Специализирани 4 скенера за пръстови отпечатъци. Скенери, използващи метода на натиск. Скенер за пръстови отпечатъци – нова защита на данните

Докато навлизаме по-дълбоко в системите, свързани със сигурността и контрола, много от нас в крайна сметка ще насочат вниманието си към биометричните методи за лична идентификация за определени нужди.

Биометричните данни са методи за автоматично идентифициране на човек и потвърждаване на самоличността му въз основа на физиологични или поведенчески характеристики. Примери за физиологични характеристики са пръстови отпечатъци, форма на ръцете, характеристики на лицето, ирис, гласови характеристики, характеристики на почерк. С развитието на технологиите се появяват все повече и повече начини за идентифициране на човешка личност.

Най-популярният метод за биометрична идентификация е разпознаването на пръстови отпечатъци. Мисля, че това е вярно, защото това е относително евтин и прост метод, който се е доказал във времето. Има няколко начина за получаване на човешки пръстов отпечатък с помощта на електроника: оптични методи за получаване на изображение на пръстов отпечатък - отражение, предаване, безконтактни методи, капацитивни сензори за пръстови отпечатъци (полупроводникови), радиочестотни скенери, скенери, използващи метода на налягане, термични скенери, ултразвукови метод. Всеки метод за получаване на пръстов отпечатък има своите предимства и недостатъци, но основният баланс между избора на метод за сканиране е цена - надеждност (тук се подчертава не само ефективната защита, но и устойчивостта на външни фактори).

Въпросният скенер за пръстови отпечатъци R308 (линк към магазин) е оптичен (метод на отражение). Този метод използва ефекта на Frusted Total Internal Reflection. Ефектът е, че когато светлината попадне върху границата между две среди, светлинната енергия се разделя на две части – едната се отразява от границата, другата прониква през границата във втората среда. Делът на отразената енергия зависи от ъгъла на падане на светлинния поток. Започвайки от определена стойност на даден ъгъл, цялата светлинна енергия се отразява от интерфейса. Това явление се нарича пълно вътрешно отражение. В случай на контакт на по-плътна оптична среда (повърхността на пръста) с по-малко плътна в точката на пълно вътрешно отражение, лъч светлина преминава през тази граница. По този начин само лъчи светлина, които удрят определени точки на пълно вътрешно отражение, към които не е приложен папиларният модел на пръста, ще бъдат отразени от границата. За улавяне на полученото светлинно изображение на повърхността на пръста се използва специален сензор за изображения (CMOS или CCD, в зависимост от изпълнението на скенера).

За този методМоже да се отбележи следното:

Един от най-евтините скенери за пръстови отпечатъци със сравнително голяма площ за сканиране на пръсти
Чувствителност към замърсяване на работната повърхност на сензора
Ниска защита срещу манекени
Сравнително големи размери на модула

И така, скенерът за пръстови отпечатъци R308 изглежда така:

Бих искал да разглобя и да разгледам модула отвътре, но дизайнът е направен по такъв начин, че е невъзможно внимателно да развиете винтовете и да премахнете платката с елементи, тъй като нещо го държи отвътре и това е проблематично е да се направи без използване на поялник, така че не трябва да се опитвате да повредите целостта на модула, което може да доведе до неговата повреда.

Този оптичен скенер за пръстови отпечатъци използва високоскоростен цифров сигнален процесор като свое ядро. Този модул може да получава изображение на пръстов отпечатък, да обработва изображението за запазване или търсене, да записва данните за пръстовия отпечатък в собствената си памет и да търси съответствие между получения пръстов отпечатък и запазените. За свързване към ACS (системи за контрол на достъпа) модулът има UART интерфейс, чрез който модулът получава команди и изпраща отговори за резултатите от операциите. Освен това модулът може да прехвърли полученото с него изображение на пръстов отпечатък на друго устройство. Скенерът за пръстови отпечатъци е проектиран по такъв начин, че сам да извършва всички изчислителни и аналитични операции, но тези процеси трябва да бъдат контролирани, за да се получи практическата стойност на модула. По този начин, въз основа на отговорите за резултатите от изпълнението на командата, външният микроконтролер може да изгради всяка необходима логика за работата на системата за контрол на достъпа, използвайки скенер за пръстови отпечатъци.

Спецификации на скенера за пръстови отпечатъци R308:

Захранващо напрежение – 4,5-5 волта
Работен ток – 40 mA
Интерфейс – UART (TTL логическо ниво)
Скорост на предаване – 9600*n, n=1~12, по подразбиране 57600 bps
Време за сканиране на пръстови отпечатъци – до 0,5 секунди
Размер на шаблона за пръстови отпечатъци – 512 байта
Коефициент на фалшиво приемане (FAR) – по-малко от 0,001%
Процент на фалшиви откази (FRR) – по-малко от 0,5%
Ниво на сигурност – 5
Средно време за търсене – по-малко от 1 секунда
Размер на прозореца за четене на пръстови отпечатъци – 18x22 mm
Размер на модула – 55.5x21x20.5 мм
Работен температурен диапазон – -20-+40 градуса по Целзий

За да се свържете с други устройства, R308 има 6-пинов конектор:

Vt – плюс захранване за пръстовия детектор
Vin – модул мощност плюс
Изходен сигнал за детектор за докосване

В документацията са посочени цветовете на кабела, включен в модула, но в моя случай цветовете не съвпадат, така че е най-надеждно да се определи предназначението на контактите по номерацията, посочена на платката близо до конектора на модула.

