Softvér odhalí kriminálnikov podľa tvaru nosa
3.3.2010 13:41:42 | QScience Daily | Počet zobrazení: 1860x
Zabudnite na snímanie rohovky či odtlačkov prstov – skenovanie nosa je rýchlejší a jednoduchší spôsob overenia identity osoby.
Rastúce obavy z ilegálnej migrácie a krádeží identity nútia autority hľadať spôsoby, ako využiť fyzické charakteristiky človeka v biometrike na potvrdenie pravosti jeho identity.
Na rozdiel od iných vlastností tváre, ktoré biometrika využíva, napríklad oči alebo uši, je nos ťažké ukryť a tiež sa veľmi nemení v závislosti od výrazu tváre.
Adrian Evans a Adrian Moorhouse z Univerzity v Bath skúmali, či možno na rozpoznanie ľudí použiť obraz ich nosa. Využili pri tom fotografický systém PhotoFace, pomocou ktorého získali 3D tvar nosov dobrovoľníkov a analyzovali ich na základe šiestich hlavných typov nosov: rímskeho, gréckeho, nubíjskeho, jastrabieho, krivého a ohnutého.
Namiesto použitia celého tvaru nosa použili vedci v analýze jeho tri vlastnosti – profil, špičku nosa a časť pri koreni nosa medzi očami.
Skombinovali zakrivenie nosa s pomerom šírky špičky a koreňa nosa a s dĺžkou nosa, Získaný pomer použili na výber medzi 36 dobrovoľníkmi. Hoci použili vedci relatívne malú vzorku ľudí, skenovanie nosa ukázalo potenciál s dobrým percentom rozpoznania a rýchlejším spracovaním vstupnej informácie v porovnaní s inými biometrickými prístupmi.
„Nosy sú dominantnou súčasťou tváre, napriek tomu však doteraz nikto nepreskúmal možnosť ich využitia v biometrike,“ povedal Evans. „Chceli sme zistiť, ako dobre poslúžia pri rozpoznávaní ľudí v databáze. Neexistuje čarovná biometrika – napríklad snímanie rohovky je veľmi spoľahlivé, zachytiť ju presne však môže byť náročné aj vďaka šošovkám alebo okuliarom. Nosy sa však dajú fotografovať jednoduchšie a je ťažšie ich ukryť, takže pri človeku, ktorý odmieta spolupracovať, to bude fungovať jednoduchšie. Technika má potenciál využitia v kombinácii s inými prístupmi k identifikácii osôb.“
Vedci chcú v budúcnosti vytvoriť väčšiu databázu nosov, ktorá by umožnila lepšie testovanie a ladenie softvéru, aby dokázal vybrať jedinca aj z väčšej skupiny ľudí, alebo rozlíšiť medzi členmi jednej rodiny.