La biometria è misurazioni e calcoli del corpo relativi alle caratteristiche umane. L'autenticazione biometrica (o autenticazione realistica) viene utilizzata in informatica come forma di identificazione e controllo degli accessi. Viene utilizzato anche per identificare gli individui in gruppi sotto sorveglianza.

Gli identificatori biometrici sono le caratteristiche distintive e misurabili utilizzate per etichettare e descrivere gli individui. Gli identificatori biometrici sono spesso classificati come caratteristiche fisiologiche legate alla forma del corpo. Gli esempi includono, ma non sono limitati a, impronte digitali, vene del palmo, riconoscimento facciale, DNA, impronta del palmo, geometria della mano, riconoscimento dell'iride, retina e odore/profumo.

La tecnologia di identificazione biometrica coinvolge l'informatica, l'ottica e l'acustica e altre scienze fisiche, le scienze biologiche, i principi dei biosensori e della biostatistica, la tecnologia della sicurezza e la tecnologia dell'intelligenza artificiale e molte altre scienze di base e tecnologie applicative innovative. Si tratta di una soluzione tecnica multidisciplinare completa.

Negli ultimi anni, con lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, la tecnologia di identificazione biometrica è diventata più matura. Al momento, la tecnologia di riconoscimento facciale è la più rappresentativa della biometria.

Riconoscimento facciale

Il processo di riconoscimento facciale include la raccolta dei volti, il rilevamento dei volti, l'estrazione delle caratteristiche del volto e il riconoscimento della corrispondenza dei volti. Il processo di riconoscimento facciale utilizza varie tecnologie come l'algoritmo AdaBoos, la rete neurale convoluzionale e la macchina vettoriale di supporto nell'apprendimento automatico.

Il processo di riconoscimento facciale

Al momento, le tradizionali difficoltà di riconoscimento facciale, tra cui la rotazione del volto, l'occlusione, la somiglianza, ecc., sono state notevolmente migliorate, il che migliora notevolmente la precisione del riconoscimento facciale. Volto 2D, volto 3D, volto multispettrale Ciascuna modalità ha diversi scenari di adattamento dell'acquisizione, grado di sicurezza dei dati e sensibilità alla privacy, ecc., E l'aggiunta dell'apprendimento profondo dei big data fa sì che l'algoritmo di riconoscimento facciale 3D integri i difetti della proiezione 2D, Può identificare rapidamente l'identità di una persona, il che ha portato una certa svolta nell'applicazione del riconoscimento facciale bidimensionale.

Allo stesso tempo, la tecnologia di rilevamento biometrico viene attualmente utilizzata come tecnologia chiave per migliorare la sicurezza del riconoscimento facciale, che può resistere efficacemente alle frodi di contraffazione come foto, video, modelli 3D e maschere protesiche e determinare in modo indipendente l'identità di utenti operativi. Attualmente, con il rapido sviluppo della tecnologia di riconoscimento facciale, molte applicazioni innovative come dispositivi intelligenti, finanza online e pagamenti facciali sono diventate sempre più popolari, portando velocità e comodità nella vita e nel lavoro di tutti.

Riconoscimento delle impronte digitali

Il riconoscimento dell'impronta palmare è un nuovo tipo di tecnologia di riconoscimento biometrico, che utilizza l'impronta palmare del corpo umano come caratteristica target e raccoglie informazioni biologiche attraverso la tecnologia di imaging multispettrale. Il riconoscimento multispettrale delle impronte digitali può essere considerato un modello di tecnologia di riconoscimento biometrico che combina multimodalità e molteplici caratteristiche di destinazione. Questa nuova tecnologia combina le tre caratteristiche identificabili dello spettro cutaneo, dell'impronta del palmo e delle vene delle vene per fornire informazioni più abbondanti contemporaneamente e aumentare la distinguibilità delle caratteristiche target.

