BİYOMETRİK ÖZELLİKLER KULLANARAK KİŞİ TANIMLAMA EMO PROJE YARIŞMASI Hazırlayan : Kadir Evcil İstanbul Üniversitesi Supervisor: Doç. Dr. Aydın Akan Temmuz 2005 Giriş Biyometrik tanım olarak bir kişinin emsalsiz, ölçülebilir karekteristiği veya o kişinin onun tanımlammasına izin veren bir özelliğidir. Biyometrik yöntemler sizin doğumla (parmak izi, iris ve retina dokusu vb.) gelen ve/veya zamanla öğrenilen (imza atışımız, yürüyüşümüz vb.) gibi taklit edilmesi neredeyse imkansız, sizi siz yapan şeylerle ilgilidir. Yeni gündeme gelmiş olmasına rağmen çok eski zamanlarda dahi kullanılan bir yöntemdir. Firavunların boyların ölçülmesi ve eski Çindeki parmak resimleri çizilmesi buna örnektir. FBI 1960’dan beri parmak izi topluyor. İris tanıma ise ilk önce 1980lerde kullanılmaya başlanıldı. Çeşitli biyometrik yötemler vardır -parmak izi, el geometrisi, avuçiçi gemetrisi, iris tanıma, retina tanıma, imza atış stili (atış hızı, kaç kere kalem kalktığı, dönüşlerdeki hızı vb.), yüz tanıma- ama hepsi en yüksek derecede güvenlidir. İçlerinde en iyi sonuçları retina, iris ve parmak izi verir. Göz Göz dışarıyla bağlantısı olan bir iç organdır. Çok iyi korunur, zamanla değişmez (yüzümüz gibi), bizim fiziksel durumumuzdan etkilenmez (hasta olduğumuzda sesimiz değişir), kopyalanamaz (lensler ışığa tepki vermediği için güvenliği aşamaz) ayrıca bir insanı ameliyat ederek iris veya retina tabakasını değiştirmek neredeyse olanaksızdır (başarılı olduğu durumlarda ise kişinin kör olma olasılğı çok yüksektir). İris ve retina verisel olarak çok yoğundur (parmak izinde 40 civarında olan nokta sayısı gözde 240 civarındadır). Bu özelliklerden dolayı en yüksek güvenirliğe ve güvenlik seviyesine sahip biyometrik yöntemler gözle ilgilenir. İris Tanıma Bir metreden az mesafelerde yapılan görüntülemede iris modellerinin avantajları vardır, özellikle yanlış eşleşme yapmadan büyük veri-bankalarının taranması gerekiyorsa. İris ufak olmasına rağmen insanlar arası model değişkenliği muazzamdır. Bu karışık modelde yaylanan bağlar, halkalar, çiller vb. bulunur. Melanin pigmentinin yoğunluğu göz rengini belirler. Uzun dalga boylarında ışık irisi geçerken kısa dalga boylarında stroma ışığı dağıtır, kızıl ötesine yakın (NIR) dalga boylarında stromal özellikler iris modelinin oluşmasında baskındır. En koyu pigmentli irisler bile NIR dalga boyunda zengin ve karışık özellikler gösterir. Görüntüde Iris Bulma İris modellerindeki zengin detayları yakalamak için görüntüleme sistemi en az 70 piksellik iris çapına sahip olmalı.İnsanları rahatsız etmeyen 700nm – 900nm bandı kullanan NIR aydınlatma kullanıldığı için tek renkli CCD kameralar (480 x 640) kullanılır. Göz görüntülenmesinde yüksek çözünürlük sağlayan dar açılı pan/tilt kameralar kullanılır, bunları yönetmek için ise bazı görüntüleme platformları yüzde gözlerin yerini lokalize eden geniş açılı kamera kullanır. Her çerçevenin 2D Fourier spektrum içindeki toplam yüksek frekans güç odak değerlendirmesi için gerçek zamanda (video çerçeve oranından daha hızlı) gerçeklenir, ve kaliteyi maksimize etmek için aktif lens hareket ettirilir veya kullanıcıya sesle geribesleme yaparak onların menziline uygun şekilde ayarlanır. İrisi bulmak için minimum odak kriterini geçen görüntüler analiz edilir, onun sınırlarının kesin lokalizayonu ile kötüdeniyiye stratejisiyle tek-piksel kesinliği irisin ve gözbebeğinin yarıçapını ve merkez kordinantlarını tayin eder. İris aramasının sonuçları gözbebeği aramasını fazlasıyla zorladıgı halde bu sınırların eş-merkezli olduğu farzedilemez. Gözbebeğinin yarıçapı irisinkinin 0.1 – 0.8 katı aralıgındadır. 