Biometrija su mjerenja tijela i proračuni koji se odnose na ljudske karakteristike. Biometrijska provjera autentičnosti (ili realna provjera autentičnosti) koristi se u računarskoj nauci kao obliku identifikacije i kontrole pristupa. Koristi se i 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 često su kategorizirani kao fiziološke karakteristike koje su povezane sa oblikom tijela. Primjeri uključuju, ali nisu ograničeni na otiske prstiju, palmske vene, prepoznavanje lica, DNK, palminu, geometriju ruku, prepoznavanju irisa, mrežnice i miris / miris.

Biometrijska identifikacijska tehnologija uključuje računarske nauke, optiku i akustiku i druge fizičke nauke, biološke nauke, biosenzore i načela biostatistike, sigurnosnu tehnologiju i umjetnu inteligencijsku tehnologiju i mnoge druge osnovne nauke i inovativne aplikativne tehnologije. To je potpuna multidisciplinarna tehnička rješenja.

Posljednjih godina, s razvojem umjetne inteligencije, biometrijska identifikacijska tehnologija postala je zrelije. Trenutno je tehnologija prepoznavanja lica najpostupnija biometrijskih podataka.

Prepoznavanje lica

Proces prepoznavanja lica uključuje prikupljanje lica, prepoznavanje lica, vađenje karakteristike i prepoznavanje odgovarajućeg lica. Proces prepoznavanja lica koristi različite tehnologije kao što su algoritam Adaboos, konvojkalna neuronska mreža i vektorski stroj u mašinskom učenju.

Proces prepoznavanja lica

Trenutno su u velikoj mjeri poboljšane tradicionalne poteškoće sa prepoznavanjem lica, okluzija, sličnost itd. 2D lice, 3D lice, više spektralni lice Svaki način ima scenarije adaptacije stjecanja, stupanj sigurnosti podataka i osjetljivost na privatnost itd., A dodavanje dubokog učenja velikih podataka čini 3D projekciju za prepoznavanje lica, Može brzo identificirati identitet osobe, koji je donio određeni proboj za primjenu dvodimenzionalnog prepoznavanja lica.

Istovremeno, tehnologija biometrijskog otkrivanja trenutno se koristi kao ključna tehnologija za poboljšanje sigurnosti prepoznavanja lica, koja se može učinkovito odoljeti falsifikovnim prevarama, kao što su fotografije, videozapisi, 3D modeli i protetske maske, i neovisno određuju identitet Operativni korisnici. Trenutno, s brzim razvojem tehnologije prepoznavanja lica, mnogih inovativnih aplikacija, poput pametnih uređaja, internetske financije i plaćanje licem postaju sve popularnije, donoseći brzinu i praktičnost.

Prepoznavanje palmi

Prepoznavanje palma je nova vrsta biometrijskog tehnologije prepoznavanja, koja koristi palminu ljudskog tijela kao ciljne funkcije i sakuplja biološke informacije putem višestruke tehnologije za snimanje. Višestruko spektralna prepoznavanja palmi može se smatrati modelom biometrijskog tehnologije prepoznavanja koja kombinira multi-modalnost i višestruke ciljne karakteristike. Ova nova tehnologija kombinira tri prepoznatljiva karakteristika spektra kože, palmine i vene vene za pružanje većih informacija u jednom trenutku i povećaju mogućnost ciljnih karakteristika.

Ove godine Amazonova tehnologija prepoznavanja dlana, šifra imenovana Orville, započela je testiranje. Skener prvo nabavlja skup infracrvene polarizirane originalne slike, fokusirajući se na vanjske karakteristike dlana, poput linija i nabora; Prilikom nabavke drugog skupa polariziranih slika, fokusira se na strukturu dlanstava i unutarnje funkcije, poput vena, kostiju, mekih tkiva itd. RAW Slike se u početku obrađuju za pružanje skupa slika koje sadrže ruke. Te su slike dobro osvetljene, u fokusu i prikazuju dlan u određenoj orijentaciji, u određenoj poza i označene kao lijevo ili desno.

Trenutno, Amazonova tehnologija prepoznavanja palma može provjeriti lični identitet i potpunu uplatu u samo 300 milisekundi i ne zahtijeva od korisnika da stave ruke na uređaj za skeniranje, samo vala i skeniraj bez kontakta. Stopa neuspjeha ove tehnologije je oko 0.0001%. Istovremeno, prepoznavanje palma je dvostruka provjera u početnoj fazi - prvi put da se dobiju vanjske karakteristike, a drugi put za dobivanje unutrašnjih organizacijskih karakteristika. U usporedbi s drugim biometrijskim tehnologijama u pogledu sigurnosti, poboljšane.

Pored gore navedenih biometrijskih karakteristika, tehnologija prepoznavanja IRIS-a takođe je popularirana. Lažna stopa prepoznavanja prepoznavanja irisa je niža kao 1/1000000. Uglavnom koristi karakteristike invarijacije i razlike u irisu i razliku za identifikaciju identiteta.

Trenutno je konsenzus u industriji u tome što priznanje jedinstvenog modaliteta ima uska grla u obavljanju i sigurnosti prepoznavanja, a višenamjenska fuzija važan je proboj u prepoznavanju lica, a čak i biometrijsko priznanje - ne samo putem više faktora Poboljšati tačnost prepoznavanja može u određenoj mjeri poboljšati prilagodljivost prizora i sigurnost privatnosti biometrijske tehnologije u određenoj mjeri. U usporedbi s tradicionalnim algoritmom jednim režimom, može bolje ispuniti lažnu stopu prepoznavanja financijskog nivoa (što je niže kao jedan od deset miliona), što je ujedno i glavni trend razvoja biometrijske identifikacije.

Multimodalni biometrijski sistem

Multimodalni biometrijski sustavi koriste više senzora ili biometriju za prevladavanje ograničenja unimodalnih biometrijskih sustava. Za primjer instance Priznanje za prepoznavanje irisa mogu se ugroziti starenjem i priznanja za starenje i zapremina prstiju mogu se pogoršati isećim otiscima prstiju. Dok su unimodalni biometrijski sustavi ograničeni integritetom njihovog identifikatora, malo je vjerojatno da će nekoliko unimodalnih sustava patiti od identičnih ograničenja. Multimodalni biometrijski sustavi mogu dobiti setove informacija s istog markera (tj. Više slika šarenice ili skeniranja istog prsta) ili informacija iz različitih biometrija (zahtijeva skeniranje otiska prsta i, koristeći glasovno prepoznavanje.

Multimodalni biometrijski sustavi mogu sidnovjelno osigurati ove unimodalne sustave, istovremeno, kombinaciju ili u seriji, koji se odnose na redove, paralelne, hijerarhijske i serijske režime integracije.

Chancctvrazvio seriju odBiometrijska sočivaZa prepoznavanje lica, prepoznavanje palma, kao i identifikacija otiska prsta i identifikaciju irisa .za instanca CH3659A je 4K niska sočiva izobličenja koja je dizajnirana za 1 / 1,8 '' senzori. Sadrži sve staklene i kompaktne dizajne sa pukim 11.95mm TTL. Snima 44 stepena horizontalnog polja. Ovaj objektiv idealan je za prepoznavanje Palmprinta.