Распознавание радужной оболочки глаза
Метод биометрической идентификации

Биометрические системы распознавания радужной оболочки глаза применяют математические методы распознавания образов к изображениям радужной оболочки глаза человека.

Распознавание радужной оболочки глаза — это автоматизированный метод биометрической идентификации, который использует математические методы распознавания образов на видеоизображениях одной или обеих радужных оболочек глаз человека , чьи сложные узоры уникальны, стабильны и видны с некоторого расстояния. Дискриминационные способности всех биометрических технологий зависят от количества энтропии [1], которую они способны кодировать и использовать при сопоставлении. Распознавание радужной оболочки глаза является исключительным в этом отношении, позволяя избегать «столкновений» ( ложных совпадений ) даже при перекрестных сравнениях между большими группами населения. [2] Его основным ограничением является то, что получение изображения с расстояния более метра или двух или без сотрудничества может быть очень сложным. Однако технология находится в стадии разработки, и распознавание радужной оболочки глаза может быть выполнено даже с расстояния до 10 метров или в режиме прямой трансляции с камеры. [3]

Сканирование сетчатки — это другая биометрическая технология, основанная на зрении, которая использует уникальные узоры на кровеносных сосудах сетчатки человека и часто путается с распознаванием радужной оболочки глаза. Распознавание радужной оболочки глаза использует технологию видеокамеры с едва заметной ближней инфракрасной подсветкой для получения изображений детально насыщенных, сложных структур радужной оболочки, которые видны снаружи. Цифровые шаблоны, закодированные из этих шаблонов математическими и статистическими алгоритмами, позволяют идентифицировать человека или кого-то, кто выдает себя за этого человека. [4] Базы данных зарегистрированных шаблонов просматриваются механизмами сопоставления со скоростью, измеряемой миллионами шаблонов в секунду на (одноядерный) ЦП, и с удивительно низкими показателями ложных совпадений.

По меньшей мере 1,5 миллиарда человек по всему миру (включая 1,29 миллиарда граждан Индии в программе UIDAI/ Aadhaar по состоянию на 30 ноября) были зарегистрированы в системах распознавания радужной оболочки глаза для национальных удостоверений личности, услуг электронного правительства, распределения льгот, безопасности и в целях удобства, таких как автоматическое пересечение границы без паспорта. [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] Ключевым преимуществом распознавания радужной оболочки глаза, помимо скорости сопоставления и чрезвычайной устойчивости к ложным сопоставлениям, является стабильность [13] радужной оболочки как внутреннего и защищенного, но при этом видимого снаружи органа глаза.

В 2023 году Национальный орган по базам данных и регистрации Пакистана (NADRA) запустил IRIS для регистрации граждан/управления гражданами во время регистрации в своих офисах для получения национальной идентификационной карты. После первоначального этапа доступ к проверке распознавания глаз будет доступен для правоохранительных органов, банковского сектора и т. д.

История

Хотя Джон Даугман разработал и в 1990-х годах запатентовал первые реальные алгоритмы для распознавания радужной оболочки, опубликовал первые статьи об этом и провел первые живые демонстрации, концепция, лежащая в основе этого изобретения, имеет гораздо более долгую историю и сегодня она пользуется успехом у многих других активных научных вкладчиков. В клиническом учебнике 1953 года Ф. Х. Адлер [14] писал: «На самом деле, отметины радужной оболочки настолько отличительны, что было предложено использовать фотографии в качестве средства идентификации вместо отпечатков пальцев». Адлер сослался на комментарии британского офтальмолога Дж. Х. Доггарта [15] , который в 1949 году написал, что: «Точно так же, как у каждого человека разные отпечатки пальцев, так и мельчайшая архитектура радужной оболочки демонстрирует вариации у каждого обследованного субъекта. [Ее особенности] представляют собой ряд переменных факторов, возможные перестановки и комбинации которых почти бесконечны». Позже, в 1980-х годах, два американских офтальмолога, Л. Флом и Аран Сафир, сумели запатентовать гипотезу Адлера и Доггарта о том, что радужная оболочка глаза может служить идентификатором человека, но у них не было реального алгоритма или реализации для его выполнения, и поэтому их патент остался гипотезой. Корни этой гипотезы уходят еще дальше: в 1892 году француз А. Бертильон задокументировал нюансы в «Tableau de l'iris humain» . Гадание на всевозможные вещи, основанное на узорах радужной оболочки глаза, восходит к Древнему Египту, Халдее в Вавилонии и Древней Греции, что задокументировано в надписях на камнях, расписных керамических артефактах и ​​трудах Гиппократа. (Гадание по радужной оболочке глаза сохраняется и сегодня, как « иридология ».) [ необходима цитата ]

Основная теоретическая идея в алгоритмах Даугмана заключается в том, что провал теста на статистическую независимость может быть очень прочной основой для распознавания образов, если существует достаточно высокая энтропия (достаточно степеней свободы случайной вариации) среди образцов из разных классов. В 1994 году он запатентовал эту основу для распознавания радужной оболочки глаза и лежащие в ее основе алгоритмы компьютерного зрения для обработки изображений, извлечения признаков и сопоставления и опубликовал их в статье. [16] Эти алгоритмы стали широко лицензироваться через ряд компаний: IriScan (стартап, основанный Фломом, Сафиром и Даугманом), Iridian, Sarnoff, Sensar, LG-Iris, Panasonic, Oki, BI2, IrisGuard, Unisys, Sagem, Enschede, Securimetrics и L-1, которая теперь принадлежит французской компании Morpho .

С различными улучшениями на протяжении многих лет эти алгоритмы остаются сегодня основой всех значительных публичных развертываний распознавания радужной оболочки глаза, и они неизменно показывают лучшие результаты в тестах NIST (реализации, представленные L-1, MorphoTrust и Morpho , в которых Даугман является главным научным сотрудником по распознаванию радужной оболочки глаза). Но исследования многих аспектов этой технологии и альтернативных методов резко возросли, и сегодня наблюдается быстрое увеличение академической литературы по оптике, фотонике, датчикам, биологии, генетике, эргономике, интерфейсам, теории принятия решений, кодированию, сжатию, протоколам, безопасности, математическим и аппаратным аспектам этой технологии.

