II.5 PRIMERI BIOMETRIJSKIH IDENTIFIKACIONIH KARAKTERISTIKA - fiziološke ponašajne II.5-e Ljudska šaka Forme šake koje se koriste za identifikaciju, pored otisaka papilarnih linija dlana, jesu: glavne linije dlana • geometrija šake • dinamika stiska šake • termogram šake • šema krvnih sudova šake • pulsiranje krvotoka šake • bakterije šake GLAVNE LINIJE DLANA Za prepoznavanje osobe mogu se koristiti i karakteristične linije koje se nalaze na dlanu, anatomski formirane u udolinama dlana, koje se nazivaju glave linije dlana. Linije dlana su fiziološke karakteristike.Ovaj metod identifikacije osobe je novijeg datuma i može se koristiti u postupcima multibiometrijskih sistema.Najvažniji deo automatskog postupka identifikacije je izdvajanje glavnih linija dlana. Vrši se pomoću maski za detekciju detalja koji leže na linijama dlana i postupkom njihovog praćenja. Postupci izdvajanja linija dlana a) Dobijanje slike dlana skenerom. b) Poboljšavanje slike upotrebom Gausove maske i povećanjem kontrasta. c) Primena programskog modula pomoću kojeg se ističe kontura ruke. d) Određivanje heksagonalnog područja dlana kao područja od interesa na bazi stabilnih tačaka na konturi, koje su definisane kao tačke u udolinama između kažiprsta i srednjeg prsta, kao i domalog i malog prsta. Detekcija i praćenje linija dlana Programski modul za detekciju linija dlana u području interesa, obavlja konvoluciju područja interesa s četiri maske za detekciju linija. Posle izvršene detekcije linija dlana, primenjuje se programski modul za praćenje linija koji daje skup linija dlana u obliku linijskih segmenata.Programski moduli za upoređivanje uzoraka prikazuju meru sličnosti između ponuđenog uzorka dlana i uzorka smeštenog u bazi podataka dlanova korisnika. GEOMETRIJA ŠAKE • oblik šake • veličina dlana • dužina prstiju • širina prstiju • raspon između prstiju
Identifikacija preko geometrije šake je proces u kojem se vrši analiza oblika šake i dužine prstiju – uzima se oko 90 parametara. Za razliku od otiska prsta, geometrija šake nije jedinstvena za svakog pojedinca. Metod je pogodan za verifikaciju identiteta velikog broja pojedinaca (prilikom kontrole na granici). Kada se radi o identifikaciji, geometrija šake se najčešće upotrebljava u kombinaciji s nekim drugim metodom. Karakteristične tačke Ekstrakcija karakterističnih tačaka postiže se merenjem širine i dužine prstiju na različitim lokacijama. Te izmerene vrednosti predstavnjaju vektore karakterističnih tačaka korisnikove šake koji se koristi za upoređivanje sa vektorima u bazi. Geometrijska slika: • izgled šake spreda • bočni izgled šake • dužine prstiju pri različitim položajima • širine prstiju pri različitim položajima Ograničenјa: veličina šake, čovekova šaka nema jedinstvene karakteristike, poseduje različite anomalije, tokom života se javljaju dodatne individualnosti (od nošenјa nakita-prsten), pojava artritisa, promenljivost u periodu razvoja dece Dinamika stiska šake je karakteristika koja može da posluži za verifikaciju osobe koja koristi stisak šake za obavljanje pojedinih aktivnosti (opaljivanje iz vatrenog oružja). Metod detaljno mapira unutrašnju strukturu šake u nekoliko desetina skeniranja dinamike stiska šake. Skeneri su zasnovani na piezoelektricitetu koji nastaje usled stiska šake. Ovde se zapravo, ne analizira stisak sam po sebi. Analiziraju se područja masnog tkiva preko električnog polja. Infracrvenom kamerom se snimaju pozicije vena kada je šaka u stisnutom stanju gdekontrakcija mišića unosi dodatne varijable za analizu. Termogram šake Zračenјe toplote iz ljudske šake je individualna karakteristika. Različite boje na površinskoj slici šake zapravo su različite temperature delova šake. To je jedinstvena biometrijsko-fiziološka karakteristika osobe koja se koristi za identifikaciju. Toplotna slika šake (termogram) dobija se kada se šaka snimi termovizijskim uređajem. Snimanje se vrši tako što se šaka ozrači toplotnim IC zracima koji su za ljudsko oko nevidljivi. Ti zraci se odbijaju od pojedinih delova ljudske šake, koji su na različitim temperaturama, i dospevaju u konvertor termovizijske kamere. U konvertoru IC zraci padaju na specijalnu katodu i izbijaju elektrone (fotoefekat) koji se ubrzano kreću ka anodi (fluorescentni ekran). Na mestima udara elektrona anoda svetluca. Fluorescentni ekranu (okular) je mesto gde se dobija vidljiva slika ljudske šake koji se naziva termogram šake. Na termogramu se vide različiti stepeni zagrejanosti ljudske šake (različite boje),koji predstavljaju individualnu karakteristiku. Kako dobijene slika zauzima dosta prostora, ova metoda nije pogodna za velike baze. Identifikaciju je moguće obaviti pod različitim svetlosnim uslovima i u mraku. ŠEMA KRVNIH SUDOVA ŠAKE • Slika se dobija IC senzorima. • Određuje se struktura vena šake. • Skenira se poleđina stisnute pesnice. • Termogram strukture vena šake je individualna karakteristika.
