ბიომეტრია არის სხეულის გაზომვები და გამოთვლები, რომლებიც დაკავშირებულია ადამიანის მახასიათებლებთან. ბიომეტრიული ავთენტიფიკაცია (ან რეალისტური ავთენტიფიკაცია) გამოიყენება კომპიუტერულ მეცნიერებაში, როგორც იდენტიფიკაციისა და წვდომის კონტროლის ფორმა. ის ასევე გამოიყენება მეთვალყურეობის ქვეშ მყოფი პირების იდენტიფიცირებისთვის.

ბიომეტრიული იდენტიფიკატორები არის განმასხვავებელი, გაზომვადი მახასიათებლები, რომლებიც გამოიყენება ინდივიდების ეტიკეტირებისა და აღწერისთვის. ბიომეტრიული იდენტიფიკატორები ხშირად კლასიფიცირდება როგორც ფიზიოლოგიური მახასიათებლები, რომლებიც დაკავშირებულია სხეულის ფორმასთან. მაგალითები მოიცავს, მაგრამ არ შემოიფარგლება მხოლოდ თითის ანაბეჭდით, პალმის ვენები, სახის ამოცნობა, დნმ, პალმის ანაბეჭდი, ხელის გეომეტრია, ირისის ამოცნობა, ბადურა და სუნი/სურნელი.

ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის ტექნოლოგია მოიცავს კომპიუტერულ მეცნიერებას, ოპტიკას და აკუსტიკას და სხვა ფიზიკურ მეცნიერებებს, ბიოლოგიურ მეცნიერებებს, ბიოსენსორებისა და ბიოსტატისტიკის პრინციპებს, უსაფრთხოების ტექნოლოგიას და ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიას და ბევრ სხვა ძირითად მეცნიერებას და ინოვაციურ აპლიკაციურ ტექნოლოგიებს. ეს არის სრული მულტიდისციპლინური ტექნიკური გადაწყვეტილებები.

ბოლო წლებში, ხელოვნური ინტელექტის განვითარებით, ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის ტექნოლოგია უფრო მომწიფდა. დღეისათვის სახის ამოცნობის ტექნოლოგია ბიომეტრიის ყველაზე წარმომადგენლობითია.

სახის ამოცნობა

სახის ამოცნობის პროცესი მოიცავს სახის შეგროვებას, სახის ამოცნობას, სახის მახასიათებლების ამოღებას და სახის შესატყვისი ამოცნობას. სახის ამოცნობის პროცესი იყენებს სხვადასხვა ტექნოლოგიებს, როგორიცაა AdaBoos ალგორითმი, კონვოლუციური ნერვული ქსელი და დამხმარე ვექტორული მანქანა მანქანათმცოდნეობაში.

სახის ამოცნობის პროცესი

ამჟამად, სახის ამოცნობის ტრადიციული სირთულეები, მათ შორის სახის როტაცია, ოკლუზია, მსგავსება და ა.შ. მნიშვნელოვნად გაუმჯობესდა, რაც მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს სახის ამოცნობის სიზუსტეს. 2D სახე, 3D სახე, მრავალსპექტრული სახე თითოეულ რეჟიმს აქვს შეძენის სხვადასხვა ადაპტაციის სცენარი, მონაცემთა უსაფრთხოების ხარისხი და კონფიდენციალურობის მგრძნობელობა და ა.შ. მას შეუძლია სწრაფად ამოიცნოს პიროვნების ვინაობა, რამაც გარკვეული გარღვევა მოიტანა სახის ორგანზომილებიანი ამოცნობის გამოყენებისთვის.

