Video kuzatuv tizimlaridan foydalangan holda yuzni aniqlash tizimi. Yuzni qidirish algoritmi

Video kuzatuv tizimlaridan foydalangan holda yuzni aniqlash tizimi. Yuzni qidirish algoritmi

So'nggi paytlarda Xabreda Google yuzlarini identifikatsiya qilish tizimlariga bag'ishlangan ko'plab maqolalar paydo bo'ldi. Rostini aytganda, ularning ko'pchiligida bu jurnalistikani va yumshoq qilib aytganda, qobiliyatsizlikni olib boradi. Va biometriya bo'yicha yaxshi maqola yozmoqchi edim, bu mening birinchi maqola emas! Habreda biometrikaga oid bir nechta yaxshi maqolalar mavjud - ammo ular juda qisqa va to'liq emas. Bu erda men biometrik identifikatsiyalashning umumiy tamoyillari va bu masalada insoniyatning zamonaviy yutuqlarini qisqacha bayon etishga harakat qilaman. Yuzlar bo'yicha identifikatsiyani o'z ichiga oladi.
Maqolaning davomi bor, bu mohiyatan uning oldingi qismi.

Maqola, jurnaldagi hamkasbi bilan qo'shma nashrga asoslangan (BDI, 2009), zamonaviy haqiqatlarga mos ravishda qayta ko'rib chiqilgan. Xabrening hali hamkasblari yo'q, ammo u qayta ko'rib chiqilgan maqolaning bu erda nashr etilishini qo'llab-quvvatladi. Nashr qilingan paytda maqola zamonaviy biometrik texnologiyalar bozori haqida qisqacha ma'lumot bo'lib, biz mahsulotimizni ishlab chiqarishdan oldin o'zimiz uchun o'tkazdik. Maqolaning ikkinchi qismida keltirilgan amaliylik to'g'risidagi baholash xulosalari mahsulotlarni ishlatgan va amalga oshirgan odamlarning fikrlari hamda Rossiya va Evropada biometrik tizimlarni ishlab chiqarish bilan shug'ullanadigan odamlarning fikrlariga asoslanadi.

umumiy ma'lumot
Keling, asoslarini boshlaymiz. 95% hollarda biometriya asosan matematik statistika hisoblanadi. Va matstat bu aniq fan, uning algoritmlari hamma joyda qo'llaniladi: radarlarda va Bayes tizimlarida. Birinchi va ikkinchi turdagi xatolar har qanday biometrik tizimning ikkita asosiy xarakteristikasi sifatida qabul qilinishi mumkin). Radar nazariyasida ular odatda "noto'g'ri signal" yoki "o'tkazib yuborilgan nishon" deb nomlanadi va biometriyada eng aniq tushunchalar FAR (yolg'on qabul qilish darajasi) va FRR (yolg'on rad etish darajasi) hisoblanadi. Birinchi raqam, ikki kishining biometrik xususiyatlarining noto'g'ri tasodifiyligini ehtimolini tavsiflaydi. Ikkinchisi, ruxsat olgan shaxsga kirishni rad etish ehtimoli. Tizim yaxshiroq, xuddi shu FAR qiymatlari uchun FRR qiymati qancha past bo'lsa. Ba'zan FRR va FAR grafikalarining kesishish nuqtasini aniqlaydigan qiyosiy xarakteristikadan ham foydalaniladi. Ammo bu har doim vakillik qilishdan uzoqdir. Qo'shimcha ma'lumotni, masalan, topish mumkin.
Quyidagilarni ta'kidlash mumkin: agar ochiq biometrik ma'lumotlar bazalariga asoslangan tizimning xususiyatlarida FAR va FRR berilmagan bo'lsa, unda ishlab chiqaruvchilar uning xususiyatlari haqida nima deyishsa, bu tizim, ehtimol, raqobatchilardan ko'ra qobiliyatsiz yoki juda zaifdir..
Ammo nafaqat FAR va FRR biometrik tizim sifatini aniqlaydi. Agar shunday bo'lsa edi, u holda etakchi texnologiya odamlarni DNK tomonidan tan olinishi bo'lib, ular uchun FAR va FRR nolga tenglashadi. Ammo bu texnologiya insoniyat rivojlanishining hozirgi bosqichida qo'llanilmasligi aniq! Biz tizimning sifatini baholashga imkon beradigan bir nechta empirik xususiyatlarni ishlab chiqdik. "Soxta qarshilik" bu biometrik identifikatorni aldash qanchalik osonligini umumlashtiradigan empirik xarakteristikadir. "Atrof-muhitga qarshilik" - bu yorug'lik va xona haroratining o'zgarishi kabi turli xil tashqi sharoitlarda tizimning barqarorligini empirik ravishda baholaydigan xususiyatdir. "Foydalanish qulayligi" biometrik skanerdan foydalanish qanchalik qiyinligini, "yo'lda" identifikatsiya qilish mumkinmi yoki yo'qligini ko'rsatadi. Muhim xususiyat "Ish tezligi" va "Tizim narxi" dir. Shuni unutmangki, insonning biometrik xususiyatlari vaqt o'tishi bilan o'zgarishi mumkin, shuning uchun u beqaror bo'lsa, bu muhim kamchilikdir.
Biometrik usullarning ko'pligi hayratlanarli. Odamning statik biometrik xususiyatlaridan foydalanadigan asosiy usullar barmoqlar, iris, yuz geometriyasi, to'r pardasi, qo'l tomirlari naqshlari va qo'llar geometriyasida papiller naqsh bilan aniqlashdir. Shuningdek, dinamik xususiyatlardan foydalanadigan usullar oilasi mavjud: ovoz bilan identifikatsiya qilish, qo'l yozuvi dinamikasi, yurak urish tezligi, yurish. Quyida bir necha yil oldin biometrik bozor taqsimoti keltirilgan. Boshqa har qanday manbada bu ma'lumotlar 15-20 foizga o'zgarib turadi, shuning uchun bu shunchaki taxmin. Shuningdek, bu erda "qo'l geometriyasi" tushunchasi ostida quyida muhokama qilinadigan ikki xil usul mavjud.
Maqolada biz faqat kirishni boshqarish tizimlarida (ACS) yoki tegishli vazifalarda qo'llaniladigan xususiyatlarni ko'rib chiqamiz. O'zlarining ustunliklari tufayli, bu birinchi navbatda statik xususiyatlar. Hozirgi vaqtda dinamik xarakteristikalardan faqat ovozni tanib olish kamida statistik ahamiyatga ega (eng yomon statik algoritmlarni FAR ~ 0,1%, FRR ~ 6% bilan taqqoslash mumkin), ammo faqat ideal sharoitlarda.
FAR va FRR ehtimolliklarini bilish uchun siz N xodimlari bilan shlyuzga identifikatsiya tizimini o'rnatgan bo'lsangiz, soxta o'yinlar qanchalik tez-tez sodir bo'lishini taxmin qilishingiz mumkin. N barmoq izlari ma'lumotlar bazasi uchun skaner tomonidan olingan barmoq izi bilan soxta mos kelish ehtimoli FAR ∙ N dir. Va har kuni taxminan N kishi ham kirishni boshqarish punktidan o'tadi. U holda ish kuni uchun xato ehtimoli FAR ∙ (N-N) ga teng. Albatta, identifikatsiyalash tizimining maqsadlariga qarab, vaqt birligida xato ehtimoli juda katta farq qilishi mumkin, ammo agar biz ish kuniga bitta xatoni maqbul deb qabul qilsak:
(1)
Shunda biz FAR \u003d 0,1% \u003d 0,001 bo'lgan identifikatsiya tizimining barqaror ishlashi N≈30 xodimlar soni bilan mumkin.
Biometrik skanerlar
Bugungi kunda "biometrik algoritm" va "biometrik skaner" tushunchalari o'zaro bog'liq bo'lishi shart emas. Kompaniya ushbu elementlarni alohida yoki birgalikda ishlab chiqarishi mumkin. Skaner ishlab chiqaruvchilari va dasturiy ta'minot ishlab chiqaruvchilarning eng katta farqlanishiga barmoqlar papiller biometriyasi bozorida erishildi. Bozordagi eng kichik 3D yuz skaneri. Aslida, differentsiatsiya darajasi asosan bozorning rivojlanishi va to'yinganligini aks ettiradi. Tanlov qancha ko'p bo'lsa, shuncha ko'p mavzu ishlab chiqilib, mukammallikka erishiladi. Turli xil skanerlar turli xil imkoniyatlarga ega. Asosan bu biometrik ob'ekt buzilganligini yoki yo'qligini tekshiradigan testlar to'plamidir. Barmoq skanerlari uchun bu zarba tekshiruvi yoki haroratni tekshirish, ko'z skanerlari uchun o'quvchining turar joyini tekshirish, yuz skanerlari uchun yuz harakati bo'lishi mumkin.
Skanerlar olingan FAR va FRR statistikalariga katta ta'sir ko'rsatadi. Ba'zi hollarda, bu raqamlar o'nlab marta o'zgarishi mumkin, ayniqsa, haqiqiy sharoitlarda. Odatda, algoritmning xarakteristikalari ba'zi bir "ideal" bazalar uchun yoki shunchaki loyqa va loyqa ramkalar tashlanadigan juda mos bo'lganlar uchun beriladi. Faqat bir nechta algoritmlar uning asosini ham, uning uchun to'liq FAR / FRR chiqishini ham aniq ko'rsatib beradi.
Va endi har bir texnologiya haqida batafsilroq
Barmoq izlari

