A biometria são medidas corporais e cálculos relacionados às características humanas. A autenticação biométrica (ou autenticação realista) é utilizada na ciência da computação como forma de identificação e controle de acesso. Também é usado para identificar indivíduos em grupos que estão sob vigilância.

Os identificadores biométricos são características distintivas e mensuráveis ​​usadas para rotular e descrever indivíduos. Os identificadores biométricos são frequentemente categorizados como características fisiológicas relacionadas à forma do corpo. Os exemplos incluem, entre outros, impressão digital, veias da palma da mão, reconhecimento facial, DNA, impressão palmar, geometria da mão, reconhecimento da íris, retina e odor/cheiro.

A tecnologia de identificação biométrica envolve ciência da computação, óptica e acústica e outras ciências físicas, ciências biológicas, biossensores e princípios de bioestatística, tecnologia de segurança e tecnologia de inteligência artificial e muitas outras ciências básicas e tecnologias de aplicação inovadoras. É uma solução técnica multidisciplinar completa.

Nos últimos anos, com o desenvolvimento da inteligência artificial, a tecnologia de identificação biométrica tornou-se mais madura. Atualmente, a tecnologia de reconhecimento facial é a mais representativa da biometria.

Reconhecimento facial

O processo de reconhecimento facial inclui coleta de rostos, detecção de rostos, extração de características faciais e reconhecimento de correspondência facial. O processo de reconhecimento facial utiliza diversas tecnologias como algoritmo AdaBoos, rede neural convolucional e máquina de vetores de suporte em aprendizado de máquina.

O processo de reconhecimento facial

Atualmente, as dificuldades tradicionais de reconhecimento facial, incluindo rotação facial, oclusão, similaridade, etc., foram bastante melhoradas, o que melhora muito a precisão do reconhecimento facial. Face 2D, face 3D, face multiespectral Cada modo tem diferentes cenários de adaptação de aquisição, grau de segurança de dados e sensibilidade de privacidade, etc., e a adição de aprendizado profundo de big data faz com que o algoritmo de reconhecimento facial 3D complemente os defeitos da projeção 2D, Ele pode identificar rapidamente a identidade de uma pessoa, o que trouxe um certo avanço para a aplicação do reconhecimento facial bidimensional.

Ao mesmo tempo, a tecnologia de detecção biométrica está sendo usada atualmente como uma tecnologia chave para melhorar a segurança do reconhecimento facial, que pode resistir eficazmente à fraude de falsificação, como fotos, vídeos, modelos 3D e máscaras protéticas, e determinar de forma independente a identidade de usuários operacionais. Atualmente, com o rápido desenvolvimento da tecnologia de reconhecimento facial, muitas aplicações inovadoras, como dispositivos inteligentes, finanças online e pagamento facial, tornaram-se cada vez mais populares, trazendo velocidade e conveniência à vida e ao trabalho de todos.

Reconhecimento de impressão palmar

O reconhecimento da impressão palmar é um novo tipo de tecnologia de reconhecimento biométrico, que usa a impressão palmar do corpo humano como característica alvo e coleta informações biológicas por meio de tecnologia de imagem multiespectral. O reconhecimento multiespectral de impressões palmares pode ser considerado como um modelo de tecnologia de reconhecimento biométrico que combina multimodalidade e múltiplos recursos de alvo. Esta nova tecnologia combina as três características identificáveis ​​do espectro da pele, impressão palmar e veias para fornecer informações mais abundantes de uma só vez e aumentar a distinção das características alvo.

Este ano, a tecnologia de reconhecimento de palma da Amazon, de codinome Orville, começou a ser testada. O scanner primeiro adquire um conjunto de imagens originais polarizadas por infravermelho, focando nas características externas da palma da mão, como linhas e dobras; ao adquirir novamente o segundo conjunto de imagens polarizadas, ele foca na estrutura da palma e nas características internas, como veias, ossos, tecidos moles, etc. As imagens brutas são inicialmente processadas para fornecer um conjunto de imagens contendo mãos. Essas imagens são bem iluminadas, em foco e mostram a palma da mão em uma orientação específica, em uma pose específica e rotulada como canhota ou destra.

Atualmente, a tecnologia de reconhecimento de impressão palmar da Amazon pode verificar a identidade pessoal e concluir o pagamento em apenas 300 milissegundos e não exige que os usuários coloquem as mãos no dispositivo de digitalização, apenas acenem e digitalizem sem contato. A taxa de falha desta tecnologia é de cerca de 0,0001%. Ao mesmo tempo, o reconhecimento da impressão palmar é uma verificação dupla na fase inicial – a primeira vez para obter características externas e a segunda vez para obter características organizacionais internas. Em comparação com outras tecnologias biométricas em termos de segurança, melhorou.

Além dos recursos biométricos acima, a tecnologia de reconhecimento de íris também está sendo popularizada. A taxa de falso reconhecimento da íris é tão baixa quanto 1/1000000. Ele usa principalmente as características de invariância e diferença de vida da íris para identificar identidades.

Atualmente, o consenso na indústria é que o reconhecimento de uma única modalidade tem gargalos tanto no desempenho quanto na segurança do reconhecimento, e a fusão multimodal é um avanço importante no reconhecimento facial e até mesmo no reconhecimento biométrico - não apenas por meio de multifatores. melhorar a precisão do reconhecimento também pode melhorar a adaptabilidade da cena e a segurança da privacidade da tecnologia biométrica até certo ponto. Comparado com o algoritmo tradicional de modo único, ele pode atender melhor à taxa de falso reconhecimento de nível financeiro (tão baixa quanto um em dez milhões), que também é a principal tendência no desenvolvimento da identificação biométrica.

Sistema biométrico multimodal

Os sistemas biométricos multimodais utilizam múltiplos sensores ou biometria para superar as limitações dos sistemas biométricos unimodais. Por exemplo, os sistemas de reconhecimento da íris podem ser comprometidos pelo envelhecimento da íris e o reconhecimento eletrónico de impressões digitais pode ser agravado por impressões digitais desgastadas ou cortadas. Embora os sistemas biométricos unimodais sejam limitados pela integridade do seu identificador, é improvável que vários sistemas unimodais sofram de limitações idênticas. Os sistemas biométricos multimodais podem obter conjuntos de informações do mesmo marcador (ou seja, múltiplas imagens de uma íris ou varreduras do mesmo dedo) ou informações de diferentes biometrias (exigindo leituras de impressões digitais e, usando reconhecimento de voz, uma senha falada).

Os sistemas biométricos multimodais podem fundir estes sistemas unimodais sequencialmente, simultaneamente, uma combinação dos mesmos, ou em série, que se referem aos modos de integração sequencial, paralelo, hierárquico e serial, respectivamente.

CANCCTVdesenvolveu uma série delentes biométricaspara reconhecimento facial, reconhecimento de impressão palmar, bem como identificação de impressão digital e identificação de íris. Por exemplo, CH3659A é uma lente 4k de baixa distorção que foi projetada para sensores de 1/1,8''. Possui todos os designs de vidro e compactos com apenas 11,95 mm TTL. Ele captura um campo de visão horizontal de 44 graus. Esta lente é ideal para reconhecimento de impressões palmares.