Альтернативные биометрические технологии Часть 1. Запах тела и походка

Когда речь заходит об использовании человеческих характеристик в биометрических приложениях, на ум обычно приходят такие классические идентификаторы, как отпечатки пальцев, радужная оболочка глаза, лицо, голос и т.д. Методы распознавания, основанные на этих характеристиках, получили широкое распространение по всему миру. Именно с этими биометрическими методами мы чаще всего сталкиваемся в повседневной жизни. Системы учета рабочего времени по отпечаткам пальцев, доступ к помещениям по отпечатку пальца или конфигурации сосудов руки и вход в систему по лицу или отпечатку пальца на ноутбуках и смартфонах уже никого не удивляют [1]. Биометрия широко используется наравне с традиционными методами идентификации и аутентификации (паролями, идентификационными документами и др.) во многих сферах.

Василий Мамаев

Заместитель директора Некоммерческого партнерства "Русское биометрическое общество"

В обзоре Ассоциации ФинТех [2] отмечено, что биометрические технологии становятся ключевым элементом цифровой идентификации и защиты финансовых сервисов. Наиболее популярными методами биометрии на данный момент являются идентификации по отпечаткам пальцев, изображению лица и голоса. Однако современные решения выходят за рамки классического сканирования статических характеристик и включают также поведенческие методы аутентификации (анализ нажатия клавиш, почерка, эмоций, походки человека и другие).

Несмотря на то что классические биометрические технологии чаще всего используются в приложениях, существуют и другие характеристики человеческого организма, на которые сейчас недостаточно обращают внимание, но которые открывают широкие возможности для исследований и специализированного применения.

Придумать можно много различных параметров, характеризующих человека, и, наверное, почти все они будут индивидуальны (например, дыхание [3]).

Можно отметить использование следующих нетрадиционных биометрических параметров: запаха тела, походки, клавиатурного почерка, ДНК с использованием мобильной аппаратуры (ДНК с использованием стационарной аппаратуры – это уже классический метод биометрической идентификации), ушной раковины, жестов, губ и сердцебиения. В данном обзоре остановлюсь на двух: запахе тела и походке. Другие интересные методы (клавиатурный почерк, сердцебиение и т.д.) рассмотрю в следующей статье.

Запах тела

Наверное, все замечали, что каждый человек как-то пахнет и, кажется, по-особенному.
Можно ли использовать эту биометрическую характеристику как индивидуальный признак?
Считается, что основной запах тела содержит компоненты, которые остаются стабильными с течением времени и не меняются под воздействием таких факторов, как пища или окружающая среда. Вторичный запах содержит компоненты, появляющиеся под влиянием рациона и окружающей среды, а третичный запах – под влиянием внешних факторов, таких как мыло и парфюмерия. Поскольку основной запах тела человека остается стабильным с течением времени, по нему можно идентифицировать человека.

У людей есть свой уникальный запах [4], о чем свидетельствует способность собак выслеживать пропавших людей или находить их под завалами. Исследования показывают, что этот запах настолько уникален для каждого человека, что собаки могут безошибочно распознавать запахи людей, в том числе однояйцевых и разнояйцевых близнецов [5].

В Лионском научно-исследовательском центре нейронаук (CRNL) университета Клода Бернара (Лион 1) исследователи [6], специализирующиеся на изучении запахов и их запоминании, проанализировали данные, которые с 2003 г. предоставляет отдел технической и научной полиции, о том, как собаки справляются с заданиями на распознавание запахов. Результаты показывают, что по окончании 24-месячной программы обучения собаки в 80–90% случаев способны распознать запах конкретного человека и никогда не путают его с запахом другого человека.

Использование собак для идентификации человека весьма затратный метод. Ориентировочная стоимость подготовки такой собаки может достигать сотни тысяч долларов. Поэтому исследователи ищут способы создать автоматические анализаторы запаха, стоимость которых при массовом производстве будет значительно ниже.

Области применения человеческого запаха в качестве идентификатора

Способы [4] обнаружения человеческого запаха являются предметом серьезных научных исследований из-за того, что по запаху человека можно получить много информации о химическом составе его тела, а также из-за широкого спектра потенциальных применений этой технологии в качестве биометрического признака для неинвазивной и бесконтактной идентификации.