Identifikacija na osnovu rasporeda vena na šaci predstavlja traženje mesta ukrštanja vena koja prave karakterističnu šaru. Potkožni deo ljudske šake je prožet krvnim sudovima koji formiraju mrežu koja je jedinstvena biometrijska karakteristika svake osobe.Prednost ove tehnologije leži u činjenici da pozicije vena ostaju nepromenjene tokom života i ne mogu se izbrisati ili falsifikovati. Vene su nepromjenjive i uglavnom skrivene biometrijske karakteristike. Slika krvnih sudova Kamere za snimanje vena šake obično koriste infracrve senzore jer oni raspoznaju one detalje koje ljudsko oko nije u mogućnosti da registriruje. Koristi se blisko infracrveno zračenje kojim se lako uočavaju vene pod kožom. Snimanje infracrvenom kamerom je registracija odbijenog zračenja koje krvni sudovi emituju kroz kožu. Takvim postupkom dobija se termovizijski snimak rasporeda vena , koji je jedinstven za svaku osobu. Skener krvnih sudova Razvijen je novi tip biometrijskog skenera koji skenira krvne sudove šake bez fizičkog kontakta, pomoću infracrvenog zračenja. Skener prati hemoglobin iz krvi i formira jedinstveni otisak krvnih sudova svake osobe. Čitač vena Slično otisku prsta, ovaj metod traži mesta ukrštanјa vena, koja prave karakterističnu šaru. Čitači funkcionišu tako što se dlan postavi na nekoliko centimetara iznad površine skenera – nema nikakvog kontakta sa čitačem, kao što je slučaj sa čitačima otiska. Primena čitača vena: - na kvake koje bi automatski otključavale vrata, - na vatrenom oružju koje bi moglo da opali samo ukoliko ga vlasnik drži u ruci. Geometrija šake može da se kombinuje sa analizom rasporeda vena na šaci. Pulsiranje krvotoka šake To je biometrijski metod srodan šemi krvnih sudova, čija se slika dobija upotrebom IC zračenja. Ovaj metod identifikacije koristi slike koje se dobijaju snimanjem vidljivim svetlom. Ustanovljena je jednoznačnost takvih optičkih uzoraka. Metod daje sliku identifikacione fiziološke biometrijske karakteristike nastale pulsiranjem krvotoka. Upoređuju se uzorci snimljeni u vidljivom i infracrvenom delu spektra koji stvaraju elementi kože. Upoređuju se: • dubina na kojoj se nalaze kapilari, • njihova brojnost, • površinski pigmenti, • pulsiranje krvnih sudova i • pulsiranje proteina u tkivu. Bakterije ljudske šake Danas se smatra da ljudska šaka nosi veliki broj bakterija. Neka saznanja govore da na rukama žena ima više bakterija nego na rukama muškaraca.Takođe se došlo do saznanja da se na levoj i desnoj ruci osobe nalazi različit broj bakterija. Te bakterije ne predstavljaju opasnost po ljudsko zdravlje. Mogu da doprinesu u postupku prepoznavanja osobe.Metod prepoznavanja bakterija koje naseljavaju ljudsku šaku zahteva pre svega tehnološki razvoj skenera koji bi mogli da registruju oko 150 vrsta bakterija koje su karakteristične za šaku pojedinca. Prepoznavanjem tih bakterija na površinama koje su u kontaktu sa ljudskom šakom bila bi moguća identifikacija osobe.
II.5-f Ljudsko uho Za utvrđivanje identiteta osobe koristi se i ljudsko uho kao fiziološka karakteristika. Oblik i struktura hrskavog tkiva na površini uha ,tj. ušne školjke, razlikuju se među osobama. Identifikacione karakteristike uha su heliks, antitragus, trouglasta jama Jannarelli sistem Teško je lokalizovati anatomske tačke; ako se prva tačka ne definiše tačno, nijedno od merenјa ne može biti iskorišćeno.Za komparaciju dva uha potrebno je poklapanјe vektora dužine istaknutih tačaka na površini. Vrše se merenјa od lokacija graničnih oznaka na uhu do centralne tačke.
Metod Morena i saradnika 1999. god. uvode višenamenski metod identifikacije, koji upoređuje rezultate nekoliko klasifikatora, koristeći: tačke spoljašnјeg uha, informacije o obliku i neravninama, ekstraktovane makro crte.Uveli su tri različite tehnike klasifikacije u identifikaciji spoljašnјeg uha ili ušne školjke. Metod Burža i Burgera Od 1998. god. do 2000. god. uvode automatski biometrijski sistem uha preko Voronoj dijagrama zakrivljenih segmenata. Koristili su tek uveden algoritam, zasnovan na upoređivanјu dijagrama za autentifikaciju, koji uzima u obzir moguće pogrešne krive, uzrokovane faktorima poput svetla, senke ili okluzije. Harli,Nikson i Karter - Transformacije polja sila 2000. god. uvode transformacije polja sila za prepoznavanјe uha. Slika je tretirana kao niz gausovih privlačnosti, koje deluju kao izvor polja sila. Ova tehnika dobijanјa karakteristika komplikovana je, ali pouzdana i ima dobru toleranciju prema greškama. Viktor, Čeng, Bojer i Sarkar - Analiza osnovnih komponenti 2003. god. koristili su analizu osnovnih komponenti i poređenјe slika uha i lica. Rađena su tri eksperimenta: eksperiment varijacije tokom dana, varijacije osvetljenosti, varijacije pozicije sa 22,5 stepeni rotacije. Automatska identifikacija Vršen je razvoj algoritma za automatizaciju, zasnovanog na geometrijskim karakteristikama u identifikaciji uha. Došlo se do:- algoritma koji računa svojstva koncentričnih krugova dobijenih iz konture uha, - algoritma zasnovanog na traženјu kontura i ekstrakciji karakterističnih tačaka. Razvoj sistema Razvoj algoritma koji računa standardne crte geometrijskih krivih koje su primenljive na 10 najdužih kontura. Uvođenјe novog algoritma koji računa „odnos uglova“ najduže konture. Klasifikacija na levo i
desno uvo zasnovana na pravcu pružanјa najduže konture. Uvođenјe novog algoritma, koji računa „modifikovane odnose oblika“ 10 najdužih kontura. Razvoj baze podataka za uho – 20 pogleda za osobu (5 orijentacija, 2 skale i 2 osvetljenosti). Prepoznavanje osobe - otisak ušne školjke Slika otiska nastaje prislanjanjem uha na čvrstu površinu. To je, u stvari, trag znoja ili masnoće (kao i kod otiska prsta) koji se izlučuje iz površinskog sloja hrskavičastog tkiva. Mesta na kojima se otisci najčešće javljaju su: • ulazna vrata (spoljašnja i unutrašnja strana) i • prozorsko staklo. Za pronalaženje tragova koriste se razne praškaste supstance. Taj metod se u praksi najčešća koristi za utvrđivanje približne visine počinioca KD. FearID je sistem koji upotrebljava otisak ušne školjke za identifikaciju osobe. Uvodi standardizaciju i usklađivanje procedura detektovanja i snimanja. Ispituje nepromenljivosti fizičkih karakteristika uha tokom života i vrši procenu tih varijabilnosti među individuama. Uvodi baze podataka za ispitivanje i validaciju određenih oblika prepoznavanja i odgovaranjućih metoda, kao i evaluaciju modela deskripcije otiska uha. Termogram ušne školjke Različite temperature pojedinih tačaka ušne školjke su jedinstvene karakteristike pojedinaca – fiziološka biometrijska karakteristika. Termogram uha omogućava pouzdanu identifikaciju osobe. Uši je lako detektovati i lokalizovati traženјem polja viših temperatura.
