Твоя рука – твой пароль
В мире существует много систем идентификации пользователя, сейчас они все чаще связаны с биометрией: привычный для нас сканер отпечатка пальца или Face ID. Но так ли они совершенны? Как насчет идентификации по узору вен? Такое точно не повторишь и не подделаешь.
Студент ГУАП Алексей Альмухамедов создал принципиально новую для России систему распознавания пользователя по венам ладони. Он уже презентовал свою разработку на Петербургской технической ярмарке и ВКФесте.

Алексей Альмухамедов
— Подобные системы уже существовали до того, как их начал разрабатывать я. Это, в основном, японские разработки. В России такого решения пока нет: биометрической системы поиска и идентификации по рисунку вен ладони. Я пришел к этому, когда выбирал выпускную квалификационную работу. Хотел сделать что-то аппаратно-программное и узнал, что такой достаточно простой механизм системы позволяет ее реализовать в домашних условиях, а затем можно довести до ума, — рассказывает про свою разработку Алексей Альмухамедов.
Как же устроена работа системы? Внутри человека течет кровь двух типов: обогащенная и необогащенная кислородом. Вторая обладает свойством поглощения лучей ближнего инфракрасного спектра, невидимого для человеческих глаз. Если посветим лучами с определенной длиной волн, то сможем увидеть, что мягкие ткани и капилляры этот свет отражают, а вены, по которым течет необогащенная кислородом кровь, проявляются черной полосой. В этом заключается особенность технологии. Чтобы подделать рисунок одного человека, нужно изготовить точную копию его ладони с венами, наполненными жидкостью, по составу похожей на человеческую кровь. То есть обхитрить систему очень трудно в отличие от того же отпечатка пальца.
Сразу вспоминается аналогия со сканером сетчатки глаза. Но у этих технологий есть различия. Сканер сетчатки глаза требует мощные камеру и инфракрасный лазер. Более того, такая технология опасна для зрения и может вызывать катаракту. То есть это дорого, вредно и неудобно. Для сканирования ладони достаточно обычной камеры, небольшого инфракрасного светодиода и отсутствия сильного инфракрасного излучения в комнате.
Необходимо написать программное обеспечение непосредственно под ту технику, которую вы используете. Для идентификации также требуются нейронные сети. Есть способы не использовать глубокое машинное обучение, но они будут менее точны или более затратны. Также для нейронных сетей требуются датасеты для настройки. То есть, чтобы обучить программу распознавать, нужно много раз показывать ей данные и их результат, чтобы она поняла закономерность и впоследствии работала, используя ее. Также важно, чтобы датасет включал в себя информацию непосредственно под выбранный сканер, поскольку у каждой камеры своя разрешающая способность, свои цвета.
Чтобы программа качественно работала, нужно четкое изображение, но для этого требуется отсутствие сильного инфракрасного излучения в комнате — солнечных лучей. А это проблематично. Солнце может засветить любое изображение, и вместо ладони на черном фоне мы получим очертания всех предметов в помещении. Это можно решить установкой мощного инфракрасного лазера, но значительно увеличится стоимость. Еще один способ выхода из ситуации — создание дополнительных нейросетей, которые будут искать сначала ладонь, а затем зону интереса — квадрат между запястьем и пальцами, после этого передавать в обработку данные с выделенного участка изображения. Именно такое решение использует в своей разработке Алексей.
Помимо программного обеспечения, есть и аппаратные задачи. Два возможных варианта работы сканера: с подключением к компьютеру и автономный. В последнем случае также повышается стоимость и размер установки, ведь нужно в устройство сканера включить и вычислительное устройство, которое будет обрабатывать данные и выдавать результат. В неавтономном варианте технологию можно уменьшить до размера компьютерной мышки, и она все еще останется бюджетной.
— Поучаствовать в Петербургской технической ярмарке, которая проходит в КВЦ «Экспофорум» в нашем вузе можно с помощью центра координации научных исследований. Нужно оформить заявку, написать небольшой реферат-описание технологии, собрать ряд документов: статьи, патенты, свидетельство на программное обеспечение. У ГУАП на ярмарке этого года была своя площадка, многие участвовали в конкурсе на лучшую инновационную разработку и получили призы, например, у меня — серебро. И потом уже я получил приглашение на VKFest.
В ГУАП всегда проводятся разработки интересных современных проектов. И каждый студент может начать заниматься своими исследованиями.
Made on
Tilda