Биометрические показатели: Что такое биометрия? | OneSpan

Анализ данных биометрии растений

Введение

Постановка задачи

Решение в системе STATISICA

Результаты

 

Введение

Биометрическая генетика в селекции растений нацелена на оптимизацию (повышение эффективности, надежности, ускорение и удешевление) процесса выведения сортов сельскохозяйственных культур и подбору оптимальных условий для их выращивания.

Достигается это путем построения математических моделей изменчивости хозяйственно ценных признаков для отдельных растений, их групп, популяций или целых агрофитоценозов.

Затем проводится проверка моделей на данных экспериментов. Для этого, а также для дальнейшего использования лучших моделей применяют методы математической статистики.

В результате появляется возможность заранее, с помощью выбранных моделей сравнить возможные варианты селекционных воздействий (подобрать лучшие родительские пары, схемы скрещиваний, отбора, выбрать наиболее перспективные среди селекционных образцов и т.д.).

Основой любого биометрико-генетического метода служит математическая модель, в которой упрощенно описаны предположения о влиянии на признак наследственных и средовых факторов, их взаимодействий, а также возможные эффекты целенаправленных воздействий человека на эти факторы.

В данной статье рассматривается селекция сортов риса, но подход может быть с успехом применен и к другим сельскохозяйственным культурам.

 

---

Постановка задачи

Имеются данные по селекции 400 растений риса. Фрагмент таблицы с данными смотрите ниже.

Изучается влияние трех факторов: густота стояния растения, способ посева, сорт (см. первые три столбца в таблице) на 11 биометрических показателей растения:

• Высота растения, см;

• Общая кустистость, шт./растение;

• Продуктивная кустистость, шт./растение;

• Длина метёлки, мм;

• Число зёрен на растении, шт;

• Масса зерна с растения, г;

• Коэффициент хозяйственной эффективности фотосинтеза;

• Масса 1000 зерен, г;

• Стерильность метелки, %;

• Биологическая продуктивность растения, г;

• Урожайность, г/м2.

Все три фактора – категориальные признаки и могут принимать 2 значения (условно закодированы кодами 1 и 2).

Цель исследования: Требуется определить, какие именно факторы оказывают влияние на перечисленные выше биометрические показатели.

 

---

Решение в системе

STATISICA

Для исследования влияния факторов на биометрические показатели (например, Масса 1000 зерен) используем параметрический t-критерий Стьюдента. t-критерий Стьюдента подразумевает сравнение двух групп по непрерывному признаку. В данном случае группы определяются согласно значению фактора (1 или 2).

Попытаемся ответить на вопрос: различаются средние значения массы 1000 зерен по группам или нет?

Для начала построим диаграммы размаха (Графика/2М Графики/Диаграмма размаха)

На диаграммах размаха диапазоны или характеристики распределения значений выбранной переменной (или переменных) изображаются отдельно для групп наблюдений, заданных значениями категориальной переменной.

Для каждой группы наблюдений вычисляется центральное значение (например, медиана или среднее) и вариационные статистики или статистики диапазона (например, квартили, стандартные ошибки или стандартные отклонения), и выбранные значения изображаются на диаграмме размаха выбранного типа.

Рассмотрим, например, диаграмму размаха признака Масса 1000 зерен по фактору Сорт.

• Медиана означает, что половина от общего числа наблюдений расположена ниже этого значения, а другая половина — выше.

• Высота прямоугольника есть интервал, в который попадает 50% наблюдений (от 25% и выше до 75% и ниже).

• Далее идет зона размаха без выбросов, затем зона выбросов и, наконец, зона крайних точек.

Мы видим, что согласно этим значениям Сорт 1 дает существенно большее значение массы 1000 зерен, чем Сорт 2. По факторам густоты стояния растения и способа посева визуально выделить данную особенность нельзя.

Напомним, что t-критерий — параметрический критерий, поэтому для его использования необходимо убедиться в нормальности распределения признака по группам. Для этого построим гистограмму (Графика/Гистограммы). В том же меню на вкладке Дополнительно рассчитаем статистики Шапиро-Уилка для проверки гипотезы о нормальности распределения.

Гистограмма состоит из столбцов, высота которых определят количество наблюдений попавший соответствующий диапазон. Красная кривая подгонки показывает кривую нормального распределения, для данного количества наблюдений, среднего и разброса.

На построенной гистограмме мы видим, что распределение не нормальное, т.к. есть два часто встречающихся значения. Скорее всего, на подобную неоднородность повлиял фактор Сорта растения. Мы помним, что первый сорт дает более высокое значение массы 1000 зерен, чем второй.

На вкладке Категории установим в качестве категориальной переменной фактор Сорт. На полученной гистограмме согласно критериям заключаем, что для Сорта 2 распределение изучаемого признака (масса 1000 зерен) не является нормальным на установленном уровне значимости (p < 0.05). Для Сорта 1 таких противоречий не найдено.

Итак, t-критерий в данной ситуации не применим. Используем непараметрические методы для изучения связи между факторами и признаком (меню Анализ/Непараметрическая статистика/Сравнение двух независимых групп).

Ниже приведены результаты использования критерия Манна-Уитни.

Т.к. p-уровень < 0.05 мы заключаем, что Сорт значимо влияет на Массу 1000 зерен риса.

Отметим также, что Способ посева также влияет на Массу 1000 зерен (p = 0.009).

Фактор Густота стояния растений не связана с изучаемым признаком (p=0.14). Возможно, для того чтобы критерий Манна-Уитни показал значимые различия необходимо увеличить объем выборки.

 

---

Результаты

Итак, мы установили, что Способ посева и Сорт растения оказывают значимое влияние, по крайней мере, на Высоту растения и на Массу 1000 зерен (влияние на остальные признаки можно проверить, пользуясь аналогичными рассуждениями).

Фактор Густота стояния растения на указанные два биометрических показателя не влияет.

Эффекты для найденных зависимостей, конкретные коэффициенты модели и межфакторные взаимодействия также могут быть установлены с помощью пакета

STATISTICA, но уже в рамках многомерного дисперсионного анализа (MANOVA).

Более подробную информацию по данному кейсу Вы можете получить у специалистов StatSoft.

Связанные определения:
Непараметрические статистические методы
Параметрические методы статистики
Свободный от распределения критерий

В начало

Содержание портала

Чип вместо паспорта: чем опасна массовая биометрия

Слишком хорошо, чтобы быть правдой

На первый взгляд биометрическая идентификация человека идеальна. По сути, это неотъемлемая часть человека как биологической системы, набор черт, который дается нам от рождения. В отличие от паспорта, водительских прав, кредитной карты и билетов биометрия всегда с нами. Вы никогда не забудете дома ваше лицо, глаза, голос, зрачки и отпечатки пальцев.

Имплантированный чип также всегда находится вместе с его владельцем, но, в отличие от биометрии, на него может быть записана дополнительная информация. Перспектива пройти за несколько секунд паспортный контроль в аэропорту, моментально получить посадочный талон или деньги в банкомате, пройти на концерт или спортивное мероприятие лишь «предъявив» свое лицо выглядит безусловно привлекательно.

Мы и сами протестировали несколько работающих публичных биометрических решений: биометрический проход на прошедший в Барселоне Mobile World Congress, биометрические аппараты U.S. Customs and Border Protection в нью-йоркском аэропорту, автоматы cдачи багажа авиакомпании Delta. Во всех названных случаях эти решения заметно экономят время пассажиров и посетителей.

Эксперты также отмечают, что биометрическая аутентификация — единственный способ увеличить пропускную способность объектов с большим человеческим трафиком.

Владимир Максимов, руководитель департамента развития новых направлений бизнеса «Тошиба Рус», говорит, что по прогнозам SITA к 2036 году количество авиапассажиров удвоится и достигнет 7,6 млрд.

«Это колоссальная нагрузка на инфраструктуру. Уже давно узким местом индустрии авиаперевозок стала проверка документов в аэропортах. Авторизация пассажиров в единой биометрической базе значительно ускорит прохождение паспортного контроля и посадку в самолет», — говорит эксперт.

Биометрия прочно вошла и в банковский бизнес. По данным Visa Europe, в мобильном банкинге 75% молодых людей пользуются биометрией для подтверждения платежей.

Лицо поменять не получится

Возникает вопрос, почему же тотальное внедрение публичной биометрической аутентификации и уж тем более чипизация так пугает людей? Страхи эти, вполне обоснованные, подпитывает много причин. Важно тут и то, кто активнее всего продвигает эти технологии, кто стал движущими силами массового внедрения биометрии.

С одной стороны, это та часть государственных институтов, которая называется, правоохранительными органами и спецслужбами. С другой, это банки, страховые и транспортные компании. Взаимодействие со всеми этими институтами очень чувствительно для обычного человека, так как речь идет об областях, касающихся его финансов, здоровья, безопасности и взаимоотношений с государством. То есть, тех областей нашей жизни, где цена технической ошибки или последствий злонамеренной активности третьих лиц очень велика.

Что касается имплантации чипов, то формально эта технология не нова и уже давно используется, например, для маркировки крупного домашнего скота. Но даже при самом беглом взгляде на эту технологию в применении к человеку возникает много вопросов.

Безопасно ли имплантировать чипы, физически и ментально? Кому юридически будут принадлежат данные на чипе? У кого будет доступ к этим данным? Можно ли их взломать?

Ответов на эти вопросы нет, как и нет правовой базы, на которую можно было бы опереться для выработки единых правил использования имплантированных чипов.

Биометрия и чипизация документов выглядит мене эпатажно, вводится поэтапно и менее болезненно. Так, например, современные биометрические загранпаспорта мало у кого вызывают негативные эмоции, однако биометрия как средство доступа и допуска тоже вызывает немало вопросов.

Эксперты компании IDX, занимающейся удаленной идентификации личности, в комментарии для «Газеты.Ru» выделили несколько узких мест этой технологии. Прежде всего, биометрические атрибуты хранятся в цифровом формате. Если ваши биометрические данные скомпрометированы, то поменять вы их не можете, в отличие от логина и пароля.

Возможно, будет придумана какая-то процедура «реабилитации» скомпрометированной биометрии, но явно это будет сложнее, чем смена секретных комбинаций.

Аналогичные доводы приводит аналитик MForum Analitics Алексей Бойко: «Сейчас, если кто-то взломал ваш аккаунт, вам достаточно поменять пароль к нему на более надежный. Но если кто-то взломает вашу биометрию, он, по сути, становится вами. Представьте, что кто-то одел на себя маску, напечатанную на 3D-принтере, и получил доступ к вашим деньгам, конфиденциальной информации или критически важной городской инфраструктуре. Маску, дизайн которой полностью соответствует вашему лицу, которое для этого сфотографировали с нескольких ракурсов или «собрали» из набора ваших селфи в соцсетях».

По мнению Бойко подделать при желании и по мере развития техники можно многие, если не все биометрические показатели.

