Tehnologia%20scanarii%20irisului%20pentru%20identificarea%20si%20verificarea%20persoanelor

1
Tehnologia scanarii irisului pentru identificarea
si verificarea persoanelor
As.drd.ing. Catalin Lupu Universitatea Stefan
cel Mare Suceava Facultatea de Stiinte Economice
si Administratie Publica Catedra de informatica
2
Planul prezentarii

• Introducere
• Scurta istorie
• Structura irisului
• Teorie
• Implementari curente
• Directii viitoare

3
Tehnologii Biometrice

• Definitie
• Utilizarea automata a caracteristicilor
  fiziologice si comportamentale pentru
  determinarea si verificarea identitatii
  persoanelor. 9
• Exemple
• Fizionomia faciala, amprenta, geometria mâinii,
  voce, iris, etc
• Recunoasterea persoanelor dupa scanarea irisului
  este vazuta în momentul de fata ca fiind cea mai
  precisa tehnologie biometrica
• Firma Iridian Technologies (liderul mondial în
  ceea ce privseste recunoasterea de iris) afirma
  faptul ca
• Cantitatea de informatie care poate fi masurata
  într-un singur iris este cu mult mai mare decât
  cea din amprente, iar acuratetea este mai mare
  decât în cazul ADN-ului

4
Tehnologii Biometrice

• Un sistem biometric este în principiu un sistem
  de recunoastere a formelor, care opereaza prin
  colectarea de date de la un individ, extragerea
  unui set de caracteristici din datele preluate,
  si compararea acestora cu un set de date din baza
  de date. În functie de contextul aplicarii, un
  sistem biometric poate opera fie în modul de
  verificare fie în modul de identificare
• În modul de verificare, sistemul valideaza
  identitatea unei persoane prin compararea datelor
  biometrice captate cu ceea ce exista în baza de
  date referitor la persoana respectiva. Într-un
  astfel de sistem, un individ care doreste sa fie
  recunoscut poseda un elemente de identificare,
  cum ar fi un PIN (Personal Identification Number
  Numar personal de identificare), un nume de
  utilizator, o cartela inteligenta, iar sistemul
  conduce la o comparatie unu-la-unu pentru a
  determina daca pretendentul este adevarat sau nu
  (de exemplu, "Apartin aceste date biometrice lui
  Ion ?"). Verificarea identitatii este în mod
  uzual folosita pentru recunoasterea pozitiva, în
  care principala tinta o constituie prevenirea
  folosirii aceleiasi identitati de catre mai multe
  persoane. 1
• În modul de identificare, sistemul recunoaste
  un individ prin cautarea datelor din baza de date
  pentru gasirea unei potriviri. De aceea, sistemul
  conduce la o comparatie unu-la-mai multi pentru
  a stabili identitatea unei persoane, fara ca
  aceasta sa posede un element de identificare
  (PIN, parola, etc.).

5
Principalii indicatori biometrici
Figura 1. Exemple de caracteristici biometrice
a) ADN, b) ureche, c) fata, d) termograma
faciala, e) termograma a mâinii, f) venele
mâinii, g) amprenta degetului, h) modul de mers,
i) geometria palmei, j) iris, k) amprenta
palmei, l) retina, m) semnatura, n) vocea
6
(No Transcript)
7
Scurta istorie a recunoasterii persoanelor dupa
iris

• Documentarea originala a ideii - 1949
• Carte oftalmologului James Doggart
• O propunere anterioara? - 1936
• Oftalmologul Frank Burch
• Anii 80
• Filmele cu James Bond
• Idei science fiction

8
Mai multa istorie

• 1987 A fost acordat primul brevet
• Oftalmologilor Aran Safir si Leonard Flom
• Ideea propusa a fost aceea ca oricare doi irisi
  nu sunt identici
• Au întreprins cercetari si documentari ale ideii
• 1989 - Dr. John Daugman (parintele din punct de
  vedere matematic al ideii)
• 1994 Idei si algoritmi brevetati US Patent
  5,291,560 - USPTO
• S-a format Iridian Technologies, care este
  liderul mondial în ceea ce priveste recunoasterea
  persoanelor dupa iris

9
Anatomia si fiziologia irisului

• Singurul organ intern care este în mod normal
  vizibil la exterior!
• Izolat si protejat
• Modificari chirurgicale riscante pentru vedere
• Retea în forma de raza a tesutului conjunctiv
• Diviziuni radiale
• Liste de detalii
• Inele, adâncituri, etc

10
Procesul scanarii irisului

• Etape majore
• Izolarea imaginii irisului
• Codificarea trasaturilor prin demodulare folosind
  undele 2D Gabor aflate în cuadratura
• Analize statistice folosirea distantei Hamming
  pentru compararea codurilor

