Autentizace s využitím biometrik - PDF\nDownload "Autentizace s využitím biometrik"\n1 Mendelova univerzita v Brně Provozně ekonomická fakulta Autentizace s využitím biometrik Diplomová práce Vedoucí práce: Ing. Jan Přichystal, Ph.D. Bc. Tomáš Hanáček Brno 2011\n2 Děkuji Ing. Janu Přichystalovi, Ph.D, vedoucímu mé diplomové práce, za jeho cenné rady a podnětné připomínky během tvorby této práce.\n3 Prohlašuji, že jsem tuto diplomovou práci vypracoval samostatně a že veškeré zdroje, které jsem při vypracování používal nebo z nich čerpal, v práci řádně cituji s uvedením úplného odkazu na příslušný zdroj. V Brně dne\n4 Abstract Hanáček, T. Authentication using biometrics. Master thesis. Brno, The master thesis deals with an analysis and an evaluation of contemporary state in the area of biometrical technologies, especially the technology of fingerprint scanning. By each technology there has been done an analysis of principles their function and possibilities of using them in the authentication process of a user as a replace of the passwords or the authentication tokens. Keywords: biometrics, fingerprints, authentication, verification, identification Abstrakt Hanáček, T. Autentizace s využitím biometrik. Diplomová práce. Brno, Diplomová práce se zabývá analýzou a hodnocením současného stavu na poli biometrických technologií s důrazem na technologii snímání otisků prstů. U jednotlivých technologií je provedena analýza principu jejich fungování a možností využití v autentizačním procesu uživatele jako náhrada za hesla či autentizační tokeny. Klíčová slova: biometrie, otisky prstů, autentizace, verifikace, identifikace 4\n5 Obsah 1 Úvod a cíl práce Úvod do problematiky Cíl práce Metodika 9 3 Autentizační a identifikační metody Vlastnictví předmětů Znalosti Biometrické charakteristiky Vícefaktorová autentizace Dvoufaktorová autentizace Třífaktorová autentizace Biometriky Terminologie Fáze biometrického zpracování: Sběr dat Kontrola kvality Přenos dat Zpracování naměřených údajů Vyhodnocení Uložení dat Fyziologické biometriky Geometrie ruky Krevní řečiště ruky Otisky prstů Rozpoznávání obličeje Oční duhovka Oční sítnice Behaviorální biometriky Ověření mluvčího Podpis Dynamika psaní na klávesnici Otisk prstu Typy snímačů a jejich charakteristiky Kontaktní senzory Bezkontaktní Kvality obrazu otisku prstu a jeho předzpracování Nalezení a extrakce markantů Filtrování markantů\n6 5.3.2 Biometrická šablona Porovnávání a vyhodnocení otisků Porovnání biometrických systémů Chybovost biometrických systémů Pravděpodobnost chybného přijetí Pravděpodobnost chybného odmítnutí Vzájemný vztah FAR A FRR Charakteristiky ERR, ZeroFNMR a ZeroFMR Křivka ROC D-prime a F-Ratio Charakteristiky FTE a FTA Testování a hodnocení biometrických systémů Testování algoritmů Testování scénářů Testování provozu Testování zranitelnosti Výběr vhodného řešení 57 8 Biometrická docházková aplikace Analýza a návrh Popis implementace Třídy aplikace Instalace aplikace Ovládání aplikace pomocí grafického rozhraní Diskuse a hodnocení vlastního řešení Závěr Literatura 70 6\n7 1 Úvod a cíl práce 1.1 Úvod do problematiky V dnešní době je správná identifikace člověka důležitá především pro ochranu osob, majetku a informací. Lidé předstírají cizí identitu nebo skrývají svoji z různých důvodů, nejčastějším z nich je páchání nelegální činnosti (finanční podvody, neoprávněné získání citlivých osobních informací, nepovolený přístup do střežených objektů, vyhýbání se výkonu trestu apod.). Po teroristických útocích na USA z 11. září 2001 se stále častěji pro bezpečnější identifikaci osob začínají využívat biometrické technologie. Automatizované zpracování charakteristik lidského těla, tj. biometrická identifikace a verifikace, je však předmětem výzkumu již od 70. let minulého století. Biometrické metody se uplatňují ve dvou základních proudech forenzním a komerčním. Forenzní (kriminalistické) metody jsou starší, propracovanější a zaměřují se především na identifikaci osob. Dalšími rysy jsou snaha o nulovou chybovost, neúplná automatizace a akceptace delší doby zpracování. Hardwarové a softwarové vybavení využívané kriminalisty je finančně velmi nákladné, náročné na údržbu a komerčně nedostupné. Komerční využití je podstatně mladší, přebírá však spoustu metod využívaných ve forenzním proudu. Zpočátku se jednalo především o bezpečnostní aplikace kontrolující přístup do jaderných laboratoří, kosmických středisek, vojenských základen apod. Civilní rozšíření biometrických metod lze přisuzovat úspěchu v kriminalistické sféře, nárůstu výkonnosti a cenové dostupnosti počítačů, snižování cen snímacích zařízení a zvyšujícímu se počtu krádeží identity a podvodů. Na rozdíl od forenzních aplikací převládá verifikace, akceptuje se určitá míra chybovosti, požaduje se plná automatizace a zpracování v reálném nebo velmi krátkém čase. Dále se budeme zabývat pouze komerčním proudem. Dnes se setkáváme s biometrickými prvky především při autentizaci k výpočetním a komunikačním prostředkům (počítačům, mobilním telefonům, počítačovým sítím), při řízení fyzického přístupu do objektů často ve spojení s docházkovou aplikací (letiště, kasina, pracoviště či domov), u čipových karet (platební a identifikační karty), k ochraně drahých nebo nebezpečných zařízení (luxusní automobil, biometrické pouzdro na pistoli) a také v souvislosti se státní správou. Žadateli o cestovní pas v České republice je pomocí digitální technologie snímána podoba a otisky prstů. Biometrické technologie přinášejí spousty výhod, mají však i svou stinnou stránku, a to ztrátu soukromí a teoretickou možnost být neustále sledován. K tomu lze např. využít rozšiřujícího se počtu bezpečnostních kamer umístěných na veřejných prostranstvích a v budovách spolu s internetovým připojením a stále dokonalejšími algoritmy pro rozpoznávání lidského obličeje. Popsanou situaci si lze lépe představit po zhlédnutí filmu Minority Report. S prvky biometrické identifikace se lze setkat i v jiných filmech, např. Nepřítel státu, Demolition Man, Hvězdné války, Star Trek či Mission Impossible. 7\n8 1.2 Cíl práce Cílem diplomové práce je sumarizace a zhodnocení současného stavu na poli biometrických technologií. U jednotlivých biometrik budeme analyzovat principy jejich fungování a možnosti využití v autentizačním procesu. Zvláštní důraz bude kladen na technologii otisků prstů, jakožto jednu z nejstarších a nejrozšířenějších metod pro určení identity osoby na základě jejích charakteristických fyziologických vlastností. Jednotlivé biometrické technologie budou následně srovnány dle několika kritérií a budou vysloveny závěry o jejich použití. Na základě získaných teoretických poznatků bude navrhnut a implementován biometrický systém pro automatizované vedení docházky zaměstnanců společnosti ADRIA DATABANKA s.r.o. 8\n9 2 Metodika Práce bude rozdělena do dvou částí. V teoretické části zhodnotíme autentizační metody založené na znalostech, vlastnictví a především biometrikách. Popíšeme základní pojmy související s biometrikami a obecný princip biometrického zpracování. Biometriky následně rozdělíme dle toho, zda měří fyziologické či behaviorální charakteristiky. Prozkoumáme principy jednotlivých biometrik, zhodnotíme jejich silné a slabé stránky a možnosti využití. Jelikož rozsah diplomové práce nám neumožní věnovat se detailně každé jednotlivé biometrice, omezíme se pouze na ty, které lze zpracovávat v krátkém čase a plně automatizovaně, především na technologii otisků prstů. Následující kapitola bude pojednávat o chybovosti biometrických systémů. V poslední kapitole první části, na základě zhodnocení biometrik dle několika kritérií, vybereme vhodnou metodu pro realizaci docházkové aplikace. Nejdůležitějšími charakteristikami pro její výběr jsou v tomto pořadí: cena jelikož docházková aplikace bude určena pro malou firmu o několika zaměstnancích, nemůžeme si dovolit vysoké náklady na pořízení a provoz systému, přesnost systém musí vykazovat vysokou přesnost, aby identifikace proběhla ve většině případů bezchybně a uživatelé nebyli zdržováni od práce v případě, že se do systému nemohou přihlásit, popřípadě jsou určeni chybně, uživatelská přívětivost snímání nesmí být pro uživatele nepříjemné tak, aby si vypěstovali vůči systému negativní vztah nebo jej dokonce odmítali používat, dostupnost koncových zařízení snímací zařízení využívaná docházkovým systémem musejí být distribuována na území České republiky a výhodou je, pokud výrobce k těmto zařízením dodává softwarové nástroje pro vývojáře, stálost biometrických charakteristik snímané charakteristiky musejí být v čase co nejvíce neměnné, aby administrátor systému nebyl obtěžován neustálými požadavky o přeregistraci zaměstnanců, odolnost vůči útokům systém musí být dostatečně odolný vůči napodobeninám biometrického vzorku tak, aby jej zaměstnanci nemohli jednoduše neoprávněně využít ve svůj prospěch a tím falšovat údaje o docházce. Docházková aplikace bude realizována v objektově orientovaném programovacím jazyce komunikujícím s některým z open-source databázových systémů. Aplikace musí podporovat operační systém Windows i Linux a nesmí být uzpůsobena pro jeden typ čtečky, aby v případě její poruchy a nákupu jiné nemusela být přeprogramována. Aplikace bude nasazena v reálném prostředí firmy s 15 zaměstnanci. Vzhledem k tomu, že biometrie je relativně mladá a ne příliš rozšířená vědní disciplína, dostupnost kvalitních publikací, ze kterých lze při psaní práce vycházet, je omezená. V češtině je to Biometrie a identita člověka ve forenzních a komerčních aplikacích (Rak et al., 2008), z anglicky psané literatury budeme využívat především Biometrics (Woodward, 2003) a knihy z nakladatelství Springer Handbook of Biometrics (Jain, 2008), Handbook of Fingerprint Recognition (Maltoni, 2009) a Encyclopedia of Biometrics (Li, 2009). 9\n10 3 Autentizační a identifikační metody Správné určení identity člověka je podstatné především pro řízení přístupu do budov, k lidem či objektům, zařízením, finančním zdrojům a informacím. Identita osoby je zjišťována také při cestování, provádění elektronických transakcí, telebankingu, vyhledávání pohřešovaných osob apod. V následující části diplomové práce budou popsány jednotlivé metody, pomocí nichž lze určit identitu člověka. Nejprve je však nutné definovat základní pojmy: Identifikace (vyhledání) Systém se snaží zjistit identitu uživatele prohledáváním v databázi záznamů všech uživatelů. Subjekt sám o sobě nepředkládá tvrzení o své identitě, jedná se o porovnávání 1:n. Nejčastěji se s identifikací sekáme v souvislosti s biometrikami. Systém odpovídá na otázku: Kdo je daná osoba? (Rak et al., 2008, s. 128) Verifikace (autentizace) Systém se snaží ověřit identitu uživatele poté, co ji uživatel sám udá (např. zasunutím čipové karty, napsáním přihlašovacího jména či osobního identifikačního čísla). Jedná se o porovnávání 1:1. Verifikaci lze tedy chápat jako podmnožinu identifikace. Systém odpovídá na otázku: Je daná osoba opravdu tou, za kterou se vydává? (Rak et al., 2008, s. 129) Autorizace Jedná se o proces přidělení oprávnění pro práci v systému, často následuje po úspěšném ověření identity uživatele. (Matyáš et al., 2008, s. 9) Identitu osoby můžeme v počítačové praxi rozlišit pomocí: vlastnictví předmětů, znalostí, biometrických charakteristik lidského těla, kombinací výše uvedených. Při hodnocení jednotlivých způsobů určení identity bychom se měli zaměřit především na: bezpečnost, uživatelskou přívětivost, cenu. 3.1 Vlastnictví předmětů Vlastnictví patří k nejrozšířenějším způsobům určení identity člověka. Vlastněný předmět je často označován jako token. Jedná se o fyzické zařízení, jímž je nutné se prokázat při autentizaci do systému, nejčastěji se jedná o určitý druh karty či autentizačního kalkulátoru. Karty můžeme dle použité technologie rozdělit na karty s magnetickým proužkem a na karty čipové. Karty s magnetickým proužkem obvykle obsahují neměnnou informaci. Čipové karty, jež mohou být kontaktní nebo bezkontaktní, jsou složitější a dražší, ale umožňují provádět s daty různé operace. Autentizační kalkulátory jsou zařízení, typicky využívající protokol typu výzva-odpověď. Odpověď je generována 10\n11 Obr. 1: Základní filosofie identifikace a verifikace, zdroj: (Jain, 2008, s. 7) na základě tajemství sdíleného mezi kalkulátorem a serverem nebo na synchronizovaných hodinách. (Krhovják, 2007) S daným způsobem autentizace se setkáváme dennodenně při vstupu na pracoviště si otevíráme dveře kartou s magnetickým proužkem, výběr z bankomatu provádíme pomocí čipové platební karty, k sítí mobilního operátora se připojíme po ověření SIM karty a na univerzitě nám jako základní autentizační prvek slouží ISIC a ITIC karta. Otázkou je, zda v budoucnu nebudou tokeny v podobě karet nahrazeny RFID biočipy implementovanými do lidského těla. Již dnes se lze s podobnými experimenty setkat. Výhody: Jejich zkopírování je často velmi náročné. Nelze je sdílet tak snadno jako hesla. Ztrátu lze snadno zjistit. Čipy v kartách mají paměť pro uchovávání dat (PINu, elektronické fotografie, digitalizovaného podpisu, biometrické šablony). Procesorové čipové karty umějí provádět speciální operace (kryptografické, vyhledávání markantních bodů). RFID čipy umožňují bezkontaktní snímání. 