«Боюсь, что это будет постоянным соревнованием — биометрические системы будут все более изощренными, как и методы имитации биометрических данных. И как бы ни были удобны биометрические подходы, для отдельных случаев очень хочется оставить старые, добрые пароли», — считает эксперт.

Все опрошенные «Газетой.Ru» эксперты отмечают, что последствия хакинга биометрической информации будут более серьезными, чем просто краденный логин/пароль.

Многие компании, презентуя свои биометрические технологии, рассказывают только «истории успеха», а статистика по неудачным проектам и их последствия не афишируется.

Владимир Максимов отметил несколько провалов в реализации городских программ ССTV: «Широко известен негативный пример Лондона, где была внедрена система автоматического распознавания лиц, но за весь 2018 год система выдала 98% ложных срабатываний. Есть неудачный нью-йоркский эксперимент с распознаванием лиц автомобилистов, который с треском провалился. Городские власти хотели таким образом искать террористов, но слишком высокая скорость потока не позволила «поймать» лица водителей».

При этом он также, как другие эксперты, отметил, что одну из главных уязвимостей биометрических технологий аутентификации – обеспечение безопасности данных, которые хранятся на серверах или локально, и уязвимы для кибератак.

Пугающие перспективы

В 2015 году Департамент по управлению персоналом в США «потерял» данные о 5,6 миллионах отпечатков. В 2016 году на Филиппинах хакеры взломали базу данных местной Комиссии по выборам — тогда на сторону утекли персональные данные 55 млн зарегистрированных избирателей, в том числе паспортные данные и отпечатки пальцев.

Эксперты отмечают, что при должном шифровании риски взлома и потери данных будут ниже, но нулю они не будут равны никогда.

Важен и вопрос злоупотребления возможностями, которые предоставляет биометрия.

При наблюдающемся во многих странах кризисе доверия к государственным институтам, возможности, которые представляют подобные системы в руках некомпетентных или злонамеренных действий со стороны государства пугает людей.

Та же система наружного наблюдения в Китае, более масштабная и продвинутая, чем в США и Европе, заставляет вспомнить антиутопии об обществах тотального контроля. Особенно тревожит европейских и американских наблюдателей привязка биометрии к системе «социального рейтинга» с последующим разделением прав и обязанностей граждан в зависимости от их статуса. Пока такой эксперимент проводится только в некоторых провинциях Китая, но уже привлек к себе внимание всего мира.

Так, например, в 2018 году обладатели низкого социального рейтинга не смогли купить около 23 млн билетов на самолеты и поезда. Такие данные приводятся в февральском отчете Национального центра публичной кредитной информации (National Public Credit Information Center, NPCIC). В 2018 общее количество «черных списков» в Китае достигло 51 и в них было добавлено 3,59 млн человек.

Кстати, «черные списки» — вовсе не китайское ноу-хау. Американские и европейские банки, страховые и авиакомпании ввели их много лет назад.

Одна из ключевых мыслей экспертов, занимающихся влиянием биометрии и чипизации на повседневную жизнь, заключается в том, что эти технологии выступают в роли катализатора. То есть, с их помощью можно как максимально облегчить, так и максимально осложнить жизнь человека. Появление такого мощного инструмента в руках крупных компаний и государства и сопутствующее этому процессу риски вызывают вполне обоснованные страхи даже у самых здравомыслящих людей.

Источник: https://www.gazeta.ru/tech/2019/04/14/12301447/chips.shtml?updated

Показатели работы биометрических алгоритмов / Хабр

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.

Формирование базы данных пользователей

Допустим новый пользователь хочет зарегистрироваться в системе. Сначала он на личном (мобильный телефон, планшет) или на стационарном (биометрический киоск) устройстве вводит предварительные данные: возможно ФИО, выдуманное имя-nickname (может, например, использоваться в программах лояльности), номер телефона, и т.д. Затем происходит формирование биометрического образца, в случае с использованием лицевой биометрии – по фотографии, по кадру съемки.

Кратко еще раз опишу этот процесс: сначала на фотографии выделяется область, в которую попадает лицо человека, затем изображение лица переводится в биометрический образец-вектор.

Образец-вектор представляет собой точку в многомерном пространстве, размерность которого зависит от количества характеристик лица, используемых алгоритмом. После этого образец-вектор пересылается на сервер распознавания, где хранятся записи образцов пользователей. Сначала происходит первичное сравнение нового образца с имеющимися для проверки, что пользователь еще не зарегистрирован. Если пользователь не найден, для него создается досье с уникальным идентификатором. Новый образец помещается в досье и представляет собой первый, титульный образец для данного пользователя.

В дальнейшем при каждом успешном прохождении идентификации досье пользователя может пополняться новыми образцами для последующего использования в сравнениях.

Каждый человек подвержен изменениям: может изменить прическу, набрать или сбросить массу тела, может быть уставшим или, наоборот, бодрым. Чем больше образцов пользователя в досье, тем надежнее окажутся результаты идентификации и аутентификации пользователя системы.

Задачи идентификации и аутентификации, показатель сходства

Напомним определения, данные нами в прошлой статье:

• Задача идентификации состоит в нахождении объекта по определенному признаку среди многих похожих между собой. Также такую задачу называют сравнением 1:N (один ко многим), где N – общее количество объектов, по которым идет поиск

• Задача аутентификации состоит в подтверждении достаточного сходства объекта со своим образом, записанным ранее. Также задачу называют сравнением 1:1 (один к одному)

Итак, обе задачи в приложении к распознаванию человека по лицу подразумевают сравнение биометрических образцов.

Обычным результатом единичного сравнения, то есть сравнения двух биометрических образцов, является показатель сходства – величина, принимающая значения от 0 до 1.

В большинстве случаев он определяется решением не вполне явно, то есть является результатом вычисления расстояния (по одной из метрик, например, как обычное евклидово расстояние) между векторами биометрических образцов, которые (расстояния) в свою очередь вычисляются нейронными сетями. Результат работы нейронных сетей не всегда может быть легко интерпретируем, как мы наблюдали в примере с «собственными лицами», поэтому сама нейронная сеть может рассматриваться как «чёрный ящик», на выходе дающий вектор характеристик биометрического образца.

Говоря неточно, можно думать о показателе сходства как о некой «вероятности сходства», которая тем больше, чем более похожи сравниваемые биометрические образцы (лица).

Однако, отмечу принципиальное различие между ответами, которые выдают алгоритмы идентификации и аутентификации: в первом случае система в качестве результата выдает последовательность (обычно упорядоченную по убыванию) значений показателей сходства, также называемую вектором показателей сходства. Эта последовательность определяет набор биометрических образцов, наиболее похожих с точки зрения алгоритма на образец, подаваемый на вход. Иными словами, последовательность является списком идентификаторов лиц, которые наиболее близки к искомому лицу, с указанием показателя сходства и упорядоченные по нему. Обычно в нее входит порядка 10 значений, и при больших, и при малых объемах баз пользователей.

Во втором же случае результатом является единственное значение показателя сходства. Таким образом, задача идентификации является более сложной по сравнению с задачей аутентификации, фактически поиск по базе пользователей для идентификации представляет собой сравнение вводного образца с каждым досье, а при аутентификации – с единственным досье.

Общая терминология

Напомню читателю определения для основных понятий, которые используются в оценке решений:

• Пороговое значение уверенности T — граница, устанавливаемая для алгоритма принятия решения. При уровне сходства сравниваемых биометрических данных с эталонными выше Т, принимается решение о совпадении. В противном случае принимается решение о несовпадении.

• Уровень ошибок создания учетной записи — соотношение количества отказов системы при попытке создать учетную запись к количеству всех попыток (Failure-to-enroll rate, FTE).

• Вероятность ложного несовпадения — соотношение количества ложно понятных решений при значении сходства ниже T, к количеству всех принятых решений (False Non-Match Rate, FNMR).

• Вероятность ложного совпадения — соотношение количества случаев ложно принятых решений при значении сходства выше Т, к количеству всех принятых решений (False Match Rate, FMR). Вероятность ложного совпадения следует рассчитывать только для случаев непредумышленного сходства, когда не прикладываются усилия для достижения сходства с другой персоной.

• Вероятность ложноотрицательной идентификации — соотношение количества ложно принятых решений при попытках идентификации зарегистрированных пользователей, иными словами, доля случаев, в которых при заданном уровне сходства T, алгоритм выдает идентификаторы, среди которых нет идентификатора идентифицируемого (False Negative-Identification Rate, FNIR).

• Вероятность ложноположительной идентификации — отношение количества ложно принятых решений по пользователям, незарегистрированным в системе. (False Positive-Identification Rate, FPIR).

• Атака без усилий — попытка верификации, когда пользователь дает свои биометрические данные системе для сравнения со своей учетной записью, но сравнение производится с другой персоной (zero effort attack).

• Кривая баланса ошибок — график параметрической (в зависимости от параметра Т) кривой ложноположительных и ложноотрицательных ошибок (DET-кривая).

Оценка алгоритмов аутентификации

Основным критерием качества работы алгоритмов аутентификации являются показатели FNMR и FMR, то есть относительные количества ошибок первого и второго рода. Иными словами, система не должна отказывать настоящим пользователям слишком часто, но и не должна пропускать попытки злоумышленников и zero-effort attacks.

Для испытаний в системе, переданной на сертификацию, производится регистрация большого числа пользователей из заранее подготовленной базы образцов (лиц), а затем на вход передаются тестовые изображения. Алгоритм должен дать заключение (параметр сходства) по каждому предъявленному тестовому изображению.

Проверяется частота отказов системы, то есть проверяется как часто подлинному пользователю будет отказано в аутентификации. Пороговое значение для принятия решения T идеально должно быть таким, чтобы обеспечивать баланс FMR и FNMR в соответствии с требованиями организации, планирующей использовать испытуемое решение. Вычисление показателя FNMR происходит следующим образом:

u_i — компоненты N-мерного вектора, состоящего из показателей параметра сходства, демонстрируемых системой при предъявлении изображения настоящего или подлинного пользователя.

T — величина порогового значения показателя параметра сходства, выбираемая сертификационной системой.

H(x) — единичная функция Хэвисайда. Для всех отрицательных аргументов она принимает значение 0, для неотрицательных — 1.

Таким образом, ненулевые компоненты суммы определяются лишь теми значениями u_i, которые превышают пороговое значение Т.

Похожим образом вычисляется показатель FMR:

v_i — компоненты N-мерного вектора, состоящего показателей параметра сходства, демонстрируемых системой при предъявлении изображения подложного пользователя или, иными словами, злоумышленника.

