Biometrické bezpečnostné systémy a autentifikačné systémy. Hlas a jazyk. Problémy biometrických technológií

Abstraktné.

Štatistika zobrazuje základné biometrické parametre. Skúmajú sa metódy identifikácie, ktoré sú v Rusku široko používané. Biometrická identifikácia je navrhnutá tak, aby splnila úlohu kondenzácie všetkých existujúcich používateľských hesiel do jedného a ich konsolidáciu všade. Proces učenia sa sily klepania prstom začína hodnotením kvality obrazu: vypočíta sa orientácia drážok, ktorá zobrazuje ryhy priamo v pixeli pokožky. Rozpoznanie tváre je najvýhodnejšou metódou biometrickej identifikácie. Identifikácia znaku dúhovkou oka sa tvorí nakreslením obrazu, na ktorom je dúhovka lokalizovaná a tvorí sa jej kód. Na základe dvoch hlavných charakteristík každého biometrického systému je možné dosiahnuť výhody prvého a druhého druhu. Identifikácia na základe malej dúhovky je jednou z najspoľahlivejších biometrických metód. Bezkontaktný spôsob, ako vyzdvihnúť dáta a porozprávať sa o jednoduchosti výskumu a možnosti inovácií v rôznych oblastiach.

10.7256/2306-4196.2013.2.8300

Dátum odoslania redaktorovi:

24-05-2013

Kľúčové slová:

Biometrická identifikácia, dúhovka, rozpoznávanie tváre, odtlačky prstov, osobná identifikácia, biometria, algoritmus, databáza, biometrické metódy, heslo

Zadajte

Ľudia vo svojom súčasnom manželstve čoraz viac požadujú osobitnú istotu a bezpečie pre svoje činy. Pre nás všetkých je nevyhnutným atribútom každodenného života spoľahlivá autorizácia: všade stagnácia bankové karty, E-mailové služby, vykonávanie rôznych operácií a poskytovanie služieb - to všetko vyžaduje identifikáciu špeciality. Dnes je bežné zadávať desiatky hesiel, či už s tokenom alebo iným identifikačným tokenom. Táto situácia nutne potrebuje jedlo: "Ako môžete poznať všetky heslá až po jedno a umiestniť ich všade bez strachu z krádeže alebo zmeny?"

biometrické parametre

Biometrická identifikácia sa špecifikuje podľa potreby. Rozpoznávanie osoby pomocou biometrických údajov je automatizovaná metóda identifikácie na základe fyziologických (fyzických charakteristík a zároveň viditeľných) a behaviorálnych (predstavuje postupnosť úkonov a iných kabín po dobu približne jednej hodiny) Obr. Tabuľka 1 prepoisťuje tie hlavné.

stôl 1

biometrické parametre

Podrobnejšie sa pozrieme na tri, ktoré sú v Rusku širšie.

Končeky prstov

Prsty (obr. 1a) sú malé ryhy na vnútornom povrchu dlane a chodidla človeka. Skúška lode je založená na predpoklade, že existujú dva nové prsty, ktoré patria rôznym ľuďom.

Na vyrovnanie výsledkov sa odborníci pozrú na detaily papilárnych žíl, ktoré zahŕňajú nasledujúce obrázky: koniec sulku, rozvetvený sulcus, nezávislý sulcus, jazero, sulcus, priesečníky a ďalšie. Automatické metódy zarovnania fungujú podobným spôsobom. Proces získania sily obrazu začína hodnotením čistoty obrazu: vypočíta sa orientácia drážok, ktorá v pixeli kože zobrazuje rovné ryhy. Potom sa vykoná segmentácia drážok a lokalizácia detailov s ďalším rozpoznávaním.

geometrie jednotlivca

Poznanie osobného uznania ide s ľuďmi od nepamäti. Cestovný pas podložený fotografiou sa stal všadeprítomným a hlavným dokumentom, ktorý identifikuje osobu. Ide o najpohodlnejší spôsob biometrickej identifikácie. Jednoduchosť zaznamenávania tohto biometrického znaku umožnila zostavenie veľkých databáz: fotografie v orgánoch činných v trestnom konaní, videozáznamy bezpečnostných kamier, sociálny dohľad atď.

Jerel, obrázky je možné upravovať: digitalizácia dokumentov; bezpečnostné kamery; triviálne obrázky; fotografie v infračervenom spektre.

Osoba je lokalizovaná na zachytenej snímke (obr. 1b), potom sa použije jedna z dvoch metód: vonkajší pohľad jednotlivci a individuálna geometria. V skratke ide o metódu založenú na analýze geometrie jednotlivca, ktorej história poznávania má tridsaťročnú históriu.

Dúhová škrupina oka

Dúhová membrána je farebná časť oka medzi sklérou a zinicou. Takto sú prsty ovplyvnené fenotypovou zvláštnosťou človeka a vyvíjajú sa počas prvých mesiacov tehotenstva.

Myšlienku identifikácie znakov pomocou očnej dúhovky navrhli oftalmológovia už v roku 1936. Neskôr táto myšlienka našla svoje zastúpenie v rôznych filmoch. Napríklad v roku 1984 bol vydaný film o Jamesovi Bondovi „Tell No More“. A v roku 1994 sa objavil prvý automatizovaný algoritmus na rozpoznávanie očnej dúhovky, ktorý vyvinul matematik John Daugman. Patentovaný algoritmus stále tvorí základ systémov rozpoznávania dúhovky.

Jedným z problémov je zariadenie na ukladanie obrazu oka, ktoré bude pre lekára náročné a nepostrehnuteľné. Je potrebné vziať do úvahy aj maličké dúhovky, čo nie je dôležité pre mysle osvietených ľudí. Existuje veľa prístupov. Prvý z nich je založený na vnímaní očami, následne druhý fotoaparát s väčším objektívom zachytáva kvalitné snímky dúhovky. Druhým je, že oči človeka sú v strede speváckej plochy, ktorá stráži jednu kameru.

Škrupina dúhovky sa lokalizuje na snímanom obrázku a vytvorí sa jej kód (obr. 1 c). Daugman vikoristav dvojsvetový filter Gabor. Okrem toho sa vytvorí maska, kde je obraz zašumený (oblasti prekrytia sú vysoké a nízke), ktorá sa prekrýva s výstupným kódom dúhovky. Na identifikáciu sa vypočíta Hammingov pomer (rozdiel v bitoch medzi dvoma vzormi dúhovky), ktorý bude najmenší pre nové dúhovky.

