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

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

Tehnologia de identificare biometrică implică informatică, optică și acustică și alte științe fizice, științe biologice, biosenzori și principii de biostatistică, tehnologia de securitate și tehnologia inteligenței artificiale și multe alte științe de bază și tehnologii de aplicare 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 a feței este cea mai reprezentativă a biometriei.

Recunoașterea feței

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

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 foarte mult acuratețea recunoașterii feței. Față 2D, față 3D, față multi-spectrală Fiecare mod are diferite scenarii de adaptare a achiziției, grad de securitate a datelor și sensibilitate la 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, ceea ce a adus o anumită descoperire pentru aplicarea recunoașterii feței bidimensionale.

În același timp, tehnologia de detectare biometrică este utilizată în prezent ca o tehnologie cheie pentru a îmbunătăți securitatea recunoașterii feței, care poate rezista în mod eficient fraudei contrafacerii, cum ar fi fotografii, videoclipuri, modele 3D și măști protetice și poate determina în mod independent identitatea utilizatori de operare. În prezent, odată cu dezvoltarea rapidă a tehnologiei de recunoaștere a feței, multe aplicații inovatoare, cum ar fi dispozitivele inteligente, finanțarea online și plata facială, au devenit din ce în ce mai populare, aducând viteză și comoditate 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 imagistice multispectrale. Recunoașterea multi-spectrală a amprentei palmare poate fi privită ca un model de tehnologie de recunoaștere biometrică care combină caracteristici multi-modalitate și țintă multiple. Această nouă tehnologie combină cele trei caracteristici identificabile ale spectrului pielii, amprentei palmei și venelor pentru a oferi informații mai abundente la un moment dat și pentru a crește distingerea caracteristicilor țintă.

Anul acesta, tehnologia de recunoaștere a palmelor de la Amazon, cu numele de cod Orville, a început testarea. Scanerul primește 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 celui de-al doilea set de imagini polarizate din nou, se concentrează pe structura palmei și pe caracteristicile interne, cum ar fi vene, oase, țesuturi moi etc. Imaginile brute sunt procesate 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 poziție specifică și etichetate ca fiind stângaci sau dreptaci.

În prezent, tehnologia Amazon de recunoaștere a amprentei palmare 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, doar să fluture și să scaneze fără contact. Rata de eșec a acestei tehnologii este de aproximativ 0,0001%. În același timp, recunoașterea amprentei palmare este 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 în ceea ce privește securitatea, s-a îmbunătățit.

Pe lângă caracteristicile biometrice de mai sus, tehnologia de recunoaștere a irisului este, de asemenea, popularizată. Rata de recunoaștere falsă a recunoașterii irisului este de până la 1/1000000. Utilizează în principal caracteristicile invarianței și diferenței vieții irisului pentru a identifica identitățile.

În prezent, consensul din industrie este că recunoașterea unei singure modalități are blocaje atât în ​​ceea ce privește performanța recunoașterii, cât și în securitate, iar fuziunea multimodală este o descoperire importantă în recunoașterea facială și chiar în recunoașterea biometrică - nu numai prin multifactor. pentru a îmbunătăți acuratețea recunoașterii poate îmbunătăți, de asemenea, adaptabilitatea scenei și securitatea confidențialității tehnologiei biometrice într-o anumită măsură. În comparație cu algoritmul tradițional monomod, acesta poate îndeplini mai bine rata de recunoaștere falsă la nivel financiar (până la unul din zece milioane), care este, de asemenea, principala tendință de dezvoltare a 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 de îmbătrânirea irisului, iar recunoașterea electronică a amprentelor digitale poate fi înrăutățită de amprentele digitale 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 amprentă și, folosind recunoașterea vocii, o parolă vorbită).

Sistemele biometrice multimodale pot fuziona aceste sisteme unimodale secvenţial, simultan, o combinaţie a acestora, sau în serie, care se referă la moduri de integrare secvenţială, paralelă, ierarhică şi, respectiv, serială.

CHANCCTVa dezvoltat o serie delentile biometricepentru recunoașterea feței, recunoașterea amprentei palmei, precum și identificarea amprentei digitale și identificarea irisului. De exemplu, CH3659A este un obiectiv cu distorsiune redusă 4k care a fost proiectat pentru senzori de 1/1,8 inchi. Dispune de toate modelele din sticlă și compacte cu doar 11,95 mm TTL. Captează un câmp vizual orizontal de 44 de grade. Acest obiectiv este ideal pentru recunoașterea amprentei palmei.