Большинство флагманских развертываний этих алгоритмов были в аэропортах, вместо предъявления паспорта, и для проверки безопасности с использованием списков наблюдения. В первые годы этого века основные развертывания начались в аэропорту Схипхол в Амстердаме и в десяти терминалах аэропортов Великобритании, позволяя часто путешествующим предъявлять радужную оболочку глаза вместо паспорта, в программе под названием IRIS: Iris Recognition Immigration System. Аналогичные системы существуют вдоль границы США и Канады и во многих других местах. В Объединенных Арабских Эмиратах все 32 воздушных, наземных и морских порта используют эти алгоритмы для проверки всех лиц, въезжающих в ОАЭ, которым требуется виза. Поскольку большой список наблюдения, составленный среди государств ССЗ, тщательно просматривается каждый раз, количество перекрестных сравнений радужной оболочки глаза возросло до 62 триллионов за 10 лет. Правительство Индии зарегистрировало коды радужной оболочки глаза (а также отпечатки пальцев) более 1,2 миллиарда граждан в программе UIDAI (Уникальный орган идентификации Индии) для национальной идентификации и предотвращения мошенничества при распределении прав. [5] В другом типе применения радужная оболочка глаза является одной из трех биометрических технологий идентификации, стандартизированных на международном уровне с 2006 года ИКАО для использования в электронных паспортах (две другие — это отпечатки пальцев и распознавание лиц). [17]

Видимое и ближнее инфракрасное изображение

Меланин радужки , также известный как хромофор, в основном состоит из двух отдельных гетерогенных макромолекул, называемых эумеланином (коричнево-черный) и феомеланином (желто-красноватый), [18] [19], поглощение которых на более длинных волнах в спектре NIR незначительно. Однако на более коротких волнах в спектре VW эти хромофоры возбуждаются и могут давать богатые узоры. Хоссейни и др. [20] проводят сравнение между этими двумя модальностями визуализации. Также был представлен альтернативный метод извлечения признаков для кодирования изображений радужки VW, который может предложить альтернативный подход для многомодальных биометрических систем.

Изображение радужной оболочки глаза в видимом диапазоне длин волнВерсия в ближнем инфракрасном диапазоне (NIR)Структура извлечения изображений NIR
Видимый свет выявляет богатые пигментные детали радужной оболочки глаза, возбуждая меланин , основной красящий компонент радужной оболочки.Пигментация радужной оболочки глаза невидима при более длинных волнах в ближнем инфракрасном спектре.
 		Даже «темно-карие» глаза демонстрируют богатую текстуру радужной оболочки в ближнем инфракрасном диапазоне, и большинство зеркальных отражений роговицы могут быть заблокированы.

Принцип действия

Устаревшая камера распознавания радужной оболочки глаза IriScan модели 2100
Сканер радужной оболочки глаза PIER 2.3 ( Портативная система регистрации и распознавания радужной оболочки глаза ) от SecuriMetrics

Сначала система должна локализовать внутренние и внешние границы радужной оболочки (зрачок и лимб) на изображении глаза. Дальнейшие подпрограммы обнаруживают и исключают веки, ресницы и зеркальные отражения, которые часто закрывают части радужной оболочки. Набор пикселей, содержащий только радужную оболочку, нормализованный с помощью модели резинового листа для компенсации расширения или сужения зрачка, затем анализируется для извлечения битового шаблона, кодирующего информацию, необходимую для сравнения двух изображений радужной оболочки.

В случае алгоритмов Даугмана используется вейвлет-преобразование Габора . Результатом является набор комплексных чисел, которые несут локальную амплитудную и фазовую информацию о рисунке радужной оболочки. В алгоритмах Даугмана большая часть амплитудной информации отбрасывается, а 2048 бит, представляющих рисунок радужной оболочки, состоят из фазовой информации (комплексные знаковые биты проекций вейвлета Габора). Отбрасывание амплитудной информации гарантирует, что шаблон останется в значительной степени неизменным при изменении освещенности или усиления камеры, и способствует долгосрочному использованию биометрического шаблона.

Для идентификации (сопоставления шаблонов один-ко-многим) или проверки (сопоставления шаблонов один-к-одному) [21] шаблон, созданный путем визуализации радужной оболочки глаза, сравнивается с сохраненными шаблонами в базе данных. Если расстояние Хэмминга ниже порога принятия решения, то положительная идентификация фактически была сделана из-за статистической крайней невероятности того, что два разных человека могли бы случайно совпасть («столкноваться») в стольких битах, учитывая высокую энтропию шаблонов радужной оболочки глаза.

Преимущества

Радужная оболочка глаза считается идеальной частью человеческого тела для биометрической идентификации по нескольким причинам:

Это внутренний орган, который хорошо защищен от повреждений и износа высокопрозрачной и чувствительной мембраной ( роговицей ). Это отличает его от отпечатков пальцев, которые может быть трудно распознать после многих лет определенных видов ручного труда. Радужная оболочка в основном плоская, и ее геометрическая конфигурация контролируется только двумя дополнительными мышцами (сфинктер зрачка и дилататор зрачка), которые контролируют диаметр зрачка. Это делает форму радужной оболочки гораздо более предсказуемой, чем, например, у лица.

Радужная оболочка имеет тонкую текстуру, которая, как и отпечатки пальцев, определяется случайным образом во время эмбриональной беременности . Как и в случае с отпечатками пальцев, очень сложно (если не невозможно) доказать, что радужная оболочка уникальна. Однако существует так много факторов, которые участвуют в формировании этих текстур (радужной оболочки и отпечатков пальцев), что вероятность ложных совпадений для любого из них крайне мала. Даже генетически идентичные люди (и левый и правый глаза одного и того же человека) имеют совершенно независимые текстуры радужной оболочки. Сканирование радужной оболочки похоже на фотографирование и может быть выполнено на расстоянии от 10 см до нескольких метров. Идентифицируемому человеку нет необходимости прикасаться к какому-либо оборудованию, к которому недавно прикасался незнакомец, тем самым устраняя возражение, которое было высказано в некоторых культурах против сканеров отпечатков пальцев, когда палец должен касаться поверхности, или сканирования сетчатки, когда глаз должен быть очень близко поднесен к окуляру (как при взгляде в микроскоп). [22]

Коммерчески используемый алгоритм распознавания радужной оболочки глаза, IrisCode Джона Догмана , имеет беспрецедентный уровень ложных совпадений (лучше 10−11 , если используется пороговое значение расстояния Хэмминга 0,26, что означает, что до 26% бит в двух IrisCode могут не совпадать из-за шума изображения, отражений и т. д., при этом они по-прежнему считаются совпадающими). ​​[23] Хотя существуют некоторые медицинские и хирургические процедуры, которые могут повлиять на цвет и общую форму радужной оболочки, тонкая текстура остается удивительно стабильной на протяжении многих десятилетий. Некоторые идентификации радужной оболочки были успешными в течение примерно 30 лет.

