ဇီဝဗေဒများသည်ခန္ဓာကိုယ်တိုင်းတာမှုများနှင့်လူ့ဝိသေသလက္ခဏာများနှင့်သက်ဆိုင်သောတွက်ချက်မှုများဖြစ်သည်။ Biometric authentication (သို့မဟုတ်လက်တွေ့ကျကျစစ်မှန်ကြောင်းအတည်ပြုခြင်း) ကိုကွန်ပျူတာသိပ္ပံတွင်ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့်ထိန်းချုပ်မှုပုံစံအဖြစ်အသုံးပြုသည်။ ၎င်းကိုစောင့်ကြည့်နေသည့်အုပ်စုများတွင်တစ် ဦး ချင်းစီကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်လည်းအသုံးပြုသည်။

Biometric Enecifiers များသည်ထူးခြားသောလက္ခဏာများဖြစ်ပြီးတစ် ဦး ချင်းစီကိုတံဆိပ် ကပ်. ဖော်ပြရန်အသုံးပြုသောတိုင်းတာနိုင်သောလက္ခဏာများဖြစ်သည်။ Biometric Enecifiers များသည်ခန္ဓာကိုယ်၏ပုံသဏ္ဌာန်နှင့်ဆက်စပ်သောဇီဝကမ္မဆိုင်ရာလက္ခဏာများအဖြစ်ခွဲခြားထားသည်။ ဥပမာများတွင်လက်ဗွေ, အုန်းသီး, မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်း, DNA, Palmet, လက်ဂျီအောက်ရောင်ခြည်,

Biometric မှတ်ပုံတင်နည်းပညာတွင်ကွန်ပျူတာသိပ္ပံ, optics နှင့် acoustics များနှင့်အခြားကာယရေးသိပ္ပံများ, ဇီဝသိပ္ပံသိပ္ပံများ, ဇီဝဗေဒသိပ္ပံများ, ဇီဝဗေဒသိပ္ပံများ, ၎င်းသည် multidisciplinary နည်းပညာဆိုင်ရာဖြေရှင်းနည်းများဖြစ်သည်။

မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်းအတုထောက်လှမ်းရေးဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့်အတူဇီဝဗေဒဆိုင်ရာအထူးနည်းပညာနည်းပညာသည်ရင့်ကျက်လာသည်။ လက်ရှိအချိန်တွင်မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာသည်ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာအများဆုံးကိုယ်စားပြုမှုဖြစ်သည်။

မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှု

မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်း, မျက်နှာစုဆောင်းခြင်း, မျက်နှာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်း, မျက်နှာရှာဖွေခြင်း, မျက်နှာအသွင်အပြင်ထုတ်ယူခြင်းနှင့်ကိုက်ညီခြင်းနှင့်ကိုက်ညီမှုရှိခြင်း။ မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် adaboos algorithm ကဲ့သို့သောနည်းပညာများကိုအသုံးပြုသည်။

မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှု၏ဖြစ်စဉ်ကို

လက်ရှိတွင်အစဉ်အလာအလှည့်ခြင်း, 2D မျက်နှာ, 3D မျက်နှာတစ်ခုချင်းစီသည်ကွဲပြားသောရယူခြင်းအခြေအနေများ, ဒေတာလုံခြုံရေးဒီဂရီနှင့် privacy sensitivity များစသဖြင့်ကွဲပြားခြားနားသောသဘောတူညီမှုများ, ၎င်းသည်လူတစ် ဦး ၏မည်သူမည်ဝါဖြစ်ကြောင်းဖော်ထုတ်နိုင်သည့်လူတစ် ဦး ၏မည်သူမည်ဝါဖြစ်ကြောင်းဖော်ထုတ်နိုင်သည်။

