Biyometrîk pîvandin û hesabên laş in ku bi taybetmendiyên mirovan ve girêdayî ne. Nasnameya biyometrîk (an rastrastkirina rastîn) di zanistiya komputerê de wekî celebek nasname û kontrolkirina gihîştinê tê bikar anîn. Her wiha ji bo naskirina kesên di komên ku di bin çavan de ne tê bikaranîn.

Nasnameyên biyometrîk taybetmendiyên cihêreng, pîvandî ne ku ji bo nîşankirin û danasîna kesan têne bikar anîn. Nasnameyên biyometrîk bi gelemperî wekî taybetmendiyên fîzyolojîk ên ku bi şeklê laş ve girêdayî ne têne kategorîze kirin. Nimûne di nav de, lê ne tenê ne bi şopa tiliyê, damarên palmê, naskirina rû, DNA, çapa palmê, geometriya destan, nasîna iris, retina, û bîhn / bîhnê hene.

Teknolojiya nasnameya biyometrîk zanistiya komputerê, optîk û dengbêjiyê û zanistên laşî yên din, zanistên biyolojîkî, biosensors û prensîbên biyostatîstîkî, teknolojiya ewlehiyê, û teknolojiya îstîxbarata sûnî û gelek zanistên din ên bingehîn û teknolojiyên serîlêdanê yên nûjen vedihewîne. Ew çareseriyên teknîkî yên pirzimanî yên bêkêmasî ye.

Di van salên dawî de, bi pêşkeftina îstîxbarata sûnî, teknolojiya nasnameya biyometrîkî mazintir bûye. Heya nuha, teknolojiya naskirina rûyê nûnerê herî biyometrîk e.

Naskirina rûyê

Pêvajoya naskirina rû di nav xwe de berhevkirina rû, tespîtkirina rû, derxistina taybetmendiya rû û nasîna lihevhatina rû dihewîne. Pêvajoya naskirina rû teknolojiyên cihêreng ên wekî algorîtmaya AdaBoos, tora neuralî ya hevgirtî û makîneya vektorê piştgirî di fêrbûna makîneyê de bikar tîne.

Pêvajoya naskirina rûyê

Heya nuha, zehmetiyên kevneşopî yên naskirina rûyê di nav de zivirîna rû, dorpêçkirin, wekhevî, hwd. pir çêtir bûne, ku rastbûna naskirina rû pir çêtir dike. Rûyê 2D, rûyê 3D, rûyê pir-spektral Her mod xwedan senaryoyên adaptasyona wergirtinê yên cihêreng, asta ewlehiya daneyê û hesasiya nepenîtiyê, hwd., û lêzêdekirina fêrbûna kûr a daneyên mezin dihêle ku algorîtmaya naskirina rûyê 3D kêmasiyên pêşandana 2D temam bike, Ew dikare zû nasnameya kesek nas bike, ku ji bo serîlêdana nasîna rûyê du-dimensî hin serkeftinek aniye.

Di heman demê de, teknolojiya vedîtina biyometrîkî naha wekî teknolojiyek sereke tê bikar anîn da ku ewlehiya nasîna rûyê baştir bike, ku dikare bi bandor li dijî sextekariya sexte wekî wêne, vîdyo, modelên 3D, û maskeyên protez raweste, û bi rengek serbixwe nasnameya bikarhênerên xebitandinê. Heya nuha, bi pêşkeftina bilez a teknolojiya naskirina rû re, gelek serîlêdanên nûjen ên wekî cîhazên jîr, darayî serhêl, û dravdana rû her ku diçe populer bûne, bilez û rehetiyê ji jiyan û xebata her kesî re tîne.

Naskirina Palmprint

Naskirina palmprint celebek nû ya teknolojiya naskirina biyometrîkî ye, ku palmprinta laşê mirov wekî taybetmendiya armanc bikar tîne, û agahdariya biyolojîkî bi teknolojiya wênesaziya pirrengî berhev dike. Naskirina palmprintê ya pir-spektral dikare wekî modelek teknolojiya nasîna biyometrîk were hesibandin ku pir-modalîte û taybetmendiyên pirjimar ên armancê tevdigere. Ev teknolojiya nû sê taybetmendiyên naskirî yên spektruma çerm, çapa palmê û damaran bi hev re dike ku di yek carî de agahdariya pirtir peyda bike û cûdabûna taybetmendiyên armanc zêde bike.

