. При рассмотрении объединений на уровне регистрации и уровне извлечения признаков удается сформировать объединенный шаблон, который содержит большее количество иденти- фицирующих признаков, что может повышать вероятность правильной идентификации. В слу- чае с объединением на уровне степеней схоже- сти и принятия решений повышения надежно- сти распознавания можно достичь за счет использования весовых коэффициентов для более "надежных" и "достоверных" результатов одной из технологий. Таким образом, можно сказать, что мультибиометрическая технология является более адаптивной к условиям приме- нения и более информативной по объему обра- батываемой информации по сравнению с одно- модальной биометрией. Примеры и испытания лабораторных мульти- биометрических систем с различными уровня- ми объединения показывают увеличение веро- ятностей идентификации на 5–15% (рис. 4). Поскольку мультибиометрия преследует цель увеличения надежности системы за счет извлечения и обработки большего количества информации об объекте распознавания, то наилучшие результаты даст объединение отдельных параметров. В зависимости от уров- ня объединения могут возникать различные типы взаимодействия данных, например: l взаимосвязь между модальностями. Имеет отношение к биометрическим образцам, которые физически связаны (например, речь и движение губ пользователя); l взаимосвязь, возникающая вследствие иден- тичности биометрических образцов. Случай, когда один и тот же биометрический образец (изображение отпечатка пальца) или под- множества биометрического образца (голос, когда весь образец может быть использован одним алгоритмом и часть образца – дру- гим) применяются разными алгоритмами извлечения признаков и алгоритмами сравнения (на основе контрольных точек и на основе текстуры); l взаимосвязь значений признаков. Подмноже- ство значений признаков, представляющих собой векторы признаков разных модально- стей, могут быть взаимосвязаны, например www.secuteck.ru февраль – март 2018 БИОМЕТРИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ  w w w . a l l - o v e r - i p . r u n С И С Т Е М Ы К О Н Т Р О Л Я И У П Р А В Л Е Н И Я Д О С Т У П О М 135 Рис. 2. Формирование текстурированной реалистичной модели лица с управляемой мимикой Рис. 3. Обобщенная схема обработки информации в биометрической системе