တစ်ချိန်တည်းမှာပင် Biometric Detect Technet Technology သည်မျက်နှာများ, ဗွီဒီယိုများ, 3D မော်ဒယ်များနှင့်ခြေဆွံ့သောမျက်နှာဖုံးများကိုထိထိရောက်ရောက်ခုခံတွန်းလှန်နိုင်သည့်မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှုကိုထိရောက်စွာခုခံနိုင်ရန်အတွက်အဓိကနည်းပညာတစ်ခုအဖြစ်အသုံးပြုသည်။ operating အသုံးပြုသူများ။ လက်ရှိအချိန်တွင်မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာလျင်မြန်စွာဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့်အတူစမတ်ကိရိယာများ, အွန်လိုင်းဘဏ် finance ာရေးနှင့်မျက်နှာပေးငွေများစသည့်ဆန်းသစ်တီထွင်မှုဆိုင်ရာဆန်းသစ်သော application များစွာသည်လူကြိုက်များလာပြီးလူတိုင်း၏ဘဝနှင့်အဆင်ပြေမှုကိုမြန်ဆန်စေသည်။

စွန်ပလစာမျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှု

စွန်ပလဝါးအသိအမှတ်ပြုမှုသည်လူ့ခန္ဓာကိုယ်၏စွန်ပလွံပင်ကိုပစ်မှတ်ထားသောအင်္ဂါရပ်အဖြစ်အသုံးပြုသောဇီဝဗေဒအသိအမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာအမျိုးအစားအသစ်ဖြစ်ပြီး Multislesson Daging Technology မှဇီဝဗေဒဆိုင်ရာအချက်အလက်များကိုစုဆောင်းသည်။ ဘက်မလိုက်သောစပလွံပင်အောက်ဝါဝါအသိအမှတ်ပြုမှုသည် multi-permital နှင့် target features များကိုပေါင်းစပ်ထားသောဇီဝဗေဒအသိအမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာပုံစံအဖြစ်မှတ်ယူနိုင်သည်။ ဤနည်းပညာအသစ်သည်အရေပြားရောင်စဉ်ရောင်ခြည်, စွန်ပလွံပင်နှင့်သွေးပြန်ကြောများနှင့်သွေးပြန်ကြောသွေးပြန်ကြောများကိုပေါင်းစပ်ပြီးပစ်မှတ်ထားသောအသွင်အပြင်များ၏ခွဲခြားမှုကိုတိုးမြှင့်စေရန်ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသည့်အရေပြားရောင်စုံပခရှုစင်နှင့်သွေးပြန်ကြောသွေးပြန်ကြောများကိုပေါင်းစပ်ထားသည်။

ယခုနှစ်တွင် Amazon ၏ Palm အသိအမှတ်ပြုမှုနည်းပညာ, ကုဒ်နံပါတ် orville သည်စမ်းသပ်ခြင်းစတင်ခဲ့သည်။ စကင်နာသည်အနီအောက်ရောင်ခြည် 0 မ်းနည်းဖွယ်အကောင်းဆုံးပုံရိပ်များကိုပထမဆုံးအကြိမ်ရရှိသည်။ Polarized Images ၏ဒုတိယအကြိမ်ကိုထပ်မံရယူသည့်အခါ၎င်းသည်သွေးပြန်ကြောများ, အရိုးများ, ပျော့တစ်သျှူးများစသည့် Palm ဖွဲ့စည်းပုံနှင့်ပြည်တွင်းအင်္ဂါရပ်များစသည်တို့ကိုအာရုံစိုက်သည်။ ဤရုပ်ပုံများသည်ကောင်းစွာမီးထွန်းခြင်း, အာရုံစူးစိုက်မှုတွင်, တိကျတဲ့ orientation အတွက်, တိကျတဲ့ orientation အတွက်, တိကျတဲ့ orientation အတွက်, လက်ဝဲသို့မဟုတ်ညာဘက်မှာအဖြစ်တံဆိပ်ကပ်။

