Создан прибор, позволяющий идентифицировать человека по его сердцу

Новое слово в биометрической аутентификации

Пароли, являющиеся основным инструментом идентификации, представляют серьезную угрозу безопасности, являясь слабым звеном по ряду причин. Как правило, основной является то, что люди не могут создать достаточно сложный пароль, чтобы его подобрать, но и легкий, чтобы не забыть.

Это действительно проблема, так как хорошие пароли сложно запомнить, а плохие пароли легко подобрать. В течение многих лет замена пароля на что-то более простое, но надежное являлась основной задачей отрасли безопасности.

И на это тратились усилия, при этом не обращалось внимание на целый вал используемых уже биометрических показателей и прочей научной фантастики, все равно до сих пор основной вид аутентификации для входа в систему или Интернет — пароль.

Как оказывается, бьющееся в нашей груди сердце имеет в своем правом предсердии пучок нервных клеток и синапсов, являющийся стимулятором его работы. Аналогично кардиостимулятору, испускающему электрические импульсы, вызывающие сокращение сердечной мышцы.

Эти импульсы, как и сам сердечный ритм, могут быть измерены электрокардиографом (тем самым, которым делаются кардиограммы, ЭКГ). Так вот, если делать эту ЭКГ с достаточной точностью, то получается безошибочная идентификация человека. Что-то вроде отпечатков пальцев, которые у каждого индивидуальны и неповторимы.

И кардиограмма, как оказывается, тоже может быть вполне перспективным средством биометрической аутентификации.

Компания под названием Bionym — это молодой участник конкурса разработок систем замены пароля. Разработчики заняты созданием и совершенствованием новейших носимых устройств, которые будут измерять ЭКГ своих владельцев. Bionym заявляет, что их устройство может достоверно отличать одну ЭКГ от другой даже в том случае, если сердце будет биться быстрее или медленнее обычного.

Кардиограмма, как оказывается, тоже может быть вполне перспективным средством биометрической аутентификации.

Устройство называется Nymi и носится как обычные наручные часы.

Оно снабжено двумя электродами, один из которых крепится на запястье, а другой — на противоположной первому стороне. Когда пользователь касается второго электрода (не касаясь первого!), цепь замыкается и прибор начинает измерять сердечный ритм или делать ЭКГ.

Затем этот замер анализируется разработанным компанией и установленным в Nymi приложением.

«Мы обрабатываем сигнал, извлекая из него уникальные особенности, — рассказали Bionym нашим друзьям из Threatpost. — Мы сравниваем только эти особенности, а не весь полученный сигнал целиком».

Приложение будет аутентифицировать пользователей на любых устройствах, на которые будет запрограммирован Nymi. В настоящее время разработки и общение с производителями еще ведутся, так что на момент запуска приложение сможет поддерживать большое количество устройств.

Bionym основали специалисты по биометрии университета Торонто Карл Мартин и Фотейни Аграфиоти. Они могут стать первыми, кто будет использовать такие приборы, но не они первые, кому пришла в голову такая идея.

Брюс Тонаццини, usability-инженер и эксперт по взаимодействию человека и компьютера, написал обширную статью в своем личном блоге, где заявил, что для полного успеха грядущему продукту Apple iWatch необходим механизм проверки подлинности, который бы расширил возможности прибора. И он предложил биометрический способ проверки как самый надежный.

Помимо этого, если заметите, не проходит и месяца, как мы слышим о каких-то новых, не совсем биометрических заменах пароля. Ну, не таких, о которых написано выше. Ну вот, например, сенсор TouchID в смартфоне Apple iPhone 5S. Было объявлено, что в него встроили сканер отпечатка пальца.

И любители, и профессионалы в области безопасности начали собирать средства на премию тому, кто первый взломает эту систему. Спустя где-то четыре дня после этого немецкая группа, известная как Chaos Computer Club, кажется, уже выиграла это соревнование. Выплатили или нет им премию — не важно.

Суть в том, что эта группа хорошо поработала над вопросом, является ли биометрия лучшим средством для замены паролей.

Очевидно, еще слишком рано закрывать вопрос о биометрии, но ССС хотели показать всем, что сканеры отпечатков пальцев, уязвимости которых были известны уже много лет, — это не ответ.

«Мы надеемся, что это развеет иллюзии людей насчет использования отпечатков пальцев для аутентификации.

Это просто глупость — использовать то, что вы никак не можете изменить, и оставлять это в разных местах каждый день как маркер вашей безопасности, — сказал Франк Ригер, пресс-секретарь Chaos Computer Club.

— Общественность не должна больше обманываться, доверяя промышленности с ее ложными утверждениями о безопасности. Биометрия по сути своей является технологией для угнетения и управления, а никак не для обеспечения повседневного доступа к устройству».

Группа Chaos Computer Club имеет довольно четкую позицию о том, что биометрия — это плохо. Только время сможет показать, насколько они правы.

Собственно, никто еще не видел ни одного вменяемого биометрического аутентификатора, а ССС всем показали, что сканер отпечатков пальцев является плохой идеей, так как изменить отпечатки мы не в силах, а оставляем мы их везде, куда ни прикоснемся.

Кардиометрическая система в этом плане несколько лучше, так как вы нигде не оставляете следов своего сердечного ритма. Однако, как, подозреваю, и вся биометрия, и этот показатель статичен и неизменен для каждого человека. И вряд ли в случае необходимости вы сможете сменить этот пароль.

Источник: https://www.kaspersky.ru/blog/autientifikaciya-po-serdechnomu-ritmu/1900/

Способ идентификации человека по биологической активности сердца

Изобретение относится к области медицины, а именно к судебной медицине, и может быть применено к способам идентификации человека по биологической активности сердца путем исследования кардиограмм.

Проблема идентификации человека до настоящего времени является актуальной. Глобализация мировой системы наряду с этим активная борьба определенных групп с этим процессом в форме терроризма вынуждают общество в целях обеспечения безопасности, в целях эффективной борьбы с терроризмом совершенствовать методы и способы идентификации человека.

