В боевиках нередко можно увидеть сцены обмана биометрических систем. Герой тащит жертву к сканеру глаза и получает нужный доступ. Теоретически, возможен и более технологичный сценарий: для героя создают невероятно сложные контактные линзы, чтобы биометрический сканер принял его за своего. В реальной жизни биометрия по радужной оболочке глаза распространена гораздо меньше — мы полагаемся в основном на отпечатки пальцев или, в последние десятилетия, снимок лица. В этом посте мы расскажем, какие уникальные человеческие черты — так называемые модальности — использовались для идентификации человека в разные времена.

Отпечатки пальцев

Для организации доступа к чему-либо биометрию стали применять гораздо позже, чем начала развиваться эта сфера в принципе. Известно, что уже две с половиной тысячи лет назад вавилоняне подписывали документы на глиняных табличках отпечатком большого пальца.

Отпечатки пальцев использовались и на Древнем Востоке. В IX веке до н. э. в Древнем Китае купцы уже подписывали так бумажные закладные. Есть доказательства, что в III веке до н. э. в империи Цинь отпечатки пальцев использовали для расследования экономических преступлений.

С развитием анатомии интерес к пальцам возник и в западноевропейской науке. В конце XVII века некоторые ученые в своих трудах описывали рисунки на кончиках пальцев, но предположений об их уникальности не строили. Одним из них был профессор Болонского университета Марчелло Мальпиги — в его честь внутренний слой эпителиальной части кожи называют «мальпигиевым слоем». Лишь в 1788 году профессор анатомии Иоганн Майер в книге «Anatomische Kupfertafeln nebst dazu gehörigen Erklärungen» дополнил зарисовки отпечатков пальцев следующим выводом: «Хотя рисунок на кончиках пальцев у двух людей никогда не совпадает, у некоторых он более схож, чем у других».

Уникальность отпечатков заинтересовала многих ученых, и в 1823 году чешский анатом Ян Пуркинье опубликовал исследование, в котором выделил девять шаблонов.

В 1858 году колониальный чиновник Уильям Джеймс Гершель начал требовать от индийских коллег подписывать документы отпечатками пальцев. Индусы не чувствовали ответственности за обязательства, закрепленные простыми подписями на бумаге. Но отпечатки пальцев имеют для них магическое значение, поэтому все обязательства, скрепленные таким образом, исполнялись неукоснительно.

В 1870-е годы Генри Фаулдз, хирург английского происхождения из Токио, выдвинул идею использования отпечатков пальцев с мест преступлений. Свои наработки он отправил Чарльзу Дарвину, но престарелый «отец эволюции» по состоянию здоровья уже не мог помочь доктору Фаулдзу. И переслал его исследования своему двоюродному брату, исследователю Френсису Гальтону.

Именно Гальтон вносит решающий вклад в дактилоскопию и с 1892 года публикует несколько книг, где предлагает классификацию отпечатков, методы работы с частично стершимися отпечатками и, что самое важное, с помощью научного подхода доказывает две фундаментальные теории:

• отпечатки пальцев человека не меняются на протяжении жизни — если этому не способствовали травмы или увечья;

• у людей не может быть одинаковых отпечатков пальцев. Шанс совпадения отпечатков пальцев у разных людей Гальтон оценил как 1 к 64 миллиардам.

Пока Гальтон увлеченно работал над темой дактилоскопии, в 1882 году французский юрист и изобретатель Альфонс Бертильон представил собственную систему биометрии. Она была основана на 14 параметрах, включая длину верхней части туловища, окружность головы, длину головы, ступней, рук, пальцев, ушей. Использование отпечатков пальцев Бертильон не отрицал, но придавал им второстепенное значение. В 1888 году Альфонс возглавил новый департамент «судебной идентификации» (judical identity) во Франции и закрепил свою систему в качестве основной.

Аналогичные департаменты начали создаваться в разных странах по всему миру. Постепенно система идентификации Бертильона была вытеснена как ненадежная и полностью заменена дактилоскопической системой сэра Эдварда Ричарда Генри, в те годы руководившего лондонской полицией.

В 1903 году система Бертильона окончательно доказала свою несостоятельность после громкого случая в штате Канзас, когда в одном исправительном учреждении оказались Уилл Вест и Уильям Вест — двое мужчин с совпадающими метриками. Разобраться тогда помогло только сравнение отпечатков пальцев.

В России дактилоскопию стали внедрять с 1906 года, и через два года дактилоскопирование было уже официально введено во всех уголовно-полицейских отделениях России. В 1912 году в Петербургском окружном суде была проведена первая дактилоскопическая экспертиза — по делу Шунько и Алексеева, обвиняемых в убийстве.

Дактилоскопия и по сей день занимает важное место в биометрии. Международные организации ведут единые базы отпечатков пальцев — например, Шенгенскую информационную систему, объединяющую страны Шенгенского соглашения. Самой крупной (по официальным источникам) базой в мире является национальная база Индии (Aadhaar), где содержатся отпечатки почти 1,4 млрд жителей страны.

Распознавание по радужной оболочке глаза

В 1930-е годы американский офтальмолог Франк Бурш выдвинул гипотезу, что радужная оболочка глаза у каждого человека имеет уникальный рисунок и ее снимки можно использовать для идентификации. Но о подходящем оборудовании в те годы приходилось только мечтать.

