Maggio 2018 ads@dia.unisaads/pages/wp-content/uploads/2018/06/Sistemi... · Ø Dinamica della firma...

Sistemi Biometrici

Alfredo De SantisDipartimento di InformaticaUniversità di Salerno

ads@dia.unisa.it

http://www.dia.unisa.it/professori/ads

Maggio 2018

Ø Biometria e Sistemi BiometriciØ Definizioni PreliminariØ Cenni StoriciØ Caratteristiche di un Sistema BiometricoØ Architettura di un Sistema Biometrico

Ø Principali Sistemi BiometriciØ Accuratezza delle Tecniche BiometricheØ Sistemi biometrici su dispositivi portabiliØ Sistemi Biometrici Multimodali

Sommario

BiometriaØ Biometrico

Ø “Bio-”: vitaØ “metrico”: misura

Ø Biometria: uso di strumenti per riconoscere tratti fisici e comportamentali di un essere umano

Ø Tratti acquisiti ed usati perØ Autenticazione uno-a-unoØ Identificazione uno-a-molti Ø Entrambe basate su caratteristiche uniche

Sistemi Biometrici – 1/2Dispositivi automatici per

identificazione/autenticazione basati su caratteristiche dell’individuo

Ø FisiologicheØ Impronte digitaliØ VoltoØ Struttura vascolare della retinaØ Struttura vascolare della manoØ Forma dell’irideØ Topografia della manoØ Ritmo cardiaco

Ø ComportamentaliØ Timbro della voceØ Dinamica della firma

Sistemi Biometrici – 2/2Dispositivi automatici per

identificazione/autenticazione basati su caratteristiche dell’individuo:

Ø FisiologicheØ Impronte digitaliØ VoltoØ Struttura vascolare della retinaØ Struttura vascolare della manoØ Forma dell’irideØ Topografia della manoØ Ritmo cardiaco

Ø ComportamentaliØ Timbro della voceØ Dinamica della firma

Usati nei sistemi di controllo perØ Accesso fisico

aeroporti, sedi governative, porti, …Ø Accesso logico

sistema informativo

Sommario

Storia Sistemi Biometrici

Ø Biometria utilizzata a partire dalla preistoriaØ In Cina si utilizzavano tecniche di

identificazione biometrica a partire dal 14�secolo

Ø Nel 17�secolo le impronte digitali erano usate per appore sigilli su documenti ufficiali

Il Sistema Bertillon – 1/2

Alphonse Bertillon (1853 – 1914)Ufficiale della polizia francese

Ø Fondò il primo metodo d'identificazione scientifico biometrico, che fu sviluppato nei laboratori del carcere di ParigiØ Prima ciò avveniva solo mediante nome e foto

Idea: L’ossatura umana non si modifica più dopo i 20 anni. Inoltre, ogni scheletro è diverso

Basato su 16 caratteristicheØ Altezza e larghezza testaØ Lunghezza dito medio Ø Lunghezza piede sinistroØ Lunghezza braccioØ Etc

Il Sistema Bertillon – 2/2

Sistema Bertillon: Fallimento – 1/2

Carcere di Leavenworth, Kansas, USADue detenuti con misure “identiche”!

Will West arriva nel 1903 William West nel 1901

Sistema Bertillon: Fallimento – 2/2

Misure quasi identicheImpronte digitali diverse

Sommario

Caratteristiche Sistemi Biometrici 1/5

ØUniversalità ogni individuo deve possedere quella determinata caratteristica biometrica

ØUnicità non è possibile che due persone condividano la stessa identica caratteristica biometrica

Ø Permanenza la caratteristica biometrica deve rimanere immutata nel tempo

ØCatturabilità la caratteristica biometrica deve poter essere acquisita e quantitativamente misurata

UniversalitàØOgni persona dovrebbe possedere questa

caratteristicaØTuttavia, in pratica questo potrebbe non

accadereØ La popolazione di non universalità dovrebbe

essere piccola Ø< 1%

UnicitàØNon esistono due individui che possiedono la

stessa caratteristica ØStabilire l’unicità è difficile da dimostrare

analiticamenteØUna biometria può essere unica, ma l’unicità deve

essere distinguibile

PermanenzaØLa caratteristica non cambia nel tempo

ØNella migliore delle ipotesi questa è un'approssimazione

ØGrado di permanenza ha forte impatto sulla progettazione del sistema e la gestione a lungo termine dei dati biometrici

