Модели и алгоритмы биометрической аутентификации пользователей информационных систем по инфракрасному изображению сосудистого русла тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.19, кандидат наук Тихонов, Иван Анатольевич

• Тихонов, Иван Анатольевич
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Тихонов, Иван Анатольевич

СОДЕРЖАНИЕ

Список принятых сокращений

Введение

Глава 1. Параметры сосудистого русла для биометрической аутентификации пользователей ИС

1.1. Аутентификация

1.1.1. Факторы аутентификации

1.1.2. Аутентификация с помощью биометрических характеристик

1.2. Комплекс морфологических параметров сосудистого русла

1.3. Исследование критериев сбора данных для биометрической аутентификации пользователей по сосудистому руслу

1.4. Аппаратно-программные комплексы биометрической аутентификации пользователей ИС по ИК изображению сосудистого русла

Выводы к главе 1

Глава 2. Комплекс идентификационных характеристик сосудистого русла

2.1. Исследование ИК изображений сосудистого русла кисти руки

2.2. Морфологическая модель сосудистого русла

2.3. Автоматизация вычисления КИХСР

2.3.1. Система координат ИК изображения сосудистого русла

2.3.2. Обнаружение сосудистого русла

2.3.3. Распознавание сосудистого русла

2.3.4. Классификация контрольных характеристик

2.4. Исследование результатов автоматизированного вычисления КИХСР

Выводы к главе 2

Глава 3. Исследование качества ИК изображений сосудистого русла

3.1. Частные критерии качества ИК изображений сосудистого русла

3.2. Разработка требований к пространственному разрешению ИК изображения сосудистого русла

3.2.1. Синтез и исследование геометрической модели бифуркации сосудистого русла

3.3. Разработка требований к контрасту ИК изображения сосудистого русла

3.3.1. Синтез и исследование спектральной модели формирования ИК

изображения сосудистого русла

Выводы к главе 3

Глава 4. Разработка и исследование макета АПК аутентификации пользователей ИС по ИК изображению сосудистого русла кисти руки

4.1. Схема структуры макета АПК аутентификации пользователей ИС по ИК изображению сосудистого русла

4.2. Разработка устройства ВСР для аутентификации пользователей ИС по ИК изображению сосудистого русла

4.2.1. Расчет источника излучения

4.2.2. Геометрический расчет объектива

4.2.3. Конструкция устройства ВСР

4.3. Разработка СПО аутентификации пользователей ИС по ИК изображению сосудистого русла

4.3.1. Структура СПО

4.4. Верификация спектральной модели формирования ИК изображения сосудистого русла

4.5. Исследование стабильности КМПСР

4.5.1. Результаты исследований стабильности КМПСР в течение длительного промежутка времени

4.5.2. Результаты исследований краткосрочных изменений КМПСР

4.6. Исследование вариабельности КИХСР

Выводы к главе 4

Заключение

Список использованных источников

Приложения:

1. Исследование параметров автоматизации вычисления КИХСР

2. Исследование качества ИК изображений сосудистого русла

3. Исследование моделей и алгоритмов

СПИСОК ПРИНЯТЫХ СОКРАЩЕНИЙ

АПК - аппаратно-программный комплекс

БХЧ - биометрическая характеристика человека

ВСР - визуализация сосудистого русла

ГРИП - глубина резко изображаемого пространства

ДНК - дезоксирибонуклеиновая кислота

ИК - инфракрасный

ИС - информационная система

КИХСР - комплекс идентификационных характеристик сосудистого русла

КМПСР - комплекс морфологических параметров сосудистого русла

КТ - контрольная точка

НСКО - нормированное среднеквадратическое отклонение

ПК - персональный компьютер

СПО - специальное программное обеспечение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и алгоритмы биометрической аутентификации пользователей информационных систем по инфракрасному изображению сосудистого русла»

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время информационные системы (ИС) различного масштаба стали неотъемлемой частью базовой инфраструктуры государства, бизнеса, гражданского общества. Все больше защищаемой информации переносится в ИС. Современные информационные технологии обеспечивают не только новые возможности организации бизнеса, ведения государственной и общественной деятельности, но и создают значительные потребности в обеспечении безопасности для защиты конфиденциальной информации, что отражается в том числе и на законодательном уровне [1].

Известно, что более 25% злоупотреблений информацией в ИС совершается внутренними пользователями, партнерами и поставщиками услуг, имеющими прямой доступ к ИС. До 70% из них - случаи несанкционированного получения прав и привилегий, кражи и передачи учетной информации пользователей ИС, что становится возможным из-за несовершенства технологий разграничения доступа и аутентификации пользователей ИС [2-6]. Совершенствование методов системы разграничения доступа и регистрации пользователей информационных ресурсов является одним из приоритетных направлений развития ИС.

Основными процедурами регистрации пользователей в ИС являются процедура идентификации - получение ответа на вопрос «кто Вы?» и аутентификации - доказательства того, что «Вы именно тот, кем представляетесь» [7]. Несанкционированное завладение злоумышленником доступа к ИС связано в первую очередь с нарушением процедуры аутентификации [2, 4]. В зависимости от типа данных, которые используются для проверки подлинности пользователя, выделяют три фактора аутентификации: на основе знаний чего-либо, на основе обладания чем-либо и на основе биометрических характеристик [8].

Наиболее распространенным методом аутентификации пользователей на основе знаний чего-либо является аутентификация с использованием пароля [6, 7]. Чем длиннее пароль, тем он более стойкий, но, во-первых, длинные и сложные пароли труднее запомнить, во-вторых, требуется больше времени для ввода

пароля. К тому же, существует более десяти методологических и организационных способов атак на системы, в которых используется аутентификация на основе пароля. В настоящее время системы аутентификации на основе знания чего-либо являются самыми ненадежными [6].

При аутентификации на основе обладания чем-либо пользователь подтверждает свою подлинность тем, что предоставляет системе некий физический носитель, например USB-ключ или смарт-карту. Но данный вид аутентификации обладает сходными с парольной аутентификацией недостатками, а физический носитель может быть передан, скопирован, украден и т.д. [9].

В последнее время все больше внимания уделяется аутентификации на основе биометрических характеристик. В отличие от физического ключа биометрическую характеристику невозможно передать и существенно сложнее подделать. Биометрическая идентификация является перспективным направлением развития систем аутентификации ИС, позволяющим устранить и решить ряд проблем аутентификации на основе более привычных и традиционных факторов.

