Biometrik minangka pangukuran lan petungan awak sing ana gandhengane karo karakteristik manungsa. Otentikasi biometrik (utawa otentikasi realistis) digunakake ing ilmu komputer minangka wujud identifikasi lan kontrol akses. Iki uga digunakake kanggo ngenali individu ing klompok sing diawasi.

Pengenal biometrik minangka ciri khas sing bisa diukur sing digunakake kanggo menehi label lan nggambarake individu. Pengenal biometrik asring dikategorikaké minangka ciri fisiologis sing ana hubungane karo wangun awak. Conto kalebu, nanging ora winates ing sidik jari, vena sawit, pangenalan rai, DNA, sidik sawit, geometri tangan, pangenalan iris, retina, lan ambune / wangi.

Teknologi identifikasi biometrik nyakup ilmu komputer, optik lan akustik lan ilmu fisik liyane, ilmu biologi, prinsip biosensor lan biostatistik, teknologi keamanan, lan teknologi intelijen buatan lan akeh ilmu dhasar lan teknologi aplikasi inovatif liyane. Iki minangka solusi teknis multidisiplin sing lengkap.

Ing taun-taun pungkasan, kanthi pangembangan intelijen buatan, teknologi identifikasi biometrik dadi luwih diwasa. Saiki, teknologi pangenalan pasuryan minangka wakil biometrik sing paling akeh.

Pangenalan pasuryan

Proses pangenalan pasuryan kalebu koleksi pasuryan, deteksi pasuryan, ekstraksi fitur pasuryan lan pangenalan sing cocog karo pasuryan. Proses pangenalan pasuryan nggunakake macem-macem teknologi kayata algoritma AdaBoos, jaringan saraf konvolusional lan mesin vektor dhukungan ing pembelajaran mesin.

Proses pangenalan pasuryan

Saiki, kangelan pangenalan pasuryan tradisional kalebu rotasi pasuryan, occlusion, mirip, etc. wis nemen apik, kang nemen nambah akurasi pangenalan pasuryan. Pasuryan 2D, pasuryan 3D, pasuryan multi-spektral Saben mode nduweni skenario adaptasi akuisisi sing beda-beda, gelar keamanan data lan sensitivitas privasi, lan sapiturute, lan tambahan sinau jero data gedhe ndadekake algoritma pangenalan pasuryan 3D nambahake cacat proyeksi 2D, Bisa kanthi cepet ngenali identitas wong, sing wis nggawa terobosan tartamtu kanggo aplikasi pangenalan pasuryan rong dimensi.

Ing wektu sing padha, teknologi deteksi biometrik saiki digunakake minangka teknologi kunci kanggo ningkatake keamanan pangenalan rai, sing bisa kanthi efektif nolak penipuan palsu kayata foto, video, model 3D, lan topeng prostetik, lan kanthi mandiri nemtokake identitas pangguna operasi. Saiki, kanthi perkembangan teknologi pangenalan rai kanthi cepet, akeh aplikasi inovatif kayata piranti cerdas, keuangan online, lan pambayaran pasuryan dadi saya populer, nggawa kacepetan lan kepenak kanggo urip lan pakaryan saben wong.

Pangenalan tapak tangan

Pangenalan sidik tangan minangka jinis teknologi pangenalan biometrik anyar, sing nggunakake sidik tangan awak manungsa minangka fitur target, lan ngumpulake informasi biologis liwat teknologi pencitraan multispektral. Pangenalan palmprint multi-spektral bisa dianggep minangka model teknologi pangenalan biometrik sing nggabungake multi-modalitas lan sawetara fitur target. Teknologi anyar iki nggabungake telung fitur sing bisa dingerteni saka spektrum kulit, print palm lan vena vena kanggo nyedhiyakake informasi sing luwih akeh ing siji wektu lan nambah mbedakake fitur target.

