DE102004043876A1

DE102004043876A1 - Verfahren und System zur Echtheitsbestimmung der individual-typischen Merkmalen von Prüfobjekten

Info

Publication number: DE102004043876A1
Application number: DE102004043876A
Authority: DE
Inventors: Frank Bechtold
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2004-09-10
Filing date: 2004-09-10
Publication date: 2006-03-30
Also published as: WO2006026970A1; DE112005002199A5

Abstract

Die Erfindung betrifft Verfahren und ein System zur Echtheitsbestimmung der individual-typischen Merkmale von Prüfobjekten, insbesondere bei der Identifikation von Personen anhand von individual-typischen Merkmalen der Fingerkuppen. DOLLAR A Bei der Personenidentifikation besteht grundsätzlich das Problem, dass eine Nachbildung der individual-typischen Merkmale, wie z. B. ein Fingerabdruck aus Silikon, bei der Merkmalauswertung als richtig bzw. zutreffend gewertet werden kann, so dass es zu einer fälschlichen positiven Identifikation der Nachbildung kommt und damit zur missbräuchlichen Benutzung eines Sicherheitssystems kommen kann. DOLLAR A Die Lösung des Problems besteht darin, dass interdependente - gegenseitig abhängige sowie skalare - nicht voneinander abhängige - physikalische und/oder physiologische Parameter des Prüfobjekts (100) und/oder der Auflagefläche (102) detektiert werden, dass wenigstens eine Wechselbeziehung der interdependenten Parameter und/oder der zu Attributen zusammengefassten interdependenten und skalaren Parameter bestimmt werden und dass wenigstens eine Wechselbeziehung dieser interdependenten Parameter und/oder eines bestimmten Attributs ausgewertet wird, wobei die gewonnenen Informationen insbesondere zur Echtheitsbestimmung, Erhöhung der Erkennungssicherheit bzw. Fälschungssicherheit sowie zur Lebenderkennung genutzt werden.

Description

Die Erfindung betrifft Verfahren und ein System zur Echtheitsbestimmung der individual-typischen Merkmalen von Prüfobjekten, insbesondere bei der Identifikation von Personen anhand von individual-typischen Merkmalen der Fingerkuppen.

Es sind eine Vielzahl von Identifikationssystemen bekannt, welche anhand von individual-typischen Merkmalen (specific biometric parameter) Personen identifizieren können. Beispiele hierzu sind Fingerabdruckerkennung, Spracherkennung, Iriserkennung oder Unterschrifterkennung.

Zur Personenidentifikation anhand der Fingerkuppen werden üblicherweise die Minuzien der Hautleistenstruktur detektierf und ausgewertet. Die Datenerfassung kann hierbei auf der Basis von bekannten optischen, akustischen, optoakustischen oder kapazitiven Verfahren erfolgen.

Bei der Personenidentifikation besteht grundsätzlich das Problem, dass eine Nachbildung der individual-typischen Merkmale, wie z.B. ein Fingerabdruck aus Silikon, bei der Merkmalauswerfung als richtig bzw. zutreffend gewertet werden kann. So dass es zu einer fälschlichen positiven Identifikation der Nachbildung kommt.

Ein schwerwiegender Nachteil der derzeitigen Fingerabdruckerkennungssysteme ist, dass diese nicht zwischen einem „echten" Finger oder einer manipulierten Nachbildung unterscheiden können, da meistens nur das Relief der Hautleistenstruktur gemessen und ausgewertet wird.

Bei den existenten Identifikationssystemen wird zum Verhindern von Manipulation oder missbräuchlicher Benutzung eine Lebenderkennung durchgeführt. Die Lebenderkennung basiert meist auf die Auswertung bzw. Existenz von physiologischen Parameter (non-specific biometric parameter) der Prüfperson. Physiologische Parameter wie z.B. Sauerstoffgehalt, Pulsfrequenz des Bluts oder Hauttemperatur sind oft genutzt Parameter.

Insgesamt besteht das Problem, dass physiologische Parameter gemessen werden, die von potentiellen Angreifern erwartet, unbemerkt auf Distanz aufgenommen und/oder geschätzt werden können. Physiologische Parameter wie z.B. Sauerstoffgehalt, Pulsfrequenz des Bluts oder Hauttemperatur sind leicht schätzbar und damit mit hoher Wahrscheinlichkeit simulierbar, da Menschen nur in einem eingeschränkten biologischen Lebensbereich existieren können und die herkömmlichen Systeme ihre Toleranzbandbreite darauf abstimmen müssen. Wodurch diese Verfahren zu ungenau sind und leicht umgangen werden können.

Die Echtheit der individual-typischen Merkmale lässt sich daher mit den vorgeschlagenen Verfahren nicht sicher feststellen.

Des weiteren hinterlassen Personen auf allen angefassten Gegenständen ihre Fingerabdrücke. Somit ist es für einen Angreifer auf Sicherheitsbereiche leicht in Kenntnis des Fingerabdrucks eines Zugriffsberechtigen zu kommen und diesen dann gegen dessen Willen oder Wissen missbräuchlich bzw. simulatorisch einzusetzen. Dieses Problem ist besonders schwerwiegend bei mobilen Datenträgern wie z.B. bei einer Smart-Card mit Benutzeridentifizierung durch den Fingerabdruck. Durch die Benutzung der Berechtigungskarte ist der Fingerabdruck auf der Karte bereits als Referenz, z.B als Bild oder in Minuzienform, und physikalisch als Rückstand auf der Oberfläche des Datenträgers bzw. auf der Sensorauflagefläche vorhanden. Bei Verlust oder Entwenden der Karte hat ein Angreifer somit alle Informationen um sich illegal Zutritt zu gesicherten Bereichen zu verschaffen.

Bei einigen Fingerprintsensoren ergibt sich das Problem, dass die Rückstände des Fingerabdrucks durch Fett, Schweiß oder Cremes auf diesen ausreichen, um auch ohne aufgelegten Finger eine fälschlich positive Identifikation zu bewirken.

Es sind Verfahren bekannt, welche bei der Identifikation von Personen die Messung von physiologischen Parameter zur Lebenderkennung benutzen.

Aus EP 0 752 143 B1 ist ein Verfahren bekannt, welches Personen anhand individual-typischen Merkmalen und physiologischen Parametern identifizieren soll, wobei zum Einen ein herkömmliches Identifizierungssystem zur Identifikation des Fingerabdrucks und zum Anderen ein zusätzlicher Sensor zum Messen von physiologischen Parametern, z.B. Pulsfrequenz oder Sauerstoffsättigung des Bluts, verwendet wird. Eine Person soll als identifiziert bzw. authentifiziert gelten, wenn ein individual-typisches Merkmal und physiologische Parameter, jedes für sich genommen, zutreffen. Der Nachteil dieses Verfahrens ist, dass die beiden Vergleichsprozeduren rückkopplungsfrei und unabhängig ablaufen und somit jeweils beide Prozeduren durch Nachbildungen simulatorisch umgangen werden können, wenn für beide Prozeduren entsprechende Manipulationen angewendet werden. Ein weiterer Nachteil ist, dass physiologische Parameter in weiten Bereichen durch physische oder psychische Einwirkungen, z.B. körperliche Belastung oder Aufregung, schwanken können. Die getrennte Messung und Auswertung von physiologischen Parameter kann also nur zu einem geringen Umfang die Identifikationprozedur hinsichtlich der Erkennungssicherheit verbessern, da diese eine zu große Varianz besitzen. Die angeführte Messung eines EKG ist zudem nicht benutzerfreundlich, da ein EKG mit Fachwissen appliziert werden muss und entspricht außerdem nicht der heutzutage geforderten vollautomatischen Identifikation bzw. Authentifikation. Ein weiterer Nachteil der Puls- bzw. EKG-Messung ergibt sich aus der langen Zykluszeit von ca. 1000ms von einem Pulsmaximum zum nächsten Pulsmaximum. Wenn zu einer sicheren Detektion von diesem Parameter etwa drei Zyklen benötigt werden, resultiert daraus eine zu lange Messdauer von ca. drei Sekunden. Bei diesem vorgeschlagenen Erkennungssystem sind somit Fälschungen nicht ausgeschlossen und hat zudem den Nachteil des zusätzlichen Aufwands bzw. Kosten für die Vergleichsschaltungen und den meist aufwendigen biometrischen Sensoren.

Aus DE 198 30 058 A1 ist ein Verfahren bekannt, bei dem die Unversehrtheit eines Körperteils gemessen wird, um Imitationen eines biometrischen Merkmals, z.B. des Fingerabdrucks, durch chirurgische Eingriffe zu verhindern. Hierzu sollen ebenfalls physiologische Parameter eines Körperteils, z.B. Hautwiderstand bzw. Leitfähigkeit oder Hautfeuchtigkeit gemessen werden. Die papillare Struktur der Fingerkuppen kann, wie angeführt, durch präparierte Handschuhe, Kunststoffe oder Gummi manipuliert und simulatorisch eingesetzt werden, wobei sich natürlich auch die Leitfähigkeit oder Temperatur der Haut nachbilden lässt. Durch die bereits erwähnte große Varianz der physiologischen Parameter, muss das Sensorsystem, hinsichtlich der Auswertung, mit großen Toleranzbandbreiten eingestellt werden um zu verhindern, dass berechtigte Personen nicht abgewiesen werden. Dadurch reduziert sich jedoch die Fälschungssicherheit auf einen nicht zufriedenstellenden Wert.

Aus DE 198 30 830 A1 ist ein Verfahren bekannt, welches die charakteristische elektrische Impedanz von Haut messen und für die Lebenderkennung auswerten soll. Dazu werden über elektrisch leitende Kontaktflächen Wechselspannungen an die Hautoberfläche angelegt. Durch die Auswertung des charakteristischen elektrischen Impedanzverlaufs soll die Fälschungssicherheit erhöht werden. Der Impedanzverlauf ist wie in den Figuren der Anmeldung beschrieben, für eine Vielzahl von Personen praktisch identisch. Es wird dazu angeführt, dass die absoluten Impedanzwerte großen Schwankungen unterliegen können und deshalb bei der Auswertung hohe Toleranzen eingestellt werden müssen. Das Verfahren ist dadurch mit erheblichen Nachteilen belastet. Wenn der Impedanzverlauf für alle Personen etwa gleich ist und die absoluten Werte der Impedanz mit hoher Toleranz gemessen werden, ist so ein Verfahren leicht zu umgehen, da durch Kunststoffe oder Gummi, mit eingebrachten elektrisch leitenden Partikel, der erwartete Impedanzverlauf von Haut nachgebildet werden kann. Dieses Verfahren zeigt dadurch erhebliche Mängel bezüglich der Fälschungssicherheit und ist zudem durch den zusätzlichen Aufwand noch kostenintensiv.

Aus DE 199 01 881 A1 ist ein Verfahren bekannt, welches die Fälschungssicherheit von Personenerkennungssystemen durch die Veranlassung einer steuerbaren Bewegung der Prüfperson erhöhen soll, wobei die Bewegung aufgezeichnet und ausgewertet wird. Nachteilig bei diesem Verfahren ist, dass ein zusätzliches Anzeigegerät und ein zusätzliches nicht mikrointegrierbares Sensorsystem benötigt wird, was mit entsprechender Baugröße des Erkennungssystems und Kosten verbunden ist. In der Praxis ist dieses Verfahren durch die fehlende Integrationsmöglichkeit in kleine Baugrößen nicht für mobile Applikationen wie z.B. Smart-Cards anwendbar.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde Verfahren und ein System der eingangs erwähnten Art anzugeben, welche die sonst vorhanden Nachteile, hinsichtlich der Echtheitsbestimmung, Erkennungssicherheit, Fälschungssicherheit bzw. Lebenderkennung nicht hat, und insbesondere in der praktischen Anwendung unter Alltagsbedingungen die Identifizierung von Objekten bzw. Personen anhand individual-typischen Merkmalen preiswert und sicher ermöglicht.

Die Lösung der Aufgabe besteht darin, dass interdependente – gegenseitig abhängige, sowie skalare – nicht von einander abhängige – physikalische und/oder physiologische Parameter eines Prüfobjekts und/oder dessen Auflagefläche detektiert werden, dass wenigstens eine Wechselbeziehung der interdependenten Parameter und/oder der zu Attributen, insbesondere zu generierenden und dependenten Attributen, zusammengefassten interdependenten und skalaren Parameter bestimmt wird, und dass wenigstens ein interdependenter Parameter und/oder wenigstens eine Wechselbeziehung der interdependenten Parameter und/oder wenigstens ein bestimmtes Attribut des Prüfobjekts ausgewertet wird, wobei die gewonnenen Informationen insbesondere zur Echtheitsbestimmung, Erhöhung der Erkennungssicherheit bzw. Fälschungssicherheit sowie zur Lebenderkennung ausgewertet werden.

Die Echtheitsbestimmung von individual-typischen Merkmalen betrifft, ohne Beschränkung der Allgemeinheit, insbesondere alle Verfahren die sich mit der Aufnahme und/oder Auswertung von individual-typischen Merkmalen der Haut an den Fingerkuppen befassen. Die Echtheitsbestimmung kann beispielsweise bei optischen z.B. bei aktiven oder passiven Infrarotverfahren, kapazitiven, akustooptischen oder akustischen, z.B. ultraschallbasierenden, Fingerabdruckerkennungsverfahren vorgesehen werden. Beispiele für die individual-typischen Merkmale der Haut der Fingerkuppen bzw. Fingerbeere sind die Minuzien der papillaren Linien, inhärente Strukturen der Haut oder Hauttexturen. Weiter ist die Anwendung der Verfahren auch bei Datenträger, z.B. Smart-Cards, möglich, da bei Herstellungsprozessen ebenfalls individual-typische Merkmale entstehen.

Die Erfindung ermöglicht insbesondere die Auswertung von merkmaltragenden biologischen Matrizen, beispielsweise Hautschichten (Epidermis) oder Hautgrenzschichten (Epidermis/Dermis), hinsichtlich interdependenten – gegenseitig abhängigen, sowie skalaren – nicht oder wenig von einander abhängigen – physikalischen und/oder physiologischen Parameter.

Im Grundsatz macht sich die Erfindung die Tatsache zu nutze, dass Prüfobjekte, z.B. die Haut der Fingerbeere, einen parametrisierbaren, insbesondere deutlich begrenzten, schichtartigen Aufbau mit durch den biologischen Wachstumprozess oder industriellen Herstellungsprozess entstandenen Strukturen, Texturen, Störstellen oder dergleichen besitzen. Es hat sich gezeigt, dass sich daraus interdependente und skalare Parameter bestimmen lassen.

Bei dem Prüfobjekt Haut wird beispielsweise genutzt, dass die jeweils tiefere Schicht die generierende Schicht der darüber liegenden dependenten Schicht ist und somit eine hohe Korrelation bzw. Wechselbeziehung der Parameter der generierenden Schichten, beispielsweise Stratum-Papillare – innere Papillarstruktur, zu den Parameter der dependenten Schichten, beispielsweise Epithelstruktur – äußere Papillarstruktur, existiert. Da jede Schicht auf der darunter liegenden Schicht aufwächst ergibt sich, dass die jeweiligen interdependente Parameter bestimmbar und bzgl. der Echtheitsbestimmung des Prüfobjekts auswertbar sind. Diese Strukturen bzw. Schichten haben eine ähnlich hohe Konstanz wie der Fingerabdruck selbst, da z.B. die innere Papillarstruktur die Quelle für den äußerlich erkennbaren Fingerabdruck ist.

Im Sinne der Erfindung skalare – nicht bzw. wenig abhängige – Parameter, wie globale Dicke, Dichte, Dehnbarkeit, Flexibilität oder dergleichen der Haut, sind beispielsweise durch den Feuchtigkeitsgehalt, Fettgehalt oder applizierte Cremes beeinflusst. Eigenschaftsänderungen treten besonders beim Applizieren von Substanzen, wie beispielsweise Wasser, auf. Schon nach kurzer Einwirkungsdauer ist eine deutliche Zunahme der Dicke der Hautschichten zu beobachten. Dabei werden die interdependenten Parameter der Schichten bzw. deren Wechselbeziehung jedoch nicht verändert oder verändern sich analog konform.

Innerhalb des Schichtaufbaus gibt es latente Strukturen, die zur Verzahnung der Epidermis und Dermis dienen, beispielsweise Stratum-Papillare, und dabei inhärent den Fingerabdruck darstellen. Durch die Messung der Eigenschaften bzw. Parameter der latenten Strukturen ist es möglich die Echtheit von individual-typischen Merkmalen zu bestimmen. Der Vorteil liegt darin, dass bei Einwirkung von Feuchtigkeit, Hautcremes oder dergleichen, zwar die Dicke, Tiefe bzw. laterale Dimensionen verändert werden, jedoch die Struktur sich in ihrer Gesamtheit, mit den detektierbaren wellentypischen Eigenschaften bzw. Parameter, nicht ändert. Dies erklärt auch, dass der Fingerabdruck durch gewöhnliche Einflüsse wie Wasser, Cremes oder minder aggressive Chemikalien nicht zerstörbar ist und damit diese Strukturen bzw. Schichten sowohl als Referenzstruktur für die Messung der Parameter, sowie als physiologischer Parameter herangezogen werden kann.

Gleichermaßen ist, bezüglich der Fälschungssicherheit, die Messung bzw. Auswertung dieser Strukturen als Referenzstruktur bzw. Parameter vorteilhaft, da diese Strukturen bzw. deren Parameter nicht auf Distanz aufgenommen und nicht geschätzt werden können. Das Nachbilden der Parameter der Strukturen bzw. Schichten verursacht für einen Angreifer einen zu großen Aufwand, welcher, im Gegensatz zu den anderen herkömmlich benutzten fälschbaren Parametern, z.B. Hautwiderstand oder Temperatur, bei jedem Falsifikat erneut aufgewendet werden muss.