История биометрии и биометрической идентификации в мировом научном сообществе опирается своими истоками на труды ученых Альфонса Бертильони (антрополог, служащий полиции, 1890 г.), Генри Фулдса (врач-физиолог, 1880 г.), Фрэнсиса Гальтона (исследователь, антрополог, 1880 г.), Карла Пирсона (математик, 1903-1905 гг.). На сегодняшний день крупный вклад в развитие систем аутентификации пользователей на основе биометрических признаков и исследования человека с точки зрения его индивидуальных физиологических и поведенческих черт внесли такие известные ученые, как академик Ю.В. Гуляев, д.т.н. Спиридонов И.Н., д.т.н. Ушмаев О.С, Кухарев Г.А., Jain А.К., Vacca J.R. В сфере биометрических систем работают крупнейшие международные компании: Fujitsu, Sony, Hitachi, Futronic.

Наиболее широкое применение в биометрической аутентификации получили следующие биометрические характеристики [10-13]: - отпечаток пальца;

- радужная оболочка глаза;

- геометрия лица;

- сетчатка глаза;

- голос;

- подпись.

Однако, в ряде случаев применение перечисленных биометрических характеристик человека (БХЧ) осложнено. БХЧ геометрия лица обладает низкой уникальностью и, как следствие, значительными ошибками биометрической системы. Для получения шаблона на основе сетчатки и радужной оболочки глаза требуется дорогостоящее оборудование, а процедура регистрации является болезненной. Параметры голоса и подписи характеризуются низкой стабильностью и в некоторой степени зависят от эмоционального состояния пользователя. Дактилоскопические системы в настоящее время широко используются в криминалистической практике, в связи с чем вызывают неприятие и обладают низкой лояльностью среди пользователей ИС. При использовании контактных сканеров отпечатков пальцев возникают вопросы гигиены контактных площадок и соблюдения санитарных норм.

Устранить недостатки существующих методов биометрической аутентификации пользователей информационных процессов позволит разработка новых бесконтактных устройств и методов с использованием тех БХЧ, которые ранее не применялись в криминалистике, отличаются низкой стоимостью конечного решения и не подвергают пользователя риску причинения вреда здоровью, одновременно с этим характеризуются высокой уникальностью, собираемостью и стабильностью биометрического шаблона.

К подобным новым методам биометрической аутентификации пользователей ИС относится, в первую очередь, биометрическая аутентификация по инфракрасному (ИК) изображению сосудистого русла, полученному на основе ИК визуализации тканей человека [14]. Устройство визуализации является бесконтактным, а процедура регистрации БХЧ не вызывает у пользователей негативной реакции.

Тем не менее, современные системы биометрической аутентификации пользователей ИС по ИК изображению сосудистого русла обладают существенными недостатками, такими как отсутствие формализованного комплекса идентификационных характеристик сосудистого русла (КИХСР), критериев качества ИК изображений сосудистого русла, требований к параметрам зондирующего излучения и условиям регистрации ИК изображения.

Возникает противоречие между потребностью общества в надежной бесконтактной и лояльной системе биометрической аутентификации пользователей ИС и практической возможностью создания и внедрения подобных систем. Данное противоречие может быть снято разработкой моделей и алгоритмов биометрической аутентификации пользователей ИС по ИК изображениям сосудистого русла, формализацией КИХСР и требований к параметрам зондирующего излучения устройства визуализации сосудистого русла.

Таким образом, разработка моделей и алгоритмов биометрической аутентификации пользователей ИС по ИК изображению сосудистого русла является актуальной задачей.

Целью данной работы является разработка моделей и алгоритмов биометрической аутентификации пользователей ИС по ИК изображению сосудистого русла.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Сформировать комплекс морфологических параметров сосудистого русла (КМПСР) и разработать адекватный ему комплекс идентификационных характеристик сосудистого русла.

2. Разработать алгоритмы автоматизированного вычисления комплекса идентификационных характеристик сосудистого русла.

3. Разработать критерии качества инфракрасных изображений сосудистого русла для целей биометрической аутентификации пользователей информационных систем.

4. Разработать требования к параметрам зондирующего излучения устройства визуализации сосудистого русла (ВСР) для биометрической аутентификации пользователей информационных систем по инфракрасному изображению сосудистого русла.

5. Создать и апробировать макет аппаратно-программного комплекса биометрической аутентификации пользователей информационных систем по инфракрасному изображению сосудистого русла.

Поставленные задачи диссертационной работы решались на основе ключевых положений системного анализа, теории вероятности, теории матриц, теории распознавания образов, методов математической статистики, теории оптического моделирования, теории информационных систем, методов проектирования программного и информационного обеспечения, технологии объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна:

1. Впервые для целей биометрической аутентификации пользователей и субъектов информационных систем по инфракрасному изображению сосудистого русла предложена и обоснована морфологическая модель сосудистого русла, в которой структура и форма сосудов представлены в виде неполного графа, а вершинами графа являются контрольные точки сосудистого русла.

2. Выявлены значимые характеристики качества инфракрасных изображений сосудистого русла, используемых для целей биометрической аутентификации пользователей информационных систем. На основе геометрической модели бифуркации сосуда и модели зрительного распознавания изображений сформированы и обоснованы требования к ним.

3. Разработана спектральная модель формирования инфракрасного изображения сосудистого русла, на основе которой сформированы требования к длине волны зондирующего излучения устройства

визуализации сосудистого русла для биометрической аутентификации пользователей информационных систем.

4. Выполнены эмпирические исследования стабильности комплекса морфологических параметров сосудистого русла и вариабельности комплекса идентификационных характеристик сосудистого русла и показана целесообразность их применения в процедурах биометрической аутентификации пользователей информационных систем по инфракрасному изображению сосудистого русла.

Практическая значимость диссертационной работы заключается в разработке требований к параметрам зондирующего излучения устройства ВСР, составу и последовательности этапов автоматизированного вычисления КИХСР в процедурах аутентификации пользователей ИС по ИК изображению сосудистого русла.

Исследованные особенности ИК изображений сосудистого русла и алгоритмы автоматизированной обработки изображений позволяют значительно повысить скорость обработки информации и достоверность получаемых результатов, снизить субъективность не только в системах биометрического назначения, но и в медицинских системах визуализации и оценки параметров структуры и формы сосудистого русла.

Разработанный КИХСР позволяет стандартизировать набор обрабатываемых данных и обеспечить совместимость процедур биометрической аутентификации пользователей ИС по ИК изображениям сосудистого русла на национальном и международном уровнях.

Предложенная морфологическая модель сосудистого русла позволяет представлять информацию о структуре и форме сосудов в виде упорядоченного набора аналитических данных, за счет чего возможно значительное снижение объема хранимой информации без потери семантических сведений.