1. Борьба с последствиями стихийных бедствий.
   В результате стихийных бедствий, таких как землетрясения и обрушения зданий, люди оказываются погребены под завалами, и найти их становится невозможно. С помощью искусственного или электронного носа можно определить местонахождение людей, находящихся под завалами, и спасти их.

2. Пограничный контроль.
   Биометрию по запаху можно использовать в аэропортах и на пограничных контрольно-пропускных пунктах для идентификации людей, пересекающих государственные границы. На химический состав человеческого запаха влияет уровень стресса, что можно использовать для выявления обмана, например, при досмотре на контрольно-пропускных пунктах.

3. Удаленная идентификация запахов.
   Искусственный или электронный нос может оцифровывать запах тела и передавать его на удаленное устройство через Интернет. Это может быть полезно, например, в телехирургии, где хирургам может потребоваться распознавать определенные запахи.

4. Диагностика заболеваний.
   Химические компоненты в запахе человека зависят от состояния его здоровья и могут использоваться для диагностики заболеваний.

Методы анализа человеческого запаха

Наиболее эффективным аналитическим методом анализа запаха человека [4] является газовая хроматография в сочетании с масс-спектрометрией, он успешно применяется для обнаружения летучих органических соединений (ЛОС) в запахе человека. Этот метод обеспечивает самый низкий предел обнаружения ЛОС, который может достигать уровня ppt (рarts per trillion, единица измерения концентрации, означающая "частицы на триллион") при использовании процесса предварительного концентрирования. Однако, как правило, таким способом невозможно проводить анализ в режиме реального времени, что необходимо для быстрого обнаружения ЛОС во многих практических ситуациях. Это послужило толчком к разработке технологий обнаружения человеческого запаха в режиме реального времени (онлайн) или близкого к реальному времени. За последнее десятилетие был достигнут прогресс в создании сенсорных систем, которые могут стать основой простых и быстрых онлайн-систем. Были разработаны и применены системы обнаружения в режиме, близком к реальному времени, в том числе спектрометрия подвижности ионов в сочетании с газовой хроматографией (ГХ) или многокапиллярными колонками, а также ГХ в сочетании с газовыми датчиками. Сенсорные системы, работающие в режиме реального времени, такие как электронные носы, масс-спектрометры, оптические датчики и т.д., продемонстрировали способность улавливать запах человека. Однако чувствительность и специфичность этих систем все еще нуждаются в доработке, чтобы достичь уровня, сравнимого со способностью носа млекопитающих улавливать запах человека.

Точность технологии распознавания запаха тела

В ряде исследований [7] было установлено, что по сравнению с другими биометрическими идентификаторами, такими как радужная оболочка глаза, отпечатки пальцев и распознавание лиц, запах тела имеет сравнимый процент ошибок.

В статье [8] также утверждается, что ошибки автоматизированных систем для определения запаха находятся на уровне других биометрических технологий. Но есть нюансы (например, при способе анализа запаха изо рта запах может измениться в течении 40 мин.), и поэтому работы в данном направлении должны быть продолжены.

Походка человека

Распознавание походки [9]. Этот метод биометрической идентификации привлек к себе большое внимание благодаря своим уникальным характеристикам.

Исследования показали, что людей можно идентифицировать даже по видеоизображению походки низкого качества, что подчеркивает уникальность походки как идентификационного признака. К его уникальным преимуществам относятся возможность захвата на большом расстоянии, неинвазивность и устойчивость к имитации, что делает его надежным и безопасным методом идентификации.

По сравнению с другими системами биометрической идентификации система распознавания походки имеет ряд преимуществ:

1. Съемка на большом расстоянии.
   Технология распознавания походки позволяет точно фиксировать особенности походки человека на расстоянии, что делает ее подходящей для наблюдения и масштабного видеоанализа.

2. Отсутствие необходимости в сотрудничестве.
   В отличие от других технологий биометрического распознавания, требующих активного участия человека, распознавание походки может применяться незаметно, без участия человека.

3. Сложность имитации.
   Походку сложно подделать или изменить, что делает ее надежным средством идентификации. Кроме того, распознавание походки оказалось полезным при расследовании преступлений, идентификации личности в криминалистике и в сфере социального обеспечения.

