В современном мире, где социальное взаимодействие становится преимущественно цифровым (Facebook, Google+, Skype), а финансовые транзакции выполняются через Интернет, чрезвычайную важность приобретает надежное установление личности человека. Надежный метод идентификации традиционно нужен правоохранительным органам и военным, например, для случаев, когда необходимо определить, является ли человек потенциальной угрозой или разыскиваемым преступником. Поскольку привычным способам аутентификации с помощью удостоверений личности и паролей свойственны ограничения, были разработаны сложные биометрические системы, устанавливающие личность человека на основе его физических или поведенческих атрибутов, таких как отпечатки пальцев, лицо, сетчатка глаза, геометрия руки, голос или походка. Биометрические механизмы сегодня встраиваются во многие системы, от персональных устройств управления доступом к ноутбукам до средств пограничного контроля. В системе US-VISIT, например, у въезжающих в США сканируются отпечатки пальцев для проверки по правительственным спискам особого внимания. А в аэропортах Объединенных Арабских Эмиратов применяется система распознавания сетчатки глаза для выявления и задержания депортированных лиц, которые пытаются снова въехать в страну по поддельным документам.

Несмотря на значительный прогресс в области биометрии, идентификация людей в общественных местах все еще остается сложной задачей, и нередко может быть доступна лишь неполная или испорченная биометрическая информация, например когда системе видеонаблюдения удалось снять только часть лица человека. Для повышения точности распознавания людей наряду с биометрией основных черт, например, лица используются вспомогательные характеристики, такие как шрамы, родимые пятна, татуировки, рост и форма тела. Ухо — одна из таких перспективных «мягких» биометрических характеристик.

Как показано на рис. 1, наружная ушная раковина состоит из ряда анатомических компонентов, и, хотя ее структура относительно проста, она значительно варьируется от человека к человеку. На рис. 1, б показаны примеры этих вариаций, которые наряду с размером, цветом и текстурой уха могут служить отличительными характеристиками человека. Изменения выражения лица и возраст существенно не влияют на внешний вид уха, однако ушные аксессуары под воздействием гравитации могут изменить длину мочки.

 

Биометрическое распознавание по ушам
Рис. 1. Наружная анатомия уха:

а) Наружная раковина имеет ряд анатомических компонентов: (1) обод завитка, (2) мочка, (3) противозавиток, (4) раковина, (5) козелок, (6) противокозелок, (7) ножка завитка, (8) треугольная ямка, (9) межкозелковая вырезка.

б) Структура раковины от человека к человеку варьируется. Примеры изображений правого (верхний ряд) и левого (нижний ряд) уха

 

Ранние исследования

 

Биометрическое распознавание по ушам
Рис. 2. В системе идентификации Янарелли используются 12 геометрических измерений, центральным элементом которых является ножка завитка

О возможности использовать анатомические особенности уха для установления личности человека еще в 80-х годах XIX века говорил Альфонс Бертильон, французский полицейский офицер, который одним из первых начал пользоваться физическими измерениями для идентификации преступников. Бертильон применял качественные и количественные описания различных частей тела, включая уши, называя эту методику антропометрией. В 1906 году пражский отоларинголог Р. Имхофер после обследования 500 пар ушей пришел к выводу, что их можно четко различать всего по четырем особенностям. Более чем 50 лет спустя команда исследователей изучила фотографии 200 пар ушей новорожденных и пришла к заключению, что благодаря анатомическому постоянству уха по нему можно устанавливать личность младенцев. В период с 1948-го по 1962 год Альфред Янарелли собрал фотографии ушей нескольких тысяч человек и предложил набор из 12 геометрических измерений уха на основе ножки завитка (рис. 2). Он утверждал, что этот набор измерений уникален у каждого человека.

Биометрия уха

Систему биометрии уха можно рассматривать как типичную систему распознавания образа, которая сводит входное изображение к набору основных черт и сравнивает его с базой других наборов черт для установления личности. Распознавание уха можно реализовать для плоского образа или трехмерного облака точек, изображающего поверхность наружной ушной раковины. Распознавание состоит из четырех этапов.

Обнаружение. Обычно для указания пространственной протяженности уха на изображении профиля головы используется прямоугольная граница. Данный этап имеет большое значение — ошибки, допущенные на нем, могут сделать процесс распознавания безрезультатным.