Соответствие ИК изображений сосудистого русла разработанным критериям качества повышают достоверность результатов автоматического вычисления

КИХСР и снижают ошибки системы биометрической аутентификации пользователей ИС по ИК изображению сосудистого русла.

Требования, разработанные к основным блокам устройства визуализации сосудистого русла на основе формализованных критериев качества ИК изображения, позволяют значительно снизить временные затраты при проектировании и внедрении систем биометрической аутентификации пользователей ИС по ИК изображениям сосудистого русла.

Результаты работы позволяют рекомендовать аппаратно-программный комплекс биометрической аутентификации пользователей по ИК изображениям сосудистого русла к применению в системах местного, регионального и федерального значения для разграничения доступа к информационным ресурсам различного вида ИС.

Положения, выносимые на защиту:

1. Для целей биометрической аутентификации пользователей информационных систем структура и форма сосудистого русла могут быть представлены в виде неполного графа, описываемого матрицей координат и матрицей смежности. Вершинами графа являются контрольные точки трех типов: окончание, изгиб и бифуркация, а форма сосуда может быть аппроксимирована сплайн-функцией третьего порядка.

2. Значимыми характеристиками качества инфракрасных изображений сосудистого русла кисти руки, используемых для целей биометрической аутентификации пользователей информационных систем, являются пространственное разрешение и контраст. Пространственное разрешение изображения должно быть не менее 79 т/дюйм, контраст не менее 0,125.

3. Для регистрации инфракрасного изображения сосудистого русла со значением контраста не менее 0,125 максимум спектра зондирующего излучения должен лежать в диапазоне 690-900нм с шириной спектра по уровню 0,5 не более ЮОнм.

4. Изменения комплекса морфологических параметров сосудистого русла в течение 6 месяцев являются статистически незначимыми.

Результаты диссертационной работы в части исследования оптических свойств биологических тканей в видимом и инфракрасном диапазонах длин волн использованы в учебном процессе факультета №3 «Системы управления, информатика и электроэнергетика» ФГБОУ ВПО «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)». Частные формы предложенных в работе моделей и алгоритмов внедрены в исследовательскую практику отделения рентгенохирургических методов диагностики и лечения ФГБУ РДКБ №1, применены в деятельности некоммерческого партнерства «Русское общество содействия развитию биометрических технологий, систем и телекоммуникаций» (НП «Русское биометрическое общество»).

Результаты работы использованы при разработке стандарта ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-9-2009 «Информационные технологии. Форматы обмена биометрическими данными. Часть 9: Данные изображения сосудистого русла» и международного стандарта КОЛЕС 19794-9.

Основные положения работы доложены и обсуждены на IX МНТК «Физика и электроника в медицине и экологии ФРЭМЭ'2010», XII Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии - 2009» (г. Курск, 2009), X РНТК «Медико-технические технологии на страже здоровья» (г. Монастир, Тунис, 2008), VI международной научно-технической конференции «Радиоэлектроника в медицине - 2005» (г. Москва, РФ).

По материалам диссертации опубликованы 4 научные статьи в журналах, рекомендованных ВАК, и 6 тезисов докладов на научных конференциях.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Основной текст диссертации изложен на 129 страницах. В приложения вошли результаты экспериментальных исследований. Список литературы включает 131 библиографических источников. Диссертация проиллюстрирована рисунками, таблицами, графиками.

Во введении обоснована актуальность диссертационной работы, научная новизна и практическая значимость исследования, сформулированы цель и задачи, положения, выносимые на защиту, представлена структура работы.

В первой главе представлен обзор методов, средств и факторов аутентификации пользователей И С. На основе сравнительного анализа обоснована актуальность применения биометрической идентификации в системах аутентификации и разграничения прав доступа пользователей ИС. Выполнен сравнительный анализ БХЧ и обосновано применение структуры и формы сосудистого русла в качестве биометрической характеристики для аутентификации пользователей ИС.

Сформирован КМПСР. Для формирования КМПСР выполнен анализ и обобщение научной литературы, на основе которого установлено, что КМПСР включает диаметр и средний диаметр сосуда, среднюю протяженность сосудов, коэффициент извитости, углы сосудов, плотность сосудистого русла, длину сосудов. Обзор методов получения численных значений КМПСР показал отсутствие современных автоматизированных алгоритмов вычисления этих параметров.

Обзор и систематизация научно-технической литературы показал, что существуют четыре основных группы инструментальных методов исследования структуры и формы сосудистого русла: ультразвуковые, рентгеноскопические, томографические и оптические, включающие ИК визуализацию сосудистого русла. На основе сравнительного анализа инструментальных методов исследования структуры и формы сосудистого русла было установлено, что бесконтактным, неинвазивным и наименее дорогим является ИК визуализация сосудистого русла. Исследование показателей биометрической идентификации по сосудистому руслу по принципу полного соответствия разработанным критериям оценки показало, что для биометрической аутентификации пользователей ИС необходимо использовать венозные сосуды ладони или тыльной части кисти руки.

На основе патентного анализа, анализа отчетов научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, анализа научной литературы, публикаций тезисов докладов на международных конференциях, исследовании состояния международного рынка было установлено, что в настоящее время существуют следующие устройства ИК оптической визуализации сосудистого русла: PalmSecure™ (Fujitsu), moflria™ (Sony), Morphosmart™ (Safran), Hybrid Finger Identification (NEC), VeinID (Hitachi). Сравнительный анализ устройств и анализ научно-технической литературы показал отсутствие формализованного КИХСР, который может быть использован в качестве биометрического шаблона в процедурах биометрической аутентификации пользователей ИС, отсутствие требований к качеству ИК изображений сосудистого русла и параметрам зондирующего ИК излучения.

Вторая глава посвящена анализу особых областей ИК изображений сосудистого русла и формированию КИХСР, разработке морфологической модели сосудистого русла, автоматизации вычисления КИХСР.

Для формирования КИХСР выполнены семантические исследования ИК изображений сосудистого русла, в ходе которых установлено, что на ИК изображении можно обнаружить следующие особые области, содержащие информацию о структуре и форме сосудистого русла: область окончания сосуда, область бифуркации сосуда и область изгиба сосуда. В окрестностях особых областей присутствуют соответствующие им контрольные точки (КТ). Плоская проекция сосудистого русла однозначно определяется взаимным расположением и типом КТ в окрестности особых областей.