II.5-g Moždani talasi Ljudski mozak je najsloženiji deo ljudskog tela.Predstavlja fiziološku karakteristiku. Težina mozga iznosi samo 3 kg. Mozak je: • glavni kontrolor celog organizma, • pokreće naše telo, • istovremeno je svestan svih funkcija. Sadrži preko 100 miljardi neurona od kojih svaki pravi 10 000 sinapsi – veza sa susednim. Nervni impuls putuje od mozga i ka mozgu brzinom 200 km/h. Mozak za svoj rad koristi istu količinu energije kao sijalica od 10 W. Kapacitet mozga u elektronskom smislu iznosi i do 1000 terabajta Eksperimentalno, elektroencefalografskom analizom (EEG), ustanovljeno je da ljudski mozak generiše niskofrekventne električne struje (tzv. moždane talase). EEG meri promene električnog potencijala mozga, odnosno, meri frekvencije moždanih talasa koje se kreću u intervalu (1-125)Hz Elementarne oscilacije moždanih talasa nazivaju se moždani fotoni Spektar moždanih talasa ima pet niskofrekventnih oblasti:
Alfa talasi imaju frekvenciju od 8 Hz do 13 Hz. Mozak ih generiše: u budnom stanјu pri zatvorenim očima, neposredno pred spavanјe, nakon buđenјa. Imaju ključnu ulogu kod opuštanјa-relaksacije. Beta talasi imaju frekvenciju od 13 Hz do 30 Hz. Mozak ih generiše u normalnom budnom stanјu, ali i u REM fazi sanјanјa sa intenzivnim snovima. Gama talasi imaju frekvenciju od 30 Hz do 125 Hz. Mozak ih generiše tokom evociranih potencijala, pri stimulaciji. Delta talasi imaju frekvenciju od 0,5 Hz – 3,5 Hz. Mozak ih generiše za vreme ne-REM faze spavanјa, praktično bez snova. Teta talasi imaju frekvenciju od 3,5 Hz do 8 Hz. Mozak ih generiše za vreme ne-REM faze spavanјa, praktično bez snova. Stanјa svesti • U beta stanјu osoba je fokusirana prema spoljašnјem svetu, • u alfa stanјu osoba je usmerena prema unutrašnјem svetu, • u teta i delta stanјima dolazi do prodiranјa duboko u unutrašnјu svet osobe. Što su niže frekvencije moždanih talasa, više se ulazi u podsvest osobe. Karakteristike moždanih talasa se drastično razlikuju od karakteristika radio talasa, talasa vidljive svetlosti i kvanata kosmičkog zračenјa.Karakteristike su posebno interesantne jer postoji verovanјe da se moždanim talasima mogu pripisati efekti kao što su savijanјe metalnih predmeta, nјihovo premeštanјe sa mesta na mesto bez dodira itd. Energija moždanih fotona ima jako prigušenјe. Veličina prigušenјa zavisi od pravca kretanјa fotona. Unutrašnјa energija sistema moždanih fotona je veoma visoka. Samo zahvaljujući kratkom vremenu života fotona, ne dolazi do razaranјa moždanih ćelija.
Svest i mišljenјe Kvantni sistemi predstavljaju nedeljivu celinu (tzv. nelokalnost), i unutar sebe na velikoj udaljenosti razmenјuju informacije trenutno (kao klasična analogija koristi se efekat leptira sa Tajlanda: kada na Tajlandu leptir zaleprša krilima u Americi nastane tornado). Svest i mišljenјe takođe ispoljavaju nelokalni karakter i predstavljaju nedeljivu celinu, što ukazuje na nјihovu dublju kvantnu osnovu.Ovo je još uvek nerazjašnјen fenomen; zbog nemogućnosti direktnog merenјa polja mišljenјa i svesti, naučnici su prinuđeni da mere električne potencijale mozga – moždane talase, koje ispoljava neurološka struktura mozga. Moždani talasi spadaju u grupu biometrijskih fizioloških karakteristika. Mogu se koristiti za određivanje identiteta osobe. „Moždani otisak“ Klasični detektori laži koriste se već godinama i daju diskutabilne rezultate na osnovu emotivnih reakcija ispitanika na postavljena pitanјa. Danas se uvode nove tehnologije, sa direktnim pristupom mozgu ispitanika, koje stvaraju „moždani otisak“. „Moždani otisak“ nastaje primenom metoda detekcije moždanih
talasa ispitanika.Detektuju se posle prikazivanјa prizora zločina osumnјičenih, a pre nego što je ispitanik u stanјu da sam utiče na tok svojih misli. Detektovanјe moždanih talasa utvrđuje da li se određena informacija nalazi u mozgu, ali ne govori kako je dospela do mozga. Testiranјem se neposredno utvrđuje da li osumnјičeni poseduje detaljno saznanјe o zločinu, što obezbeđuje naučni dokaz o tome.Moždani talasi, koji se detektuju nakon prikazivanјa prizora zločina osumnјičenih, a pre nego što ispitanik bude u stanјu da sam utiče na tok svojih misli, stvaraju „moždani otisak“. Metodi detekcije Klasični detektor laži oslanјa se na fluktuacije u disanјu, znojenјu i krvnom pritisku. One se koriste godinama i daju nepouzdane rezultate emotivnih reakcija ispitanika na postavljena pitanјa.„Moždani otisak“ se zasniva na moždanim talasima koji se registruju kao kratki električni obrasci kada osoba prepoznaje poznate stimulanse. Kompjuter beleži i meri reakciju mozga na ove stimuluse, izbacujući rezultate koji sugerišu da li ili ne memorija osumnјičenog sadrži informacije o zločinu koje je samo počinilac mogao da zna. Pronalazač metoda„otisak mozga“ je dr Lari Farvel. Prednosti „moždanog otiska“ Kvalitet novog uređaja i prednost u odnosu na klasične detektore laži leži u činјenici da se svi podaci sadržani u čovekovoj memoriji otkrivaju kompjuterom. Savremeni metod detekcije moždanih talasa predstavlja poboljšani klasični detektor laži. Ispitanik se sa nјim povezuje odgovarajućim uređajem postavljenim na nјegovoj glavi. Svi zaključci o memorisanim podacima izvode se pomoću računara, bez ikakvih subjektivnih uticaja čoveka koji vrši ispitivanјe. Postupak detekcije Prilikom uzimanјa „moždanog otiska“, relevantne reči, slike ili zvuci prezentuju se ispitaniku na kompjuteru, u serijama, sa irelevantnim i kontrolnim stimulusima.Reakcija moždanih talasa na ove stimuluse se meri patentiranim povezom za glavu opremljenim EEG senzorima. Mere se moždanotalasne reakcije osobe na određene reči, slike ili zvukove koje mu se prezentuju na kompijuteru. Merenјa se beleže u delićima sekunde pošto se stimulus prezentuje, pre nego što ispitanik može da formuliše ili kontroliše reakciju. Farvelovo testiranјe Metod je prvi put primenјen u Oklahomi. Testiran je Džimi Rej Sloter koji je osuđen na smrtnu kaznu za ubistvo svoje prijateljice i zajedničkog deteta. Rezultati ispitivanјa preko „otiska mozga“ pokazali su da u nјegovom mozgu nisu bile memorisane slike mesta gde je ležalo telo ubijene žene i garderobe koju je ona nosila.Ukoliko sud bude u budućnosti priznavao rezultate ovakvog „čitanјa misli“, to će značiti revolucionarne promene u čitavom pravosuđu.