Показатель T может варьироваться и принимать любые значения в интервале [0;1]. Вычисляется набор показателей Т на основе квантилей наблюдаемых показателей сходства изображений злоумышленников v_i следующим образом:

• Для начала выбираем интересующий нас интервал значений [FMR_L; FMR_U]

• Разбиваем этот интервал K точками:

• Разбиение даёт равномерную логарифмическую шкалу, количество точек К может варьироваться

• Показатель T_k вычисляем следующим образом:

Иными словами, выполнив, например, 100 тестов с предъявлением изображений злоумышленников, и получив 100 результатов (параметров сходства), мы имеем функцию распределения величины v (параметров сходства). Выбираем значение K, например, 10. Исходя из этого, строим разбиение FMR_k и по каждому k вычисляем значение (1 — FMR_k).

Затем, чтобы получить значения T_k, нужно вычислить квантиль-функцию

Функция F(T) показывает вероятность того, что v ≤ T, например, если по результатам наших 100 испытаний мы получили вектор значений сходства

то F(0.5)=0.98, F(0.51)=0.99, а Q_v(0.98) = {минимальное T, такое что вероятность v попасть не выше T составляет более 0.98}=0.51

То есть, каждому 1 — FMR_k надо найти такой порог T_k, чтобы количество случаев, когда v≤T_k было более M(1 — FMR_k), где M — количество экспериментов с предъявлением портретов злоумышленников.

Далее строим график DET в осях FNMR(T) и FMR(T). FMR_v устремляется к 1, а FMR_L уменьшается настолько, насколько позволяет размер базы портретов злоумышленников.

График DET позволяет визуально оценить устойчивость решения при изменении , а также, например, определить пороговое значение, при котором будет достигаться равенство ошибок первого и второго рода.

Следует отдельно отметить, что можно действовать по упрощенному алгоритму проверки, а именно вместо определения вектора v_i, можно подвергать анализу только его первую компоненту, или, иными словами, брать для оценки только один показатель сходства из выдаваемых решением – максимальный. В таком случае пороговая величина играет роль первичного фильтра, который отбрасывает самые «плохие» изображения. Например, можно выставить его таким образом, что анализу подвергаются лишь наиболее «качественные» изображения.

Оценка алгоритмов идентификации

Основным критерием качества работы алгоритмов идентификации являются показатели FPIR и FNIR, то есть пользователь должен легко распознаваться системой, не должно уходить много попыток для его распознания. С другой стороны, система должна формировать биометрические образцы так, чтобы разные пользователи имели как можно более разные вектора биометрической характеристики.

Как и в предыдущем случае, для испытаний в системе, переданной на сертификацию, производится регистрация большого числа пользователей из заранее подготовленной базы образцов (лиц), а затем на вход передаются тестовые изображения.

Однако различием является то, как вы помните, на выходе дается не один показатель сходства, а несколько: можно сказать, список идентификаторов, обладатели которых с «наибольшей вероятностью» соответствую предъявляемому изображению.

Как и в случае с аутентификацией, важным является выбор пороговой величины для вынесения решений (какой именно пользователь соответствует предъявленной фотографии). Именно пороговая величина определяет решение, алгоритм только выдает параметр сходства. Напомним, что единичный эксперимент состоит из сравнения набора изображений, и идеальным результатом является такой, что все образцы, превысившие порог сходства, принадлежат идентификатору (пользователю), который и является идентифицируемым, а образцы, не превысившие порог, принадлежат другим пользователям, и ни один из незарегистрированных пользователей не смог превысить порог сходства.

Приведу формулы для расчёта ошибок FPIR и FNIR:

F₁ — количество тестовых экземпляров незарегистрированных пользователей, чьи идентификаторы попали в список превысивших порог сходства;

F₂ — количество тестовых экземпляров зарегистрированных пользователей, чьи идентификаторы не попали в список превысивших порог сходства;

G — количество тестовых экземпляров.

Для расчета значения FPIR при известной пороговой величине необходимо:

1. Отобрать тестовые экземпляры, зарегистрированные в системе, затем посчитать количество ошибок, сделанных решением, для которых параметр схожести больше пороговой величины;

2. Поделить на общее количество тестовых экземпляров.

Для расчета значения FNIR при известной пороговой величине необходимо:

1. Подготовить тестовые экземпляры, незарегистрированные в системе;

2. Посчитать количество верно принятых решений, произведенных тестируемым алгоритмом, для которых параметр схожести меньше пороговой величины;

3. Поделить на общее количество тестовых экземпляров.

Построение DET-кривой происходит путем расчета значений FPIR и FNIR при различных пороговых значениях в интервале от 0 до 1:

1. Положим для начала T равной 0;

2. Рассчитываем значения FNIR при пороговой величине T;

3. Рассчитываем значения FPIR при пороговой величине T;

4. Полученные значения (FPIR; FNIR) являются точкой на графике. Примечание: FPIR откладывается по оси X, FNIR – по Y;

5. Увеличиваем T на 0.005;

6. Если T < 1, возвращаемся к пункту 2, иначе заканчиваем построение;

7. DET кривая показывает устойчивость решения относительно изменения пороговой величины T, позволяет найти оптимальные значения FPIR и FNIR.

Выбор условий и наборов данных для испытания решения

Теперь вы знаете основные пути решения задачи оценки биометрических решений по распознаванию лиц, однако стоит дополнительно упомянуть несколько моментов.

Во-первых, имеет значение размер базы тестовых образцов. Решение, которое претендует на хорошие показатели для небольших размеров пользовательских баз, следует испытывать на небольших тестовых выборках: количество пользователей в системе в таком случае может ограничиваться 1 000 досье. Такие решения могут использоваться для работы при условии, что в системе не будет зарегистрировано много людей, например, в замкнутом окружении, скажем, в офисе.

В случае же, когда практически исключены атаки злоумышленников, испытания можно проводить лишь с использованием зарегистрированных пользователей. Однако в остальных случаях, требуется собрать и обработать, иными словами, разбить по досье, значительное (порядка 100 000 досье) количество фотографий (портретов). Также необходимо подобрать базу портретов таких, которые будут использованы в качестве незарегистрированных пользователей.

Желательно, чтобы досье (люди, которым принадлежат портреты) в первом и во втором случае не пересекались

Эти задачи были решены в НСПК: собрано большое количество досье, при помощи Generative Adaptive Networks был создан набор из более 10 000 000 «несуществующих» лиц, то есть полностью синтетических портретов людей. Во-вторых, важно обратить внимание на то, что следует использовать как открытые (публичные), так и закрытые (непубличные) наборы данных для испытаний. Существует несколько больших (порядка сотен тысяч досье) наборов данных, которые некоторое время были в открытом доступе. Они составлены в основном из фотопортретов знаменитостей, полученных из открытых источников (видеозаписи, интервью, фото из газет и т.д.). Такие данные могли использоваться поставщиками биометрических решений для тренировки нейронных сетей, поэтому обученные на них решения могут показывать более высокие результаты по сравнению с решениями, использующими биометрические данные обычных пользователей.

Требования по качеству работы решений

1. Для алгоритма аутентификации: показатель FMR не должен превышать 10^-4 при FNMR≤10^-3

2. Для алгоритма идентификации на базах данных до 100 тыс. лиц: FPIR+FNIR ≤ 10^-4

3. При проведении Presentation Attack Detection по классу B (видеофрагменты, маски, фото высокого качества, экраны устройств) алгоритм должен обеспечивать FMR ≤5 ⋅10^-4 при FNMR≤10^-3

Примечание: Значения FMR, FNMR, FPIR, FNIR измеряются с погрешностью 10% и уровнем достоверности 80%

Требования по скорости работы:

1. Для алгоритма биометрической аутентификации время проверки не превышает 0.2 секунды.

2. Для алгоритма биометрической идентификации при БД до 100 тыс. лиц время проверки не превышает 1 секунды.

3. Время работы алгоритмов проверки живого присутствия не превышает 2 секунд.

Ссылки:

[1] https://pages.nist.gov/frvt/reports/11/frvt_11_report.pdf

[2] https://pages.nist.gov/frvt/reports/ 1N/frvt_1N_report.pdf

[3] ISO_IEC_19795-1

VoiceGrid — Мультимодальная система криминалистического учета и биометрического поиска

Мультимодальная система криминалистического учета и биометрического поиска VoiceGrid представляет собой продукт, позволяющий осуществлять биометрический поиск по двум параметрам – фотографическому изображению лица и голосу.

Достоинства системы

Преимущества / Особенности:

• Формирование биометрической базы учета граждан
• Криминалистический поиск по голосу и лицу
• Инструменты сбора биометрических данных

• Для сбора биометрических характеристик не требуется физического контакта
• Возможность добавления дополнительных модальностей (дактилоскопия, ДНК и пр.)
• Обеспечение построения систем любого масштаба – от региона до страны

Биометрический учет

Учет биометрических параметров граждан является неотъемлемым требованием безопасности любого современного государства. С ростом преступных группировок до международных масштабов, а также развитием технологий, которые использует криминальный мир, только биометрический учет и анализ позволяет обеспечивать эффективное выявление, расследование и предотвращение преступлений.

Решение VoiceGrid позволяет правоохранительным органам эффективно применять и с успехом использовать в своей деятельности новые биометрические модальности голос и лицо. VoiceGrid позволяет органам государственной власти и правоохранительным органам формировать базы биометрических характеристик голосов и лиц населения. VoiceGrid является эффективным средством организации как биометрического гражданского учета, так и криминалистического учета биометрических параметров задержанных, подозреваемых и преступников.

Поиск по лицу и голосу

Обладая биометрической базой лиц и голосов, правоохранительные органы получают дополнительный эффективный инструмент при проведении расследований. В отличие от широко используемых биометрических модальностей (отпечатки пальцев, ДНК), биометрия по голосу и лицу не требует физического контакта с человеком, что существенно расширяет возможности проведения расследований. Для идентификации личности в системе VoiceGrid могут использоваться любые аудиозаписи подозреваемых или видеоматериал с камер наблюдения.

VoiceGrid позволяет проводить поиск по фотографии или записи голоса по биометрическим базам до сотен миллионов образцов.

Функциональные возможности

 

Обеспечение безопасности данных.

Надежная защита передаваемой и хранимой в системе информации обеспечивается за счет использования протокола https, разграничения прав пользователей на основе групп и ролей, регистрации всех действий операторов в базе аудита, а также защиты рабочего места оператора от кражи паролей.

 

 

Обучение.

Специалисты нашей компании осуществляют комплексное обучение персонала Заказчика, обеспечивая наиболее качественное и эффективное использование системы на местах.

 

 

Техническая поддержка.

Круглосуточная двухуровневая техническая поддержка осуществляется специалистами в центральном офисе разработчика, а также локальными службами на местах.

 

 

Масштабируемость.

Отсутствие технических ограничений по объему хранимой информации, по количеству пользователей позволяет использовать решение в качестве универсальной платформы для хранения, поиска и других операций с медиа-данными в рамках лаборатории, региона или целого государства.

 

 

Возможность удаленной работы.

Web-интерфейс, поддержка большинства браузеров в совокупности с защищенными протоколами передачи данных обеспечивают высокую степень мобильности специалиста, ведущего расследование.

 

 

Платформонезависимость.