Besonders vorteilhaft ist es, wenn zur Echtheitsbestimmung bzw. Erhöhung der Fälschungssicherheit die Parameter von latenten, vom genetischen Code angelegten Strukturen bzw. Schichten erfasst und ausgewertet werden, weil diese von potentiellen Angreifern nicht erwartet, geschätzt, gefälscht, oder unbemerkt auf Distanz aufgenommen werden können. Dazu werden vorzugsweise die Parameter der Strukturen im Bereich der Stratum-Papillare und/oder Stratum-Retikulare detektiert, wobei diese vom genetischen Code angelegten Strukturen erfindungsgemäß selbst als Parameter und/oder Referenzstruktur zur Auswertung genutzt werden können.

Zur Parametrisierung latenter Struktureigenschaften bzw. Schichteigenschaften ist die Tatsache von Vorteil, dass die latenten Strukturen im Bereich der Stratum-Papillare auf der der Dermis zugewandten Seite mit Gefäßen, Kapillaren und Nerven verbunden bzw. angrenzend sind. Diese Strukturen bzw. Schichten reagieren sensibel auf das Fehlen eines wenigstens statischen Blutdrucks, welcher durch die quasi laminare Blutströmung in den Fingerkuppen gebildet wird. Das in größeren Gefäßen typische pulsieren ist hier entsprechend stark gedämpft. Auf Grund von Ischämie bzw. in Ermangelung der laminaren Blutströmung resultieren detektierbare Parameteränderungen an Gewebe und Struktur dieser latenten Schichten. Dieser Sachverhalt kann vorteilhaft für die Entschärfung eines bereits diskutierten Schreckensszenario dienen. Wenn ein Angreifer einer Person einen Finger abtrennt und damit versucht durch biometrischen Sensoren eine Transaktion auszuführen, wird diese bei Auswertung der parametrisierten Struktureigenschaften und der resultierenden Parameteränderungen erfindungsgemäß verhindert.

Zur Parametrisierung von Haut bzw. Hautschichten können Keratinisierungprozesse genutzt werden. Die Datenaufnahme kann beispielsweise mit Ultraschall erfolgen. Die Ultraschallgeschwindigkeit wird durch die Konzentration von Lösungen oder durch die Gewebezusammensetzung charakterisiert. In biologischen Weichgeweben bzw. Matrizen, außer in Fettgewebe, steigt die Ultraschallgeschwindigkeit bzw. Impedanz mit steigendem Proteingehalt an (Keratinisierung – schwefelreiche Faserproteine), fällt hingegen mit steigendem Wasser- oder Fettgehalt. Dies ist sowohl auf die niedrige Kompressibilität der Proteine selbst als auch mit zunehmendem Proteingehalt auf das verstärkte Aufbrechen deren eisartigen Strukturen mit hoher Kompressibilität in eingelagertem flüssigem Wasser zurückzuführen. Durch diese Abhängigkeiten der Keratin-Strukturen resultiert ab eine Frequenz von etwa 10 MHz eine keratintypische Frequenzabhängigkeit mit den entsprechenden frequenzabhängigen Streuungs- bzw. Rückstreukoeffizienten. Die sich ergebenden Funktionen über die einzelnen Hautschichten können hinsichtlich der Parameterauswertung genutzt werden.

Ein Vorteil der Erfindung liegt darin, dass ein indirektes Messverfahren angewendet wird, welches bei einer Messung – Detektionsschritt/Auswerteschritt – parallel eine Vielzahl von Ergebnissen über die unterschiedlichsten Parameter liefern kann. Ein alternativer Sensor, beispielsweise ein Feuchtigkeitssensor, kann nur einen Parameter bestimmen und bietet dabei für sich genommen zu wenig Informationen über die Beschaffenheit des Prüfobjekts. In Konsequenz dessen müssten unwirtschaftlich viele einzelne Sensorsysteme für die diversen Parameter herangezogen werden. Der Vorteil dieser Alternative des erfindungsgemäßen Verfahrens ist insbesondere die preiswerte Möglichkeit über eine indirekte Messung gleichzeitig eine Vielzahl von Parametern mit einer hohen Auswertegenauigkeit zu detektieren.

Die Datenaufnahme erfolgt durch die Detektion von in das Prüfobjekt einstrahlenden optischen, akustischen, elektromagnetischen Wellen oder Felder und/oder Kombinationen davon. Die jeweiligen aufnehmbaren Effekte sind Absorptionsverhalten, Reflexionsverhalten, isotropes/anisotropes Streuungsverhalten, Dispersionsverhalten, Spektralverhalten und/oder Beugungsverhalten, welche einzeln und/oder insgesamt gemessen werden können. Die Messwerte der Größen charakterisieren dabei die Parameter des Prüfobjekts, beispielsweise der biologischen Matrix, bzw. der Auflagefläche des Prüfobjekts.

Vorteilhaft ist es wenn, zur Detektion von Parameter des Prüfobjekts, beispielsweise der Haut des Fingers, und/oder Auflagefläche des Prüfobjekts, die Wechselwirkung von Strahlung mit Wellencharakter, beispielsweise Ultraschallstrahlung, detektiert wird. Dabei wird genutzt, dass die Effekte wie Signalgeschwindigkeit im Medium, beispielsweise Ultraschallgeschwindigkeit, Streueigenschaften und Absorption im Gewebe bzw. biologischen Matrizen, durch Parameter wie Gewebezusammensetzung, Konzentration der Lösungen von Wasser, Cremes, diverse Arten von Verschmutzungen oder dergleichen charakterisiert werden.

Zusammengefasst besteht die Erfindung aus Teilschritten, die in einer Ausführungsform in nachstehende Blöcke bzw. Module unterteilt werden können. In einem ersten Schritt werden die physikalischen und/oder physiologischen Parameter des Prüfobjekts detektiert. Im Auswerteschritt werden aus den detektierten Parameter jeweils interdependente und skalare Parameter ermittelt und hinsichtlich der Wechselbeziehung der interdependenten Parameter und/oder in Verbindung mit skalaren Parameter mittels der Bildung von Attributen ausgewertet. Im Ergebnis stehen Daten zur Echtheitsbestimmung von individual-typischen Merkmalen und/oder Lebenderkennung fest, die bei der Erfassung und Auswertung der individual-typischen Merkmalen genutzt werden. Indem beispielsweise bei fehlenden Echtheitsmerkmalen die Identifikation eines Objekts nicht mit positiven Ergebnis fortgeführt wird.

Es werden im folgenden alternative Detektions- und Auswerteverfahren beschrieben, welche einzeln oder in Kombination angewendet werden können. Im Rahmen dieser Erfindung werden, ohne Beschränkung der Allgemeinheit, Beispiele für die optische, kapazitive und ultraschallbasierende Detektion vorgestellt.

Bei der Alternative elektromagnetische Detektion werden elektromagnetische Wellen, beispielsweise Lichtwellen im infraroten Bereich, in das auszuwertende Prüfobjekt, beispielsweise in die Struktur, Matrix bzw. Hautschicht, gesendet. Die rückgestreuten, reflektierten, gebeugten und/oder interferierenden Wellen werden mittels Detektoren erfasst und ausgewertet. Dabei sind die detektierten Wellen charakteristisch durch die physikalischen und/oder physiologischen Parameter des Prüfobjekts moduliert bzw. verändert.

Vorteilhaft ist es, wenn die optische Streuung der auszuwertenden Matrix detektiert und daraus die Parameter ausgewertet werden. Dabei ist die Haut ein dreidimensionales Gebilde bzw. Matrix mit einer hohen Anzahl optischer Streuzentren, so dass Licht in der Regel vielfach gestreut wird, bevor es die Matrix wieder verlässt. Durch die Vielfach-Streuung treten die Lichtwellen verstärkt in Wechselwirkung mit der streuenden Matrix.

Zur Datenaufnahme wird wenigstens ein Sender und wenigstens ein Empfänger für elektromagnetische Strahlung mit einem Abstand zueinander installiert. Der Abstand ist so bemessen, dass nicht zu viel Primärlicht in den Detektor einfällt, was die Messung stören würde.

Zweckmäßigerweise erfolgt die Verstärkung des empfangenen Signals durch einem frequenzselektiven Verstärker, beispielsweise durch einen Lock-In Verstärker. Dazu wird das Primärlicht geeignet moduliert.

Zweckmäßig ist es, wenn optisch konfokale Anordnungen vorgesehen sind, um punktuelles Abtasten der Oberfläche und/oder nahe unterhalb der Oberfläche eines Objekts zu ermöglichen.

Zweckmäßig ist es, wenn die spektrale Absorption und/oder Reflexion der Wellen erfasst wird. Dazu wird eine Spektrum an Lichtwellen in die zu prüfende Stelle gesendet und die rückgestreuten Wellen detektiert. Vorteilhaft ist dabei die Möglichkeit, stimulierte Aussendung von Wellen durch die Struktur/Matrix, beispielsweise Fluoreszenz, Lumineszenz oder dergleichen, zu bewirken.

Zweckmäßig ist es, wenn einige Wellenlängen im Bereich des sogenannten Wassertransmisionsfensters von biologischen Gewebe im nahen Infrarotbereich und einige Wellenlängen im entfernten Bereich des Wassertransmisionsfensters verwendet werden. Der Vorteil liegt darin, dass, beispielsweise durch Diodenquellen, Teil-Spektren einfacher zu erzeugen sind als ein gesamtes Spektrum. Wobei bei Messungen im Bereich des Wassertransmisionsfensters mit Vergleichsmessungen im entfernten Bereich des Wassertransmisionsfensters, beispielsweise der der skalare Parameter Feuchtigkeitsgehalt der Haut und/oder der Adaptionfläche des Fingers, ermittelt werden kann.

Vorteilhaft ist es, für die optische Detektion von Parameter die Optical-Coherence-Tomography (OCT) anzuwenden. Das OCT-Verfahren ist vorzugsweise geeignet für die Untersuchung von optisch semitransparenten bzw. streuenden Strukturen wie dies bei Haut der Fall ist. Das Grundprinzip basiert auf einem niederkohärenten interferometrischen Verfahren, wobei die auszuwertenden Parameter aus den zur Verfügung stehenden optischen Parameter gewonnen werden. Dazu werden elektromagnetische Wellen aus einer niederkohärenten Lichtquelle, beispielsweise Weißlicht, durch einen Strahlteiler in zwei optische Arme aufgeteilt, wobei ein Strahl durch das zu untersuchende Objekt und der andere durch einen Referenzspiegel abgeschlossen ist. Nach der Reflektion von einem Punkt innerhalb des Objektes und dem Referenzreflektor, werden beide Lichtanteile an dem Strahlteiler wieder zusammengeführt und gelangen auf einen Detektor. Ein Interferenzsignal ist nur messbar, wenn die Weglängen beider optischen Arme bis etwa auf die Kohärenzlänge der Lichtquelle identisch sind. Durch Bewegen des Referenzspiegels, beispielsweise durch einen Piezoaktor, kann so die Tiefenrichtung des Objektes ohne dessen Bewegung abgetastet und in einem Auswerteschritt die Parameter ermittelt werden.

Bei der Alternative kapazitiver Detektion wird das Prüfobjekt mit statischen oder dynamischen elektrische Felder beaufschlagt und über einen Sensor die Änderung der elektrischen Feldeigenschaften, wie beispielsweise Feldstärke, Feldstärkeänderung, Polarisation, Influenz, Depolarisation der Schichten und/oder Grenzschichten erfasst und daraus die gesuchten Parameter ausgewertet. Nähere Einzelheiten zur kapazitiven Detektion von Parameter können aus dem bereits angeführten Stand der Technik und der einschlägigen Literatur entnommen werden. Dabei ist es vorteilhaft Detektionsverfahren zu wählen, die nur wenig durch elektrisch leitende Flüssigkeiten, wie z. B. Wasser, auf der Adaptionsfläche des Prüfobjekts bzw. Fingers gestört werden.

Bei der Alternative akustische Detektion werden akustische Wellen, beispielsweise Ultraschallwellen, in das zu prüfende Objekt, beispielsweise in die Struktur, Matrix bzw. Hautschicht gesendet. Die rückgestreuten, reflektierten, gebeugten und/oder interferierenden Wellen tragen die Informationen der physikalischen und/oder physiologischen Parameter und werden von Ultraschallempfänger erfasst und ausgewertet.

Zur Datenaufnahme wird wenigstens ein Sender und wenigstens ein Empfänger für Ultraschallwellen vorgesehen. Die Ultraschallsender werden zum Generieren eines Ultraschallsignals über ein Sendersteuerschaltung angesteuert. Dadurch werden Schallwellen mit einer diskreten oder einer Vielzahl von Frequenzen sowie Amplituden und Phasen, entsprechend dem Messverfahren, erzeugt.

Die Sender werden zweckmäßig mit einem Pulsgeber verbunden, welcher die Schallwellen zur selektiven Detektion zeitlich unterbrechen kann. Die Signale des Schallempfängers werden, vorzugsweise selektiv verstärkt und in einer Verarbeitungsschaltung ausgewertet.

Für die akustischen Sender bzw. Empfänger können Ultraschall-Wandler (Transducer), beispielsweise piezoelektrische Keramiken, folienartige PVDF-Wandler, piezoelektrische Halbleiter, vorzugsweise mit hoher Frequenzauflösung, als Schwingkörper eingesetzt werden. Da der Piezoeffekt bidirektional funktioniert, können die Ultraschall-Wandler sowohl zum Senden als auch zum Empfangen eingesetzt werden.

Zweckmäßig ist es, wenn die Ultraschallwellen in der Frequenz bzw. in der Wellenlänge an die auszuwertenden Parameter bzw. an die parametertragenden Strukturen oder Schichten angepasst werden. Die Parameter sind typischerweise in einem Frequenzbereich von 0,1–100 MHz erfassbar.

Vorteilhaft ist es, wenn der Ultraschallstrahl fokussiert wird. Dadurch wird eine Tiefenselektion auf die zu messenden Schichten und/oder Strukturen erreicht. Die Fokussierung kann durch akustische Linsen erreicht werden. Alternativ kann die Fokussierung durch eine Phasensteuerung der Wellen, durch die Geometrie des Transducer und/oder durch Analyse im Zeit- oder Frequenzbereich realisiert werden. Die Tiefenselektion kann statisch oder dynamisch bzw. adaptiv eingestellt werden.

Alternativ kann zur Tiefenselektion die Eindringtiefe der Wellen durch die Wahl der einstrahlenden Frequenz definiert werden, da die Eindringtiefe frequenzabhängig ist. Dazu wird die Frequenz, beispielsweise größer 75MHz, einstellbar ausgeführt und/oder durch eine entsprechend modulierte Trägerfrequenz eingestellt. Durch Demodulation der empfangenen Signale können die Parameter aus der entsprechenden Tiefe erfasst werden.

Zweckmäßig ist es, wenn die Fokussierung auf die gewünschte Struktur aufgrund der durch die Strukturen bzw. Schichten gebildeten charakteristischen Filter sichergestellt bzw. verifiziert wird. Diese Filter zeigen eine typische Frequenzreaktion, welche mittels einer FFT (Fast-Fourier-Transformation), beispielsweise als ein quasiperiodisches Spektrum, ausgewertet werden kann.

Des weiteren kann eine Verifizierung der Tiefe über die Rauschfrequenzen der Blutzirkulation realisiert werden. Alternativ kann der Impedanzsprung zu Fett bzw. zu kollagenhaltigen Geweben detektiert werden.

Zur Tiefenselektion ist es zweckmäßig, wenn die empfangen Wellen in einem zeitlichen Fenster erfasst werden. Die Laufzeit der Wellen entspricht dabei der Tiefe. Wenn mehrere Fenster angewendet werden ist somit eine Auswertung entsprechend der gewählten Tiefe möglich.

Vorteilhaft ist es, wenn zur Tiefenselektion und/oder Parameteranalyse die Hochfrequenzanteile der Hüllkurve des empfangenen RF-Signals (R.F. – radiofrequency) herausgefiltert und das gefilterte Signal differenziert wird. Dazu kann aus dem RF-Signal durch Gleichrichtung und Tiefpassfilterung die Hüllkurve erzeugt werden. Die Differenzierung kann durch ein Differenzierglied oder angenähert durch einen Hochpass erfolgen. Durch ein Komparator mit Zählerschaltung wird auf bestimmte Signalspannungshöhen, beispielsweise nahe des Maximums oder Nulldurchgangs, verglichen und durch stoppen der Zähler die Signallaufzeiten zwischen den einzelnen Maxima ermittelt. Dadurch können die Abgrenzungen von Schichten und/oder Strukturen erfasst bzw. selektiert werden. Daraus ergibt sich ein weiterer Vorteil, dass eine einfachere Auswertefunktion, beispielsweise für spektrale Transformationen, ermöglicht wird. Dazu werden die Zählerstände, entsprechend der Tiefenselektion der Schichten und/oder Grenzschichten, mit den Speicherbereichen des aufgenommenen digitalisierten RF-Signals zur spektralen Transformation in Korrespondenz gebracht. Die Transformation kann dadurch für ein Zeitsignal mit einer gewählten Tiefe bzw. Schicht durchgeführt werden.

Eine weitere Möglichkeit Parameter zu ermitteln bietet sich in der spektralen Auswertung der Prüfobjektdaten. Dazu können die detektierten Signale, die (Rück)-Streuungsverteilung der eingestrahlten Wellenenergie, das Absorptionsspektrum und/oder der frequenzabhängige Rückstreukoeffizient ausgewertet werden.

Zur Aufnahme eines Absorptionsspektrums wird ausgenutzt, dass die gesuchten physikalischen bzw. physiologischen Parameter die Ultraschallwellen spektral unterschiedlich stark abschwächen und dadurch das Spektrum die Parameter charakterisiert. Das Absorptionsspektrum kann mittels einer Impulsanregung oder durch eine Vielzahl diskreter Frequenzen gemessen werden. Dazu werden die Frequenzen und/oder die spektrale Zusammensetzung der eingestrahlten Wellen an die interessierenden Parameter angepasst.

