ජෛවමිතික වන්නේ ශරීර මිනුම් සහ මානව ලක්ෂණ හා සම්බන්ධ ගණනය කිරීම් ය. පරිගණක විද්යාවේ ජෛවමිතික සත්යාපනය (හෝ යථාර්ථවාදී සත්යාපනය) පරිගණක විද්යාවේ හඳුනාගැනීමේ හා ප්රවේශ පාලනයේ ස්වරූපයක් ලෙස භාවිතා කරයි. සෝදිසියෙන් සිටින කණ්ඩායම්වල පුද්ගලයන් හඳුනා ගැනීමට ද එය යොදා ගනී.

ජෛවමිතික හඳුනාගැනීම් යනු පුද්ගලයන් ලේබල් කිරීමට සහ විස්තර කිරීමට භාවිතා කරන සුවිශේෂී, මැනිය හැකි ලක්ෂණ වේ. ජෛවමිතික හඳුනාගැනීම් බොහෝ විට ශරීරයේ හැඩයට සම්බන්ධ භෞතික විද්යාත්මක ලක්ෂණ ලෙස වර්ගීකරණය කර ඇත. උදාහරණ අතර, නමුත් ඇඟිලි සලකුණු, තල් නහර, මුහුණු හඳුනා ගැනීම, ඩීඑන්ඒ, පාම් මුද්රණය, අත් ජ්යාමිතිය, අයිරිස් හඳුනාගැනීම, දෘෂ්ටි විතානය සහ සුවඳට පමණක් ඇතුළත් නොවේ.

ජෛවමිතික හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණයට පරිගණක විද්යාව, දෘෂ්ටි විද්යාව සහ ධ්වනි විද්යාව සහ වෙනත් භෞතික විද්යාව හා වෙනත් භෞතික විද්යාව හා සම්බන්ධ වේ. එය සම්පූර්ණ බහුකාර්ය විද්යාත්මක විසඳුම් විසඳුම්යකි.

මෑත වසරවලදී, කෘතිම බුද්ධිය වර්ධනය වීමත් සමඟ ජෛවමිතික හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය වඩාත් පරිණත වී ඇත. මේ වන විට මුහුණු හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය ජෛවමිතිකයේ වඩාත්ම නියෝජිතයා වේ.

මුහුණ පිළිගැනීම

මුහුණ පිළිගැනීමේ ක්රියාවලියට මුහුණු එකතු කිරීම, මුහුණ හඳුනා ගැනීම, මුහුණේ විශේෂාංග නිස්සාරණය සහ මුහුණ ගැලපෙන පිළිගැනීම ඇතුළත් වේ. මුහුණු හඳුනාගැනීමේ ක්රියාවලිය ADAbous ඇල්ගොරිතම, සම්මුතියේ ස්නායුක ජාලය සහ යන්ත්ර ඉගෙනීමේ දී දෛනික යන්ත්රය වැනි විවිධ තාක්ෂණයන් භාවිතා කරයි.

මුහුණ පිළිගැනීමේ ක්රියාවලිය

මේ වන විට, මුහුණු භ්රමණය, සිදුවීම, සමානකම ඇතුළු සාම්ප්රදායික මුහුණු හඳුනාගැනීමේ දුෂ්කරතා ආදිය බෙහෙවින් වැඩිදියුණු කර ඇති අතර, එය මුහුණු හඳුනාගැනීමේ නිරවද්යතාවය වැඩි දියුණු කරයි. 2D Face, ත්රිමාණ මුහුණ, බහු වර්ණටක මුහුණට එක් එක් මාදිලියේ විවිධ අත්පත් කර ගැනීමේ අනුප්රාප්තික අවස්ථා, දත්ත ආරක්ෂණ උපාධිය සහ රහස්යතා සංවේදීතාව ආදිය ඇත. ද්විමාන මුහුණු පිළිගැනීම සඳහා යම්කිසි මාර්ගයක් ගෙන ආ පුද්ගලයෙකුගේ අනන්යතාවය එය ඉක්මනින් හඳුනාගත හැකිය.