Система совместима со всеми существующими операционными системами, что позволяет подстраиваться под IT-инфраструктуру Заказчика.

 

 

Интеграция с другими криминалистическими системами.

Обладая клиент-серверной архитектурой и удобными программными интерфейсами, система биометрического поиска уже готова к интеграции с другими системами как биометрических, так и небиометрических учетов, в том числе и экспертными системами «Центра речевых технологий», что позволяет организовывать эффективные распределенные системы учета, поиска и обработки любых криминалистических данных.

 

 

Работа с материалом практически любого качества.

Система позволяет осуществлять работу с голосовым и фотографическим материалом практического любого качества, полученным из различных источников.

 

Оптимизация принятия решений — Axmor

Задача

Сбор и анализ данных с датчиков на велосипеде спортсмена, его биометрических данных, текущего местоположения и прогнозируемых погодных условий для принятия более эффективных решений во время гонки Race Across America.

RAAM общепризнанно считается одним из самых сложных в мире тестов на выносливость. Маршрут гонки протягивается от западного к восточному побережью США и составляет 4860 км. Более того, гонка не разделена на этапы и идет непрерывно от места старта к финишной линии.

Решение

Специалисты компании Аксмор в сотрудничестве с IBM разработали веб-приложение для спортсмена Dave Haase, которое визуализирует данные с различных датчиков, прогнозируемых погодных условий и местоположения в удобном для пользователей формате. Данные с показателями спортсмена консолидировались на его смартфоне и далее импортировались в базу данных.

Собранные данные можно разделить на следующие группы:

• Биометрические данные спортсмена: сердечный ритм, внутренняя температура тела, температура кожи и частота дыхания.
• Показатели результативности: мощность, скорость.
• Погодные условия: ветер, температура воздуха.
• Местоположение спортсмена: рельеф местности, высота над уровнем моря.

Конечными пользователями этого веб-приложения является команда поддержки и фанаты. Учитывая потребности каждого сегмента пользователей, наша команда разработала две панели наблюдения за основными показателями спортсмена.

Интеграция с социальными сетями

Для того, чтобы фанатам было проще и удобнее следить за успехами спортсмена Dave Haase, разработанное нами веб-приложение было интегрировано с популярными социальными сетями, такими как Twitter и Facebook.

Интеграция с системой трекинга

Для отслеживания места Dave Haase среди его соперников, наша команда интегрировала приложение с системой трекинга Track Leaders. Это позволило фанатам наблюдать за местоположением, маршрутом и статусом (активный, финишировавший, выбывший из участия) спортсменов.

Интеграция с сервисом гидрометеорологических прогнозов

Пересекая территорию от западного к восточному побережью, спортсмены находились в экстремальных условиях. Они сталкивались с проливными дождями, сильными порывами ветра и обезвоживающей жарой. Для того, чтобы прогнозировать погодные условия и эффективно использовать их в текущий момент, веб-приложение было интегрировано с сервисом Weather Underground.

Биометрические характеристики посадочного материала как тест-показатель успешности культур Pinus silvestris L

Вайс А.А. Мониторинг таксационных показателей пихтовых насаждений Средней Сибири на основе таблиц хода роста // Эпоха науки. 2016. № 5. С. 74–78.

Wais A.A. Monitoring of Taxation Indicators of Cedar Plantings of Central Siberia on the Basis of Tables of the Course of Growth. Epokha nauki [Era of Science], 2016, no. 5, pр. 74–78.

Маслаков Е.Л. Структура и густота древостоев при плантационном лесовыращивании // Выращивание и формирование высокопродуктивных насаждений в южной подзоне тайги. Л.: ЛенНИИ ЛХ, 1984. С. 104–111.

Maslakov E.L. Structure and Density of Forest Stands in Plantation Forest Cultivation. Cultivation and Formation of Highly Productive Plantations in the Southern Taiga Subzone. Leningrad, LenNIILKh Publ., 1984, pp. 104–111.

Мочалов Б.А. Рекомендации и технологические карты по выращиванию саженцев сосны и ели в питомниках северной и средней подзон тайги европейской части России. Архангельск: СевНИИ ЛХ, 2005. 35 с.

Mochalov B.A. Recommendations and Technological Charts for Growing Seedlings of Pine and Spruce in Nurseries of Northern and Middle Taiga Subzones of the European Part of Russia. Arkhangelsk, NRIF Publ., 2005. 35 p.

Нуреева Т.В., Мифтахов Т.Ф., Чурикова М.Н., Белоусов А.А., Краснов В.Г. Состояние и продуктивность искусственных сосняков, созданных на сельскохозяйственных землях, в заповеднике «Большая Кокшага» // Научные труды Государственного природного заповедника «Большая Кокшага». Йошкар-Ола: Марийский гос. ун-т, 2013. Вып. 6. С. 185–198.

Nureyeva T.V., Miftakhov T.F., Churikova M.N., Belousov A.A., Krasnov V.G. The State and Productivity of Homogeneous Pine Forests Located on the Agricultural Lands in the Bolshaya Kokshaga Reserve. Proceedings of the Bolshaya Kokshaga Nature Reserve. Yoshkar-Ola, MarSU Publ., 2013, vol. 6, pр. 185–198.

Пигарев Ф.Т., Беляев В.В., Сунгуров Р.В. Комплексная оценка качества посадочного материала и его применение на Европейском Севере. Архангельск: АИ ЛиЛХ, 1987. 14 с.

Pigarev F.T., Belyayev V.V., Sungurov R.V. Integrated Assessment of the Quality of Planting Material and Its Application in the European North. Arkhangelsk, AILiLKh Publ., 1987. 14 p.

Пигарев Ф.Т., Сунгуров Р.В., Гаевский Н.П., Козловский В.Д. Рост, изменчивость и строение культур сосны, созданных разными сеянцами // Вопросы экономики лесного хозяйства и лесоустройства на Европейском Севере. Архангельск, 1987. С. 104–110.

Pigarev F.T., Sungurov R.V., Gaevskiy N.P., Kozlovskiy V.D. Growth, Variability and Structure of Pine Crops Created by Different Seedlings. Issues of Forest Economics and Forest Management in the European North. Arkhangelsk, 1987, pp. 104–110.

Рогозин М.В. Селекция сосны обыкновенной для плантационного выращивания: моногр. / Перм. гос. нац. исслед. ун-т. Пермь, 2013. 200 с.

Rogozin M.V. Selection of Scots Pine for Plantation Cultivation: Monograph. Perm, PSU Publ., 2013. 200 р.

Рогозин М.В., Разин Г.С. Лесные культуры Теплоуховых в имении Строгановых на Урале: история, законы развития, селекция ели / под ред. М.В. Рогозина. Пермь, 2011. 192 с.

Rogozin M.V., Razin G.S. Teploukhovs’ Forest Plantations in the Stroganov Estate in the Urals: History, Laws Development, Selection of Spruce. Ed. M.V. Rogozin. Perm, 2011. 192 p.

Рогозин М.В., Разин Г.С. Развитие древостоев. Модели, законы, гипотезы: моногр. / под ред. М.В. Рогозина; Перм. гос. нац. исслед. ун-т. Пермь, 2015. 11 Мб. 1 электрон. опт. диск (CD-ROM).

Rogozin M.V., Razin G.S. Development of Tree Stands. Models, Laws, Hypotheses: Monograph. Ed. by M.V. Rogozin. Perm, PSU Publ., 2015.

Ромедер Э., Шенбах Г. Генетика и селекция лесных пород. М.: Сельхозиздат, 1962. 268 с.

Rohmeder E., Schönbach H. Genetik und Züchtung der Waldbäume [Genetics and Breeding of Forest Species]. Trans. from German. Moscow, Selkhozizdat Publ., 1962. 268 p.

Сунгурова Н.Р., Сунгуров Р.В. Анализ состояния и роста культур сосны и ели в северо-таежном районе // Изв. вузов. Лесн. журн. 2015. № 2. С. 70–79.

Sungurova N.R., Sungurov R.V. The Analysis of the Condition and Growth of Pine and Spruce Crops in the North-Taiga District. Lesnoy Zhurnal [Russian Forestry Journal], 2015, no. 2, pр. 70–79. DOI: https://doi.org/10.17238/issn0536-1036.2015.2.70

Baumanis I., Lipins L. Forest Science in Latvia. Baltic Forestry, 1995, vol. 1, no. 1, pр. 22–29.

Gabrilavičius R. Genotypic Structure of Scots Pine Populations. Biology, 1994, no. 2, pр. 29–30.

Gabrilavičius R., Danusevičius I. Genetic Resources of Conifers and Their Conservation in Lithuania. Baltic Forestry, 1996, vol. 2, no. l, pр. 15–21.

Haapanen M. Evaluation of Options for Use in Efficient Genetic Field Testing of Pinus Sylvestris (L.). Research Papers 826. Finnish Forest Research Institute, 2002. 144 p.

Jansson G., Danell Ö., Stener L.-G. Correspondence between Single-Tree and Multiple-Tree Plot Genetic Tests for Production Traits in Pinus sylvestris. Canadian Journal of Forest Research, 1998, vol. 28, no. 3, pр. 450–458. DOI: https://doi.org/10.1139/x98-004

Kuuluvainen T., Wallenius T.H., Kauhanen H., Aakala T., Mikkola K., Demidova N., Ogibin B. Episodic, Patchy Disturbances Characterize an Old-Growth Picea abies Dominated Forest Landscape in Northeastern Euroрe. Forest Ecology and Management, 2014, vol. 320, pр. 96–103. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2014.02.024

Lambeth C.C., Buijtenen J.P., Duke S.D., McCullough R.B. Early Selection is Effective in 20-Year-Old Genetic Tests of Loblolly Pine. Silvae genetica, 1983, vol. 32(5-6), pp. 210–215.

Lindgren D. Prediction and Optimization of Genetic Gain with Regard to Genotype x Environment Interaction. Studia forestalia snecica, 1982, vol. 166, рр. 15–24.

Mikola J. Progeny Testing in Conifers. Progeny Testing and Breeding Strategies: Proceedings of the Nordic Group of Tree Breeders, Edinburgh, October 6–10, 1993. Edited by S.J. Lee. Edinburgh, Forestry Commission, 1993, pр. 1–17.

Omelko A., Ukhvatkina O., Zhmerenetsky A., Sibirina L., Petrenko T., Bobrovsky M. From Young to Adult Trees: How Spatial Patterns of Plants with Different Life Strategies Change during Age Development in an Old-Growth Korean Pine-Broadleaved Forest. Forest Ecology and Management, 2018, vol. 411, pр. 46–66. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2018.01.023

Rogozin M.V., Razin G.S. Development of the Forest Stand and Its Constant. Vestnik Permskogo universiteta. Seriya Biologiya [Bulletin of Perm University. Biology], 2012, no. 2, рр. 13–21.

Rogozin M.V., Razin G.S. Development of Forest Stands. Models, Laws, Hypotheses. Raleigh, NC, Lulu Press, 2015. 201 p.

