Biometrie zijn lichaamsmetingen en berekeningen gerelateerd aan menselijke kenmerken. Biometrische authenticatie (of realistische authenticatie) wordt in de informatica gebruikt als een vorm van identificatie en toegangscontrole. Het wordt ook gebruikt om individuen te identificeren in groepen die onder toezicht staan.

Biometrische identificatiemiddelen zijn de onderscheidende, meetbare kenmerken die worden gebruikt om individuen te labelen en te beschrijven. Biometrische identificatiegegevens worden vaak gecategoriseerd als fysiologische kenmerken die verband houden met de vorm van het lichaam. Voorbeelden omvatten, maar zijn niet beperkt tot vingerafdrukken, handpalmaders, gezichtsherkenning, DNA, handpalmafdruk, handgeometrie, irisherkenning, netvlies en geur/geur.

Biometrische identificatietechnologie omvat computerwetenschappen, optica en akoestiek en andere natuurwetenschappen, biologische wetenschappen, biosensoren en biostatistische principes, beveiligingstechnologie en kunstmatige intelligentietechnologie en vele andere basiswetenschappen en innovatieve toepassingstechnologieën. Het is een complete multidisciplinaire technische oplossing.

Met de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie is de biometrische identificatietechnologie de afgelopen jaren volwassener geworden. Momenteel is gezichtsherkenningstechnologie het meest representatief voor biometrie.

Gezichtsherkenning

Het proces van gezichtsherkenning omvat gezichtsverzameling, gezichtsdetectie, extractie van gezichtskenmerken en herkenning van gezichtsherkenning. Het gezichtsherkenningsproces maakt gebruik van verschillende technologieën, zoals het AdaBoos-algoritme, een convolutioneel neuraal netwerk en ondersteunende vectormachines bij machinaal leren.

Het proces van gezichtsherkenning

Momenteel zijn de traditionele problemen met gezichtsherkenning, waaronder gezichtsrotatie, occlusie, gelijkenis, enz., aanzienlijk verbeterd, wat de nauwkeurigheid van gezichtsherkenning aanzienlijk verbetert. 2D-gezicht, 3D-gezicht, multispectraal gezicht Elke modus heeft verschillende acquisitie-aanpassingsscenario's, gegevensbeveiligingsgraad en privacygevoeligheid, enz., en de toevoeging van diepgaand leren van big data zorgt ervoor dat het 3D-gezichtsherkenningsalgoritme de gebreken van 2D-projectie aanvult, Het kan snel de identiteit van een persoon identificeren, wat een zekere doorbraak heeft gebracht voor de toepassing van tweedimensionale gezichtsherkenning.

Tegelijkertijd wordt de biometrische detectietechnologie momenteel gebruikt als een sleuteltechnologie om de veiligheid van gezichtsherkenning te verbeteren, die fraude met namaak, zoals foto's, video's, 3D-modellen en prothesemaskers, effectief kan weerstaan ​​en onafhankelijk de identiteit kan bepalen van operationele gebruikers. Momenteel zijn, met de snelle ontwikkeling van gezichtsherkenningstechnologie, veel innovatieve toepassingen zoals slimme apparaten, online financiën en face-betaling steeds populairder geworden, waardoor snelheid en gemak in ieders leven en werk wordt gebracht.

Herkenning van handpalmafdrukken

Handpalmafdrukherkenning is een nieuw type biometrische herkenningstechnologie, waarbij de handpalmafdruk van het menselijk lichaam als doelkenmerk wordt gebruikt en biologische informatie wordt verzameld via multispectrale beeldvormingstechnologie. Multispectrale handpalmafdrukherkenning kan worden beschouwd als een model van biometrische herkenningstechnologie die multimodaliteit en meerdere doelkenmerken combineert. Deze nieuwe technologie combineert de drie identificeerbare kenmerken: huidspectrum, handpalmafdruk en aderaders om in één keer meer overvloedige informatie te verschaffen en de onderscheidbaarheid van doelkenmerken te vergroten.

