Алгоритм Безапосности: издание для профессионалов
Санкт-Петербург:
тел.: +7 911 137-88-32 magazine@algoritm.org
Москва:
тел.: +7 499 641-05-26moscow@algoritm.org

Главная
Новости
О журнале
Архив
Свежий номер
Реклама
Подписка
Контакты
Сотрудничество
 

Если вы хотите стать распространителем нашего журнала

 
 
 
 
 

"Алгоритм Безопасности" № 2, 2020 год.

Содержание

Контроль доступа в условиях пандемии
Колосков А.А., Вихирев А.А.


Контроль доступа в условиях пандемии

Колосков Алексей Анатольевич, заместитель начальника отдела ФКУ «НИЦ «Охрана» Росгвардии
Вихирев Анатолий Александрович, научный сотрудник ФКУ «НИЦ «Охрана» Росгвардии

2020 год войдет в историю человечества как беспрецедентный пример общемирового сплочения в борьбе с глобальной угрозой заражения вирусной инфекцией нового типа COVID-19. Одна из важнейших задач ограничения распространения инфекционных заболеваний – своевременное выявление носителей инфекции на ранней стадии заболевания, что в условиях пандемии возможно только с использованием высокотехнологичных средств автоматизации. На объектах массового пребывания (предприятия, организации, общественный транспорт, учебные заведения и др.), проход на которые осуществляется с применение средств автоматизации, системы контроля и управления доступом (СКУД) целесообразно дополнить средствами биомониторинга. Под понятием биомониторинга в данной статье подразумевается дистанционный контроль физиологических признаков инфекционных заболеваний (повышенная температура тела, учащенный пульс, изменение кровяного давления).

В СКУД с начала 70-х годов прошлого века применяются три метода опознания (идентификации) личности:

идентификация по запоминаемому признаку, все что человек может запомнить и воспроизвести может служить запоминаемым идентификатором (ФИО, данные паспорта, дата рождения, условное слово, кодовая последовательность цифр, букв или знаков, последовательность движений рук, тела и так далее). Иногда этот тип идентификации называют идентификация знания (я знаю, значит имею право доступа);

идентификация по вещественному коду, с помощью предмета на который или в который с помощью каких-либо физических явлений занесена идентификационная информация. Иногда этот тип идентификации называют идентификацией владения (я владею предметом, значит имею право доступа);

идентификация по биометрическому признаку или биометрия (в соответствии с ГОСТ ISO/IEC 2382-37–2016 «биометрия» ? это автоматическое распознавание индивидов, основанное на их биологических и поведенческих характеристиках). Иногда этот тип идентификации называют идентификация обладания (я обладаю биометрическим признаком, значит имею право доступа).

Стремительное распространение биометрической идентификации, наблюдаемое в последние годы, обусловлено наличием у нее ряда значительных преимуществ, реализация которых в полной мере, стала возможной исключительно благодаря массовой доступности высокотехнологичной элементной базы – основы построения технических средств идентификации.

Только биометрия позволяет осуществлять аутентификацию (определение подлинности) личности, а не предъявленного идентификационного признака (кода, пароля, вещественного идентификатора – ключа, брелока т.п.). Биометрия не требует ношения вещественных идентификаторов, отсутствует риск компрометации идентификационного признака, возможный как при запоминаемой идентификации (подбор признака, прослушивание или просматривание), так и при вещественной (копирование ключа).

Долгие годы самым распространенным способом биометрической идентификации была дактилоскопия (опознание личности по отпечатку пальцев рук), что обуславливалось наличием широкой номенклатуры физических принципов считывания (оптический, емкостной, тепловой, ультразвуковой, радиочастотный), применимых для обеспечения различного уровня безопасности и сравнительно малыми габаритами считывателей, что позволяло размещать их в таких устройствах как электронные замки, ноутбуки, смартфоны, флеш-карты и др.

В условиях разразившейся в 2020 году пандемии COVID-19 трендом года стало применение бесконтактных биометрических технологических решений, позволяющих воспользоваться различными сервисами: дистанционное разрешение на проход, оплата покупок и услуг, доступ к информации и т.д.. В Китае довольно давно успешно применяют биометрию по изображению лица для оплаты покупок и услуг, прохода в общественный транспорт, мониторинга социального поведения граждан.

Широкое распространение получили следующие методы дистанционной биометрии (не требующих непосредственного контакта человека с биометрическим считывателем):

– анализ изображения лица;
– анализ рисунка роговицы глаз;
– анализ расположения кровеносных сосудов.

