Биометријата се мерења на телото и пресметки поврзани со човековите карактеристики. Биометриската автентикација (или реална автентикација) се користи во компјутерската наука како форма на идентификација и контрола на пристап. Исто така се користи за да се идентификуваат поединци во групи кои се под надзор.

Биометриските идентификатори се карактеристични, мерливи карактеристики што се користат за етикетирање и опишување на поединците. Биометриските идентификатори често се категоризираат како физиолошки карактеристики кои се поврзани со формата на телото. Примерите вклучуваат, но не се ограничени на отпечатоци од прсти, палмини вени, препознавање на лице, ДНК, печатење на дланка, геометрија на рацете, препознавање на ирис, 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, технологија за безбедност и технологија за вештачка интелигенција и многу други основни науки и иновативни технологии за примена. Тоа е комплетно мултидисциплинарни технички решенија.

Во последниве години, со развој на вештачка интелигенција, технологијата за биометриска идентификација стана позрела. Во моментов, технологијата за препознавање лице е најрепрезентацијата на биометријата.

Препознавање на лице

Процесот на препознавање на лицето вклучува колекција на лице, откривање на лице, екстракција на карактеристики на лице и препознавање на лицето. Процесот на препознавање на лицето користи различни технологии како што се алгоритмот Адабоос, конвулациската нервна мрежа и машината за векторска поддршка во машинско учење.

Процесот на препознавање на лицето

Во моментов, традиционалните тешкотии во препознавањето на лицето, вклучително и ротација на лицето, оклузија, сличност, итн. 2Д лице, 3Д лице, мулти-спектрално лице Секој режим има различни сценарија за прилагодување на аквизиција, степен на безбедност на податоци и чувствителност на приватност, итн., И додавањето на длабоко учење на големите податоци го прави алгоритмот за препознавање на лицето 3Д ги дополнува дефектите на 2D проекција, проекција, дефекти на 2D проекција, Може брзо да го идентификува идентитетот на една личност, што донесе одреден пробив за примена на дводимензионално препознавање на лицето.

Во исто време, технологијата за биометриско откривање во моментов се користи како клучна технологија за подобрување на безбедноста на препознавањето на лицето, што може ефикасно да се спротивстави оперативни корисници. Во моментов, со брзиот развој на технологијата за препознавање на лицето, многу иновативни апликации, како што се паметни уреди, финансирање преку Интернет и исплата на лице станаа сè попопуларни, носејќи брзина и погодност за животот и работата на сите.

Препознавање на палми

Препознавањето на Palmprint е нов вид биометриска технологија за препознавање, која го користи Palmprint на човечкото тело како целна карактеристика и собира биолошки информации преку мултисектрална технологија за сликање. Мулти-спектралното препознавање на палми може да се смета како модел на биометриска технологија за препознавање што комбинира мулти-модалитет и повеќекратни целни карактеристики. Оваа нова технологија ги комбинира трите идентификувани карактеристики на спектарот на кожата, палми за печатење и вени вени за да се обезбедат пообилни информации едновремено и да се зголеми различноста на целните карактеристики.

Оваа година, технологијата за препознавање на дланката на Амазон, код-име Орвил, започна со тестирање. Скенерот најпрво се здобива со збир на инфрацрвени поларизирани оригинални слики, фокусирајќи се на надворешните карактеристики на дланката, како што се линиите и наборите; Повторно, повторно се стекнува со вториот сет на поларизирани слики, тој се фокусира на структурата на дланката и внатрешните карактеристики, како што се вените, коските, меките ткива, итн. Суровините слики првично се обработуваат за да обезбедат збир на слики што содржат раце. Овие слики се добро осветлени, во фокусот и ја покажуваат дланката во специфична ориентација, во одредена поза и етикетирани како лево или десно.

Во моментов, технологијата за препознавање на палми на „Амазон“ може да го потврди личниот идентитет и целосна исплата во само 300 милисекунди и не бара од корисниците да ги стават своите раце на уредот за скенирање, само да бранат и да скенираат без контакт. Стапката на неуспех на оваа технологија е околу 0,0001%. Во исто време, препознавањето на Palmprint е двојна верификација во почетната фаза - прв пат да се добијат надворешни карактеристики и втор пат да се добијат внатрешни организациски карактеристики. Во споредба со другите биометриски технологии во однос на безбедноста, подобрена.

Покрај горенаведените биометриски карактеристики, технологијата за препознавање на ирис се популаризира. Лажната стапка на препознавање на препознавањето на ирис е ниска до 1/1000000. Главно ги користи карактеристиките на непроменливоста и разликата во животот на Ирис за да ги идентификува идентитетите.

Во моментов, консензусот во индустријата е дека признавањето на единечен модалитет има тесните грла и во перформансите на признавањето и безбедноста, а мулти-модалната фузија е важен напредок во препознавањето на лицето, па дури и биометриското препознавање-не само преку мулти-фактор на патот За подобрување на точноста на препознавањето, исто така, може да се подобри прилагодливоста на сцената и безбедноста на приватноста на биометриската технологија до одреден степен. Во споредба со традиционалниот алгоритам со еден режим, може подобро да ја исполни стапката на лажно препознавање на финансиско ниво (ниска до една од десет милиони), што е исто така главниот тренд на развој на биометриска идентификација.

Мултимодален биометриски систем

Мултимодалните биометриски системи користат повеќе сензори или биометрија за да ги надминат ограничувањата на немодалните биометриски системи. На пример, системите за препознавање на ирис можат да бидат компромитирани со стареење на ириси и електронското препознавање на отпечатоци од прсти може да се влоши со истрошени или исечени отпечатоци од прсти. Додека немодалните биометриски системи се ограничени со интегритетот на нивниот идентификатор, малку е веројатно дека неколку немодални системи ќе страдаат од идентични ограничувања. Мултимодалните биометриски системи можат да добијат комплети информации од истиот маркер (т.е. повеќе слики на ирис или скенирање на истиот прст) или информации од различна биометрија (кои бараат скенирања за отпечатоци од прсти и, со употреба на гласовно препознавање, говорен премин).

Мултимодалните биометриски системи можат да ги спојат овие немодални системи секвенцијално, истовремено, комбинација од нив, или во серија, кои се однесуваат на секвенцијални, паралелни, хиерархиски и сериски режими на интеграција, соодветно.

Chancctvима развиено серија наБиометриски леќиЗа препознавање на лицето, препознавање на палми, како и идентификација на отпечатоци од прсти и идентификација на ирис. На пример, CH3659A е леќа со ниско искривување на 4K, дизајниран за сензори 1/1,8 '. Се одликува со сите стакло и компактни дизајни со само 11,95мм TTL. Зафаќа хоризонтално поле на гледање од 44 степени. Овој леќа е идеален за препознавање на Palmprint.