ამავდროულად, ბიომეტრიული გამოვლენის ტექნოლოგია ამჟამად გამოიყენება, როგორც ძირითადი ტექნოლოგია სახის ამოცნობის უსაფრთხოების გასაუმჯობესებლად, რომელსაც შეუძლია ეფექტურად გაუძლოს გაყალბების თაღლითობას, როგორიცაა ფოტოები, ვიდეო, 3D მოდელები და პროთეზური ნიღბები, და დამოუკიდებლად განსაზღვროს პიროვნების იდენტურობა. მოქმედი მომხმარებლები. ამჟამად, სახის ამოცნობის ტექნოლოგიის სწრაფი განვითარებით, მრავალი ინოვაციური აპლიკაცია, როგორიცაა ჭკვიანი მოწყობილობები, ონლაინ ფინანსები და სახის გადახდა, სულ უფრო პოპულარული გახდა, რაც სიჩქარეს და კომფორტს ანიჭებს ყველას ცხოვრებასა და სამუშაოს.

პალმის ანაბეჭდის ამოცნობა

Palmprint Recognition არის ახალი ტიპის ბიომეტრიული ამოცნობის ტექნოლოგია, რომელიც იყენებს ადამიანის სხეულის ხელის ანაბეჭდს, როგორც სამიზნე ფუნქციას და აგროვებს ბიოლოგიურ ინფორმაციას მულტისპექტრული გამოსახულების ტექნოლოგიის მეშვეობით. პალმის ანაბეჭდის მრავალ სპექტრული ამოცნობა შეიძლება ჩაითვალოს ბიომეტრიული ამოცნობის ტექნოლოგიის მოდელად, რომელიც აერთიანებს მრავალ მოდალობას და სამიზნე მრავალ მახასიათებელს. ეს ახალი ტექნოლოგია აერთიანებს კანის სპექტრის, პალმის ანაბეჭდის და ვენების ვენების სამ იდენტიფიცირებელ მახასიათებელს, რათა უზრუნველყოს უფრო მეტი ინფორმაცია ერთდროულად და გაზარდოს სამიზნე მახასიათებლების განსხვავებულობა.

წელს Amazon-ის პალმის ამოცნობის ტექნოლოგიამ, კოდური სახელწოდებით Orville, დაიწყო ტესტირება. სკანერი პირველად იძენს ინფრაწითელი პოლარიზებული ორიგინალური სურათების კომპლექტს, რომელიც ფოკუსირებულია ხელისგულის გარე მახასიათებლებზე, როგორიცაა ხაზები და ნაკეცები; პოლარიზებული სურათების მეორე ნაკრების ხელახლა მიღებისას ის ყურადღებას ამახვილებს პალმის სტრუქტურასა და შინაგან მახასიათებლებზე, როგორიცაა ვენები, ძვლები, რბილი ქსოვილები და ა.შ. ნედლეული სურათები თავდაპირველად მუშავდება, რათა უზრუნველყოს ხელების შემცველი სურათების ნაკრები. ეს სურათები კარგად არის განათებული, ფოკუსირებულია და ასახავს ხელისგულს კონკრეტულ ორიენტაციაში, კონკრეტულ პოზაში და ეტიკეტირებულია როგორც მარცხენა ან მარჯვენა ხელი.

ამჟამად, ამაზონის ხელის ანაბეჭდის ამოცნობის ტექნოლოგიას შეუძლია გადაამოწმოს პერსონალური იდენტურობა და დაასრულოს გადახდა მხოლოდ 300 მილიწამში და არ მოითხოვს მომხმარებლებს ხელების დადებას სკანირების მოწყობილობაზე, უბრალოდ ატრიალებენ და სკანირებენ კონტაქტის გარეშე. ამ ტექნოლოგიის წარუმატებლობის მაჩვენებელი არის დაახლოებით 0.0001%. ამავდროულად, პალმის ანაბეჭდის ამოცნობა არის ორმაგი გადამოწმება საწყის ეტაპზე - პირველად გარე მახასიათებლების მისაღებად და მეორედ შიდა ორგანიზაციული მახასიათებლების მისაღებად. უსაფრთხოების თვალსაზრისით, სხვა ბიომეტრიულ ტექნოლოგიებთან შედარებით, გაუმჯობესებულია.

