Biometria este reprezentată de măsurători corporale și calcule legate de caracteristicile umane. Autentificarea biometrică (sau autentificarea realistă) este utilizată în informatică ca formă de identificare și control al accesului. De asemenea, este utilizată pentru a identifica indivizii din grupurile care sunt sub supraveghere.

Identificatorii biometrici sunt caracteristicile distinctive, măsurabile, utilizate pentru a eticheta și descrie indivizii. Identificatorii biometrici sunt adesea clasificați drept caracteristici fiziologice legate de forma corpului. Exemplele includ, dar nu se limitează la, amprenta digitală, venele palmei, recunoașterea feței, ADN-ul, amprenta palmei, geometria mâinii, recunoașterea irisului, retina și mirosul/parfumul.

Tehnologia de identificare biometrică implică informatica, optica și acustica, precum și alte științe fizice, științe biologice, biosenzori și principii de biostatistică, tehnologia de securitate, tehnologia inteligenței artificiale și multe alte științe de bază și tehnologii de aplicații inovatoare. Este o soluție tehnică multidisciplinară completă.

În ultimii ani, odată cu dezvoltarea inteligenței artificiale, tehnologia de identificare biometrică a devenit mai matură. În prezent, tehnologia de recunoaștere facială este cea mai reprezentativă tehnologie de biometrie.

Recunoaștere facială

Procesul de recunoaștere facială include colectarea feței, detectarea feței, extragerea caracteristicilor feței și recunoașterea potrivirii feței. Procesul de recunoaștere facială utilizează diverse tehnologii, cum ar fi algoritmul AdaBoos, rețeaua neuronală convoluțională și mașinile cu vectori de suport în învățarea automată.

Procesul de recunoaștere facială

În prezent, dificultățile tradiționale de recunoaștere facială, inclusiv rotația feței, ocluzia, similaritatea etc., au fost mult îmbunătățite, ceea ce sporește considerabil precizia recunoașterii faciale. Față 2D, față 3D, față multispectrală. Fiecare mod are scenarii diferite de adaptare la achiziție, grad de securitate a datelor și sensibilitate la confidențialitate etc., iar adăugarea învățării profunde a big data face ca algoritmul de recunoaștere facială 3D să suplimenteze defectele proiecției 2D, putând identifica rapid identitatea unei persoane, ceea ce a adus un anumit progres pentru aplicarea recunoașterii faciale bidimensionale.

În același timp, tehnologia de detectare biometrică este utilizată în prezent ca o tehnologie cheie pentru îmbunătățirea securității recunoașterii faciale, putând rezista eficient la frauda prin contrafacere, cum ar fi fotografiile, videoclipurile, modelele 3D și măștile protetice, și putând determina independent identitatea utilizatorilor. În prezent, odată cu dezvoltarea rapidă a tehnologiei de recunoaștere facială, multe aplicații inovatoare, cum ar fi dispozitivele inteligente, finanțele online și plata prin fața ochilor, au devenit din ce în ce mai populare, aducând viteză și confort în viața și munca tuturor.

Recunoașterea amprentei palmare

Recunoașterea amprentei palmare este un nou tip de tehnologie de recunoaștere biometrică, care utilizează amprenta palmei corpului uman ca caracteristică țintă și colectează informații biologice prin intermediul tehnologiei de imagistică multispectrală. Recunoașterea multispectrală a amprentei palmare poate fi considerată un model de tehnologie de recunoaștere biometrică ce combină multimodalitatea și caracteristicile țintă multiple. Această nouă tehnologie combină cele trei caracteristici identificabile: spectrul pielii, amprenta palmei și venele pentru a oferi mai multe informații simultan și a crește gradul de distincție a caracteristicilor țintă.