Barmoq izlari (barmoq izlarini tanib olish) bugungi kunda shaxsni identifikatsiyalashning eng rivojlangan biometrik usuli hisoblanadi. Usulni rivojlantirish katalizatori uning 20-asr sud ekspertizasida keng qo'llanilishi edi.
Har bir insonda o'ziga xos papiller barmoq izlari naqshlari mavjud, bu esa identifikatsiyani amalga oshirishga imkon beradi. Odatda algoritmlar barmoq izlarida xarakterli nuqtalardan foydalanadi: naqsh chizig'ining oxiri, chiziqning tarvaqaylab ketishi, bitta nuqta. Bunga qo'shimcha ravishda, barmoq izining morfologik tuzilishi haqida ma'lumotlar kiradi: papiller naqshining yopiq chiziqlari, "kamar" va spiral chiziqlarning o'zaro pozitsiyasi. Papiller naqshining xususiyatlari bosma tasvirning ma'lumot tarkibini saqlaydigan noyob kodga aylantiriladi. Va bu ma'lumotlar bazasida qidirish va taqqoslash uchun ishlatiladigan "barmoq izlari kodlari". Barmoq izi tasvirini kodga o'tkazish va uni identifikatsiyalash vaqti odatda ma'lumotlar bazasi hajmiga qarab 1 soniyadan oshmaydi. Qo'lni ko'tarish uchun sarflangan vaqt hisobga olinmaydi.
FAR va FRR ma'lumotlari manbai sifatida DP U.are.U barmoq izlari skaneri bilan olingan VeriFinger SDK statistikasi ishlatilgan. So'nggi 5-10 yil ichida barmoqlarni tanib olish xususiyatlari juda katta qadam tashlamadi, shuning uchun yuqoridagi ko'rsatkichlar zamonaviy algoritmlarning o'rtacha qiymatini yaxshi ko'rsatmoqda. VeriFinger algoritmining o'zi bir necha yildan buyon barmoq izlarini aniqlash algoritmlari ishtirok etgan Xalqaro barmoq izlarini tekshirish tanlovida g'olib chiqdi.

