ബയോമെട്രിക്സ് ശരീരത്തിൻ്റെ അളവുകളും മനുഷ്യ സ്വഭാവങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട കണക്കുകൂട്ടലുകളുമാണ്. ബയോമെട്രിക് പ്രാമാണീകരണം (അല്ലെങ്കിൽ റിയലിസ്റ്റിക് ആധികാരികത) കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസിൽ ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ്റെയും ആക്സസ് നിയന്ത്രണത്തിൻ്റെയും ഒരു രൂപമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിരീക്ഷണത്തിലുള്ള ഗ്രൂപ്പുകളിലെ വ്യക്തികളെ തിരിച്ചറിയാനും ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

വ്യക്തികളെ ലേബൽ ചെയ്യുന്നതിനും വിവരിക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്ന വ്യതിരിക്തവും അളക്കാവുന്നതുമായ സവിശേഷതകളാണ് ബയോമെട്രിക് ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ. ബയോമെട്രിക് ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ പലപ്പോഴും ശരീരത്തിൻ്റെ ആകൃതിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഫിസിയോളജിക്കൽ സ്വഭാവസവിശേഷതകളായി വർഗ്ഗീകരിക്കപ്പെടുന്നു. ഉദാഹരണങ്ങളിൽ വിരലടയാളം, ഈന്തപ്പനയുടെ സിരകൾ, മുഖം തിരിച്ചറിയൽ, ഡിഎൻഎ, ഈന്തപ്പന പ്രിൻ്റ്, കൈ ജ്യാമിതി, ഐറിസ് തിരിച്ചറിയൽ, റെറ്റിന, ഗന്ധം/ഗന്ധം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു, എന്നാൽ അതിൽ മാത്രം പരിമിതപ്പെടുന്നില്ല.

ബയോമെട്രിക് ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യയിൽ കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ്, ഒപ്റ്റിക്സ്, അക്കോസ്റ്റിക്സ്, മറ്റ് ഫിസിക്കൽ സയൻസസ്, ബയോളജിക്കൽ സയൻസസ്, ബയോസെൻസറുകൾ, ബയോസ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് തത്വങ്ങൾ, സുരക്ഷാ സാങ്കേതികവിദ്യ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ടെക്നോളജി എന്നിവയും മറ്റ് അടിസ്ഥാന ശാസ്ത്രങ്ങളും നൂതന ആപ്ലിക്കേഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യകളും ഉൾപ്പെടുന്നു. ഇത് ഒരു സമ്പൂർണ്ണ മൾട്ടി ഡിസിപ്ലിനറി സാങ്കേതിക പരിഹാരമാണ്.

സമീപ വർഷങ്ങളിൽ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ വികാസത്തോടെ, ബയോമെട്രിക് ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യ കൂടുതൽ പക്വത പ്രാപിച്ചു. നിലവിൽ, മുഖം തിരിച്ചറിയൽ സാങ്കേതികവിദ്യയാണ് ബയോമെട്രിക്സിൻ്റെ ഏറ്റവും വലിയ പ്രതിനിധി.

മുഖം തിരിച്ചറിയൽ

മുഖം തിരിച്ചറിയൽ പ്രക്രിയയിൽ മുഖം ശേഖരണം, മുഖം കണ്ടെത്തൽ, മുഖം സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ, മുഖം പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ തിരിച്ചറിയൽ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. മുഖം തിരിച്ചറിയൽ പ്രക്രിയയിൽ AdaBoos അൽഗോരിതം, കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക്, മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീൻ എന്നിങ്ങനെ വിവിധ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

