А.Г. Халин
Постановка проблемы. Существующие биометрические системы (БС) базируются на измерении физиологических и анатомических отличительных характеристик человека. БС сравнивают предъявленные биометрические образцы (фотографии) и после установления степени сходства принимают решение о допуске на объект или к закрытой информации. Одним из видов атак на БС, от которого в полном объеме не защищена ни одна система, является метод морфирования. Данный метод основан на создании искусственного биометрического образца из двух исходных, сохраняющего их характеристики на уровне, достаточном для прохождения проверки биометрическим алгоритмом с получением высоких степеней сходства.
Цель. Разработать методику обнаружения цифровых морфированных фотопортретов на основе модели сегментации артефактов для решения задач биометрической идентификации.
Результаты. Предложена методика обнаружения цифровых морфированных фотопортретов на основе модели сегментации артефактов в цветовом RGB-пространстве.
Практическая значимость. Предложенная методика может быть использована в БС до начала работы биометрического алгоритма в целях защиты системы от соответствующего вида атак на данные системы.
Халин А.Г. Методика обнаружения цифровых морфированных фотопортретов на основе модели сегментации артефактов // Радиотехника. 2024. Т. 88. № 2. С. 25−30. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202402-04
- Немтинов Д.М., Мищук А.В., Антонов О.Ф. Методика сравнения биометрических алгоритмов в программно-технических комплексах // Радиотехника. 2021. № 2. С. 64–68. DOI: 10.18127/j00338486-202102-10.
- ГОСТ 1979–5–2013 Форматы обмена биометрическими данными. Ч. 5. Данные изображения лица. М.: Стандартинформ. 2015. 109 с.
- Двойрис Л.И., Крюков И.Н. Непараметрический метод оценки одномерных плотностей распределения вероятности экспериментальных данных // Радиотехника. 2022. № 1. С. 11–15. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202201-02.
- Viola P., Jones M. Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features // 2nd International Workshop on Statistical and Computational Theories of Vision-Modelling, Learning, Computing, and Sampling. 2001.
- Гонсалес P., Вудс Р. Мир цифровой обработка изображений. М.: Техносфера. 2019. 1103 с.