Niezawodnosc biometrii teczówki w kontekscie
advertisement
Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Mateusz Trokielewicz Zakład Biometrii, Naukowa i Akademicka Sieć Komputerowa Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej, Politechnika Warszawska Biometria 2016 22 września 2016 slide 1 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Wprowadzenie Biometria tęczówki a ludzka biologia Biometria tęczówki a ludzka biologia Założenie stabilności i niezmienności ’istotne cechy tęczówki pozostają niezwykle stabilne i nie podlegają zmianom przez okres wielu lat’ – Safir and Flom, 1987 ’unikatowa dla każdego człowieka i stabilna przez wiele lat’ ’praktycznie niezmienna przez całe ludzkie życie’ – Daugman, 1994 slide 2 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Wprowadzenie Biometria tęczówki a ludzka biologia Czy zawsze jest to prawdą? Okoliczności związane z biologią człowieka, mogące powodować problemy: • naturalne procesy starzenia - czy tęczówka jest odporna na te procesy biologiczne? • stan zdrowia i procesy chorobowe obejmujące oko - jaki wpływ mają na działanie metod biometrycznych?? • śmierć - czy możliwe jest rozpoznawanie tęczówki po śmierci? Jeśli te problemy rzeczywiście występują, jak im zapobiegać? slide 3 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Starzenie się wzorców Aspekt 1: Starzenie się wzorców tęczówki slide 4 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Starzenie się wzorców Sformułowanie problemu Czym jest ’starzenie się wzorców’ ? Wzrost wartości błędów rozpoznania oczekiwany przy rosnącym czasie pomiędzy pozyskaniem próbek: rejestracyjnej i weryfikacyjnej/identyfikacyjnej ”Składowe” zjawiska: • biologiczne starzenie się oka i jego tkanek • różnice w prezentacji próbek związane z różnym rozwarciem źrenicy, opadaniem powiek, warunkach wykonania fotografii, etc. • interoperacyjność sensorów i ich starzenie się - różnice związane ze sprzętem oraz jego zużywaniem się slide 5 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Starzenie się wzorców Sformułowanie problemu Czym jest ’starzenie się wzorców’ ? Definicja ISO/IEC reference aging - the changes in error rates with respect to a fixed reference caused by: time-related changes in the biometric characteristic, its presentation, the sensor and other components of the biometric technology slide 6 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Starzenie się wzorców Baza danych dotycząca starzenia Baza danych dotycząca starzenia • Baza danych BioBase-Ageing-Iris (Politechnika Warszawska/NASK) • obrazy 70 różnych tęczówek pobrane w odstępie do 2960 dni - ponad 8 lat 2003 2011 slide 7 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Starzenie się wzorców Metodyka eksperymentów Analiza metodą regresji liniowej Metodyka Dlaczego regresja? • starzenie się wzorców nie powinno być traktowane jako monotoniczny, oczekiwant spadek stopni dopasowania obrazów, • ale raczej jako brak stacjonarności • regresja liniowa odpowiada, czy występuje stacjonarność slide 8 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Starzenie się wzorców Metodyka eksperymentów Analiza metodą regresji liniowej Metodyka Dlaczego regresja? • starzenie się wzorców nie powinno być traktowane jako monotoniczny, oczekiwant spadek stopni dopasowania obrazów, • ale raczej jako brak stacjonarności • regresja liniowa odpowiada, czy występuje stacjonarność Wiele modeli regresyjnych: • czas od pobrania pierwszej próbki (rejestracyjnej) • wskaźniki jakości - zakłócenia w postaci powiek, rzęs i odbić, kontrast lokalny, intensywność oświetlenia, ostrość • wskaźniki geometryczne - zmienność średnic tęczówki i źrenicy w obrębie pary obrazów Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Starzenie się wzorców Metodyka eksperymentów