Biometria janë matje dhe llogaritje të trupit që lidhen me karakteristikat njerëzore. Autentifikimi biometrik (ose vërtetimi realist) përdoret në shkencën kompjuterike si një formë identifikimi dhe kontrolli i aksesit. Përdoret gjithashtu për të identifikuar individët në grupe që janë nën vëzhgim.

Identifikuesit biometrikë janë karakteristikat dalluese dhe të matshme që përdoren për të etiketuar dhe përshkruar individët. Identifikuesit biometrikë shpesh kategorizohen si karakteristika fiziologjike të cilat lidhen me formën e trupit. Shembujt përfshijnë, por pa u kufizuar në gjurmët e gishtërinjve, venat e pëllëmbës, njohjen e fytyrës, ADN-në, gjurmët e pëllëmbës, gjeometrinë e duarve, njohjen e irisit, retinën dhe aromën/aromën.

Teknologjia e identifikimit biometrik përfshin shkencat kompjuterike, optikën dhe akustikën dhe shkencat e tjera fizike, shkencat biologjike, biosensorët dhe parimet e biostatistikës, teknologjinë e sigurisë dhe teknologjinë e inteligjencës artificiale dhe shumë shkenca të tjera bazë dhe teknologji novatore të aplikimit. Është një zgjidhje teknike e plotë multidisiplinare.

Vitet e fundit, me zhvillimin e inteligjencës artificiale, teknologjia e identifikimit biometrik është bërë më e pjekur. Aktualisht, teknologjia e njohjes së fytyrës është më përfaqësuesi i biometrikës.

Njohja e fytyrës

Procesi i njohjes së fytyrës përfshin mbledhjen e fytyrës, zbulimin e fytyrës, nxjerrjen e veçorive të fytyrës dhe njohjen e përputhjes së fytyrës. Procesi i njohjes së fytyrës përdor teknologji të ndryshme si algoritmi AdaBoos, rrjeti nervor konvolucionar dhe makinë vektoriale mbështetëse në mësimin e makinerive.

Procesi i njohjes së fytyrës

Aktualisht, vështirësitë tradicionale të njohjes së fytyrës duke përfshirë rrotullimin e fytyrës, mbylljen, ngjashmërinë, etj. janë përmirësuar shumë, gjë që përmirëson shumë saktësinë e njohjes së fytyrës. Fytyrë 2D, fytyrë 3D, fytyrë shumë-spektrale Çdo modalitet ka skenarë të ndryshëm të përshtatjes së përvetësimit, shkallë sigurie të të dhënave dhe ndjeshmëri ndaj privatësisë, etj., dhe shtimi i mësimit të thellë të të dhënave të mëdha bën që algoritmi i njohjes së fytyrës 3D të plotësojë defektet e projeksionit 2D, Ai mund të identifikojë shpejt identitetin e një personi, i cili ka sjellë një përparim të caktuar për aplikimin e njohjes dydimensionale të fytyrës.

Në të njëjtën kohë, teknologjia e zbulimit biometrik po përdoret aktualisht si një teknologji kyçe për të përmirësuar sigurinë e njohjes së fytyrës, e cila mund t'i rezistojë në mënyrë efektive mashtrimeve të falsifikuara si fotografitë, videot, modelet 3D dhe maskat protetike, dhe të përcaktojë në mënyrë të pavarur identitetin e përdoruesit që operojnë. Aktualisht, me zhvillimin e shpejtë të teknologjisë së njohjes së fytyrës, shumë aplikacione inovative si pajisjet inteligjente, financat në internet dhe pagesa me fytyrë janë bërë gjithnjë e më të njohura, duke sjellë shpejtësi dhe komoditet në jetën dhe punën e secilit.

Njohja e gjurmëve të palmës

Njohja e gjurmës së pëllëmbës është një lloj i ri i teknologjisë së njohjes biometrike, e cila përdor gjurmën e pëllëmbës së trupit të njeriut si tipar të synuar dhe mbledh informacion biologjik përmes teknologjisë së imazhit multispektral. Njohja shumë-spektrale e gjurmëve të pëllëmbës mund të konsiderohet si një model i teknologjisë së njohjes biometrike që kombinon multi-modalitetin dhe karakteristikat e shumëfishta të synimeve. Kjo teknologji e re kombinon tre tiparet e identifikueshme të spektrit të lëkurës, printimit të pëllëmbës dhe venave të venave për të ofruar informacion më të bollshëm në të njëjtën kohë dhe për të rritur dallueshmërinë e veçorive të synuara.

