Рисунок радужной оболочки глаза человека меняется с возрастом

Сканирование радужной оболочки глаза может оказаться не такой надежной технологией, как было принято считать. С возрастом рисунок радужки существенно изменяется. Может ли этот эффект спутать карты разработчикам биометрических решений?

Идентификация личности по радужной оболочке используется в СКУД и в крупных государственных приложениях — по этой технологии работает иммиграционный контроль в Соединенном Королевстве. Аналогичная система внедрена и в Объединенных Арабских Эмиратах. Возможно, вы опоздаете на рейс из-за задержки в очереди. Зато условному международному террористу повезет больше — в старости он сможет безбоязненно путешествовать.

Или нет? Кевин Боуер и Сэмюэл Фенкер из университета Нотр-Дам в Индиане исследовали более 20 000 изображений, относящихся к 644 радужным оболочкам. Все снимки были сделаны в период с 2008 по 2011 год. В качестве средства сравнения они использовали современное коммерческое ПО высокого класса. Выяснился обескураживающий факт: через три года после эталонной съемки вероятность ошибки увеличивается на 153%.

Все системы распознавания радужной оболочки имеют некоторую погрешность. Между изображением, которое делается при создании учетной записи, и снимком в момент идентификации всегда есть небольшая разница. Из-за уникальности паттерна радужки можно было предположить, что эта погрешность постоянна. Маркетинговые проспекты биометрических компаний убеждают потенциальных покупателей, что распознавание радужки требует одной регистрации за всю жизнь человека. Но исследование Боуера и Фенкера показывает, что это не вполне верно.

Но нет ли здесь драматизации? Если взглянуть на цифры, то проблема не выглядит столь уж значительной. Вероятность ошибочного распознавания сразу же после регистрации составляет приблизительно один к двум миллионнам. Через три года она вырастает до 2,5 к двум миллионам. Не настолько много, чтобы обращать на это внимание, не так ли? Но Боуер убежден, что за десять лет вероятность ошибочного распознавания может вырасти весьма и весьма существенно — совсем не обязательно, что зависимость вероятности ошибки от времени будет линейной.