Analiza metodą regresji liniowej Przykładowy model slide 9 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Starzenie się wzorców Wyniki Starzenie się wzorców: Podsumowanie • parametr czasowy jest istotny statystycznie w każdym z 29 testowanych modeli regresyjnych • wpływ czasu na starzenie wzorców (0.007/rocznej zmiany w HD -¿ 0.056/8 lat) • w miarę dodawania nowych zmiennych, osłabiają one model • istnieje wiele wymiarów problemu starzenia wzorców, najprawdopodobniej włączając w to czynniki biologiczne slide 10 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Wpływ chorób oczu Aspekt II: Wpływ chorób oczu slide 11 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Wpływ chorób oczu Sformułowanie problemu Wpływ chorób oczu na niezawodność biometrii tęczówki 1. Problem zwłaszcza w biometrii tęczówki na masową skalę:, NEXUS/CANPASS by Canadian Border Services Agency, AADHAAR by Unique Identification Authority of India, dokumenty podróży, dowody osobiste, etc. 2. Przypadki te mogą prowadzić do fałszywych odrzuceń, a być może także do fałszywych akceptacji. slide 12 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Wpływ chorób oczu Sformułowanie problemu Wpływ chorób: Pytania 1. Czy choroby mają wpływ na proces rejestracji? Jeśli tak, w jaki sposób różne ich typy przekładają się na wzrost FTE? slide 13 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Wpływ chorób oczu Sformułowanie problemu Wpływ chorób: Pytania 1. Czy choroby mają wpływ na proces rejestracji? Jeśli tak, w jaki sposób różne ich typy przekładają się na wzrost FTE? 2. Czy oczy chore, ale ze zmianami niewidocznymi gołym okiem w świetle podczerwonym, dają wyniki gorsze niż oczy zdrowe? slide 13 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Wpływ chorób oczu Sformułowanie problemu Wpływ chorób: Pytania 1. Czy choroby mają wpływ na proces rejestracji? Jeśli tak, w jaki sposób różne ich typy przekładają się na wzrost FTE? 2. Czy oczy chore, ale ze zmianami niewidocznymi gołym okiem w świetle podczerwonym, dają wyniki gorsze niż oczy zdrowe? 3. Jakie typy widocznych zmian w oczach objętych chorobą mają największy wpływ na biometrię tęczówki? slide 13 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Wpływ chorób oczu Sformułowanie problemu Wpływ chorób: Pytania 1. Czy choroby mają wpływ na proces rejestracji? Jeśli tak, w jaki sposób różne ich typy przekładają się na wzrost FTE? 2. Czy oczy chore, ale ze zmianami niewidocznymi gołym okiem w świetle podczerwonym, dają wyniki gorsze niż oczy zdrowe? 3. Jakie typy widocznych zmian w oczach objętych chorobą mają największy wpływ na biometrię tęczówki? 4. Jakie są przyczyny pogorszenia niezawodności? slide 13 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Wpływ chorób oczu Dane eksperymentalne Proces zbierania danych Po lewej: IrisGuard AD100 Na górze po prawej: Canon EOS 1000D Na dole po prawej: Topcon DC3 W sumie: 2996 obrazów 230 tęczó- wek slide 14 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Wpływ chorób oczu Dane eksperymentalne Problem klasyfikacji danych Skomplikowany przypadek: zaćma podostra jaskra irydotomia zniekształcona źrenica zrosty tylne Jak analizować? Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Wpływ chorób oczu Klasyfikacja danych Problem klasyfikacji danych Rozwiązanie: pięć zbiorów slide 16 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Wpływ chorób oczu Wyniki Re: Pytanie 1 Czy choroby mają wpływ na proces rejestracji? Jeśli tak, w jaki sposób różne ich typy przekładają się na wzrost FTE? FTE (%) dla trzech metod rozpoznania Pozdbiór danych Healthy Clear Geometry Tissue Obstructions MIRLIN 1.85 4.40 16.03 2.0 18.36 VeriEye 0.0 0.0 5.13 0.0 3.86 OSIRIS 0.0 1.23 5.45 0.0 8.21 Odpowiedź: TAK (największy wpływ dla zmian geometrycznych i przysłonięć