11\n12 Nevýhody: Nákladnější řešení nutné pořídit čtecí zařízení a tokeny musejí být vyrobeny tak, aby bylo náročné je zkopírovat. Uživatelé mohou potřebovat zaškolení ve způsobu práce s tokenem. Různé typy tokenů nejsou vzájemně kompatibilní. Možnost poruchy, ztráty a následně nemožnost autentizace. Tokeny lze padělat, odcizit či zneužít. 3.2 Znalosti Využívá se dotazování na znalost, o které se předpokládá, že je tajná, tj. že ji zná pouze osoba, která se snaží být rozpoznána. Nejčastějším případem identifikace na základě znalosti jsou statická hesla a PINy (Personal Identification Nuber). Hesla jsou nejčastěji využívána pro přihlašování do informačních systémů, k internetovému bankovnictví, programům, pracovní stanici atd. Nejznámější forma PINu je při použití platební karty k výběru hotovosti z bankomatu a platbě u obchodníka. Zřídka se lze setkat i s dynamickými hesly, což jsou hesla, která se po každém přihlášení mění. K výpočtu nového hesla slouží autentizační kalkulátory. (Krhovják, 2007) Výhody: Jedná se o nejlevnější řešení. Není nutné u sebe mít nějaké fyzické zařízení, také speciální čtečka není potřeba. Nevyžaduje školení uživatelů ve způsobu použití (intuitivní). Velmi výhodné použití v prostředí, kde otázka bezpečnosti není kritická, nebo jako alternativa k jinému druhu identifikace. Nevýhody: Heslo, obzvláště pokud je složité, může být zapomenuto. Heslo lze odpozorovat či uhodnout. Pokud chceme vytvořit bezpečné heslo, je nutné se držet jistých pravidel. Obvykle se vyskytují dodatečné náklady na helpdesk. V případě většího počtu hesel či složitého hesla mají uživatele tendenci si hesla zapisovat. Uživatelé často používají stejná hesla pro různé služby, v případě prozrazení hesla u jedné služby získá útočník přístup i k dalším službám. 3.3 Biometrické charakteristiky Biometrika je měřitelná část těla či charakteristika osoby, která se v čase nemění, nebo se mění jen velmi omezeně. Podrobněji se biometrikami budeme zabývat v následující kapitole. 12\n13 Výhody: Autentizuje se přímo uživatel. Nelze nic ztratit ani zapomenout. Jsou nepřenosné, tj. nelze je odcizit. Je obtížné je falzifikovat. Jsou přirozené a pohodlné. Na rozdíl od znalostí a vlastnictví je lze využít pro negativní identifikaci. Poskytují nepopiratelnost. Biometrická data nejsou tajná. Nižší cena údržby než u tokenů a obvykle i u hesel Nevýhody: Chybovost naměřené údaje nejsou nikdy úplně shodné, tj. musíme povolit určitou variabilitu. Biometrická data nejsou tajná. Některé osoby nemusejí být schopny poskytnout biometrický vzorek. Biometrická data mohou obsahovat citlivé informace o osobě. 3.4 Vícefaktorová autentizace Vícefaktorová autentizace zahrnuje současné použití více než jedné z výše uvedených metod, čímž se částečně eliminují jejich individuální nevýhody. Rozeznáváme dvoufaktorovou a třífaktorovou autentizaci. Obr. 2: Biometrický bankomat používaný v Polsku, zdroj: (Katdare, 2010) 13\n14 3.4.1 Dvoufaktorová autentizace Při dvoufaktorové autentizaci lze využívat kombinace: Vlastnictví a znalosti platební karta nebo SIM karta je chráněna PINem. Vlastnictví a biometrik data na čipové kartě jsou přístupná až po ověření otisku prstu, při platbě kartou u obchodníka podepisujeme účtenku. Znalostí a biometrik biometrické bankomaty instalované ve Varšavě, viz obr Třífaktorová autentizace Třífaktorovou autentizaci používáme v aplikacích vyžadujících nejvyšší stupeň zabezpečení. Jedná se o využití vlastnictví, znalostí a biometrik současně. Za třífaktorovou autentizaci bychom mohli považovat platbu u obchodníka, která probíhá dle následujícího scénáře: Při platbě nás obchodník vyzve k vložení platební karty do terminálu a následné zadání tajného PINu, vytisknutou účtenku nám následně nechá podepsat a zkontroluje, zda se podpis shoduje s podpisovým vzorem na kartě. Obr. 3: Schéma vícefaktorové autentizace. Průnik libovolných dvou kruhů znázorňuje dvoufaktorovou auntetizaci, průnik všech tří znázorňuje třífaktorovou. (CleverAnd- Smart, 2009) 14\n15 4 Biometriky Slovo biometrie je složenina dvou řeckých slov bios a metron. První zmíněné znamená život a druhé měření. Pro účely této diplomové práce budeme za biometriky považovat fyziologické či behaviorální charakteristiky lidského těla, které lze měřit automatizovaným způsobem. Biometrickou identifikací je využití těchto charakteristik k zjištění nebo ověření identity člověka. Každá biometrika má své silné a slabé stránky a výběr té správné závisí na požadavcích aplikace. Aby daná biometrika mohla být úspěšně použita pro biometrickou identifikaci, měla by splňovat, mimo jiné, následující základní požadavky: (Jain, 2008, s. 15) Univerzálnost každý jedinec by měl být schopen poskytnout daný biometrický vzorek. Jedinečnost biometrické charakteristiky musejí být dostatečně unikátní, abychom mohli odlišit jednu osobu od druhé. Stálost biometrická charakteristika musí být v čase neměnná. Praktická měřitelnost charakteristiky musejí být rychle a přesně měřitelné a symbolicky vyjádřitelné. Přijatelnost Snímání a následné zpracování biometrických údajů musí být přijatelné pro vysoké procento lidí, tedy aby byli ochotni poskytnout biometrický vzorek. Technologická možnost dalšího zpracování uchovávání a vyhodnocování. Odolnost vůči útokům námaha, s jakou může být biometrický systém oklamán. 4.1 Terminologie Definujme si základní terminologii: Biometrický vzorek nasnímaný nezpracovaný obraz biometrických charakteristik, např. otisk prstu, zvukový záznam, fotografie, podpis apod. Biometrické markanty jedná se o podmnožinu všech měřitelných údajů z biometrického vzorku, které mohou být efektivně využity pro identifikaci. Například při identifikaci pomocí otisku prstu nevyužíváme všech možných tvarů papilárních linií, ale pouze několika málo z nich (ukončení papilární linie, dvojitá vidlice atd.). Biometrická šablona Konečný produkt měření, jenž obsahuje všechny podstatné hodnoty a charakteristiky markantů specifické pro daného jedince. Šablona se následně využívá při automatizované verifikaci nebo identifikaci. 4.2 Fáze biometrického zpracování: V této sekci jsou popsány základní postupy shodné pro všechny biometrické technologie zmiňované v této práci. 15\n16 Obr. 4: Biometrický vzorek, charakteristiky, markanty a šablona (Rak et al., 2008, s. 121) Sběr dat Jedná se o snímání biometrických charakteristik pomocí speciálních vstupních zařízení k tomu určených (snímače otisků prstů, kamery, mikrofony). Snímání musí být provedeno za podmínek definovaných výrobcem (vzdálenost, úhel, vnější podmínky) a obvykle se kontroluje i možnost podvodného jednání (provádí se test živosti, abychom zamezili použití podvrhu biometrického vzorku). Zařízení snímající a zpracovávající více než jeden druh biometrických dat se nazývají multibiometrické systémy. Tyto systémy poskytují vyšší přesnost rozpoznávání a zvýšenou odolnost vůči útokům, ale za cenu zvýšených nákladů (větší počet senzorů, kapacitní a výpočetní nároky) a snížení uživatelské přívětivosti Kontrola kvality Kvalita sběru dat určuje výkon celého biometrického systému, proto musí být důsledně sledována. Jedná se o proces, který obvykle následuje po fázi snímání, aby se zjistilo, zda jsou získaná biometrická data vhodná pro další zpracování. U některých systémů se ale můžeme setkat s kontrolou kvality až po zpracování biometrického vzorku. Kvalita nasnímaného vzorku je vyjádřena pomocí tzv. quality score. Pokud se zjistí, že nasnímaný obraz nebo extrahované charakteristiky nejsou dostatečně kvalitní (quality score je nižší než daná prahová hodnota), je osoba vyzvána k opětovnému snímání. Použití nekvalitního snímacího zařízení může vést k častému 16\n17 výskytu chyby FTA 1 a v důsledku toho nízké uživatelské přívětivosti. Může se stát, že některé osoby nejsou opakovaně schopny poskytnout dostatečně kvalitní biometrický vzorek nebo daným biometrickým vzorkem vůbec nedisponují; v tom případě se jedná o chybu FTE Přenos dat Biometrické aplikace mohou sbírat data na jednom místě a následné zpracování provádět na místě jiném. Abychom při přenosu minimalizovali objem přenášených dat, provádí se bezeztrátová nebo častěji ztrátová komprese. Bezeztrátová komprese dovoluje přesnou zpětnou rekonstrukci komprimovaných dat, dosahuje ale menších kompresních poměrů než ztrátová. Výběr ztrátové kompresní techniky se odvíjí od použité biometrické metody, při rozpoznávání lidských tváří se volí formát JPEG, pro otisky prstů WSQ a pro ověření mluvčího CELP. Nevýhodou ztrátových metod je, že artefakty vzniklé při dekompresi mohou ovlivnit proces extrakce šablony a tím i celkový výsledek porovnání Zpracování naměřených údajů Zpracování biometrického vzorku lze formálně rozdělit do dvou částí: 1. Extrakce šablony ze vzorku. 2. Zavádění nové šablony nebo porovnání šablony s dalšími v databázi. Extrakce šablony probíhá ve dvou krocích. V prvním kroku je z nasnímaných dat odstraněn nežádoucí šum a získány všechny identifikační charakteristiky (viz. obr. 4.2). V druhém jsou pak vybrány jen ty, které jsou kvalitní a podstatné pro tvorbu šablony (viz. obr. 4.4). Pro extrakci markantů se využívají různé matematické postupy a algoritmy, které jsou však výrobci zařízení utajovány. Z tohoto důvodu nejsou biometrické šablony mezi zařízeními různých výrobců kompatibilní. Obecně se udává, že z extrahovaných charakteristik není možné restaurovat původní obraz biometrického vzorku, nicméně existují více či méně zdařilé pokusy o získání původních biometrických dat ze šablony. V souvislosti s touto tematikou bych odkázal na (Bouška, 2008). Zavádění šablony do databáze provádíme v případě, že chceme zaregistrovat novou osobu. Zaváděná šablona se označuje jako referenční. Při zavádění je velmi důležitá kvalita vstupních dat, proto je obvykle sejmuto více biometrických vzorků a šablona se generuje z jejich průměru nebo se použije vzorek s nejlepší kvalitou. V případě středních a velkých organizací se pro prvotní registraci doporučuje pozvat vyškoleného operátora ze strany dodavatele zařízení. Porovnání šablon probíhá mezi šablonou právě nasnímaného biometrického vzorku a šablonami uloženými v databázi. Počet porovnávání záleží na tom, v jakém režimu zařízení pracuje: 1 Failure to acquire uživatel nemůže být ověřen, ačkoliv byl dříve zaregistrován. 2 Failure to enroll uživatel nemůže být v systému zaregistrován. 17\n18 Biometrická metoda Otisky prstů Hlas Tvář Oční duhovka Oční sítnice Geometrie dlaně a prstů Podpis Dynamika psaní na klávesnici Extrakce charakteristických markantů Umístění a směr charakteristických bodů otisku (rozdvojení papilárních linií, jejich tvary apod.) Frekvence, intonace, trvání jednotlivých hlasových charakteristik Relativní pozice a tvar nosu, očí, lícních kostí Rýhování a proužkování duhovky, geometrické obrazce Tvar markantů krevního řečiště v sítnici Délka a šířka kostí a kloubů dlaně a prstů Rychlost, směr jednotlivých tahů, dynamika, vzhled podpisu Pořadí kláves, časové intervaly mezi jednotlivými úhozy Tab. 1: Typické extrahované markanty jednotlivých biometrických metod, zdroj: (Rak et al., 2008, s. 126) Obr. 5: Základní schéma uložení referenční šablony (Jain, 2008, s. 7) Identifikace provádí se porovnání 1:n, kde n je počet šablon uložených v databází. Čím více záznamů je v databázi uloženo, tím více času a výpočetních zdrojů je potřeba. V případě velkých databází výstupem bývá seřazený seznam možných přiřazení. Identifikaci dále můžeme rozdělit na: Pozitivní cílem je prokázat, že uživatel je v systému registrován. Pokud šablona právě sejmutého biometrického vzorku koresponduje s některou referenční šablonou uloženou v databázi, je uživatel označen jako oprávněný. V opačném případě je odmítnut. Negativní cílem je dokázat, že uživatel není v systému registrován. Přijetí uživatele nastane v případě, že aplikace nenajde shodu mezi předkládanou šablonou a šablonami v databázi. Odmítnutí nastane, pokud se shoda nalezne. Tento způsob se využívá např. při přidělování humanitární pomoci, aby se zamezilo násobným požadavkům od stejné osoby, nebo při kontrole 18\n19 vstupu na fotbalové zápasy, kdy v databázi jsou uloženy záznamy problémových fanoušků. Jiné dělení je podle množiny subjektů pokoušejících se o identifikaci, rozeznáváme: Uzavřenou množinu identifikace je provedena pouze pro subjekty, které