Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Параметры сосудистого русла для биометрической аутентификации пользователей ИС 19
1.1. Аутентификация 19
1.1.1. Факторы аутентификации 19
1.1.2. Аутентификация с помощью биометрических характеристик 22
1.2. Комплекс морфологических параметров сосудистого русла 28
1.3. Исследование критериев сбора данных для биометрической
аутентификации пользователей по сосудистому руслу 32
1.4. Аппаратно-программные комплексы биометрической аутентификации пользователей ИС по ИК изображению сосудистого русла 37
Выводы к главе 1 40
Глава 2. Комплекс идентификационных характеристик сосудистого русла 41
2.1. Исследование ИК изображений сосудистого русла кисти руки 41
2.2. Морфологическая модель сосудистого русла 44
2.3. Автоматизация вычисления КИХСР
2.3.1. Система координат ИК изображения сосудистого русла 54
2.3.2. Обнаружение сосудистого русла 57
2.3.3. Распознавание сосудистого русла 60
2.3.4. Классификация контрольных характеристик 62
2.4. Исследование результатов автоматизированного вычисления КИХСР 64
Выводы к главе 2 67
Глава 3. Исследование качества ИК изображений сосудистого русла 68
3.1. Частные критерии качества ИК изображений сосудистого русла 68
3.2. Разработка требований к пространственному разрешению ИК
изображения сосудистого русла 72
3.2.1. Синтез и исследование геометрической модели бифуркации сосудистого русла з
3.3. Разработка требований к контрасту ИК изображения сосудистого русла ...78
3.3.1. Синтез и исследование спектральной модели формирования ИК
изображения сосудистого русла 80
Выводы к главе 3 90
Глава 4. Разработка и исследование макета АПК аутентификации пользователей ИС по ИК изображению сосудистого русла кисти руки 92
4.1. Схема структуры макета АПК аутентификации пользователей ИС по ИК изображению сосудистого русла 92
4.2. Разработка устройства ВСР для аутентификации пользователей ИС по ИК изображению сосудистого русла
4.2.1. Расчет источника излучения 95
4.2.2. Геометрический расчет объеустройства ВСР 98
4.3. Разработка СПО аутентктива 96
4.2.3. Конструкция ификации пользователей ИС по ИК изображению сосудистого русла 100
4.3.1. Структура СПО 100
4.4. Верификация спектральной модели формирования ИК изображения сосудистого русла 103
4.5. Исследование стабильности КМПСР 105
4.5.1. Результаты исследований стабильности КМПСР в течение длительного промежутка времени 107
4.5.2. Результаты исследований краткосрочных изменений КМПСР 107
4.6. Исследование вариабельности КИХСР 109
Выводы к главе 4 114
Заключение 115
Список использованных источников 117
- Аутентификация с помощью биометрических характеристик
- Система координат ИК изображения сосудистого русла
- Разработка требований к контрасту ИК изображения сосудистого русла
- Разработка устройства ВСР для аутентификации пользователей ИС по ИК изображению сосудистого русла
Введение к работе
Актуальность проблемы
В настоящее время информационные системы (ИС) различного масштаба стали неотъемлемой частью базовой инфраструктуры государства, бизнеса, гражданского общества. Все больше защищаемой информации переносится в ИС. Современные информационные технологии обеспечивают не только новые возможности организации бизнеса, ведения государственной и общественной деятельности, но и создают значительные потребности в обеспечении безопасности для защиты конфиденциальной информации.
Известно, что более 25% злоупотреблений информацией в ИС совершается внутренними пользователями, партнерами и поставщиками услуг, имеющими прямой доступ к ИС. До 70% из них - случаи несанкционированного получения прав и привилегий, кражи и передачи учетной информации пользователей ИС, что становится возможным из-за несовершенства технологий разграничения доступа и аутентификации пользователей ИС . Совершенствование методов системы разграничения доступа и регистрации пользователей информационных ресурсов является одним из приоритетных направлений развития ИС.
Основными процедурами регистрации пользователей в ИС являются процедура идентификации - получение ответа на вопрос «кто Вы?» и аутентификации - доказательства того, что «Вы именно тот, кем представляетесь». Несанкционированное завладение злоумышленником доступа к ИС связано в первую очередь с нарушением процедуры аутентификации. В зависимости от типа данных, которые используются для проверки подлинности пользователя, выделяют три фактора аутентификации: на основе знаний чего-либо, на основе обладания чем-либо и на основе биометрических характеристик.
Наиболее распространенным методом аутентификации пользователей на основе знаний чего-либо является аутентификация с использованием пароля. Чем длиннее пароль, тем он более стойкий, но, во-первых, длинные и сложные пароли труднее запомнить, во-вторых, требуется больше времени для ввода пароля. К тому же, существует более десяти методологических и организационных способов атак на системы, в которых используется аутентификация на основе пароля. В настоящее время системы аутентификации на основе знания чего-либо являются самыми ненадежными .
