Автоматическая идентификация по отпечатку ладони

Исследователи из Соединенного Королевства работают над технологиями, позволяющими эффективно устанавливать личность по разрозненным фрагментам отпечатков ладони на месте преступления. Раньше эта процедура была чрезвычайно длительной и затратной.

Трехгодичная исследовательская программа "Проект по автоматической идентификации ладони" развернута в университете Вулвергемптона. Её цель — создать национальную базу данных, которая бы использовалась в паре с основным британским банком биометрической информации IDENT1.

Заметим, что база IDENT1 на сегодняшний день содержит свыше семи миллионов отпечатков пальцев и более двух миллионов отпечатков ладоней. Программный комплекс был создан американской оборонной и авиакосмической корпорацией Northrop Grumman для замены устаревшей системы NAFIS.

Что касается применения в правоохранительной практике, отпечатки ладони используются куда реже отпечатков пальцев. Отчасти это связано со сложностью процедуры идентификации, отчасти — с её длительностью. Сообщается, что дела часто закрывают раньше, чем удается установить связь между паттерном и записью в базе.

На сегодняшний день для работы с отпечатками пальцев и ладоней используются одни и те же алгоритмы. Но ладонь не только больше по размеру — она еще содержит куда больше информации. Кроме того, изображения ладоней с места преступления значительно чаще бывают смазаны, и это еще больше усложняет задачу криминалистов.

Тем не менее, исследовательская группа из Вулвергемптона ищет пути упрощения и автоматизации этого процесса. Профессор Ян Силиту так комментирует стоящую перед учеными цель: "Сложность состоит не только в обработке изображения, но и также в очень больших объемах вычислений, которые требуются для попарного сравнения образца со всеми записями базы. Мы собираемся разработать новые алгоритмы обработки и фильтрации отпечатков ладони".

Как можно понять из контекста, исследователи собираются хранить не сами сканы, а формализованные описания ключевых биометрических параметров изображений ладони. Это поможет существенно оптимизировать требования к вычислительным ресурсам и сделать полицейскую работу быстрее и эффективнее.