В настоящее время идентификация человека осуществляется по следующим объектам: папиллярным узорам рук и ног, следам зубов, по элементам внешности человека, по голосу и речи. Эти объекты являются традиционно криминалистическими.

Методы биологии позволяют идентифицировать человека по следам биологического происхождения — кровь, слюна, сперма. Развивается генная дактилоскопия. Новыми направлениями считаются одорология и фоноскопия. Для идентификации личности могут быть использованы особенности радужной оболочки глаз.

Однако все перечисленные способы идентификации человека идентифицируют либо определенные части тела человека, либо следы его жизнедеятельности.

Современные технологии в областях лазерной техники, использования полимерных масс, пластической хирургии позволяют существенно изменить идентифицирующие признаки человека.

Можно при помощи высокотехнических материалов изготовить точные копии папиллярных узоров пальцев рук любого лица, контактные линзы с имитированной радужной оболочкой глаза конкретного человека, а также изменить признаки внешности, голоса и речи человека при помощи хирургии.

Известен способ идентификации уровня переключаемости внимания человека, при котором в качестве инструмента измерения уровня переключаемости внимания определяют устойчивые индивидуально-типологические параметры сердечно-сосудистой активности: индекс симпатико-парасимпатического баланса и частота медианы распределения R-R интервалов, позволяющие представить пациента вектором на соответствующей 2-мерной плоскости, идентифицировать пациента в отношении одного из шести типов сердечно-сосудистой активности и соответственно в отношении уровня переключаемости внимания человека:

1) «пластичными» являются пациенты

а) с высокочастотной сердечно-сосудистой активностью и

б) с низкочастотной сердечно-сосудистой активностью с большим преобладанием парасимпатической составляющей нервной системы,

2) «ригидными» являются пациенты с низкочастотной сердечно-сосудистой активностью с преобладанием симпатической составляющей нервной системы (Патент РФ №94027090, МКИ 6: А 61 В 5/00, публ. 1996.06.20).

Известен способ идентификации личности, осуществляемый посредством получения изображения подкожной вены на определенном участке тела, преобразования полученного изображения в величины, характеризующие яркость изображения на определенных участках, обработки этих величин для получения второго набора величин, характеризующего изображения вены с улучшенной контрастностью, и пороговой обработки второго ряда величин для выбора тех величин, которые превышают заданную величину. Набор признаков, выведенных из отобранных величин, сравнивается с набором признаков, полученных на индивидууме (Патент GB №2276749, МКИ: А 61 В 5/117, публ. 31.03.94).

Известен способ идентификации клиентов на основе данных ядерно-спиновой томографии, предусматривающий изготовление индивидуальных объемных эталонов изображений органов или их частей (например, залегание вен) путем использования результатов ядерно-спиновой томографии, которые могут быть занесены в банк данных и затем использованы при автоматической идентификации клиентов без использования специальных мероприятий типа замков, паролей, пропусков и любых кодов. Способ рекомендуется для применения в идентифицирующей системе, системе входного контроля, бухгалтерских автоматах (Патент DE №4411421, МКИ: А 61 В 5/117, публ. 05.04.94).

Источник: http://www.FindPatent.ru/patent/228/2286713.html

Геометрия сердца: новый метод непрерывной биометрической аутентификации

В последнее время у государственных и частных компаний возник спрос на более совершенные системы защиты компьютерной информации и аутентификации пользователей. В частности, вырос интерес к системам непрерывной аутентификации, когда компьютер постоянно проверяет аутентичность сидящего перед ним человека.

Системы такого типа гораздо эффективнее, чем традиционная одно- или двухфакторная защита, потому что они не дают возможности злоумышленнику воспользоваться компьютером после того, как там авторизовался пользователь. У существующих систем непрерывной аутентификации есть определённые ограничения.

Некоторые из них требуют от пользователя постоянного подтверждения своей личности. Например, нужно прикладывать палец к сканеру или смотреть в глазок через определённые промежутки времени для сканирования пальца или сетчатки глаза или вводить пароль каждые несколько десятков минут.

Конечно, это в определённой степени решает проблему непрерывной аутентификации, но не полностью, и к тому же очень неудобно.

Есть и другие предложения по непрерывной аутентификации: например, постоянно отслеживать паттерны набора на клавиатуре, движений мыши и другие поведенческие характеристики, отслеживать лица перед монитором.

У каждого из этих методов имеются определённые недостатки. Например, систему распознавания лиц в Windows 10 несложно обмануть.

С точки зрения биометрической аутентификации проверка по сердцу — уникальная в своём роде. В отличие от пальца, сердце гораздо сложнее отделить от организма жертвы, здесь отсутствует возможность столь лёгкой подделки, как при распознавании лиц.

Его сложно спрятать от системы, а характеристики носителя трудно узнать злоумышленнику. В конце концов, работающее сердце есть у каждого живого человека, в отличие от тех же пальцев, и оно уникально у каждого человека.

Поэтому даже немного странно, что до сих пор не было создано систем биометрической аутентификации по сердцу (если не учитывать ЭКГ). Теперь такая есть: её разработали в Университете Баффало (США).

Научную статью они собираются представить на 23-й Ежегодной международной конференции по мобильным вычислениям и коммуникации (MobiCom), которая пройдёт 16-20 октября 2017 года в Юте, а сейчас статья опубликована в открытом доступе (зеркало).

У кого-то могут возникнуть сомнения в безопасности системы, которая непрерывно облучает сердце и считывает результат сканирования. Разработчики говорят, что в мире вездесущного излучения WiFi бояться нечего, здесь мощность излучения гораздо ниже: всего 5 мВт, то есть менее 1% излучения от наших смартфонов. При первом сканировании сканеру требуется около 8 секунд для сбора всех характеристик, а в дальнейшем оно следит в непрерывном режиме — и сразу реагирует на смену сердца перед сканером.
Разработка технологии заняла три года, и в целом это довольно сложное и технологичное устройство. При распознавании учитываются геометрия сердца: его форма и размер, а также динамика работы, то есть сердечный ритм. Распознавание человека по кардиограмме — технология десятилетней давности, но вот учитывать форму и размер сердца для аутентификации ещё никто не догадался. Это первая технология такого рода. «В мире ещё не найдено двух людей с одинаковыми сердцами», — говорит Вэньяо Сюй (Wenyao Xu), ведущий автор научной работы, кандидат наук (PhD) и доцент (assistant professor) на кафедре информатики и инженерии в Школе инженерии и прикладных наук Университета Баффало. Он обращает внимание на то, что форма сердца у взрослого человека никогда не меняется, если только его не поражает какое-нибудь редкое серьёзное сердечное заболевание.

