Биометрика адамдын өзгөчөлүктөрүнө байланыштуу дене өлчөө жана эсептөөлөр болуп саналат. Биометрикалык аутентификация (же реалдуу аутентификация) информатикада идентификациянын жана кирүү мүмкүнчүлүгүн башкаруунун бир түрү катары колдонулат. Ал ошондой эле көзөмөл астында турган топтордогу адамдарды аныктоо үчүн колдонулат.

Биометрикалык идентификаторлор инсандарды белгилөө жана сүрөттөө үчүн колдонулган айырмалоочу, өлчөнүүчү мүнөздөмөлөр. Биометрикалык идентификаторлор көбүнчө дененин формасына байланыштуу физиологиялык мүнөздөмөлөр катары бөлүнөт. Мисалдар кирет, бирок алар менен эле чектелбестен, манжа изи, алакан тамырлары, бетти таануу, ДНК, алакан изи, колдун геометриясы, иристи таануу, торчо жана жыт/жыт.

Биометрикалык идентификациялоо технологиясы информатиканы, оптиканы жана акустиканы жана башка физикалык илимдерди, биологиялык илимдерди, биосенсорлорду жана биостатистиканын принциптерин, коопсуздук технологиясын жана жасалма интеллект технологиясын жана башка көптөгөн негизги илимдерди жана инновациялык колдонуу технологияларын камтыйт. Бул толук көп дисциплинардык техникалык чечимдер.

Акыркы жылдары жасалма интеллекттин өнүгүшү менен биометрикалык идентификациялоо технологиясы жетилген. Учурда жүздү таануу технологиясы биометриянын эң өкүлү болуп саналат.

Жүздү таануу

Жүздү таануу процессине жүздү чогултуу, жүздү аныктоо, жүздүн өзгөчөлүгүн алуу жана жүзгө дал келген таануу кирет. Жүздү таануу процессинде AdaBoos алгоритми, конволюциялык нейрон тармагы жана машинаны үйрөнүүдө колдоо вектордук машинасы сыяктуу ар кандай технологиялар колдонулат.

Жүздү таануу процесси

Учурда жүздү таануунун салттуу кыйынчылыктары, анын ичинде жүзүн айландыруу, окклюзия, окшоштук ж. 2D бет, 3D бет, көп спектрлүү бет Ар бир режимде сатып алуунун ар кандай ыңгайлашуу сценарийлери, маалыматтардын коопсуздук даражасы жана купуялык сезимталдыгы ж.б. бар жана чоң маалыматтарды терең үйрөнүүнүн кошулушу 3D жүзүн таануу алгоритмин 2D проекциясынын кемчиликтерин толуктайт, Бул эки өлчөмдүү жүз таанууну колдонуу үчүн белгилүү бир ачылыш алып келген адамдын инсандыгын тез аныктай алат.

Ошол эле учурда, учурда биометрикалык аныктоо технологиясы фото, видео, 3D моделдер жана протездик маскалар сыяктуу жасалма алдамчылыкка натыйжалуу туруштук бере ала турган, бетти таануунун коопсуздугун жогорулатуу үчүн негизги технология катары колдонулууда. иштеп жаткан колдонуучулар. Учурда жүздү таануу технологиясынын тез өнүгүшү менен, акылдуу түзмөктөр, онлайн каржылоо жана жүз төлөм сыяктуу көптөгөн инновациялык тиркемелер барган сайын популярдуу болуп, ар бир адамдын жашоосуна жана ишине ылдамдык жана ыңгайлуулук алып келүүдө.

Алакан изин таануу

Алакан изин таануу - бул адам денесинин алакан изин максаттуу өзгөчөлүк катары колдонгон жана мультиспектралдык сүрөттөө технологиясы аркылуу биологиялык маалыматты чогултуучу биометрикалык таануу технологиясынын жаңы түрү. Көп спектралдык алакан изин таанууну көп модалдык жана бир нече максаттуу функцияларды бириктирген биометрикалык таануу технологиясынын модели катары кароого болот. Бул жаңы технология тери спектринин, алакандын изинин жана вена тамырларынын үч аныкталуучу өзгөчөлүгүн бириктирип, бир убакта көбүрөөк маалымат берип, максаттуу өзгөчөлүктөрдүн айырмалануу мүмкүнчүлүгүн жогорулатат.