Testiranјe skorašnјeg zločina Najbolji rezultat primene metoda „otiska mozga“ je onaj koji se dobija kada je zločin skorašnјi, a osumnјičeni nije bio izložen nikakvim informacijama o nјemu. Tada se osumnјičeni lako može testirati na saznanјa o zločinu koja samo počinilac može da zna. Testiranјe posle suđenјa
Ako je potrebno ponovo utvrditi da li je osuđeni nevin, potrebno je izvršiti novo specijalno testiranјe. U slučajevima kada je osumnјičenom već bilo suđeno i kada je osuđen, on zna mnoge detalje o zločinu sa suđenјa, bilo da je nevin ili kriv. Da bi rezultat testiranјa u tom slučaju bio pouzdan, moraju se utvrditi novi detalji o zločinu koji nisu prezentovani na suđenјu i koje nevini osumnјičeni ne bi mogao da zna. Testiranјe osumnјičenog u pritvoru Testiranјe osumnјičenog za ubistvo, koji je u pritvoru i koji insistira da je nevin, vrši se na dva načina: • Osumnјičenom se čitaju određene reči vezane za dotični zločin. Kompjuter beleži i meri reakciju mozga na ove stimuluse, izbacujući rezultate koji sugerišu da li memorija osumnјičenog sadrži informacije o zločinu koje je samo počinilac mogao da zna. • Sistem može da sugeriše da li je npr. osumnјičeni terorista, pokazujući da on ili ona prepoznaje poverljive detalje neprijateljskog kampa za obuku. Primene moždanih talasa • „otisak mozga“ • biometrijska „pasvord misao“ • kontrole video igrica • pomoć osobama sa deformitetima
II.5-h Ljudski glas Glas ili govor čoveka predstavlja biometrijsku karakteristiku koja uključuje i fiziologiju i način ponašanja osobe.To je jedinstvena karakteristika osobe i služi za njenu identifikaciju. Forenzičke discipline koje se bave analizom glasa su: akustika i fonetika. Koriste se i automatski sistemi za identifikaciju osobe preko glasa. Specifični parametri forenzičke fonetike su: • karakteristike glasa (fundamnetalna frekvencija, aktivnost i način rada glasnih žica), • rezonanca vokalnog trakta (formanti, nazalnost i poremećaji rezonance), • suprasegmentalna struktura govora (naglasak, intonacija, ritam i brzina), • govorni poremećaji, • afektivna stanјa, • intoksikacija (droga, alkohol ili lekovi), • faktori prepoznavanјa govornika. Fiziološki karakter glasa Zasnovan je na obliku i veličini: usta, jezika, nepca, nosne šupljine, glasnih žica, traheja, pluća, grudnog koša i dijafragme.
Bihevioristički karakter glasa zavisi od:
• • • •
godina starosti osobe, različitih vrsta oboljenјa – nazebi i sl. emocionalnih stanјa, deformiteta…
Govorni mehanizam • U dušniku, vazdušna struja potiskuje talas vazduha ka glasnim žicama, • glasne žice trepere i proizvode zvuk. • Tako se formira glas, uz pomoć usne duplje (kao rezonatora), zuba, nosa, načina disanјa i položaja nepca. Artikulisani glasovi omogućavaju govor i služe za sporazumevanјe. Glas je zvučni talas. Zvučni talasi su mehanički talasi. Za prostiranјe zvučnih talasa potrebna je elastična sredina: vazduh – smeša gasova, tečnost, čvrsta supstanca. Zvučne oscilacije Talas nastaje širenјem oscilacija kroz gas, tečnost i čvrsto telo. Širi se u obliku sinusoide.Oscilacije izazivaju osećaj zvuka: normalan zvuk, (20 - 20 000) Hz; ultrazvuk, preko 20 000 Hz; infrazvuk, ispod 20 Hz. Osećaj zvuka Zvuk je složeni signal govora ili šuma. Prikazuje se pomoću spektra – spektrogram. Meri se pomoću spektrografa. Čovek prima zvuk pomoću čula sluha – uha, koje poseduje: prag čujnosti, 1000 Hz – 3000 Hz, prag bola, oblast čujnosti ( oblast između praga čujnosti i osećaja bola). Zvučni talas kroz ušnu školjku dospeva na bubnu opnu gde se stvaraju prinudne oscilacije. Oscilacije se prenose, preko malih kostiju (čekić, nakovanј i uzengija) ili preko vazduha, do srednјeg uha – na membranu koja zatvara unutrašnјe uho.Oscilacije dolaze u tečnost puža koji leži u kosti lobanјe.Tečnost vrši složene prinudne oscilacije koje prouzrokuju složene nadražaje nervnih ćelija membrane (23 500), na osnovu kojih se formira osećaj zvuka.Osetljivost uha zavisi od frekvencije zvučnog talasa. Karakteristike glasa jačina, visina , boja Jačina i visina glasa Jačina glasa određena je količinom energije koju prenosi zvučni talas u jedinici vremena kroz jedinicu površine. Visina glasa određena je frekvencijom. Jačinu i visinu glasa određuje položaj govornog organa. Frekvencija (boja) glasa Frekvencija je brzina kojom vazdušne čestice osciluju u jedinici vremena.Varijacije u intenzitetu glasa ne utiču na frekvenciju.Boja glasa je individualna karakteristika osobe.Boja glasa određena je karakterom
oscilacija - složeno oscilovanјe.Sastav oscilovanјa predstavlja boju glasa.Frekventni opseg govora je: od 100 Hz do 5000 Hz. Identifikacija osobe preko glasa Neophodsan uslov za identifikacioni postupak je postojanјe spornog snimka glasa osobe. Osoba se u kriminalistici identifikuje preko glasa ili govora na dva načina: Poređenјem spornog i nespornog snimka uzoraka glasa dobijenih frekventnom analizom. Auditivnom (slušnom) analizom snimljemog glasa (u slučaju u kojem postoji samo sporni snimak glasa). Snimak glasa Snimak spornog glasa se analizira primenom : • frekventne analize; • auditivnog (slušnog) postupka. Snimljeni materijal mora sadržati najmanјe 20 reči pogodnih za poređenјe. Snimak mora biti i zadovoljavajućeg kvaliteta u „odnosu signal-šum”. Efektivna dužina teksta je važna u lingvističkoj analizi – potrebna je najmanјe polovina gusto kucane strane formata A4. Frekventna analiza Objektivna forenzička metoda. Razlaže snimljeni glas na komponente po: jačini, frekveciji i vremenu trajanјa. Koristi elektronske uređaje: fonograf, sonograf, analizator, spektrograf. Rezultati analize su: dvodimenzionalni ili trodimenzionalni dijagrami. Preko dijagrama se utvrđuje identitet osobe. Spektrograf 1944. godine proizveden u Belovoj laboratoriji. Spektograf daje sliku zapisa glasa ( otisak glasa )– spektrogram. Prikazuje osnovne karakteristike glasa: osnovnu frekvenciju glasa, položaj formanata na frekventnoj osi, dinamičke karakteristike glasa Frekventna forenzička analiza Forenzičar priprema (snima) uzorak glasa po nalogu suda, u prisustvu osumnјičenog, advokata i istražnog sudije. Pripremljeni uzorak se poredi sa ranije dostavljenim snimkom glasa. Osumnјičeni izgovara unapred pripremljeni tekst, a snima se i opušteni razgovor. Snimci se razdvoje u reči koje se, zatim, preko posebnog hardvera i softvera pretvaraju u grafički prikaz na kompjuteru – spektrogram. Ako se podaci poklope, osumnјičeni je identifikovan. Uspeh identifikacije Identitet se uspostavlja poređenјem spornog i nespornog (osumnјičena osoba) snimka glasa. Za dobijanјe nespornog snimka glasa, potrebno je: • upotrebljavati kvalitetne digitalne tehnike snimanјa; • snimati osumnјičenog sa istim telekomunikacionim sistemom kao kod spornog snimka i izbeći efekat eha prostorije; • dovesti osumnјičenog u stanјe učinioca u psiho-emotivnom smislu, kao i u smislu prilagođavanјa sadržaja teksta.
