Մասնակցի քննարկում:Annagasparyan01/Ավազարկղ

Ծիածանաթաղանթի ճանաչումը (անգլ.՝ Iris recognition) կենսաչափական ^[1] նույնականացման ավտոմատացված մեթոդ է, որն օգտագործում է մաթեմատիկական օրինաչափությունների ճանաչման տեխնիկա անհատի աչքերի այս կամ այն վիդեո-պատկերների վրա, որոնց բարդ օրինաչափությունները եզակի են, կայուն և տեսանելի են որոշակի հեռավորությունից: Ողնաշարի սկանավորումն^[2] այլ ոլորտի վրա հիմնված կենսաչափական տեխնոլոգիա է, որն օգտագործում է մարդու ցանցաթաղանթի արյան անոթների եզակի նախշերը և հաճախ շփոթվում է ծիածանաթաղանթի ճանաչման մեջ։ Ծիածանաթաղանթի ճանաչումը օգտագործում է տեսախցիկների տեխնոլոգիա` ինֆրակարմիր լուսավորությանը մոտ լուսավորությամբ` ծիածանաթաղանթի հարուստ և բարդ կառուցվածքների պատկերներ ձեռք բերելու համար, որոնք արտաքինից տեսանելի են։ Այս նմուշներից մաթեմատիկական և վիճակագրական ալգորիթմներով կոդավորված թվային ձևանմուշները հաստատում է անհատի կամ հավակնորդի ինքնությունը: Հիմա այս տեսակը մարդուն ճանաչելու և հետագա վավերացման ամենաարդյունավետ միջոցներից մեկն է:

Աշխարհի մի քանի երկրներում մի քանի հարյուր միլիոն անձինք հարմարավետության համար գրանցվել են ծիածանաթաղանթի ճանաչման համակարգերում, ինչպիսիք են անձնագրերից զերծ ավտոմատացված անցման կետերը և որոշ ազգային ID^[3] ծրագրեր: Ծիածանաթաղանթի ճանաչման հիմնական առավելությունը, բացի համընկնումների արագությունից և կեղծ համընկնումների պաշտպանությունից, ծիածանաթաղանթի կայունությունն է՝ որպես աչքի ներքին և պաշտպանված, բայց արտաքին տեսանելի օրգան։

Պատմություն[խմբագրել կոդը]

Չնայած այն հանգամանքին, որ կենսաչափական տեխնոլոգիաները (մասնավորապես՝ անձը ճանաչելու համար ծիածանաթաղանթի օգտագործումը) միայն սկսում են ճանաչում ձեռք բերել, այս ոլորտում առաջին հայտնագործությունները կատարվել են դեռ անցյալ դարի 30-ական թվականների վերջին:

Առաջինը այն մասին, որ աչքը և ծիածանաթաղանթը կարելի է օգտագործել մարդու ինքնությունը ճանաչելու համար, գլխի է ընկել ամերիկացի աչքի վիրաբույժ Ֆռանկ Բուրս 1936 թ․:
Բայց նրա գաղափարը և աշխատանքը արտոնագրվել են միայն 1987 թվականին: Բայց ոչ թե Բուրսն արեց դա, այլ ակնաբույժները, ովքեր չունեին իրենց աշխատանքները` Լեոնարդ Ֆլոմը և Առան Սաֆիրը :
1989-ին Լ. Ֆլամը և Ա. Սաֆիրը որոշեցին օգնության համար դիմել Ջոն Դաուգմանին , որպեսզի նա մշակի ճանաչման տեսություն և ալգորիթմներ: Հետագայում Ջոն Դաուգմանն համարվում է կենսաչափական վավերացման ^[4] այս մեթոդի նախնին։
1990 թ.-ին Ջոն Դաուգմանը առաջին անգամ մշակեց գործնական մեթոդ՝ ծիածանաթաղանթի կառուցվածքների կոդավորման համար: Մեթոդը արտոնագրվել է մի փոքր ավելի ուշ՝ 1993 թվականին։
Ծիածանաթաղանթի համար կենսաչափական վավերացման զարգացման պատմությունն այստեղ չի ավարտվում: 2002 թվականից ի վեր Դաուգմանը թողարկում է ևս մի քանի հոդված, որոնցից յուրաքանչյուրը առավել լիովին բացահայտում և զարգացնում է այս տեխնոլոգիան: Հրապարակված հոդվածներ․Epigenetic randomness, complexity, and singularity of human iris patterns (2001), Gabor wavelets and statistical pattern recognition (2002), The importance of being random: Statistical principles of iris recognition (2003), Probing the uniqueness and randomness of IrisCodes: Results from 200 billion iris pair comparisons (2006), New methods in iris recognition (2007), Information Theory and the IrisCode (2015).