Ø Enrollment, adaptive matching design, etcØStabilità a lungo termine vs. stabilità a breve termine

CatturabilitàØLa caratteristica può essere misurata

quantitativamenteØLa raccolta dei dati biometrici dovrebbe essere

ØNon intrusivaØAffidabile e robustaØEconomicamente vantaggiosa

Sommario

Architettura Sistemi Biometrici 1/7

L’architettura dipende dal contesto applicativoØIdentificazione: Chi sei?

ØMatch uno a moltiØMatch uno a pochi ØSoggetti cooperativi e non cooperativi

ØAutenticazione: Sei chi dichiari di essere?ØMatch uno ad unoØSoggetti cooperativi

Ø IdentificazioneØ Cerca una corrispondenza all’interno di un

database di modelliØ Applicazione tipica: identificazione di

impronte digitali

Ø AutenticazioneØ Confronta un campione (sample) con un

singolo modello archiviato

Ø Enrollment: Acquisizione ed elaborazione dei dati biometrici dell’utente per l'utilizzo da parte del sistema nelle successive operazioni di autenticazione/identificazione

Acquire and DigitizeBiometric Data

ExtractHigh Quality Biometric Features/Representation

Formulate Biometric Feature/Rep Template

DatabaseTemplate Repository

Ø Autenticazione/Identificazione: Acquisizione ed elaborazione dei dati biometrici degli utenti per prendere una decisione di autenticazione, basata sul risultato di un processo di matchingtra il modello (template) memorizzato e quello corrente

Acquire and DigitizeBiometric Data

ExtractHigh Quality Biometric Features/Representation

Formulate Biometric Feature/Rep Template

Template Matcher

Decision

Output

Ø Architettura della Modalità/Fase di Enrollment

BiometricData Collection Transmission

Signal Processing, Feature Extraction, Representation

Quality Sufficient?

Database Generate Template

Ulteriore preprocessing dell’immagine, estrazione adattiva o rappresentazione

Acquisizione di nuovi dati biometrici

Approssimativamente 512 bytes di dati per template

Ø Fase di Enrollment

Ulteriore preprocessing dell’immagine, estrazione/rappresentazione adattiva

DecisionConfidence?

Ø Architettura della Modalità/Fase di Identificazione/Autenticazione

BiometricData Collection

TransmissionQuality Sufficient?

Template Match

Signal Processing, Feature Extraction, Representation

Database

Generate Template

Richiede l’acquisizione di nuovi dati biometrici

Approssimativamente 512 bytes di dati per template

Sommario

Principali Sistemi Biometrici

Confronto Caratteristiche alcuni Sistemi Biometrici

Impronta Iride Voce Volto ManoUniversalità: limiti

Menomazioni, disabilità

Nessuno Menomazioni, disabilità

Unicità Alta Alta Bassa Bassa Media

Permanenza Alta Alta Bassa Media Media

Catturabilità Media Media Media Alta Alta

Confronto Caratteristiche alcuni Sistemi Biometrici

Impronta Iride Voce Volto ManoUniversalità: limiti

Menomazioni, disabilità

Nessuno Menomazioni, disabilità

Unicità Alta Alta Bassa Bassa Media

Permanenza Alta Alta Bassa Media Media

Catturabilità Media Media Media Alta Alta

Impronte Digitali: Caratteristiche

Impronte Digitali: Anatomia

Creste: Classificazione

Minuzie: Classificazione

Impronte Digitali: Dettagli

Minuzie: Matching

Impronte Digitali: Acquisizione 1/7

Ø Inchiostratura e rollatura delle ditaØ Viene utilizzato dell’inchiostro posto a contatto

con le dita (inchiostratura)Ø È necessario effettuare un movimento di rullatura

con il dito sulla quale è stato applicato l’inchiostroØ In tal modo è possibile effettuare l’acquisizione

dell’impronta sulla carta

Ø Acquisizione mediante Sensori Ottici Ø Si utilizza un prisma di vetro o materiale plastico

sul quale è necessario poggiare il polpastrelloØ Consiste nell’acquisizione di una immagine (una

fotografia)Ø Viene analizzata l’immagine al fine di identificare

le features (minuzie, creste, etc) dell’improntaØ Miniaturizzazione difficile dei dispositivi basati su

sensori ottici

Ø Acquisizione mediante Sensori a Stato SolidoØ Tipicamente utilizzati nei dispositivi portabili

