biometrických systémů a testování jejich spolehlivosti Přehled drahan@fit.vutbr.cz) Martin Drahanský (drahan(

Rozměr: px

Začít zobrazení ze stránky:

Download "biometrických systémů a testování jejich spolehlivosti Přehled drahan@fit.vutbr.cz) Martin Drahanský (drahan("

Luboš Novotný
před 9 lety
Počet zobrazení:

1 Přehled biometrických systémů a testování jejich spolehlivosti Martin Drahanský (drahan( drahan@fit.vutbr.cz) VUT v Brně,, Fakulta informačních technologií, ÚITS, Martin Drahanský

2 Biometrie Definice biometrie: Biometrie (IT) je automatické rozpoznávání lidí na základě jejich charakteristických anatomických rysů (např. obličej, otisk prstu, duhovka, sítnice) a charakteristického chování (např. podpis, chůze). Unusable Scale ,99 99,999 Accuracy [%] Hard to Use Easy to Use 2/37 Transparent to Use Usability

obličej, otisk prstu, duhovka, sítnice) a charakteristického chování (např.

3 Biometrický systém Registrační modul - vložení identity uživatele Verifikační / Identifikační modul Biometrický senzor Registrační modul Biometrický markant Verifikační / Identifikační modul Biometrický senzor Biometrický markant Porovnání 3/37 Výsledek

Registrační modul Biometrický markant Verifikační /

4 Slabá místa biometrického systému 1 - Podvrh biom. vlastnosti 2 - Replikace starých dat 3 - Modifikace extraktoru 4 - Syntetický vektor rysů Sensor 2 1 Extrakce markantů 6 7 Databáze Porovnání Příklad umělého otisku prstu 8 Detekce živosti Liveness Recognition 5 - Změna porovnání 6 - Modifikace šablony 7 - Blokování kanálu 8 - Změna výsledku Aplikace 4/37

Sensor 2 1 Extrakce markantů 6 7 Databáze 3 4 5 Porovnání Příklad umělého otisku prstu 8

5 Biometrické vlastnosti I. DNA Otisk prstu Duhovka Sítnice Termogram obličeje Žíly ruky Obličej Podpis Geometrie ruky Hlas 5/37

6 Biometrické vlastnosti II. Anatomické (fyzické) vlastnosti: 6/37 Otisk prstu Obličej Duhovka oka Sítnice oka Geometrie ruky Dlaň Termogram obličeje Termogram ruky Dentální obraz Podpis Tvar ucha Snímek nehtu DNA

7 Biometrické vlastnosti III. Dynamické vlastnosti (chování): Hlas / Řeč Gestikulace obličeje Podpis (dynamika) Dynamika stisku kláves Pohyby rtů Chůze Zužování duhovky 7/37

8 Biometrické systémy na trhu Podíl jednotlivých biometrických vlastností na trhu Ruka 11% Obličej 12% Ostatní 12% Duhovka 9% Hlas 6% Otisk prstu 48% Podpis 2% 8/37 Zdroj: IBG, 2004

9 Identifikace vs. verifikace Identita Rozlišovat fyzickou identitu od elektronické Identifikace Porovnání 1:N Verifikace Porovnání 1:1 Autentizace Potvrzení identity? Identifikace Verifikace? 9/37

10 Identita Identita je založena na něčem co víme ( we know ) něčem co máme ( we have ) něčem co jsme ( we are ) Znalost Vlastnictví Biometrie Komfort, Bezpečnost 10/37

11 Rozpoznávání otisků prstů I. Existují 3 druhy otisků prstů: Válený (barvený, rolovaný) Píchaný (živý) Latentní Válený Latentní 11/37 Píchaný

12 Rozpoznávání otisků prstů II. Existuje relativně hodně principů technologií senzorů: Optická technologie Kapacitní technologie Ultrazvuková technologie 12/37

13 Rozpoznávání otisků prstů III. Technologie E-Field Elektrooptická technologie Tlaková technologie Termická technologie 13/37

14 Rozpoznávání otisků prstů IV. (markanty) Ukončení (Line Ending), jednoduchá vidlička (Simple Bifurcation), dvojitá vidlička (Double Bifurcation), trojitá vidlička (Triple Bifurcation), hák (Hook), křížení (Crossing), boční kontakt (Side Contact) Bod (Point), Interval (Interval), jednoduchá smyčka (Single Whorl), dvojitá smyčka (Double Whorl), jednoduchý most (Single Bridge), dvojitý most (Twin Bridge), průsečná linie (Through Line) 14/37

Bifurcation), trojitá vidlička (Triple Bifurcation), hák (Hook), křížení (Crossing), boční kontakt (Side

15 15/37 Rozpoznávání otisků prstů V.

16 16/37 Rozpoznávání geometrie ruky I. Hodnoty rysů Osy měření

17 17/37 Rozpoznávání geometrie ruky II.

18 18/37 Rozpoznávání žil hřbetu / dlaně ruky

19 19/37 Detekce obličeje yahoo 2004

20 Rozpoznávání obličeje 2D V obličeji se hledají (po kroku detekce) hlavní rysy, jako poloha nosu, úst a očí. Potom přichází detekce obočí, uší, rtů apod. Porovnání probíhá na základě vzdáleností mezi jednotlivými body, přičemž se opět využívají toleranční limity existuje však mnoho modelů rozpoznávání. 20/37

Potom přichází detekce obočí, uší, rtů apod.