Разработана морфологическая модель сосудистого русла. Исследование характера расположения КТ показало, что структура сосудистого русла может быть представлена в виде графа, а форма сосуда на длине между КТ аппроксимирована сплайн-функцией третьего порядка. Морфологическая модель сосудистого русла выражается КИХСР - матрицей координат и матрицей смежности. В соответствии с установленными преобразованиями КИХСР адекватен КМПСР.

Для автоматизации вычисления КИХСР установлены следующие этапы обработки изображения: обнаружение сосудистого русла, распознавание сосудистого русла, классификация КТ.

На основе исследования результатов автоматизированного вычисления КИХСР установлено, что обобщенный показатель ошибки обнаружения КТ зависит от качества исходного изображения.

Третья глава работы посвящена исследованию характеристик качества ИК изображения сосудистого русла, определению их значимости и формализации требований к ним.

На основе литературных исследований были выявлены следующие характеристики изображения, отражающие его качество: пространственное разрешение, контраст, неравномерность освещенности, средняя яркость. Для определения их значимости в качестве критериев качества ИК изображений сосудистого русла для целей биометрической аутентификации пользователей ИС, проведены эмпирические исследований, на основе которых установлено, что значимыми характеристиками являются пространственное разрешение и контраст.

Для формирования требований к минимальному значению пространственного разрешения ИК изображения сосудистого русла разработана геометрическая модель бифуркации сосудистого русла. Пространственно-частотный анализ модели показал, что пространственное разрешение изображения должно быть не менее 79 т/дюйм.

На основе исследования вероятностной модели зрительного обнаружения КТ установлено, что для значения вероятности зрительного распознавания КТ, равного 0,9, контраст ИК изображения сосудистого русла должен быть не менее 0,125.

В соответствии с принципами оптической визуализации сосудистого русла, контраст регистрируемого изображения зависит от параметров зондирующего излучения. Для определения параметров зондирующего излучения разработана спектральная модель формирования ИК изображения сосудистого русла,

учитывающая взаимодействие с излучением следующих основных элементов: меланина, гемоглобина, оксигемоглобина и воды. Результаты моделирования показали, что для монохроматического излучения контраст ИК изображения сосудистого русла имеет экстремум на длине волны 680нм. Второй максимум приходится на длину волны 760нм. Значение контраста превышает установленный порог обнаружения сосуда 0,125 в диапазоне длин волн 650-950нм.

Расширение разработанной модели на случай полихроматического излучения показало, что при значении ширины спектра зондирующего излучения 120нм по уровню 0,5 максимальное значение контраста не превышает порога обнаружения сосуда 0,125. При ширине спектра зондирующего излучения ЮОнм контраст ИК изображения принимает свое максимальное значение 0,14 на длине волны зондирующего излучения 780нм. Диапазон максимума излучения при этом составляет 690-900нм.

В четвертой главе приведены результаты создания и исследования макета аппаратно-программного комплекса (АПК) биометрической аутентификации пользователей ИС по ИК изображениям сосудистого русла.

Для проведения исследований и верификации предложенных моделей разработан макет устройства визуализации сосудистого русла (ВСР) и прототип специального программного обеспечения (СПО).

В состав устройства ВСР входят следующие основные блоки: источник излучения, фильтр источника излучения, объектив приемника излучения, приемник излучения. Конструктивно устройство реализовано в виде светонепроницаемого кожуха. Крепления источника и приемника излучения позволяют выполнять их замену с целью проведения исследований.

Разработанный в процессе создания АПК биометрической аутентификации пользователей ИС по ИК изображению сосудистого русла прототип СПО выполняет функции автоматического захвата ИК изображения сосудистого русла, оценки качества зарегистрированного изображения, автоматическое вычисление

КИХСР, формирование биометрического шаблона и сопоставление шаблона с базой данных доверенных пользователей ИС.

Макет АПК использован для верификации спектральной модели формирования ИК изображения. Проведенные на 9 типах осветителей исследования показали, что при значении контраста более 0,125 теоретическая оценка контраста при моделировании шириной спектра бОнм не выходит за пределы доверительного интервала За для данных, полученных в результате эмпирических исследований.

Проведены исследования стабильности КМПСР в течение длительного промежутка времени и исследования краткосрочных изменений КМПСР под воздействием внешних факторов. В исследовании приняло участие 14 испытуемых. Длительность исследования в целом составила 170 дней. В результате обработки и анализа результатов исследования было установлено, что изменения в группах признаков можно считать статистически незначимыми.

Оценка вариабельности КИХСР на основе вероятностной модели выборок показала, что выборки групп КИХСР могут быть различимы по признаку «свой -чужой». В соответствии с проведенными расчетами при значении ошибки второго рода 6x10"4 ошибка первого рода составляет 0,42.

Полученные в работе результаты подтверждают эффективность и целесообразность применения биометрической идентификации по ' ИК изображениям сосудистого русла в системах аутентификации пользователей ИС.

ГЛАВА 1. ПАРАМЕТРЫ СОСУДИСТОГО РУСЛА ДЛЯ БИОМЕТРИЧЕСКОЙ АУТЕНТИФИКАЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ИС

1.1. Аутентификация

Процесс регистрации пользователя в информационной системе состоит из трех последовательно выполняемых процедур: идентификация, аутентификация и авторизация. Идентификация - процедура распознавания субъекта по его идентификатору. Аутентификация - процедура проверки подлинности субъекта, которая позволяет достоверно убедиться в том, что субъект, предъявивший свой идентификатор, является его владельцем. Авторизация - процедура предоставления субъекту определенных прав доступа к информационным ресурсам [6].

1.1.1. Факторы аутентификации

Одна из существенных угроз системы безопасности - инсайдинг. Внутренний пользователь потенциально имеет возможность физического доступа к рабочим станциям коллег. Около 70% случаев несанкционированного завладения доступом к информационным ресурсам со стороны внутренних пользователей связано с кражей и передачей учетной информации, используемой в процедурах аутентификации [2].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Тихонов, Иван Анатольевич, 2013 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Федеральный закон Российской Федерации от 27.07.2006г. №149-ФЗ «Об

информации, информационных технологиях и о защите информации» // Собрание законодательства РФ. 2006. № 31 (ч.1). Ст. 3448.

2. 2011 Data Breach Investigations Report [Электронный ресурс] - Электрон. Дан.

(1 файл) Режим доступа: http://www.verizonbusiness.com/resources/ reports/rp_data-breach-investigations-report-201 l_en_xg.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ.

3. Brotby, К. Information Security Governance: A Practical Development and

Implementation Approach (Wiley Series in Systems Engineering and Management). -Wiley, 2009. -220p.

4. Конеев, И.Р. Информационная безопасность предприятий / И.Р. Конеев, А.В.