jsou zaregistrovány v databázi. Výstupem identifikace je neprázdný seznam možných přiřazení. V praxi je identifikace na uzavřené množině využívána pouze zřídka. Otevřenou množinu pokusy o identifikaci mohou být učiněny i nezaregistrovanými subjekty. Verifikace poté, kdy uživatel zadá svůj identifikátor, se referenční šablona přiřazená k danému identifikátoru porovná se šablonou právě nasnímaného biometrického vzorku. Je vykonáno pouze jedno porovnání, jedná se tedy o rychlejší a přesnější proces než v případě identifikace. Porovnání jedna k několika vyskytuje se často v bezpečnostně-komerčních aplikacích, kdy jsou v databázi uloženy maximálně desítky šablon. Používá se označení 1:few. Zpravidla se jedná o šablony patřící členům rodiny, pracovníkům dané organizace, skupině osob využívajících společně daný objekt apod. Od klasické identifikace (při které mohou být prohledávány i miliony šablon) se liší rychlostí a přesností zpracování, blížící se autentizaci Vyhodnocení Stanovení výsledků porovnávání. Na základě míry shody mezi předkládanou a referenční šablonou je vypočteno tzv. match score. Match score je následně porovnáno s nastavenou prahovou hodnotou (threshold) a je provedeno konečné rozhodnutí pokud je match score vyšší než práh, je ověřovaná osoba označena jako oprávněná; v opačném případě jako neoprávněná. Mohou nastat dvě chyby: falešné odmítnutí oprávněného uživatele, nesprávné přijetí neoprávněného uživatele Uložení dat Bezpečnostně-komerční biometrické aplikace neukládají původní biometrické vzorky, ale pouze z nich odvozené referenční šablony, jež mají podstatně menší datovou velikost. Ukládání originálních biometrických dat je také obvykle zakázáno legislativou z důvodu ochrany soukromí a zamezení případnému zneužití. Ukládáme údaje a referenční šablony pouze těch osob, kterým chceme přidělit jistá práva (přihlášení k počítači, přístupu do objektu, provedení finanční transakce apod). Ukládání probíhá obvykle šifrovaně buď do lokálního, nebo do síťového úložiště či do přenosného zařízení. Při lokálním uložení jsou všechny šablony umístěny přímo v biometrickém zařízení. Lokální uložení se obvykle využívá v aplikacích pro řízení přístupu k určitému 19\n20 Biometrika Hlas Obličej Podpis Otisk prstu Geometrie ruky Oční duhovka Oční sítnice Krevní řečiště Přibližná velikost šablony v bytech (B) B/sekunda B B B 120 B B 96 B 300 B Tab. 2: Přibližná velikost biometrických šablon, zdroj: upraveno (Woodward, 2003, s. 38) prostoru pro malý počet lidí. Při ukládání přímo do snímacího zařízení nemusíme řešit otázky bezpečnosti při síťovém přenosu biometrického vzorku ke zpracování. Za nevýhodu lze považovat omezenou datovou kapacitu pro uložení šablon a správu šablon pro každé zařízení v organizaci, používající lokální úložiště, je nutné opakovaně provést registraci daného uživatele. Při síťovém uložení jsou šablony uchovávány v centrální databázi, která je dostupná přes počítačovou síť, jež musí být dostatečně zabezpečena. Tento přístup je využíván v případě velkého počtu šablon. Fázi registrace stačí provést pouze jedenkrát a všechna ostatní biometrická zařízení připojená do sítě mohou k vytvořené šabloně přistupovat. Výhodou je také snazší zálohování databáze. Uložení biometrické šablony v přenosném zařízení je využíváno především v případě identifikačních nebo platebních čipových karet, karta se tak stává nepřenosnou. Typická velikost paměti čipové karty je od 8 do 64 kb a více. Kromě šablony mohou být v čipu uloženy také další údaje jméno a příjmení, identifikační číslo, digitální certifikát atd. Šablona není umístěna v žádné databázi, uživatel ji má přímo pod svojí kontrolou, což přispívá ke zvýšení bezpečnosti za předpokladu, že zajistíme integritu šablony. Tento postup se využívá při vydávání biometrických pasů v ČR. 4.3 Fyziologické biometriky Systémy založené na měření fyziologických charakteristik jsou přesnější, objektivnější a spolehlivější než systémy založené na chování člověka, protože měření fyziologických vlastností jsou lépe opakovatelná a nejsou podstatněji ovlivňována psychickým či fyziologickým stavem jako např. stres či nemoc. (Matyáš et al., 2008, s. 22) Fyziologické charakteristiky jsou pro každého člověka jedinečné a časově neměnné Geometrie ruky Měření geometrie ruky je pokládáno za praotce plně automatizované bezpečnostně- -komerční verifikace osoby. Komerční využití bylo odstartováno v roce 1970 sys- 20\n21 témem nazvaným Identimat, který měřil geometrii ruky a byl využit pro přístup a evidenci docházky do investiční firmy Shearson Hamill na Wall Street.(Rak et al., 2008, s. 91) V systémech pro měření geometrie ruky má dlouholetou tradici firma Recognition System, Inc 3, která zaujímá cca 90 % trhu s biometrickými zařízeními pro snímání geometrie ruky. Autentizace na základě geometrie ruky je založena na jedinečnosti anatomických charakteristik lidské dlaně a prstů, jež se u dospělého člověka během života nemění. Dle druhu zařízení se měří buď délka dlaně a jednotlivých prstů (jednorozměrné systémy), délka a šířka (dvourozměrné) nebo délka, šířka a výška (třírozměrné). Při snímání klade uživatel pravou ruku dlaní dolů mezi 4 6 distančních kolíčků umístěných na základové desce s velkou optickou odrazivostí. Kolíčky zaručují stejnou polohu ruky při každém snímání. Poté je ruka osvícena infračervenými LED diodami a odražený obraz je zachycen pomocí CCD kamery se pixely. U zařízení měřících všechny tři rozměry ruky je pro zachycení boční projekce ruky využito zrcadlo se sklonem 45 C, které odráží obraz do stejné kamery. Vytvořený bitmapový snímek je černobílý a obsahuje pouze siluetu ruky. Ve fázi předzpracování je provedeno zarovnání otisku a jsou z něj odstraněny artefakty, jako jsou distanční kolíčky, prsteny apod. Dle naměřených rozměrů (cca 90 různých měr) je vyhotovena biometrická šablona. Tvorba referenční šablony trvá asi 30 sekund a je vytvořena z aritmetického průměru trojího snímání, čímž se eliminují nepřesnosti vzniklé při umisťování ruky na skener. V procesu porovnávání, mezi právě nasnímanou šablonou a referenční šablonou, se porovnávají vzdálenosti předem určených bodů. Nejčastěji se biometrická zařízení pro měření geometrie ruky využívají pro řízení přístupu do budov (Jaderná elektrárna Dukovany, americké jaderné elektrárny) včetně automatické evidence docházky a při hraničních kontrolách (projekt IN- SPASS 4 ). Výhody: rychlá verifikace, technologicky jednoduchá metoda, uživatelsky přívětivé snímání, odolné na zašpiněné ruce, škrábance, lehce použitelná metoda i pro nevidomé, malá velikost referenční šablony. Nevýhody: velmi nízká rozlišovací schopnost, tj. nelze použít pro identifikaci, nutnost přesného umisťování dlaně na snímací plochu, špatná odolnost vůči útokům využívajícím třírozměrné napodobeniny ruky, Immigration and Naturalization Service Passenger Accelerated Service System využití skenerů ruky pro urychlení odbavení častých cestujících na letištích v USA. 21\n22 Obr. 6: Skener geometrie ruky s klávesnicí pro zadání identifikátoru osoby. Snímací plocha obsahuje distanční kolíčky pro správné rozložení prstů pravé ruky. Zdroj: (Datamatics Management Services, 2010) větší fyzické rozměry snímacího zařízení, fyzický kontakt se snímačem, obvykle dražší než zařízení pro snímání otisků prstů Krevní řečiště ruky Jedná se o poměrně mladou technologii založenou na rozpoznávání osob podle unikátního obrazu cév na hřbetu nebo dlani ruky, jenž je specifický pro každou osobu (i jednovaječná dvojčata) a relativně neměnný v čase. První zařízení pro snímání krevního řečiště hřbetu ruky se jmenovalo BK-100 a bylo uvedeno na trh v roce 1997 firmou BK Systems. Od roku 2007 lze pro autentizaci do OS Windows zakoupit počítačovou myš PalmSecure se snímačem krevního řečiště od firmy Fujitsu (Fujitsu, 2007). Při snímání klade uživatel ruku na skener hřbetem nahoru, následně je ruka nasvěcována LED diodami a snímána černobílou CCD kamerou s infračerveným filtrem. LED diody emitují blízké infračervené záření o vlnových délkách nm, jež proniká do tkáně přibližně 3 mm hluboko. Cévy vedoucí deoxigenovaný hemoglobin pohlcují více infračerveného záření než okolní tkáně, což způsobí v zachyceném 22\n23 obrazu černé zvýraznění jejich kresby. Někteří výrobci využívají infračervenou termografii, která detekuje rozložení tepla vycházejícího z ruky a cév. Ve výsledném snímku je nalezna zájmová oblast a provedeny podobné úpravy jako v případě otisků prstů, tj. odstranění šumu, zvýraznění kresby žil a tepen, binarizace a skeletizace. V takto upraveném obraze jsou nalezeny charakteristické markanty, jako jsou konce linií, rozdvojení apod. Obr. 7: Krevní řečiště dlaně a) normální obraz, b) nasnímaný obraz c) binarizovaný a skeletizovaný obraz, zdroj: (PalmSecure, 2008) Výhody: nasnímaný obraz je vektorový tj. uživatel nemusí umisťovat ruku do stále stejné polohy, stejné možnosti využití jak v případě měření geometrie ruky, ale miniaturizace snímacích zařízení, snímání v infračerveném pásmu je vhodné pro ověřování živosti verifikovaného objektu, bezkontaktní snímání, tj. hygienická čistota, je dosahováno nízkých hodnot FAR a FRR, technologicky nenáročné řešení. Nevýhody: nepříliš rozšířená technologie Otisky prstů Metoda založená na snímání jedinečných obrazců papilárních linií. Se snímači otisků prstů se můžeme setkat v noteboocích, PDA, mobilních telefonech, klávesnicích, myších, USB jednotkách, dveřních zámcích, kreditních kartách apod. Jedná se o jednu z nejpřesnějších a nejrozšířenějších biometrických technologií, v komerčním sektoru zaujímá 66,7 % objemu trhu (International Biometric Group, 2010). Detailní popis je v následující kapitole. 23\n24 Výhody: stálost a přesnost daktyloskopických markantů, léty prověřená technologie při kriminalistickém využití, hodně produktů a aktivit v oblasti výzkumu a vývoje, značný rozsah použitelnosti, přijatelná cena a velikost snímacích zařízení. Nevýhody: může vyvolávat asociace s policejními postupy, v případě poranění, oděrek nebo nových jizev se mohou vyskytnout problémy při verifikaci, otisky prstů necháváme na všem, čeho se dotkneme, na snímačích mohou zůstávat nečistoty nebo otisky z předchozího snímání Rozpoznávání obličeje Lidský obličej obsahuje body, které jsou pro každého jedince specifické a neměnné v čase. Pro počítačovou identifikace osoby dle její tváře využíváme videokamery a příslušné softwarové vybavení. Rozpoznání obličeje je poměrně náročný proces, jenž je proveden ve dvou krocích: 1. detekce a lokalizace tváře na scéně, 2. rozpoznávání lidské tváře. Obr. 8: Obličej s vyznačenými základními antropologickými markanty, zdroj: (Advanced Software Security, 2008) Složitost detekce a lokalizace tváře se odvíjí od typu scény. Snazší je detekce na uměle vytvořené scéně, kde se vyskytuje pouze jedna tvář snímaná zepředu v konstantní vzdálenosti od objektivu, s neutrálním výrazem, pozadí je jednoduché a neměnné. Za těchto podmínek výrobci udávají přesnost detekce v rozmezí %. 24\n25 V reálných podmínkých je detekce mnohem náročnější různorodé pozadí, množství jiných osob, snímání z různých úhlů a proměnlivá vzdálenost od objektivu. Přesnost se pohybuje mezi %. Pro detekci lidské tváře je využíván její počítačový model, který se porovnává se všemi objekty na scéně. Dle způsobů modelování tváře rozlišujeme dvě základní skupiny metod pro detekci a lokalizaci tváře statisticky orientované metody a znalostní metody. Pro dosažení optimálních výsledků jsou v praxi jednotlivé metody kombinovány. Statisticky orientované metody jsou: (Rak et al., 2008, s. 322) Metoda podprostoru detekce tváře je určení podprostoru v obraze, v němž leží všechny markantní body lidské tváře (oči, ústa, nos apod.). Metoda neuronových sítí jedná se o širokou škálu algoritmů pro řešení klasifikačního problému o dvou třídách (obrazy tváře, ostatní obrazy). K trénování sítí lze využít speciální knihovny s obrazy lidské tváře (např. projekt FERET 5 nebo FRVT 6 ). Znalostní metody jsou metody založené na: (Rak et al., 2008, s. 325) Rozložení odstínů šedi v obraze vychází se z pravidel výskytu šedé barvy v obraze, např. oblast očí je tmavší než čelo. Jako reprezentanta této třídy metod můžeme určit metodu mozaiky. Rozpoznávání obličejových obrysů - metoda založená na algoritmech pro detekci hran v obraze. Pomocí těchto algoritmů můžeme najít markantní body ve tváři. Informaci o barvách rozložení barev v obličeji lidí je velice podobné, díky čemuž lze odlišit tvář ve scéně od pozadí. Informaci o pohybu na scéně využití časové sekvence snímků, kdy se osoby (a jejich tváře) pohybují vzhledem k pozadí. Symetrii detekce symetrického obrazu ve scéně odpovídajícího znakům lidské tváře. Při rozpoznávání lidské tváře je potřeba z detekované části obrazu extrahovat identifikačních charakteristiky unikátní pro každou tvář, ty jsou následně porovnány v procesu identifikace/verifikace se šablonami již uloženými v databázi. Stejně jako v případě detekce a lokalizace tváře, tak i pro její rozpoznávání se využívá celá řada rozličných metod založených na: (Rak et al., 2008, s. 329) rozložení odstínů šedi v obraze využití metody mozaiky, porovnání segmentů z obrazu neznámé tváře se segmenty obrazu uložené tváře, geometrických tvarech pro každý objekt obličeje je vytvořen parametrický model a energetická funkce, optických tocích využívá se vektorového vyjádření polohy a světelné intenzity obličejových bodů při pohybu hlavy, 5 FacE REcognition Tests 6 Face Recognition Vendor Tests 25\n26 umělých neuronových sítích použití výpočetního modelu, který se může sám učit. Metody neuronových sítí lze využít jak pro určení jednotlivých charakteristik, tak i pro závěrečné rozpoznávání. Rozpoznávání tváří má širokou škálu použití, např. ve spojení s identifikačními doklady (pasy, řidičské průkazy), při hraničních, celních a imigračních kontrolách, ochraně objektů, sledování osob, autentizaci přístupu k výpočetním prostředkům apod. Pro autentizaci k výpočetním prostředkům pomocí rozpoznávání tváří lze využít např. starší produkty FaceIt od firmy Visionics, Miros od TrueFace, FaceOn od Symtron a nebo novější Blink! 