Современные технологии идентификации личности по отпечатку пальца с использованием емкостных датчиков

   Стремление защитить от посягательств собственную жизнь, жилище, имущество и финансы свойственно каждому человеку. Но привычные методы удостоверения личности - предъявление паспорта или собственноручная подпись - оказываются недостаточно надежными, поскольку документы могут быть потеряны, украдены или подделаны с использованием современных технологий, а подписи - сфальсифицированы. Жизнь заставляет искать новые, более надежные методы.

Введение

   В свете последних событий, происходящих в мире, особенно в связи с ростом активности международного терроризма, вопросам безопасности уделяется все более пристальное внимание. Один из важнейших разделов безопасности - установление подлинности личности. Задача идентификации человека становится критической даже во многих повседневных ситуациях. Все чаще приходится сталкиваться со случаями мошенничества лиц, выдающих себя за других при попытке входа в гостиничные номера, получении доступа в сети ЭВМ или совершении интерактивной покупки.

Биометрическое опознание

   Один из возможных способов идентификации - биометрическое установление подлинности субъекта, основанное на измерении уникальных и постоянных личностных параметров. Основные характеристики человека могут быть разделены на две группы - поведенческие и физиологические. К поведенческим характеристикам относятся, например, манера разговора, стиль работы на клавиатуре компьютера или почерк, а в группу уникальных физиологических параметров входят отпечатки пальцев, геометрия ладони, радужная или сетчатая оболочка глаза, внешний вид лица. Практические методы биометрии опираются больше на физиологические характеристики, поскольку поведенческие все-таки подвержены изменениям в зависимости от состояния человека. К примеру, простуда может изменить не только тембр голоса, но и манеру речи: даже словоохотливые люди избегают при этом излишних разговоров.

   В то же время, многие части тела человека достаточно уникальны и могут использоваться для идентификации. Так, при поиске приятеля в толпе мы используем некий общий алгоритм узнавания лица, реализуемый нашим интеллектом. Более конкретный упрощенный алгоритм вполне осуществим с помощью компьютера. Лицо человека снимается камерой, и определенные лицевые формы сопоставляются с информацией, имеющейся в базе данных.

   Человеческий глаз также является собранием множества уникальных данных. Соответственно фокусируя камеру, можно "срисовать" глаз для сопоставления с изображением образца радужной оболочки. А можно с использованием подсвечивающего сканера сличать отраженный от глазного дна свет со "слепком" сетчатки. Не менее уникальна рука. Биометрическими характеристиками являются геометрия и топология ее поверхности. Особую роль играют отпечатки пальцев.

   Отпечатки пальцев были юридически приняты для идентификации личности более столетия назад, а опознание по отпечатку активно используется в криминологии уже с двадцатых годов прошлого века. Они уникальны для каждого индивидуума, не могут быть изменены и используются там, где недопустимы ошибки идентификации личности, например, в уголовном праве или при организации доступа с высшим уровнем защиты.

   Исторически для снятия отпечатка пальца используются системы с оптическими датчиками, но долгое время они оставались весьма дорогостоящими, крупногабаритными и недостаточно надежными. В конце 90-х годов появление недорогих, основанных на иных принципах устройств для сбора данных об отпечатке пальца привело к прогрессу технологий идентификации личности по отпечатку - от ограниченного использования до широкого применения в ряде новых областей.

Технологии сканирования отпечатка пальца

   Как уже было упомянуто, старейшей технологией является оптическая. Сканирование отпечатка пальца мини-камерами на ПЗС или КМОП-чипе позволило существенно уменьшить стоимость систем идентификации. Но этот способ снятия отпечатка сталкивается с некоторыми трудноразрешимыми проблемами: получаемый образ зависит от окружающего освещения, на границах образа возможны искажения, датчик может быть относительно легко "обманут" (некоторые дешевые датчики можно "дурачить" печатной копией, сделанной на обычном копире). Остаются проблемы и с размерами сканера. Датчик не может быть меньше, чем фокусное расстояние камеры. Среди главных преимуществ оптических систем можно еще раз упомянуть относительно низкую цену и практическую неуязвимость к воздействию электростатического разряда.

   Абсолютно новой является технология использования электромагнитного поля. Датчик излучает слабый электромагнитный сигнал, который следует по гребням и впадинам отпечатка пальца и учитывает изменения этого сигнала для составления образа отпечатка. Такой принцип сканирования позволяет просматривать рисунок кожи под слоем омертвевших клеток, что приводит к хорошим результатам при распознавании бледных или стершихся отпечатков. Остается проблема отсутствия приемлемого соотношения между размером датчика и его разрешающей способностью.

