Способ получения информации для биометрической идентификации личности

Изобретение относится к биометрической аутентификации, верификации и идентификации человека и может быть использовано для определения или подтверждения личности пользователя в платежных системах, системах лояльности, системах контроля и управления доступа.

Известен способ биометрической аутентификации пользователя [RU №2552189 C1, G06K 9/62, опубл. 10.06.2015], заключающийся в том, что предварительно создают базу идентификационных параметров образцов почерка пользователей, допущенных в компьютеризированную систему, далее пользователю, входящему в систему контроля допуска, предлагают выполнить произвольную запись образца рукописного почерка, полученный аналоговый сигнал преобразуют в цифровую форму, формируя матрицу квантованных отсчетов, по значениям ее элементов вычисляют матрицу коэффициентов, элементы которой сравнивают с соответствующими элементами матриц зарегистрированных пользователей, и распознаваемый пользователь считается инцидентным эталонной записи, если эта разница минимальна, причем после того как аналоговый сигнал преобразуют в цифровую форму, определяют джиттер аналогового сигнала, отношение числа значений джиттера аналогового сигнала, превышающих первое пороговое значение, к общему числу значений джиттера аналогового сигнала, сравнивают рассчитанное отношение со вторым пороговым значением, в случае, если рассчитанное отношение не превышает второе пороговое значение, вычисляют с помощью двумерного дискретного косинусного преобразования матрицу коэффициентов, иначе вновь осуществляют запись образца почерка.

Недостаток данного способа заключается в том, что аутентификация пользователя осуществляется только по образцам рукописного почерка.

Наиболее близким к заявляемому является способ идентификации человека по его биометрическому образу [RU №2371764 C1, G06K 9/66, опубл. 27.10.2009], по которому биометрический образ преобразуют в контрольные параметры, последние подают на вход искусственной нейронной сети, которую предварительно обучают с использованием заданного кода, однозначно соответствующего записи, содержащейся в документе, удостоверяющем идентифицируемого человека, таблицу обученной нейронной сети включают в состав документа, при идентификации преобразуют контролируемые параметры с помощью этой нейросети в выходной код, сравнение выходного кода нейросети и заданного кода осуществляется проверяющим человеком, причем контролируемые параметры биометрического образа дополняют параметрами, характеризующими позу индивида, принимаемую идентифицируемым человеком при постановке им подписи (автографа), при этом поза индивида представляется в виде кривой с входящими в нее отрезками, построенными по средним точкам объемной фигуры от кончика пера, соприкасающегося с плоскостью письма, в точку соприкосновения пера с кистью руки, далее по кисти, удерживающей перо, предплечью, плечу, отрезку, соединяющему плечевые кости, далее по плечу, предплечью до кончика среднего пальца кисти другой руки, полученную кривую в трехмерном пространстве преобразуют в цифровые последовательности проекционных плоскостей вертикального, бокового и фронтального изображений с использованием цепного кодирования, получение данных параметров осуществляется в момент прикосновения пера к плоскости письма идентифицируемым человеком без его уведомления о происходящем.

Недостатком данного способа является то, что идентификация личности по его биометрическому образу осуществляется при отсутствии осведомленности личности о факте осуществляемой проверки и в связи с этим не может использоваться в системах лояльности.

Техническим результатом является расширение интервала средств того же назначения, т.е. получение информации для биометрической идентификации личности.

Технический результат достигается тем, что в способе получения информации для биометрической идентификации личности, по которому биометрический образ дополняют параметрами, характеризующими позу индивида, дополнительно в качестве характеристики позы индивида используют несколько вариантов движений, причем фотографирование производят при движении индивида рукой или головой, а набор изображений состоит из серии фотографий или видеокадров, фотографирование осуществляют с использованием фотоаппаратов, сотовых телефонов или камер, причем можно получить ряд фотографий лица с разных сторон, результаты фотографирования сохраняются и могут использоваться для аутентификации, верификации и идентификации человека.