К этой идее полвека спустя вернулся профессор Кембриджского университета Джон Догман. В начале 90-х он представил IrisCode — метод кодирования и распознавания структур радужной оболочки, который развивается до сих пор. Исходное изображение получают с помощью чувствительной к инфракрасному излучению монохромной CCD-камеры — то есть с матрицей, использующей технологий приборов с зарядовой связью; таковыми являются большинство современных фотокамер.

Из серии снимков радужной оболочки выбирают один или несколько наилучших. Это изображение сегментируется, нормализуется и проходит через фильтр Габора для извлечения фазовой информации. Она квантуется и впоследствии побитно сверяется с другими снимками, созданными и обработанными в тех же условиях. Сегодня сканирование сетчатки глаза распространено в самых разных сценариях — от идентификации в исправительных учреждений США до распределения гуманитарной помощи в Уганде.

Распознавание лиц

Впервые вопросом распознавания лиц с помощью компьютера занялась группа исследователей во главе с Вудро Бледсо в начале 1960-х в Пало-Альто. Интересно, что они не работали в рамках крупной исследовательской организации, а создали для этого собственную, частную компанию Panoramic.

С инвесторами проблем не возникло — предполагают, что за всеми спонсорами стояло ЦРУ; очевидно, что их привлекло это направление. В 1963 году группа Бледсо смогла научить компьютер распознавать 10 разных людей на разных фото по заранее предоставленным и размеченным снимкам. Огромное достижение для тех лет. Но это было только начало.

Чтобы технология нашла практическое применение, она должна работать не только в лабораторных условиях. А для этого нужно было научить компьютер распознавать лица в разных ракурсах и с разным освещением. В конце концов, с щетиной и без щетины, с усами и без усов. После долгих размышлений Бледсо решил адаптировать для своих целей метод уже упомянутого выше Бертильона — распознавать лица на основе ряда уникальных метрик. Ширина рта, ширина глаз, расстояние между зрачками и т. д.; всего Бледсо вывел 22 метрики. Параллельно ученые решили проблему и с компьютерной обработкой больших для тех лет объемов данных — с помощью метода кортежей. Также они смогли научиться распознавать снимки лиц под разными углами.

Но реальность ставила новые задачи. Как распознавать лица с улыбками? Как распознавать гримасы? Как учитывать возрастные измерения? Система Бледсо не смогла определить, что на его собственных фото 1945 и 1965 года изображен один и тот же человек.

После Бледсо другие американские исследователи также разрабатывали системы компьютерного распознавания лиц, и в 1993 году их наработки объединились в проекте FERET правительства США. С 2010 года функция распознавания лиц начала внедряться в соцсетях, с 2014 года — в мобильных телефонах. Большой скачок в развитии этой области удалось обеспечить благодаря нейросетям: с 2016 по 2020 среднее количество ошибок систем распознавания уменьшилось в 50 раз, до 0,8%.

С 2017 года на основе российской технологии NTechLab запущен пилотный проект распознавания лиц в Москве. Система помогла выявить десятки правонарушителей на чемпионате мира по футболу в 2017 году и во время пандемии. Сегодня технология дошла уже до такого уровня, что ее обсуждают в основном лишь в контексте сохранения приватности и тайны частной жизни.

В Сбербанке мы активно используем идентификацию по лицу и отпечатку пальца. К мобильному приложению легко подключить нативные системы распознавания смартфонов — например, Face ID или Touch ID. А в банкоматах у нас встроена собственная система на основе следующего оборудования:

• Бесконтактный датчик расстояния. Оплата с помощью биометрии происходит, только когда клиент стоит прямо перед устройством.

• 3D-камера. Создает объемное изображение и анализирует микромимику, предотвращает возможность успешной идентификации по фото.

• NIR-камера ближнего инфракрасного диапазона. Она определяет температуру тела и подтверждает, что перед банкоматом действительно стоит живой человек.

Идентификация по голосу

Технология идентификации по голосу развивалась параллельно с технологией распознавания речи. Первые исследования, проведенные в 1950-х годах в Bell Laboratories, подразумевали распознавание голоса по форманте — уникальной для голоса частотной области, где вследствие резонанса усиливаются определенные гармоники.

Со временем методы распознавания усложнялись, и современные системы распознавания по голосу используют характеристики основного источника, спектральные характеристики, форманты, ритм, уровень сигнала, частота, длительность пауз и другие свойства.

Идентификация по голосу не более надежна, чем другие рассмотренные системы идентификации. На голос может повлиять множество факторов — и естественные возрастные изменения, и обычный насморк. Не говоря уже о качестве записи. Но есть у этого метода и очень важное преимущество — это возможность идентификации удаленно. В Сбере параллельно с идентификацией по лицу и отпечатку пальца мы используем и идентификацию по голосу: по желанию клиенты Сбербанка могут сдать образцы для этой цели.

Существуют и другие модальности, по которым проводятся отдельные исследования. Слюна, запах, форма ушной раковины, рисунок кровеносных сосудов и даже индивидуальный запах — эти способы идентификации рассматривались в разное время, но на текущий момент распространения так и не получили. Напишите в комментариях, о каком способе вам было бы интересно узнать в следующих материалах.