बायोमेट्रिक्स शरीर के माप और मानव विशेषताओं से संबंधित गणना हैं। बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण (या यथार्थवादी प्रमाणीकरण) का उपयोग कंप्यूटर विज्ञान में पहचान और अभिगम नियंत्रण के रूप में किया जाता है। इसका उपयोग उन समूहों में व्यक्तियों की पहचान करने के लिए भी किया जाता है जो निगरानी में हैं।

बायोमेट्रिक पहचानकर्ता व्यक्तियों को लेबल और वर्णन करने के लिए उपयोग किए जाने वाले विशिष्ट, औसत दर्जे की विशेषताएं हैं। बायोमेट्रिक पहचानकर्ताओं को अक्सर शारीरिक विशेषताओं के रूप में वर्गीकृत किया जाता है जो शरीर के आकार से संबंधित होते हैं। उदाहरणों में शामिल हैं, लेकिन फिंगरप्रिंट, पाम नस, चेहरे की पहचान, डीएनए, पाम प्रिंट, हैंड ज्यामिति, आईरिस मान्यता, रेटिना और गंध/गंध तक सीमित नहीं हैं।

बायोमेट्रिक पहचान तकनीक में कंप्यूटर विज्ञान, प्रकाशिकी और ध्वनिकी और अन्य भौतिक विज्ञान, जैविक विज्ञान, बायोसेंसर और बायोस्टैटिस्टिक्स सिद्धांत, सुरक्षा प्रौद्योगिकी और कृत्रिम खुफिया प्रौद्योगिकी और कई अन्य बुनियादी विज्ञान और अभिनव अनुप्रयोग प्रौद्योगिकियों में शामिल हैं। यह एक पूर्ण बहु -विषयक तकनीकी समाधान है।

हाल के वर्षों में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास के साथ, बायोमेट्रिक पहचान तकनीक अधिक परिपक्व हो गई है। वर्तमान में, फेस रिकग्निशन टेक्नोलॉजी बायोमेट्रिक्स का सबसे प्रतिनिधि है।

चेहरा मान्यता

चेहरे की पहचान की प्रक्रिया में फेस कलेक्शन, फेस डिटेक्शन, फेस फीचर एक्सट्रैक्शन और फेस मैचिंग रिकग्निशन शामिल हैं। चेहरा मान्यता प्रक्रिया विभिन्न तकनीकों जैसे कि Adaboos एल्गोरिथ्म, कन्व्यूशनल न्यूरल नेटवर्क और मशीन लर्निंग में वेक्टर मशीन का समर्थन करती है।

चेहरे की पहचान की प्रक्रिया

वर्तमान में, चेहरे के रोटेशन, रोड़ा, समानता आदि सहित पारंपरिक चेहरे की मान्यता कठिनाइयों में बहुत सुधार हुआ है, जो चेहरे की पहचान की सटीकता में बहुत सुधार करता है। 2 डी फेस, 3 डी फेस, मल्टी-स्पेक्ट्रल फेस प्रत्येक मोड में अलग-अलग अधिग्रहण अनुकूलन परिदृश्य, डेटा सुरक्षा डिग्री और गोपनीयता संवेदनशीलता, आदि हैं, और बड़े डेटा के गहरे सीखने के अलावा 3 डी फेस रिकग्निशन एल्गोरिथ्म 2 डी प्रक्षेपण के दोषों को पूरक बनाता है, यह जल्दी से एक व्यक्ति की पहचान की पहचान कर सकता है, जिसने दो-आयामी चेहरे की मान्यता के आवेदन के लिए एक निश्चित सफलता लाई है।

