Биометр нь хүний ​​онцлогтой холбоотой биеийн хэмжилт, тооцоолол юм. Биометрийн баталгаажуулалт (эсвэл бодит баталгаажуулалт) нь компьютерийн шинжлэх ухаанд таних, хандалтыг хянах нэг хэлбэр болгон ашигладаг. Түүнчлэн хяналтад байгаа бүлгүүдийн хүмүүсийг тодорхойлоход ашигладаг.

Биометрийн танигч нь хувь хүнийг шошголох, дүрслэх зорилгоор ашигладаг өвөрмөц, хэмжигдэхүйц шинж чанарууд юм. Биометрийн танигчийг ихэвчлэн биеийн хэлбэртэй холбоотой физиологийн шинж чанарууд гэж ангилдаг. Жишээ нь хурууны хээ, далдуу модны судас, нүүр таних, ДНХ, далдуу модны хээ, гарын геометр, цахилдагийг таних, нүдний торлог бүрхэвч, үнэр/үнэр зэрэг орно.

Биометрийн таних технологид компьютерийн шинжлэх ухаан, оптик ба акустик болон бусад физикийн шинжлэх ухаан, биологийн шинжлэх ухаан, биосенсор ба биостатистикийн зарчим, аюулгүй байдлын технологи, хиймэл оюун ухааны технологи болон бусад олон суурь шинжлэх ухаан, шинэлэг хэрэглээний технологи орно. Энэ бол олон талт техникийн бүрэн шийдэл юм.

Сүүлийн жилүүдэд хиймэл оюун ухаан хөгжихийн хэрээр биометрийн таних технологи илүү боловсронгуй болсон. Одоогийн байдлаар нүүр царай таних технологи нь биометрийн хамгийн том төлөөлөл юм.

Нүүр царай таних

Царай таних үйл явцад царай цуглуулах, царай таних, царайны онцлогийг задлах, нүүр царайг тааруулах зэрэг орно. Нүүр царайг таних үйл явц нь AdaBoos алгоритм, эргэлтийн мэдрэлийн сүлжээ, машин сургалтын векторын машин гэх мэт янз бүрийн технологийг ашигладаг.

Нүүр царайг таних үйл явц

Одоогийн байдлаар нүүр царайг эргүүлэх, бөглөрөх, ижил төстэй байдал гэх мэт уламжлалт нүүр таних бэрхшээлүүд ихээхэн сайжирсан нь царай таних нарийвчлалыг ихээхэн сайжруулж байна. 2D нүүр, 3D нүүр, олон спектрийн нүүр Горим бүр нь өөр өөр олж авах дасан зохицох хувилбар, өгөгдлийн аюулгүй байдлын зэрэг, нууцлалын мэдрэмж гэх мэт өөр өөр байдаг ба том өгөгдлийг гүнзгий судлах нэмэлт нь 3D нүүр таних алгоритмыг 2D проекцын согогийг нөхөж, Энэ нь хоёр хэмжээст нүүр таних аргыг ашиглахад тодорхой амжилтыг авчирсан хүний ​​хэн болохыг хурдан тодорхойлох боломжтой.

Үүний зэрэгцээ гэрэл зураг, видео, 3D загвар, хиймэл амны хаалт зэрэг хуурамчаар үйлдэхийг үр дүнтэй эсэргүүцэх, нүүр царайг таних аюулгүй байдлыг сайжруулах гол технологи болох биометрийн илрүүлэх технологийг одоогоор ашиглаж байна. ажиллаж байгаа хэрэглэгчид. Одоогийн байдлаар нүүр царай таних технологи хурдацтай хөгжиж байгаатай холбогдуулан ухаалаг төхөөрөмж, онлайн санхүү, нүүр царайны төлбөр тооцоо зэрэг олон шинэлэг программууд улам бүр түгээмэл болж, хүн бүрийн амьдрал, ажилд хурд, тав тухыг авчирч байна.

Алганы хээ таних

Алганы хээ таних нь хүний ​​биеийн алганы хээг зорилтот шинж чанар болгон ашиглаж, олон спектрийн дүрслэлийн технологиор биологийн мэдээллийг цуглуулдаг шинэ төрлийн биометрийн таних технологи юм. Олон спектрийн гарын хээ таних нь олон төрлийн болон олон зорилтот шинж чанарыг хослуулсан биометрийн таних технологийн загвар гэж үзэж болно. Энэхүү шинэ технологи нь арьсны спектр, далдуу модны хээ, венийн судас гэсэн гурван ялгагдах шинж чанарыг нэгтгэн нэг дор илүү их мэдээллийг өгч, зорилтот шинж тэмдгүүдийн ялгах чадварыг нэмэгдүүлсэн.