2D Wavelet Demodülasyonuyla İris Kodlama Karesel 2D Gabor wavelet kullanarak faz bilgisini çıkaramk için her iris modeli demodüle edilir.Faz kodunun istenen bir özelliği de cyclic veya grey kodu olmasıdır yani yan yana olan faz quadrantlarının döndürülmesinde sadece bir bit değişir. Toplam 2048 bit (256 byte) her iris için hesaplanır, bununla eşit sayıda maskeleme bitleride irisin bir şekilde kaplanıp kaplanmadığını anlamak için hesaplanır. İris tanıma için sadece faz bilgisi kullanılır çünkü büyüklük bilgisi pek ayırıcı değildir ve diş etmenlere bağlıdır. Projeksiyon kuadrantının dizisinin kodlarını hazırlayan faz bit ayarları wavelet sıfır-geçişlerinin bilgisini yakalar. Ayrıca faz açıları imaj kontrastından bağımsızdır. Odak dışı kalan göz görüntüsünün istatiksel özellikleri, çalışma uzunlukları gibi, doğru odaklanmış göz görüntüsü ile benzerdir. Bunun yararı ise faz kodları karşılaştırıldığında kötü odaklanmış irislerin rasgele CCD gürültüsünde bile asla birbileri ile karıştırılmamasıdır. İstatiksel Bağımsızlık Testi Bilgisayar ortamında bu yöntem başka gözlerin faz kodları karşılaştığında geçeceği fakat herhangi bir gözün kendinin herhangi bir versiyonun faz kodları ile karşılaştığında kalacağını garantilemiştir. Bu yöntem basit Boolean Exclusive-OR (XOR) operatörünün iki iris modelini kodlayan 2048 bitlik faz kodlarına uygulanması ve maskelenmesinden (AND’lenmesinden) oluşur. XOR operatörü birbirine karşılık olan bit çiftlerinin arasındaki uyuşmazlıkları bulurken AND, operatörüde karşılaştırılan bitlerin herhangi bir etmenden (göz kapağı, kirpik vb.) bozulmamış olmasını garantiler. Sonuç bitlerinin ve AND’lenmiş bitlerin normu Hamming Uzaklığını (HD) bulmak için hesaplanır. HD iki iris arası benzersizlikleri simgeler. İrisin faz kodundaki bitler 1 veya 0 olacağından farklı irisler uyumsuzdur. İki farklı iris için kodlarda uyum sağlayan bitlerin oranı HD = 0,5. Verilen herhangi iki iris faz kodunda sadece ufak bit alt kümeleri içsel korelasyonlara (özellikle radyal) göre karşılıklı bağımsızdır. İki farklı irisin bitlerinin 1/3’den daha az ihtimalle benzeşmemesi aşırı derecede olasılıksızdır. Kümülatifini hesapladığımızda 0 ile 0,333 arasında değişir, ve böyle bir olayın olması 16 milyonda 1’dir. Eğer Kümülatifini 0 ile 0,300 arasında alırsak bu ihtimal 10 milyonda 1’dir. Yani faz kodlarının nipeten zayıf derecedeki eşleşmelerinde bile iris görüntüleri (70% uyuşma yada HD = 0,300) yine de sıradışı zorlayıcılıkta kişilik kanıtını verir çünkü istatiksel bağımsızlık testi ikna edici oranda başarısız olmuştur. Genetik olarak birbirleri ile aynı gözlerde dokusal modellerin uygunluklarının derecesini görmek için incelenmiştir. Bunun sonucunda göz renginin genetik olarak belirlendiği fakat doku modellerinin farklı gözler kadar birbirleri ile aynı olduğu saptandı. 