(smartphone, tablet, ultrabook, etc)Ø Sensore costituito da una matrice di celle

Ø Ciascuna cella è sostanzialmente composta da un circuito capacitivo di piccolissime dimensioni

Ø Posizionando il dito sul sensore vengono generate ed acquisite piccole cariche elettricheØ L’intensità di tali cariche dipende dalla distanza della pelle Ø Questo permette di identificare le features (minuzie, creste,

etc) dell’improntaØ Maggiormente miniaturizzabili rispetto ai sensori ottici

Ø Qualità generalmente inferiore rispetto ai sensori ottici

Sensore a Stato Solido

Ø Acquisizione mediante Sensori ad UltrasuoniØ Il sensore invia degli ultrasuoni in direzione della

superficie del polpastrello e cattura l’eco prodottoØ Necessità di un dispositivo abbastanza grande Ø Lentezza nell’acquisizione dell’impronta

Impronte digitali: Problemi

Impronte Digitali: Dove?

Impronte Digitali

Attacchi …

Impronte DigitaliAttacchi …5 Aprile 2016

Retina

Membrana più interna del bulbo oculare

Struttura dei vasi sanguigni presenti sul fondo dell’occhio ØUnica in ogni essere umano (anche tra gemelli identici)ØNon subisce alterazioni ambientaliØStabile per tutta la vita

Retina: Acquisizione – 1/2

L’acquisizione è eseguita dirigendo un fascio di luce a bassa intensità nella pupilla dell’utente, che deve accostare l’occhio al dispositivo per pochi secondi

Retina: Acquisizione – 2/2

Ø L’acquisizione è eseguita con un fascio di luce ad infrarosso a bassa intensità, tracciando una traiettoria circolare rispetto al fondo dell’occhio

Ø I capillari pieni di sangue assorbono l’infrarosso più della zona circostanteØ Causando una variazione nell’intensità della riflessione

Ø Questi valori danno luogo ad un template di 80 byte

Retina: Minuzie

Bifurcation point Ending point

Scansione della Retina

Retina: Vantaggi

Ø Alta protezione: Interna all’occhioØ Stabile per tutta la vitaØ UnicitàØ Basso errore di riconoscimento

Retina: Svantaggi – 1/2Ø Difficile da acquisireØ Oscurata da ciglia, lenti, riflessioneØ Non visibile se non ben illuminataØ Localizzata dietro superficie curva e

riflettenteØ Occhio fermo

Retina: Svantaggi – 2/2Ø Possibili alterazioni per malattie

Ø Glaucoma, diabete, pressione alta, etcØ Potrebbe essere percepita come invasivaØ Cooperazione utente

Ø Sguardo nella telecamera ed occhio fermo

Retina: Uso

Ø PentagonoØ Agenzie governative e militariØ Central Intelligence Agency (CIA)Ø Federal Bureau Investigation (FBI)Ø National Aeronautics and Space

Administration (NASA)

Geometria della Mano

Geometria della Mano: Caratteristiche

Geometria della Mano: Misure Fisiche

Geometria della Mano: Vantaggi

Geometria della Mano: Dove?

Dinamica della Firma

Dinamica della Firma: Problema

Dinamica della Firma: Dove?

