బయోమెట్రిక్స్ అనేది శరీర కొలతలు మరియు మానవ లక్షణాలకు సంబంధించిన లెక్కలు. బయోమెట్రిక్ ప్రమాణీకరణ (లేదా వాస్తవిక ప్రమాణీకరణ) అనేది కంప్యూటర్ సైన్స్‌లో గుర్తింపు మరియు యాక్సెస్ నియంత్రణ రూపంలో ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది నిఘాలో ఉన్న సమూహాలలో వ్యక్తులను గుర్తించడానికి కూడా ఉపయోగించబడుతుంది.

బయోమెట్రిక్ ఐడెంటిఫైయర్‌లు అనేది వ్యక్తులను లేబుల్ చేయడానికి మరియు వివరించడానికి ఉపయోగించే విలక్షణమైన, కొలవగల లక్షణాలు. బయోమెట్రిక్ ఐడెంటిఫైయర్‌లు తరచుగా శరీర ఆకృతికి సంబంధించిన శారీరక లక్షణాలుగా వర్గీకరించబడతాయి. ఉదాహరణలలో వేలిముద్ర, అరచేతి సిరలు, ముఖ గుర్తింపు, DNA, అరచేతి ముద్రణ, చేతి జ్యామితి, ఐరిస్ గుర్తింపు, రెటీనా మరియు వాసన/సువాసన వంటి వాటికి మాత్రమే పరిమితం కాదు.

బయోమెట్రిక్ ఐడెంటిఫికేషన్ టెక్నాలజీలో కంప్యూటర్ సైన్స్, ఆప్టిక్స్ మరియు అకౌస్టిక్స్ మరియు ఇతర భౌతిక శాస్త్రాలు, బయోలాజికల్ సైన్సెస్, బయోసెన్సర్లు మరియు బయోస్టాటిస్టిక్స్ సూత్రాలు, సెక్యూరిటీ టెక్నాలజీ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ టెక్నాలజీ మరియు అనేక ఇతర ప్రాథమిక శాస్త్రాలు మరియు వినూత్న అప్లికేషన్ టెక్నాలజీలు ఉంటాయి. ఇది పూర్తి మల్టీడిసిప్లినరీ సాంకేతిక పరిష్కారాలు.

ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, కృత్రిమ మేధస్సు అభివృద్ధితో, బయోమెట్రిక్ గుర్తింపు సాంకేతికత మరింత పరిణతి చెందింది. ప్రస్తుతం, ఫేస్ రికగ్నిషన్ టెక్నాలజీ బయోమెట్రిక్స్‌కు అత్యంత ప్రతినిధి.

ముఖ గుర్తింపు

ఫేస్ రికగ్నిషన్ ప్రక్రియలో ఫేస్ కలెక్షన్, ఫేస్ డిటెక్షన్, ఫేస్ ఫీచర్ ఎక్స్‌ట్రాక్షన్ మరియు ఫేస్ మ్యాచింగ్ రికగ్నిషన్ ఉన్నాయి. ముఖ గుర్తింపు ప్రక్రియ అడాబూస్ అల్గోరిథం, కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషిన్ వంటి వివిధ సాంకేతికతలను ఉపయోగిస్తుంది.

ముఖ గుర్తింపు ప్రక్రియ

ప్రస్తుతం, ముఖం భ్రమణం, మూసివేత, సారూప్యత మొదలైన వాటితో సహా సాంప్రదాయ ముఖ గుర్తింపు ఇబ్బందులు చాలా మెరుగుపడ్డాయి, ఇది ముఖ గుర్తింపు యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని బాగా మెరుగుపరుస్తుంది. 2D ముఖం, 3D ముఖం, బహుళ-స్పెక్ట్రల్ ముఖం ప్రతి మోడ్‌లో విభిన్న సముపార్జన అనుసరణ దృశ్యాలు, డేటా భద్రత డిగ్రీ మరియు గోప్యతా సున్నితత్వం మొదలైనవి ఉంటాయి మరియు పెద్ద డేటా యొక్క లోతైన అభ్యాసం 3D ముఖ గుర్తింపు అల్గోరిథం 2D ప్రొజెక్షన్ యొక్క లోపాలను భర్తీ చేస్తుంది, ఇది ఒక వ్యక్తి యొక్క గుర్తింపును త్వరగా గుర్తించగలదు, ఇది రెండు-డైమెన్షనల్ ఫేస్ రికగ్నిషన్ అప్లికేషన్ కోసం ఒక నిర్దిష్ట పురోగతిని తెచ్చింది.

