Вестник Кольского научного центра РАН. 2015, №1.

идентификации пользователей. Перспективное направление в данной области - применение биометрических технологий. Распространение устройств, позволяющих «считывать» биометрические характеристики пользователя, обеспечивает возможность широкого применения методов биометрической идентификации пользователей и в распределенных динамических системах. Этим была обусловлена актуальность проведения в ИИММ КНЦ РАН работ по проекту «Исследование методов и алгоритмов защиты информации на основе биометрической идентификации личности пользователя в системах информационного обеспечения развития территорий Арктической зоны Российской Федерации», получившему поддержку РФФИ в 2014 г. В качестве биометрического показателя в исследовании рассматривалось изображение радужной оболочки глаза. Выбор РОГ обусловлен, помимо уникальности рисунка, большой информативностью признаков РОГ и малой зависимостью рисунка РОГ от возраста. Алгоритмы формирования и анализа цифровой модели радужной оболочки глаза Несмотря на активные исследования в области распознавания личности по РОГ, существующие алгоритмы и системы распознавания имеют значимые недостатки. В связи с этим одна из задач исследования заключалась в разработке и создании алгоритмов обнаружения поддельного биометрического образца, предъявляемого биометрической системе идентификации личности по РОГ. В ходе исследования также решалась задача разработки методов шифрования данных биометрической базы для предотвращения попыток подделки при компрометации данных. Задачи интеграции технологий идентификации пользователей по РОГ в распределенные системы поддержки управления включают анализ ограничений на качество получаемого для идентификации изображения, а также определение требований и методов обеспечения безопасной передачи данных изображений в распределенных сетях. Общая схема решения задачи идентификации личности по радужной оболочке глаза сводится к следующим шагам: 1) получение исходного изображения и его предобработка; 2) выделение радужной оболочки на изображении; 3) нормализация радужной оболочки; 4) параметризация радужной оболочки; 5) занесение полученного кода радужки в базу или сравнение полученного кода с кодами из базы данных. Выделение зрачка и радужной оболочки есть ключевой шаг всей системы идентификации, так как неверно или неточно определённые границы приведут к захвату сторонних областей и, как следствие, к увеличению ошибки при сравнении с эталонами в базе. Поиск границы зрачка на изображении глаза - одна из подзадач выделения радужной оболочки. Для ее решения в рамках проекта разработан оригинальный алгоритм, позволяющий локализовать зрачок на изображении глаза за приемлемое время. Алгоритм включает следующие этапы: 1) фильтрация шумов на исходном изображении; 2) дискретизация изображения и определение средней яркости каждого элемента; 3) бинаризация изображения с заданным порогом; 4) определение «области интереса» для поиска зрачка; 5) с учетом области интереса применяется преобразование Хафа. Этапы 2-4 обеспечивают существенное сокращение области изображения, подвергающейся обработке с использованием преобразования Хафа для выявления округлой части границы зрачка. Более подробно разработанный алгоритм представлен в работе [1]. Этот алгоритм программно реализован и прошел экспериментальную проверку. Для проведения экспериментов использованы изображения, хранимые в базе данных CASIA-Iris- Twins V4, представленной на сайте CBSR (Center for Biometrics and Security Research) [2] В ходе экспериментов обработано 3183 изображения, каждое из которых имело размер 640x480 Результаты выполнения проекта «Исследование методов и алгоритмов защиты информации... ВЕСТНИК Кольского научного центра РАН 1/2015(20) 147