Biometrija je tjelesna mjerenja i proračuni vezani za ljudske karakteristike. Biometrijska autentifikacija (ili realistična autentifikacija) se koristi u informatici kao oblik identifikacije i kontrole pristupa. Također se koristi za identifikaciju pojedinaca u grupama koje su pod nadzorom.

Biometrijski identifikatori su karakteristične, mjerljive karakteristike koje se koriste za označavanje i opisivanje pojedinaca. Biometrijski identifikatori se često kategoriziraju kao fiziološke karakteristike koje su povezane s oblikom tijela. Primjeri uključuju, ali nisu ograničeni na otisak prsta, vene dlana, prepoznavanje lica, DNK, otisak dlana, geometriju ruke, prepoznavanje šarenice, mrežnicu i miris/miris.

Tehnologija biometrijske identifikacije uključuje informatiku, optiku i akustiku i druge fizičke nauke, biološke nauke, biosenzore i principe biostatistike, sigurnosnu tehnologiju i tehnologiju umjetne inteligencije i mnoge druge osnovne znanosti i inovativne tehnologije primjene. To je kompletno multidisciplinarno tehničko rješenje.

Poslednjih godina, razvojem veštačke inteligencije, tehnologija biometrijske identifikacije je postala zrelija. Trenutno je tehnologija prepoznavanja lica najreprezentativnija biometrija.

Prepoznavanje lica

Proces prepoznavanja lica uključuje prikupljanje lica, detekciju lica, ekstrakciju karakteristika lica i prepoznavanje lica. Proces prepoznavanja lica koristi različite tehnologije kao što su AdaBoos algoritam, konvoluciona neuronska mreža i pomoćna vektorska mašina u mašinskom učenju.

Proces prepoznavanja lica

Trenutno su tradicionalne poteškoće u prepoznavanju lica, uključujući rotaciju lica, okluziju, sličnost, itd. znatno poboljšane, što uvelike poboljšava preciznost prepoznavanja lica. 2D lice, 3D lice, multispektralno lice Svaki način ima različite scenarije prilagođavanja akvizicije, stepen sigurnosti podataka i osjetljivost privatnosti, itd., a dodatak dubokog učenja velikih podataka čini da algoritam 3D prepoznavanja lica dopunjava nedostatke 2D projekcije, Može brzo identificirati identitet osobe, što je donijelo određeni iskorak u primjeni dvodimenzionalnog prepoznavanja lica.

Istovremeno, tehnologija biometrijske detekcije trenutno se koristi kao ključna tehnologija za poboljšanje sigurnosti prepoznavanja lica, koja se može efikasno oduprijeti falsifikatima kao što su fotografije, video zapisi, 3D modeli i protetske maske, te samostalno utvrditi identitet operativnim korisnicima. Trenutno, s brzim razvojem tehnologije za prepoznavanje lica, mnoge inovativne aplikacije kao što su pametni uređaji, online financije i plaćanje licem postaju sve popularnije, donoseći brzinu i praktičnost u svačiji život i rad.

Prepoznavanje otiska dlana

Prepoznavanje otiska dlana je nova vrsta tehnologije biometrijskog prepoznavanja, koja koristi otisak dlana ljudskog tijela kao ciljnu karakteristiku i prikuplja biološke informacije putem multispektralne tehnologije snimanja. Multispektralno prepoznavanje otiska dlana može se smatrati modelom tehnologije biometrijskog prepoznavanja koja kombinuje multimodalnost i višestruke ciljne karakteristike. Ova nova tehnologija kombinuje tri prepoznatljive karakteristike spektra kože, otiska dlana i vena kako bi pružila više informacija u jednom trenutku i povećala prepoznatljivost ciljanih karakteristika.