Malyunok 1. Aplikácia biometrických parametrov

Štatistické charakteristiky

Na základe dvoch hlavných charakteristík každého biometrického systému je možné dosiahnuť výhody prvého a druhého druhu. V oblasti biometrie sú najviac unavené koncepty FAR (False Acceptance Rate) a FRR (False Rejection Rate). FAR charakterizuje porovnanie medzi biometrickými charakteristikami dvoch ľudí. FRR - spoľahlivosť prístupu k osobám, ktoré sú povolené.

V tabuľke 2 sú uvedené priemerné ukazovatele pre rôzne biometrické systémy

Tabuľka 2

Charakteristika biometrických systémov

Je dôležité poznamenať, že tieto ukazovatele sa líšia v závislosti od vybraných biometrických databáz a skladaných algoritmov, ale je zrejmé, že vzťah je obmedzený na približne jeden. Analýzou týchto údajov možno dospieť k záveru, že identifikácia na základe malej dúhovky je jednou z najspoľahlivejších biometrických metód. Bezkontaktný spôsob, ako vyzdvihnúť údaje a porozprávať sa o jednoduchosti výskumu a možnosti prenosu v rôznych oblastiach.

Vo zvyšku sveta rastie záujem o metódy rozpoznávania a identifikácie znakov. Hlavné smery a spôsoby dosiahnutia týchto úloh spočívajú v oblasti vývoja biometrických systémov. V biometrických systémoch na rozpoznávanie človeka sa používa súbor biometrických charakteristík založených na biologických vlastnostiach ľudského tela. Takéto biometrické charakteristiky môžu zahŕňať: hlas, rukopis, vzory prstov, geometriu ruky, sietnicu alebo dúhovku, osobu a DNA.)

Biometrické zabezpečenie je efektívne v porovnaní s metódami, ako je obnovenie hesiel, PIN kódov, čipových kariet, tokenov alebo technológií PKI (Private Key Infrastructure), keďže biometria umožňuje identifikáciu Kúpte si konkrétnu osobu, nie zariadenie. Tradičné spôsoby zabezpečenia nezahŕňajú možnosť plytvania alebo odcudzenia informácií, v dôsledku čoho sa stanú dostupnými pre nelegálnych obchodníkov. Jedinečný biometrický identifikátor, ako je odtlačok prsta alebo fotografia jednotlivca, slúži ako kľúč, ktorým sa nesmie plytvať. Biometrický bezpečnostný systém umožňuje reagovať na prvotné zabezpečenie alebo slúži na jeho zvýšenie.

Jedným z hlavných dôvodov, ktoré podstatne zvýšili dôležitosť automatického spracovania a analýzy biometrických informácií, bolo možné zlepšiť funkčné možnosti automatických bezpečnostných systémov nasadených vo veľkých priestoroch (vrátane hál, letísk, supermarketov atď.). potreba skutočnej Je čas vykonať potrebné úkony pred identifikáciou osôb prítomných na kontrolovanom území ľudí, a to najčastejšie tajne, nielen bez kontaktu (na diaľku), ale aj bez špeciálnej diagnostiky (špeciálna prezentácia) bez biometrických znakov) na strane identifikovaných osôb.

V súčasnosti existuje množstvo biometrických metód autentifikácie, ktoré sa delia na dve hlavné skupiny – statické a dynamické metódy.

Statické metódy biometrickej autentifikácie sú založené na fyziologických (statických) charakteristikách osoby, čo je jedinečná charakteristika, ktorá je im daná od ľudí a neznáma od ostatných. Táto skupina podlieha rovnakým metódam overovania.

1. $ \ Textit (Podľa prsta.) $ Táto metóda je založená na jedinečnosti pre kožu malých papilárnych žiliek na prstoch. Keď zdvihnete prst pomocou špeciálneho skenera, zmení sa na digitálny kód (skratku) a rovná sa predtým zadanému štandardu. Táto technológia je najpokročilejšia v porovnaní s inými biometrickými metódami autentifikácie.
2. $ \ Textit (Za tvarom údolia.) $ Dánska metóda ovplyvňovania geometrie ruky. Za ďalším špeciálnym zariadením, ktoré sa skladá z kamery a niekoľkých LED diód (zapínané cez okruh, dávajú rôzne projekcie údolia), bude triviálny obraz ceruzky ruky, za ktorou sa tvorí krk a nátierka viem ľudia.
3. $ \ Textit (Podľa rastu žiliek na prednej strane dlane.) $ Pomocou prídavnej infračervenej kamery sa načítajú malé žilky na prednej strane dlane alebo ruky, obraz sa odstráni a digitálna kapsa vytvorené podľa vzoru rastu žíl.
4. $ \ Textit (Pre sieťové oči.) $ Ide skôr o metódu identifikácie krvných ciev fundusu podľa malej veľkosti. Aby sa toto dieťa stalo viditeľným, ľudia sa musia pozrieť na vzdialenú svetelnú škvrnu, na ktorej je spodok osvetlený a naskenovaný špeciálnou kamerou.
5. $ \ Textit (Za očnou dúhovkou.) $ Malá očná dúhovka je tiež jedinečnou vlastnosťou človeka a na jej skenovanie je potrebný prenosný fotoaparát so špeciálnym softvérom, ktorý vám umožní zachytiť snímky častí jednotlivca. , z ktorého je vidieť obraz oka, z ktorého na jeho Na výkrese vidieť malú dúhovku, za ktorou bude digitálny kód na identifikáciu osoby.
6. $ \ Textit (Pre obraz alebo podobu jednotlivca.) $ Pri tejto metóde identifikácie bude existovať dvojrozmerný alebo triviálny obraz vzhľadu osoby. Na tvári vidno kontúry obočia, očí, nosa, pier atď., vypočíta sa vzdialenosť medzi nimi a nebude len obraz, ale aj bez možnosti otočenia, vlasov, zmeny tváre jednotlivca. . Počet obrázkov sa líši v závislosti od účelu tejto metódy (na autentifikáciu, overenie, detekciu vyhľadávaní na veľkých územiach atď.).
7. $\Textit (Za termogramom jednotlivca)$. Táto metóda autentifikácie je založená na jedinečnosti rozdelenia na viditeľné tepny, ktoré pumpujú krv do kože, ktorá vníma teplo. Na snímanie termogramov sa používajú špeciálne kamery v infračervenom rozsahu. Na rozdiel od prvej vám táto metóda umožňuje oddeliť dvojčatá.
8. $\Textit (pre DNA)$. úspechy tadiaľto Je zrejmé, že metódy extrakcie a spracovania DNA, ktoré sa v súčasnosti testujú, fungujú už dlho, takže takéto systémy sa používajú len na špecializované vyšetrenia.
9. $\Textit (Viac metód)$. Existujú aj také unikátne metódy – napríklad identifikácia podľa spodnej strany kože, za účelom snímania prstov, tvaru ucha, telesného pachu atď.

