Обработка изображения радужной оболочки глаза в системе идентификации личности

Актуальность.

Потребность в достоверной аутентификации личности существует с тех пор, как появилось организованное общество. PIN-коды, пароли, идентификационные фотографии, магнитные кредитные карты и подписи стали неотъемлемой частью жизни современного общества. Однако только с появлением компьютеров стала возможной автоматическая идентификация личности. Хотя PIN-коды, ключи и пароли достаточны для обеспечения невысокого уровня безопасности, они по своей сути уязвимы для взлома. Высокая безопасность может быть обеспечена только с помощью использования биометрических признаков (отпечатков пальцев, ДНК, черт лица и т. п.)[31].

Один из самых ранних надежных биометрических методов — распознавание отпечатков пальцев. Системы автоматической идентификации, основанные на отпечатках пальцев, были коммерчески доступны с ранних 1960;ых. Но до сих пор эти системы используются в правоохранительных приложениях для поиска преступников. Биометрическая технология сейчас стала доступна в других приложениях: в правительственном и коммерческом секторах[41].

В дополнение к технологии распознавания отпечатков пальцев, появляются другие. Новые биометрические приложения используют лицо (в видимом и инфракрасном диапазонах), кисть, палец, радужку, сетчатку, подпись и распознавание голоса. Исследования других характеристик, таких как ухо, запах, клавиатурный почерк и походка продолжаются.

Одной из недавно проявившихся перспективных технологий идентификации является распознавание по радужке глаза. Человеческая радужка имеет специфическую структуру и содержит много текстурной информации. Пространственные структуры, наблюдаемые в радужке, уникальны для каждого индивида. Индивидуальные различия появляются в процессе анатомического развития. В частности, в биомедицинской литературе предполагается, что радужка также индивидуальна, как и рисунок сосудов сетчатки. Однако изображение радужки может быть получено более простыми средствами, чем изображение сетчатки. В сравнении с другими биометрическими объектами (такими как лицо, отпечатки пальцев, голос и т. д.), идентификация по радужке более стабильна и надежна. Поскольку радужка открыта, идентификация по радужке неинвазивна, что является очень важным фактором для практических применений [50, 51].

Перспективы идентификации по радужке не имеют границ. Существует много идей, касающихся применения этой технологии в различных областях. Сканирование радужки может быть использовано в следующих приложениях:

• вход в компьютерную систему (радужка является паролем);

• пограничный контроль (радужка как паспорт);

• оплата за телефонный звонок без наличных, карточек и pin-кода;

• пассажирский транспорт;

• контроль доступа (в дом, офис, лабораторию и т. д.);

• водительские права и другие личные документы;

• аутентификация личности при предоставлении льгот;

• криминалистика;

• противоугонная система автомобиля;

• противодействие терроризму (например, мониторинг безопасности аэропортов);

• безопасность финансовых операций (электронная коммерция, банковские операции);

• интернет-безопасность (контроль доступа к информации);

• криптография с биометрическим ключом для шифрования/дешифрования сообщений.

Целью диссертационной работы является разработка и создание прототипа эффективной системы идентификации личности по изображению радужки глаза.

Эффективность определяется быстродействием, вероятностью ошибок, стоимостью технических средств, надежностью.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Анализ существующих алгоритмов обработки изображения радужной оболочки глаза.

2. Анализ существующих систем признаков радужки.

3. Разработка новых эффективных алгоритмов обработки изображения радужной оболочки.

4. Разработка новой эффективной системы признаков радужной оболочки.

5. Разработка алгоритма распознавания личности в пространстве информативных признаков.

6. Сравнительное экспериментальное исследование известных и новых методов и алгоритмов идентификации личности по изображению радужной оболочки.

Научная новизна диссертации: Научная новизна диссертации состоит в следующем:

1. Выполнен аналитический обзор информации по всем аспектам построения систем идентификации человека, основанных на обработке изображения радужной оболочки глаза. Проведено моделирование и экспериментальное исследование известных алгоритмов обработки изображения радужной оболочки глаза и идентификации. Рассмотрены возможности их модернизации и настройки с целью повышения эффективности системы идентификации в целом.

2. Разработан быстродействующий алгоритм многомасштабного анализа изображения для выделения радужной оболочки глаза, позволяющий эффективно обнаружить и провести нормализацию входного изображения.