Еще одним востребованным применением методов дистанционной биометрии в условиях ограничений социальных контактов, вызванных пандемией COVID-19 является использование их в качестве средств учета рабочего времени сотрудников, выполняющих свои обязанности в удаленном режиме. Причем если, для анализа изображения лица подходит практически любая встроенная в ноутбук или подключенная к компьютеру Web-камера, то для анализа рисунка роговицы глаза требуется видеокамера с высокой разрешающей способностью. В принципе, контролировать рабочее время сотрудников при удаленном режиме работы, возможно с помощью программного обеспечения, позволяющего фиксировать время включения и выключения компьютера, активность работы с прикладными программными продуктами, но при этом невозможно установить, кто непосредственно выполняет данную работу. В этом случае дистанционная биометрия – единственно достоверный способ верификации (подтверждение подлинности сотрудника). В случае с сотрудниками, выполняющими работу на «удаленке» учет фактического времени работы является одним из оснований для расчета оплаты труда, не зависимо от времени суток и режима работы организации.

Применяемы в настоящее время системы с термомодулем позволяют дистанционно измерять температуру с точностью до 0,4 ?С, для повышения точности возможно применение выносных термомодулей, позволяющих измерять температуру на запястье человека. Существуют системы измерения температуры с автоматической подстройкой, в том случае, когда через проходную идет поток людей с улицы при повышенной или пониженной уличной температуре. При этом, надо отметить, что термомодули, применяемые в системах контроля и управления доступом, не являются медицинскими приборами, задача системы, оборудованной такими термомодулями, произвести первичный «отсев» граждан для последующего освидетельствования в медицинских учреждениях.

Метод биомониторинга для выявления носителей инфекции на ранней стадии заболевания может применяться как «на вход», в проходных предприятий и организаций, так и «на выход» в местах массового временного проживания (гостиницы, общежития).

Контроль за ношением индивидуальных средств защиты (медицинских масок, респираторов, перчаток) в проходных предприятий (организаций) видится избыточным, бесполезно использующим ресурсы СКУД, увеличивающим время прохода через проходные, так как такой контроль необходимо осуществлять на всей территории предприятия, а это уже задача не только СКУД, но и систем интеллектуального видеонаблюдения.

Применение интеллектуального видеонаблюдения на предприятиях и в медицинских организациях позволяет не только осуществлять идентификацию, но и контролировать исполнение требований по ношению индивидуальных средств защиты, несанкционированное нахождение в опасных зонах, нарушение правил биологической безопасности. В местах массового пребывания людей (в торговых центрах, магазинах, на транспорте и т.п.) интеллектуальное видеонаблюдение позволяет контролировать ношение средств защиты и соблюдение социальной дистанции.

Вообще, применение систем биомониторинга и интеллектуального видеонаблюдения требует организационно-нормативной проработки, внесения изменений в действующее законодательство, заключаемые трудовые договоры, уставы предприятий и учебных заведений, для исключения конфликтных ситуаций с людьми, имеющими повышенную температуру, не обусловленную наличием инфекционных заболеваний (гипертония, воспалительные процессы, индивидуальные особенности организма и т. д.).

Идентификация по изображению лица

Для анализа изображения лица используются различные алгоритмические методы, при которых регистрация изображений лица происходит в видимой, ближней или дальней инфракрасной (тепловизионной) области спектра. При этом неоспоримым преимуществом этого вида идентификации является возможность распознавания нескольких десятков лиц в потоке (при движении в толпе).

Анализ изображения лица может применятся при контроле за соблюдением режима «самоизоляции» и ношения средств индивидуальной защиты. В стандартных системах идентификации по изображению лица площадь сравнения занимает от 80 до 85 процентов, в случае использования при идентификации лиц прикрытых медицинской маской или респиратором площадь сравнения уменьшается до 70 процентов, что ведет к увеличению вероятности ошибки биометрии I рода (ложного задержания санкционированного лица). Время прохода лица без маски (респиратора) занимает менее 1 секунды. В медицинской маске (респираторе) время увеличивается до 1-1,5 секунд (для зарегистрированных в системе лиц) и до 2-3 секунд для незарегистрированных в системе лиц (посетителей).

Широкое распространение получили четыре основных метода распознавания лица, различающихся сложностью реализации и целью применения:

–«eigenfaces»;
–анализ «отличительных черт»;
–анализ на основе «нейронных сетей»;
–метод «автоматической обработки изображения лица».

«Eigenface» можно перевести как «собственное лицо». Эта технология использует двумерные изображения в градациях серого, которые представляют отличительные характеристики изображения лица. Метод «eigenface» часто используется в качестве основы для других методов распознавания лица. В момент регистрации «eigenface» каждого конкретного человека представляется в виде ряда коэффициентов. Для установления подлинности шаблон, полученный при регистации, сравнивается с уже ранее зарегистрированным шаблоном, с целью определения коэффициента различия. Степень различия между шаблонами определяет факт идентификации. Технология «eigenface» оптимальна при использовании в хорошо освещенных помещениях, когда есть возможность сканирования лица в фас.

