القياسات الحيوية هي قياسات الجسم والحسابات المتعلقة بالخصائص البشرية. يتم استخدام المصادقة البيومترية (أو المصادقة الواقعية) في علوم الكمبيوتر كشكل من أشكال التحديد والتحكم في الوصول. كما أنه يستخدم لتحديد الأفراد في مجموعات تحت المراقبة.

المعرفات البيومترية هي الخصائص المميزة والقابلة للقياس المستخدمة لتسمية الأفراد ووصفهم. غالبًا ما يتم تصنيف المعرفات البيومترية على أنها خصائص فسيولوجية ترتبط بشكل الجسم. ومن الأمثلة على سبيل المثال ، على سبيل المثال لا الحصر بصمات الأصابع ، عروق النخيل ، التعرف على الوجه ، الحمض النووي ، طباعة النخيل ، هندسة اليد ، التعرف على القزحية ، شبكية العين ، الرائحة/الرائحة.

تتضمن تكنولوجيا تحديد الهوية الحيوية علوم الكمبيوتر والبصريات والصوتيات وغيرها من العلوم الفيزيائية ، والعلوم البيولوجية ، وأجهزة الاستشعار الحيوية ومبادئ الإحصاء الحيوي ، وتكنولوجيا الأمن ، وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والعديد من العلوم الأساسية الأخرى وتقنيات التطبيقات المبتكرة. إنها حلول تقنية متعددة التخصصات كاملة.

في السنوات الأخيرة ، مع تطوير الذكاء الاصطناعي ، أصبحت تكنولوجيا تحديد الهوية الحيوية أكثر نضجًا. في الوقت الحاضر ، تعتبر تكنولوجيا التعرف على الوجه هي أكثر القياسات الحيوية.

الاعتراف بالوجه

تشمل عملية التعرف على الوجه جمع الوجه ، والكشف عن الوجه ، واستخراج ميزة الوجه والتعرف على مطابقة الوجه. تستخدم عملية التعرف على الوجه تقنيات مختلفة مثل خوارزمية Adaboos ، والشبكة العصبية التلافيفية ودعم آلة متجه في التعلم الآلي.

عملية التعرف على الوجه

في الوقت الحاضر ، تم تحسين صعوبات التعرف على الوجه التقليدية بما في ذلك دوران الوجه ، والانسداد ، والتشابه ، وما إلى ذلك إلى حد كبير ، مما يحسن إلى حد كبير من دقة التعرف على الوجه. الوجه ثنائي الأبعاد ، الوجه ثلاثي الأبعاد ، الوجه متعدد الأطياف ، كل وضع له سيناريوهات تكيفية مختلفة للاستحواذ ، ودرجة أمن البيانات وحساسية الخصوصية ، وما إلى ذلك ، وإضافة التعلم العميق للبيانات الكبيرة تجعل خوارزمية التعرف ثلاثية الأبعاد تكملة عيوب الإسقاط ثنائي الأبعاد ، يمكن أن تحدد بسرعة هوية الشخص ، الذي حقق اختراقًا معينًا لتطبيق التعرف على الوجه ثنائي الأبعاد.

في الوقت نفسه ، يتم استخدام تقنية الكشف الحيوية حاليًا كتقنية أساسية لتحسين أمان التعرف على الوجه ، والتي يمكن أن تقاوم الاحتيال المزيف بشكل فعال مثل الصور ومقاطع الفيديو والنماذج ثلاثية الأبعاد والأقنعة الاصطناعية ، وتحديد هوية بشكل مستقل لهوية مستخدمي التشغيل. في الوقت الحاضر ، مع التطوير السريع لتكنولوجيا التعرف على الوجه ، أصبحت العديد من التطبيقات المبتكرة مثل الأجهزة الذكية والتمويل عبر الإنترنت ودفع الوجه شائعة بشكل متزايد ، مما يجلب السرعة والراحة لحياة الجميع وعمله.

الاعتراف بالمبنت

التعرف على Palmprint هو نوع جديد من تقنية التعرف على القياس الحيوي ، والذي يستخدم Palmprint لجسم الإنسان كميزة مستهدفة ، ويجمع المعلومات البيولوجية من خلال تقنية التصوير المتعددة الأطياف. يمكن اعتبار التعرف على النخيل متعدد الأطياف نموذجًا لتكنولوجيا التعرف على القياس الحيوي تجمع بين الميزات المتعددة والميزات المستهدفة المتعددة. تجمع هذه التكنولوجيا الجديدة بين الميزات الثلاث التي يمكن تحديدها من طيف الجلد ، وطباعة النخيل والأوردة الوريدية لتوفير معلومات أكثر وفرة في وقت واحد وزيادة تمييز الميزات المستهدفة.

