Технологии биометрической идентификации Методы биометрической идентификации

Технологии биометрической идентификации

Методы биометрической идентификации:
1. Статические, основанные на физиологических признаках человека, присутствующих с ним на протяжении всей его жизни:

• 
  Идентификация по отпечатку пальца;
  
• 
  Идентификация по лицу;
  
• 
  Идентификация по радужной оболочке глаза;
  
• 
  Идентификация по геометрии руки;
  
• 
  Идентификация по термограмме лица;
  
• 
  Идентификация по ДНК.
  
• 
  Идентификация на основе акустических характеристик уха
  
• 
  Идентификация по рисунку вен
  

Динамические берут за основу поведенческие характеристики людей, а именно подсознательные движения в процессе повторения какого-либо обыденного действия: почерк, голос, походка.

• 
  Идентификация по голосу;
  
• 
  Идентификация по рукописному почерку;
  
• 
  Идентификация по клавиатурному почерку
  
• 
  и другие.
  

Одним из приоритетных видов поведенческой биометрии — манера печатать на клавиатуре. При её определении фиксируется скорость печати, давление на клавиши, длительность нажатия на клавишу, промежутки времени между нажатиями.
Отдельным биометрическим фактором может служить манера использования мыши. Помимо этого, поведенческая биометрия охватывает большое число факторов, не связанных с компьютером, — походка, особенности того, как человек поднимается по лестнице.
Существуют также комбинированные системы идентификации, использующие несколько биометрических характеристик, что позволяет удовлетворить самые строгие требования к надежности и безопасности систем контроля доступа.

Критерии биометрической идентификации
Для определения эффективности СКУД на основе биометрической идентификации используют следующие показатели:

• 
  FAR - коэффициент ложного пропуска;
  
• 
  FMR - вероятность, что система неверно сравнивает входной образец с несоответствующим шаблоном в базе данных;
  
• 
  FRR - коэффициент ложного отказа;
  
• 
  FNMR - вероятность того, что система ошибётся в определении совпадений между входным образцом и соответствующим шаблоном из базы данных;
  
• 
  График ROC - визуализация компромисса между характеристиками FAR и FRR;
  
• 
  Коэффициент отказа в регистрации (FTE или FER) – коэффициент безуспешных попыток создать шаблон из входных данных (при низком качестве последних);
  
• 
  Коэффициент ошибочного удержания (FTC) - вероятность того, что автоматизированная система не способна определить биометрические входные данные, когда они представлены корректно;
  
• 
  Ёмкость шаблона - максимальное количество наборов данных, которые могут храниться в системе.
  

В России использование биометрических данных регулируются Статьей 11 Федерального закона «О персональных данных» № 152-ФЗ от 27.07.2006 г.