Выявление черт. Хотя на следующем этапе (сопоставление) можно использовать и сегментированное изображение уха, в большинстве систем выявляется набор характерных черт уха. В процессе выявления черт сегментированное ухо сводится к математической модели, которая суммирует всю отличительную информацию, имеющуюся на изображении уха.

Сопоставление. На этом этапе производится сравнение черт, выявленных на входном изображении, с хранимыми в базе данных для установления личности. В простейшей форме процесс сопоставления сводится к выставлению рейтингов, отражающих степень схожести с изображениями из базы.

Принятие решения. На основе рейтингов, подсчитанных на предыдущем этапе, система принимает окончательное решение. В режиме верификации решение «да» означает подтверждение личности, а «нет» — указывает на самозванца. В режиме идентификации на выходе формируется перечень потенциально подходящих личностей, отсортированных по рейтингу похожести.

Автоматизированное распознавание уха

Марк Берж и Вильгельм Бургер еще в 1997 году опубликовали доклад о первой попытке автоматизации процесса распознавания уха. Для представления и сопоставления кривых и контуров на двухмерном изображении уха они использовали графовую модель. Двумя годами позже Белен Морено, Анхель Санчес и Хосе Велес описали полностью автоматизированную систему распознавания уха, которая руководствуется различными чертами: формой, складками и т. д. С тех пор исследователи предложили немало схем автоматизированного выявления и сопоставления черт, основанных на алгоритмах компьютерного зрения и обработки изображений. Такие алгоритмы разнятся от простых (анализ основных компонентов, анализ независимых компонентов) до сложных методов, основанных на масштабно-инвариантных преобразованиях черт, локальных бинарных шаблонах, преобразованиях элементарных волн и силовых полях.

В 2005 году Хуэй Чэнь и Бир Бхану представили трехмерную систему распознавания, которая полагалась на структуру и глубину анатомических элементов уха.

Повышение точности сопоставления

Преграды в виде прядей волос и аксессуаров способны снизить или свести на нет результативность работы системы распознавания уха. Отрицательное влияние могут также оказывать особенности внешнего освещения и вариации расположения лица по отношению к камере. Кроме того, точность алгоритмов распознавания обычно оценивается с использованием снимков уха, сделанных при идеальных условиях (как правило, в помещении и с хорошо поставленным светом). В связи с этим критики утверждают, что точность сопоставления, указанная в научных докладах, может быть преувеличенной.

Тем не менее технология распознавания ушей — это потенциально ценный инструмент биометрического арсенала; например, голландские эксперты-криминалисты после изучения записей системы видеонаблюдения именно при помощи биометрии ушей идентифицировали подозреваемых в ограблении автозаправочной станции, закрывавших свои лица.

Для повышения точности сопоставления исследователи предлагают совместно использовать биометрию лица и уха. Даже если в какой-то ситуации ухо не удается использовать для верификации личности человека, биометрия уха позволит исключить ряд вхождений из списка потенциальных совпадений, если они достаточно отличаются от входного изображения.

Отпечатки ушей

Для идентификации человека наряду с плоскими или трехмерными изображениями ушей служат также и отпечатки ушей — отметки секреции внешнего уха, остающиеся, когда им прижимаются к стене, двери, окну. Отпечатки ушей применялись в качестве улики в ряде уголовных дел в США и других странах, однако в некоторых случаях решения суда, вынесенные с предъявлением таких улик, были отменены. Отпечатки ушей не принято использовать в криминалистической практике, поскольку ученые сомневаются в их индивидуальности.

***

Сегодня пока не существует коммерчески доступных систем распознавания ушей, однако методика совместного использования изображения ушей и лица в мультибиометрических системах имеет большой потенциал, и разработки в этой области продолжаются. Например, если разделить типы ушей на несколько категорий, то по категории на входном снимке можно будет быстрее находить кандидатов на совпадения по большой базе пар изображений лицо-ухо. А применение термограмм ушей поможет облегчить проблему сокрытия ушей волосами и аксессуарами. Когда технологии распознавания ушей достигнут достаточного уровня развития, они смогут приносить значительную пользу криминалистике и биометрическим системам идентификации.

Арун Росс (arun.ross@mail.wvu.edu) — профессор, Айман Абаза (aabaza@wvhtf.org) — старший научный сотрудник Университета Западной Вирджинии.

Arun Ross, Ayman Abaza. Human Ear Recognition. IEEE Computer, November 2011, IEEE Computer Society. All rights reserved. Reprinted with permission.

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Купить номер с этой статьей в PDF