Сейчас Сюй работает над миниатюризацией прибора, чтобы сканер можно было установить в углу компьютерной клавиатуры или в смартфоне.

В будущем государства могут подумать о том, чтобы составить базу данных отпечатков сердец всех граждан — она позволит безошибочно распознавать личность любого человека на расстоянии.

Информацию можно записывать в паспорт вместе с остальными биометрическими данными.

Допплеровский сканер по сердцу работает с расстояния в 30 метров: очень удобно для аэропортов, КПП и тому подобных пунктов пропуска.

Источник: https://habr.com/post/407005/

Биометрическая система идентифицирует людей по параметрам сердца

Идентификация пользователя с помощью отпечатка пальца или сканирования сетчатки все еще кажется футуристической, но она меркнет в сравнении с новой технологией. Ученые разработали систему компьютерной безопасности, которая использует в качестве идентификатора параметры сердца. О новой технологии пишет Science Daily.

Команда ученых, возглавляемых сотрудниками Университета Буффало, разработала новую биометрическую систему компьютерной безопасности, которая ориентируется на параметры сердца.

Технология использует низкоуровневый доплеровский радар для измерений сердца, а затем постоянно контролирует его, чтобы убедиться, что никто не занял ваше место у компьютера. Для первоначального сканирования сердца системе потребуется около 8 секунд, после чего на сможет постоянно распознавать его.

Технология, работа над которой шла в течение трех лет, использует для идентификации геометрию сердца, его форму и размер, а также особенности сокращения сердечной мышцы.

Новая система имеет несколько преимуществ перед такими биометрическими инструментами, как отпечатки пальцев и сканирование сетчатки.

Во-первых, это пассивное бесконтактное устройство, поэтому людям не придется подтверждать свою личность при каждом входе в систему.

Во-вторых, система постоянно контролирует пользователя, так что компьютер перестанет работать, если перед ним окажется другой человек. Таким образом, вручную выходить из системы уже необязательно.

В Китае робот-дантист впервые автономно провел операцию на человеке

По словам Вэньяо Сюя, ведущего автора исследования и доцента кафедры информатики и инженерии в Школе инженерии и прикладных наук университета Буффало, технология не представляет угрозы для здоровья. Мощность ее сканирующего сигнала (около 5 милливатт) намного меньше, чем у смартфонов и устройств Wi-Fi, среди которых мы живем каждый день.

Авторы работы планируют миниатюризировать систему и устанавливать ее на клавиатуры компьютеров. Также она может применяться в смартфонах и, например, в сканирующих рамках аэропортов. Подробное описание технологии будет представлено в следующем месяце на Международной конференции по мобильным вычислениям и коммуникациям (MobiCom), проходящей в штате Юта.

https://www.youtube.com/watch?v=MLNTvIAme6I

Джек Ма: «Хватит готовить детей к работе на заводе»

Между тем биометрическая идентификация в смартфонах может пережить второе рождение после того, как Apple представила iPhone X с системой Face ID. По мнению аналитиков, компания демократизировала технологию, и теперь в течение нескольких лет стоит ожидать ее появления на большинстве новых устройств, вплоть до самых дешевых.

Источник: https://hightech.fm/2017/09/26/biometric-heart

Способы идентификации личности человека

Понятие биометрии. Наступили времена, когда дактилоскопия, сканирование сетчатки глаза или особенности голоса из шпионских атрибутов перешли к обеспечению безопасности и комфорта в различных сферах современной жизни. Речь идет о биометрических технологиях.

Идентификация личности по биометрическим параметрам

Биометрией называется совокупность способов и устройств для идентификации человека, которые основаны на его уникальных физиологических или поведенческих характеристиках.

Этот вид идентификации может применяться для предотвращения запрещенного доступа в здания, к компьютерам, банкоматам, мобильным телефонам и так далее.

Биометрические свойства это:

отпечатки пальцев;
геометрия лица;
радужная оболочка глаз;
рисунок сетчатки;
голос;
почерк;
печать на клавиатуре;
узор вен на руках и др.

Наука 2.0 Идентификация личности

Преимущества биометрической идентификации

Биометрическая защита дает больший эффект по сравнению, например, с использованием паролей, смарт-карт, PIN-кодов, жетонов или технологии инфраструктуры открытых ключей. Это объясняется возможностью биометрии идентифицировать не устройство, но человека.

Обычные методы защиты чреваты потерей или кражей информации, которая становится открытой для незаконных пользователей. Исключительный биометрический идентификатор, например, отпечатки пальцев, является ключом, не подлежащим потере.

Классификация способов биометрии

По типу используемой информации биометрическая идентификация делится на:

Статические способы, основанные на уникальных свойствах, данных человек от рождения и неотъемлемых от него. Физиологические показатели (геометрия ладони или папиллярный узор пальцев) являются неизменными для человека’
Динамические способы, основанные на поведенческой (то есть динамической) характеристике личности. Эти особенности характерны для подсознательных движений при воспроизведении каких-либо действий (речи, подписи, динамики клавиатурного набора). Такие поведенческие характеристики испытывают влияние управляемых и не очень управляемых психических факторов. Из-за их переменчивости биометрические образцы должны обновляться при их использовании.

Далее будут рассмотрены способы биометрической идентификации, соответствующие видам перерабатываемой информации.