Barmoq izlarini aniqlash usuli uchun odatdagi FAR qiymati 0,001% ni tashkil qiladi.
Formuladan (1) aniqladikki, identifikatsiya tizimining FAR \u003d 0,001% bilan barqaror ishlashi N≈300 xodimlar soni bilan mumkin.
Usulning afzalliklari. Yuqori ishonchlilik - usulning statistik ko'rsatkichlari yuz, ovoz, bo'yash bo'yicha identifikatsiya qilish usullarining ko'rsatkichlaridan yaxshiroqdir. Barmoq izi tasvirini skanerlaydigan qurilmalarning arzonligi. Barmoq izini skanerlash uchun juda oddiy protsedura.
Kamchiliklari: barmoq izining papiller naqshlari mayda tirnalishlar va kesmalar bilan juda oson shikastlanadi. Bir necha yuz xodimlar bo'lgan fabrikalarda brauzerlardan foydalangan odamlar skanerlashda xatolik darajasi yuqori ekanligi haqida xabar berishadi. Ko'pgina skanerlar quruq teri uchun etarli emas va keksa odamlarni tashqariga chiqarib qo'ymaydi. So'nggi MIPS ko'rgazmasida suhbatlashayotganda, yirik kimyoviy korxona xavfsizlik xizmati rahbari ularning korxonada barmoq skanerlarini (turli tizimlarning skanerlari sinab ko'rilgan) kiritishga urinishlari muvaffaqiyatsiz tugaganligini aytdi - xodimlarning barmoqlaridagi kimyoviy moddalar ta'sirining minimal darajasi skanerlarning xavfsizlik tizimlarining ishdan chiqishiga sabab bo'ldi - skanerlar barmoqlarni soxta deb e'lon qildi. Barmoq izi tasvirini qalbakilashtirishga qarshi himoya etarli emas, bu qisman usulning keng qo'llanilishi bilan bog'liq. Albatta, barcha brauzerlarni Legend Busters-ning usullari bilan aldash mumkin emas, ammo baribir. "Yaroqsiz" barmoqlari bo'lgan ba'zi odamlar uchun (ayniqsa, tana harorati, namlik) kirishni rad etish ehtimoli 100% ga etishi mumkin. Bunday odamlar soni qimmat skanerlar uchun foizning bir qismidan arzonlari uchun o'n foizigacha o'zgarib turadi.
Albatta, shuni ta'kidlash joizki, ko'plab kamchiliklar tizimning keng tarqalishi tufayli yuzaga keladi, ammo bu kamchiliklar ro'y beradi va ular juda tez-tez paydo bo'ladi.
Bozor holati
Ayni paytda barmoq izlarini aniqlash tizimlari biometrik bozorning yarmidan ko'pini egallaydi. Ko'pgina rus va xorijiy kompaniyalar barmoq izlarini aniqlash usuli asosida kirishni boshqarish tizimlarini ishlab chiqarish bilan shug'ullanmoqdalar. Ushbu yo'nalish eng qadimgi yo'nalish bo'lganligi sababli, u eng katta taqsimotni oldi va eng rivojlangan yo'nalishdir. Barmoq izlari skanerlari takomillashtirish uchun juda uzoq yo'lni bosib o'tdilar. Zamonaviy tizimlar qalbakilashtirishdan himoya darajasini oshiradigan turli xil sensorlar (harorat, bosim va boshqalar) bilan jihozlangan. Tizimlar har kuni yanada qulay va ixchamlashmoqda. Aslida, ishlab chiquvchilar ushbu sohada allaqachon ma'lum bir chegaraga etishgan va bu usulni rivojlantirish uchun boshqa joy yo'q. Bundan tashqari, aksariyat kompaniyalar kerakli barcha narsalar, shu jumladan dasturiy ta'minot bilan jihozlangan kalitlarga ega tizimlarni ishlab chiqaradilar. Ushbu sohadagi integratorlarga tizimni o'zi yig'ishning hojati yo'q, chunki u foydasiz va tayyor va allaqachon arzon bo'lgan tizimni sotib olishdan ko'ra ko'proq vaqt va kuch sarflaydi, shunchaki tanlov juda keng bo'ladi.
Barmoq izlarini aniqlash tizimlari bilan shug'ullanadigan xorijiy kompaniyalar orasida SecuGen (shaxsiy kompyuterlar uchun USB-skanerlar, korxonalarda o'rnatilishi yoki qulflarga o'rnatilishi mumkin bo'lgan skanerlar, SDK va tizimni kompyuter bilan ulash uchun dasturiy ta'minot) ni qayd etish mumkin; Bayometric Inc. (barmoq izlari skanerlari, TAA / Accessni boshqarish tizimlari, barmoq izlari SDKlari, o'rnatilgan barmoq izlari modullari); DigitalPersona, Inc. (USB-skanerlar, SDK). Rossiyada ushbu sohada quyidagi kompaniyalar ishlaydi: BioLink (barmoq izlari skanerlari, kirishni boshqarish uchun biometrik qurilmalar, dasturiy ta'minot); Sonda (barmoq izlari skanerlari, biometrik kirishni boshqarish moslamalari, SDK); SmartLock (barmoq izlari skanerlari va modullari) va boshqalar.
Iris


Ko'zning ìrísí - odamlarning o'ziga xos xususiyati. Iris naqshlari intrauterin rivojlanishning sakkizinchi oyida shakllanadi, oxir-oqibat taxminan ikki yoshida barqarorlashadi va og'ir jarohatlar yoki o'tkir patologiyalar natijasida bundan mustasno, hayot davomida deyarli o'zgarmaydi. Usul biometrik usullar orasida eng to'g'ri hisoblanadi.
Irisni identifikatsiya qilish tizimi mantiqiy ravishda ikki qismga bo'linadi: tasvirni suratga olish, uni birlamchi ishlov berish va kompyuterga uzatish moslamasi va tasvirni ma'lumotlar bazasidagi tasvirlar bilan taqqoslaydigan va ijro etuvchi qurilmaga kirish uchun buyruq yuboradigan kompyuter.
Zamonaviy tizimlarda tasvirni birlamchi ishlov berish vaqti taxminan 300-500ms ni tashkil qiladi, natijada olingan tasvirni bazasi bilan taqqoslash tezligi oddiy kompyuterda soniyada 50,000-150000 taqqoslash darajasida. Bunday taqqoslash tezligi ulanish tizimlarida foydalanilganda katta tashkilotlarda usulni qo'llashga cheklovlar qo'ymaydi. Ixtisoslashgan kompyuterlardan va qidiruvni optimallashtirish algoritmlaridan foydalanganda butun mamlakat aholisi orasida odamni aniqlash mumkin bo'ladi.
Men darhol javob bera olamanki, men biroz xolisman va bu usulga ijobiy munosabatda bo'laman, chunki aynan shu sohada biz startapimizni boshladik. So'nggi xatboshi kichik o'zini o'zi reklama qilishga bag'ishlanadi.
Usulning statistik xususiyatlari
Iris uchun FAR va FRR ning xususiyatlari zamonaviy biometrik tizimlar sinfida eng yaxshisidir (retinani tanib olish usuli bundan mustasno). Maqolada xuddi shu asoslarda sinab ko'rilgan VeriEye algoritmiga mos keladigan bizning algoritmimiz - EyeR SDK ning ìrísí tanib olish kutubxonasining xususiyatlari keltirilgan. Biz ularning skaneri orqali olingan CASIA kompaniyasining ma'lumotlar bazalaridan foydalandik.