tęczówki). slide 17 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Wpływ chorób oczu Wyniki Re: Pytanie 2 Czy oczy chore, ale ze zmianami niewidocznymi gołym okiem w świetle podczerwonym, dają wyniki gorsze niż oczy zdrowe? Test Kolmogorova-Smirnova: • wyniki porównań podzbiorów Healthy i Clear pochodzą z tego samego rozkładu • p-value < 0.02 dla porównań wewnątrz- i międzyklasowych Odpowiedź: TAK (w zależności od metody). slide 18 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Wpływ chorób oczu Wyniki Re: Pytanie 3 Jakie są przyczyny pogorszenia niezawodności? Kolmogorov-Smirnov tests: • H0: wyniki porównań podzbiorów Healthy i Geometry/Tissue/Obstructions pochodzą z tego samego rozkładu • p-value < 0.02 dla porównań wewnątrz- i międzyklasowych Odpowiedź: próbki klasyfikowane jako Geometry i Obstructions mają największy (nagatywny) wpływ na niezawodność slide 19 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Wpływ chorób oczu Wyniki Re: Pytanie 4 Jakie są przyczyny pogorszenia niezawodności? Odpowiedź: błędy segmentacji (w szczególności dla podzbiorów Geometry i Obstructions) slide 20 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Choroby oczu: Podsumowanie 1. ”Chore” oczy zajęte są zwykle więcej niż jednym procesem chorobwym, co czyni analizę opartą na taksonomii pojedynczej choroby niemożliwą. 2. Na dokładność biometrii tęczówki silnie wpływają choroby powodujące znieszkształcenia geometryczne i przesłonięcia tęczówki. 3. Zmiany chorobwe w oku, które są niewidoczne dla eksperta w świetle podczerwonym są w stanie pogarszać jakość rozpoznania. 4. Spadek jakości przypisać można błędom segmentacji. Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Rozpoznawanie tęczówki po śmierci Aspekt III: Rozpoznawanie tęczówki po śmierci slide 22 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Rozpoznawanie tęczówki po śmierci W literaturze Kilka stwierdzeń i opinii 1. ”Soon after death, the pupil dilates considerably, and the cornea becomes cloudy.” - J. Daugman (2001) 2. “the iris (...) decays only a few minutes after death” Szczepański, Misztal, Saeed (2014) 3. “the notion of stealing someone’s iris after death is scientifically impossible. The iris is a muscle; it completely relaxes after death and results in a fully dilated pupil with no visible iris at all. A dead person simply does not have a usable iris!” - IrisGuard 4. “after death, a person’s iris features will vanish along with pupil’s dilation” - IriTech (2015) slide 23 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Rozpoznawanie tęczówki po śmierci Sformułowanie problemu Rozpoznawanie tęczówki po śmierci Korzyść dla kryminalistyki, problem w zarządzaniu tożsamością? 1. Nowe zastosowanie: kryminalistyka – potencjalnie szybka i dokładna alternatywa dla odcisku palca, kartoteki dentystycznej i DNA w przypadku ofiar wypadków, przestępstw, na polu bitwy? 2. Problem: obawy społeczne – “Will someone be able to steal my iris after I die, and use it to gain access to my identity?” [Science Focus, 2009] slide 24 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Rozpoznawanie tęczówki po śmierci Medically speaking Co dzieje się z oczami po śmierci? Aspekty medyczne 1. spadek przejrzystości rogówki na skutek autolizy (samodestrukcji) komórek spowodowanej niedotlenieniem, zakwaszeniem i brakiem nawilżenia 2. powolny zanik tkanki powoduje jednocześnie marszczenie powierzchni rogówki 3. źrenice są średnio zwężone (mid-dilated), reagujące na stymulację chemiczną (do kilku godzin od śmierci), ale nie świetlną 4. utrata sprężystości gałki ocznej i jej zapadanie się do wnętrza oczodołu (skutek powolnej, ale postępującej utraty ciśnienia wewnątrzgałkowego) slide 25 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Rozpoznawanie tęczówki po