Статья: Криминалистическая идентификация по радужной оболочке и сетчатке глаза: современные возможности и проблемы применения

Рис. 3. Глазное дно

Следует отметить, что данные системы совершенствуются, им находится применение в современном мире: в США разработана система проверки пассажиров, которая основана на сканировании сетчатки глаза.

С каждым годом технологии становятся все более совершенными. Это означает, что биометрические методы идентификации будут все более популярны и доступны на рынке. Методы биометрической идентификации по сетчатке и радужной оболочке глаза занимают второе место по точности. Первое место у метода анализа структуры ДНК. Однако данный метод является самым дорогостоящим и сложным.

В табл. 1 приводится сравнительный анализ методов биометрической идентификации по радужной оболочке глаза и сетчатке с методом идентификации по отпечаткам пальцев, который является наиболее распространенным благодаря достаточной эффективности и невысокой стоимости.

Понятие неизменности биометрической характеристики является условным. Вследствие различных травм (например, порезов) или особенностей профессиональной деятельности (аграрное производство, штукатуры, маляры) папиллярные узоры могут временно «затираться» и становиться непригодными для идентификации. Операции или травмы, изменяющие рисунок радужной оболочки, являются большой редкостью.

Идентификация по радужной оболочке - одна из самых надежных, но дорогих технологий биометрической идентификации. Контактные линзы, очки и даже повреждения хрусталика глаза не влияют на получения изображения. К достоинствам также следует отнести достаточную комфортность метода, так как он не требует физического контакта с устройством, также отсутствует поток яркого света, направленного в глаз. На одном кадре можно захватить два глаза, что повышает уровень достоверности идентификации. Данный метод является и более быстрым по сравнению с идентификацией по сетчатке, следовательно, может использоваться на объектах с высокой проходимостью [11].

Таблица 1

Метод идентификации по сетчатке глаза также высоко надежен, так как капиллярный рисунок на сетчатке является одним из наиболее стабильных физиологических признаков. Однако данный метод очень дорог, имеет в настоящее время невысокую пропускную способность, чувствителен к влиянию внешних факторов, не является комфортным.

Базируясь на возможностях каждого из способов идентификации личности по структурам глаза, возможно их использование в профилактике преступлений террористической направленности. Так, например, высокая скорость аутентификации и дистанционный способ снятия характеристики позволяют устанавливать сканеры радужки в местах с большой проходной способностью, там, где террористы и пытаются укрыться в толпе - выходы и входы в аэропорты, вокзалы, метро, стадионы, рынки, супермаркеты и т. д. С целью недопущения случайных лиц сканеры сетчатки глаза следует устанавливать на предприятиях особой важности (атомные электростанции, химические предприятия и т. п.) для предотвращения совершения террористического акта. В данном случае временной фактор идентификации не столь важен, т. к. количество работающих в смену сотрудников достаточно невелико в связи с автоматизацией многих производственных процессов. Но в результате применения сканеров сетчатки глаза достоверность проникновения на территорию предприятия только сотрудников приблизится к 100 %.

С точки зрения криминалистической идентификации личности создание баз данных радужной оболочки и сетчатки глаз может помочь при установлении личности в случае расчленения трупа, при отсутствии кистей или информации о человеке в базах данных дактилоскопических учетов и учетов геномной информации, при попытках обезображивания лица и невозможности проведения портретной экспертизы.

Литература

1. Болл Р., Коннел Д., Панканти Ш., Ратха Н., Сеньор Э. Руководство по биометрии. М., 2007.

2. Латыпов А.С., Конева Н.Е. Анализ методов идентификации личности // Знание. № 6-1. Киев, 2018.

3. Гришенкова Н.П., Лавров Д.Н. Обзор методов идентификации человека по радужной оболочке глаза // Математические структуры и моделирование. № 1. 2014.

4. Czajka A. [et al.]. Presentation Attack Detection for Iris Recognition: An Assessment of the State-of-the-Art // ACM Comput. Surv. NewYork, NY. 2018. Vol. 51. № 4.

5. Iris Recognition under Alcohol Influence: A Preliminary Study.

6. Нафиков М.А. Алгоритмы сегментации кровеносных сосудов сетчатки глаза // Прикладная информатика. № 3. М., 2016.