3. Показана возможность применения фазовой информации (без использования амплитуды), получаемой при разложении входного изображения по комплексным базисным функциям, в качестве признаков при решении задачи распознавания. ф 4. Исследована система признаков радужной оболочки глаза с использованием набора фильтров Габора, имеющих разные частоты и ориентации, позволяющая получить представление изображения радужки в виде локальных фаз комплексных вейвлетов.

5. Предложена методика определения эффективных параметров ^ распознавания, а также новый алгоритм регистрации в системе, позволяющий для каждого нового регистрируемого запоминать эти параметры и использовать их в дальнейшем в процедуре идентификации.

6. Предложена' система признаков радужной оболочки глаза, построенная на основе знаков отклика DoG-фильтра в узлах ортогональной сетки, обладающая.

4″ высокой разделяющей способностью, но имеющая большую вычислительную эффективность по сравнению с известными.

7. Разработан алгоритм идентификации личности в пространстве признаков радужной оболочки, устойчивый к повороту изображения, возникающему при возможном наклоне головы во время съемки. щ>

8. Предложена методика выбора параметров алгоритмов выделения признаков и распознавания изображения радужной оболочки, основанная на статистическом эксперименте.

Практическая ценность работы. Практическая значимость работы заключается в том, что предложены методики и алгоритмы для эффективного решения задач идентификации личности по изображению радужной оболочки глаза, построен действующий прототип системы, на котором эта эффективность была экспериментально подтверждена и который может быть использован в качестве базы для дальнейшего развития в этой области.

На защиту выносятся.

1. Алгоритм локализации радужной оболочки на изображении, имеющий высокое быстродействие и точность за счет многомасштабного анализа изображения.

2. Новая система признаков радужной оболочки глаза, построенная на основе знаков отклика DoG-фильтра в узлах ортогональной сетки, обладающая.

разделяющей способностью близкой к известным системам, но имеющая большую вычислительную эффективность.

3. Алгоритм идентификации личности в пространстве признаков радужной оболочки, основанный на вычислении расстояний Хэмминга, устойчивый к повороту изображения при наклоне головы в определенных пределах.

4. Сравнительные результаты экспериментальных исследований существующих и новых методов и алгоритмов идентификации личности по изображению радужной оболочки глаза.

5. Методика выбора параметров алгоритмов выделения признаков и ^ распознавания изображения радужной оболочки, основанная на статистических данных.

6. Программно-аппаратная система поддержки экспериментальных исследований методов и алгоритмов идентификации личности по изображению радужной оболочки.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на 5-ой международной научно-технической конференции ФРЭМЭ'2002 (г. Владимир), на LVIII научной сессии посвященной дню радио (г. Москва 2003), на III Международной научно-практической конференции (г. Новочеркасск 2003), на V Международной научно-техническая конференция. «Перспективные технологии в средствах передачи информации», 1−4 июля 2003 г, г. Владимир.

Публикации. По теме диссертации были опубликованы 7 печатных работ.

Благодарности.

Автор благодарит научного руководителя к.т.н., доцента Жиркова В. Ф. за оказанное внимание и научное руководство.

Структура и объем работы.

Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и приложений. Общий объем работы 111 страниц, 48 рисунков и 7 таблиц.

5.6. Выводы.

1. При экспериментах с фильтрами Габора с постоянными параметрами были получены следующие оптимальные параметры фильтра: соо=л/8- 6=0- количество блоков кода 32×4. При этом достигается значение критерия качества признаков d—1.99.

2. При экспериментах с DoG-фильтрами с постоянными параметрами были получены следующие оптимальные параметры фильтра: а=5- количество блоков кода 64×8. При этом достигается значение критерия качества признаков d= 2.20.

3. Признаки на основе DoG-фильтра обеспечивают несколько лучшее разделение классов, чем признаки на основе фильтров Габора.

5. Расстояние Хэмминга для кодов радужек на основе DoG-фильтра при используемых на практике значениях параметров имеют чувствительность к повороту изображения (наклону головы) близкую к чувствительности расстояния Хэмминга для кодов радужек на основе фильтров Габора.

6. Расстояние Хэмминга для кодов радужек на основе DoG-фильтра при ф, используемых на практике значениях параметров имеют несколько большую чувствительность к аддитивному гауссову шуму, чем расстояния Хэмминга для кодов радужек на основе фильтров Габора. Однако, при реальных значениях шума он не влияет существенно на качество распознавания.

7. Расстояние Хэмминга для кодов радужек на основе DoG-фильтра и Щ фильтров Габора практически нечувствительны к линейным преобразованиям яркости и контраста.

