القياسات الحيوية هي قياسات الجسم والحسابات المتعلقة بالخصائص البشرية. تُستخدم المصادقة البيومترية (أو المصادقة الواقعية) في علوم الكمبيوتر كشكل من أشكال تحديد الهوية والتحكم في الوصول. كما أنها تستخدم لتحديد الأفراد في المجموعات الخاضعة للمراقبة.

المعرفات البيومترية هي الخصائص المميزة والقابلة للقياس المستخدمة لتسمية الأفراد ووصفهم. غالبًا ما يتم تصنيف المعرفات البيومترية على أنها خصائص فسيولوجية مرتبطة بشكل الجسم. تشمل الأمثلة، على سبيل المثال لا الحصر، بصمات الأصابع، وعروق راحة اليد، والتعرف على الوجه، والحمض النووي، وبصمة راحة اليد، وهندسة اليد، والتعرف على قزحية العين، وشبكية العين، والرائحة/الرائحة.

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

في السنوات الأخيرة، ومع تطور الذكاء الاصطناعي، أصبحت تكنولوجيا تحديد الهوية البيومترية أكثر نضجا. في الوقت الحاضر، تعد تقنية التعرف على الوجوه هي الأكثر تمثيلاً للقياسات الحيوية.

التعرف على الوجه

تتضمن عملية التعرف على الوجه جمع الوجه واكتشاف الوجه واستخراج ميزات الوجه والتعرف على مطابقة الوجه. تستخدم عملية التعرف على الوجوه تقنيات مختلفة مثل خوارزمية AdaBoos والشبكة العصبية التلافيفية وآلة ناقل الدعم في التعلم الآلي.

عملية التعرف على الوجوه

في الوقت الحاضر، تم تحسين صعوبات التعرف على الوجوه التقليدية بما في ذلك تدوير الوجه والإطباق والتشابه وما إلى ذلك بشكل كبير، مما يحسن بشكل كبير من دقة التعرف على الوجه. وجه ثنائي الأبعاد، وجه ثلاثي الأبعاد، وجه متعدد الأطياف، كل وضع له سيناريوهات مختلفة لتكيف الاستحواذ، ودرجة أمان البيانات وحساسية الخصوصية، وما إلى ذلك، وإضافة التعلم العميق للبيانات الكبيرة تجعل خوارزمية التعرف على الوجه ثلاثية الأبعاد تكمل عيوب الإسقاط ثنائي الأبعاد، ويمكنه التعرف بسرعة على هوية الشخص، مما أدى إلى تحقيق اختراق معين في تطبيق التعرف على الوجه ثنائي الأبعاد.

وفي الوقت نفسه، تُستخدم تقنية الكشف عن القياسات الحيوية حاليًا كتقنية رئيسية لتحسين أمان التعرف على الوجوه، والتي يمكنها مقاومة الاحتيال المزيف بشكل فعال مثل الصور ومقاطع الفيديو والنماذج ثلاثية الأبعاد والأقنعة الاصطناعية، وتحديد هوية الأشخاص بشكل مستقل. مستخدمي التشغيل. في الوقت الحاضر، مع التطور السريع لتقنية التعرف على الوجوه، أصبحت العديد من التطبيقات المبتكرة مثل الأجهزة الذكية والتمويل عبر الإنترنت والدفع بالوجه شائعة بشكل متزايد، مما يوفر السرعة والراحة لحياة الجميع وعملهم.

التعرف على بصمة اليد

يعد التعرف على بصمة اليد نوعًا جديدًا من تقنية التعرف على القياسات الحيوية، والتي تستخدم بصمة راحة الجسم البشري كميزة مستهدفة، وتجمع المعلومات البيولوجية من خلال تقنية التصوير متعدد الأطياف. يمكن اعتبار التعرف على بصمات اليد متعدد الأطياف نموذجًا لتقنية التعرف على القياسات الحيوية التي تجمع بين الوسائط المتعددة وميزات الأهداف المتعددة. تجمع هذه التقنية الجديدة بين السمات الثلاث التي يمكن تحديدها وهي طيف الجلد وبصمة الكف والأوردة لتوفير معلومات أكثر وفرة في وقت واحد وزيادة إمكانية تمييز السمات المستهدفة.

