Biometrija so meritve telesa in izračuni, povezani s človeškimi značilnostmi. Biometrična preverjanje pristnosti (ali realistične overjanje) se uporablja v računalništvu kot oblika identifikacije in nadzora dostopa. Uporablja se tudi za identifikacijo posameznikov v skupinah, ki so pod nadzorom.

Biometrični identifikatorji so značilne, merljive značilnosti, ki se uporabljajo za označevanje in opisovanje posameznikov. Biometrični identifikatorji so pogosto razvrščeni kot fiziološke značilnosti, ki so povezane z obliko telesa. Primeri vključujejo, vendar niso omejeni na prstne odtise, palmove žile, prepoznavanje obrazov, DNK, tiskanje palmov, geometrijo rok, prepoznavanje šarenice, mrežnico in vonj/vonj.

Biometrična identifikacijska tehnologija vključuje računalništvo, optiko in akustiko ter druge fizikalne vede, biološke znanosti, biosenzorje in načela bioostatistike, varnostno tehnologijo ter tehnologijo umetne inteligence ter številne druge osnovne znanosti in inovativne tehnologije aplikacij. Gre za popolne multidisciplinarne tehnične rešitve.

V zadnjih letih je z razvojem umetne inteligence biometrična identifikacijska tehnologija postala bolj zrela. Trenutno je tehnologija prepoznavanja obrazov najbolj reprezentativna za biometrijo.

Prepoznavanje obraza

Postopek prepoznavanja obrazov vključuje zbiranje obrazov, zaznavanje obrazov, pridobivanje lastnosti obraza in prepoznavanje ujemanja obrazov. Postopek prepoznavanja obrazov uporablja različne tehnologije, kot so algoritem Adaboos, konvolucijsko nevronsko omrežje in podporni vektorski stroj pri strojnem učenju.

Postopek prepoznavanja obraza

Trenutno so bile tradicionalne težave prepoznavanja obraza, vključno z vrtenjem obraza, okluzijo, podobnostjo itd., Močno izboljšane, kar močno izboljša natančnost prepoznavanja obraza. 2D obraz, 3D obraz, več spektralni obraz Vsak način ima različne scenarije prilagajanja pridobitve, stopnjo varnosti podatkov in občutljivost zasebnosti itd. Hitro lahko prepozna identiteto osebe, ki je prinesla določen preboj za uporabo dvodimenzionalnega prepoznavanja obraza.

Hkrati se tehnologija biometričnega odkrivanja trenutno uporablja kot ključna tehnologija za izboljšanje varnosti prepoznavanja obrazov, ki se lahko učinkovito upira goljufijam proti ponarejanju, kot so fotografije, videoposnetki, 3D modeli in protetične maske in neodvisno določajo identiteto identitete uporabniki. Trenutno so s hitrim razvojem tehnologije prepoznavanja obrazov številne inovativne aplikacije, kot so pametne naprave, spletne finance in plačilo obraza, vse bolj priljubljene, kar prinaša hitrost in udobje za življenje in delo vseh.

Prepoznavanje palme

Prepoznavanje Palmprint je nova vrsta tehnologije za biometrično prepoznavanje, ki kot ciljno značilnost uporablja Palmprint človeškega telesa in zbira biološke informacije s pomočjo večspektralne tehnologije slikanja. Multi-spektralno prepoznavanje palmovih odtisov lahko štejemo za model tehnologije biometričnega prepoznavanja, ki združuje več modalnosti in več ciljnih funkcij. Ta nova tehnologija združuje tri prepoznavne značilnosti kožnega spektra, tiskanja palm in žil, da se naenkrat zagotovi bolj obilne informacije in poveča prepoznavnost ciljnih značilnosti.

Letos je Amazonova tehnologija za prepoznavanje dlani, koda z imenom Orville, začela testirati. Optični bralnik najprej pridobi niz infrardečih polariziranih izvirnih slik, s poudarkom na zunanjih značilnostih dlani, kot so črte in gube; Pri pridobivanju drugega sklopa polariziranih slik se osredotoča na strukturo palme in notranje značilnosti, kot so žile, kosti, mehka tkiva itd. Surove slike so sprva obdelane, da bi zagotovili niz slik, ki vsebujejo roke. Te slike so v fokusu dobro osvetljene in prikazujejo dlan v določeni orientaciji, v določeni pozi in označeni kot levi ali desni roki.

Trenutno lahko Amazonova tehnologija za prepoznavanje Palmprint preveri osebno identiteto in dokonča plačilo v samo 300 milisekundah in ne zahteva, da uporabniki položijo roke na napravo za skeniranje, samo mahajte in skenirate brez stika. Stopnja odpovedi te tehnologije je približno 0,0001%. Obenem je prepoznavanje palmina v začetni fazi dvojno preverjanje - prvič za pridobitev zunanjih značilnosti in drugič za pridobitev notranjih organizacijskih značilnosti. V primerjavi z drugimi biometričnimi tehnologijami v smislu varnosti se je izboljšalo.

Poleg zgornjih biometričnih značilnosti se popularizira tudi tehnologija prepoznavanja IRIS -a. Lažna stopnja prepoznavanja prepoznavanja IRIS je enaka 1/1000000. V glavnem uporablja značilnosti invariance in razlike v irisu za identifikacijo identitet.

Trenutno je soglasje v panogi, da ima prepoznavanje ene same modalitete ozka grla tako v uspešnosti kot pri varnosti prepoznavanja, več-modalna fuzija Za izboljšanje natančnosti prepoznavanja lahko do določene mere izboljša tudi prilagodljivost prizorišča in varnost zasebnosti biometrične tehnologije. V primerjavi s tradicionalnim algoritmom z enim načinom lahko bolje dosežejo stopnjo lažnega prepoznavanja na finančni ravni (tako nizka kot ena od deset milijonov), kar je tudi glavni trend razvoja biometrične identifikacije.

Multimodalni biometrični sistem

Multimodalni biometrični sistemi uporabljajo več senzorjev ali biometrije za premagovanje omejitev unimodalnih biometričnih sistemov. Na primer, sisteme za prepoznavanje IRIS lahko ogrozijo staranje irise, elektronsko prepoznavanje prstnih odtisov pa je mogoče poslabšati z obrabljenimi ali izrezanimi prstnimi odtisi. Medtem ko so unimodalni biometrični sistemi omejeni s celovitosti njihovega identifikatorja, je malo verjetno, da bo več unimodalnih sistemov trpelo zaradi enakih omejitev. Multimodalni biometrični sistemi lahko pridobijo nabore informacij iz istega označevalca (tj. Več slik šarenice ali skeniranja istega prsta) ali informacije iz različnih biometrij (ki zahtevajo preglede prstnih odtisov in z uporabo glavnega prepoznavanja govorjene geslo).

Multimodalni biometrični sistemi lahko te unimodalne sisteme zlijejo zaporedno, hkrati kombinacijo le -teh ali serij, ki se nanašajo na zaporedne, vzporedne, hierarhične in serijske načine integracije.

ChancctVje razvil vrstoBiometrične lečeZa prepoznavanje obraza, prepoznavanje palmpritov ter identifikacijo prstnih odtisov in identifikacija šarenice. Na primer CH3659A je 4K nizka popačna leča, ki je bila zasnovana za senzorje 1/1,8 '. Vsebuje vse steklene in kompaktne zasnove z zgolj 11,95 mm TTL. Zajema 44 stopinj vodoravnega vidnega polja. Ta objektiv je idealen za prepoznavanje palmpritov.