Мой сайт
Главная
Вход
Регистрация
Вторник, 21.11.2017, 09:06Приветствую Вас Гость | RSS
Меню сайта

Категории раздела
Охрана окружающей среды [4]
Охрана окружающей среды
Гражданская оборона [11]
Гражданская оборона
Безопасность воздушного движения [10]
Безопасность воздушного движения

Мини-чат

Наш опрос
Оцените мой сайт
Всего ответов: 0

Статистика

Онлайн всего: 1
Гостей: 1
Пользователей: 0

Главная » 2017 » Июль » 1 » Биометрия
14:44
Биометрия
Биометрия предполагает систему распознавания людей по одной или более физическим или поведенческим чертам. В области информационных технологий биометрические данные используются в качестве формы управления идентификаторами доступа и контроля доступа. Также биометрический анализ используется для выявления людей, которые находятся под наблюдением (широко распространено в США, а также в России — отпечатки пальцев)

Основные принципы
Биометрические данные можно разделить на два основных класса:
Физиологические — относятся к форме тела. В качестве примера можно привести: отпечатки пальцев, распознавание лица, ДНК, ладонь руки, сетчатка глаза, запах, голос.

Поведенческие — связаны с поведением человека. Например, походка и речь. Иногда для этого класса биометрии используется термин англ. behaviometrics.
Определения

Основные определения, используемые в сфере биометрических приборов:

Универсальность — каждый человек должен обладать измеряемой характеристикой.

Уникальность — это насколько хорошо человек отделяется от другого с биометрической точки зрения.

Постоянство — мера того, в какой степени выбранные биометрические черты остаются неизменными во времени, например в процессе старения.
Взыскания — простота осуществления измерения.


Производительность — точность, скорость и надёжность используемых технологий.

Приемлемость — степень достоверности технологии.

Устранение — простота использования замены.

Биометрическая система может работать в двух режимах:

Верификация — сравнение один к одному с биометрическим шаблоном. Проверяет, что человек тот, за кого он себя выдает. Верификация может быть осуществлена по смарт-карте, имени пользователя или идентификационному номеру.

Идентификация — сравнение один ко многим: после «захвата» биометрических данных идет соединение с биометрической базой данных для определения личности. Идентификация личности проходит успешно, если биометрический образец уже есть в базе данных.

Первое частное и индивидуальное применение биометрической системы называлось регистрацией. В процессе регистрации биометрическая информация от индивида сохранялась. В дальнейшем биометрическая информация регистрировалась и сравнивалась с информацией, полученной ранее. Обратите внимание: если необходимо, чтобы биометрическая система была надежна, очень важно, чтобы хранение и поиск внутри самих систем были безопасными.

Первая часть (сенсор) — промежуточная связь между реальным миром и системой; он должен получить все необходимые данные. В большинстве случаев это изображения, но сенсор может работать и с другими данными в соответствии с желаемыми характеристиками.

Вторая часть (блок) осуществляет все необходимые предварительные процессы: она должна удалить все «лишнее» с сенсора (датчика) для увеличения чувствительности на входе (например, удаление фоновых шумов при распознавании голоса)

В третьей части (третьем блоке) извлекаются необходимые данные. Это важный шаг, так как корректные данные нуждаются в извлечении оптимальным путём. Вектор значений или изображение с особыми свойствами используется для создания шаблона. Шаблон — это синтез (совокупность) релевантных характеристик, извлечённых из источника. Элементы биометрического измерения, которые не используются в сравнительном алгоритме, не сохраняются в шаблоне, чтобы уменьшить размер файла и защитить личность регистрируемого, сделав невозможным воссоздание исходных данных по информации из шаблона.

Регистрация, представленная шаблоном, просто хранится в карте доступа или в базе данных биометрической системы, или в обоих местах сразу. Если при попытке входа в систему было получено совпадение, то полученный шаблон передается к сравнителю (какому-либо алгоритму сравнения), который сравнивает его с другими существующими шаблонами, оценивая разницу между ними с использованием определённого алгоритма (например, англ. Hamming distance — расстояние Хемминга — число позиций цифр в двух одинаковой длины кодовых посылках (отправленной и полученной), в которых соответствующие цифры отличаются). Сравнивающая программа анализирует шаблоны с поступающими, а затем эти данные передаются для любого специализированного использования (например, вход в охраняемую зону, запуск программы и т. д.).

Описание

Используемые показатели эффективности биометрических систем:

Коэффициент ложного приема (FAR), или коэффициент ложного совпадения (FMR)
FAR — коэффициент ложного пропуска, вероятность ложной идентификации, то есть вероятность того, что система биоидентификации по ошибке признает подлинность (например, по отпечатку пальца) пользователя, не зарегистрированного в системе

FMR — вероятность, что система неверно сравнивает входной образец с несоответствующим шаблоном в базе данных.

Коэффициент ложного отклонения (FRR), или коэффициент ложного несовпадения (FNMR)


FRR — коэффициент ложного отказа доступа — вероятность того, что система биоидентификации не признает подлинность отпечатка пальца зарегистрированного в ней пользователя.


FNMR — вероятность того, что система ошибётся в определении совпадений между входным образцом и соответствующим шаблоном из базы данных. Система измеряет процент верных входных данных, которые были приняты неправильно.

Рабочая характеристика системы, или относительная рабочая характеристика (ROC)

График ROC — это визуализация компромисса между характеристиками FAR и FRR. В общем случае сравнивающий алгоритм принимает решение на основании порога, который определяет, насколько близко должен быть входной образец к шаблону, чтобы считать это совпадением. Если порог был уменьшен, то будет меньше ложных несовпадений, но больше ложных приёмов. Соответственно, высокий порог уменьшит FAR, но увеличит FRR. Линейный график свидетельствует о различиях для высокой производительности (меньше ошибок — реже возникают ошибки).

Равный уровень ошибок (коэффициент EER), или коэффициент переходных ошибок (CER) — это коэффициенты, при которых обе ошибки (ошибка приёма и ошибка отклонения) эквивалентны. Значение EER может быть с лёгкостью получено из кривой ROC. EER — это быстрый способ сравнить точность приборов с различными кривыми ROC. В основном, устройства с низким EER наиболее точны. Чем меньше EER, тем более точной будет система.

Коэффициент отказа в регистрации (FTE или FER) — коэффициент, при котором попытки создать шаблон из входных данных безуспешны. Чаще всего это вызвано низким качеством входных данных.

Коэффициент ошибочного удержания (FTC) — в автоматизированных системах это вероятность того, что система не способна определить биометрические входные данные, когда они представлены корректно.

Ёмкость шаблона — максимальное количество наборов данных, которые могут храниться в системе.
Так как чувствительность биометрических приборов увеличивается, то FAR уменьшается, а FRR увеличивается.
Просмотров: 40 | Добавил: medergrup | Теги: Биометрия | Рейтинг: 0.0/0
Всего комментариев: 0
avatar
Вход на сайт


Поиск

Календарь
«  Июль 2017  »
ПнВтСрЧтПтСбВс
     12
3456789
10111213141516
17181920212223
24252627282930
31

Архив записей

Друзья сайта
  • Официальный блог
  • Сообщество uCoz
  • База знаний uCoz