Распознавание радужной оболочки глаза работает с прозрачными контактными линзами , очками и незеркальными солнцезащитными очками . Ранняя технология Sensar работала следующим образом: сначала находили лицо, затем глаза, а затем делали снимки радужной оболочки глаза. Все это делалось с использованием инфракрасного освещения. Можно однозначно идентифицировать человека в темной комнате, когда он носит солнцезащитные очки.

Математически распознавание радужной оболочки глаза, основанное на оригинальных патентах Даугмана или других похожих или связанных патентах, определяет самую сильную биометрию в мире. Распознавание радужной оболочки глаза однозначно идентифицирует любого человека и легко различает идентичных близнецов. Если человек может проверить процесс, с помощью которого получаются изображения радужной оболочки глаза (на таможенном посту, при входе или даже проходе мимо посольства, в качестве настольного 2-го фактора для аутентификации и т. д.) или с помощью использования обнаружения живого глаза (которое изменяет освещение, чтобы вызвать небольшое расширение зрачка и изменения в ходе быстрого сканирования, которое может занять несколько снимков изображения), то целостность идентификации будет чрезвычайно высокой.

Недостатки

Многие коммерческие сканеры радужной оболочки глаза можно легко обмануть высококачественным изображением радужной оболочки глаза или лица вместо настоящего предмета. [24] Сканеры часто трудно настраивать, и они могут стать надоедливыми для нескольких людей разного роста, использующих их последовательно. На точность сканеров могут влиять изменения в освещении. Сканеры радужной оболочки глаза значительно дороже, чем некоторые другие формы биометрии, а также системы безопасности на основе паролей и бесконтактных карт .

Распознавание радужной оболочки глаза очень сложно выполнить на расстоянии более нескольких метров и если идентифицируемый человек не сотрудничает, не держит голову неподвижно и не смотрит в камеру. Тем не менее, несколько академических институтов и поставщиков биометрических услуг разрабатывают продукты, которые, как утверждается, способны идентифицировать субъектов на расстоянии до 10 метров («Standoff Iris» или «Iris at a Distance», а также «Iris on the Move» от Princeton Identity для людей, идущих со скоростью до 1 метра в секунду). [22] [25]

Как и другие фотографические биометрические технологии, распознавание радужной оболочки глаза подвержено плохому качеству изображения, что приводит к неспособности регистрировать данные. Как и в случае с другой инфраструктурой идентификации (национальные базы данных жителей, удостоверения личности и т. д.), активисты движения за гражданские права выразили обеспокоенность тем, что технология распознавания радужной оболочки глаза может помочь правительствам отслеживать людей помимо их воли. Исследователи обманывали сканеры радужной оболочки глаза, используя изображения, полученные из цифровых кодов сохраненных радужных оболочек. Преступники могли воспользоваться этим недостатком, чтобы украсть идентификационные данные других людей. [26]

Первое исследование на хирургических пациентах включало современную хирургию катаракты и показало, что она может изменить текстуру радужной оболочки таким образом, что распознавание рисунка радужной оболочки становится невозможным или увеличивается вероятность ложного отклонения испытуемых. [27]

Соображения безопасности

Как и в случае с большинством других технологий биометрической идентификации, важным фактором является проверка живой ткани. Надежность любой биометрической идентификации зависит от обеспечения того, чтобы полученный и сравненный сигнал был фактически записан с живой части тела человека, подлежащего идентификации, а не был сфабрикованным шаблоном. Кроме того, физические характеристики человека, включая глаза, голос и почерк , не защищены Четвертой поправкой , хотя все они постоянно подвергаются воздействию. [28] Многие коммерчески доступные системы распознавания радужной оболочки глаза легко обмануть, представив высококачественную фотографию лица вместо настоящего лица, [29] [30] что делает такие устройства непригодными для неконтролируемых приложений, таких как системы контроля доступа к дверям. Однако это не относится ко всем алгоритмам распознавания радужной оболочки глаза. Проблема проверки живой ткани менее актуальна в контролируемых приложениях (например, иммиграционный контроль ), где оператор-человек контролирует процесс фотографирования.

Методы, которые были предложены [ требуется ссылка ] для обеспечения некоторой защиты от использования поддельных глаз и радужных оболочек, включают изменение окружающего освещения во время идентификации (включение яркой лампы), так что зрачковый рефлекс может быть проверен, и изображение радужной оболочки может быть записано при нескольких различных диаметрах зрачка ; анализ 2D пространственного спектра частот изображения радужной оболочки на предмет пиков, вызванных шаблонами сглаживания принтера , обнаруженными на имеющихся в продаже контактных линзах с поддельной радужной оболочкой; анализ временного спектра частот изображения на предмет пиков, вызванных дисплеями компьютеров. [ требуется ссылка ]

Другие методы включают использование спектрального анализа вместо просто монохроматических камер для различения ткани радужной оболочки от другого материала; наблюдение за характерным естественным движением глазного яблока (измерение нистагма, отслеживание взгляда во время чтения текста и т. д.); тестирование на ретрорефлекторное отражение сетчатки ( эффект красных глаз ) или на отражения от четырех оптических поверхностей глаза (передней и задней части роговицы и хрусталика) для проверки их наличия, положения и формы. [31] Другой предложенный [ требуется цитирование ] метод заключается в использовании 3D-визуализации (например, стереокамер ) для проверки положения и формы радужной оболочки относительно других особенностей глаза.

