Распознавание радужной оболочки глаза применяется в ряде крупномасштабных систем идентификации личности в различных странах мира: пунктах пересечения границы в Канаде и ОАЭ, однофакторной системе верификации личности для 100 тыс. пользователей банкоматов Cairo Amman Bank [1] и самом амбициозном проекте — индийской государственной биометрической базе данных Aadhaar. Специалисты Центра глобального развития, проанализировав данные по первым 84 млн зарегистрированных в Aadhaar, пришли к заключению, что изображения радужной оболочки содержат гораздо больше информации, чем отпечатки пальцев, и позволяют провести аутентификацию гораздо точнее ввиду меньшего уровня ложноположительных и ложноотрицательных срабатываний [2].

Распознавание радужной оболочки в будущем станет применяться все шире, однако соответствующие системы пока не способны обнаруживать фальсификации с использованием контактных линз, которые становятся все более популярными как способ изменить цвет глаз и придать им блеск. К примеру, человек, которого признали персоной нон грата в ОАЭ и включили в стоп-лист, мог бы с помощью таких линз попытаться избежать совпадения со снимком его радужки, занесенным в систему пограничного контроля, и таким образом проникнуть в страну. Аналогично, некто мог бы выдать себя за другого, надев контактные линзы с соответствующей текстурой радужной оболочки.

Маскировка текстуры радужной оболочки

Все коммерческие датчики распознавания радужной оболочки выполняют съемку глаза при помощи освещения в инфракрасном диапазоне (near-infrared, NIR) через меланин, пигмент, придающий глазам их цвет. При освещении NIR-светом глаза для камеры выглядят светлоокрашенными и текстура радужной оболочки хорошо различима. На рис. 1 сравниваются снимки одного и того же глаза, сделанные обычной цветной камерой и NIR-сканером. Текстуру радужки трудно разглядеть на цветном изображении, а на NIR-снимке она хорошо просматривается. Красители, используемые для придания цвета косметическим контактным линзам, обычно плохо пропускают NIR-свет. Если сделать съемку глаза, прикрытого такой линзой, естественный рисунок радужной оболочки отсканирован не будет.

Рис. 1. Глаз, снятый: а — обычной цветной камерой; б — в инфракрасном свете. Текстуру радужной оболочки трудно разглядеть на цветном снимке, но на монохромном она хорошо просматривается
Рис. 1. Глаз, снятый: а — обычной цветной камерой; б — в инфракрасном свете. Текстуру радужной оболочки трудно разглядеть на цветном снимке, но на монохромном она хорошо просматривается

 

Часть площади косметической контактной линзы занимает кольцеобразная полоса с красителем, придающим глазу новый цвет, — текстура этого кольца заслоняет практически всю радужную оболочку. Таким образом, текстура, наблюдаемая вокруг зрачка на снимке радужки с линзой, — это наложение текстуры линзы на просвечивающий сквозь нее естественный рисунок радужки. Если радужка выступает за кольцо окрашенной области линзы, то на снимке будет просматриваться узкая полоса «чистой» текстуры радужной оболочки. Поскольку контактная линза может не фиксироваться на поверхности глаза, два изображения одного и того же глаза в одной и той же линзе могут иметь разную текстуру.

Линзы разных марок и цветов дадут разный рисунок текстуры в зависимости от используемого красителя и способа изготовления линзы. На рис. 2, а и 2, б показан глаз без линзы и в бесцветной корректирующей линзе. Легко заметить, что радужная оболочка на обоих изображениях одна и та же — хорошо видно и границу линзы на рис. 2, б. На рис. 2, в и 2, г показана та же радужка под косметическими линзами Acuvue и FreshLook соответственно: уверенно сказать, что перед нами та же радужная оболочка, что и на рис. 2, а, нельзя.

Рис. 2. Снимки того же глаза: а — без контактной линзы; б — с бесцветной корректирующей линзой; в — в косметической линзе Acuvue; г — в косметической линзе FreshLook. Радужка на 2, б та же, что и на 2, а, но нельзя с уверенностью сказать, что радужка на 2, в и 2, г та же, что и на 2, а.
Рис. 2. Снимки того же глаза: а — без контактной линзы; б — с бесцветной корректирующей линзой; в — в косметической линзе Acuvue; г — в косметической линзе FreshLook. Радужка на 2, б та же, что и на 2, а, но нельзя с уверенностью сказать, что радужка на 2, в и 2, г та же, что и на 2, а.