8. Полученные оценки качества признаков являются достоверными с точностью до двух знаков.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Итоги исследований.

В ходе исследований были получены следующие результаты:

1. В работе проведен анализ биометрических методов идентификации, обоснована актуальность исследований в области разработки эффективной системы для идентификации личности по радужной оболочке.

2. Определены основные направления исследований:

Выбор эффективных систем признаков для описания изображения радужки глаза.

— Совершенствование методик и алгоритмов локализации, нормализации, выделения признаков и распознавания.

3. Предложен и исследован новый интегрально-дифференциальный алгоритм определения границ радужной оболочки с последовательным уточнением и определением области поиска центра зрачка путем порогового ограничения. Разработанный алгоритм требует меньших вычислительных затрат при сохранении высокой точности.

4. Исследованы текстурные признаки на основе фазы отклика вейвлета Габора. Предложены и исследованы новые признаки на основе знаков отклика DoG-фильтра. Фильтр Габора уступает в вычислительной эффективности DoG-фильтру. Поэтому система признаков на основе DoG-фильтра является более эффективной, знаки отклика DoG-фильтра несут информацию о локальной структуре изображения и не чувствительны к изменениям яркости и контраста. Перечисленные свойства позволяют заключить, что использование знаков отклика DoG-фильтра в качестве признаков текстуры радужки является перспективным.

5. Предложены и исследована методика оценки вероятности ошибки системы путем моделирования потока входных изображений радужки, получаемых из одного изображения применением оператора искажений, и статистической обработкой результатов распознавания.

6. Предложен и исследован алгоритм компенсации ошибки, возникающей в процессе идентификации при повороте входного изображения.

7. Предложена и исследована методика оптимизации параметров алгоритмов распознавания, основанная на статистическом моделировании. Разработаны алгоритмы регистрации и идентификации, в которых эти параметры используются совместно с признаками входного изображения, что позволило снизить вероятность ошибки. В качестве таких параметров использовались параметры фильтров и порог принятия решения.

8. Разработана интегрированная программная система для проведения экспериментов по проверке всех рассмотренных методик и алгоритмов, на основе которых работает система идентификации личности по радужке глаза. С ее г помощью выполнено исследование эффективности различных фильтров и основанных на них систем признаков, проведено статистическое моделирование, определены оптимальные значения параметров алгоритмов распознавания, оценены ресурсы, требуемые для реализации системы.

ПУБЛИКАЦИИ АВТОРА ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ.

1. Хебайши М. А., Жирков В. Ф., «Биометрическая Идентификация Личности», 5 Международная Научно-Техническая Конференция, ФРЭМЭ'2002, 25−28 Июня", Вл.Г.У., С стр. № 131−132.

2. Хебайши М. А., Жирков В. Ф., «Идентификация Личности По Радужке Глаза », 5 Международная Научно-Техническая Конференция, ФРЭМЭ'2002, 2528 Июня, Вл.Г.У., С стр. № 133 — 134.

3. М. A. Hebaishy, V.F. Zhirkov, «Texture Analysis Of The Human Iris For High Authentication», Данные, Информация и Их Обработка, Москва, Горячая линия-Телеком 2002 г, С стр. № 116−120.

4. М. A. Hebaishy, V.F. Zhirkov, «Recognizing Persons By Their Iris Patterns», Методы и алгоритмы прикладной математики в технике, медицине и экономике, Новочеркасск, III Международной научно-практической конференции, Часть 3 «, Новочеркасск 2003, С стр. № 12−14.

5. М. A. Hebaishy, V.F. Zhirkov, «Decidability Of Iris-Based Personal Identification», Методы и алгоритмы прикладной математики в технике, медицине и экономике, Новочеркасск, III Международной научно-практической конференции, Часть 3 «, Новочеркасск 2003, С стр. № 8−12.

6. Хебайши М. А., Жирков В. Ф., Сушкова Л. Т., «Обработка изображения радужки глаза в системе идентификации личности», LVIII Научная сессия посвященная дню радио" Труды ТОМ2, Москва-2003,С стр. № 148−151 .

7. М. Хебайши, К. В. Новиков, В. Ф. Жирков, «Исследование Фазовых Признаков Изображения Радужки Глаза «, V Международная научно-техническая конференция. «Перспективные технологии в средствах передачи информации», 14 июля 2003 г, Владимир.