На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


Курсовик Биометрическая аутентификация по радужной оболочке глаз.

Информация:

Тип работы: Курсовик. Добавлен: 10.11.2014. Сдан: 2014. Страниц: 38. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):



Содержание

Введение 4
1 Анализ средств биометрической аутентификации 6
1.1 Задачи, решаемые системами аутентификации 6
1.2 Идентификация по радужной оболочке глаз 7
2 Методология разработки систем аутентификации по радужной оболочке глаза пользователя 9
2.1 Основные методы биометрии 9
2.2 Аутентификация по характеристикам глаза пользователя 13
2.3 Модель формирования признакового пространства по характеристикам глаза пользователя 26
3 Идентификация по радужной оболочке глаз 32
Заключение 33
Список источников информации 34




Введение
Назначение любой системы управления доступом (СУД), в том числе и биометрической, – идентификация пользователей. Фактически любая биометрическая СУД производит сличение заранее занесенных в память системы и вновь вводимых биометрических признаков. В процессе идентификации система должна подтвердить, что это именно вы хотите пройти в ядерную лабораторию (денежное хранилище, оружейную комнату, серверную, VIP-зону и пр.), а не какой-то «сомнительный тип криминальной наружности». Биометрическая идентификация является одной из наиболее надежных, поскольку человек идентифицируется по признакам, которые невозможно передать другому лицу, в отличие от внешних идентификаторов.
Важным параметром сравнения различных биометрических систем является коэффициент надежности – вероятность ошибок 1-го и 2-го рода.
Ошибка первого рода (FRR – False Rejection Rate) – это вероятность ложного отказа в доступе клиенту, имеющему право доступа. Данная ошибка может появляться при повышении порога чувствительности (в системах, где данный параметр регулируемый) или при сильном повреждении идентификатора. Человек нервничает, его доступ затруднен, а в некоторых случаях быстрый доступ является важным параметром.
Ошибка второго рода (FAR – False Acceptance Rate) – это вероятность ложного доступа, когда система ошибочно опознает чужого как своего. Для многих систем данный параметр является наиболее «критичным», поскольку область применения биометрических считывателей – объекты с повышенными требованиями по безопасности.
...

1 Анализ средств биометрической аутентификации
1.1 Задачи, решаемые системами аутентификации
Биометрические системы аутентификации используют для удостоверения личности людей их биометрические данные. Они всегда являются высокотехнологичными, основанными на современных методах искусственного интеллекта.
Понятие «биометрия» — так называется раздел биологии, занимающийся количественными биологическими экспериментами с привлечением методов математической статистики — появилось лишь в конце XIX века, хотя сама наука имеет древнее происхождение. В середине 70-х годов ХХ века интерес к биометрии вновь возрос в связи с созданием так называемых биометрических систем безопасности, основанных на измерении уникальных биологических, физиологических и поведенческих характеристик, индивидуальных для каждого человека. Иногда эти характеристики еще называют биологическим кодом человека.
Преимущество биометрических систем идентификации, по сравнению с традиционными, заключается в том, что идентифицируется не какой-то внешний предмет, принадлежащий человеку, а собственно сам человек. Анализируемые характеристики неразрывно связаны с человеком, их невозможно потерять, передать, забыть и крайне сложно подделать. К тому же эти характеристики практически не подвержены износу и не требуют замены или восстановления.
...
2 Методология разработки систем аутентификации по радужной оболочке глаза пользователя
2.1 Основные методы биометрии
Термин "биометрия" обозначает измерение некоторых анатомических или физиологических параметров человека. Если обыкновенный пароль можно украсть или подобрать, то обмануть биометрическую систему практически невозможно. На текущий момент в качестве измеряемых параметров используют различные человеческие черты, такие как голос, отпечатки пальцев, радужная оболочка глаз, почерк и стиль нажатий на клавиши, а также внешний вид. Каждая из этих характеристик позволяет выделить конкретного человека из десятков, сотен и более людей. Также возможно комплексное использование нескольких параметров.
Идентификация основывается на том, что измеренные данные сравниваются с данными, веденными при регистрации пользователя, и компьютер пытается на основе сравнения "узнать" человека.
Преимущества биометрических систем безопасности очевидны: уникальные человеческие качества хороши тем, что их трудно подделать, трудно оставить фальшивый отпечаток пальца при помощи своего собственного или сделать радужную оболочку своего глаза похожей на чью- то другую. В отличие от бумажных идентификаторов (паспорт, водительские права, удостоверение личности), от пароля или персонального идентификационного номера (ПИН), биометрические характеристики не могут быть забыты или потеряны, в силу своей уникальности они используются для предотвращения воровства или мошенничества. Некоторые люди умеют имитировать голоса, но, это требует особых навыков, которые не часто повстречаешь в обыденной жизни.
...
3 Идентификация по радужной оболочке глаз
Первооткрывателем в области идентификации личности по радужной оболочке глаза является Джон Даугман. В 1994 г. он запатентовал в США метод распознавания радужной оболочки глаза (US Patent S, 291, 560). Разработанные им алгоритмы используются до сих пор. В рамках дипломного проекта мы также воспользуемся этими алгоритмами.
С помощью этих алгоритмов необработанные видеоизображения глаза преобразуются в уникальный идентификационный двоичный поток Iris-код, полученный в результате определения позиции радужки, ее границы и выполнения других математических операций для описания текстуры радужки в виде последовательности чередования фаз, похожей на штрих-код.
Полученный таким образом Iris-код используется для поиска совпадений в базах данных (скорость поиска - около 1 млн. сравнения Iris-кодов в 1 с) и для подтверждения или неподтверждения заявленной личности
Преимущество сканеров для радужной оболочки глаза состоит в том, что они не требуют от пользователя сосредоточения на цели, так как образец пятен на радужной оболочке находится на поверхности глаза. Фактически видеоизображение глаза может быть отсканировано на расстоянии менее 1 м, что делает возможным использование сканеров для радужной оболочки глаза, допустим, в банкоматах.
Потенциальные возможности метода достаточно высоки, так как характеристики рисунка радужной оболочки человеческого глаза достаточно стабильны и не изменяются практически в течение всей жизни человека, невосприимчивы к загрязнению и ранам. Отметим, что радужки правого и левого глаза по рисунку существенно различаются. Этот метод идентификации отличается от других большей сложностью в использовании, более высокой стоимостью аппаратуры и жесткими условиями регистрации.
................
Список источников информации
1. Алексеенко В.Н., Сокольский Б.В. Система защиты коммерческих объектов. Технические средства зашиты. Практическое пособие для предпринимателей и руководителей служб безопасности. М., 1992. - 94 с.
2. Спектральные технологии морфологического описания сегментов в задачах классификации сложноструктурируемых изображений / Р.А. Томакова, А.А. Насер, Шульга Л.В. и [др.]// Известия Юго-Западного государственного университета. 2012. №1(40). Часть 1. С.22-28.
3. Томакова Р.А., Насер А.А., Филист С.А. Нечеткие нейросетевые технологии для выделения сегментов с патологическими образованиями и морфологическими структурами на медицинских изображениях / Биомедицинская радиоэлектроника. 2012. №4. С.43-49
...


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.