Про розділ статистики для обробки результатів біологічних експериментів дивіться статтю Біологічна статистика.
Біоме́трія — сукупність автоматизованих методів і засобів ідентифікації людини, заснованих на її фізіологічній або поведінковій характеристиці.
Історія біометрії Рання каталогізація відбитків пальців датується 1891 р., Коли Хуан Вучетіч розпочав збірник відбитків пальців злочинців у Аргентині. Джош Елленбоген та Ніцан Лебовіч стверджували, що Біометрія виникла в ідентифікаційних системах злочинної діяльності, розроблених Альфонесом Бертиллоном (1853—1914) і розробленою теорією відбитків пальців і фізіономії Френсіса Гальтона. Джош Елленбоген, "Обгрунтовані та необгрунтовані зображення: За даними Лебовича, робота Гальтона «привела до застосування математичних моделей до відбитків пальців, френології та особливостей обличчя», як частина «фотографії Бертіллона, Гальтона та Марея» (University Park, PA, 2012). Відповідно, «біометрична система i це абсолютна політична зброя нашої ери „і форма“ м'якого контролю». Теоретик Девід Ліон показав, що протягом останніх двох десятиліть біометричні системи проникли на цивільний ринок і розмити лінії між урядовими формами контролю та приватним корпоративним контролем. Келлі А. Гейтс визначила 11 вересня як поворотний момент для культурної мови нашого сучасності: «на мові культурних досліджень наслідки 11 вересня були момент артикуляції, де об'єднуються об'єкти або події, які не мають необхідного зв'язку, і формується нова дискурсна формація: автоматичне розпізнавання обличчя як технологія безпеки батьківщини».
Основні функції Всі системи біометричної ідентифікації виконують функції:
Реєстрація За кількома вимірюваннями зі зчитувального біометричного пристрою формується цифрове представлення (шаблон або модель) біометричної характеристики (в залежності від методу: відбиток пальця, малюнок райдужної оболонки ока тощо), відповідної реєстрованої людини.
Розпізнавання Один або кілька вимірів біометричної характеристики пристрою зчитування перетвориться на придатну для використання цифрову форму і потім порівнюється з: єдиним шаблоном, відповідному людині, що перевіряється. Шаблон вибирається за попереднім запроваджуваним номером або кодом. Результати порівняння повертаються додатком — така процедура називається верифікацією або порівнянням «один до одного». Результатом порівняння зазвичай є число-ймовірність того, що порівнювані шаблони належать одній особі. Потім, з використанням будь-якого математичного критерію, приймається рішення про ідентичність шаблонів; з усіма зареєстрованими шаблонами (без попереднього вибору шаблону і введення номера або коду). Як результат повертається список декількох найбільш схожих шаблонів (з найбільшими можливостями, отриманими при порівнянні). Потім, як і в попередньому випадку, з використанням будь-якого математичного критерію приймається рішення про ідентичність шаблонів. Така процедура називається ідентифікацією або порівнянням «один до багатьох».
Біометрична ідентифікація та її методи Біометрична ідентифікація — засіб підтвердження: а) особи; б) належності паспорта його власникові — шляхом розпізнавання і зіставлення біометричних даних (кольору очей, малюнка сітківки ока, відбитків пальців, геометрії руки, рис обличчя тощо), що зафіксовані носіями цих даних, з особистими даними власника.
Існує безліч методів біометричної ідентифікації, які можна розділити на дві великі групи: статистичні та динамічні. Статистичні методи ґрунтуються на фізіологічній (статистичній) характеристиці людини, тобто унікальній властивості, даному йому від народження і невід'ємне від нього.
Біометричний контроль на кордоні 2017 року в Україні було запроваджено біометричний контроль на залізничному транспорті, а також на кордоні з Росією.
