ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ದೇಹದ ಮಾಪನಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಾಗಿವೆ. ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ದೃಢೀಕರಣವನ್ನು (ಅಥವಾ ವಾಸ್ತವಿಕ ದೃಢೀಕರಣ) ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಣ್ಗಾವಲು ಇರುವ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹ ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ವಿವರಿಸಲು ಬಳಸುವ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ, ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಾಗಿವೆ. ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದೇಹದ ಆಕಾರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಶಾರೀರಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಸೇರಿವೆ, ಆದರೆ ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟ್, ಪಾಮ್ ಸಿರೆಗಳು, ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಡಿಎನ್‌ಎ, ಪಾಮ್ ಪ್ರಿಂಟ್, ಹ್ಯಾಂಡ್ ಜ್ಯಾಮಿತಿ, ಐರಿಸ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್, ರೆಟಿನಾ ಮತ್ತು ವಾಸನೆ/ಪರಿಮಳಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿಲ್ಲ.

ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನ, ದೃಗ್ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಭೌತಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳು, ಜೈವಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳು, ಜೈವಿಕ ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ತತ್ವಗಳು, ಭದ್ರತಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಇತರ ಹಲವು ಮೂಲಭೂತ ವಿಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ನವೀನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಬಹುಶಿಸ್ತೀಯ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ.

ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯೊಂದಿಗೆ, ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಬುದ್ಧವಾಗಿದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ, ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ನ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯಾಗಿದೆ.

ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ

ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಮುಖದ ಸಂಗ್ರಹ, ಮುಖ ಪತ್ತೆ, ಮುಖದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮುಖದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಅಡಾಬೂಸ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್, ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಬೆಂಬಲ ವೆಕ್ಟರ್ ಯಂತ್ರದಂತಹ ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ

ಪ್ರಸ್ತುತ, ಮುಖದ ತಿರುಗುವಿಕೆ, ಮುಚ್ಚುವಿಕೆ, ಹೋಲಿಕೆ ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. 2D ಮುಖ, 3D ಮುಖ, ಬಹು-ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಮುಖ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮೋಡ್ ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ವಾಧೀನ ಅಳವಡಿಕೆ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು, ಡೇಟಾ ಭದ್ರತಾ ಪದವಿ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಸೇರ್ಪಡೆಯು 3D ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು 2D ಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್‌ನ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಪೂರಕವಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಗುರುತನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಇದು ಎರಡು ಆಯಾಮದ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಅನ್ವಯಕ್ಕೆ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ತಂದಿದೆ.

ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪತ್ತೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಪ್ರಮುಖ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ, ಇದು ಫೋಟೋಗಳು, ವೀಡಿಯೊಗಳು, 3D ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಸ್ಥೆಟಿಕ್ ಮಾಸ್ಕ್‌ಗಳಂತಹ ನಕಲಿ ವಂಚನೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ವಿರೋಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಗುರುತನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಬಳಕೆದಾರರು. ಪ್ರಸ್ತುತ, ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ತ್ವರಿತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯೊಂದಿಗೆ, ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸಾಧನಗಳು, ಆನ್‌ಲೈನ್ ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಮುಖ ಪಾವತಿಯಂತಹ ಅನೇಕ ನವೀನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿವೆ, ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರ ಜೀವನ ಮತ್ತು ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ವೇಗ ಮತ್ತು ಅನುಕೂಲತೆಯನ್ನು ತರುತ್ತವೆ.

ಪಾಂಪ್ರಿಂಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ

ಪಾಂಪ್ರಿಂಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಹೊಸ ರೀತಿಯ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ, ಇದು ಮಾನವ ದೇಹದ ತಾಳೆಗರಿಯನ್ನು ಗುರಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮೂಲಕ ಜೈವಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮಲ್ಟಿ-ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಪಾಂಪ್ರಿಂಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಹು-ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಬಹು ಗುರಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮಾದರಿ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಈ ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಸ್ಕಿನ್ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್, ಪಾಮ್ ಪ್ರಿಂಟ್ ಮತ್ತು ಸಿರೆ ಸಿರೆಗಳ ಮೂರು ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಹೇರಳವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗುರಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ವರ್ಷ, ಅಮೆಜಾನ್‌ನ ಪಾಮ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ, ಆರ್ವಿಲ್ಲೆ ಎಂಬ ಕೋಡ್-ಹೆಸರು ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದೆ. ಸ್ಕ್ಯಾನರ್ ಮೊದಲು ಅತಿಗೆಂಪು ಧ್ರುವೀಕೃತ ಮೂಲ ಚಿತ್ರಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ರೇಖೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಡಿಕೆಗಳಂತಹ ಅಂಗೈಯ ಬಾಹ್ಯ ಲಕ್ಷಣಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ; ಧ್ರುವೀಕೃತ ಚಿತ್ರಗಳ ಎರಡನೇ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಪುನಃ ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವಾಗ, ಅದು ಅಂಗೈ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ಲಕ್ಷಣಗಳಾದ ಸಿರೆಗಳು, ಮೂಳೆಗಳು, ಮೃದು ಅಂಗಾಂಶಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಕಚ್ಚಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಕೈಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಚಿತ್ರಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಚಿತ್ರಗಳು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಬೆಳಗುತ್ತವೆ, ಫೋಕಸ್ ಆಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅಂಗೈಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಲ್ಲಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಭಂಗಿಯಲ್ಲಿ ತೋರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಎಡ ಅಥವಾ ಬಲಗೈ ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.