Quest'anno, la tecnologia di riconoscimento del palmo di Amazon, nome in codice Orville, ha iniziato i test. Lo scanner acquisisce innanzitutto una serie di immagini originali polarizzate all'infrarosso, concentrandosi sulle caratteristiche esterne del palmo, come linee e pieghe; quando si acquisisce nuovamente la seconda serie di immagini polarizzate, si concentra sulla struttura del palmo e sulle caratteristiche interne, come vene, ossa, tessuti molli, ecc. Le immagini grezze vengono inizialmente elaborate per fornire una serie di immagini contenenti le mani. Queste immagini sono ben illuminate, a fuoco e mostrano il palmo in un orientamento specifico, in una posa specifica ed etichettato come mancino o destrorso.

Al momento, la tecnologia di riconoscimento delle impronte digitali di Amazon può verificare l'identità personale e completare il pagamento in soli 300 millisecondi e non richiede agli utenti di mettere le mani sul dispositivo di scansione, ma semplicemente di agitare e scansionare senza contatto. Il tasso di fallimento di questa tecnologia è di circa lo 0,0001%. Allo stesso tempo, il riconoscimento dell’impronta palmare è una doppia verifica nella fase iniziale: la prima volta per ottenere caratteristiche esterne e la seconda volta per ottenere caratteristiche organizzative interne. Rispetto ad altre tecnologie biometriche in termini di sicurezza, migliorata.

Oltre alle caratteristiche biometriche di cui sopra, si sta diffondendo anche la tecnologia di riconoscimento dell’iride. Il tasso di falso riconoscimento dell'iride è pari a 1/1000000. Utilizza principalmente le caratteristiche dell'invarianza e della differenza della vita dell'iride per identificare le identità.

Al momento, nel settore è opinione comune che il riconoscimento di una singola modalità presenti colli di bottiglia sia in termini di prestazioni di riconoscimento che di sicurezza, e la fusione multimodale rappresenta un importante passo avanti nel riconoscimento facciale e persino nel riconoscimento biometrico, non solo attraverso la multi-fattore. migliorare l'accuratezza del riconoscimento può anche migliorare in una certa misura l'adattabilità della scena e la sicurezza della privacy della tecnologia biometrica. Rispetto al tradizionale algoritmo monomodale, può soddisfare meglio il tasso di riconoscimento falso a livello finanziario (fino a uno su dieci milioni), che è anche la tendenza principale nello sviluppo dell'identificazione biometrica.

Sistema biometrico multimodale

I sistemi biometrici multimodali utilizzano più sensori o elementi biometrici per superare i limiti dei sistemi biometrici unimodali. Ad esempio, i sistemi di riconoscimento dell'iride possono essere compromessi dall'invecchiamento dell'iride e il riconoscimento elettronico delle impronte digitali può essere peggiorato da impronte digitali usurate o tagliate. Sebbene i sistemi biometrici unimodali siano limitati dall’integrità del loro identificatore, è improbabile che diversi sistemi unimodali soffrano di identiche limitazioni. I sistemi biometrici multimodali possono ottenere serie di informazioni dallo stesso marcatore (ad esempio, più immagini di un'iride o scansioni dello stesso dito) o informazioni da diversi dati biometrici (che richiedono scansioni di impronte digitali e, utilizzando il riconoscimento vocale, un codice di accesso parlato).

I sistemi biometrici multimodali possono fondere questi sistemi unimodali in sequenza, simultaneamente, in una loro combinazione o in serie, che si riferiscono rispettivamente a modalità di integrazione sequenziale, parallela, gerarchica e seriale.

CHANCCTVha sviluppato una serie dilenti biometricheper il riconoscimento del volto, il riconoscimento dell'impronta del palmo, nonché l'identificazione dell'impronta digitale e l'identificazione dell'iride. Ad esempio, CH3659A è un obiettivo 4K a bassa distorsione progettato per sensori da 1/1,8''. Presenta un design completamente in vetro e compatto con un TTL di soli 11,95 mm. Cattura un campo visivo orizzontale di 44 gradi. Questa lente è ideale per il riconoscimento delle impronte digitali.