Біяметрыя - гэта вымярэнні цела і разлікі, звязаныя з характарыстыкамі чалавека. Біяметрычная аўтэнтыфікацыя (або рэалістычная аўтэнтыфікацыя) выкарыстоўваецца ў інфарматыцы як форма ідэнтыфікацыі і кантролю доступу. Ён таксама выкарыстоўваецца для ідэнтыфікацыі асоб у групах, якія знаходзяцца пад наглядам.

Біяметрычныя ідэнтыфікатары - гэта адметныя, вымерныя характарыстыкі, якія выкарыстоўваюцца для маркіроўкі і апісання асоб. Біяметрычныя ідэнтыфікатары часта адносяць да катэгорыі фізіялагічных характарыстык, звязаных з формай цела. Прыклады ўключаюць, але не абмяжоўваюцца імі, адбіткі пальцаў, вены далоняў, распазнаванне твару, ДНК, адбітак далоні, геаметрыю рукі, распазнаванне вясёлкавай абалонкі вока, сятчаткі вока і пах/водар.

Тэхналогія біяметрычнай ідэнтыфікацыі ўключае інфарматыку, оптыку і акустыку і іншыя фізічныя навукі, біялагічныя навукі, біясенсары і прынцыпы біястатыстыкі, тэхналогіі бяспекі і тэхналогіі штучнага інтэлекту і многія іншыя фундаментальныя навукі і інавацыйныя тэхналогіі прымянення. Гэта поўнае шматпрофільнае тэхнічнае рашэнне.

У апошнія гады з развіццём штучнага інтэлекту тэхналогія біяметрычнай ідэнтыфікацыі стала больш сталай. У цяперашні час тэхналогія распазнання асоб з'яўляецца найбольш прадстаўнічай біяметрыі.

Распазнаванне твараў

Працэс распазнання твараў уключае збор твараў, выяўленне твараў, вылучэнне прыкмет твару і распазнаванне твараў. У працэсе распазнавання асоб выкарыстоўваюцца розныя тэхналогіі, такія як алгарытм AdaBoos, сверточная нейронавая сетка і машына дапаможнага вектара ў машынным навучанні.

Працэс распазнання асоб

У цяперашні час традыцыйныя цяжкасці распазнавання твару, уключаючы паварот твару, аклюзію, падабенства і г.д., значна палепшаны, што значна павышае дакладнасць распазнання твару. 2D-твар, 3D-твар, мульты-спектральны твар Кожны рэжым мае розныя сцэнарыі адаптацыі збору дадзеных, ступень бяспекі даных і адчувальнасць прыватнасці і г.д., а даданне глыбокага вывучэння вялікіх даных робіць алгарытм 3D-распазнавання твараў дапаўненнем дэфектаў 2D-праекцыі, Ён можа хутка ідэнтыфікаваць асобу чалавека, што прынесла пэўны прарыў для прымянення двухмернага распазнання твараў.

У той жа час біяметрычная тэхналогія выяўлення ў цяперашні час выкарыстоўваецца як ключавая тэхналогія для павышэння бяспекі распазнання твараў, якая можа эфектыўна супрацьстаяць махлярству з падробкамі, такім як фатаграфіі, відэа, 3D-мадэлі і пратэзы, і самастойна вызначаць асобу аперацыйных карыстальнікаў. У цяперашні час з хуткім развіццём тэхналогіі распазнання твараў многія інавацыйныя прыкладанні, такія як разумныя прылады, онлайн-фінансы і аплата тварам, становяцца ўсё больш папулярнымі, уносячы хуткасць і зручнасць у жыццё і працу кожнага.

Распазнаванне адбіткаў далоняў

Распазнаванне адбіткаў далоняў - гэта новы тып біяметрычнай тэхналогіі распазнавання, якая выкарыстоўвае адбітак далоні чалавечага цела ў якасці мэтавага элемента і збірае біялагічную інфармацыю з дапамогай тэхналогіі мультыспектральнай візуалізацыі. Шматспектральнае распазнаванне адбіткаў далоняў можна разглядаць як мадэль тэхналогіі біяметрычнага распазнавання, якая спалучае ў сабе мультымадальнасць і некалькі мэтавых функцый. Гэтая новая тэхналогія аб'ядноўвае тры ідэнтыфікаваныя асаблівасці: спектр скуры, адбітак далоні і вены, каб адначасова прадастаўляць больш багатую інфармацыю і павялічваць адрознасць мэтавых функцый.