1 2011 Data Breach Investigations Report [Электронный ресурс] - Электрон, дан. (1 файл) - Режим доступа: , свободный. - Загл. с экрана. -Яз. англ.
Аутентификация. Теория и практика обеспечения безопасного доступа к информационным ресурсам. Учебное пособие для вузов / А.А. Афанасьев [и др.] ; под ред. А.А. Полупанова, С.Л. Груздаева, Ю.С. Нахаева. - М.: Горячая линия - Телеком, 2009. - Гл. 1
При аутентификации на основе обладания чем-либо пользователь подтверждает свою подлинность тем, что предоставляет системе некий физический носитель, например, USB-ключ или смарт-карту. Но данный вид аутентификации обладает сходными с парольной аутентификацией недостатками, а физический носитель может быть передан, скопирован, украден и т.д.
В последнее время все больше внимания уделяется аутентификации на основе биометрических характеристик. В отличие от физического ключа, биометрическую характеристику невозможно передать и существенно сложнее подделать. Биометрическая идентификация является перспективным направлением развития процедур аутентификации в ИС, позволяющим устранить и решить ряд проблем аутентификации на основе более привычных и традиционных факторов.
История биометрии и биометрической идентификации в мировом научном сообществе опирается своими истоками на труды ученых Альфонса Берти-льони (антрополог, служащий полиции, 1890 г.), Генри Фулдса (врач-физиолог, 1880 г.), Фрэнсиса Гальтона (исследователь, антрополог, 1880 г.), Карла Пирсона (математик, 1903-1905 гг.). На сегодняшний день крупный вклад в развитие систем аутентификации пользователей на основе биометрических признаков и исследования человека с точки зрения его индивидуальных физиологических и поведенческих черт внесли такие известные ученые, как академик Ю.В. Гуляев, д.т.н. Спиридонов И.Н., д.т.н. Ушмаев О.С, Кухарев Г.А., Jain А.К., Vacca J.R. В сфере биометрических систем работают крупнейшие международные компании: Fujitsu, Sony, Hitachi, Futronic.
Наиболее широкое применение в биометрической аутентификации получили следующие биометрические характеристики: отпечаток пальца, радужная оболочка глаза, геометрия лица, сетчатка глаза, голос, динамическая подпись .
Однако в ряде случаев применение перечисленных биометрических характеристик человека (БХЧ) осложнено. БХЧ геометрия лица обладает низкой уникальностью и, как следствие, значительными ошибками биометрической системы. Для получения шаблона на основе сетчатки и радужной оболочки глаза требуется дорогостоящее оборудование, а процедура регистрации является болезненной. Параметры голоса и подписи характеризуются низкой стабильностью и в некоторой степени зависят от эмоционального состояния пользователя. Дактилоскопические системы в настоящее время широко используются в криминалистической практике, в связи с чем вызывают неприятие и обладают низкой лояльностью среди пользователей ИС. При использовании контактных сканеров отпечатков пальцев возникают вопросы гигиены контактных площадок и соблюдения санитарных норм.
3 Jain А. К. Handbook of Biometrics I А. К. Jain, P. Flynn, A. A. Ross., Springer, 2008, 566p.
Устранить недостатки существующих методов биометрической аутентификации пользователей информационных процессов позволит разработка новых бесконтактных устройств и методов с использованием тех БХЧ, которые ранее не применялись в криминалистике, отличаются низкой стоимостью конечного решения и не подвергают пользователя риску причинения вреда здоровью, одновременно с этим характеризуются высокой уникальностью, собираемостью и стабильностью биометрического шаблона.
К подобным новым методам биометрической аутентификации пользователей ИС относится, в первую очередь, биометрическая аутентификация по инфракрасному (ИК) изображению сосудистого русла, полученному на основе ИК визуализации тканей человека. Устройство визуализации является бесконтактным, а процедура регистрации БХЧ не вызывает у пользователей негативной реакции.
Тем не менее, современные системы биометрической аутентификации пользователей ИС по ИК изображению сосудистого русла обладают существенными недостатками, такими как отсутствие формализованного комплекса идентификационных характеристик сосудистого русла (КИХСР), отсутствие критериев качества ИК изображений сосудистого русла, требований к параметрам зондирующего излучения и условиям регистрации ИК изображения.
Возникает противоречие между потребностью общества в надежной бесконтактной и лояльной системе биометрической аутентификации пользователей ИС и практической возможностью создания и внедрения подобных систем. Данное противоречие может быть снято разработкой моделей и алгоритмов биометрической аутентификации пользователей ИС по ИК изображениям сосудистого русла, формализацией КИХСР и требований к параметрам зондирующего излучения устройства визуализации сосудистого русла.
Таким образом, разработка моделей и алгоритмов биометрической аутентификации пользователей ИС по ИК изображению сосудистого русла является актуальной задачей.
Цель и задачи исследования
Целью данной работы является разработка моделей и алгоритмов биометрической аутентификации пользователей ИС по ИК изображению сосудистого русла.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
-
Сформировать комплекс морфологических параметров сосудистого русла (КМПСР) и разработать адекватный ему комплекс идентификационных характеристик сосудистого русла.