Ծիածանաթաղանթի պատկերի ստացում[խմբագրել կոդը]

․

Օգտագործողը պետք է ֆիքսի թվային ֆոտոխցիկի ոսպնյակը, որը անձի 30-ից 60 սմ հեռավորության վրա գտնվող ծիածանաթաղանթը ֆիլտրում է և ուղղակիորեն ձեռք է բերում իր նկարը: Այնուհետև այն համեմատում է համակարգչային անհատական նույնականացման ֆայլի հետ (օգտագործվող համեմատման համակարգերն այսօր կարողանում են տվյալների բազա որոնել վայրկյանում մի քանի միլիոն ծիածանաթաղանթային կոդերի արագությամբ)։

Այնուամենայնիվ, ծիածանաթաղանթը զգայուն օրգան է, նրա չափը փոքր է, և այն ծածկված է թարթիչներով, կոպերով կամ կոնտակտային ոսպնյակներով: Ծիածանաթաղանթի լավ պատկեր ունենալը բավականին դժվար է, այն պետք է լինի արագ, ճշգրիտ և առանձ լույս, որը կարող է արտացոլվել աչքի վրա:

Ծիածանաթաղանթի նկարահանումներն առավել հաճախ կատարվում են տեսախցիկով ( մոնոխրոմային CCD ֆոտոխցիկ^[5] 640 × 480), որն օգտագործվում է 700 և 900 մմ երկարությամբ ալիքի լույսի աղբյուրով՝ անտեսանելի մարդկանց համար:

Այլ համակարգերում օգտագործվում է լայն տեսողությամբ տեսախցիկ, որը թույլ է տալիս գտնել դեմքի վրա աչքերի վայրը, այնուհետև նեղ տեսողությամբ մեկ այլ տեսախցիկ նկարում է աչքերը սովորական սենսորով և մակրո ոսպնյակով։ Տարբեր սահմանափակումները, հատկապես լուսավորությունը, մոտիկություն են առաջացնում սենսորի և աչքի միջև (30-ից 60 սմ), քանի որ ինչքան աչքը հեռու է, այնքան ավելի շատ խնդիրներ են առաջանում: Պետք է հաշվի առնել նաև տեղանքի արտացոլումները, լուսավորության և ծիածանաթաղանթի վրա արտացոլված շրջակա միջավայրի պատկերները: Օգտագործվում է ինֆրակարմիր արհեստական լուսավորություն (LED դիոդներ^[6] ), միաժամանակ հնարավորինս նվազեցնելով շրջակա միջավայրի լուսավորությունը:

Թվային վերամշակման եղանակի համար օգտագործվում է Ջոն Դաուգմանի ^[7]մեթոդը։ Աչքի պատկերը զննելուց հետո ծրագիրը որոշում է աչքի բբի կենտրոնը և ծիածանաթաղանթի ուրվագիծը։ Այնուհետև այս երկու տվյալների հիման վրա ծրագրաշարը ստեղծում է նույն չափսի շերտեր (չափը տատանվում է կախված բիբերի երկարացումից), որպեսզի ձևավորվի «ձևանմուշ» ֆայլ՝ հիմք ընդունելով ծիածանաթաղանթի հյուսվածքի վերլուծությունը: Ստեղծված ֆայլը իրինդիան կոդ է, որն արվել է ալգորիթմի շնորհիվ^[8]:

