બાયોમેટ્રિક્સ એ શરીરના માપ અને માનવ લાક્ષણિકતાઓથી સંબંધિત ગણતરીઓ છે. બાયોમેટ્રિક ઓથેન્ટિકેશન (અથવા વાસ્તવિક પ્રમાણીકરણ) નો ઉપયોગ કમ્પ્યુટર વિજ્ in ાનમાં ઓળખ અને control ક્સેસ નિયંત્રણના સ્વરૂપ તરીકે થાય છે. તેનો ઉપયોગ જૂથોના વ્યક્તિઓને ઓળખવા માટે પણ થાય છે જે સર્વેલન્સ હેઠળ છે.

બાયોમેટ્રિક ઓળખકર્તાઓ વ્યક્તિઓને લેબલ અને વર્ણન કરવા માટે ઉપયોગમાં લેવામાં આવતી વિશિષ્ટ, માપી શકાય તેવી લાક્ષણિકતાઓ છે. બાયોમેટ્રિક ઓળખકર્તાઓને ઘણીવાર શારીરિક લાક્ષણિકતાઓ તરીકે વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે જે શરીરના આકારથી સંબંધિત છે. ઉદાહરણોમાં ફિંગરપ્રિન્ટ, પામ નસો, ચહેરો ઓળખ, ડીએનએ, પામ પ્રિન્ટ, હેન્ડ ભૂમિતિ, આઇરિસ માન્યતા, રેટિના અને ગંધ/સુગંધ સુધી મર્યાદિત નથી.

બાયોમેટ્રિક ઓળખ તકનીકમાં કમ્પ્યુટર વિજ્ .ાન, ઓપ્ટિક્સ અને ધ્વનિશાસ્ત્ર અને અન્ય શારીરિક વિજ્ .ાન, જૈવિક વિજ્ .ાન, બાયોસેન્સર્સ અને બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સ સિદ્ધાંતો, સુરક્ષા તકનીક, અને કૃત્રિમ ગુપ્તચર તકનીક અને અન્ય ઘણા મૂળભૂત વિજ્ .ાન અને નવીન એપ્લિકેશન તકનીકોનો સમાવેશ થાય છે. તે સંપૂર્ણ મલ્ટિડિસિપ્પ્લિનરી તકનીકી ઉકેલો છે.

તાજેતરના વર્ષોમાં, કૃત્રિમ બુદ્ધિના વિકાસ સાથે, બાયોમેટ્રિક ઓળખ તકનીક વધુ પરિપક્વ થઈ ગઈ છે. હાલમાં, ફેસ રેકગ્નિશન ટેકનોલોજી બાયોમેટ્રિક્સનો સૌથી પ્રતિનિધિ છે.

ચહેરો માન્યતા

ચહેરાની ઓળખની પ્રક્રિયામાં ચહેરો સંગ્રહ, ચહેરો તપાસ, ચહેરો સુવિધા નિષ્કર્ષણ અને ચહેરો મેચિંગ માન્યતા શામેલ છે. ફેસ રેકગ્નિશન પ્રક્રિયા વિવિધ તકનીકોનો ઉપયોગ કરે છે જેમ કે એડાબૂઝ એલ્ગોરિધમ, કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક અને મશીન લર્નિંગમાં સપોર્ટ વેક્ટર મશીન.

ચહેરાની ઓળખની પ્રક્રિયા

હાલમાં, ચહેરાના પરિભ્રમણ, જોડાણ, સમાનતા, વગેરે સહિતના પરંપરાગત ચહેરાની માન્યતા મુશ્કેલીઓ મોટા પ્રમાણમાં સુધારવામાં આવી છે, જે ચહેરાની ઓળખની ચોકસાઈમાં મોટા પ્રમાણમાં સુધારો કરે છે. 2 ડી ચહેરો, 3 ડી ચહેરો, મલ્ટિ-સ્પેક્ટ્રલ ફેસ દરેક મોડમાં વિવિધ સંપાદન અનુકૂલન દૃશ્યો, ડેટા સુરક્ષા ડિગ્રી અને ગોપનીયતા સંવેદનશીલતા, વગેરે હોય છે, અને મોટા ડેટાના deep ંડા શિક્ષણનો ઉમેરો 3 ડી ફેસ રેકગ્નિશન એલ્ગોરિધમ 2 ડી પ્રોજેક્શનની ખામીને પૂરક બનાવે છે, તે ઝડપથી કોઈ વ્યક્તિની ઓળખ ઓળખી શકે છે, જેણે બે-પરિમાણીય ચહેરાની ઓળખની અરજી માટે ચોક્કસ સફળતા લાવી છે.