-
Разработать алгоритмы автоматизированного вычисления комплекса идентификационных характеристик сосудистого русла.
-
Разработать критерии качества инфракрасных изображений сосудистого русла для целей биометрической аутентификации пользователей информационных систем.
-
Разработать требования к параметрам зондирующего излучения устройства визуализации сосудистого русла (ВСР) для биометрической аутентификации пользователей информационных систем по инфракрасному изображению сосудистого русла.
-
Создать и апробировать макет аппаратно-программного комплекса биометрической аутентификации пользователей информационных систем по инфракрасному изображению сосудистого русла.
Методы исследования
Исследование проводилось в соответствии с ключевыми положениями системного анализа, теории вероятности, теории матриц, теории распознавания образов, методов математической статистики, теории оптического моделирования, теории информационных систем, методов проектирования программного и информационного обеспечения, технологии объектно-ориентированного программирования.
Диссертационная работа по своему содержанию соответствует пунктам 2 и 11 Паспорта специальности 05.13.19.
Научная новизна
-
Впервые для целей биометрической аутентификации пользователей и субъектов информационных систем по инфракрасному изображению сосудистого русла предложена и обоснована морфологическая модель сосудистого русла, в которой структура и форма сосудов представлены в виде неполного графа, а вершинами графа являются контрольные точки сосудистого русла.
-
Выявлены значимые характеристики качества инфракрасных изображений сосудистого русла, используемых для целей биометрической аутентификации пользователей информационных систем. На основе геометрической модели бифуркации сосуда и модели зрительного распознавания изображений сформированы и обоснованы требования к ним.
-
Разработана спектральная модель формирования инфракрасного изображения сосудистого русла, на основе которой сформированы требования к длине волны зондирующего излучения устройства визуализации сосудистого русла для биометрической аутентификации пользователей информационных систем.
-
Выполнены эмпирические исследования стабильности комплекса морфологических параметров сосудистого русла и вариабельности комплекса идентификационных характеристик сосудистого русла и показана целе-
сообразность их применения в процедурах биометрической аутентификации пользователей информационных систем по инфракрасному изображению сосудистого русла.
Практическая значимость
Практическая значимость диссертационной работы заключается в разработке требований к параметрам зондирующего излучения устройства ВСР, составу и последовательности этапов автоматизированного вычисления КИХСР в процедурах аутентификации пользователей ИС по ПК изображению сосудистого русла.
Исследованные особенности ИК изображений сосудистого русла и алгоритмы автоматизированной обработки изображений позволяют значительно повысить скорость обработки информации и достоверность получаемых результатов, снизить субъективность не только в системах биометрического назначения, но и в медицинских системах визуализации и оценки параметров структуры и формы сосудистого русла.
Разработанный КИХСР позволяет стандартизировать набор обрабатываемых данных и обеспечить совместимость процедур биометрической аутентификации пользователей ИС по ИК изображениям сосудистого русла на национальном и международном уровнях.
Предложенная морфологическая модель сосудистого русла позволяет представлять информацию о структуре и форме сосудов в виде упорядоченного набора аналитических данных, за счет чего возможно значительное снижение объема хранимой информации без потери семантических сведений.
Соответствие ИК изображений сосудистого русла разработанным критериям качества повышают достоверность результатов автоматического вычисления КИХСР и снижают ошибки системы биометрической аутентификации пользователей ИС по ИК изображению сосудистого русла.
Требования, разработанные к основным блокам устройства визуализации сосудистого русла на основе формализованных критериев качества ИК изображения, позволяют значительно снизить временные затраты при проектировании и внедрении систем биометрической аутентификации пользователей ИС по ИК изображениям сосудистого русла.
Результаты работы позволяют рекомендовать аппаратно-программный комплекс биометрической аутентификации пользователей по ИК изображениям сосудистого русла к применению в системах местного, регионального и федерального значения для разграничения доступа к информационным ресурсам различного вида ИС.
Положения, выносимые на защиту
-
Для целей биометрической аутентификации пользователей информационных систем структура и форма сосудистого русла могут быть представлены в виде неполного графа, описываемого матрицей координат и матрицей смежности. Вершинами графа являются контрольные точки трех типов: окончание, изгиб и бифуркация, а форма сосуда может быть аппроксимирована сплайн-функцией третьего порядка.
-
Значимыми характеристиками качества инфракрасных изображений сосудистого русла кисти руки, используемых для целей биометрической аутентификации пользователей информационных систем, являются пространственное разрешение и контраст. Пространственное разрешение изображения должно быть не менее 79 т/дюйм, контраст не менее 0,125.
-
Для регистрации инфракрасного изображения сосудистого русла со значением контраста не менее 0,125 максимум спектра зондирующего излучения должен лежать в диапазоне 690-900нм с шириной спектра по уровню 0,5 не более ЮОнм.
-
Изменения комплекса морфологических параметров сосудистого русла в течение 6 месяцев являются статистически незначимыми.