Szymanski S. Wplyw jakosci sadzonek sosnowych na wzrost I roznicowanie sie drzewostanu. Pr. Komis. nauk rob. ikomis. nauk les. PTPN, 1979, no. 48, рр. 23–41

Как работает биометрия в России и следует ли ее опасаться? | Цифровые технологии

Биометрию можно назвать самым многообещающим способом идентификации и аутентификации: удобство пользования сочетается в ней с надежностью, а считыватели уже достаточно просты, чтобы встраиваться в мобильные телефоны. Россия также следует общемировому тренду. Рассказываем, как в нашей стране работает биометрическая система.

В последние пару лет в России тема биометрической идентификации граждан находится в фокусе общественного и политического внимания. Это связано главным образом с развитием Единой биометрической системы, для нормативно-правового обеспечения которой был принят Федеральный закон от 31 декабря 2017 г. № 482-ФЗ «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации».

В частности, Центробанк уже довольно давно прилагает усилия к тому, чтобы стимулировать банки к применению таких систем удостоверения личности. Банки стараются: например, Сбербанк разворачивал в Москве пилотную зону с банкоматами, способными опознавать клиента по лицу. Выгоды кажутся очевидными: скажем, для открытия вклада не нужно беспокоиться о наличии паспорта, достаточно прийти в отделение и предъявить самого себя, а при общении с банкоматом не понадобится и пластиковая карта.

Что такое биометрия?

Общеизвестные примеры биометрических данных — это характерные рисунки радужной оболочки глаза или папиллярных линий на подушечках пальцев. Впрочем, стоит отметить, что к биометрии относят не только физические, но и поведенческие показатели, наподобие походки или индивидуальных особенностей набора текстов на клавиатуре.

Однако к какому бы типу ни относились эти данные, они в любом случае неотъемлемы от человека и поэтому могут гарантировать очень высокую надежность удостоверения личности — при условии, что считыватели трудно обмануть. В целом биометрическая аппаратура развивается сейчас именно в этом направлении, повышая устойчивость к фотографиям лиц и напечатанным на 3D-принтерах пальцам.

Главные требования к биометрическим характеристикам можно назвать «тремя У»: универсальность, уникальность, устойчивость. Иначе говоря, для того, чтобы стать критерием распознавания личности, параметр должен иметься у каждого человека, отличаться в каждом конкретном случае и оставаться относительно неизменным со временем. Есть и несколько сопутствующих требований: например, характеристика должна быть удобна для измерения, включая общественную приемлемость этой процедуры.

Имеются ГОСТы по следующим методам:

• изображение отпечатка пальца,
• изображение лица,
• изображение радужной оболочки глаза,
• изображение сосудистого русла,
• геометрия контура кисти руки,
• динамика подписи,
• данные ДНК.
  

Помимо этих способов известен или обсуждается ряд других, в том числе довольно экзотичных:

• звучание голоса,
• изображение сетчатки глаза,
• тепловая карта лица,
• индивидуальный характер набора текста на клавиатуре.
  

Какие существуют проблемы с биометрией?

В то же время способ имеет свои изъяны. Так, заметной теоретической проблемой является требование уникальности, которое, согласно некоторым измерениям, не может быть полностью выполнено. В связи с этим вводят два понятия: частота ложного одобрения (false acceptance rate, FAR) и частота ложного отказа (false rejection rate, FRR).

Первый параметр отражает вероятность того, что по данным пользователя А будет идентифицирован / аутентифицирован пользователь В — например, в результате совпадения их показателей.

Второй параметр — это, наоборот, вероятность того, что система не узнает пользователя, посчитав его посторонним лицом. По некоторым данным, если для отпечатков пальцев средний FAR составляет 0,01%, то для лица и голоса (тех самых параметров, которые будут использовать отечественные банки) он может достигать 1-2%. Именно поэтому существует мнение, что биометрия не подходит для массового внедрения: если одна попытка аутентификации из ста будет заканчиваться несанкционированным доступом, то в масштабах страны это даст миллионы инцидентов.

Практика применения биометрии в России:

Исторически первой формой работы с биометрическими данными можно смело назвать сбор сведений о правонарушителях в рамках работы силовых ведомств. Отпечатки пальцев, например, — классическое доказательство при расследовании преступлений. Работая с подозреваемыми и осужденными, правоохранительные органы фиксируют рост человека, характерные приметы его внешности.

При этом, если в обычных биометрических системах данные обезличиваются, то здесь, напротив, устанавливается точная связь измеренных параметров с конкретным человеком. В предыдущем разделе, рассматривая законодательство о персональных данных, мы отметили, что в связи с осуществлением правосудия или оперативно-розыскными мероприятиями согласие субъекта на сбор биометрических ПД не требуется; эти положения подчеркивают особый характер таких сведений.

Упоминания о биометрии в нашем обзоре законодательства начались с заграничных паспортов. Действительно, основной документ гражданина России за рубежом по сей день остается одной из главных областей применения биометрических технологий. Микросхема в подобном изделии бывает способна хранить не только общие сведения о владельце (например, имя, фотографию и т. п.), но и рисунок радужной оболочки глаза или отпечаток пальца.

Строго говоря, паспорт с биометрией не обязателен, но людей стараются стимулировать к получению именно такого документа — в частности, увеличением вдвое срока его действия. Иногда высказываются опасения относительно надежности биометрических паспортов и их устойчивости к подделке, а также в связи с возможностью считывать данные удаленно; однако в целом можно сказать, что удостоверение личности с помощью биометрии вызывает большее доверие — вплоть до того, что некоторые страны готовы разрешать въезд только по этому типу документов.

Что можно делать при помощи биометрии В России?

• дистанционную регистрацию в банках
• открывать свой счет, делать вклад или оформлять кредит
• расплачиваться за покупки в некоторых магазинах, кофейнях и заправках
• снимать деньги в банкомате.

Для чего российские банки собирают биометрию?

Работа над системой хранения и использования данных началась еще в 2017 году. С 1 июля 2018 года была запущена Единая биометрическая система — база, в которой хранятся биометрические данные граждан. Тогда же начали прием биометрии несколько крупных банков — Сбербанк, Альфа-Банк, ВТБ, Почта Банк, Райффайзен и другие.

Разработчиком и оператором системы выступает Ростелеком — он обрабатывает данные и обеспечивает их безопасное хранение. Сейчас в биометрическую систему можно сдать запись голоса и изображение лица. По этим данным можно идентифицировать человека как в отделении, так и удаленно — например, по телефону или через мобильное приложение. Возможно, в будущем в системе будут храниться и другие параметры — отпечатки пальцев или снимки радужки глаза. 

Биометрическая система должна облегчить работу банков и процесс оформления финансовых продуктов для их клиентов. Теперь, чтобы определить личность клиента, не обязательно требовать паспорт — достаточно сопоставить голос и лицо с записями в базе. Клиент банка может оформить любой его продукт — например, вклад или кредит — в любое время и в любом месте по телефону или в интернет-банке. Банковские услуги станут доступнее людям из удаленных регионов, где выбор банков ограничен или отсутствует.

Как сдать биометрию?

Узнать, где в вашем городе можно сдать свои голос и лицо, можно с помощью карты на сайте Центробанка. Здесь можно найти список отделений банков с адресами и временем работы. Список постоянно расширяется, в нем появляются новые отделения и банки.

Для сдачи своих данных нужны только паспорт, СНИЛС и аккаунт на Госуслугах. После того, как вы подпишите согласие на обработку, сотрудник банка начал сбор биометрии. Процесс состоит из записи голоса и изображения лица. На первом этапе нужно три раза прочитать вслух цифры, например, — от 0 до 9, затем от 9 до 0, и в случайном порядке. На втором этапе сотрудник фотографирует лицо как на паспорт.

Отметим, что сбор биометрии может отличаться от места к месту. 

Безопасно ли сдавать биометрию?

Сразу после первых новостей о начале сбора банками биометрии появились люди, которые начали сомневаться в надежности хранения своих данных. С одной стороны, они боялись, что дырами в системе могут воспользоваться мошенники – в том числе, подставные люди в банках – чтобы оформлять на посторонние лица кредиты. Другие опасаются того, что система не сможет правильно распознать человека из-за изменений в голосе (например, при простуде) или во внешности (например, после пластической операции или травмы).

Разработчики ЕБС учитывают эти проблемы и стараются свести их к минимуму. Биометрические данные записываются в ЕБС без привязки к персональным – ФИО, возрасту, номеру и серии паспорта, номеру СНИЛС и другим. Для их безопасного хранения используются современные средства шифрования, сертифицированные ФСБ и ФСТЭК. Передача информации происходит по защищенным каналам связи. Голос и изображение лица проверяются одновременно по множеству разных параметров. Как утверждают специалисты Ростелекома, вероятность ошибки – 1 на 10 000 000.

Конечно, уже сейчас можно достаточно точно смоделировать внешность любого человека и даже подделать его голос. Чтобы распознавать и отметать имитации, ЕБС вводит дополнительные методы подтверждения личности. Она обращает внимание на выражение лица, расположение камеры, интонацию и другие параметры, которые могут показать, что к системе обращается сам клиент, а не имитация. Иногда нужно будет ответить на контрольные вопросы или совершить дополнительные действия – например, дотронуться до мочки уха. Так дополнительно будет подтверждаться факт того, что с системой взаимодействует реальное лицо.

Читать также:

В черных дырах могут быть вселенные. Рассказываем о новом открытии

На 3 день болезни большинство больных COVID-19 теряют обоняние и часто страдают насморком

Исследование: на дне океана нашли 15 млн тонн микропластика

Примеры биометрических характеристик (индикаторов). (лицо. (b) …

Контекст 1

… подпись и • голосовая печать (некоторые примеры показаны на рис. 1) [6], [7], [8], [16 ], [17]. Все эти биометрические методы имеют свои преимущества и недостатки и допустимы в зависимости от области применения. Общая архитектура биометрической системы изображена на рис. 2. Логически ее можно разделить на два модуля: 1) модуль регистрации и 2) идентификационный…

Контекст 2

… случайным образом выбрано 640 отпечатков пальцев 64 человек в качестве обучающего набора, а оставшиеся — как тестовый. Среднее и стандартное отклонение распределения самозванцев (рис. 10a) было оценено в 0,70 и 0,64 из 403200 (640 ¥ 630) оценок соответствия самозванцев проверочного теста «все против всех» путем подбора вероятностной модели, описанной в разделе 4.1 соответственно. Всего в качестве обучающей выборки использовались 542 изображения лиц. Поскольку существуют вариации положения, ориентации, масштаба и освещения…

Контекст 3

… используется для распознавания лиц. Были аппроксимированы верхние n = 5 распределений самозванцев. Как правило, чем больше значение n, тем ниже процент ложных отклонений распознавания лиц. Однако, чем больше n, тем больше кандидатов нужно проверять с помощью проверки отпечатков пальцев. Очевидно, что существует компромисс между точностью и скоростью биометрической системы. На рис. 10b показано распределение самозванцев в ранге №2. …

Контекст 4

… Проверки с использованием только отпечатков пальцев (2 235 000 = 1500 ¥ 1490 тестов) или лиц (342 750 = 350 ¥ (590-5) + 240 ¥ (590-15) тестов) перечислены в таблице 1. Обратите внимание, что FRR в интеграции столбец включает частоту ошибок (1,8 процента) подлинных лиц, не присутствующих в первой пятерке совпадений. Рабочие кривые приемника построены на рис. 11, на котором истинная скорость приема (процент принятых подлинных лиц, т. Е. 1 -FRR) нанесена на график в зависимости от FAR. Из результатов этих тестов можно сделать вывод, что интеграция отпечатков пальцев и лиц приводит к значительно лучшему распознаванию…

Биометрия — обзор | Темы ScienceDirect

Камеры с диафрагмой. Они выполняют распознавание определение личности человека путем математического анализа случайных образов, которые видны в радужной оболочке глаза с некоторого расстояния. Он сочетает в себе компьютерное зрение, распознавание образов, статистический вывод и оптику.