તે જ સમયે, બાયોમેટ્રિક ડિટેક્શન ટેકનોલોજી હાલમાં ચહેરાની માન્યતાની સુરક્ષાને સુધારવા માટે એક કી તકનીક તરીકે ઉપયોગમાં લેવાય છે, જે ફોટા, વિડિઓઝ, 3 ડી મોડેલો અને કૃત્રિમ માસ્ક જેવા નકલી છેતરપિંડીનો અસરકારક રીતે પ્રતિકાર કરી શકે છે, અને સ્વતંત્ર રીતે ઓળખ નક્કી કરી શકે છે operating પરેટિંગ વપરાશકર્તાઓ. હાલમાં, ફેસ રેકગ્નિશન ટેક્નોલ of જીના ઝડપી વિકાસ સાથે, સ્માર્ટ ડિવાઇસીસ, finance નલાઇન ફાઇનાન્સ અને ચહેરાની ચુકવણી જેવા ઘણા નવીન એપ્લિકેશનો વધુને વધુ લોકપ્રિય બન્યા છે, જે દરેકના જીવન અને કાર્યમાં ગતિ અને સુવિધા લાવે છે.

હથિયાર માન્યતા

પામપ્રિન્ટ માન્યતા એ એક નવી પ્રકારની બાયોમેટ્રિક માન્યતા તકનીક છે, જે લક્ષ્ય લક્ષણ તરીકે માનવ શરીરના પામપ્રિન્ટનો ઉપયોગ કરે છે, અને મલ્ટિસ્પેક્ટરલ ઇમેજિંગ તકનીક દ્વારા જૈવિક માહિતી એકત્રિત કરે છે. મલ્ટિ-સ્પેક્ટ્રલ પામપ્રિન્ટ માન્યતાને બાયોમેટ્રિક માન્યતા તકનીકના મોડેલ તરીકે ગણી શકાય જે મલ્ટિ-મ moda ડલિટી અને બહુવિધ લક્ષ્ય સુવિધાઓને જોડે છે. આ નવી તકનીક એક સમયે વધુ વિપુલ માહિતી પ્રદાન કરવા અને લક્ષ્ય સુવિધાઓની વિશિષ્ટતા વધારવા માટે ત્વચા સ્પેક્ટ્રમ, પામ પ્રિન્ટ અને નસોની નસોની ત્રણ ઓળખી શકાય તેવી સુવિધાઓને જોડે છે.

આ વર્ષે, એમેઝોનની પામ રેકગ્નિશન ટેકનોલોજી, કોડ-નામવાળી ઓરવિલે, પરીક્ષણ શરૂ કર્યું છે. સ્કેનર પ્રથમ ઇન્ફ્રારેડ ધ્રુવીકૃત મૂળ છબીઓનો સમૂહ મેળવે છે, જેમાં હથેળીની બાહ્ય સુવિધાઓ, જેમ કે રેખાઓ અને ગણો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવામાં આવે છે; ધ્રુવીકૃત છબીઓનો બીજો સમૂહ ફરીથી પ્રાપ્ત કરતી વખતે, તે પામ સ્ટ્રક્ચર અને આંતરિક સુવિધાઓ, જેમ કે નસો, હાડકાં, નરમ પેશીઓ વગેરે પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. કાચા છબીઓ શરૂઆતમાં હાથવાળી છબીઓનો સમૂહ પ્રદાન કરવા માટે પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે. આ છબીઓ સારી રીતે પ્રકાશિત છે, ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, અને કોઈ ચોક્કસ ઓરિએન્ટેશનમાં હથેળીને ચોક્કસ પોઝમાં બતાવે છે, અને ડાબી અથવા જમણી હાથ તરીકે લેબલ લગાવે છે.

હાલમાં, એમેઝોનની પામપ્રિન્ટ રેકગ્નિશન ટેકનોલોજી ફક્ત 300 મિલિસેકંડમાં વ્યક્તિગત ઓળખ અને સંપૂર્ણ ચુકવણીની ચકાસણી કરી શકે છે, અને વપરાશકર્તાઓને સ્કેનીંગ ડિવાઇસ પર હાથ મૂકવાની જરૂર નથી, ફક્ત તરંગ અને સંપર્ક વિના સ્કેન. આ તકનીકીનો નિષ્ફળતા દર લગભગ 0.0001%છે. તે જ સમયે, પામપ્રિન્ટ માન્યતા પ્રારંભિક તબક્કામાં ડબલ ચકાસણી છે - બાહ્ય લાક્ષણિકતાઓ મેળવવા માટે પ્રથમ વખત, અને આંતરિક સંગઠનાત્મક લાક્ષણિકતાઓ મેળવવા માટે બીજી વખત. સલામતીની દ્રષ્ટિએ અન્ય બાયોમેટ્રિક તકનીકોની તુલનામાં, સુધારેલ.