7 od Luxand. Známý je případ z roku 2001, kdy technologie pro rozpoznávání tváří byla použita při Super bowlu v Tampa Bay na Floridě. Když návštěvníci procházeli turnikety, byl snímán jejich obličej a ten byl následně porovnáván se záznamy známých kriminálníků. Výhody: přirozenost, bezkontaktní snímání i na velkou vzdálenost, není nutný speciální hardware, široká škála praktických aplikací, možnost práce v infračerveném pásmu. Nevýhody: nižší přesnost ve srovnání s otisky prstů nebo oční duhovkou, vysoké nároky na výpočetní výkon, obličej člověka se v čase mění (účes, brýle, náušnice, stárnutí), problémy s osvětlením a snímáním z úhlů, osoba nemusí vědět o tom, že je sledována Oční duhovka Snímání oční duhovky představuje jednu z nejpřesnějších a nejrychlejších biometrických technik. Oční duhovka je barevná oblast kolem zorničky lidského oka, která obsahuje unikátní identifikační body, jež jsou mezi různými osobami značně variabilní. Těmito body mohou být krypty, hřebeny, koróny, radiální a koncentrické rýhy, pigmentové skvrny a záhyby. Struktura vzoru duhovky je epigenetická, tj. vzniká na základě náhodných událostí a okolností při morfogenezi tkáně, což má za důsledek, že vzory duhovky jsou rozdílné pro jednovaječná dvojčata i pro levé a pravé oko stejné osoby. Struktura duhovky je v průběhu života jedince neměnná. Snímání probíhá ze vzdálenosti maximálně jeden metr za využití monochromatických CCD kamer s rozlišením pixelů pracujících v blízkém infračerveném pásmu, jež zvýrazňuje kresbu duhovky. Snímek je následně doostřen, je upravena velikost a kontrast, jsou odstraněny zrcadlové odlesky, je nalezena oblast očí, víček, zornice a kruhový vzor duhovky. Vzor duhovky je zakódován do šablony ve formě\n27 Obr. 9: Lokalizace oblasti duhovky a zornice. V levém dolní rohu je znázorněna mapa zakřivení pro vnitřní a vnější okraj duhovky. V levém horním rohu je výsledek kódování znaků duhovky pomocí 2D waveletové demodulace, zdroj: (Jain, 2008, s. 77) tzv. IrisCode pomocí patentovaných algoritmů Dr. Johna Daugmana, jež se používají ve všech komerčních implementacích této technologie a jsou ve vlastnictví firmy Iridian Technologies. Při identifikaci se pro srovnání dvou obrazů duhovek využívá operace XOR aplikované na jejich IrisCode. XOR vrací hodnotu nula pokud jsou oba bity shodné a jedna pokud jsou rozdílné. Rozsah, ve kterém se jednotlivé bity liší, se nazývá Hammingova vzdálenost. Na 300 MHz RISC procesoru je možné provádět přibližně takovýchto srovnání za sekundu.(daugman, 2004, s. 23) Aplikace rozpoznávání duhovky jsou nasazeny především v prostředích vyžadujících vysokou úroveň bezpečnosti, jako jsou jaderné elektrárny, armádní objekty, bankovní trezory, letiště, věznice apod. Největší nasazení těchto systémů je ve Spojených arabských emirátech, kde se používají pro kontrolu všech osob přijíždějících do země oproti databázi vyhoštěných cizinců. Pro uživatele, kteří chtějí využít tuto technologii pro autentizaci k osobnímu počítači, lze doporučit biometrickou kameru Panasonic BM-DT120, jejíž distributorem v ČR je firma Digitus s.r.o 8. Pro zvýšení bezpečnosti biometrického systému se lze setkat i se zařízeními od firmy Retica Systems snímajícími oční duhovku a sítnici současně. Výhody: vyšší přesnost než u ostatních biometrických technologií, viz Tab. 3, vhodné řešení pro identifikaci, vysoká rychlost srovnání šablon, lze zpracovávat i velmi nekvalitní obrazy,\n28 Hammingova vzdálenost Pravděpodobnost nesprávného srovnání 0,30 1 : 1,5 miliardy 0,31 1 : 185 milionům 0,32 1 : 26 milionům 0,33 1 : 4 milionům Tab. 3: Pravděpodobnosti nesprávného srovnání pro různé úrovně tolerance odchylky, zdroj: (Daugman, 2004, s. 27) jednoduché začlenění testu živosti (mrknutí, stáhnutí a roztáhnutí zornice při změně intenzity světla). Nevýhody: drahá vstupní zařízení vzhledem k patentovému monopolu Oční sítnice Oční sítnice se nachází na zadní straně oční bulvy a je zásobena krví pomocí řečiště drobných cévek, které zůstává během života jedince neměnné. Jedinečný obraz těchto cév se dá využít k identifikaci dané osoby. Pro získání biometrického vzorku je sítnice nasvícena blízkým infračerveným světlem s nízkou intenzitou, jež cévky pohlcují více než okolní tkáně. Odražený paprsek opouští oko pod stejným úhlem, jakým do něj vstoupil, a je zaznamenán za použití speciální optické kamery. Proces snímání probíhá ze vzdálenosti od 8 cm do jednoho metru a trvá přibližně 15 sekund. Během snímání nesmí uživatel hýbat hlavou, musí mít široce otevřené oči zaostřené na daný bod, což zaručí, že kruhový snímek sítnice bude správně osvětlen a centrován. Ve fázi registrace, která trvá i více než minutu, je získáno několik snímků sítnice a výsledná šablona je vytvořena ze zprůměrovaných hodnot nejlepších z nich. Nejznámější firmy působící v této oblasti jsou EyeDentify, EyeKey a Retica Systems. Existují i zařízení kombinující tuto technologii s technologií pro snímání oční duhovky. Snímací zařízení jsou konstruována pro uchycení na zeď a slouží především pro řízení přístupu. Snímání sítnice je využíváno již od roku 1980 především tam, kde je kritický požadavek bezpečnosti, bez ohledu na uživatelské pohodlí, např. ochrana jaderných zbraní. Výhody: vysoká přesnost a rychlost, tj. vhodné i pro identifikaci, zařízení je obtížné oklamat (nelze jednoduše získat biometrický vzorek, ani vytvořit napodobeninu). Nevýhody: uživatelsky nepříjemné snímání, nutnost sundávat brýle, 28\n29 Obr. 10: Oční sítnice, zdroj: (21Century-Ecommerce, 2001) vysoká cena snímačů, nemožnost použít ve venkovním prostředí, vyžaduje spolupracujícího uživatele. 4.4 Behaviorální biometriky Behaviorální biometriky jsou založeny na specifických rysech lidského chování. Toto chování může být ovlivněno aktuálním fyzickým a psychickým stavem verifikované osoby, vnějším prostředím a v průběhu času se může měnit. Oproti fyziologickým biometrikám poskytují nižší přesnost a jsou tedy vhodné pouze k verifikačním účelům. Typické jsou také tím, že při snímání je vyžadována určitá akce uživatele (promluvení, podepsání apod) Ověření mluvčího Jedná se o biometrickou technologii založenou na analýze lidského hlasu, který má fyziologické i behaviorální charakteristiky. Fyziologické charakteristiky jsou určeny anatomií hlasového ústrojí (tvarem, pohyblivostí a rezonancí dutiny ústní, hlasivek, jazyka, zubů). Behaviorální charakteristiky jsou ovlivněny stavem mluvčího (emocionálním, zdravotním, socioekonomickým) a naučenými charakteristikami řeči, jako je např. tempo řeči nebo výslovnost. Na rozdíl od většiny zde probíraných biometrik není rozpoznávání hlasu založeno na zpracování obrazové informace, ale zpracovává se informace zvuková. Rozpoznávání hlasu poskytuje ve srovnání s čistě fyziologickými biometrikami nižší přesnost, jež je způsobena změnami hlasu jednoho mluvčího, nízkou variabilitou hlasu mezi různými lidmi a šumem z okolí. Při verifikaci mluvčího rozlišujeme (podle typu textu, který uživatel vyslovuje) systémy textově závislé, s textovou výzvou a textově nezávislé. Při využití textově zá29\n30 vislých systémů je stejný text využit pro registraci i následné autentizace. Text může být vybrán buď systémem, nebo samotným uživatelem. Výhodou těchto systémů je větší rozpoznávací výkon, nevýhodou pak možnost útoku přehráním. U systémů s textovou výzvou uživatel dopředu neví, co má být vysloveno, což eliminuje útoky přehráním, a zvyšuje tak bezpečnost systému. Při autentizaci systém sám náhodně zvolí sekvenci slov, poté ji uživatel vysloví, systém provede rozpoznání obsahu řeči, a pokud uspěje je provedena fáze verifikace. V případě textově nezávislých systémů může uživatel vyslovit libovolný text. Z důvodu omezeného množství dat poskytnutých ve fázi zavádění šablony je přesnost těchto systémů nižší než u textově závislých a jsou stejně jako ony náchylné k útokům přehráním. Jsou využívány pro telefonní odposlechy a automatické indexování televizních pořadů. Obr. 11: Hlasový signál Systémy založené na rozpoznávání hlasu se využívají především pro autentizaci transakcí při telefonních hovorech (telefonní bankovnictví, linky telekomunikačních operátorů), pro řízení přístupu (obvykle jako doplňková metoda) a ke správě řečových dat (organizaci informací v audio souborech). Přihlašování do operačního systému pomocí ověření mluvčího bylo implementováno v Mac OS 9 pod názvem VoicePrint. Vzhledem k nízké přesnosti, konkrétně vysokým hodnotám FRR okolo %, nebylo začleněno do jeho nástupce Mac OS X. Výhody: přirozená, uživatelsky přívětivá a bezkontaktní metoda, vhodné pro vzdálenou autentizaci po telefonu, nízká cena vstupních zařízení (mikrofon, zvuková karta). Nevýhody: nižší přesnost, nelze použít v hlučném prostředí, změna charakteristik a vývoj řeči, problémy při použití různých zařízení při registraci a autentizaci, pro tvorbu kvalitní šablony je nutno poskytnout dostatek registračních dat. 30\n31 4.4.2 Podpis Další biometrická metoda využitelná pro identifikaci osoby je založena na analýze ručně psaného písma. Psané písmo je výsledkem fyziologických a psychologických procesů, jež jsou pro každého jedince rozdílné, a výsledné písmo je tak jedinečné. V praxi rozlišujeme off-line a on-line systémy na rozpoznávání osoby podle podpisu. S off-line systémy se setkáváme při každodenních operacích, jako jsou podpisy smluv, potvrzení příjmu zboží, schválení finanční transakce apod. Srovnává se pouze celkový tvar podpisu, buď vizuálně, nebo automatizovanými prostředky jakmile jsou digitalizovány pomocí černobílých skenerů. Postrádají jakoukoliv informaci o časovém průběhu podpisu. Pro jejich malou bezpečnost se jimi dále nebudu zabývat. Obr. 12: Formulář pro otevření účtu podepsaný na Tablet PC zaznamenávajícím statické a dynamické charakteristiky podpisu. Důvěryhodnost a integrita je zaručena pomocí nástrojů SignDoc od firmy SOFTPRO a Digital Signatures od společnosti Adobe, zdroj: (SOFTPRO, 2009) V případě on-line systémů se využívá speciální vstupní zařízení, jímž obvykle bývá grafický tablet, dotyková obrazovka nebo elektronické pero. Tato zařízení poskytují informace o pohybu pera (horizontální a vertikální souřadnice) a v některých případech také o tlaku pera na podložku a jeho sklonu. Kromě statické informace (výsledného obraz podpisu) jsou v průběhu tvorby podpisu zaznamenávány i dynamické charakteristiky, které znesnadňují jeho falšování. Po snímání podpisu následuje fáze předzpracování, ve které je z obrazu odstraněn nežádoucí šum, je provedena detekce přerušení tahů a normalizace velikosti a sklonu. Při vyhodnocování celkového static31\n32 kého obrazu podpisu se extrahují parametry udávající zakřivení jednotlivých tahů, relativní velikost smyček, poměr dlouhých a krátkých tahů, délku segmentů atd. Dynamická část podpisu je reprezentována jako matematická časová funkce. V každém časovém okamžiku je zaznamenávána pozice, rychlost, zrychlení a tlak hrotu pera na podložku. Verifikace probíhá tak, že se uživatel představí systému, z databáze jsou následně extrahovány všechny referenční charakteristiky vzorového podpisu daného uživatele a porovnají se s charakteristikami právě vytvořeného podpisu. Dle výsledků porovnání je uživatel systémem přijat nebo odmítnut. Existuje několik typů metod pro porovnání podpisů: (Rak et al., 2008, s. 447) metody vážené distance, statistické metody, neurovoné sítě, metody dynamické časové deformace, metody skrytého Markovova modelu. Výhody: přirozenost, možné nasadit