Энэ жил Amazon компанийн Orville код нэртэй далдуу модыг таних технологийг туршиж эхэлжээ. Сканнер нь эхлээд хэт улаан туяаны туйлширсан анхны зургуудыг олж авдаг бөгөөд далдуу модны гаднах шинж чанарууд, тухайлбал шугам, атираа зэрэгт анхаарлаа хандуулдаг; Хоёрдахь туйлширсан дүрсийг дахин авахдаа судал, яс, зөөлөн эд гэх мэт далдуу модны бүтэц, дотоод шинж чанарт анхаарлаа хандуулдаг. Түүхий зургуудыг эхлээд боловсруулан гар агуулсан олон зургийг гаргадаг. Эдгээр зургууд нь гэрэлтүүлэг сайтай, анхаарлаа төвлөрүүлж, далдуу модыг тодорхой чиг баримжаагаар, тодорхой байрлалаар харуулж, зүүн эсвэл баруун гар гэж тэмдэглэсэн байдаг.

Одоогийн байдлаар Amazon-ийн гарын алганы хээ таних технологи нь зөвхөн 300 миллисекундэд хувийн мэдээллийг баталгаажуулж, төлбөрөө дуусгах боломжтой бөгөөд хэрэглэгчдийг сканнердах төхөөрөмж дээр гараа тавих шаардлагагүй, зүгээр л даллаж, холбоо барихгүйгээр сканнердах боломжтой. Энэ технологийн бүтэлгүйтлийн түвшин ойролцоогоор 0.0001% байна. Үүний зэрэгцээ далдуу модны хээ таних нь эхний үе шатанд давхар баталгаажуулалт юм - эхний удаад гадаад шинж чанарыг олж авах, хоёр дахь удаагаа дотоод зохион байгуулалтын шинж чанарыг олж авах. Аюулгүй байдлын хувьд бусад биометрийн технологитой харьцуулахад сайжирсан.

Дээрх биометрийн шинж чанаруудаас гадна цахилдагийг таних технологи нь түгээмэл болж байна. Цахилдагийг таних хуурамч таних түвшин 1/1000000 хүртэл бага байна. Энэ нь голчлон ялгах шинж чанарыг тодорхойлохын тулд цахилдагны амьдралын өөрчлөгдөөгүй байдал, ялгааг ашигладаг.

Одоогийн байдлаар нэг аргыг хүлээн зөвшөөрөх нь таних үйл ажиллагаа болон аюулгүй байдлын аль алинд нь саад тотгор учруулдаг бөгөөд олон модулийн нэгдэл нь зөвхөн олон хүчин зүйлээр дамжаад зогсохгүй нүүр царайг таних, тэр ч байтугай биометрийн таних зэрэгт чухал нээлт болж байна гэж салбарынхан зөвшилцөж байна. Таних нарийвчлалыг сайжруулах нь биометрийн технологийн үзэгдэлд дасан зохицох чадвар, нууцлалын аюулгүй байдлыг тодорхой хэмжээгээр сайжруулж чадна. Уламжлалт нэг горимт алгоритмтай харьцуулахад энэ нь санхүүгийн түвшний хуурамч таних түвшинг (арван саяд нэг хүртэл) илүү сайн хангаж чаддаг бөгөөд энэ нь биометрийн таних чадварыг хөгжүүлэх гол чиг хандлага юм.

Multimodal биометрийн систем

Мультимодал биометрийн системүүд нь нэг модуль биометрийн системийн хязгаарлалтыг даван туулахын тулд олон мэдрэгч эсвэл биометрийг ашигладаг. Жишээ нь, цахилдагийг таних систем нь хөгшрөлтөөс болж гацаж, цахим хурууны хээ таних нь хуучирсан эсвэл зүсэгдсэн хурууны хээгээс болж муудаж болно. Unimodal биометрийн системүүд нь тодорхойлогчийн бүрэн бүтэн байдлаар хязгаарлагддаг боловч хэд хэдэн unimodal системүүд ижил хязгаарлалттай байх магадлал багатай юм. Мультимодал биометрийн системүүд нь ижил маркераас (өөрөөр хэлбэл, цахилдагны олон зураг эсвэл нэг хурууны сканнер) мэдээллийн багцыг эсвэл өөр өөр биометрийн мэдээллийг (хурууны хээ сканнердах, дуу хоолой таних системийг ашиглан ярианы нууц код шаарддаг) авах боломжтой.

Мультимодал биометрийн системүүд нь дараалсан, зэрэгцээ, шаталсан болон цуваа интеграцийн горимд хамаарах эдгээр нэг модуль системийг дараалан, нэгэн зэрэг, тэдгээрийн хослол эсвэл цувралаар нэгтгэж болно.

CHANCCTVцуврал боловсруулжээбиометрийн линзнүүр таних, гарын алганы хээ таних, түүнчлэн хурууны хээ таних, цахилдагийг таних зэрэгт зориулагдсан. Жишээ нь CH3659A нь 1/1.8'' мэдрэгчүүдэд зориулагдсан 4к бага гажилттай линз юм. Энэ нь ердөө 11.95 мм TTL бүхий шилэн ба авсаархан загвартай. Энэ нь 44 градусын хэвтээ харагдацыг авдаг. Энэхүү линз нь гарын алганы хээ танихад тохиромжтой.