Структура на пакета данни, предаван и получаван от модула:

Заглавие – заглавие, фиксирана стойност 0xEF01 (2 байта)
Adder – адрес на скенера за пръстови отпечатъци, фиксирана стойност 0xFFFFFFFF (4 байта)
Идентификатор на пакет – идентификатор на пакет с данни, 01H – команден пакет, 02H – пакет с данни, 07H – пакет с отговор, 08H – край на пакет с данни (1 байт)
Дължина на пакета – броят на байтовете на информационния пакет (включва сумата от байтовете данни на позиции 5 - 6), максимално количество 256 байта (2 байта)
Съдържание на опаковката – полезни данни
Контролна сума – контролна сума, аритметична сума от точки 3-6 (2 байта)

Скенерът за пръстови отпечатъци има 8 основни инструкции за работа с него:

Сканиране на пръстов отпечатък и съхраняването му в буфера. Връща код за потвърждение, показващ успеха на операцията.
Създайте файл със знаци за пръстов отпечатък от оригиналния пръстов отпечатък и го запазете в CharBuffer1(2). Връща код за потвърждение, показващ успеха на операцията.
Потърсете съвпадение на пръстови отпечатъци в библиотеката на модула, което съответства на съхраненото в CharBuffer1 или CharBuffer2. Връща код за потвърждение, показващ успеха на операцията и ID на пръстов отпечатък в библиотеката на модула.
Създаване на шаблон за модел на пръстов отпечатък. Информацията в CharBuffer1 и CharBuffer2 се комбинира и комбинира, за да се получат по-надеждни данни за пръстови отпечатъци (пръстовият отпечатък в тези буфери трябва да принадлежи на един и същ пръст). След операцията данните се записват обратно в CharBuffer1 и CharBuffer2. Връща код за потвърждение, показващ успеха на операцията.
Запазване на шаблона за пръстови отпечатъци от Buffer1/Buffer2 във флаш паметта на библиотеката на модула. Връща код за потвърждение, показващ успеха на операцията.
Изтриване на шаблон от флаш паметта на модула. Връща код за потвърждение, показващ успеха на операцията.
Изчистване на паметта на библиотеката с пръстови отпечатъци на модула. Връща код за потвърждение, показващ успеха на операцията.
Проверка на паролата на модула. Връща код за потвърждение, показващ успеха на операцията.

За да търсите съвпадение на пръстови отпечатъци в библиотеката на модула, трябва да сканирате пръстовия отпечатък и да го запишете в буфера, да генерирате символен файл и да го поставите в CharBuffer и да напишете команда за търсене на съвпадения на пръстови отпечатъци (инструкции 1, 2, 3).

За да въведете пръстов отпечатък в паметта на модула, трябва да получите изображение на пръстовия отпечатък, да го запишете в буфер и да генерирате символен файл, записан в CharBuffer (повтаряме операциите поне 2 пъти и запазваме всичко в CharBuffer1 и CharBuffer2 ), след това комбинирайте данните в буфери 1 и 2. За да получим по-точен резултат, изпълняваме командата за запазване на информация за пръстовия отпечатък в указаното място в паметта (инструкции 1, 2, 4, 5).

Тъй като модулът изпълнява инструкции, е необходимо да се следи правилността и успеха на изпълнението чрез отговорите, които следват след изпращане на командите. Това може да подобри качеството на изпълнение на програмата и точността на определени манипулации със скенера за пръстови отпечатъци R308.

За да оцените работата на модула, към статията е приложен демонстрационен фърмуер за микроконтролера STM32, съответстващ на диаграмата:

LCD дисплеят показва необходимите данни за работа със скенера за пръстови отпечатъци; когато включите веригата без затворени джъмпери Jmp1 и Jmp2, основният програмен цикъл започва, когато микроконтролерът изчака да бъде получен пръстов отпечатък от скенера и започне търсене в паметта на модула, когато се появи. Когато е включен със затворен джъмпер Jmp1, паметта на библиотеката с пръстови отпечатъци се изтрива напълно. Когато се включи със затворен джъмпер Jmp2, към паметта на модула се добавят 5 нови пръстови отпечатъка. За да добавите пръстов отпечатък, трябва да докоснете пръста си два пъти до скенера, за да го запазите, ако няма грешки при сканирането на пръстовите отпечатъци.

Освен това статията е придружена от програмата SFGDemo. С негова помощ можете да получите изображение на вашия пръстов отпечатък в допълнение към стандартните операции за добавяне на пръстов отпечатък към паметта, търсене на съвпадения и изтриване на пръстов отпечатък от паметта (USB-UART адаптер се използва за свързване към компютър).

Списък на радиоелементите

Наименование	Тип	Деноминация	Количество	Моят бележник
IC1	MK STM32	STM32F103C8	1	Към бележника
VR1	Линеен регулатор	LM7805	1	Към бележника
VR2	Линеен регулатор	AMS1117-3.3	1	Към бележника
FP1	Сензор за пръстови отпечатъци	R308	1	Към бележника
HG1	LCD дисплей	2004a	1	Към бележника
C1, C2	Кондензатор	22 pF	2	Към бележника
C3		470 µF	1	Към бележника
C4-C7, C9, C10, C12	Кондензатор	100 nF	7	Към бележника
C8	Електролитен кондензатор	220 µF	1	Към бележника
C11	Електролитен кондензатор	100 µF	1	Към бележника
R1	Резистор	22 ома	1	Към бележника
R2	Резистор	100 ома	1	Към бележника
R3	Тример резистор	10 kOhm	1

Днес те са хранилища на важна лична и дори финансова информация. И тази информация се нуждае надеждна защита, охраняван от скенер за пръстови отпечатъци в смартфон.