Ø I metodi basati su immagini utilizzanoinformazioni ottenute dall’acquisizione delvolto, mediante immagini o sensori ottici(fotocamere, etc)

Ø VantaggiØ Velocità e Semplicità di implementazione

Ø SvantaggiØ Problematiche di acquisizione (ad esempio, variazione

della posa, variazione della luminosità, etc)

Riconoscimento del VoltoMetodi Basati su Immagini

Ø I metodi basati su caratteristiche utilizzanocaratteristiche morfologiche del volto e la lorodisposizione geometricaØ Assegnano un significato semantico alle regioni

di interesse individuate

Ø VantaggiØ Maggiore robustezza per quanto riguarda le condizioni di

posa e luminositàØ Svantaggi

Ø Complessità computazionale più elevata rispetto aimetodi basati su immagini

Riconoscimento del VoltoMetodi Basati su Caratteristiche

Ø Utilizzo di grafi per la rappresentazionedel volto

Ø Tecnica basata sulla ricerca di unacorrispondenza tra grafi cherappresentano un volto

Ø Mappatura mediante alcuni punti specifici,detti fiducial pointsØ I fiducial points rappresentano pupille, angoli

della bocca, punta del naso, etc, di un volto

Tecnica Elastic Bunch Graph Matching

1. Posizionamento dei fiducial points sul volto

2. Calcolo delle caratteristiche individuali

3. Conoscendo la posa del volto è possibile confrontare il grafo con tutti i grafi precedentemente memorizzati

4. Ricavati i valori di similarità, si decide se attribuire al volto l’identità del soggetto

Riconoscimento della Voce 1/2

Riconoscimento della Voce2/2

Riconoscimento della Voce: Vantaggi

Riconoscimento della Voce: Svantaggi

Ricocoscimento della Voce: Dove?

Scarsa accettabilità

Altre Tecniche Biometriche 1/4

Ayman Abaza and Arun Ross,Towards Understanding the Symmetry of Human Ears: A

Biometric Perspective,Proc. of 4th IEEE International Conference on Biometrics:

Theory, Applications and Systems (BTAS), (Washington DC, USA), September 2010

… researchers at Japan’s Advanced Institute of Industrial Technology developed a system that can recognize a person by the backside when the person takes a seat. The system performs a precise measurement of the person’s posterior, its contours and the way the person applies pressure on the seat. The developers say that in lab tests, the system was able to recognize people with 98 percent accuracy. (Dec 25, 2011)

http://www.physorg.com/news/2011-12-unleash-car-seat-rear.html

… researchers at Japan’s Advanced Institute of Industrial Technology developed a system that can recognize a person by the backside when the person takes a seat. The system performs a precise measurement of the person’s posterior, its contours and the way the person applies pressure on the seat. The developers say that in lab tests, the system was able to recognize people with 98 percent accuracy. (Dec 25, 2011)

http://www.physorg.com/news/2011-12-unleash-car-seat-rear.html

Commenti sul web:• tasche posteriori, •soprabiti lunghi, •dieta, •…

Vascular Pattern Matching – 1/3

Ø Luce LED a infrarossiØ Dita e dorso della manoØ Non sempre applicabile

Vascular Pattern Matching – 2/3

Ø Vantaggi• Semplicità nell’acquisizione• Elevata unicità • Invarianza temporale• Bassa intrusione

Vascular Pattern Matching – 3/3Possibili Applicazioni Future

Ø Fujitsu in collaborazione con Microsoft sta lavorando ad un sistema di riconoscimento dei vasi sanguigni nel palmo della mano (Febbraio 2018)Ø L’obiettivo è quello di rendere tale sistema fruibile su notebook

dedicati al mondo businessØ Anche Samsung ha brevettato un sistema di

riconoscimento dei vasi sanguigni nel palmo, che potrebbe essere implementato in futuro su smartphone

Fonti• https://blogs.windows.com/business/2018/02/08/fujitsu-microsoft-focused-

advancing-security-modern-workplace/#AZA5qVzgGLzgXDoc.97• https://www.galaxyclub.nl/2017/11/samsung-patent-handpalmherkenning

Ø Ampiamente accettato per le scene del crimine

Ø Possibili problemi con persone gemelle

DNA Identification

Altri Tipi di Sistemi Biometrici

Ø KeystrokeØ Battitura

Ø GaitØ Andatura

Sommario

Tecniche Biometriche: Accuratezza 1/6

False Non-Match Rate (FNMR)Ø (Falso rigetto) misure dello stesso utente sono

dichiarate appartenere a diversi utentiFalse Match Rate (FMR)Ø (Falsa accettazione) misure di due diversi utenti sono

dichiarate appartenere allo stesso utente

Valore del match

percentuale errore

Percentuale falso rigetto

Percentuale falsa accettazione

parametro sensitività

Failure To Capture (FTC)Ø Percentuale delle volte che il dispositivo non riesce ad acquisire

un campione

Failure To Enroll (FTE)Ø Percentuale delle volte che gli utenti non riescono ad essere

accettati dal sistema di riconoscimento

Confronto

Tecniche Biometriche: Valutazioni

Sommario

Sistemi Biometrici su Dispositivi Portabili

Ø Negli ultimi anni numerosi dispositivi portabili(smartphone, tablet, ultrabook, etc) hanno integratosensori per l’autenticazione/identificazione tramitecaratteristiche biometriche