هذا العام، بدأت تقنية التعرف على راحة اليد من أمازون، والتي تحمل الاسم الرمزي أورفيل، في الاختبار. يكتسب الماسح الضوئي أولاً مجموعة من الصور الأصلية المستقطبة بالأشعة تحت الحمراء، مع التركيز على السمات الخارجية لراحة اليد، مثل الخطوط والطيات؛ وعند الحصول على المجموعة الثانية من الصور المستقطبة مرة أخرى، يتم التركيز على بنية الكف وخصائصها الداخلية، مثل الأوردة والعظام والأنسجة الرخوة وغيرها. وتتم معالجة الصور الخام في البداية لتوفير مجموعة من الصور التي تحتوي على الأيدي. هذه الصور مضاءة جيدًا، ومركزة، وتظهر راحة اليد في اتجاه محدد، في وضع محدد، ويتم تصنيفها على أنها اليد اليسرى أو اليمنى.

في الوقت الحاضر، يمكن لتقنية التعرف على بصمات اليد من أمازون التحقق من الهوية الشخصية وإكمال الدفع في 300 مللي ثانية فقط، ولا تتطلب من المستخدمين وضع أيديهم على جهاز المسح، فقط قم بالتلويح والمسح الضوئي دون اتصال. تبلغ نسبة فشل هذه التقنية حوالي 0.0001%. وفي الوقت نفسه، يعد التعرف على بصمة اليد بمثابة تحقق مزدوج في المرحلة الأولية – المرة الأولى للحصول على الخصائص الخارجية، والمرة الثانية للحصول على الخصائص التنظيمية الداخلية. بالمقارنة مع التقنيات البيومترية الأخرى من حيث الأمن، تحسنت.

بالإضافة إلى الميزات البيومترية المذكورة أعلاه، يتم أيضًا تعميم تقنية التعرف على قزحية العين. يصل معدل التعرف الخاطئ للتعرف على قزحية العين إلى 1/1000000. ويستخدم بشكل أساسي خصائص ثبات حياة القزحية والاختلاف لتحديد الهويات.

في الوقت الحاضر، الإجماع في الصناعة هو أن التعرف على طريقة واحدة به اختناقات في كل من أداء التعرف والأمن، ويعتبر الدمج متعدد الوسائط إنجازًا مهمًا في التعرف على الوجوه وحتى التعرف على القياسات الحيوية - ليس فقط من خلال العوامل المتعددة. لتحسين دقة التعرف، يمكن أيضًا تحسين القدرة على التكيف مع المشهد وأمن الخصوصية لتكنولوجيا القياسات الحيوية إلى حد ما. بالمقارنة مع الخوارزمية التقليدية أحادية الوضع، يمكنها تلبية معدل التعرف الخاطئ على المستوى المالي بشكل أفضل (يصل إلى واحد من كل عشرة ملايين)، وهو أيضًا الاتجاه الرئيسي لتطوير تحديد الهوية البيومترية.

النظام البيومتري متعدد الوسائط

تستخدم أنظمة القياسات الحيوية متعددة الوسائط أجهزة استشعار أو قياسات حيوية متعددة للتغلب على القيود المفروضة على أنظمة القياسات الحيوية الأحادية. على سبيل المثال، يمكن أن تتعرض أنظمة التعرف على قزحية العين للخطر بسبب شيخوخة القزحية ويمكن أن يتفاقم التعرف على بصمات الأصابع الإلكترونية بسبب بصمات الأصابع البالية أو المقطوعة. في حين أن أنظمة القياسات الحيوية الأحادية الواسطة مقيدة بسلامة معرفها، فمن غير المرجح أن تعاني العديد من الأنظمة الأحادية الواسطة من قيود مماثلة. يمكن لأنظمة القياسات الحيوية متعددة الوسائط الحصول على مجموعات من المعلومات من نفس العلامة (أي صور متعددة لقزحية العين، أو عمليات مسح لنفس الإصبع) أو معلومات من قياسات حيوية مختلفة (تتطلب مسح بصمات الأصابع، واستخدام التعرف على الصوت، ورمز مرور منطوق).

يمكن لأنظمة القياسات الحيوية متعددة الوسائط دمج هذه الأنظمة أحادية الوسائط بشكل تسلسلي، أو في وقت واحد، أو مزيج منها، أو في سلسلة، والتي تشير إلى أوضاع التكامل التسلسلية، والمتوازية، والهرمية، والتسلسلية، على التوالي.

تشانكتفوقد طورت سلسلة منالعدسات البيومتريةللتعرف على الوجه والتعرف على بصمات اليد بالإضافة إلى التعرف على بصمات الأصابع وتحديد قزحية العين. على سبيل المثال، CH3659A عبارة عن عدسة منخفضة التشوه بدقة 4K تم تصميمها لأجهزة استشعار مقاس 1/1.8 بوصة. ويتميز بجميع التصميمات الزجاجية والمدمجة مع 11.95 ملم TTL فقط. يلتقط مجال رؤية أفقيًا يبلغ 44 درجة. هذه العدسة مثالية للتعرف على بصمات اليد.