Îsal, teknolojiya naskirina palmê ya Amazon, bi navê kod Orville, dest bi ceribandinê kir. Skener pêşî komek wêneyên orîjînal ên polarîzekirî yên infrasor digire, ku balê dikişîne ser taybetmendiyên derveyî yên palmê, wek xet û qat; dema ku koma duyemîn a wêneyên polarîzekirî dîsa bi dest dixe, ew bala xwe dide strûktûra palm û taybetmendiyên hundurîn, wek damar, hestî, tevnên nerm, hwd. Wêneyên xav di destpêkê de têne hilberandin da ku komek wêneyên ku tê de dest hene peyda bikin. Van wêneyan baş ronî ne, balê dikişînin, û palmê di rêgezek taybetî de, di pozîsyonek taybetî de nîşan didin û wekî destê çep an rast têne navnîş kirin.

Heya nuha, teknolojiya naskirina palmprintê ya Amazon dikare tenê di 300 milî çirkeyan de nasnameya kesane verast bike û dravdana temam bike, û ne hewce ye ku bikarhêner destên xwe deynin ser cîhaza şopandinê, tenê pêl bikin û bêyî têkilî bişopînin. Rêjeya têkçûna vê teknolojiyê bi qasî 0.0001%. Di heman demê de, naskirina palmprint di qonaxa destpêkê de verastkirinek ducar e - yekem car ji bo bidestxistina taybetmendiyên derveyî, û cara duyemîn ji bo bidestxistina taybetmendiyên rêxistinî yên hundurîn. Li gorî teknolojiyên biyometrîk ên din di warê ewlehiyê de, çêtir bûye.

Ji bilî taybetmendiyên biyometrîk ên jorîn, teknolojiya naskirina iris jî tê populer kirin. Rêjeya naskirina derewîn a naskirina iris bi qasî 1/1000000 kêm e. Ew bi gelemperî taybetmendiyên guhezbar û cûdahiya jiyana iris bikar tîne da ku nasnameyan nas bike.

Heya nuha, lihevhatinek di pîşesaziyê de ev e ku naskirina modalîteyên yekane hem di performansa naskirinê û hem jî di ewlehiyê de tengasiyên xwe hene, û tevhevkirina pir-modal di naskirina rû û hetta naskirina biyometrîk de serkeftinek girîng e - ne tenê bi riya pir-faktor. ji bo baştirkirina rastbûna naskirinê jî dikare adaptasyona dîmenê û ewlehiya nepenîtiya teknolojiya biyometrîk heya radeyekê baştir bike. Li gorî algorîtmaya yek-modê ya kevneşopî, ew dikare çêtir bigihîje rêjeya nasîna derewîn a asta darayî (bi qasî yek ji deh mîlyonan), ku di heman demê de meyla sereke ya pêşkeftina nasnameya biyometrîk e.

Pergala biyometrîkî ya pirmodal

Pergalên biyometrîk ên pirmodal gelek senzor an biyometrîkan bikar tînin da ku sînorên pergalên biyometrîk ên yekmodal derbas bikin. Mînakî pergalên naskirina irisê ji hêla pîrbûnên pîvaz ve dikare were xera kirin û naskirina şopa tiliya elektronîkî dikare ji hêla şopa tiliyên xwerû an qutkirî xirabtir bibe. Digel ku pergalên biyometrîk ên yekmodal ji hêla yekparebûna nasnameya xwe ve têne sînorkirin, ne mimkûn e ku gelek pergalên yekmodal ji sînorên yeksan derbikevin. Pergalên biyometrîk ên pirmodal dikarin komek agahdariyan ji heman nîşankerê bistînin (ango, gelek wêneyên irisê, an şopên heman tiliyê) an agahdariya ji biyometrîkên cihêreng (pêdiviya şopandina şopa tiliyan û, bi karanîna nasîna deng, şîfreyek axaftinê heye).

Pergalên biyometrîk ên pirmodal dikarin van pergalên yek-modal bi rêz, bi hevdemî, bi hev re, an jî bi rêzê, ku bi rêzê ve bi awayên entegrasyona rêzdar, paralel, hiyerarşîk û serial vedibêjin, bi hev re bihelînin.

CHANCCTVrêzek pêşxistiyelensên biyometrîkji bo naskirina rû, naskirina şopa palmê û her weha naskirina şopa tiliyê û nasîna irisê. Mînakî CH3659A lensek 4k bi tehlûkeya kêm e ku ji bo senzorên 1/1,8'' hatiye çêkirin. Ew hemî sêwiranên cam û kompakt bi tenê 11.95 mm TTL vedihewîne. Ew 44 pileyî qada dîmenê ya horizontal digire. Ev lens ji bo naskirina palmprintê îdeal e.