Biometrija so telesne meritve in izračuni, povezani s človeškimi lastnostmi. Biometrična avtentikacija (ali realna avtentikacija) se v računalništvu uporablja kot oblika identifikacije in nadzora dostopa. Uporablja se tudi za identifikacijo posameznikov v skupinah, ki so pod nadzorom.

Biometrični identifikatorji so značilne, merljive lastnosti, ki se uporabljajo za označevanje in opisovanje posameznikov. Biometrični identifikatorji so pogosto kategorizirani kot fiziološke značilnosti, ki so povezane z obliko telesa. Primeri vključujejo, vendar niso omejeni na prstni odtis, žile na dlani, prepoznavanje obraza, DNK, odtis dlani, geometrijo roke, prepoznavanje šarenice, mrežnico in vonj/vonj.

Tehnologija biometrične identifikacije vključuje računalništvo, optiko in akustiko ter druge fizikalne vede, biološke vede, biosenzorje in načela biostatistike, varnostno tehnologijo in tehnologijo umetne inteligence ter številne druge osnovne znanosti in inovativne aplikativne tehnologije. Gre za celovite multidisciplinarne tehnične rešitve.

V zadnjih letih je z razvojem umetne inteligence tehnologija biometrične identifikacije postala zrelejša. Trenutno je tehnologija prepoznavanja obrazov najbolj značilna za biometrijo.

Prepoznavanje obraza

Proces prepoznavanja obrazov vključuje zbiranje obrazov, zaznavanje obrazov, ekstrakcijo značilnosti obraza in prepoznavanje ujemanja obrazov. Postopek prepoznavanja obrazov uporablja različne tehnologije, kot so algoritem AdaBoos, konvolucijska nevronska mreža in podporni vektorski stroj v strojnem učenju.

Postopek prepoznavanja obraza

Trenutno so se tradicionalne težave pri prepoznavanju obrazov, vključno z vrtenjem obraza, okluzijo, podobnostjo itd., močno izboljšale, kar močno izboljša natančnost prepoznavanja obrazov. 2D-obraz, 3D-obraz, večspektralni obraz. Vsak način ima različne scenarije prilagajanja zajemanja, stopnjo varnosti podatkov in občutljivost zasebnosti itd., dodatek globokega učenja velikih podatkov pa omogoča, da algoritem za prepoznavanje 3D-obrazov dopolni pomanjkljivosti 2D-projekcije, Hitro lahko identificira identiteto osebe, kar je prineslo določen preboj za uporabo dvodimenzionalnega prepoznavanja obrazov.

Hkrati se tehnologija biometričnega zaznavanja trenutno uporablja kot ključna tehnologija za izboljšanje varnosti prepoznavanja obrazov, ki se lahko učinkovito upira goljufijam s ponarejanjem, kot so fotografije, videoposnetki, 3D modeli in protetične maske, ter neodvisno ugotavlja identiteto operativni uporabniki. Trenutno so s hitrim razvojem tehnologije prepoznavanja obrazov postale vse bolj priljubljene številne inovativne aplikacije, kot so pametne naprave, spletno financiranje in plačevanje z obrazom, ki prinašajo hitrost in udobje v življenje in delo vsakogar.

Prepoznavanje odtisa dlani

Prepoznavanje odtisa dlani je nova vrsta tehnologije biometričnega prepoznavanja, ki kot ciljno lastnost uporablja odtis dlani človeškega telesa in zbira biološke informacije s tehnologijo multispektralnega slikanja. Večspektralno prepoznavanje odtisov dlani je mogoče obravnavati kot model tehnologije biometričnega prepoznavanja, ki združuje večmodalnost in več ciljnih funkcij. Ta nova tehnologija združuje tri prepoznavne značilnosti kožnega spektra, odtisa dlani in žilnih žil, da naenkrat zagotovi več informacij in poveča razlikovanje ciljnih značilnosti.