tam, kde se nyní používá klasický podpis, automaticky je splněn test živosti, levná vstupní zařízení, integrace do aplikací pro úpravu textů a elektronické publikování, např. Adobe Acrobat. Nevýhody: velmi nízká přesnost, při tvorbě šablony je nutno poskytnout více podpisů, v některých případech vysoké hodnoty FTE a FTA Dynamika psaní na klávesnici Každý člověk píše na klávesnici svým vlastním charakteristickým způsobem. Měří se dynamika stisku jednotlivých kláves, tj. okamžik stlačení klávesy a doba, po kterou stisk trval. Tyto informace jsou získávány z hardwarových přerušení. Jedná se o metodu, která nevyžaduje žádný speciální hardware, pouze klasickou počítačovou klávesnici a odpovídající softwarové vybavení. Verifikace uživatele může probíhat ve statickém nebo dynamickém režimu. Statická verifikace je běžnější metoda, která se zabývá technikou psaní přihlašovacích údajů (jméno a heslo) ověřovanou osobou. Ve fázi registrace uživatel zadá údaje 1 20 krát v závislosti na nastavení aplikace a následně je z nich vypočtena referenční šablona. Při verifikaci probíhá kromě vlastního měření dynamiky stisku kláves také kontrola zadaných přihlašovacích údajů, jedná se tedy o dvoufaktorovou autentizaci. Vyhodnocovací algoritmy pracují na principu srovnávání vzorů nebo 32\n34 5 Otisk prstu Rozpoznání osoby podle otisků prstů je jednou z nejpřirozenějších, nejrozšířenějších, nejpřesnějších a díky forenzní praxi i nejstarších a nejprověřenějších technologií. Otisk prstu je obrazec tvořený papilárními liniemi, jež tvoří na dlaňové straně prstů 0,1 0,4 mm vysoké a 0,1 0,3 mm široké výběžky. Prohlubně mezi papilárními liniemi se nazývají brázdy. Obrazce papilárních linií se začínají tvořit již ve čtvrtém měsíci embryonálního vývoje, plně zformovány jsou o tři měsíce později a po celý další život zůstávají neměnné. Většina zranění prstu, jako jsou povrchové popáleniny, odřeniny a řezné rány, nepoškozují zárodečnou vrstvu kůže a po zahojení se objeví původní struktura. Otisky prstů jsou pro danou osobu jedinečné a předpokládá se, že na světě nejsou dva jedinci, jejichž otisky by byly shodné ve všech rysech. Technologie otisků prstů nachází uplatnění zejména v těchto oblastech: Fyzická kontrola přístupu ochrana přístupu do jaderných elektráren, bankovních trezorů, kanceláří apod. Logická kontrola přístupu ochrana přístupu k počítačům, serverům, databázím a softwaru. Autorizace transakcí výběry z bankomatu, on-line bankovnictví. Ochrana přístupu k zařízením obsahujícím osobní a citlivá data notebooky, PDA, mobilní telefony apod. Docházkové systémy používají se pro hlídání pracovní doby zaměstnanců a pro následnou tvorbu výplatní pásky. Identifikace občanů využití pro zamezení podávání násobných žádostí o doklady (pasy, občanské průkazy a řidičské průkazy) a pro vyhledávání duplikátů. Kriminalistická identifikace porovnání latentních otisků nalezených na místě činu oproti databázi známých kriminálníků. Otisky prstů však nelze využít pro sledování (na rozdíl od rozpoznání tváře) a pro kontinuální verifikaci, jako je tomu např. u dynamiky psaní na klávesnici. V této kapitole bude detailně popsán celý postup rozpoznání osoby pomocí otisků prstů, od počátečního snímání pomocí různých typů senzorů přes metody používané při zpracování až po závěrečné vyhodnocení. 5.1 Typy snímačů a jejich charakteristiky Čtečky otisků prstů lze pořídit buď samostatně, či integrované v mnoha rozličných zařízeních, jako jsou notebooky, klávesnice, myši, mobilní telefony apod. Budeme se zde zabývat pouze skenery pro jeden prst a tzv. live technologiemi, tj. nebudeme uvažovat digitalizaci daktyloskopických karet pomocí optických skenerů nebo videokamer. K převodu otisků prstů do elektronické podoby slouží mnoho druhů snímacích senzorů pracujících na rozličných fyzikálních principech a produkujících různě kvalitní data. 34\n35 Základní schéma práce čtečky otisků prstů představuje obrázek 13. Senzory při snímání využívají plastičnosti lidského prstu a fyzikálních vlastností kůže. Dle toho, zda je nutný dotyk prstu se snímací plochou, dělíme senzory na kontaktní a bezkontaktní. Nasnímaná analogová data jsou skrze A/D převodník převedena na digitální reprezentaci otisku prstu ve stupních šedi. Komunikaci čtečky s externím zařízením obstarává komunikační rozhraní (interface). Pro spolehlivé snímání nejsou vhodné malíčky a prsteníčky. Obr. 13: Blokový diagram čtečky otisků prstů, zdroj: (Maltoni, 2009, s. 58) Kontaktní senzory Při snímání otisku prstu je nutný kontakt se snímací plochou senzoru. Při kontaktu je prst buď jednoduše přiložen na snímací plochu (touch senzory), nebo je nutné prstem po snímací ploše přejet (sweep senzory). Sweep senzory jsou obvykle menší, levnější a nezůstávají na nich latentní otisky. Vyžadují ale vyšší výpočetní výkon, trénovanější uživatele a vykazují vyšší chybovost. Do kategorie kontaktních senzorů můžeme řadit senzory: 1. pracující na optickém principu optické, optoelektronické, 2. polovodičové senzory kapacitní, teplotní, elektronické, tlakové. Optické senzory jsou jedny z nejstarších, používají se od samých počátků interaktivního snímání otisků prstů. Tyto senzory jsou nejčastěji založeny na technologii 35\n36 FTIR 10, viz obr. 14. Laserový paprsek zleva zespod osvětluje povrch prstu, který se dotýká horní strany skleněného nebo plastového optického hranolu (v kontaktu se snímací plochou jsou pouze papilární linie, brázdy se jí nedotýkají). Světlo se odráží od brázd a je pohlcováno papilárními liniemi. Odražený světelný tok vychází z pravé strany hranolu, prochází čočkou a je snímán CCD 11 nebo levnějším CMOS 12 prvkem. Na odraz má vliv i potně-tukový výměšek; pokud je kůže příliš suchá, papilární linie dostatečně nepřilnou na snímací plochu hranolu a nasnímaný obraz má příliš nízký kontrast. Pokud je naopak příliš vlhká, dochází k vzájemnému slití obrazu jednotlivých papilárních linií. Vzhledem ke své vnitřní konstrukci nemohou být dostatečně miniaturizovány, jelikož by mohlo docházet k optickému zkreslení. Jsou tedy vhodné k umístěni do myší, klávesnic apod., ale jsou příliš velké pro začlenění do PDA nebo mobilních telefonů. Obr. 14: Schéma optického senzoru, zdroj: (Maltoni, 2009, s. 63) Další technologií používanou při výrobě optických senzorů jsou optická vlákna, která umožňují dosáhnout podstatně menší velikosti zařízení. Hranol a čočka jsou nahrazeny hustým svazkem optických vláken postavených kolmo k rovině snímací plochy senzoru. Jelikož je CCD nebo CMOS prvek v přímém kontaktu se snímací plochou, musí pokrývat celou její plochu, což vede k vyšší ceně těchto snímačů. Optoelektronické senzory se skládají ze dvou základních vrstev. Horní vrstva, která má kontakt s kůží verifikované osoby, je vyrobena z polymeru TFT 13. Do kontaktu s polymerem se dostávají pouze papilární linie, brázdy se jej nedotýkají. Pokud je polymer polarizovaný vhodným napětím, má schopnost po dotyku emitovat 10 Frustrated Total Internal Reflection 11 Charge Coupled Device 12 Complementary Metal Oxide Semiconductor 13 Thin Film Tranzistors 36\n37 Obr. 15: Schéma senzoru založeného na optických vláknech, zdroj: (Maltoni, 2009, s. 65) světlo, jež je zachyceno v další skleněné vrstvě, do které jsou v hustém poli zataveny fotodiody. Ty převádějí světelný impuls na impuls elektrický a vytvářejí tak digitální obraz daktyloskopického otisku. (Rak et al., 2008, s. 215) Obr. 16: Schéma optoelektronického senzoru, zdroj: (Maltoni, 2009, s. 66) Senzory pracující na optickém principu představují dnes nejvyzrálejší a nejrozšířenější technologii na trhu se snímači otisků prstů. Poskytují výbornou obrazovou kvalitu a díky jejich velké produkci stále klesá jejich cena. Mají ovšem problémy s latentními otisky prstů a jsou náchylné na podvrhy otisků prstů. Latentní otisky prstů jsou takové otisky, které ulpívají na snímací ploše po identifikaci předchozího člověka, čímž mohou zkreslit nasnímaný obraz a znemožnit identifikaci. V extrémním případě se lze do systému přihlásit jen na základě sejmutí latentního otisku. Optické skenery pracují s třírozměrným povrchem prstu, proto nemohou být jednoduše oklamány fotografií nebo vytisknutým obrázkem otisku prstu. Mohou být ale podvedeny napodobeninami z materiálů, jako je latex, silikon apod. Kapacitní (silikonový) senzor je určen pro snímání otisku prstu pomocí měření elektrické kapacity. Jedná se o dvourozměrné pole velkého počtu (řádově statisíce) vodivých křemíkových ploch (pixelů), které jsou mezi sebou odizolovány a slouží jako jedna deska kondenzátoru. Jako druhá deska kondenzátoru slouží přiložený prst. Každý pixel a k němu přiléhající část povrchu prstu můžeme tedy považovat 37\n38 za samostatný kondenzátor s kapacitou C = ɛ S, kde S udává plochu pixelu, d vzdálenost mezi pixelem a kůží a ɛ je permitivita dielektrika mezi prstem a pixelem. d Papilární linie k senzoru přiléhají těsněji než brázdy, a proto mezi nimi vzniká větší elektrický náboj. Měření napětí a kapacitních úbytků mezi jednotlivými vodivými ploškami formuje digitalizovaný obraz papilární kresby. Stejně jako optické skenery nemohou být oklamány pouhou fotografií nebo vytisknutým obrázkem otisku prstu, jelikož měří vzdálenosti, a tudíž může být snímán pouze trojrozměrný povrch. Slabým místem je citlivost na elektromagnetický šum a na znečištění pokožky (sůl nebo cukr podstatně mění vodivost lidské kůže). Obvykle se objevují problémy také se suchými nebo naopak příliš vlhkými otisky. (Rak et al., 2008, s. 217) Obr. 17: Schéma kapacitního senzoru, zdroj: (Maltoni, 2009, s. 67) Teplotní senzory jsou vyrobeny z pyroelektrického materiálu, který generuje proud v závislosti na teplotních rozdílech mezi papilárními liniemi, jež se dotýkají snímacího povrchu, a brázdami, které jsou od povrchu více vzdáleny, a tedy mají jinou teplotu. Teplota je důležitým faktorem, která dokáže napovědět, zda snímaný otisk patří živé osobě. Lze tak eliminovat různé pokusy o podvrh neživého padělku nebo napodobeniny prstu.(rak et al., 2008, s. 217) Tyto senzory nejsou citlivé na znečištění pokožky a elektromagnetický šum. Jejich nevýhodou je malý dynamický rozsah nasnímaného otisku. Elektronické senzory pracují na principu vzniku elektrického pole mezi dvěma paralelními, vodivými a nabitými deskami. Pod vrchní vrstvou pokožky, tvořenou z odumřelých nevodivých buněk, se nachází vysoce vodivá vrstva slané tekutiny. Ta vzniká jako produkt růstu a odumírání povrchových kožních buněk a prostorově kopíruje profil vnější vrstvy kůže. Senzor se skládá z vodivého prstence, který generuje sinusový referenční signál, a z husté matice snímacích antén. Jakmile se prst dotkne tohoto prstence, dojde k uzavření elektrického obvodu a antény zachytí elektrické pole deformované strukturou povrchu kůže. Signál je zesílen a transformován do elektronického obrazu daktyloskopického otisku. Skener nesnímá pouze daktyloskopický profil z povrchu kůže, který může být znečištěn nebo poškozen, tj. není citlivý na suché nebo mokré otisky. (Rak et al., 2008, s. 214) Tlakové senzory reagují na tlak papilárních linií na povrch snímacího senzoru. Povrch je tvořen elastickým, piezoelektrickým materiálem, který tlak papilárních linií transformuje do elektrického signálu.(rak et al., 2008, s. 217) Síla generova- 38\n39 Obr. 18: Schéma elektronického senzoru, zdroj: (Rak et al., 2008, s. 214) ného signálu závisí na tlaku prstu na povrch senzoru. Papilární linie jsou senzoru blíže a vyvolávají tak větší tlak než brázdy. Senzory pracují stejně dobře v suchém a mokrém prostředí. Obr. 19: Schéma tlakového senzoru, zdroj: (Říha, 2009) Hlavní výhodou polovodičových senzorů je jejich nízká cena a malá velikost v porovnání s optickou technologií. Mají nízké energetické nároky a mohou být vyrobeny velice tenké, což je předurčuje k integraci do různých zařízení, jakými jsou například notebooky, PDA, mobilní telefony nebo plastové karty. Nevýhodou je citlivost na vnější podmínky, jako jsou teplota, vlhkost, prach apod Bezkontaktní Při snímání otisku prstu není nutný kontakt se snímací plochou senzoru. Do této kategorie lze zařadit senzory optické a ultrazvukové. Bezkontaktní optické senzory mají podobný princip práce jako dotykové optické senzory. Světelný paprsek umožňuje snímat daktyloskopický otisk na vzdálenost 30 39\n40 až 50 mm. Tento způsob eliminuje znečištění snímacího senzoru dotyky špinavých prstů a ulpívání papilárních linií na povrchu snímače. (Rak et al., 2008, s. 218) Ultrazvukové senzory se skládají ze dvou základních částí vysílače, jenž generuje ultrazvukové vlny, a přijímače, který vyhodnocuje vlny odražené od povrchu prstu. Vysílaný signál má charakter velice krátkých impulsů, jež částečně procházejí a částečně se odrážejí od každého materiálu v jejich cestě. Snímaní odražených a deformovaných vln je realizováno rotující hlavou nebo hustou sítí pevných, v rovině umístěných snímacích čidel. K převodu odraženého signálu na elektrický signál se využívají speciální receptory. Obraz otisku prstu je trojrozměrný, s vysokým kontrastem. Ultrazvukové senzory nejsou náchylné na potně-tukový výměšek a nečistoty na povrchu prstu. Nevýhodou je vysoká cena těchto zařízení. Obr. 20: Základní princip ultrazvukové technologie. Vlastností zvukových vln je jejich schopnost procházet materiály a zároveň se částečně odrážet. Zdroj: (Maltoni, 2009, s. 69) 5.2 Kvality obrazu otisku prstu a jeho předzpracování Obraz otisku prstu je digitální reprezentace struktury pokožky prstu získaná pomocí skeneru. V nasnímaném obraze jsou papilární linie zobrazeny tmavě, brázdy světle. Kvalita a použitelnost sejmutého otisku závisí na: Rozlišení snímače komerční zařízení používají rozlišení od 250 do 625 dpi. Vyšší rozlišení usnadňuje oddělení papilárních linií od brázd a detekci markantů. Snímací ploše může se pohybovat v rozmezí 1, 69 10, 24 cm 2. Standardně je velká jeden čtvereční palec, tj. 2, 54 2, 54 cm 2. Důležitá je nejen její velikost, ale také správné umístění prstu na ni a tlak na podložku. Čím je plocha menší, tím je správné umístění náročnější. Při působení malým tlakem dostáváme nekontrastní otisk, v případě velkého tlaku dochází v nasnímaném obraze ke slévání papilárních linií. 