Статичні методи За відбитком пальця. Найпоширеніший метод біометричної ідентифікації, в основі цього методу лежить унікальність для кожної людини малюнка папілярних візерунків на пальцях. відбитка пальця, отримане за допомогою спеціального сканера, перетвориться в цифровий код (згортку) і порівнюється з раніше введеним шаблоном (еталоном) або набором шаблонів (у випадку ідентифікації). За формою долоні. Цей метод побудований на розпізнаванні геометрії кисті руки. З допомогою спеціального пристрою, що дозволяє отримувати тривимірний образ кисті руки, виходять вимірювання, необхідні для унікальної цифрової згортки, що ідентифікує людини. За розташуванням вен на тильній стороні долоні. За допомогою інфрачервоної камери зчитується малюнок вен на тильній стороні долоні або кисті руки, отримана картинка обробляється, і за схемою розташування вен формується цифрова згортка. За сітківкою ока. Вірніше, це спосіб ідентифікації за малюнком кровоносних судин очного дна. Для того, щоб малюнок став видно, людині треба подивитися на віддалену світлову точку, і підсвічується таким чином очне дно сканується спеціальною камерою. За райдужною оболонкою ока. Метод заснований на унікальності малюнка райдужної оболонки ока. Для реалізації методу необхідні спеціальна камера і відповідне програмне забезпечення, що дозволяє виділити з отриманого зображення малюнок райдужної оболонки ока, за якою будується цифровий код. За формою обличчя. У даному методі ідентифікації будується дво- або тривимірний образ обличчя людини. За допомогою камери і спеціалізованого програмного забезпечення на зображенні виділяються контури очей, брів, носа, губ і т. д., обчислюються відстані між ними. За цими даними будується образ, що перетворюється в цифрову форму для порівняння. За термограмою особи. В основі цього методу лежить унікальність розподілу на обличчі артерій, які постачають кров'ю шкіру і виділяють тепло. Для отримання зображення використовуються спеціальні камери інфрачервоного діапазону. Інші методи. Існують ще такі унікальні способи як ідентифікація за ДНК, піднігтьовим шаром шкіри, формою вуха, запахом тіла тощо.
Динамічні методи Ґрунтуються на поведінковій (динамічній) характеристиці людини, тобто враховують особливості, характерні для підсвідомих рухів у процесі відтворення якої-небудь дії. За рукописним почерком. Для цього методу використовується підпис людини (іноді написання кодового слова). Цифровий код формується за динамічними характеристиками написання, тобто будується згортка, в яку входить інформація щодо графічних параметрів, часових характеристик нанесення підпису та динаміки натиску на поверхню тощо. За клавіатурним почерком. Метод аналогічний вищеописаному, але замість підпису використовується кодове слово. Основна характеристика, за якою будується згортка — динаміка набору кодового слова. За голосом. Існує багато способів побудови коду ідентифікації за голосом, як правило, це різні поєднання частотних і статистичних характеристик голосу. Інші методи. Для даної групи методів описані вище тільки найпоширеніші, існують такі унікальні методи як ідентифікація за рухом губ, за динамікою повороту ключа в дверному замку тощо.
Мультимодальна біометрична система Мультимодальні біометричні системи використовують декілька сенсорів або біометричні пристрої для подолання обмежень унімодальних біометричних систем. Наприклад, системи розпізнавання ірисів можуть бути скомпрометовані старіючими ірисами, а також системи сканування пальців зношеними або скоротитими відбитками пальців. Хоча унімодальні біометричні системи обмежені цілісністю їхнього ідентифікатора, навряд чи деякі унімодальні системи будуть страждати однаковими обмеженнями. Мультимодальні біометричні системи можуть одержувати набори інформації з одного маркеру (тобто декілька зображень радужки або сканування того самого пальця) або інформацію з різних біометричних даних (які вимагають сканування відбитків пальців і, використовуючи розпізнавання голосу, розмовний пароль-код).