Odatda FAR qiymati 0,00001%.
Formulaga binoan (1) N≈3000 - bu xodimning identifikatsiyasi ancha barqaror bo'lgan tashkilot xodimlarining soni.
Bu erda irisni aniqlash tizimini boshqa tizimlardan ajratib turadigan muhim xususiyatni ta'kidlash kerak. Agar siz 1,3MP yoki undan yuqori o'lchamdagi kameradan foydalansangiz, bitta kadrda ikkita ko'zni suratga olishingiz mumkin. FAR va FRR ehtimollari statistik jihatdan mustaqil ehtimollar bo'lgani uchun, ikki ko'zdan tanib olganda, FAR qiymati taxminan bitta ko'z uchun FAR qiymatining kvadratiga teng bo'ladi. Masalan, ikkita ko'zdan foydalanganda FAR 0,001% uchun soxta bardoshlik ehtimoli 10-8% ni tashkil qiladi, FRR bilan FAR \u003d 0,001% bo'lganida bitta ko'z uchun mos keladigan FRR qiymatidan atigi ikki baravar yuqori bo'ladi.
Usulning afzalliklari va kamchiliklari
Usulning afzalliklari. Algoritmning statistik ishonchliligi. Iris tasvirini suratga olish bir necha santimetrdan bir necha metrgacha bo'lgan masofada amalga oshirilishi mumkin, shu bilan birga odam va qurilma o'rtasida jismoniy aloqa bo'lmaydi. Iris zararlanishdan himoyalangan - bu vaqt o'tishi bilan o'zgarmaydi degani. Shuningdek, qalbaki qalbakilashtirishga qarshi ko'plab usullardan foydalanish mumkin.
Usulning kamchiliklari. Irisga asoslangan tizim narxi barmoqni aniqlash yoki yuzni aniqlashga asoslangan tizim narxidan yuqori. Tayyor echimlarning pastligi. Bugun Rossiya bozoriga kelib, "menga tayyor tizim bering" deb aytadigan har qanday integrator buzilishi mumkin. Ularning aksariyati Iridian yoki LG kabi yirik kompaniyalar tomonidan o'rnatilgan qimmat kalit tizimlarni sotadilar.
Bozor holati
Ayni paytda global biometrik bozorda ìrísí identifikatsiyalash texnologiyalarining ulushi, turli hisob-kitoblarga ko'ra, 6 foizdan 9 foizgacha (barmoq izlarini aniqlash texnologiyalari bozorning yarmidan ko'pini egallaydi). Shuni ta'kidlash kerakki, ushbu uslubni ishlab chiqish boshidanoq uni identifikatsiyalash tizimini yig'ish uchun zarur bo'lgan asbob-uskuna va butlovchi qismlarning qimmatligi tufayli uning bozorda kuchayishi sekinlashdi. Biroq, raqamli texnologiyalar rivojlanishi bilan alohida tizimning narxi pasayishni boshladi.
Iridian Technologies ushbu sohada dasturiy ta'minotni ishlab chiqarishda etakchi hisoblanadi.
Ko'p sonli ishlab chiqaruvchilar uchun bozorga kirish skanerlarning texnik jihatdan murakkabligi va natijada ularning yuqori narxi, shuningdek, Iridianning bozordagi monopol mavqei tufayli dasturiy ta'minotning yuqori narxi bilan cheklangan edi. Ushbu omillar faqatgina yirik kompaniyalarga ìrísíni tanib olish sohasida rivojlanishiga imkon berdi, ehtimol ular allaqachon identifikatsiyalash tizimiga mos keladigan ba'zi tarkibiy qismlar (yuqori aniqlikdagi optikalar, infraqizil yoritgichli miniatyura kameralari va boshqalar) ishlab chiqarish bilan shug'ullangan. Bunday kompaniyalarga LG Electronics, Panasonic, OKI misol bo'la oladi. Ular Iridian Technologies bilan shartnoma tuzdilar va birgalikdagi ishlar natijasida quyidagi identifikatsiyalash tizimlari paydo bo'ldi: Iris Access 2200, BM-ET500, OKI IrisPass. Kelajakda ushbu kompaniyalarning ushbu sohada mustaqil ravishda rivojlanishi uchun texnik imkoniyatlari tufayli takomillashtirilgan tizim modellari paydo bo'ldi. Aytish kerakki, yuqorida aytib o'tilgan kompaniyalar o'zlarining dasturiy ta'minotlarini ishlab chiqishgan, ammo oxir-oqibat ular tayyor tizimda Iridian Technologies dasturiy ta'minotini afzal ko'rishadi.
Rossiya bozorida chet el kompaniyalari mahsulotlari ustunlik qiladi. Garchi bu deyarli sotib olinmasa ham. Uzoq vaqt davomida Papilon firmasi barchani ìrísí tomonidan tan olinishiga ishontirdi. Ammo hatto RosAtom vakillari ham - ular uchun tizim yaratgan to'g'ridan-to'g'ri xaridorlari bu haqiqat emasligini aytishadi. Biron bir vaqtda, iris skanerlarini ishlab chiqaradigan yana bir rus kompaniyasi paydo bo'ldi. Endi ismni eslay olmayapman. Ular algoritmni birovdan, ehtimol o'sha VeriEye-dan sotib olishgan. Skanerning o'zi 10-15 yillik tizim bo'lib, umuman aloqasiz bo'lmagan.
So'nggi bir yilda bir nechta yangi ishlab chiqaruvchilar odamni ko'zlari bilan tanib olish uchun birlamchi patentning amal qilish muddati tugaganligi sababli jahon bozoriga kirishdi. Ularning eng ishonganlari, mening fikrimcha, AOptix. Hech bo'lmaganda ularning oldindan ko'rishlari va hujjatlari shubhali emas. Ikkinchi kompaniya - SRI International. Hatto birinchi qarashda, ìrísíni tanib olish tizimlarida qatnashgan odamga ularning videolari juda aldamchi bo'lib tuyuladi. Garchi aslida ular biron bir narsani qila olsalar, ajablanmasdim. Va u va bu tizim FAR va FRR bo'yicha ma'lumotlarni ko'rsatmaydi va, ehtimol, soxta narsalardan himoyalanmagan.
Yuzni aniqlash
Yuz geometriyasini tanib olishning ko'plab usullari mavjud. Ularning barchasi har bir odamning yuz xususiyatlari va bosh suyagi shakli individual ekanligiga asoslanadi. Biometriyaning ushbu sohasi ko'pchilik uchun jozibali ko'rinadi, chunki biz bir-birimizni birinchi navbatda ularning yuzlaridan taniymiz. Ushbu soha ikki yo'nalishga bo'linadi: 2 o'lchovli tan olish va 3 o'lchovli tanib olish. Ularning har birining afzalliklari va kamchiliklari bor, lekin ko'p jihatdan dastur sohasiga va ma'lum bir algoritmga qo'yiladigan talablarga bog'liq.
Qisqasi, men sizga 2-d haqida gapirib beraman va bugungi kun uchun eng qiziqarli usullardan biriga o'taman - 3-d.
2-o'lchovli yuzni aniqlash