Способы идентификации личности по биометрическим параметрам

Дактилоскопия

Этот метод опознавания является самым распространенным. Он использует неповторимость папиллярных узоров пальцев для каждого человека. Специальным сканером получают изображение пальцевого отпечатка. Оно трансформируется в цифровой код и сопоставляется с шаблоном, введенным ранее.

Дактилоскопия

Процесс идентификациидлитсяне больше нескольких секунд. Определенный недостаток, сдерживающий развитие этого метода, состоит в предубеждении некоторых людей, не желающих оставлять данные о своих отпечатках пальцев.

Контраргумент разработчиков аппаратуры заключается в том, что информация о папиллярном узоре не хранится, а хранится только короткий идентификационный код, выстроенный по отпечатку пальца и не позволяющий воссоздать узор для сравнения.

Преимуществом метода является простота в использовании, надежность и удобство.

Форма кисти руки

Отождествление по форме руки

Этот статический метод основан на измерении формы кисти руки. Она также является уникальным биометрическим параметром человека. Специальное устройство позволяет получить трехмерный вид кисти. В результате получают измерения для создания уникального цифрового кода, идентифицирующего человека.

Данный метод по своей технологии и точности сопоставим с методом отождествления по отпечатку пальца, хотя само устройство для реализации метода занимает много места. Чрезвычайно мала вероятность наличия двух идентичных кистей рук, имеющих одинаковую геометрию, хотя руки с возрастом меняются.

Сегодня идентификация по геометрии руки применяется в законодательных органах, больницах, международных аэропортах и т. д.

Радужная оболочка глаза

Аутентификация радужной оболочки

Основой этого метода является исключительность узора на радужной оболочке глаза. Для его выполнения нужна камера, чтобы получать изображение глаза с достаточным разрешением, и специальное программное обеспечение для выделения из полученного изображения рисунка на радужной оболочке. По нему и создается цифровой код, служащий для идентификации человека.

Достоинством сканеров является то, что от человека не требуют сосредотачиваться на цели, поскольку образец пятен радужной оболочки сосредоточен на поверхности глаза. Сканирование возможно на расстоянии меньше 1 м. Это удобно для использования, например, в банкоматах.

Строение глаза

Идентификация по сетчатке глаза

Сетчатки сканируется с помощью низкоинтенсивного инфракрасного света, который направляется к кровеносным сосудам задней стенки глаза через зрачок.

Сканеры сетчатки широко распространены в системах доступа на секретные объекты, поскольку у них почти не бывает неправильного разрешения доступа.

Ошибки могут объясняться отклонением головы от эталонного положения и неправильной фокусировкой взгляда на источнике света.

Даже у близнецов различается капиллярный рисунок сетчатки. Вот почему этот способ может успешно использоваться для идентификации личности.

Недостатком таких систем можно отнести психологический фактор: не каждый человек может смотреть в темное отверстие, в котором в глаз что-то светит. Кроме того, эти системы чувствительны к неверной ориентации сетчатки, поэтому надо внимательно следить за положением глаза по отношению к отверстию.

Форма лица

Форма лица как объект для идентификации

Этот статический метод идентификации заключается в создании двух- или трехмерного образа лица человека.

Камерой и специализированным программным обеспечением на изображении лица подчеркиваются контуры глаз, губ, бровей, носа и т. д. Затем вычисляют расстояния между этими элементами и прочие параметры.

По этим сведениям создается образ, который для сравнения преобразуется в цифровую форму.

Этот способ относится к наиболее динамично развивающимся направлениям в индустрии биометрии. Его привлекательность основана на том, что не требуется специального дорогого оборудования. Достаточно персонального компьютера и видеокамеры. Кроме того, отсутствует физический контакт с устройствами. Не нужно прикасаться ни к чему, либо останавливаться, специально ожидая срабатывания системы.

Почерк

Распознавание по рукописному почерку

Основой идентификации по почерку служит уникальность и стабильность этого фактора для каждого человека. Характеристики измеряются, переводятся в цифровой вид и подвергаются компьютерной обработке. То есть для сравнения выбирается не письмо как продукт, а сам процесс.

Распространены два метода обработки данных: обычное сравнение с образцом и динамическая верификация. Первый ненадежен, потому что подпись не всегда одинакова. Такой метод приводит к большому проценту ошибок. Динамическая верификация состоит в более сложных вычислениях.

Этим методом в реальном времени регистрируются параметры самого процесса подписи: скорость движения руки на различных участках, силу давления и длительность разных этапов подписи. Это исключает подделку, так как невозможно в точности скопировать движения руки автора подписи.

Клавиатурный почерк

Распознавание по клавиатурному почерку

Этот метод, в общем, аналогичен описанному выше, однако подпись в нем заменяется неким кодовым словом, а из оборудования нужна лишь обычная клавиатура. Основной идентификационной характеристикой является динамика клавиатурного набора кодового слова.

Согласно современным исследованиям, клавиатурный почерк обладает определенной стабильностью, благодаря чему можно однозначно идентифицировать личность. Исходными данными является время между нажатием клавиш и их удержания. Причем время между нажатием показывает темп работы, а удержания – стиль работы, то есть плавное нажатие либо резкий удар.

Вначале на этапе фильтрации удаляются данные о «служебных» клавишах – функциональных, управления курсором и т. д.

Потом выделяются следующие характеристики пользователя:

число ошибок в процессе набора;
время между нажатиями на клавиши;
скорость набора.
время на удержание клавиш;
аритмичность при наборе.

Голос

Распознавание по голосу

Биометрический метод идентификации голоса удобен в применении. Причинами его внедрения являются широкое распространение телефонных сетей и встраивание микрофонов в компьютеры. Недостатками можно считать факторы, оказывающие влияние на распознавание: помехи в микрофонах, окружающие шумы, ошибки в процессе произнесения, разное эмоциональное состояние человека при идентификации и т. п.

Главное в построении устройств аутентификации по голосу – выбор параметров, лучше всего описывающих индивидуальность голоса. Эти параметры сигнала называются признаками индивидуальности.

