Biometrična identifikacija na podlagi značilk roke Tadej Savič

Biometrična identifikacija na podlagi značilk roke Tadej Savič Marec 2005

Biometrična identifikacija na podlagi značilk roke Biometrija: Ugotavljanje ali preverjanje identitete glede na fizične ali vedenjske značilnosti osebe. Biometrični sistemi se delijo na sisteme za verifikacijo in identifikacijo: Obstajata dva načina za ugotavljanje identitete ljudi: verifikacija in identifikacija. - Pri verifikaciji je potrebno preveriti identiteto človeka (ugotoviti ali je človek res tisti, za katerega se predstavlja). - Pri identifikaciji je potrebno ugotoviti identiteto človeka. Prednosti biometrični sistemov za verifikacijo/identifikacijo: - Preprečevanje zlorab (oseba mora biti fizično navzoča pri identifikaciji). - Ni potrebno zapomniti gesla ali nositi posebne kartice Aplikacije: - Identifikacija ljudi pri forenzičnih raziskavah - Verifikacija pri dostopu do bančnih avtomatov, mobilnih telefonov, pametnih kartic, PCjev. . . - Verifikacija pri elektronskih transakcijah - Nadomestitev navadnih ključev v avtomobilih, doma. . . - Identifikacija/verifikacija ljudi prehodu državnih mej

Biometrična identifikacija na podlagi značilk roke Primerjava biometričnih sistemov Vodilni biometrični sistemi: • • Prstni odtis Obraz Geometrija roke Odtis dlani Šarenica Govor Podpis

Biometrična identifikacija na podlagi značilk roke Primeri obstoječih biometričnih sistemov Plačilo v trgovini – Prstni odtis Face. Pass – Obraz Ben. Gurion Airport – Geometrija roke Florida Department of Corrections – Geometrija roke Heathrow Airport - Šarenica INSPASS – Geometrija roke

Biometrična identifikacija na podlagi značilk roke Sistemi z biometrijo roke Roka vsebuje različne merljive lastnosti: • • Oblika (dolžina in širina prstov, širina dlani, višina roke iz stranske slike roke) Odtis dlani (črte, gube, grebeni, tekstura) Prstni odtisi (lokacija, tip in število značilk (minutiae)) Vene na zgornji strani roke Prednosti uporabe roke v biometričnih sistemih: • • Geometrija roke, odtis dlani, prstni odtisi se zelo razlikujejo pri ljudeh. Možnost izgradnje multimodalnega sistema (tudi z uporabo enega senzorja). Velika natančnost sistema. Poceni izdelava.

Biometrična identifikacija na podlagi značilk roke Opis sistema • • • Skeniranje roke s pisarniškim skenerjem pri resoluciji 600 dpi in 256 sivinah. Predobdelava slike (Določanje obrisa roke, iskanje področja zanimanja) Zajem podslik iz slike roke (podslika dlani, prstov in prstnih odtisov) Določanje značilk s transformacijo PCA Primerjava značilk z značilkami v bazi Rezultat identifikacije

Biometrična identifikacija na podlagi značilk roke Skeniranje slike Skener: Tip: Cannon 4200 F Skeniranje brez pozicioniranja roke Nižji cenovni razred Zajete slike roke: Velikost: 21 x 24 cm Resolucija: 600 dpi Število sivin: 8 bit, 256 sivin

Biometrična identifikacija na podlagi značilk roke Predobdelava slike Postopek predobdelave: • • • Iskanje obrisa roke. Določanje referenčnih točk (referenčne točke so min. in maks. krivulje obrisa) Izračun oglišč pravokotnikov, ki določajo območje zanimanja. Obris roke, referenčne točke, področja zanimanja

Biometrična identifikacija na podlagi značilk roke Zajem podslik Postopek zajema podslik: • • Izrez slik (glede na pravokotnike, ki določajo področje zanimanja). Rotacija vseh slik v isto pozicijo. Sprememba velikosti slik. Vse podslike morajo imeti isto velikost (zaradi PCA). Svetlobna normalizacija slike (izboljša rezultate razpoznavanja). Slike prstnih odtisov (128 x 128 pixels) Slike prstov (16 x 64 pixels) Slika dlani (64 x 64 pixels)