هذا العام ، بدأت تقنية التعرف على النخيل من Amazon ، Orville ، التي تحمل رمزًا ، في الاختبار. يكتسب الماسح الضوئي أولاً مجموعة من الصور الأصلية المستقطبة بالأشعة تحت الحمراء ، مع التركيز على الميزات الخارجية للنخيل ، مثل الخطوط والطي ؛ عند الحصول على المجموعة الثانية من الصور المستقطبة مرة أخرى ، فإنه يركز على بنية النخيل والميزات الداخلية ، مثل الأوردة والعظام والأنسجة الرخوة ، وما إلى ذلك. تتم معالجة الصور الخام في البداية لتوفير مجموعة من الصور التي تحتوي على أيدي. هذه الصور مضاءة جيدًا ، في التركيز ، وتُظهر النخيل في اتجاه محدد ، في وضع معين ، ويسمى باليد اليسرى أو اليمنى.

في الوقت الحاضر ، يمكن لتكنولوجيا التعرف على Palmprint من Amazon التحقق من الهوية الشخصية وإكمال الدفع في 300 مللي ثانية فقط ، ولا تتطلب من المستخدمين وضع أيديهم على جهاز المسح ، فقط الموجة والمسح الضوئي دون اتصال. معدل فشل هذه التكنولوجيا حوالي 0.0001 ٪. في الوقت نفسه ، يعد التعرف على Palmprint التحقق المزدوج في المرحلة الأولية - المرة الأولى للحصول على خصائص خارجية ، والمرة الثانية للحصول على الخصائص التنظيمية الداخلية. مقارنة مع التقنيات البيومترية الأخرى من حيث الأمن ، تحسن.

بالإضافة إلى الميزات البيومترية أعلاه ، يتم أيضًا تعميم تقنية التعرف على القزحية. معدل الاعتراف الخاطئ للاعتراف IRIS منخفض يصل إلى 1/1000000. يستخدم بشكل أساسي خصائص ثبات الحياة القزحية والاختلاف لتحديد الهويات.

في الوقت الحاضر ، فإن الإجماع في الصناعة هو أن الاعتراف بوجود طريقة واحدة له اختناقات في كل من أداء الاعتراف والأمان ، والانصهار متعدد الوسائط يعد طفرة مهمة في الاعتراف بالوجه وحتى التعرف على القياس الحيوي-ليس فقط من خلال متعددة العوامل لتحسين دقة الاعتراف يمكن أن يحسن أيضًا القدرة على التكيف وأمن الخصوصية للتكنولوجيا الحيوية إلى حد ما. بالمقارنة مع الخوارزمية التقليدية للوضع الواحد ، يمكن أن تلبي بشكل أفضل معدل التعرف الخاطئ على المستوى المالي (منخفض يصل إلى واحد من كل عشرة) ، وهو أيضًا الاتجاه الرئيسي لتطوير تحديد الهوية الحيوية.

نظام القياس الحيوي متعدد الوسائط

تستخدم الأنظمة البيومترية متعددة الوسائط أجهزة استشعار أو قياسات حيوية متعددة للتغلب على قيود الأنظمة البيومترية غير الواضحة. يمكن للخطر أنظمة التعرف على القزحية على سبيل المثال عن طريق شيخوخة القبور القزحية ويمكن أن تتفاقم التعرف على البصمات الإلكترونية عن طريق البصمات البالية أو المقطوعة. في حين أن الأنظمة البيومترية غير الواضحة تقتصر على سلامة معرفها ، فمن غير المرجح أن تعاني العديد من الأنظمة الأحادية من قيود متطابقة. يمكن للأنظمة البيومترية متعددة الوسائط الحصول على مجموعات من المعلومات من نفس العلامة (أي صور متعددة لقزحية ، أو فحوصات من نفس الإصبع) أو المعلومات من القياسات الحيوية المختلفة (تتطلب عمليات مسح البصمات ، وباستخدام التعرف على الصوت ، رمز المرور المنطوق).

يمكن للأنظمة البيومترية متعددة الوسائط دمج هذه الأنظمة غير الواضحة بالتتابع ، في وقت واحد ، مزيج منها ، أو في السلسلة ، والتي تشير إلى أوضاع التكامل المتسلسلة ، المتوازية ، الهرمية والسلسلة ، على التوالي.

chancctvطورت سلسلة منالعدسات البيومتريةللتعرف على الوجه ، والتعرف على النخيل وكذلك تحديد البصمات وتحديد IRIS. على سبيل المثال CH3659A هي عدسة تشويه منخفضة 4K تم تصميمها لأجهزة استشعار 1/1.8 ''. إنه يتميز بجميع التصميمات الزجاجية والضغوط مع فقط 11.95 مم TTL. يلتقط 44 درجة المجال الأفقي. هذه العدسة مثالية للتعرف على النخيل.