ზემოაღნიშნული ბიომეტრიული მახასიათებლების გარდა, ირისის ამოცნობის ტექნოლოგიაც პოპულარულია. ირისის ამოცნობის ცრუ ამოცნობის მაჩვენებელი 1/1000000-მდეა. იგი ძირითადად იყენებს ირისის სიცოცხლის უცვლელობისა და განსხვავების მახასიათებლებს იდენტიფიკაციის დასადგენად.

ამჟამად, ინდუსტრიაში კონსენსუსი არის ის, რომ ერთი მოდალობის აღიარებას აქვს შეფერხებები როგორც ამოცნობის შესრულებაში, ასევე უსაფრთხოებაში, და მულტიმოდალური შერწყმა მნიშვნელოვანი მიღწევაა სახის ამოცნობაში და ბიომეტრიულ ამოცნობაშიც კი - არა მხოლოდ მრავალფაქტორიანი გზით. ამოცნობის სიზუსტის გასაუმჯობესებლად ასევე შეიძლება გარკვეულწილად გააუმჯობესოს ბიომეტრიული ტექნოლოგიის სცენის ადაპტირება და კონფიდენციალურობის უსაფრთხოება. ტრადიციულ ერთრეჟიმიან ალგორითმთან შედარებით, მას შეუძლია უკეთ დააკმაყოფილოს ფინანსური დონის ცრუ ამოცნობის მაჩვენებელი (ათი მილიონიდან ერთი), რაც ასევე ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის განვითარების მთავარი ტენდენციაა.

მულტიმოდალური ბიომეტრიული სისტემა

მულტიმოდალური ბიომეტრიული სისტემები იყენებს მრავალ სენსორს ან ბიომეტრიას, რათა გადალახოს უნიმოდალური ბიომეტრიული სისტემების შეზღუდვები. მაგალითად, ირისის ამოცნობის სისტემები შეიძლება დაზარალდეს ხანდაზმული ირისებით, ხოლო ელექტრონული თითის ანაბეჭდის ამოცნობა შეიძლება გაუარესდეს გაცვეთილი ან დაჭრილი თითის ანაბეჭდებით. მიუხედავად იმისა, რომ უნიმოდალური ბიომეტრიული სისტემები შეზღუდულია მათი იდენტიფიკატორის მთლიანობით, ნაკლებად სავარაუდოა, რომ რამდენიმე უნიმოდალური სისტემა განიცდის იდენტურ შეზღუდვებს. მულტიმოდალურ ბიომეტრულ სისტემებს შეუძლიათ მიიღონ ინფორმაციის ნაკრები ერთი და იგივე მარკერიდან (ანუ ირისის მრავალი სურათი ან ერთი თითის სკანირება) ან ინფორმაცია სხვადასხვა ბიომეტრიიდან (მოითხოვს თითის ანაბეჭდის სკანირებას და ხმის ამოცნობის გამოყენებით, სალაპარაკო კოდის გამოყენებით).

მულტიმოდალურ ბიომეტრულ სისტემებს შეუძლიათ ამ უნიმოდალური სისტემების შერწყმა თანმიმდევრულად, ერთდროულად, მათი კომბინაციით, ან სერიულად, რომლებიც ეხება თანმიმდევრულ, პარალელურად, იერარქიულ და სერიული ინტეგრაციის რეჟიმებს, შესაბამისად.

CHANCCTVშეიმუშავა სერიაბიომეტრიული ლინზებისახის ამოცნობისთვის, ხელის ანაბეჭდის ამოცნობისთვის, ასევე თითის ანაბეჭდის და ირისის იდენტიფიკაციისთვის. მაგალითად, CH3659A არის 4k დაბალი დამახინჯების ობიექტივი, რომელიც შექმნილია 1/1.8'' სენსორებისთვის. მას აქვს ყველა მინის და კომპაქტური დიზაინი მხოლოდ 11.95 მმ TTL. ის იჭერს 44 გრადუსიან ჰორიზონტალურ ხედს. ეს ლინზა იდეალურია ხელის ანაბეჭდის ამოცნობისთვის.