40\n41 Geometrické přesnosti může být měřena jako absolutní hodnota rozdílu mezi skutečnou vzdáleností dvou bodů na prstu a vzdáleností stejných dvou bodů na nasnímaném obraze. Rozsahu šedi maximální počet úrovní šedi v nasnímaném obraze je závislý na počtu bitů použitých pro kódování intenzity každého pixelu. Pokud je např. každý obrazový bod reprezentován pomocí 8 bitů, můžeme rozlišit černobílou škálu v rozsahu odstínů. Poměru signálu a šumu šumem je každá obrazová informace, která nemá žádný vztah ke kresbě papilárních linií. Potně-tukovém výměšku kůže otisk prstu může být suchý nebo naopak mokrý. Vnějších vlivech fyzikální, biologické, chemické a atmosferické vlivy. Kvalitu nasnímaného obrazu můžeme posuzovat buď z globálního (quality score je generované z obrazu jako z celku) nebo lokálního pohledu (pro každý obrazový blok je generováno samostatné skóre). Výpočet quality score je důležitý pro: odmítnutí otisků nasnímaných ve velmi nízké kvalitě nebo pro výběr nejlepšího vzorku, detekci poškozených částí otisku prstu, kde je vyhledávání charakteristických markantů kontraproduktivní (vede k extrakci velkého množství falešných markantů), výběr strategie pro porovnávání dvou otisků, přiřazení vah jednotlivým markantům podle jejich kvality. Výkonnost algoritmů pro porovnávání otisků prstů na základě charakteristických markantů úzce souvisí s kvalitou nasnímaného vzoru. V kvalitním snímku (viz obr. 21a) je snadné detekovat papilární linie a extrahovat markanty. V praxi se však častěji setkáváme s méně kvalitními snímky s vysokým procentem šumu a nečitelnými oblastmi. Chyby v obraze se projevují mezerami v papilárních liniích, obtížným odlišením paralelních papilárních linií od sebe a přítomností vrásek, ran a jizev, viz obr. 21b) a c). Tyto chyby mohou vést k extrakci falešných markantů, nebo naopak neurčení význačných markantů. Abychom se vyhnuli těmto problémům a mohli pracovat i s méně kvalitními snímky, využíváme algoritmy pro odstranění šumu a zvýraznění kresby papilárních linií. V nasnímaném otisku prstu je nejprve provedena fáze segmentace, čímž rozumíme oddělení popředí (plocha otisku prstu) od pozadí (šum). Oddělení není provedeno na základě průměrné obrazové intenzity, ale dle přítomnosti souběžných a orientovaných vzorů na popředí a bodů, které nemají dominantní orientaci na pozadí. Obraz otisku prstu je rozčleněn na pravidelné obrazové lokality o rozměrech pixelů. Následně je vytvořen lokální histogram orientace linií v této oblasti. Přítomnost význačné špičky na histogramu značí výskyt orientovaného vzoru, tj. papilární linie, naopak plochý histogram je charakteristický pro šum. Pomocí vhodného adaptivního filtru jsou znázorněny body, které se nacházejí ve směru papilární linie, a potlačeny ty body, které jsou orientovány jiným směrem. 41\n42 Obr. 21: a) Kvalitní otisk prstu b) Otisk prstu se středí kvalitou, charakteristický škrábanci a přerušenými papilárními liniemi c) Otisk prstu s nízkou kvalitou a vysokým obsahem šumu. (Maltoni, 2009, s. 131) Obr. 22: Mapa orientace papilárních linií pro odstranění šumu. (Maltoni, 2009, s. 109) Většina algoritmů pro porovnávání otisků prstů nepracuje přímo s nasnímaným obrazem otisku prstu, ale s jeho binarizovanou podobou. Snímek ve 256 odstínech šedi je nutné převést do dvou binárních hodnot. Jedna reprezentuje papilární linie a druhá brázdy. Pro převod se využívají jednoduché globální algoritmy nebo lepší algoritmy lokálně-adaptivního prahování. Globální algoritmy určí prahovou hodnotu t a všem pixelům, jejichž intenzita je menší než hodnota t, je nastavena hodnota 0, ostatním 1. Hodnota jedna obvykle reprezentuje sjednocený odstín papilárních linií, nula poté brázdy. Algoritmy lokálně-adaptivního prahování využívají skutečnosti, že otisk prstu může mít v různých oblastech odlišný kontrast a intenzitu. Z těchto důvodů se využívá prahová hodnota, která se mění lokálně dle průměrné intenzity obrazu v dané oblasti. 42\n43 S binárním obrazem je následně provedena fáze skeletizace, při které jsou papilární linie zeštíhleny na šíři jednoho pixelu. Odstraní se tak problém duplicity bodů při následném vyhledávání daktyloskopických markantů. Obr. 23: a) originální otisk b) binarizované podoba c) skeletizovaná podoba otisku d) detekce markantů typu ukončení a dvojitá vidlice (Jain, 2008, s. 31) 5.3 Nalezení a extrakce markantů Vzory papilárních linií lze dělit hierarchicky do dvou úrovní dle: celkového vzhledu průběhu papilárních linií, význačných markantů. Globální pohled používáme v případě, kdy prohledáváme velkou databázi otisků a chceme provést dělení databáze (clustering) pro zjednodušení následného porovnávání markantů. Základními vzory jsou oblouk, smyčka a vír viz obr. 24. Porovnávací algoritmy rozeznávají jednotlivé typy podle pozice vrcholu a bodu delta. Vrchol je bod, kolem nějž se stáčejí papilární linie oblouku, smyčky a víru. Bod delta je bod, kolem nějž se papilární linie rozbíhají do tří směrů. Oblouk neobsahuje vrchol ani deltu a jeho papilární linie probíhají od jednoho okraje prstu k druhému. Smyčka má jeden vrchol a jeden bod delta, přičemž mezi jejím vrcholem a deltou musí být alespoň jedna linie. Vír, někdy také označován jako vícedeltový vzor, obsahuje dvě a více delt a jeden vrchol. Ve vzorech otisků prstů lze nalézt charakteristické znaky (markanty), na základě kterých se následně provádí automatické porovnávání s jinými otisky v databázi. Daktyloskopické markanty jsou např. začátek a konec papilární linie, háček, můstek, křížení, dvojitá vidlice, tečka, ostrůvek a další. Většina aplikací však využívá pouze začátek a ukončení papilární linie (tvar polopřímky) a dvojitou vidlici (rozdvojení papilární linie ve dvě, které jsou paralelní), jež jsou znázorněny na obr\n44 Obr. 24: Většina automatických systémů klasifikuje otisky prstů do pěti skupin: Arch mirný oblouk, Tented arch strmý oblouk, Left loop otevřená smyčka vlevo, Right loop otevřená smyčka vpravo, Whorl vír (vícedeltový vzor), zdroj: (Biometric System Laboratory, 2010) Otisk prstu obvykle obsahuje mezi markanty, přičemž některé z nich se vyskytují častěji. Abychom mohli s dostatečně vysokou spolehlivostí říci, že dva otisky pocházejí od stejné osoby, je potřeba shoda přibližně ve znacích. Vyhledávání markantů probíhá na skeletizované kresbě papilárních linií; existují ale i přístupy, které markanty vyhledávají přímo v nasnímaném otisku prstu, především z těchto důvodů: Během binarizace může být ztraceno podstatné množství informací. Binarizace a skeletizace jsou časově i výpočetně náročné. Při skeletizaci mohou vznikat falešné markanty. Binarizace obvykle neposkytuje uspokojivé výsledky v případě obrázků s nízkou kvalitou Filtrování markantů Poté, kdy jsou nalezeny všechny markanty, je nutné provést jejich filtraci, abychom odstranili falešné markanty, které vznikají ve špatně čitelných oblastech otisku prstu nebo jako důsledek algoritmů pro zvýraznění kresby (skeletizace a binarizace). Nejčastější falešné markanty jsou znázorněny na obr. 26. Během filtrace jsou eliminovány i přímočaré jizvy, které protínají kresbu papilárních linií v jednom směru. Rovněž hraniční body obrazu nejsou do další technolo- 44\nAspekty biometrické identifikace osob s využitím rozpoznávání tváře\nAspekty biometrické identifikace osob s využitím rozpoznávání tváře Aspects of biometric identification of people with usage of face recognition Svozil Lukáš Bakalářská práce 2009 UTB ve Zlíně, Fakulta\nIdentifikace a autentizace v informačních systémech\nBankovní institut vysoká škola Praha Katedra informačních technologií a elektronického obchodování Identifikace a autentizace v informačních systémech Bakalářská práce Autor: Jaroslav Síka, DiS. Informační\n3 5 6 7 2.3.1 Identifikace... 40 2.3.2 Základní kategorie aplikací systémů automatické identifikace... 41 Záznam informací...42 Identifikace a vyhledávání informací...42 Identifikace a vyhledávání předmětů...42\nVYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BIOMETRIE OTISKU PRSTU BAKALÁŘSKÁ PRÁCE


Média: EU hodlá snížit financování Polska a Maďarska. Jsou na řadě Česko a Slovensko? - Sputnik Česká republika\n21:43 16. ledna 2021\n11:02 30.04.2018 (aktualizováno 11:20 30.04.2018) Získat krátkou URL\nBrusel hodlá navrhnout snížení financování zemí, ve kterých je ohrožena nezávislost soudců, může se to dotknout Polska a Maďarska, píše list The Financial Times.\nEvropská komise podle novin hodlá ve středu oznámit rozhodnutí, podle kterého může být sníženo financování zemí, ve kterých problémy s prioritou zákona ohrožují finanční spravování. Podle zprávy se toto opatření může dotknout Polska a Maďarska.\n„Nebude to trest pro konečné beneficienty prostředků EU," poznamenal zdroj listu.\nEvropská komise v prosinci 2017 zahájila proceduru, která může vést ke zbavení Polska hlasovacího práva v Radě EU. Předložila návrh zákona v rámci článku č. 7 smlouvy o EU, který konstatuje zjevnou hrozbu vážného porušení principů priority práva v Polsku. Evropská komise je ochotna zrevidovat tento návrh, vyřeší-li Polsko do tří měsíců problémy se soudní reformou.\nfinancování, soud, soudce, Polsko, Maďarsko, EU


Browsing by Author "Kamenský, Petr" | BUT Digital library\nBrowsing by Author "Kamenský, Petr"\nChladicí systémy PC \nBakalářská práce se zabývá současnými metodami chlazení komponent PC, popisuje jejich vlastnosti, především pak efektivitu a vhodnost k použití v příslušných úlohách chlazení. K pochopení a kvantifikaci principů jsou uvedeny ...\nHodnocení funkčnosti větrací vyústky pro kabinu osobního vozu \nTato práce se zabývá detekcí okrajů proudu vycházejícího z automobilové vyústky. Pro zviditelnění proudu byla zvolena vizualizace kouřem. Na snímky různých kvalit byly aplikovány tři vybrané detekční metody. Na základě ...\nMěření součinitele přestupu tepla v kruhových minikanálech \nDiplomová práce popisuje proces měření součinitele přestupu tepla na tepelném výměníku s kruhovými minikanály. Pro porozumění tohoto procesu je součástí práce shrnutí základní teorie přestupu tepla. Jsou zde uvedeny výhody ...\nModerní způsoby regulace otopných soustav \nBakalářská práce se skládá ze dvou základních částí. První část práce se zabývá teoretickým úvodem do problematiky regulačních prvků otopné soustavy. Druhá část uvádí modelové příklady zapojení konkrétního typu regulace ...\nNávrh a porovnání otopných soustav s různými zdroji tepla pro vytápění rodinného domu \nDiplomová práce se zabývá návrhem a srovnáním otopných soustav. V diplomové práci je navrhnuta soustava s plynovým kondenzačním kotlem, soustava s tepelným čerpadlem a soustava s plynovým kondenzačním kotlem pro vytápění ...\nTato diplomová práce se zabývá sestavením finančního plánu pro vybranou společnost pro období 2019 až 2022. Finanční plán je postaven na zhodnocení aktuálního stavu a určení strategii, toto bylo provedeno za pomoci využití ...\nTato práce se zabývá klasifikací obnovitelných zdrojů energie a jejich porovnáním s ostatními energetickými zdroji. Vyjmenovává a charakterizuje zdroje sluneční, vodní, větrné, geotermální energie a biomasy, tedy energie ...\nVnější tepelné izolace a jejich energeticko-ekonomické hodnocení \nCílem bakalářské práce je popis současných tepelně izolačních materiálů z hlediska energetického a následné porovnání z hlediska nákladů na jejich pořízení. Součástí je taktéž způsob montáže a výčet výhod a nevýhod ...


