Биометрија је телесна мерења и прорачуни везани за људске карактеристике. Биометријска аутентификација (или реалистична аутентификација) се користи у рачунарству као облик идентификације и контроле приступа. Такође се користи за идентификацију појединаца у групама које су под надзором.

Биометријски идентификатори су карактеристичне, мерљиве карактеристике које се користе за означавање и описивање појединаца. Биометријски идентификатори се често категоришу као физиолошке карактеристике које су повезане са обликом тела. Примери укључују, али нису ограничени на отисак прста, вене длана, препознавање лица, ДНК, отисак длана, геометрију руке, препознавање шаренице, мрежњачу и мирис/мирис.

Технологија биометријске идентификације укључује рачунарство, оптику и акустику и друге физичке науке, биолошке науке, биосензоре и принципе биостатистике, безбедносну технологију и технологију вештачке интелигенције и многе друге основне науке и иновативне технологије примене. То је комплетно мултидисциплинарно техничко решење.

Последњих година, са развојем вештачке интелигенције, технологија биометријске идентификације је постала зрелија. Тренутно је технологија препознавања лица најрепрезентативнија биометрија.

Препознавање лица

Процес препознавања лица укључује прикупљање лица, детекцију лица, издвајање карактеристика лица и препознавање лица. Процес препознавања лица користи различите технологије као што су АдаБоос алгоритам, конволуциона неуронска мрежа и помоћна векторска машина у машинском учењу.

Процес препознавања лица

Тренутно су традиционалне потешкоће у препознавању лица, укључујући ротацију лица, оклузију, сличност итд., знатно побољшане, што у великој мери побољшава тачност препознавања лица. 2Д лице, 3Д лице, мултиспектрално лице Сваки режим има различите сценарије прилагођавања аквизиције, степен безбедности података и осетљивост приватности, итд., а додатак дубоког учења великих података чини да алгоритам за препознавање 3Д лица допуњава недостатке 2Д пројекције, Може брзо да идентификује идентитет особе, што је донело одређени пробој за примену дводимензионалног препознавања лица.

Истовремено, технологија биометријске детекције се тренутно користи као кључна технологија за побољшање безбедности препознавања лица, која може ефикасно да се одупре фалсификовању превара као што су фотографије, видео снимци, 3Д модели и протетске маске, и да самостално утврди идентитет оперативни корисници. Тренутно, са брзим развојем технологије за препознавање лица, многе иновативне апликације као што су паметни уређаји, онлајн финансије и плаћање лицем постају све популарније, доносећи брзину и погодност у свачији живот и рад.

Препознавање отиска длана

Препознавање отиска длана је нова врста технологије биометријског препознавања, која користи отисак длана људског тела као циљну карактеристику и прикупља биолошке информације путем мултиспектралне технологије снимања. Мултиспектрално препознавање отиска длана може се сматрати моделом технологије биометријског препознавања која комбинује мултимодалност и вишеструке циљне карактеристике. Ова нова технологија комбинује три препознатљиве карактеристике спектра коже, отиска длана и вена да би пружила више информација у једном тренутку и повећала препознатљивост циљних карактеристика.

Ове године, Амазонова технологија за препознавање дланова, кодног назива Орвилле, почела је са тестирањем. Скенер прво добија скуп инфрацрвених поларизованих оригиналних слика, фокусирајући се на спољашње карактеристике длана, као што су линије и набори; када се поново добија други сет поларизованих слика, фокусира се на структуру длана и унутрашње карактеристике, као што су вене, кости, мека ткива, итд. Необрађене слике се иницијално обрађују да би се добио скуп слика који садржи руке. Ове слике су добро осветљене, у фокусу и показују длан у одређеној оријентацији, у одређеној пози и означене као леворук или дешњак.

Тренутно, Амазонова технологија за препознавање отиска длана може да потврди лични идентитет и заврши плаћање за само 300 милисекунди, и не захтева од корисника да ставе руке на уређај за скенирање, само машу и скенирају без контакта. Стопа неуспеха ове технологије је око 0,0001%. Истовремено, препознавање отиска длана је двострука верификација у почетној фази – први пут за добијање спољашњих карактеристика, а други пут за добијање интерних организационих карактеристика. У поређењу са другим биометријским технологијама у погледу безбедности, побољшана.

Поред наведених биометријских карактеристика, популарише се и технологија препознавања шаренице. Стопа лажног препознавања код препознавања шаренице је само 1/1000000. Углавном користи карактеристике инваријантности и разлике живота шаренице за идентификацију идентитета.

Тренутно, у индустрији постоји консензус да препознавање једног модалитета има уска грла и у перформансама препознавања и у безбедности, а мултимодална фузија је важан напредак у препознавању лица, па чак и биометријском препознавању – не само кроз више фактора. да би се побољшала тачност препознавања такође може побољшати прилагодљивост сцене и сигурност приватности биометријске технологије до одређене мере. У поређењу са традиционалним једномодним алгоритмом, он може боље да задовољи стопу лажног препознавања на финансијском нивоу (чак један од десет милиона), што је такође главни тренд развоја биометријске идентификације.

Мултимодални биометријски систем

Мултимодални биометријски системи користе више сензора или биометрије да би превазишли ограничења унимодалних биометријских система. На пример, системи за препознавање шаренице могу бити угрожени старењем шаренице, а електронско препознавање отиска прста може бити погоршано истрошеним или посеченим отисцима прстију. Док су унимодални биометријски системи ограничени интегритетом њиховог идентификатора, мало је вероватно да ће неколико унимодалних система патити од идентичних ограничења. Мултимодални биометријски системи могу да добију скупове информација од истог маркера (тј. више слика шаренице или скенирања истог прста) или информације из различитих биометријских података (захтевају скенирање отиска прста и, користећи препознавање гласа, изговорену лозинку).

Мултимодални биометријски системи могу спојити ове унимодалне системе секвенцијално, истовремено, њиховом комбинацијом, или у серији, који се односе на секвенцијални, паралелни, хијерархијски и серијски начин интеграције.

ЦХАНЦЦТВје развио низбиометријска сочиваза препознавање лица, препознавање отиска длана, као и идентификацију отиска прста и идентификацију шаренице. На пример, ЦХ3659А је 4к сочиво ниске дисторзије које је дизајнирано за сензоре од 1/1,8''. Има све стаклене и компактне дизајне са само 11,95 мм ТТЛ. Снима хоризонтално видно поље од 44 степена. Ово сочиво је идеално за препознавање отисака длана.