అదే సమయంలో, బయోమెట్రిక్ డిటెక్షన్ టెక్నాలజీ ప్రస్తుతం ఫేస్ రికగ్నిషన్ యొక్క భద్రతను మెరుగుపరచడానికి కీలకమైన సాంకేతికతగా ఉపయోగించబడుతోంది, ఇది ఫోటోలు, వీడియోలు, 3D మోడల్‌లు మరియు ప్రొస్తెటిక్ మాస్క్‌లు వంటి నకిలీ మోసాలను సమర్థవంతంగా నిరోధించగలదు మరియు స్వతంత్రంగా గుర్తింపును గుర్తించగలదు. ఆపరేటింగ్ వినియోగదారులు. ప్రస్తుతం, ఫేస్ రికగ్నిషన్ టెక్నాలజీ యొక్క వేగవంతమైన అభివృద్ధితో, స్మార్ట్ పరికరాలు, ఆన్‌లైన్ ఫైనాన్స్ మరియు ఫేస్ పేమెంట్ వంటి అనేక వినూత్న అప్లికేషన్‌లు బాగా ప్రాచుర్యం పొందాయి, ప్రతి ఒక్కరి జీవితం మరియు పనికి వేగం మరియు సౌలభ్యాన్ని తీసుకువస్తున్నాయి.

తాటిముద్ర గుర్తింపు

తాటిముద్ర గుర్తింపు అనేది కొత్త రకం బయోమెట్రిక్ గుర్తింపు సాంకేతికత, ఇది మానవ శరీరం యొక్క తాటిముద్రను లక్ష్య లక్షణంగా ఉపయోగిస్తుంది మరియు మల్టీస్పెక్ట్రల్ ఇమేజింగ్ టెక్నాలజీ ద్వారా జీవసంబంధమైన సమాచారాన్ని సేకరిస్తుంది. మల్టీ-స్పెక్ట్రల్ పాంప్రింట్ రికగ్నిషన్‌ను బయోమెట్రిక్ రికగ్నిషన్ టెక్నాలజీ మోడల్‌గా పరిగణించవచ్చు, ఇది బహుళ-మోడాలిటీ మరియు బహుళ లక్ష్య లక్షణాలను మిళితం చేస్తుంది. ఈ కొత్త సాంకేతికత స్కిన్ స్పెక్ట్రమ్, పామ్ ప్రింట్ మరియు సిరల సిరల యొక్క మూడు గుర్తించదగిన లక్షణాలను మిళితం చేసి ఒక సమయంలో మరింత సమృద్ధిగా సమాచారాన్ని అందించడానికి మరియు లక్ష్య లక్షణాల యొక్క ప్రత్యేకతను పెంచుతుంది.

ఈ సంవత్సరం, Amazon యొక్క పామ్ రికగ్నిషన్ టెక్నాలజీ, కోడ్-పేరు Orville, పరీక్షను ప్రారంభించింది. స్కానర్ మొదట ఇన్‌ఫ్రారెడ్ పోలరైజ్డ్ ఒరిజినల్ ఇమేజ్‌ల సెట్‌ను పొందుతుంది, పంక్తులు మరియు మడతలు వంటి అరచేతి యొక్క బాహ్య లక్షణాలపై దృష్టి సారిస్తుంది; ధ్రువణ చిత్రాల రెండవ సెట్‌ను మళ్లీ పొందినప్పుడు, ఇది అరచేతి నిర్మాణం మరియు అంతర్గత లక్షణాలైన సిరలు, ఎముకలు, మృదు కణజాలాలు మొదలైన వాటిపై దృష్టి పెడుతుంది. ముడి చిత్రాలు మొదట్లో చేతులు కలిగి ఉన్న చిత్రాల సమితిని అందించడానికి ప్రాసెస్ చేయబడతాయి. ఈ చిత్రాలు బాగా వెలుతురు, ఫోకస్‌లో ఉంటాయి మరియు అరచేతిని నిర్దిష్ట ధోరణిలో, నిర్దిష్ట భంగిమలో చూపుతాయి మరియు ఎడమ లేదా కుడి చేతిగా లేబుల్ చేయబడ్డాయి.

ప్రస్తుతం, Amazon యొక్క palmprint రికగ్నిషన్ టెక్నాలజీ వ్యక్తిగత గుర్తింపును ధృవీకరించగలదు మరియు కేవలం 300 మిల్లీసెకన్లలో చెల్లింపును పూర్తి చేయగలదు మరియు వినియోగదారులు స్కానింగ్ పరికరంలో చేతులు ఉంచి, పరిచయం లేకుండా కేవలం వేవ్ మరియు స్కాన్ చేయవలసిన అవసరం లేదు. ఈ సాంకేతికత యొక్క వైఫల్యం రేటు దాదాపు 0.0001%. అదే సమయంలో, తాటిముద్ర గుర్తింపు అనేది ప్రారంభ దశలో డబుల్ ధృవీకరణ - మొదటి సారి బాహ్య లక్షణాలను పొందడం మరియు రెండవసారి అంతర్గత సంస్థాగత లక్షణాలను పొందడం. భద్రత పరంగా ఇతర బయోమెట్రిక్ సాంకేతికతలతో పోలిస్తే, మెరుగుపడింది.

