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

Os identificadores biométricos são as características distintas e mensuráveis ​​usadas para rotular e descrever indivíduos. Os identificadores biométricos são frequentemente categorizados como características fisiológicas que estão relacionadas à forma do corpo. Os exemplos incluem, mas não se limitam a impressão digital, veias da palma, reconhecimento de rosto, DNA, impressão de palma, geometria da mão, reconhecimento de íris, retina e odor/perfume.

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 aplicações inovadoras. É uma completa soluções técnicas multidisciplinares.

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

Reconhecimento de rosto

O processo de reconhecimento de rosto inclui coleta de rosto, detecção de rosto, extração de recursos de rosto e reconhecimento de correspondência de rosto. O processo de reconhecimento de rosto usa várias tecnologias, como o algoritmo Adaboos, a rede neural convolucional e a máquina vetorial de suporte no aprendizado de máquina.

O processo de reconhecimento de rosto

Atualmente, as dificuldades tradicionais de reconhecimento de rosto, incluindo rotação de rosto, oclusão, similaridade etc., foram bastante aprimoradas, o que melhora bastante a precisão do reconhecimento de rosto. 2D Face, 3D Face, Face multi-espectral Cada modo possui diferentes cenários de adaptação de aquisição, grau de segurança de dados e sensibilidade à privacidade, etc., e a adição de aprendizado profundo de big data torna o algoritmo de reconhecimento de face 3D suplemento Os defeitos da projeção 2D, Ele pode identificar rapidamente a identidade de uma pessoa, que trouxe um certo avanço para a aplicação de reconhecimento bidimensional de rosto.

Ao mesmo tempo, a tecnologia de detecção biométrica está sendo usada atualmente como uma tecnologia -chave para melhorar a segurança do reconhecimento de rosto, que pode resistir efetivamente a fraudes falsificadas, como fotos, vídeos, modelos 3D e máscaras protéticas e determinar independentemente a identidade de usuários operacionais. Atualmente, com o rápido desenvolvimento da tecnologia de reconhecimento de rosto, muitos aplicativos inovadores, como dispositivos inteligentes, finanças on -line e pagamento de face, tornaram -se cada vez mais populares, trazendo velocidade e conveniência à vida e ao trabalho de todos.

Reconhecimento da Palmprint

O reconhecimento da Palmprint é um novo tipo de tecnologia de reconhecimento biométrico, que usa a impressão da palmeira do corpo humano como característica alvo, e coleta informações biológicas através da tecnologia de imagem multiespectral. O reconhecimento multi-espectral do PALMPRINT pode ser considerado um modelo de tecnologia de reconhecimento biométrico que combina recursos multimodalidade e vários alvo. Essa nova tecnologia combina os três recursos identificáveis ​​do espectro da pele, impressão de palma e veias para fornecer informações mais abundantes ao mesmo tempo e aumentar a distinção dos recursos do alvo.

Este ano, a tecnologia de reconhecimento de palmeiras da Amazon, codinome Orville, começou a testar. O scanner adquire um conjunto de imagens originais polarizadas infravermelhas, concentrando -se nos recursos externos da palma, como linhas e dobras; Ao adquirir o segundo conjunto de imagens polarizadas novamente, ele se concentra na estrutura da palma e recursos internos, como veias, ossos, tecidos moles, etc. As imagens brutas são processadas inicialmente para fornecer um conjunto de imagens contendo mãos. Essas imagens são bem iluminadas, em foco, e mostram a palma em uma orientação específica, em uma pose específica, e rotuladas como à esquerda ou à direita.

Atualmente, a tecnologia de reconhecimento da Palmprint da Amazon pode verificar a identidade pessoal e completar o pagamento em apenas 300 milissegundos, e não exige que os usuários coloquem as mãos no dispositivo de varredura, basta acenar e digitalizar sem contato. A taxa de falha dessa tecnologia é de cerca de 0,0001%. Ao mesmo tempo, o reconhecimento do Palmprint é uma dupla verificação no estágio inicial - a primeira vez para obter características externas e a segunda vez para obter características organizacionais internas. Comparado com outras tecnologias biométricas em termos de segurança, melhoradas.

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

Atualmente, o consenso na indústria é que o reconhecimento de uma única modalidade tem gargalos no desempenho e na segurança do reconhecimento, e a fusão multimodal é um avanço importante no reconhecimento de face e até no reconhecimento biométrico-não apenas por meio de multi-fator da maneira que 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 reconhecimento falsa em nível financeiro (tão baixo quanto um em dez milhões), que também é a principal tendência do desenvolvimento da identificação biométrica.

Sistema biométrico multimodal

Os sistemas biométricos multimodais usam múltiplos sensores ou biometria para superar as limitações dos sistemas biométricos unimodais. Por exemplo, os sistemas de reconhecimento de íris podem ser comprometidos pelo envelhecimento de íris e o reconhecimento eletrônico de impressões digitais pode ser piorado por impressões digitais desgastadas ou cortadas. Embora os sistemas biométricos unimodais sejam limitados pela integridade de 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, várias imagens de uma íris ou varreduras do mesmo dedo) ou informações de diferentes biometria (exigindo digitalizações de impressão digital e, usando reconhecimento de voz, uma senha falada).

Os sistemas biométricos multimodais podem fundir esses sistemas unimodais sequencialmente, simultaneamente, uma combinação e em série, que se referem a modos de integração seqüencial, paralelo, hierárquico e serial, respectivamente.

Chancctvdesenvolveu uma série deLentes biométricasPara reconhecimento de rosto, o reconhecimento da impressão de palmPrint, bem como a identificação de impressão digital e a identificação da íris. Possui todos os designs de vidro e compactos com meros 11,95 mm TTL. Ele captura 44 graus de vista horizontal. Esta lente é ideal para o reconhecimento da Palmprint.