Скенер за пръстови отпечатъци – нова защита на данните

В бъдеще нашите смартфони ще съдържат само повече лични финансови данни. В момента повечето от нашите съграждани не използват виртуални портфейли, свързани с мобилните ни устройства, но с течение на времето удобството на безконтактните плащания ще ги принуди да ги разгледат по-внимателно. Следователно, защита на нашите данни банкови карти, които ще се съхраняват в смартфон, ще станат по-актуални от всякога.

Доскоро разчитахме на пароли, модели или ПИН кодове, за да защитим мобилните устройства от неоторизиран достъп. Това са наистина надеждни методи в съвременни условия, но могат и да бъдат хакнати. Като алтернатива на тях, Apple по едно време предложи използването на технология за идентификация на потребителите с пръстови отпечатъци. Веднъж навлязъл в смартфоните, скенерът за пръстови отпечатъци бързо набра популярност, така че не е изненадващо, че големи производители на Android устройства като Samsung, HTC, Huawei и други също се появиха с модели с него.

Въпреки това 2015 г. беше най-успешната година за тази технология. Скенерът за пръстови отпечатъци престана да бъде атрибут само на премиум и следователно скъпи смартфони. Тази година мн китайски производителиоборудваха своите евтини устройства със скенери, като по този начин осигуриха пътя на технологията към „масите“. Към края на тази година вече има смартфони на цена около $100 със скенери за пръстови отпечатъци. Ето защо можем да предположим, че в бъдеще скенерът ще стане толкова неразделен атрибут на смартфона, колкото и камерата.

Това добре ли е или лошо? Нямаме ясен отговор. Като всяка друга технология, скенерите за пръстови отпечатъци на смартфони имат своите плюсове и минуси. Решихме да направим подробен анализ на това какво е добро и какво лошо в тази технология. Тези, които го използват или тепърва ще купуват смартфон със скенер, може да намерят тази информация полезна.

Предимства от използването на скенер за пръстови отпечатъци

Вече е казано много за предимствата на използването на технологията за идентифициране на собственика на мобилно устройство чрез неговия пръстов отпечатък. Ако подчертаем три основни компонента, те ще бъдат: лекота на използване, сигурност и нови възможности. Нека разгледаме по-отблизо всеки от тези компоненти.

Лесно използване на скенера

Тези, които за първи път са се сблъскали с този метод за идентификация, отбелязват, че използването му на смартфона им е много удобно. Вече няма нужда да се занимавате с различни пароли, графични ключове или просто ПИН кодове. Само едно докосване и смартфонът е отключен. Това, разбира се, не само спестява време, но има и друго неоспоримо предимство - не е нужно да помните нищо.

В живота ни се случва така, че паролите често се губят или забравят. И нашите пръсти са винаги с нас и шарката върху тях не се променя, така че няма нужда да се страхувате да загубите достъп до вашия смартфон и други важна информация, който се съхранява на него.

Нови функции

Освен това в съвременните условия скенерът за пръстови отпечатъци в смартфона е престанал да бъде просто инструмент за отключването му. Все по-често производителите ни предлагат да използваме тази технология, за да влезем в любимите си сайтове, без да въвеждаме потребителско име и парола. Все повече разработчици на приложения използват скенер за потвърждаване на покупки в приложението. И системите за безконтактно плащане като напр Apple Payили Samsung Payобикновено са изградени на базата на тази технология, която осигурява окончателно потвърждение на необходимото плащане от свързана банкова карта.

Сигурност на технологията за идентификация

Е, вероятно най-същественото предимство на използването на скенери за пръстови отпечатъци в смартфоните е повишената сигурност. По същество достъпът до мобилно устройствои информацията, съхранявана в него, може да бъде получена само от собственика.

Добре известно е, че няма два еднакви пръстови отпечатъка, така че отключването на смартфон от друг човек е почти невъзможно. В допълнение, други методи за защита, като пароли, ПИН кодове и графични ключове, могат да бъдат шпионирани или „хакнати“, докато това не може да се направи с пръстов отпечатък.

Разбира се, теоретично има вариант, по-скоро като шпионска история, с вземане на пръстов отпечатък, например от стъкло, и поставянето му върху специален филм, който се използва за идентификация. На практика обаче има смисъл да използвате такива методи само ако сте много значим човек, а на вашия смартфон се съхранява информация от „национално значение“. Така че в много отношения скенерът за пръстови отпечатъци е по-безопасен от другите методи за запазване на информацията в устройството.

Но като всяка бъчва с мед има и муха в мехлема; използването на скенери за пръстови отпечатъци също има своите недостатъци.

Скенер за пръстови отпечатъци: нещо, върху което да помислите

И колкото и парадоксално да звучи, основният недостатък на скенерите е, че те се представят като основното им предимство - безопасността. Когато за първи път закупите смартфон със скенер за пръстови отпечатъци, при първото включване той ще ви помоли да оставите пръстовите си отпечатъци. Тази информациядигитализира и съхранява в паметта на смартфона. Специалистите на Apple са свършили много по-добра работа за защита на тези данни от разработчиците на Android OS, но не всичко е толкова розово тук.

Всъщност в смартфоните с Android данните за пръстовите отпечатъци на собственика се съхраняват под формата на некриптирани файлове в локалната памет на устройството, което го прави много уязвимо за хакери. Така че всъщност един смартфон може да е по-малко сигурен, отколкото собственикът му може да си представи. Програмисти от цял свят многократно са обръщали внимание на това, а в средата на тази година в интернет се появи информация, че хакери са успели да „хакнат“ някои смартфони и да получат тези данни.

Какво се случва, ако вашата парола или ПИН стане известен на нападателите? Просто го променяте и по този начин защитавате вашите данни. Ако информацията за вашия пръстов отпечатък бъде открадната, няма да можете да направите нищо и вашите данни винаги ще бъдат изложени на риск от неоторизиран достъп.