Такие признаки, кроме данных об особенностях голоса, должны иметь и другие свойств. Например, они должны легко измеряться, и мало зависеть от шумов и помех.

Кроме того, они должны обладать стабильностью во времени и сопротивляться имитации.

Разработаны системы с применением метода комбинированного анализа голоса с мимикой. Оказывается, мимика говорящего отличает только его и будет иной у произносящего те же слова другого человека.

https://www.youtube.com/watch?v=26Bb_45GHWw

Артерии и вены

Термографическое наблюдение лицевых артерий и вен

Идентификация человека по лицу сильно упрощаются, если перейти в инфракрасный диапазон световых волн. Термография идентифицируемого лица выявляет уникальность расположения на лице артерий, снабжающих кожу кровью.

Вопроса подсветки для этих биометрических устройств не существует, поскольку они воспринимают лишь температурные перепады лица и свет им не нужен.

Эффективность распознавания не зависит от перегрева или переохлаждения лица, естественного старения личности, пластических операций, так как они не изменяют внутреннее положение сосудов.

Способом лицевой термографии можно различать близнецов, лицевые кровеносные сосуды которых сильно различаются.

В этом способе идентификации используется специализированная видеокамера инфракрасного дальнего диапазона.

Идентификация по венам руки

Венозная система руки

На биометрическом рынке присутствуют устройства, которые построены на анализе индивидуального расположения вен на руках. Во внимание принимается рисунок вен, расположенных на тыльной стороне кисти сжатой в кулак руки.

Наблюдение за рисунком вен осуществляет телевизионная камера при инфракрасной подсветке. При вводе изображения производится его бинаризация, выделяющая вены.

Подобное оборудование производит единственная английская фирма Vinchek.

Перспективы биометрии

Доминирующим способом идентификации личности по-прежнему остается распознавание отпечатков пальцев. Для этого существуют две главные причины:

во многих странах начался переход на паспорта с биометрическими данными;
разработка обновленных моделей сканеров пальцевых отпечатков для применения в маленьких устройствах (сотовые телефоны, карманные ПК, ноутбуки).

Основные прогнозы сводятся к тому, что внедрение биометрических устройств безопасности в скором будущем приобретет лавинный характер.

Борьба с глобальным терроризмом потребует практического использования любых достижений в этой сфере.

Благодаря интенсивному развитию мультимедийных и цифровых технологий и дальнейшее их удешевление позволят разработать и внедрить принципиально новые системы идентификации.

Определенные биометрические технологии сейчас проходят стадию разработки и некоторые из них признаны перспективными:

термограмма лица в инфракрасном диапазоне;
характеристики ДНК;
спектроскопия кожи пальцев;
отпечатки ладоней;
форма ушной раковины;
параметры походки человека;
индивидуальные запахи человека;
уровень солености кожи.

Эти способы биометрической идентификации на сегодняшний день можно считать сформировавшимися. Возможно, скоро они перейдут от научных исследований к коммерческим технологиям.

Источник: https://www.13min.ru/nauka/sposoby-identifikacii-lichnosti-cheloveka/

Американские ученые создали «радиоприемник», позволяющий идентифицировать эмоции « Gearmix

Вы можете врать своим партнерам, лучшим друзьям, или даже собственной маме, однако невозможно обмануть EQ-Radio.

Это устройство, созданное в лаборатории компьютерных технологий и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института, способное точно определить, что мы чувствуем на самом деле с помощью анализа отраженных радиосигналов нашего тела.

Кстати, для этого вовсе нет необходимости подключаться к устройству с помощью клемм и проводов. EQ-Radio обладает алгоритмами, способными выделять сердечный ритм из общего фона сигналов. Затем оно анализирует каждое сокращение сердца и сравнивает его с предыдущими измерениями.

Ученые утверждают, что точность результатов EQ-Radio составляет 87 процентов при наличии предыдущих данных, однако она достигает 70 процентов и без них.

«Это происходит благодаря общим знаниям о том, каким образом сокращается сердце человека в различных эмоциональных состояниях», говорит участник исследования аспирант Мингмин Жао.

«Мы можем посмотреть на сердцебиение любого случайного человека и довольно точно определить его эмоции».

Все это звучит как рассказ об идеальном детекторе лжи для людей, склонных скрывать свои чувства, однако у устройства имеется ряд других потенциальных сфер применения.

Кинокомпании, например, могли бы использовать его во время пробных показов, чтобы лучше понять, как их фильмы воздействуют на людей, а «умные дома» могли бы подобрать наилучшее освещение, температуру и иные параметры, основываясь на настроении жильцов.

Что более важно, врачи, вероятно, смогут применять этот неинвазивный метод для наблюдения за пациентами, страдающими от депрессии, нервозности и других заболеваний.

«Проводя измерения деятельности сердечного клапана, который открывается и закрывается в течение миллисекунд, эта система может в буквальном смысле определить, когда сердце человека замирает», объясняет другой участник группы Фадель Адиб. «Это открывает возможность исследования других сфер медицинского применения устройства, о которых мы еще даже не думали».

Кардиомонитор CardioQVARK

УДК 534.6; 615.9
Исследование нейронных сетей в задаче идентификации личности по электрокардиосигналу, зарегистрированному устройством CardioQVARK

The study of neural networks in the problem personal identification by electrocardiosignals,
registered CardioQVARK devices

Р.В. Исаков1 , О.В. Сунцова2
R.V. Isakov1, O.V.Suntsova2
Isakov-RV@mail.ru, cardio@qvark-med.ru
1Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых

2Медицинский проект CardioQVARK

Аннотация В данной статье приводятся результаты исследования эффективности применения технологии искусственных нейронных сетей для задачи идентификации (верификации) личности человека по одноканальному электрокардиосигналу (ЭКС), зарегистрированному устройством CardioQVARK в I отведении.

Предложены подходы к обработке ЭКС для формирования пространства входных признаков (образов). Исследованы два подхода к идентификации личности: по форме кардиоцикла и по вариабельности сердечного ритма, а также несколько структур персептронных нейронных сетей.