Zdá sa, že väčšina biometrických technológií tejto skupiny je spojená s analýzou obrazu a je implementovaná týmito a inými metódami počítačového sledovania.

Dynamické metódy biometrickej autentifikácie sú založené na behaviorálnych (dynamických) charakteristikách človeka a sú založené na charakteristikách charakteristických pre podriadené sily v procese vytvárania niečoho. Metódy autentifikácie pre túto skupinu sú nasledovné.

1. $ \ textit (Pre ručné písanie.) $ Pri tomto type identifikácie osoby sa spravidla píše podpis (okrem kódového slova). Digitálny identifikačný kód sa vytvára v požadovanom štádiu ochrany a vlastníctva (grafický tablet, obrazovka počítača Palm atď.) dvoch typov:

Podľa samotného popisu na identifikáciu vikorystu stačí skombinovať dva obrázky;

Pre podpis a dynamické charakteristiky písma potom pre identifikáciu bude skupina, ktorá zahŕňa informácie o bezprostrednom podpise, dočasných charakteristikách maľby a štatistických charakteristikách dynamiky tlaku na povrch.

2. $ \ textit (Pre písanie rukou na klávesnici.) $ Metóda je vo všeobecnosti podobná tej, ktorá je opísaná vyššie, ibaže namiesto podpísania hesla sa zadá určité kódové slovo (ak sa používa špeciálne heslo používateľa, takáto autentifikácia je dvojfaktorová) a nie je potrebné žiadne špeciálne vybavenie okrem štandardnej klávesnice. Hlavnou charakteristikou identifikačného klastra je dynamika súboru kódových slov.

3. $ \ textit (Podľa hlasu.) $ Toto je jedna z najstarších technológií, v tejto dobe sa jej vývoj zrýchlil, pretože sa široko prenáša v každodennom „inteligentnom každodennom živote“. Existuje mnoho spôsobov, ako identifikovať hlasový identifikačný kód, zvyčajne zmenou frekvencie a štatistických charakteristík hlasu.

4. Iné metódy. Pre túto skupinu metód sú popísané len najrozsiahlejšie metódy a existujú aj unikátne metódy, ako je identifikácia podľa nariasenia pier pri vytváraní kódového slova, dynamikou otáčania kľúča v zámku dverí a pod.

Krátky historický prehľad.

Problém počítačovej biometrickej identifikácie sa aktívne rozvíja od 60. rokov 20. storočia. Je možné identifikovať nadchádzajúce hlavné míľniky tohto procesu.

1. 60. roky 20. storočia - bolo vytvorené biometrické zariadenie NIST, prvé pokusy o automatizáciu procesu identifikácie charakteristík takýchto biometrických charakteristík: osoba, hlas, náznaky, podpis.
2. 70. roky 20. storočia - prvé automatizované systémy na overovanie identity, identifikačné metódy pre tvar kolena a dynamický podpis.
3. 1976 - prvé multibiometrické experimenty.
4. 80. roky - významné automatizované systémy a rané metódy

úplne automatická identifikácia.

Osemdesiate roky 80-tych rokov 20. storočia sú vyklíčené vedou o špeciálnych INNERESTS k biometrii IDIDIFIKASIA, Scho Surelings of the Number of Biometric Methodi, Algorithmiv I Technology, v tomto počte v SRSR IS Rosyї. Súvisí to menej s aplikovaným záujmom o biometrickú identifikáciu ako s vývojom hardvéru, najmä osobných počítačov a periférnych zariadení na prácu s obrazom a zvukovými signálmi.

V Rusku boli najdôležitejšie výsledky biometrickej identifikácie získané v robotoch S. O. Novikova, V. Yu. Gudkova, O. M. Chernomordik z rozpoznávania končekov prstov, G. A. Kukhareva a A. A. Telnykh v Rusku Známe aspekty biometrie tváre, A. I. Ivanova a A. Yu. Maligina o neurofinálnych metódach biometrickej identifikácie, L. M. Mestetsky z rozpoznávania na základe parametrov ruky, I. N. Spiridonova v oblasti štandardizácie a biometrických technológií, V. I. Dimková i i . N. Sinitsina o automatizácii vedeckého výskumu v oblasti biometrickej identifikácie, S. L. Bochkarova v oblasti hlasovej identifikácie znakov, O. S. Ushmaeva o multibiometrii.

Vznikli vedecké školy, ktoré sa problematikou biometrickej identifikácie zaoberajú. Medzi nimi môžete vidieť tímy fachivistov, ktorí pracujú v ústavoch Ústavu problémov aplikovaných vied Ruskej akadémie vied, DerzhNDIAS, ISA RAS, MDU im. M. V. Lomonosová, MSTU im. N. E. Bauman, FSUE "PNIEI"; spoločnosti "Biolink", "Vocord Telecom", NVP "Laser Systems", "Papilon Systems", "Sonda", "STEL", "Centrum pokročilých technológií".

V rámci zahraničných výskumov v oblasti biometrickej identifikácie možno vidieť stopy z práce takých falšovateľov ako P. Phillips, P. Grother, A. Jain, N. Ratha, P. Griffin, D. Maio, D. Maltoni, A. Masnfield, J. Wayman, K. Bowyer, M. Turk, A. Pentland, R. Bolle, A. Ross, J. Daugman, D. Zhang, Karr-Ann Toh, O. Tosi, S. Pankanti, C. Soutar, Tieniu Tan, O. Castillo, P. Melin, J. P. Campbell, J. Garofolo, D. Reynolds, L. Flom, J. Kittler, P. Flynn, R. Chellappa, W. Zhao, J.-C. Junqua, J. F. Bonastre, J. Bigun, K. Brady, D. Burr, B. Dorizzi, S. Prabhakar, J. Conell, G. Doddington, J. Ortega-Garcia, A. Bazen, S. Gerez, R. Plamondon , M. Eleccion, M. Fornefett, J. Wegstein, L. Kersta, L. Harmon, A. Fejfar, T. Vetter, A. G. Kersta, L. D. Harmon, B. G. Sherlock, D. M. Monro, M. Kucken.

Základné biometrické systémy.

V súčasnosti sa na trh uvádza množstvo hotových systémov a technológií na biometrickú identifikáciu a autentifikáciu identity.

Napríklad v oblasti osobného rozpoznávania ide o jedny z najpokročilejších riešení.

Systém ZN-Face spoločnosti $ \ textit (ZN Vision Technologies AG) $ kombinuje nový počítačový vývoj so systémom kontroly prístupu založeným na automatickom rozpoznávaní jednotlivcov. ZN-kamera odfotí osobu, ktorá je na hranici kontroly, a každú sekundu ju skontroluje. Špeciálne vyvinutý modul optického filtra a funkcia sledovania živého človeka sú obzvlášť účinné proti každému, kto sa snaží oklamať ľudí pomocou fotografií alebo masiek.