   Еще одна перспективная технология, которую следует упомянуть, - ультразвуковая. Трехмерный ультразвуковой сканер измеряет пересеченную поверхность пальца своего рода радаром. Этот метод сканирования может быть особенно удобен, например, в здравоохранении. Он не требует касания каких-либо считывающих устройств датчика стерильными руками, а отпечаток легко считы-вается даже через резиновые или пластиковые перчатки хирурга. Главное неудобство ультразвуковой технологии - ее высокая стоимость и длительное время сканирования.

   Существуют и другие методы, либо использовавшиеся в прошлом, либо только разрабатываемые, однако объем журнальной статьи не позволяет рассмотреть их подробнее. Остановимся на одном из наиболее перспективных методов.

Емкостное сканирование отпечатка пальца

   Емкостные сканеры отпечатка пальца изготавливают на кремниевой пластине, которая содержит область микроконденсаторов. Они расположены равномерно в квадратной или прямоугольной матрице. Прямоугольные датчики считаются более подходящими, поскольку больше соответствуют форме отпечатка. К тому же расширяется область, на которой читается образ отпечатка пальца, следовательно, увеличивается количество получаемой информации. Среди датчиков, доступных сегодня на рынке, самой большой областью чтения обладают датчики TouchChip компании STMicroelectro-nics. Поле чипа имеет размер 256 х 360 конденсаторов, то есть объем информации об отпечатке превышает 92 Кб. Один конденсатор занимает квадратную область размером 50 х 50 мкм. Из таких конденсаторов и формируется датчик, фиксирующий образ отпечатка с разрешением около 500 dpi.

   Обычно всю кремниевую область защищает специально разработанное и запатентованное изготовителем датчика покрытие. Это очень твердый и стойкий слой, способный уберечь кремниевые схемы, но при этом настолько тонкий, что позволяет пальцу приближаться к ним максимально. Некоторые продавцы доказывают качество покрытия, публикуя результаты тестов, где утверждается, что защитный слой выдерживал более миллиона контактов.

   Прежде чем приступить к детальному описанию емкостной технологии, выясним, какие преимущества и недостатки следуют из того, что палец находится в непосредственной близости к кристаллу ИС.

   Недостатком может быть вероятность повреждения датчика электростатическим разрядом. В обычных микросхемах эту опасность устраняет корпус, но датчик отпечатка пальца может быть закрыт лишь чрезвычайно тонким покрытием. Чтобы отвести разряд, применяются дополнительные меры, например заземление. В современных датчиках эта технология настолько совершенна, что сканеры отпечатка пальца способны противостоять разрядам свыше 15 кВ (разряд такой величины, к примеру, от наэлектризованной одежды, весьма маловероятен).

   Но почти непосредственное касание кристалла дает и некоторые преимущества. Например, становится легче отличить реальный отпечаток живого пальца от фальшивки или мертвого. Существует большое количество характеристик отпечатка живого пальца, которые могут быть измерены (например, температура, давление крови, пульс). Комбинируя подобные измерения и внедряя их в практику, можно получить более устойчивый к обману сканер отпечатка пальца. Использование соответствующего программного обеспечения дополнительно повышает способность сканера противостоять попыткам обмана.

   Существует два основных способа емкостного сканирования - пассивный и активный. Оба основаны на заряде и разряде конденсаторов в зависимости от расстояния до кожи пальца в каждой отдельной точке поля и считывании соответствующего значения. Это возможно, поскольку размеры гребней и впадин на коже достаточно велики. Средняя ширина гребня - около 450 мкм. Сравнительно небольшой размер конденсаторных модулей (50 х 50 мкм) позволяет замечать и фиксировать различия емкости даже на близких точках кожи.

Пассивный принцип сканирования

   В пассивных кремниевых сканерах каждая ячейка имеет лишь одну из пластин конденсатора. Другую пластину образует поверхность пальца. Сканирование состоит из двух этапов. На первой стадии, когда палец касается поверхности чипа, пластины датчика заряжаются (обычно целый ряд одновременно) и на так называемых схемах выборки и хранения запоминаются значения напряжения на каждой из них. На втором этапе, когда палец убирается, ряды пластин датчика разряжаются и в другом комплекте схем выборки и хранения запоминаются остаточные значения напряжения на пластинах. Разница между зарядным и остаточным напряжениями пластины пропорциональна емкости ячейки датчика. Последовательно, ряд за рядом сосканированные и оцифрованные ячейки создают образ отпечатка пальца. Такой способ доступа к пластинам минимизирует потребность в схемах выборки и хранения до двух для каждого ряда.

   Подобный сканер допускает варьирование в определенных пределах величин зарядного и разрядного потенциалов, а также времени задержки между этапами сканирования, чтобы обеспечивать возможность считывания отпечатка пальца в различных состояниях (влажные, сухие). Но даже с использованием такого регулирования контроль образа не может быть столь же полным, как при активной технологии, где управляются обе пластины конденсаторов.