Использование технологии распознавания походки помогло изменить многие отрасли, в том числе робототехнику, спорт, правоохранительную деятельность и здравоохранение. Эта современная технология обладает непревзойденным потенциалом для улучшения качества судебно-медицинских экспертиз, возобновления расследований "висяков", а также проверки показаний и алиби. Анализ походки необходим для выявления падений, предотвращения травм и мониторинга реабилитации в медицинских учреждениях. Он также помогает спортсменам показывать лучшие результаты и избегать травм. Эта технология применяется в носимых устройствах, биометрической идентификации, человеко-машинных интерфейсах, системах безопасности транспортных средств и робототехнике, что делает ее многоцелевым инструментом с огромным потенциалом в самых разных областях. Существуют различные способы, с помощью которых технология распознавания походки меняет отрасли и способствует развитию человечества.

Составление психологического портрета

Анализ походки при составлении психологического портрета преступника позволяет использовать уникальные особенности походки человека, сравнимые с отпечатками пальцев или ДНК, для составления профиля подозреваемого. Этот процесс включает в себя изучение таких факторов, как длина шага, скорость, поза и постановка ног. Изучая записи с камер наблюдения, правоохранительные органы могут получить ценную информацию о походке подозреваемого, что поможет сузить круг потенциальных подозреваемых.

Мониторинг реабилитации

Для отслеживания и оценки прогресса пациентов во время реабилитационных программ в физиотерапевтических учреждениях широко используются технологии анализа походки. Благодаря постоянному анализу походки терапевты могут объективно отслеживать улучшения или изменения с течением времени.

Оптимизация результатов

Спортсмены используют анализ походки, чтобы улучшить технику ходьбы или бега и повысить эффективность. Технология распознавания походки включает биомеханические элементы, которые определяют характер походки спортсмена с учетом различных факторов, таких как осанка, постановка стопы, частота шагов и длина шага.

Исследования движений человека

Исследователи используют анализ походки, чтобы понять механику движений человека, что важно для разработки протезов, ортопедических изделий и эргономичной продукции.

Клинические исследования

Технология анализа походки помогает в клинических исследованиях, связанных с неврологическими расстройствами, заболеваниями опорно-двигательного аппарата и другими исследованиями в области здравоохранения.

Естественное взаимодействие

Интеграция анализа походки в системы распознавания жестов обеспечивает плавное и интуитивное взаимодействие без использования традиционных устройств ввода.

Отслеживание физической активности

Пользователи, которые носят носимые устройства с функцией анализа походки, могут получить исчерпывающую информацию о своих пробежках или пеших прогулках. Эти гаджеты предоставляют полезные данные для оценки общего уровня физической подготовки и состояния здоровья человека. Пользователи могут ставить перед собой цели, следить за прогрессом и при необходимости корректировать свои тренировки.

Вспомогательные устройства

Технология распознавания походки в таких вспомогательных устройствах, как умная обувь или стельки, обеспечивает мгновенную обратную связь и помогает людям с нарушениями опорно-двигательного аппарата. Эти устройства анализируют особенности походки, чтобы оказывать персонализированную помощь и повышать устойчивость, равновесие и мобильность. Например, умная обувь с датчиками походки может распознавать нарушения походки и давать подсказки для корректировки осанки или шага.

Гуманоидные роботы

Технология анализа походки может быть интегрирована в конструкцию гуманоидных роботов, чтобы обеспечить реалистичную походку и улучшить взаимодействие между людьми и роботами.

Различные модели распознавания походки на основе нейронных сетей, такие как Gate Controlled and Shared Attention ICDNet (GAICDNet), Multi-Scale Temporal Feature Extractor (MSTFE), GaitNet, и различные подходы на основе сверточных нейронных сетей демонстрируют хорошую точность при различных условиях ходьбы, что свидетельствует об эффективности этих моделей в выявлении уникальных особенностей походки. GaitNet показала высокую точность идентификации – 99,7%, а GA-ICDNet продемонстрировала хорошую точность с равным показателем ошибок, 0,67%, при выполнении задач верификации. GaitGraph (ResGCN + 2D CNN) обеспечил точность определения первого ранга в диапазоне от 66,3 до 87,7%.

