Az írisz azonosítás az egyén személyazonosságának ellenőrzésére használt biometrikus technológiák egyike .
A cikkben tárgyalt biometrikus technológia egy fiziológiai paramétert használ - az írisz egyediségét . Jelenleg ez a típus az egyik leghatékonyabb módja egy személy azonosításának és további hitelesítésének [1] .
Annak ellenére, hogy a biometrikus technológiák (különösen az írisz használata egy személy azonosítására) csak most kezdenek népszerűvé válni, az első felfedezések ezen a területen a múlt század harmincas éveinek végén születtek.
Ebben az esetben az írisz fiziológiai paraméternek számít - egy kerek lemez, amelynek közepén egy lencse , amely a szem vaszkuláris (középső) membránjának három összetevője közül az egyik .
Az írisz a szaruhártya és a lencse között helyezkedik el, és egyfajta természetes membránként működik, amely szabályozza a fény áramlását a szembe. Az írisz pigmentált, és a pigment mennyisége határozza meg az ember szemének színét [3] .
Szerkezetében az írisz rugalmas anyagból - trabekuláris hálóból áll . Ez egy hálóképződés, amely a terhesség nyolcadik hónapjának végére képződik. A trabekuláris háló mélyedésekből, pektinált esztrichekből, barázdákból, gyűrűkből, ráncokból, szeplőkből, erekből és egyéb jellemzőkből áll. A sok összetevő miatt a hálózat "mintája" meglehetősen véletlenszerű, ami az írisz egyediségének nagy valószínűségéhez vezet. Ez a paraméter még ikreknél sem egyezik teljesen [4] .
Annak ellenére, hogy a szem íriszének színe a születéstől számított másfél éven belül megváltozhat, a traberkuláris háló mintázata az ember élete során változatlan marad. Kivételt képeznek a súlyos sérülések és a műtéti beavatkozások [4] .
Elhelyezkedéséből adódóan az írisz a látószerv meglehetősen védett része, így kiváló biometrikus paraméter.
A legtöbb jelenleg működő szivárványhártya-azonosítási rendszer és technológia azokon az elveken alapul, amelyeket J. Daugman javasolt „A személyek nagy megbízhatóságú vizuális felismerése a statisztikai függetlenség tesztje alapján” [5] .
Az írisz segítségével történő személyiségfelismerés folyamata három fő szakaszra osztható: digitális képalkotás, szegmentálás és paraméterezés. Az alábbiakban ezen szakaszok mindegyikét részletesebben tárgyaljuk.
A hitelesítési folyamat azzal kezdődik, hogy részletes képet készítünk egy személy szeméről. Igyekeznek jó minőségben képet készíteni a további elemzéshez, de ez nem szükséges. Az írisz olyan egyedi paraméter, hogy még egy homályos felvétel is megbízható eredményt ad. Erre a célra egy, az infravörös sugárzásra érzékeny, gyenge megvilágítású, monokróm CCD kamerát használnak. Általában több fényképből álló sorozat készül, mivel a pupilla érzékeny a fényre, és folyamatosan változtatja a méretét. A háttérvilágítás nem feltűnő, és néhány másodperc alatt egy sorozat felvétel készül. Ezután a kapott fényképek közül kiválaszt egy vagy több fényképet, és továbblép a szegmentáláshoz [6] .
A szegmentáció a szem külső részének képének felosztása külön szakaszokra (szegmensekre). A kapott fényképen a szegmentálás során mindenekelőtt az írisz található, a belső határ (a pupilla közelében ) és a külső határ (a sclera határa ) meghatározásra kerül. Ezt követően megtalálják a felső és az alsó szemhéj határait, és kizárják a szempillák véletlenszerű felvitelét vagy a vakítást (például szemüvegből) [7] .
Nagyon fontos az írisz határainak meghatározásának pontossága, még akkor is, ha a szemhéjak részben el vannak rejtve. Az írisz észlelésének, modellezésének és további ábrázolásának bármilyen pontatlansága további hibákhoz és inkonzisztenciákhoz vezethet [7] .
A határok meghatározása után az íriszképet normalizálni kell. Ez nem teljesen nyilvánvaló, de szükséges lépés a pupillaméretben bekövetkezett változások kompenzálásához. Speciális esetekben a normalizálás egy poláris koordináta-rendszerre való átmenet . John Daugman alkalmazta és írta le korai műveiben [5] . A pszeudopoláris koordinátákkal végzett normalizálás után a kép kiválasztott területe téglalappá válik, és megbecsülik az írisz sugarát és középpontját [8] .
Az írisz parametrizálása során a normalizált képtől elkülönítik a kontrollterületet. A kiválasztott terület minden pontján 2D Gabor hullámokat alkalmazunk (más szűrőket is lehet alkalmazni, de az elv ugyanaz) a fázisinformáció kinyerése érdekében. A fáziskomponens kétségtelen előnye, hogy az amplitúdóinformációval ellentétben nem függ a kép és a megvilágítás kontrasztjától [9] .
A kapott fázist általában 2 bittel kvantáljuk, de más számok is használhatók. Az íriszleírás eredő hossza tehát attól függ, hogy hány ponton található a fázisinformáció, és hány bit szükséges a kódoláshoz. Ennek eredményeként egy írisz sablont kapunk, amelyet a hitelesítési folyamat során apránként ellenőrzünk a többi sablonhoz képest. A két írisz különbségének mértéke a Hamming-távolság [9] .
Egyes országok már megkezdték egy olyan program kidolgozását, amely magában foglalja az írisz biometrikus hitelesítését. A tervek szerint az újítás segítségével megoldódik a hamis útlevelek és egyéb személyazonosító okmányok problémája. A második cél az útlevél-ellenőrzés és a vámvizsgálat áthaladásának automatizálása az országba való belépéskor biometrikus útlevelek segítségével [10] .
