ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ದೇಹದ ಅಳತೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಾಗಿವೆ. ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ದೃ hentic ೀಕರಣ (ಅಥವಾ ವಾಸ್ತವಿಕ ದೃ hentic ೀಕರಣ) ಅನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಣ್ಗಾವಲಿನಲ್ಲಿರುವ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹ ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ವಿವರಿಸಲು ಬಳಸುವ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ, ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಾಗಿವೆ. ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಶಾರೀರಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ದೇಹದ ಆಕಾರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟ್, ಪಾಮ್ ಸಿರೆಗಳು, ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಡಿಎನ್‌ಎ, ಪಾಮ್ ಪ್ರಿಂಟ್, ಹ್ಯಾಂಡ್ ಜ್ಯಾಮಿತಿ, ಐರಿಸ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ರೆಟಿನಾ ಮತ್ತು ವಾಸನೆ/ಪರಿಮಳಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿಲ್ಲ.

ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನ, ದೃಗ್ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಭೌತಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳು, ಜೈವಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳು, ಜೈವಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ತತ್ವಗಳು, ಭದ್ರತಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಇತರ ಅನೇಕ ಮೂಲಭೂತ ವಿಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ನವೀನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಲ್ಟಿಡಿಸಿಪ್ಲಿನರಿ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪರಿಹಾರಗಳಾಗಿವೆ.

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

ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ

ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಮುಖ ಸಂಗ್ರಹ, ಮುಖ ಪತ್ತೆ, ಮುಖದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಮುಖ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಅಡಾಬೂಸ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್, ಕನ್ವಿಲ್ಯೂಶನಲ್ ನ್ಯೂರಾಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ವೆಕ್ಟರ್ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವಂತಹ ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ

ಪ್ರಸ್ತುತ, ಮುಖದ ತಿರುಗುವಿಕೆ, ಮುಚ್ಚುವಿಕೆ, ಹೋಲಿಕೆ ಇತ್ಯಾದಿಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. 2 ಡಿ ಫೇಸ್, 3 ಡಿ ಫೇಸ್, ಮಲ್ಟಿ-ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಫೇಸ್ ಪ್ರತಿ ಮೋಡ್ ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ವಾಧೀನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು, ಡೇಟಾ ಭದ್ರತಾ ಪದವಿ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ಸಂವೇದನೆ ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶದ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಸೇರ್ಪಡೆಯು 3D ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ 2 ಡಿ ಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್‌ನ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಗುರುತನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಇದು ಎರಡು ಆಯಾಮದ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ತಂದಿದೆ.

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

ಪಾಮ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ

ಪಾಮ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಹೊಸ ರೀತಿಯ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಮಾನವ ದೇಹದ ಪಾಮ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಗುರಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮೂಲಕ ಜೈವಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮಲ್ಟಿ-ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಪಾಮ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮಾದರಿ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು, ಅದು ಬಹು-ಮೋಡಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಬಹು ಗುರಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಚರ್ಮದ ವರ್ಣಪಟಲ, ಪಾಮ್ ಪ್ರಿಂಟ್ ಮತ್ತು ಸಿರೆ ರಕ್ತನಾಳಗಳ ಮೂರು ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಹೇರಳವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗುರಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ವರ್ಷ, ಅಮೆಜಾನ್‌ನ ಪಾಮ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜಿ, ಕೋಡ್ ಹೆಸರಿನ ಆರ್ವಿಲ್ಲೆ, ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದೆ. ಸ್ಕ್ಯಾನರ್ ಮೊದಲು ಅತಿಗೆಂಪು ಧ್ರುವೀಕರಿಸಿದ ಮೂಲ ಚಿತ್ರಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ರೇಖೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಡಿಕೆಗಳಂತಹ ಅಂಗೈನ ಬಾಹ್ಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ; ಎರಡನೇ ಸೆಟ್ ಧ್ರುವೀಕರಿಸಿದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಮತ್ತೆ ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವಾಗ, ಇದು ಪಾಮ್ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಾದ ರಕ್ತನಾಳಗಳು, ಮೂಳೆಗಳು, ಮೃದು ಅಂಗಾಂಶಗಳು ಮುಂತಾದವುಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಕಚ್ಚಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಕೈಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಚಿತ್ರಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಚಿತ್ರಗಳು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಬೆಳಗುತ್ತವೆ, ಗಮನದಲ್ಲಿವೆ ಮತ್ತು ಅಂಗೈಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಲ್ಲಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಭಂಗಿಯಲ್ಲಿ ತೋರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಎಡ ಅಥವಾ ಬಲಗೈ ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.