Распознавание диафрагмы. Очки или контактные линзы редко препятствуют этому, и их можно сканировать на расстоянии от 10 см до нескольких метров.Радужная оболочка остается стабильной в течение долгого времени до тех пор, пока нет травм, и одно сканирование может длиться всю жизнь.

Отпечатки пальцев. Образуется, когда гребни трения на коже соприкасаются с поверхностью, восприимчивой к отпечатку, с использованием агента для формирования отпечатка, такого как пот, масло, чернила, жир и т. Д. Средство переносится на поверхность и оставляет отпечаток, который образует отпечаток пальца.

Системы распознавания ручных сканеров и считывателей пальцев. Они измеряют и анализируют общую структуру, форму и пропорции руки, например длину, ширину и толщину кисти, пальцев и суставов, а также характеристики поверхности кожи, такие как складки и гребни.

Устройство распознавания лиц. Это позволяет просмотреть изображение или видео человека и сравнить его с изображением в базе данных. Это делается путем сравнения структуры, формы и пропорций лица; расстояние между глазами, носом, ртом и челюстью; верхние очертания глазниц; боковые стороны рта; расположение носа и глаз; и область вокруг скул.Основными методами распознавания лиц и являются анализ функций, нейронная сеть, собственные лица и автоматическая обработка лиц.

Распознавание голоса Распознавание голоса. Это спектрограмма, представляющая собой график, показывающий частоту звука по вертикальной оси и время по горизонтальной оси. Различные типы речи создают разные формы на графике. Спектрограммы также используют цвет или оттенки серого для представления акустических качеств звука.

Смарт-карта. Карманная пластиковая карта со встроенным чипом, который может обрабатывать данные. Он используется в таких отраслях, как образование, здравоохранение, банковское дело, правительство и биометрия . Смарт-карты могут обрабатывать данные посредством ввода и вывода информации и по сути являются мини-процессором. Они могут предоставлять идентификацию, аутентификацию, хранение данных, а также другие услуги в образовательной среде.

Цифровая биометрическая подпись. Это эквивалентно традиционной рукописной подписи во многих отношениях, потому что правильно реализованную подпись труднее подделать, чем традиционный тип.Схемы цифровой подписи криптографически основаны на и должны быть правильно реализованы, чтобы быть эффективными. Цифровые подписи могут использоваться для электронной почты, контрактов или любого сообщения, отправляемого через какой-либо другой криптографический протокол .

Распознавание вен. Это биометрический метод распознавания людей на основе уникальных физических и поведенческих особенностей. Физиологическая биометрия — это один из классов биометрии, который имеет дело с физическими характеристиками и атрибутами, которые уникальны для людей.Распознавание вен — это тип биометрии, который можно использовать для идентификации людей на основе рисунка вен на человеческом пальце.

Что такое биометрия — Полное руководство

25 марта 2020 г.

Что такое биометрия? Давайте обсудим современные типы биометрического скрининга и будущее технологии биометрической проверки. Читайте дальше.

Что первое приходит в голову, когда вы слышите слово «биометрия»? Биологи измеряют пробирку с клетками; критерии оценки учителей естественных наук, которые они используют для тестов своих учеников; или, может быть, это особенность одного из самых современных инструментов Бэтмена, который он использует как величайший детектив в мире.

Подумайте о биометрии в двух частях : «Био» как в «биологии». Биология — это научное исследование жизни и живых организмов. «Метрики» — это не просто инструмент, который мир (за исключением США) использует для измерения расстояния между местами; Метрики — это основанная на правилах система измерения данных, часто используемая для целей сравнения или отслеживания.

Биология в основном качественная; метрики количественные. Как могут две вещи, которые кажутся несовместимыми, объединиться, чтобы предоставить приложение аутентификации, которое обеспечивает безопасность в цифровом мире, устраняя разрыв между разрывом и реальностью? Сегодня многие эксперты утверждают, что, поскольку биометрические идентификаторы уникальны для всех, биометрическая идентификация в конечном итоге более безопасна, чем традиционные пароли, двухфакторная аутентификация и ответы, основанные на знаниях.

В этом руководстве мы ответим на некоторые общие вопросы о том, что такое биометрия, как базовая биометрическая система распознавания работает с личностью человека, а также обсудим современные решения для биометрической идентификации и типы проверки. Читайте дальше.

Биометрические типы и их показатели: физиологические и поведенческие

Если вы когда-нибудь разблокировали мобильное устройство пальцем, сканировали лицо, чтобы увидеть, сколько денег в приложении вашего банка, или кричали «Эй, Алекса», чтобы узнать, сколько времени приготовить яйцо — поздравляем! Вы использовали свои биометрические данные.Биометрия (включая те, которые используются в вышеупомянутом примере) делятся на две категории: физиологические и поведенческие.

Отпечаток пальца человека — наиболее распространенный биометрический показатель, который сегодня используется в мире для идентификации человека — классифицируется как «физиологический» биометрический индикатор — особый физический рисунок на теле человека. Сканирование лица одного и того же человека или распознавание лица также является физиологическим биометрическим, но также может быть сегментировано, чтобы показать другие физиологические биометрические датчики, такие как форма ушей, ширина глаз друг от друга, форма и длина носа, тип волос и т. Д. другие.Физиологические биометрические данные анализируются с помощью таких вещей, как распознавание лиц и считыватели отпечатков пальцев — элементы, которые довольно часто встречаются на мобильных устройствах, таких как смартфоны, ноутбуки и планшеты.

Голос человека — это «поведенческий» биометрический индикатор — определенные закономерности, связанные с действиями человека. Физический отпечаток пальца можно снять с устройства, но можно измерить способ использования указанного устройства для создания профиля. Хотя есть некоторые пересечения с физическими чертами, поведенческие биометрические индикаторы все чаще используются в цифровых приложениях и в Интернете для отслеживания и определения того, кем является человек, на основе набора шаблонов, созданных их поведением.Например, большинство современных компаний, у которых есть цифровая платформа, будут рассматривать поведенческие характеристики, такие как прокрутка веб-страницы с помощью мыши, пролистывание веб-страницы, чтобы указать на просмотр с мобильных устройств, или щелчки по сравнению с жесткими нажатиями как один из методов биометрического распознавания, который может помочь создать профиль личности человека.

Физиологическое — форма тела.

1. Отпечаток пальца — гребни на пальце
2. Геометрия руки — расстояние между пальцами, длина пальцев и т. Д.
3. Отпечаток ладони — линии на ладони и ладони, толщина / ширина
4. ДНК — анализ генетической последовательности
5. Кровь — группа крови
6. Измерения лица — включая геометрию ушей, нос, размер и форму головы, расстояние до глаз, цвет волос и т. Д.
7. Ирис и сетчатка — цвет и форма глаз
8. Veins — узоры вен глаз, рук,
9. Сердцебиение и ЭКГ

Поведенческие модели, выявленные в поведении человека

1. Ритм набора и динамика нажатия клавиш
2. Ходьба
3. Голосовые и речевые интонации
4. Жесты
5. Веб-навигация — прокрутка и пролистывание
6. Распознавание письменного текста, например подписи или шрифта
7. Географическое положение и IP-адреса
8. Покупательские привычки
9. Использование устройства
10. История браузера и файлы cookie

Как работает биометрия? Для чего используется биометрия?

Давайте вернемся к вступлению, где мы разделили «биометрию» на два слова: биология и метрики.Метрики часто включают сравнение наборов данных для поиска закономерностей и изучения тенденций. Биометрия делает то же самое, сравнивая набор биологических данных «что-то, что есть у человека» с «чем-то, что они есть» — фраза, которую часто используют эксперты по идентификации, обсуждая подход «замок и ключ» и токен к идентификации и аутентификации пользователей в современном мире. системы паролей.

Как работает биометрия в технике: Будь то физиологическая или поведенческая, вот как работает базовая система:

1. Биометрическое программное обеспечение, такое как «распознавание лиц», фиксирует вводимые пользователем биологические данные (в данном случае лицо)
2. Программа измеряет захват для создания шаблона точки базовых данных или «блокировки», которая будет определяющей точкой данных для будущего использования
3. Биометрические характеристики, которые измеряются и регистрируются, преобразуются и сохраняются как данные во внутреннем оборудовании на используемом устройстве или на облачной платформе на этапе регистрации
4. Отсюда биометрические датчики сравнивают любые новые входные данные как потенциальный «ключ» с ранее полученной строкой данных в «замке».”Только соответствующие биометрические данные, будь то физиологические или поведенческие характеристики, подтвердят личность человека и разблокируют службу или учетную запись

Важное примечание : биометрический шаблон или «замок», как мы его здесь называем, — это не все изображение, а скорее код, который сгенерирован для описания биометрических характеристик изображения «замка» внутри контекст конкретной биометрической технологии. Если бы человек взглянул на данные отпечатка пальца, предоставленного кем-то в шаблоне «блокировки», после того, как он отсканировал свой палец до своего телефона, он бы показал последовательность кода вместо увеличенного изображения отпечатков ваших пальцев.

После регистрации и сохранения каждый раз, когда биометрические данные сканируются в систему в качестве «ключа» для разблокировки доступа, биометрические данные сравниваются и измеряются данными, описанными в шаблоне «блокировки». Если биометрический ключ совпадает, дверь разблокирована. Если биометрический ключ не подходит, пользователю отказывают.

Одним из основных преимуществ биометрической аутентификации является то, что «замки» или шаблоны не представляют собой полные изображения всех биометрических данных, предоставляемых пользователем. Например, если бы хакеру удалось взломать базу данных биометрических «замков», у него не было бы внезапно доступа к конфиденциальным изображениям биометрических данных людей, а также не было бы возможности внезапно разблокировать все свои сервисы, использующие биометрические данные, с их « ключ », поскольку они физически не содержат биометрических характеристик или признаков.

