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

ბიომეტრიული იდენტიფიკატორები არის გამორჩეული, გაზომვადი მახასიათებლები, რომლებიც გამოიყენება ინდივიდების ეტიკეტირებისა და აღწერისთვის. ბიომეტრიული იდენტიფიკატორები ხშირად კატეგორიზებულია, როგორც ფიზიოლოგიური მახასიათებლები, რომლებიც დაკავშირებულია სხეულის ფორმასთან. მაგალითები მოიცავს, მაგრამ არ შემოიფარგლება მხოლოდ თითის ანაბეჭდით, პალმის ვენებით, სახის ამოცნობით, დნმ -ით, პალმის ბეჭდვით, ხელის გეომეტრიით, ირისის აღიარებით, ბადურა და სუნი/სუნი.

ბიომეტრიული საიდენტიფიკაციო ტექნოლოგია მოიცავს კომპიუტერულ მეცნიერებას, ოპტიკასა და აკუსტიკას და სხვა ფიზიკურ მეცნიერებებს, ბიოლოგიურ მეცნიერებებს, ბიოსენსორებსა და ბიოსტატიზმის პრინციპებს, უსაფრთხოების ტექნოლოგიას და ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიას და მრავალი სხვა ძირითადი მეცნიერებას და ინოვაციური გამოყენების ტექნოლოგიას. ეს არის სრული მულტიდისციპლინარული ტექნიკური გადაწყვეტილებები.

ბოლო წლების განმავლობაში, ხელოვნური ინტელექტის განვითარებით, ბიომეტრიული საიდენტიფიკაციო ტექნოლოგია უფრო მომწიფდა. ამჟამად, სახის აღიარების ტექნოლოგია ბიომეტრიის ყველაზე წარმომადგენელია.

სახის აღიარება

სახის აღიარების პროცესი მოიცავს სახის შეგროვებას, სახის გამოვლენას, სახის მახასიათებლების მოპოვებას და სახის შესაბამისობის აღიარებას. სახის აღიარების პროცესი იყენებს სხვადასხვა ტექნოლოგიებს, როგორიცაა Adaboos ალგორითმი, კონვულსიური ნერვული ქსელი და დამხმარე ვექტორული მანქანა მანქანათმცოდნეობაში.

სახის აღიარების პროცესი

ამჟამად მნიშვნელოვნად გაუმჯობესდა სახის აღიარების ტრადიციული სირთულეები, მათ შორის სახის როტაცია, ოკლუზია, მსგავსება და ა.შ., რაც მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს სახის აღიარების სისწორეს. 2D სახე, 3D სახე, მრავალ სპექტრული სახე თითოეულ რეჟიმში აქვს სხვადასხვა შენაძენის ადაპტაციის სცენარი, მონაცემთა უსაფრთხოების ხარისხი და კონფიდენციალურობის მგრძნობელობა და ა.შ., ხოლო დიდი მონაცემების ღრმა სწავლის დამატება მას შეუძლია სწრაფად დაადგინოს პიროვნების ვინაობა, რამაც გარკვეული მიღწევა მოიტანა ორგანზომილებიანი სახის აღიარების გამოყენებისთვის.

ამავდროულად, ბიომეტრიული გამოვლენის ტექნოლოგია ამჟამად გამოიყენება, როგორც საკვანძო ტექნოლოგია სახის აღიარების უსაფრთხოების გასაუმჯობესებლად, რომელსაც შეუძლია ეფექტურად წინააღმდეგობა გაუწიოს გაყალბების თაღლითობას, როგორიცაა ფოტოები, ვიდეოები, 3D მოდელები და პროთეზის ნიღბები და დამოუკიდებლად განსაზღვრავს ვინაობას ვინაობა ოპერაციული მომხმარებლები. დღეისათვის, სახის აღიარების ტექნოლოგიის სწრაფი განვითარებით, მრავალი ინოვაციური პროგრამა, როგორიცაა ჭკვიანი მოწყობილობები, ონლაინ ფინანსები და პირისპირ გადახდა, უფრო პოპულარული გახდა, რაც სიჩქარესა და მოხერხებულობას უქმნის ყველას ცხოვრებასა და მუშაობას.

პალმის ანაბეჭდის აღიარება

Palmprint- ის აღიარება არის ბიომეტრიული აღიარების ტექნოლოგიის ახალი ტიპი, რომელიც იყენებს ადამიანის სხეულის პალმის ანაბეჭერს, როგორც სამიზნე მახასიათებელს და აგროვებს ბიოლოგიურ ინფორმაციას მულტიპექტრული გამოსახულების ტექნოლოგიის საშუალებით. მრავალ სპექტრული პალმის ანაბეჭდის აღიარება შეიძლება ჩაითვალოს ბიომეტრიული აღიარების ტექნოლოგიის მოდელად, რომელიც აერთიანებს მრავალ მოდულობას და მრავალჯერადი სამიზნე მახასიათებლებს. ეს ახალი ტექნოლოგია აერთიანებს კანის სპექტრის, პალმის ბეჭდვისა და ვენების ვენების სამ იდენტიფიცირებულ მახასიათებელს, რათა ერთდროულად მიაწოდოს უფრო უხვი ინფორმაცია და გაზარდოს სამიზნე მახასიათებლების გამორჩეული.