Anul acesta, tehnologia de recunoaștere a palmei de la Amazon, cu numele de cod Orville, a început testarea. Scanerul achiziționează mai întâi un set de imagini originale polarizate în infraroșu, concentrându-se pe caracteristicile externe ale palmei, cum ar fi liniile și pliurile; la achiziționarea din nou a celui de-al doilea set de imagini polarizate, se concentrează pe structura palmei și pe caracteristicile interne, cum ar fi venele, oasele, țesuturile moi etc. Imaginile brute sunt inițial procesate pentru a oferi un set de imagini care conțin mâini. Aceste imagini sunt bine iluminate, focalizate și prezintă palma într-o orientare specifică, într-o poziție specifică și etichetate ca stângaci sau dreptaci.

În prezent, tehnologia de recunoaștere a amprentei palmare de la Amazon poate verifica identitatea personală și poate finaliza plata în doar 300 de milisecunde și nu necesită ca utilizatorii să pună mâna pe dispozitivul de scanare, ci doar să facă semne și să scaneze fără contact. Rata de eșec a acestei tehnologii este de aproximativ 0,0001%. În același timp, recunoașterea amprentei palmare implică o dublă verificare în etapa inițială - prima dată pentru a obține caracteristici externe, iar a doua oară pentru a obține caracteristici organizaționale interne. În comparație cu alte tehnologii biometrice, securitatea este îmbunătățită.

Pe lângă caracteristicile biometrice menționate mai sus, tehnologia de recunoaștere a irisului este, de asemenea, popularizată. Rata de recunoaștere falsă a irisului este de doar 1/1000000. Aceasta folosește în principal caracteristicile invarianței și diferenței de viață a irisului pentru a identifica identitățile.

În prezent, consensul în industrie este că recunoașterea unei singure modalități prezintă blocaje atât în ​​ceea ce privește performanța recunoașterii, cât și securitatea, iar fuziunea multimodală reprezintă un progres important în recunoașterea facială și chiar în recunoașterea biometrică - nu doar prin intermediul mai multor factori. Modul de îmbunătățire a preciziei recunoașterii poate îmbunătăți, de asemenea, într-o anumită măsură adaptabilitatea scenei și securitatea confidențialității tehnologiei biometrice. Comparativ cu algoritmul tradițional unimod, acesta poate face față mai bine ratei de recunoaștere falsă la nivel financiar (de până la unu la zece milioane), aceasta fiind, de asemenea, principala tendință de dezvoltare a identificării biometrice.

Sistem biometric multimodal

Sistemele biometrice multimodale utilizează senzori multipli sau elemente biometrice pentru a depăși limitele sistemelor biometrice unimodale. De exemplu, sistemele de recunoaștere a irisului pot fi compromise de îmbătrânirea irisului, iar recunoașterea electronică a amprentelor digitale poate fi agravată de amprentele digitale uzate sau tăiate. Deși sistemele biometrice unimodale sunt limitate de integritatea identificatorului lor, este puțin probabil ca mai multe sisteme unimodale să sufere de limitări identice. Sistemele biometrice multimodale pot obține seturi de informații de la același marker (de exemplu, imagini multiple ale unui iris sau scanări ale aceluiași deget) sau informații de la diferite elemente biometrice (necesitând scanări de amprente digitale și, folosind recunoașterea vocală, o parolă rostită).

Sistemele biometrice multimodale pot fuziona aceste sisteme unimodale secvențial, simultan, o combinație a acestora sau în serie, ceea ce se referă la moduri de integrare secvențiale, paralele, ierarhice și respectiv seriale.

CHANCCTVa dezvoltat o serie delentile biometricepentru recunoașterea feței, recunoașterea amprentelor palmei, precum și identificarea amprentelor digitale și identificarea irisului. De exemplu, CH3659A este un obiectiv 4k cu distorsiune redusă, conceput pentru senzori de 1/1,8''. Este complet din sticlă și are un design compact, cu un TTL de doar 11,95 mm. Capturează un câmp vizual orizontal de 44 de grade. Acest obiectiv este ideal pentru recunoașterea amprentelor palmei.