Letos se je začela testirati Amazonova tehnologija za prepoznavanje dlani s kodnim imenom Orville. Optični bralnik najprej pridobi nabor infrardečih polariziranih izvirnih slik, ki se osredotočajo na zunanje značilnosti dlani, kot so črte in gube; pri ponovnem pridobivanju drugega niza polariziranih slik se osredotoči na strukturo dlani in notranje značilnosti, kot so žile, kosti, mehka tkiva itd. Neobdelane slike se najprej obdelajo, da se zagotovi niz slik, ki vsebujejo roke. Te slike so dobro osvetljene, izostrene in prikazujejo dlan v določeni orientaciji, v določenem položaju in označene kot levičar ali desničar.

Trenutno lahko Amazonova tehnologija za prepoznavanje odtisa dlani preveri osebno identiteto in zaključi plačilo v samo 300 milisekundah in od uporabnikov ne zahteva, da položijo roke na skenirno napravo, ampak samo mahajo in skenirajo brez stika. Stopnja napak te tehnologije je približno 0,0001 %. Hkrati je prepoznavanje odtisa dlani dvojna verifikacija v začetni fazi – prvič za pridobitev zunanjih karakteristik, drugič za pridobitev notranjih organizacijskih karakteristik. V primerjavi z drugimi biometričnimi tehnologijami glede varnosti izboljšana.

Poleg zgornjih biometričnih lastnosti se popularizira tudi tehnologija prepoznavanja šarenice. Stopnja lažnega prepoznavanja šarenice je le 1/1000000. Za identifikacijo identitet uporablja predvsem značilnosti življenjske invariantnosti šarenice in razlike.

Trenutno je v panogi soglasje, da ima prepoznavanje ene same modalnosti ozka grla tako pri zmogljivosti prepoznavanja kot pri varnosti, večmodalna fuzija pa je pomemben preboj pri prepoznavanju obrazov in celo biometričnem prepoznavanju – ne le prek večfaktorskega načina. izboljšanje natančnosti prepoznavanja lahko do določene mere izboljša tudi prilagodljivost scene in varnost zasebnosti biometrične tehnologije. V primerjavi s tradicionalnim algoritmom z enim načinom lahko bolje doseže stopnjo lažnega prepoznavanja na finančni ravni (že ena na deset milijonov), kar je tudi glavni trend razvoja biometrične identifikacije.

Multimodalni biometrični sistem

Multimodalni biometrični sistemi uporabljajo več senzorjev ali biometričnih podatkov za premagovanje omejitev unimodalnih biometričnih sistemov. Sisteme za prepoznavanje šarenice lahko na primer ogrozi staranje šarenice, elektronsko prepoznavanje prstnih odtisov pa lahko poslabšajo obrabljeni ali odrezani prstni odtisi. Čeprav so unimodalni biometrični sistemi omejeni s celovitostjo njihovega identifikatorja, je malo verjetno, da bo več unimodalnih sistemov trpelo zaradi enakih omejitev. Multimodalni biometrični sistemi lahko pridobijo nize informacij iz istega markerja (tj. več slik šarenice ali skeniranja istega prsta) ali informacije iz različnih biometričnih podatkov (zahtevajo skeniranje prstnih odtisov in, z uporabo prepoznavanja glasu, izgovorjeno geslo).

Multimodalni biometrični sistemi lahko združijo te unimodalne sisteme zaporedno, hkrati, njihovo kombinacijo ali zaporedno, kar se nanaša na zaporedne, vzporedne, hierarhične in serijske načine integracije.

CHANCCTVje razvila serijobiometrične lečeza prepoznavanje obraza, prepoznavanje odtisa dlani ter prepoznavanje prstnega odtisa in irisa. CH3659A je na primer leča 4k z nizkim popačenjem, ki je bila zasnovana za senzorje 1/1,8''. Vsebuje vse steklene in kompaktne oblike s samo 11,95 mm TTL. Zajame 44-stopinjsko vodoravno vidno polje. Ta leča je idealna za prepoznavanje odtisa dlani.