Как да гарантираме сигурността на личната информация?

Дали да използва скенер за пръстови отпечатъци в смартфона е нещо, което всеки може да реши сам. Освен това този въпрос очевидно ще се сблъска с повечето от нас, тъй като подобни скенери вероятно скоро ще станат обичайни и познат аксесоар на всички смартфони без изключение.

Според нас е важно да се поддържа баланс между лекота на използване и сигурност. В края на краищата, много от нас изобщо не използват никакви инструменти за защита на мобилните си джаджи, не искат да губят време за допълнителни стъпки при отключване. Следователно за тях скенерът за пръстови отпечатъци само ще направи отключването на устройството още по-лесно. За други това е повод за размисъл.

За тези, които искат надеждно да защитят личната си информация, можем да посъветваме използването на многостепенна защита, особено след като съвременните смартфони позволяват това. Например, след като въведете паролата си, графичен ключили ПИН код, който да бъде идентифициран чрез пръстов отпечатък. Или обратното, след като поставите пръста си върху скенера, въведете друг клавиш.

В крайна сметка е глупаво да се съпротивляваш на развитието на технологиите и да се лишаваш от удобството и комфорта, които те носят. въоръжен необходимата информация, събрани от тази статия и след провеждане на няколко допълнителни действияс вашия смартфон можете надеждно да го защитите от достъп на неоторизирани лица.

Използвате ли скенер за пръстови отпечатъци на вашия смартфон? Споделете своя опит в коментарите към статията.

Днес компютъризацията на обществото ни кара да търсим различни начиниограничения за достъп до информация, съхранявана на компютъра. Освен това системата за оторизация и удостоверяване на потребителя с помощта на парола е една от най-често срещаните, въпреки че има много недостатъци. Алтернатива на защитата с парола може да бъде удостоверяване с помощта на биометрични параметри на потребителя, по-специално пръстов отпечатък. И за това ви трябва само скенер за пръстови отпечатъци и съответния софтуер, който идва с устройството.

Скенерът за пръстови отпечатъци е устройство, което чете изображение на пръст с всичките му характеристики под формата на папиларен модел и предава резултата от сканирането на софтуера. Специализирано приложение сравнява полученото изображение с извадката, създадена на етапа на генериране на биометричната парола.

Видове скенери за пръстови отпечатъци

Всички скенери за пръстови отпечатъци, които се използват днес, могат да бъдат класифицирани в три групи, въз основа на физическия принцип на работа:

Полупроводници (силиций);

оптичен;

Ултразвукова.

Полупроводникови скенери

Този типскенерите получават изображение въз основа на свойствата на полупроводниците, които се променят в зоната на контакт между папиларния модел и скенера. Работата на този тип сканиращи устройства може да се основава на няколко технологии:

Капацитивни скенери. Работата на такива скенери се основава на ефекта, когато капацитетът на pn прехода се променя, когато ръбовете на папиларния модел влизат в контакт с елементите на полупроводниковата матрица.

Чувствителните на натиск пръстови отпечатъци от този тип използват в работата си специална матрица от пиезоелементи. Когато пръстът влезе в контакт с матрицата, гребените оказват натиск върху него, но съответно няма вдлъбнатини. Въз основа на натиска, упражняван върху матрицата, се формира изображение.

Устройствата от този тип използват сензори, състоящи се от пироелектрически елементи. Тези сензори записват температурната разлика и след това я преобразуват в напрежение.

Радиочестотни скенери. Скенерите от този тип се състоят от микроантени, които генерират слаб сигнал, и въз основа на количеството електромоторна сила, получена в отговор от папиларния модел, се формира окончателното изображение на пръстовия отпечатък.

Непрекъснати термични скенери. Същото като термичните скенери. Единствената разлика е, че пръстът ви трябва да се движи по сканиращата повърхност, а не да се натиска.

Капацитивни протяжни скенери. Технологията за получаване на изображение е същата като при капацитивните, но методът на получаване се различава по това, че пръстът се прокарва върху сканиращата повърхност.

Радиочестотни скенери. Принципът на работа на тези устройства е същият като при радиочестотните устройства, но методът за заснемане на изображение не е чрез поставяне на пръст върху устройството, а чрез прокарване на пръст по повърхността му.

Оптични скенери

Този тип скенер за пръстови отпечатъци получава изображение на пръст от оптичен метод. Работата на устройства от този тип се основава на различни технологии.

FTIR скенери. Тези устройства използват ефекта на нарушено вътрешно отражение.

Оптични скенери. е оптична матрица, всяко влакно от която съдържа фотоклетка.

- Електрооптични скенери. Изображението се получава от електрооптичен полимер, който съдържа светлоизлъчващ слой.

Скенери за оптични разклонители. Този типОборудването е усъвършенстване на устройства с оптични влакна, при които, за да получите изображение, трябва да плъзнете пръста си по повърхността, вместо да го прилагате.

Ролкови скенери. За да получите изображение, трябва да преместите пръста си по видеото, където се правят снимки на пръста с папиларни шарки.

Безконтактни скенери. Пръстовото сканиране се извършва по безконтактен начин. Пръстът се поставя върху отвора, където се осветява от няколко източника, а вградената камера заснема изображението на пръста.

Ултразвукови скенери

Този тип устройство сканира повърхността на пръста с ултразвукови вълни и на базата на измереното разстояние на отразените вълни от вдлъбнатините и издатините се изгражда изображение. Този тип устройства се различават от разгледаните по-горе по това, че резултатът от сканирането е с по-високо качество.