В отчете 2004 года [ требуется ссылка ] Федерального управления по информационной безопасности Германии отмечалось, что ни одна из систем распознавания радужной оболочки глаза, доступных на тот момент, не реализовала технологию проверки живой ткани. Как и любая технология распознавания образов, верификаторы живой ткани будут иметь свою собственную вероятность ложного отклонения и, следовательно, еще больше снизят общую вероятность того, что датчик примет законного пользователя.

Соображения конфиденциальности

Развернутые приложения

IrisGuard Inc., пункт приема в ОАЭ
  • Пограничный контроль национальной безопасности Объединенных Арабских Эмиратов IrisGuard использует систему отслеживания высылаемых в Объединенных Арабских Эмиратах (ОАЭ) с 2003 года, когда ОАЭ запустили национальную инициативу по обеспечению безопасности пересечения границы. Сегодня все наземные, воздушные и морские порты въезда ОАЭ оснащены системами. Все иностранные граждане, которым нужна гостевая виза для въезда в ОАЭ, теперь проходят проверку с помощью камер радужной оболочки глаза, установленных на всех основных и вспомогательных пунктах иммиграционного контроля. На сегодняшний день система задержала более 330 000 человек, повторно въезжающих в ОАЭ либо с другим именем или гражданством (для чего требуется виза), либо даже с поддельными проездными документами. [32] [33]
  • Bank United of Texas . В 1999 году Bank United стал первым банком в мире [34] , который установил банкоматы с функцией распознавания радужной оболочки глаза. Эти банкоматы были изготовлены компанией Diebold с использованием технологии распознавания радужной оболочки глаза Sensar. Пилотные проекты, развернутые Bank United, освещались по национальному телевидению. Освещение и интервью руководителей Sensar и Bank United включали Good Morning America, USA Today и многие другие национальные телешоу.
Первое снятие наличных в банкомате с поддержкой Iris
  • Иорданское Хашимитское Королевство - 2009, IrisGuard [35] развернул один из первых в мире операционных банкоматов с функцией распознавания радужной оболочки глаза в Cairo Amman Bank , где клиенты банка могут легко снимать наличные в банкоматах без банковской карты или PIN-кода, а просто поднеся глаз к камере распознавания радужной оболочки глаза на банкомате. С июня 2012 года IrisGuard также обеспечивает финансовую доступность для зарегистрированных в УВКБ ООН [36] сирийских беженцев в Иордании через банкоматы. Система предназначена для содействия вмешательствам с поддержкой наличных денег, которые помогают быстро и достойно оказывать финансовую помощь беженцам, одновременно снижая накладные расходы и повышая подотчетность. [37]
  • Aadhaar начал работу в 2011 году в Индии, правительство которой регистрирует образцы радужной оболочки глаза (и другие биометрические данные) более одного миллиарда жителей для схемы Aadhaar по распределению пособий, которой управляет Управление по уникальной идентификации Индии ( UIDAI ). [5] На пике своей популярности эта программа регистрировала около миллиона человек каждый день на 36 000 станциях, которыми управляют 83 агентства. К октябрю 2015 года число зарегистрированных лиц превысило 926 миллионов, причем каждый новый зарегистрированный сравнивался со всеми существующими для проверки на отсутствие дубликатов (отсюда 926 триллионов, т. е. 926 миллионов миллионов перекрестных сравнений радужной оболочки глаза в день). [38] Ее цель — выдать жителям биометрически доказуемый уникальный номер права (Aadhaar), по которому можно будет получать пособия и повышать социальную интеграцию; таким образом, лозунг UIDAI: «Дать бедным идентификацию». Поставщики технологий Iris должны получить сертификат STQC (Standardisation Testing and Quality Certification) для поставки сканеров радужной оболочки глаза для проекта. На сегодняшний день существуют такие поставщики, как: IriTech Inc. (двойной сканер радужной оболочки глаза IriMagic 100BK), Cogent (CIS-202), Iris ID (icam TD 100), Iris Guard (IG-AD-100) и т. д. [39]
  • Полицейские по всей Америке планировали начать использовать мобильную систему MORIS (мобильная система распознавания и информирования о правонарушениях) компании BI2 Technologies в 2012 году. Первым стало полицейское управление Нью-Йорка, установившее систему в Манхэттене осенью 2010 года. [40]
  • Технология распознавания радужной оболочки глаза была внедрена компанией BioID Technologies SA в Пакистане для проекта репатриации УВКБ ООН с целью контроля распределения помощи афганским беженцам. Беженцы репатриируются УВКБ ООН в сотрудничестве с правительством Пакистана, и им оплачивается их поездка. Чтобы убедиться, что люди не получат оплату больше одного раза, их радужная оболочка глаза сканируется, и система обнаружит беженцев при следующей попытке. В базе данных содержится более 1,3 миллиона шаблонов кодов радужной оболочки глаза и около 4000 регистраций в день. Сравнение радужной оболочки глаза «один ко многим» происходит в течение 1,5 секунд с 1,3 миллионами кодов радужной оболочки глаза.
  • В начале 2013 года Управление Верховного комиссара ООН по делам беженцев (УВКБ ООН) также установило новую систему управления биометрической идентификацией (BIMS) от IriTech Inc. для беженцев в лагере Малави. В ходе пилотной программы, которая длилась четыре недели, более 17 000 человек зарегистрировали свои биометрические данные радужной оболочки глаза и прошли проверку своей личности. После успешного пилота в Малави Таиланд недавно был выбран в качестве первой площадки для глобального развертывания. Спустя 5 месяцев, в июне 2015 года, УВКБ ООН завершило регистрацию почти 110 000 беженцев из Мьянмы в приграничных лагерях Таиланда с помощью новой системы. [41]
  • В аэропорту Амстердама Схипхол , Нидерланды , распознавание радужной оболочки глаза позволило с 2001 года ускорить прохождение пограничного контроля без паспорта в рамках программы Privium. [42]
  • Программа Канадского управления по безопасности воздушного транспорта (RAIC) по выдаче удостоверений личности для лиц, находящихся в зонах ограниченного доступа, является первой в мире программой с двойной биометрией, развернутой в крупных канадских аэропортах для персонала и экипажей воздушных судов, чтобы они могли получать доступ в зоны ограниченного доступа, используя отдельные каналы от каналов, используемых пассажирами. [43] [44]
  • В ряде канадских аэропортов в рамках программы NEXUS , которая упрощает въезд в США и Канаду для предварительно одобренных путешественников с низким уровнем риска. [45]
