Mokslo ir technologijų pasaulis

Žmonės supranta akių matomą vaizdą ir ausimis girdimą garsą be papildomų mąstymo pastangų, vienas kitą atpažįstame iš vieno trumpo žvilgsnio ar išgirsto žodžio. Patys retai keliame klausimą, kiek informacijos reikia apdoroti, norint atlikti tokius palyginti paprastus atpažinimo veiksmus. Tuo tarpu technikos srityje net pats paprasčiausias automatizuotas bet kokio objekto atpažinimas reikalauja nemažų pastangų.

Kaip gi elektroninės technikos pagalba atpažinti tokį sudėtingą objektą kaip žmogų? Arba dar daugiau – kaip atskirti vieną žmogų nuo kito?

Ar jūsų kompiuteris jus atpažįsta, arba kas tai yra biometrija?

Robotai gali laimėti prieš šachmatų čempionus, tačiau jų matomo vaizdo ir girdimo garso supratimas mokslininkų teigimu neprilygsta penkerių metų vaikui. Bet galimybių šioje srityje visgi yra, ir nemažai. Tačiau pabandykime į šį klausimą atsakyti nuosekliai.

Poreikis kompiuteriams atpažinti juos naudojančius asmenis atsirado pačioje kompiuterinės technikos aušroje. Šiam tikslui buvo sukurtos tokios techninės sąvokos kaip „vartotojo paskyra“ (angl. user account), o paskyroms pasiekti buvo naudojamos „tradicinės“ identifikacijos priemonės – slaptažodžiai. Paskyros ir slaptažodžiai pateisino lūkesčius ir yra iki šiol naudojami visame pasaulyje. Vertinant patogumą, yra ko gero tik vienas esminis tokios priemonės trūkumas – identifikacija remiasi tuo, ką žmogus žino ir prisimena (slaptažodis, ID numeris ir pan.), arba tuo, ką žmogus nešiojasi kartu su savimi (RFID žymės, magnetinės, lustinės kortelės ir kt.).

Žinoma, slaptažodį galima pamiršti, bet kokį raktą galima pamesti. Sakysite, jog nieko naujo, tokia realybė. Tačiau įdomiausias dalykas yra tai, jog visas priemones atpažinimui turi mūsų pačių kūnas. Manoma, jog egiptiečiai ir babiloniečiai tą suprato jau prieš daugiau kaip 4000 metų ir pirštų atspaudams registruoti naudojo molį. Kinijos prekeiviai rankų pirštų atspaudus paimdavo panaudodami rašalą, ir pagal šiuos atspaudus tiksliai atpažindavo reikiamus asmenis, pasirašydavo oficialius dokumentus, sudarydavo sutartis ir išduodavo paskolas.

Ši sritis pradėta intensyviai studijuoti XIX amžiuje. Pasirodė, jog pirštų atspaudas – tokia „paprasta“ žmogaus fiziologinė savybė – yra unikali kiekvienam iš mūsų. Pasaulinio garso detektyvų „kalvė“ Skotland Jardas (Scotland Yard), įkvėpti savo kolegų iš Indijos, taip pradėjo identifikuoti nusikaltėlius – 1901 metais čia buvo įkurtas „pirštų atspaudų biuras“ (angl. Fingerprint Bureau). Pirštų atspaudų skaitymas, dar žinomas daktiloskopijos vardu, buvo bene pirmasis vadinamosios biometrijos metodas.

Be abejo, biometrinių sistemų pritaikymo pavyzdžių yra gerokai daugiau. Dažnai JAV besilankantiems asmenims greičiausiai jau yra tekę kuriame nors oro uoste pasinaudoti rankos (plaštakos) geometrijos skeneriu. Tokie įrenginiai yra sėkmingai naudojami, pavyzdžiui, Newark arba San Francisco oro uostuose. Čia keleivio asmens tapatybė gali būti nustatoma pagreitinta tvarka, pasinaudojant INSPASS sistema (angl. Immigration and Naturalization Service passenger accelerated service system). Minėtųjų oro uostų atstovai teigia, jog žmogaus atpažinimo automatizavimas reikšmingai sutrumpina atvykimo dokumentams patvirtinti reikalingą laiką ir taip sutaupo tiek darbuotojų laiką, tiek finansinius išteklius.

Ispanijos oro uostuose Madrid-Barajas ir Barcelona-El Prat yra įdiegta tokios pat paskirties biometrinė pasienio kontrolės sistema, tačiau joje vietoj rankos geometrijos yra skenuojamas piršto atspaudas ir vykdomas automatinis veido atpažinimas. Pagal tai patvirtinama asmens tapatybė. Kol kas sistema gali naudotis Europos Sąjungos, Europos Ekonominės Zonos ir Šveicarijos gyventojai.