Die Auswertung kann durch Transformation der gemessenen Signale in den Frequenzbereich, beispielsweise durch eine FFT oder FHT (Fast-Hartley-Transformation), welche durch ihre Reelwertigkeit Geschwindigkeitsvorteile besitzt, erfolgen. Im Frequenzbereich können den einzelnen Parameter oder Parametergruppen Frequenzen bzw. Frequenzteilbereiche zugeordnet und quantifiziert werden. Dabei hat es sich herausgestellt, dass typischerweise eine wenige Punkte umfassende FFT, beispielsweise 15–20 Frequenzen je Parametergruppe, vorzusehen ist.

Zweckmäßig ist es, wenn die den Parameter zugeordneten Frequenzen in einer Messreihe ermittelt und abgespeichert werden, um für weitere Messungen als Referenz zu dienen. Alternativ kann eine Vergleichsgewebe mit bekannten Parameter zum Kalibrieren angewendet werden, weil Messungen durch die Anordnung des Messsystems beeinflusst sein können.

Eine zusätzliche Analysemöglichkeit ergibt sich, wenn die Parameter, beispielsweise der Gewebezusammensetzung, durch ein Histogramm-Verfahren bestimmt wird, wobei die Gliederung der Frequenzreaktion in Klassen der Materialkonstanten Zi der Streukörper bzw. Störstellen der Prüfschichten vorgenommen wird. Dazu werden beispielsweise etwa 10–30 Klassen angewendet. Die Klassifikation wird in die interessierenden Parameter unterteilt und mit Referenzen verglichen.

Ein weiteres Messverfahren ergibt sich nach der FMCW-Methode (Frequency Modulation Continuos Wave). Dabei wird die gesendete Frequenz durch eine, beispielsweise dreieckige Rampe, zeitlich geändert. Wobei die empfangene Frequenz, entsprechend der Laufzeit der Schallwellen, zur gesendeten Frequenz verschoben ist. Die Zwischenfrequenz ist etwa proportional zum differenziellen Abstand der Streukörper bzw. Streuzentren, Refektionssichten oder dergleichen.

Zweckmäßig ist es, wenn durch die Anwendung von FMCW wenigstens ein Zwischenfrequenzspektrum gebildet wird und dadurch die spektrale Detektion bzw. Auswertung vereinfacht wird. Das Zwischenfrequenzspektrum charakterisiert dabei die Vielzahl der streuenden, reflektierenden bzw. parametertragenden Elemente des Prüfobjekts z.B. einer biologischen Matrix. Wobei die Informationen aus den sich ergebenden Spektren die gleichen Abhängigkeiten der Parameter bei reduzierter Frequenzhöhe zeigen. Dadurch besteht ein Vorteil darin, dass die Zwischenfrequenzspektren mit geringeren Abtastfrequenzen erfasst und ausgewertet werden können. Insbesondere können durch die Bildung einer Zwischenfrequenz, Informationen über Dicken bzw. Tiefen von Strukturen bzw. Schichten und/oder Fokusbereiche, in Frequenzen umgewandelt und dadurch die Informationen in eine Frequenzauswertung überführt werden.

Alternativ kann die Frequenzdifferenz zwischen den lokalen Intensitätmaxima von Spektren bzw. Zwischenfrequenzspektren zur Bestimmung von Dicken bzw. Tiefen ausgewertet werden, da diese die Dicken bzw. Tiefen der einzelnen Schichten charakterisieren.

Zweckmäßig ist es, wenn bei spektralen Auswertungen zusätzliche Informationen aus den Phasenbeziehungen der Frequenzen und/oder Signalen gewonnen werden. Durch Phasenbeziehungen können die Parameter, insbesondere in Tiefenrichtung, genauer charakterisiert werden.

Die rückgestreuten, gebeugten, reflektierten und/oder interferierenden Wellen sind bei der Datenerfassung mit weiteren Information überlagert, welche durch die Faltung der Signale mit der Systemübertragungsfunktion entstehen. Die Faltung entsteht bei der Datenaufnahme durch die im Signalweg liegenden elektronischen und physikalischen Komponenten, wie z.B. Ultraschallsender mit Sendergenerator, Empfänger mit Verstärkerschaltung, Vorlaufstrecken, Anpassungsflächen bzw. Anpassungsschichten oder dergleichen, und wird gewöhnlich als Systemübertragungsfunktion bezeichnet. Um die Genauigkeit und/oder die Auflösung zu erhöhen und/oder das Rauschen zu reduzieren, ist es zweckmäßig, dass das empfangene Ultraschallsignal entfaltet wird. Dabei wird genutzt, dass aus zwei Signalen ein Drittes entfaltet werden kann. Zum Eliminieren der Systemübertragungsfunktion werden Ultraschallsignale in einer Messreihe mit einem in den interessierenden Parameter in etwa bekanntem Objekt gemessen. Dabei kann beispielsweise ein definierter Schichtaufbau oder ein Objekt mit definierten elastischen, strukturalen Parameter genutzt werden. Das aufgezeichnete Signal des Systems wird, beispielsweise mittels einer FFT, in den Frequenzbereich transformiert. Das Ergebnis der Transformation ist die gesuchte Systemübertragungsfunktion, wobei die Möglichkeit besteht durch mehrere Referenzobjekte entsprechende Systemübertragungsfunktionen festzulegen und abzuspeichern. Im Frequenzbereich reduziert sich eine Entfaltung auf eine Division von zwei spektralen Signalen. Dazu wird jede Frequenz der Transformierten eines aktuellen Messsignals durch die entsprechende Frequenz der Systemübertragungsfunktionen dividiert.

Zur weiteren Verarbeitung im Zeitbereich ist es vorteilhaft, wenn die entfalteten Signale durch eine inverse FFT in ein Zeitsignal rücktransformiert werden. Die Zeitsignale sind dadurch befreit von störenden Systemabhängigkeiten.

Zur Feuchtigkeitsgehaltbestimmung von Haut können die der Schichtdicke entsprechenden Abstände der Spitzenwerte des entfalteten und rücktransformierten zeitlichen Verlaufs eines Messsignals ausgewertet werden. Da die Schichtdicke von Haut insbesondere mit dem Feuchtigkeitsgehalt korreliert. In einer Ausführungsform kann die Messung durch Zählerschaltungen durchgeführt werden, welche durch den Spitzenwert n gestartet und durch den Spitzenwert n + 1 gestoppt wird, wobei die Zählerstände den Dicken der jeweiligen Schicht entsprechen.

Alternativ können Strukturen, Schichtdicken oder Abgrenzungen durch Korrelation mit Referenzmessungen bekannter Objekte ermittelt werden. Die gesuchten Parameter können dabei durch Vergleich mit den jeweiligen Korrelationsergebnissen bestimmt werden.

Eine weitere Methode zur Parameter-Analyse besteht darin, dass das Zeitsignal, beispielsweise das entfaltete Zeitsignal der detektierten Wellen, in Intervalle unterteilt wird und für diese Intervalle eine Transformation in den Frequenzbereich vorgenommen wird. Zur Parameter-Analyse werden die Spektralen-Daten für jeden Zeitbereich bezüglich des spektralen Anstiegs bzw. Abfalls analysiert. Die Steigung des Spektrums wird dabei insbesondere durch die parameterbeeinflusste reguläre/komplexe Streuung der eingestrahlten Wellen charakterisiert. Diese Ableitung des Spektrums kann durch Rauschen und Störungen stark beeinträchtigt sein, was der weiteren Auswertung schaden würde. Zweckmäßigerweise wird, anstatt das Spektrum direkt abzuleiten, aus einem Set von spektralen Punkten eine lineare Regression gebildet. Der ermittelte Steigungsfaktor der Regressionsfunktion ersetzt den spektralen Abstieg bzw. Abfall. Alternativ kann das Frequenzsignal vor der Ableitung gefiltert werden. Die so entstandene Derivation liegt, durch die Entsprechung der vorgenannten Zeitintervalle zur Tiefe, als Funktion der Tiefe vor. Dabei ist die Derivation und/oder Dispersion der Derivationswerte ein Maß für die physikalischen und/oder physiologischen Parameter des betreffenden Prüfobjekts bzw. Gewebestruktur/Matrix.

Zweckmäßig ist es, wenn wenigstens eine Diskriminierungsfunktion, beispielsweise nach dem Prinzip der Regression bzw. Prinzip der kleinsten Quadrate, über den Verlauf der Derivation und/oder Dispersion der Derivation gebildet wird und dadurch die unterschiedlichen Parameter ausgewertet werden. Als Referenz können beispielsweise Messreihen von Gewebe mit bekannten Werten genutzt werden.

Zweckmäßig ist es, mit Hilfe des Dopplereffekts, welcher sich in einer Frequenzverschiebung der detektierten Wellen durch Blutrauschen äußert, zu verifizieren ob eine Messung nahe bei den Kapillaren im Stratum-Retikulare bzw. Stratum-Papillare der Haut stattfindet.

Zur Detektion des skalaren Parameters Feuchtigkeitgehalt bzw. Emulsionsgehalt durch Cremes können alternativ Impedanzmessverfahren angewendet werden, da die Impedanz der Haut direkt vom Feuchtigkeitsgehalt bzw. applizierten Substanzen wie Cremes abhängt.

Vorteilhaft ist es, wenn Sender und Empfänger so angeordnet werden, dass Mehrfach-Streuung der Ultraschallwellen detektiert werden kann. Dies kann durch einen mehreren Wellenlängen betragenden Abstand von Sender und Empfänger oder durch Einstrahlung bzw. Empfang unter einem Winkel zur senkrechten, beispielsweise 10°–45°, erfolgen.

Weitere Möglichkeiten zur Parameterauswertung ergeben sich aus dem Prinzip der Korrelationsspektroskopie oder Resonanzspektroskopie.

Akustooptische Verfahren können alternativ zu Detektion angewendet werden. Die Auswertung ergibt sich analog zu den entsprechenden (Teil-)Verfahren und kann bevorzugt bei akustooptischen Merkmalsensoren genutzt werden.

Zusammengefasst folgt nach der Detektion der Parameter deren Auswertung. Dazu können mehrere Alternativen zur Auswertung von Parameter angewendet werden.

Zur Auswertung kann eine aufgenommene Messkurve mit abgespeicherten bekannten Messkurven verglichen werden und daraus die gesuchten Parameter ermittelt werden.

Zweckmäßig ist es, wenn die Parameter durch Vergleichsmessungen mit bekannten Objekten festgestellt werden und die Ergebnisse in Form einer Funktion, Tabelle, Karte oder dergleichen abgespeichert werden.

Alternativ kann ein Vergleich durch Korrelation mit Referenzinformationen, beispielsweise Referenzmesswerten, Referenzfunktionen oder Referenztabellen, durchgeführt werden.

Vorteilhaft ist es, wenn die Auswertung mittels einer Kartendarstellung (Map) erfolgt. Dabei werden Messpunkte und/oder Regressionen der Messpunkte und/oder die jeweiligen Transformierten im Frequenzbereich, beispielsweise die spektrale Steigung und spektrale Amplitude, in die Karte eingetragen. Häufigkeiten von eingetragen Punkten können zu Regionen zusammengefasst werden. Die Parameter werden durch Vergleich mit den Regionen wenigstens einer Referenzkarte ermittelt.

Alternativ zu analytischen Auswerteverfahren und/oder Kartendarstellungen können unscharfe Logik, beispielsweise Fuzzy-Logic, Neuronale Netze, beispielsweise selbstorganisierende Karten, oder dergleichen zum „Vergleichen" angewendet werden.

Zweckmäßig kann zur Auswertung von Parameter, als weiterer systemtheoretischer Ansatz, das Prinzip der Modalen-Entkopplung angewendet werden.

Vorteilhaft ist es, wenn die Parameter mit Hilfe von Gütemerkmale ausgewertet werden. Die Gütemerkmale werden vorzugsweise durch Differenzbildung bzw. Fehler zu gespeicherten Kurven bzw. Referenzen gebildet. Durch ein Vergleich mit einer einstellbaren Schwelle kann bei zu geringer Güte die Erfassung bzw. Auswertung abgebrochen und/oder mit neuer Einstellung wiederholt werden.

Zweckmäßig ist es, wenn wenigstens eine Ergebnis der Gütebestimmung zum Optimieren weiterer, beispielsweise sich wiederholende, Detektions- und/oder Auswerteschritte vorgesehen ist. Durch mehrfaches Erfassen bzw. Auswerten können die Parameter genauer bestimmt werden.

Zweckmäßig ist es, wenn zur Gütebestimmung das Prinzip der kleinsten Quadrate (least-square) vorgesehen wird.

Eine alternative Gütebestimmung besteht darin, dass die quadrierte Fehlerfunktion und/oder Abweichungen zu Referenzen über eine bestimmte Zeit, vorzugsweise die Messzeit der Sensoren, integriert wird, wobei das Güteoptima mit dem Minimum der quadrierten bzw. integrierten Fehlerfunktion zusammenfällt.

Zweckmäßig ist es, wenn die Eigenschaften des Erkennungssystems mit Hilfe eines Gütemerkmals auf veränderliche und/oder unbekannte Prüfobjektparameter eingestellt werden. Dadurch können Parameter von einer Vielzahl unterschiedlicher Prüfobjekte, beispielsweise Personen und/oder Datenträger, ausgewertet werden.

Im Auswerteschritt zur Bestimmung der Echtheit von individual-typischen Merkmalen, Erhöhung der Fälschungssicherheit und/oder Lebenderkennung werden aus den detektierten Parameter jeweils interdependente und skalare Parameter ermittelt und hinsichtlich der Wechselbeziehung der interdependenten Parameter und/oder in einer erweiterten Alternative in Verbindung mit skalaren Parameter mittels der Bildung von Attributen ausgewertet.

Zur Echtheitsbestimmung bzw. Lebenderkennung wird dabei die Tatsache genutzt, dass bei Auflage von Finger-Nachbildungen, beispielsweise aus Silikon, Gummi oder dergleichen bzw. Rückständen auf der Auflagefläche des Prüfobjekts, die interdependenten physikalischen und/oder physiologischen Parameter, deren Wechselbeziehungen und/oder mögliche Attributekombinationen des erwarteten Prüfobjekts fehlen und somit in der Folge negativ ausgewertet werden können. Dadurch können Nachbildungen ohne diese spezifischen Wechselbeziehungen abgewiesen und die individual-typischen Merkmale des Prüfobjekts geschützt werden.

Die Auswertung der Wechselbeziehung von interdependenten Parameter, beispielsweise einzelner Hautschichten einer Fingerkuppe, kann durch die Nutzung der die Parameter wiedergebenden Messsignale und/oder spektralen Signale des Prüfobjekts vereinfacht werden. Dazu werden ohne genaue Ermittlung der Parameter nach deren Größe oder dergleichen direkt die Signale der jeweiligen Schicht verarbeitet.

Zweckmäßig ist es, wenn die Struktur- bzw. Schichtparameter des Prüfobjekts Fingerbeere detektiert und durch Vergleich der einzelnen Schichten gegeneinander festgestellt wird, ob der für die Fingerbeere charakteristische Schichtaufbau vorhanden ist, anderenfalls kann von einer Nachbildung ausgegangen werden. Dazu wird mittels einer Tiefenselektion auf die jeweilige Schicht bzw. Struktur fokussiert und die Wechselbeziehung der Parameter, beispielsweise die Korrelation der Strukturparameter der Schichten, verglichen.

Zur Auswertung der Wechselbeziehung ist eine weitere Alternative durch die Bildung von Attributen vorteilhaft. Zu einem Attribut werden ein oder mehrere Parameter und/oder die die Parameter wiedergebenden Messsignale des Prüfobjekts und/oder Auflagefläche, insbesondere die der jeweiligen Hautschichten, zusammengefasst. So kann die jeweils beste Kombination von Parameter bezüglich des Prüfobjekts spezifisch genutzt werden. Von Vorteil ist dies bei unterschiedlichen Prüfobjekten, die auf dem gleichen Erkennungssystem benutzt werden, wie z.B. bei einem Bankautomat mit vielen Benutzern, oder wenn Personen und Dokumente, wie z.B. Personalausweise, auf einem System geprüft werden sollen.

Die Zusammenfassung erfolgt analog zu den interdependenten Parameter zu interdependenten Attributkombinationen. Dazu werden grundlegende bzw. generierende Attribute aus den generierenden Parameter des Prüfobjekts, beispielsweise wellenspezifische Eigenschaften bzw. Parameter der Stratum-Papillare, sowie dependente Attribute aus den dependenten Parameter des Prüfobjekts, beispielsweise wellenspezifische Eigenschaften bzw. Parameter der Papillarstruktur, bestimmt.

Die Bildung und Auswertung der Wechselbeziehungen von dependenten Attributen zu generierenden Attributen an einer oder mehreren Prüfstellen ermöglicht ein Vergleich der jeweiligen Attribute, wobei bei überwiegender und/oder gewählter Übereinstimmung der Attribute bzw. deren Wechselbeziehung von einem „echten" Finger ausgegangen wird. Wenn diese Attribute nicht oder geringfügig übereinstimmen, kann von einer Nachbildung oder Rückstand auf der Auflagefläche ausgegangen werden.

Vorteilhaft ist es, wenn mehrere, insbesondere interdependente und skalare, nicht bzw. wenig abhängige Parameter des Prüfobjekts zu einem Attribut zusammengefasst werden. Beispielsweise können Schichtparameter und der Parameter Feuchtigkeitsgehalt, Impedanz und/oder Auflagedruck zu einem Attribut zusammengefasst werden. Dadurch können die Wechselbeziehungen unter Bezugnahme mehrerer insbesondere sich gegenseitig beeinflussende Parameter auch unter schwierigen Datenerfassungsbedingungen sicherer und einfacher ausgewertet werden, da es bei einer Veränderung des Feuchtigkeitsgehalt der Haut gleichfalls zu einer Veränderung der Schichtparameter, beispielsweise der Strukturgrößen, kommen würde.