ಪ್ರಸ್ತುತ, ಅಮೆಜಾನ್‌ನ ಪಾಮ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಕೇವಲ 300 ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗುರುತನ್ನು ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಪಾವತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರು ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ಕೈ ಹಾಕಲು ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, ಸಂಪರ್ಕವಿಲ್ಲದೆ ತರಂಗ ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ವೈಫಲ್ಯದ ಪ್ರಮಾಣ ಸುಮಾರು 0.0001%ಆಗಿದೆ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಪಾಮ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಎರಡು ಪರಿಶೀಲನೆಯಾಗಿದೆ - ಬಾಹ್ಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ, ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಎರಡನೇ ಬಾರಿಗೆ. ಸುರಕ್ಷತೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಇತರ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಸುಧಾರಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಮೇಲಿನ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ಐರಿಸ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಹ ಜನಪ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಐರಿಸ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಸುಳ್ಳು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ದರ 1/1000000 ರಷ್ಟಿದೆ. ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಐರಿಸ್ ಲೈಫ್ ಅಸ್ಥಿರತೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಸ್ತುತ, ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿನ ಒಮ್ಮತವೆಂದರೆ, ಒಂದೇ ವಿಧಾನದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿ-ಮೋಡಲ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಗತಿಯಾಗಿದೆ-ಬಹು-ಅಂಶದ ಮೂಲಕ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ದೃಶ್ಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪ ಮಟ್ಟಿಗೆ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಿಂಗಲ್-ಮೋಡ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಇದು ಹಣಕಾಸಿನ ಮಟ್ಟದ ಸುಳ್ಳು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ದರವನ್ನು (ಹತ್ತು ದಶಲಕ್ಷದಲ್ಲಿ ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ) ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪೂರೈಸಬಲ್ಲದು, ಇದು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮುಖ್ಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯಾಗಿದೆ.

ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆ

ಏಕರೂಪದ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಬಹು ಸಂವೇದಕಗಳು ಅಥವಾ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಐರಿಸ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವಯಸ್ಸಾದ ಕಣ್ಪೊರೆಗಳಿಂದ ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಧರಿಸಿರುವ ಅಥವಾ ಕಟ್ ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟ್‌ಗಳಿಂದ ಹದಗೆಡಬಹುದು. ಏಕರೂಪದ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅವುಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಸಮಗ್ರತೆಯಿಂದ ಸೀಮಿತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಹಲವಾರು ಏಕರೂಪದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಮಿತಿಗಳಿಂದ ಬಳಲುತ್ತಿರುವುದು ಅಸಂಭವವಾಗಿದೆ. ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಒಂದೇ ಮಾರ್ಕರ್‌ನಿಂದ (ಅಂದರೆ, ಐರಿಸ್‌ನ ಬಹು ಚಿತ್ರಗಳು, ಅಥವಾ ಒಂದೇ ಬೆರಳಿನ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳು) ಅಥವಾ ವಿಭಿನ್ನ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ನಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು (ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಮಾತನಾಡುವ ಪಾಸ್‌ಕೋಡ್).

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

ಚಾನ್ಸಿಟಿವಿನ ಸರಣಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದೆಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮಸೂರಗಳುಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಪಾಮ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಐರಿಸ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ. ನಿದರ್ಶನಕ್ಕಾಗಿ CH3659A ಒಂದು 4 ಕೆ ಕಡಿಮೆ ಡಿಸ್ಟಾರ್ಷನ್ ಲೆನ್ಸ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು 1/1.8 '' ಸಂವೇದಕಗಳಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಕೇವಲ 11.95 ಎಂಎಂ ಟಿಟಿಎಲ್ ಹೊಂದಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಗಾಜು ಮತ್ತು ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇದು 44 ಡಿಗ್ರಿ ಸಮತಲ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ. ಪಾಮ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಈ ಮಸೂರವು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.