Yuzni 2 darajali tanib olish statistik jihatdan samarasiz biometriklardan biridir. Bu ancha oldin paydo bo'lgan va asosan uning rivojlanishiga hissa qo'shgan sud ekspertizasida ishlatilgan. Keyinchalik, ushbu usulning kompyuter tomonidan talqin qilinishi paydo bo'ldi, natijada u yanada ishonchli bo'ldi, ammo, albatta, u kam edi va har yili shaxsni identifikatsiyalashning boshqa biometrik usullaridan tobora pastroq bo'ldi. Hozirgi vaqtda, statistik ko'rsatkichlarning yomonligi sababli, u multimodal yoki, deyilganidek, o'zaro faoliyat biometrikada yoki ijtimoiy tarmoqlarda qo'llaniladi.
Usulning statistik xususiyatlari
FAR va FRR uchun VeriLook algoritmlaridan ma'lumotlar ishlatiladi. Shunga qaramay, zamonaviy algoritmlar uchun u juda keng tarqalgan xususiyatlarga ega. Ba'zida FRR 0,1% bo'lgan algoritmlar xuddi shunday FAR bilan yoritiladi, ammo ular olingan asoslar juda shubhali (fonni kesib olish, bir xil yuz ifodasi, bir xil soch turmagi, yorug'lik).

Odatda FAR qiymati 0,1% ni tashkil qiladi.
Formuladan (1) biz N≈30 ni olamiz - bu xodimning identifikatsiyasi ancha barqaror bo'lgan tashkilot xodimlarining soni.
Ko'rib turganingizdek, usulning statistik ko'rsatkichlari juda mo''tadil: bu usulning afzalliklarini inkor etadi, chunki odamlar ko'p bo'lgan joylarda yuzlarni yashirincha suratga olish mumkin. Yiliga bir necha marta jinoyatchilarni gavjum joylarda o'rnatilgan videokameralar orqali aniqlashga qaratilgan yana bir loyiha qanday moliyalashtirilayotganini ko'rish kulgili. So'nggi o'n yil ichida algoritmning statistik xususiyatlari yaxshilanmadi va bunday loyihalar soni ortdi. Shunga qaramay, algoritm odamni ko'plab kameralar orqali olomon ichida boshqarish uchun juda mos ekanligini ta'kidlash kerak.
Usulning afzalliklari va kamchiliklari
Usulning afzalliklari. 2 o'lchovli tan olinishi bilan, ko'pgina biometrik usullardan farqli o'laroq, qimmatbaho uskunalar talab qilinmaydi. Tegishli uskunalar yordamida kameradan sezilarli masofada tanib olish imkoniyati mavjud.
Kamchiliklari. Kam statistik ishonch. Yoritishga talablar qo'yiladi (masalan, quyoshli kunda ko'chadan kirayotgan odamlarning yuzlarini ro'yxatdan o'tkazish mumkin emas). Ko'pgina algoritmlar uchun har qanday tashqi aralashuv qabul qilinishi mumkin emas, masalan, ko'zoynak, soqol, soch turmagi ba'zi elementlari. Frontal yuz tasviri juda ozgina burilishlar bilan majburiydir. Ko'p algoritmlarda yuz ifodalarida yuz berishi mumkin bo'lgan o'zgarishlar hisobga olinmaydi, ya'ni ifoda neytral bo'lishi kerak.
3 o'lchovli yuzni aniqlash

