Спосіб комп’ютерної ідентифікації суб’єкта

Спосіб комп'ютерної ідентифікації суб'єкта, що включає збір даних, формування образу для можливості ідентифікації і порівняння його з образами, збереженими раніше в базі даних, який відрізняється тим, що збір даних здійснюють при переміщенні суб'єктом маніпулятора комп'ютера, для з'єднання точок, що задаються генератором випа 3 та рота, знайдені складові частини зображення нормалізують за яскравістю за будь-яким алгоритмом нормалізації і після кожної такої нормалізації обчислюють ступені схожості цих частин з відповідними частинами таким же чином нормалізованих за яскравістю еталонних зображень, які відповідають різним поворотам обличчя людини і отримані шляхом обробки певних зображень або ж шляхом попереднього відновлення 3D моделі обличчя за стереопарою зображень та генерування на її основі зображень обличчя під різними кутами повороту, приймають рішення про вхідне зображення обличчя на основі отриманої сукупності значень схожості складових частин цього зображення з відповідними частинами еталонних зображень (див. патент України № 81514). Недоліком найближчого аналога є те, що відповідно до цього способу для ідентифікації суб'єкта використовується образ, який створюється як результат вимірювань відомого всім фізичного об'єкту (обличчя людини), унаслідок чого цей образ є статичним і існує можливість моделювання об'єкту, тобто створення муляжу. Крім того, при використовуванні відомого способу у разі віддаленої ідентифікації - по мережі, можлива передача замість істинного зображення, що одержано телекамерою, зображення, що створене зловмисником, який перехопив зображення. В основу корисної моделі покладене завдання створити такий спосіб комп'ютерної ідентифікації суб'єкта, у якому шляхом зміни образаідентифікатора і шляху його одержання досягається уникнення можливості підробки, що значною мірою підвищує ефективність ідентифікації. Для вирішення завдання запропонований спосіб комп'ютерної ідентифікації суб'єкта, що включає збір даних, формування образу для можливості ідентифікації і порівняння його з раніше отриманими і збереженими в базі даних образами, за яким, згідно з корисною моделлю, збір даних здійснюють при переміщенні суб'єктом маніпулятора комп'ютера, для з'єднання точок, що задаються генератором випадкових чисел і послідовно виникають на екрані монітору, причому як дані для побудови образу вибирають траєкторії руху курсору, що не мають зупинок, прямих ділянок, кількість відліків яких складає не менше 10, швидкість і прискорення, з якими суб'єкт переміщує маніпулятор комп'ютера, а також кривизну і кутову швидкість для кожної точки кожної збереженої траєкторії, а формування образу здійснюють шляхом перетворення одержаних даних в систему вимірів, побудови за вимірами коваріаційної матриці в просторі динамічних характеристик і визначення спектру коваріаційної матриці, який і є образом, що використовується для порівняння. На відміну від відомого пропонований спосіб ідентифікації суб'єкта побудований на аналізі цілеспрямованих траєкторій руху курсору екрану під управлінням самого суб'єкта за допомогою дії на маніпулятор миші його руки. На фіг. 1 показана загальна картина руху курсору на екрані монітора - траєкторії цілеспрямованого руху курсору під управлінням суб'єкта. 42496 4 На фіг. 2 показано відображення множини спектрів коваріаційних матриць на площину для трьох суб'єктів методом головних компонент. На фіг. 3 показана збіжність спектру коваріаційної матриці до деякого стаціонарного набору для одного суб'єкта. Вимірювання проводилися в 12-мірному просторі характеристик. Аналіз показав, що шість з них малоінформативні. Подальші дослідження проводилися в 6 - мірному просторі характеристик. На фіг. 4 показані спектри коваріаційної матриці суб'єкта V для шести проб вимірів. На фіг. 5 - спектри коваріаційної матриці суб'єкта Т для п'яти проб вимірів. На фіг. 6 проілюстрований, для порівняння, індивідуальний характер спектру коваріаційної матриці для кожного суб'єкта. Як видно з фіг. 4 і 5, характер ламаної, побудованої на значеннях спектру Σ строго індивідуальний і жодне вимірювання в точності не співпадає з іншим, проте тенденції співвідношень між окремими власними значеннями зберігаються. Експериментально доведено, що тенденції зберігаються впродовж декількох років. Конкретний приклад. Процедура одержання поведінкових (динамічних) біометричних вимірів суб'єкта і розпізнавання відбувається таким чином: - у деякій точці екрану випадковим чином генерується деякий знак - "ціль" і перед суб'єктом ставиться задача: перевести курсор з того положення в якому він знаходиться (довільний стан) в точку екрану в якій згенеровано ціль і кликнути лівою клавішею миші досягши цілі; - у пам'яті комп'ютера запам'ятовується траєкторія руху курсору у вигляді послідовності координат, через які проходить курсор до цілі, і відповідні значення системного часу; - процедура генерації цілі і запам'ятовування траєкторії повторюється до тих пір, поки не буде сформований файл необхідного розміру для ідентифікації суб'єкта; - у кожній точці траєкторії(виключаючи кінцеві) визначаються характеристики: швидкість, прискорення, кривизна і кутова швидкість; - в результаті обчислень маємо часові ряди T вектора характеристик w i = (vx i , vy i , ax i , ay i , k i , ji ) , і=2, 3, ..., N-3 і обчислюється коваріаційна матриця S= 1 N- 4 N- 3 åw w i T i i=2 ; - для Σ визначаються власні значення {λ1, λ2, ..., λ6} які і є ідентифікатором суб'єкта. - порівняння одержаного спектру з наявними, в базі даних, результатами попередніх випробувань і ухвалення рішень по критерію максимальної подібності і декільком іншим критеріям. Статистично доведена збіжність спектру коваріаційної матриці до деякого стаціонарного значення - індивідуального набору власних чисел для кожного суб'єкта. На відміну від відомого, пропонований спосіб володіє рядом переваг. 5 1. Пропонований спосіб використовує як об'єкт вимірів - траєкторії курсору, які навіть сам суб'єкт не в змозі повторити в точності, якщо навіть припустити, що початкове положення курсору і ціль, що згенерується випадковим чином, співпадуть. 2. Пропонований спосіб при віддаленій ідентифікації заснований на тому, що "випробувач" розвертає на екрані "випробовуваного" аплет "вікно випробувань" в якому відбуваються всі рухи, унаслідок чого "випробувачу" відоме поточне по 42496 6 ложення курсору і положення цілі (генерується з боку "випробувача"). І навіть якщо допустити, що у зловмисника існує база перехоплених траєкторій, то гіпотеза про те, що в базі є траєкторія саме з таким початком руху і його кінцевою точкою, більш ніж неймовірна. Тим паче, що в процесі вимірів присутні десятки а то і сотні таких траєкторій. Спроба, якимось чином "підправити" траєкторію приводить до повного руйнування цілісності образу - набору {λ1, λ2, ..., λ6}. 7 Комп’ютерна верстка І.Скворцова 42496 8 Підписне Тираж 28 прим. Міністерство освіти і науки України Державний департамент інтелектуальної власності, вул. Урицького, 45, м. Київ, МСП, 03680, Україна ДП “Український інститут промислової власності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601