Современные электронные устройства все чаще включают в себя биометрические системы, позволяющие обеспечить безопасный доступ к чтению данных и совершению операций. Биометрическая система предполагает наличие двух вещей: сенсора для считывания определенных физических данных человека и алгоритма, обрабатывающего эти данные. Одними из самых распространенных методов получения биометрических данных являются сбор отпечатков пальцев, сканирование сетчатки глаза и фотографирование лица.
Основными и важнейшими задачами биометрии являются верификация и идентификация. Провести верификацию означает выяснить у пользователя, какой персоной в системе он хочет представиться, собрать у него биометрические данные, сравнить их с имеющимися данными для заявленной персоны и сделать вывод о возможности доступа (например, к конфиденциальным данным) или отказе доступа. Идентификация от верификации отличается тем, что пользователь не указывает какой именно персоной в биометрической системе он является, система должна выяснить это самостоятельно.
Если алгоритм работы биометрической системы недостаточно хорошо зарекомендовал себя (слишком часто отказывает в доступе тем, кто на него имеет право, и/или слишком часто дает доступ к конфиденциальным данным тем, кто к ним не должен иметь доступа), то имеется возможность увеличить количество рассматриваемых в системе биометрических признаков, применив биометрическое слияние, то есть проанализировав несколько физических признаков человека. Биометрическая система, анализирующая только один набор физических данных (например, только отпечатки пальцев человека) называется унимодальной. Биометрическая система, анализирующая ср азу несколько наборов, называется мультимодальной.
Следует отметить, что сбор дополнительных признаков у пользователя хотя и увеличивает безопасность системы, уменьшает удобство использования системы из-за необходимости большее время вводить физические признаки.
В данной работе реализован алгоритм, описанный в статье авторов А. Росса, А. Раттани и М. Тистарелли [1] (далее алгоритм РРТ, англ. RRT - A. Ross, A. Rattani, M. Tistarelli). Этот алгоритм является основой системы, являющейся компромиссным вариантом между унимодальной и мультимодальной системами. Компромисс достигается за счет использования единственной модальности, когда это не вызывает слишком плохой работы системы, и использования двух модальностей в противном случае. Именно в том, как предсказать насколько часто пользователь системы будет сталкиваться с ошибками системы, и состоит проблема определения модальности, по которой будет происходить верификация пользователя в системе.
В ходе данной выпускной квалификационной работы достигнуты следующие результаты:
• Сделан обзор предметной области.
• Реализован алгоритм проведения эксперимента РРТ для мультимодальной системы распознавания лиц.
• Модифицирован алгоритм проведения эксперимента РРТ путем замены общепринятой классификации на классификацию, созданную в рамках работы.
• Проведено сравнение полученного алгоритма с оригинальным алгоритмом, показавшее преимущество полученного.
• Создано демонстрационное приложение, иллюстрирующее работу полученного алгоритма (приложение для системы macOS на языке программирования Python).