Ushbu usulni amalga oshirish juda qiyin vazifadir. Shunga qaramay, hozirgi vaqtda yuzni 3 o'lchovli tanib olishning ko'plab usullari mavjud. Usullarni bir-biri bilan taqqoslash mumkin emas, chunki ular turli xil skanerlar va bazalardan foydalanadilar. ularning hammasi ham FAR va FRR ni chiqarmaydi; umuman boshqacha yondashuvlardan foydalaniladi.
2-d dan 3-d gacha bo'lgan o'tish davri usuli bu inson haqida ma'lumot to'plashni amalga oshiradigan usuldir. Ushbu usul 2d uslubiga qaraganda yaxshiroq xususiyatlarga ega, ammo xuddi bitta kameradan foydalanganidek. Mavzu ma'lumotlar bazasiga kiritilganda, mavzu boshini o'giradi va algoritm rasm bilan birlashib, 3d shablonni yaratadi. Va tanib olish paytida video oqimning bir nechta ramkalari ishlatiladi. Ushbu usul juda eksperimental va men ACS tizimlari uchun hech qachon amalga oshirilishini ko'rmaganman.
Eng klassik usul shablonni proektsiyalash usuli. Bu to'rni ob'ektga (yuzga) proektsiyalashidan iborat. Keyin kamera soniyada o'nlab kvadrat tezlikda suratga oladi va natijada olingan tasvirlar maxsus dastur tomonidan qayta ishlanadi. Egri yuzaga tushgan nur egiladi - sirtning egriligi qanchalik katta bo'lsa, nurning egilishi shunchalik kuchli bo'ladi. Dastlab, u "ko'rlar" orqali etkazib beriladigan ko'rinadigan yorug'lik manbasini ishlatgan. Keyin ko'rinadigan yorug'lik infraqizil bilan almashtirildi, bu bir qator afzalliklarga ega. Odatda, ishlov berishning birinchi bosqichida yuzlar umuman ko'rinmaydigan yoki identifikatsiyalashga xalaqit beradigan begona narsalar mavjud bo'lgan tasvirlar tashlanadi. Olingan tasvirlar asosida yuzning 3-o'lchovli modeli tiklanadi, unda keraksiz aralashuvlar (soch turmagi, soqol, mo'ylov va ko'zoynak) ajratib olinadi va olib tashlanadi. Keyin model tahlil qilinadi - natijada ma'lumotlar bazasiga kiritilgan noyob kodga yoziladigan antropometrik xususiyatlar ajratib ko'rsatiladi. Rasmni olish va qayta ishlash vaqti eng yaxshi modellar uchun 1-2 soniyani tashkil qiladi.
Bundan tashqari, bir nechta kameralardan olingan tasvirga asoslangan 3-darajali tanib olish usuli mashhurlikka erishmoqda. Bunga 3D skaneri bilan Vocordni misol keltirish mumkin. Ushbu usul shablonni proektsiyalash usulidan yuqori bo'lib, ishlab chiquvchilarning ishonchlariga ko'ra joylashishni aniqlashning aniqligini beradi. Ammo FAR va FRR ni hech bo'lmaganda o'z bazalarida ko'rmagunimcha - ishonmayman !!! Ammo u 3 yildan buyon ishlab chiqilmoqda va ko'rgazmalarda hali taraqqiyot ko'rinmadi.
Usulning statistik ko'rsatkichlari
Ushbu sinf algoritmlari uchun FRR va FAR bo'yicha to'liq ma'lumotlar ishlab chiqaruvchilarning veb-saytlarida ochiq emas. Bioscriptning eng yaxshi modellari uchun (3D EnrolCam, 3D FastPass), shablon proektsiyalash usuli bo'yicha FAR \u003d 0,0047%, FRR 0,103% ni tashkil qiladi.
Uslubning statistik ishonchliligi barmoq izlarini aniqlash usuli bilan taqqoslanadi, deb ishoniladi.
Usulning afzalliklari va kamchiliklari
Usulning afzalliklari. Skanerlash qurilmasiga murojaat qilishning hojati yo'q. Odamning o'zida (ko'zoynaklar paydo bo'lishi, soqol, soch turmagi o'zgarishi) va uning muhitida (yorug'lik, boshning burilishi) tashqi omillarga nisbatan sezgirligi past. Barmoq izlarini aniqlash usuli bilan taqqoslanadigan yuqori darajadagi ishonchlilik.
Usulning kamchiliklari. Qimmatbaho uskunalar. Savdoga qo'yiladigan tizimlar hatto ìrísí skanerlaridan ham ustunroq edi. Yuzdagi yuz ifodalari va shovqinlarning o'zgarishi usulning statistik ishonchliligini yomonlashtiradi. Usul hali yaxshi rivojlanmagan, ayniqsa uzoq vaqtdan beri qo'llanilgan barmoq izlari bilan taqqoslaganda, bu uning keng qo'llanilishini murakkablashtiradi.
Bozor holati
Yuzni tanib olish barmoq izlari va ìrísíni tanib olish bilan bir qatorda "uchta katta biometrikadan" biri hisoblanadi. Aytishim kerakki, bu usul juda keng tarqalgan va shu paytgacha ko'zning ìrísí tomonidan tan olinishi afzaldir. Jahon biometrik bozorining umumiy hajmida yuz geometriyasini aniqlash texnologiyalarining ulushi 13-18 foizni tashkil qilishi mumkin. Rossiyada ushbu texnologiya, masalan, ìrísí tomonidan identifikatsiyadan ko'ra ko'proq qiziqish bildirmoqda. Avval aytib o'tganimizdek, 3 o'lchamli tanib olish algoritmlari juda ko'p. Aksariyat kompaniyalar tayyor tizimlarni, shu jumladan skanerlar, serverlar va dasturiy ta'minotni ishlab chiqishni afzal ko'rishadi. Biroq, faqat iste'molchiga SDKni taklif qiladiganlar bor. Bugungi kunga kelib ushbu texnologiyani quyidagi kompaniyalar ishlab chiqmoqdalar: Geometrix, Inc. (3D yuz skanerlari, dasturiy ta'minot), AQShda Genex Technologies (3D yuz skanerlari, dasturiy ta'minot), Germaniyada Cognitec Systems GmbH (SDK, maxsus kompyuterlar, 2D kameralar), Bioscrypt (3D yuz skanerlari, dasturiy ta'minot) - Amerikaning L- kompaniyasining filiali. 1 Shaxsiy identifikatsiya echimlari.
Rossiyada Artec Group kompaniyalari (yuzni skaner qilish uchun 3D va dasturiy ta'minot) ushbu yo'nalishda ishlamoqda - bu shtab-kvartirasi Kaliforniyada joylashgan kompaniya va ishlab chiqarish va ishlab chiqarish Moskvada amalga oshiriladi. Shuningdek, Rossiyaning bir nechta kompaniyalari 2D yuzni aniqlash texnologiyasiga ega - Vocord, ITV va boshqalar.
2D yuzni tanib olish sohasida dasturiy ta'minot rivojlanishning asosiy mavzusi hisoblanadi. an'anaviy kameralar yuz tasvirlarini suratga olishda juda yaxshi ishlaydi. Yuzni tanib olish muammosining echimi ma'lum darajada tugab qoldi - bir necha yillardan buyon algoritmlarning statistik ko'rsatkichlarida deyarli yaxshilanish yo'q. Ushbu sohada muntazam ravishda "xatolar ustida ishlash" mavjud.
3D yuzni tanib olish hozirda ishlab chiquvchilar uchun juda jozibali maydonga aylandi. Unda ko'plab jamoalar ishlaydi va muntazam ravishda yangi kashfiyotlar to'g'risida eshitadilar. Ko'pgina asarlar "endigina chiqarilish arafasida" holatida. Ammo hozircha bozorda faqat eski takliflar mavjud, so'nggi yillarda tanlov o'zgarmadi.
Men ba'zan o'ylaydigan va Xabr qanday javob berishi mumkin bo'lgan qiziqarli fikrlardan biri: bunday tizimni yaratish uchun kinektning aniqligi etarlimi? U orqali odamning 3d modelini tortib olish uchun loyihalar mumkin.
Qo'l tomirlarini aniqlash