ВЪВЕДЕНИЕ

Уместностразвитието на биометричните технологии за лична идентификация се дължи на увеличаването на броя на обектите и информационните потоци, които трябва да бъдат защитени от неоторизиран достъп, а именно: криминалистика; системи за контрол на достъп; системи за персонална идентификация; системи за електронна търговия; информационна сигурност(достъп до мрежата, влизане в компютър); отчитане на работното време и регистрация на посетители; системи за гласуване; извършване електронни плащания; удостоверяване на уеб ресурси; различни социални проекти, при които се изисква идентифициране на хора; проекти за гражданска идентификация (преминаване на държавни граници, издаване на визи за посещение на страната) и др.

За разлика от хартиените идентификатори (паспорт, шофьорска книжка), парола или персонален идентификационен номер (ПИН), биометричните характеристики не могат да бъдат забравени или изгубени, трудни са за фалшифициране и почти невъзможни за промяна.

Дейностите на частни компании, правителствени организации и лаборатории, занимаващи се с проблемите на биометрията, се координират от Biometric Consortium BioAPI Consortium. Водещите производители на биометрични системи са: BioLink Technologies, Bioscrypt, Precise Biometrics, Neurotechnologiya, DigitalPersona, Ethentica, Identix, Staflink, Veridicom и др. Като се има предвид, че основните биометрични технологии се развиват и усъвършенстват в чужбина, уместно е да създадем собствени биометрични технологии, за да се премахне произтичащата от това разлика в развитието на биометрични системи между местни и чуждестранни производители и по-нататъшно паралелно (и евентуално съвместно) подобряване на биометричните системи. В резултат нашите собствени разработки ще бъдат поне с порядък по-евтини. В същото време идентификацията с пръстови отпечатъци е най-успешната биометрична технология поради своята лекота на използване, удобство и надеждност. Вероятността за грешка при идентифициране на потребител чрез пръстови отпечатъци е много по-малка в сравнение с други биометрични методи. Освен това самото устройство за идентификация с пръстов отпечатък е с малки размери и достъпна цена.

Цел на магистърската теза:Създаване биометрична системаконтрол на достъпа с пръстови отпечатъци, устойчив на шум и независим от качеството на входните изображения, базиран на анализа, като същевременно поддържа оптимална точност и надеждност на системата и повишава ефективността на търсенето.

Задачи, решавани в магистърската теза:

анализ съществуващи методиразделяне на пръстови отпечатъци на класове (класификатори);

анализ на съществуващи методи за намиране на съвпадение в класа, открит от класификатора;

софтуерна реализация на намерените методи и техните комбинации;

идентифициране на най-ефективните методи или техните комбинации на базата на тестова проба;

постигане на крайната цел на работата.

Новост на магистърската теза:увеличаване на скоростта на търсене в системата при поддържане на оптимална точност и надеждност на системата чрез комбинация от различни класификатори и идентифициране на най-точните методи за извършване на бързо и правилно търсене в класа, дефиниран от класификатора. Изпълнението се планира да бъде постигнато чрез правилно сегментиране системна основаданни за пръстови отпечатъци според естественото разпределение на класовете (0,279, 0,317, 0,338, 0,037 и 0,029 съответно за класовете curl, right loop, left loop, arc и hemisphere), а също и възможно чрез комбиниране на няколко класа в един. По-специално, производителността и точността на системата са значително подобрени, когато класовете дъга и полукълбо се комбинират в един клас. Предвижда се също да се повиши точността на класификацията чрез внедряване ефективен методоткриване на позицията на централната точка и въвеждане на модул за подобряване на изображението на пръстовия отпечатък в системата преди извършване на стъпката за извличане на характерна точка.

1. ОПИСАНИЕ НА ОБЕКТА ЗА КОМПЮТРИЗАЦИЯ

Обектът на изследване в тази работа е изображение на пръстов отпечатък, което представлява папиларен модел върху повърхността на пръстите. Уникалността на всеки пръстов отпечатък може да се определи от модела, който тези ръбове и жлебове образуват, както и други детайли. Така във всеки пръстов отпечатък могат да се дефинират два вида признаци – глобални и локални.

Глобални знаци- тези, които могат да се видят с просто око:

Папиларният модел е специфичен модел, образуван от комбинация от издатини и вдлъбнатини;

Изпъкналост - линията на пръстовия отпечатък се издига, образувайки издатина;

Депресия (жлеб) - жлеб между издатините;

Център (ядро) - точка, локализирана в средата на отпечатъка или избрана област; точка на най-голяма кривина на издатината;

Делта е зона, където издатината се разклонява на три линии и след това те се събират в една точка;

Регионът на интерес е избран фрагмент от пръстовия отпечатък, в който са локализирани всички характеристики (обикновено централната област на пръстовия отпечатък).

При традиционното снемане на пръстови отпечатъци, папиларните шарки на пръстите се разделят на три основни класа: дъга (около 5% от всички пръстови отпечатъци), бримка (65%) и спирала (30%); За всеки клас се извършва по-подробна класификация на подкласове. В рамките на тази работа класификацията ще бъде направена в пет класа: къдря (W), дясна линия (R), лява линия (L), дъга (A) и полусфера (T).

Фигура 1.1 показва някои примери за пръстови отпечатъци, принадлежащи към основните класове.

Фигура 1.1 - Основни класове пръстови отпечатъци, като се вземе предвид естественото разпределение. a) лява примка, b) дясна примка, c) извивка, d) дъга, e) полусфера.

Местни знацисе наричат детайли - характеристики, уникални за всеки отпечатък, които определят точките на промяна в структурата на папиларните линии (край, бифуркация, прекъсване и т.н.), ориентацията на папиларните линии и координатите в тези точки. Всеки отпечатък съдържа до 70 детайла.

