Bilim kurgu filmlerinde ya da kitaplarında kötü adamlar bir güvenlik görevlisini öldürür ve göz bebeklerinden birini çıkarır. Ardından bunu bir iris tarayıcısına tutar ve güvenlik sistemini devre dışı bırakır. Fakat gerçek hayatta bu sistemin bu şekilde işlediğini söylemek mümkün değil.

Günümüzde ölümden sonra göz bebeklerinin iris tarayıcıları tarafından tespit edilemediği düşünülüyordu. Ancak Varşova Teknoloji Üniversitesi’ndeki araştırmacılar bu durumun bu şekilde devam etmek zorunda olmadığını açıkladılar. Araştırma ekibi tarafından yayınlanan makalede canlı ve ölü irisler arasındaki farklı yüzde 99 doğruluk payıyla söyleyecek nöral bir ağdan söz ediliyor.

Araştırmacılar, günlük yaşantımızda biyometrik kimlik doğrulamanın giderek artmasıyla, ölüm gibi durumların ardından verilerimiz, kimliğimiz veya varlıklarımıza yetkisiz erişim durumuyla ilgili kaygıların giderek yaygınlaştığını belirtti. Ekip ayrıca iris tanınırlığının sürekli büyüyen pazar payıyla ve otopsi sonrası bir senaryoda iris biyometrisinin yaşayabileceğini kanıtlayan yakın tarihli araştırmalarla, bu kaygıların iris için de geçerli hale geldiğini ifade etti.

Tipik bir iris tarayıcısı kişinin irisinin yüksek kontrastlı bir resmini çekebilmek için hem görünür hem de yakın kızılötesi ışık kullanır. Bu resimlerdeki kalıpları bir bilgisayar veritabanına benzeyen kodlara dönüştürür. Irislerin koruma altındaki yapısı, onları biyometrik tanımlama için ideal hale getirir ve ameliyattan sonra bile zamanla değişmez. Hatta onları sahteciliğe karşı duyarlı hale getirir.

Araştırmacılar 256 canlı iris görüntüsünden oluşan veri tabanını, 17 kişiden otopsi sonucu alınmış 574 iris görüntüsüne sahip Varşova BioBase PostMortem İris veri seti ile birleştirerek çalışmalara başladı. Kadavraların göz kapaklarını açmak için kullanılan metal toplayıcı gibi istenmeyen kısımları yok etmek için bir ön işlem algoritması kullandılar. Daha sonra da iki veri setini aydınlatmadaki farklılıklar veya fotoğrafların çekildiği açı gibi detaylarla karşılaştırdılar.

Son olarak, görüntüleri kategorize etmek için, konvolüsyonel bir nöral ağ üzerinde çalışmaya başladılar. Çalışma sonucunda ağ iyi bir performans göstererek canlı ve ölü irisi başarılı bir şekilde sınıflandırdı. Sistemin canlı bir irisi ölü olarak tanımlama oranı yüzde bir olarak belirlendi.

 

Paylaş

Cevapla