ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਸਰੀਰ ਦੇ ਮਾਪ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਗਣਨਾਵਾਂ ਹਨ। ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ (ਜਾਂ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੇ ਰੂਪ ਵਜੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ ਹਨ।

ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ, ਮਾਪਣਯੋਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ। ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਸਰੀਰਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਜੋਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਰੀਰ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਪਰ ਫਿੰਗਰਪ੍ਰਿੰਟ, ਹਥੇਲੀ ਦੀਆਂ ਨਾੜੀਆਂ, ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਡੀਐਨਏ, ਪਾਮ ਪ੍ਰਿੰਟ, ਹੱਥ ਦੀ ਜਿਓਮੈਟਰੀ, ਆਇਰਿਸ ਪਛਾਣ, ਰੈਟੀਨਾ, ਅਤੇ ਗੰਧ/ਸੁਗੰਧ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਪਛਾਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ, ਆਪਟਿਕਸ ਅਤੇ ਧੁਨੀ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ, ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ, ਬਾਇਓਸੈਂਸਰ ਅਤੇ ਬਾਇਓਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਕਈ ਹੋਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਬਹੁ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਤਕਨੀਕੀ ਹੱਲ ਹੈ।

ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਪਛਾਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਧੇਰੇ ਪਰਿਪੱਕ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਚਿਹਰਾ ਪਛਾਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਹੈ।

ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ

ਚਿਹਰਾ ਪਛਾਣਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਚਿਹਰਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ, ਚਿਹਰਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣਾ ਅਤੇ ਚਿਹਰਾ ਮਿਲਾਨ ਦੀ ਪਛਾਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਚਿਹਰਾ ਪਛਾਣਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ AdaBoos ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਕੰਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ

ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਚਿਹਰਾ ਰੋਟੇਸ਼ਨ, ਓਕਲੂਸ਼ਨ, ਸਮਾਨਤਾ, ਆਦਿ ਸਮੇਤ ਰਵਾਇਤੀ ਚਿਹਰਾ ਪਛਾਣ ਦੀਆਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। 2D ਚਿਹਰਾ, 3D ਚਿਹਰਾ, ਮਲਟੀ-ਸਪੈਕਟਰਲ ਚਿਹਰਾ ਹਰੇਕ ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਨੁਕੂਲਨ ਦ੍ਰਿਸ਼, ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਡਿਗਰੀ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ, ਆਦਿ ਹਨ, ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ 3D ਚਿਹਰਾ ਪਛਾਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ 2D ਪ੍ਰੋਜੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਨੁਕਸ ਨੂੰ ਪੂਰਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਛਾਣ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੇ ਦੋ-ਅਯਾਮੀ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਫਲਤਾ ਲਿਆਂਦੀ ਹੈ।

ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਬਾਇਓਮੀਟ੍ਰਿਕ ਖੋਜ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਫੋਟੋਆਂ, ਵੀਡੀਓਜ਼, 3D ਮਾਡਲਾਂ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸਥੈਟਿਕ ਮਾਸਕ ਵਰਗੀਆਂ ਨਕਲੀ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਿਰੋਧ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਉਪਭੋਗਤਾ. ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਰਟ ਡਿਵਾਈਸਾਂ, ਔਨਲਾਈਨ ਵਿੱਤ ਅਤੇ ਫੇਸ ਪੇਮੈਂਟ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੋ ਗਈਆਂ ਹਨ, ਹਰ ਕਿਸੇ ਦੇ ਜੀਵਨ ਅਤੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਗਤੀ ਅਤੇ ਸਹੂਲਤ ਲਿਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।

ਪਾਮਪ੍ਰਿੰਟ ਮਾਨਤਾ

ਪਾਮਪ੍ਰਿੰਟ ਮਾਨਤਾ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਕਿਸਮ ਦੀ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਮਾਨਤਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹੈ, ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੀਰ ਦੇ ਪਾਮਪ੍ਰਿੰਟ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਲਟੀਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੁਆਰਾ ਜੈਵਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਮਲਟੀ-ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਪਾਮਪ੍ਰਿੰਟ ਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਮਾਨਤਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਬਹੁ-ਵਿਧੀ ਅਤੇ ਮਲਟੀਪਲ ਟੀਚਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਵੀਂ ਤਕਨੀਕ ਚਮੜੀ ਦੇ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ, ਪਾਮ ਪ੍ਰਿੰਟ ਅਤੇ ਨਾੜੀ ਦੀਆਂ ਨਾੜੀਆਂ ਦੀਆਂ ਤਿੰਨ ਪਛਾਣਯੋਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਭਰਪੂਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਜੋੜਦੀ ਹੈ।