  • В нескольких канадских аэропортах в рамках программы CANPASS Air, которая облегчает въезд в Канаду предварительно одобренным авиапассажирам с низким уровнем риска. [46]
Сержант Корпуса морской пехоты США использует сканер радужной оболочки глаза «PIER 2.3» для положительной идентификации члена городского совета Багдади перед встречей с местными вождями племен, шейхами , лидерами общин и военнослужащими США.
  • Иммиграционная система распознавания радужной оболочки глаза Великобритании начала действовать в 2004 году, но была закрыта для новых регистраций в 2011 году и была постепенно отменена в 2012 и 2013 годах. [47] [48] [49]
  • Использовался в 2002 году для подтверждения опознания «Афганской девочки» ( Шарбат Гула ) фотографом National Geographic Стивом МакКарри. [50]
  • По крайней мере с 2011 года Google использует сканеры радужной оболочки глаза для контроля доступа к своим центрам обработки данных . [51]
  • В 2010 году в городе Леон (Мексика) в общественных местах были установлены сканеры радужной оболочки глаза, которые могут одновременно идентифицировать до пятидесяти человек. [52]
  • 10 мая 2011 года компания Hoyos Group продемонстрировала устройство EyeLock, использующее распознавание радужной оболочки глаза в качестве альтернативы паролям для входа людей на защищенные паролем веб-сайты и приложения, такие как Facebook или eBay. [53]
  • Princeton Identity разрабатывает систему «Iris on the Move» и набор продуктов, в первую очередь для клиентов правительства США, способных идентифицировать 30 человек в минуту. [25] Совсем недавно они специализировались на продукте, с помощью которого водители могут быть идентифицированы без необходимости покидать свое транспортное средство. [54]
  • M2SYS Technology развернула свою биометрическую систему идентификации пациентов RightPatient с использованием распознавания радужной оболочки глаза в 11 больницах Novant Health на рынках Шарлотт и Уинстон-Сейлем. Биометрическая система идентификации пациентов RightPatient с использованием радужной оболочки глаза предназначена для захвата как лица, так и рисунка радужной оболочки глаза пациентов и уникальной привязки их к их электронной медицинской карте. [55] [ необходима цитата ]
  • В марте 2015 года индийский штат Андхра-Прадеш запустил решение по управлению идентификацией на основе радужной оболочки глаза, разработанное IriTech для улучшения системы распределения пенсий. Главный министр Н. Чандрабабу Наиду продемонстрировал устройство IriShield USB MK2120U во время запуска объекта сканирования радужной оболочки глаза в штате Андхра-Прадеш для распределения пенсий. «Решение штата использовать технологию радужной оболочки глаза в качестве основного метода для выдачи проверенных Aadhaar DBT (Direct Benefit Transfer) решит проблемы полной инклюзивности его проживания, а также предоставит более точное и гигиеничное решение», — говорит Бинод Э. Матаи, директор по биометрическим технологиям. [56]
  • 28 мая 2015 года компания Fujitsu выпустила ARROWS NX F-04G — первый смартфон со сканером радужной оболочки глаза. [57]
  • В середине 2015 года Министерство образования, науки и технологий Кении для обеспечения точного отслеживания посещаемости всех учащихся в классах (перекличка) или школьных автобусах (отслеживание посадки/высадки) внедрило биометрическую систему радужной оболочки глаза. Решение включает камеру IriShield от IriTech, подключаемую к недорогому телефону или планшету Android через USB-кабель. Сопоставление радужной оболочки глаза выполняется на борту IriShield, внутренняя галерея которого может содержать до 500 идентификаторов (с возможностью расширения до 5000 идентификаторов), что более чем достаточно для большинства школ. Возможность локального сопоставления является особым преимуществом в сценарии школьного автобуса, поскольку она не требует беспроводной/3G-связи между биометрическим терминалом в автобусе и внутренним сервером.
  • В конце 2015 года Microsoft выпустила два телефона Lumia ( Lumia 950 и Lumia 950 XL ), оснащенных функцией сканирования радужной оболочки глаза в качестве способа аутентификации пользователя.
  • В августе 2016 года Samsung выпустила свой первый смартфон с технологией распознавания радужной оболочки глаза, Galaxy Note 7 , с использованием фронтальной камеры и инфракрасной подсветки. [58] Эта технология была предоставлена ​​в качестве опции для разблокировки смартфона и аутентификации пользователей для различных функций, таких как инфраструктура безопасности Knox, а также для восстановления пароля учетной записи Samsung. [59] [60]
  • 1 мая 2017 года в лагере беженцев Азрак в Иордании компанией IrisGuard была развернута первая в мире гуманитарная блокчейн-система с поддержкой радужной оболочки глаза. Более 10 000 сирийских беженцев используют только свои глаза без каких-либо токенов для оплаты своей еды на WFP Building Blocks (частный блокчейн Ethereum на AWS) для получения помощи. В январе 2018 года проект расширился до 100 000 беженцев.
  • В марте 2018 года Всемирная продовольственная программа (ВПП) впервые начала внедрять распознавание радужной оболочки глаза в свою систему распределения продовольствия в Уганде. Страна принимает около 1,4 миллиона беженцев и просителей убежища. Это одна из стран с самым большим числом беженцев в мире. Сканер радужной оболочки глаза BK 2121U от IriTech используется для доставки нужной еды нужным беженцам, гарантируя, что они получат продовольственную помощь, на которую имеют право. ВПП планирует расширить систему до 180 пунктов распределения продовольствия по всей Уганде к концу года. [61]
  • В сентябре 2019 года ZainCash впервые начала развертывать распознавание радужной оболочки глаза для распределения наличных для беженцев и внутренне перемещенных лиц с использованием мобильного телефона IrisGuard EyePay в Курдистане, Ирак, используя мобильный кошелек ZainCash. Первое в мире развертывание мобильного распознавания радужной оболочки глаза осуществляется совместно с Управлением Верховного комиссара ООН по делам беженцев (УВКБ ООН) IrisGuard и Zain Iraq. [62]
  • В июне 2023 года Apple представила гарнитуру смешанной реальности Vision Pro [a] с технологией биометрической аутентификации безопасности под названием Optic ID. По данным Apple , Optic ID анализирует радужную оболочку глаза пользователя с помощью воздействия светодиодного света, а затем сравнивает ее с зарегистрированным Optic ID, хранящимся в Secure Enclave устройства. Сообщается, что система может различать радужки глаз однояйцевых близнецов. [63]