മുഖം തിരിച്ചറിയൽ പ്രക്രിയ

നിലവിൽ, മുഖം റൊട്ടേഷൻ, ഒക്ലൂഷൻ, സാമ്യത മുതലായവ ഉൾപ്പെടെയുള്ള പരമ്പരാഗത മുഖം തിരിച്ചറിയൽ ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ വളരെയധികം മെച്ചപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്, ഇത് മുഖം തിരിച്ചറിയലിൻ്റെ കൃത്യതയെ വളരെയധികം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. 2D മുഖം, 3D മുഖം, മൾട്ടി-സ്പെക്ട്രൽ മുഖം ഓരോ മോഡിനും വ്യത്യസ്തമായ ഏറ്റെടുക്കൽ അഡാപ്റ്റേഷൻ സാഹചര്യങ്ങൾ, ഡാറ്റ സെക്യൂരിറ്റി ബിരുദം, സ്വകാര്യത സംവേദനക്ഷമത മുതലായവയുണ്ട്, കൂടാതെ വലിയ ഡാറ്റയുടെ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നത് 3D മുഖം തിരിച്ചറിയൽ അൽഗോരിതം 2D പ്രൊജക്ഷനിലെ അപാകതകൾക്ക് അനുബന്ധമാക്കുന്നു, ദ്വിമാന മുഖം തിരിച്ചറിയൽ പ്രയോഗത്തിന് ഒരു പ്രത്യേക വഴിത്തിരിവ് കൊണ്ടുവന്ന ഒരു വ്യക്തിയുടെ ഐഡൻ്റിറ്റി വേഗത്തിൽ തിരിച്ചറിയാൻ ഇതിന് കഴിയും.

അതേസമയം, ഫോട്ടോകൾ, വീഡിയോകൾ, 3D മോഡലുകൾ, പ്രോസ്തെറ്റിക് മാസ്കുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള വ്യാജ തട്ടിപ്പുകളെ ഫലപ്രദമായി പ്രതിരോധിക്കാനും വ്യക്തിത്വം സ്വതന്ത്രമായി നിർണ്ണയിക്കാനും കഴിയുന്ന മുഖം തിരിച്ചറിയലിൻ്റെ സുരക്ഷ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന സാങ്കേതികവിദ്യയായി ബയോമെട്രിക് കണ്ടെത്തൽ സാങ്കേതികവിദ്യ നിലവിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഓപ്പറേറ്റിംഗ് ഉപയോക്താക്കൾ. നിലവിൽ, മുഖം തിരിച്ചറിയൽ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ദ്രുതഗതിയിലുള്ള വികാസത്തോടെ, സ്‌മാർട്ട് ഉപകരണങ്ങൾ, ഓൺലൈൻ ഫിനാൻസ്, ഫേസ് പേയ്‌മെൻ്റ് തുടങ്ങിയ നിരവധി നൂതന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ കൂടുതൽ പ്രചാരം നേടിയിട്ടുണ്ട്, ഇത് എല്ലാവരുടെയും ജീവിതത്തിനും ജോലിക്കും വേഗതയും സൗകര്യവും നൽകുന്നു.

കൈപ്പത്തി തിരിച്ചറിയൽ

പാമ്പ്‌പ്രിൻ്റ് തിരിച്ചറിയൽ എന്നത് ഒരു പുതിയ തരം ബയോമെട്രിക് തിരിച്ചറിയൽ സാങ്കേതികവിദ്യയാണ്, ഇത് മനുഷ്യ ശരീരത്തിൻ്റെ കൈപ്പത്തിയെ ടാർഗെറ്റ് സവിശേഷതയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൂടാതെ മൾട്ടിസ്പെക്ട്രൽ ഇമേജിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യയിലൂടെ ജൈവ വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നു. മൾട്ടി-സ്പെക്ട്രൽ പാമ്പ്‌പ്രിൻ്റ് തിരിച്ചറിയൽ, മൾട്ടി-മോഡാലിറ്റിയും ഒന്നിലധികം ടാർഗെറ്റ് സവിശേഷതകളും സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ബയോമെട്രിക് തിരിച്ചറിയൽ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ഒരു മാതൃകയായി കണക്കാക്കാം. ഈ പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യ സ്കിൻ സ്പെക്ട്രം, പാം പ്രിൻ്റ്, സിര സിരകൾ എന്നിവയുടെ തിരിച്ചറിയാവുന്ന മൂന്ന് സവിശേഷതകൾ സംയോജിപ്പിച്ച് ഒരു സമയം കൂടുതൽ സമൃദ്ധമായ വിവരങ്ങൾ നൽകുകയും ടാർഗെറ്റ് സവിശേഷതകളുടെ വേർതിരിവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഈ വർഷം, ആമസോണിൻ്റെ ഈന്തപ്പന തിരിച്ചറിയൽ സാങ്കേതികവിദ്യ, ഓർവില്ലെ എന്ന കോഡ് നാമം, പരീക്ഷണം ആരംഭിച്ചു. സ്കാനർ ആദ്യം ഇൻഫ്രാറെഡ് ധ്രുവീകരിക്കപ്പെട്ട ഒറിജിനൽ ഇമേജുകളുടെ ഒരു കൂട്ടം സ്വന്തമാക്കുന്നു, ഈന്തപ്പനയുടെ ബാഹ്യ സവിശേഷതകളായ ലൈനുകളും ഫോൾഡുകളും പോലുള്ളവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു; ധ്രുവീകരിക്കപ്പെട്ട ചിത്രങ്ങളുടെ രണ്ടാമത്തെ സെറ്റ് വീണ്ടും നേടുമ്പോൾ, അത് ഈന്തപ്പനയുടെ ഘടനയിലും സിരകൾ, അസ്ഥികൾ, മൃദുവായ ടിഷ്യൂകൾ തുടങ്ങിയ ആന്തരിക സവിശേഷതകളിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. കൈകൾ അടങ്ങിയ ഒരു കൂട്ടം ചിത്രങ്ങൾ നൽകുന്നതിനായി അസംസ്കൃത ചിത്രങ്ങൾ തുടക്കത്തിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. ഈ ചിത്രങ്ങൾ നല്ല വെളിച്ചമുള്ളതും ഫോക്കസിലുള്ളതും ഈന്തപ്പനയെ ഒരു പ്രത്യേക ഓറിയൻ്റേഷനിൽ, ഒരു പ്രത്യേക പോസിൽ കാണിക്കുന്നതും ഇടത് അല്ലെങ്കിൽ വലത് കൈയെന്ന് ലേബൽ ചെയ്യുന്നതുമാണ്.