Az Egyesült Királyságban 2004 óta működik egy hasonlóan összetett projekt - az IRIS (Iris Recognition Immigration System). A program részeként mintegy egymillió külföldi turista, akik gyakran utaznak Nagy-Britanniába, nem tudták bemutatni személyazonossága igazolására szolgáló okmányaikat a repülőtereken. Ehelyett egy speciális videokamera összehasonlította az íriszüket egy már kialakult alappal. 2013-ban ezt a projektet felhagyták a biometrikus útlevelek javára, ahol a szem íriszére vonatkozó információkat is megadnak [10] .
Ahhoz, hogy egy személy bizonyos jellemzőit biometrikus paraméterként ismerjék fel, öt speciálisan kidolgozott kritériumnak kell megfelelnie : egyetemesség, egyediség, állandóság, mérhetőség és elfogadhatóság.
Az írisz egyetemessége kétségtelen. A klinikai vizsgálatok is kimutatták egyediségét és stabilitását [11] . Ami a mérhetőséget illeti, ezt megerősíti J. Daugman [5] [12] [13] cikkeinek és publikációinak puszta létezése is . Az utolsó pont, az elfogadhatóság kérdése mindig nyitott marad, hiszen ez a társadalom véleményétől függ.
Biometrikus hitelesítési módszerek összehasonlító táblázata, ahol H - Magas, M - Közepes, L - Alacsony [14] :
| Név | Egyetemesség | Egyediség | állandóság | mérhetőség | Elfogadhatóság |
|---|---|---|---|---|---|
| Írisz | H | H | H | M | L |
| Retina | H | H | M | L | L |
| Ujjlenyomatok | M | H | H | M | M |
Jelenleg még nem készült olyan biometrikus technológia, amely teljes mértékben megfelelne mind az öt pontnak. De az írisz azon kevés paraméterek egyike, amelyek megfelelnek a többségnek [15] .
A biometriában a módszer pontosságának kiszámításakor az első és a második típusú hibákat (FAR és FRR) veszik figyelembe [16] .
FAR (False Acceptance Rate) - egy tárgy hamis elfogadásának valószínűsége.
FRR (False Rejection Rate ) - a hamis objektum elutasításának valószínűsége.
Ez a két fogalom szorosan összefügg, mivel az egyik hiba csökkenése a másik hiba növekedéséhez vezet. Ezért a biometrikus rendszerek fejlesztői megpróbálnak valamiféle egyensúlyt kialakítani a FAR és az FRR között [17] .
Az első és második típusú hibákat használó rendszer pontosságának meghatározásának egyik módszere a ROC görbe szerkesztési módszer .
A ROC görbe grafikusan ábrázolja a FAR és FRR jellemzői közötti kapcsolatot az érzékenységi küszöb (threshhold) változtatásakor [18] . Az érzékenységi küszöb határozza meg, hogy az aktuális mintának milyen közel kell lennie a sablonhoz, hogy egyezésnek minősüljön. Így, ha egy kis küszöböt választunk, akkor a hamis tűréshatárok száma nő, de a hamis objektum elutasításának valószínűsége csökken. Ennek megfelelően a magas küszöb kiválasztásakor minden fordítva történik [17] .
Néha egy új paraméter kerül bevezetésre - EER.
Az EER (Equal Error Rate) egy olyan érték, amely a biometrikus módszer hibaszintjét jellemzi, amelynél a FAR és az FRR értékek egyenlőek. Minél kisebb ez a paraméter, annál pontosabb a rendszer. Az ERR értéke a fent leírt ROC görbe segítségével ismert [19] .
Ami az írisz hitelesítés pontosságát illeti, a "Handbook of Iris Recognition" című könyv jó forrás . Ez a cikk egy kísérletet ír le, amely többféle biometrikus technológiát hasonlított össze. E vizsgálatok alapján az írisz hitelesítés pontossága eléri a 90%-ot [20] .
Egy másik munka során azt találták, hogy ennek a módszernek a FAR értéke bizonyos körülmények között 1% vagy ennél is kisebb értékeket vehet fel, az FRR értéke pedig változatlan, és nullára hajlik (0,00001%) [21] .
A FAR és FRR értékei viszont közvetlenül függnek az írisz képének megszerzésének és feldolgozásának folyamatától. Ebben fontos szerepet játszanak a szegmentálási folyamatban használt szűrők. Az alábbi táblázatból láthatja, hogy egy szűrő megváltoztatása hogyan befolyásolja a végeredményt [22] .
A FAR(%), FRR(%) és EER(%) paraméterek táblázata a szűrőválasztástól függően [22] :
| Név | MESSZE(%) | FRR(%) | EER(%) |
|---|---|---|---|
| Gábor szűrő (Gábor) | 0,001 | 0.12 | 0.11 |
| Daubechies szűrő | 0,001 | 2.98 | 0,2687 |
| Haar szűrő (Haar) | 0.0 | 17.75 | 2.9 |
Leggyakrabban az emberek összekeverik az olyan fiziológiai paramétereket, mint a retina és az írisz. Leggyakrabban két fogalmat egyesítenek egybe. Ez egy hatalmas tévhit, mivel a retina hitelesítési módszer a szemfenék vizsgálatát foglalja magában. A folyamat hossza és a telepítés nagy mérete miatt ez a fajta hitelesítés aligha nevezhető nyilvánosnak és kényelmesnek. Ebben a retina biometrikus hitelesítés veszít az írisz hitelesítéssel szemben [23] .