Активный принцип сканирования

   Ячейка датчика содержит обе пластины конденсатора, соединенные в активную емкостную схему обратного питания через инвертор (инвертирующий усилитель), который играет роль накопителя заряда: одна пластина связана с входом инвертора, а другая - с выходом (см. рис. 1). Функция накопителя заключается в преобразовании емкости обратного питания в напряжение на выходе, которое можно оцифровывать.

Рис. 1. Активное емкостное сканирование

   Активный датчик, так же как и пассивный, работает в два этапа. На первом этапе ключом "Сброс" замыкаются вход и выход инвертора, сбрасывая схему в начальное состояние. Во второй стадии на пластину конденсатора, связанную с входом накопителя, подается калиброванный заряд, создавая между пластинами электромагнитное поле. Кожа пальца взаимодействует с полем, изменяя действующую емкость. В зависимости от наличия гребня или впадины отпечатка емкость конденсатора соответственно уменьшается или увеличивается. Значение этой результирующей емкости оцифровывается.

   Поскольку каждая из ячеек датчика имеет собственный накопитель заряда, пикселы "картинки" адресуются методом произвольного доступа. Это позволяет использовать дополнительные функции обработки образа отпечатка (например, просмотр только выделенной области или предварительный просмотр - более быстрый, но с меньшим разрешением).

   Активная технология сканирования обеспечивает намного более высокую устойчивость к внешним воздействиям, имеет более высокое отношение сигнал-шум, и поэтому датчики способны воспринимать более широкий диапазон параметров отпечатка вне зависимости от состояния пальца.

Обработка образа и распознавание отпечатков

   Образ отпечатка пальца, как правило, сохраняется в двоичном коде, где каждый пиксел рисунка описывается 8 битами, то есть 256 оттенками серого цвета. В передовых системах сканирования цифровой образ отпечатка обрабатывается с помощью специального алгоритма улучшения изображения. Этот алгоритм обеспечивает обратную связь с датчиком для регулирования параметров сканирования. Когда датчик фиксирует окончательный образ, алгоритм настраивает контрастность и четкость изображения отпечатка для получения наилучшего качества.

   Итак, после оцифровки имеется четкая увеличенная "картинка" отпечатка пальца. Такой образ не слишком подходит для сопоставления отпечатков, потому что занимает слишком много памяти (около 90 Кб) и его обработка при сравнении требовала бы повышенной вычислительной мощности. Поэтому из этой информации необходимо делать выборку лишь тех сведений, которые необходимы для сопоставления отпечатков. Результат такой операции называется шаблоном отпечатка пальца и имеет объем 250... 1200 байт, в зависимости от метода опознания.

   Методы опознания отпечатка пальца основаны на сравнении с образцами или на использовании характерных деталей. Некоторые системы успешно комбинируют оба метода. При опознании по образцу в базе хранятся отобранные части образа отпечатка пальца. Распознающий алгоритм выбирает те же самые области только что введенного отпечатка и сравнивает с имеющимися данными для установления подлинности. Размер шаблона - около 1 Кб.

   При опознании по деталям из образа извлекаются только специфические места, где найдена особенность (деталь). Обычно это либо окончание гребня, либо его раздвоение (см. рис. 2). Содержание шаблона в этом случае составляют относительные координаты и сведения об ориентации детали. Распознающий алгоритм отыскивает и сравнивает между собой соответствующие детали. Ни поворот отпечатка пальца, ни его параллельный перенос (сдвиг) не влияют на функционирование системы, поскольку алгоритм работает с относительными величинами. Размер шаблона в этом случае уменьшается примерно до 300 байт. Обработка такого небольшого количества данных возможна даже в системах с невысокой скоростью процессора и ограниченной памятью.

Распознающие алгоритмы и их разметка

   На рынке есть достаточно большое количество алгоритмов, опознающих образ по деталям. Необходимо выяснить, что же является критериями их качества.

   Если выражать соответствие двух сравниваемых шаблонов отпечатков пальцев в процентах, то идеальному совпадению (два шаблона одного пальца) можно присвоить значение 100%, а абсолютное несовпадение (два шаблона разных пальцев) следует обозначить нулем (0%). К сожалению, не все совпадения идеальны, а несовпадения абсолютны. Обычно степень совпадения не приходится на крайние точки шкалы. Возникает проблема с неточными и неполными совпадениями. Наиболее сложно сопоставлять похожие шаблоны, поскольку значения групп оценочных величин для совпадений и несовпадений перекрываются, накладываются друг на друга в районе середины шкалы. Это - критическая область, поскольку в подобном случае невозможно решить точно: совпали шаблоны или нет. Выходом из такой "шизофренической" ситуации является установление так называемого "порога", который однозначно определяет значение оценки, отделяющей совпадение шаблонов от несовпадения. Это облегчает принятие решения, но, с другой стороны, может приводить к ошибкам в системе, поскольку обе группы оценочных величин могут оказаться ниже установленной границы.

