Алгоритм, который умеет подбирать универсальные отпечатки пальцев
Deep MasterPrints — американский алгоритм, который умеет создавать универсальные изображения отпечатков пальцев на основе результатов реальной дактилоскопии. Чтобы обучить систему, потребовалось около 5 400 биометрических данных различных пользователей. Статья опубликована на arxiv.org.
Уникальность линий на пальцах в 19 веке позволила сделать открытие в области криминалистики под названием «дактилоскопия» — обнаружение и идентификация человека по отпечаткам пальцев. Но со временем данный способ имеет не только криминалистический характер, а повсеместно используется в смартфонах, в системах контроля доступа, в замках и многих вещах, где необходима идентификация владельца или личности.
Но все системы работают по-разному, и где-то используется полный отпечаток, а где-то лишь его небольшая часть, и в последнем случае такие системы небезопасны. Американские разработчики нам это продемонстрировали, показав систему MasterPrints. Искусственный интеллект находит и генерирует отпечатки пальцев, которые могут подходить сразу нескольким людям. Но разработчики на этом не остановились и пошли дальше. В новом алгоритме программа автоматически формирует из имеющихся изображений универсальные отпечатки пальцев. Систему назвали Deep MasterPrints.
Ее принцип работы таков: софт анализирует изображение из базы данных 5 400 человек, где отсканирован отпечаток большого пальца, а дальше ищет скрытые переменные, где специальным генератором выбирает наиболее совпадающие фрагменты, тем самым делая отпечаток универсальным.
Слева отпечатки пользователей, справа отпечатки, созданные deep MasterPrints
Когда ученые решили проверить алгоритм, то были приятно удивлены, отпечатки совпали на 76,67 % между всеми изображениями, что больше, чем у предыдущего алгоритма MasterPrints, который показал результат лишь на 33,4 %. Также разработчики проверили данные отпечатки, полученные с помощью искусственного интеллекта на независимых сервисах, таких как: Bozorth3 и Inovatrics. Каждое изображение получилось в 10 раз эффективней реального отпечатка.
Разработанную систему можно использовать в целях улучшения распознавания пользователей по биометрическим данным, а также для создания синтезированных отпечатков пальцев.
В последние время биометрика занимает большую область использования. К примеру, Apple год назад показал пользователям новую систему идентификации Face ID, но данный метод оказался не особо надежным и имеет свои уязвимости, после чего разработчики предложили новую систему идентификации человека, по узору вен на его лице.