इसी समय, बायोमेट्रिक डिटेक्शन तकनीक का उपयोग वर्तमान में चेहरे की पहचान की सुरक्षा में सुधार करने के लिए एक प्रमुख तकनीक के रूप में किया जा रहा है, जो प्रभावी रूप से जालसाजी धोखाधड़ी जैसे फ़ोटो, वीडियो, 3 डी मॉडल और कृत्रिम मुखौटे का विरोध कर सकता है, और स्वतंत्र रूप से पहचान का निर्धारण कर सकता है। ऑपरेटिंग उपयोगकर्ता। वर्तमान में, फेस रिकग्निशन टेक्नोलॉजी के तेजी से विकास के साथ, कई अभिनव एप्लिकेशन जैसे कि स्मार्ट डिवाइस, ऑनलाइन फाइनेंस, और फेस पेमेंट तेजी से लोकप्रिय हो गए हैं, जिससे सभी के जीवन और काम में गति और सुविधा मिल रही है।

पामप्रिंट मान्यता

पामप्रिंट मान्यता एक नए प्रकार की बायोमेट्रिक मान्यता तकनीक है, जो लक्ष्य सुविधा के रूप में मानव शरीर के पामप्रिंट का उपयोग करती है, और मल्टीस्पेक्ट्रल इमेजिंग प्रौद्योगिकी के माध्यम से जैविक जानकारी एकत्र करती है। मल्टी-स्पेक्ट्रल पामप्रिंट मान्यता को बायोमेट्रिक मान्यता प्रौद्योगिकी के एक मॉडल के रूप में माना जा सकता है जो मल्टी-मोडलिटी और कई लक्ष्य सुविधाओं को जोड़ती है। यह नई तकनीक एक समय में अधिक प्रचुर जानकारी प्रदान करने और लक्ष्य सुविधाओं की भेदभाव को बढ़ाने के लिए त्वचा स्पेक्ट्रम, पाम प्रिंट और शिरा नसों की तीन पहचान योग्य विशेषताओं को जोड़ती है।

इस साल, अमेज़ॅन की पाम रिकग्निशन टेक्नोलॉजी, कोड-नाम ऑरविले, ने परीक्षण शुरू कर दिया है। स्कैनर पहले अवरक्त ध्रुवीकृत मूल छवियों का एक सेट प्राप्त करता है, जो हथेली की बाहरी विशेषताओं पर ध्यान केंद्रित करता है, जैसे कि लाइनें और सिलवटों; ध्रुवीकृत छवियों के दूसरे सेट को फिर से प्राप्त करते समय, यह ताड़ की संरचना और आंतरिक विशेषताओं, जैसे कि नसों, हड्डियों, नरम ऊतकों आदि पर केंद्रित है, कच्ची छवियों को शुरू में हाथों से युक्त छवियों का एक सेट प्रदान करने के लिए संसाधित किया जाता है। ये चित्र अच्छी तरह से जलाए जाते हैं, फोकस में, और एक विशिष्ट अभिविन्यास में हथेली को दिखाते हैं, एक विशिष्ट मुद्रा में, और बाएं या दाएं हाथ के रूप में लेबल किया जाता है।

वर्तमान में, अमेज़ॅन की पामप्रिंट मान्यता प्रौद्योगिकी व्यक्तिगत पहचान को सत्यापित कर सकती है और केवल 300 मिलीसेकंड में पूर्ण भुगतान को सत्यापित कर सकती है, और उपयोगकर्ताओं को स्कैनिंग डिवाइस पर अपने हाथों को रखने की आवश्यकता नहीं है, बस बिना किसी संपर्क के लहर और स्कैन करें। इस तकनीक की विफलता दर लगभग 0.0001%है। इसी समय, पामप्रिंट मान्यता प्रारंभिक चरण में एक दोहरा सत्यापन है - बाहरी विशेषताओं को प्राप्त करने के लिए पहली बार, और दूसरी बार आंतरिक संगठनात्मक विशेषताओं को प्राप्त करने के लिए। सुरक्षा के मामले में अन्य बायोमेट्रिक प्रौद्योगिकियों की तुलना में सुधार हुआ।