Рис. 2. Детали отпечатка

   Подобные ошибки называются ошибочным опознанием и ошибочным неопознанием соответственно. Степень таких ошибок специфична для каждого распознающего алгоритма и обычно учитывается как FMR (False Match Rate) - вероятность ошибочного опознания и FNMR (False Non-Match Rate) - вероятность ошибочного неопознания. В системах безопасности их также принято называть FAR (False Accept Rate) - вероятность ошибочного допуска и FRR (False Reject Rate) - вероятность ошибочного отказа. FMR и FNMR взаимно противоположны: когда одно значение уменьшается, другое увеличивает ся (что равносильно перемещению "порога" вверх и вниз по шкале соответствия). Качество распознающих алгоритмов может оцениваться сравнением значения FMR при фиксированной FNMR или наоборот. Иногда для оценки приводятся дополнительные параметры, например, уровень равновероятной ошибки - точка на шкале соответствия, где значения FMR и FNMR равны.

   Значения вышеупомянутых характеристик находятся в сильной зависимости от базы данных отпечатков пальцев, используемой при тестировании распознающего алгоритма для оценки его качества. Можно получить очень хорошие результаты даже при слабом алгоритме, если для тестирования отобраны только высококачественные отпечатки. Естественно и то, что даже удачный алгоритм может давать плохие результаты на базе данных, содержащей отпечатки пальцев лишь низкого качества. Поэтому сравнение распознающих алгоритмов может осуществляться лишь при условии, что для их тестирования используется одна и та же база.Тестирование алгоритма, определение его контрольных точек - порога, FMR, FNMR и др. - называют разметкой. Для получения полезных и реалистичных результатов разметки необходимо использовать как можно большую базу данных отпечатков пальцев (по крайней мере, тысяч людей), которая была бы собрана в различных регионах мира у представителей разных рас, возрастов и занятий в различных условиях (влажность, температура и др.).

Будущее - объединенный модуль

   Технология опознания по отпечатку пальца имеет множество преимуществ, что объясняет все большее расширение области ее применения. Уже сегодня есть ноутбуки, карманные компьютеры, дверные замки, торговые автоматы и различная компьютерная периферия со встроенными датчиками отпечатка пальца. Развитие технологии ведет к уменьшению размера и стоимости датчиков, что открывает им путь во многие другие сферы использования - например, в мобильных телефонах, кассовых терминалах или автомобильных замках зажигания.

Рис. 3. Биометрическая система защиты STTouchChip

   Компания STMicroelectronics предлагает ST TouchChip - биометрическую подсистему защиты "под ключ", которую можно легко внедрить в изделия общего и частного применения (см. рис. 3). TouchChip, PerfectPrint и PerfectMatch - это современные технологии, обеспечивающие полный диапазон типичных биометрических системных функций: снятие отпечатка пальца, оптимизацию образа и принятие решения о доступе. TouchChip - кремниевый датчик отпечатка пальца - фиксирует изображения отпечатка пальца. Он основан на патентованной технологии компании - активном емкостном пиксел-датчике, обеспечивающем высокое отношение сигнал/шум. Комплекс программ PerfectPrint управляет датчиком с целью оптимизации образа отпечатка пальца в зависимости от условий окружающей среды или типа кожи. PerfectMatch - набор программных алгоритмов, которые решают две существенные биометрические задачи: выделение шаблонов из образа отпечатка пальца и распознавание соответствия отпечатков живых пальцев предварительно сохраненным образам.

   PerfectMatch поставляется с прикладным программным интерфейсом (API), что позволяет интегрировать биометрические подсистемы TouchChip в разработки заказчика без детального знания всех компонентов системы. Эта открытая архитектура значительно упрощает интеграцию системы биометрии в существующие приложения и сокращает срок внедрения.

   Цель дальнейшего развития - объединение датчика отпечатка пальца с мощным микропроцессором и памятью. Это позволит создать распознающий модуль допуска, способный к выполнению всей задачи целиком: от считывания отпечатка до опознания объекта - без компьютера. Подобные проекты уже разрабатываются. Компания STMicroelectronics недавно анонсировала устройство, именуемое TouchChip Trusted Fingerprint Module Biometric Subsystem, которое должно появиться к концу 2002 г. Подобный интегрированный модуль исключит усилия, затрачиваемые ныне на интеграцию отдельных компонентов, что даст еще более существенный толчок всему рынку систем биометрического опознания по отпечатку пальца.

   Идентификация по отпечатку пальца скоро станет частью нашей повседневной жизни. Давайте же надеяться на увеличение безопасности и удобства, которые она принесет.

Автор: Геннадий Рябов