ઉપરોક્ત બાયોમેટ્રિક સુવિધાઓ ઉપરાંત, આઇરિસ રેકગ્નિશન ટેકનોલોજી પણ લોકપ્રિય બનાવવામાં આવી રહી છે. આઇરિસ માન્યતાનો ખોટો માન્યતા દર 1/1000000 જેટલો ઓછો છે. તે મુખ્યત્વે ઓળખને ઓળખવા માટે મેઘધનુષ જીવનની આક્રમણ અને તફાવતની લાક્ષણિકતાઓનો ઉપયોગ કરે છે.

હાલમાં, ઉદ્યોગમાં સર્વસંમતિ એ છે કે એક જ મોડ્યુલિટીની માન્યતામાં માન્યતા પ્રદર્શન અને સુરક્ષા બંનેમાં અવરોધો છે, અને મલ્ટિ-મોડલ ફ્યુઝન એ ચહેરાની માન્યતા અને બાયોમેટ્રિક માન્યતામાં પણ એક મહત્વપૂર્ણ સફળતા છે-ફક્ત મલ્ટિ-ફેક્ટર દ્વારા જ નહીં માન્યતાની ચોકસાઈ સુધારવા માટે, બાયોમેટ્રિક તકનીકની દ્રશ્ય અનુકૂલનક્ષમતા અને ગોપનીયતા સુરક્ષામાં પણ ચોક્કસ હદ સુધી સુધારો થઈ શકે છે. પરંપરાગત સિંગલ-મોડ એલ્ગોરિધમની તુલનામાં, તે નાણાકીય-સ્તરના ખોટા માન્યતા દરને વધુ સારી રીતે પૂર્ણ કરી શકે છે (દસ મિલિયનમાં જેટલું ઓછું છે), જે બાયોમેટ્રિક ઓળખના વિકાસનો મુખ્ય વલણ પણ છે.

કરોડો બાયોમેટ્રિક

મલ્ટિમોડલ બાયોમેટ્રિક સિસ્ટમ્સ યુનિમોડલ બાયોમેટ્રિક સિસ્ટમ્સની મર્યાદાઓને દૂર કરવા માટે બહુવિધ સેન્સર અથવા બાયોમેટ્રિક્સનો ઉપયોગ કરે છે. દાખલા તરીકે આઇરિસ માન્યતા સિસ્ટમોને વૃદ્ધ ઇરિસિસ દ્વારા સમાધાન કરી શકાય છે અને ઇલેક્ટ્રોનિક ફિંગરપ્રિન્ટ માન્યતાને વધુ ખરાબ કરી શકાય છે અથવા ફિંગરપ્રિન્ટ્સ કાપી શકાય છે. જ્યારે અનઇમોડલ બાયોમેટ્રિક સિસ્ટમ્સ તેમના ઓળખકર્તાની અખંડિતતા દ્વારા મર્યાદિત હોય છે, ત્યારે ઘણી અસંગત સિસ્ટમો સમાન મર્યાદાઓથી પીડાય તેવી સંભાવના નથી. મલ્ટિમોડલ બાયોમેટ્રિક સિસ્ટમ્સ સમાન માર્કર (એટલે ​​કે, મેઘધનુષની બહુવિધ છબીઓ, અથવા તે જ આંગળીના સ્કેન) અથવા વિવિધ બાયોમેટ્રિક્સ (ફિંગરપ્રિન્ટ સ્કેનની આવશ્યકતા અને વ voice ઇસ માન્યતાનો ઉપયોગ કરીને, સ્પોકન પાસકોડ) માંથી માહિતીના સેટ મેળવી શકે છે.

મલ્ટિમોડલ બાયોમેટ્રિક સિસ્ટમ્સ આ યુનિમોડલ સિસ્ટમોને ક્રમિક રીતે, એક સાથે, તેનું સંયોજન અથવા શ્રેણીમાં ફ્યુઝ કરી શકે છે, જે અનુક્રમે ક્રમિક, સમાંતર, વંશવેલો અને સીરીયલ એકીકરણ મોડ્સનો સંદર્ભ આપે છે.

ચાનસીટીવીએક શ્રેણી વિકસાવી છેજૈવિક લેન્સચહેરાની માન્યતા માટે, પામપ્રિન્ટ માન્યતા તેમજ ફિંગરપ્રિન્ટ ઓળખ અને આઇરિસ ઓળખ. તેમાં ફક્ત 11.95 મીમી ટીટીએલ સાથેની બધી ગ્લાસ અને કોમ્પેક્ટ ડિઝાઇન છે. તે 44 ડિગ્રી આડા ક્ષેત્રને પકડે છે. આ લેન્સ પામપ્રિન્ટ માન્યતા માટે આદર્શ છે.