Biometrija su tjelesne mjere i izračuni povezani s ljudskim karakteristikama. Biometrijska autentifikacija (ili realistična autentifikacija) koristi se u računalnoj znanosti kao oblik identifikacije i kontrole pristupa. Također se koristi za identifikaciju pojedinaca u skupinama koje su pod nadzorom.

Biometrijski identifikatori su prepoznatljive, 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 otiske prstiju, vene na dlanu, prepoznavanje lica, DNK, otisak dlana, geometriju ruke, prepoznavanje šarenice, mrežnicu i miris/aroma.

Biometrijska identifikacijska tehnologija uključuje računarstvo, optiku i akustiku te druge fizikalne znanosti, biološke znanosti, biosenzore i principe biostatistike, sigurnosnu tehnologiju, tehnologiju umjetne inteligencije i mnoge druge temeljne znanosti i inovativne tehnologije primjene. To je cjelovito multidisciplinarno tehničko rješenje.

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

Prepoznavanje lica

Proces prepoznavanja lica uključuje prikupljanje lica, detekciju lica, izdvajanje značajki lica i prepoznavanje podudaranja lica. Proces prepoznavanja lica koristi različite tehnologije kao što su AdaBoos algoritam, konvolucijska neuronska mreža i stroj potpornih vektora u strojnom učenju.

Proces prepoznavanja lica

Trenutno su tradicionalne poteškoće prepoznavanja lica, uključujući rotaciju lica, okluziju, sličnost itd., znatno poboljšane, što uvelike poboljšava točnost prepoznavanja lica. 2D lice, 3D lice, multispektralno lice. Svaki način rada ima različite scenarije prilagodbe akvizicije, stupanj sigurnosti podataka i osjetljivost privatnosti itd., a dodavanje dubokog učenja velikih podataka omogućuje 3D algoritmu za prepoznavanje lica da nadoknadi nedostatke 2D projekcije. Može brzo identificirati identitet osobe, što je donijelo određeni proboj u primjeni dvodimenzionalnog prepoznavanja lica.

Istovremeno, tehnologija biometrijske detekcije trenutno se koristi kao ključna tehnologija za poboljšanje sigurnosti prepoznavanja lica, koja može učinkovito odoljeti krivotvorenju prijevara poput fotografija, videozapisa, 3D modela i protetskih maski te neovisno utvrditi identitet korisnika. Trenutno, s brzim razvojem tehnologije prepoznavanja lica, mnoge inovativne aplikacije poput pametnih uređaja, online financija i plaćanja licem postaju sve popularnije, donoseći brzinu i praktičnost u život i rad svih.

Prepoznavanje otiska dlana

Prepoznavanje otiska dlana nova je vrsta biometrijske tehnologije prepoznavanja koja koristi otisak ljudskog dlana kao ciljnu značajku i prikuplja biološke informacije putem multispektralne tehnologije snimanja. Multispektralno prepoznavanje otiska dlana može se smatrati modelom biometrijske tehnologije prepoznavanja koji kombinira multimodalnost i više ciljnih značajki. Ova nova tehnologija kombinira tri prepoznatljive značajke: spektar kože, otisak dlana i vene kako bi pružila više informacija odjednom i povećala prepoznatljivost ciljnih značajki.

Ove godine započelo je testiranje Amazonove tehnologije prepoznavanja dlana, kodnog naziva Orville. Skener prvo prikuplja skup infracrvenih polariziranih originalnih slika, fokusirajući se na vanjske značajke dlana, poput linija i nabora; prilikom ponovnog prikupljanja drugog skupa polariziranih slika, fokusira se na strukturu dlana i unutarnje značajke, poput vena, kostiju, mekih tkiva itd. Sirove slike se u početku obrađuju kako bi se dobio skup slika koje sadrže ruke. Ove slike su dobro osvijetljene, fokusirane i prikazuju dlan u određenoj orijentaciji, u određenom položaju te označen kao ljevak ili dešnjak.

Trenutno, Amazonova tehnologija prepoznavanja otiska dlana može provjeriti osobni identitet i dovršiti plaćanje za samo 300 milisekundi, a ne zahtijeva od korisnika da stavljaju ruke na uređaj za skeniranje, već samo mašu i skeniraju bez kontakta. Stopa neuspjeha ove tehnologije je oko 0,0001%. Istovremeno, prepoznavanje otiska dlana je dvostruka provjera u početnoj fazi – prvi put za dobivanje vanjskih karakteristika, a drugi put za dobivanje unutarnjih organizacijskih karakteristika. U usporedbi s drugim biometrijskim tehnologijama, poboljšana je u pogledu sigurnosti.

Uz gore navedene biometrijske značajke, popularizira se i tehnologija prepoznavanja šarenice. Stopa lažnog prepoznavanja šarenice je niska, samo 1/1000000. Uglavnom koristi karakteristike nepromjenjivosti i razlike u životnom vijeku šarenice za identifikaciju identiteta.

Trenutno je u industriji konsenzus da prepoznavanje jednog modaliteta ima uska grla i u performansama prepoznavanja i u sigurnosti, te da je multimodalna fuzija važan proboj u prepoznavanju lica, pa čak i biometrijskom prepoznavanju - ne samo kroz višefaktorsku analizu. Način poboljšanja točnosti prepoznavanja također može do određene mjere poboljšati prilagodljivost scene i sigurnost privatnosti biometrijske tehnologije. U usporedbi s tradicionalnim jednomodnim algoritmom, može bolje zadovoljiti stopu lažnog prepoznavanja na financijskoj razini (čak jedan na deset milijuna), što je ujedno i glavni trend razvoja biometrijske identifikacije.

Multimodalni biometrijski sustav

Multimodalni biometrijski sustavi koriste više senzora ili biometrijskih podataka kako bi prevladali ograničenja unimodalnih biometrijskih sustava. Na primjer, sustavi za prepoznavanje šarenice mogu biti ugroženi starenjem šarenica, a elektroničko prepoznavanje otiska prsta može biti pogoršano istrošenim ili izrezanim otiscima prstiju. Iako su unimodalni biometrijski sustavi ograničeni integritetom svog identifikatora, malo je vjerojatno da će nekoliko unimodalnih sustava patiti od identičnih ograničenja. Multimodalni biometrijski sustavi mogu dobiti skupove informacija s istog markera (tj. više slika šarenice ili skeniranja istog prsta) ili informacije iz različitih biometrijskih podataka (što zahtijeva skeniranje otiska prsta i, korištenjem prepoznavanja glasa, izgovorenu lozinku).

Multimodalni biometrijski sustavi mogu spajati ove unimodalne sustave sekvencijalno, simultano, kombinacijom istih ili serijski, što se odnosi na sekvencijalne, paralelne, hijerarhijske i serijske načine integracije.

CHANCCTVrazvio je nizbiometrijske lećeza prepoznavanje lica, prepoznavanje otiska dlana, kao i identifikaciju otiska prsta i identifikaciju šarenice. Na primjer, CH3659A je 4k leća s niskim izobličenjem koja je dizajnirana za 1/1,8'' senzore. Ima potpuno stakleni i kompaktan dizajn s TTL-om od samo 11,95 mm. Snima horizontalno vidno polje od 44 stupnja. Ova leća je idealna za prepoznavanje otiska dlana.