Këtë vit, teknologjia e njohjes së palmave të Amazon, e koduar me emrin Orville, ka filluar testimin. Skaneri së pari merr një sërë imazhesh origjinale të polarizuara me rreze infra të kuqe, duke u fokusuar në veçoritë e jashtme të pëllëmbës, si vijat dhe palosjet; kur merr sërish grupin e dytë të imazheve të polarizuara, ai fokusohet në strukturën e pëllëmbës dhe karakteristikat e brendshme, të tilla si venat, kockat, indet e buta, etj. Imazhet e papërpunuara fillimisht përpunohen për të siguruar një grup imazhesh që përmbajnë duar. Këto imazhe janë të ndriçuara mirë, në fokus dhe tregojnë pëllëmbën në një orientim specifik, në një pozë specifike dhe të etiketuara si e majta ose e djathta.

Aktualisht, teknologjia e njohjes së gjurmëve të pëllëmbës në Amazon mund të verifikojë identitetin personal dhe pagesën e plotë në vetëm 300 milisekonda dhe nuk kërkon që përdoruesit të vendosin duart në pajisjen e skanimit, thjesht të tundin dhe skanojnë pa kontakt. Shkalla e dështimit të kësaj teknologjie është rreth 0.0001%. Në të njëjtën kohë, njohja e gjurmëve të pëllëmbës është një verifikim i dyfishtë në fazën fillestare - herën e parë për të marrë karakteristikat e jashtme dhe herën e dytë për marrjen e karakteristikave të brendshme organizative. Krahasuar me teknologjitë e tjera biometrike për sa i përket sigurisë, është përmirësuar.

Përveç veçorive biometrike të mësipërme, teknologjia e njohjes së irisit po popullarizohet gjithashtu. Shkalla e njohjes së rreme të njohjes së irisit është aq e ulët sa 1/1000000. Kryesisht përdor karakteristikat e pandryshueshmërisë dhe ndryshimit të jetës së irisit për të identifikuar identitetet.

Aktualisht, konsensusi në industri është se njohja e një modaliteti të vetëm ka pengesa si në performancën e njohjes ashtu edhe në sigurinë, dhe bashkimi multimodal është një zbulim i rëndësishëm në njohjen e fytyrës dhe madje edhe në njohjen biometrike - jo vetëm përmes mënyrës me shumë faktorë për të përmirësuar saktësinë e njohjes mund të përmirësojë gjithashtu përshtatshmërinë e skenës dhe sigurinë e privatësisë së teknologjisë biometrike në një masë të caktuar. Krahasuar me algoritmin tradicional me një modalitet, ai mund të përmbushë më mirë shkallën e njohjes së rreme të nivelit financiar (aq e ulët sa një në dhjetë milionë), e cila është gjithashtu tendenca kryesore e zhvillimit të identifikimit biometrik.

Sistemi biometrik multimodal

Sistemet biometrike multimodale përdorin sensorë të shumtë ose biometrikë për të kapërcyer kufizimet e sistemeve biometrike unimodale. Për shembull, sistemet e njohjes së irisit mund të rrezikohen nga plakja e irisave dhe njohja elektronike e gjurmëve të gishtërinjve mund të përkeqësohet nga gjurmët e gishtave të konsumuara ose të prera. Ndërsa sistemet biometrike unimodale janë të kufizuara nga integriteti i identifikuesit të tyre, nuk ka gjasa që disa sisteme unimodale të vuajnë nga kufizime identike. Sistemet biometrike multimodale mund të marrin grupe informacioni nga i njëjti shënues (d.m.th., imazhe të shumta të një irisi, ose skanime të të njëjtit gisht) ose informacion nga biometrikë të ndryshëm (që kërkojnë skanime të gjurmëve të gishtërinjve dhe, duke përdorur njohjen e zërit, një kod kalimi të folur).

Sistemet biometrike multimodale mund të bashkojnë këto sisteme unimodale në mënyrë sekuenciale, njëkohësisht, një kombinim të tyre, ose në seri, të cilat i referohen përkatësisht mënyrave të integrimit sekuencial, paralel, hierarkik dhe serial.

CHANCCTVka zhvilluar një seri tëlente biometrikepër njohjen e fytyrës, njohjen e gjurmëve të pëllëmbës, si dhe identifikimin e gjurmëve të gishtave dhe identifikimin e irisit. Për shembull, CH3659A është një lente me shtrembërim të ulët 4k e cila është projektuar për sensorë 1/1,8''. Ai përmban të gjitha dizajnet e xhamit dhe kompakt me vetëm 11,95 mm TTL. Kap një fushë shikimi horizontale 44 gradë. Kjo lente është ideale për njohjen e gjurmëve të pëllëmbës.