നിലവിൽ, ആമസോണിൻ്റെ പാമ്പ്‌പ്രിൻ്റ് തിരിച്ചറിയൽ സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് വ്യക്തിഗത ഐഡൻ്റിറ്റി പരിശോധിക്കാനും 300 മില്ലിസെക്കൻഡിനുള്ളിൽ പണമടയ്ക്കൽ പൂർത്തിയാക്കാനും കഴിയും, കൂടാതെ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് സ്കാനിംഗ് ഉപകരണത്തിൽ കൈകൾ വയ്ക്കേണ്ട ആവശ്യമില്ല, മാത്രമല്ല കോൺടാക്റ്റ് കൂടാതെ സ്കാൻ ചെയ്യുക. ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ പരാജയ നിരക്ക് ഏകദേശം 0.0001% ആണ്. അതേ സമയം, കൈപ്പത്തി തിരിച്ചറിയൽ പ്രാരംഭ ഘട്ടത്തിൽ ഇരട്ട സ്ഥിരീകരണമാണ് - ആദ്യമായി ബാഹ്യ സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ നേടുന്നതിനും, രണ്ടാമത്തെ തവണ ആന്തരിക സംഘടനാ സവിശേഷതകൾ നേടുന്നതിനും. സുരക്ഷയുടെ കാര്യത്തിൽ മറ്റ് ബയോമെട്രിക് സാങ്കേതികവിദ്യകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, മെച്ചപ്പെട്ടു.

മേൽപ്പറഞ്ഞ ബയോമെട്രിക് സവിശേഷതകൾക്ക് പുറമേ, ഐറിസ് തിരിച്ചറിയൽ സാങ്കേതികവിദ്യയും ജനപ്രിയമാക്കുന്നു. ഐറിസ് തിരിച്ചറിയലിൻ്റെ തെറ്റായ തിരിച്ചറിയൽ നിരക്ക് 1/1000000 വരെ കുറവാണ്. ഐറിസ് ലൈഫ് ഇൻവേരിയൻസ്, ഐഡൻ്റിറ്റികൾ തിരിച്ചറിയാൻ വ്യത്യാസം എന്നിവയുടെ സവിശേഷതകളാണ് ഇത് പ്രധാനമായും ഉപയോഗിക്കുന്നത്.