Большая часть того, почему биометрия обеспечивает высокий уровень безопасности, заключается в том, что современные коммерческие технологии предотвращают цифровое преобразование биометрических характеристик в гнусных целях. У вас должен быть настоящий физический отпечаток пальца, чтобы иметь возможность использовать сканер отпечатков пальцев и получить его разрешение. Однако скорость технологических изменений означает, что это вопрос «когда», а не «если» будет создана технология для воспроизведения биометрических характеристик.

Большинство экспертов согласятся, что идеальная биометрическая система должна требовать, чтобы биометрические данные в реальном времени представлялись каждый раз для доступа.Кроме того, решения для биометрической идентификации не должны быть единственной вещью, которую «замок» требует в качестве «ключа»; Система многофакторной аутентификации, которая сочетает биометрические характеристики, такие как считыватели отпечатков пальцев в сочетании с распознаванием голоса, среди других более традиционных элементов, таких как 2FA или пароли, обеспечит оптимальную безопасность.

Типы биометрических технологий и их использование

Сегодня существует огромное количество приложений и сервисов, использующих биометрические технологии.Вот некоторые из наиболее распространенных из них, с которыми люди взаимодействуют ежедневно:

1. Персональное оборудование — телефоны, ноутбуки, ПК, планшеты.
2. Финансовые транзакции — платежи, такие как электронные переводы, часто требуют подтверждения личности перед обработкой
3. Здравоохранение — Биометрия может помочь кабинетам врачей, больницам и клиницистам лучше вести учет пациентов или предотвращать нарушения, предотвращая раскрытие медицинских записей сторонам, не имеющим разрешения
4. Правоохранительные органы — Агенты ежедневно используют биометрию для поимки и отслеживания преступников.Отпечатки пальцев и анализ ДНК кого-нибудь? Биометрия также используется тюрьмами и тюрьмами для управления заключенными. Например, агенты сфотографируют татуировки заключенного, чтобы отследить принадлежность к преступной организации и построить профиль биометрических характеристик
5. Аэропорты — Многие современные аэропорты начинают использовать биометрию распознавания лиц. Путешественники могут зарегистрироваться, сфотографировав их глаза и лицо на камеру. Во время путешествия вместо того, чтобы стоять в длинных очередях для обработки, пассажиры просто входят в ускоренную очередь, смотрят в камеру, которая сравнивает их лицо с их биометрической базой данных, и получают одобрение

Преимущества и использование биометрии

Биометрия, технология, которая измеряет и анализирует наши биологические данные

# кибербезопасность # общество # бизнес

Для многих концепция биометрии звучит как нечто очень отдаленное, чрезвычайно научное или полностью неслыханно.Но правда в том, что мы наблюдаем это все чаще и чаще в нашей повседневной жизни, и они говорят, что скоро это приведет к замене наших паролей или дверных ключей.

Лица — один из важнейших биометрических показателей.

ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ, ЧТО ТАКОЕ БИОМЕТРИКА?

Определение биометрической идентификации гласит, что это метод распознавания людей на основе их физиологических или поведенческих черт. В этом процессе нет ничего необычного — люди делают это каждый день, чтобы идентифицировать человека, на которого мы смотрим, или узнавать друга, но мы делаем это незаметно. Наш внешний вид, то, как мы ходим, наши голоса и даже форма наших ушей могут использоваться в качестве биометрических индикаторов.

ОСНОВНЫЕ ВИДЫ БИОМЕТРИКИ

Существует двух основных типов биометрии: физиологических и поведенческих. Психологические индикаторы включают в себя характерные черты нашего тела, которые можно использовать в качестве параметров или индикаторов, в то время как поведенческая биометрия фокусируется на других аспектах, связанных с конкретными действиями, такими как, например, то, как мы пишем или ходим.

Растущее применение биометрии неслучайно. Наши пароли и учетные данные становятся все более и более сложными, и они развиваются по мере изменения обработки данных и увеличения объема данных, которые мы используем ежедневно. То, что раньше было хорошим паролем, теперь может быть устаревшим. Недавние ситуации, такие как дело Cambridge Analytica, выявили не только уязвимость наших данных, но и риски их использования в непреднамеренных целях.

Данные — это новая валюта, и мы даже не осознаем ее ценность. Новая конфиденциальность требует новых правил, новых паролей и новых уровней безопасности.

В таком сложном сценарии наше тело стало уникальным и эффективным идентификатором. Мы можем не знать об этом, но у нас есть функции, которых нет у других людей. Наша радужная оболочка, геометрия наших рук и запах нашего тела — все это можно использовать в качестве биометрических индикаторов. Даже форма ваших вен может отличить вас.

ОСНОВНЫЕ ПРЕИМУЩЕСТВА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ БИОМЕТРИЧЕСКИХ ИНДИКАТОРОВ

• Они привязаны к одному человеку (в отличие от пароля, который можно использовать без авторизации),
• Они очень удобны, так как не нужно ничего запоминать или носить с собой,
• Безопасность, они очень устойчивы к мошенничеству.

ДЛЯ ЧЕГО МОЖНО ИСПОЛЬЗОВАТЬ БИОМЕТРИКУ?

Использование биометрии больше не является научной фантастикой. Эра отчета меньшинств настала. И это не только в фильмах — вы, вероятно, каждый день используете биометрические идентификаторы на своем смартфоне, например.Первый мобильный телефон с функцией распознавания отпечатков пальцев был выпущен в 2007 году. В настоящее время смартфоны высокого класса можно разблокировать, прочитав ваше лицо. Но в ближайшие несколько лет мы увидим множество вариантов использования : мониторинг доступа к критическим областям, отслеживание присутствия сотрудников, борьба с мошенничеством в основных банковских учреждениях, отпечатки пальцев в качестве способа оплаты, заменяющего типичный PoS, или даже для . аутентификация в call-центрах. Вы никогда не пробовали разговаривать со своим помощником на смартфоне?

Прежде всего, одной из наиболее влиятельных причин, по которой биометрические данные могут распространяться, несомненно, будет их безопасность и многочисленные преимущества для компаний. Хотя они еще не являются полностью повсеместными, их использование предприятиями может повлечь за собой сокращение на затрат на обслуживание систем аутентификации, более эффективный контроль рабочего времени и упрощение удаленных транзакций.

Будущее уже наступило. И ваше тело будет иметь в этом большое право голоса.

Воздействие полициклических ароматических углеводородов и биометрических показателей новорожденных

Цели: Целью исследования было изучить влияние полициклических ароматических углеводородов (ПАУ) на рост плода.

Материалы и методы: Проспективное исследование польской когорты матери и ребенка проводилось в 8 регионах Польши. Исследуемая популяция состояла из 449 пар мать-ребенок. Все женщины были опрошены трижды во время беременности (один раз в каждом триместре). Концентрация 1-гидроксипирена (1-HP) в моче была выбрана в качестве биомаркера воздействия ПАУ. Образец мочи, собранный у участниц в период между 20-24 неделями беременности, был проанализирован с помощью высокоэффективной жидкостной хроматографии (ВЭЖХ).Воздействие активного и пассивного курения подтверждалось определением уровня котинина в слюне с использованием высокоэффективной жидкостной хроматографии в сочетании с тандемной масс-спектрометрией / положительной ионизацией электрораспылением (LC-ESI + MS / MS) и методом изотопного разбавления.

Полученные результаты: Воздействие ПАУ, измеренное по уровню 1-HP в моче беременных женщин, было достоверно связано с массой тела ребенка при рождении (β = -158.3; p = 0,01), окружность груди (β = -0,7; p = 0,02) и индекс цефализации (β = 4,2; p = 0,01) после поправки на гестационный возраст, пол ребенка, семейное положение беременной, уровень образования, время последней менструации период (LMP), индекс массы тела (BMI) перед беременностью и прибавка в весе во время беременности. После включения в анализ уровней котинина в слюне результаты не были статистически значимыми.

Выводы: Пренатальное воздействие ПАУ отрицательно влияет на развитие плода, в том числе на массу, длину, длину головы и окружность груди ребенка.Табакокурение — важный источник ПАУ. После учета активного и пассивного курения наблюдаемые ассоциации не были статистически значимыми.

Биометрические показатели глаза с подвывихом скрытого хрусталика, вызывающим вторичное закрытие острого угла | BMC Ophthalmology

Основным механизмом PACG считается зрачковый блок. Повышенное сопротивление потоку водянистой влаги между радужной оболочкой и передней поверхностью хрусталика приводит к закрытию угла.Короткая осевая длина (AL), толстая линза, линза, расположенная спереди, являются основными факторами риска [13].

Травматический или спонтанный вывих хрусталика может вызвать закрытие острого угла. Признаки зональной нестабильности включают иридодонис, децентрацию ядра, факодонез, обнажение экватора хрусталика и пролапс стекловидного тела в АК. В клинике из-за риска ятрогенного сужения угла и повышенного внутриглазного давления глаза с закрытым углом обычно не подвергаются фармакологическому расширению зрачка [14].Из-за релаксации или раскрытия поясулы хрусталика передняя капсула хрусталика может прикрепляться к задней поверхности радужной оболочки или прикрепляться к ней [1]. Грыжа хрусталика и / или стекловидного тела может вызвать блокаду зрачка, что приведет к увеличению задней камеры; следовательно, радужная оболочка выдвигается вперед и передний угол закрывается, что приводит к увеличению ВГД. Его клинические проявления очень похожи на таковые у APAC и, следовательно, подвержены ошибочному диагнозу. В литературе также предполагается, что основной формой вторичной глаукомы, связанной с подвывихом хрусталика, является открытоугольный тип [15].

Мы проанализировали клинические особенности группы пациентов с острым вторичным закрытием угла из-за дислокации хрусталика, монокулярного начала и острого обмеления передней камеры. По сравнению с группами APAC, CPACG и катаракты, передняя камера пациентов с острым закрытием угла из-за дислокации хрусталика была значительно мельче, даже менее 0,66 мм. Результат показал, что AD был чувствительным индикатором, поскольку он был статистически значимым при индивидуальном сравнении всех групп.Следовательно, всякий раз, когда во время клинической диагностики пациентов с APAC наблюдается неглубокая передняя камера, необходимо обращать внимание на острое закрытие вторичного угла, вызванное факторами линзы. Учитывая, что составляющие соотношения полов различались в четырех группах ( p <0,05), мы использовали ROC с поправкой на пол, чтобы определить, какой фактор был наиболее чувствительным. Результат показал, что RLP был наиболее чувствительным к отличию патинетов ASAC-LS от остальных трех групп.Относительное положение линзы (RLP) = [ACD + 1 / 2LT] / AL × 10. Эта формула имеет три параметра, ACD, LT, AL, на которые мы должны сосредоточиться в клинике. Согласно нашим результатам, LT и AL не были чувствительными, чтобы различать эти 4 заболевания. Сообщалось, что глубина передней камеры значительно различается между пораженным глазом и контралатеральным глазом у пациентов с закрытием острого угла из-за LS [16]. Рассчитанные параметры - RLP, LP, CLP показали достоверную разницу в результатах множественных сравнений и были чувствительными индикаторами четырех групп.

