Sự lão hóa của mống mắt ảnh hưởng tới kết quả của máy quét mắt

Một nghiên cứu mới cho thấy, mống mắt (tròng đen) của chúng ta sẽ thay đổi theo thời gian. Nên việc sử dụng các thiết bị quét mống mắt để lưu trữ thông tin trong an ninh, bảo mật sẽ gặp nhiều khó khăn. Ông Kevin Bowyer một nhà khoa học công nghệ máy tính tại đại học Notre Dame đã thực hiện nghiên cứu này. Tuy nhiên, phát hiện này lại đi ngược với các kết quả đã được  đưa ra trước đó. Hiện nay chưa có một minh chứng  nào cho thấy máy quét mống mắt có thể xác định chính xác cấu trúc mắt của con người không thay đổi trong suốt cuộc đời của họ. Trong khi đó loại máy này lại được phổ biến khá rộng rãi trên thế giới. Ví dụ như Ấn Độ đã thiết lập quá trình kiểm tra ID cho 1,2 tỷ công dân bằng dấu vân tay và quét mống mắt.

Mống mắt (tròng đen) của con người thay đổi theo thời gian

Bojan Cukic giám đốc của Trung tâm nghiên cứu công nghệ nhận dạng cho biết : có rất nhiều ý kiến cho rằng mống mắt không thay đổi theo thời gian, nhưng chưa có một nghiên cứu nào về vấn đề đó. Hiện nay các nhà khoa học  nghiên cứu sinh trắc học và các hệ thống thiết bị an ninh đều sử dụng đôi mắt, khuôn mặt của con người  và các đặc tính vật lý khác làm đặc điểm nhận dạng.

Giữa năm 2008 và 2011, ông Kevin Bowyer  và đồng nghiệp Samuel Fenker đã thực hiện các thử nghiệm về mống mắt trên các các tình nguyện viên là sinh viên, công nhân viên và giảng viên của trường đại học Notre Dame. Và họ thực hiện các thử nghiệm này với máy quét  LG 4000, đây là máy quét mống mắt hiện đại nhất. Công việc nghiên cứu này đã kéo dài trong vòng ba năm, cùng với 32 người tình nguyện tham gia thử nghiệm.

Mống mắt bên trái chụp năm 2008, mống mắt bên phải chụp năm 2011 bằng máy quét LG 4000.

Với mỗi năm trôi qua, “ tỉ lệ từ chối sai (false nonmatches) ” của máy quét lại càng tăng tức là tỉ lệ sai số trong dữ liệu mống mắt năm nay của tình nguyện viên không khớp với dữ liệu khi nhập lần đầu tiên vào máy tăng lên.  Đến năm thứ ba, thì “tỉ lệ từ chối sai” đã tăng đến 150% . Trong khi đó, tỷ lệ ” tỉ lệ chấp nhận sai (false matchs)” vẫn ổn định theo thời gian.

“ Tỉ lệ chấp nhận sai ” ổn định đồng nghĩa với việc mống mắt lão hóa không ảnh hướng tới vấn đề an ninh, nhưng đó là một sự bất tiện, và nó càng tăng lên theo thời gian. Khi nhân viên an ninh dùng máy quét mắt để kiểm tra một ai đó. Và người đó không được máy quét chấp nhận. Do đó nhân viên an ninh phải kiểm tra ID của người đó bằng tay dẫn đến quá trình kiểm tra an ninh bị kéo dài ra.

Thông qua kết quả của cuộc thử nghiệm, ông Kevin Bowyer mong muốn các nhà quản lý của chính phủ , các nhà quản lý doanh nghiệp, hay bất kì ai trong lĩnh vực sinh trắc học biết được những gì xảy ra khi họ sử dụng máy quét mống mắt.

Có nhiều  nhà nghiên cứu có cùng suy nghĩ là chỉ cần nhập dữ liệu của một ai đó vào hệ thống an ninh bằng việc quét mống mắt chỉ một lần. Theo quan điểm của Kevien Bowyer thì không nên áp dụng những suy nghĩ đó vào cuộc sống. Thay vào đó, hãy cập nhập hình ảnh mống mắt của mọi người hàng năm thông qua máy quét mắt. Bowyer hình dung một tới một hệ thống quét mống mắt tiện dụng, dễ dàng trong việc cập nhập thông tin. Ví dụ khi chúng ta đi du lịch hay công tác, hệ thống an ninh ở sân bay hay nhà ga sẽ thực hiện hai nhiệm vụ. Nhiệm vụ thứ nhất là nó quét mống mắt để kiểm tra danh tính của người đó. Nhiệm vụ thứ hai là nó sẽ lưu trữ những thông tin của người đó vừa được quét làm tài liệu tham khảo cho lần tiếp theo của người đó khi đi qua khu  vực an ninh. Nhà khoa học máy tính Kevien Bowyer và và nhà nghiên cứu sinh trắc học Marios Savvide tại Đại học Carnegie Mellon cho biết có thể dễ dàng thiết lập hệ thống nêu trên. Theo Bojan Cukic thì hệ thống kỹ thuật này có thể sẽ  được thị trường chấp nhận, nhưng vẫn có rất nhiều nghiên cứu để làm cho nó tốt hơn và đáng tin cậy hơn

Tuy nhiên, các nghiên cứu của Bowyer về sự lão hóa của mống mắt ảnh hướng tới kết quả của máy quét mắt vẫn chưa thuyết phục được Marios Savvide và Bojan Cukic. Theo Bojan Cukic thì quá trình nghiên cứu cần thực hiện với nhiều người hơn và quá trình nghiên cứu phải có các nhà sinh vật học hoặc bác sĩ  cùng tham gia để đưa ra các kết quả mạnh mẽ hơn. Cả Savvide và Cukic đều cho rằng không cần phải cập nhập hình ảnh dữ liệu mống mắt của chúng ta thường xuyên hàng năm. Mặc dù vậy họ cũng nói nghiên cứu của Bowyer rất hữu ích và quan trọng cho nghành sinh trắc học. Cả ba nhà nghiên cứu Marios Savvide, Bojan Cukic, Kevin Bowyer đều thừa nhận cần phải nghiên cứu thêm để biết chính xác điều gì đã làm thay đổi mống mắt theo thời gian, và làm thế nào để các kỹ sư có thể làm cho hệ thống bảo mật sinh trắc học tiếp tục làm việc trên mắt của tất cả mọi người ở mọi lứa tuổi.

Kevin Bowyer và Samuel Fenker đã trình bày nghiên cứu của họ tại hội thảo về sinh trắc học được tổ chức tại Providence, Rhode Island, Hoa Kì vào tháng 6 vừa qua.

Nguồn : innovationnewsdaily.com

Lý Thương Hạnh  @ MES Lab.,biên dịch

Related posts

*

Top