Первые применения анализа походки [10]

В ЕС впервые в качестве доказательства в суде использовали биометрию походки и параметры телосложения подозреваемого. В деле об убийстве у следствия были записи с камер видеонаблюдения, на которых невозможно распознать лицо, но видны движения преступника. На основе видео был вычислен 31 биометрический параметр. Полиция собрала и обработала записи всех подозреваемых, и у одного из них 30 биометрических параметров совпали с вычисленными ранее.

В России тоже не отстают [11]. Следственный комитет разработал систему идентификации преступников по походке и внедряет ИИ-комплекс "Детектив". 19 мая 2025 г. в Санкт-Петербурге на международном юридическом форуме глава Следственного комитета России Александр Бастрыкин представил инновационные технологии в криминалистике, в частности рассказав об идентификации преступников по походке.

Оценка личностных качеств по походке

Личность влияет на успеваемость человека, его профессиональные предпочтения, качество брака и физическое здоровье, поэтому необходимы более удобные и объективные методы оценки личностных качеств. Походка – это естественное, стабильное и легко наблюдаемое движение тела, которое тесно связано с личностными качествами.

В работе [12] была сделана попытка определить личностные качества по особенностям походки – предложена модель оценки личностных качеств на основе видеозаписей походки и оценка надежности и валидности разработанной модели.

Перспективы технологии

У данного направления есть хорошие перспективы. Конечно, в настоящее время подобные работы находятся на начальной стадии и заменить стандартное тестирование (по вопросам) не могут. Однако данному методу требуется всего 3 сек. видео с испытуемым для анализа по походке. К тому же личностные качества остаются стабильными и во взрослом возрасте и тесно связаны со здоровьем, профессиональными предпочтениями и успеваемостью. Может быть, в будущем такая оценка будет иметь место.

Российские исследователи активно трудятся над разработкой технологий распознавания личности по походке [13]. В указанном обзоре рассматриваются традиционные подходы к распознаванию походки и подходы на основе сверточных нейронных сетей.

Отмечено, что наиболее распространенной характеристикой походки является изображения энергии походки. Такие изображения – усредненные по одному циклу походки бинарные маски силуэта движущегося человека.

Исследования скелета и метод опорных векторов

Другим важнейшим источником информации, помимо силуэтов, является скелет человека.
Множество методов распознавания базируется на исследовании позы человека – положении суставов и основных частей тела и их движении в видео при ходьбе. Подходы, основанные на позе, варьируются от полностью структурных (рассматривающих кинематические характеристики позы) до более сложных, объединяющих в себе кинематические и пространственно-временные характеристики.

Еще один неглубокий подход, показывающий высокое качество распознавания, основан на рассмотрении траектории движения точек фигуры человека с последующим построением дескрипторов движения Фишера (Fisher motion descriptors – прим. ред.), которые классифицируются методом опорных векторов.

***
Хотя в настоящее время технологии распознавания по запаху тела и походке еще не получили широкого распространения, работа над совершенствованием данных технологий продолжается, поскольку каждая технология имеет свои преимущества и свои ниши применения. Вопрос в том, насколько оправданно вложение средств в эти перспективные разработки.

Список литературы

1. https://www.bayometric.com/5-unconventional-biometrics/
2. Ассоциация ФинТех. Исследования: "3х10 трендов 2026 года"
3. https://t.me/allbiometrics/3104
4. https://annexpublishers.co/full-text/JFSC/s104/RecentDevelopments-in-Human-Odor-Detection-Technologies.php
5. https://lenta.ru/news/2011/07/05/twins/
6. https://phys.org/news/2016-02-forensicodorology-scientifically-validated.html
7. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9779205/
8. https://www.kaspersky.ru/blog/odor-basedauthentication/33531/
9. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11323174/
10. https://t.me/allbiometrics/3410
11. https://t.me/allbiometrics/2887
12. https://www.frontiersin.org/journals/behavioralneuroscience/articles/10.3389/fnbeh.2022.901568 /full
13. Соколова А.И., Конушин А.С. Методы идентификации человека по походке в видео. Труды ИСП РАН, т. 31, вып. 1, 2019. С. 69–82.

Иллюстрация к статье сгенерирована нейросетью GigaChat

Оригинал публикации >>

Следите за новыми материалами на наших ресурсах:

Телеграм | Дзен | ВКонтакте | MAX