Ove godine, Amazonova tehnologija za prepoznavanje dlanova, kodnog naziva Orville, počela je testiranje. Skener prvo dobija skup infracrvenih polarizovanih originalnih slika, fokusirajući se na spoljašnje karakteristike dlana, kao što su linije i nabori; kada se ponovo dobije drugi set polarizovanih slika, fokusira se na strukturu dlana i unutrašnje karakteristike, kao što su vene, kosti, meka tkiva, itd. Neobrađene slike se inicijalno obrađuju da bi se dobio skup slika koji sadrži ruke. Ove slike su dobro osvijetljene, u fokusu i pokazuju dlan u određenoj orijentaciji, u određenoj pozi i označene kao ljevak ili dešnjak.

Trenutno, Amazonova tehnologija za prepoznavanje otiska dlana može potvrditi lični identitet i završiti plaćanje za samo 300 milisekundi, i ne zahtijeva od korisnika da stave ruke na uređaj za skeniranje, samo mašu i skeniraju bez kontakta. Stopa neuspjeha ove tehnologije je oko 0,0001%. Istovremeno, prepoznavanje otiska dlana je dvostruka verifikacija u početnoj fazi – prvi put za dobijanje eksternih karakteristika, a drugi put za dobijanje internih organizacionih karakteristika. U poređenju sa drugim biometrijskim tehnologijama u pogledu sigurnosti, poboljšano.

Pored navedenih biometrijskih karakteristika, popularizira se i tehnologija prepoznavanja šarenice. Stopa lažnog prepoznavanja kod prepoznavanja šarenice je samo 1/1000000. Uglavnom koristi karakteristike invarijantnosti života šarenice i razlike za identifikaciju identiteta.

Trenutno, konsenzus u industriji je da prepoznavanje jednog modaliteta ima uska grla i u performansama prepoznavanja i sigurnosti, a multimodalna fuzija je važan napredak u prepoznavanju lica, pa čak i biometrijskom prepoznavanju – ne samo kroz višefaktorsko poboljšanje tačnosti prepoznavanja može u određenoj mjeri poboljšati prilagodljivost scene i sigurnost privatnosti biometrijske tehnologije. U poređenju sa tradicionalnim single-mode algoritmom, on može bolje da zadovolji stopu lažnog prepoznavanja na finansijskom nivou (čak jedan od deset miliona), što je takođe glavni trend razvoja biometrijske identifikacije.

Multimodalni biometrijski sistem

Multimodalni biometrijski sistemi koriste više senzora ili biometrije kako bi prevazišli ograničenja unimodalnih biometrijskih sistema. Na primjer, sistemi za prepoznavanje šarenice mogu biti ugroženi starenjem šarenice, a elektronsko prepoznavanje otiska prsta može biti pogoršano istrošenim ili izrezanim otiscima prstiju. Dok su unimodalni biometrijski sistemi ograničeni integritetom njihovog identifikatora, malo je vjerovatno da će nekoliko unimodalnih sistema patiti od identičnih ograničenja. Multimodalni biometrijski sistemi mogu dobiti skupove informacija iz istog markera (tj. više slika šarenice ili skeniranja istog prsta) ili informacije iz različitih biometrijskih podataka (zahtevaju skeniranje otiska prsta i, koristeći prepoznavanje glasa, izgovorenu lozinku).

Multimodalni biometrijski sistemi mogu spojiti ove unimodalne sisteme sekvencijalno, istovremeno, njihovom kombinacijom, ili u seriji, koji se odnose na sekvencijalni, paralelni, hijerarhijski i serijski način integracije.

CHANCCTVje razvio nizbiometrijska sočivaza prepoznavanje lica, prepoznavanje otiska dlana, kao i identifikaciju otiska prsta i identifikaciju šarenice. Na primjer CH3659A je 4k sočivo niske distorzije koje je dizajnirano za 1/1.8'' senzore. Ima sve staklene i kompaktne dizajne sa samo 11,95 mm TTL. Snima horizontalno vidno polje od 44 stepena. Ovaj objektiv je idealan za prepoznavanje otisaka dlana.