Следните подробности са подчертани в изображението на пръстовия отпечатък (Фигура 1.2):

Крайни точки (краища на издатини) - точки, в които изпъкналостите завършват „отчетливо“;

Точките на разклонение са точки, в които изпъкналите линии се разминават.

Фигура 1.2 – Примери за части.

Практиката показва, че пръстовите отпечатъци на различни хора могат да имат еднакви глобални характеристики, но е абсолютно невъзможно да имат еднакви детайли. Следователно глобалните атрибути се използват за разделяне на базата данни на класове и на етапа на удостоверяване. На втория етап на разпознаване (уникална идентификация) се използват местни характеристики.

Получаването на електронно представяне на пръстови отпечатъци с ясно видим папиларен модел е достатъчно трудна задача. Тъй като отпечатъкът е твърде малък, трябва да се използват доста сложни методи за получаване на висококачествено изображение от него. Съвременният метод за получаване на електронен образ на пръстов отпечатък е сканирането.

2. ЛОКАЛЕН ПРЕГЛЕД НА СИСТЕМИ, КОИТО ИЗВЪРШВАТ РАЗПОЗНАВАНЕ НА ПРЪСТОВ ОТПЕЧАТЪК.

Задачата за разпознаване на пръстови отпечатъци беше разгледана от магистъра на ДонНТУ Евстуничева А.В. Тема на магистърската теза: По време на магистърската теза бяха създадени проби за проверка и тестване на пръстови отпечатъци, частично беше внедрен многоканален подход за класифициране на пръстови отпечатъци. По-специално, беше получен вектор на характеристиките - Finger Code и въз основа на него беше извършена класификация по метода на евклидовото разстояние. Векторът на характеристиките обаче не беше генериран съвсем коректно поради неточна работа на алгоритъма за определяне на местоположението на централната точка. Въпреки това беше създадена отлична база – теоретична и практическа – за по-нататъшни изследвания и продължаване на работата в тази посока.

3. ГЛОБАЛЕН ПРЕГЛЕД НА СИСТЕМИ, КОИТО ИЗВЪРШВАТ РАЗПОЗНАВАНЕ НА ПРЪСТОВ ОТПЕЧАТЪК.

3.1 Преглед на подходите за автоматична класификация на пръстови отпечатъци.

Класификацията на пръстов отпечатък е метод, използван за класифициране на пръстов отпечатък въз основа на неговите характеристики в един от няколко предварително дефинирани класа, които могат да осигурят механизъм за индексиране. Автоматизираното класифициране на пръстови отпечатъци е предизвикателен проблем, тъй като трябва да се вземат предвид малки вътрешнокласови разлики и големи междукласови разлики между 5 класа. Класификацията на пръстови отпечатъци е грубо (обобщено) ниво на съвпадение на пръстови отпечатъци. Първо, въведеният пръстов отпечатък се присвоява на грубо ниво към един от няколко предварително дефинирани класа и след това, на по-прецизно ниво, се сравнява с набора от пръстови отпечатъци, налични в базата данни.

В резултат на развитието на науката за пръстови отпечатъци бяха открити няколко подхода за автоматично класифициране на пръстови отпечатъци. Тези подходи могат грубо да бъдат представени в пет основни категории:

1) Въз основа на модела. Базираният на модела метод за класифициране на пръстови отпечатъци използва местоположения на характерни точки (ядро и разклонение), за да класифицира пръстов отпечатък в един от петте класа по-горе. Подходът, базиран на модел, използва знанията на човешките експерти чрез прилагане на правила за всяка категория на ръчно изграден модел и следователно изисква обучение. Тази група подходи е разработена от (K. Karu, A.K. Jain, L. Hong).

2) Въз основа на структурата. Базираният на структурата подход използва оценка на полето за ориентация в изображение на пръстов отпечатък, за да присвои пръстов отпечатък към един от пет класа. Невронната мрежа за разпознаване на пръстови отпечатъци беше обучена на изображения от 2000 пръста (по едно изображение на пръст) и тествана на независим набор от 2000 изображения, взети от същите пръсти. По-късна версия на този алгоритъм (G.T. Candela, P.J. Grother, C.I. Watson, R.A. Wilkinson и C.L. Wilson) беше тествана в базата данни NIST-14, която е естествено разпределена база данни, осигуряваща по-добра производителност на алгоритъма. Трябва обаче да се очаква подобрение на това представяне, тъй като базата данни NIST-14 съдържа малък процент дъгообразни пръстови отпечатъци, които са най-трудни за класифициране и невронна мрежаИзползваният алгоритъм имплицитно използва тази информация в своя полза. Подобен структурно базиран подход, който използва скрити модели на Марков за класификация (A. Senior), разчита на надеждността на оценката на местата на издатини, което е предизвикателство поради шума в изображението. Друг структурно базиран подход използва B-сплайнови криви (базисни полиномни криви) за класифициране на пръстови отпечатъци (M. M. S. Chong, T. H. Ngee, L. Jun и R. K. L. Gay).

3) Въз основа на честотата. Честотно базираните подходи използват честотния спектър на пръстовите отпечатъци за класификация. Тук се използват редове на Фурие (A.P. Fitz и R.J. Green).

4) Синтактичен подход. Синтактичният подход използва формална граматика за представяне и класифициране на пръстови отпечатъци (C.V.K. Rao и K. Black).

5) Хибридни подходи. Хибридните подходи съчетават два или повече типа подходи за класификация (B.G. Sherlock и D.M. Monro, M. Kawagoe и A. Tojo). Тези подходи са обещаващи, но не са тествани върху големи бази данни. Например докладът на M. M. S. Chong et al завършва с 89 пръстови отпечатъка, Fitz и Green с 40 пръстови отпечатъка, а M. Kawagoe и A. Tojo с 94 пръстови отпечатъка. Най-обещаващият е двустепенен класификатор, който първо би позволил пръстов отпечатък да бъде присвоен на един от подкласовете и след това да направи сравнение в този подклас. Сред хибридните подходи, заема специално място.