Ø I metodi di autenticazione biometrica rappresentanoun’alternativa o un’integrazione ai meccanismi giàcomunemente utilizzati dai dispositivi portabiliØ Password, PIN, etc

Sistemi Biometrici su Dispositivi Apple – 1/4

Ø A partire dall’iPhone 5S (presentato nel 2013) Apple ha integrato nei suoi dispositivi il Touch ID

Ø Un rilevatore di impronte digitali presente nel tasto HomeØ È possibile memorizzare fino a 5 impronte digitali

Fonte Immagine: Apple

Ø A partire dall’iPhone X, Apple ha introdotto un sistemabiometrico per il riconoscimento del volto, denominatoFace ID

Ø Il sistema Face ID è costituito da diversi sensori,presenti nella parte frontale del dispositivoØ Fotocamera frontale da 7 MPØ Emittente ad infrarossiØ Camera ad infrarossiØ Sensore per luce ambientaleØ Flood illuminatorØ Sensore di prossimità

Fonte Immagini: Apple

Ø Con il Face ID vengono eseguite le seguenti operazioniØ Proiezione di 30000 punti sul volto dell’utente

Ø Sensore utilizzato: Emittente ad infrarossiØ Acquisizione, mappatura 3D ed analisi di tali punti

Ø Sensore utilizzato: Flood illuminator (in situazioni di scarsaluminosità del soggetto)

Ø Salvataggio dei dati sul dispositivo

Ø Tramite il Touch ID/Face ID è possibileØ Sbloccare il dispositivoØ Acquistare su

Ø App Store Ø iTunes

Ø Apple Pay

Sistemi Biometrici su Dispositivi Android – 1/2

Ø Con le API di Livello 23 presenti su Android 6.0 (Marshmallow), presentato a ottobre 2015, viene introdotto il supporto nativo alle impronte digitali

Ø Questo permette diØ Sbloccare il dispositivoØ Autorizzare acquistiØ Sbloccare App specifiche dal Google Play Store

Sistemi Biometrici su Dispositivi Android – 2/2

Fonte Immagini: Google

Sistemi Biometrici su Dispositivi Windows 10 – 1/2

Ø Introdotto con Windows 10 (luglio 2015), il sistema Windows Hello integra il supporto a caratteristiche biometricheØ Volto Ø Impronta digitaleØ Iride

Fonte Immagini: Microsoft

Sistemi Biometrici su Dispositivi Windows 10 – 2/2

Ø In futuro sarà possibile utilizzare Windows Hello anche per l’autenticazione su siti, web mediante il browser Microsoft Edge

Possibili Criticità dei Sistemi Biometrici su Dispositivi Portabili – 1/5

Ø Durante il Mobile World Congress 2016 (MWC 2016), il CEO dell'azienda cinese Vkansee (specializzata in lettori di impronte digitali) ha mostrato come bypassare il Touch ID di un iPhoneØ Replicando la propria impronta digitale su un po' di pongo

Ø Per portare a termine l’ «attacco» è necessario un contatto fisico con la vittima, in modo da poter replicare l’impronta

Ø I ricercatori della Michigan State University hanno trovato un modo per “ingannare” alcune tipologie di sensori di impronte digitali di cui sono dotati diversi smartphone

Ø L’attacco avviene usando della carta speciale (di tipo AgIC) e dell’inchiostro particolare (inchiostro conduttivo)Ø Il costo complessivo dell’attacco è di circa 500$

• Link all’articolo:Ø http://www.cse.msu.edu/rgroups/biometrics/Publications/Fingerprint/Cao