śmierci Dane eksperymentalne Rozkład czasów akwizycji próbek slide 26 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Rozpoznawanie tęczówki po śmierci Dane eksperymentalne Ocena wizualna danych - kilka spostrzeżeń (1/3) • tęczówka wygląda inaczej w świetle widzialnym i w bliskiej podczerwieni - różnice są tym mocniej widoczne, im mniej przezierna jest rogówka slide 27 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Rozpoznawanie tęczówki po śmierci Dane eksperymentalne Ocena wizualna danych - kilka spostrzeżeń (2/3) • w niektórych przypadkach występuje zjawisko zapadania się gałki ocznej do wnętrza oczodołu, powodując znaczną zmianę wyglądu tęczówki • można temu do pewnego stopnia przeciwdziałać stosując ucisk na gałkę oczną • rozmiar i kształt źrenicy zmieniają się, ale są to zmiany niewielkie, często ”przykrywane” przez inne zjawiska, a czasem nie występujące wcale slide 28 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Rozpoznawanie tęczówki po śmierci Dane eksperymentalne Ocena wizualna danych - kilka spostrzeżeń (3/3) • wraz z upływem czasu od śmierci na rógówce pojawiają się coraz wyraźniej zaznaczone zmarszczki Segmentacja metodą OSIRIS dla próbek pozyskanych 5, 95 i 407 godzin po śmierci. slide 29 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Rozpoznawanie tęczówki po śmierci Eksperymenty i wyniki Metodyka eksperymentów - analiza krótkookresowa • Metody rozpoznawania tęczówki: VeriEye, OSIRIS, Neurotechnology, IriCore • Wykonanie wszystkich możliwych porównań wewnątrzsesyjnych w trzech scenariuszach: * (Sesja 1 vs Sesja 1) * (Sesja 2 vs Sesja 2) * (Sesja 3 vs Sesja 3) • Wykonanie wszystkich możliwych porównań międzysesyjnych w dwóch scenariuszach: * (Sesja 2 vs Sesja 1) * (Sesja 3 vs Sesja 1) slide 30 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Rozpoznawanie tęczówki po śmierci Eksperymenty i wyniki Analiza krótkookresowa - porównania wewnątrzsesyjne slide 31 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Rozpoznawanie tęczówki po śmierci Eksperymenty i wyniki Analiza krótkookresowa - porównania międzysesyjne slide 32 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Rozpoznawanie tęczówki po śmierci Eksperymenty i wyniki Metodyka eksperymentów - analiza długookresowa • metody rozpoznawania tęczówki: VeriEye, OSIRIS, Neurotechnology, IriCore • wykonanie porównań wewnątrzklasowych w odniesieniu do próbek pozyskanych podczas pierwszej sesji pomiarowej slide 33 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Rozpoznawanie tęczówki po śmierci Eksperymenty i wyniki Wyniki - analiza długookresowa slide 34 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Rozpoznawanie tęczówki po śmierci Conclusions Podsumowanie • rozpoznawanie tęczówki post-mortem jest możliwe • błąd zrównoważony EER przy porównywaniu próbek pozyskanych do 60 godzin od śmierci (ponad 2 dni) z próbkami pozyskanymi w kilka godzin po śmierci może wynosić 13% (mało!) • powyższa metoda (IriCore) umożliwia ponadto bezbłędne rozpoznanie na opisywanym zbiorze danych dla próbek pobranych w 1 sesji pomiarowej (kilka godzin po śmierci) • po śmierci oko stopniowo traci zdolność do funkcjonowania jako identyfikator biometryczny, ale dynamika tych zmian jest dużo niższa, niż się dotąd przypuszczało • w niemal 17 dni po śmierci nadal można spodziewać się poprawnych dopasowań (choć nielicznych) slide 35 of 36 Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Rozpoznawanie tęczówki po śmierci Conclusions Niezawodność biometrii tęczówki w kontekście starzenia się wzorców, chorób oka i zmian zachodzących po śmierci Mateusz Trokielewicz Zakład Biometrii, Naukowa i Akademicka Sieć Komputerowa Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej, Politechnika Warszawska Biometria 2016 22 września 2016 slide 36 of 36