Мультимодальні біометричні системи можуть з'єднувати ці унімодальні системи послідовно, одночасно, їхнєю комбінацією або послідовно, що стосуються послідовних, паралельних, ієрархічних та послідовних інтеграційних режимів, відповідно. Злиття інформації з біометричних даних може відбуватися на різних етапах системи розпізнавання. У випадку злиття рівня функцій самі дані або функції, витягнуті з декількох біометричних зображень, злиті. Поєднання рівнів збігу-балів об'єднує бали, створені кількома класифікаторами, що стосуються різних форм. Нарешті, у випадку злиття рівня рішень, остаточні результати кількох класифікаторів об'єднуються за допомогою таких методів, як голосування більшістю голосів. Сприйняття рівня функцій вважається більш ефективним, ніж інші рівні синтезу, оскільки набір функцій містить багатшу інформацію про вхідні біометричні дані, ніж відповідні бали або вихідне рішення класифікатора. Очікується, що fusion на рівні об'єктів забезпечить кращі результати розпізнавання.
Справжні атаки полягають у поданні фальшивих біометричних рис у біометричних системах і є серйозною загрозою, яка може зменшити їхню безпеку. Багатомодальні біометричні системи, як правило, вважаються по суті більш надійними для підробки нападів, але останні дослідження показали, що їх можна уникнути шляхом підробки навіть однієї біометричної риси.
Показники оцінки якості методів біометричної ідентифікації та автентифікації Якість методів біометричної ідентифікації та автентифікації оцінюються за: імовірністю помилкової ідентифікації незареєстрованої особи (помилка першого роду); імовірністю відмови зареєстрованої особі (помилка другого роду).
Продуктивність Нижче використовуються показники ефективності для біометричних систем: 'Невірний коефіцієнт відповідності' (FMR, також називається FAR = False Accept Rate): імовірність того, що система неправильно відповідає вхідному шаблону у невідповідний шаблон у базі даних. Він визначає кількість неправильних вхідних даних, які неправильно прийняті. У випадку масштабу подібності, якщо ця особа є самозванцем насправді, але відповідний бал вище порогової, то він розглядається як справжній. Це збільшує FMR, що також залежить від порогового значення. 'False non-match rate' (FNMR, також називається FRR = False Reject Rate): ймовірність того, що система не зможе виявити відповідність між вхідним шаблоном і відповідним шаблоном у базі даних. Він вимірює відсоток правильних вхідних даних, які неправильно відхилено. 'Робоча характеристика приймача' або відносна робоча характеристика (ROC): ділянка ROC є візуальною характеристикою компромісу між FMR і FNMR. Загалом алгоритм відповідності виконує рішення на основі порогу, який визначає, наскільки близьким до шаблону потрібний вхід, щоб він вважався відповідним. Якщо порог скорочується, то буде менше помилкових невідповідностей, але більше помилкових приймає. І навпаки, більш високий поріг понизить ФМР, але збільшить FNMR. Загальним варіантом є «Вирівнювання помилок детектування (DET)», яке отримується з використанням нормальних шкал відхилень на обох осей. Цей більш лінійний графік висвітлює відмінності для вищих показників (рідкісні помилки). 'Рівноправний рівень помилок' або частота помилок кросовера (EER або CER): швидкість, при якій обидва помилки приймання та відхилення є рівними. Значення EER можна легко отримати з кривої ROC. EER — це швидкий спосіб порівняння точності пристроїв з різними кривими ROC. Загалом, найбільш точний пристрій з найнижчим EER. 'Неможливість зарахувати курс' (FTE або FER): швидкість, при якій спроби створити шаблон із введення невдалі. Найчастіше це викликано введенням низької якості. 'Неможливість зафіксувати швидкість' (FTC): В автоматичних системах ймовірність того, що система не зможе виявляти біометричний ввід, коли вона відображається правильно. 'Потужність шаблону' : максимальна кількість наборів даних, які можна зберігати в системі.
Проблеми та недоліки