Системы распознавания сокращают очереди, ускоряют обслуживание в поликлиниках и банках, помогают оплачивать товары, контролировать доступ к личным данным и задерживать нарушителей. А как они работают? 

Эта статья была опубликована в журнале OYLA №2(30). Оформить подписку на печатную и онлайн-версию можно здесь.

Первую систему идентификации людей с помощью ­­­ан­тро­пометрики разработал в 1870‑х годах французский юрист Альфонс Бертильон.

Тогда в криминалистике использовались карточки с очень общими описаниями: «среднего роста», «с тёмными волосами», «отличительных примет нет». Количество людей, подходивших под эти описания, само собой, было огромно. Бертильон задумался, как усовершенствовать эту систему, и начал сравнивать фотографии преступников, а затем и вовсе измерять линейкой формы ушей, черепа, длину рук, ног и пальцев задержанных. Коллеги над ним посмеивались, но Бертильон обнаружил, что у людей редко совпадает более четырёх характеристик. Созданная им система распознавания — бертильонаж — использовалась в США до 1920‑х годов и послужила прообразом фоторобота.

С тех пор прошло сто лет, однако разработанная Бертильоном методика лежит в основе всех современных систем распознавания. Лицо имеет около сотни параметров, среди них высота лба, расстояние между глазами, ширина подбородка и ноздрей и т. д. Система фиксирует нужные точки, и программа создаёт числовой код — цифровой отпечаток лица для базы данных, с которым впоследствии будут сравниваться при идентификации «живые» лица. Проблема в том, что результат такого распознавания уж очень зависит от освещения, мимики и «помех» вроде очков или усов: в сумерках или в шапке система может вас не признать.

В 1880‑е в Великобритании для опознания преступников начали использовать отпечатки пальцев, а уже в 1892 году аргентинский антрополог и криминалист Хуан Вучетич раскрыл с их помощью преступление. Сегодня дактилоскопия — один из самых распространённых способов аутентификации (распознавания) личности. Как он работает? Технология кодирует уникальный рисунок на пальцах и сохраняет в базе данных. Чтобы сопоставить код из базы с кодом на идентификаторе, достаточно одной секунды. Кстати, сканировать можно не только пальцы, но и всю ладонь (правда, детекторы пальцев занимают меньше места, что удобно в случае мобильных устройств).

Технологии распознавания по отпечаткам пальцев занимают более половины биометрического рынка. Современные системы дактилоскопической идентификации оснащены различными датчиками (температуры, силы нажатия), повышающими степень защиты.

Дактилоскопические системы различаются сенсорами. Например, в современных смартфонах используются ёмкостные сканеры отпечатков пальцев. Они оснащены чувствительными полупроводниковыми элементами, которые изменяются в месте контакта «гребней» пальца с поверхностью сканера,— так создаётся объёмный рисунок выступов и углублений на коже, который затем шифруется и хранится в качестве двоичного кода в защищённой части устройства.

«Узнать по глазам» можно по сетчатке или радужке. Они начинают формироваться ещё в утробе матери и потом почти не меняются (у здорового человека).

Сканеры радужки отслеживают реакцию зрачка на свет и делают изображения цветного «кольца» вокруг. У этой технологии есть один недостаток: сканеры могут ошибочно среагировать на муляж или очень качественный снимок глаза.

Сканеры сетчатки подсвечивают кровеносные сосуды в глазу инфракрасными лучами и копируют карту капилляров на фоне окружающих тканей — немного неприятная процедура. Идея сканирования сетчатки была предложена в 1935 году докторами Карлтоном Симоном и Исадорой Голдштейн в «Медицинском журнале штата Нью-Йорк», но тогда технологии не позволили воплотить идею в жизнь. Первую коммерческую модель выпустила компания Eyedentify в 1981 году (и продолжает делать это по сей день).

Рисунок отпечатков пальцев подделывается, папиллярный узор меняется при помощи операции. В случае с глазами используется голограмма, а особенно жестокие злоумышленники могут и вовсе вырезать у человека нужную часть тела. Намного эффективнее использовать для аутентификации то, что не существует в отрыве от человека, например его вены. Технологию запатентовал в 1987 году инженер Джо Райс. Метод всё ещё находится в разработке и криминалистами пока используется нечасто.

Конечно, самой устойчивой и уникальной характеристикой является ДНК, но на сегодняшний день ДНК-анализы дорого стоят, да и времени занимают порядочно. Учёные работают над ускорением тестирования — возможно, в недалёкой перспективе волос или слюна будут обрабатываться так же быстро, как отпечаток пальцев.

Когда нужно защитить особо важную информацию, используется сразу несколько биометрических технологий: сканируются не только отпечатки пальцев или сетчатка, но и, например, голос. У него тоже есть уникальные характеристики, которые зависят от речевых привычек (скорости речи, громкости) и анатомических ­особенностей: размеров и формы горла, строения связок. Система разбивает речь на звуковые фрагменты, анализирует частоту и тембр голоса, а потом опять-таки преобразует их в цифровой код — «голосовой отпечаток», который хранится в базе и сопоставляется со звуками идентифицируемого голоса. Обычно человека просят произнести пароль или ответить на простой вопрос.

У всех способов биометрии свои достоинства: один быстрее, другой дешевле, третий лучше защищён от хакеров. Однако их можно сравнить по объективным параметрам: количеству ложных совпадений (FAR, False Acceptance Rate) и ложных пропусков (FRR False Rejection Rate). Чем меньше того и другого, тем лучше система.

Например, при сканировании отпечатков пальцев FAR составляет 0,001%, а при сканировании радужки глаза — 0,00001%. То есть в случае с пальцем выше вероятность, что система признает вас, хотя ваш код не хранится в базе. Теперь сравним FRR геометрии лица в 3D (0,103%) и FRR сетчатки глаза (0,4%). Сканер, который должен определять вас по сетчатке, более «подозрителен» и чаще не узнаёт знакомых.

Пока одни учёные и инженеры стараются усовершенствовать системы распо­знавания, другие придумывают новые. Уже существуют технологии, которые используют для аутентификации ритм сердцебиения, походку и пот (ведь его химический состав тоже уникален!). Есть забавные приложения. Например, группа учёных из Токио во главе с Шигеоми Кошимидзу разработала чехол для кресла, который узнаёт хозяина по ягодицам. Чехол имеет 360 сенсоров для определения очертаний нижней части туловища и точек давления, благодаря чему создаёт объёмный рисунок человека сидящего. По заявлениям разработчиков, точность технологии составляет 98% и в будущем она сможет использоваться как часть противоугонных систем для машин.