Результаты исследования показали возможность применения персептронных нейронных сетей для идентификации личности по форме кардиоцикла.

Abstract
In this paper results of research on the effectiveness of artificial neural networks technology application to the problem of identification (verification) of a person's identity on the single-channel electrocardiosignals (ECS), a registered CardioQVARK device in I lead.

Suggests approaches to the processing ECS for the formation of the space of input features (images). Studied two approaches to the identification of the person: the shape of the cardiac cycle and heart rate variability, as well as several structures perceptron neural networks.

The results showed the possibility of using perceptron neural networks for identification in shape of the cardiac cycle.

Ключевые слова: Многослойный персептрон, электрокардиография, вариабельность сердечного ритма, идентификация

Keywords:
Multilayer perceptron, electrocardiography, heart rate variability, identification

Введение В настоящее время, электрокардиография (ЭКГ) является одним из ведущих методов инструментального исследования сердечно-сосудистой системы, который остается наиболее распространенным и доступным для широкого круга людей. В основе этой методики лежит регистрация биопотенциалов возникающих в сердце [1].

Внедрение дистанционного телеметрического контроля функционального состояния человека по электрокардиосигналу в последнее время получило активное развитие. Типовым решением для индивидуального использования является использование смартфонов в паре с блоком регистрации биосигналов.

Смартфон при этом осуществляет коммуникационную функцию, отправляя физиологическую информацию на сервер, и принимает результаты анализа. Примером такого подхода является система CardioQVARK. Основное назначение данной системы заключается в мониторинге функционального состояния человека в течение его жизнедеятельности.

Ключевым моментом в анализе динамики состояний конкретного человека является отсутствие попадания в набор его данных по ошибке записей от других людей, записанным тем же устройством. Это вызовет противоречивость и недостоверность последующего анализа.

Так как данная ситуация потенциально возможна, особенно при использовании в быту, то требуется разработка специальных методов и средств для верификации записей перед включением их в базу данных исследуемого субъекта. В таком случае, наиболее удобным биометрическим показателем является электрокардиосигнал (ЭКС).

Он обладает необходимой информацией не только для оценки функционального состояния человека, но и содержит информацию об его индивидуальных особенностях. В данной работе был исследован подход к идентификации (верификации) человека по его ЭКС, зарегистрированном устройством CardioQVARK в I отведении.

Для выделения модели индивидуальных особенностей человека в работе была использована технология персептронных искусственных нейронных сетей (ИНС). Данная технология получила в последнее время широкое распространение благодаря развитию ЭВМ и уникальным свойствам моделирования нейропластичности, обучаемости, адаптированности к реальным данным и автоматическим построением модели под конкретные условия.

Эти факторы позволяют применять ИНС в широких областях сложных прикладных задач, таких как идентификация личности по ЭКС.

Материалы и методы решения Для проведения исследования был использован набор данных, состоящий из 10 записей идентифицируемого человека и 10 записей разных людей. В обучающую и тестовую базу данных попали по 5 записей из обоих наборов таким образом, чтобы данные в них не пересекались.

Большее количество записей использовать не целесообразно, так как объем обучающей базы данных определяет необходимый минимум записей для создания биометрической модели человека.

Для валидации, полученных в исследовании результатов, использовался набор из 40 различных записей, среди которых присутствовали записи идентифицируемого человека. Данные из валидационного набора не пересекаются с записями из обучающей и тестовой базы данных. Результаты валидации оценивают работу системы идентификации в реальных условиях.

В работе исследовалось два разработанных подхода к построению пространства входных признаков для нейросетевой системы: по форме обобщенного кардиоцикла и по корреляционной ритмограмме ЭКС.

В первом подходе входные образы формируются на основе гипотезы об индивидуальности формы P-QRS-T комплекса, вследствие особенностей анатомического строения сердца.

Для исключения естественных вариаций параметров кардиокомплекса применяется усреднение кардиокомплексов по ансамблю, синхронизация происходит по максимуму R-зубца.

Унификация динамического диапазона кардиоциклов реализуется с помощью нормализации до диапазона от 0 до 1.

Алгоритм подготовки образов: 1) Загрузка электрокардиосигнала (ЭКС); 2) Фильтрация ЭКС полосовым КИХ-фильтром с полосой частот 0.5 … 45 Гц; 3) Локализация R-зубцов; 4) Выделение участков ЭКС, относительно максимума R-зубца 0.2 с в левую и 0.

3 с в правую стороны (временные окна подобраны эмпирически исходя из соотношения информативности и размерности входных образов); 5) Нормализация ЭКС в выделенных диапазонах до диапазона 0…1 по амплитуде; 6) Удаление нетипичных кардиоциклов; 7) Расчет обобщенного кардиоцикла, путем нахождения арифметического среднего выделенных кардиоциклов; 8) Нормализация обобщенного кардиоцикла до диапазона 0…1 по амплитуде;

9) Передискретизация до частоты 500 Гц для снижения размерности образа.

Пример, полученного образа, приведен на рисунке 1.

Рисунок 1 – Образ ЭКС записи

На рисунках 2, 3 можно видеть визуальное представление набора образов, полученных представленным алгоритмом, для двух анализируемых классов: «Свой», «Чужой».

Рисунок 2 – Набор образов ЭКС идентифицируемого человека (класс «Свой»)

Рисунок 3 – Набор образов ЭКС не принадлежащих идентифицируемому человеку (класс «Чужой»)

Из рисунков видны отличия в морфологии P-QRS-T комплексов обоих классов.
Входные образы во втором подходе формировались на основе гипотезы об индивидуальности особенностей вариабельности сердечного ритма.

Проблема использования данного подхода заключается в том, что вариабельность ритма сердца сильно зависит от текущего функионального состояния человека и поэтому может меняться. Однако, применение такого подхода позволит уменьшить требования к измерительной части системы.

Для снижения влияния функционального состояния человека на результат идентификации, ритмограмма центрировалась относительно своего среднего значения (моды).