წელს Amazon- ის პალმის აღიარების ტექნოლოგიამ, კოდირებულმა ორვილმა, დაიწყო ტესტირება. სკანერი პირველად იძენს ინფრაწითელი პოლარიზებული ორიგინალური სურათების ერთობლიობას, ფოკუსირებულია პალმის გარე მახასიათებლებზე, როგორიცაა ხაზები და ნაკეცები; პოლარიზებული სურათების მეორე ნაკრების შეძენისას, იგი ფოკუსირებულია პალმის სტრუქტურასა და შიდა მახასიათებლებზე, მაგალითად, ვენები, ძვლები, რბილი ქსოვილები და ა.შ., ნედლეული სურათები თავდაპირველად დამუშავებულია, რათა უზრუნველყოს ხელების შემცველი სურათების ნაკრები. ეს სურათები კარგად არის განათებული, ფოკუსში და აჩვენებს პალმის სპეციფიკურ ორიენტაციას, სპეციფიკურ პოზაში და ეტიკეტირდება როგორც მარცხენა ან მარჯვენა ხელით.

დღეისათვის, Amazon– ის პალმის ანაბეჭდის აღიარების ტექნოლოგიას შეუძლია გადაამოწმოს პირადი პირადობა და დაასრულოს გადახდა მხოლოდ 300 მილიწამში და არ მოითხოვს მომხმარებლებს, რომ ხელი მოაწერონ სკანირების მოწყობილობას, უბრალოდ ტალღას და სკანირებას კონტაქტის გარეშე. ამ ტექნოლოგიის უკმარისობის მაჩვენებელი დაახლოებით 0.0001%-ს შეადგენს. ამავდროულად, პალმის ანაბეჭდის აღიარება არის ორმაგი გადამოწმება საწყის ეტაპზე - პირველად გარეგანი მახასიათებლების მისაღებად, ხოლო მეორედ, შიდა ორგანიზაციული მახასიათებლების მისაღებად. სხვა ბიომეტრიულ ტექნოლოგიებთან შედარებით უსაფრთხოების თვალსაზრისით, გაუმჯობესდა.

ზემოაღნიშნული ბიომეტრიული მახასიათებლების გარდა, პოპულარობით სარგებლობს ირისის აღიარების ტექნოლოგია. ირისის აღიარების ცრუ აღიარების მაჩვენებელი ისეთივე დაბალია, როგორც 1/1000000. იგი ძირითადად იყენებს ირისის ცხოვრების უცვლელობისა და განსხვავების მახასიათებლებს პირადობის იდენტიფიცირებისთვის.

ამჟამად, ინდუსტრიაში კონსენსუსი იმაში მდგომარეობს აღიარების სიზუსტის გასაუმჯობესებლად ასევე შეიძლება გარკვეულწილად გააუმჯობესოს სცენის ადაპტირება და ბიომეტრიული ტექნოლოგიის კონფიდენციალურობის უსაფრთხოება გარკვეულწილად. ტრადიციული ერთჯერადი ალგორითმთან შედარებით, მას შეუძლია უკეთესად დააკმაყოფილოს ფინანსური დონის ცრუ აღიარების მაჩვენებელი (როგორც ათი მილიონიდან დაბალია), რაც ასევე წარმოადგენს ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის განვითარების მთავარ ტენდენციას.

მულტიმოდური ბიომეტრიული სისტემა

მულტიმოდური ბიომეტრიული სისტემები იყენებენ მრავალჯერადი სენსორის ან ბიომეტრიას, რათა გადალახონ უნიმოდური ბიომეტრიული სისტემების შეზღუდვები. მაგალითად, ირისის ამოცნობის სისტემები შეიძლება კომპრომეტირდეს ირისების დაბერებით და ელექტრონული თითის ანაბეჭდის ამოცნობა შეიძლება გაუარესდეს ჭუჭყიანი ან თითის ანაბეჭდების მოჭრით. მიუხედავად იმისა, რომ უნიმოდური ბიომეტრიული სისტემები შემოიფარგლება მათი იდენტიფიკატორის მთლიანობით, ნაკლებად სავარაუდოა, რომ რამდენიმე უნიმოდური სისტემა განიცდის იდენტურ შეზღუდვებს. მულტიმოდულ ბიომეტრიულ სისტემებს შეუძლიათ მიიღონ ინფორმაციის ნაკრები იმავე მარკერიდან (მაგ., ირისის მრავალჯერადი გამოსახულება, ან იმავე თითის სკანირება) ან სხვადასხვა ბიომეტრიის შესახებ ინფორმაცია (მოითხოვს თითის ანაბეჭდის სკანირებას და, ხმის ამოცნობის გამოყენებით, სალაპარაკო პასკოდით).

მულტიმოდულ ბიომეტრიულ სისტემებს შეუძლიათ დაუკრავენ ეს უნიმოდური სისტემები თანმიმდევრულად, ერთდროულად, მათი კომბინაციით, ან სერიაში, რომელიც ეხება თანმიმდევრული, პარალელური, იერარქიული და სერიული ინტეგრაციის რეჟიმებს, შესაბამისად.

Chancctvშეიმუშავა სერიაბიომეტრიული ლინზებისახის აღიარებისთვის, პალმის ანაბეჭდის ამოცნობა, ასევე თითის ანაბეჭდის იდენტიფიკაცია და IRIS იდენტიფიკაცია. მაგალითად CH3659A არის 4K დაბალი დამახინჯება ობიექტივი, რომელიც განკუთვნილია 1/1.8 '' სენსორებისთვის. მას აქვს ყველა მინის და კომპაქტური დიზაინი მხოლოდ 11.95 მმ TTL. იგი იპყრობს 44 გრადუსიან ჰორიზონტალურ ხედს. ეს ობიექტივი იდეალურია პალმის ანაბეჭდის აღიარებისთვის.