Беляев. - СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 752с.

5. Тихонов, И.А. Информативные параметры биометрической аутентификации

пользователей информационных систем по инфракрасному изображению сосудистого русла / И.А. Тихонов // Безопасность информационных технологий. - 2011. - №4. - С. 61-68.

6. Афанасьев, А.А. Аутентификация. Теория и практика обеспечения безопасного

доступа к информационным ресурсам. Учебное пособие для вузов / А.А. Афанасьев [и др.] ; под ред. А.А. Шелупанова, С.Л. Груздаева, Ю.С. Нахаева. - М.: Горячая линия - Телеком, 2009. - 552с.

7. Смит, Р.Э. Аутентификация: от паролей до открытых ключей / Р.Э. Смит. - М.:

Вильяме, 2002. - 432с.

8. NCSC-TG-017 [Электронный ресурс] - Электрон. Дан. (1 файл) Режим доступа:

http://tech.uh.edu/faculty/conklin/IS7033Web/7033/RainbowSeries/ NCSC-TG-017.pdf, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. англ.

9. Clarke, N. Transparent User Authentication: Biometrics, RFID and Behavioural

Profiling. / N. Clarke. - Springer, 2011. - 247p.

10. Применение биометрических технологий в медико-биологической практике [Электронный ресурс] Электрон. Дан. - Режим доступа: http:^iometríc.bmstu.ru/category/primenenie_biometrii, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. рус.

11. Кухарев, Г. А. Биометрические системы. Методы и средства идентификации личности человека. / Г. А. Кухарев. - СПб.: Политехника, 2001. - 240с.

12. Тихонов И.А. Технология биометрической идентификации по ИК изображениям сосудистого русла кисти руки / И.А. Тихонов // Научно-молодежная школа по биометрическим технологиям для медико-биологических анализов и функциональной диагностики в рамках 9ой МНТК «Физика и электроника в медицине и экологии ФРЭМЭ'2010»: Материалы. -Владимир, 2010. - С. 124-128.

13. Vacca, J.R. Biometrie Technologies and Verification Systems / J.R. Vacca. -Butterworth-Heinemann, 2007. - 656p.

14. Тихонов, И.А. Информативные признаки в методе аутентификации личности по ик-изображению сосудистого русла кисти руки / И.А. Тихонов // 6-я международная конференция радиоэлектроника в медицине: сборник докладов. - М.: НТОРЭС им. A.C. Попова, 2005. - С. 77-80.

15. Burnett, М. Perfect Password / М. Burnett. - Syngress, 2005. - 182р.

16. Active Directory Domain Services. Двухфакторная аутентификация. Теоретические основы. [Электронный ресурс] Электрон. Дан. - Режим доступа: http://www.samag.ru/archive/article/992, свободный. - Загл. с экрана. -Яз. рус.

17. Шангин, В.Ф. Защита информации в компьютерных системах и сетях / В.Ф. Шангин. - М.: ДМК Пресс, 2012. -592с.

18. Oswald, D. Breaking mifare DESFire MF3ICD40: power analysis and templates in the real world / D. Oswald, C. Paar // CHES'11 Proceedings of the 13th international conference on Cryptographic hardware and embedded systems. -2011.-P. 207-212.

19. Болл, Р. Руководство по биометрии. / Р. Болл, Дж. Коннел, Э. Сеньор. - М: Техносфера, 2007. - 368с.

20. Магомедов, P.M. Комплексное исследование внешних и внутренних признаков человека в криминалистике: дис. ... канд. юрид. наук.: 12.00.09. / Магомедов Рустам Магомедович. - М., 2011. - 259с.

21. Крылов, И.Ф. В мире криминалистики. / И.Ф. Крылов. - Л.: Изд-во Ленинградского ун-та, 1989. - 328с.

22. Африн, А.Г. Методы и средства контроля и управления доступом в АСУ ТП на основе биометрических характеристик пользователя: дис. ... канд. техн. наук.: 05.13.19. / Африн Алексей Григорьевич. - Оренбург, 2008. - 163с.

23. Jain, А. К. Handbook of Biometrics / А. К. Jain, P. Flynn, A. A. Ross. - Springer, 2008. - 566p.

24. Jain, A. K. Introduction to Biometrics / A. K. Jain, A. A. Ross, K. Nandakumar. -Springer, 2011.-327p.

25. Кухарев, Г.А. Системы распознавания человека по изображению лица. / Кухарев Г.А., Щеголева H.JI. - СПб: Из-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2006. - 176с.

26. Butler, J.M. Advanced Topics in Forensic DNA Typing: Methodology: Methodology. / J.M. Butler. - Academic Press, 2011. - 704p.

27. Hammoud, R.I. Augmented Vision Perception in Infrared: Algorithms and Applied Systems (Advances in Computer Vision and Pattern Recognition). / R.I. Hammoud. - Springer, 2009. - 497p.

28. Global Biométrie Sensors Market 2009-2013 [Электронный ресурс] Электрон. Дан. - Режим доступа: http://www.researchandmarkets.com/reports/1238125/ global_biometric_sensors_market_20092013, платный. - Загл. с экрана. - Яз. англ.

29. Тихонов И.А. Морфометрия ИК изображений сосудистого русла в современной медицине / И.А. Тихонов, И.Н. Спиридонов // Медико-экологические информационные технологии - 2009: сборник материалов XII Междунар. науч.-техн. конф. - Курск, 2009. - С.203-205

30. Coultas, L. Endothelial cells and VEGF in vascular development / Coultas, K. Chawengsaksophak, J. Rossant//Nature 1438. - 2005. -№ 7070. - P. 937-945.

31. Горчаков, В. H. Морфологические методы исследования сосудистого русла. -Новосибирск: Изд-во Сиб. отд-ния Рос. АМН, 1997. - 439с.

32. Мажуга, П. М. Функциональная морфология кровеносных сосудов конечностей человека и животных: Строение и развитие кровеносных магистралей, сосудов суставов и их компонентов в связи с функциональными особенностями питаемых органов / П. М. Мажуга. - Киев: Наукова думка, 1966. - 260с.

33. Глотов, В. А. Искривление микрососудов и конфигурация микрососудистых бифуркаций, пластичность микрососудистых сетей / В.А. Глотов // Российские морфологические ведомости. - 1994. - №4. - С. 16.

34. Автандилов, Г.Г. Медицинская морфометрия. Руководство. / Г.Г. Автандилов. -М.: Медицина, 1990. - 384с.