Алгоритм подготовки образов: 1) Загрузка электрокардиосигнала (ЭКС); 2) Фильтрация ЭКС полосовым КИХ-фильтром с полосой частот 0.5 … 45 Гц; 3) Локализация R-зубцов; 4) Вычисление RR-интервалограммы (RRi=Ri+1-Ri ); 5) Центрирование ритма относительно моды RR-интервалограммы RRi=RRi-Mo; 6) Расчет скаттерограммы центрированных RR-интервалов;

7) Расчет 2D матрицы частот попадания точек скаттерограммы на квадратные сектора размером 14×14 мс в пределах от -200 до +200 мс (см. рис.4);

А) Б)

Рисунок 4 – Преобразование скаттерограммы (А-наложение секторов, Б-результат преобразования)

8) Линеаризация матрицы частот построчно сверху вниз, в результате чего получается вектор строк, выставленных последовательно;
9) Нормализация вектора линеаризованной матрицы до диапазона 0…1 по амплитуде (рис. 5).

Рисунок 5 – Образ скаттерограммы

На рисунках 6, 7 можно видеть визуальное представление набора образов, полученных представленным алгоритмом, для двух анализируемых классов: «Свой», «Чужой».

Рисунок 6 – Набор образов ВСР идентифицируемого человека (класс «Свой»)

Рисунок 7 – Набор образов ВСР не принадлежащих идентифицируемому человеку (класс «Чужой»)

Визуальный анализ также показал присутствие отличий в исследуемых классах.
В качестве основной модели искусственной нейронной сети (ИНС) был выбран многослойный персептрон, т.к.

он показывал по результатам литературных и экспериментальных исследований положительные результаты. Важными параметрами, определяющими эффективность нейросетевой системы являются количество нейронов и количество слоёв.

Положительные результаты могут дать также введение линейного выхода.

Поэтому были использованы следующие структуры ИНС: 1. Многослойный персептрон с 2 слоями сигмоидальных нейронов (SS) 2. Многослойный персептрон с 2 равными или сужающимися слоями нейронов и линейным выходом (SSP, SSPD)

3. Многослойный персептрон с 3 сужающимися слоями нейронов и линейным выходом (SSSPD)

Первой моделью ИНС, применяемой в исследовании, является классическая структура многослойного персептрона, изображенная на рисунке 8.

Рисунок 8 – Многослойный персептрон

Многослойный персептрон с 2 равными или сужающимися слоями нейронов и линейным выходом (SSP, SSPD) является развитием первой, путем добавления к нейронным слоям линейной функции с весовыми коэффициентами (рис. 9). Данная модификация позволяет использовать второй нейронный слой более эффективно, т.к. его размер увеличивается, а выход формируется путем линейного взвешенного суммирования.

Рисунок 9 – Многослойный персептрон с линейным выходом

В отличие от первого варианта (SS), нет строгого определения соотношения числа нейронов в скрытых слоях.

Для целей обобщения информации подходят сужающиеся структуры [2], также имеет смысл рассмотреть равный размер скрытых слоев.

Поэтому, в исследовании применялись две вариации данной структуры: — SSPD — сужающаяся с соотношением нейронов в скрытых слоях 2:1; — SSP – равная с соотношением нейронов в скрытых слоях 1:1.

Для оценки целесообразности увеличения количества слоев была использована еще одна структура ИНС (SSSPD), в которой дополнительно добавлен один слой нейронов (рис. 10).

Рисунок 10 – Многослойный персептрон с тремя слоями нейронов и линейным выходом

Соотношение нейронов в скрытых слоях соответствует равномерно сужающейся структуре: 3:2:1. Основной проблемой при разработке нейросетевой системы является отсутствие аналитических методов расчета количества нейронов в скрытых слоях. Данный параметр имеет существенное значение, т.к. определяет соотношение обобщающей способности и точности результатов нейросети [2].

Обобщающая способность определяет возможности ИНС правильно определять образы, которые никогда не встречались ей во время обучения, на основе накопленного опыта (сформированной модели знаний). Точность определяет величину допустимого отклонения выходного значения. Обычно оптимальное количество нейронов скрытых слоев определяется сложностью задачи.

Для более сложной задачи зачастую требуется большее число нейронов.

Для нахождения оптимального числа нейронов требуется провести вычислительный эксперимент путем обучения и тестирования серии ИНС с разным размером.

Методика исследования: 1) Установка значения размера первого скрытого слоя от 10 до 1000; 2) Создание ИНС с заданными параметрами и случайно распределенными синапсическими связями; 3) Обучение ИНС на обучающей выборке алгоритмом обратного распространения ошибки. Критерий остановки: градиент среднеквадратичной ошибки обучения<\p>

Источник: http://cardioqvark.ru/science/identification.html

Прибор находит людей под завалами по биению сердца

Конструкторское бюро опытных работ «КБОР» (входит в «Объединенную приборостроительную корпорацию») выпустило новую модификацию прибора «Пикор», который позволяет находить людей под завалами на глубине нескольких метров. Прибор уже прошел испытания при участии МЧС и получил высокие оценки.

Мобильный радиолокационный комплекс «Пикор-Био» использует сверхкороткие импульсы радиоволн с высокими характеристиками проникновения сквозь стены и перекрытия из стандартных строительных материалов: кирпичи, блоки, бетон, железобетон, деревянные балки, штукатурка, мебель, стекло.

Он предназначен для работы в строительных завалах после различных катастроф. Но может использоваться и в других целях, например, для поиска людей при сходе оползней или снежных лавин в горах.

«Комплекс позволяет обнаруживать как движущихся людей, так и неподвижных, фиксируя работу сердца и дыхание, — говорит директор департамента «Объединенной приборостроительной корпорации» Александр Калинин.

— С помощью «Пикора» мы можем увидеть в завале бьющееся сердце и движение диафрагмы.

Прибор с такими характеристиками необходим при проведении различных спасательных операций, сразу после ЧП, когда в ближайшие час-два необходимо найти людей».

