Biometria sunt măsurători ale corpului și calcule legate de caracteristicile umane. Autentificarea biometrică (sau autentificarea realistă) este utilizată în informatică ca formă de identificare și control de acces. De asemenea, este utilizat pentru a identifica indivizii din grupuri care sunt sub supraveghere.

Identificatorii biometrici sunt caracteristicile distinctive, măsurabile, utilizate pentru etichetarea și descrierea indivizilor. Identificatorii biometrici sunt adesea clasificați ca caracteristici fiziologice care sunt legate de forma corpului. Exemple includ, dar nu se limitează la amprenta, venele de palmier, recunoașterea feței, ADN -ul, imprimarea palmelor, geometria mâinilor, recunoașterea irisului, retina și mirosul/mirosul.

Tehnologia de identificare biometrică implică informatică, optică și acustică și alte științe fizice, științe biologice, biosenzori și principii biostatistici, tehnologie de securitate și tehnologie de inteligență artificială și multe alte științe de bază și tehnologii inovatoare de aplicare. Este o soluție tehnică completă multidisciplinară.

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

Recunoașterea feței

Procesul de recunoaștere a feței include colectarea feței, detectarea feței, extragerea caracteristicilor feței și recunoașterea potrivirii feței. Procesul de recunoaștere a feței folosește diverse tehnologii, cum ar fi algoritmul Adaboos, rețeaua neuronală convoluțională și asistența vectorială vectorială în învățarea mașinilor.

Procesul de recunoaștere a feței

În prezent, dificultățile tradiționale de recunoaștere a feței, inclusiv rotația feței, ocluzia, asemănarea etc. au fost mult îmbunătățite, ceea ce îmbunătățește considerabil acuratețea recunoașterii feței. Față 2D, față 3D, față multi-spectrală Fiecare mod are scenarii de adaptare a achiziției diferite, gradul de securitate a datelor și sensibilitatea de confidențialitate etc., iar adăugarea de învățare profundă a datelor mari face ca algoritmul de recunoaștere a feței 3D să completeze defectele proiecției 2D, Poate identifica rapid identitatea unei persoane, care a adus o anumită descoperire pentru aplicarea recunoașterii bidimensionale a feței.

În același timp, tehnologia de detectare biometrică este utilizată în prezent ca tehnologie cheie pentru a îmbunătăți securitatea recunoașterii feței, ceea ce poate rezista efectiv la contrafacerea fraudei, cum ar fi fotografii, videoclipuri, modele 3D și măști protetice și să determine în mod independent identitatea utilizatori care operează. În prezent, odată cu dezvoltarea rapidă a tehnologiei de recunoaștere a feței, multe aplicații inovatoare, cum ar fi dispozitivele inteligente, finanțele online și plata pentru față au devenit din ce în ce mai populare, aducând viteză și comoditate vieții și muncii tuturor.

Recunoașterea Palmprint

Recunoașterea Palmprint este un nou tip de tehnologie de recunoaștere biometrică, care folosește amprenta palmier a corpului uman ca caracteristică țintă și colectează informații biologice prin tehnologia imagistică multispectrală. Recunoașterea multi-spectrală a amprentei poate fi considerată un model de tehnologie de recunoaștere biometrică care combină multi-modalitate și mai multe caracteristici țintă. Această nouă tehnologie combină cele trei caracteristici identificabile ale spectrului pielii, imprimeu de palmier și vene vene pentru a oferi informații mai abundente simultan și pentru a crește distincția caracteristicilor țintă.

Anul acesta, tehnologia de recunoaștere a palmelor Amazon, numită cod Orville, a început testarea. Scanerul achiziționează mai întâi un set de imagini originale polarizate cu infraroșu, concentrându -se pe caracteristicile externe ale palmei, cum ar fi liniile și pliurile; Atunci când achiziționează din nou al doilea set de imagini polarizate, acesta se concentrează pe structura palmei și caracteristicile interne, cum ar fi vene, oase, țesuturi moi, etc. Imaginile brute sunt prelucrate inițial pentru a oferi un set de imagini care conțin mâini. Aceste imagini sunt bine luminate, focalizate și arată palma într-o orientare specifică, într-o poză specifică și etichetate ca stânga sau dreapta.

În prezent, tehnologia de recunoaștere a Palmprint Amazon poate verifica identitatea personală și plata completă în doar 300 de milisecunde și nu necesită utilizatorilor să pună mâna pe dispozitivul de scanare, doar un val și să scaneze fără contact. Rata de eșec a acestei tehnologii este de aproximativ 0,0001%. În același timp, recunoașterea Palmprint este o dublă verificare în etapa inițială - prima dată pentru a obține caracteristici externe și a doua oară pentru a obține caracteristici organizaționale interne. Comparativ cu alte tehnologii biometrice din punct de vedere al securității, îmbunătățit.

În plus față de caracteristicile biometrice de mai sus, tehnologia de recunoaștere a irisului este de asemenea popularizată. Rata de recunoaștere falsă a recunoașterii irisului este la fel de scăzută ca 1/1000000. Folosește în principal caracteristicile invarianței și diferenței de viață a Iris pentru a identifica identitățile.

În prezent, consensul în industrie este că recunoașterea unei modalități unice are blocaje atât în ​​performanța de recunoaștere, cât și în securitate, iar fuziunea multimodală este o descoperire importantă în recunoașterea feței și chiar recunoașterea biometrică-nu doar prin multi-factor așa cum Pentru a îmbunătăți precizia de recunoaștere, poate îmbunătăți, de asemenea, adaptabilitatea scenei și securitatea confidențialității tehnologiei biometrice într -o anumită măsură. În comparație cu algoritmul tradițional cu un singur mod, acesta poate satisface mai bine rata de recunoaștere falsă la nivel financiar (la fel de scăzută ca una din zece milioane), care este, de asemenea, principala tendință a dezvoltării identificării biometrice.

Sistem biometric multimodal

Sistemele biometrice multimodale folosesc mai mulți senzori sau biometrie pentru a depăși limitările sistemelor biometrice unimodale. De exemplu, sistemele de recunoaștere a irisului pot fi compromise prin irizele îmbătrânite, iar recunoașterea electronică a amprentelor pot fi agravate prin amprente uzate sau tăiate. În timp ce 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 (adică mai multe imagini ale unui iris sau scanări ale aceluiași deget) sau informații din biometrice diferite (care necesită scanări de amprente și, folosind recunoașterea vocală, un cod de acces vorbit).

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

Chancctva dezvoltat o serie delentile biometricePentru recunoașterea feței, recunoașterea amprentei de palmier, precum și identificarea amprentelor și identificarea irisului. Pentru instanță CH3659A este o lentilă de distorsiune scăzută de 4K, care a fost proiectată pentru senzori de 1/1,8 '. Dispune de toate modelele de sticlă și compacte cu doar 11,95 mm TTL. Acesta surprinde 44 de grade câmp vizual orizontal. Acest obiectiv este ideal pentru recunoașterea amprentei Palm.