Вестник Кольского научного центра РАН. 2015, №1.

Предложенный в проекте метод выделения РОГ наиболее эффективен при использовании изображений, полученных в инфракрасном диапазоне, так как в этом случае регион минимума яркости гарантированно попадает в область зрачка, что существенно облегчает задачу поиска. При использовании изображений, полученных в видимом спектре, зрачок может быть светлее бровей и ресниц, что повлечет ложное определении зрачка. Это вносит определенные ограничения в использование предложенного метода для идентификации пользователя по изображению его глаза, получаемому с помощью типовых web-камер и камер мобильных устройств. Для получения устойчивого достоверного результата необходимо обеспечить условия освещения, в которых на радужной оболочке глаза не будут присутствовать блики и не будет происходить засвечивание зрачка с эффектом «красных глаз», что и приводит к ситуации, когда зрачок светлее бровей и ресниц. Задача биометрической идентификации по РОГ не ограничивается выделением изображения РОГ и сопоставлением полученного изображения с имеющимися в базе системы образцами. Обязательным условием эффективной работы системы биометрической идентификации является ее устойчивость к атакам, а также возможность выявления таковых и противодействия им. Атаки могут быть ориентированы на различные компоненты системы биометрической идентификации: «обман» сенсора, принимающего изображение или сигнал от индивидуума; атака на базу данных, в которой хранятся биометрические шаблоны; атаки на модули сравнения и принятия решений. Основную угрозу на уровне сенсора представляют так называемые атаки спуфинга (от англ. spoofing - подмена), когда путем предоставления биометрическому сенсору копий биометрического образца происходит попытка обмана биометрической системы. Содержательный обзор методов борьбы с подделкой (или определения живости глаза) представлен в диссертационной работе И.А. Матвеева [4]. В настоящее время используются следующие методы: • анализ спектра отраженного света от поверхности глаз - наиболее популярен в связи со скрытой возможностью проверки. Не лишен недостатков: на изображение или муляж можно нанести состав, по отражающей способности сравнимый с настоящим глазом; • исследование пупиллограммы - изменения зрачка в зависимости от яркости освещения; • исследование непроизвольных движений глазного яблока и зрачка. Не дает гарантии подлинности, так как не свойственен некоторым людям (движения происходят редко или выражены неявно); • анализ спектра Фурье; • поиск эффекта Пуркинье. • освещение глаза случайно выбранными светодиодами и дальнейшая проверка их отражений на получаемых кадрах видеосъемки. Подделать радужную оболочку глаза можно несколькими способами: использовать фотографию, видеозапись, муляж глаза, контактные линзы. В проекте рассматривался относительно простой и, как следствие, распространенный вариант подделки изображения с помощью печати. Изображения могут быть напечатаны на лазерных и струйных принтерах. Причем для камер инфракрасного диапазона тонер струйных принтеров не виден, поэтому для случая работы в диапазоне ближнего инфракрасного света имеет смысл рассматривать «подделки», выполненные с помощью лазерных принтеров. Известно, что при печати изображений лазерными принтерами происходит слипание зерен краски и появляются характерные полосы и зернение. Именно этот признак стоит искать при оценке предъявляемого глаза на живость. Для определения зернения предлагаются несколько способов. Один из простых, быстрых и достаточно надежных способов - определение повышенного числа границ на поддельных изображениях. Для этого с применением оператора Собеля определяется матрица градиентов. Для изображений строится гистограмма распределения градиентов (рис. 3). Вертикальная линия отделяет зону гистограммы, левее которой находится Результаты выполнения проекта «Исследование методов и алгоритмов защиты информации. ВЕСТНИК Кольского научного центра РАН 1/2015(20) 149