Von Vorteil ist es, wenn die zu Attribute zusammengefassten Parameter gespeichert werden und dadurch für weitere Datenerfassungen verfügbar sind. So kann beispielsweise der Parameter Feuchtigkeitsgehalt von Haut jeweils mit den dadurch veränderten Schicht- bzw. Strukturparameter für aktuelle Datenaufnahmen genutzt werden.

Zweckmäßig ist es, wenn zur Bildung der Attribute ein laterales und/oder axiales Raster an das Prüfobjekt angelegt wird und die Attribute für die jeweiligen Elemente des Rasters gebildet und die Wechselbeziehungen ausgewertet werden.

Die insbesondere morphologischen und/oder biologischen Attribute können aus dem Bereich von mikroskopischen Zellen bis zu makroskopischen Schichten bzw. Grenzschichten und/oder Strukturen von Haut, beispielsweise deren Keratinisierung, Lipidierung, Vitalität und/oder deren spektralen bzw. wellentypischen Eigenschaften, gewählt werden.

Zusammengefasst bestehen die Vorteile der Auswertungeverfahren durch die Auswertung von nicht auf Distanz erfassbaren latenten Hautschichten. Dazu wird genutzt, dass latente Strukturen bzw. Schichten der Haut biometrische Parameter darstellen die sich während der Detektion nicht signifikant ändern und dadurch in einem kurzen Messzyklus erfasst werden können.

Diese Strukturen bzw. Schichten unterliegen dabei, im Gegensatz zu anderen physiologischen Parameter, keinen großen Schwankungen zu Normdaten und sind zusätzlich vom Live-System, beispielsweise Kapillare, Gewebezusammensetzung von keratinhaltigen Strukturen bzw. Zellwachstum, abhängig.

Das Heranziehen der Hautschichten zur Parametrisierung bzw. Attributisierung und/oder die Auswertung deren Wechselbeziehungen ist zum Verhindern von Manipulationen durch abgetrennter Finger gleichfalls vorteilhaft, da durch Ischämie die Zellen der Schichten in Ermangelung von aktiver Durchblutung schnell an Energiepotential verlieren und damit in kurzer Zeit deutliche Abweichungen der physiologischen Parameter und dereren Wechselbeziehung zu durchblutetem Gewebe zeigen.

Das Auswerten der Schichten Stratum-Papillare und Stratum-Retikulare hat weiterhin den Vorteil, dass bei einem abgeschliffenen Fingerabdruck, diese Strukturen mit hoher Wahrscheinlichkeit unversehrt bleiben, weil eine Verletzung bis in diese Strukturtiefe eine Schmerzreaktion auslösen würde.

Zweckmäßig ist es, wenn das Ergebnis der Echtheitsbestimmung, Lebenderkennung bzw. Fälschungserkennung im positiven Fall zum Einschalten und im negativen Fall zum Auschalten bzw. Abbrechen der restlichen Merkmalaufnahme bzw. Merkmalauswertung dient. Falls eine Finger-Nachbildung auf der Adaptionsfläche aufliegt, kann somit sichergestellt werden, dass diese von weiteren Erkennungsprozeduren ausgeschlossen wird.

Vorteilhaft ist die Möglichkeit, dass das Erkennungssystem im negativen Fall alle Transaktionen sperren und/oder einen stillen Alarm auslösen bzw. aufzeichnen kann. Durch einen stillen Alarm kann ein Zentralrechner das Erkennungsystem an einer Vielzahl von Terminals gleichzeitig sperren. Dadurch werden Manipulationen an anderen Terminals, beispielsweise Geldautomaten, verhindert.

Vorteilhaft ist es, wenn die Sensoren für Parameter und Merkmale in bifunktionaler Weise genutzt werden. Dabei können wahlweise physikalische/physiologische Parameter durch die Sensoren für die individual-typischen Merkmale detektiert werden oder Merkmale über Parametersensoren gemessen werden. Dazu werden einige Zellen der Merkmalssensoren hinsichtlich der Parameterauswertung bzw. Parametersensoren hinsichtlich der Merkmalaufnahme modifiziert. Der Vorteil ist dadurch gegeben, dass die Grundstruktur der Sensorfläche des Merkmalsensors hinsichtlich der Merkmalerkennung erhalten bleibt.

Zweckmäßig ist es, wenn die Parametersensoren Merkmale erfassen und dabei vorzugsweise nach dem gleichen Funktionsprinzip, beispielsweise akustisch bzw. auf ultraschallbasis, realisiert sind.

Die Erfindung bietet, insbesondere durch das Anwenden des gleichen Funktionsprinzips der Sensoren, einen weiteren Vorteil, dass beispielsweise nur die Parametersensoren bzw. deren Auswerteschaltungen mit verbesserten Eigenschaften, beispielsweise Frequenzbereich und/oder Empfindlichkeit, ausgestattet und zur Merkmalerfassung umgeschaltet werden. Wobei aufgrund der Verfahrenanalogie die Merkmalsensoren bzw. Parametersenoren nur durch die unterschiedlichen Messbereiche, Auswertung und Signalverarbeitung oder dergleichen differieren und dadurch kostengünstig in gleicher Technologie herstellbar sind.

Zweckmäßig ist es, wenn beim Detektionsschritt für Parameter einige für die Parametererfassung vorgesehenen Sensorzellen von den Merkmalauswerteschaltungen abgekoppelt werden und mit der Auswerteeinheiten für Parameter verbunden werden. Bei der Messung von Merkmalen werden die Parametersenoren wieder zugeschaltet und füllen dadurch die Lücken in der Merkmalsaufname. Der Vorteil ist dabei, dass je nach Anzahl von Parametersensoren, die Merkmalaufnahme durch das Schließen der Lücken etwa die volle Auflösung bzw. Genauigkeit beibehält.

Ein weiterer Vorteil ergibt sich aufgrund des meist geringeren Anforderungsprofils an Merkmalsensoren, da diese mit reduzierten Eigenschaften, beispielsweise geringeren Frequenzbandbreite und/oder geringerer Empfindlichkeit, gegenüber den Parametersensoren detektieren und dadurch, insbesondere bei Herstellung in gleicher Technologie, mit höherer Packungsdichte bzw. Auflösung realisiert werden können.

Vorteilhaft ist die Option, dass die Erfassung eines individual-typischen Merkmals automatisch durch die Detektion von prüfobjekttypischen bzw. personentypischen physiologischen Parametern gestartet werden kann. Dieses automatische Capturing bei der Adaption eines Fingers erfolgt beispielsweise, wenn die Echtheit der individual-typischen Merkmalen fest gestellt wird.

Zweckmäßig ist es, wenn das Erkennungssystem und weitere Anwenderschaltungen mit der Detektion von prüfobjekttypischen Paramerter aus einem Stand-by Modus in den Betriebsmodus versetzt wird und/oder die Kommunikation mit anderen Rechnern und/oder Verschlüsselung bzw. Entschlüsselung von Daten initiiert wird.

Vorteilhaft ist, dass physikalische und/oder physiologische Parameter bzw. die Ergebnisse deren Auswertung zum Generieren von unabhängigen kryptologischen Schlüsseln verwendet werden können. Alternativ können die bisher angewendeten Schlüssel zur Erhöhung der Systemsicherheit erweitert werden. Dazu werden die Resultate der Parameterauswertung in analoger und/oder digitaler Form als Eingangswerte zur Schlüsselerzeugung, insbesondere zum Erzeugen von Zufallszahlen vorgesehen. Besonders vorteilhaft ist dabei, dass durch die Toleranzen der physikalischen/physiologischen Parameter mit jeder Messung neue und unabhängige Schlüssel generiert werden können.

Zweckmäßig ist es, wenn durch die Verschlüsselung bzw. Entschlüsselung ein Interface und/oder Datenübertragung zu einem Host freigegeben wird.

Zweckmäßig ist es, wenn ein Teil oder die gesamte Software und/oder Daten des Erkennungssystem erst nach erfolgreichem Übertragen und Freischalten durch einen passenden Schlüssel in das Erkennungssystem geladen wird. Das Erkennungssystem kann dadurch, beispielsweise bei Diebstahl, nicht ohne den zugehörigen Host betrieben oder analysiert werden.

Weitere Anwendungsmöglichkeiten bieten sich in Hash-Funktionen, digitalen Unterschriften, ZKIP-Systeme (Zero Knowledge Interaktive Proof – System), Sitzungsschlüssel oder verschlüsselungsähnliche Methoden, welche vorteilhaft durch die Auswertung von physikalischen bzw. physiologischen Parameter optimiert werden können.

Erfindungsgemäß kann das Verfahren und die Vorrichtung für diverse Prüfobjekte angewendet werden. Für moderne Erkennungssysteme sind neben der Erkennung von biometrischen Merkmalen zudem die Merkmale von Datenträger und/oder elektronischen Dokumenten, beispielsweise Smart-Cards, Führerscheine, Personalausweise oder dergleichen, relevant. Datenträger bzw. Dokumente weisen, in analoger Weise wie individual-typische biometrische Merkmale, identifizierbare individuelle Merkmale, beispielsweise die Papierstruktur oder Struktur eines Laminats, auf. Die Erfindung kann dementsprechend zur Echtheitsbestimmung von Datenträger, beispielsweise hinsichtlich Materialeigenschaften einer Smart-Card mit integriertem Mikrochip, genutzt werden und dadurch deren korrekten Identifizierung sicherstellen.

