Autentizace oční duhovky je jednou z biometrických technologií používaných k ověření identity jednotlivce.
Typ biometrické technologie, který je diskutován v tomto článku, využívá fyziologický parametr – jedinečnost duhovky . V tuto chvíli je tento typ jedním z nejúčinnějších způsobů, jak identifikovat a dále autentizovat osobu [1] .
Navzdory skutečnosti, že biometrické technologie (zejména použití duhovky k identifikaci osoby) se teprve začínají prosazovat, první objevy v této oblasti byly učiněny již koncem třicátých let minulého století.
V tomto případě je duhovka považována za fyziologický parametr - kulatá destička s čočkou ve středu, jedna ze tří složek vaskulární (střední) membrány oka .
Duhovka se nachází mezi rohovkou a čočkou a funguje jako jakási přirozená clona, která reguluje tok světla do oka. Duhovka je pigmentovaná a je to množství pigmentu, které určuje barvu očí člověka [3] .
Ve své struktuře se duhovka skládá z elastické hmoty - trabekulární síťoviny . Jedná se o síťový útvar, který se tvoří do konce osmého měsíce těhotenství. Trabekulární síťovina se skládá z prohlubní, pektinátových potěrů, rýh, prstenců, vrásek, pih, cév a dalších prvků. Vzhledem k tolika komponentům je „vzor“ sítě dosti náhodný, což vede k vysoké pravděpodobnosti jedinečnosti duhovky. Ani u dvojčat se tento parametr zcela neshoduje [4] .
Navzdory skutečnosti, že oční duhovka může změnit svou barvu až jeden a půl roku od okamžiku narození, vzor traberkulární síťoviny zůstává po celý život člověka nezměněn. Za výjimku se považuje závažný úraz a chirurgický zákrok [4] .
Duhovka je díky svému umístění dosti chráněnou částí zrakového orgánu, což z ní dělá výborný biometrický parametr.
Většina v současnosti fungujících systémů a technologií pro identifikaci duhovky je založena na principech navržených J. Daugmanem v článku „High důvěrné vizuální rozpoznávání osob testem statistické nezávislosti“ [5] .
Proces rozpoznávání osobnosti pomocí duhovky lze rozdělit do tří hlavních fází: digitální zobrazování, segmentace a parametrizace. Každá z těchto fází bude podrobněji popsána níže.
Proces ověřování začíná získáním detailního obrazu oka osoby. Snaží se udělat obrázek pro další analýzu ve vysoké kvalitě, ale není to nutné. Clona je tak unikátní parametr, že i neostrý záběr poskytne spolehlivý výsledek. K tomuto účelu slouží monochromatická CCD kamera s tlumeným osvětlením, která je citlivá na infračervené záření. Obvykle se pořizuje série několika fotografií, protože zornice je citlivá na světlo a neustále mění svou velikost. Podsvícení je nenápadné a série snímků je pořízena během několika sekund. Poté se z přijatých fotografií vybere jedna nebo více fotografií a přistoupí se k segmentaci [6] .
Segmentace je rozdělení obrazu vnější části oka na samostatné úseky (segmenty). V procesu segmentace na výsledné fotografii se nejprve najde duhovka, určí se vnitřní hranice (u zornice ) a vnější hranice (hranice se sklérou ). Poté se zjistí hranice horních a dolních víček a je vyloučena náhodná aplikace řas nebo oslnění (např. brýlemi) [7] .
Velmi důležitá je přesnost, s jakou jsou hranice duhovky určeny, i když jsou částečně skryty očními víčky. Jakákoli nepřesnost v detekci, modelování a další reprezentaci duhovky může vést k dalším poruchám a nesrovnalostem [7] .
Po definování hranic je třeba normalizovat obraz duhovky. Není to zcela zřejmé, ale nezbytný krok ke kompenzaci změn velikosti zornice. Ve speciálních případech je normalizace přechodem do polárního souřadnicového systému . Ve svých raných dílech jej aplikoval a popsal John Daugman [5] . Po normalizaci pomocí pseudopolárních souřadnic se vybraná oblast obrazu změní na obdélník a odhadne se poloměr a střed duhovky [8] .
Během parametrizace duhovky je kontrolní oblast izolována od normalizovaného obrazu. V každém bodě ve vybrané oblasti jsou aplikovány 2D Gaborovy vlny (lze použít i jiné filtry, ale princip je stejný), aby se extrahovaly informace o fázi. Nepochybnou výhodou fázové složky je, že na rozdíl od amplitudové informace nezávisí na kontrastu obrazu a osvětlení [9] .
Výsledná fáze je obvykle kvantována po 2 bitech, ale lze použít i jiná čísla. Výsledná délka popisu duhovky tedy závisí na počtu bodů, ve kterých se nachází informace o fázi, a počtu bitů potřebných pro kódování. V důsledku toho získáme šablonu duhovky, která bude během procesu ověřování kousek po kousku zkontrolována oproti jiným šablonám. Mírou, kterou se určuje stupeň rozdílu mezi dvěma duhovkami, je Hammingova vzdálenost [9] .