Апробация работы Основные положения работы доложены и обсуждены на IX МНТК «Физика и электроника в медицине и экологии ФРЭМЭ'2010», XII Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии - 2009» (г. Курск, 2009), X РНТК «Медико-технические технологии на страже здоровья» (г. Монастир, Тунис, 2008), VI международной научно-технической конференции «Радиоэлектроника в медицине - 2005» (г. Москва, РФ).
Реализация результатов исследования
Результаты диссертационной работы в части исследования оптических свойств биологических тканей в видимом и ПК диапазонах длин волн использованы в учебном процессе факультета №3 «Системы управления, информатика и электроэнергетика» ФГБОУ ВПО «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)». Частные формы предложенных в работе моделей и алгоритмов внедрены в исследовательскую практику отделения рентгенохирургических методов диагностики и лечения ФГБУ РДКБ №1, применены в деятельности некоммерческого партнерства «Русское общество содействия развитию биометрических технологий, систем и телекоммуникаций» (НП «Русское биометрическое общество»), что подтверждено соответствующими актами о внедрении результатов диссертационной работы.
Публикации
По материалам диссертации опубликованы 3 научные статьи в журналах, рекомендованных ВАК, и 6 тезисов докладов на научных конференциях.
Объем и структура работы
Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы. Текст диссертации изложен на 129 страницах. В приложения вошли результаты экспериментальных исследований. Список литературы включает 131 библиографический источник. Диссертация проиллюстрирована рисунками, таблицами, графиками.
Аутентификация с помощью биометрических характеристик
Отпечатки пальцев обладают рядом преимуществ: распространенность технологии, наличие мощной методической, информационной, программной, алгоритмической, математической и технической баз. Однако дактилоскопические системы исторически широко применяются в криминалистической практике, поэтому вызывают неприятие и обладают низкой лояльностью среди пользователей ИС [21]. При использовании контактных датчиков отпечатков пальцев возникают вопросы соблюдения санитарных норм и гигиены контактных площадок. Эти факторы значительно осложняют интеграцию технологи в бизнес-процессы ИС.
Технология биометрической идентификации на основе геометрии ладони является достаточно простой с точки зрения пользования устройством, разработки и интеграции систем аутентификации и алгоритмической базы. Но при использовании данной технологии возникают аналогичные с отпечатками пальцев проблемы. Ладонные сканеры имеют внушительные размеры. Параметры геометрии ладони вариабельны с течением времени и применимы только в малых ИС [11,22].
Для получения биометрических образцов радужной оболочки глаза и сетчатки глаза требуется дорогостоящее оборудование. Интеграция систем аутентификации с использованием данных БХЧ экономически нецелесообразна для средних и крупных ИС. Важен также субъективный фактор. Глаз человека -важнейший орган чувств. Поэтому многие пользователи считают процедуру сбора образцов опасной. Получение изображения сетчатки глаза имеет ряд медицинских ограничений, является часто болезненной и может вызвать побочные эффекты, например, эпилептический приступ [23].
Геометрия лица уступает вышеописанным БХЧ по уникальности и в настоящее время широко используется либо для биометрического сопоставления один-к-одному, либо в информационно-поисковых системах с участием оператора. Существует простая возможность подделки биометрического образца [25]. Обладая несомненными преимуществами, такими как возможность бесконтактного скрытого получения образца, технология требует использования видео- и фотокамер высокого разрешения, стоимость которых в настоящее время достаточно высока. Применение геометрии лица в полностью автоматических системах аутентификации пользователей ИС влечет за собой низкую защищенность системы [23].
Параметры голоса и подписи характеризуются низкой стабильностью и в некоторой степени зависят от эмоционального состояния пользователя, его положения при сборе образца. Шаблон голоса и параметры подписи достаточно просто украсть и затем воспроизвести [11, 23].
ДНК тестирование экономически нецелесообразно. Скорость выполнения процедур ДНК сопоставления слишком низка, чтобы использовать эту технологию для аутентификации пользователей ИС [26].
Термограмма лица и рук - изображение, полученное в различных областях инфракрасного спектра. Преимуществом перед обычными методами биометрической идентификации по геометрии лица является независимость от внешнего освещения. Термограмма может быть получена в темноте. Но при разработке систем распознавания на основе термограмм приходится учитывать маскирующие факторы, такие как состояние здоровья, влияние температуры окружающей среды, эмоциональное состояние. Такие факторы могут вносить существенные изменения в термограмму и привести к резкому повышению ошибок биометрической идентификации. Поэтому технология в целом считается мало стабильной [27].
В настоящее время все большую долю рынка биометрических технологий занимает биометрическая идентификация по сосудистому руслу кисти рук [28]. В связи с тем, что эта технология является достаточно новой, она не скомпрометирована применением в криминалистике. Неоспоримыми преимуществами технологии являются высокая уникальность и стабильность биометрических образцов, возможность применения бесконтактных моделей получения данных, низкая стоимость конечного решения.