Sveikatos apsaugos sferoje sparčiai populiarėja pirštų atspaudų skenavimas. Remiantis šiais būdais surinkta informacija yra optimizuojamas ir paspartinamas pacientų aptarnavimas ir jų medicininių įrašų tvarkymas. Tai ypač pravartu tais atvejais, kai pacientas negali kalbėti arba kitais būdais bendrauti su medicininiu personalu. Dažnai pasitaiko atvejų, kai pirštų atspaudų skenavimo įrenginiai padeda išvengti žmogiškojo faktoriaus lemiamų klaidų, dėl kurių gali nukentėti pacientai.

Be abejo, biometrinės identifikacijos sistemos sutinkamos ir asmeniniuose kompiuteriuose. Šioje srityje ko gero daugiausia inovacijų siūlo kompanija „Lenovo“, viena pirmųjų pradėjusi pirkėjams siūlyti nešiojamus kompiuterius su integruotais pirštų atspaudų skaitytuvais. Šiuo metu kai kuriuose šios įmonės gaminamuose modeliuose yra diegiama speciali vartotojo prieigos valdymo sistema, atpažįstanti žmogų pagal jo veidą. Veidui užfiksuoti naudojama integruota kompiuterio vaizdo kamera.

Biometrijos perspektyvos

Ekspertai teigia, jog jau netolimoje ateityje sulauksime sparčios biometrinių sistemų plėtros. Plėsis tiek jų panaudojimas praktikoje, tiek žmogaus atpažinimo būdų įvairovė. Pavyzdžiui, šiuo metu vykdomi tyrimai, kaip atpažinti žmones pagal jų eiseną, psichofiziologinę reakciją į kvapą, ar net mąstymo šablonus. Galime tikėtis ateityje sulaukti ir šiokios tokios „egzotikos“, pavyzdžiui, tapatybės nustatymo pagal ausies kanalo akustines savybes, veido termogramą, DNR, kūno kvapą.

Be jokios abejonės, tobulės ir jau egzistuojančios biometrinės sistemos. Įdomu yra tai, jog šiandien esminiai patobulinimai siejasi ne su skenuojančios aparatūros parametrų gerinimu, o daugiau su programinės įrangos algoritmų efektyvumo didinimu. Tikriausiai daugeliui jau teko susidurti su internetiniuose socialiniuose tinkluose naudojama „Face tagging“ (liet. Veido pažymėjimas) funkcija, kuri stebėtinai neblogai atpažįsta žmones iš paprasčiausiais skaitmeniniais fotoaparatais darytų nuotraukų. Logiška manyti, jog tokios biometrinės programos sparčiai tobulės, juo labiau, kad tam nereikia jokios specialios aparatinės įrangos.

O kokių žinių reikia, norint sukurti biometrinę sistemą? Viskas priklauso nuo to, kaip stipriai norite į šią sritį gilintis. Pavyzdžiui, yra nemažas skirtumas tarp biometrinių algoritmų kūrimo bei taikomųjų programų kūrimo, kurios naudoja biometriją. Norint kurti biometrinius algoritmus reikia turėti labai specifinį žinių bagažą – gerai išmanyti matematiką, statistiką, mokėti kurti algoritmus, pritaikyti įvairius matematinius modelius, išmanyti kompiuterinį vaizdų (ar signalų) apdorojimą ir pan.

Tuo tarpu norint kurti taikomąsias programas, pakanka turėti šiek tiek programavimo žinių, suprasti kai kuriuos nesudėtingus statistikos principus ir, žinoma, mąstyti logiškai. Beje, nuo nulio pradėti šiuo atveju nereikės. Jei programavimas jums nėra „tamsus miškas“, galite pasinaudoti kai kurių firmų kuriamais ir platinamais biometrinių sistemų programavimo įrankiais (angl. software development kit, SDK), kuriais galima kurti programas įvairių kompanijų gaminamiems biometriniams įrenginiams. Keletą tokių SDK (30 dienų bandomąsias versijas) galite parsisiųsti iš čia. Beje, šį SDK palaikanti įmonė „Neurotechnology“ yra įsikūrusi ne kokioje užsienio valstybėje, kaip gali pasirodyti iš jos pavadinimo, o Vilniuje (prieš kelis mėnesius mūsų portalo lankytojai turėjo galimybę sudalyvauti šios įmonės organizuotame kompiuterinio vaizdų atpažinimo konkurse). Kaip tik todėl kilus klausimams ar susidūrus su realiomis techninėmis problemomis, patarimo toli ieškoti nereikės.

Užuomina: jeigu biometrijos sritis jus rimtai sudomino, tačiau programuoti dar nemokate, tada vertėtų pasirinkti mokytis programavimo kalbas C# arba „Java“, kadangi jos šioje sferoje yra ko gero populiariausios. Na, o žvelgiant iš praktinės pusės, biometrijos plėtros potencialas nekelia abejonių, todėl galimybių tobulėti ir save realizuoti šioje srityje (pavyzdžiui, kuriant naujus produktus) tikrai yra.