उपरोक्त बायोमेट्रिक सुविधाओं के अलावा, आईरिस मान्यता प्रौद्योगिकी भी लोकप्रिय हो रही है। आईआरआईएस मान्यता की झूठी मान्यता दर 1/1000000 के रूप में कम है। यह मुख्य रूप से पहचान की पहचान करने के लिए आइरिस जीवन आक्रमण और अंतर की विशेषताओं का उपयोग करता है।

वर्तमान में, उद्योग में आम सहमति यह है कि एक एकल तौर-तरीकों की मान्यता में मान्यता प्रदर्शन और सुरक्षा दोनों में अड़चनें हैं, और बहु-मोडल फ्यूजन चेहरे की पहचान और यहां तक ​​कि बायोमेट्रिक मान्यता में एक महत्वपूर्ण सफलता है-न केवल मल्टी-फैक्टर के माध्यम से रास्ते में मान्यता सटीकता में सुधार करने के लिए एक निश्चित सीमा तक बायोमेट्रिक तकनीक के दृश्य अनुकूलनशीलता और गोपनीयता सुरक्षा में भी सुधार हो सकता है। पारंपरिक एकल-मोड एल्गोरिथ्म की तुलना में, यह वित्तीय-स्तरीय झूठी मान्यता दर (दस मिलियन में से एक के रूप में कम) को बेहतर ढंग से पूरा कर सकता है, जो बायोमेट्रिक पहचान के विकास की मुख्य प्रवृत्ति भी है।

बहुमूत्र बायोमेट्रिक तंत्र

मल्टीमॉडल बायोमेट्रिक सिस्टम यूनीमॉडल बायोमेट्रिक सिस्टम की सीमाओं को दूर करने के लिए कई सेंसर या बायोमेट्रिक्स का उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए आईआरआईएस मान्यता प्रणालियों को उम्र बढ़ने के द्वारा समझौता किया जा सकता है और इलेक्ट्रॉनिक फिंगरप्रिंट मान्यता को पहना-आउट या कट फिंगरप्रिंट द्वारा खराब किया जा सकता है। जबकि यूनीमॉडल बायोमेट्रिक सिस्टम उनके पहचानकर्ता की अखंडता से सीमित हैं, यह संभावना नहीं है कि कई यूनीमॉडल सिस्टम समान सीमाओं से पीड़ित होंगे। मल्टीमॉडल बायोमेट्रिक सिस्टम एक ही मार्कर (यानी, एक आईरिस की कई छवियां, या एक ही उंगली के स्कैन) या विभिन्न बायोमेट्रिक्स से जानकारी प्राप्त कर सकते हैं (फिंगरप्रिंट स्कैन की आवश्यकता होती है और, आवाज की पहचान का उपयोग करके, एक बोली जाने वाली पासकोड)।

मल्टीमॉडल बायोमेट्रिक सिस्टम इन अनिमॉडल सिस्टम को क्रमिक रूप से, एक साथ, एक संयोजन, या श्रृंखला में फ्यूज कर सकते हैं, जो क्रमशः अनुक्रमिक, समानांतर, पदानुक्रमित और सीरियल एकीकरण मोड का उल्लेख करते हैं।

CHANCCTVकी एक श्रृंखला विकसित की हैबायोमेट्रिक लेंसचेहरे की पहचान के लिए, पामप्रिंट की पहचान के साथ -साथ फिंगरप्रिंट पहचान और आईरिस पहचान। उदाहरण के लिए CH3659A एक 4K कम विरूपण लेंस है जिसे 1/1.8 '' सेंसर के लिए डिज़ाइन किया गया था। इसमें सभी ग्लास और कॉम्पैक्ट डिज़ाइन हैं जो केवल 11.95 मिमी टीटीएल के साथ हैं। यह देखने के 44 डिग्री क्षैतिज क्षेत्र को कैप्चर करता है। यह लेंस पामप्रिंट मान्यता के लिए आदर्श है।