Таким образом, наиболее рациональной и перспективной технологией системы биометрической аутентификации пользователей ИС является технология идентификации по сосудистому руслу [29].
Для биометрической аутентификации пользователей ИС по сосудистому руслу используется биометрический шаблон, построенный на основе КМПСР. В настоящее время нет обобщенных параметров сосудистого русла, которые характеризуют его структуру и форму, из-за чего осложнена процедура проектирования устройств получения биометрического образца и разработки алгоритмов биометрической идентификации. Поэтому необходимо обобщить морфологические параметры сосудистого русла и определить способы их получения.
На основе проведенных исследований в области генетики и анализа процессов нормального развития сосудов у эмбриона было установлено, что сосудистые предшественники начинают формировать разветвленные сосудистые сплетения на основе полученного генетического кода, а финальные значения морфологических параметров сосудистого русла предопределены комбинациями генетического программирования и внешними влияниями, такими, как гипоксия, токсическое отравление и т.д. Наличие генетических программ формирования сосудистого русла и проведенные исследования показывают, что структура и форма сосудистого русла в совокупности, описываемая КМПСР, является уникальной для каждого человека [30].
Для обобщения и формализации КМПСР выполнен анализ научной литературы. На основе анализа установлено, что КМПСР включает диаметр сосуда, средний диаметр сосудистого русла, среднюю протяженность сосудистого русла, коэффициент извитости сосуда, плотность сосудистого русла, углы сосудов, длину сосудов (таблица 1.4) [31-39]. Условно эти параметры можно разделить на две группы: первичные параметры - численные признаки, определяемые непосредственно по структуре и форме сосудистого русла, и вычисляемые параметры - признаки, вычисление которых происходит на основе первичных параметров и априорном знании о структуре и форме сосудистого русла
Система координат ИК изображения сосудистого русла
Определим подмножества КТ типа окончание, бифуркация и изгиб. Допустим, существует некоторое подмножество остова S(A) точек бифуркации В(А), локализованных на ИК изображении сосудистого русла (рис. 2.2). s„(A I
Подмножество бифуркаций В(А) может быть также выражено из числа ненулевых соседей элемента множества S(A). Соседом элемента s множества S(A) считают смежный элемент [55, 56]. Для бифуркации справедливо правило -количество ненулевых соседей N(b) элемента множества В(А) равно трем (рис. 2.3): B(A) = fr\beS(A)Mb) = 3} (2.5) где N{b) число ненулевых соседей элемента Ъ . Элемент t множества S(A) является окончанием в том случае, если число его ненулевых соседей N(t) равно одному, а множество таких точек образует подмножество Т(А) КТ типа окончание: T{A) = it\teS{A\N(t) = \} (2.6) где N(t)— число ненулевых соседей элемента t. Рис. 2.3. Число соседей элементов множества остова сосудов Форма остова сосуда на длине между КТ типа бифуркация и окончание может быть представлена кусочно-непрерывным сплайном третьего порядка, аппроксимирующим остов на заданном участке. Рис. 2.4. Сегменты остова сосуда Рассмотрим остов сосуда на длине от точки бифуркации Рх до точки окончания Рц (рис. 2.4). Остов сосуда состоит из сегментов, образованных базовыми точками Plt Рг, Рг, Р4. Тогда уравнение одного (первого) сегмента можно представить в параметрическом виде [57, 58]: до=2 , м (2-7) 1=1 где В, - коэффициенты полинома; неопределенность rw , разрешается исходя из граничных условий, рассмотренных ниже. Постоянные коэффициенты В, вычисляются, исходя из следующих граничных условий: - Условие Лагранжа - равенство значений функции сплайна и аппроксимируемой функции в узлах. - Непрерывность первой и второй производной сплайнов в узлах. Кроме перечисленных условий необходимо задать параметры на концах кривой, то есть в точках Ру и Р4. Для решения поставленной задачи часто используют условия свободных концов, то есть за пределами интервала Р\-Р4 кривая описывается уравнением прямой. Тогда применимы следующие граничные условия [57, 58]:
Чтобы получить кривую остова сосуда целиком, нужно соединить множество сегментов. Для определения касательной в точках соединения сплайнов Р\ необходимо использовать условие непрерывности второй производной. Дифференцируя дважды (2.7), с учетом (2.17), (2.18), приравниваем значения вторых производных в точках соединения сегментов. После перегруппировки получаем [57]: ГзР1 +2(Гз+/2)Р2 +г2Рз = - -[ (Р3-Р2)+ ( РЛ h,h 0 (2-2) Обобщая результат на два любых соседних сегменты сплайна остова сосуда получаем [57]: (шП + ш + hJPU +tMPi2 =— —]{UPM -Pk+l)+tl2(Pk+l -Рк)\ \ k n-2 С2-21) Ч+Л+2 Из уравнения (2.21) определяется касательный вектор любых двух соседних сегментов сплайна. Рекурсивное использование уравнения (2.21) для всех сегментов сплайна, с учетом конечных векторов, порождает п уравнений касательных векторов, в матричном виде [57, 59]:
Зная касательные вектора в каждой базовой точке остова сосуда по формулам (2.13), (2.14), (2.17), (2.18) вычисляются базисные коэффициенты сплайна. Более подробно математические преобразования и вычисления для построения сплайн-функций, представленных выражениями (2.8)-(2.24), рассмотрены в работе [57], частный вид которых получен с помощью преобразований, описанных в [58-61]. Задача выбора базовых точек зависит от программной реализации алгоритма и определяет ошибку аппроксимации остова сосуда сплайн-функцией.