Распознавание радужной оболочки глаза в телевидении и кино

  • I Origins (2014), голливудский фильм сценариста и режиссера Майка Кэхилла и победителя премии Альфреда Слоуна за лучшее изложение технологий (2014 Sundance Film Festival), использует распознавание радужной оболочки глаза для своего основного сюжета. Достигнув кульминации в Индии с проектом UIDAI по кодированию и регистрации узоров радужной оболочки глаза одного миллиарда или более жителей Индии к концу 2015 года, фильм описывается как «научно-фантастическая история любви, включающая спиритуализм и реинкарнацию» , стремящаяся примирить науку с религиозными верованиями в духовный мир.
  • Научно-фантастический фильм Стивена Спилберга 2002 года « Особое мнение» изображает общество, в котором то, что кажется формой распознавания радужной оболочки глаза, стало повседневной практикой. Главный герой подвергается пересадке глаз, чтобы изменить свою личность, но продолжает использовать свои оригинальные глаза, чтобы получить доступ к закрытым местам. [64]
  • В фильме «Остров» (2005) клон, которого играет Юэн МакГрегор, использует свой глаз, чтобы проникнуть через защищенную дверь в доме своего донора ДНК.
  • В фильме «Симпсоны в кино» (2007) есть сцена, иллюстрирующая сложность получения изображения при распознавании радужной оболочки глаза. [65]
  • В сериале «Числа» есть сцена, в которой грабитель проникает в здание CalSci, взломав код, присвоенный определенной радужной оболочке глаза.
  • NCIS использует сканер радужной оболочки глаза в гараже, где проводятся криминалистические исследования транспортных средств и хранятся улики. Еще один сканер есть у входа в MTAC. Последовательность проверки Лероя Джетро Гиббса показана в заставке. Изображение для этой последовательности было «улучшено» с помощью спецэффектов. Системы распознавания радужной оболочки глаза не используют лазерные лучи, показанные в последовательности, а свет, который они используют, находится в ближнем инфракрасном диапазоне и почти невидим.
  • В фильме 2010 года «РЭД» есть сцена, в которой персонаж Брюса Уиллиса использует контактную линзу, чтобы пройти сканирование радужной оболочки глаза и получить доступ в штаб-квартиру ЦРУ.
  • В фильме «Ангелы и демоны», а также в книге упоминается сканер радужной оболочки глаза как метод, с помощью которого главный герой проник в ЦЕРН и похитил один из модулей хранения антиматерии.
  • В фильме «Разрушитель» также была сцена, в которой глазное яблоко на палке использовалось для проникновения на склад оружия.

Смотрите также

Примечания

  1. ^ Apple представила Vision Pro как « пространственный компьютер », но СМИ и широкая общественность называют его гарнитурой смешанной или расширенной реальности .