21 21/37 Rozpoznávání obličeje 3D Asociovaná mřížka polygonů 3D model s texturou

22 22/37 Rozpoznávání termosnímků obličeje

23 Rozpoznávání duhovky oka Krypty Radiální rýhy Pigmentové okraje Pupilární oblast Řasová oblast 23/37 Límeček

24 24/37 Rozpoznávání sítnice oka

25 Rozpoznávání hlasu / řečníka Mluvčí x Mluvčí x Mluvčí / x 1 0 4

26 Rozpoznávání písma Nový vzorek Sklon (0-90 ) Azimut (0-359 ) 0 Porovnání 90 Potvrzení / Vyvrácení pravosti podpisu 26/37 Trénovací množina Prototyp Rozpoznávání podpisu (verifikace) R.G. Ingersoll Rozpoznávání písma

27 27/37 Rozpoznávání DNA Hitachi FMBIO II

28 Testování I. pdf(s) Impostor Distribution p i (s H i ) FRR(T) FNMR(T) Genuine Distribution p g (s H g ) FAR(T) FMR(T) 0 Threshold T 1 Score s 28/37

29 Testování II. Míra chybného přijetí - FAR FAR je pravděpodobnost, že biometrický systém klasifikuje chybně dva odlišné biometrické vzory jako shodné a tím selže při odmítnutí možného útočníka. FAR = Počet shodných porovnání rozdílných vzorů Celkový počet porovnání rozdílných vzorů Míra chybného odmítnutí - FRR FRR je pravděpodobnost, že biometrický systém klasifikuje chybně dva biometrické vzory od stejné osoby jako odlišné a tím selže při přijetí oprávněného uživatele. 29/37 FRR = Počet porovnání vzorů osoby A vedoucích k neshodě Celkový počet porovnání vzorů osoby A

30 Testování III. ZeroFMR je dolní hranice FNMR, tj. FMR = 0. ZeroFNMR je dolní hranice FMR, tj. FNMR = 0. Chyba FMR ZeroFNMR Equal Error Rate ZeroFMR FNMR EER Práh T /37

31 Testování IV. ROC = Receiver Operating Curve DET = Detection Error Trade-off DET ROC 31/37

32 32/37 Testování V. 1:1 1:N

33 Testování VI. Evaluace technologie spočívá v testování vybraných algoritmů, které používá daný biometrický systém a jsou obvykle provedeny v laboratorních systémech či prototypech budoucích systémů. Evaluace scénáře testuje celkovou výkonnost a spolehlivost daného biometrického systému v prototypových situacích. Tato evaluace obsahuje snímání biometrické vlastnosti, provedení registrace a porovnání, vč. generování a předání výsledku. Provozní evaluace spočívá v testování zvoleného biometrického systému pro nějakou konkrétní specifickou aplikaci. Tím pomáhá určit, zda daný systém bude pracovat v reálném světě v daném konkrétním prostředí. 33/37

34 Testování VII. Míra neschopnosti nasnímat - FTA FTA udává podíl chybných záznamů v automatickém módu záznamu daného senzoru. Tj. zaznamenání biometrické charakteristiky je odmítnuto, ačkoliv je biometrická charakteristika přítomna. Čím vyšší je tato hodnota, tím méně je daný senzor vhodný pro záznam uvedené biometrické charakteristiky. Tím pádem slouží tato míra k hodnocení kvality senzorů. Příklad: Z celkového počtu 50 pokusů o nasnímání sítnice oka se nepodařilo získat data ze senzoru celkem 3. Tedy FTA = 3 / 50 = 6%. 34/37

35 Testování VIII. Míra neschopnosti zaregistrovat - FTE 35/37 FTE udává procentuální podíl uživatelů, které není systém schopen se naučit. Míry FTE se často vyskytují u systémů, které mají kontrolu kvality biometrické charakteristiky. Tj. biometrické charakteristiky s nedostatečnou kvalitou nejsou systémem naučeny. V tomto smyslu představuje FTE údaj, který ohodnocuje schopnost algoritmu pracovat i s nekvalitními biometrickými charakteristikami. Příklad: Z celkového počtu 200 pokusů o nasnímání hlasu se nepodařilo z důvodu velkého hluku v pozadí rozpoznat řečový signál z mikrofonu celkem 9. Tedy FTE = 9 / 200 = 4,5%.

36 Testování IX. Míra neschopnosti porovnat - FTM FTM udává procentuální podíl biometrických charakteristik, které nemohly být porovnány se šablonou a nebo jakkoliv jinak zpracovány (po procesu zaregistrování). Tato míra poukazuje na neschopnost systému učinit rozhodnutí, tj. porovnání nepřinese žádný výsledek. Příklad: Z celkového počtu 3000 pokusů o porovnání zaregistrovaných otisků prstů se nepodařilo z důvodu nedostatečného počtu markantů srovnat celkem 25 z nich. Tedy FTM = 25 / 3000 = 0,83%. 36/37

37 37/37 Poděkování Děkuji za Vaši pozornost!

Podobné dokumenty

Úvod do biometrie. Vladimír Lieberzeit vladimir.lieberzeit@upek.com UPEK Inc.

Úvod do biometrie. Vladimír Lieberzeit vladimir.lieberzeit@upek.com UPEK Inc. Úvod do biometrie Vladimír Lieberzeit vladimir.lieberzeit@upek.com UPEK Inc. Obsah Úvod do biometrie, základy Přehled biometrických metod Otisky prstů trochu podrobněji Úvod do biometrie Úvod do biometrie