Ошибка аппроксимации должна характеризовать такое поведение сплайна, при котором аналитическая кривая остова не выходит за пределы сосуда. Предположим, остов сосуда построен как ось сосуда. Тогда:
Набор базовых точек сегментов сплайн-кривых образует множество Р(Л) -множество КТ сосудистого русла, объединяющее множество точек бифуркации В(А), множество точек окончания Т{А) и множество точек изгиба С(А). Тогда точками изгиба являются базовые точки набора сплайн кривых за вычетом множества точек бифуркации и множества точек окончания: С(А) = \с с є Р(А)\ (B(A)\JT(A))} (2.27) Преобразование остова (2.3), выражения (2.5), (2.6), (2.27) позволяют локализовать КТ в матрице координат Р: P = p[T(A), B(A), C(A)] = p[P(A)] = l i N (2-28) УХО где p — оператор преобразования координат локализации над множествами КТ Т(А), В(А), С(А) в матрицу координат; N - количество КТ.
Таким образом, структура сосудистого русла представляет собой локализованную матрицу координат КТ и связей между ними и может быть описана в виде неполного плоского графа [14, 62, 63]. Тогда узлами графа является элементы множества Р{А), а форма ребер графа аппроксимирована сплайном (2.7). Для полного представления структуры в виде графа введена матрица смежности М, отображающая связи между узлами графа: Г сиад)=о (229) где tt(P„Pj) - мера связи между точками графа Р, и PJt м(Р»Р;) = 0, если i = j или Р, и Pj не смежные; aPlPj - мера, характеризующая толщину участка сосудистого русла (вес ребра графа). При этом: aff j оК = max{k\(AQkB) 0 } (2.30) В случае отсутствия информации об операции получения остова сосудистого русла, матрица смежности М содержит только нули и единицы, является диагонально симметричной, а на главной диагонали располагаются нули.
В соответствии с заложенными в КИХСР принципами пространственно-геометрического моделирования структурированных образов, КМПСР может быть выражен с использованием КИХСР, следовательно КИХСР является адекватным КМПСР (таблица 2.4) [5]. В таблице 2.4 знак « -» обозначает существование математической, программной или алгоритмической функции, выполняющей преобразования для получения требуемого параметра.
Разработка требований к контрасту ИК изображения сосудистого русла
Рассмотрим процесс формирования ИК изображения сосудистого русла. Падающее на объект излучение взаимодействует с клеточными структурами: поглощается или рассеивается. Разность интенсивностей остаточного пучка, отраженного от различных областей кожных покровов формирует контрастное изображение сосудистого русла. Определяющее значение в формировании изображения вносит процесс поглощения, величина которого существенно различается для разных тканей в зависимости от концентрации основных элементов в ткани, участвующих во взаимодействии с зондирующим излучением. Интенсивность остаточного излучения, отраженного от участков тканей, содержащих венозный сосуд, меньше интенсивности остаточного излучения, отраженного окружающими венозный сосуд мягкими тканями, поглощающими зондирующее излучение в меньшей степени (рис. 3.7). Поэтому на ИК изображении участки с венозным сосудом затемнены. Оптические свойства венозного сосуда и мягких тканей существенно зависят от длины волны зондирующего излучения и определяются концентрацией основных поглощающих элементов, входящих в их состав [92-94].
Распространение излучения в тканях Таким образом, значение контраста есть функция от длины волны зондирующего излучения (см. таблицу 3.1): где /Л(Я)- интенсивность излучения, отраженного участком тела, не содержащим сосуд; /„(Я) - интенсивность излучения, отраженного от участка тела, содержащего венозный сосуд.
Для кровесодержащих слоев основными поглощающими элементами, участвующими во взаимодействии с зондирующим излучением являются гемоглобин (НЬ), оксигемоглобин (НЮг), вода (НгО) и меланин (Mel). Их коэффициенты поглощения варьируют в широких пределах от ультрафиолетового до инфракрасного диапазона длин волн (рис. 3.8) [95-100].
В соответствии с принятой моделью участвующими в формировании ИК изображения тканями являются кожа, мягкие ткани и венозные сосуды [101, 102].