Taun iki, teknologi pangenalan sawit Amazon, kanthi jeneng kode Orville, wis wiwit nyoba. Pemindai pisanan entuk sakumpulan gambar asli polarisasi inframerah, fokus ing fitur njaba palem, kayata garis lan lipatan; nalika ndarbeni set kapindho gambar polarisasi maneh, fokus ing struktur lontar lan fitur internal, kayata vena, balung, jaringan alus, etc. Gambar mentahan pisanan diproses kanggo nyedhiyani pesawat saka gambar ngemot tangan. Gambar iki padhang, fokus, lan nuduhake telapak tangan ing orientasi tartamtu, ing pose tartamtu, lan diwenehi label minangka tangan kiwa utawa tengen.

Saiki, teknologi pangenalan tapak tangan Amazon bisa verifikasi identitas pribadhi lan pembayaran lengkap mung 300 milidetik, lan ora mbutuhake pangguna kanggo nyelehake tangan ing piranti mindhai, mung gelombang lan pindai tanpa kontak. Tingkat kegagalan teknologi iki kira-kira 0,0001%. Ing wektu sing padha, pangenalan palmprint minangka verifikasi kaping pindho ing tahap awal - pisanan kanggo entuk karakteristik eksternal, lan kaping pindho kanggo entuk karakteristik organisasi internal. Dibandhingake karo teknologi biometrik liyane babagan keamanan, luwih apik.

Saliyane fitur biometrik ing ndhuwur, teknologi pangenalan iris uga dipopulerkan. Tingkat pangenalan palsu saka pangenalan iris kurang saka 1/1000000. Utamane nggunakake karakteristik invariance urip iris lan prabédan kanggo ngenali identitas.

Saiki, konsensus ing industri kasebut yaiku pangenalan modalitas siji duwe kemacetan ing kinerja pangenalan lan keamanan, lan fusi multi-modal minangka terobosan penting ing pangenalan rai lan malah pangenalan biometrik-ora mung liwat multi-faktor kanggo nambah akurasi pangenalan uga bisa nambah adaptasi pemandangan lan keamanan privasi teknologi biometrik kanggo ombone tartamtu. Dibandhingake karo algoritma single-mode tradisional, luwih bisa ketemu tingkat pangenalan palsu financial-tingkat (minangka siji saka sepuluh yuta), kang uga dadi tren utama pangembangan identifikasi biometrik.

Sistem biometrik multimodal

Sistem biometrik multimodal nggunakake macem-macem sensor utawa biometrik kanggo ngatasi watesan sistem biometrik unimodal. Kayata sistem pangenalan iris bisa dikompromi dening iris sing tuwa lan pangenalan bekas driji elektronik bisa dadi luwih elek amarga sidik jari sing rusak utawa dipotong. Nalika sistem biometrik unimodal diwatesi dening integritas pengenal, ora mungkin sawetara sistem unimodal bakal nandhang watesan sing padha. Sistem biometrik multimodal bisa njupuk set informasi saka panandha sing padha (yaiku, sawetara gambar iris, utawa pindai driji sing padha) utawa informasi saka biometrik sing beda (mbutuhake pindai bekas driji lan, nggunakake pangenalan swara, kode sandhi sing diucapake).

Sistem biometrik multimodal bisa nggabungake sistem unimodal kasebut kanthi urutan, bebarengan, kombinasi kasebut, utawa ing seri, sing nuduhake mode integrasi urutan, paralel, hierarkis lan serial.

CHANCCTVwis dikembangaké seri sakalensa biometrikkanggo pangenalan rai, pangenalan tapak tangan uga identifikasi bekas driji lan identifikasi iris. Kayata CH3659A yaiku lensa distorsi kurang 4k sing dirancang kanggo sensor 1/1.8 inci. Iki nampilake kabeh desain kaca lan kompak kanthi TTL 11.95mm. Iki njupuk 44 derajat bidang tampilan horisontal. Lensa iki becik kanggo pangenalan tapak tangan.