Через кирпичную стену толщиной 40 см «Пикор-Био» «видит» неподвижный объект на расстоянии 2,5 метров, сквозь 90-сантиметровый слой песка — на 1,5 метра, под снегом он регистрирует дыхание человека на глубине 2 метров. Если объект движется, дальность обнаружения значительно увеличивается. Например, через стену прибор обнаруживает движущегося человека на расстоянии 6−8 метров.

Принцип работы прибора прост: оператор направляет антенный модуль на зондируемую поверхность и наблюдает радарограмму на экране компьютера. Сектор обзора достаточно широкий: 60 градусов в горизонтальной плоскости, 80 градусов в вертикальной.

Комплекс может работать при температуре от -40 до +50 °С. Прибор очень компактен, его размер всего 41 на 27 см, вес — 1,8 кг. Время автономной работы прибора — не менее 4 часов, разрешающая способность — менее 1 см.

«Пикор» полностью безопасен для оператора, излучаемая им мощность, распределенная в широком спектре частот, крайне мала. При своей работе он не создает помех другим радиосредствам и сам обладает помехоустойчивостью.

«»Пикор-Био» проходил испытания совместно с МЧС России, при участии МЧС разработаны методические рекомендации по применению мобильного радиолокационного комплекса, — говорит врио генерального директора ОАО «КБОР» Александр Атюкин.

— Помимо спасателей прибор служить интересам армии, разведки и штурмовых групп полиции для обнаружения людей за стенами и закрытыми дверями.

Он позволяет оператору «видеть сквозь стены» количество людей в комнате, определять расстояние до них, фиксировать, движутся они или неподвижны».

Помимо МЧС комплексом заинтересовалось Управление федеральной службы исполнения наказаний, которое может использовать его для досмотра грузов, выезжающих из мест заключения. Кроме того, новинка вызвала интерес у горных спасательных служб и полиции Индии, которые сейчас тестируют опытный образец прибора.

Источник: https://www.PopMech.ru/technologies/46677-pribor-nakhodit-lyudey-pod-zavalami-po-bieniyu-serdtsa/

Канадцы представили технологию идентификации по ЭКГ » Против УЭК

Канадская компания Bionym разработала идентификационное устройство, использующее электрокардиограмму владельца в качестве уникального идентификатора. Устройство, носящее название Nymi, выполнено в виде наручного браслета, который может использоваться как биометрический ключ для доступа к информации на ПК и мобильных устройствах.

«В научном сообществе существует устоявшаяся идея о том, что уникальность и постоянство человеческого сердечного ритма позволяет использовать его в качестве биометрического идентификатора, — заявил генеральный директор Bionym Карл Мартин (Karl Martin). — В сущности, нужно сделать следующее: взять форму ЭКГ и подвергнуть ее машинному анализу, чтобы выявить уникальные и постоянные особенности».

Исследователи компании Bionym совместно с университетом Торонто провели подобное исследование на материале ЭКГ 1000 человек. Исследование продемонстрировало, что сердечный ритм идентифицирует человека намного точнее, чем лицо, и практически так же точно, как отпечаток пальца. Результатом этого исследования и стал электронный идентификатор Nymi.

Система идентификации по ЭКГ состоит из трех компонентов: собственно сердечного ритма, электронного браслета-«напульсника» и компьютера, планшета или смартфона под управлением Android, iOS, Windows или Mac OS, на котором установлено идентификационное приложение.

Пользователю необходимо установить приложение и включить Bluetooth на своем компьютере или мобильном устройстве. После этого нужно надеть на одну руку браслет, а затем на несколько секунд приложить к нему другую руку. Браслет считает информацию о ЭКГ и передаст ее приложению, которое проанализирует ЭКГ и составит шаблон уникальных особенностей.

После этого приложение сможет сличать записанный шаблон ЭКГ с реальным сердечным ритмом человека, и на этом основании аутентифицировать его в системе.

Когда пользователь надевает браслет и касается его другой рукой, устройство посылает сигнал приложению и устанавливает аутентифицированную сессию, которая действует до тех пор, пока надет браслет.

При снятии устройства с руки сессия прерывается.

Браслет работает от аккумуляторной батареи, заряжающейся при помощи USB. Полного заряда батареи хватает примерно на неделю, то есть при условии постоянного ношения браслета он вполне способен все это время поддерживать аутентифицированную сессию.

По словам Byonim, аутентификация абсолютно не зависит от состояния сердца в текущий момент. Уникальные особенности, отличающие ритм сердца каждого человека, не изменяются, если скорость биения сердца увеличивается, к примеру, после физических нагрузок.

Идентификация по ЭКГ является трехфакторной. Приложение каждый раз определяет и сверяет не только рисунок ЭКГ владельца, но и модель его браслета, а также устройства, на которое оно было впервые установлено.

«Для того чтобы взломать систему, хакеру придется украсть конкретный браслет, конкретный смартфон с установленным приложением, и только после этот он сможет попытаться воспроизвести рисунок ЭКГ», — поясняет Мартин.

Кроме того, в каждый браслет встроен аппаратный компонент, которых шифрует и хранит аутентификационные ключи. Этими ключами подписываются все данные, передаваемые между компьютером и браслетом. Кроме того, передаваемые данные шифруются во избежание их похищения во время передачи.

В Nymi также встроен сенсор движений, способный передавать жестовые команды.

Они могут использоваться в различных контекстах — к примеру, если интегрировать приложение Nymi с автоматизированной системой открытия дверей, определенным движением руки с браслетом можно будет открывать замок. По умолчанию устройство поставляется с небольшим набором доступных команд, однако разработчики могут создавать новые.

Bionym отдельно отмечает, что рассчитывает установить контакт со сторонними разработчиками для того чтобы создать экосистему продуктов, совместимых с Nymi. «У нас есть версии приложения и SDK для всех популярных платформ, однако постепенно мы будем выпускать SDK и для альтернативных», — пообещал Мартин.

http://uec.cnews.ru/news/top/index.shtml?2014/02/21/561648

Источник: http://protivkart.org/news/4553-kanadcy-predstavili-tehnologiyu-identifikacii-po-ekg.html