Biometrîk pîvandin û hesabên laşî ne ku bi taybetmendiyên mirovan ve girêdayî ne. Nasnameya biyometrîkî (an rastkirina rastîn) di zanistiya computer de wekî formek nasname û kontrola gihîştinê tête bikar anîn. Her weha ji bo naskirina kesayetiyên di komên ku di bin çavdêriyê de tê bikar anîn.

Nasnameyên biyometrîkî, taybetmendiyên berbiçav, pîvandî yên ku ji bo labelê hatine bikar anîn û diyar dikin. Nasnameyên biyometrîkî bi gelemperî wekî taybetmendiyên fîzyolojîk ên ku bi şêwaza laş ve girêdayî ne têne cûrbecûr kirin. Nimûne di nav de, lê ne bi tiliya tiliyê, palmî, naskirina rûyê, DNA, Palmî çapkirin, desta zencîre, nasnameya Iris, retina, û bîhn û bîhnxweş.

Teknolojiya nasnameya biyometrîkî, ji zanist û akoustîk û zanistên biyolojîk, biyolojîk û prensîbên biyolojîk, teknolojiya ewlehiyê û teknolojiya ewlehiyê, û teknolojiyên bingehîn ên serlêdana bingehîn û teknolojiyên serîlêdanê yên nûjen. Ew çareseriyên teknîkî yên multidisiplinary e.

Di salên dawî de, digel pêşkeftina îstîxbarata artificial, teknolojiya nasnameya biyometrîkî pirtir mestir bûye. Heya niha, teknolojiya pejirandina rûyê biometrics re herî nûner e.

Bi naskirina rû

Pêvajoya naskirina rû bi rûxandina rûyê, tespîtkirina rû, rûxandina rûyê rûyê rûyê rûyê û rû bi naskirina rûpelê. Pêvajoya naskirina rûyê teknolojiyên cihêreng ên wekî adaboos algorithm, tora neuralî ya konvolocolution û makîneya vektor di hînbûna makîneyê de piştgirî dike.

Pêvajoya naskirina rûyê

Heya niha, tengasiyên naskirina rûyê kevneşopî tevî rotasyona rûyê, oklîs, hevûdu baştir bûne, ku pir baştir e ku rastiya naskirina rûyê xwe baştir dike. Rûyê 2D, rûyê 3D, rûyê pir spectral, di heman demê de senaryoya adaptasyona cûda, hwd. Ew dikare bi tenê nasnameya kesek nas bike, ku bertekek ji bo pêkanîna rûpelê du-dimensiyon anî.

Di heman demê de, teknolojiya tespîterê ya biyometrîkî wekî teknolojiya sereke tê bikar anîn da ku ewlehiya rûpelê rûpelê wekî wêne, vîdyoy, modelên protezî, û bi rengek serbixwe nasnameyê destnîşan bike bikarhênerên xebitandinê. Heya niha, bi pêşkeftina teknolojiya rûyê rûyê, gelek serlêdanên nûjen ên wekî amûrên hişmend, fînansê serhêl, û dravdana rû bi rû dimînin, bilez û hêsantir ji jiyana herkesî û xebatê re digirin.

Naskirina PalmPrint

Naskirina PalmPrintî celebek nû ya teknolojiya biyometrîkî ye, ku PalmPrafê laşê mirovî wekî taybetmendiya armancê bikar tîne, û agahdariya biyolojîkî bi riya teknolojiya wêneya pirtirîn a wêneya multispectal. Nasnameya PalmPrareseriya pir-spectral dikare wekî modela teknolojiya naskirina biyometrîkî were hesibandin ku taybetmendiyên pir-modal û pirjimariyê li hev dike. Ev teknolojiya nû sê taybetmendiyên naskirî yên spektrûmê çermê, çapê çap û venêran û venêran vedihewîne da ku di yek carek de agahdariya berbiçav peyda bike û taybetmendiyên taybetmendiyên armancê zêde bike.

