\section{Iriserkennung} \label{sec:iris} Von den vielen physiognomischen Möglichkeiten Menschen zu identifizieren ist die Erkennung anhand der Regenbogenhaut (Iris) die genaueste, da die Iris die komplexeste, äußerlich messbare Zufallsstruktur des Körpers ist \cite{arte}. Jedoch ist ihre Messung nicht ganz so einfach, denn die Iris befindet sich hinter der Hornhaut des Auges, wird teilweise vom Lid verdeckt und ist zudem ein kleines Detail des Körpers. \begin{figure}[ht] \centering \includegraphics[width=.9\linewidth]{tab76-irises} \caption{Verschiedene, sehr unterschiedliche Iriden \cite{tab76}} \label{fig:iris_iriden} \end{figure} \subsection{Messung} \label{sec:iris_messung} Die Iris besteht aus einer Vielzahl von einzelnen Merkmalen, die biometrisch ausgewertet können. So werden die Corona, Krypten ("`Crypts"'), Fasern, Flecken ("`Freckles"'), Narben, Radiale Furchen ("`Radial Furrows"') und Streifen unterschieden. Die Farbe hingegen bleibt unberücksichtigt \cite{tab76}. \subsubsection{Bildaufnahme} \label{sec:iris_aufnahme} Die Iris ist ein kleines Objekt mit ungefähr einem Zentimeter Durchmesser. Aufgrund dessen, dass die Iris vergleichsweise dunkel ist, muss sie zusätzlich ausgeleuchtet werden, um ein ausreichend detailreiches Bild zu bekommen. Dabei darf die Beleuchtung aus Gründen des Augenschutzes nicht zu grell sein. Es gibt zwei Methoden Bilder der Iris aufzunehmen. Die \emph{aktive} Methode erfordert, dass das Auge weniger als 50~cm von der Kamera entfernt ist -- üblich zwischen 15 und 35~cm. Der \emph{passive} Ansatz erfordert nur, dass der zu identifizierende Mensch ruhig in einem Abstand von 30 bis 100~cm steht und in die Kamera blickt. Das aktive System muss also zusätzlichen Aufwand betreiben, um auf dem aufgenommenene Bildausschnitt das zu analysierende Auge zu finden. Entgegen der verbreiteten Annahme benutzt man zur Iriserkennung keine Laser, sondern optische Kameras, daher sind keine Augenschäden zu erwarten. Beide Ansätze setzen 8-Bit Videokameras\footnote{mit 2\textsuperscript{8} = 256 Graustufen} ein, welche auch verwendet werden können um auch eine Lebendanalyse durchzuführen. Die Lebendanalyse der Iris beruht auf der Analyse der \emph{"`Hippus"'}-Bewegung, einer geringfügigen, periodischen Iriskontraktion die mit 0,5~Herz auftritt. \begin{figure}[ht] \centering \includegraphics[height=10cm]{systems-eye} \caption{Ein aufgenommenes Auge \cite{wayman}} \label{fig:iris_eye} \end{figure} Unabhängig von der Aufnahmemethode wird aus einer Sequenz von Videobildern ein einzelnes Bild ausgewählt, dass weiter analysiert werden kann. \subsubsection{Irisfindung} \label{sec:iris_finden} Unabhängig davon, wie gut das aufgenommene Bild ist, beinhaltet es auch immer Teile des Gesichtes ebenso wie die Augenlider mit Wimpern die für die Analyse irrelevant sind. Daher müssen alle unnötigen Teile des Bildes gelöscht werden. Dazu verwendet man einen Algorithmus, der unter Einbezug verschiedener Faktoren wie Intensität oder Kontrast bestimmen kann, ob ein Bildpunkt zur Iris gehört oder nicht. Dieses Verfahren wurde angewendet, um die Iris in Abbildung~\ref{fig:iris_iris} aus Abbildung~\ref{fig:iris_eye} zu extrahieren. In dieser Phase kann auch ein als \emph{Machine Vision} bekanntes Verfahren zum Einsatz kommen, welches Bildteile anhand von ihren Konturen zu erkennen versucht. Dabei wird im Falle einer Iris die Kontur eines kleinen grob runden