Biometriniai duomenys yra kūno matavimai ir skaičiavimai, susiję su žmogaus charakteristikomis. Biometrinis autentifikavimas (arba realistinis autentifikavimas) naudojamas informatikoje kaip identifikavimo ir prieigos kontrolės forma. Jis taip pat naudojamas nustatant asmenis grupėse, kuriose stebimos.

Biometriniai identifikatoriai yra išskirtinės, išmatuojamos savybės, naudojamos asmenims pažymėti ir apibūdinti. Biometriniai identifikatoriai dažnai priskiriami fiziologinėms savybėms, susijusioms su kūno forma. Pavyzdžiai yra, bet neapsiribojant, pirštų atspaudais, palmių venomis, veido atpažinimu, DNR, palmių spausdinimu, rankos geometrija, rainelės atpažinimas, tinklainė ir kvapas/kvapas.

Biometrinis identifikavimo technologija apima informatikos, optikos ir akustikos bei kitų fizinių mokslų, biologinių mokslų, biosensorių ir biostatistikos principų, saugumo technologijų ir dirbtinio intelekto technologijų bei daugelio kitų pagrindinių mokslų ir novatoriškų taikymo technologijų. Tai yra visiški daugiadalykiniai techniniai sprendimai.

Pastaraisiais metais, plėtojant dirbtinį intelektą, biometrinės identifikavimo technologija tapo labiau subrendusi. Šiuo metu veido atpažinimo technologija yra labiausiai reprezentatyvi biometrija.

Veido atpažinimas

Veido atpažinimo procesas apima veido surinkimą, veido aptikimą, veido funkcijų ištraukimą ir veido atitikimo atpažinimą. Veido atpažinimo procese naudojamos įvairios technologijos, tokios kaip „Adaboos“ algoritmas, konvoliucinis neuroninis tinklas ir palaikymo vektoriaus mašina mokant mašininį mokymąsi.

Veido atpažinimo procesas

Šiuo metu buvo labai patobulinti tradiciniai veido atpažinimo sunkumai, įskaitant veido sukimąsi, okliuziją, panašumą ir kt., Tai labai pagerina veido atpažinimo tikslumą. 2D veidas, 3D veidas, daugialypis veido veidas kiekvienas režimas turi skirtingus įsigijimo pritaikymo scenarijus, duomenų saugumo laipsnį ir privatumo jautrumą ir kt., O pridėjus gilų didžiųjų duomenų mokymąsi, 3D veido atpažinimo algoritmas papildo 2D projekcijos defektus, Tai gali greitai nustatyti asmens tapatumą, kuris atnešė tam tikrą proveržį, kad būtų galima pritaikyti dvimatį veido atpažinimą.

Tuo pačiu metu biometrinės aptikimo technologija šiuo metu naudojama kaip pagrindinė technologija, siekiant pagerinti veido atpažinimo saugumą, kuris gali efektyviai atsispirti padirbiniam sukčiavimui, pavyzdžiui, nuotraukoms, vaizdo įrašams, 3D modeliams ir protezavimo kaukėms ir savarankiškai nustatyti tapatumą Operaciniai vartotojai. Šiuo metu, sparčiai plėtojant veido atpažinimo technologijas, vis populiarėja daugelis novatoriškų programų, tokių kaip išmanieji įrenginiai, internetiniai finansai ir veido mokėjimas, todėl greitis ir patogumas suteikia kiekvieno gyvenimui ir darbui.

„Palmprint“ atpažinimas

„Palmprint“ atpažinimas yra naujo tipo biometrinio atpažinimo technologija, kuri kaip tikslinė savybė naudoja žmogaus kūno palmių atspaudą ir renka biologinę informaciją per daugialypį vaizdo gavimo technologiją. Kelių spektrų palmių atspaudų atpažinimas gali būti laikomas biometrinės atpažinimo technologijos, sujungiančios daugialypį ir daugybę tikslinių funkcijų, modelį. Ši naujoji technologija sujungia tris identifikuojančias odos spektro, delno spausdinimo ir venų savybes, kad vienu metu pateiktų gausesnę informaciją ir padidintų tikslinių savybių atskyrimą.