3.2. Преглед на класификаторите на изображения на пръстови отпечатъци

Нека разгледаме няколко от най-известните и използвани класификатори: К-класификатор на най-близките съседи, класификатор на невронни мрежи, двустепенен класификатор, класификатор на скрит модел на Марков, класификатор на дърво на решения.

1. K-класификатор на най-близкия съсед. Правилото за вземане на решение за K-най-близки съседи е, че първо се намират K-най-близките съседи за тестовата проба в пространството на характеристиките. След това тестовата извадка се присвоява на класа, който е най-често представен сред „K“ най-близките съседи. Първите два класа, открити от класификатора на K-най-близките съседи, трябва да съответстват на класовете, които имат най-висок и втори най-висок брой сред K-най-близките съседи. Обикновено се вземат предвид 10-те най-близки съседи (K=10). Точността на класификацията не винаги се увеличава с увеличаване на K; тук възниква проблем с класификацията, свързан с определяне на оптималната стойност на K за тестова проба с краен размер.

2. Невронна мрежа на класификатора. В този случай многослойна невронна мрежа с предварителна връзка беше обучена с помощта на алгоритъма за бързо разпространение като алгоритъм за обучение. Невронната мрежа има един скрит слой от 20 неврона, 192 входни неврона и 5 изходни неврона, които съответстват на пет класа.

3. Двустепенен класификатор. За да опростим проблема с класификацията, ние разлагаме проблема от 5 класа на набор от 10 проблема от 2 класа. Целта е да се изпълни проста класификационна задача, като се използва класификатор на K-най-близкия съсед и след това да се използва набор от двукласови класификатори на невронни мрежи, за да се манипулират фините разлики.

Първият етап използва класификатор на K-най-близкия съсед (K = 10), за да избере двата най-вероятни класа за текущата входна проба. Открихме чрез наблюдение, че в 85,4% от случаите класът с най-висока честота на попадане в групата на най-близките съседи „K“ е правилният клас (класът е преминал класификацията) и в 12,6% от случаите класът с втори най-високата честота също е правилният клас. С други думи, K-най-близкият класификатор на съседи води до намиране на двата класа с най-висока честота на присъствие в групата с точност от 98%. Този резултат се използва за точно присвояване на пръстови отпечатъци на два от петте класа. Всеки пръстов отпечатък ще има запис в два от петте класа на базата данни и търсене на съвпадение в базата данни трябва да се направи само в съответните два класа.

Вторият етап използва 10 (C 2 5) различни невронни мрежи за 10 различни класификации по двойки. Тези невронни мрежи имат 192 входни неврона, 20-40 скрити неврона в един скрит слой и 2 изходни неврона. Всяка невронна мрежа е обучена да използва проби от само два съответни класа в набора за обучение. Например, невронна мрежа, която намира разликата между десния цикъл и въртенето, се обучава да използва само проби, обозначени като десен цикъл и въртележка в набора за обучение. Диаграмата на двустепенен класификатор е представена на фигура 3.1.

Фигура 3.1 - Схема на двустепенен класификатор.

Въпреки че този класификатор е устойчив на шум и е в състояние да класифицира правилно повечето пръстови отпечатъци с ниско качество в базата данни NIST-4, той има недостатъци при някои други изображения на пръстови отпечатъци, които имат много ниско качествои не съдържат информацията за изпъкналост в централната част на пръстовия отпечатък. Пръстовите отпечатъци с ниско качество са много трудни за правилно откриване централна точка. Класификаторът също така не може да класифицира правилно изображения с двоен цикъл, които са означени като curl в базата данни NIST-4. За тези изображения алгоритъмът за определяне на разположението на централната точка избира надлежащата централна точка и приема, че тя е центърът, и при изследване определя, че центърът на изображението е като примка в интересуващата ни област, което води до грешна класификация на завъртането като дясна или лява примка. Около 3% от грешките възникват в резултат на неправилно класифициране на цикъл в дъга, поради фината разлика между тези класове. Неправилното класифициране на дъга в полусфера представлява около 5% от грешките.

3.3 Преглед на алгоритми за сравняване на пръстови отпечатъци в намерения клас

Понастоящем се разграничават следните класове алгоритми за сравнение на пръстови отпечатъци:

Когато използвате смартфон всеки ден, всъщност не мислите как работи тази или онази функция. Вземете същия скенер за пръстови отпечатъци Смартфони Meizu: отключва устройството за първи път, това е добре. Не всеки знае, че има няколко вида скенери, които се различават един от друг. Хайде, нека запълним празнината в знанията.

Защо ви е нужен скенер за пръстови отпечатъци?

защита лична информация- Сега основният въпрос в нашия дигитален свят е, че е важно не само да имаме данни, но и да ги защитим. Не е нужно да търсите далече за примери; малко хора са доволни, когато съученик на лекция вдигне телефона, за да „завърти и погледне“ и след това започне да рови в галерията със снимки. Разбира се, ако имате Meizu и сте блокирали достъпа до приложението с парола, не е нужно да се притеснявате за това, но не всеки е наясно с тази възможност.

Идентификацията с пръстов отпечатък е един от най-надеждните начини за потвърждаване на самоличността на собственика. По отношение на точността този метод отстъпва само на сканирането на ретината и ДНК анализа, но изпреварва. Съгласете се, трудно е да си представим в реални условия необходимостта от кръвен тест за отключване на смартфон.