Databáza fotografií ZN-Phantomas je počítačová a dokáže automaticky overiť a identifikovať jednotlivcov. Na tento účel je vhodná fotografia, identikit, bábätko alebo rám, prípadne videoklip. ZN-Phantomas hľadá priemerné úspory v pamäti, aby zobrazil vikoryst systém rozpoznávania osobnosti, vytvorený podľa robota ľudského mozgu na základe technológie organických nádrží. Plynulosť robotického systému umožňuje zobraziť 10 tisíc obrázkov za tri hodiny. Systém dokáže pracovať s SQL databázami, ktoré využívajú protokol ODBC (Oracle, Sybase SQL, DB2, Informix).

Systém FaceIT spoločnosti $\textit (Identix Inc) $ teraz rozpoznáva ľudí, keď sa obraz jednotlivca dostane do zorného poľa kvalitnej kamery. Investície spoločnosti financuje ministerstvo zahraničných vecí USA. Systém bol daný na testovanie na amerických letiskách. Tlač uviedla, že výsledky testov možno označiť za uspokojivé, ale zmluva so spoločnosťou sa predlžuje a teraz sa dôraz presúva na identifikáciu z fotografií. Ministerstvo zahraničných vecí USA požiada amerických hostí, aby odfotili nainštalovaný obrázok, aby to uľahčilo rozpoznávacím programom robota.

Zo systémov vyvinutých v Rusku a SND si môžete pozrieť produkty spoločnosti $\textit (Asia-Software)$. Spoločnosť propaguje FRS SDK - súbor nástrojov na aktiváciu informačných a zvukových systémov spojených s rozpoznávaním osôb a množstvo identifikačných systémov založených na snímkach jednotlivcov. Systém je založený na rozpoznávaní obrazu a aktualizačných algoritmoch. Základom týchto algoritmov je modifikácia metódy analýzy hlavných komponentov, ktorá spočíva vo výpočte najdekoratívnejších koeficientov, ktoré charakterizujú vstupné obrazy ľudských tvárí. Na vstup systému sa privádza digitalizovaný obraz videa. Špeciálne algoritmy určujú viditeľnosť obrazu tváre osoby, vidia ju, určujú presnú veľkosť čiar, menia polohu a mierku. Potom sa videný obraz osoby automaticky zakóduje identifikáciou hlavných charakteristických znakov. Veľkosť extrahovaného poľa znakov je približne 300 $ ~ bajtov, čo umožňuje inštaláciu identifikačných systémov na jednočipové EOM.

Charakteristika biometrických systémov.

Ukazovateľmi spoľahlivosti biometrických systémov môže byť spoľahlivosť platieb prvého a ďalších druhov. Úľavy prvého druhu znamenajú mieru odmeňovania (FRR, False Rejection Rate) a vyskytujú sa pri prístupe k zákonnému finančnému systému. Prijatia iného druhu ukazujú pravosť prijatia (FAR, False Acceptance Rate) a objavia sa, keď je udelený prístup tretej strane. FRR a FAR súvisia s oblasťou brány. Dnešné biometrické systémy majú širokú škálu charakteristík.

Biometrický systém možno tiež charakterizovať rovnakou spoľahlivosťou prvého a ďalších typov chýb (EER, Equal Error Rates) – bod, v ktorom sa rovnosť prvého druhu platby rovná spoľahlivosti druhého druhu. Na platforme EER sa môžete dozvedieť o hlavných výhodách a nevýhodách rôznych biometrických metód. Čím nižšia je hodnota EER, tým vyššia je svietivosť systému.

Ďalším parametrom, ktorý ovplyvňuje výber a inštaláciu biometrického systému, je budovanie kapacity. Vaughn charakterizuje hodinu, ktorú potrebuje človek na interakciu s údajmi z biometrických zariadení.

Je veľmi ťažké zoradiť a zoradiť opisy viacerých biometrických metód na zobrazenie výsledkov prvého druhu, pretože sa pri rovnakých metódach značne líšia v dôsledku výrazného oneskorenia vo vlastníctve, na ktorom sú implementované.

V iných prípadoch vyzerá tajné triedenie biometrických metód autentifikácie takto (od najkratšej po najväčšiu):

1. očná dúhovka, očná sieťka;
2. tvar prstov, individuálna termografia, tvar členkov;
3. tvar tváre, rozloženie žíl na ruke a dlani;
4. podpis;
5. písanie rukou na klávesnici;
6. hlas.

Je možné rozvíjať myšlienku, že na jednej strane sú statické metódy identifikácie oveľa kratšie ako dynamické a na druhej strane sú oveľa drahšie.

Technológia rezacieho mlyna a perspektívy ďalšieho rozvoja.

V súčasnosti nemožno považovať pokročilú fázu biometrických technológií vo svete za uspokojivú. V súčasnosti môžeme hovoriť o biometrii, pretože oblasti sledovania a pridávania, ktoré ešte neboli schopné dosiahnuť potrebné ukazovatele, sa rýchlo rozvíjajú. Celá séria vážnych revízií vykonaných v r Zvyšok času, Ukazuje nedostatočnú spoľahlivosť takýchto systémov.

Napríklad policajné oddelenie v Tampe na Floride (USA) po dvoch obetiach v prevádzke nainštalovalo bezpečnostný program, ktorý úzko spolupracuje s externými bezpečnostnými kamerami. Rozsah takýchto kamier umožnil sledovať verejnosť v parku Aybor City. Bolo prenesené, že technológia doplnená o program na skenovanie / rozpoznávanie znakov, pridaná do databázy 30 tisíc známych páchateľov a detí z domova, zlepší efektivitu policajnej práce. Systém však už dva roky neprináša želaný úspešný výsledok, či už ide o automatické rozpoznanie podozrivých alebo o zatknutie podozrivých. Bezpečnostný softvér poskytla spoločnosť Identix, jeden z popredných amerických poskytovateľov biometrických technológií rozpoznávaných podľa tváre a končekov prstov.