ಪ್ರಸ್ತುತ, Amazon ನ ಪಾಂಪ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗುರುತನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಕೇವಲ 300 ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪಾವತಿಯನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರು ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್ ಸಾಧನದ ಮೇಲೆ ತಮ್ಮ ಕೈಗಳನ್ನು ಹಾಕುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, ಸಂಪರ್ಕವಿಲ್ಲದೆ ಅಲೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ವೈಫಲ್ಯದ ಪ್ರಮಾಣವು ಸುಮಾರು 0.0001% ಆಗಿದೆ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಪಾಂಪ್ರಿಂಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಡಬಲ್ ಪರಿಶೀಲನೆಯಾಗಿದೆ - ಬಾಹ್ಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ, ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಎರಡನೇ ಬಾರಿಗೆ. ಭದ್ರತೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಇತರ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಸುಧಾರಿಸಿದೆ.

ಮೇಲಿನ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ಐರಿಸ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಹ ಜನಪ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಐರಿಸ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ತಪ್ಪು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ದರವು 1/1000000 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಐರಿಸ್ ಜೀವನದ ಅಸ್ಥಿರತೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಸ್ತುತ, ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿನ ಒಮ್ಮತವು ಒಂದೇ ವಿಧಾನದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆ ಎರಡರಲ್ಲೂ ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಬಹು-ಮಾದರಿ ಸಮ್ಮಿಳನವು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಗತಿಯಾಗಿದೆ-ಬಹು ಅಂಶದ ಮೂಲಕ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ದೃಶ್ಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪ ಮಟ್ಟಿಗೆ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಿಂಗಲ್-ಮೋಡ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಇದು ಆರ್ಥಿಕ-ಮಟ್ಟದ ತಪ್ಪು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ದರವನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ (ಹತ್ತು ಮಿಲಿಯನ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಂದು ಕಡಿಮೆ), ಇದು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮುಖ್ಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯಾಗಿದೆ.

ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಸಿಸ್ಟಮ್

ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಯುನಿಮೋಡಲ್ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸಲು ಬಹು ಸಂವೇದಕಗಳು ಅಥವಾ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಐರಿಸ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವಯಸ್ಸಾದ ಕಣ್ಪೊರೆಗಳಿಂದ ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಧರಿಸಿರುವ ಅಥವಾ ಕತ್ತರಿಸಿದ ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟ್‌ಗಳಿಂದ ಹದಗೆಡಬಹುದು. ಏಕರೂಪದ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅವುಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಸಮಗ್ರತೆಯಿಂದ ಸೀಮಿತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಹಲವಾರು ಏಕರೂಪದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಮಿತಿಗಳಿಂದ ಬಳಲುತ್ತಿರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿಲ್ಲ. ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ಮಾರ್ಕರ್‌ನಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು (ಅಂದರೆ, ಐರಿಸ್‌ನ ಬಹು ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಒಂದೇ ಬೆರಳಿನ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳು) ಅಥವಾ ವಿವಿಧ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು (ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಮಾತನಾಡುವ ಪಾಸ್‌ಕೋಡ್ ಬಳಸಿ).

ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಈ ಏಕರೂಪದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ, ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ, ಅದರ ಸಂಯೋಜನೆ ಅಥವಾ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ, ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ, ಸಮಾನಾಂತರ, ಕ್ರಮಾನುಗತ ಮತ್ತು ಸರಣಿ ಏಕೀಕರಣ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ.

CHANCCTVಸರಣಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದೆಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮಸೂರಗಳುಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ತಾಳೆಗರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹಾಗೂ ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಐರಿಸ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ CH3659A 1/1.8'' ಸಂವೇದಕಗಳಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ 4k ಕಡಿಮೆ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಮಸೂರವಾಗಿದೆ. ಇದು ಕೇವಲ 11.95mm TTL ನೊಂದಿಗೆ ಎಲ್ಲಾ ಗಾಜು ಮತ್ತು ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇದು 44 ಡಿಗ್ರಿ ಸಮತಲ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ. ಈ ಮಸೂರವು ತಾಳೆಗರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.