Nachfolgend ist die Erfindung anhand der Zeichnungen noch genauer beschrieben. Es zeigen:
1 eine Ultraschallaufnahme der Fingerbeere zur Verdeutlichung des Erfindungsprinzips
2 eine Ultraschallaufnahme der Fingerbeere nach Applikation von Wasser
3 eine optische Aufnahme der Fingerbeere zur Verdeutlichung des Erfindungsprinzips
4 eine optische Aufnahme der Fingerbeere nach Applikation mit Wasser
5 eine schematische Blockdarstellung des Erfindungsprinzips und einer Ausführungsform
6 eine schematische Flussdiagrammdarstellung einer Echtheitsbestimmung von Prüfobjekten
7a eine schematische Darstellung einer Ausführungsform der Detektion und Auswertung von Parameter des Prüfobjekts und/oder der Auflagefläche
7b eine Abwandlung von 7a
8 ein mittels Ultraschall aufgenommener spektraler Verlauf von Hautschichten bzw. Gewebe zur Auswertung und/oder Modellierung von physikalischen und/oder physiologischen Parameter
9 eine schematische Darstellung der spektralen Amplitude und Steigung in Form einer Karte zur Parameterauswertung
10 eine Ausführungsform in schematisierter Blockdarstellung eines durch die Bestimmung der Echtheit der individual-typischen Merkmale erweiterten Erkennungssystems zur Identifikation eines Prüfobjekts, insbesondere zur Identifikation der Merkmale eines menschlichen Fingers
In 1 wird in einer Querschnittsdarstellung eine Ultraschallaufnahme der Fingerbeere zur Erläuterung bzw. Verdeutlichung der Parameterauswertung anhand des Schichtaufbaus der Haut gezeigt. Die obere Begrenzung der Epidermis 1 stellt sich entsprechend dem Relief des Fingerabdrucks in Wellenform dar. Die obersten Hornschichten des Stratum-Corneum 2 beinhalten das verhornte Plattenepithel und die Keimschicht der Epithelstrukturen. Das Stratum-Corneum 2 wird in regelmäßigen Anordnungen von spiralförmigen Ausführungsgängen exokriner Schweißdrüsen durchzogen, welche jeweils zentriert in einer Erhebung enden und zu einem Teil durch Exsudation den Feuchtigkeitsgehalt der Haut bestimmen. Die Abstände betragen ca. 800 μm bis 950 μm. Die Dermis 3 ist die kollagen-bindegewebige Lederhaut unter der Epidermis 1 gelegene Schicht der Haut, unterteilt in Stratum-Reticulare u. Stratum-Papillare 4. Mit einem Pfeil 6a ist die Dicke des Stratum-Corneum 2 ohne Applikation von Substanzen dargestellt. Dabei ist die Dicke des Stratum-Corneum 2 an den einzelnen Fingern unterschiedlich. Bei den gemessenen Testpersonen ist sie am rechten Zeigefinger mit 182±49 μm am größten, am linken Ringfinger mit 145±27μm am geringsten. Zwischen den einzelnen Personen bestehen große interindividuelle Unterschiede bezüglich der Dicke, wie die hohen Standardabweichungen belegen. Daraus ergibt sich, dass die verschiedenen Finger einer Person und besonders die Finger von unterschiedlichen Personen mit unterschiedlichen Einstellungen des Sensorsystems gemessen werden müssen. Der Bereich der Stratum-Papillare 4 zeigt sich als reflektions- und streuungsstarkes Band zwischen Epidermis 1 und Dermis 3 und ist daher besonders für die Erfassung bzw. Auswertung von Parameter geeignet.
In 2 sind wie in 1 die Hautschichten der Epidermis 1 und Dermis 3 gezeigt, wobei die Haut einer Feuchtigkeit-Creme Applikation ausgesetzt war. Durch das Einwirken der Substanzen ist eine deutlich verbreiterte Dicke 6b des Stratum-Corneum 2 im Vergleich zur Dicke 6a (1) erkennbar. Auch die Reflexion und Streuung im Bereich der Stratum-Papillare 4 verändern sich entsprechend der Applikation. Wobei sich die akustische Impedanz der Hautschichten durch die Applikation an die Impedanz von Wasser anpasst. Änderungen der Dichte, Raumstruktur, Schallgeschwindigkeit und Streuverhalten bzw. Reflexionsverhalten sind ebenfalls feststellbar. Daraus bietet sich die Möglichkeit die gesuchten Parameter, beispielsweise der Feuchtigkeitsgehalt, über die detektierten Größen bzw. Messsignale, beispielsweise akustische Impedanz bzw. Impedanzverlauf, Streuung, Absorption oder dergleichen zu ermitteln.
3 zeigt eine stilisierte optischen Bildaufname mittels OCT (Optical Coherence Tomography), mit einem Ausschnitt der Epidermis 1 und Dermis 3, zur Verdeutlichung der alternativen Detektion von Parameter auf optischer Basis. Das Stratum-Corneum 2 ist mit Pfeilen für die Dicke 8a–8e an unterschiedlichen Positionen dargestellt. Die spiralförmigen Ausführungsgänge 7 der Schweißdrüsen sind hier schematisch sichtbar. Der optische Brechungsindex 5 ist exemplarisch in die Hautstruktur eingezeichnet, wobei der Brechungsindexverlauf im Stratum-Corneum 2 sowie im Bereich des Stratum-Germinativum 9 zur Auswertung abschnittsweise mit einer Geraden angenähert werden kann. Dabei ändert sich der Brechungsindex mit den Parameter der Struktur bzw. Schichten.
4 zeigt die gleiche Aufnahmeregion wie 3 nach einer Wasser Applikation. Die Dicke 8d– 8f des Stratum-Corneum 2 hat durch das Aufquellen der Haut zugenommen, wobei die dargestellten Pfeillängen denjenigen ohne Applikation entsprechen. Die Änderung ist jeweils in der Distanz zu den darunter liegenden Schicht des Stratum-Germinativum 9 erkennbar. Der Verlauf des Brechungsindex 5 hat sich durch das geänderte Streuverhalten bzw. Reflexionsverhalten gleichfalls signifikant verändert.
Durch die Informationen der 1 bis 4 wird insbesondere die Abhängigkeit der Parameter und/oder Merkmale der Hautschichten vom Feuchtigkeitsgehalt gezeigt und die, hinsichtlich einer optimierten Erkennung, nötige Adaption der Merkmalsensoren an die jeweilige Applikationssituation dargelegt.
Anhand der 1 bis 4, histologischen Schnitten und aufgrund von Messreihen zeigt sich die Abhängigkeit der Parameter und/oder individual-typischen Merkmalen der Hautschichten vom Feuchtigkeitsgehalt. Weiter ergibt sich, dass sich die jeweils tiefere Schicht der Haut als generierende Schicht der darüber liegenden, dependenten Schicht darstellt. Dies zeigt sich besonders beim Schichtvergleich von Stratum-Papillare 4 zu den Papillaren-Linien des Fingerabdrucks. Bei Messungen äußert sich dies durch eine hohe Korrelation, beispielsweise der Wellencharakteristik, der einzelnen Schichten. Diese Tatsache kann dabei vorteilhaft für die Echtheitsbestimmung der individual-typischen Merkmale, Lebenderkennung bzw. das Verhindern der Identifikation von Nachbildungen und/oder zur Rückstandsdetektion genutzt werden.
Im Bereich der spiralförmigen Ausführungsgänge der Schweißdrüsen 7 treten Abweichungen bzw. Unregelmäßigkeiten und/oder Diskontinuität in den jeweiligen Wechselbeziehungen der Schichten auf, welche charakteristisch für Haut zusätzlich zur Echtheitsbestimmung, Lebenderkennung bzw. zum Abweisen von Nachbildungen, ausgewertet werden können.
5 beschreibt das Erfindungsprinzip und eine Ausführungsform in einer schematischen Blockdarstellung. Insgesamt werden die Funktionen eines konventionellen Merkmalerkennungssystems 10 durch die erfindungsgemäße Echtheitsbestimmung bzw. Lebenderkennung 180 erweitert.
Das Merkmalerkennungssystem 10 umfasst ein Merkmalssensorsystem 11, welches individual-typische Merkmale einer Person, beispielsweise die Minuzien des Fingerabdrucks detektiert, und Auswertefunktionen 139 welche die Merkmale zur Identifikation des Prüfobjekts auswerten. Das Merkmalssensorsystem 11 kann beispielsweise als akustischer Sensor, kapazitiver CMOS-Sensor oder als optischer Sensor ausgeführt sein. Die erfassten die Sensordaten stellen Merkmale bzw. Merkmalrohdaten einer Person dar. Die Sensordaten werden durch einen Verarbeitungsalgorithmen, beispielsweise Kantenextrahierung, Kontrasterhöhung, Rauschfilterung, Artifaktfilterung, vorverarbeitet. Es entsteht, je nach Sensortyp, ein vorverarbeitetes Bild des Fingerabdrucks. Aus diesem Bild bzw. Daten wird durch ein Merkmalextrahierer (Encoder) eine Merkmalliste erstellt. Diese Merkmalliste stellt bei der Identifikation bzw. Verifikation im allgemeinen die Beschreibung einer Person auf der Merkmalsebene dar. Zur Aufnahme von Referenzen, können die Daten des Merkmalextrahierers in einem Merkmalspeicher 140 abgespeichert werden, wobei in diesem Merkmalspeicher 140 ein Set von Merkmallisten wenigstens einer Person enthalten ist. Durch eine Vergleichseinheit (Matcher) bzw. einem Vergleichsalgorithmus werden üblicherweise die Daten einer aktuellen Merkmalliste mit einer oder mehreren Merkmallisten im Merkmalspeicher 140 verglichen. Die Vergleichseinheit wertet die Daten nach einem Schema aus und stellt weiteren nicht eingezeichneten Funktionen oder Anwendungen, beispielsweise Funktionen zum Auslösen einer Transaktion, ein entsprechendes Identifizierungsergebnis 19 der Merkmalauswertung zur Verfügung.
Mit der Blockdarstellung des Echheitsbestimmungssystems 180 kommt die erfindungsgemäße Funktionalität zur Bestimmung der Echtheit von individual-typischen Merkmalen des Prüfobjekts durch die Auswertung der physikalischen und/oder physiologischen Parameter des Prüfobjekts bzw. der Auflagefläche des Prüfobjekts, hinzu. Dazu wird wenigstens ein Parametersensorsystem 21 für physikalische und/oder physiologische Parameter mit wenigstens einem Auswertesystem 22 über ein Interface verbunden. Das Interface kann analog oder vorzugsweise digital ausgeführt werden. Dabei erfasst das Parametersensorsystem 21 permanent, zeitlich gesteuert und/oder ausgelöst durch ein Auflagesignal, physiologische und/oder physikalische Daten des Prüfobjekts und/oder physikalische Daten der Auflagefläche des Prüfobjekts. Das Auswertesystem 22 wertet die erfassten Daten aus und bestimmt daraus die Parameter des Prüfobjekts und/oder Auflagefläche.
Die Auswertung der Sensordaten erfolgt beispielsweise durch eine Alternative der erfindungsgemäßen Detektions- bzw. Auswertungsverfahren. Weiterhin können die Verfahren der zerstörungsfreien Werkstoffprüfung, insbesondere mittels Ultraschall, angewendet werden.
Die Daten und/oder Ergebnisse des Auswertesystems 22 können in den Speicher 143 für physikalische/physiologische Parameter bzw. Parameteränderung gespeichert werden. Wobei die Ergebnisse bzw. Zwischenergebnisse analog oder vorzugsweise digital über ein Interface in den Speicher 143 geschrieben werden.
Im Parameterspeicher 143 können insgesamt Werte, Wertebereiche, Kalibrierdaten, Zuordnungen (Mapping), physiologische/physikalische Parameter und/oder Referenzinformationen der Parameterauswertung der Verfahrens gespeichert werden.
Die Auswertung zur Bestimmung der Echtheit von individual-typischen Merkmalen, zur Erhöhung der Fälschungssicherheit und/oder zur Lebenderkennung gliedert sich in miteinander verbundene alternative Verfahren, die einzeln oder in Kombination angewendet werden können. Die Kombination der Verfahren ergibt sich beispielsweise aus der geforderten Genauigkeit oder Auswertezeit der Anwendung.
Die erste und grundlegende Alternative ist die Auswertung der Wechselbeziehung von interdependenten Parameter und/oder der die Parameter wiedergebenden Messsignale des Prüfobjekts, beispielsweise der einzelnen Hautschichten einer Fingerkuppe. Dazu werden zunächst aus den bereits in Schritt 22 festgelegten Parameter die grundlegenden bzw. generierenden Parameter 181 ermittelt. Diese liegen als Zwischenergebnis 182 zur weiteren Auswertung bereit. Analog zu 181 werden die dependenten Parameter 183 bestimmt und liegen als Zwischenergebnis 184 vor. Die Bestimmung der generierenden, dependenten bzw. interdependenten Parameter erfolgt mit Hilfe von Vergleichen und/oder Korrelationen mit Referenzen, Prüfobjektmodellen, z.B. Hautmodellen, oder dergleichen, welche im Referenzspeicher 186 vorzugsweise dauerhaft gespeichert sind. Alternativ können die erfindungsgemäßen Auswerteverfahren, insbesondere nach 7a, 7b, 8 oder 9 entsprechend angewendet werden.
Die bestimmten interdependenten Parameter 182, 184 werden in der Auswertung 185 hinsichtlich deren Wechselbeziehung mittels einer Korrelation oder direkt mittels Vergleichen ausgewertet. Das Ergebnis dieser Auswertung 187 kann bereits als Aussage über die Echtheit der individual-typischen Merkmalen dienen.
Die Auswertung der Wechselbeziehungen kann alternativ in einer Schleife der Verfahrensschritte 181–185 bzw. 21–22 durchgeführt werden. Es ist bei schichtartigen Prüfobjekten möglich, dass zunächst nicht alle Wechselbeziehungen auszuwerten. Wenn es sich bei einer Auswertung herausstellt, dass eine Ergebnis zu wenig aussagekräftig ist, können weitere Iterationen der Schritte durchgeführt werden, bis das gewünschte Ergebnis erreicht wird oder eine vorgegebene Rechenzeit abläuft.
Das Ergebnis 187 kann positiv gelten, wenn eine bestimme Anzahl von Wechselbeziehungen überwiegend und/oder zu einem wählbaren Prozentsatz wiedergegeben werden. Die individual-typischen Merkmale des Prüfobjekts können aufgenommen bzw. identifiziert werden. Dazu erhält die Auswertung 139 und/oder die Merkmalaufnahme 11 beispielsweise ein Startsignal. Bei fehlenden und/oder unzureichenden Wechselbeziehungen wird dies verhindert.
Eine speziele Alternative der obigen Auswertemethode 185 ist, wenn die Struktur- bzw. Schichtparameter des Prüfobjekts Fingerbeere detektiert und durch Vergleich der einzelnen Schichten gegeneinander festgestellt wird, ob der für die Fingerbeere charakteristische Schichtaufbau vorhanden ist, anderenfalls kann von einer Nachbildung ausgegangen werden. Dazu wird mittels einer Tiefenselektion auf die jeweilige Schicht bzw. Struktur fokussiert und die Wechselbeziehung der Parameter verglichen oder die Korrelation der Strukturparameter der Schichten bestimmt.
Mit der bevorzugten Alternative Attributauswertung 188 wird die Auswertung interdependenten Parameter bezüglich der Echtheitsbestimmung von individual-typischen Merkmalen noch genauer bzw. sicherer realisiert. Die jeweiligen Verfahrensschritte werden zusammengefasst als Flussdiagramm insbesondere durch 6 veranschaulicht. Dazu werden aus den bestimmten interdependenten Parameter 182, 184 und zusätzlich aus nicht interdependen bzw. skalaren Parameter der Parameterauswertung 22 charakteristische Attribute bestimmt. Die Auswertung der Attribute erfolgt hinsichtlich deren Wechselbeziehung mittels Korrelation oder durch direkten Vergleich. Das Ergebnis dieser Auswertung 189 kann als Aussage über die Echtheit der individual-typischen Merkmalen dienen. Grundsätzlich kann, wenn das dependente Attribut das generierende Attribut überwiegend und/oder zu einem wählbaren Prozentsatz wiedergibt von einen „echten" Prüfobjekt ausgegangen werden.
Zur Bildung der Attribute kann ein laterales und/oder axiales Raster an das Prüfobjekt angelegt werden und die Attribute für die jeweiligen Elemente des Rasters bestimmt und ausgewertet werden, wodurch in der Anzahl wählbaren Prüfstellen entstehen.
Die Zusammenfassung von Parametern zu grundlegende bzw. generierende Attribute aus dem Ergebnis 182 und weiteren skalaren Parameter, sowie die Zusammenfassung von Parameter zu dependenten Attributen aus dem Ergebnis 184 kann mit Hilfe von Referenzen oder Tabellen von bevorzugten, insbesondere von prüfobjektspezifischen Parameter erfolgen. Diese können im Referenzspeicher 186 abgelegt sein.
Aufgrund der großen Anzahl von Prüfobjektparameter und damit einer Vielzahl Kombinationen zur Bildung von Attributen wird exemplarisch eine Auswertemöglichkeit beschrieben. Durch die Zusammenfassung von Parametern zu Attributen können unterschiedliche sich beeinflussende Parameter, beispielsweise der Auflagedruck, Feuchtigkeitsgehalt und die Schichtparameter der Haut, und deren Wechselbeziehungen berücksichtigt werden, wobei nicht benötigte Parameter, beispielsweise die Temperatur des Prüfobjekts, ignoriert und/oder eliminiert werden können. Der Vorteil besteht darin, dass beispielsweise die Schichtparameter und Feuchtigkeitsgehalt sowie der Auflagedruck zu einem Attribut zusammengefasst, die bezüglich den Referenzen jeweilig folgende Datenaufnahme vereinfacht und bezüglich einer aktuellen Auswertung die Echtheitsbestimmung auch unter schwierigen Datenerfassungsbedingungen gewährleistet werden kann. So ist es möglich die Wechselbeziehung der grundlegende bzw. generierende Attribute, beispielsweise wellenspezifische Eigenschaften bzw. Parameter der Stratum-Papillare, sowie dependente Attribute, beispielsweise wellenspezifische Eigenschaften bzw. Parameter der Papillarstruktur, in praktisch jeder Aufnahmesituation, welche sich durch Feuchtigkeitsgehalt, Auflagedruck oder messtechnische Impedanz der Auflagefläche sich jeweilig verändern kann, zu bestimmen.
Die jeweiligen Zwischenergebnisse 187, 189 können einzeln oder in Kombination mittels der Gewichtung 190 zu einem Gesamtergebnis der Echtheitsbestimmung 191 ausgewertet werden. Es besteht die Möglichkeit einer 1 aus 2 Auswertung oder einem 2 aus 2 Auswertung. Alternativ ist eine spezielle Gewichtung möglich, wobei die jeweiligen Ergebnisse 187 bzw. 189 unterschiedlich von einander gewichtet werden können.