Podľa japonského kryptografa Tsutomiho Matsumota bolo napadnutých viac ako tucet systémov na rozpoznávanie bankových účtovníkov. Nedávno urobil podobnú skvelú štúdiu nemecký počítačový časopis "c" t ". Závery odborníkov sú jednoznačné: biometrické systémy pre súčasný trh ešte nedosiahli takú úroveň, aby ich bolo možné považovať za skutočnú alternatívu k tradíciám Žiadne heslá. Preto rozpoznávací systém FaceVACS- Logon nemeckej spoločnosti $ \ textit (Cognitec) $ možno oklamať jednoduchým predložením fotografie registrovaného obchodníka. Na oklamanie sofistikovanejší softvér, analyzujúci charakteristické znaky žijúcej osoby ( napodobňujúcich maškarných nečestníkov) môže byť úspešný Obrazovka notebooku, na ktorej sa videoklip premieta, je zamrznutá Nahrávaním jednotlivca je oveľa jednoduchšie oklamať systém Authenticam BM-ET100 od Panasonic, aby rozpoznal očnú dúhovku, pretože infračervené snímače tu nereagujú len na charakteristický obraz dúhovky, ale aj na inú hĺbku retuše Ak na fotografiách otvoríte malý otvor v mieste oka, kam sa pozerajú iní ľudia, keď sú zaregistrovaní, systém dá sa oklamať. Existujú síce systémy na registráciu používateľa za prstom, za dodatočným senzorom na svale alebo klávesnici, potom najbežnejším spôsobom oklamania je opätovné „prijatie“ už očividného podpisu, ktorý používateľ zrušil. Ak chcete „oživiť“ prebytočnú tekutinu, môžete sa jednoducho dotknúť senzora alebo použiť tenké plastové vrecko naplnené vodou. Podobné triky, okuliare a veľmi boli v minulosti testované na medvedíkoch ID Mouse od spoločnosti $\textit (Siemens)$, vybavených snímačom vibrácií FingerTIP $\textit (Infineon)$. Nest, „kusový prst“, vylisovaný v parafínovej forme zo silikónu, čo umožňuje vyšetrovateľom dokončiť všetkých šesť testovaných systémov odtlačkov prstov.

Bez ohľadu na prevažne negatívne hodnotenie súčasného vývoja systémov identifikácie biometrickej identity však vo svete existuje tendencia rozvíjať výskum a vývoj v oblasti biometrie. V tomto prípade je jedným z hlavných trendov ostatnej doby posun priorít od kontaktných k bezkontaktným metódam biometrického rozpoznávania. Dôvodom bol pokrok k funkčným schopnostiam automatických zabezpečovacích systémov inštalovaných na veľkých miestach (stanice, letiská, supermarkety a pod.), a to z dôvodu potreby vykonať potrebné úkony v reálnom čase na usadenie osôb prítomných na kontrolovanom území. ľudí a Najčastejšie je to však nielen bezkontaktné (na diaľku), ale aj bez špeciálneho dohľadu (špeciálna prezentácia biometrických znakov) na strane identifikovaných osôb, v mysliach, v skupine a komunite. Vytváranie takýchto biometrických systémov novej generácie je sužované množstvom špecifických problémov, ktoré zatiaľ nemajú adekvátne riešenie.

Prvá skupina problémov súvisí so skutočnosťou, že tajné bezpečnostné systémy fungujú v mysliach prirodzeného ľudského správania, ktoré špecificky neprezentuje svoju identitu a nezistí niektoré kľúčové frázy. V takejto situácii, ešte pred vyriešením úlohy rozpoznávania, je potrebné vyriešiť úlohu identifikácie (dôležité miesto rastu, videnie ľudí v skupine), samotná úloha rozpoznávania tvárí a hlasov v nekontrolovaných mysliach sa výrazne stáva zložitejšie. Ďalšia skupina zjavných problémov tu súvisí s tým, že v čase bezpečnostnej ochrany (pod kontrolou zabezpečenia kontroly vstupu) nie je možné zabrániť identifikovanej osobe vstúpiť do počiatočných štádií. Preto je na začiatok potrebné vyzdvihnúť zjavné fragmentárne a rôznorodé zvukové a obrazové materiály najrôznejšej zložitosti a podobnosti. Úloha používania biometrického systému je ešte zložitejšia. Vyriešte, tretia skupina problémov súvisí so skutočnosťou, že istotu správneho rozpoznania a správnej identifikácie danej osoby v prirodzených mysliach prezrádza iba výzor alebo hlas výrazne nižšia ako ukazovatele potrebné na uspokojivé fungovanie núdzovej bezpečnosti systémov a kontroly prístupu. To si vyžaduje komplexnú integráciu výsledkov biometrického rozpoznávania oddelených od rôznych informácií.

Najvýznamnejšie problémy môžu súvisieť so súčasnými objavmi v oblasti biometrických technológií v blízkej budúcnosti.

Biometria v širokom a úzkom zmysle.

Technológie biometrickej identifikácie sa teda rýchlo rozvíjajú vo vedeckých a technologických oblastiach, ktoré si budú naliehavo vyžadovať také oblasti, ako sú bezpečnostné systémy a systémy kontroly vstupu, systémy kontroly pasov a víz, systémy prevencie kriminality atď. identifikácia zločincov, systémy kontroly vstupu, zber bezpečnostných systémov štatistiky od obchodníkov, identifikačné systémy pre vzdialených obchodníkov a internetových obchodníkov, overovanie kreditných kariet, forenzné skúmanie, kontrola viazanosti otváracích hodín atď.

Okrem opisov biometrických autentifikačných technológií zahŕňa oblasť „biometria v širšom zmysle“ aj množstvo doplnkov súvisiacich s pozorovaním a variáciami rôznych biologických charakteristík ľudského tela, gest, pohybov atď. P., The účel nie je na osobnú identifikáciu, ale na účely športové, lekárske, telekomunikačné, dôležité a iné.

Prezentáciu pred touto prednáškou si môžete stiahnuť.

Jednoduchá identifikácia špecifickosti. Kombinácia parametrov jednotlivca, hlasu a gest pre lepšie rozpoznanie. Integrácia schopností modulov Intel Perceptual Computing SDK pre implementáciu bohatého systému informačnej bezpečnosti založeného na biometrických informáciách.

Táto prednáška poskytuje úvod do problematiky systémov správy biometrických informácií, skúma princíp fungovania, metódy a implementáciu v praxi. pozri sa okolo hotové riešenia A ich vyrovnanie. Sú preskúmané hlavné algoritmy na identifikáciu prvkov. Možnosti súpravy SDK na vytváranie biometrických metód na ochranu informácií.

4.1. Popis predmetnej oblasti

Existuje široká škála metód identifikácie a mnohé z nich sú široko komercializované. V súčasnosti sú najpokročilejšie overovacie a identifikačné technológie založené na heslách a osobných identifikačných číslach (PIN) alebo dokumentoch, ako sú pasy a vodičské preukazy. Takéto systémy sú však náchylné na rozliatie a môžu sa ľahko poškodiť odpadom, krádežou a inými faktormi. Preto sa zvyšuje záujem o biometrické identifikačné metódy, ktoré umožňujú identifikovať osobu na základe jej fyziologických charakteristík pomocou rozpoznávania na základe predtým uložených obrázkov.

