Биометриката се телесни мерења и пресметки поврзани со човечките карактеристики. Биометриската автентикација (или реална автентикација) се користи во компјутерската наука како форма на идентификација и контрола на пристапот. Се користи и за идентификување на поединци во групи кои се под надзор.

Биометриските идентификатори се карактеристични, мерливи карактеристики што се користат за означување и опишување на поединци. Биометриските идентификатори често се категоризираат како физиолошки карактеристики кои се поврзани со обликот на телото. Примерите вклучуваат, но не се ограничени на отпечаток од прст, вени на дланката, препознавање лице, ДНК, отпечаток од дланка, геометрија на рацете, препознавање на ирисот, мрежница и мирис/мирис.

Технологијата за биометриска идентификација вклучува компјутерски науки, оптика и акустика и други физички науки, биолошки науки, биосензори и принципи на биостатистика, безбедносна технологија и технологија за вештачка интелигенција и многу други основни науки и иновативни апликативни технологии. Тоа е комплетен мултидисциплинарен технички решенија.

Во последниве години, со развојот на вештачката интелигенција, технологијата за биометриска идентификација стана позрела. Во моментов, технологијата за препознавање лица е најрепрезентативната за биометриката.

Препознавање лице

Процесот на препознавање лице вклучува собирање лица, откривање лица, екстракција на карактеристики на лице и препознавање лице кое одговара. Процесот на препознавање лице користи различни технологии како што се AdaBoos алгоритам, конволутивна невронска мрежа и векторска машина за поддршка во машинското учење.

Процесот на препознавање лица

Во моментов, традиционалните тешкотии при препознавање лице, вклучувајќи ротација на лице, оклузија, сличност, итн. се значително подобрени, што значително ја подобрува точноста на препознавањето лице. 2D лице, 3D лице, мултиспектрално лице Секој режим има различни сценарија за адаптација на стекнување, степен на безбедност на податоците и чувствителност на приватност, итн., а додавањето на длабоко учење на големи податоци го прави алгоритмот за препознавање лице 3D да ги надополнува дефектите на 2D проекцијата, Може брзо да го идентификува идентитетот на една личност, што донесе одреден пробив за примена на дводимензионалното препознавање на лица.

Во исто време, технологијата за биометриско откривање моментално се користи како клучна технологија за подобрување на безбедноста на препознавање лица, што може ефективно да се спротивстави на фалсификување измами како што се фотографии, видеа, 3Д модели и протетски маски, и независно да го одреди идентитетот на оперативни корисници. Во моментов, со брзиот развој на технологијата за препознавање лица, многу иновативни апликации како што се паметните уреди, онлајн финансиите и плаќањето со лице станаа сè попопуларни, носејќи брзина и удобност во сечиј живот и работа.

Препознавање на дланка

Препознавањето на дланка е нов тип на технологија за биометриско препознавање, која го користи отпечатокот на дланката на човечкото тело како целна карактеристика и собира биолошки информации преку технологијата за мултиспектрално снимање. Мулти-спектралното препознавање на дланка може да се смета како модел на технологија за биометриско препознавање што комбинира мултимодалност и повеќе целни карактеристики. Оваа нова технологија ги комбинира трите препознатливи карактеристики на спектарот на кожата, отпечатокот на дланката и вените за да обезбеди повеќе изобилни информации во исто време и да ја зголеми различноста на целните карактеристики.

Оваа година, технологијата за препознавање дланки на Амазон, со кодно име Орвил, започна со тестирање. Скенерот прво добива збир од инфрацрвени поларизирани оригинални слики, фокусирајќи се на надворешните карактеристики на дланката, како што се линиите и наборите; кога повторно се добива вториот сет на поларизирани слики, тој се фокусира на структурата на дланката и внатрешните карактеристики, како што се вените, коските, меките ткива итн. Необработените слики првично се обработуваат за да се обезбеди збир на слики што содржат раце. Овие слики се добро осветлени, во фокус и ја прикажуваат дланката во одредена ориентација, во одредена поза и означени како лева или десна рака.

Во моментов, технологијата за препознавање на дланка на Амазон може да го потврди личниот идентитет и да го заврши плаќањето за само 300 милисекунди и не бара од корисниците да ги ставаат рацете на уредот за скенирање, само да мавтаат и да скенираат без контакт. Стапката на неуспех на оваа технологија е околу 0,0001%. Во исто време, препознавањето на дланка е двојна верификација во почетната фаза – првиот пат за добивање на надворешни карактеристики, а вториот пат за добивање внатрешни организациски карактеристики. Во споредба со другите биометриски технологии во однос на безбедноста, подобрена.

Покрај горенаведените биометриски карактеристики, се популаризира и технологијата за препознавање на ирисот. Стапката на лажно препознавање на препознавање на ирисот е дури 1/1000000. Главно ги користи карактеристиките на непроменливоста на животот на ирисот и разликата за да ги идентификува идентитетите.

Во моментов, консензусот во индустријата е дека препознавањето на еден модалитет има тесни грла и во перформансите на препознавање и во безбедноста, а мултимодалната фузија е важен чекор напред во препознавањето на лица, па дури и во биометриското препознавање - не само преку повеќефакторски начин за да се подобри точноста на препознавање, исто така, може да се подобри приспособливоста на сцената и безбедноста на приватноста на биометриската технологија до одреден степен. Во споредба со традиционалниот алгоритам со еден режим, тој може подобро да ја исполни стапката на лажно препознавање на финансиско ниво (ниска од еден на десет милиони), што е исто така главниот тренд на развојот на биометриската идентификација.

Мултимодален биометриски систем

Мултимодалните биометриски системи користат повеќе сензори или биометриски податоци за да ги надминат ограничувањата на унимодалните биометриски системи. На пример, системите за препознавање на ирисот може да бидат компромитирани со застарени ириси, а електронското препознавање отпечатоци може да се влоши со истрошени или исечени отпечатоци од прсти. Додека унимодалните биометриски системи се ограничени со интегритетот на нивниот идентификатор, малку е веројатно дека неколку унимодални системи ќе страдаат од идентични ограничувања. Мултимодалните биометриски системи можат да добијат збирки информации од ист маркер (т.е. повеќе слики од ирис или скенирања на ист прст) или информации од различни биометриски податоци (потребно е скенирање на отпечатоци од прст и, со користење на препознавање глас, изговорена лозинка).

Мултимодалните биометриски системи можат да ги спојат овие унимодални системи последователно, истовремено, нивна комбинација или во серија, кои се однесуваат на секвенцијални, паралелни, хиерархиски и сериски режими на интеграција, соодветно.

CHANCCTVима развиено серија набиометриски леќиза препознавање лице, препознавање на отпечаток од дланка, како и идентификација на отпечатоци од прст и идентификација на ирисот. На пример, CH3659A е објектив со ниско изобличување од 4k, дизајниран за сензори од 1/1,8''. Се одликува со цело стакло и компактен дизајн со само 11,95 mm TTL. Снима хоризонтално поле на гледање од 44 степени. Овој објектив е идеален за препознавање на отпечатоци од дланка.