Біометрика - це вимірювання тіла та розрахунки, пов'язані з людськими характеристиками. Біометрична аутентифікація (або реалістична аутентифікація) використовується в інформатиці як форма ідентифікації та контролю доступу. Він також використовується для ідентифікації осіб у групах, які перебувають під наглядом.

Біометричні ідентифікатори - це відмінні, вимірювані характеристики, що використовуються для маркування та опису осіб. Біометричні ідентифікатори часто класифікуються як фізіологічні характеристики, пов'язані з формою тіла. Приклади включають, але не обмежуються цим відбитком пальців, пальмовими венами, розпізнаванням обличчя, ДНК, друком, геометрії рук, розпізнаванням райдужної оболонки, сітківкою та запахом/ароматом.

Технологія біометричної ідентифікації включає інформатику, оптику та акустику та інші фізичні науки, біологічні науки, біосенсори та принципи біостатистики, технології безпеки та технології штучного інтелекту та багато інших основних наук та інноваційних технологій додатків. Це повні мультидисциплінарні технічні рішення.

Останніми роками з розвитком штучного інтелекту технологія біометричної ідентифікації стала більш зрілою. В даний час технологія розпізнавання обличчя є найбільш репрезентативною з біометрії.

Розпізнавання обличчя

Процес розпізнавання обличчя включає збір обличчя, виявлення обличчя, видобуток обличчя та розпізнавання відповідності обличчя. Процес розпізнавання обличчя використовує різні технології, такі як алгоритм Adaboos, конволюційна нейронна мережа та векторна машина підтримки в машинному навчанні.

Процес розпізнавання обличчя

В даний час традиційні труднощі з розпізнаванням обличчя, включаючи обертання обличчя, оклюзію, подібність тощо. 2D обличчя, 3D-обличчя, мультиспектральне обличчя кожен режим має різні сценарії адаптації адаптації, ступінь безпеки даних та чутливість до конфіденційності тощо, а додавання глибокого вивчення великих даних робить алгоритм розпізнавання 3D обличчя, доповнює дефекти 2D-проекції, Він може швидко визначити особу людини, яка принесла певний прорив для застосування двовимірного розпізнавання обличчя.

У той же час, технологія біометричного виявлення в даний час використовується як ключова технологія для підвищення безпеки розпізнавання обличчя, яка може ефективно протистояти фальсифікаційному шахрайству, таким як фотографії, відео, 3D -моделі та протезні маски, і незалежно визначати ідентичність експлуатаційні користувачі. В даний час, при швидкому розвитку технології розпізнавання обличчя, багато інноваційних додатків, таких як розумні пристрої, онлайн -фінанси та платіж, стають все більш популярними, що приносить швидкість та зручність у житті та роботу кожного.

Розпізнавання долонь

Розпізнавання PalmPrint - це новий тип технології біометричного розпізнавання, яка використовує відбиток пальми людського тіла як цільову особливість, і збирає біологічну інформацію за допомогою багатоспектральної технології візуалізації. Розпізнавання мультиспектрального палиця може розглядатися як модель технології біометричного розпізнавання, яка поєднує в собі багатомодальність та безліч цільових особливостей. Ця нова технологія поєднує в собі три ідентифіковані особливості шкірного спектру, долоні та вен вен, щоб забезпечити більш рясну інформацію одночасно та збільшити розрізненість цільових особливостей.

Цього року технологія розпізнавання пальм Amazon, кодова назва Orville, розпочала тестування. Сканер вперше набуває набір інфрачервоних поляризованих оригінальних зображень, орієнтуючись на зовнішні особливості долоні, такі як лінії та складки; Знову придбавши другий набір поляризованих зображень, він зосереджується на структурі пальми та внутрішніх особливостях, таких як вени, кістки, м'які тканини тощо. Сирі зображення спочатку обробляються, щоб забезпечити набір зображень, що містять руки. Ці зображення добре освітлені у фокусі і показують долоню в певній орієнтації, у певній позі та позначені як ліва або права рука.

В даний час технологія розпізнавання Palmprint Amazon може перевірити особисту ідентичність та повну оплату лише в 300 мілісекундах, і не вимагає від користувачів покласти руки на скануючий пристрій, просто хвиля та сканування без контактів. Швидкість відмови цієї технології становить приблизно 0,0001%. У той же час, розпізнавання палець - це подвійна перевірка на початковому етапі - вперше для отримання зовнішніх характеристик та вдруге для отримання внутрішніх організаційних характеристик. Порівняно з іншими біометричними технологіями з точки зору безпеки, вдосконалено.

Окрім вищезазначених біометричних особливостей, технологія розпізнавання IRIS також популяризовується. Коефіцієнт помилкового розпізнавання розпізнавання райдужної оболонки становить як 1/1000000. В основному він використовує характеристики інваріантності життя Ірису та різниці для виявлення ідентичностей.

В даний час консенсус у цій галузі полягає в тому, що визнання єдиної модальності має вузькі місця як в ефективності визнання, так і для безпеки, а мультимодальний синтез-це важливий прорив у розпізнаванні обличчя та навіть біометричного розпізнавання-не лише через мультифакторний шлях Для покращення точності визнання також може покращити адаптованість сцени та безпеку конфіденційності біометричної технології певною мірою. Порівняно з традиційним алгоритмом одномодового режиму, він може краще відповідати рівню помилкового визнання на фінансовому рівні (настільки ж, як кожен десяти мільйонів), що також є основною тенденцією розвитку біометричної ідентифікації.

Мультимодальна біометрична система

Мультимодальні біометричні системи використовують кілька датчиків або біометрики для подолання обмежень унімодальних біометричних систем. Для екземплярів системи розпізнавання IRIS можуть бути порушені шляхом старіння ірисів та електронного розпізнавання відбитків відбитків можуть бути погіршені зношеними або скороченими відбитками пальців. Хоча унімодальні біометричні системи обмежені цілісністю їх ідентифікатора, навряд чи декілька одномодальних систем будуть страждати від однакових обмежень. Мультимодальні біометричні системи можуть отримати набори інформації з одного і того ж маркера (тобто декілька зображень райдужної оболонки або сканування одного і того ж пальця) або інформації з різних біометричних даних (вимагаючи сканування відбитків пальців та, використовуючи розпізнавання голосу, розмовний пароль).

Мультимодальні біометричні системи можуть злити ці унімодальні системи послідовно, одночасно, їх комбінації або послідовно, які відносяться до послідовних, паралельних, ієрархічних та серійних режимів інтеграції відповідно.

CHANCCTVрозробив серіюбіометричні лінзиДля розпізнавання обличчя, розпізнавання Palmprint, а також ідентифікація відбитків пальців та ідентифікація райдужної оболонки. Наприклад, CH3659A - це лінза з низьким спотворенням 4K, яка була розроблена для датчиків 1/1,8 ''. Він оснащений усіма скляними та компактними конструкціями лише з 11,95 мм TTL. Він фіксує 44 градуси горизонтального поля зору. Цей об'єктив ідеально підходить для розпізнавання пальців.