നിലവിൽ, വ്യവസായത്തിലെ ഏകാഭിപ്രായം, ഒരൊറ്റ രീതിയുടെ അംഗീകാരം തിരിച്ചറിയൽ പ്രകടനത്തിലും സുരക്ഷയിലും തടസ്സങ്ങളുണ്ടെന്നതാണ്, കൂടാതെ മൾട്ടി-മോഡൽ ഫ്യൂഷൻ മുഖം തിരിച്ചറിയുന്നതിലും ബയോമെട്രിക് തിരിച്ചറിയലിലും പോലും ഒരു പ്രധാന വഴിത്തിരിവാണ് - മൾട്ടി-ഫാക്ടർ വഴി മാത്രമല്ല. തിരിച്ചറിയൽ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ബയോമെട്രിക് സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ സീൻ അഡാപ്റ്റബിലിറ്റിയും സ്വകാര്യത സുരക്ഷയും ഒരു പരിധിവരെ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. പരമ്പരാഗത സിംഗിൾ-മോഡ് അൽഗോരിതവുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, ബയോമെട്രിക് ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ്റെ വികസനത്തിൻ്റെ പ്രധാന ട്രെൻഡ് കൂടിയായ സാമ്പത്തിക തലത്തിലുള്ള തെറ്റായ തിരിച്ചറിയൽ നിരക്ക് (പത്ത് ദശലക്ഷത്തിൽ ഒന്ന് വരെ) മികച്ച രീതിയിൽ നിറവേറ്റാൻ ഇതിന് കഴിയും.

മൾട്ടിമോഡൽ ബയോമെട്രിക് സിസ്റ്റം

യൂണിമോഡൽ ബയോമെട്രിക് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ പരിമിതികൾ മറികടക്കാൻ മൾട്ടിമോഡൽ ബയോമെട്രിക് സിസ്റ്റങ്ങൾ ഒന്നിലധികം സെൻസറുകളോ ബയോമെട്രിക്സോ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഐറിസ് തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനങ്ങൾ പ്രായമാകുന്ന ഐറിസുകളാൽ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യപ്പെടാം, കൂടാതെ ഇലക്‌ട്രോണിക് ഫിംഗർപ്രിൻ്റ് തിരിച്ചറിയൽ പഴകിയതോ മുറിഞ്ഞതോ ആയ വിരലടയാളങ്ങൾ മോശമാക്കാം. യൂണിമോഡൽ ബയോമെട്രിക് സിസ്റ്റങ്ങൾ അവയുടെ ഐഡൻ്റിഫയറിൻ്റെ സമഗ്രതയാൽ പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുമ്പോൾ, നിരവധി ഏകീകൃത സംവിധാനങ്ങൾക്ക് സമാനമായ പരിമിതികൾ ഉണ്ടാകാൻ സാധ്യതയില്ല. മൾട്ടിമോഡൽ ബയോമെട്രിക് സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് ഒരേ മാർക്കറിൽ നിന്ന് (അതായത്, ഐറിസിൻ്റെ ഒന്നിലധികം ചിത്രങ്ങൾ, അല്ലെങ്കിൽ ഒരേ വിരലിൻ്റെ സ്കാനുകൾ) അല്ലെങ്കിൽ വ്യത്യസ്ത ബയോമെട്രിക്സിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ (വിരലടയാള സ്കാനുകളും, വോയ്‌സ് റെക്കഗ്നിഷൻ ഉപയോഗിച്ച്, ഒരു സ്‌പോക്കൺ പാസ്‌കോഡും ആവശ്യമാണ്).

മൾട്ടിമോഡൽ ബയോമെട്രിക് സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് ഈ യൂണിമോഡൽ സിസ്റ്റങ്ങളെ യഥാക്രമം സീക്വൻഷ്യൽ, പാരലൽ, ഹൈരാർക്കിക്കൽ, സീരിയൽ ഇൻ്റഗ്രേഷൻ മോഡുകൾ എന്നിവയെ സൂചിപ്പിക്കുന്ന ഒരു കോമ്പിനേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ സീരീസിൽ ഈ യൂണിമോഡൽ സിസ്റ്റങ്ങളെ സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.

CHANCCTVഒരു പരമ്പര വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്ബയോമെട്രിക് ലെൻസുകൾമുഖം തിരിച്ചറിയൽ, കൈപ്പത്തി തിരിച്ചറിയൽ, വിരലടയാള തിരിച്ചറിയൽ, ഐറിസ് ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ എന്നിവയ്ക്കായി. ഉദാഹരണത്തിന് CH3659A 1/1.8'' സെൻസറുകൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത 4k ലോ ഡിസ്റ്റോർഷൻ ലെൻസാണ്. വെറും 11.95mm TTL ഉള്ള എല്ലാ ഗ്ലാസ്, കോംപാക്റ്റ് ഡിസൈനുകളും ഇത് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഇത് 44 ഡിഗ്രി തിരശ്ചീന മണ്ഡലം പിടിച്ചെടുക്കുന്നു. കൈപ്പത്തി തിരിച്ചറിയാൻ ഈ ലെൻസ് അനുയോജ്യമാണ്.