Ссылки

  1. ^ «Достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения, т. 4, выпуск 2, стр. 2152-2163» (PDF) . cam.ac.uk .
  2. ^ «Понимание биометрической энтропии и емкости радужной оболочки глаза: предотвращение конфликтов идентичности в национальных масштабах» (PDF) . cam.ac.uk . Получено 12 августа 2023 г. .
  3. ^ Чой, | Тайлер (13 июня 2022 г.). «Распознавание радужной оболочки глаза становится мейнстримом для идентификации, аутентификации | Biometric Update». www.biometricupdate.com . Получено 28 июня 2023 г.
  4. ^ Zetter, Kim (25 июля 2012 г.). «Обратно-инженерные радужки выглядят настолько реалистично, что обманывают сканеры глаз». Журнал Wired . Получено 25 июля 2012 г.
  5. ^ abc "Apache Tomcat". Архивировано из оригинала 28 июня 2013 года . Получено 27 августа 2013 года .
  6. ^ «Новая биометрическая система УВКБ ООН помогает проверить 110 000 беженцев из Мьянмы в Таиланде | УВКБ ООН в Великобритании».
  7. ^ «Блокчейн может изменить будущее гуманитарной помощи». 3 января 2019 г.
  8. ^ «ВПП внедряет технологию сканирования радужной оболочки глаза для оказания продовольственной помощи сирийским беженцам в Заатари | Всемирная продовольственная программа». 6 октября 2016 г.
  9. ^ «Эти изменения показывают, что ВПП любит нас». 20 марта 2018 г.
  10. ^ «Десятилетие Aadhaar: Уроки внедрения базовой системы идентификации | ORF».
  11. ^ «Биометрия в массовых масштабах».
  12. ^ Даугман, Джон (7 мая 2014 г.). «600 миллионов граждан Индии теперь зарегистрированы с биометрическими удостоверениями личности». SPIE Newsroom . SPIE-Intl Soc Optical Eng. doi :10.1117/2.1201405.005449.
  13. ^ P. Grother, J. Matey, E. Tabassi, G. Quinn и M. Chumakov, IREX VI: временная стабильность точности распознавания радужной оболочки глаза, NIST Interagency Report 7948, стр. 1–3, 2013
  14. ^ Адлер, Ф. Х., Физиология глаза (глава VI, стр. 143), Мосби (1953)
  15. ^ Доггарт, Дж. Х., Глазные признаки при микроскопии с помощью щелевой лампы , Кимптон (1949), стр. 27
  16. ^ Даугман, Дж., «Высокоточное визуальное распознавание лиц с помощью теста статистической независимости», Труды IEEE по анализу образов и машинному интеллекту , 15 (11), стр. 1148-1161 (1993)
  17. ^ «Документ ИКАО 9303: Машиносчитываемые проездные документы, часть 9: Внедрение биометрической идентификации и электронное хранение данных в электронных МСПД, 7-е издание» (PDF) . 2015.
  18. ^ Liu Y, Simon JD (февраль 2005 г.). «Взаимодействие ионов металлов и структурная организация эумеланина Sepia». Pigment Cell Res . 18 (1): 42–8. ​​doi :10.1111/j.1600-0749.2004.00197.x. PMID  15649151.
  19. ^ Meredith P, Sarna T (декабрь 2006 г.). «Физические и химические свойства эумеланина». Pigment Cell Res . 19 (6): 572–94. doi :10.1111/j.1600-0749.2006.00345.x. PMID  17083485.
  20. ^ Hosseini, MS; Araabi, BN; Soltanian-Zadeh, H. (апрель 2010 г.). «Пигмент меланин: образец для распознавания радужной оболочки глаза». IEEE Trans Instrum Meas . 59 (4): 792–804. arXiv : 0911.5462 . Bibcode : 2010ITIM...59..792H. doi : 10.1109/TIM.2009.2037996. S2CID  16646573.
  21. ^ "MSite - Биометрический контроль доступа на строительных площадках". www.msite.com .
  22. ^ ab Martin, Zach (23 марта 2011 г.). «Биометрические тенденции: приведут ли новые модальности и мобильные приложения к массовому принятию?». SecureIDNews . Получено 14 июля 2013 г.
  23. ^ «Исследование уникальности и случайности IrisCodes: результаты 200 миллиардов сравнений пар радужных оболочек». Труды IEEE, т. 94 (11), 2006, стр. 1927-1935.
  24. ^ «Хакер находит простой способ обмануть биометрические системы безопасности IRIS». thehackernews.com . 6 марта 2015 г. Получено 17 марта 2017 г.
  25. ^ ab Whittaker, Zack (29 сентября 2018 г.). «Princeton Identity представляет новый биометрический сканер для прохождения». TechCrunch . Получено 29 марта 2019 г. .
  26. ^ «Сканеры радужной оболочки глаза можно обмануть». BBC News . 26 июля 2012 г.
  27. ^ Р. Ройзенблатт, П. Шор и др. Распознавание радужной оболочки глаза как биометрический метод после операции по удалению катаракты. Biomed Eng Online. 2004; 3: 2
  28. ^ Хашеми, Сохейл; Танн, Хокчхай; Буттафуоко, Франческо; Реда, Шериф (март 2018 г.). «Приближенные вычисления для биометрических систем безопасности: исследование случая сканирования радужной оболочки глаза». Конференция и выставка «Проектирование, автоматизация и тестирование в Европе» 2018 г. (ДАТА) . IEEE. стр. 319–324. doi :10.23919/date.2018.8342029. ISBN 9783981926309. S2CID  5061011.
  29. ^ Брюстер, Томас. «Взлом глаз Путина: как обойти биометрию дешевым и грязным способом с помощью Google Images». Forbes . Получено 28 июня 2023 г.
  30. ^ Гудин, Дэн (23 мая 2017 г.). «Сломать сканер радужной оболочки глаза, блокирующий Samsung Galaxy S8, смехотворно легко». Ars Technica . Получено 28 июня 2023 г.
  31. ^ Hsieh, Sheng-Hsun; Li, Yung-Hui; Wang, Wei; Tien, Chung-Hao (март 2018 г.). «Новое решение по борьбе с подделкой для распознавания радужной оболочки глаза при атаке на косметические контактные линзы с использованием спектрального анализа ICA». Датчики . 18 (3): 795. Bibcode : 2018Senso..18..795H. doi : 10.3390 /s18030795 . ISSN  1424-8220. PMC 5876747. PMID  29509692. 
  32. ^ «Идентификация в мгновение ока». europeanbusiness.gr .
  33. ^ "Behin Pajouhesh Eng. Co. - Behin IRIS (Автоматическая система идентификации на основе IRIS)" .
  34. ^ "Bank United объявляет результаты первого в США опроса потребителей банкоматов с функцией распознавания радужной оболочки глаза". www.atmmarketplace.com . 16 апреля 2002 г. Получено 5 июня 2021 г.
  35. ^ http://www.irisguard.com/ [ пустой URL ]
  36. ^ http://innovation.unhcr.org/labs_post/cash-assistance/ Архивировано 4 ноября 2016 г. на Wayback Machine [ URL без ссылки ]
  37. ^ "UNHCR Innovation | Biometric Cash Assistance". innovation.unhcr.org . Архивировано из оригинала 4 ноября 2016 года . Получено 3 ноября 2016 года .
  38. ^ "Aadhaar - Уникальная идентификация". portal.uidai.gov.in . Архивировано из оригинала 4 июня 2017 года . Получено 2 ноября 2015 года .
  39. ^ "STQC Certificate provided suppliers" (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 16 июня 2015 г. . Получено 2 ноября 2015 г. .
  40. ^ "Полиция начнет сканирование радужной оболочки глаза iPhone из-за проблем с конфиденциальностью". Reuters . 20 июля 2011 г. Архивировано из оригинала 18 сентября 2012 г. Получено 26 сентября 2012 г.
  41. ^ "Система управления биометрической идентификацией". УВКБ ООН . Получено 2 ноября 2015 г.
  42. ^ "Сканирование радужной оболочки глаза в аэропорту Амстердама Схипхол". Аэропорт Амстердама Схипхол . Архивировано из оригинала 3 декабря 2013 года . Получено 14 июля 2013 года .
  43. ^ "Удостоверение личности для лиц с ограниченным доступом". Архивировано из оригинала 14 мая 2012 года.
  44. ^ "Backgrounder". Канадское управление безопасности воздушного транспорта (CATSA).
  45. ^ Pascu, | Luana (29 октября 2019 г.). «Киоски Nexus в канадских аэропортах модернизированы с помощью распознавания лиц | Biometric Update». www.biometricupdate.com . Получено 18 июля 2023 г. .
  46. ^ "CANPASS Air". Архивировано из оригинала 27 декабря 2012 года . Получено 17 ноября 2010 года .
  47. ^ "IRIS". Архивировано из оригинала 1 мая 2008 года.
  48. ^ "Manchester Airport eye scanners scraped over delays". Manchester Evening News . Архивировано из оригинала 16 февраля 2012 года . Получено 16 февраля 2012 года .
  49. ^ Джонсон, Уэсли (16 февраля 2012 г.). «Сканеры глаз в аэропортах будут пересмотрены». Press Association, напечатано в The Independent .
  50. ^ Даугман, Джон. «Как афганская девочка была идентифицирована по узорам радужной оболочки глаза». Кембриджский университет . Получено 14 июля 2013 г.
  51. ^ "Безопасность центра обработки данных Google". YouTube . 13 апреля 2011 г. Архивировано из оригинала 21 декабря 2021 г. Получено 14 июля 2013 г.
  52. ^ Сэйлор, Майкл (2012). Мобильная волна: как мобильный интеллект изменит все . Perseus Books/Vanguard Press. стр. 98. ISBN 978-1593157203.
  53. ^ Уитни, Лэнс (12 мая 2011 г.). «Гаджет распознавания радужной оболочки глаза устраняет необходимость в паролях». CNET . Архивировано из оригинала 10 июля 2012 г. Получено 12 мая 2011 г.
  54. ^ "SRI International Sarnoff запускает биометрическую систему контроля доступа к транспортным средствам по радужной оболочке глаза". Biometric Update . 10 апреля 2013 г. Получено 15 июля 2013 г.
  55. ^ "Новый сканер радужной оболочки глаза от Novant связывает пациентов с записями". Архивировано из оригинала 7 апреля 2014 г.
  56. ^ "Индийский штат выбирает решение для управления идентификацией на основе радужной оболочки глаза от IriTech". BiometricUpdate . 11 марта 2015 г. Получено 2 ноября 2015 г.
  57. ^ "Fujitsu выпускает ARROWS NX F-04G - Fujitsu Global".
  58. ^ Сейферт, Дэн (2 августа 2016 г.). «Samsung Galaxy Note 7 поступит в продажу 19 августа с изогнутым дисплеем и сканером радужной оболочки глаза». The Verge . Получено 8 июня 2023 г.
  59. ^ Гиббс, Сэмюэл (3 августа 2016 г.). «Samsung представляет фаблет Galaxy Note 7, который можно разблокировать глазами». The Guardian . ISSN  0261-3077 . Получено 8 июня 2023 г. .
  60. ^ Салливан, Марк (22 августа 2016 г.). «Сканер радужной оболочки глаза Samsung Galaxy Note 7 — долгожданная новая опция аутентификации». Fast Company .
  61. ^ «Эти изменения показывают, что ВПП любит нас». World Food Programme Insight . 19 марта 2018 г. Получено 19 июля 2018 г.
  62. ^ "Зайн".
  63. ^ Шакир, Умар (5 июня 2023 г.). «Гарнитура Vision Pro от Apple использует сканирование радужной оболочки глаза для входа с помощью Optic ID». The Verge . Получено 7 июня 2023 г. .
  64. ^ Долмеч, Крис (1 февраля 2011 г.). «„Особое мнение“ может прийти в реальный мир с распознаванием радужной оболочки глаза». Bloomberg LP Получено 14 июля 2013 г.
  65. ^ Даугман, Джон. «Распознавание радужной оболочки глаза и «Симпсоны в кино»». Кембриджский университет . Получено 15 июля 2013 г.