ယခုအချိန်တွင် Amazon ၏ Partmacpord အသိအမှတ်ပြုမှုနည်းပညာသည်ကိုယ်ပိုင်လက်ခဏာ 300 သာလျှင်ငွေပေးချေမှုကိုအပြီးသတ်နိုင်ပြီး, ဤနည်းပညာ၏ပျက်ကွက်မှုနှုန်းသည် 0.0001% ခန့်ရှိသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်စွန်ပလထားရာချုပ်အသိအမှတ်ပြုမှုသည်ကန ဦး အဆင့်တွင်နှစ်ဆစစ်ဆေးမှုဖြစ်သည်။ ပြင်ပဝိသေသလက္ခဏာများရရှိရန်ပထမ ဦး ဆုံးအကြိမ်, လုံခြုံရေးစည်းကမ်းချက်များတွင်အခြား biometric နည်းပညာများနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါကတိုးတက်ခဲ့သည်။

အထက်ပါဇီဝြာန်အင်္ဂါရပ်များအပြင် Iris အသိအမှတ်ပြုမှုနည်းပညာကိုလူကြိုက်များသည်။ Iris အသိအမှတ်ပြုမှု၏မှားယွင်းသောအသိအမှတ်ပြုမှုနှုန်းမှာ 1/1000000 အထိနိမ့်သည်။ ၎င်းသည် Iris Life ၏ဝိသေသလက္ခဏာများကိုအသုံးပြုသည်။

လက်ရှိအချိန်တွင်စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာသဘောတူညီမှုမှာစံချိန်တင်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့်လုံခြုံရေးနှစ်ခုစလုံးတွင်ပုလင်းပေါင်းစပ်မှုနှင့်ဇီဝဗေဒအသိအမှတ်ပြုမှုနှင့်ဇီဝဗေဒအသိအမှတ်ပြုမှုနှင့်ဇီဝဗေဒအသိအမှတ်ပြုမှုကိုပြုလုပ်နိုင်သည်။ အသိအမှတ်ပြုမှုကိုတိုးတက်စေရန်အတွက်တိကျမှုသည်ရှုထောင့်လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့်ဇီဝဗေဒနည်းပညာ၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာလုံခြုံရေးကိုအတိုင်းအတာတစ်ခုအထိတိုးတက်စေနိုင်သည်။ ရိုးရာ single-mode algorithm နှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင်၎င်းသည် Biometric Endification ၏အဓိကလမ်းကြောင်း၏အဓိကလမ်းကြောင်းဖြစ်သောဘဏ် financial ာရေးဆိုင်ရာအဆင့်မှမှားယွင်းသောအသိအမှတ်ပြုမှုနှုန်းကိုပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်နိုင်သည်။

Multimodal Biometric System

multimodal biometric systems များသည် inude biometrics ၏ကန့်သတ်ချက်များကိုကျော်လွှားနိုင်ရန်အာရုံခံကိရိယာများသို့မဟုတ်ဇီဝစိတ်ကိုသုံးနိုင်သည်။ unimodal biometric systems များသည်သူတို့၏အမှတ်အသား၏သမာဓိရှိမှုကြောင့်ကန့်သတ်ထားသည်။ Multimodal Biometric Systems သည်တူညီသောအမှတ်အသား (ဆိုလိုသည်မှာမျက်ခုံးများ,

Multimodal Biometric Systems များသည်ဤ impromodal စနစ်များကိုအဆက်မပြတ်, ပေါင်းစပ်ခြင်း, ပေါင်းစပ်ခြင်း,

အချို့တစ်စီးရီးတီထွင်ခဲ့သည်biometric မျက်ကပ်မှန်မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်း, စွန်ပလက်ရေးအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့်လက်ဗွေစုံခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် IRAS ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် IRIS ဖော်ထုတ်ခြင်းတို့ဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင်ဖန်ခွက်နှင့်ကျစ်လစ်သိပ်သည်းသောဒီဇိုင်းများအားလုံးသည် 11.95 မီလီမီတာ TTL နှင့်အတူတပ်ဆင်ထားသည်။ 44 ဒီဂရီအလျားလိုက်မြင်ကွင်းကိုကြည့်ရှုသည်။ ဤမှန်ဘီလူးသည်စွန်ပလအက်ခရာအသိအမှတ်ပြုမှုအတွက်အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။