పై బయోమెట్రిక్ లక్షణాలతో పాటు ఐరిస్ రికగ్నిషన్ టెక్నాలజీ కూడా ప్రాచుర్యం పొందుతోంది. ఐరిస్ గుర్తింపు యొక్క తప్పుడు గుర్తింపు రేటు 1/1000000 కంటే తక్కువగా ఉంది. ఇది ప్రధానంగా ఐడెంటిటీలను గుర్తించడానికి కనుపాప జీవిత మార్పు మరియు తేడా యొక్క లక్షణాలను ఉపయోగిస్తుంది.

ప్రస్తుతం, పరిశ్రమలో ఏకాభిప్రాయం ఏమిటంటే, ఒకే పద్ధతి యొక్క గుర్తింపు గుర్తింపు పనితీరు మరియు భద్రత రెండింటిలోనూ అడ్డంకులు కలిగి ఉంది మరియు బహుళ-మోడల్ కలయిక అనేది ముఖ గుర్తింపు మరియు బయోమెట్రిక్ గుర్తింపులో కూడా ఒక ముఖ్యమైన పురోగతి-బహుళ కారకాల ద్వారా మాత్రమే కాదు. గుర్తింపు ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి బయోమెట్రిక్ సాంకేతికత యొక్క దృశ్య అనుకూలత మరియు గోప్యతా భద్రతను కొంత మేరకు మెరుగుపరుస్తుంది. సాంప్రదాయ సింగిల్-మోడ్ అల్గారిథమ్‌తో పోలిస్తే, ఇది ఆర్థిక-స్థాయి తప్పుడు గుర్తింపు రేటును (పది మిలియన్లలో ఒకటి కంటే తక్కువ) బాగా చేరుకోగలదు, ఇది బయోమెట్రిక్ గుర్తింపు అభివృద్ధి యొక్క ప్రధాన ధోరణి.

మల్టీమోడల్ బయోమెట్రిక్ సిస్టమ్

మల్టీమోడల్ బయోమెట్రిక్ సిస్టమ్‌లు యూనిమోడల్ బయోమెట్రిక్ సిస్టమ్‌ల పరిమితులను అధిగమించడానికి బహుళ సెన్సార్‌లు లేదా బయోమెట్రిక్‌లను ఉపయోగిస్తాయి. ఉదాహరణకు ఐరిస్ రికగ్నిషన్ సిస్టమ్‌లు వృద్ధాప్య కనుపాపల ద్వారా రాజీపడతాయి మరియు ఎలక్ట్రానిక్ వేలిముద్రల గుర్తింపు అరిగిపోయిన లేదా కత్తిరించిన వేలిముద్రల ద్వారా మరింత దిగజారవచ్చు. యూనిమోడల్ బయోమెట్రిక్ సిస్టమ్‌లు వాటి ఐడెంటిఫైయర్ యొక్క సమగ్రత ద్వారా పరిమితం చేయబడినప్పటికీ, అనేక యూనిమోడల్ సిస్టమ్‌లు ఒకే విధమైన పరిమితులతో బాధపడే అవకాశం లేదు. మల్టీమోడల్ బయోమెట్రిక్ సిస్టమ్‌లు ఒకే మార్కర్ (అనగా, ఐరిస్ యొక్క బహుళ చిత్రాలు లేదా ఒకే వేలు యొక్క స్కాన్‌లు) లేదా వివిధ బయోమెట్రిక్‌ల నుండి సమాచారాన్ని (వేలుముద్ర స్కాన్‌లు అవసరం మరియు వాయిస్ రికగ్నిషన్ ఉపయోగించి, స్పోకెన్ పాస్‌కోడ్) నుండి సమితులను పొందవచ్చు.

మల్టీమోడల్ బయోమెట్రిక్ సిస్టమ్‌లు ఈ యూనిమోడల్ సిస్టమ్‌లను వరుసగా, ఏకకాలంలో, వాటి కలయికతో లేదా శ్రేణిలో కలుపుతాయి, ఇవి వరుసగా సీక్వెన్షియల్, సమాంతర, క్రమానుగత మరియు సీరియల్ ఇంటిగ్రేషన్ మోడ్‌లను సూచిస్తాయి.

CHANCCTVయొక్క శ్రేణిని అభివృద్ధి చేసిందిబయోమెట్రిక్ లెన్సులుముఖ గుర్తింపు, అరచేతి ముద్రణ గుర్తింపు అలాగే వేలిముద్ర గుర్తింపు మరియు ఐరిస్ గుర్తింపు కోసం. ఉదాహరణకు CH3659A అనేది 1/1.8'' సెన్సార్‌ల కోసం రూపొందించబడిన 4k తక్కువ డిస్టార్షన్ లెన్స్. ఇది కేవలం 11.95mm TTLతో అన్ని గ్లాస్ మరియు కాంపాక్ట్ డిజైన్‌లను కలిగి ఉంది. ఇది 44 డిగ్రీల క్షితిజ సమాంతర వీక్షణను సంగ్రహిస్తుంది. ఈ లెన్స్ తాళపత్ర గుర్తింపుకు అనువైనది.