Biometria to pomiary ciała i obliczenia związane z cechami ludzkimi. Uwierzytelnianie biometryczne (lub uwierzytelnianie realistyczne) jest stosowane w informatyce jako forma identyfikacji i kontroli dostępu. Służy także do identyfikacji osób w grupach podlegających inwigilacji.

Identyfikatory biometryczne to charakterystyczne, mierzalne cechy używane do etykietowania i opisywania osób. Identyfikatory biometryczne często zalicza się do cech fizjologicznych związanych z kształtem ciała. Przykłady obejmują między innymi odciski palców, żyły dłoni, rozpoznawanie twarzy, DNA, odcisk dłoni, geometrię dłoni, rozpoznawanie tęczówki, siatkówkę i zapach/zapach.

Technologia identyfikacji biometrycznej obejmuje informatykę, optykę i akustykę oraz inne nauki fizyczne, nauki biologiczne, biosensory i zasady biostatystyki, technologię bezpieczeństwa i technologię sztucznej inteligencji oraz wiele innych nauk podstawowych i innowacyjnych technologii aplikacyjnych. Jest to kompletne multidyscyplinarne rozwiązanie techniczne.

W ostatnich latach wraz z rozwojem sztucznej inteligencji technologia identyfikacji biometrycznej stała się bardziej dojrzała. Obecnie technologia rozpoznawania twarzy jest najbardziej reprezentatywną technologią biometryczną.

Rozpoznawanie twarzy

Proces rozpoznawania twarzy obejmuje zbieranie twarzy, wykrywanie twarzy, wyodrębnianie cech twarzy i rozpoznawanie dopasowania twarzy. W procesie rozpoznawania twarzy wykorzystywane są różne technologie, takie jak algorytm AdaBoos, splotowa sieć neuronowa oraz maszyna wektorów nośnych w uczeniu maszynowym.

Proces rozpoznawania twarzy

Obecnie tradycyjne trudności związane z rozpoznawaniem twarzy, w tym obrót twarzy, okluzja, podobieństwo itp., zostały znacznie poprawione, co znacznie poprawia dokładność rozpoznawania twarzy. Twarz 2D, twarz 3D, twarz wielospektralna Każdy tryb ma inne scenariusze adaptacji akwizycji, stopień bezpieczeństwa danych i wrażliwość na prywatność itp., a dodanie głębokiego uczenia dużych zbiorów danych sprawia, że ​​algorytm rozpoznawania twarzy 3D uzupełnia defekty projekcji 2D, Potrafi szybko zidentyfikować tożsamość osoby, co przyniosło pewien przełom w zastosowaniu dwuwymiarowego rozpoznawania twarzy.

Jednocześnie technologia detekcji biometrycznej jest obecnie wykorzystywana jako kluczowa technologia poprawy bezpieczeństwa rozpoznawania twarzy, która może skutecznie przeciwstawić się oszustwom związanym z fałszowaniem zdjęć, filmów, modeli 3D i masek protetycznych oraz samodzielnie ustalić tożsamość osoby użytkowników operacyjnych. Obecnie, wraz z szybkim rozwojem technologii rozpoznawania twarzy, wiele innowacyjnych aplikacji, takich jak inteligentne urządzenia, finanse online i płatności twarzą, staje się coraz bardziej popularne, zapewniając szybkość i wygodę w życiu i pracy każdego człowieka.

Rozpoznawanie odcisków dłoni

Rozpoznawanie odcisku dłoni to nowy rodzaj technologii rozpoznawania biometrycznego, która wykorzystuje odcisk dłoni ludzkiego ciała jako element docelowy i gromadzi informacje biologiczne za pomocą technologii obrazowania wielospektralnego. Wielospektralne rozpoznawanie odcisków dłoni można uznać za model technologii rozpoznawania biometrycznego, który łączy w sobie multimodalność i wiele cech celu. Ta nowa technologia łączy trzy rozpoznawalne cechy widma skóry, odcisku dłoni i żył, aby zapewnić jednocześnie większą ilość informacji i zwiększyć rozpoznawalność cech docelowych.