У гэтым годзе пачалося тэставанне тэхналогіі распазнання далоні Amazon пад кодавай назвай Orville. Сканер спачатку атрымлівае набор інфрачырвоных палярызаваных арыгінальных малюнкаў, факусуючы на ​​знешніх прыкметах далоні, такіх як лініі і зморшчыны; пры паўторным атрыманні другога набору палярызаваных малюнкаў ён засяроджваецца на структуры далоні і ўнутраных асаблівасцях, такіх як вены, косці, мяккія тканіны і г. д. Неапрацаваныя выявы першапачаткова апрацоўваюцца, каб атрымаць набор малюнкаў, якія змяшчаюць рукі. Гэтыя выявы добра асветленыя, у фокусе і паказваюць далонь у пэўнай арыентацыі, у пэўнай позе і пазначаны як левая ці правая.

У цяперашні час тэхналогія распазнання адбіткаў далоняў Amazon можа пацвердзіць асабістую асобу і завяршыць аплату ўсяго за 300 мілісекунд, і не патрабуе, каб карыстальнікі клалі рукі на сканавальнае прылада, проста махалі і сканавалі без кантакту. Працэнт адмоваў гэтай тэхналогіі складае каля 0,0001%. Пры гэтым распазнаванне адбітка далоні ўяўляе сабой двайную праверку на пачатковым этапе – першы раз для атрымання знешніх характарыстык, другі раз для атрымання ўнутраных арганізацыйных характарыстык. У параўнанні з іншымі біяметрычнымі тэхналогіямі з пункту гледжання бяспекі палепшылася.

У дадатак да вышэйпералічаных біяметрычных функцый папулярызуецца таксама тэхналогія распазнавання вясёлкавай абалонкі вока. Каэфіцыент памылковага распазнання вясёлкавай абалонкі складае ўсяго 1/1000000. Ён у асноўным выкарыстоўвае характарыстыкі жыццёвай нязменнасці і розніцы вясёлкавай абалонкі для ідэнтыфікацыі ідэнтычнасцей.

У цяперашні час у індустрыі кансенсус заключаецца ў тым, што распазнаванне адной мадальнасці мае вузкія месцы як у прадукцыйнасці распазнавання, так і ў бяспецы, а мультымадальнае зліццё з'яўляецца важным прарывам у распазнаванні твараў і нават біяметрычным распазнаванні - не толькі праз шматфактарную Шлях для павышэння дакладнасці распазнання можна таксама ў пэўнай ступені палепшыць адаптыўнасць сцэны і бяспеку прыватнасці біяметрычных тэхналогій. У параўнанні з традыцыйным аднарэжымным алгарытмам, ён можа лепш адпавядаць фінансаваму ўзроўню ілжывага распазнавання (усяго адзін з дзесяці мільёнаў), што таксама з'яўляецца асноўнай тэндэнцыяй развіцця біяметрычнай ідэнтыфікацыі.

Мультымадальная біяметрычная сістэма

Мультымадальныя біяметрычныя сістэмы выкарыстоўваюць некалькі датчыкаў або біяметрыі, каб пераадолець абмежаванні ўнімадальных біяметрычных сістэм. Напрыклад, сістэмы распазнання вясёлкавай абалонкі вочы могуць быць скампраметаваныя старэннем вясёлкавай абалонкі, а электроннае распазнаванне адбіткаў пальцаў можа пагоршыцца з-за зношаных або парэзаных адбіткаў пальцаў. Хоць унімадальныя біяметрычныя сістэмы абмежаваныя цэласнасцю іх ідэнтыфікатара, малаверагодна, што некалькі ўнімадальных сістэм будуць пакутаваць ад ідэнтычных абмежаванняў. Мультымадальныя біяметрычныя сістэмы могуць атрымліваць наборы інфармацыі з аднаго і таго ж маркера (напрыклад, некалькі малюнкаў вясёлкавай абалонкі вока або сканаванне аднаго і таго ж пальца) або інфармацыю з розных біяметрычных дадзеных (патрабуючы сканаванне адбіткаў пальцаў і, выкарыстоўваючы распазнаванне голасу, прамоўлены пароль).

Мультымадальныя біяметрычныя сістэмы могуць аб'ядноўваць гэтыя ўнімадальныя сістэмы паслядоўна, адначасова, іх камбінацыю або паслядоўна, што адносіцца да паслядоўнага, паралельнага, іерархічнага і паслядоўнага рэжымаў інтэграцыі адпаведна.

CHANCCTVраспрацаваў серыюбіяметрычныя лінзыдля распазнання твару, распазнавання адбіткаў далоняў, а таксама ідэнтыфікацыі адбіткаў пальцаў і ідэнтыфікацыі вясёлкавай абалонкі вока. Напрыклад, CH3659A - гэта лінза 4k з нізкім скажэннем, якая была распрацавана для датчыкаў 1/1,8''. Ён мае ўсе шкляныя і кампактныя канструкцыі з TTL усяго 11,95 мм. Ён захоплівае 44 градусы па гарызанталі. Гэты аб'ектыў ідэальна падыходзіць для распазнавання адбіткаў далоняў.