Rozsah problémov, ktoré možno nájsť pomocou nových technológií, je mimoriadne široký:

• zabrániť prenikaniu zločincov do chránených oblastí a priestorov za účelom krádeže dokladov, kariet, hesiel;
• obmedziť prístup k informáciám a zabezpečiť dôvernosť osobných údajov na ich uchovávanie;
• zabezpečiť prístup do určitých miest len ​​certifikovaným fašistom;
• proces rozpoznávania, úplne intuitívne softvérové ​​a hardvérové ​​rozhranie, inteligentné a prístupné ľuďom akéhokoľvek veku a nepozná bariéry;
• odstránenie režijných nákladov spojených s prevádzkou systémov kontroly vstupu (karty, kľúče);
• vypnúť nepríjemnosti spojené s plytvaním, nešťastím a elementárnym zabúdaním kľúčov, kariet, hesiel;
• organizovať oblasť prístupu a dostupnosti internetových zariadení.

Okrem toho je dôležitým faktorom spoľahlivosti skutočnosť, že neexistuje žiadny spôsob, ako to bude ležať s kupujúcim. Keď vikoristan heslo zakhistu ľudia môžu vikoristovať krátke kľúčové slovo Alebo skúste papier s popisom pod klávesnicou počítača. Ak sú hardvérové ​​kľúče poškodené, bezohľadný obchodník nebude prísne strážiť svoj token, v dôsledku čoho môže zariadenie skončiť v rukách záškodníka. V biometrických systémoch nie je možné pre ľudí nič uložiť. Ďalším faktorom, ktorý pozitívne ovplyvňuje spoľahlivosť biometrických systémov, je jednoduchosť identifikácie pre zákazníka. Vpravo je to, že napríklad naskenovaný odtlačok prsta je pre ľudí viditeľný menej ako zadanie hesla. A tento postup je možné vykonať nielen pred začiatkom práce, ale aj počas zberu, čo samozrejme podporuje spoľahlivosť liečby. V tejto situácii je obzvlášť dôležité rozšírenie skenerov kombinovaných s počítačovými zariadeniami. Takže napríklad je dôležité, že keď vikoristannaya, veľký prst koristuvach bude vždy ležať na skeneri. Systém teda dokáže priebežne vykonávať identifikáciu, takže ľudia robota nielen nespoznajú, ale ani nechcú nič označovať. V dnešnom svete sa, žiaľ, predáva takmer všetko, vrátane prístupu k dôverným informáciám. Tim je skôr človek, ktorý odovzdaním identifikačných údajov zločincom prakticky nič neriskuje. O hesle môžete povedať, že bolo vybraté, a o čipovej karte, že bolo ukradnuté. Po nainštalovaní biometrickej ochrany už takáto situácia nenastane.

Výber galúzií, ktoré sú z pohľadu analytikov najsľubnejšie pre rozvoj biometrie, musí byť založený na zvážení dvoch parametrov: bezpečnosti (alebo bezpečnosti) a úplnosti tohto konkrétneho spôsobu kontroly alebo ochrany. Hlavné miesto z hľadiska týchto parametrov samozrejme zaujíma finančná a priemyselná sféra, vládne a vojenské zariadenia, zdravotnícke a letecké služby a uzavreté strategické objekty. Táto skupina kooperatívnych biometrických bezpečnostných systémov je v prvom rade dôležitá na to, aby nedovolili neoprávnenému hackerovi z radov svojich zamestnancov vykonať nikomu inému neznámu operáciu, a tiež je dôležité neustále potvrdzovať autorstvo kožnej operácie tsії. Súčasný bezpečnostný systém už nemôže fungovať len bez základných prvkov, ktoré zaručujú bezpečnosť objektu, ale ani bez biometrie. Biometrické technológie sa používajú aj na kontrolu prístupu k počítačom, okrajové systémy, Iné zbierky informácií, databanky atď.

Biometrické metódy na zachytávanie informácií sa stávajú relevantnými pre rakovinu kože. S rozvojom technológií: skenery, fotografie a videokamery sa rozširuje rozsah úloh, ktoré sa vzťahujú na doplnkovú biometriu, a rôzne metódy biometrie sú čoraz populárnejšie. Napríklad banky, úverové a iné finančné organizácie slúžia svojim klientom ako symbol spoľahlivosti a dôvery. S cieľom ospravedlniť náklady na vymáhanie finančné inštitúcie čoraz viac rešpektujú identifikáciu klientov a personálu a aktívne podporujú biometrické technológie. Tu je niekoľko možností výberu biometrických metód:

• spoľahlivú identifikáciu klientov rôznych finančných služieb, vr. online a mobilne (dôležitá je identifikácia končekmi prstov, aktívne sa vyvíjajú technológie na rozpoznávanie malých žiliek na dlani a prstoch a hlasovú identifikáciu klientov, ktorí volajú na call centrum i);
• predchádzanie podvodom s kreditnými a debetnými kartami a inými platobnými nástrojmi (náhrada PIN kódu na rozpoznanie biometrických parametrov, ktoré nemožno ukradnúť, nahliadnuť, naklonovať);
• zvýšená rýchlosť a komfort obsluhy (biometrické bankomaty);
• Kontrola FISICAL prístupu v Budіvlovi il Banv, a ako sú depozitné priestory, Seyfiv, Skhovischi (Zvolivistya Bioometry, Yak SPIVROTYNIK BANK, teda I KLINTA-KORISTUVACHA);
• ochrana informačných systémov a zdrojov bankových a iných úverových inštitúcií.

4.2. Biometrické systémy ochrany informácií

Biometrické informačné bezpečnostné systémy sú systémy kontroly prístupu založené na identifikácii a autentifikácii osoby biologickými znakmi, ako je štruktúra DNA, dúhovka, sietnica oka, geometria a teplota na mape jednotlivca, prst, geometria údolia. Tieto metódy autentifikácie ľudí sa tiež nazývajú štatistické metódy, pretože sú založené na fyziologických charakteristikách ľudí prítomných v populácii už pred smrťou, ktoré sa vyskytujú počas celého života a ktoré nemožno stratiť, ani ukradnúť. Často sa využívajú aj iné jedinečné dynamické metódy biometrickej autentifikácie – podpis, písanie rukou na klávesnici, hlas a pohyby, ktoré vychádzajú z charakteristík správania ľudí.