Быйыл Amazon компаниясынын Орвилл коддуу алаканды таануу технологиясы сынай баштады. Сканер алгач алакандын сырткы өзгөчөлүктөрүнө, мисалы, сызыктар жана бүктөмөлөр сыяктуу инфракызыл поляризацияланган оригиналдуу сүрөттөрдүн топтомун алат; поляризацияланган сүрөттөрдүн экинчи топтомун алууда, ал алакандын түзүлүшүнө жана ички өзгөчөлүктөргө көңүл бурат, мисалы, тамырлар, сөөктөр, жумшак ткандар жана башкалар. Чийки сүрөттөр алгач колдор камтылган сүрөттөрдүн топтомун камсыз кылуу үчүн иштетилет. Бул сүрөттөр жакшы жарыктандырылып, фокуста болуп, алаканы белгилүү бир ориентацияда, белгилүү бир позада көрсөтүп, сол же оң колу деп белгиленет.

Учурда Amazon компаниясынын алакандын изин таануу технологиясы жеке инсандыкты текшерип, төлөмдү 300 миллисекундда гана бүтүрө алат жана колдонуучулардан сканерлөөчү түзүлүшкө колун коюуну талап кылбайт, жөн гана булгалап, контактсыз сканерлөө керек. Бул технологиянын бузулуу деңгээли болжол менен 0,0001% ды түзөт. Ошол эле учурда алакандын изин таануу баштапкы этапта кош текшерүү болуп саналат - биринчи жолу тышкы мүнөздөмөлөрдү алуу үчүн, экинчи жолу ички уюштуруу мүнөздөмөлөрүн алуу. Башка биометрикалык технологияларга салыштырмалуу коопсуздук жагынан жакшырган.

Жогорудагы биометрикалык өзгөчөлүктөрдөн тышкары, иристи таануу технологиясы да популярдуу болууда. Ирис таануунун жалган таануу курсу 1/1000000 сыяктуу төмөн. Ал, негизинен, иденттүүлүгүн аныктоо үчүн ирис жашоо инварианттык жана айырмачылыктын өзгөчөлүктөрүн колдонот.

Азыркы учурда, тармактагы консенсус бир модальдүүлүктү таанууда таануунун натыйжалуулугунда да, коопсуздукта да тоскоолдуктарга ээ жана көп модалдык синтез жүздү таанууда жана атүгүл биометрикалык таанууда көп факторлуу гана эмес, маанилүү ачылыш болуп саналат. таануу тактыгын жогорулатуу, ошондой эле белгилүү бир даражада биометрикалык технологиянын сахнанын ыңгайлашуусун жана купуялык коопсуздугун жакшыртышы мүмкүн. Салттуу бир режимдүү алгоритм менен салыштырганда, ал биометрикалык идентификациянын өнүгүүсүнүн негизги тенденциясы болуп саналган каржылык деңгээлдеги жалган таануу ченине (он миллиондон бир аз) жакшыраак жооп бере алат.

Multimodal биометрикалык система

Мультимодалдык биометрикалык системалар унимодальдуу биометрикалык системалардын чектөөлөрүн жеңүү үчүн бир нече сенсорлорду же биометрияны колдонушат. Мисалы, иристи таануу тутумдары иристердин улгайып кетишинен улам бузулушу мүмкүн жана манжа изин электрондук таануу эскирген же кесилген манжа издеринен улам начарлашы мүмкүн. Унимодалдык биометрикалык тутумдар идентификаторунун бүтүндүгү менен чектелсе да, бир нече унимодалдык системалар бирдей чектөөлөрдөн жапа чегиши күмөн. Мультимодалдык биометрикалык системалар бир эле маркерден маалымат топтомун (б.а. иристин бир нече сүрөтү же бир манжанын сканерлери) же ар кандай биометрикалык маалыматтардан (манжа изин сканерлөө жана үн таанууну колдонуу менен оозеки өтүүчү кодду талап кылат) ала алат.

Мультимодалдык биометрикалык системалар бул унимодалдык системаларды ырааттуу, бир эле учурда, алардын айкалышы же сериясы менен бириктире алат, алар тиешелүүлүгүнө жараша ырааттуу, параллелдүү, иерархиялык жана сериялык интеграция режимдерин билдирет.

CHANCCTVсериясын иштеп чыктыбиометрикалык линзаларжүзүн таануу, алакандын изин таануу, ошондой эле манжа изи жана ирис идентификациясы үчүн. Мисалы, CH3659A 1/1,8" сенсорлор үчүн иштелип чыккан 4к төмөн бурмаланган линза. Бул жөн гана 11,95 мм TTL менен бардык айнек жана компакт дизайн өзгөчөлүктөрү. Ал 44 градус горизонталдуу көрүнүштү тартат. Бул линза алакандын изин таануу үчүн идеалдуу.