Wenn eine anwendungsspezifisch wählbare Schwelle bzw. Prozentsatz erreicht ist kann die Echtheitsbestimmung der individual-typischen Merkmale mit einem positiven Ergebnis abgeschlossen werden.
Von Vorteil ist es wenn die Auswertung 185 die Wechselbeziehung der Struktur- bzw. Schichtparameter bestimmt und die Attributauswertung 188 die gleichen Parameter Struktur- bzw. Schichtparameter und weitere sich beeinflussene Größen, insbesondere Feuchtigkeit, Auflagedruck, Streuung der Haut bzw. Auflagefläche, als Parameter bei der Attributisierung zu Grunde liegen. Bei einem „echten" Prüfobjekt müssen die Ergebnisse 187 und 189 in etwa identisch sein. So können die variablen Parameter in Bezug zur Auflagefläche des Prüfobjekts geeignet berücksichtigt und zur Echtheitsbestimmung genutzt werden. Zudem wird der Einfluss der Auflage des Prüfobjekts auf der Auflagefläche zur sicheren Auswertung kompensiert.
Wenn das Ergebnis der Echtheitsbestimmung 191 Echtheitsbestimmung der individual-typischen Merkmale mit einem positiven Ergebnis abgeschlossen wurde, kann die Merkmalaufnahme 11 bzw. die Merkmalauswertung 139 gestartet werden. Dies kann manuell oder automatisch (Autocapturing) erfolgen. Im negativen Fall wir die Merkmalaufnahme verhindert und die Identifikation des Prüfobjekts nicht ermöglicht, wobei das Prüfobjekt als zurückgewiesen gilt. Zusätzlich kann das Erkennungssystem 10 alle Transaktionen sperren und/oder einen stillen Alarm auslösen bzw. aufzeichnen. Durch einen stillen Alarm kann ein Zentralrechner das Erkennungsystem an einer Vielzahl von Terminals gleichzeitig sperren. Dadurch werden Manipulationen an anderen Terminals, beispielsweise Geldautomaten, verhindert.
6 zeigt in einer schematischen Flussdiagrammdarstellung eine Echtheitsbestimmung der individual-typischen Merkmalen von Prüfobjekten und/oder Lebenderkennung von Prüfpersonen mittels der Auswertung von aus interdependenten Parameter und/oder der diese Parameter wiedergebenden Messsignale des Prüfobjekts gebildeten Attributen.
Zur Echtheitsbestimmung bzw. Lebenderkennung wird genutzt, dass bei Personen die jeweils tiefere Schicht der Haut die generierende Schicht der darüberliegenden ist und somit eine hohe Korrelation der Parameter der generierenden Schichten, beispielsweise der Stratum-Papillare – innere Papillarstruktur, zu den Parameter der dependenten Schichten, beispielsweise der Epithelstruktur – äußere Papillarstruktur, existiert. Durch die Auswertung der Wechselbeziehungen der interdependenten Parameter können Nachbildungen aus Silikon oder Rückstände mit Fingerabdruckcharakteristik auf der Auflagefläche des Prüfobjekts, z.B. aus Cremes, Fett, Emulsionen, ohne diese spezifische Wechselbeziehung abgewiesen und die individual-typischen Merkmale vor Fälschungen geschützt werden. Zudem kann die Identifikation von abgetrennten Fingern verhindert werden, da aufgrund von Ischämie die Zellen schnell an Energiepotential verlieren und sich die Wechselbeziehungen messbar verändern. Bei technischen Herstellungsprozessen ist ein analoger Zusammenhang, insbesondere bei laminierten oder durch Epitaxie hergestellten Produkten, zu beobachten
Der Ablauf der Echtheitsbestimmung bzw. Lebenderkennung beginnt mit Start 170. Zur Bestimmung der Wechselbeziehungen werden durch den Detektionsschritt 171 die physikalischen und/oder physiologischen Parameter und/oder Parmeteränderungen, beispielsweise Struktur- und/oder Schichtparameter, des Prüfobjekts und/oder der Auflagefläche detektiert.
Die interdependenten Parameter werden durch den Auswerteschritt 172, beispielsweise durch Vergleich mit Referenzen, bestimmt. Um den Vergleich und/oder die weitere Auswertung zu vereinfachen, kann ein Raster, beispielsweise ein drei dimensionales elektronisches Raster, in die Prüfregion des Prüfobjekts gelegt werden. Jedem Rasterelement bzw. Rastervolumen werden dabei die zugehörigen Parameter klassifiziert.
Alternativ kann eine laterales Raster an die Oberfläche des Prüfobjekts angelegt werden, wobei die axiale Rasterung in der Tiefe des Prüfobjekts mittels einer Tiefenselektion bzw. Fokussierung in die Messregion, beispielsweise auf die Strukturen, Streuzentren und/oder Schichten im Schichtaufbau der Haut, erfolgt. Dadurch wird das Raster in den Schichtaufbau gelegt und durch die Tiefenselektion in der Tiefe aufgelöst. Die Rasterung kann, insbesondere in der Tiefe, durch die Abtastung der detektierten Signale und/oder durch die Anwendung einer spektralen Transformation impliziert werden.
Statt die Parameter genauer zu bestimmen können die die Parameter wiedergebenden Messsignale direkt ausgewertet werden. Dadurch kann die genaue Referenzierung der Parameter entfallen und die weitere Auswertung vereinfacht werden. Das laterale Raster kann beispielsweise durch die Anordnung der Parametersensoren vorgegeben werden. Dabei wird die implizite Rasterung der Abtastung bzw. der spektralen Transformation der Signale und der Anordnung der Parametersensoren genutzt.
Aus den Parameter und/oder den die Parameter wiedergebenden Messsignale werden durch den Attributselektionsschritt 173 grundlegende bzw. generierende Attribute des Prüfobjekts und/oder der Auflagefläche bestimmt. Durch das Bestimmen von Attributen aus den Prüfobjektparameter werden die interdependenten Parameter klassifizierbar bzw. vergleichbar beschrieben.
Durch die Zusammenfassung von Parametern zu Attributen können unterschiedliche sich beeinflussende Parameter, beispielsweise der Feuchtigkeitsgehalt und die Schichtparameter der Haut, und deren Wechselbeziehungen einfacher und sicherer ausgewertet werden, wobei nicht benötigte Parameter, beispielsweise die Temperatur des Prüfobjekts, ignoriert und/oder eliminiert werden können. Der Vorteil besteht darin, dass beispielsweise die Schichtparameter und Feuchtigkeitsgehalt sowie der Auflagedruck zu einem Attribut zusammengefasst, die jeweilig folgende Datenaufnahme vereinfacht und die Wechselbeziehung auch unter schwierigen Datenerfassungsbedingungen sicher ausgewertet werden kann. So kann die jeweils beste Kombination von Parameter bezüglich des Prüfobjekts spezifisch genutzt werden.
Die Zusammenfassung von Parameter zu Attribute kann insgesamt aus dem Bereich von mikroskopischen Zellen bis zu makroskopischen Schichten und/oder Grenzschichten und/oder Strukturen von Haut, beispielsweise deren Keratinisierung, Lipidierung, Vitalität und/oder deren spektralen bzw. wellentypischen Eigenschaften bzw. Verhalten, gewählt werden. Zudem können Attribute aus der Morphologie, Biologie, Physiologie und/oder Physik, beispielsweise Struktur, Streuzentren, wellentypisches spektrales Verhalten, gebildet und insbesondere gemischt genutzt werden, da aufgrund des interdependenten Schichtaufbaus der Haut vielfach auswertbare Wechselbeziehungen bestehen.
In einem weiteren Attributselektionsschritt 174 werden dependente Attribute aus den Parameter und/oder den die Parameter wiedergebenden Messsignale des Prüfobjekts und/oder der Auflagefläche bestimmt.
Attribute können entsprechend der Aufgabenstellung der Identifizierung bzw. Verifizierung, der Anforderung an Genauigkeit oder der zu Verfügung stehender Auswertezeit geeignet gewählt werden. Exemplarisch können generierende Attribute aus den Parameter der Struktur der Stratum-Papillare und/oder den Parameter der Verteilung der Streuzentren zwischen Epidermis und Dermis, und die jeweils dependenten Attribute aus den Parameter der Struktur der Epithelschichten und die Verteilung der Streuzentren dieser Schichten gebildet werden.
In einer vorteilhaften Ausführungsform können die jeweilige Attribute aus dem Parameter Wellencharakteristik einer generierenden Hautschicht, Hautgrenzschicht und/oder Hautstruktur, beispielsweise der inneren Papillarstruktur – Stratum-Papillare, einer dependenten Hautschicht, Hautgrenzschicht und/oder Hautstruktur, beispielsweise der äußeren Papillarstruktur – Hautleisten, und den Parameter Feuchtigkeitsgehalt und/oder Impedanz bzw. Impedanzverlauf gebildet werden. Der Parameter Wellencharakteristik kann als Attribut genutzt werden, da diese durch die Summe der von den Strukturen, insbesondere Streuzentren, und Zellverbänden gelieferten Messsignalen gebildet wird.
Aus den jeweiligen interdependenten Attributen wird in einem Überprüfungsschritt 175 die Wechselbeziehungen der dependenten Attribute zu den generierenden Attribute gebildet und ausgewertet. Die Wechselbeziehung kann durch Vergleich, beispielsweise mit gespeicherten Referenzen, Korrelationsalgorithmen, beispielsweise Autokorrelationfunktion, Regression, Histogramm-Auswertung, unscharfer Vergleich, beispielsweise mittels Fuzzy-Logik, Neuronale Netze und/oder dem Prinzip der kleinsten Quadrtate gebildet werden.
Durch den Entscheidungsschritt 176 wird, wenn das dependente Attribut das generierende Attribut an den in der Anzahl wählbaren Prüfstellen überwiegend und/oder zu einem wählbaren Prozentsatz wiedergibt, zu 177 verzweigt, wobei von einen „echten" Prüfobjekt ausgegangen wird. Die individual-typischen Merkmale des Prüfobjekts können aufgenommen bzw. identifiziert werden. Bei fehlenden und/oder unzureichenden Wechselbeziehungen wird zu 178 verzweigt. Das Prüfobjekt kann von der Erfassung bzw. Identifizierung der individual-typischen Merkmalen ausgeschlossen werden, wobei von einem „unechten" Prüfobjekt, insbesondere einer Nachbildung oder Rückstand auf der Auflagefläche, ausgegangen wird. Zusätzlich kann das Erkennungssystem alle Transaktionen sperren und/oder einen stillen Alarm auslösen bzw. aufzeichnen. Durch einen stillen Alarm kann ein Zentralrechner das Erkennungsystem an einer Vielzahl von Terminals gleichzeitig sperren. Dadurch werden Manipulationen an anderen Terminals, beispielsweise Geldautomaten, verhindert.
Die Anzahl der ausgewerteten Attribute der interdependenten Parameter bestimmt insbesondere die Zuverlässigkeit der Echtheitsbestimmung, Lebenderkennung bzw. die Fälschungssicherheit des Erkennungssystems. Die Anzahl der Attribute kann beispielsweise aus der Auflösung der zur Verfügung stehenden Parametersensoren, einer vorgegebenen Auswertezeit und/oder anhand des gebildeten Rasters festgelegt werden.
Im Entscheidungsschritt 176 können zusätzlich die durch die spiralförmigen Kanäle der Schweißdrüsenausgänge der Haut hervorgerufene Unregelmäßigkeit und/oder Diskontinuität in der Wechselbeziehung ausgewertet werden. Diese müssen bei einem „echten" Finger vorhanden sein.
7a beschreibt eine schematische Darstellung einer Ausführungsform der Detektion und Auswertung der physikalischen und/oder physiologischen Parameter des Prüfobjekts 100, insbesondere einer Fingerkuppe, und/oder der Auflagefläche 102. Durch wenigstens eine Strahlungsquelle 92a, beispielsweise eine Ultraschallquelle, werden Wellen 107 in die Prüf-Region des Prüfobjekts 100 gesendet. Die gesendeten Wellen werden dazu mit definierten Welleneigenschaften, beispielsweise Amplitude, Polarisation, Frequenz, Phasenlage und dergleichen, durch den Sendesignalgenerator 101 ausgestattet, wobei die Parameter wahlweise durch Pulssignale und/oder einzelne oder mehrere diskrete Frequenzen erfasst werden können. Durch wenigstens einen Detektor 92b werden die vom Objekt 100 und/oder Auflagefläche 102 gestreuten, reflektierten, interferierenden und/oder gebeugten Wellen aufgenommen und mittels mindestens einer Signalvorverarbeitungsschaltung 103 verstärkt, gefiltert und/oder quantifiziert.
Sensoren 92a, 92b, die sowohl zum Senden als auch zum Empfangen (Transducer) ausgeführt sind, können abwechselnd oder zugleich im jeweiligen Modus betrieben werden. Die Umschaltung der jeweiligen Signale wird über einen Signalmultiplexer 104 realisiert.
Die vorverarbeiteten Signale werden in wenigstens einer Auswerteeinheit 105 aufbereitet und ausgewertet. Dazu werden eventuell vorhandenen Signalanteile der gesendeten Signale herausgefiltert. Die Parameter des Prüfobjekts 100 und/oder Auflagefläche 102 können beispielsweise durch Vergleich mit Referenzdaten der gesuchten Parameter ermittelt werden.
Die Steuerung 106 ist für die Verteilung und Steuerung der Signale und Daten vorgesehen. Durch das Interface 110 können die ausgewerteten Daten an weitere Schaltungsteile des Erkennungsystems transportiert werden.
Die Detektion der Parameter der Haut einer Fingerkuppe vereinfacht sich, wenn die gesendeten Wellen 107 durch eine Tiefenselektion 108 auf eine möglichst tiefliegende und eindeutig messbare Schicht/Struktur der Haut, beispielsweise Stratum-Retikulare und/oder Stratum-Papillare, in etwa fokussiert wird. Diese Schicht/Struktur bildet hinsichtlich der Tiefenselektion den unteren Abschluss als Referenzstruktur. Aus den dazwischenliegenden Schichten, inklusive der Auflagefläche 102, werden die interessierenden Parameter ausgewertet. Dabei wird ausgenutzt, dass die obersten Hautschichten ein stark ausgeprägtes Reflektionsband besitzen und sich deshalb bei der Auswertung von den tieferliegenden Geweben abgrenzen.
Die Tiefenselektion 108 kann dabei senderseitig, durch ein Wellensteuerungsverfahren, beispielsweise durch Phasensteuerung der Wellenfronten, und/oder detektorseitig, durch Analyse im Zeit- oder Frequenzbereich, durchgeführt werden. Zur senderseitigen Selektion werden die Phasenwinkel der gesendeten Wellen mittels dem Sendesignalgenerator 101 eingestellt. Zur detektorseitigen Selektion wird das empfangene Signal mittels der Signalvorverarbeitungsschaltung 103 zeitlich maskiert abgetastet und/oder durch die Auswerteeinheit 105 spektral selektiert.
Alternativ kann durch die Wahl der einstrahlenden Frequenz die Eindringtiefe definiert werden, da die Eindringtiefe frequenzabhängig ist. Dazu wird die Frequenz, beispielsweise größer 75 MHz, einstellbar ausgeführt und/oder durch eine entsprechend modulierte Trägerfrequenz eingestellt.
Zur Tiefenvorselektion kann als weitere Alternative eine Fokussierung durch Linsen und/oder durch die Geometrie des Transducer vorgegeben werden.
Zur Detektion werden die Wellen 107 an die zu messenden Parameter bzw. Struktur angepasst und gegebenenfalls während der Messung abgestimmt. Dazu ist die Strahlungsquelle 92a und/oder Sendesignalgenerator 101 in den entsprechenden Parametern, beispielsweise Frequenz, Amplitude, Phase und/oder Keulensteuerung, modifizierbar ausgeführt.
Die Auswertung von Parameter, beispielsweise einer Fingerkuppe, kann durch das Anwenden eines Hautmodells 109 vereinfacht werden. Dazu werden die Parameter von Haut und deren Parameter bei Auflage auf einer Auflagefläche 102 als Referenzmodell gespeichert, wodurch insbesondere die Abhängigkeit der Parameter vom Auflagedruck des Fingers berücksichtigt wird. In das Modell der Haut werden die vorverarbeiteten Signale des Prüfobjekts, beispielsweise in Form von Impulsfolgen oder Frequenzfolgen der jeweiligen Detektoren 92b, eingepasst und zu den vorgegeben Modellparameter, beispielsweise Struktur- bzw. Schichtparameter, zugeordnet.
Das Referenzmodell kann durch Vergleichsobjekte mit bekanntem Verhalten, einer Kalibrierung durch berechnetes Streuverhalten und/oder durch das spektrale Verhalten von Gewebe, beispielsweise gemäß 8 bzw. 9, festgelegt werden.
7b zeigt eine Abwandlung von 7a, welche bevorzugt bei mikrointegrierten Parametersenoren 92c bzw. bei mikrointegrierten Erkennungssystemen angewendet werden kann. Durch die Integrationsmöglichkeit, beispielsweise in CMOS-Technologie oder Mixed-Mode Schaltungen, wird anstelle des Signalmultiplexers 104 zu jedem Parametersensor 92c eine integrierte Signalverarbeitungsschaltung 111 zugeordnet, wobei die Parametersensoren 92c beispielsweise nach dem Transducerprinzip ausgeführt sind. Die Signalverarbeitungsschaltungen 111 umfassen dabei senderseitig den Sendergenerator und detektorseitig den Signalverstärker und Signalfilter. Bei Wellenanregung mit diskreten Frequenzen kann ein Generator nach dem Prinzip der Digitalen Synthese (DDS) und ein zugehöriger frequenzselektiver und/oder phasenselektiver Verstärker, beispielsweise ein Lock-In Verstärker, genutzt und in einem Block zusammengefasst werden. Alternativ kann das Detektorsignal gleichgerichtet und tiefpassgefiltert werden, wobei die dadurch entstehende Hüllkurve ausgewertet wird.
8 zeigt ein mittels Ultraschall aufgenommener spektraler Verlauf von Hautschichten bzw. Gewebe zur Auswertung und/oder Modellierung von physikalischen und/oder physiologischen Parameter. Dazu ist auf der horizontalen Achse der Frequenzbereich 115 und auf der vertikalen Achse die normierte Amplitude 116 aufgetragen. Die spektrale Amplitude 117 wird in einem der Messung zugrunde liegenden Bereich von 0–15MHz gezeigt. Als spektrale Amplitude wird gewöhnlich das Leistungspektrum verwendet, wobei komplexe Spektren, beispielsweise mit Real- und/oder Imaginärteil, entsprechend angewendet werden können.
