230px|mini| Die Biometrie (auch Biometrik – von altgriechisch bíos „Leben“ und métron „Maß, Maßstab“) ist eine Wissenschaft, die sich mit Messungen an Lebewesen und den dazu erforderlichen Mess- und Auswerteverfahren beschäftigt.
Je nach Anwendungsbereich gibt es unterschiedliche Definitionen. Christoph Bernoulli benutzte 1841 als einer der ersten Wissenschaftler den Begriff BiometrieHandbuch der Populationistik. S. 389, 1841. in einer wörtlichen Interpretation für die Messung und statistische Auswertung der menschlichen Lebensdauer.
Der Begriff der Biometrie besitzt die zwei Facetten der biometrischen Statistik und der biometrischen Erkennungsverfahren, die auch in der Praxis getrennt sind.
Bei biometrischer Statistik geht es um die Entwicklung und Anwendung statistischer Methoden zur Auswertung von Messungen aller Art an lebenden Wesen. Sie wird intensiv von allen Lebenswissenschaften genutzt. Wegbereiter der wissenschaftlichen Methodik war Karl Pearson (1857–1936). In diesem Kontext wird Biometrie auch als Synonym für Biostatistik verwendet.
Als Erkennungsverfahren setzte man schon früh die Biometrie zur Personenidentifikation ein. So entwickelte Alphonse Bertillon 1879 ein später Bertillonage genanntes System zur Identitätsfeststellung, das auf 11 Körperlängenmaßen basierte (Anthropometrie). 1892 legte Francis Galton den wissenschaftlichen Grundstein für die Nutzung des FingerabdrucksFrancis Galton and Fingerprints, Finger Prints, 1892 (Daktyloskopie).
Heute definiert man Biometrie im Bereich der Personenerkennung auch als automatisierte Erkennung von Individuen, basierend auf ihren Verhaltens- und biologischen Charakteristika.ISO/IEC: Harmonized Biometric Vocabulary
Weitere Anwendungsgebiete der Biometrie sind beispielsweise automatisierte Krankheits-Diagnoseverfahren.
Biometrie lebt vom Zusammenspiel der Disziplinen Lebenswissenschaften, Statistik, Mathematik und Informatik. Erst die heutige Informationstechnologie macht es möglich, die hohen Rechenleistungsanforderungen üblicher biometrischer Verfahren zu bewältigen.
Biometrische Statistik
Biometrie als Entwicklung und Anwendung statistischer Methoden im Rahmen empirischer Untersuchungen an Lebewesen dient dem wissenschaftlichen Erkenntnisgewinn, der Entscheidungsfindung und der wirtschaftlichen Optimierung von Produkten. Hier einige Beispiele:
Biologie Epidemiologie: Erforschung von Krankheitsursachen, Verbreitungswegen und Umwelteinflüssen, z. B. zur Unterstützung einer effektiven Gesundheitspolitik und Krankheitsvorbeugung Forstwirtschaft Genetik: Untersuchung der genetischen Komponenten von Krankheiten zur besseren Vorbeugung und Steigerung der Heilungschancen Landwirtschaft: Futtermittelentwicklung und -optimierung; Pflanzenzucht, Ertragsoptimierungen in Abhängigkeit von Umweltparametern Medizin: Ermittlung von Risikofaktoren bei bestimmten Krankheiten; Klinische Studien im Vorfeld von Arzneimittelzulassungen zur Bestimmung von Wirkungen und Nebenwirkungen, Bewertung des Nutzen-Risiko-Verhältnisses Versicherungsmathematik: Berechnung und Prognose der relevanten Parameter für Lebensversicherer, z. B. der Sterbetafel. Veterinärmedizin: Abbauverhalten von Arzneimitteln; Erforschung von Krankheitsursachen, Verbreitungswegen und Umwelteinflüssen
Biometrische Erkennungsverfahren Biometrische Erkennungsmethoden haben in den letzten Jahren einen enormen Aufschwung erlebt. Der technologische Fortschritt erlaubt in zunehmendem Maße die rasche Messung biologischer Charakteristika und deren Auswertung mit vertretbarem Aufwand und hoher Qualität. Der Einsatz von Biometrie ist ein vielversprechender Ansatz, das ungelöste Problem vieler Sicherheitskonzepte zu lösen: Wie verbindet man Identitäten und die dazugehörigen Rechte mit den die richtige Identität aufweisenden physischen Personen?