Körpers angegeben, der gegebenfalls oben und unten wegen der Augenlider abgeflacht ist und innen einen weiteren runden Körper enthält, die Pupille. Das \emph{Machine Vision}-Verfahren kann nun die auf dem Bild vorhandenen Konturen suchen und die Iris lokalisieren. \begin{figure}[ht] \centering \includegraphics{systems-iris} \caption{Die extrahierte Iris \cite{wayman}} \label{fig:iris_iris} \end{figure} \subsubsection{Identifikation} \label{sec:iris_ident} Nachdem die Iris gefunden wurde, ist es nötig die Iris auf eine feste Größe zu skalieren, da die zu identifizierende Person unterschiedlich weit von der Kamera entfernt stehen konnte. Danach wird die Anzahl der übereinstimmenden Bildpunkte zwischen dem aufgenommenen Bild und dem Referenzbild berechnet. Dies ist der sogenannte \emph{Hammingabstand}, der für ein Paar von Bildern einen bestimmten Wert besitzt. Je niedriger der Abstand, desto ähnlicher sind sich die Bilder und desto größer ist die Wahrscheinlichkeit einer Übereinstimmung. Für eine effektive Identifizierung bleibt zu entscheiden, auf welchen Wert des Hammingabstandes die Entscheidungschwelle anzusetzen ist. Je nach Schwelle kann das System das aufgenommene Bild der Iris mit einem in der Datenbank hinterlegtem Iris-Template als übereinstimmend erklären oder aber es als unterschiedlich verwerfen. \subsection{Einsatzgebiete} \label{sec:iris_einsatz} Durch ihre hohe Individualität und ihre geringe Veränderung während des Lebens ist die Iris ein gerne verwendetes biometrisches Merkmal um die Identität einer Person zu verifizieren. Das größte biometrische System zur Iriserkennung ist am Flughafen in Abu~Dhabi installiert \cite{arte}, wo sich jeder Reisende biometrisch ausmessen lassen muss. Dabei wurden inzwischen schon 850 000 Templates erstellt und in die Datenbank aufgenommen. Durch die dort durchgeführten Kontrollen konnten schon mehrere tausend illegale Einwanderer mit gefälschten Pässen an der Einreise gehindert werden. \subsection{Fälschungen} \label{sec:iris_forge} Es wurde schon oft versucht das Iriserkennungsystem in Abu~Dhabi zu umgehen. Die einfachste Möglichkeit, die Nutzung von Fotografien und Videos wird durch das Überwachungspersonal und die Lebenderkennung verhindert. Die Lebenderkennung verhindert auch die Nutzung von speziell bemalten Kontaktlinsen, die Irismuster tragen. Jedoch bleibt die Möglichkeit von Manipulationen am Auge selbst. Es ist möglich, pupillenweitende Augentropfen zu verwenden, um zu versuchen das System zu verwirren. Das in Abu~Dhabi eingesetzte System konnte so erweitert werden, dass es geweitete Pupillen erkennt und die Identifizierung verweigert \cite{arte}. Daraufhin muss die Person etwa zwei bis drei Stunden warten, bis sich die Pupille wieder normalisiert hat, bevor sie korrekt identifiziert werden kann. \subsection{Zukünftige Entwicklung} \label{sec:iris_zukunft} Die Iriserkennung ist bisher weit davon entfernt vollständig ausgereizt zu sein. Das heutzutage verwendete \emph{Stop-and-Stare}-Verfahren ist nur bei Kooperation der zu identifizierenden Person möglich. Daher konzentriert sich die weitere Forschung darauf die Iriserkennung schneller zu machen und vor allem die Entfernung zwischen Auge und Kamera zu vergrößern \cite{arte}. Das Projekt \emph{Iris on the Move} hat sich zum Ziel gesetzt, Personen zu erkennen die sich mit 1~Meter pro Sekunde bewegen und 3~Meter von der Kamera entfernt sind.