Биометрия — это измерения тела и расчеты, связанные с характеристиками человека. Биометрическая аутентификация (или реалистичная аутентификация) используется в информатике как форма идентификации и контроля доступа. Он также используется для идентификации лиц в группах, находящихся под наблюдением.

Биометрические идентификаторы — это отличительные измеримые характеристики, используемые для маркировки и описания людей. Биометрические идентификаторы часто относят к категории физиологических характеристик, связанных с формой тела. Примеры включают, помимо прочего, отпечатки пальцев, вены на ладонях, распознавание лиц, ДНК, отпечаток ладони, геометрию руки, распознавание радужной оболочки глаза, сетчатку и запах/запах.

Технология биометрической идентификации включает в себя информатику, оптику и акустику, а также другие физические науки, биологические науки, принципы биосенсоров и биостатистики, технологии безопасности, технологии искусственного интеллекта и многие другие фундаментальные науки и инновационные прикладные технологии. Это комплексное междисциплинарное техническое решение.

В последние годы с развитием искусственного интеллекта технология биометрической идентификации стала более зрелой. В настоящее время технология распознавания лиц является наиболее представительной биометрией.

Распознавание лиц

Процесс распознавания лиц включает в себя сбор лиц, обнаружение лиц, извлечение особенностей лица и распознавание соответствия лиц. В процессе распознавания лиц используются различные технологии, такие как алгоритм AdaBoos, сверточная нейронная сеть и машина опорных векторов в машинном обучении.

Процесс распознавания лиц

В настоящее время традиционные проблемы распознавания лиц, включая поворот лица, окклюзию, сходство и т. д., были значительно улучшены, что значительно повышает точность распознавания лиц. 2D-лицо, 3D-лицо, многоспектральное лицо. Каждый режим имеет разные сценарии адаптации сбора данных, степень безопасности данных, чувствительность конфиденциальности и т. д., а добавление глубокого обучения больших данных позволяет алгоритму 3D-распознавания лиц дополнять дефекты 2D-проекции, Он может быстро идентифицировать личность человека, что стало определенным прорывом в применении двумерного распознавания лиц.

В то же время технология биометрического обнаружения в настоящее время используется в качестве ключевой технологии для повышения безопасности распознавания лиц, которая может эффективно противостоять мошенничеству с подделками, например фотографиями, видео, 3D-моделями и протезными масками, а также независимо определять личность человека. действующих пользователей. В настоящее время, благодаря быстрому развитию технологий распознавания лиц, многие инновационные приложения, такие как интеллектуальные устройства, онлайн-финансы и оплата по лицу, становятся все более популярными, привнося скорость и удобство в жизнь и работу каждого.

Распознавание отпечатков пальцев

Распознавание отпечатков пальцев — это новый тип технологии биометрического распознавания, которая использует отпечаток ладони человеческого тела в качестве целевой характеристики и собирает биологическую информацию с помощью технологии мультиспектральной визуализации. Мультиспектральное распознавание отпечатков ладоней можно рассматривать как модель технологии биометрического распознавания, сочетающую в себе мультимодальность и множество целевых функций. Эта новая технология сочетает в себе три идентифицируемых характеристики спектра кожи, отпечатков ладоней и вен, чтобы предоставить более полную информацию одновременно и повысить различимость целевых особенностей.

В этом году началось тестирование технологии распознавания ладоней Amazon под кодовым названием Orville. Сканер сначала получает набор исходных изображений, поляризованных в инфракрасном диапазоне, фокусируясь на внешних особенностях ладони, таких как линии и складки; при повторном получении второго набора поляризованных изображений основное внимание уделяется структуре ладони и внутренним особенностям, таким как вены, кости, мягкие ткани и т. д. Первоначально необработанные изображения обрабатываются для получения набора изображений, содержащих руки. Эти изображения хорошо освещены, в фокусе и показывают ладонь в определенной ориентации, в определенной позе и помечены как левша или правша.

В настоящее время технология распознавания отпечатков пальцев Amazon может подтвердить личность и совершить платеж всего за 300 миллисекунд и не требует от пользователей прикладывать руки к сканирующему устройству, просто махнуть рукой и сканировать без контакта. Процент отказов этой технологии составляет около 0,0001%. При этом распознавание отпечатков пальцев на начальном этапе представляет собой двойную проверку – первый раз для получения внешних характеристик, второй раз для получения внутренних организационных характеристик. По сравнению с другими биометрическими технологиями улучшена безопасность.

Помимо вышеперечисленных биометрических функций, популяризируется и технология распознавания радужной оболочки глаза. Частота ложного распознавания радужной оболочки глаза составляет всего 1/1000000. В основном он использует характеристики неизменности и различия жизни радужной оболочки для идентификации личности.

В настоящее время в отрасли существует консенсус в том, что распознавание одной модальности имеет узкие места как с точки зрения эффективности распознавания, так и с точки зрения безопасности, а мультимодальное объединение является важным прорывом в распознавании лиц и даже биометрическом распознавании — не только за счет многофакторного распознавания. Чтобы повысить точность распознавания, можно также в определенной степени улучшить адаптируемость сцены и безопасность конфиденциальности биометрических технологий. По сравнению с традиционным одномодовым алгоритмом он может лучше соответствовать уровню ложного распознавания на финансовом уровне (всего один на десять миллионов), что также является основной тенденцией развития биометрической идентификации.

Мультимодальная биометрическая система

Мультимодальные биометрические системы используют несколько датчиков или биометрические данные для преодоления ограничений унимодальных биометрических систем. Например, системы распознавания радужной оболочки могут быть скомпрометированы из-за старения радужной оболочки, а электронное распознавание отпечатков пальцев может ухудшиться из-за изношенных или порезанных отпечатков пальцев. Хотя унимодальные биометрические системы ограничены целостностью своего идентификатора, маловероятно, что несколько унимодальных систем будут страдать от одинаковых ограничений. Мультимодальные биометрические системы могут получать наборы информации от одного и того же маркера (т. е. нескольких изображений радужной оболочки глаза или сканирований одного и того же пальца) или информацию от разных биометрических данных (требующих сканирования отпечатков пальцев и, с использованием распознавания голоса, произнесенного пароля).

Мультимодальные биометрические системы могут объединять эти унимодальные системы последовательно, одновременно, их комбинацию или последовательно, что относится к последовательному, параллельному, иерархическому и последовательному режимам интеграции соответственно.

ЧАНCCTVразработал сериюбиометрические линзыдля распознавания лиц, распознавания отпечатков ладоней, а также идентификации отпечатков пальцев и идентификации радужной оболочки глаза. Например, CH3659A — это объектив с низким уровнем искажений 4K, разработанный для датчиков 1/1,8 дюйма. Он полностью стеклянный и имеет компактный дизайн с TTL-экраном всего 11,95 мм. Он захватывает поле зрения по горизонтали 44 градуса. Этот объектив идеально подходит для распознавания отпечатков ладоней.