Biometrische Charakteristika Beim Einsatz der Biometrie zur automatisierten Erkennung von Personen kommt es darauf an, individuelle biometrische Verhaltens- oder Körpercharakteristika zu finden, die sich u. a. durch folgende Eigenschaften auszeichnen: Einmaligkeit: Der Messwert des Charakteristikums ist für möglichst alle Personen unterschiedlich Konstanz: Der Messwert hängt nicht vom Alter der Person oder dem Messzeitpunkt ab Messbarkeit: Es sollte eine gut definierbare Messgröße existieren, für die es geeignete Sensoren gibt Universalität: Das Charakteristikum kommt bei möglichst vielen Personen vor.
Biometrische Charakteristika werden häufig unterschieden in aktiv/passiv, verhaltens-/physiologiebasiert oder dynamisch/statisch. Zu den langfristig stabilen verhaltensbasierten Charakteristika zählen die Stimme, die Hand- oder Unterschrift, das Tippverhalten und die Gangdynamik. Langfristig stabile physiologische Charakteristika sind beispielsweise der Fingerabdruck, die Iris oder die Handgeometrie. Diese Unterscheidung ist zwar weitgehend akzeptiert, es existieren aber Grenzbereiche. So sind die meisten verhaltensbasierten biometrischen Charakteristika beeinflusst durch die Physiologie, etwa die Stimme durch den Sprachapparat des Menschen.
Als biometrische Charakteristika können u. a. verwendet werden: DNA (mobiler DNA-Test, genetischer Fingerabdruck) Fingerabdruck (Fingerlinienbild) Gangerkennung (engl. automatic gait recognition) Gesichtsgeometrie Handgeometrie Handlinienstruktur Handvenenstruktur Iris (Regenbogenhaut) / Iris-Erkennung Körpergeruch Körpergröße (Anthropometrie) Lippenbewegung, meist im Zusammenhang mit Stimmerkennung (Klangfarbe) Nagelbettmuster Ohrform Retina (Augenhintergrund) Stimme / Sprecherauthentifizierung (nicht zu verwechseln mit Spracherkennung) Tippverhalten auf Tastaturen (engl. keystroke dynamics) Unterschrift (statisch, dynamisch, auch Handschrift) Zahnabdruck
Realisierung und Funktionsweise Ein biometrisches Erkennungssystem setzt sich im Wesentlichen aus den Komponenten Sensor (Messwertaufnehmer), Merkmalsextraktion und Merkmalsvergleich zusammen. Welche Arten von Sensoren zum Einsatz kommen, hängt stark vom biometrischen Charakteristikum ab. So ist eine Videokamera für die meisten Charakteristika geeignet; für die Fingerabdruckerkennung kommen auch andere bildgebende Verfahren in Frage. Die Sensorkomponente liefert als Ergebnis ein biometrisches Sample. Die Merkmalsextraktion entfernt mittels komplexer Algorithmen alle vom Sensor gelieferten Informationen, die nicht die geforderten Merkmalseigenschaften erfüllen und liefert als Ergebnis die biometrischen Merkmale. Der Merkmalsvergleicher errechnet schließlich einen Vergleichswert (Score) zwischen dem in der Einlernphase gespeicherten biometrischen Template und dem aktuellen, von der Merkmalsextraktion gelieferten Datensatz. Über- bzw. unterschreitet dieser Vergleichswert eine (einstellbare) Schwelle, gilt die Erkennung als erfolgreich.
In der „Einlernphase“, dem Enrolment, werden die biometrischen Merkmalsdaten als Referenzmuster in digitaler Form verschlüsselt abgespeichert. Beim nächsten Kontakt mit dem biometrischen System wird ein aktuelles Sample aufgenommen und mit dem Referenzmuster (Template) verglichen. Das System entscheidet dann, ob die Ähnlichkeit der beiden Muster hinreichend hoch ist und damit beispielsweise ein Zutritt erfolgen darf oder nicht.
Die wichtigsten Erkennungsarten sind die Verifikation und die Identifikation. Bei der Verifikation muss die zu verifizierende Person dem System zunächst ihren Namen oder ihre User-ID mitteilen. Danach entscheidet das biometrische System, ob die Person zum zugehörigen Referenzmerkmalsdatensatz gehört oder nicht. Bei der Identifikation offenbart die zu erkennende Person ausschließlich ihr biometrisches Charakteristikum, das System ermittelt daraus durch Vergleich mit den Referenzmerkmalsdatensätzen aller Nutzer den zugehörigen Namen bzw. die User-ID.