35. Ильясова, Н.Ю. Компьютерная технология восстановления пространственной структуры коронарных сосудов по ангиографическим проекциям / Н.Ю. Ильясова, H.JI. Казанский, А.О. Корепанов [и др.] // Компьютерная оптика. -2009. - том 33, №3. - С. 281-317.

36. Романовский, А.Е. Унифицированный метод импрегнации нервной и сосудистой систем на пленчатых препаратах / А.Е. Романовский, В.Н. Горчаков, А.Б. Цыбин. - Новосибирск, 1981. - 23с.

37. Клячкин, JIM. Микроциркуляция. / JI.M. Клячкин, Г.А. Добровольский. -Саратов: Медицина, 1981. - 71с.

38. Смолянинов, В.В. Математические модели биологических тканей. / В.В. Смолянинов. -М.: Наука, 1980. -368с.

39. Куприянов, В. В. Микроциркуляторное русло / Куприянов В.В., Караганов Я.Л., Козлов В.И. - М.: Медицина, 1975. - 213 с.

40. Атлас периферической нервной и венозной сети / Под ред. В.Н. Шевкуненко. -М.: Медицина, 1949. - 345с.

41. Савельев, B.C. Флебология: Руководство для врачей / B.C. Савельев, В.А. Гологорский, А.И. Кириенко [и др.] ; под ред. B.C. Савельева. - М.: Медицина, 2001. - 664с.

42. Erkonen, W. Е. Radiology 101: The Basics and Fundamentals of Imaging. / W. E. Erkonen, L. S. Wilbur. - Lippincott Williams & Wilkins, 2012. - 384p.

43. Papadakis, M. Current medical diagnosis and treatment 2013. / M. Papadakis, J.M. Stephen, M.W. Rabow. - McGraw-Hill Medical, 2012. - 1840p.

44. Руководство по оптической когерентной томографии. / под ред.: Н.Д. Гладкова, Н.М. Шахова, A.M. Сергеева - М.: Физматлит, 2007. - 295 с.

45. Thrush, A. Vascular Ultrasound: How, Why and When / A. Thrush, T. Hartshorne. - Churchill Livingstone, 2009. - 320p.

46. Biometrics: Vein, Vascular pattern [Электронный ресурс] - Электрон, дан. -Режим доступа: http://fingerchip.pagesperso-orange.fr/biometrics/types/vein.htm, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. англ.

47. Fujitsu PalmSecure™ - Fujitsu Russia [Электронный ресурс] - Электрон, дан. -Режим доступа: http://www.fujitsu.com/ru/solutions/high-tech/palmsecure/, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. англ.

48. Sony Global Site - Technology - Mofiria [Электронный ресурс] - Электрон, дан. - Режим доступа: http://www.sony.net/SonyInfo/technology/technology/ theme/mofma_0l.html, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. англ.

49. MORPHOSMART™ СВМ [Электронный ресурс] - Электрон, дан. - Режим доступа: http://www.morpho.com/identification/secure-biometric-access/oem-modules/morphosmart-tm-cbm/, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. англ.

50. Hybrid Finger Identification [Электронный ресурс] - Электрон, дан. - Режим доступа: http://www.nec.com/en/global/solutions/security/products/ hybrid_finger.html, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. англ.

51. Finger vein authentication technology [Электронный ресурс] - Электрон, дан. -Режим доступа: http://www.hitachi.eu/veinid/, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. англ.

52. Тихонов, И.А. Морфометрия изображений сосудистого русла в ИК области / И.А. Тихонов, A.A. Хрулев, И.Н. Спиридонов // Биомедицинская техника и радиоэлектроника. - 2006. - № 10. - С. 27-31.

53. Тихонов, И.А Разработка формализованного описания ИК-изображения сосудистого русла / И.А. Тихонов, И.Н. Спиридонов // Фотометрия и ее метрологическое обеспечение: Тез. докл. XVIIРНТК. - М.: ВНИОФИ, 2008. -С. 242-244.

54. Тихонов, И.А Контрольные точки сосудистого русла / И.А. Тихонов, И.Н. Спиридонов // : Сб. докладов X РНТК, г. Монастир (Тунис), 28 сентября - 05 октября 2008 г. - М.: НИИ PJIМГТУ им. Н.Э. Баумана, 2008. - С.96 - 97.

55. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. - М.: Техносфера, 2005. - 1072с.

56. Прэтт, У. Цифровая обработка изображений / У. Прэтт : Пер. с англ. - М.: Мир, 1982. - 480 с.

57. Роджерс, Д. Математические основы машинной графики / Д. Роджерс, Дж. Адаме. - М.: Мир, 2001. - 604 с.

58. Бугров, Я.С. Высшая математика: Учебник для вузов: В 3 т. / Я. С. Бугров, С. М. Никольский; Под ред. В. А. Садовничего. - 6-е изд., стереотип. - М.: Дрофа, 2004. - Т.З: Дифференциальные уравнения. Кратные интегралы. Ряды. Функции комплексного переменного. - 512 с.

59. Гантмахер, Ф.Р. Теория матриц. -М.: Наука, 1968. - 576 с.

60. Бугров, Я.С. Высшая математика: Учебник для вузов: В 3 т. / Я. С. Бугров, С. М. Никольский; Под ред. В. А. Садовничего. - 6-е изд., стереотип. - М.: Дрофа, 2004. - Т.1: Элементы линейной алгебры и аналитической геометрии. - 288 с.

61. Бугров, Я.С. Высшая математика: Учебник для вузов: В 3 т. / Я.С. Бугров, С.М. Никольский; Под ред. В.А. Садовничего. - 6-е изд., стереотип. - М.: Дрофа, 2004. - Т. 2: Дифференциальное и интегральное исчисление. - 512 с.

62. Зыков, A.A. Основы теории графов / A.A. Зыков. - М.: «Вузовская книга», 2004. - 664с.

63. Уилсон, Р. Введение в теорию графов. Пер. с англ. / Р. М. Уилсон. - М.: Мир, 1977. —208 с.

64. Берж, K.M. Теория графов и ее приложения / K.M. Берж. - М.:ИЛ, 1962 - 320с.

65. Кормен, Т. Алгоритмы: построение и анализ = Introduction to Algorithms / Т. Кормен, Ч. Лейзерсон, Р. Ривес, К. Штайн. - М.: Вильяме, 2005. - 1296с.

66. Корн, Г. Справочник по математике (для научных работников и инженеров). / Г. Корн, Т. Корн - М.: Наука, 1973. - 832с.

67. Спиридонов, И.Н. Морфометрия сложноструктурированных медико-биологических изображений / И.Н. Спиридонов. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. - 59 с.

68. ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-9 - 2009 Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Форматы обмена биометрическими данными. Часть 9. Данные изображения сосудистого русла. - М.: Стандартинформ, 2009. - 20с.

69. Гладкова, Т. Д. Дерматоглифический метод в антропологии, антропогенетике, медицине и криминалистике. / Т.Д. Гладкова. - М.: Наука, 1989. - 84с.

70. Грузман, И.С. Цифровая обработка изображений в информационных системах: Учебное пособие / И.С. Грузман, B.C. Киричук, В.П. Косых [и др.].

- Новосибисрк: Изд-во НГТУ, 2002. - 352 с.

71. Jain, R. Machine Vision / R. Jain, R. Kasturi, B. G. Schunck. - McGraw-Hill, 1995.

- 549p.

72. Гланц, С. Медико-биологическая статистика. Пер. с англ. / С. Гланц - М: Практика, 1998. - 459 с.

73. Гашников, М.В. Методы компьютерной обработки изображений / М.В. Гашников, Н.И. Глумов, Н.Ю. Ильясова [и др.]; под общ. ред. В.А. Сойфера.

- М: Физматлит, 2003. - 784с.

74. Быстров, М.Ю. Структурное распознавание бинарных изображений с использованием скелетов: дис. ... канд. техн. наук.: 05.13.18. / Быстров Максим Юрьевич. - Петрозаводск, 2011. - 131с.

75. Zhang, Т. Y. A fast parallel algorithm for thinning digital patterns / T. Y. Zhang, C. Y. Suen. // Communication of ACM, vol. 27, no. 3. - 1984. - P. 236-239.

76. Аппроксимация линейным или нелинейным МНК [Электронный ресурс] Электрон. Дан. - Режим доступа: http://alglib.sources.ru/interpolation/ leastsquares.php, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. рус.

77. Васильев, К.К. Математическое моделирование систем связи : учебное пособие/К.К. Васильев, М.Н. Служивый. - Ульяновск: УлГТУ, 2008. - 170с.

78. Быков, В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике. / В.В. Быков. - М.: Советское радио, 1971. - 328с.

79. Лапач, С.Н. Статистические методы в медико-биологических исследованиях с использованием Excel. - 2-е изд., перераб. и доп. / С.Н. Лапач, А.В. Чубенко, П.Н. Бабич. - К.: МОРИОН, 2001. - 408с.

80. Тихонов, И.А. Модели качества инфракрасных изображений сосудистого русла для целей биометрической аутентификации пользователей информационных систем / И.А. Тихонов // Вопросы защиты информации. -2013. - №3. - в печати.

81. Russ, J.C. The Image Processing Handbook, Sixth Edition / J.C. Russ, C. John. -CRC Press, 2012. -885p.

82. Гуров, А.А. Вопросы оценки контрастности сюжетных изображений / А.А. Гуров, Н.Н. Порфирьева // Труды ГОИ им. С.И. Вавилова. - 1979. - т. 44, №178.-С. 31-34.

83. Sonka, М. Image processing, analysis, and machine vision / M. Sonka, V. Hlavac, R. Boyle. - Cengage Learning, 2007. - 872p.

84. ГОСТ 21815.16 - 1986 Преобразователи электронно-оптические. Метод измерения коэффициента неравномерности яркости экрана. - М.: Издательство стандартов, 1987. - Зс.

85. Тихонов И.А. Оценка качества инфракрасных изображений сосудистого русла / И.А. Тихонов, И.Н. Спиридонов // Медико-технические технологии на страже здоровья: Сб. докладов XIРНТК, Черногория, 19-26 сентября 2009 г. -М.: НИИ РЛ МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2009. - С. 124-126.

86. Nixon, M. Feature Extraction & Image Processing for Computer Vision / M. Nixon, A.S. Aguado. - Academic Press, 2012. - 632p.

87. Визильтер, Ю.В. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения: Курс лекций и практических занятий / Ю.В. Визильтер, С.Ю. Желтов, A.B. Бондаренко [и др.] -М.: Физматкнига, 2010. - 672с.

88. Айфичер, Э.С. Цифровая обработка сигналов: практический подход, 2-е издание. / Э.С. Айфичер, Б.У. Джервис ; под общ. ред. Назаренко A.B. - М.: Вильяме, 2004. - 992с.

89. Сергиенко, А.Б. Цифровая обработка сигналов / А.Б. Сергиенко. - СПб.: Пигер, 2002. - 608с.

90. Кибзун, А.И. Теория вероятностей и математическая статистика. Базовый курс с примерами и задачами / А.И. Кибзун, Е.Р. Горяинова, A.B. Наумов. - М.: Физматлит, 2002. - 224с.

91. Ярославский, Л.П. Введение в цифровую обработку изображений / Л.П. Ярославский. -М.: Сов. радио, 1979. - 312с.

92. Тихонов, И.А. Инфракрасная визуализация кожных покровов / И.А. Тихонов, И.Н. Спиридонов // Биомедицинская радиоэлектроника. - 2010. - № 9. - С. 2632.

93. Taranov, A.A. Near Infrared Imaging of Subcutaneous Blood Vasculature / A.A. Taranov, A.V. Kolpakov, I.N. Spiridonov // Biomedical Engineering. - 2011. -Vol. 45, №4.-P. 115-118.

94. Zharov, V.P. Infrared Imaging of Subcutaneous Veins / V.P. Zharov, S. Ferguson, J.F. Eidt, P.C. Howard, L.M. Fink, M. Waner // Lasers in Surgery and Medicine. -2004.-№34.-P. 56-61.

95. Anderson, R.R., Parrish J.A. Optical properties of human skin / R.R. Anderson, J.A. Parrish // The Science of Photomedicine New York: Plenum Press. - 1982. - P. 147-194.

96. Anderson, R.R. Optical radiation transfer in the human skin and applications in vitro remittance spectroscopy / R.R. Anderson, J.A. Parrish, Hu J. // Bioengineering and the Skin. MTP press, Lancaster. - 1981. - P.253-265.

97. Assendelft, O.W. Van. Spectrophotometry of Haemoglobin Derivatives / O. W. Van Assendelft. - Van Gorcum, 1970. - 174p.

98. Крепе, E.M. Оксигемометрия. Техника. Применение в физиологии и медицине / Е. М. Крепе. - JL: Медгиз. Ленингр. Отд-ние, 1959. - 223с.

99. Меглинский, И.В. Моделирование спектров отражения оптического излучения от случайно-неоднородных многослойных сильно рассеивающих и поглощающих свет сред методом Монте-Карло / И.В. Меглинский // Квантовая электроника. - 2001. - Том. 31, № 12. - С. 1101-1107.