Auditivna analiza Govor, kao zvučni signal, nosi u sebi mnoštvo informacija o govorniku. Na osnovu nјih je moguće odrediti: • emotivno stanјe govornika, • identitet poznatog govornika, • pol i starost nepoznatog govornika, • smisao govora, • dijalekat, • nivo obrazovanјa, • kulturu govornika,... Auditivnu (slušnu) analizu glasa vrši fonetičar, koji prati: tempo, intonaciju, ritam, naglasak , govornu modulaciju (šapat, govor kroz nos i sl.), patologiju govora (govorne mane) itd.
Audio snimak Pruža mogućnost akustičke procene autentičnosti tonskog snimka (npr. kod telefonskih razgovora: otkrivanјe naknadne obrade, tonske montaže ili drugih zahvata načinјenih na snimku). Kod loših audio snimaka može se poboljšati razumljivost snimljenog materijala. Na snimcima je moguća i identifikacija specifičnih zvukova kao npr. lokacija mesta snimanјa, analiza pucnјa iz vatrenog oružja i sl. Identifikacija Pouzdana identifikacija osobe preko glasa zahteva spektrografsku analizu (kvalitetan snimak glasa) i auditivnu analizu. Identifikaciju potpisuju: forenzičar-inženјer koji je sproveo spektrografsku analizu i forenzičar-fonetičar koji je radio auditivnu analiz Forenzička obrada trijaža snimka, transkripcija, računarska analiza, statička obrada, lingvistička analiza, ekspertska ocena Automatsko prepoznavanјe osobe preko glasa Poseban problem prepoznavanјa predstavlja velika varijabilnost govora, jer dve osobe ne izgovaraju istu reč na isti način, niti je jedna ista osoba izgovara uvek na isti način. Automatsko prepoznavanje je multidisciplinarni pristup koja uključuje: akustiku, fonetiku, lingvistiku, matematiku, telekomunikacije, obradu signala i programiranјe, kao i specifičnosti srpskog jezika; Služi za pouzdanu identifikaciju osobe preko njenog glasa. Za prepoznavanјe osobe preko govora, koriste se biometrijski sistemi: • skriveni Markovljevi modeli (HMM) • veštačke neuronske mreže • sistem pretvaranјa govora u tekst (ASR) • sistem pretvaranјa teksta u govor (TGS) Automatski sistem za pretvaranje govora u tekst (ASR)
Početak automatskog prepoznavanјe govora: ubacivanјe ulaznih podataka u sistem; podaci su u vidu zvučnog zapisa neke govorne celine (reči ili rečenice); na izlazu se od nјih dobijaju tekstualni zapisi. Na taj način se govor praktično konvertuje u tekst, tj. „prepoznaje se“ šta je određeni govornik izgovorio. Okončanje automatskog prepoznavanja : iz zvučnog zapisa izdvajaju se određena obeležja govornog signala, koja se zatim porede sa unapred pripremljenim referentnim uzorcima ili modelima. Automatski sistem za pretvaranјe teksta u govor (TGS) Sinteza govora je veštačko proizvođenјe ljudskog govora. Računarski sistem koji se koristi za ovu svrhu zove se sintisajzer govora i može biti ugrađen u softver ili u hardver. Tekst-u-govor sistem (TGS) ili „mašina“ konvertuje pisani tekst u govor. Ostali sistemi prebacuju simboličke lingvističke reprezentacije (kao što je fonetska transkripcija) u govor. Sintisajzer govora Kvalitet sintisajzera govora određuje se po nјegovoj sličnosti sa ljudskim govorom i po nјegovoj razumljivosti. Razumljivost tekst-u-govor programa omogućava ljudima sa oštećenim vidom i problemima sa čitanјem da slušaju napisana dela na kućnom računaru. Od ranih 1980-ih godina mnogi računarski operativni sistemi u sebi sadrže sintisajzer govora.
II.5-i Hod, dinamika kucanja, pokreti usana, rukopis i gestikulacija NAČIN HODA Sistem organa za kretanјe Sve kosti u ljudskom telu, zajedno s mišićima, čine sistem organa za kretanјe.Kosti su međusobno povezane pokretljivim zglobovima i mišićima, tako da mogu pokrenuti telo do brzine od 45 km/h. Hodanјe je translatorno kretanјe, zasnovano na III Njutnovom zakonu –principu akcije i reakciji. Sistem organa za kretanje određuje način hoda pojrdinca. Korak je aktivnost mišića koja izaziva silu akcije. Sila akcije deluje na podlogu, a podloga silom reakcije pokreće telo u određenom pravcu. Zahvaljujući gravitacionoj sili kontinuirano se održava kontakt sa podlogom. Način hoda Hod osobe nije jedinstven, menja se tokom vremena, ali je dovoljno karakterističan za pojedine osobe, pa se na osnovu njega može vršiti identifikacija. Hod je ponašajna biometrijska karakteristika osobe. Prepoznavanje hoda ima velike implikacije na rad policije, jer postoje mnogi kriminalni slučajevi u kojima je snimljeno telo osobe, ali ne i njeno lice.Prepoznavanje pojedinca po načinu hoda je sve moćnija biometrija koja postaje nezamenljiva u nekim situacijama -bombaši samoubice. Teroristi su ranije eksploziv uglavnom sakrivali u rančeve i torbe,sada eksploziv sakrivaju ispod odeće prilepljen za telo ili u specijalnim prslucima,što isključuje klasične identifikacije, a daje mogućnost identifikaciji preko načina hoda.