Թերություններ[խմբագրել կոդը]

Շատ կոմերցիոն ծիածանաթաղանթի սկաներներին կարելի է հեշտությամբ շփոթեցնել իրական իրերի փոխարեն ծիածանաթաղանթի կամ դեմքի բարձրորակ պատկերներով։ Սկաների ճշգրտության վրա կարող է ազդել լուսավորության փոփոխությունները: Իրիս սկաներները զգալիորեն թանկ են, քան կենսաչափականության որոշ այլ ձևեր, ինչպես նաև գաղտնաբառի և հարևանության քարտերի(proximity card ^[9]) անվտանգության համակարգերը:

Ծիածանաթաղանթի ճանաչումը շատ դժվար է կատարել մի քանի մետրից ավելի հեռավորության վրա, և երբ նույնականացվող անձը չի համագործակցում, գլուխը ուղղիղ պահելով և տեսախցիկին նայելով: Այնուամենայնիվ, մի շարք գիտական հաստատություններ և կենսաչափական վաճառողներ մշակում են այնպիսի արտադրանքներ, որոնք պնդում են, որ կարող են ճանաչելմինչև 10 մ հեռավորության վրա գտնվող առարկաները («Standoff Iris» կամ «Iris at a large», ինչպես նաև Princeton Identity- ի «Iris on the Move»), անձինք, ովքեր քայլում են մինչև 1 մ/վ արագությամբ^[10]:

Ինչպես նույնականացման այլ ենթակառուցվածքներ (ազգային ռեզիդենտների տվյալների բազաներ, նույնականացման քարտեր և այլն), քաղաքացիական իրավապաշտպանները հայտնել են այն մտավախությունը, որ իրերի ճանաչման տեխնոլոգիան կարող է օգնել կառավարություններին հետևել անհատներին իրենց կամքից դուրս: Հետազոտողները խաբել են ծիածանաթաղանթի սկաներներին՝ օգտագործելով պահված ծիածանաթաղանթի թվային կոդերից ստացված պատկերներ: Հանցագործները կարող էին շահագործել այս թերությունը ուրիշի ինքնությունը գողանալու համար։

Վիրաբուժական հիվանդների վերաբերյալ առաջին ուսումնասիրությունը ներառում էր կատարակտային ժամանակակից վիրահատություն և ցույց տվեց, որ այն կարող է փոխել ծիածանաթաղանթի հյուսվածքը այնպես, որ ծիածանաթաղանթի օրինաչափության ճանաչումն այլևս հնարավոր չէ:

Ծանոթագրություններ[խմբագրել կոդը]

Արտաքին հղումներ[խմբագրել կոդը]

Գրականություն[խմբագրել կոդը]

[1] ttps://hy.wikipedia.org/wiki/%D4%BF%D5%A5%D5%B6%D5%BD%D5%A1%D5%B9%D5%A1%D6%83%D5%B8%D6%82%D5%A9%D5%B5%D5%B8%D6%82%D5%B6

[2] ttps://en.wikipedia.org/wiki/Retinal_scan

[3] ttps://en.wikipedia.org/wiki/ID

[4] ttps://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B8%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5_%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%8B_%D0%B0%D1%83%D1%82%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8

[5] ttps://en.wikipedia.org/wiki/Image_sensor

[6] ttps://en.wikipedia.org/wiki/Light-emitting_diode

[7] ttps://www.scribd.com/doc/128866719/Algorithme-de-Jhon-Daugman-doc

[8] ttps://www.scribd.com/doc/128866719/Algorithme-de-Jhon-Daugman-doc

[9] ttps://en.wikipedia.org/wiki/Proximity_card

[10] ttps://www.secureidnews.com/news-item/biometric-trends-will-emerging-modalities-and-mobile-applications-bring-mass-adoption/?tag=biometrics&tag=Law_Enforcement

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]