Yearsal, Teknolojiya naskirina palmî ya Amazon, Koda-navê Orville, ceribandina destpê kiriye. Skaner yekem dîmenên xwerû yên navborî yên infrared, balê dikişîne ser taybetmendiyên derveyî yên palm, wek xetên û folds; Dema ku damezrandina dîmenên duyemîn ên dîmenên polarkirî, ew balê dikişîne ser taybetmendiyên palmî, mîna venes, hestî, hestiyên nermîn, di destpêkê de dîmenên ku destên xwe hene. Van wêneyan, di balê de baş in, û palm di nav deverek taybetî de, di pozê taybetî de nîşan didin, û wekî destên çep an rastê nîşankirin.

Heya niha, teknolojiya naskirina palmonê ya Amazon dikare tenê 300 millisecond û dravê bêkêmasî verast bike, û hewce nake ku bikarhêneran li ser amûrê şehîtiyê bixin, tenê bêyî têkiliyê bişon û şeh bikin. Rêjeya têkçûnê ya vê teknolojiyê nêzîkî 0.0001% e. Di heman demê de, naskirina palmPrint di qonaxa destpêkê de verastkirinek dualî ye - cara yekem e ku meriv taybetmendiyên derveyî bistîne, û cara duyemîn jî ji bo bidestxistina taybetmendiyên rêxistinî yên navxwe. Li gorî ewlehî, baştir bi teknolojiyên biyometrîkî yên din re hevber kirin.

Digel taybetmendiyên biyometrîkî yên jorîn, teknolojiya naskirina Iris jî populer e. Rêjeya naskirina derewîn a naskirina Iris bi qasî 1/1000000 kêm e. Ew bi piranî taybetmendiyên jiyana Jiyana Iris bikar tîne û cûdahiya ku nasnameyên nasnameyê dike.

Heya niha, lihevhatina di pîşesaziyê de ev e ku di nav performansa naskirinê û hem jî ewlehiya naskirinê de bertekên nasnameyê li ser naskirina rû bi rû û ne tenê bi tenê bi riya pir-faktor e Ji bo baştirkirina rastdariya naskirinê dikare di heman demê de dikare adaptasyona dîmenê û ewlehiya nepenî ya teknolojiya biyometrîkî jî baştir bike. Li gorî algorîtmaya yek-modê ya kevneşopî, ew dikare çêtir be ku rêjeya naskirina darayî ya bingehîn (bi qasî deh mîlyon), ku her weha meyla bingehîn a pêşkeftina nasnameya biyometrîkî ye.

Pergala biyometrîkî ya multimodal

Pergalên biyometrîkî yên pirrjimar an biyometrîkê bikar tînin da ku sînorên pergala biyometrîkî ya unimodal biqedînin. Dema ku pergalên biyometrîkî yên yekbûyî ji yekîtiya nasnameya wan re sînorkirî ne, ne mimkûn e ku dê gelek pergalên nedîtî ji sînorên identical bibin. Pergalên biyometrîkî yên multimodal dikarin agahdariya ji heman nîşanker (ango, pirjimar wêneyên iris, an sûkên heman tiliyê bistînin) an agahdarî ji karanîna tiliyên tilî û, bikaranîna nasnameya tilî, bi karanîna Passcode ya Dengbêjê).

Pergalên biyometrîkî yên multimodal dikarin van pergalên yekbûyî bi rêkûpêk, hevbeş, kombînasyona wan, an di rêze de, ku ji rêzikên hevbeş, paralel, hiyerarşîk û serial re vedibêje.

Chancctvserpêhatiyek pêşkeftî kiriyeLensên biyometrîkîJi bo naskirina rûyê, naskirina PalmPrint û herweha nasnameya Tilî û Nasnameya IRISê.for mînak. Ew bi tenê 11,95mm ttl re hemî sêwiran û sêwiranên tevlihev e. Ew 44 pileya zeviya horizontî digire. Ev lens ji bo naskirina palmprarpîdê îdeal e.