100. Meglinski, I.V. Quantitative assessment of skin layers absorption and skin reflectance spectra simulation in the visible and near-infrared spectral regions / I.V. Meglinski, S.J. Matcher // Physiological measurement. - 2002. - №23. - P. 741753.

101. Калантаевская, К.А. Морфология и физиология кожи человека / К.А. Калантаевская. - Киев: Здоровье, 1972. - 268с.

102. Кожа (строение, функция, общая патология и терапия) / Под ред. A.M. Чернуха, Е.П. Фролова. - М.: Медицина, 1982. - 335с.

103. Ландсберг, Г.С. Оптика. Учебное пособие: Для вузов / Г.С. Ландсберг - 6-е изд.- М.: Физматлит, 2003. - 848с.

104. Барун, В.В. Спектры поглощения и глубина проникновения света в нормальную и патологически измененную кожу человека / В.В. Барун, А.П. Иванов, А.В. Волотавская, B.C. Улащик // Журнал прикладной спектроскопии. - 2007. - Т. 74, №3. - С. 387-394.

105. Тучин, В.В. Лазеры и волоконная оптика в биомедицинских исследованиях / В.В. Тучин. - Саратов: Изд-во Саратов. Ун-та, 1998. - 384 с.

106. Pustovalov, V.K. Theoretical investigations of the processes of selective laser interaction with melanin granules in pigmented tissues for laser applications in medicine / V.K. Pustovalov, B. Jean // Laser Physics. - V. 16. - P. 1011-1028.

107. Вайль, Ю.С. Инфракрасные лучи в клинической диагностике и медико-биологических исследованиях / Ю.С. Вайль, Я.М. Барановский. — Л.: Медицина, 1969. - 240с.

108. Иванов А.П. Об особенностях распространения излучения в тканях и биожидкостях при плотной упаковке частиц / Иванов А.П., Макаревич С. А., Хайруллина А. Л. // Журнал прикладной спектроскопии. - 1987. - Т. 47. - С. 662-668.

109. Skin optics summary [Электронный ресурс] Электрон. Дан. - Режим доступа: http://omlc.ogi.edu/news/jan98/skinoptics.html, свободный. - Загл. с экрана. -Яз. англ.

110. Optical Absorption of Hemoglobin [Электронный ресурс] Электрон. Дан. -Режим доступа: http://omlc.ogi.edu/spectra/hemoglobin/index.html, свободный. -Загл. с экрана. - Яз. англ.

111. Физиология человека. В 2т. Т1 ; Под. ред. В.М. Покровского, Г.Ф. Коротько -М.: Медицина, 1997.-448 с.

112. Cui, W. In vivo reflectance of blood and tissue as a function of light wavelength / W. Cui, L.E. Ostrander, B.Y. Lee // IEEE Trans bio-med. eng. - 1990. - V.37, №.6. -P.632-639.

113. Барун, В.В. Локализованное поглощение света гемоглобинами суспензии эритроцитов / В.В. Барун, А.П. Иванов // Журнал прикладной спектроскопии. - 2009. - Т76, №4. - С. 516-524.

114. Левтов, В.А. Реология крови / В.А. Левтов, С.А. Регирер, Н.Х. Шадрина. - М: Медицина, 1982. - 270с.

115. Zdrojkowski, R.J. Optical transmission and reflection by blood / R.J. Zdrojkowski, N.R. Pisharoty // IEEE Trans bio-med. Eng. r 1971. - V. 17, №.2. -P.122-128.

116. Жорина, JI.B. Основы взаимодействия физических полей с биологическими объектами / Л.В. Жорина, Г.Н. Змиевской. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2006.-238 с.

117. Оптическая биомедицинская диагностика. В 2 т. Т1 / пер. с англ. Под ред. В. В. Тучина. - М.: Физматлит, 2007 - 560с.

118. Оптическая биомедицинская диагностика. В 2 т. Т2 / пер. с англ. Под ред. В. В. Тучина. - М.: Физматлит, 2007 - 368с.

119. Пушкарева, А.Е. Методы математического моделирования в оптике биоткани. Учебное пособие. / А.Е. Пушкарева. - СПб: СпбГУ ИТМО, 2008. -103 с.

120. Излучающие диоды ИК диапазона [Электронный ресурс] Электрон. Дан. Режим доступа: http://www.chipdip.ru/catalog/infrared-leds/, свободный. Загл. с экр. Яз. рус.

121. Basier industrial cameras - асе Series - асА2000 [Электронный ресурс] Электрон. Дан. Режим доступа: http://www.baslerweb.com/products/ace.html?model=363&language=en, свободный. Загл. с экр. Яз. англ.

122. Борн, М. Основы оптики / Борн М., Вольф Э. - М.: Наука, 1973. - 713с.

123. Слюсарев, Г.Г. Расчет оптических систем / Г.Г. Слюсарев. - Л.: Машиностроение, 1969.- 671с.

124. IP - камеры Basler [Электронный ресурс] Электрон. Дан. Режим доступа: http ://www.baslerweb. com/media/documents/

BAS1207_IP_Cameras_RUS_Web.pdf, свободный. - Загл. с экр. - яз. рус.

125. Оптика. Основные понятия и термины. [Электронный ресурс] Электрон. Дан. Режим доступа: http://www.photoline.ru/theory/lens.htm, свободный. - Загл. с экр. - яз. рус.

126. Все о бумаге Xerox. [Электронный ресурс] Электрон. Дан. Режим доступа: eorgia.xeroxeurasia.com/paper/flles/about_paper.pdf, свободный. - Загл. с экр. -яз. рус.

127. Заказнов, Н.П. Теория оптических систем: Учебник для студентов приборостроительных специальностей вузов / Н.П. Заказнов, С.И. Кирюшин, В.И. Кузичев. - 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Машиностроение, 1992. - 448с.

128. М0814-МР2 2/3" 8mm fl.4 w/locking Iris & Focus, Megapixel [Электронный ресурс] Электрон. Дан. Режим доступа: http://computarganz.com/ product_view.cfm? product_id=552, свободный. - Загл. с экр. - яз. англ.

129. Андерсон, К. Основы Windows Presentation Foundation / К. Андерсон. - СПб.: БХВ-Петербург, 2008. - 432с.

130. ISO/TEC 19795-1:2006 Information technology - Biométrie performance testing and reporting - Part 1 : Principles and framework. - 2006.

131. Бендат, Дж. Прикладной анализ случайных данных / Дж. Бендат, А. Пирсол. - М.: Мир, 1989.-540с.

130