ඒ අතරම, මැස්සන් හඳුනාගැනීමේදී ආරක්ෂාව වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා ජෛවමිතික හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය මේ වන විට ප්රධාන තාක්ෂණයක් ලෙස භාවිතා කරන අතර එමඟින් ඡායාරූප, වීඩියෝ, ත්රිමාණ ආකෘති සහ කෘතිම වෙස් මුහුණු වැනි ව්යාජ ලෙස ප්රතිරෝධය දක්වයි, සහ ස්වාධීනව අනන්යතාවය තීරණය කරයි මෙහෙයුම් භාවිතා කරන්නන්. මේ වන විට, ස්ටාර් උපාංග හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණයට ස්මාර්ට් උපාංග, ඔන්ලයින් මූල්ය හා මුහුණ ගෙවා වැනි නව්යකරණයන් වඩ වඩාත් ජනප්රිය වී ඇති අතර, සෑම කෙනෙකුගේම ජීවිතයට හා වැඩ සඳහා වේගය හා පහසුව ගෙන එයි.

පාම් මුද්රණය හඳුනා ගැනීම

පාම්ප්රින්ට් හඳුනාගැනීම යනු නව වර්ගයේ ජෛවමිතික හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය වන අතර එය ඉලක්කගත ලක්ෂණය ලෙස මිනිස් සිරුරේ තාල්ප්රක්ෂිතය භාවිතා කරයි. බහු වර්ණාවලි පාම් වගාව පිළිගැනීම ජෛවමිතික හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය ලෙස සැලකිය හැකිය Bersi-mody - බහු ඉලක්ක ලක්ෂණ ඒකාබද්ධ කරන. මෙම නව තාක්ෂණය මඟින් සමේ වර්ණාවලියේ, පාම් මුද්රිත හා නහර වල හඳුනාගත හැකි ලක්ෂණ තුනක් ඒකාබද්ධ කර වඩාත් බහුල තොරතුරු වරින් වර ලබා දී ඉලක්කගත විශේෂාංගවල වෙනස වැඩි කිරීම.

මේ වසරේ ඇමසන්ගේ තල් හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය, කේත නම් කරන ලද orville, කේත නම්, පරීක්ෂා කිරීම ආරම්භ කර ඇත. ස්කෑනරය මුලින්ම අධෝරක්ත ධ්රැවීකරණය වූ මුල් රූප කට්ටලයක් ලබා ගනිමින්, පාම් හා ගුණය වැනි තාලයේ බාහිර ලක්ෂණ කෙරෙහි අවධානය යොමු කරමින්; නැවත ධ්රැවීකරණය වූ රූපවල දෙවන කට්ටලය ලබා ගැනීමේදී, එය නැවත නහර, ඇටකටු, මෘදු පටක, ආදර්ශනය, අස්ථි, මෘදු පටක වැනි ආගම් හා අභ්යන්තර ලක්ෂණ කෙරෙහි අවධානය යොමු කරන්නේ අත් සහිත රූප සමූහයක් සඳහා වන අමුද්රව්ය ය. මෙම රූප හොඳින් ආලෝකමත් වන අතර, අවධානය යොමු කර, නිශ්චිත ඉරියව්වක නිශ්චිත දිශානතියක අත්ල පෙන්වන්න, සහ වම් හෝ දකුණත ලෙස ලේබල් කරන්න.

මේ වන විට ඇමේසන් හි තම්ප්රොන්ට් හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය මගින් පුද්ගලික අනන්යතාවය සහ ගෙවීම් මිලි තත්පර 300 ක් පමණක් සත්යාපනය කළ හැකි අතර, ස්කෑන් කිරීමේ උපකරණය මත පරිශීලකයින්ට අත තැබීම අවශ්ය නොවේ. මෙම තාක්ෂණයේ අසාර්ථක අනුපාතය 0.0001% ක් පමණ වේ. ඒ අතරම, පාම්ප්රින්ට් හඳුනාගැනීම ආරම්භක අවධියේ ද්විත්ව සත්යාපනයකි - බාහිර ලක්ෂණ ලබා ගත් පළමු අවස්ථාව සහ අභ්යන්තර ආයතනික ලක්ෂණ ලබා ගැනීම සඳහා දෙවන අවස්ථාව මෙයයි. ආරක්ෂාව සම්බන්ධයෙන් වෙනත් ජෛවමිතික තාක්ෂණයන් හා සසඳන විට වැඩිදියුණු විය.