Bu biometriya sohasidagi yangi texnologiya, uning keng qo'llanilishi atigi 5-10 yil oldin boshlangan. Infraqizil kamera qo'lning tashqi yoki ichki qismlarini suratga oladi. Tomirlarning shakli qonning gemoglobinasi IQ nurlanishini yutishi tufayli hosil bo'ladi. Natijada, aks ettirish darajasi pasayadi va tomirlar kamerada qora chiziqlar ko'rinishida bo'ladi. Qabul qilingan ma'lumotlarga asoslangan maxsus dastur raqamli konversiyani yaratadi. Skanerlash moslamasi bilan inson aloqasi talab qilinmaydi.
Texnologiyani ishonchliligi bilan ko'zning ìrísí tomonidan tan olinishi bilan taqqoslash mumkin, uni biron bir jihatdan ustun qo'yadi va qandaydir darajada pastroq.
Palm Vein skaneri uchun FRR va FAR qiymatlari berilgan. Ishlab chiquvchining ma'lumotlariga ko'ra, FAR 0.0008% bilan FRR 0,01% ni tashkil qiladi. Bir nechta qiymatlar uchun aniqroq grafik hech bir kompaniya tomonidan berilmagan.
Usulning afzalliklari va kamchiliklari
Usulning afzalliklari. Skanerlash qurilmasiga murojaat qilishning hojati yo'q. Yuqori ishonchlilik - uslubning statistik ko'rsatkichlari ìrísí ko'rsatkichlari bilan taqqoslanadi. Yashirin xususiyatlar: yuqorida aytilganlarning barchasidan farqli o'laroq, bu xususiyatni "ko'chada" odamdan olish juda qiyin, masalan, uni kamera bilan suratga olish.
Usulning kamchiliklari. Skanerning quyosh nurlari va halogen lampalar nurlari bilan yoritilishiga yo'l qo'yilmaydi. Artrit kabi yoshga bog'liq ayrim kasalliklar FAR va FRR ni juda yomonlashtiradi. Usul boshqa statik biometrik usullarga nisbatan kamroq o'rganiladi.
Bozor holati
Qo'l tomirlarini tanib olish - bu juda yangi texnologiya, shuning uchun uning jahon bozoridagi ulushi oz va taxminan 3% ni tashkil qiladi. Biroq, ushbu uslubga qiziqish ortib bormoqda. Haqiqat shundaki, bu usul juda aniq, masalan, yuz geometriyasi yoki ìrísíga asoslangan tanib olish usullari kabi qimmat uskunalarni talab qilmaydi. Hozir bu sohada ko'plab kompaniyalar rivojlanmoqda. Masalan, ingliz TDSi kompaniyasining buyrug'i bilan PalmVein biometrik xurmo tomir o'quvchisi uchun Fujitsu tomonidan taqdim etilgan dasturiy ta'minot ishlab chiqildi. Brauzerning o'zi Fujitsu tomonidan asosan Yaponiyadagi moliyaviy firibgarlikka qarshi kurashish uchun ishlab chiqilgan.
Quyidagi Veid Pte kompaniyalari ham tomir naqshlari bo'yicha identifikatsiya qilish sohasida ishlaydi. Ltd (skaner, dasturiy ta'minot), Hitachi VeinID (skanerlar)
Rossiyada men ushbu texnologiya bilan shug'ullanadigan biron bir kompaniyani bilmayman.
Retina

Yaqin vaqtgacha biometrik identifikatsiya qilish va shaxsni autentifikatsiya qilishning eng ishonchli usuli - bu retinani skanerlashga asoslangan usul. U iris va qo'l tomirlari orqali identifikatsiyalashning eng yaxshi xususiyatlarini o'z ichiga oladi. Skaner retinaning yuzasidagi kapillyarlarning naqshini o'qiydi. Retina harakatsiz tuzilishga ega, vaqt o'tishi bilan o'zgarmagan, faqat katarakt kabi kasallik natijasida.
Retinal skanerlashda ko'zning orqa qismidagi qon tomirlariga o'quvchi orqali yo'naltirilgan past zichlikdagi infraqizil nur ishlatiladi. Retinal skanerlar juda sezgir bo'lgan ob'ektlar uchun kirishni boshqarish tizimlarida keng tarqaldi, chunki ular ro'yxatdan o'tgan foydalanuvchilar uchun rad etilgan kirishlarning eng past foizlaridan biriga ega va kirish uchun xato ruxsat yo'q.
Afsuski, ushbu biometriya usulini qo'llashda bir qator qiyinchiliklar yuzaga keladi. Bu erda skaner juda murakkab optik tizim bo'lib, tizim boshqarilayotganda odam ancha vaqt harakat qilmasligi kerak, bu esa yoqimsiz hislarni keltirib chiqaradi.
EyeDentify ma'lumotlariga ko'ra, FAR \u003d 0,001% bo'lgan ICAM2001 skaneri uchun FRR qiymati 0,4% ni tashkil qiladi.
Usulning afzalliklari va kamchiliklari
Foyda. Statistik ishonchlilikning yuqori darajasi. Tizimlarning kam tarqalganligi sababli, ularni "aldash" usuli ishlab chiqilishi dargumon.
Kamchiliklari. Qayta ishlash muddatlari yuqori bo'lgan murakkab tizim. Tizimning yuqori narxi. Keng bozor ta'minotining etishmasligi va natijada usulni rivojlantirishning intensivligi etarli emas.
Qo'l geometriyasi