Leistungskriterien Da die vom biometrischen Sensor gelieferten Samples starken statistischen Schwankungen unterliegen, kann es gelegentlich zu Falscherkennungen kommen. Die Zuverlässigkeit der Identifikation bzw. Verifikation wird hauptsächlich nach zwei Kriterien beurteilt: nach der Zulassungsrate Unberechtigter und nach der Abweisungsrate Berechtigter: Falschakzeptanzrate (FAR) = Zulassungsrate Unberechtigter Falschrückweisungsrate (FRR) = Abweisungsrate Berechtigter Beide Raten hängen gegenläufig vom Entscheidungsschwellwert ab: Eine höher gewählte Schwelle verringert zwar die FAR, erhöht zugleich aber die FRR und umgekehrt. Deshalb ergibt z. B. die alleinige Angabe der FAR ohne zugehörige FRR keinen Sinn. Bei einer FRR von 10 % kann die (Verifikations-) FAR bei guten biometrischen Systemen je nach Charakteristikum Werte von 0,1 % bis < 0,000001 % erreichen.
Während die FAR bei Verfikationssystemen bei gegebener Entscheidungsschwelle eine Konstante ist, wächst sie bei Identifikationssystemen mit der Zahl der gespeicherten Referenzdatensätze. Näherungsweise ergibt sich die resultierende Gesamt-FAR aus der Multiplikation der zugrunde liegenden Verifikations-FAR mit der Zahl der Datensätze. Dies ist der Grund, warum nur stark distinktive Charakteristika wie Iris und Zehnfingerprint eine zuverlässige Identifikation über große Datenbasen mit Millionen von Einträgen ermöglichen.
Schließlich beschreibt die Falschenrolmentrate (FER) = Rate erfolgloser Enrolments den Umstand, dass nicht jedes biometrische Charakteristikum bei jedem Menschen jederzeit in ausreichender Qualität zur Verfügung steht. Die FER hängt nicht nur von der jeweiligen Verfassung des biometrischen Charakteristikums ab, sie wird wie die anderen Fehlerraten auch durch die Leistungsfähigkeit der Technik und die Mitwirkung der enrolten Testperson beeinflusst.
In der Regel lassen sich die beschriebenen Fehlerraten nicht theoretisch berechnen, sondern sind in aufwändigen statistischen Untersuchungen zu ermitteln. Dabei steigt der Aufwand mit abnehmenden Fehlerraten umgekehrt proportional an. Verfahren zur Leistungsprüfung und -auswertung für biometrische Systeme beschreibt die Norm ISO/IEC 19795.
Bei biometrischen Systemen spielt aber auch die Erkennungszeit eine große Rolle. Neben der Sicherheit und Zuverlässigkeit sind die Benutzerakzeptanz und die Gebrauchstauglichkeit (usability) bei der Beurteilung eines biometrischen Systems entscheidende Kriterien.
Anwendungen 230px|mini|Iris-Erkennung mit einem Handgerät Biometrische Erkennungsverfahren sind fast überall einsetzbar, wo die Identität einer Person direkt oder indirekt eine Rolle spielt. Allerdings sind nicht notwendigerweise alle Anwendungen erfolgreich. Wichtig ist, dass die Anwendung und die Möglichkeiten eines speziellen biometrischen Charakteristikums zusammenpassen. Die gängigsten Verfahren sind die Verifikation mit Karte/Ausweis und die reine Identifikation, bei der der Anwender ausschließlich über das biometrische Charakteristikum authentifiziert wird. Letzteres ist zwar sehr komfortabel, stellt aber mit steigender Nutzerzahl hohe Anforderungen an das biometrische Charakteristikum (FAR), die Rechenleistung und den Datenschutz und ist in der Regel nicht für sicherheitskritische Bereiche geeignet. Bei Benutzung eines Ausweises können die biometrischen Referenzdaten in einem Chip gespeichert oder auf der Karte als 2D-Strichcode aufgedruckt sein. Es gibt auch Systeme, die die Karte nur als Pointer für den in einer Datenbank gespeicherten Referenzdatensatz nutzen.
Automatisierte Fingerabdruck-Identifizierungssysteme (AFIS) unterstützen den Daktyloskopen beim Vergleich von Tatortfingerabdruckspuren mit den gespeicherten oder abzunehmenden Fingerabdrücken von Straftätern bzw. Verdächtigen. Während die manuelle Auswertung von Fingerabdrücken in Deutschland bereits seit 1903 zu den bewährten Ermittlungswerkzeugen der Kriminalpolizei gehört, fanden die ersten computergestützten Verfahren in den 1980er Jahren in den USA und 1993 in Deutschland Eingang in die Ermittlungsarbeit.