Дальнейшее чтение

  • WO 8605018  Леонард Флом, Аран Сафир: Система распознавания радужной оболочки глаза. 28 августа 1986 г.; также: US 4641349 , выданный 2/3/1987. 
  • US 5291560  Джон Догман: Биометрическая система идентификации личности, основанная на анализе радужной оболочки глаза. 1 марта 1994 г.
  • Даугман, Джон (январь 2004 г.). «Как работает распознавание радужной оболочки глаза» (PDF) . Труды IEEE по схемам и системам для видеотехнологий . 14 (1): 21–30. CiteSeerX  10.1.1.590.2630 . doi :10.1109/TCSVT.2003.818350. S2CID  5247340.
  • Даугман, Джон (2003). «Важность случайности: статистические принципы распознавания радужной оболочки глаза» (PDF) . Распознавание образов . 36 (2): 279–291. Bibcode :2003PatRe..36..279D. CiteSeerX  10.1.1.115.1707 . doi :10.1016/S0031-3203(02)00030-4.
  • Даугман, Джон (июнь 2005 г.). «Результаты перекрестных сравнений 200 миллиардов радужных оболочек». Технический отчет UCAM-CL-TR-635 . doi :10.48456/tr-635.
  • He, Zhaofeng; Tan, Tieniu; Sun, Zhenan; Qiu, Xianchao (15 июля 2008 г.). «Towards Accurate and Fast Iris Segmentation for Iris Biometrics». IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell . 31 (9): 1670–84. doi :10.1109/TPAMI.2008.183. PMID  19574626. S2CID  9778260.
  • Хэ, Чжаофэн; Тан, Тьениу; Сан, Чжэнань; Цю, Сяньчао (июнь 2008 г.). «Усиление порядковых признаков для точного и быстрого распознавания радужной оболочки глаза». Труды 26-й конференции компьютерного общества IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR'08) . стр. 1–8.
  • Рой, Кошик; Бхаттачарья, Прабир (2008). Распознавание радужной оболочки глаза: подход машинного обучения . ВДМ Верлаг Доктор Мюллер . ISBN 978-3-639-08259-3.
  • K. Roy; P. Bhattacharya (2009). "Метод вариационного уровня и теория игр, применяемые для неидеального распознавания радужной оболочки глаза". 16-я Международная конференция IEEE по обработке изображений (ICIP'09) . стр. 2721–4. ISBN 978-1-4244-5653-6.
  • ISO/IEC 19794-6:2011 Международный стандарт для изображений радужной оболочки глаза
  • Оригинальный патент Джона Г. Даугмана. Архивировано 6 января 2016 г. в Wayback Machine в USPTO.
Взято с "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Распознавание_ириса&oldid=1246565026"