Американская компания EyeVerify разработала первую в мире программу, способную надёжно верифицировать личность пользователя по рисунку вен на глазном яблоке. В первой половине 2013 года они обещают выпустить приложение для мобильных устройств, которое способно изменить рынок биометрических систем идентификации. Сейчас они принимают запросы от заинтересованных компаний и готовы выслать им предварительную версию и SDK.
Программа EyeVerify позиционируется как удобная замена паролям. Почти все новые смартфоны и другие мобильные устройства оснащены фотокамерой. Вместо того, чтобы вводить пароль, пользователь приближает мобильный телефон к глазу, затем к другому — и подтверждает свою личность. Возможно, в коммерческой версии программы будет возможность проходить проверку не по двум, а по одному глазу.
Уникальная технология EyeVerify основана на разработках учёных из университета Миссури, которые приняты в штат компании EyeVerify. Ведущий исследователь, профессор Реза Деракшани (Reza Derakhshani), является соавтором патента на биометрическую технологию идентификации по рисунку вен, выданному в 2008 году.
Технология верификации EyeVerify работает в несколько этапов.
1. Фотосъёмка глаза. Камера автоматически настраивает фокусировку и выдержку для получения наиболее чётких снимков и делает несколько кадров.
2. Сегментация. Анализ изображений и вычленение участков для обработки (region of interest, ROI). Анализ осуществляется по четырём ROI справа и слева от каждого глаза, для обработки изображений используются алгоритмы, оптимизированные с помощью нейросетей для кластеризации цветов и усиления контраста.
3. Улучшение изображений. Обработка фотографий для лучшего проявления рисунка вен.
4. Извлечение маркера. С помощью нескольких алгоритмов аналоговый рисунок вен преобразуется в уникальный цифровой отпечаток.
5. Сверка отпечатка с имеющимся образцом. Здесь тоже используется несколько разных алгоритмов, которые можно настраивать для выбора оптимального сочетания точности распознавания и количества ложных срабатываний.
Во время первых полевых испытаний программы на 96 испытуемых программа показала точность идентификации 99,97%. О количестве ложных срабатываний не сообщается. Если оно было близким к нулю, то это отличный результат.