ඉහත ජෛවමිතික ලක්ෂණ වලට අමතරව අයිරිස් හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය ද ජනප්රිය වෙමින් පවතී. අයිරිස් පිළිගැනීමේ ව්යාජ පිළිගැනීමේ අනුපාතය 1/1000000 තරම් අඩුය. එය ප්රධාන වශයෙන් භාවිතා කරන්නේ අයිරිස් ලයිෆ් ආනයනය හා අනන්යතා හඳුනා ගැනීම සඳහා වෙනස පිළිබඳ ලක්ෂණ භාවිතා කිරීමයි.

වර්තමානයේ, කර්මාන්තයේ සම්මුතිය නම්, තනි ක්රමවේදයක් පිළිගැනීම සහ ආරක්ෂාව යන දෙඅංශයෙන්ම බාධක ඇති අතර, මින්ෂයාල් විලයනය මුහුණු හඳුනාගැනීමේදී සහ ජෛවමිතික පිළිගැනීමකි. හඳුනාගැනීමේ නිරවද්යතාවය වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා ජෛවමිතික තාක්ෂණයේ දර්ශන අනුවර්තනය වීමේ හැකියාව සහ එක්තරා දුරකට අනුවර්තනය වීමේ හැකියාව සහ පෞද්ගලිකත්වය අනුව. සාම්ප්රදායික තනි මාදිලියේ ඇල්ගොරිතම හා සසඳන විට, එය මූල්ය මට්ටමේ ව්යාජ හඳුනාගැනීමේ අනුපාතය (මිලියන දහයකින් එකක් (මිලියන දහයකින් එකක්), එය ජෛවමිතික හඳුනාගැනීමේ සංවර්ධනයේ ප්රධාන ප්රවණතාව ද සපුරාලිය හැකිය.

බහුමාධ්ය ජෛවමිතික පද්ධතිය

අතවර ජෛවමිතික පද්ධති වල සීමාවන් මඟහරවා ගැනීම සඳහා බහුමීත ජෛවමිතික පද්ධති භාවිතා කරන්න යුනිමෝඩල් ජෛවමිතික පද්ධති ඔවුන්ගේ අනන්යතාවයේ අඛණ්ඩතාවයෙන් සීමිත වන අතර, අනියම් ක්රම කිහිපයක් සමාන සීමාවන්ගෙන් පීඩා විඳින්නේ නැත. බහුමාධ්ය ජෛවමිතික පද්ධති වලට එකම සලකුණකින් (එනම්, අයිරිස් හෝ ස්කෑන් රථවල පරම්පරාවන් බහු පින්තූර) හෝ විවිධ ජෛව පාලන යන්ත්රවල (හ oice හඳුනා ගැනීමක් අවශ්ය වේ, කථන පිළිගැනීම, කථන පිළිගැනීම, කථා කිරීම).

බහුමාධ්ය ජෛවමිතික පද්ධති මගින් මෙම නොගැයිම පද්ධති අනුපිළිවෙලින්, එකවර, එකවර, හෝ ශ්රේණියක්, ඒවායේ සංයෝජනයක් හෝ මාලාවේ, පිළිවෙලින් අනුක්රමික, සමාන්තර, ධූරාවල හා අනුක්රමික හා අනුක්රමික ඒකාබද්ධ ක්රම වෙත යොමු කළ හැකිය.

Chancctvමාලාවක් සකස් කර ඇතජෛවමිතමිතික කාචෆේස් පිළිගැනීම, පාම්ප්රොන්ට් හඳුනාගැනීම මෙන්ම ඇඟිලි සලකුණු හඳුනා ගැනීම සහ අයිරිස් හඳුනා ගැනීම. උදාහරණයක් ලෙස CH3659A යනු 4K අඩු විකෘති කාචයකි, 1/18 'සංවේදක සඳහා නිර්මාණය කර ඇත. එය හුදු 11.95mm TTL සමඟ සියලුම වීදුරු හා සංයුක්ත මෝස්තර දක්වයි. එය තිරස් දෘෂ්ටි කෝණයන් අංශක 44 ක් අල්ලා ගනී. මෙම කාචයම් තල්මාර්ට් හඳුනාගැනීම සඳහා වඩාත් සුදුසුය.