10 yil oldin ham keng tarqalgan va so'nggi yillarda sud ekspertizasidan kelib chiqqan ushbu usul pasayib bormoqda. Bu qo'llarning geometrik xususiyatlarini olishga asoslangan: barmoq uzunliklari, palma kengligi va boshqalar. Ushbu usul, ko'zning to'r pardasi singari, o'lmoqda va u ancha past xususiyatlarga ega bo'lgani uchun, biz uni to'liqroq tanishtirmaymiz.
Ba'zida tomirlarni aniqlash tizimlarida geometrik tanib olish usullari qo'llaniladi, deb ishonishadi. Ammo sotuvda biz hech qachon bunday aniq e'lon qilinganini ko'rmaganmiz. Va bundan tashqari, ko'pincha tomirlar orqali tanishda faqat palma rasmlari olinadi, geometriya bilan tanishda esa barmoqlarning surati olinadi.
Bir oz o'zini reklama qilish
Bir vaqtning o'zida biz ko'zni aniqlashning yaxshi algoritmini ishlab chiqdik. Ammo o'sha paytda bu mamlakatda bunday yuqori texnologiyali narsa kerak emas edi va men burjua (birinchi maqoladan keyin bizni bu erga taklif qilishgan) ga borishni xohlamadim. Ammo to'satdan, bir yarim yildan so'ng, o'zlari uchun "biometrik portal" - ikkita ko'zni yeyadigan va ìrísíning rangli komponentidan foydalanadigan tizim yaratishni istagan investorlar paydo bo'ldi (buning uchun investor jahon patentiga ega edi). Aslida, endi biz buni qilamiz. Ammo bu o'zini reklama qilish haqida maqola emas, bu qisqa lirik chekinish. Agar kimdir manfaatdor bo'lsa, ba'zi bir ma'lumotlar bor va kelajakda biz bozorga kirganimizda (yoki bo'lmasligimiz kerak), men Rossiyadagi biometrik loyihaning burilish va burilishlari haqida bir necha so'z yozaman.
xulosalar
Statik biometrik tizimlar sinfida ham tizimlarning katta tanlovi mavjud. Qaysi birini tanlashingiz kerak? Hammasi xavfsizlik tizimiga qo'yiladigan talablarga bog'liq. Statistik jihatdan eng ishonchli va buzilishga chidamli kirish tizimlari ìrísí va qo'l tomirlari. Birinchisi uchun takliflar bozori kengroq. Ammo bu chegara emas. Astronomik aniqlikka erishish uchun biometrik identifikatsiyalash tizimlarini birlashtirish mumkin. Eng arzon va ishlatish uchun eng oson, ammo yaxshi statistik ma'lumotlarga ega bo'lganlar barmoq uchlari tizimlari. 2 o'lchovli bardoshlik qulay va arzon, ammo sifatsiz statistika tufayli qo'llanilishi cheklangan.
Tizimlarning har biri xususiyatlarini ko'rib chiqing: qalbakilashtirishga qarshilik, atrof-muhitga qarshilik, foydalanish qulayligi, narx, tezlik, vaqt o'tishi bilan biometrik xususiyat barqarorligi. Har bir ustunda 1 dan 10 gacha bo'lgan belgilarni qo'yamiz. Bal 10 ga yaqinroq bo'lsa, tizim bu borada yaxshiroq bo'ladi. Maqolaning boshida baholarni tanlash printsiplari tasvirlangan.


Shuningdek, ushbu tizimlar uchun FAR va FRR o'rtasidagi munosabatlarni ko'rib chiqing. Ushbu nisbat tizimning samaradorligini va undan foydalanishning kengligini belgilaydi.


Shuni esda tutish kerakki, ìrísí uchun siz tizimning aniqligini vaqtni yo'qotmasdan deyarli kvadratik ravishda oshirishingiz mumkin, agar siz tizimni ikkita ko'zga aylantirsangiz. Barmoq izi usuli uchun - bir nechta barmoqlarni birlashtirish va tomirlar orqali tanib olish, ikki qo'lni birlashtirish orqali, ammo bunday yaxshilanish faqat odam bilan ishlash vaqtining ko'payishi bilan mumkin.
Usullar bo'yicha natijalarni sarhisob qilar ekanmiz, shuni aytishimiz mumkinki, o'rta va katta hajmdagi ob'ektlar uchun, shuningdek xavfsizlik uchun maksimal talabga ega bo'lgan ob'ektlar uchun ìrísí biometrik kirish va, ehtimol, qo'l tomirlari bilan tanib olish sifatida ishlatilishi kerak. Bir necha yuz kishilik xodimlarga ega bo'lgan ob'ektlar uchun barmoq izlaridan foydalanish eng maqbul bo'ladi. 2D yuzni aniqlash tizimlari juda aniq. Ular tanib olish jismoniy aloqaning yo'qligini talab qiladigan holatlarda talab qilinishi mumkin, ammo ìrísíga asoslangan boshqaruv tizimini etkazib berishning iloji yo'q. Masalan, agar uning ishtirokisiz odamni aniqlash kerak bo'lsa, yashirin kamera yoki tashqi aniqlash kamerasi, lekin bu faqat bazadagi oz sonli ob'ektlar va kamera tomonidan suratga olingan odamlarning ozgina oqimi bilan mumkin.
Yosh texnik xodim uchun eslatma
Ba'zi ishlab chiqaruvchilar, masalan, neyroteknologiya, o'zlarining veb-saytlarida chiqaradigan biometriya usullarining demo-versiyalariga ega, shuning uchun siz ularni osongina ulab, o'ynashingiz mumkin. Muammoni jiddiyroq ko'rib chiqishga qaror qilganlar uchun men rus tilida ko'rgan yagona kitobni - "Biometriya bo'yicha qo'llanma" ni R.M. Ball, J.H. Konnel, S. Pancanti. Ko'plab algoritmlar va ularning matematik modellari mavjud. Hammasi ham to'liq emas va hamma ham zamonaviylikka mos kelmaydi, lekin bazasi juda yaxshi va keng qamrovli.
P.S.
Ushbu opusda men autentifikatsiya muammosiga kirmadim, faqat identifikatsiyalashga to'xtaldim. Aslida, FAR / FRR xususiyatlaridan va qalbakilashtirish imkoniyatlaridan kelib chiqib, autentifikatsiya masalasidagi barcha xulosalar o'zlarini taklif qiladi.
Biometriya - bu uning o'ziga xos fiziologik yoki xulq-atvor xususiyatlariga asoslangan shaxsni aniqlash uchun usul va vositalar to'plami.
Ushbu turdagi identifikatsiyadan binolarga, kompyuterlarga, bankomatlarga, mobil telefonlarga va boshqalarga taqiqlangan kirishni oldini olish uchun foydalanish mumkin.
Biometrik xususiyatlar:

• 
  barmoq izlari;
  
• 
  yuz geometriyasi;
  
• 
  ko'zning ìrísí;
  
• 
  to'r pardasini chizish;
  
• 
  ovoz berish;
  
• 
  qo'l yozuvi;
  
• 
  klaviaturada terish;
  
• 
  qo'llarning tomirlari naqshlari va boshqalar.
  

Science 2.0 Shaxsiy identifikatsiya
Biometrik identifikatsiyalashning afzalliklari
Biometrik xavfsizlik, masalan, parollar, smart-kartalar, PIN-kodlar, belgilar yoki ochiq kalit infratuzilma texnologiyasidan foydalanishdan ko'ra samaraliroq. Bu biometrikaning qurilmani emas, balki odamni aniqlash qobiliyati bilan bog'liq.
Xavfsizlikning odatiy usullari noqonuniy foydalanuvchilarga ta'sir qiladigan ma'lumotlarning yo'qolishi yoki o'g'irlanishi bilan to'la. Barmoq izi kabi eksklyuziv biometrik identifikator - bu kalitni yo'qotish mumkin emas.