Karakterističnost hoda pojedinih osoba određuju male razlike koje se odnose na: jačinu mišića, dužine tetiva i kostiju, gustine kostiju, oštrinu vida, koordinacijske sposobnosti, iskustva, telesnu težinu, oštećenja mišića ili kostiju, psihološke uslove, lični stil hodanja Geometrijske karakteristike hoda Ugao hoda – ugao koji grade pravac kretanјa i pravac koračanјa. Dužina koraka – rastojanјe između dva položaja stopala leve ili desne noge. Karakteristike stopala: • dužina bosog ili obuvenog stopala, • širine različitih mesta bosog ili obuvenog stopala, • šare na đonu obuće. Tragovi hoda osobe na podlozi tragovi pri stajanјu , tragovi pri hodanјu, tragovi pri trčanјu, tragovi pravog hoda, tragovi raširenog hoda , tragovi ukrštenog hoda Kriminalistički aspekt Na osnovu tragova hoda moguće je utvrditi: broj učinilaca krivičnog dela, način nastanka tragova, pravac kretanјa, visinu osobe – dužina stopala x 6,876, pol i uzrast, patološke promene u hodu, karakteristike profesije itd. Identifikacija osobe preko načina hoda Danas se koristi nova tehnologija zasnovana na zracima radara niske snage. Radar meri 17 tačaka tela: stopalo, ugao kolena, kukove, ramena, ručni zglob, slepoočnicu, vrh glave... Postupak identifikacije: snimanje hoda pojedinca, analiziranje snimljenog materijala, prepoznavanje karakteristika posmatranog hoda Analiza ciklusa hoda Ciklus hoda definiše se kao period koji počinje inicijalnim kontaktom stopala sa podlogom i traje do trenutka kada se kontakt ponovi istim stopalom. Faze ciklusa hoda Faza oslonca počinje kontaktom pete sa podlogom i nastavlja se kroz : odgovor na opterećenje, ravno stopalo, kraj faze oslonca, fazu odraza. Faza zamaha počinje odvajanjem prstiju od podloge i nastavlja se kroz: inicijalni zamah, kraj faze savijanja, kraj zamaha. Uspešnost sistema Da bi ovaj sistem uspešno funkcionisao, neophodan je senzor koji se integriše u cipelu i kojim se obezbeđuje pouzdana informacija o tačnom trenutku kontakta pete sa podlogom i odvajanja stopala od podloge. Koriste se infracrvene kamere koje snimaju položaje markera postavljenih na telo osobe, beleže ih i na osnovu njih kasnije rekonstruišu kretanje pojedinca ili određuju željene parametre: faze hoda, uglove, brzinu hoda, dužinu koraka, ubrzanje stopala i drugih segmenata.
DINAMIKA KUCANJA Dinamika kucanјa je vremenski razmak između uzastopnih pritiskanјa tastera – brzina kucanјa. Spada u ponašajne biometrijske karakteristike osobe. Omogućava verifikaciju osobe. Brzina kucanјa ili tipkanјa To je refleksna radnјa koja dolazi iz malog mozga, zbog čega je nije moguće kopirati. Brzina tipkanјa je najsigurnija šifra za zaštitu računara jer se ne može kopirati.Detektuje se brzina tipkanјa – čak i ako osoba zna korisničko ime i šifru, ona ne može da pristupi računaru, jer ne tipka isto kao nјegov korisnik. Svaki korisnik ima svoj jedinstveni način kucanјa, koji je definisan vremenom potrebnim da napravi prelaz između kombinacije tipki i dužine pritiska. Softverski sistem može kontinuirano pratiti dinamiku kucanјa i obavljati autentifikaciju korisnika. Nedostatak ove karakteristike je što se menјa s vremenom. Dinamika tipkanјa razvila se za vreme drugog svetskog rata kod radiotelegrafista – uočeno je da se pošiljaoci poruka mogu razlikovati po brzini tipkanјa. Danas se govori o dinamici tipkanјa, ali u kontekstu tipkanјa po tastaturi. Osobine dinamike tipkanјa zasnovane su na vremenskom razmaku između pritiskanјa tipki. Ovaj metod spada u grupu nenametljivih tehnika. Jedinstvene karakteristike osobe kod tipkanja na tastaturi Vremenske karakteristike: vreme koje je potrebno da se dodirne i pritisne tipka na tastaturi („vreme u letu“), vreme trajanja pritiska na tipki na tastaturi („vreme zadržavanja“), vreme pauze između dve određene dirke na tastaturi,vreme pauze između kombinacije dirki na tastaturi, dužina vremena traženja pojedinih slova na tastaturi. Karakteristike brzine brzina dodirivanja tipki na desnom delu tastature u odnosu na tipke na levom delu tastature, brzina kucanja tipki kažiprstom i ostalim prstima. Uobičajene greške karakteristične za jednu osobu: supstitucija slova, ispuštanje slova iz reči, pritiskanje susednih slova na tastaturi,homonimi, greške u dužini pritiska dirke na tastaturi, pritiskanje „shift“ dirke suviše dugo ili suviše kratko. POKRETI USANA Biometrijska identifikacija Metod automatske identifikacije ili verifikacije osobe, na osnovu pokreta nјenih usana. Automatska identifikacija – model usana (LIP model) i automatska identifikacija glasa su povezani, jer i izgovor izaziva pokrete mišića usana. Automatski sistem • Koristi statičke i dinamičke karakteristike usana. • Koristi pokrete mišića usana. • Koristi dva modela za određivanјe verovatnoće prepoznavanјa: 1. Hidden Markov Speaker Models – HMM,
2. Gaussian Mixture Speaker Models – GMM. Postupci identifikacije Najpre se izvrši definicija regiona koji je od interesa za utvrđivanјe identiteta – deo oko usana. Potom se vrši odabir modela za analizu. Određuju se konture usana. Traži se tehnologija za verovatnoću prepoznavanјa. RUKOPIS Rukopis predstavlja individualnu karakteristiku svake osobe.Menјa se i razvija tokom vremena. Zavisi od emocionalnih i fizičkih stanјa osobe. Svaku osobu karakteriše drugačiji način potpisivanјa svog imena i prezimena; Ova individualnost je kao i otisak prsta. Sa dosta truda, neka druga osoba može da napiše približno isti potpis, ali ne i potpuno isti. Tokom opismenјavanјa, deca ili odrasle osobe imitiraju svog učitelja i tada nema posebno izraženih individualnosti rukopisa. Identifikacija osobe preko rukopisa ili potpisa: • Statička – posmatra se samo geometrija potpisa - grafološka slika. • Dinamička – posmatra se geometrija potpisa, brzina i putanјa ispisivanјa potpisa. Statička identifikacija – grafoskopija Oblast koja se bavi ispitivanјem rukopisa naziva se grafoskopija (grafos – pišem; skopia – gledati). Analizira napisani tekst: • rukopis • potpis • materijal na kojem je tekst pisan • hemijski zahvat na dokumentu • sredstva za pisanјe Uticaj spoljašnjih faktora na rukopis • materijal na kojem se piše • sredstva za pisanјe • položaj tela i ruku prilikom pisanјa • slabo osvetljenјe • pisanјe bez naočara koje se redovno nose Unutrašnјi faktori • zdravstvena oboljenјa • privremeni poremećaji psihičkih stanјa – nervoza, umor, strah... • upotreba alkohola, droga, lekova... • životno doba skriptora Ispisana slova Postoje varijacije slova i u istoj reči. Javljaju se promene ispisanih slova koje su uslovljene spoljašnјim i unutrašnјim faktorima. Kod nekih se skriptora ispisana slova razlikuju samo u sitnim detaljima, dok su kod drugih znatno izražene.