Zur Berechnung der spektrale Amplitude 117 werden die aufgenommenen Messdaten mit einer Fensterfunktion, beispielsweise Hamming-Fenster, multipliziert und mittels einer FFT in den Frequenzbereich transformiert, wobei je nach gewünschter Genauigkeit bzw. zur Verfügung stehender Rechenleistung beispielsweise 256 Punkte aufgelöst werden. Das berechnete Leistungsspektrum wird anschließend durch Kalibrierdaten normalisiert. Die Kalibrierdaten können aus einer Messreihe oder theoretischen Berechnungen entwickelt werden. Um bei der Kalibrierung und/oder Auswertung das Rauschen zu reduzieren und/oder die Genauigkeit zu erhöhen, ist gegebenenfalls die Entfaltung der Systemübertragungsfunktion vorzusehen.
Die Geraden 118a–118f beschreiben die Approximation, beispielsweise durch lineare Regression, der spektralen Amplitude 117 im jeweiligen Frequenzbereich. Das Frequenzband der Geraden 118a–118e beträgt dabei etwa 1 MHz und von der Geraden 118f etwa 5MHz. Die spektrale Amplitude stellt sich spezifisch abschnittweise linear dar, deshalb kann eine wenige Punkte umfassende Regression bzw. FFT gewählt werden. Die Einteilung der Bänder der frequenzabhängigen Regression erfolgt aufgrund des Fehlers der abschnittweisen Approximation des jeweiligen Frequenzbandes, der geforderten Genauigkeit der Parameterauswertung, dem Frequenzgang des Systems und/oder der Frequenzauflösung der Parametersensoren.
Die Regressionen können über den gesamten Frequenzbereich mit äquidistanter und/oder variabler Einteilung vorgenommen werden, wobei jeweils beispielsweise 5–50 Frequenzen genutzt werden. Durch die variable Einteilung können Auswertungen schneller durchgeführt werden. Alternativ können unterschiedliche Parametersensoren mit verschiedenen Frequenzbänder abgefragt und die Regression entsprechend angewendet werden.
Es hat sich aus den Ergebnissen der Regressionen gezeigt, dass die normalisierte spektrale Amplitude bei der Frequenz Null – entsprechend dem y-Achsenabschnitt der jeweiligen Regression, und die Steigung der Regressionsgeraden – entsprechend der spektrale Steigung, die Parameter eines Prüfobjekts bzw. der Auflagefläche charakterisieren. Dabei kann die normalisierte spektrale Amplitude auf jede beliebige Frequenz, beispielsweise Null, bezogen werden.
Die Informationen der Regressionsgeraden 118a–118f, insbesondere die spektrale Amplitude bzw. spektrale Steigung, können durch Eintragen in eine Karte und/oder Tabelle und Vergleich mit Referenzkarten ausgewertet werden. Die spektrale Amplitude 117 kann alternativ mit Referenzspektren, zur Parmeterermittlung verglichen werden.
Der Korrelationskoeffizient der Regressionsgeraden 118a–118f ist ein Maß für entstandene Amplitudenunsicherheit und gibt dabei an mit welchem Fehler die jeweilige Regession durchgeführt wurde. Die Amplitudenunsicherheit entsteht durch Rauschen, temperaturabhängige Nichtlinearität und durch starke Amplitudenabweichungen der Messungen. Um bei schlechten Regressionkoeffizienten die Auswertung zu verbessern, kann die Berechnung unter Zuhilfenahme neuer Daten verfeinert werden und/oder die Messung wiederholt werden.
Anstelle der Linearen Regression kann eine beliebige Kurvenregression, beispielsweise quadratische oder kubische Regression, und/oder das Prinzips der kleinsten Quadrate angewendet werden. Dadurch kann die Amplitudenunsicherheit und/oder die Welligkeit bzw. der Fehler der spektralen Amplitude 117 weiter reduziert werden. Die Parameter des Prüfobjekts bzw. Auflagefläche werden analog der linearen Regession aus den Parameter der jeweils angewendeten Kurvenregession bestimmt.
9 zeigt eine schematische Darstellung der spektralen Amplitude und spektralen Steigung in Form einer Karte zur Parameterauswertung. Die Kartendarstellung erfasst dabei weitere Prüfobjektparameter, beispielsweise Gewebeparameter, die zur Echtheitsbestimmung von individual-typischen Merkmalen, Lebenderkennung und/oder zur Hautmodellierung genutzt werden können.
In der zweidimensional dargestellten Karte ist auf der horizontalen Achse die spektrale Steigung 120 und auf der vertikalen Achse die normierte spektrale Amplitude 121 aufgetragen, wobei mehrdimensionale Darstellungen, beispielsweise nach Frequenzen, Frequenzbereichen und/oder Amplitudenbereichen geordnet, gleichfalls angewendet werden können.
In die Kartendarstellung werden zur Festlegung wenigstens einer Referenz spektrale Amplituden und Steigungen eingetragen und zusammengehörige Bereiche bzw. Regionen 122–127, entsprechend den gesuchten bzw. auszuwertenden Parameter, gebildet. Die Amplituden und Steigungen zur Gewinnung von Referenzen können beispielsweise durch theoretische Analyse, Berechnungen und/oder Messreihen mit bekannten Objekten unterschiedlicher Parameterzusammensetzung bzw. Parameterwerte ermittelt werden. Die Anzahl der Regionen richtet sich nach den auszuwertenden Parametern.
Die Karte zeigt exemplarisch die Unterteilung in die Regionen: Sensor/Auflagefläche 122, Gewebe/passiver Teil der Hautschichten 123, Feuchtigkeitgehalt 124, Schmutz 125 und Rauschen 126. Die Mischregionen 127a–127d sind dabei Bereiche mit besonderer Relevanz, da die Parameter, an Gewebe und Auflagefläche gekoppelt, indirekt ausgewertet werden. Je nach Abstufung der vorgesehen Regionen können die gesuchten Parameter genauer aufgelöst werden.
Zur Bestimmung der Parameter einer aktuellen Datenaufnahme werden die spektrale Steigung und die spektrale Amplitude und/oder die normierte spektrale Amplitude, beispielsweise der Regressionsgeraden (118a–118f), in die Karte eingetragen und mit den Referenzbereichen verglichen und dadurch die Parameter quantifiziert.
Durch einen „unscharfen" Vergleich, kann bei der Quantifizierung die Amplitudenunsicherheit der spektralen Daten und/oder Normierung ausgeglichen werden, wobei die Toleranz bzw. Toleranzband beispielsweise durch die durchschnittliche Amplitudenunsicherheit und/oder die Genauigkeit der Quantifizierung festgelegt wird.
Sind die Daten im Bereich von Rauschen 126 oder in einem nicht zuordenbaren Bereich kann das Ergebnis bei den weiter folgenden Berechnungen ignoriert oder die Datenaufnahme mit neuer Systemabstimmung wiederholt werden. Sind die Daten im Bereich des Sensors 122 kann von einer nicht ausreichenden Ankopplung des Prüfobjekts an die Adaptionsfläche ausgegangen werden. Dem Benutzer kann eine entsprechende Signalisierung gegeben oder die Datenaufnahme mit neuer Einstellung wiederholt werden.
Damit die Anzahl der aufwendigen Fließkommaberechnungen reduziert wird, kann die Kartendarstellung, vorzugsweise elektronisch gerastert, in Tabellenform, z.B. in eine Datenbank, abgespeichert und die entsprechenden Parameter mittels der Zuordnung Parameter – Region bzw. Bereich einer Region quantifiziert werden. Das Auslesen der Parameter erfolgt durch den zugehörigen Index, beispielsweise durch die spektrale Steigung bzw. Amplitude, der Daten.
Alternativ können die Informationen der Karte durch ein Korrelationsalgorithmus, Flächenschwerpunktmethoden, Fuzzy-Logic, selbstorganisierende oder andere Neuronale Netze ausgewertet bzw. quantifiziert werden.
Durch die Kalibrierung und/oder Normierung der Systemübertragungsfunktion, kann die Auswertung vereinfacht werden, wobei der Bereich des Sensors 122, beispielsweise auf die spektralen Amplitude eins und die spektrale Steigung Null, normiert wird.
10 zeigt in schematisierter Blockdarstellung eine Ausführungsform eines durch die Bestimmung der Echtheit der individual-typischen Merkmale erweiterten Erkennungssystems zur Identifikation eines Prüfobjekts, insbesondere zur Identifikation der individual-typischen Merkmale eines menschlichen Fingers. Die Realisierung des Erkennungssystems kann durch diskreten Aufbau, Modulbauweise oder durch Mikrointegration, beispielsweise in Kartenform, erfolgen und durch optionale Komponenten ergänzt werden.
Der sensorische Teil des Erkennungssystem besteht aus dem beispielsweise matrixartig angeordneten Sensor-Array 130 mit den Merkmalsensoren 91 und Parametersensoren 92. Die Dimension der Auflagefläche 102 ist so ausgestaltet, dass wenigstens eine Prüfobjekt 100, beispielsweise eine Fingerkuppe, in etwa vollflächig erfasst werden kann.
Die Merkmalsensoren 91 werden durch Generatoren 131 zum Aussenden von Wellen oder statischen/dynamischen Felder in wenigstens einem Messzyklus angesteuert. Die Parametersensoren 92 werden durch Generatoren 132 zum Aussenden von Wellen oder statischen/dynamischen Felder angesteuert. Durch den Block Verstärker, Datenmultiplexer, Quantifizierung 133 werden die Messdaten verstärkt, quantifiziert bzw. digitalisiert und zu den Verarbeitungsalgorithmen geführt.
In einer Alternativen bifunktionalen Sensorkonfiguration können die Parametersensoren 92 zur Merkmalerfassung genutzt werden, wodurch die sich ergebenden Lücken in der Anordnung der Merkmalsensoren 91 geschlossen werden. Zur Umschaltung der Sensoren ist der Umschalter 134 vorgesehen. Um Daten für Merkmale und Parameter zu erfassen werden die Parametersensoren 92 mit erweiterten Eigenschaften, z.B. Frequenzbereich bzw. Bandbreite, Auflösung und/oder Empfindlichkeit ausgestattet. Die Merkmalsensoren werden ohne diese Erweiterung ausgeführt und können dadurch mit preiswerten Methoden bzw. mit hoher Packungsdichte gefertigt werden.
Die Sensorsteuerung 135 steuert den Ablauf der Dateneraufnahme des Sensor-Arrays 130 mit den integrierten Merkmalsensoren 91 und Parametersensoren 92, sowie den zugehörigen Schaltungen. Dies erfolgt entsprechend dem jeweiligen akustischen, kapazitiven, optischen oder akkustooptischen Sensorprinzips. Die Daten und Systemsteuerung 136 steuert die Datenerfassung bzw. Datenverteilung des Erkennungssystems.
Mit dem Interface 137 werden Transaktionen zu anderen Einheiten eines Systems, beispielsweise ein Terminal, ermöglicht. Das Interface kann beispielsweise als USB, Parallel-Port, RS-232, LAN, WAN, Modem, Video, Blue-Tooth oder dergleichen ausgeführt sein.
Mit der optionalen Schaltung Power Management 138 können, beispielsweise bei Batteriebetrieb des Erkennungssystems, die Merkmalsensoren 91, Parametersensoren 92 und/oder die nicht benötigten Auswerteschaltungen abgeschaltet werden (Stand-by). Dadurch kann bei Implementation in mobile Datenträger, beispielsweise Bankkarten oder Ausweise, Energie eingespart werden. Um bei Auflage eines Prüfobjekts das System in den Betriebszustand zu bringen, werden die Parametersensoren und/oder die Merkmalsensoren und deren Auswerteschaltungen für kurze Zeit eingeschaltet. Bei der Erfassung von prüfobjektspezifischen Parameter, kann die Parameterauswertung und Echtheitsbestimmung gestartet werden.
Durch die Schaltungen und Speicher für die Merkmalerkennung 139 werden die Prüfobjekte identifiziert. Hardwareseitig können Signalprozessoren, beispielsweise DSP – Digitale-Signalprozessoren, ASP – Analoge-Signalprozessoren, analoge Rechenschaltungen, beispielsweise CCD (charge coupled device – Ladungsgekoppelte Bauteile) oder dergleichen verwendet werden. Durch die erfindungsgemäße Systemkonfiguration können softwareseitig herkömmliche Minuzienerkennungalgorithmen oder dergleichen anwendet werden. Alternativ kann die Identifikation durch ein Zentralrechner erfolgen, dazu werden die erfassten Daten des Prüfobjekts mittels des Interface 137 übertragen.
Die Merkmale von wenigstens einem Objekt und/oder der Sensoren werden im Merkmalspeicher 140, beispielsweise dauerhaft, gespeichert. Im Sinne der Identifizierung ist das Sensor-Array 130 mit den Systemtoleranzen, z.B. Fertigungstoleranzen, selbst als Merkmalträger zu verstehen und kann deshalb als ein identifizierbares Objekt betrachtet werden. Durch die Identifikation der Merkmale der Sensoren können Manipulationen an den Sensorsystem bzw. Erkennungssystem verhindert werden. Der Merkmalspeicher 140 kann alternativ als ein mobiles Speichermodul, beispielsweise Smart-Card, ausgeführt sein, wobei die Daten über das Interface 137 ausgetauscht werden können.
Die Schaltungen und Speicher der Merkmalerkennung 139 und/oder der Merkmalspeicher 140 können in einem separaten Teil eines anderen Systems ausgelagert sein. Der Zugriff, beispielsweise auf die Sensordaten, erfolgt in diesem Fall mit Hilfe des Interface 137.
Durch die Auswerteeinheit 141 werden aus den erfassten Sensordaten Parameter des Prüfobjekts und/oder der Auflagefläche ermittelt. Zur Vereinfachung der Auswertung der Parameter des Prüfobjekts Finger kann ein Hautmodell (108) vorgesehen sein. Eine Tiefenselektion (108) kann durch die Auswerteeinheit 141, Sensorsteuerung 135, Generatoren 131 und Quantifizierung 133 realisiert werden.
Durch die Schaltungen und Algorithmen der Gütemerkmale 142 wird die Güte der Parameterermittlung bzw. die Güte der Erkennung festgestellt und die Ergebnisse der Gütebestimmung zum Optimieren weiterer, insbesondere sich wiederholender Detektionsschritte, Auswerteschritte und/oder Erkennungsschritte angewendet, wobei eine Begrenzung der Wiederholungen vorgesehen ist.
Im Parameterspeicher 143 werden Werte, Wertebereiche, Kalibrierdaten, Zuordnungen (Mapping), physiologische/physikalische Parameter und/oder Referenzinformationen der Parameterauswertung gespeichert. Um die Daten der Kalibrierung oder dergleichen, beispielsweise nach der Fertigung einzuspeichern, ist ein entsprechendes Interface, beispielsweise Interface 137, vorgesehen. Der Parameterspeicher 143 stellt eine Erweiterung des Speichers für physiologische/physikalische Parameter (23) dar.
Die Modifikation 144 stellt die statischen und/oder dynamischen Parameter der Merkmalsensoren, beispielsweise Frequenz, Phasenwinkel, Amplitude, Verzögerungszeit oder dergleichen, entsprechend dem Messverfahren bzw. Sensorprinzips ein.
Durch den optionalen Kryptoprozessor 145 können mittels Verschlüsselung Daten, interne Datenströme, die Datenübertragung zu weiteren Anwendungen, Prozesse, Prozeduren, Algorithmen und/oder Schaltungen gesichert und/oder Sitzungsschlüssel generiert werden. Dadurch kann das Analysieren der Daten und Methoden des Erkennungssystems durch Angreifer verhindert werden. Zur Erzeugung unabhängige Schlüssel bzw. Zufallszahlen können die Informationen der Datenerfassung, beispielsweise der Parametermessung, in analoger und/oder digitaler Form als Eingangswerte genutzt werden.
Mit dem Block Echtheitsbestimmung der individual-typischen Merkmale 146 ist die Echtheitsbestimmung bzw. Lebenderkennung bzw. des Prüfobjekts 100 nach wenigstens einer Alternative der erfindungsgemäßen Verfahren, insbesondere nach 5 und 6, vorgesehen. Dadurch kann festgestellt werden ob eine Finger-Nachbildung auf der Auflagefläche aufliegt bzw. Rückstände auf der Auflagefläche vorhanden sind und diese von weiteren Erkennungprozeduren ausgeschlossen werden, wodurch die individual-typischen Merkmale des Prüfobjekts vor Fälschung geschützt werden.
Durch die optionale Zulassungstoleranzadaption 147 wird die Zulassungstoleranz der Merkmalerkennung mit Hilfe wenigstens eines Gütemerkmals, variabel an die Qualität der Datenerfassung der Parametersensoren 92 und/oder Merkmalsensoren 91 adaptiert. Dadurch wird, entsprechend der Qualität der Datenerfassung, eine optimale Erkennungssicherheit erreicht.
Der Selbsttest bzw. Selbstdiagnose 148 überprüft die Systemkomponenten auf Funktionsfähigkeit und wird, insbesondere nach dem Einschalten der Betriebsspannung, in zeitlich regelmäßigen Abständen und/oder nach dem Ändern eines Betriebsmodus, beispielsweise von Stand-by in Aufnahmemodus, durchgeführt. Dadurch kann die Funktion des Erkennungssystems gesichert und/oder Fehlmessungen in Folge eines Defekts verhindert werden. Die Parametersensoren 92 und die Merkmalsensoren 91 können, beispielsweise durch Messung des Frequenzgangs und/oder des spektralen Verhaltens, geprüft werden, wobei defekte Sensoren, beispielsweise in Folge eines Bruch der Auflagefläche, durch den charakteristisch veränderten Frequenzgang detektiert werden können. Ein eventuelle Fehlerdiagnose kann dem Benutzer und/oder einem Zentralrechner mitgeteilt und/oder das System gesperrt werden.
Um die Einsatzzeit des Systems zu erhöhen, kann die Oberfläche der Parametersensoren 92, Merkmalsensoren 91 und/oder die Auflagefläche des Prüfobjekts 102 kratzfest bzw. bruchfest ausgebildet werden. Kratz- und/oder bruchfeste Schichten können beispielsweise durch die Methoden der Nanotechnik aufgetragen werden.