Jain_HackingMobilePhonesUsing2DPrintedFingerprint_MSU-CSE-16-2.pdf

Fonte (Video su YouTube sul canale ufficiale della Michigan State University)https://www.youtube.com/watch?v=fZJI_BrMZXU

Sommario

Ø I sistemi biometrici che utilizzano una singola biometria sono detti sistemi biometrici unimodali

Ø Tali sistemi possono avere delle limitazioni legate al fatto che viene utilizzata una singola biometria

Ø Una singola biometria, ad un certo punto, potrebbe non soddisfare una o più delle seguenti caratteristicheØ UniversalitàØ UnicitàØ PermanenzaØ Catturabilità

Limitazioni dei Sistemi Biometrici a Singola Biometria (Unimodali) – 1/6

Ø Esempio 1/3

Limiti sulla caratteristica di UniversalitàBiometria Impronta digitale

Possibile Limite Impronta non rilevabile a causa di mutilazioni o incidenti

Biometria VocePossibile Limite Impossibilità di rilevare la voce

(mutismo)

Ø Esempio 2/3

Limiti sulla caratteristica di PermanenzaBiometria Volto

Possibile Limite Tratti del viso modellati dall’invecchiamento

Biometria VocePossibile Limite Cambio del timbro di voce o stato

influenzale che altera il timbro vocale

Ø Esempio 3/3

Limiti sulla caratteristica di UnicitàBiometria Volto

Possibile Limite Tratti del viso estremamente simili (gemelli omozigoti)

Biometria VocePossibile Limite Possibile soggetti in grado di imitare

la voce del soggetto in esame

Ø Altre limitazioni dei sistemi biometrici unimodali possono derivare dagli strumenti di acquisizione della biometria

Ø Possono esservi errori durante il processo di acquisizione della biometriaØ Errata acquisizione dovuta a fattori esterni del sensore di

acquisizioneØ Esempi

Ø Polvere e/o sporcizia su sensore di acquisizione di impronte digitaliØ Forte sorgente di luce su sensore di acquisizione del voltoØ Etc

Possibili Soluzioni

Ø Integrazione del sistema biometrico unimodale con tecniche di autenticazione tradizionali (non basate su biometrie)Ø Autenticazione mediante PIN, password, SmartCard,

etcØ Progettazione di un sistema biometrico in grado di

utilizzare più biometrie Ø Sistemi Biometrici Multimodali

Possibili Soluzioni

Ø Integrazione del sistema biometrico unimodale con tecniche di autenticazione tradizionali (non basate su biometrie)Ø Autenticazione mediante PIN, password, SmartCard,

etcØ Progettazione di un sistema biometrico in grado di

utilizzare più biometrie Ø Sistemi Biometrici Multimodali

Ø La fase di progettazione di un sistema biometrico multimodale deve tener conto di diversi aspettiØ Requisiti funzionaliØ Quali biometrie utilizzareØ Il livello architetturale dove effettuare la combinazione

(fusione) delle biometrieØ Deve essere definita la metodologia con la quale si

effettua tale fusione

Architettura di un Sistema Biometrico Multimodale

Progettazione in Parallelo Progettazione in Serie Progettazione a Livello Gerarchico

Tre possibili scelte progettuali possono essere delineate per la definizione dell’architettura di

un sistema biometrico multimodale

Progettazione in Parallelo

CaratteristicheØ L’acquisizione e la valutazione delle

biometrie vengono svolte in maniera indipendente per ciascuna biometria

Ø Le valutazioni sono poi combinate mediante la fusioneØ La fusione può avvenire a diversi

livelli nell’architettura e secondo diverse strategie operative

Progettazione in ParalleloLivelli e Strategia di Fusione

Acquisizione Estrazione delleCaratteristiche Confronto Decisione

Moduli relativi alle fasi di Verifica e Identificazione in un sistema biometrico

Acquisizione Estrazione delleCaratteristiche Confronto Decisione

Moduli relativi alle fasi di Verifica e Identificazione in un sistema biometrico

La fusione è generalmente eseguita a livello di uno dei tre moduli • Estrazione delle Caratteristiche• Confronto• Decisione

Progettazione in ParalleloLivelli e Strategia di Fusione

Progettazione in ParalleloFusione a Livello del Modulo di Estrazione delle Caratteristiche