Šiais metais „Amazon“ palmių atpažinimo technologija, pavadinta „Orville“, pradėjo bandyti. Skaitytuvas pirmiausia įgyja infraraudonųjų spindulių poliarizuotų originalių vaizdų rinkinį, sutelkdamas dėmesį į išorines delno bruožus, tokius kaip linijos ir raukšlės; Vėl įsigijus antrąjį poliarizuotų vaizdų rinkinį, daugiausia dėmesio skiriama palmių struktūrai ir vidinėms savybėms, tokioms kaip venos, kaulai, minkštieji audiniai ir kt. Iš pradžių neapdoroti vaizdai yra apdorojami, kad būtų pateiktas vaizdų rinkinys, kuriame yra rankos. Šie vaizdai yra gerai apšviesti, sutelkę dėmesį ir parodo delną konkrečioje orientacijoje, konkrečioje pozoje ir pažymėti kaip kairiosios ar dešinės rankos.

Šiuo metu „Amazon“ „PalmPrint“ atpažinimo technologija gali patikrinti asmens tapatybę ir baigti mokėjimą tik 300 milisekundžių ir nereikalauja, kad vartotojai įdėtų rankas į nuskaitymo įrenginį, tiesiog banguoja ir nuskaityta be kontakto. Šios technologijos gedimo lygis yra apie 0,0001%. Tuo pat metu „Palmprint“ atpažinimas yra dviguba patikrinimas pradiniame etape - pirmą kartą gauti išorines charakteristikas, o antrą kartą gauti vidines organizacines charakteristikas. Palyginti su kitomis biometrinėmis technologijomis, atsižvelgiant į saugumą, patobulinta.

Be minėtų biometrinių funkcijų, išpopuliarinama ir rainelės atpažinimo technologija. Melagingo rainelės atpažinimo lygis yra tik 1/1000000. Tai daugiausia naudoja rainelės gyvenimo invariancijos ir skirtumų savybes identitėms nustatyti.

Šiuo metu pramonės sutarimas yra tas, kad vieno modalumo pripažinimas turi kliūčių tiek pripažinimo, tiek saugumo srityje, o daugialypis susiliejimas yra svarbus veido atpažinimo ir net biometrinio atpažinimo proveržis-ne tik per daugialypį faktorių. Norėdami pagerinti atpažinimo tikslumą, taip pat gali pagerinti tam tikru mastu pritaikant scenos pritaikomumą ir privatumo saugumą. Palyginti su tradiciniu vieno režimo algoritmu, jis gali geriau atitikti finansinio lygio melagingo atpažinimo lygį (net vieną iš dešimties milijonų), o tai taip pat yra pagrindinė biometrinio identifikavimo plėtros tendencija.

Multimodalinė biometrinė sistema

Multimodalinės biometrinės sistemos naudoja kelis jutiklius ar biometrinius duomenis, kad įveiktų vienmodalių biometrinių sistemų apribojimus. Pavyzdžiui, rainiavimo sistemas gali pakenkti senstančioms raineliams, o elektroninis pirštų atspaudų atpažinimas gali būti pablogintas susidėvėjusių ar supjaustytų pirštų atspaudais. Nors unimodalias biometrines sistemas riboja jų identifikatoriaus vientisumas, mažai tikėtina, kad kelios unimodalinės sistemos nukentės nuo identiškų apribojimų. Multimodalinės biometrinės sistemos gali gauti informacijos rinkinius iš to paties žymeklio (ty, keli rainelės atvaizdai arba to paties piršto nuskaitymai) arba informacija iš skirtingų biometrijos (reikalaujant pirštų atspaudų nuskaitymo ir, naudojant balso atpažinimą, šnekamąjį kodą).

Multimodalinės biometrinės sistemos gali sulieti šias nesimodines sistemas paeiliui, tuo pačiu metu jų derinys arba iš eilės, kurios atitinkamai nurodo nuoseklius, lygiagrečius, hierarchinius ir serijinius integracijos režimus.

CHANCCTVsukūrė serijąBiometriniai lęšiaiVeido atpažinimui, palmių atspaudų atpažinimui, pirštų atspaudų identifikavimui ir rainelės identifikavimui. Pavyzdžiui, CH3659A yra 4K mažo iškraipymo objektyvas, skirtas 1/1,8 '' jutikliams. Jame yra visi stiklo ir kompaktiški dizainai su vos 11,95 mm TTL. Jis užfiksuoja 44 laipsnius horizontalų matymo lauką. Šis objektyvas yra idealus palmių atspaudų atpažinimui.