Dit jaar is de handpalmherkenningstechnologie van Amazon, met de codenaam Orville, begonnen met testen. De scanner verkrijgt eerst een reeks infrarood gepolariseerde originele beelden, waarbij de nadruk ligt op de uiterlijke kenmerken van de handpalm, zoals lijnen en plooien; wanneer de tweede reeks gepolariseerde beelden opnieuw wordt verkregen, wordt de nadruk gelegd op de handpalmstructuur en interne kenmerken, zoals aderen, botten, zachte weefsels, enz. De onbewerkte beelden worden in eerste instantie verwerkt om een ​​reeks beelden met handen te verkrijgen. Deze afbeeldingen zijn goed belicht, scherpgesteld en tonen de handpalm in een specifieke richting, in een specifieke pose, en gelabeld als links- of rechtshandig.

Momenteel kan Amazon's handpalmafdrukherkenningstechnologie de persoonlijke identiteit verifiëren en de betaling voltooien in slechts 300 milliseconden, en vereist niet dat gebruikers hun handen op het scanapparaat leggen, gewoon zwaaien en scannen zonder contact. Het uitvalpercentage van deze technologie bedraagt ​​ongeveer 0,0001%. Tegelijkertijd is de handpalmafdrukherkenning een dubbele verificatie in de beginfase: de eerste keer om externe kenmerken te verkrijgen, en de tweede keer om interne organisatorische kenmerken te verkrijgen. Vergeleken met andere biometrische technologieën op het gebied van veiligheid verbeterd.

Naast de bovengenoemde biometrische kenmerken wordt ook de irisherkenningstechnologie gepopulariseerd. Het percentage valse herkenning van irisherkenning bedraagt ​​slechts 1/1000.000. Het maakt voornamelijk gebruik van de kenmerken van de invariantie en het verschil in irisleven om identiteiten te identificeren.

Momenteel is de consensus in de sector dat de herkenning van één enkele modaliteit knelpunten heeft op het gebied van zowel herkenningsprestaties als veiligheid, en dat multimodale fusie een belangrijke doorbraak is in gezichtsherkenning en zelfs biometrische herkenning – niet alleen via multifactoriële herkenning. Het verbeteren van de herkenningsnauwkeurigheid kan ook tot op zekere hoogte het aanpassingsvermogen aan scènes en de privacybeveiliging van biometrische technologie verbeteren. Vergeleken met het traditionele single-mode algoritme kan het beter voldoen aan het valse herkenningspercentage op financieel niveau (slechts één op de tien miljoen), wat ook de belangrijkste trend is in de ontwikkeling van biometrische identificatie.

Multimodaal biometrisch systeem

Multimodale biometrische systemen maken gebruik van meerdere sensoren of biometrie om de beperkingen van unimodale biometrische systemen te overwinnen. Irisherkenningssystemen kunnen bijvoorbeeld worden aangetast door ouder wordende irissen en elektronische vingerafdrukherkenning kan worden verergerd door versleten of gesneden vingerafdrukken. Hoewel unimodale biometrische systemen worden beperkt door de integriteit van hun identificatiemiddel, is het onwaarschijnlijk dat verschillende unimodale systemen aan identieke beperkingen zullen lijden. Multimodale biometrische systemen kunnen reeksen informatie verkrijgen van dezelfde marker (dwz meerdere afbeeldingen van een iris of scans van dezelfde vinger) of informatie van verschillende biometrische gegevens (waarvoor vingerafdrukscans nodig zijn en, met behulp van stemherkenning, een gesproken toegangscode).

Multimodale biometrische systemen kunnen deze unimodale systemen opeenvolgend, gelijktijdig, een combinatie daarvan, of in series samenvoegen, die respectievelijk verwijzen naar sequentiële, parallelle, hiërarchische en seriële integratiemodi.

CHANCCTVheeft er een serie van ontwikkeldbiometrische lenzenvoor gezichtsherkenning, handpalmherkenning, vingerafdrukidentificatie en irisidentificatie. CH3659A is bijvoorbeeld een 4K-lens met lage vervorming die is ontworpen voor 1/1.8''-sensoren. Het beschikt over volledig glazen en compacte ontwerpen met slechts 11,95 mm TTL. Het legt een horizontaal gezichtsveld van 44 graden vast. Deze lens is ideaal voor handpalmafdrukherkenning.