Какво трябва да знаете за пръстовите отпечатъци

Първо, отпечатъкът се формира от папиларен модел върху кожата ви; Това са издатини и вдлъбнатини по кожата, които образуват уникален модел.

Второ, моделът е уникален за всеки човек, дори сред близки роднини и близнаци. Той се формира в неродения плод и остава непроменен през целия живот.

Трето, дори ако епидермисът е повреден, моделът се възстановява с течение на времето, единственият въпрос е времето и степента на увреждане на кожата. Следователно филмите, в които главните герои премахват отпечатъците си, не са нищо повече от измислица.

Четвърто, всеки отпечатък съдържа не само визуални характеристики, но и собствени топлинни и електрически характеристики.

Всички тези свойства са в основата на методите за идентифициране на собствениците модерни смартфони, лаптопи и друга техника. Сензорите се делят на три групи: оптични, полупроводникови и ултразвукови.

Оптични сензори

Както подсказва името, принципът на разпознаване се основава на анализ на изображения на папиларни модели. От своя страна методите за получаване на изображения са разделени на няколко вида: отражение, предаване или безконтактно разпознаване.

Рефлекторни сензори

Такива скенери използват ефекта на нарушено пълно вътрешно отражение. Същността му е проста: когато светлината попадне на границата на различни повърхности, потокът се разделя на две части, едната се отразява от границата, а втората прониква през границата в друга среда. Какви повърхности? Това са издиганията на шаблона, приложен към сензора, и свободната част на сензора, която съдържа вдлъбнатините в шаблона.

Ако играете с ъгъла, можете да постигнете отражение на целия поток от интерфейса, с прости думи, светлината се отразява от местата, където кожата не докосва сензора, като по този начин изгражда образ на модела в паметта на устройството.

Това е най-простият метод, но с недостатъци: може да бъде измамен от манекен, такива сензори са чувствителни към замърсяване.

Полупрозрачни сензори

Такива сензори работят с помощта на оптична матрица, в която фотоклетка е прикрепена към единия край на всеки канал. Пръстът се прилага към сензора, светлината се излъчва отгоре и сензорите записват остатъчния светлинен поток в точките на контакт на изпъкналостите върху шаблона с повърхността на сензора. Трудно е да се измами такъв сензор, манекенът вече няма да работи, но този метод не може да се нарече мобилен.

Безконтактни сензори

Най-често срещаният от всички оптични сензорина мобилни платформи. Концепцията е подобна на отразяващите сензори, с едно изключение: не е необходим директен контакт на пръста с повърхността на сензора. Пръстът се поставя върху защитното стъкло, под което има сензорна леща и източници на светлина отстрани на нея. Светлината се отразява от шаблона на пръста, фокусирайки матрицата през лещите. Принципът на работа е много подобен на този на цифров фотоапарат. Този сензор също е чувствителен към замърсяване. защитно стъкло, ако желаете, можете да го измамите с фиктивен отпечатък.

Полупроводникови сензори

Такива сензори използват промени в свойствата на полупроводниците в точката на контакт на ръба на модела с повърхността на самия сензор.

Капацитивни скенери

Те работят чрез промяна на капацитета на полупроводника в зоната на контакт на два полупроводника с различни видовеспособност за крос-кънтри. Разликата възниква там, където ръбът на папиларния модел докосва полупроводниковата матрица. Получените данни се преобразуват в пръстов отпечатък от отделен защитен процесор. Такива сензори са евтини и непретенциозни, но могат да бъдат измамени и от манекен.

RF скенери

Друг подвид, който използва радиосигнали с ниска интензивност. Сензорът записва отразения сигнал на мястото, където е нанесен ръбът на шаблона, като по този начин формира цифрово изображение на пръстовия отпечатък. Такъв сензор е трудно да бъде измамен, тъй като отразяващите свойства на кожата, съчетани с уникален модел, са почти невъзможни за фалшифициране, но ако има лош контакт на пръста с повърхността на сензора, разпознаването на пръстови отпечатъци става трудно.

Пиезоелектрични елементи

Сензори, които са чувствителни към натиск върху повърхността, определят модела на пръстовия отпечатък, когато приложите пръста си: ръбовете на шаблона упражняват натиск, но вдлъбнатините не. Такива сензори също са лесни за инсталиране и общата им чувствителност е ниска, но са сравнително евтини.

Температурни сензори

Те разчитат уникалната температурна карта на печатната повърхност. Пироелектричните елементи са отговорни за преобразуването на температурата в цифров пръстов отпечатък. Трудно е да се излъжат такива сензори, особено след като те са устойчиви на електростатика и работят при всякакви температурни условия. Има само един недостатък: температурната карта бързо изчезва, защото... Повърхността на сензора и пръста бързо достигат температурно равновесие.

Ултразвукови сензори

Такива сензори са най-модерните и най-бързи, те сканират повърхността на нанесения пръст. Разликата в нивото на отразения сигнал от ръбовете и вдлъбнатините на шаблона се записва от сензора, след което се изгражда пълна цифрова картина на отпечатъка. Такива сензори са почти невъзможни за измама, т.к В допълнение към картата на прикрепената повърхност, те могат също да четат пулс и други показатели за биологична активност. Освен това такива сензори реагират добре дори при докосване с мокър пръст и това е особено важно при ежедневна употребасмартфони. Сред всички описани те са най-скъпите, но това е типът, използван в най-новите устройства на Meizu.

Заключение

Нашата малка образователна програма за скенери за пръстови отпечатъци е завършена, сега, когато вземете устройството и поставите пръста си върху сензора, знаете как работи и как това малко нещо защитава вашите лични данни. Можете да прочетете какво могат скенерите за пръстови отпечатъци в отделна статия по тази тема.