Введение указанных дополнительных действий и последовательности и их выполнения обеспечивают возможности получения информации для идентификации личности в системах лояльности за счет того, что клиент сам заинтересован в успешном распознавании.

В настоящее время используется большое количество систем, обеспечивающих распознавание фотографий. Для работы биометрии выделяют два этапа: этап получения характеристик биометрического признака и этап сравнения предъявленного признака с эталонным. При сравнении предъявленного образца с эталонным или получении образца и дальнейшим сравнением могут проявляться ошибки «принятия чужого» и «не пропуска своего», т.е. ошибки первого и второго рода. Из множества биометрических признаков на текущий момент фотографии - наиболее просто получаемый признак, при этом уровень ошибок является одним из самых высоких, сопоставимых с идентификацией по голосу. Связано это с рядом причин: разные параметры камер, делающих эталонный и «текущий» снимок; разная степень и направление освещенности; разные прически, использование очков, появление или исчезновение бороды - все эти особенности могут негативно влиять на качество распознавания лица.

Существенно лучшими показателями обладают системы, использующие 3D-сканирование, использующие две или более камер и/или специальную инфракрасную подсветку образца. Однако из-за неотносительно низкой распространенности сканеров они весьма не дешевы, что ограничивает их использование в системах массового обслуживания клиентов.

Изобретение обеспечивает возможность получения информации для биометрической идентификации личности в системах лояльности, платежных систем и систем контроля и управления доступом. Особенностью данных систем является заинтересованность клиента в успешном распознавании, то есть клиент сам желает быть распознанным. С учетом этого, можно требовать от клиента выполнение определенных действий, направленных на повышения степени распознавания. При этом рассматривается несколько вариантов движений. Например, движением рукой или головой или движение камеры вокруг головы - круговое селфи. Биометрический образ - ряд изображений, количество которых может достигать десятков за несколько секунд движения - при частоте кадров 25 в секунду. Это позволяет на обычных (распространенных и/или дешевых) камерах получить не только фотографии признака (лица или ладони), но и дообогатить их параметром «глубины».

В первом случае движение используется для стационарной камеры и камеры сотового телефона, например, производится фотографирование при поворотах головы влево-вправо с последующим сохранением и обработкой полученных изображений. В программных алгоритмах, выявляющих и анализирующих положение контрольных точек, а за счет разного смещения точек, разноудаленных от камеры, осуществляется вычисление расстояния до точки от камеры, т.е. признака глубины. Кроме того, при повороте головы появляется возможность получения дополнительных признаков, обычно не свойственных фронтальной фотографии: формы и особенности ушей. При этом не обязательно постоянно смотреть в камеру при повороте головы, однако введение такого дополнительного требования позволит получить еще ряд дополнительных признаков. Количество, скорость поворотов может зависеть как от оборудования, освещения, так и от применяемых алгоритмов обработки.

Второй случай отличается от первого статичным положением головы и перемещением вокруг лица (например, слева направо) снимающей камеры (сотового телефона). Иногда такой метод съемки называется круговое селфи. В этом случае также возможно получить ряд фотографий с разных сторон, что так же, как и в первом случае, позволяет рассчитать показатели глубины отдельных точек и получить дополнительную информацию по форме и особенностям ушей.

В третьем случае используется ряд фотографий не лица, а ладони. При этом для дообогащения признака глубины используется движение ладони (покачивание или вращение) или пальцев (надпись в воздухе или нажатие вымышленных кнопок). Случай подразумевает как статичное положение пальцев ладони, так и их возможные движения: небольшие сгибания-разгибания пальцев (может использоваться для более точных вычислений длин фаланг пальцев); написание в воздухе определенных символов или «нажимания» как вымышленных, так и фоново выведенных на экран статической или перемещаемой клавиатуры.

Таким образом, в заявляемом способе достигается обеспечение возможности получения информации для идентификация личности в системах лояльности за счет того, что клиент сам заинтересован в успешном распознавании.