Raccolta dei template ottenuti dalle caratteristiche estratte da ciascuna biometria

Fusione di tutte le informazioni dei template in un’unica entità logica

I moduli successivi (Confronto e Decisione) considereranno l’output prodotto da tale entità

Per ciascun template viene calcolato un matching score, comparando il template ottenuto dal modulo precedente (Estrazione delle Caratteristiche) con

i template già memorizzati

Fusione dei valori relativi ai matching score, che restituisce in output un unico risultato

Il modulo successivo (Decisione) utilizzerà l’output prodotto dalla fusione

Progettazione in ParalleloFusione a Livello del Modulo di Controllo (o Matching)

Esecuzione dei processi decisionali: un processo distinto per ciascuna biometria

Fusione dell’output dei processi decisionali

Calcolo della decisione finale

Progettazione in ParalleloFusione a Livello del Modulo di Decisione

Esecuzione dei processi decisionali: un processo distinto per ciascuna biometria

Fusione dell’output dei processi decisionali

Calcolo della decisione finale

Possibili strategie per il calcolo della decisione finale – 1/2

• Strategia AND oppure Strategia OR• Strategia di combinazione pesata

Processo DecisionaleBiometria 1

Processo DecisionaleBiometria N

AND...

DecisioneFinale

Con la Strategia AND, affinché ladecisione finale risulti essere positiva(true), è richiesto che tutti i processidecisionali relativi a ciascuna biometriarestituiscano output positivo (true)

Con la Strategia OR, affinché ladecisione finale risulti essere positiva(true), è sufficiente che almeno unodei processi decisionali relativi aciascuna biometria restituisca outputpositivo (true)

Processo DecisionaleBiometria N

DecisioneFinale

• Strategia AND oppure Strategia OR à Strategia AND/OR• Strategia di combinazione pesata

DecisioneFinale

Processo DecisionaleBiometria 2 AND

Gli operatori AND e OR, possono ancheessere combinati e utilizzati perottenere la decisione finale

Ø A ciascuna biometria viene associato un pesoØ Ciascun processo decisionale restituisce un output, in accordo

al peso assegnato alla biometriaØ Viene effettuato il calcolo della decisione finale, sulla base

degli output dei processi decisionali pesati

Progettazione in Serie

CaratteristicheØ L’acquisizione e la valutazione delle

biometrie vengono svolte in maniera indipendentemente per ciascuna biometria

Ø Le valutazioni sono poi combinate mediante una delle possibili tecniche di fusione

Le prossime slide sono nascosteper il riuso dei grafici

Progettazione in Serie

CaratteristicheØ Definizione di una gerarchia, mediante tecniche di classificazione

individuali delle biometrieØ Memorizzazione delle valutazioni di ciascuna biometria in una

struttura ad alberoØ Fusione delle valutazioni, considerando le valutazioni nella struttura ad

albero, per il calcolo della decisione finale

ØCryptography and Network Securityby W. Stallings, 2010Øcap. 18

ØTesina di Sicurezza su retiØAutenticazione utente + password

Ø Biometrics.gov. Aprile, 2016 http://www.biometrics.gov/ReferenceRoom/Introduction.aspx

Bibliografia

Ø Anil K. Jain, Arun Ross and Salil Prabhakar: An introduction to biometric recognition. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Techn. 14(1): 4-20, 2004

Ø Anil Jain, Patrick Flynn and Arun A. Ross: Handbook of biometrics. Springer Science & Business Media, 2007

Ø P. Jonathon Phillips, Alvin F. Martin, Charles L. Wilson, Mark A. Przybocki: An Introduction to Evaluating Biometric Systems. IEEE Computer 33(2): 56-63, 2000

BibliografiaSistemi Biometrici su dispositivi portabili

Ø Apple Touch ID e Face IDØ https://support.apple.com/it-it/HT208108Ø https://support.apple.com/it-it/HT204587

Ø Android 6.0 (Marshmallow) API Ø http://developer.android.com/about/versions/marshmallow

/android-6.0.html

Ø Windows Hello biometricsØ https://msdn.microsoft.com/it-

it/library/windows/hardware/mt282187(v=vs.85).aspx

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