バイオメトリクスは、人間の特徴に関連する身体測定と計算です。生体認証 (または現実的な認証) は、コンピューター サイエンスで識別およびアクセス制御の形式として使用されます。監視下にあるグループ内の個人を特定するためにも使用されます。

生体認証識別子は、個人をラベル付けして説明するために使用される、独特で測定可能な特徴です。生体認証識別子は、体の形状に関連する生理学的特徴として分類されることがよくあります。例には、指紋、手のひら静脈、顔認識、DNA、掌紋、手の形状、虹彩認識、網膜、匂い/香りが含まれますが、これらに限定されません。

生体認証技術には、コンピューター科学、光学および音響学などの物理科学、生物科学、バイオセンサーおよび生物統計原理、セキュリティ技術、人工知能技術、その他多くの基礎科学および革新的な応用技術が含まれます。これは完全な学際的な技術ソリューションです。

近年、人工知能の発展に伴い、生体認証技術が成熟してきました。現在、生体認証の代表的な技術は顔認証技術です。

顔認識

顔認識のプロセスには、顔の収集、顔検出、顔特徴抽出、顔照合認識が含まれます。顔認識プロセスでは、AdaBoos アルゴリズム、畳み込みニューラル ネットワーク、機械学習のサポート ベクター マシンなどのさまざまなテクノロジーが使用されます。

顔認識のプロセス

現在、顔の回転、オクルージョン、類似性などを含む従来の顔認識の難しさは大幅に改善され、顔認識の精度が大幅に向上しています。 2D顔、3D顔、マルチスペクトル顔 各モードには、異なる取得適応シナリオ、データセキュリティ度、プライバシー感度などがあり、ビッグデータのディープラーニングの追加により、3D顔認識アルゴリズムが2D投影の欠陥を補い、人物の身元を迅速に識別できるため、2 次元顔認識のアプリケーションに一定のブレークスルーがもたらされました。

同時に、生体認証技術は現在、顔認証のセキュリティを向上させるための主要な技術として使用されており、写真、ビデオ、3Dモデル、人工マスクなどの偽造詐欺に効果的に抵抗し、顔認証の身元を独自に判断できます。操作ユーザー。現在、顔認識技術の急速な発展に伴い、スマートデバイス、オンライン金融、顔決済などの多くの革新的なアプリケーションの人気が高まり、すべての人の生活と仕事にスピードと利便性をもたらしています。

掌紋認識

掌紋認識は、人体の掌紋を対象特徴として使用し、マルチスペクトルイメージング技術により生体情報を収集する新しいタイプの生体認識技術です。マルチスペクトル掌紋認識は、マルチモダリティと複数のターゲット特徴を組み合わせた生体認証技術のモデルとみなすことができます。この新技術は、皮膚のスペクトル、掌紋、静脈の 3 つの識別可能な特徴を組み合わせて、より豊富な情報を一度に提供し、対象の特徴の識別性を高めます。

今年、Amazonの手のひら認識技術（開発コード名Orville）のテストが開始された。スキャナーはまず、手のひらの線や折り目などの外側の特徴に焦点を当てて、赤外線偏光した元の画像のセットを取得します。 2 番目の偏光画像セットを再度取得すると、手のひらの構造と静脈、骨、軟組織などの内部特徴に焦点が当てられます。生の画像は最初に処理されて、手を含む一連の画像が提供されます。これらの画像は十分に照明が当てられ、焦点が合っていて、手のひらが特定の向き、特定のポーズで示されており、左利きまたは右利きとしてラベル付けされています。

現在、Amazonの掌紋認識技術は、わずか300ミリ秒で個人の身元を確認し、支払いを完了することができ、ユーザーはスキャン装置に手を置く必要がなく、手を振って非接触でスキャンするだけで済みます。この技術の故障率は約 0.0001% です。同時に、掌紋認識は初期段階での二重検証になります。1 回目は外部特性を取得し、2 回目は内部組織特性を取得します。他の生体認証技術と比較してセキュリティ面が向上しています。

上記の生体認証機能に加えて、虹彩認識技術も普及しつつあります。虹彩認証の誤認識率は1/100万です。主にアイリスの寿命の不変性と差異の特徴を利用してアイデンティティを識別します。

現在、業界のコンセンサスは、単一モダリティの認識には認識パフォーマンスとセキュリティの両方のボトルネックがあり、マルチモーダル融合は、多要素認識だけでなく、顔認識、さらには生体認証においても重要なブレークスルーとなるということです。認識精度を向上させることは、生体認証技術のシーン適応性とプライバシーの安全性もある程度向上させることができます。従来のシングルモード アルゴリズムと比較して、金融レベルの誤認識率 (1,000 万分の 1 という低さ) をよりよく満たすことができます。これは、生体認証の開発の主要なトレンドでもあります。

マルチモーダル生体認証システム

マルチモーダル生体認証システムは、複数のセンサーまたは生体認証を使用して、ユニモーダル生体認証システムの制限を克服します。たとえば、虹彩認識システムは虹彩の老化によって機能が損なわれる可能性があり、電子指紋認識は指紋の磨耗または切れによって悪化する可能性があります。単峰性生体認証システムは識別子の完全性によって制限されますが、いくつかの単峰性システムが同じ制限を受ける可能性は低いです。マルチモーダル生体認証システムは、同じマーカーから一連の情報 (つまり、虹彩の複数の画像や同じ指のスキャン)、または異なる生体認証から情報 (指紋スキャンと音声認識を使用した音声パスコードが必要) を取得できます。

マルチモーダル生体認証システムは、これらのユニモーダル システムを順次、同時に、それらの組み合わせ、または直列に融合することができます。これらは、それぞれ順次、並列、階層、および直列統合モードを指します。

CHCCTVのシリーズを開発しました生体認証レンズたとえば、CH3659A は、1/1.8 インチセンサー用に設計された 4K 低歪みレンズです。オールガラス製で、TTL がわずか 11.95mm のコンパクトなデザインが特徴です。 44度の水平視野を捉えます。このレンズは掌紋認識に最適です。