RLP (AUROC: 0,934), ACD (AUROC: 0,929), AD (AROC: 0,925), LP (AUROC: 0,892), CLP (AUROC: 0,903) обладали высокой степенью дискриминации. LT в нашем исследовании не был чувствительной величиной, чтобы отличить APAC от ASAC-LS. В то время как у пациентов с первичным закрытием угла LT была сильной ценностью [12].

В этом исследовании данные о противоположных глазах были неполными; следовательно, глубина передней камеры двух глаз не сравнивалась.

Пациенты с закрытоугольной глаукомой обычно имеют более короткую осевую длину глаза.Однако осевая длина глаза в группе пациентов с закрытием острого угла, вызванным ASAC-LS, существенно не отличалась от таковой в группе катаракты, но была больше, чем в группах APAC и CPACG. Сообщалось, что пациенты с LS имеют самую длинную осевую длину глаза среди населения с острым закрытием угла. Другие причины закрытия острого угла включают радужную оболочку, блок зрачка и плато радужной оболочки [17, 18].

Среди четырех групп пациентов толщина линзы в группе ASAC-LS была наибольшей и значительно отличалась от таковой в группах с катарактой и CPACG; Таким образом, толщины хрусталика было недостаточно для диагностики этих четырех заболеваний.В результате в этом исследовании было введено положение линзы (LP) (определяемое как сумма глубины передней камеры и толщины 1/2 линзы). Расчеты показали, что между любыми двумя группами была значительная разница. Некоторые исследования [19] в литературе использовали свод хрусталика (определяемый как перпендикулярное расстояние между передним полюсом хрусталика и горизонтальной линией, соединяющей две склеральные шпоры), измеренный с использованием UBM в качестве индикатора морфологии хрусталика, и обнаружили, что свод хрусталика увеличивается у пациентов с нестабильным поддерживающие связки хрусталика.

При подвывихе линзы раскрытие зоны линзы оказывает большое влияние на положение линзы. В этой группе расхождение было зарегистрировано во время операции, и было обнаружено, что оно коррелирует с AD. Следовательно, для оккультного ЛС, не имеющего четких клинических проявлений и не имеющего очень высокого уровня диагностики УБМ по нашим данным.

Диагностическая точность составила 98,0% с UBM 25 МГц и можно было обнаружить слегка подвывих хрусталика глаза [20].

н.э. может использоваться как один из косвенных определяющих индикаторов.

Таким образом, мы ретроспективно проанализировали биометрические характеристики переднего сегмента пациентов с закрытием острого угла вторичного к оккультному ЛС. При диагностике и лечении следует учитывать несколько моментов. У более молодых пациентов с острой закрытоугольной глаукомой необходимо исключить расслабление зонулы хрусталика, вызванное аномальным развитием хрусталика; в противном случае пациентам будет поставлен неправильный диагноз APAC, а не острая вторичная закрытоугольная глаукома из-за дислокации хрусталика, и они будут подвергнуты периферической иридотомии или операции по фильтрации глаукомы, что не только увеличивает риск осложнений, таких как интраоперационная грыжа стекловидного тела, послеоперационная неглубокая передняя камера и даже злокачественная глаукома, но также снижает вероятность успеха операции.Когда это применимо, следует использовать УБМ для наблюдения за тем, разорвана ли поддерживающая связка хрусталика или просто расслаблена. Следует измерить глубину передней камеры: малая глубина (<1,25 мм) указывает на нарушение растяжения или расслабления зоны хрусталика, а глубину следует сравнивать с глубиной контралатерального глаза. Следует измерить толщину линзы, и, если она> 5,13 мм, следует подозревать аномальную поддерживающую связку линзы. Между тем, для дифференциальной диагностики можно рассчитать LP и CLP.

Ограничения настоящего исследования включают отсутствие биометрического сравнения боковых глаз в каждой группе пациентов. LS900 можно использовать только для измерения пациентов без серьезного помутнения катаракты. Гендерные различия были фактором, который может вносить предубеждения. Из-за небольшого количества образцов в нашем исследовании мы обсудим это в будущем исследовании.

5 вещей, которые биометрическое тестирование может рассказать вашим сотрудникам об их личном здоровье

Биометрическое тестирование — это простой инструмент скрининга, который может предоставить информацию о личном здоровье.Эти тесты собирают физические измерения и биометрические данные для оценки здоровья сотрудников.

Работодатели используют биометрический скрининг для сбора исходных данных о состоянии здоровья сотрудников. Возможно, вы даже видели кампании, призывающие рабочих « знать свои числа ».

Этот быстрый, удобный и неинвазивный процесс можно выполнить на работе или в местной поликлинике, что делает его популярным компонентом программ оздоровления на рабочем месте. Они позволяют работодателям устанавливать эталоны здоровья сотрудников и данные для оценки изменений с течением времени.

Результаты биометрического тестирования являются ключевыми индикаторами риска серьезных заболеваний.

Программы оздоровления на рабочем месте обычно предлагают такие оценки каждый год в рамках своих инициатив, направленных на информирование сотрудников о рисках для здоровья и поощрение выбора лучшего образа жизни.

Итак, что на самом деле влечет за собой тест и что с его помощью можно измерить? Что это за числа? Какую информацию мы можем узнать из результатов?

Вот что входит в этот быстрый 15–20-минутный тест и почему это важно:

Артериальное давление

Этот тест дополняется стандартной манжетой для измерения кровяного давления.Артериальное давление записывается двумя числами и выглядит дробью. Идеальный результат — 120/80 мм рт.

Ваше кровяное давление состоит из двух чисел: систолического и диастолического. Первое число, называемое систолическим артериальным давлением, , измеряет давление в ваших артериях, когда ваше сердце бьется . Второе число, называемое диастолическим артериальным давлением, измеряет давление в артериях, когда сердце отдыхает между ударами.

Когда эти числа выше нормы, это означает, что у вас высокое кровяное давление , что может подвергнуть вас риску серьезных заболеваний, таких как сердечный приступ и инсульт.

Хорошие новости: эти состояния можно предотвратить, и вы можете лечить высокое кровяное давление с помощью лекарств и изменения образа жизни. Это одна из причин, почему так важно регулярно проверять артериальное давление.

Холестерин

Скрининг на холестерин измеряет содержание жиров в крови, включая ЛПВП («хороший» холестерин) и ЛПНП («плохой» холестерин). Аномальный или повышенный уровень этих жиров увеличивает риск сердечных заболеваний и инсульта.

Высокий холестерин не имеет симптомов , но может привести к серьезным заболеваниям, таким как сердечные заболевания или сердечные приступы.Анализ крови — единственный способ определить высокий уровень холестерина. Биометрический скрининг оценивает уровень холестерина человека с помощью теста, называемого липидным профилем.

Большинство проверок требуют от участников воздерживаться от еды и питья перед приходом. Забор крови делается либо с помощью капельницы, либо с помощью укола пальца; голодание перед анализом крови дает более точные результаты.

ЛПВП (хороший) холестерин, помогает удалить ЛПНП (плохой) холестерин из артерий. ЛПНП (плохой) холестерин способствует образованию зубного налета, толстого твердого отложения, которое может закупорить артерии.Вам нужен более высокий уровень ЛПВП и более низкий уровень ЛПНП.

Сахар в крови

Во время скрининга также проверяется уровень глюкозы в крови. Глюкоза в крови (также называемая сахаром в крови) поступает с пищей и напитками и является основным источником энергии для организма. Однако слишком высокий уровень глюкозы в крови может со временем повредить организм и привести к диабету.

Предиабет — серьезное, но предотвратимое заболевание, при котором уровень сахара в крови выше нормального, но еще недостаточно высок, чтобы его можно было диагностировать как диабет 2 типа, согласно CDC.Предиабет может увеличить риск развития диабета 2 типа, сердечных заболеваний и инсульта.

У этого состояния также мало или нет симптомов, но его можно устранить с помощью раннего обследования и изменения образа жизни. Это основная причина, по которой биометрические тесты проверяют ваш уровень сахара в крови!

Желаемый уровень глюкозы в крови составляет менее 100 мг / дл, если вы делали анализ после голодания (без еды и питья в течение 8 часов), или менее 200 мг / дл, если вы этого не делали.

Индекс массы тела (ИМТ)

ИМТ — это показатель избыточного веса и ожирения, который рассчитывается на основе вашего веса и роста.ИМТ дает оценку жировых отложений и используется для оценки риска заболеваний, таких как сердечные заболевания, диабет 2 типа и некоторых видов рака, которые могут развиться из-за избыточного веса. Чем выше ваш ИМТ, тем выше риск развития этих заболеваний, связанных с весом. ИМТ не учитывает различия в телосложении или этнической принадлежности, например, плотность костной ткани или мышечную массу.

Это наиболее распространенная таблица оценки ИМТ:

• Недостаточный вес : Менее 18.5
• Идеальный диапазон : 18,5 — 24,9
• Диапазон избыточного веса : 25,0 — 29,9
• Клинически ожирение : 30,0 или более

Однако ИМТ не учитывает многие другие факторы, такие как тип телосложения, комплекция , плотность костей или мышечная масса. Результаты этого теста могут помочь участникам понять, где они подходят к идеальному диапазону ИМТ.

Не следует рассматривать как главный показатель здоровья; можно иметь высокий ИМТ и при этом оставаться здоровым человеком!

Окружность талии

Измерение окружности веса — не единственный показатель хорошего здоровья, но и важная точка данных.

«ИМТ отражает общее количество жира в организме без учета того, как жир распределяется. И хотя отсутствие лишнего жира — это хорошо, один тип лишнего жира намного опаснее других », — пишет Harvard Health Publishing. « Исследования показывают, что брюшной жир — худший из худших ».

Результаты скрининга этого теста могут указать на возможные риски для здоровья, связанные с избыточным весом. Если большая часть вашего веса приходится на талию, врачи говорят, что у вас гораздо выше риск развития сердечных заболеваний или диабета 2 типа.

Для цис-мужчин врачи выбирают идеальную окружность талии 40 дюймов или меньше. Для небеременных женщин из стран СНГ идеальным размером является 35 дюймов или меньше.

---

Что видят работодатели?

Понятно, что сотрудники, если они предлагаются в рамках программы оздоровления на рабочем месте, будут беспокоиться о том, чтобы делиться или записывать такую ​​личную информацию.

Работодатели получают сводные результаты биометрического тестирования.

Но законы о конфиденциальности пациентов означают, что руководитель отдела сотрудника никогда не узнает их ИМТ или результаты кровяного давления — это личные данные!

Вместо этого результаты корпоративных биометрических проверок часто объединяются в отчет с агрегированными анонимными данными.