324 kişinin 648 sağ/sol iris çitlerinin karşılaştırılması sonucu HD = 0,497 ve standart sapması 0,031 bulundu. Bunların dağılımı alakasız gözlerin dağılımından ayırt edilemez. 6 tek yumurta ikizinin gözlerinin çiftli karşılaştırılması (ortalama HD = 0,507) alakasız gözlerde beklenecek bir sonuç verdi. Gabor Filtreleme Gabor filtreleme bilgisayarlarda özellikle doku analizinde sıkça kullanılır. Gabor başlangıç fonksiyonları sinüzoidal fonksiyonların Gaussian modüleridir. 2D çift Gabor filtre şöyle gösterilir: G(x,y; θ,f) = exp{-(1/2).(x’2/δx’2 + y’2/δy’2)} x’ = xcosθ + ysinθ y’ = ycosθ – xsinθ Burada f sinüzoidal düzlem dalgasının x-ekseninin θ yönüneki frekansıdır, x'δ Gaussian zarfının x’ ve y’ yönündeki uzay sabitleridir. ve y'δ Çoklu-kanal Gabor Filtreleme Çoklu-kanal Gabor filtreleme tekniği insanın görsel korteksinin resimsel bilgiyi işleyişindeki paralel ve quasi – bağımsız mekanizması veya bant geçiren filtrelerle modellenebilen korteksel kanallarının ilhamıyla yapılmıştır. Kısaca her korteks kanalı bir çift Gabor filtre tarafından he(x, y; f ,θ ) ve ho(x, y; f ,θ ) modellenir. İki Gabor filtresi ters simetriktir ve şöyle verilir: he(x,y) = g(x,y).cos[2πf(xcosθ + ysinθ] ho(x,y) = g(x,y).sin[2πf(xcosθ + ysinθ] Burda g(x, y) 2-D Gaussian fonksiyonudur, f merkezi frekanslar ve θ frekans düzlemindeki kanalların yerini tanımlayan oryantasyonlardır. Merkezi frekanslar 2,4,8,16,32 ve 64 (dönüş/derece)’dir. Her merkezi frekans f için filtreleme θ = 0o ,45o ,90o ve 135o yapılır. Böylece iris özelliklerinin elde edildiği 24 çıkış görüntüsü oluşur. Bu özellikler her çıkış için ortalama ve standart sapmadır. Test etme bu 48 özellik veya onların çeşitli alt kümeleri kullanılarak yapılır. İrisleri Büyüklükleri, Yerleri ve Oryantasyonlarından Bağımsız olarak Tanıma İrisleri büyüklükleri, yerleri ve oryantasyonlarından bağımsız olarak tanımak sağlıklı bir tanıma için gereklidir. Bu irisin optik büyüklüğünden (mesafe ve kamera optic büyütme faktörü ile ilgili), göz bebeğinin büyüklüğünden, irisin görüntüdeki yerinden ve iris oryantasyonundan ve kamera açısından bağımsız temsillerinin oluşturulması demektir. Bunun için öngörülmüş pseudo polar kordinant sistemi kullanılır. Polar kordinat gridinin eşmerkezcil olması gözbebeğinin iriste eşmerkezli olmamasından dolayı gerekmez. Kordinat sistemi iki katlı-boyutsuz bir şekilde tanımlanabilir. Polar değişken açı boyutsuzdur ama bu durumda radyal değişkende boyutsuz olur çünkü göz bebeğinden limbusa kadar bir birim aralıkta [0, 1] değişir. Bu sayede irisin genişlemesi ve büzüşmesi otamatik olarak modellenir. İrisin görüntü içindeki değişiminden bağımsız olması için, iris faz kodunu basit kanonik oryantasyonda hesaplayıp, daha sonra bunu farklı oryantasyonlardaki temsilleriyle karşılaştırarak yapılabilir. Uygulama Ben Çoklukanal Gabor Filtreleme yöntemini kullanarak bir program yazdım. Bu programla ulaşılan doğruluk oranı 12%-15% arasındadır. Sonuç Milyonlarca denemeden sonra ulaşılan gerçekler HD = 0,33 olduğuna ve iki farklı irisin faz dizisinin benzeşmemesinin kendi bitlerinin 1/3’ünden daha az olmasının olanaksızlığını göstermiştir. Bu diğer biyometrik yöntemler ve eski tip güvenlik sistemlerinin yanında büyük avantaj sağlar (test sonucu: 9,1 milyonda sıfır hata).