Pojem „biometria“ sa objavil na konci devätnásteho storočia. Vývoj sofistikovaných technológií na rozpoznávanie obrázkov z rôznych biometrických charakteristík je tu už dlho, od 60. rokov minulého storočia. Naši vedci dosiahli významné úspechy vo vývoji teoretických základov týchto technológií. Praktické výsledky sa však dosiahli najmä na začiatku a veľmi nedávno. Na konci dvadsiateho storočia bol záujem o biometriu významný vďaka tomu, že súčasné počítače A sofistikované algoritmy umožnili vytvárať produkty, ktoré sa vďaka svojim vlastnostiam a konzistencii stali dostupnými a užitočnými pre široké spektrum spotrebiteľov. Oblasť vedy našla stagnáciu vo vývoji nových bezpečnostných technológií. Biometrický systém môže napríklad riadiť prístup k informáciám a skladovanie v bankách, môže byť použitý v podnikoch zaoberajúcich sa spracovaním cenných informácií, na ochranu EOM, komunikáciu atď.

Podstatou biometrických systémov je wiki počítačové systémy uznanie výnimočnosti jedinečným genetickým kódom osoby. Biometrické bezpečnostné systémy umožňujú automaticky rozpoznať osobu podľa jej fyziologických alebo behaviorálnych charakteristík.

Malý 4.1.

Popis robotických biometrických systémov:

Všetky biometrické systémy fungujú podľa rovnakej schémy. Na začiatku sa spustí proces záznamu, v dôsledku čoho si systém zapamätá biometrické charakteristiky. Všetky biometrické systémy vyžadujú množstvo vzoriek na lepšie zaznamenávanie biometrických charakteristík. Akonáhle sú informácie odstránené, sú spracované a transformované do matematického kódu. Biometrické informačné bezpečnostné systémy využívajú biometrické metódy na identifikáciu a autentifikáciu zákazníkov. Identifikácia pomocou biometrického systému prebieha v štyroch fázach:

• Registrácia identifikátora - informácie o fyziologických alebo behaviorálnych charakteristikách sú prevedené do formy, ktorá je prístupná počítačových technológií, І vložené do pamäte biometrického systému;
• Viditeľnosť - z nového prezentovaného identifikátora sú viditeľné jedinečné znaky analyzované systémom;
• Obnova - zobrazia sa informácie o novo prezentovanom a predtým zaregistrovanom identifikátore;
• Rozlíšenie – rozhoduje sa o tom, kto sa opätovnému uvedeniu svojho identifikátora vyhne alebo nevyhne.

Upozornenia na únik / odklonenie identifikátorov sa potom môžu prenášať do iných systémov (kontrola prístupu, informačná bezpečnosť atď.), ktoré potom fungujú na základe ukradnutých informácií.

Jednou z najdôležitejších charakteristík systémov informačnej bezpečnosti založených na biometrických technológiách je vysoká spoľahlivosť, takže systém dokáže spoľahlivo rozlíšiť biometrické charakteristiky, ktoré sú relevantné pre rôznych ľudí a možno ich spoľahlivo nájsť zbigi. V biometrii sa tieto parametre nazývajú prvý druh (False Reject Rate, FRR) a druhý typ (False Accept Rate, FAR). Prvé číslo charakterizuje spoľahlivosť prístupu osoby, druhé charakterizuje konzistentnosť biometrických charakteristík dvoch ľudí. Je ešte jednoduchšie podrobne opísať papilárny vzor prsta alebo dúhovky oka. Čiže vina „odpustenia iného druhu“ (teda prístupu k ľuďom, ktorý nemá právo) je prakticky vypnutá. Pod vplyvom určitých biologických faktorov sa však vlastnosti, ktoré sa používajú na identifikáciu jedinca, môžu zmeniť. Človek môže napríklad prechladnúť, v dôsledku čoho sa jeho hlas zmení na nepoznanie. Preto je frekvencia výskytu „odpustení prvej generácie“ (čo je v dosahu ľudí, čo je správne) v biometrických systémoch vysoká. Systém je jednoduchší, s nižšou hodnotou FRR pri rovnakej hodnote FAR. Určuje sa však aj charakteristika EER (Equal Error Rate), ktorá udáva bod, v ktorom sa pretínajú grafy FRR a FAR. Ale vona nie je ani zďaleka reprezentatívna. Pri použití biometrických systémov, najmä systémov rozpoznávania tváre, po zadaní správnych biometrických charakteristík nebude rozhodnutie o autentifikácii správne. Je to spôsobené množstvom funkcií a v prvom rade tým, že mnohé biometrické charakteristiky sa môžu meniť. Toto je prvý stupeň spoľahlivosti systému. Navyše, pri použití rôznych technológií môže byť pranie veľmi dôležité. Pre systémy kontroly vstupu využívajúce biometrické technológie je potrebné pochopiť, že dôležitejšie je nevpustiť dnu „niekoho iného“, ale všetkých „svojich“.

Nielen FAR a FRR označujú silu biometrického systému. Ak by to tak bolo, potom by vedúcou technológiou bolo rozpoznávanie ľudí podľa DNA, pre ktoré by sa FAR a FRR znížili na nulu. Je zrejmé, že túto technológiu nie je možné zachovať v súčasnom štádiu ľudského vývoja. Tom dôležitá vlastnosť To znamená odolnosť voči figuríne, plynulosť práce a flexibilitu systému. Je tiež dôležité mať na pamäti, že biometrická charakteristika osoby sa môže časom meniť, takže je nestabilná. Ďalším dôležitým faktorom pre využitie biometrických technológií v bezpečnostných systémoch je jednoduchosť použitia. Osoba, ktorej vlastnosti sú naskenované, nie je vinná z toho, že rozpoznáva každodenné nedostatky. V tomto prípade je najefektívnejšou metódou samozrejme technológia rozpoznávania podľa vzhľadu. Je pravda, že je to spôsobené inými problémami, ktoré súvisia predovšetkým s presnosťou systému.

Preto sa biometrický systém skladá z dvoch modulov: registračného modulu a identifikačného modulu.

registračný modul„Spustí“ systém na identifikáciu konkrétnej osoby. Vo fáze nahrávania videokamera alebo iné senzory skenujú ľudí, aby vytvorili digitálnu reprezentáciu ich vzhľadu. V dôsledku skenovania sa vytvorí dlaha obrázkov. V ideálnom prípade budú mať tieto obrázky mierne odlišné uhly a pohľady, aby bolo možné zachytiť presnejšie údaje. Špeciálny softvérový modul spracuje jav a identifikuje charakteristické znaky, potom vytvorí šablónu. Existujú určité časti tváre, ktoré sa v priebehu času prakticky nemenia, napríklad horné kontúry očí, oblasti hornej časti tváre a okraje úst. Väčšina algoritmov vyvinutých pre biometrické technológie umožňuje zachytiť možné zmeny na úkor ľudí, pretože ich nie je potrebné použiť na analýzu aktivity odhaľovania rastu vlasov. Šablóna obrázka škrabky na kožu je uložená v databáze biometrického systému.

identifikačný modul zachytí obraz osoby z videokamery a skonvertuje ho do rovnakého digitálneho formátu, v akom je uložená šablóna. Odstráňte údaje a skontrolujte šablónu uloženú v databáze, aby ste zistili, či si obrázky navzájom zodpovedajú. Úroveň podobnosti je potrebná na overenie a ďalší prah, pre ktorý je možné upraviť iný typ zamestnancov, vyťaženosť PC, pracovný čas a množstvo ďalších úradníkov.