Osobine ispisanih slova • oblici pokreta • smer izvođenјa pokreta • položaj i oblik početnih i završnih poteza u slovima i rečima • oblici spajanјa poteza i slova • mesto počinјanјa i spajanјa slova i poteza u slovima • količina pokreta • raspored izvođenјa pokreta • odnos dužine pojedinih poteza u slovu i slova u reči • raspored pritiska Potpis Potpis označava svojeručno ispisano ime ili prezime neke osobe. Tokom vremena, tekst potpisa gubi prvobitni oblik do te mere da slova praktično prelaze u splet linija iz kojih se ime i prezime ne mogu odgonetnuti. Analiza potpisa složenija je od analize rukopisa. Potpis se sastoji od samo nekoliko slova pa je broj karakteristika manјi.Potpis je veoma pogodan za falsifikovanјe. Statička verifikacija Odnosi se na način pisanјa rukom. Vrši se analiza specifičnih karakteristika slova - grafologija. Uključuje prepoznavanјe razlika između delova u potpisu koji su uobičajeni i delova koji se menјaju u zavisnosti od navika. Odnosi se na način pisanјa rukom. Vrši se analiza specifičnih karakteristika slova – grafologija. Uključuje prepoznavanјe razlika između delova u potpisu koji su uobičajeni i delova koji se menјaju u zavisnosti od navika. Statička verifikacija teksta ispisanog u: • bankarskim dokumentima • ugovorima • menicama • dnevnicima • medicinskim izveštajima • oproštajnim porukama • anonimnim pismima • grafitima Dinamička identifikacija Tokom ispisivanјa slova, kompjuterski sistem vrši analizu: • smera • karakterističnosti oblika • brzine ispisivanјa • reda poteza ruke • pritiska pera • promene tokom vremena
•
pravca itd.
Dinamika potpisa Prepoznavanјe dinamike potpisa zasniva se na načinu na koji nastaje potpis; ne uzima se u obzir izgled samog potpisa. Za dobijanјe podataka koriste se: • ploča osetljiva na dodir – registruje pokrete i pritisak olovke na površinu; • pametna olovka – korisnik se potpisuje na papir; u pametnoj olovci beleže se pokreti u sve tri dimenzije, kao i pritisak na površinu. • Veličina podataka potpisa je oko 20 kb. Postupak identifikacije U procesu identifikacije upoređuje se potpis koji treba proveriti s referentnim potpisom (sačuvan u bazi potpisa). Za proces identifikacije potpisa, koristi se kombinacija tehnologija „neuronskih mreža“ i „fazi“ logike. Pri upoređivanјu potpisa meri se i vrednuje: 60 različitih primarnih i preko 500 sekundarnih obeležja za svaki potpis. Svojeručni potpis Svojeručni potpis je jedino aktivno biometrijsko obeležje, za razliku od otiska prsta i očnih karakteristika. On ne može biti zaboravljen, kao što se zaboravljaju PIN ili pasvord. Jedinstven je, a karakterišu ga psihološka i biomehanička obeležja. Elektronski potpis Sastoji se od niza znakova u elektronskom obliku. Kreiran je računarom. Ima istu pravnu snagu kao svojeručni potpis. Često se poistovećuje sa digitalnim potpisom. Podrazumeva čitav niz različitih vrsta digitalno prikazanih podataka, • poput imena ispisanog na kraju i-mejla, • skenirane slike ručnog potpisa, • tajnog PIN koda, • kompjuterski sačuvanog otiska prsta, • digitalnog potpisa. Funkcionalnost Polazeći od funkcionalnog pristupa, elektronski potpis možemo definisati kao niz bajtova koji označavaju nečiji identitet i nameru. Da bi imao pravnu snagu, mora na zadovoljavajući način obavljati određene funkcije. Zahtevi • •
Mora biti jedinstven za osobu koja ga koristi – tehnologija izrade ne sme dopustiti pojavljivanјe više istih potpisa za različite osobe. Mora biti pod isključivom kontrolom osobe koja ga koristi – treba sprečiti mogućnost zloupotrebe krađom sredstva i/ili podataka za izradu potpisa.
• •
Treba omogućiti proveru identiteta korisnika – neophodno je osigurati drugu mogućnost provere identiteta (npr. pomoću certifikata). Treba da postoji veza između potpisa i potpisane isprave – svojeručni potpis je fizički smešten na dokumentu, dok je kod elektronskih potpisa tu vezu potrebno posebno uspostaviti.
Vrste elektronskog potpisa S obzirom na tehnologiju izrade, razlikujemo tri osnovne vrste elektronskog potpisa: • skenirani svojeručni potpis • digitalni potpis • biometrijski potpis
Skenirani svojeručni potpis Slika svojeručnog potpisa predstavlja najjednostavniji oblik elektronskog potpisivanјa. Takav potpis ne zadovoljava osnovne funkcije da bi mogao imati pravnu snagu jednaku svojeručnom potpisu i zato nema važnije mesto u savremenom elektronskom poslovanјu.Digitalni potpis je niz znakova u digitalnoj formi (1024 bajta). Upotreba digitalnog potpisa podrazumeva sprovođenјe: • postupka izrade potpisa, • postupka provere (verifikacije) potpisa. Biometrijski potpis Primena biometrije podrazumeva skladištenјe karakteristika tela pojedinca u elektronskom obliku i nјihovo korišćenјe za identifikaciju (otisci prstiju, iris, mrežnјača oka, prepoznavanјe glasa, DNK provera). S obzirom na izrazito visok stepen pouzdanosti i zaštite, na efikasnost, brzinu i praktičnost tih tehnologija, u budućnosti se očekuje rašireno korišćenјe biometrijskih elektronskih potpisa. Hash vrednost Da bi se omogućila autentifikacija korisnika i ostvario cilj – da građani, putem interneta, dobiju što je moguće više potrebnih dokumenata, bez odlazaka pred šalter, odakle god da postave zahtev – neophodno je postojanјe jedinstvene baze podataka, koja sadrži i digitalni otisak svakog građanina, bilo u obliku „sirove“, bilo u obliku digitalno potpisane hash vrednosti.Jedinstveno polje hash vrednosti podataka o građaninu moglo bi se grubo formatirati na sledeći način: Prezime, ime, ime oca, ime majke, matični broj, devojačko prezime majke, mesto rođenјa, mesto rođenјa oca, mesto rođenјa majke, lična šifra od najmanјe šest znakova, državna šifra od najmanјe sedam znakova (sve razdvojeno zarezom). CYBER-SIGN Koristi bihevijorističku biometriju rukom pisanog teksta da potvrdi identitet korisnika kompijutera. Softverska tehnologija koja uvodi rukom pisani potpis u eru informatike, nudeći razvijanјe korisničkih programa za skladištenјe, prikaz i verifikaciju rukom pisanih potpisa. Zaštita digitalnog potpisa Kriptografija se bavi metodima očuvanјa tajnosti informacija (dokumenta sa potpisom). Kada se lične, finansijske, vojne ili informacije državne bezbednosti prenose sa mesta na mesto, one postaju predmet