Některé země již začaly vyvíjet program, který bude zahrnovat biometrické ověřování duhovky. Plánuje se, že pomocí této novinky bude vyřešen problém falešných pasů a dalších identifikačních dokladů. Druhým cílem je automatizace průchodu pasovou kontrolou a celní kontrolou při vstupu do země pomocí biometrických pasů [10] .
Ve Spojeném království funguje od roku 2004 neméně komplexní projekt – IRIS (Iris Recognition Immigration System). V rámci tohoto programu asi milion turistů ze zahraničí, kteří často cestují do Spojeného království, nemohl na letištích poskytnout své doklady k prokázání totožnosti. Místo toho speciální videokamera porovnala jejich duhovku s již vytvořenou základnou. V roce 2013 bylo od tohoto projektu upuštěno ve prospěch biometrických pasů, kam se zadávají i informace o oční duhovce [10] .
Aby byla určitá charakteristika osoby uznána jako biometrický parametr, musí splňovat pět speciálně vyvinutých kritérií : univerzálnost, jedinečnost, stálost, měřitelnost a přijatelnost.
O univerzálnosti duhovky nelze pochybovat. Také z klinických studií vyplynula jeho jedinečnost a stabilita [11] . Pokud jde o měřitelnost, tento bod potvrzuje pouhá existence článků a publikací J. Daugmana [5] [12] [13] . Poslední bod, otázka přijatelnosti, bude vždy otevřená, protože záleží na názoru společnosti.
Srovnávací tabulka metod biometrické autentizace, kde H - Vysoká, M - Střední, L - Nízká [14] :
| název | Univerzálnost | Jedinečnost | trvalost | měřitelnosti | Přijatelnost |
|---|---|---|---|---|---|
| Duhovka | H | H | H | M | L |
| Sítnice | H | H | M | L | L |
| Otisky prstů | M | H | H | M | M |
V tuto chvíli ještě nebyla vytvořena biometrická technologie, která by plně vyhovovala všem pěti bodům. Duhovka je ale jeden z mála parametrů, které splňují většinu [15] .
V biometrii se při výpočtu přesnosti metody berou v úvahu chyby prvního a druhého druhu (FAR a FRR) [16] .
FAR (False Acceptance Rate) - pravděpodobnost falešného přijetí objektu.
FRR (False Rejection Rate ) - pravděpodobnost odmítnutí falešného objektu.
Tyto dva pojmy spolu úzce souvisí, protože snížení jedné chyby vede ke zvýšení chyby druhé. Vývojáři biometrických systémů se proto snaží dosáhnout jakési rovnováhy mezi FAR a FRR [17] .
Jednou z metod stanovení přesnosti systému, která využívá chyby prvního a druhého druhu, je metoda konstrukce ROC křivky .
Křivka ROC je grafickým znázorněním vztahu mezi charakteristikami FAR a FRR při změně prahu citlivosti (prahové hodnoty) [18] . Práh citlivosti určuje, jak blízko musí být aktuální vzorek k šabloně, aby byl považován za shodu. Pokud je tedy zvolen malý práh, pak se počet falešných tolerancí zvýší, ale pravděpodobnost odmítnutí falešného objektu se sníží. Podle toho se při volbě vysokého prahu vše děje naopak [17] .
Někdy se zavádí nový parametr - EER.
EER (Equal Error Rate) je hodnota, která charakterizuje úroveň chyb biometrické metody, při které jsou hodnoty FAR a FRR stejné. Čím je tento parametr menší, tím je systém přesnější. Hodnota ERR je známa pomocí ROC křivky popsané výše [19] .
Pokud jde o přímou přesnost autentizace duhovky, dobrým zdrojem je kniha „Příručka rozpoznávání duhovky“ . Tento článek popisuje experiment, který porovnával několik typů biometrických technologií. Na základě těchto studií dosahuje přesnost autentizace duhovky 90 % [20] .
V průběhu jiné práce bylo zjištěno, že hodnota FAR této metody může za určitých podmínek nabývat hodnot od 1 % nebo nižších a hodnota FRR se nemění a má tendenci k nule (0,00001 %) [21] .
Hodnoty FAR a FRR zase přímo závisí na procesech získávání a zpracování obrazu duhovky. Důležitou roli v tom hrají filtry používané v procesu segmentace. Z tabulky níže můžete vidět, jak změna jednoho filtru ovlivní konečný výsledek [22] .
Tabulka parametrů FAR(%), FRR(%) a EER(%) v závislosti na volbě filtru [22] :
| název | DALEKO(%) | FRR (%) | EER (%) |
|---|---|---|---|
| Gaborův filtr (Gabor) | 0,001 | 0,12 | 0,11 |
| Filtr Daubechies | 0,001 | 2,98 | 0,2687 |
| Haar filtr (Haar) | 0,0 | 17,75 | 2.9 |
Nejčastěji lidé zaměňují takové fyziologické parametry, jako je sítnice a duhovka. Častěji spojují dva koncepty do jednoho. To je obrovská mylná představa, protože metoda autentizace sítnice zahrnuje vyšetření fundu. Vzhledem k délce tohoto procesu a velké velikosti instalace lze tento typ autentizace jen stěží nazvat veřejným a pohodlným. V tomto prohrává biometrická autentizace sítnice oproti autentizaci duhovky [23] .