W tym roku rozpoczęły się testy technologii rozpoznawania dłoni firmy Amazon o kryptonimie Orville. Skaner najpierw pozyskuje zestaw oryginalnych obrazów spolaryzowanych w podczerwieni, koncentrując się na zewnętrznych cechach dłoni, takich jak linie i fałdy; podczas ponownego pozyskiwania drugiego zestawu spolaryzowanych obrazów skupia się na strukturze dłoni i cechach wewnętrznych, takich jak żyły, kości, tkanki miękkie itp. Surowe obrazy są początkowo przetwarzane w celu uzyskania zestawu obrazów zawierających dłonie. Te obrazy są dobrze oświetlone, ostre i przedstawiają dłoń w określonej orientacji, w określonej pozie i oznaczone jako leworęczne lub praworęczne.

Obecnie technologia rozpoznawania odcisków dłoni firmy Amazon może zweryfikować tożsamość osobistą i dokonać płatności w zaledwie 300 milisekund i nie wymaga od użytkowników wkładania rąk na urządzenie skanujące, wystarczy machać i skanować bez kontaktu. Awaryjność tej technologii wynosi około 0,0001%. Jednocześnie rozpoznanie odcisku dłoni jest podwójną weryfikacją na etapie początkowym – za pierwszym razem w celu uzyskania cech zewnętrznych, za drugim razem w celu uzyskania cech wewnętrznych organizacji. W porównaniu z innymi technologiami biometrycznymi pod względem bezpieczeństwa udoskonalono.

Oprócz powyższych cech biometrycznych popularyzowana jest także technologia rozpoznawania tęczówki oka. Wskaźnik fałszywego rozpoznania tęczówki wynosi zaledwie 1/1000000. Do identyfikacji tożsamości wykorzystuje głównie cechy niezmienności i różnicy życia tęczówki.

Obecnie w branży panuje zgoda co do tego, że rozpoznawanie pojedynczej modalności powoduje wąskie gardła zarówno pod względem wydajności rozpoznawania, jak i bezpieczeństwa, a fuzja multimodalna stanowi ważny przełom w rozpoznawaniu twarzy, a nawet rozpoznawaniu biometrycznym – nie tylko poprzez wieloczynnikowość. poprawa dokładności rozpoznawania może również w pewnym stopniu poprawić zdolność adaptacji sceny i bezpieczeństwo prywatności technologii biometrycznej. W porównaniu z tradycyjnym algorytmem jednomodowym może lepiej spełniać wskaźnik fałszywych rozpoznań na poziomie finansowym (zaledwie jeden na dziesięć milionów), co jest jednocześnie głównym trendem rozwoju identyfikacji biometrycznej.

Multimodalny system biometryczny

Multimodalne systemy biometryczne wykorzystują wiele czujników lub danych biometrycznych, aby pokonać ograniczenia jednomodalnych systemów biometrycznych. Na przykład systemy rozpoznawania tęczówki mogą zostać zakłócone przez starzenie się tęczówek, a rozpoznawanie elektronicznego odcisku palca może zostać pogorszone w wyniku zużycia lub obcięcia odcisków palców. Chociaż jednomodalne systemy biometryczne są ograniczone integralnością ich identyfikatora, jest mało prawdopodobne, aby kilka jednomodalnych systemów było dotkniętych identycznymi ograniczeniami. Multimodalne systemy biometryczne mogą uzyskiwać zestawy informacji z tego samego znacznika (tj. wielokrotne obrazy tęczówki lub skany tego samego palca) lub informacje z różnych danych biometrycznych (wymagające skanowania odcisków palców i, w przypadku rozpoznawania głosu, mówionego hasła).

Multimodalne systemy biometryczne mogą łączyć te systemy unimodalne sekwencyjnie, jednocześnie, jako ich kombinację lub szeregowo, co odnosi się odpowiednio do trybów integracji sekwencyjnej, równoległej, hierarchicznej i szeregowej.

CHANCCTVopracował szeregsoczewki biometrycznedo rozpoznawania twarzy, rozpoznawania odcisków dłoni, a także identyfikacji odcisków palców i identyfikacji tęczówki. Na przykład CH3659A to obiektyw 4k o niskim zniekształceniu, który został zaprojektowany dla czujników 1/1,8''. Posiada całkowicie szklaną i kompaktową konstrukcję z zaledwie 11,95 mm TTL. Przechwytuje poziome pole widzenia 44 stopni. Obiektyw ten idealnie nadaje się do rozpoznawania odcisków dłoni.