Исследуемые ткани человека представляют собой многослойную случайно-неоднородную сильно рассеивающую и поглощающую свет среду. Оптические свойства таких сред моделируются методом Монте-Карло, сочетающим в себе схемы расчета истинных траекторий фотонов и метод статистических весов. Расчет траектории отдельно взятого пакета фотонов осуществляется путем последовательного моделирования элементарных событий. На основе полученных данных и расчетов формула для вычисления коэффициентов поглощения каждого слоя, исходя из содержания в нем того или иного поглощающего элемента, выглядит следующим образом [92, 99,100]: где Ct - объемная концентрация /-го поглощающего элемента в данном слое; т— общее число поглощающих элементов; p(J\A) - коэффициент поглощения /-го поглощающего элемента; /uf\A) - коэффициент фонового поглощения, обусловленного собственным поглощением среды в отсутствии в ней любых поглощающих элементов.
Так как коэффициент фонового поглощения мал в сравнении с коэффициентами поглощения основных поглощающих элементов, вторым слагаемым выражения (3.15) можно пренебречь [99].
Концентрацию НЪ и НЬОг в ткани можно выразить из объемного содержания эритроцитов в ткани. С учетом степени оксигенации S, определяющей степень НЪ над НЪОг или, НЬ02 над НЪ, уравнение (3.15) для кровесодержащих слоев может быть представлено в виде [99,100]: цнаг - спектральные коэффициенты поглощения гемоглобина, оксигемоглобина, воды и меланина соответственно; доминирования г = Ртрітсн параметр, определяющий суммарную концентрацию гемоглобина и оксигемоглобина в заданном объеме крови; Р№С - объемная концентрация эритроцитов (красных кровяных телец) в общем объеме клеток крови Н (гематокрите); Fm - суммарная концентрация гемоглобина и оксигемоглобина в объеме единичного эритроцита; Chhat, Сщо, Сш1 - объемная концентрация крови, воды и меланина в рассматриваемом слое. В соответствии с законом Бугера - Ламберта - Бера и выражением (3.16) интенсивность излучения 1„(Л), прошедшего через поглощающий слой [103]: где / - интенсивность излучения, попадающего в поглощающий слой; ха — толщина участвующего во взаимодействии с излучением слоя тканей.
Тогда с учетом коэффициентов отражения от границы раздела сред интенсивность излучения, отраженного от участка тела, не содержащего сосуд: /А(Д) = /0( +(1- )Г2 л +аг(1-Гай,)Є-2 (1- )е-2 ) ЗЛ8) где 70 - интенсивность зондирующего излучения; Kalsk, Kskst - коэффициенты отражения на границах раздела сред «атмосфера - кожа» и «кожа - мягкие ткани» соответственно; цл, м# коэффициенты поглощения слоя кожи и слоя мягких тканей соответственно; хл, xsl- толщина участвующего во взаимодействии с излучением слоя кожи и мягких тканей соответственно; а - коэффициент диффузного отражения излучения в тканях.
В принятой слоистой модели характеристики изменяются вдоль одной координаты - глубины. В коже выделяют три основных слоя: верхний — роговой слой толщиной 0,01-0,02 мм, эпидермис (0,04-0,15 мм) и дерму (1-4 мм). Такая структура в значительной степени условна, между слоями нет ни четких физических границ, ни резких различий в оптических свойствах. Поэтому суммарный коэффициент отражения от границ слоев кожи и границы «кожа -мягкие ткани» К в среднем составляет 3% [104]. Фактически единственной границей является поверхность раздела рогового слоя с внешней средой, которая характеризуется коэффициентом отражения от границы раздела сред «атмосфера -кожа» Kalsk. Для нормальной кожи кисти руки этот показатель лежит в пределах 10-30%. Примем его равным 20% [116-118].
По мере того как свет проникает через кожу, структура пучка полностью заменяется на диффузную, обратное рассеяние возрастает, и интенсивность отраженного света достигает 35-70% от интенсивности падающего пучка. Обратное отражение излучения в мягких тканях носит диффузный характер и описывается коэффициентом диффузного отражения а [119]. При этом глубина эффективного диффузного обратного рассеивания для света видимого и ИК диапазонов составляет порядка 5мм [107, 108, 116, 119]. Детерминированный размер сосуда определен в п. 3.3.1 (таблица 3.4). В соответствии с вероятностной моделью распределения яркостей (3.5), (3.6) реальный размер сосуда, который необходимо визуализировать, составляет 1-2 мм.
Разработка устройства ВСР для аутентификации пользователей ИС по ИК изображению сосудистого русла
В п. 1.2 приведены данные, указывающие на уникальность структуры и формы сосудистого русла. Работа системы биометрической аутентификации пользователей ИС по ИК изображению сосудистого русла основывается на предположении о том, что КМПСР стабилен в течение периода жизни биометрического шаблона. Для достижения гомеостаза некоторые параметры организма человека могут меняться в значительных пределах. Как показали исследования научной литературы в части физиологии организма человека, параметры сосудистого русла кисти руки могут также меняться [31, 33, 37, 40, 41,
Для оценки значимости этих изменений при использовании КМПСР в системах биометрической идентификации необходимо выполнить исследования стабильности параметров структуры и формы сосудистого русла.
Оценку разбросов параметров внутри группы возможно выполнить на основе выявления тренда параметров, значения которых получены эмпирически [72]. Для устранения влияния вероятностных характеристик обработки изображения сосудистого русла и формирования ЬСИХСР целесообразно выполнить разметку РЖ изображения сосудистого русла в ручном режиме. среды в промежутке времени При планировании эксперимента поставлено две задачи исследований и проводимых на их основе вычислений: - Определение стабильности КМПСР в течение длительного промежутка времени. Длительным принят промежуток времени, значительно превосходящий промежуток времени, необходимый для регистрации биометрического шаблона. - Определение краткосрочных изменений КМПСР при воздействии факторов окружающей, сопоставимом со временем, необходимым для регистрации биометрического шаблона.
В качестве основного метода получения данных в эксперименте выбран метод дискретных проб и последующее автоматизированное вычисление КМПСР [72, 79]. Для фиксации и систематизации результатов разработана карта измерений (таблица 4.4).
В исследовании принимали участие 14 испытуемых, которым в соответствии с картой проб были присвоены порядковые номера от 1 до 14. Для каждого испытуемого с периодом 3-8 дней производилась регистрация изображения сосудистого русла кисти руки. Длительность исследования в целом составила 170 дней, в течение которых было зарегистрировано 2380 изображений. На каждого испытуемого пришлось около 170 изображений.
Для каждого размеченного вручную изображения был рассчитан КИХСР. КМПСР получен из КИХСР численным преобразованием (см. п. 2.2).
Оценка изменений параметров в группе выполнена на основе выявления трендов критерием серий. Проведенные расчеты показали отсутствие тренда, следовательно, изменения в группах признаков можно считать статистически незначимыми [72].
Выбор контрольной группы был осуществлен из испытуемых, принимающих участие в длительном исследовании. Всего в исследовании приняло участие 5 человек, для каждого из которых было получено 20 изображений. Для выявления значимых краткосрочных изменений КМПСР был использован парный критерий Стьюдента, т.к. условно контрольная выборка (выборка параметров до воздействия) и выборка после воздействия соответствуют нормальному распределению. В результате проведенных расчетов и статистической обработки экспериментальных данных было установлено, что при уровне значимости 0,05 влияние внешних факторов статистически незначимо и КМПСР можно считать стабильным (таблица 4.5).
В ходе проведения исследований было отмечено, что контраст регистрируемого изображения менялся в зависимости от типа воздействия. После выкуривания сигареты контраст изображения увеличивался в среднем на 10%, при охлаждении кисти руки - на 5%. Этот факт объясняется снижением концентрации оксигемоглобина вследствие замедления процессов обмена или снижением способности гемоглобина связывать кислород (например, в силу возникшей связи с СО). Однако данное явление подробно не исследовалось, так как изменение контраста изображения происходило в пределах рабочего диапазона.
Оценка вариабельности КИХСР может быть выполнена на основе вероятностной модели. Допустим, существует некоторый обобщенный численный критерий, позволяющий судить о мере схожести двух КИХСР. Максимум значения критерия достигается при наибольшем совпадении, минимум - при наименьшем. Рассмотрим две выборки КИХСР: первая выборка включает группы, в которых все КИХСР принадлежит одному пользователю ИС, но получены в разное время. Вторая выборка включает группы КИХСР, принадлежащие разным пользователям. Тогда вариабельность критерия схожести, вычисленного по первой группе, является внутригрупповой, по второй группе - межгрупповой.
Для оценки внутригрупповой и межгрупповой вариабельности и сопоставления двух выборок применим статистический подход. Примем следующую нулевую гипотезу: статистически значимых различий между двумя выборками нет. Для системы аутентификации пользователей ИС по ИК изображению сосудистого русла нулевая гипотеза принимает частный вид: «пользователь - доверенное лицо системы». Тогда ошибка первого рода -ошибка ложного отказа - вероятность отклонить пользователя, несмотря на то что пользователь является доверенным лицом ИС. Ошибка второго рода - ошибка ложного допуска - вероятность принять злоумышленника за доверенное лицо ИС, тогда как он им не является [11, 130].
На основе ошибок первого и второго рода выполнена оценка вариабельности КИХСР для разработанного макета АПК аутентификации пользователей ИС по ИК изображению сосудистого русла. В исследованиях приняло участие 10 пользователей. Для каждого пользователя получено 15 ИК изображений сосудистого русла и сформировано 15 КИХСР. В качестве критерия схожести был выбран критерий на основе корреляции восстановленного по КИХСР изображения сосудов (рис. 4.12).
С ростом значения критерия схожести вероятность ошибки первого рода возрастает, а вероятность ошибки второго рода снижается (рис. 4.14). Чем больше значение критерия схожести, тем более высокие требования предъявляются к мере сходства КИХСР и тем больше вероятность отвергнуть нулевую гипотезу. В любой биометрической системе в зависимости от решаемых задач необходимо соблюдать баланс между этими ошибками. Наиболее типично выбор позволяет осуществить рабочая характеристика системы - зависимость ошибок первого рода от ошибок второго рода (рис. 4.15).
