Биометрията са измервания на тялото и изчисления, свързани с човешките характеристики. Биометричната автентификация (или реалистично удостоверяване) се използва в компютърните науки като форма на идентификация и контрол на достъпа. Използва се и за идентифициране на индивиди в групи, които са под наблюдение.

Биометричните идентификатори са отличителните, измерими характеристики, използвани за етикетиране и описание на индивидите. Биометричните идентификатори често се категоризират като физиологични характеристики, които са свързани с формата на тялото. Примерите включват, но не се ограничават до пръстови отпечатъци, палмови вени, разпознаване на лица, ДНК, отпечатък на длан, геометрия на ръцете, разпознаване на ириса, ретина и миризма/аромат.

Биометричната идентификационна технология включва компютърни науки, оптика и акустика и други физически науки, биологични науки, биосензори и биостатистични принципи, технология за сигурност и технология за изкуствен интелект и много други основни науки и иновативни технологии за прилагане. Това е пълни мултидисциплинарни технически решения.

През последните години, с развитието на изкуствения интелект, биометричната идентификационна технология стана по -зряла. Понастоящем технологията за разпознаване на лица е най -представителната на биометрията.

Разпознаване на лица

Процесът на разпознаване на лица включва събиране на лица, откриване на лица, извличане на функции на лицето и разпознаване на съвпадение на лицето. Процесът на разпознаване на лица използва различни технологии като алгоритъм на Adaboos, конволюционна невронна мрежа и поддържаща векторна машина в машинното обучение.

Процесът на разпознаване на лица

Понастоящем традиционните затруднения с разпознаването на лица, включително въртене на лицето, оклузия, сходство и др., Са значително подобрени, което значително подобрява точността на разпознаването на лицето. 2D лице, 3D лице, многоспектрално лице Всяко режим има различни сценарии за адаптиране на придобиване, степен на сигурност на данните и чувствителност към поверителност и др Той може бързо да идентифицира самоличността на човек, който донесе определен пробив за прилагането на двуизмерно разпознаване на лица.

В същото време технологията за биометрично откриване в момента се използва като ключова технология за подобряване на сигурността на разпознаването на лица, която може ефективно да устои на фалшифицирането на измами като снимки, видеоклипове, 3D модели и протезни маски и независимо определя идентичността на оперативни потребители. Понастоящем, с бързото развитие на технологията за разпознаване на лица, много иновативни приложения като интелигентни устройства, онлайн финанси и плащане на лица стават все по -популярни, носейки скорост и удобство в живота и работата на всеки.

Разпознаване на Palmprint

Разпознаването на Palmprint е нов тип биометрична технология за разпознаване, която използва Palmprint на човешкото тяло като целева характеристика и събира биологична информация чрез многоспектрална технология за изображения. Разпознаването на многоспектрални отпечатъци може да се разглежда като модел на биометрична технология за разпознаване, която комбинира мултимодалност и множество целеви характеристики. Тази нова технология комбинира трите идентифицируеми характеристики на кожния спектър, палмово печат и вени вени, за да предостави по -изобилна информация наведнъж и да увеличи различията на целевите характеристики.

Тази година технологията за разпознаване на длани на Amazon, кодово име Orville, започна тестване. Скенерът първо придобива набор от инфрачервени поляризирани оригинални изображения, като се фокусира върху външните характеристики на дланта, като линии и гънки; При придобиване на втория набор от поляризирани изображения той се фокусира върху структурата на палмите и вътрешните характеристики, като вени, кости, меки тъкани и др. Суровите изображения първоначално се обработват, за да осигурят набор от изображения, съдържащи ръце. Тези изображения са добре осветени, на фокус и показват дланта в специфична ориентация, в определена поза и обозначени като ляво или дясна ръка.

Понастоящем технологията за разпознаване на Palmprint на Amazon може да провери личната самоличност и да завърши плащане само за 300 милисекунди и не изисква от потребителите да поставят ръцете си на устройството за сканиране, просто вълни и сканиране без контакт. Коефициентът на отказ на тази технология е около 0,0001%. В същото време разпознаването на Palmprint е двойна проверка в началния етап - първият път за получаване на външни характеристики и втори път за получаване на вътрешни организационни характеристики. В сравнение с други биометрични технологии по отношение на сигурността, подобрени.

В допълнение към горните биометрични характеристики, технологията за разпознаване на ириса също се популяризира. Степента на невярно разпознаване на разпознаването на ириса е едва 1/1000000. Той използва главно характеристиките на инвариантността на живота на ириса и разликата, за да идентифицира идентичностите.

Понастоящем консенсусът в индустрията е, че разпознаването на единична модалност има затруднения както в изпълнението на разпознаването, така и в сигурността, а мултимодалният синтез е важен пробив в разпознаването на лица и дори биометричното разпознаване-не само чрез мултифакторния начин начин За да се подобри точността на разпознаване, също може да подобри адаптивността на сцената и сигурността на поверителността на биометричната технология до известна степен. В сравнение с традиционния алгоритъм с един режим, той може по-добре да отговаря на процента на фалшиво признаване на финансово ниво (до един на десет милиона), което е и основната тенденция на развитието на биометричната идентификация.

Мултимодална биометрична система

Мултимодалните биометрични системи използват множество сензори или биометрии, за да преодолеят ограниченията на унимодалните биометрични системи. Например системите за разпознаване на ириса могат да бъдат компрометирани от застаряващи ириси и електронно разпознаване на пръстови отпечатъци могат да бъдат влошени от износени или изрязани пръстови отпечатъци. Докато немодалните биометрични системи са ограничени от целостта на техния идентификатор, е малко вероятно няколко едномодални системи да страдат от идентични ограничения. Мултимодалните биометрични системи могат да получат набори от информация от един и същ маркер (т.е. множество изображения на ирис или сканиране на един и същи пръст) или информация от различни биометрии (изискващи сканиране на пръстови отпечатъци и, използвайки разпознаване на глас, говорим парола).

Мултимодалните биометрични системи могат да сливат тези унимодални системи последователно, едновременно, комбинация от тях или последователно, които се отнасят съответно за последователни, паралелни, йерархични и серийни интеграционни режими.

Chancctvе разработил поредица отбиометрични лещиЗа разпознаване на лица, разпознаване на палми, така и идентификация на пръстови отпечатъци и идентификация на ириса. Например CH3659A е обектив с ниско изкривяване 4K, който е проектиран за 1/1.8 '' сензори. Той разполага с всички стъклени и компактни дизайни само с 11,95 мм TTL. Той улавя 44 градуса хоризонтално зрително поле. Този обектив е идеален за разпознаване на Palmprint.