Vítězně proti přesile | Atletický klub Emila Zátopka Kopřivnice\nVítězně proti přesile\n27.4.2016 / Jiří Harašta\nTak se to nějak sešlo, že na sobotu 23.4. jsme měli s kamarády domluvený zájezd do vinného sklípku v Horních Věstonicích. Co čert nechtěl, na stejný termín Kuba Ambros avizoval ,,Běh okolo Pálavy“ v nedalekém Pavlově. Jelikož konspirace je mým koníčkem, zrodil se nápad spojit obě akce a tím i příjemné s užitečným. A že to stálo zato jistě potvrdí i Kubův domácí mazlíček Lucka. Přestup z autobusu do Kubova auta proběhl hladce nedaleko Perné a nezadržitelně jsme dorazili na místo startu v kempu (čti campu) ve vinařské vesničce Pavlov. Když jsem zjistil, že tady téměř všichni mluví rakousky, což je řeč hodně podobná němčině, měl jsem obavy, jestli jsme přece jen nezabloudili, ale Kuba mě ujistil, že tam je to normální.\nPřesně ve 13:00 jsme vyrazili na trasu hodně kopcovitého závodu. Kuba vědom si toho, že jej večer čeká prohlídka vinařství a degustace zjevně šetřil silami, a proto si celkového vítěze Jiřího Petra z Kovalovic příliš nevšímal. Já vědom si rakouské přesily jsem do toho šlápl raději hned od začátku, ale závěr, který byl prudce dolů jsem už s vidinou degustace rovněž vypustil. I tak jsme oba s Kubou s přehledem vyhráli své kategorie.\nKuba byl pak po zbytek odpoledne obletován moderátorem závodu (patrně spíkrem místního rádia Free Pavlof), až jsme s Luckou pojali podezření o jeho orientaci. Já jsem díky vítězství v kategorii málem získal rakouské občanství, když mě vyhlásili jako občana Rakouska, naneštěstí se vše vysvětlilo a já se hold musím smířit s tím, že rakouský důchod pobírat nebudu. Přesto nás při odjezdu hřálo vědomí, že jsme Rakušany pokořili, příště se vydáme do Uher. Poté už následovalo The best of this week, posezení s přáteli ve sklípku při vínečku, dlouho do noci. S Luckou a kamarádem Martinem jsme hrábli do strun ve sklepní rotundě pana Moravčíka, okoštovali 12 druhů vína a pořádně si zabékali. Řekl bych, nejlepší soustředění před pražským maratonem.\n‹ Zahájení sezony v Přerově\nSuveréní vítězství Ondry ›\nJeden komentář “Vítězně proti přesile”\nKubo,Sašo, blahopřeji Vám k úspěchu v „Běhu okolo Pálavy.“ Příspěvek napsaný odlehčenou formou, mě rozesmál.Udělali jste pro náš Atletický klub Emila Zátopka Kopřivnice tu nejlepší reklamu! Nové dresy mají šmrnc. Držím Vám palce, ať se Vám daří na běžeckých tratích a těším se na další reportáž. Jiří\nDěkuji za pochvalu, ale byla to naše morální povinnost. Co se dresů a celkově všech doplňků týká, slyším všude samou chválu, že se to moc povedlo, tak předpokládám, že budou ještě přiobjednávky. Saša


Poštovní doručovatelka pěší - vlastní dopravní prostředek či bus - Diskuze - eMimino.cz\nZdravím, chtěla bych se zeptat,\ndostala jsem místo poštovní doručovatelky pěší a nejak mě bylo blbý se zeptat na to, zda můžu při pěší pochůzce použít vlastní dopravní prostředek nebo autobus?\nJeslti je tady někdo kdo na poště pracuje nebo kdo o tom něco ví?\nTo jediné mě ještě zajímá, jinak všechno nak tak o poste vim, sem si načetla i při pohovoru se dozvěděla. Jsem hrozně ráda, protože jsem přes 2 měsíce nemohla najít práci na ráno kvůli synovi, nikde jinde mě bud nevzali nebo se neozvali, pracovala jsem na 3 směny ve fabrice dřina a buzerace, vlastně za stejný peníze co nabízejí na poště na 1 směnu. Vyšli mě i vstříc, že nemůzu od 6 hodin, školka od 6:30 u nás.\nDěkuji případně za odpoved na moji jedinou otazku.\nVlastní auto asi ne, to by zamestnavatel musel pak platit silniční daň, náklady na benzín, opotřebení atd a to je strašný papirovani. Bus asi můžeš, otázka jestli to budeš chtít zaplatit, nebo máš nějakou predplacenou kartu?\nMůžeš použít co chceš, jde hlavně o to, prostě doručit to, co doručit máš. Ale když budeš jezdit autem, abys neprojela víc než vydelas taky ať stihneš dítě pak ze školky vyzvednout, já sem o tom uvažovala taky, ale když mi řekli že tam dorucovatelky tvrdou kolikrát do 5 hodin vecer (zvlášť když začnou dyl než v těch 6 rano) tak sem řekla sbohem, protože sem zas potřebovala stíhat vyzvedávat syna ve školce.\nTak já jezdim autem vsude normalne, busem nejezdim kdyz mam auto. Jako asi proplatit bych to nechtela, jenom bych si tim treba ulehcila praci v zime, ze bych se nemusela nidke borit ve snehu s vozikem, ale jde jen o tom jestli by z toho nebyl pruser, kdyz to je vylozene pesi pochuzka a ja pouzila nejaky dopravni prostredek. Jako vsimla jsem si obcas takhle ve meste, ze postacky se vozi mestskym busem a tak. Ale nevim jak to je ted.\njinak dekuji za prispevek\nPaní vedoucí mě řekla, teda ja ji nabidla, ze ted ke konci roku mam v praci dovolenou, vypoved mam do konce roku a koncim 13 ted a zbytek dovca, ze bych se zaucila uz ted. A ona souhlasila as tim, ze mi ted da do konce roku dohodu abych si to vyzkousela, zda bych to stihala.\n@Larry26 tak ono hlavně doručuješ třeba v jedné ulici v každém vchodu, to budeš popojizdet každých pár metrů autem, nebo jak si to představuješ? Proč teda nejdeš k pište dělat motorizovaneho dorucovatele? Jezdila bys s tou dodávkou a vozila balíky.\nNa motorizovanou doporučovalku jsem se byla ptat na jine poste v jinem meste, akorat tam to proste neslo chodit po 6 hodine, takze me nevzali, protoze pry s autem jezdi 2 a ze by to bylo nefer. Ve školce jsem se uz ptala jestli by neslo, ze bych kluka davala drive kvuli praci, ale bohuzel nabidli me jen o 15 minut driv coz nic neresi. A je to taky blby aby kvuli jednomu diteti chodili driv. No takhle uplne ne, tak asi podle toho kde bych mela rajon jestli na druhy strane mesta tak bych si tam dojela nekde zaparkovala a vsechno to prosla, ke kazdymu vchodu s autem to ne jenom se tim autem nak tak priblizit.\nNo hlavně když by ses ťuk ťuk vybourala a něco se ti stalo tak nevím jestli by si neměla trošku problém, jestli by ti to uznali jako pracovní úraz když ti zaměstnavatel nenaridi k výkonu práce užívat svoje auto.\nJo a na přepážku by mě paní vzala, tam se chodi nak na pul 7, ale nevadilo by ji ze bych chodila od 7, vsechno vpohode, akorat me nevzala kvuli mensi vade řeči kterou mam uz od malicka. Další nabidku jsem mela u Ječminka v pekarstvi tam se dela ale od 6:00-21:00 coz uz vubec jako. Z ostatnich me napsali, ze nemam dostatecnou kvalifikaci a ze vybrali jinyho uchazece. I presto ze mam stredni ekonomku, zila jsem v anglii, mam i kurz a tak dale proste. Takze jediny mozny reseni, ze na jedne poste ze 3, se dalo nak takhle dohodnout. A to prosim jsem hledala praci od září denodenne jsem se volala, posilala zivotopisy, proste maminky s detma to maji slozity.\nMůžeš jak chceš - kamarádka roznáší noviny a jezdí si vlastním autem. Má najetou trasu, zastaví u nějakého paneláku, roznese třeba pět vchodů, a zase popojede.\nJen bych se zamyslela nad tím, co píše @JancaS84 v případě nehody nevím, jak by se to řešilo…to je skoro dotaz na personálního pracovníka…\nTak jako jasně, muze se i to stat, to nerikam. Tak uvidim no, jak to pujde.\nU nas je vidim, ze jezdi na kole.\nOno se to asi neoplati, kdyz budes denne projizdet autem. Jedna unama delala za prepazkou. To byla mensi pobocka, kterou sama vedla. Po dvou letech dala vypoved, ze toho ma dost.\nA druha pracovala rok po rodicaku a nedavno znovu porodila. Brzo to zabalila holka u posty.\nPošťačky ve městě vídám jezdit městskou běžně. Nejspíš se vracejí z pochůzek s prázdnou. Já jsem před časem měla v popisu práce jít z pracoviště na jiný úřad. Běžně jsem na cestě byla i dvě hodiny. Zpět jsem se někdy svezla busem. Ale většinou jsem šla pěšky (na služební auto jako běžný zaměstnanec nemám nárok). Prý musí být i vytyčená cesta, kudy by se mělo chodit a to dodržovat. Kdyby se ti něco stalo a byla bys třeba v obchoďáku pro rohlík (což jsem teda nestíhala, uvádím jako příklad), máš smůlu a nejde o pracovní úraz.\nNeuznal, resp. byl by zavinen zamestnancem, protoze nepouzil schvaleny dopravni prostredek. My to treba mame vyslovne zakazane.\nKdyz oni je to tezky vsude, prosla jsem si uz par zamestnani a nikde to vylozene nebylo ruzovy. U nas ve fabrice kde ted delam je to priserny a jeste za maly penize teda na 3 smeny. Ty stejne penize jinde nabizi na 1 smenu. V jinych maji treba 20 cistyho ale za vetsi drinu. Clovek si nevybere. Pritel ma treba supr praci v nejlepsi fabrice u nas ve meste 13,14 plat 27 hrubyho na 2 smeny, ale to je pro ligu vyjimecnych me tam treba nevzali ani na kontrolu i kdyz ted delam 5 let kontrolu kvality. Proste lepsi prace se hledaji tezko a je jich malo a kord s ditetem. Vsude pri manualni praci se clovek nadre, vsude buzerujou.. Ja jsem opravdu rada ze aspon sanci si to vyzkouset mam a vydelat si naky penize a ne trcet na pracaku za 7 tisic..


