На сей день в СКУД, в платежах, и в других задачах, где необходимо проводить аутентификацию используются разные биометрические модальности. Сегодня мы поговорим об относительно редкой на текущий момент: рисунку вен ладони.

Задачи идентификации и аутентификации пользователя с использованием лицевой биометрии, не могут быть надежно решены без определения живого присутствия (Liveness Detection) пользователя в кадре – необходимо удостовериться, что создание биометрического шаблона происходит именно по данным самого человека, а, например, не печатного изображения, поднесённого к камере. Возможны самые разные варианты атак, о которых будет рассказано ниже. Все они направлены на то, чтобы заменить живого пользователя системы его изображением (без живого присутствия пользователя), тем самым «обманув» биометрический алгоритм и добившись желаемого атакующими результата, утверждая, что именно пользователь акцептовал совершаемую операцию.

Наши статистические красавицы закончили наводить марафет и погрузились в сладостный, волшебный, поэтический мир сводок, цифр, отчетов, планов и смет.

(К/Ф "Служебный роман", режиссёр -- Э. Рязанов)

В предыдущей статье «Биометрия в платежах» я рассмотрел основные технологии, используемые для аутентификации и идентификации человека по лицу (face recognition). Я описал принципы работы алгоритмов нахождения лица на снимке, распознавания черт лица и создания биометрических шаблонов. В этой статье я остановлюсь подробнее на оценке качества работы решений по идентификации и аутентификации пользователя по лицу.

Сегодня мы постоянно слышим в новостях «запущен проект по распознаванию лиц на транспорте», «в кафе NN реализовано распознавание лиц для оплаты», «в компании ZZ организован проход в офис по лицу» и прочие «яркие» заголовки. Кроме того, многие люди привыкли к использованию FaceID на своих смартфонах. Но, как обычно, известное – не есть от того познанное. Начнём с основ, чтобы разобраться в предмете.