Identifikácia môže byť vo forme overenia, autentifikácie alebo uznania. Počas overovania sa potvrdzuje identita zachytených údajov a šablóny, ktorá je uložená v databáze. Autentifikácia – potvrdzuje pravosť obrazu obsiahnutého vo videokamere podľa jednej zo šablón, ktoré sú uložené v databáze. Po rozpoznaní, ak sa zistí, že vlastnosti jednej z uložených šablón sú rovnaké, systém identifikuje osobu so zodpovedajúcou šablónou.

4.3. Pozrite sa na hotové riešenia

4.3.1. ІКAR Lab: komplex kriminalistického vyšetrovania zvukových záznamov

Hardvérový a softvérový komplex ICAR Lab pre širokú škálu aplikácií má za úlohu analyzovať zvukové informácie požadované v špecializovaných oddeleniach orgánov činných v trestnom konaní, laboratóriách a centrách súdneho vyšetrovania lodí a v službách vyšetrovania trestných činov. Prvá verzia produktu bola vydaná v roku 1993 a bola výsledkom rozsiahlej práce popredných audio expertov a vývojárov softvéru. Súčasťou skladu je komplex špecializovaného softvéru na zabezpečenie vysokej úrovne vizuálnej prezentácie zvukových záznamov filmu. Súčasné hlasové biometrické algoritmy a sofistikované automatizačné nástroje pre všetky typy sledovania zvukových záznamov umožňujú odborníkom výrazne zlepšiť spoľahlivosť a efektivitu vyšetrení. Program SIS II je súčasťou komplexu s jedinečnými nástrojmi na vyšetrovanie identifikácie: nepretržité sledovanie hlásateľa, hlasové nahrávky a propagácia akýchkoľvek dôkazov na preskúmanie a hlas a jazyk podozrivého. Identifikačné fonoskopické vyšetrenie je založené na teórii jedinečnosti hlasu a reči kože človeka. Anatomické faktory: vnútorné orgány artikulácie, tvar hlasiviek a ústnej dutiny, ako aj vonkajšie faktory: duševné schopnosti, regionálne charakteristiky, defekty atď.

Biometrické algoritmy a expertné moduly vám umožňujú automatizovať a formalizovať širokú škálu procesov fonoskopickej identifikácie, ako je vyhľadávanie nových slov, vyhľadávanie nových zvukov a výber nových zvukov a melodických fragmentov, zoradenie reproduktorov podľa formantov a základného tónu, auditívne a lingvistické typy analýzy. Výsledky metódy detekcie kože sú prezentované vo forme číselných ukazovateľov riešenia globálnej identifikácie.

Program pozostáva z niekoľkých modulov, ktoré navyše pomáhajú vykonávať párovanie v režime „one-to-one“. Modul "Variácia formantov" je založený na termíne fonetika - formant, čo znamená akustické vlastnosti zvukov jazyka (najmä vokálnych), spojené s rovnakou frekvenciou vokálneho tónu a vytvárajúce zafarbenie zvuku. . Proces identifikácie z premenných modulu "Zarovnanie formantov" možno rozdeliť do dvoch etáp: po prvé, expertný zvuk a výber referenčných zvukových fragmentov, a potom ako referenčné fragmenty pre známy a neznámy zvuk Po vytočení expert môže začať párovať. Modul automaticky skúma vnútro- a medziriaditeľskú variabilitu trajektórií formantov pre zvuky a rozhoduje o pozitívnej/negatívnej identifikácii alebo o nedefinovaných výsledkoch. Modul tiež umožňuje vizuálne zarovnať rozdelenie zvukov na scattergrame.

Modul "Primary Pitch Correction" vám umožňuje automatizovať proces identifikácie reproduktorov pomocou dodatočnej metódy analýzy melodickej kontúry. Spôsob pridelenia úloh na vyrovnanie hlavných postáv na základe parametrov implementácie podobných prvkov štruktúry melodického obvodu. Na analýzu bolo do obvodu prenesených 18 typov fragmentov a 15 parametrov na ich popis vrátane hodnôt minima, priemeru, maxima, rýchlosti zmeny, tónu, prebytku, zošikmenia atď. Modul rotuje výsledky úpravy vo forme percentuálneho zisku pre parametre pleti a rozhoduje o pozitívnej/negatívnej identifikácii alebo nehodnotených výsledkoch. Všetky údaje je možné exportovať do textu.

Modul automatickej identifikácie umožňuje párovanie v režime jedna ku jednej pomocou nasledujúcich algoritmov:

• Spektrálny formát;
• Štatistika výšky tónu;
• Sumishovo gaussovské rozdelenie;

Spoľahlivosť úniku a viditeľnosť rečníkov bude určená nielen pre metódy kože, ale pre ich súhrn. Všetky výsledky zarovnania signálov v dvoch súboroch, obsiahnutých v module automatickej identifikácie, sú založené na identifikačných symboloch a v nich zobrazených číselných hodnotách, blízkosti medzi vybranými súbormi symbolov a výpočtov Svet blízkosti súborov znamenia medzi sebou. Pre kožnú významnosť zadávania blízkosti pod hodinu bola perióda spustenia modulu automatickej nivelácie ubratá na spoľahlivosti úniku a dôležitosti hovorcov, ktorých jazyk sa nachádzal v nivelizovaných súboroch. Tejto spoľahlivosti sa chopili maloobchodníci pre veľký počiatočný výber zvukových záznamov: desaťtisíce oznamovateľov, rôzne kanály zvukový záznam, neosobné zvukové nahrávky, rôzne druhy materiálov. Ukladanie štatistických údajov do jedného roka si aktualizácia medzi súbormi bude vyžadovať možné rozdelenie hodnôt obsahu na základe blízkosti dvoch súborov a relatívnej pravdepodobnosti úniku/rozmanitosti rečníkov na pozícii a rôznych podrobností o situáciu a propagáciu. Pre takéto veličiny v matematickej štatistike sa používa pojem interval dôveryhodnosti. Modul automatickej nivelácie zobrazuje číselné výsledky v správnych intervaloch rôznych úrovní, čo umožňuje zlepšiť nielen priemernú spoľahlivosť metódy, ale aj najlepší výsledok z počiatočných výsledkov. Vysoká spoľahlivosť biometrického motora vyvinutého spoločnosťou MDG bola potvrdená testovaním NIST (Národný inštitút pre štandardy a technológie)