Využití umělé inteligence pro vícenásobnou bezkontaktní biometrickou autentizaci

Abstract

Biometrické autentizační systémy slouží k ověření identity osoby pomocí jedinečných tělesných znaků (otisk prstu, geometrie obličeje, duhovka oka, sítnice oka, geometrie ruky, hlas atd.). Výhodou tohoto typu autentizace je, že si osoba nemusí pamatovat několikamístné heslo nebo s sebou neustále nosit snadno zcizitelný token (přihlašovací kartu). Biometrická autentizace je rychlou, pohodlnou a velice přesnou metodou. Mezi hlavní výhody biometrické autentizace patří vysoký stupeň spolehlivosti, nulové provozní náklady, rychlost, praktičnost a zřejmost. Oblast využití biometrických systémů můžeme rozdělit do dvou sfér a to do bezpečnostně-komerční (ochrana počítačů a dat, zajištění komfortu, vstup do objektů) a forenzní (soudní, kriminalistická a vyšetřovací). Podstatou všech biometrických systémů je automatizované snímání biometrických charakteristik a jejich následné porovnání s dříve získanými údaji. Jedním z cílů v oblasti bezpečnosti je vytvoření komplexních systémů založených na kombinaci měření více charakteristik. Z tohoto důvodu se tato práce zaměřuje na návrh biometrického autentizačního systému založeného na dvou charakteristikách a to na hlase a geometrii obličeje, kde hlavní roli v oblasti klasifikace bude hrát strojové učení. Vytvořením takového systému pracujícího na bázi vícenásobné autentizace s robustně navrženými klasifikátory vzniká unikátní nástroj pro bezdotykovou autentizaci, který může být v budoucnu využit jako přístupový systém v budovách či pro ověření přístupu osob k různým zařízením.

Biometric authentication systems are used to verify the identity of the person using unique physical features (fingerprint, facial geometry, iris, retina, hand geometry, voice, etc.). The advantage of this type of authentication is that a person does not need to remember a password or always carry an easily stealable token (registration card). Biometric authentication is a fast, convenient and very precise method. Among the main benefits of biometric authentication include a high reliability, zero operating costs, speed, practicality, and clarity. The field of application of biometric systems can be divided into two spheres - security-commercial (security of computers and data, ensuring a comfort, entry into buildings) and forensic (judicial, forensic and investigative). The basic of all biometric systems is automated scanning of biometric characteristics and their subsequent comparison with previously collected data. One of the goal in the field of security is the realization of complex systems based on a combination of multiple characteristics measurements. For this reason, this work focuses on the design of a biometric authentication system based on two characteristics - voice and facial geometry, where the main role in the classification is played by machine learning. By creating such a multimodal autentication system with robustly designed classifiers, a unique contactless authentication tool is created, which can be used as an building access system or personal access system in the future.