Біометрія – це вимірювання тіла та розрахунки, пов’язані з характеристиками людини. Біометрична автентифікація (або реалістична автентифікація) 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, які використовуються для позначення та опису осіб. Біометричні ідентифікатори часто відносять до категорії фізіологічних характеристик, які пов’язані з формою тіла. Приклади включають, але не обмежуються цим, відбиток пальця, вени долоні, розпізнавання обличчя, ДНК, відбиток долоні, геометрію руки, розпізнавання райдужної оболонки ока, сітківку ока та запах/запах.

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 фундаментальних наук та інноваційних прикладних технологій. Це комплексні багатопрофільні технічні рішення.

В останні роки з розвитком штучного інтелекту технологія біометричної ідентифікації стала більш зрілою. На даний момент технологія розпізнавання обличчя є найбільш типовою для біометрії.

Розпізнавання обличчя

Процес розпізнавання облич включає збирання облич, розпізнавання облич, виділення ознак обличчя та розпізнавання зіставлення облич. Процес розпізнавання обличчя використовує різні технології, такі як алгоритм AdaBoos, згорточна нейронна мережа та опорна векторна машина в машинному навчанні.

Процес розпізнавання обличчя

Наразі традиційні труднощі розпізнавання обличчя, включаючи обертання обличчя, оклюзію, схожість тощо, значно покращено, що значно підвищує точність розпізнавання обличчя. 2D-обличчя, 3D-обличчя, багатоспектральне обличчя Кожен режим має різні сценарії адаптації отримання даних, ступінь безпеки даних і чутливість конфіденційності тощо, а додавання глибокого вивчення великих даних дозволяє алгоритму 3D-розпізнавання обличчя доповнювати недоліки 2D-проекції, Він може швидко ідентифікувати особу людини, що стало певним проривом для застосування двовимірного розпізнавання обличчя.

У той же час технологія біометричного виявлення наразі використовується як ключова технологія для підвищення безпеки розпізнавання обличчя, яка може ефективно протистояти підробкам, таким як фотографії, відео, 3D-моделі та протези, і самостійно визначати особу діючі користувачі. Зараз із швидким розвитком технології розпізнавання обличчя багато інноваційних програм, таких як інтелектуальні пристрої, онлайн-фінанси та оплата обличчям, стають все більш популярними, приносячи швидкість і зручність у життя та роботу кожного.

Розпізнавання відбитків долонь

Розпізнавання відбитків долонь – це новий тип біометричної технології розпізнавання, яка використовує відбиток долоні людського тіла як цільову функцію та збирає біологічну інформацію за допомогою технології мультиспектрального зображення. Багатоспектральне розпізнавання відбитків долонь можна розглядати як модель біометричної технології розпізнавання, яка поєднує мультимодальність і кілька цільових функцій. Ця нова технологія поєднує в собі три ідентифіковані ознаки: спектр шкіри, відбиток долоні та вени, щоб одночасно надавати більш повну інформацію та покращувати розрізнення цільових функцій.

Цього року почалося тестування технології розпізнавання долоні від Amazon під кодовою назвою Orville. Сканер спочатку отримує набір інфрачервоних поляризованих оригінальних зображень, фокусуючись на зовнішніх деталях долоні, таких як лінії та складки; при повторному отриманні другого набору поляризованих зображень фокусується на структурі долоні та внутрішніх особливостях, таких як вени, кістки, м’які тканини тощо. Необроблені зображення спочатку обробляються, щоб отримати набір зображень, що містять руки. Ці зображення добре освітлені, у фокусі, на них показано долоню в певній орієнтації, у певній позі та позначено як лівша чи правша.

Наразі технологія розпізнавання відбитків долонь Amazon може підтвердити особисту особу та завершити оплату лише за 300 мілісекунд, і не вимагає від користувачів класти руки на скануючий пристрій, просто помахайте рукою та скануйте безконтактно. Відсоток відмов цієї технології становить близько 0,0001%. При цьому розпізнавання відбитка долоні є подвійною перевіркою на початковому етапі – перший раз для отримання зовнішніх характеристик, а другий раз для отримання внутрішніх організаційних характеристик. Порівняно з іншими біометричними технологіями з точки зору безпеки, покращено.

Крім перерахованих вище біометричних характеристик, також популяризується технологія розпізнавання райдужної оболонки ока. Рівень помилкового розпізнавання райдужної оболонки ока становить лише 1/1000000. Він в основному використовує характеристики життєвої інваріантності та відмінності райдужної оболонки для ідентифікації ідентичності.

Наразі в галузі консенсус полягає в тому, що розпізнавання однієї модальності має вузькі місця як у продуктивності розпізнавання, так і в безпеці, а мультимодальне злиття є важливим проривом у розпізнаванні обличчя та навіть біометричному розпізнаванні — не лише через багатофакторне Шлях покращити точність розпізнавання також може певною мірою покращити адаптивність сцени та захист конфіденційності біометричної технології. Порівняно з традиційним одномодовим алгоритмом, він може краще відповідати фінансовому рівню хибного розпізнавання (один із десяти мільйонів), що також є основною тенденцією розвитку біометричної ідентифікації.

Мультимодальна біометрична система

Мультимодальні біометричні системи використовують кілька датчиків або біометричних даних, щоб подолати обмеження унімодальних біометричних систем. Наприклад, системи розпізнавання райдужної оболонки ока можуть бути порушені через старіння райдужної оболонки ока, а розпізнавання електронних відбитків пальців може погіршитися через зношені або порізані відбитки пальців. У той час як унімодальні біометричні системи обмежені цілісністю свого ідентифікатора, малоймовірно, що кілька унімодальних систем страждатимуть від однакових обмежень. Мультимодальні біометричні системи можуть отримувати набори інформації з одного маркера (наприклад, кілька зображень райдужної оболонки ока або сканування одного пальця) або інформацію з різних біометричних даних (вимагаючи сканування відбитків пальців і, використовуючи розпізнавання голосу, промовлений пароль).

Мультимодальні біометричні системи можуть об’єднувати ці унімодальні системи послідовно, одночасно, їх комбінацію або послідовно, що стосується режимів послідовної, паралельної, ієрархічної та послідовної інтеграції, відповідно.

CHANCCTVрозробив серіюбіометричні лінзидля розпізнавання обличчя, розпізнавання відбитків долонь, а також ідентифікації за відбитками пальців і ідентифікації райдужної оболонки ока. Наприклад, CH3659A — це об’єктив 4k із низьким спотворенням, розроблений для датчиків 1/1,8 дюйма. Він має всі скляні та компактні конструкції з TTL лише 11,95 мм. Він захоплює 44 градуси горизонтального поля зору. Цей об’єктив ідеально підходить для розпізнавання відбитків долоні.