11
Modalitatea de captura a imaginii
O camera video preia o imagine alb-negru de la o
distanta cuprinsa între 12 si 61cm, în functie de
tipul acesteia. Camera de luat vederi utilizeaza
o iluminare apropiata de infra-rosu (similara cu
cea de la o telecomanda TV), care este
neinvaziva, aproape invizibila si foarte sigura.
În figura din partea dreapta se prezinta o
camera specializata pentru fotografierea
irisului, Authenticam. Aceasta camera de luat
vederi poate lua imagini ale irisului de la o
distanta de 45-50 cm, poate fi cuplata la un
calculator folosind un port USB sau paralel.
Timpul maxim de scanare si convertire a irisului
în IrisCode este de 2 secunde. Camera are
încorporate programe software produse de firma
Iridian, liderul mondial în aceasta tehnologie.
Crearea unui IrisCode
Imaginea unui ochi este în prima faza procesata
de un software care localizeaza partile dinspre
interior si dinspre exterior ale irisului si
conturul pleoapelor, pentru a extrage doar
portiunea de iris. Genele si zonele de reflectie
care pot acoperi parti ale irisului sunt
detectate si eliminate. Un sofisticat software
matematic codifica apoi modelul irisului
printr-un proces numit demodulare. Acest soft
creeaza un cod de faza pentru secveta de
structura a irisului, similar cu o secventa de
cod ADN. Procesul de demodulare foloseste functii
denumite unde 2D care genereaza o descriere
compacta si completa a modelului irisului,
netinând seama de marimea sa sau de dilatarea
pupilei. Dimensiunea codului generat este de 512
octeti. Secventa de faza generata este denumita
sablonul IrisCode, iar în acest cod se reflecta
caracteristicile unice ale unui iris într-un mod
foarte robust, ceea ce permite cautari foarte
rapide în baze de date de dimensiuni mari.
Sablonul IrisCode este apoi criptat pentru a
elimina posibilitatea furtului de identitate si
pentru a maximiza securitatea. În figura din
stânga se prezinta un iris si sablonul IrisCode
asociat, punctele albe reprezentând cifra binara
0, iar punctele negre cifra 1.
12
Izolarea imaginii irisului

• Minimum 70 pixeli
• Uzual, 100-140 pixeli
• Camere video monocrome
• Lumina vizibila
• Lumina infra-rosu
• 700 900 nm
• Texturile ies în evidenta

• Operator integro-diferential
• Determinarea frontierei dinspre pupila si dinspre
  exterior
• Operator Gaussian de netezire - G?(r)

13
Transformarea imaginii irisului în imagine polara
14
Demodulare folosind unde Gabor

• Forme de unda Gabor 2D în cuadratura
• Folosite pentru codificarea caracteristicilor
  irisului
• Obtinerea codului irisului
• 2,048 biti de faza sunt calculati (256 octeti)
• Informatie de faza
• Amplitudinea informatiilor legate de prea multi
  factori
• Contrast, iluminare, etc

15
Mai multe despre Gabor

• (x0,y0) specifica pozitia formelor de unda
• specifica lungimea formelor de unda
• specifica un vector al undei de
  modulatie care poate fi interpretat în coorodnate
  polare ca frecventa spatiala

16
Mai multe despre Gabor
17
Mai multe despre Gabor
18
Structura sablonului IrisCode

• Imaginea polara este divizata în R cercuri
  concentrice, cu T locatii unghiulare
• Perechea de filtre este aplicata la fiecare
  locatie analizata
• Raspunsul filtrelor se concretizeaza prin
  valorile 0 sau 1
• IrisCode-ul este asamblat într-un sir de biti,
  care este prezentat mai jos, si este unic pentru
  fiecare persoana

Codul de biti IrisCode se creeaza atunci când
este introdusa persoana în baza de date si atunci
când se doreste recunoasterea acesteia.
Avantajul principal îl reprezinta faptul ca
modelul stocat în baza de date are o dimensiune
foarte mica, de doar 512 octeti.
19
Statistica ...

• Cheia în recunoasterea dupa iris este esecul unui
  test de independenta statistica. 1
• Acceptare ochi diferti
• Esuare aceeasi ochi
• Calcularea distantei Hamming (HD)
• Masura a neconcordantelor

• XOR
• Detecteaza neconcordantele
• AND
• Protejeaza împotriva deteriorarii codului
• În jur de 100,000 irisi/sec pe un CPU de 300 MHz

20
Distributie binomiala

• Biti ai codului de faza 0 sau 1
• Irisi necorelati
• Distributie binomiala
• 2.3 milioane de comparatii
• Irisi diferiti
• P .499
• s 0.032
• N p(1 - p)/?2 244 grade de libertate

21
Ochi identici genetic

• Perechi de irisi din stânga si dreapta ale
  aceleiasi persoane
• Patru irisi ale gemenilor monozigotici
• Distributia HD
• 648 perechi de la 324 de oameni
• HD mediu .497
• s .031
• Ochii nu sunt corelati !