Chapter 14: USA life part. 1 | THE BLOSSOM BLVD\nChapter 14: USA life part. 1\nNevím, jestli proběhlo nějaké osvícení po tom, co jsem se vrátila z LA nebo se tam můj mozek tak zapařil až konečně začal pracovat, ale věřte nebo ne, já dostala nápady na nové články.\nA budu vám dávat rady lepší než Přemek Podlaha!\nNež ovšem napíšu článek, ráda bych Vám všem poděkovala za přízeň na Facebooku. Vůbec by mě nenapadlo, že o blogu ví tolik lidí a hlavně, že někoho zajímá nějaká vesničanka na facebooku! Čekala jsem max. 30 (z toho 28 rodiných příslušníků, kteří musí dát povinně "like" a 2 nejlepší kamarádi), ale ke dnešku je to kolem 170. Což je krásné číslo, děkuju moc, opravdu si toho vážím! Na druhou stranu mám teď velkou zodpovědnost, aby se z toho nestala taková pěkná, kulatá nula.\nA o čem že to dneska bude? Kromě toho, že klasicky o ničem, tak také o tom, jak se žije s AMERIČANY. A tento článek je tu díky čtenářce Míši. Tímto ji děkuji za nápad a vyzývám všechny ledoborce, ať mi napíšou, co je zajímá a já vám to tu pak hezky popíšu na blogu jak se sluší a patří.\nJak už někteří z Vás ví, než jsem se přesunula do USA, byla jsem v Anglii. Pokud je někdo tzv. mimo mísu a nemá šajn o čem mluvím, měl by si přečíst tento článek. ZDE. Mimochodem k dnešnímu dni ho četlo 1292 lidí. Nerozumím, nechápu, svádím to na error v systému, jelikož nevěřím tomu, že má 1292 lidí čas na to, číst článek o hovnech. Každopádně Vám opět děkuju! Ale teď zpátky k tématu..\nCo se týče rodiny a mých začátků. Tentokrát jsem byla velice opatrná s očekáváním. Upřímně, myslím, že jsem byla připravena na nejhorší. A né, že bych chtěla někoho vystrašit, ale nikdo by tady neměl jet s hlavou v oblacích. Nevíte do čeho jdete, svoji budoucí rodinu znáte jen ze Skype a upřímně, kdo chce udělat na Skype špatný dojem? Nikdo. A proto se rodina bude usmívat od ucha k uchu a snažit se, ať máte pocit, že je ta nejlepší na světě. Pokud stojíte nohama pevně na zemi, přijdete na to, která rodina tak jen vypadá a která taková opravdu je. Každopádně, někdy to není jednoduché. A některé rodiny se vybarví až po čase. Zkuste věřit vlastní intuici.\nPrvní tři týdny jsem si s nimi každou neděli sedla a rozebrala plán na celý týden. Pokud jsem si nebyla jistá, nebo jsem nevěděla, zeptala jsem se. Nezapomínejte - Lína huba, holé neštěstí! Zeptejte se! Američani milují otázky. Američani milují bavit se o ničem. A proto většina chodí v psychologovi. Protože, kdo to má furt poslouchat? Komunikace je důležitá. Nejen proto, že se z vás stane člen rodiny, ale taky se rozmluvíte a stanete se jedním z nich, takže večer strávíte bavením se o té skvrně od fazolí co vám zůstala na mikině a nejde dolů (nekecám, moje mikina Nike je na vyhození z okna, musela jsem si o tom popovídat, protože psychologa nemám a mamka by mi ještě nadala).\nA máme tady první rozdíl mezi žitím v České Republice a v USA. V Americe Vám nikdy neřeknou "Nabil jsi si hubu? Dobře ti tak." nebo "Neřvi, nebo ti ještě přidám!" či "Ještě slovo a dostaneš po hubě!". Tady? NIKDY! Na stejné situace Američani řeknou "Co se stalo? JSI V POŘÁDKU???" "Neplakej miláčku, to bude dobrý!" a "Zlatíčko, měl by jsi poslouchat co říkám." Posuďte sami, co se Vám zdá jako lepší varianta. Američani odmala učí své děti mít sebevědomí, říkají jím jak jsou úžasní a i přes to, že se jim něco nepodaří, vždy je pochválí! A pak se diví, když v televizi Miley pyšně olizuje kladivo. Myslíte, že ji někdo někdy v mládí řekl, že železo se neolizuje? Asi ne. Další věcí je, že si velice často projevují lásku (teda alespoň moje host rodina). Takže "I love you" je nejpoužívanější věta. Nevím jak u vás, u nás doma to spíš bylo "Mám hlad." nebo "Co je k obědu, mami?". Samozřejmě já svoji rodinu miluju taky a stejně tak oni mě, ale v ČR si to holt nemusíme říkat každý den 5x po každém jídle. My si radši dáme orbitku!\nCo je dalším velkým rozdílem - většina lidí pracuje z domu. Můj host dad pracuje z domu celý týden, moje host mum jen občas, ale pravidelně každý pátek. Vím, že některé holky s tím mají problém. Ono je těžké udržet děti od toho, ať nejdou za rodiči, ale naštěstí moje děti s tím nemají problém (přece jenom už jsou starší). Co se týče jídla, Američani zrovna moc nevaří. Vlastně.. vaří. Jako pejsek s kočičkou. Myslím, že námět našel Čapek v Americe. Všechno to dát dohromady, čáry máry fuk, ať se stane co se má, někdo to sní nebo se to vyhodí. A nejlepší je to koupit hotové a ohřát to v mikrovlnce. Ideální stav. Udělat si vše od základu tak, jak se to dělá v ČR tady moc populární není. U dětí vedou ty největší srajdy. Mac & Cheese alá těstoviny Italiano se sýrovou omáčkou (hnus, vedle Italiano to ani neleželo), Hot Dog osmažený v těstě na špejli a Pizza co vypadá jak kynutá buchta se salámem. A víte proč to děti a následně i dospělí tak milují? Protože tohle si můžou děti koupit na OBĚD ve ŠKOLE. Pořád se tu řeší, jak je mnoho Američanů obézních, ale sami si sypou popel na hlavu už odmala. Moje host mum ale vaří. Né každý den, ale vaří často a dobře.. ale občas i s mikrovlnkou. Ale je jedno co uvaříte, dětem se zavděčíte nejvíce pizzou.\nKroužky. Děti chodí do dvěstěpadesátišesti kroužků a dokud se nenadchnou, tak budou chodit do dalších dvěstěpadesátišesti. Že z toho mají jazyk na vestě a díravé ponožky, nikoho nezajímá. Tomuhle ovšem dávám palec nahoru! Moje děti hrajou fotbal, softball, hrajou na klavír, hrajou v divadle, chodí na hodiny umění, pečou, plavou, tančí a čtou jako o život. A to znamená jediné. ŽÁDNÝ POČÍTAČ, iPod, hry, televize apod. Moje děti znají televizi jen v pátek večer (1 film) nebo maximálně o víkendu. Neexistuje sledovat televizi přes týden. Netráví svůj volný čas na počítači. Jsou buď ve škole, dělají úkoly, mají kroužky nebo spí (Amen). V tomhle je Amerika výborná. Rodiče tady dobrovolně vedou kroužky nebo různé sportovní aktivity. A i když to vedou špatně, nikdo jim neřekně, že to stojí za ...... Děláte to přece dobrovolně!\nCo na Americe opravdu miluju jsou ty jejich house party. Je to přesně tak, jak vidíte ve filmech nebo v seriálech. Sejde se plno lidí doma, hudba, plastové kelímky a samozřejmě tuna jídla. Moje děti jsou každý týden na jiné dětské narozeninové oslavě. Neexistuje, aby tu dítě nemělo svoji narozeninovou oslavu! A čokoládový dort.. A skákací hrad na zahradě. I u nás v baráku už několikrát taková akce proběhla a vždycky je skvělá atmosféra :-)\nPosted by Simona at 5:34:00 PM\nŠtěpánka Králová February 2, 2015 at 7:26 PM\nJá úplně miluju tvůj styl psaní článků,\nmoc se těším na pokračování :)\nJsem zrovna v matching a takové rady a tipy se hodí :)\nHrozně moc doufám, že poznám, jaká rodina je pro mě ta pravá, ale prostě doufám, že to poznám! :D\nJinak, chtěla jsem se zeptat, jak Američani přistupují k věřícím lidem? Myslím ke Křesťanům.. ? :)\n(s)měj se! :)\nhanka hrušková February 7, 2015 at 12:36 PM\nnádherné,boží,luxusní,čtivé!!!!!!!!!!!!!§ jsi už Velká Simkalko.....!!! palec hore


Dřevěné brikety - Brno venkov - Bazoš.cz\nHlavní stránka > Služby > Ostatní > Inzerát č. 109901308\nNabízím k prodeji dřevěné brikety. Čistý mix dřeva smrk a dub.\nCena: 60,- Kč za 20 kg pytel = 3,- Kč za 1 kg\nAdresa nakládky: Draha 427,664 59 Telnice u Brna.\nMožno zakoupit bez ohlášení každý všední den do 15.00 hod. Po domluvě do 16.00 hod.\nLevné a vysoce kvalitní ekologické palivo.Dřevěné brikety jsou vyrobeny na italské technologické lince pouze z čistých pilin, lisovaných pod vysokým tlakem bez jakýchkoliv pojidel. Vyrábějí se z dřevního odpadu (pilin, hoblin). Brikety jsou vhodné do klasických kotlů, kamen a krbů na pevné paliva s ručním přikládáním. Balení v igelitových pytlech s hmotností 20 kg.\nDřevěné brikety - [10.11. 2019]\nDřevěné bukové brikety,baleno po 10kg.60kč - TOP - [5.11. 2019]\nNabízím dřěvěné brikety z bukového dřeva bez jakýchkoliv pojiv.Vysoka výhřevnost,dlouhá doba hoření a minimální množství popela.Parametry bukových briket potvrzuje osvědčení č. 1060/05/2015 vydané zkušebnou TÜV Nord Czech..1x paleta 990 kg- 5200 kč.Možné zakoupit i balení po 10 kg za 60kč .Možnost z ...\n503 16 114 x


2 uživatelé půjde\nČR - Praha\nČR - Jihočeský kraj\nČR - Jihomoravský kraj\nČR - Karlovarský kraj\nČR - Královéhradecký kraj\nČR - Liberecký kraj\nČR - Moravskoslezský kraj\nČR - Olomoucký kraj\nČR - Pardubický kraj\nČR - Plzeňský kraj\nČR - Stredočeský kraj\nČR - Ústecký kraj\nČR - Vysočina\nČR - Zlínský kraj\nSo 1.12.2007 (20:00) - Ne 2.12.2007 (4:00)\nČR - Praha - Palác Akropolis\nBohemian Like You goes indie! Parts & Labor (US), 1A2V1 (CZ), The Models dj-set, fh dj-set\nBohemian Like You goes indie! Ve svém třetím pokračování tato domácí klubovka rozšiřuje své hudební zaměření – a přiváží jednu ze zásadních kapel brooklynské scény, noise-popové Parts & Labor. Komu padl do noty nedávný koncert Deerhunter v Divadle Archa, ten rozhodně nesmí chybět! Předskakovat budou 8-bitoví audiovizuální 1A2V1, až do rána vaše nohy nezůstanou v klidu díky rezidentním djs fh a The Models.\nParts & Labor (Jagjaguwar, Brooklyn, New York / US) live\nJezdí turné s elektro-duem Adult., vydávají na stejném labelu jako bigbítoví Black Mountain, kamarádí s lo-fi úderkou Matt & Kim. Parts & Labor ve složení elektronika/zpěv, basa/elektronika a bicí letos vydali své třetí, vřele přijaté album Mapmaker a na sklonku roku jedou našláplé evropské turné. Ve své hudbě mísí nespoutanou (post)rockovou energii a řezavé synth melodie s hlukovými hradbami hodnými My Bloody Valentine, takže hravě snesou srovnání s Battles. Nutno vidět živě!\nNový český projekt přináší do domácích klubových prostorů trochu osvěžení: undergroundové 8-bitové zvuky Jara Hara se potkávají s přesně padnoucími vizuály od VJ Koloucha a tvoří tak dokonalý lo-fi zážitek.\nThe Models dj-set\nTři mušketýři, kteří vám nedají ani na chvíli vydechnout. Jedno z posledních vystoupení crew která odstartovala vlnu „nového dj-ingu“ v Čechách. V nejlepším se má přestat, ale proč si to předtím pořádně neužít?\nExperimentální promotér a rezident klubovky Bohemian Like You ve svém eklektickém setu servíruje taneční porci poslechových melodii tak, že si to budete dlouho pamatovat.\nZačátek ve 20h, vstup 120 Kč. Uvidíme se tam!\nSPHEX --- 20:38:12 30.11.2007\n.. tak už jsem to našel na myspace:\n20:00 1A2V1 live\n21:00 Parts & Labor live\n22:00 fh dj-set\n23:00 till late The Models dj-set\nSPHEX --- 20:36:17 30.11.2007\nline-up už tušíte? stihnu začátek těch amíků, když přijdu až na 9tou?