ਇਸ ਸਾਲ, ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦੀ ਪਾਮ ਪਛਾਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਕੋਡ-ਨਾਮ ਓਰਵਿਲ, ਨੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਸਕੈਨਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹਥੇਲੀ ਦੀਆਂ ਬਾਹਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਫੋਲਡਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਅਸਲੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਜਦੋਂ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਦੂਜੇ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਹਥੇਲੀ ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾੜੀਆਂ, ਹੱਡੀਆਂ, ਨਰਮ ਟਿਸ਼ੂਆਂ, ਆਦਿ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੱਚੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਹੱਥਾਂ ਵਾਲੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਚਿੱਤਰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਮਾਨ ਹਨ, ਫੋਕਸ ਵਿੱਚ ਹਨ, ਅਤੇ ਹਥੇਲੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਖਾਸ ਪੋਜ਼ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਖੱਬੇ ਜਾਂ ਸੱਜੇ ਹੱਥ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਲੇਬਲਬੱਧ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦੀ ਪਾਮਪ੍ਰਿੰਟ ਪਛਾਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਿੱਜੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ 300 ਮਿਲੀਸਕਿੰਟ ਵਿੱਚ ਭੁਗਤਾਨ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਕੈਨਿੰਗ ਡਿਵਾਈਸ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਹੱਥ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਿਰਫ਼ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸੰਪਰਕ ਦੇ ਵੇਵ ਅਤੇ ਸਕੈਨ ਕਰੋ। ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਦਰ ਲਗਭਗ 0.0001% ਹੈ. ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਪਾਮਪ੍ਰਿੰਟ ਦੀ ਪਛਾਣ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੋਹਰੀ ਤਸਦੀਕ ਹੈ - ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਬਾਹਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਦੂਜੀ ਵਾਰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ। ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਬਾਇਓਮੀਟ੍ਰਿਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਸੁਧਾਰਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਉਪਰੋਕਤ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਆਇਰਿਸ ਪਛਾਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਵੀ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਆਇਰਿਸ ਮਾਨਤਾ ਦੀ ਝੂਠੀ ਮਾਨਤਾ ਦਰ 1/1000000 ਜਿੰਨੀ ਘੱਟ ਹੈ। ਇਹ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਆਇਰਿਸ ਲਾਈਫ ਇਨਵੇਰੀਅੰਸ ਅਤੇ ਅੰਤਰ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਸਹਿਮਤੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਮੋਡੈਲਿਟੀ ਦੀ ਮਾਨਤਾ ਵਿੱਚ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਮਲਟੀ-ਮੋਡਲ ਫਿਊਜ਼ਨ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਮਾਨਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਫਲਤਾ ਹੈ - ਨਾ ਸਿਰਫ ਬਹੁ-ਕਾਰਕ ਦੁਆਰਾ। ਪਛਾਣ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਾਇਓਮੀਟ੍ਰਿਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਸੀਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹੱਦ ਤੱਕ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਰਵਾਇਤੀ ਸਿੰਗਲ-ਮੋਡ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਵਿੱਤੀ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਝੂਠੀ ਮਾਨਤਾ ਦਰ (ਜਿੰਨਾ ਘੱਟ ਇੱਕ ਮਿਲੀਅਨ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ) ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬਾਇਓਮੀਟ੍ਰਿਕ ਪਛਾਣ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਮੁੱਖ ਰੁਝਾਨ ਵੀ ਹੈ।

ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਬਾਇਓਮੀਟ੍ਰਿਕ ਸਿਸਟਮ

ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਬਾਇਓਮੀਟ੍ਰਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਯੂਨੀਮੋਡਲ ਬਾਇਓਮੀਟ੍ਰਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮਲਟੀਪਲ ਸੈਂਸਰਾਂ ਜਾਂ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਆਇਰਿਸ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਬੁਢਾਪੇ ਦੇ ਇਰਿਸਜ਼ ਦੁਆਰਾ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਫਿੰਗਰਪ੍ਰਿੰਟ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਖਰਾਬ ਜਾਂ ਕੱਟੇ ਹੋਏ ਫਿੰਗਰਪ੍ਰਿੰਟਸ ਦੁਆਰਾ ਖਰਾਬ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਯੂਨੀਮੋਡਲ ਬਾਇਓਮੀਟ੍ਰਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਿਤ ਹਨ, ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕਈ ਯੂਨੀਮੋਡਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੋਂ ਪੀੜਤ ਹੋਣਗੀਆਂ। ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਬਾਇਓਮੀਟ੍ਰਿਕ ਸਿਸਟਮ ਇੱਕੋ ਮਾਰਕਰ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਸੈੱਟ (ਭਾਵ, ਇੱਕ ਆਇਰਿਸ ਦੇ ਕਈ ਚਿੱਤਰ, ਜਾਂ ਇੱਕੋ ਉਂਗਲੀ ਦੇ ਸਕੈਨ) ਜਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (ਫਿੰਗਰਪ੍ਰਿੰਟ ਸਕੈਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ, ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ ਬੋਲਿਆ ਪਾਸਕੋਡ) ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਬਾਇਓਮੀਟ੍ਰਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਇਹਨਾਂ ਯੂਨੀਮੋਡਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਵਾਰ, ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ, ਇਸਦੇ ਸੁਮੇਲ, ਜਾਂ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਫਿਊਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਕ੍ਰਮਵਾਰ, ਸਮਾਨਾਂਤਰ, ਲੜੀਵਾਰ ਅਤੇ ਲੜੀਵਾਰ ਏਕੀਕਰਣ ਮੋਡਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।

CHANCCTVਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀ ਹੈਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਲੈਂਸਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਪਾਮਪ੍ਰਿੰਟ ਪਛਾਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਫਿੰਗਰਪ੍ਰਿੰਟ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਆਇਰਿਸ ਪਛਾਣ ਲਈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ CH3659A ਇੱਕ 4k ਲੋਅ ਡਿਸਟੌਰਸ਼ਨ ਲੈਂਸ ਹੈ ਜੋ 1/1.8'' ਸੈਂਸਰ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ 11.95mm TTL ਦੇ ਨਾਲ ਸਾਰੇ ਗਲਾਸ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਹਨ। ਇਹ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੇ 44 ਡਿਗਰੀ ਹਰੀਜੱਟਲ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲੈਂਸ ਪਾਮਪ੍ਰਿੰਟ ਦੀ ਪਛਾਣ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ।