生体認証は、人間の特性に関連する身体測定と計算です。バイオメトリック認証（または現実的な認証）は、識別およびアクセス制御の形としてコンピューターサイエンスで使用されます。また、監視下にあるグループ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、個人のラベル付けと記述に使用される独特の測定可能な特性です。バイオメトリック識別子は、多くの場合、身体の形状に関連する生理学的特性として分類されます。例には、指紋、手のひらの静脈、顔認識、DNA、手のひらの印刷、手の幾何学、虹彩認識、網膜、臭気/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、コンピューターサイエンス、光学、音響、およびその他の物理科学、生物科学、バイオセンサーと生物統計学の原則、セキュリティ技術、人工知能技術、およびその他の多くの基本科学および革新的なアプリケーション技術が含まれます。これは、完全な学際的な技術ソリューションです。

近年、人工知能の開発により、生体認証技術はより成熟しています。現在、顔認識技術は生体認証の最も代表的です。

顔認識

顔認識のプロセスには、顔の収集、顔の検出、顔の特徴の抽出、顔に合った認識が含まれます。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、機械学習における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を使用しています。

顔認識のプロセス

現在、顔の回転、閉塞、類似性などを含む従来の顔認識の困難が大幅に改善されており、顔認識の精度が大幅に向上しています。 2Dフェイス、3Dフェイス、マルチスペクトルフェイス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の学位とプライバシーの感度などがあり、ビッグデータの深い学習を追加すると、3Dフェイス認識アルゴリズムが2Dプロジェクションの欠陥を補完します。それは、2次元の顔認識を適用するために特定のブレークスルーをもたらした人のアイデンティティを迅速に識別することができます。

同時に、バイオメトリック検出技術は現在、顔認識のセキュリティを改善するための重要な技術として使用されています。これは、写真、ビデオ、3Dモデル、補綴マスクなどの偽造詐欺に効果的に抵抗し、独立してのアイデンティティを決定することができます。オペレーティングユーザー。現在、顔認識技術の急速な発展により、スマートデバイス、オンラインファイナンス、顔の支払いなどの多くの革新的なアプリケーションがますます人気が高まっており、すべての人の生活と仕事に速度と利便性をもたらしています。

Palmprint認識

Palmprint認識は、新しいタイプの生体認識技術であり、人体のPalmprintをターゲット機能として使用し、マルチスペクトルイメージングテクノロジーを通じて生物学的情報を収集します。マルチスペクトルのヤシの認識は、マルチモダリティと複数のターゲット機能を組み合わせた生体認識技術のモデルと見なすことができます。この新しいテクノロジーは、皮膚スペクトル、パームプリント、静脈の3つの識別可能な機能を組み合わせて、一度により豊富な情報を提供し、ターゲット機能の識別性を高めます。

今年、AmazonのPalm認識技術であるCode Named Orvilleがテストを開始しました。スキャナーは、最初に、線や折り目などの手のひらの外部機能に焦点を当てた、赤外線偏光のある元の画像のセットを取得します。偏光画像の2番目のセットを再度取得するとき、それは手のひらの構造と静脈、骨、軟部組織などの内部機能に焦点を当てます。生の画像は最初に処理され、手を含む画像のセットを提供します。これらの画像は明るく、焦点が合っており、特定の方向で特定のポーズで手のひらを示し、左または右利きとしてラベル付けされています。

現在、AmazonのPalmprint認識テクノロジーは、300ミリ秒だけで個人のアイデンティティと完全な支払いを検証することができ、ユーザーはスキャンデバイスに手を置く必要はありません。この技術の故障率は約0.0001％です。同時に、Palmprint認識は初期段階での二重検証です。外部特性を取得するのは初めてであり、2回目は内部組織特性を取得します。セキュリティの観点から他の生体認証技術と比較して、改善されました。

上記の生体認証機能に加えて、IRIS認識技術も普及しています。 IRIS認識の誤認識率は、1/1000000と同じです。主に、IRIS Lifeの不変性と違いの特性を使用して、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、単一のモダリティの認識が認識パフォーマンスとセキュリティの両方でボトルネックを持っていることであり、マルチモーダル融合は、マルチファクターを介したものではなく、顔認識と生体認識の重要なブレークスルーであるということです。認識の精度を改善することは、生体認証技術のシーンの適応性とプライバシーセキュリティをある程度改善することもできます。従来のシングルモードアルゴリズムと比較して、財務レベルの虚偽認識率（1000万分の1で低い）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な傾向でもあります。

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単峰性の生体認証システムの制限を克服します。例えば、虹彩認識システムを摂取することで妥協することができ、電子フィンガープリント認識は摩耗やカットフィンガープリントによって悪化する可能性があります。単峰性の生体認証システムは識別子の整合性によって制限されていますが、いくつかの単峰性システムが同一の制限に苦しむことはまずありません。マルチモーダル生体認証システムは、同じマーカー（すなわち、虹彩の複数の画像、または同じ指のスキャン）または異なる生体認証（指紋スキャンを必要とし、音声認識を使用して音声パスコード）からの情報セットを取得できます。

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同時に、その組み合わせ、または直列に融合させ、それぞれ並列、階層統合、シリアル統合モードをそれぞれ参照します。

chancctv一連のシリーズを開発しました生体認証レンズ顔認識のために、Palmprintの認識と指紋識別と虹彩識別。たとえば、CH3659Aは、1/1.8 ''センサー用に設計された4K低い歪みレンズです。わずか11.95mm TTLのすべてのガラスおよびコンパクトなデザインを備えています。 44度の水平視野をキャプチャします。このレンズは、Palmprintの認識に最適です。