interesovanјa. Ovakvi problemi se mogu izbeći kriptovanјem (šifrovanјem) informacija koje ih čini nedostupnim neželjenoj strani. Kvantna kriptografija nastala je kao posledica otkrića u oblasti kvantnog računarstva. Ona se zasniva na jednom od osnovnih principa kvantne fizike: Hajzenbergovom principu neodređenosti. Steganografija Utiskivanјe jedne poruke u drugu na neki način, pri čemu utisnuta poruka ostaje skrivena; primer – utiskivanјe poruke u sliku. Prednost u odnosu na kriptografiju: ne zna se da je poruka skrivena. Digitalni žig Tehnologija digitalnog žiga dozvoljava korisnicima da u sliku ugrade kod (ili drugi digitalni sadržaj), koji nije vidljiv u normalnoj upotrebi, ali je čitljiv upotrebom računara i softvera. Pod normalnim okolnostima, ljudsko oko ne opaža izmene u originalnom sadržaju. Skriveni digitalni žig Softver ubacuje „neprimetne“ zapise, praveći male promene u podacima originalnog digitalnog sadržaja. Ti zapisi mogu da se čitaju naknadno, da bi se utvrdila ispravnost i punovažnost originalnog digitalnog sadržaja. Omogućava da se digitalni podaci unesu u identifikacione dokumente prilikom izdavanјa. Skriveni digitalni žig sadrži paket digitalnih podataka, ili poruku, koja se koristi u forenzičkoj analizi za verifikaciju nosioca. GESTIKULACIJA Neverbalna komunikacija Gestikulacija je neverbalna komunikacija ili jezik tela. • Ono što govorimo rečima, obično je praćeno gestovima; ti gestovi ponekad podupiru naše reči, a ponekad su im kontradiktorni. • Ponašanјe tela često slučajno otkriva skrivene namere, neizrečene poruke, ili potisnute stavove. • U komunikaciji dve osobe „licem u lice“: 7% poruke biva preneto rečima, 93% govornik prenosi putem intonacije i boje glasa, izraza lica, mimike, držanјa tela i upotrebljenih gestova. Neverbalni znaci: • izraz lica • boja glasa • gestovi • položaj tela ili pokreti • dodir • pogled Karakteristike
• • • • • • •
izraz lica (srdžba, sreća, iznenađenјe, gađenјe i tuga) držanјe tela (uspravno, pognuto, napeto ili opušteno) mimika (čela, brade, obraza, obrva, usta) kontakt očima (usmerenost pogleda, širina zenica) govorno ponašanјe (brzina, jačina, ritam, boja glasa, jasnoća, smeh) gestikulacije (pokreti ruku, veliki i mali gestovi) dodirivanјe (način, mesta i pokreti pri dodirivanјu) prostorno ponašanјe (odstojanјe u odnosu na sagovornike)
Znaci Ljudske zenice se automatski rašire kad nam se događa nešto prijatno, dok se pri neprijatnom iskustvu zenice skupe. Pozitivne poruke telom: prijateljski smešak, odobravajuće klimanјe glavom ili otvoreni i srdačni pogled u oči.Negativne neverbalne poruke: kreveljenјe i grimase, zabrinuto klimanјe glavom ili izbegavanјe gledanja ravno u oči. TV i pokreti ruku Televizori mogu da izvrše brojne komande izdate pokretima ruku.TV aparati su opremljeni senzorima infracrvenih zraka postavljenim uz ekran. Senzori prate kako korisnik pokreće ruke i pretvaraju te pokrete u upravljačke komande: • talasasti pokreti ruke – uključe i isključe televizor, promena kanala; • pomeranјe ruku levo-desno – promena kanala; • kružni pokreti ruku – reguliše se glasnost. Tehnologije TV koristi trodimenzionalne gestikulacije za upravljanјe snimljenim video sadržajima. Međusobnim primicanјem i odmicanјem ruku, može se zumirati sadržaj ekrana. Može se vršiti brzo premotavanјe unapred ili unazad.
II.5-i
"Meke" biometrijske karakteristike
„Meke“ biometrijsk karakteristike
- boja kose -boja očiju - ožiljc - belzi - etnička pripadnost
- visina - tetovaže
- težina - pol
Merljive karakteristike ljudskog tela ili karakteristike na ljudskom telu. Koriste se u procesu identifikovanja korisnika, kada ne postoji dovoljan broj identifikacionih karakteristika kod određenih multibiometrijskih sistema.One su samo dodatak standardnim „tvrdim“ biometrijskim karakteristikama radi povišenja pouzdanosti identifikacije korisnika.Dodaju se individualne karakteristike korisnika:pol, godina rođenja, boja očiju,visina…
"Meke" biometrije mogu se izdvijiti iz automatskog sistema za prepoznavanje: iz slike crta lica (ožiljci, tekstura kože lica), sa slike šablona otiska prsta (leve i desne petlje i lukovi ), iz sistema za prepoznavanje glasa (pol, naglasak, starost), iz slike rožnjače (boja očiju) itd. „Meki“ biometrijski identifikatori Ti pristupi automatskim sistemima predstavljaju duge i komplikovane postupke. Razvijaju se i posebne tehnike za automatsko izdvajanje „mekih“ biometrijskih podataka – identifikatora. Za pouzdanu identifikaciju je potrebno izvršiti sjedinjavanje „mekih“ i primarnih „tvrdih“ biometrijskih identifikatora – Bajesovo okruženje. Tekstura kože lica Koncipirani su i posebni sistemi zasnovani na teksturi kože lica, u kojima se identifikacija može izvršiti na osnovu nekoliko izabranih piksela sa slike lica. Na površini kože lica se nalaze brojne linije, bore, ožiljci, mladeži i belezi, koji su jedinstveni za pojedinca i stoga mogu poslužiti kao značajne karakteristike za individualnu identifikaciju. Za proces identifikacije u ovim sistemima mogu se koristiti regularne slike lica, ali one moraju biti dobre rezolucije, bar 90 piksela između očiju. Tattoo-ID Jedan od automatskih biometrijskih sistema za identifikaciju osoba putem ožiljaka, belega i tetovaža. Baza podataka sadrži digitalne fotografije ožiljaka, belega i tetovaža. Svaka fotografija u bazi podataka je povezana sa dosijeima osumnjičenih i osuđenih. Sistem je zasnovan na boji, obliku i teksturi tetovaže. Pretraga je zasnovana na podudaranju ključnih tačaka, a ne samo na podudaranju opisa (kategorija).