22
Tolerantele recunoasterii

• Tehnica trebuie sa fie invarianta la schimbari
  legate de
• Marime
• Pozitie
• Orientare
• Aceste schimbari pot aparea din cauza
• Miscarii capului
• Rotatia de torsiune a ochilor în interiorul
  orbitei
• Unghiurile camerei de luat vederi
• Etc

• Pe axe, imaginile rotate
• Model de fâsie din cauciuc omogen
• Sistem de coordonate psuedo-polar
• Irisul nu este concentric cu pupila

23
Mediu de decizie ideal

• Conditii de laborator
• Factor de zoom fixat, distanta si iluminare

24
Cine foloseste aceasta ?

• Tehnologiile biometrice, în special scanarile de
  iris, pot fi folosite, si sunt în curs de a fi
  implementate în diferite zone
• Accesul într-un calculator
• Aeroporturi
• Pasapoarte
• ATM-uri
• Autentificarea utilizatorilor de carduri de
  credit
• Multe, multe altele ...

25

• Domenii de utilizare a metodelor biometrice
•  
• Aplicatiile biometricii pot fi divizate în
  urmatoarele grupe principale
• Aplicatiile comerciale, cum ar fi identificarea
  în cadrul unei retele, e-commerce, acces la
  Internet, la ATM-uri bancare
• Aplicatii guvernamentale, cum ar fi cartela de
  identificare nationala (în cazul Statelor Unite),
  permisul de conducere, controlul pasapoartelor,
  securitate sociala, etc.
• Aplicatii medicale (medicina legala), pentru
  identificarea cadavrelor, investigarea
  infractorilor, etc.
• În figura urmatoare sunt prezentate diferite
  aplicatii ale biometricii.

Figura 2. Exemple de aplicare a metodelor
biometrice (a)-(c) Verificare de amprenta (d)
geometria palmelor (e) recunoastere de iris (f)
geometria mâinii (g) fizionomia fetei (h)
amprenta  
26
Implementare în Emiratele Arabe Unite
Harta de repartizare a întregii retele de
recunoastere a irisului care acopera 17 porturi
aeriene, maritime si terestre din Emiratele Arabe
Unite
27
Puncte forte, puncte slabe ...

• Puncte forte
• Potential extraordinar de ridicat pentru
  atingerea unor nivele maxime de acuratete
• Tehnologia poate fi folosita atât în modul de
  identificare cât si în cel de verificare
• Mare stabilitate a caracteristicii pe perioada
  vietii
• Operatiune care nu necesita actiunea directa a
  utilizatorului asupra unui dispozitiv
• Folosita cu mult succes în traficul aerian
  pentru identificarea pilotilor si a calatorilor.

• Puncte slabe
• Achizitia imaginii irisului cere mai multa
  pregatire si atentie decât orice alta biometrica
• Unii utilizatori nu agreeaza tehnologiile
  bazate pe fotografierea irisului
• Ochelarii sau lentilele de contact pot sa aiba
  un impact asupra performantei
• Posibilitate de esuare a identificarii în cazul
  folosirii unor dispozitive a caror calitate nu
  este tocmai ridicata sau în cazul aparitiei unei
  lumini adverse

28
Preziceri ...
29
Referinte

• 1 J. Daugman, How Iris Recognition Works,
  IEEE Trans. CSVT 14(1), 2004, pp. 21 - 30.
• 2 Iridian Technologies, Web page 2003,
  Cited 2004 Mar 29 Available at
  http//www.iridiantech.com
• 3 J. Daugman, John Daugmans webpage,
  Cambridge University, Computer Laboratory,
  Cambridge UK. Web page 2004,
• Cited 2004 Mar 29 Available at
  http//www.cl.cam.ac.uk/users/jgd1000/
• 4 J. Daugman, Anatomy, Physiology, and
  Development of the Iris, Online document
  2004, Available at http//www.cl.cam.ac.uk/users/
  jgd1000/anatomy.html

30
Referinte

• 5 J. Daugman, Mathematical Explanation of
  Iris Recognition, Online document 2004,
  Available at http//www.cl.cam.ac.uk/users/jgd100
  0/math.html
• 6 J. Daugman, "Demodulation by complex-valued
  wavelets for stochastic pattern recognition."
  Int'l Journal of Wavelets and Multi-resolution
  Information Processing, vol. 1, no. 1, pp 1 - 17.
  
• 7 J. Daugman, Decision Environment
  (Separability of Iris Patterns), Online
  document 2004, Available at http//www.cl.cam.ac
  .uk/users/jgd1000/decidability.html
• 8 J. Daugman, How the Afghan Girl was
  Identified by Her Iris Patterns, Online
  document 2004, Available at http//www.cl.cam.ac
  .uk/users/jgd1000/afghan.html
• 9 Iris Recognition How it Works,
  International Biometric Group, Online
  subscription 2004, Available at
• http//www.biometricgroup.com/reports/public/rep
  orts/iris- scan_tech.html