Метод анализа «отличительных черт» подобен методу «Eigenface», но в большей степени адаптирован к изменению внешности или мимики человека (улыбающееся или хмурящееся лицо). В технологии «отличительных черт» используются десятки характерных особенностей различных областей лица, причем с учетом их относительного местоположения. Индивидуальная комбинация этих параметров определяет особенности каждого конкретного лица. Лицо человека уникально, но достаточно динамично, так как человек может улыбаться, отпускать бороду и усы, надевать очки – все это увеличивает сложность процедуры идентификации. Например, при улыбке наблюдается некоторое смещение частей лица, расположенных около рта, что в свою очередь будет вызывать подобное движение смежных частей. Учитывая такие смещения, можно однозначно идентифицировать человека и при различных мимических изменениях лица. Так как этот анализ рассматривает локальные участки лица, допустимые отклонения могут находиться в пределах до 25° в горизонтальной плоскости и приблизительно до 15° в вертикальной плоскости, и требуют достаточно мощной и дорогой аппаратуры, что соответственно снижает возможности распространения данного метода.

В методе, основанном на нейронной сети, характерные особенности обоих лиц – зарегистрированного и проверяемого сравниваются на совпадение. «Нейронные сети» используют алгоритм, устанавливающий соответствие уникальных параметров лица проверяемого человека и параметров шаблона, находящегося в базе данных, при этом применяется максимально возможное число параметров. По мере сравнения определяются несоответствия между лицом проверяемого и шаблона из базы данных, затем запускается механизм, который с помощью соответствующих весовых коэффициентов определяет степень соответствия проверяемого лица шаблону из базы данных. Этот метод увеличивает качество идентификации лица в сложных условиях.

Метод автоматической обработки изображения лица – наиболее простая технология, использующая расстояния и отношение расстояний между легко определяемыми точками лица, такими, как глаза, конец носа, уголки рта. Хотя данный метод не столь мощный, как «eigenfaces» или «нейронная сеть», он может быть достаточно эффективно использован в условиях слабой освещенности.

Идентификация по кровеносным сосудам

Кровеносные сосуды (вены), которые находятся в подкожных областях человеческого тела, формируют уникальный рисунок для каждого человека. 


 
Пример рисунка кровеносных сосудов

Рисунок кровеносных сосудов может быть получен при помощи ИК-излучения, либо напрямую падающего на область, которая должна быть сканирована, либо проходящего через часть  тела, изображение которой надо получить. Кровеносные сосуды поглощают ИК-излучение больше, чем окружающие их ткани, поэтому они выглядят более темными на полученном изображении. Рисунок кровеносных сосудов затем может быть извлечен и преобразован в контрольный биометрический шаблон или зарегистрированный биометрический образец для сравнения в биометрической системе.

В данной технологии выбираются такие части человеческого тела (ладонь, пальцы, запястье и тыльная сторона ладони), в которых присутствует уникальный рисунок кровеносных сосудов, следовательно, биометрический сканер может зарегистрировать эти данные. Дистанция считывания может составлять до десятков сантиметров.

Идентификация по радужной оболочки глаза

Первооткрывателем в области идентификации личности по радужной оболочке глаза (РОГ) является доктор 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.


 
Пример изображения радужной оболочки глаза

В настоящий момент существуют технологии, которые позволяют получать изображения радужной оболочки глаз с расстояния более одного метра или изображения радужной оболочки глаз людей, проходящих через терминал (идентификация в потоке).

Технологии различаются в зависимости от производителя; в некоторых системах получают изображения одного глаза, а в некоторых – обоих глаз одновременно. 

В большинстве реализаций изображение РОГ в оттенках серого получают в инфракрасном спектре, чтобы повысить детализацию изображений глаз всех цветов. Для обеспечения сужения зрачка в целях увеличения площади РОГ получение изображения должно осуществляться в хорошо освещенном помещении. Контактные линзы без рисунка и очки несущественно влияют на сбор изображений РОГ.

В заключение

Применение методов дистанционной идентификации и систем интеллектуального видеонаблюдения в сочетании с биомониторингом, в условиях распространения инфекционных заболеваний позволяет снизить риск массового заражения, повысить безопасность пребывания людей в местах массового скопления, сохранить жизнь и здоровье.

 

Rambler's Top100 Интернет портал. Каталог фирм. бжд. Охрана. Обеспечение безопасности. Безопасность предприятия. Оборудование. Видеонаблюдение.