 

Способы защиты от фальсификации

Исследователи, занимающиеся проблемой распознавания по радужной оболочке глаза, предлагают несколько способов защиты от фальсификации. Самый популярный — разработка текстурных фильтров и классификатора, позволяющего охарактеризовать изображение радужки — естественное оно или замаскированное косметической контактной линзой. Еще один подход — сканировать радужку таким образом, чтобы можно было восстановить трехмерную репрезентацию текстуры и потом по ее особенностям вынести решение, присутствует ли на снимке косметическая линза. Или такой вариант — идентифицировать косметическую линзу, анализируя текстуру после расширения зрачка в максимальной близости от его границы. Разработка классификатора на основе особенностей текстуры — наиболее предпочтительный метод, так как его можно реализовать целиком программно, не меняя аппаратную часть сканера радужки.

На сегодня несколько исследовательских групп разработали текстурные классификаторы для автоматического распознавания косметических линз, сообщив о точности на уровне 98% или выше. Но до недавнего времени в подобных исследованиях тестовые и учебные наборы данных составлялись с использованием линз одних и тех же типов. То есть, допустим, разрабатывался алгоритм, обучавшийся на серии снимков глаз в линзах FreshLook, а тестирование затем проводилось на другом наборе снимков с линзами той же марки. Эта методология позволяет оценить точность распознавания типов линз, известных на момент создания алгоритма, но она не учитывает случаев, когда система, обученная на одном типе линз, имеет  дело с линзами другого типа. В недавнем исследовании [3] было показано, насколько сильно ухудшается эффективность алгоритма для автоматического распознавания косметических линз, когда ему попадается новый их тип. В экспериментах использовались косметические линзы трех марок: FreshLook, Acuvue и CooperVision Expressions; серии снимков делались с помощью сканера радужной оболочки LG 4000. В опорном эксперименте и обучающая, и тестовая серии снимков содержали изображения со всеми тремя видами линз. Проводилось обучение нескольких классификаторов особенностей локальных бинарных шаблонов, и на тестовой серии безошибочная классификация достигалась в 100% случаев.

В следующем эксперименте использовались те же самые особенности текстуры, классификаторы и изображения, но в обучающей серии присутствовали изображения радужки под линзами двух из трех марок, а в тестовом — всех трех. Цель была выяснить, что происходит, если создать алгоритм распознавания косметических линз с использованием определенных их типов, а затем применить его к линзам еще неизвестного вида. Когда в тестовую серию включили только изображения с линзами CooperVision, алгоритм достигал точности классификации 95%. Но когда тестовый набор составили изображения либо только с линзами Acuvue, либо только с Freshlook, точность упала до 75%.

***

Автоматическое обнаружение косметических контактных линз новых типов на изображениях радужной оболочки глаза — весьма сложная задача распознавания образов. Но недавно появились экспериментальные наборы данных, помогающие исследователям в изучении этой проблемы [4]. Учитывая темпы прогресса в других аспектах распознавания радужной оболочки, исследовательское сообщество, скорее всего, быстро добьется успеха в решении проблемы фальсификации.

Литература

  1. 1. K. Stier. IrisGuard Makes Inroads, from Mideast Banks to U.S. Prisons. Bloomberg.com, 4 May 2011. URL: http://www.bloomberg.com/news/2011-05-04/irisguard-makes-inroads-from-mideast-banks-to-u-s-prisons.html (дата обращения 18.06.2014).
  2. 2. A. Gelb, J. Clark. Performance Lessons from India’s UniversalIdentification Program. CGD Policy Paper 020, Center for Global Development, May 2013. URL: http://www.cgdev.org/sites/default/files/biometric-performance-lessons-India.pdf (дата обращения 18.06.2014).
  3. 3. J.S. Doyle, K.W. Bowyer, P.J. Flynn. Variation in Accuracy of Textured Contact Lens Detection Based on Iris Sensor and Contact Lens Manufacturer. Proc. IEEE 6th Int’l Conf. Biometrics: Theory, Applications and Systems (BTAS 13), 2013; doi:10.1109/BTAS.2013.6712745.
  4. 4. D. Yadav et al. Unraveling the Effect of Textured Contact Lenses on Iris Recognition. To appear in IEEE Trans. Information Forensics and Security, 2014; doi:10.1109/TIFS.2014.2313025.

Кевин Боуйер (kwb@nd.edu) — профессор, декан факультета компьютерной науки и проектирования, Джеймс Дойль (james.s.doyle.96@nd.edu) — аспирант факультета компьютерной науки и проектирования, Нотр-Дамский университет (шт. Индиана).

Kevin Bowyer, James Doyle, Cosmetic Contact Lenses and Iris Recognition Spoofing, IEEE Computer, May 2014, IEEE Computer Society. All rights reserved. Reprinted with permission.

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Купить номер с этой статьей в PDF