Claims

Verfahren zur Echtheitsbestimmung der individual-typischen Merkmale von Prüfobjekten und/oder zur Lebenderkennung von Prüfpersonen bei der Identifikation und/oder Verifikation dieser Merkmale, insbesondere zum Determinieren von Falsifikaten, Nachbildungen oder Rückständen auf der Auflagefläche bei der Auswertung von Merkmalen der Fingerkuppen, gekennzeichnet durch, (a) die Detektion von wenigstens einem interdependenten physikalischen und/oder physiologischen Parameter und/oder Parmeteränderung des Prüfobjekts (100) und/oder der Auflagefläche (102), wobei ein interdependenter Parameter aus wenigstens einem grundlegenden und/oder generierenden und wenigstens einem dependenten Parameter besteht, (b) die Bildung von wenigstens einer Wechselbeziehung dieser interdependenten Parameter, und (c) die Auswertung wenigstens einer Wechselbeziehung.
Verfahren zur Echtheitsbestimmung der individual-typischen Merkmale von Prüfobjekten und/oder zur Lebenderkennung von Prüfpersonen bei der Identifikation und/oder Verifikation dieser Merkmale, insbesondere zum Determinieren von Falsifikaten, Nachbildungen oder Rückständen auf der Auflagefläche bei der Auswertung von Merkmalen der Fingerkuppen, gekennzeichnet durch, (a) die Detektion von wenigstens einem Textur-, Schicht- und/oder Strukturparameter von wenigstens einer latenten grundlegenden und/oder generierenden Schicht und/oder Raumstruktur und/oder von wenigstens einem Textur-, Schicht- und/oder Strukturparameter von wenigstens einer dependenten Schicht und/oder Raumstruktur des Prüfobjekts (100), (b) die Detektion von wenigstens einem Textur-, Schicht- und/oder Strukturparameter von wenigstens einer das Prüfobjekt äußerlich abschließenden Schicht, Hülle und/oder Raumstruktur, und (c) die Auswertung der Parameter, insbesondere durch Vergleich, Korrelation und/oder Bildung von Wechselbeziehungen der detektierten Parameter.
Verfahren zur Echtheitsbestimmung der individual-typischen Merkmale von Prüfobjekten und/oder zur Lebenderkennung von Prüfpersonen bei der Identifikation und/oder Verifikation dieser Merkmale, insbesondere zum Determinieren von Falsifikaten, Nachbildungen oder Rückständen auf der Auflagefläche bei der Auswertung von Merkmalen der Fingerkuppen, gekennzeichnet durch, (a) die Detektion von wenigstens einem interdependenten physikalischen und/oder physiologischen Parameter und/oder Parmeteränderung des Prüfobjekts (100) und/oder der Auflagefläche (102), (b) die Bestimmung von wenigstens einem grundlegenden und/oder generierenden Attribut aus einem oder mehreren interdependenten Parameter des Prüfobjekts und/oder der Auflagefläche, (c) die Bestimmung von wenigstens einem dependenten Attribut aus einem oder mehreren interdependenten Parameter des Prüfobjekts und/oder der Auflagefläche, (d) die Bildung von wenigstens einer Wechselbeziehung von wenigstens einem grundlegenden und/oder generierenden Attribut zu wenigstens einem dependenten Attribut, und (e) die Auswertung wenigstens einer Wechselbeziehung dieser Attribute.
Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass wenigstens ein interdependenter Parameter und wenigstens ein skalarer Parameter zu einem Attribut zusammengefasst wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 3 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass wenigstens ein Attribut aus Textur-, Schicht-, Struktur- und/oder Raumstrukturparameter und Feuchtigkeitsparameter, Auflagedruckparameter, Leitfähigkeitsparameter und/oder Impedanzparameter des Prüfobjekts (100) und/oder der Auflagefläche (102) gebildet und/oder ausgewertet wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass bei überwiegender oder einer gewählten prozentualen Übereinstimmung wenigstens einer Wechselbeziehung der Attribute und/oder der interdependenten Parameter dem Prüfobjekt (100) ein positives Prozedurergebnis zugeordnet wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass bei fehlender oder unzureichender Wechselbeziehung der Attribute und/oder interdependenten Parameter dem Prüfobjekt (100) und/oder Auflagefläche (102) bei deren Identifikation ein negatives Prozedurergebnis zugeordnet wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass bei einem positiven Prozedurergebnis, insbesondere bei der Bestimmung der Echtheit von Merkmalen, wenigstens ein individual-typisches Merkmal aufgenommen und ausgewertet wird und/oder bei einem negativen Prozedurergebnis das Prüfobjekt (100) von der Identifizierung ausgeschlossen und/oder zurückgewiesen wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass wenigstens ein Parameter, Attribut und/oder Wechselbeziehung durch Korrelationsalgorithmen, Vergleich mit Referenzen, Vergleich mit Funktionen oder Tabellen, Vergleich mit Kartendarstellungen, Regression, Histogramm-Auswertung, unscharfer Vergleich, Fuzzy-Logik, Neuronale Netze, Prinzip der kleinsten Quadrate, Vergleich der spektralen Steigung und spektralen Amplitude von den die Parameter, die Attribute und/oder die Wechselbeziehung wiedergebenden Messdaten oder Kombinationen davon geschaffen wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass wenigstens ein Attribut und/oder Wechselbeziehung von interdependenten Parameter aus den die Parameter wiedergebenden Messsignale gebildet und/oder ausgewertet wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10, dadurch gekennzeichnet, dass zur Auswertung von Parameter, Attributen und/oder Wechselbeziehungen wenigstens ein axiales, laterales und/oder vorzugsweise dreidimensionales Raster auf das Prüfobjekt oder Prüfstelle gelegt wird, wobei die aufzunehmenden Daten vorzugsweise räumlich und/oder zeitlich bezüglich des Rasters quantifiziert werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11, dadurch gekennzeichnet, dass physikalische und/oder physiologische Parameter, Attribute und/oder Wechselbeziehungen genutzt werden, die sich während der Detektion nicht signifikant verändern.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass die Detektion und/oder Auswertung vom genetischen Code angelegten Hautschichten und/oder Hautgrenzschichten, vorzugsweise der Epidermis (1), Dermis (3) und/oder Region zwischen Epidermis (1) und Dermis (3), insbesondere die Region der Stratum-Papillare (4) und/oder die Region der Stratum-Retikulare und/oder die Region der Epithelschichten, vorgesehen ist.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass wenigstens eine Detektion und/oder Auswertung einer Größe und/oder eines Ergebnisses abhängig von Wert einer anderen Größe und/oder Ergebnisses wenigstens in einem weiteren Durchgang wiederholt wird, wobei eine Begrenzung der Wiederholungen vorgesehen ist.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 14, dadurch gekennzeichnet, dass wenigstens ein physikalischer und/oder physiologischer Parameter und/oder Attribut und/oder Wechselbeziehung: (a) aus der Charakteristik, Morphologie, Physik, Physiologie und/oder Biologie von biologischen Matrizen, insbesondere Haut, Hautschichten, Hautgrenzschichten, Hautstrukturen, und/oder merkmaltragende biologische Matrizen, insbesondere quasiperiodische Strukturen und/oder Textur der Haut der Fingerbeere, (b) und/oder aus dem Bereich von mikroskopischen Zellen oder Zellverbänden, vorzugsweise der Keratinisierung und/oder der Lipidierung von Haut bis zu makroskopischen Schichten und/oder Grenzschichten und/oder Strukturen gebildet und ausgewertet wird, (c) oder aus der Charakteristik, Morphologie, Physik, Physiologie und/oder Biologie wenigstens einer dependenten Hautschicht, Hautgrenzschicht und/oder Hautstruktur, insbesondere von der äußeren Papillarstruktur, vorzugsweise Papillarlinien/Hautleisten, und/oder wenigstens einer tieferen generierenden Hautschicht, Hautgrenzschicht und/oder Hautstruktur, insbesondere von der inneren Papillarstruktur, vorzugsweise Stratum-Papillare, gebildet und ausgewertet wird, (d) oder aus der Charakteristik und/oder Rasterung der Schweißporen der Haut, insbesondere der in deren spiralförmigen Bereich hervorgerufene Abweichung, Unregelmäßigkeit und/oder Diskontinuität in den Hautschichten, gebildet und ausgewertet wird, wobei das Raster der Schweißporen insbesondere als Referenz für Detektionen und/oder Auswertungen, vorzugsweise zur Bestimmung des Scheitelpunkt einer Hautleiste und/oder Bestimmung der absoluten und/oder relativen Detektionstiefe dient, (e) oder aus dem Raum/Zwischenraum zwischen Prüfobjekt (100) und Auflagefläche (102) gebildet und ausgewertet wird, (f) oder aus der Blutzirkulation in den Kapillaren der Haut, insbesondere der Veränderung an Gewebe der Haut, Zellen und/oder Zellverbänden aufgrund von Ischämie gebildet und ausgewertet wird, (g) oder aus der Charakteristik, Morphologie und/oder Physik von kondensierter Materie, insbesondere Dokumenten, Datenträgern, Ausweisen gebildet und ausgewertet wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 15, dadurch gekennzeichnet, dass das Prüfobjekt (100) und/oder die Auflagefläche (102) durch Strahlung mit Welleneigenschaften, vorzugsweise Ultraschallstrahlung und/oder elektromagnetische Strahlung, bestrahlt wird, und dass die Reflektion, Absorption, Streuung, Beugung, Dispersion, Brechung oder Kombinationen davon detektiert und ausgewertet wird, wobei die Welleneigenschaften, insbesondere die Wellenlänge, entsprechend den zu detektierenden Parameter gewählt wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 16, dadurch gekennzeichnet, dass das Prüfobjekt (100) und/oder die Auflagefläche (102) durch Felder, vorzugsweise dynamische und/oder statische elektrische Felder beaufschlagt wird, wenigstens eine Feldeigenschaft, insbesondere Feldstärke und/oder Polarisation und/oder Influenz und/oder Depolarisation, und/oder Kapazität detektiert und ausgewertet wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 17, dadurch gekennzeichnet, dass wenigstens ein Sender/Generator zum Aussenden von Strahlung, und/oder Felder vorgesehen ist und über eine gewählte Zeitdauer sendet, und dass wenigstens ein Detektor zur Erfassung von Strahlung, Wellen und/oder Felder vorgesehen ist und über eine gewählte Zeitdauer erfasst, wobei die Parameter der Sender und/oder Detektoren vorzugsweise Amplitude, Frequenz, Phase, Polarisation, Kohärenz, Sensitivität, Selektivität oder dergleichen einstellbar ist und/oder angepasst wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 18, dadurch gekennzeichnet, dass wenigstens ein Tiefenselektionsmittel, vorzugsweise Wellensteuerungsverfahren, Phasensteuerungsverfahren, Zeitanalyseverfahren, Geometrie von strahlenden und/oder empfangenden Flächen/Körper, Frequenz der einstrahlenden Energie oder Wellen, und/oder konfokale Fokussierung vorgesehen ist, um Messsignale von einer bestimmten Tiefe des Prüfobjekts (100) und/oder Auflagefläche (102) zu erfassen und/oder Messsignale in eine bestimmte Tiefe zu senden, wobei die Tiefe gewählt wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 19, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Detektion von physikalischen und/oder physiologischen Parameter: (a) wenigstens ein gesendetes Signal in der Frequenz und/oder Amplitude zeitlich geändert wird und die durch das Prüfobjekt (100) und/oder Auflagefläche (102) modulierte Frequenz und/oder modulierte Amplitude, vorzugsweise die modulierte Frequenzverschiebung zwischen den gesendeten und detektierten Signalen ausgewertet wird, (b) und/oder aus einem detektiertem Signal die Hochfrequenzanteile, vorzugsweise durch einen Detektor mit Tiefpassfilterung herausgefiltert werden, die daraus resultierende Hüllkurve differenziert und/oder hochpassgefiltert wird, (c) und/oder Vielfachstreuung des Prüfobjekts (100) und/oder der Auflagefläche (102) detektiert wird und die Detektion entlang eines, vorzugsweise vielfach streuenden Weges erfolgt, (d) und/oder kohärente oder niederkohärente Wellen in das Prüfobjekt (100) und/oder die Auflagefläche (102) gesendet werden und das Interferenzsignal der Objektwellen und Referenzwellen in bestimmten Messpfaden durch wenigstens ein Detektor erfasst und ausgewertet wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 20, dadurch gekennzeichnet, dass die detektierten Signale des Prüfobjekts (100) und/oder Auflagefläche (102), vorzugsweise durch eine FFT oder FHT, in spektrale Signale transformiert werden und die jeweils verschiedenen spektralen Signale die unterschiedlichen Parameter des Prüfobjekts und/oder Auflagefläche wiedergeben und ausgewertet werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 21, dadurch gekennzeichnet, dass an wenigstens einer Prüfstelle des Prüfobjekts (100) und/oder der Auflagefläche (102) der frequenzabhängige Streu- und/oder Rückstreukoffizent, insbesondere der keratin-typische Rückstreukoffizent von biologischen Matrizen und/oder Haut/Hautschichten detektiert und/oder ausgewertet wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 22, dadurch gekennzeichnet, dass die Sender und/oder Detektoren von Signalen als elektroakustische Wandler, vorzugsweise als Ultraschallwandler aus piezoelektrischen Keramiken, piezoelektrischen Folien und/oder piezoelektrischen Halbleiter ausgeführt sind, wobei die Wandler gleichzeitig oder zeitlich versetzt als Sender und/oder Detektoren verwendet werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 23, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Auswertung von physikalischen und/oder physiologischen Parameter: (a) aus einem detektiertem Signal wenigstens ein zeitlich gewähltes Intervall gebildet wird, die Informationen des Intervalls spektral transformiert werden und die spektrale Steigung und/oder die spektrale Amplitude aus wenigstens einem spektralen Intervall gebildet und ausgewertet wird, (b) alternativ aus den spektralen Signalen wenigstens eine Approximation, vorzugsweise eine lineare Regession in wenigstens einem gewähltem Intervall gebildet und ausgewertet wird, wobei die spektrale Steigung und/oder die spektrale Amplitude des jeweiligen Intervalls durch die Parameter der Regression wiedergeben wird, (c) alternativ die Dispersion der spektralen Steigung und/oder spektralen Amplitude in wenigstens einem gewählten Intervall, vorzugsweise als Funktion der Tiefe gebildet und ausgewertet wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 24, dadurch gekennzeichnet, d ass die Auswertung der Parameter des Prüfobjekts (100) und/oder Auflagefläche (102): (a) durch wenigstens ein Vergleich und/oder Korrelation mit Referenzinformationen vorgesehen ist, wobei die Referenzinformationen, vorzugsweise in Form von Klassifikationen und/oder Karten und/oder Tabellen und/oder Funktionen und/oder Regressionen und/oder Prinzip der kleinsten Quadrate und/oder Histogrammen und/oder Messkurven gebildet werden, (b) und/oder wenigstens ein unscharfer Vergleich, insbesondere mittels Fuzzy-Logik oder Neuronale Netze, vorgesehen ist, (c) und/oder wenigstens ein Referenzmodell des Prüfobjekts (100) und/oder Auflagefläche (102) vorgesehen ist und Messdaten vorzugsweise Frequenz- oder Impulsfolgen des Prüfobjekts und/oder der Auflagefläche in das Referenzmodell eingepasst werden, wobei die gesuchten Parameter aus wenigstens einer gespeicherten Referenz entnommen werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 25, dadurch gekennzeichnet, dass Informationen des Prüfobjekts (100) und/oder der Auflagefläche (102), vorzugsweise spektrale Steigungen und/oder spektrale Amplituden: (a) in wenigstens einer Klassifikation, vorzugsweise einer Karte gespeichert und ausgewertet werden, wobei Informationen, insbesondere spektrale Steigungen und spektrale Amplituden mit etwa gleichen physikalischen und/oder physiologischen Parameter zu wenigstens einer Region (122–126) und/oder Mischregion (127a–127d) zusammengefasst und/oder Referenzen gebildet werden, (b) die jeweils verschiedenen Regionen die unterschiedlichen Parameter des Prüfobjekts und/oder Auflagefläche wiedergeben, und/oder (c) wenigstens eine Diskriminierungfunktion vorgesehen ist, die aus spektralen Steigungen und/oder spektralen Amplituden und/oder Karten und/oder Regionen relative oder absolute Werte der Parameter des Prüfobjekts und/oder Auflagefläche erzeugt.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 26, dadurch gekennzeichnet, dass wenigstens ein Gütemerkmal zum Festlegen wenigstens einer Systemgüte, vorzugsweise von Detektionsschritten und/oder Auswerteschritten vorgesehen und/oder ausgewertet wird, wobei wenigstens eine Eigenschaft und/oder Methode des Erkennungssystems durch wenigstens eine Auswertung eines Gütemerkmals auf veränderliche und/oder unbekannte Prüfobjektparameter eingestellt wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 27, dadurch gekennzeichnet, dass wenigstens ein Sensor für Parameter (92) und/oder Merkmale (91) bifunktional zur Detektion genutzt wird und für die jeweilige Anwendung angepasste, vorzugsweise umschaltbare Detektionseigenschaften besitzt, wobei vorzugsweise die Parametersensoren zur Merkmaldetektion vorgesehen sind.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 28, dadurch gekennzeichnet, dass durch wenigstens eine Information, Ergebnis und/oder Wirkung einer Detektion, Auswertung und/oder Wechselbeziehung der Parameter und/oder Attribute des Prüfobjekts (100) und/oder der Auflagefläche (102): (a) das Generieren von kryptologischer Schlüssel, vorzugsweise von Sitzungsschlüssel, und/oder zum Generieren von unabhängigen Werten, vorzugsweise von Zufallszahlen, (b) die Aufnahme von individual-typischen Merkmalen, (c) die Kommunikation mit anderen Systemkomponenten oder Benutzer, insbesondere eine Signalisierung auslöst, wobei die Signalisierung an ein Benutzer vorzugsweise optisch, akustisch, mechanisch, die Gefühle eines Menschen beeinflussend, mittels Piktogrammen oder Kombinationen davon ausgeführt ist, (d) das Wechseln eines energiesparenden Modus in ein Betriebsmodus, und/oder (e) die Verschlüsselung von Informationen initiiert wird.
Vorrichtung zur Durchführung der Verfahren nach einem oder mehreren vorhergehenden Ansprüchen, dadurch gekennzeichnet, dass wenigstens ein Sensor oder Sensorsystem zur Detektion von physikalischen und/oder physiologischen Parameter (92, 21), wenigstens eine logische und/oder physikalische Auswerteeinheit (22, 141, 181, 183, 185, 188, 190) zur Auswertung der Parameter, wenigstens eine Einrichtung zur Detektion von individual-typischen Merkmalen (91, 10), wenigstens ein Interface (137) zur Übertragung und/oder Darstellung von Daten vorgesehen ist.
Vorrichtung nach Anspruch 30, dadurch gekennzeichnet, dass wenigstens ein Generator (131, 132), vorzugsweise Sinus-Generatoren, Burst-Generatoren, DDS-Generatoren und/oder Impuls-Generatoren und wenigstens eine Quantifizierung (133), vorzugsweise Synchrondemodulator, integrierende Messwandler (Dual-Slope), synchronisierte Verstärker (Lock-in Amplifier) und/oder A/D-Wandler vorgesehen ist, wobei die Generatoren und/oder die Quantifizierung in den jeweiligen Parameter einstellbar ausgeführt sind.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 30 bis 31, dadurch gekennzeichnet, dass wenigstens eine Einrichtung (145), vorzugsweise ein Kryptoprozessor zur Verschlüsselung und/oder Entschlüsselung von Daten, Auswerteergebnisse, Teilergebnisse, Datenkanäle, Generieren von Zufallszahlen, Erzeugen und/oder Prüfen einer digitalen Signatur oder dergleichen vorgesehen ist.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 30 bis 32, dadurch gekennzeichnet, dass wenigstens ein Speicher (140, 143, 186), vorzugsweise zur nichtflüchtigen Speicherung der Ergebnisse und/oder des zeitlichen Verlaufs der Ergebnisse und/oder Teilergebnisse des Verfahrens, prüfobjektspezifischen Daten, systemspezifische Merkmale, Referenzen der individual-typischen Merkmale, Referenzen von physikalischen und/oder physiologischen Parameter und/oder deren Wechselbeziehungen, Referenzen von Gütemerkmalen, Referenzen der jeweiligen Sensorparameter, Referenzen von kryptologischen Verfahren, ausführbarer Maschinencode oder Kombinationen davon vorgesehen ist.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 30 bis 33, dadurch gekennzeichnet, dass wenigstens ein Selbsttest (148) und/oder Selbstdiagnose zur Funktionsprüfung der Sensoren, elektronische Schaltungen, elektrischen Modulverbindungen, Speicher, Schnittstellen oder dergleichen vorgesehen ist, wobei vorzugsweise beim Fehlschlagen einer Testfunktion ein Störungsprogramm ausgeführt, Alarm signalisiert und/oder Sperrung des Systems oder Teilsystems bewirkt wird.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 30 bis 34, dadurch gekennzeichnet, dass wenigstens eine Einrichtung (138) zur Reduzierung des Leistungsaufnahme und/oder des Energieverbrauchs, vorzugsweise eine Zykluszeitsteuerung und/oder Spannungssteuerung des Systems vorgesehen ist, wobei vorzugsweise permanent, periodisch oder zeitlich gesteuert die für die jeweils nicht genutzten Systemkomponenten in einen Leistung/Energie einsparenden Betriebsmodus gesetzt werden.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 30 bis 35, dadurch gekennzeichnet, dass wenigstens ein Umschalter (134), zum Umschalten von einem oder mehreren Sensor(en) zwischen Merkmalaufnahme und Parameterdetektion vorgesehen ist, wobei die Umschaltung vorzugsweise durch elektronische Schalter ausgeführt ist.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 30 bis 36, dadurch gekennzeichnet, dass wenigstens ein Parametersensor (92) und/oder Merkmalsensor (91): (a) als kapazitiver, optischer, thermischer, akustooptischer und/oder vorzugsweise akustischer Sensor mit ebener oder gewölbter Auflagefläche (102) ausgeführt ist, (b) in etwa matrixartig oder zeilenartig auf einem vorzugsweise flexiblen gemeinsamen Substrat angeordnet und/oder aneinander gefügt sind, wobei das Prüfobjekt etwa gleichmäßig abgedeckt oder abtastbar ist, und/oder (c) mit vergüteter Oberfläche und/oder vergüteter Auflagefläche, vorzugsweise kratzfest und/oder bruchfest ausgebildet ist.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 30 bis 37, dadurch gekennzeichnet, dass wenigstens eine steuernde und/oder rechnende Einheit als digitale und/oder analoge Rechnenschaltung, Mikorechner, Signalprozessor, programmierbare Logik oder dergleichen ausgeführt ist.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 30 bis 38, dadurch gekennzeichnet, dass wenigstens eine energieabsorbierende und/oder energieableitende Einrichtung, vorzugsweise Metallisierungen und/oder Dämpfer zur Reduktion des Energietransfers zwischen dem System und/oder Systemkomponenten und anderen Einrichtungen, insbesondere von mechanischer Energie, elektromagnetischer Energie, elektrischer Feldenergie und/oder deren Interferenzen vorgesehen ist.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 30 bis 39, dadurch gekennzeichnet, dass die Vorrichtung ein logischer und/oder physikalischer Bestandteil wenigstens einer anderen, insbesondere mobilen Einrichtung, Datenträger, elektronisches Dokument, Informationssystem, Terminal, digitaler Ausweis, Chip-Card oder dergleichen ist und über wenigstens eine, vorzugsweise drahtlose Schnittstelle, insbesondere zur Übertragung von Energie und/oder Informationen verbunden und/oder verbindbar ist.