Biometrična identifikacija na podlagi značilk roke Določanje značilk s transformacijo PCA Principal component analysis (PCA): • PCA išče projekcijo, ki minimizira napako med rekonstrukcijo slike in originalno sliko. PCA zmanjša dimenzijo podatkov. PCA poveča hitrost obdelave podatkov. • • Transformacija slik z uporabo PCA: • • PCA uporabimo za vsako skupino podslik (dlan, 4 x prsti, 4 x prstni odtis). Imamo 9 podprostorov. Vse slike preslikamo v te podrostore. Dimenzijo podatkov za obdelavo s tem precej zmanjšamo.

Biometrična identifikacija na podlagi značilk roke Primerjava značilk z značilkami v bazi Postopek primerjave značilk pri identifikaciji uporabnika: • • Za vsakega uporabnika se generira predloga. Predloga je sestavljena iz devetih vektorjev značilk (dlan, prsti, odtisi). Predloge v bazi so prav tako sestavljene iz devetih vektorjev značilk. Generirana predloga se primerja z vsemi predlogami v bazi. Primerja se vsak vektor predloge s pripadajočim vektorjem. Iz minimalne razdalje med vektorjema se izračuna mera podobnosti. S fuzijo mer podobnosti med posameznimi vektorji se izračuna skupna mera podobnosti. Če je skupna mera podobnosti manjša od pragovne vrednosti, sistem prepozna uporabnika sistema.

Biometrična identifikacija na podlagi značilk roke Rezultati razpoznavanja Identifikacijski eksperimenti: • • 46 uporabnikov, 10 slik na uporabnika. 5 od 10 slik smo uporabil za izgradnjo podatkovne baze. Ostalih 5 slik smo uporabili za uporabniške (client) eksperimente. 230 (5 x 46) uporabniških predlog smo primerjali z vsemi predlogami v bazi. Iz števila zavrnjenih uporabnikov smo izračunali false rejection rate (FRR). Naredili smo 460 (10 x 46) neuporabniške (impostor) eksperimentov. Vseh 10 predlog enega uporabnika smo primerjali z 450 (10 x 45) predlogami drugih uporabnikov. Iz števila sprejetih predlog smo izračunali false acceptance rate (FAR). Z bazo 46 uporabnikov smo dosegli 0 % vrednost FAR in FRR.

Biometrična identifikacija na podlagi značilk roke Nadaljnje raziskave • Izgradnja podatkovne baze s 100 ali več uporabniki. • Uporaba geometrije roke, kot vir dodatnih značilk za razpoznavanje. • Preizkus drugih transformacij, kot npr. LDA. • Izgradnja celotnega sistema za identifikacijo, primernega za uporabo v aplikacijah nadzora dostopa. • Preizkušanje drugi senzorjev za zajem slike, kot so digitalni fotoaparati.

Biometrična identifikacija na podlagi značilk roke Literatura • D. Zhang, Automated Biometrisc: Technologies & Systems, Kluwer Academic Publishers, USA, 2000. • N. Pavešić, S. Ribarič, D. Ribarič, Personal authentication using hand-geometry and palmprint features • G. Lu, D. Zang and K. Wang, Palmprint Recognition using Eigenplam features, Pattern Recognition Letters 24, 2003, pp. 371 -381 • S. Ribarič, D. Ribarič, and N. Pavešič, A biometric identification system based on fusion of hand palm fetures, Proceedings of the advent of biometrics on the INternet, Rome, Italy, 7 -8 Nov. 2002, pp. 79 -82. • International Biometric Group, http: //www. biometricgroup. com/reports/ • Recognition Systems INC, http: //www. recogsys. com • Biometrics researsh, http: //biometrics. cse. msu. edu/