Біометрія – це виміри тіла та розрахунки, пов’язані з людськими характеристиками. Біометрична автентифікація (або реалістична автентифікація) використовується в інформатиці як форма ідентифікації та контролю доступу. Вона також використовується для ідентифікації осіб у групах, які перебувають під спостереженням.

Біометричні ідентифікатори – це відмінні, вимірювані характеристики, що використовуються для позначення та опису осіб. Біометричні ідентифікатори часто класифікуються як фізіологічні характеристики, пов'язані з формою тіла. Приклади включають, але не обмежуються, відбитки пальців, вени на долоні, розпізнавання обличчя, ДНК, відбиток долоні, геометрію руки, розпізнавання райдужної оболонки ока, сітківку та запах/аромат.

Технологія біометричної ідентифікації охоплює інформатику, оптику та акустику, а також інші фізичні науки, біологічні науки, біосенсорику та принципи біостатистики, технології безпеки, технології штучного інтелекту та багато інших фундаментальних наук та інноваційних прикладних технологій. Це комплексні міждисциплінарні технічні рішення.

В останні роки, з розвитком штучного інтелекту, технологія біометричної ідентифікації стала більш зрілою. Наразі технологія розпізнавання облич є найбільш репрезентативним видом біометрії.

Розпізнавання обличчя

Процес розпізнавання облич включає збір даних про обличчя, виявлення облич, вилучення ознак обличчя та розпізнавання за зіставленням облич. Процес розпізнавання облич використовує різні технології, такі як алгоритм AdaBoos, згорткову нейронну мережу та метод опорних векторів у машинному навчанні.

Процес розпізнавання обличчя

Наразі традиційні труднощі розпізнавання облич, включаючи обертання обличчя, оклюзію, подібність тощо, були значно покращені, що значно підвищує точність розпізнавання облич. 2D обличчя, 3D обличчя, багатоспектральне обличчя. Кожен режим має різні сценарії адаптації захоплення, ступінь безпеки даних та чутливість конфіденційності тощо, а додавання глибокого навчання великих даних дозволяє алгоритму 3D-розпізнавання облич доповнити недоліки 2D-проекції. Він може швидко ідентифікувати особу людини, що призвело до певного прориву у застосуванні двовимірного розпізнавання облич.

Водночас, технологія біометричного виявлення наразі використовується як ключова технологія для підвищення безпеки розпізнавання облич, яка може ефективно протистояти шахрайству з підробкою, такою як фотографії, відео, 3D-моделі та протези масок, а також самостійно визначати особу користувачів. Наразі, завдяки швидкому розвитку технології розпізнавання облич, багато інноваційних програм, таких як смарт-пристрої, онлайн-фінанси та оплата обличчям, стають дедалі популярнішими, приносячи швидкість та зручність у життя та роботу кожного.

Розпізнавання відбитків долонь

Розпізнавання відбитків долонь – це новий тип технології біометричного розпізнавання, яка використовує відбиток долоні людського тіла як цільову ознаку та збирає біологічну інформацію за допомогою технології мультиспектральної візуалізації. Мультиспектральне розпізнавання відбитків долонь можна розглядати як модель технології біометричного розпізнавання, яка поєднує мультимодальність та численні цільові ознаки. Ця нова технологія поєднує три ідентифіковані ознаки: спектр шкіри, відбиток долоні та вени, щоб надати більше інформації одночасно та підвищити розрізнюваність цільових ознак.

Цього року розпочалося тестування технології розпізнавання долонь від Amazon під кодовою назвою Orville. Спочатку сканер отримує набір інфрачервоних поляризованих оригінальних зображень, фокусуючись на зовнішніх особливостях долоні, таких як лінії та складки; під час отримання другого набору поляризованих зображень він знову 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 та показують долоню в певній орієнтації, у певній позі, а також позначені як лівша чи правша.

Наразі технологія розпізнавання відбитків долонь від Amazon може перевірити особу та завершити оплату лише за 300 мілісекунд, і не вимагає від користувачів докладання рук до скануючого пристрою, достатньо лише помахати рукою та сканувати безконтактно. Коефіцієнт збоїв цієї технології становить близько 0,0001%. Водночас, розпізнавання відбитків долонь на початковому етапі є подвійною перевіркою – перший раз для отримання зовнішніх характеристик, а другий раз для отримання внутрішніх характеристик організації. Порівняно з іншими біометричними технологіями, вона покращена з точки зору безпеки.

Окрім вищезазначених біометричних ознак, технологія розпізнавання райдужної оболонки ока також набуває популярності. Коефіцієнт помилкового розпізнавання за допомогою розпізнавання райдужної оболонки ока становить лише 1/1000000. Вона в основному використовує характеристики незмінності життя райдужної оболонки ока та її відмінності для ідентифікації особистостей.

Наразі в галузі існує консенсус щодо того, що розпізнавання одного способу має вузькі місця як у продуктивності, так і в безпеці, а мультимодальне об'єднання є важливим проривом у розпізнаванні облич і навіть біометричному розпізнаванні — не лише завдяки багатофакторному методу. Покращення точності розпізнавання також може певною мірою покращити адаптивність сцени та безпеку конфіденційності біометричних технологій. Порівняно з традиційним одномодовим алгоритмом, він може краще відповідати фінансовому показнику хибного розпізнавання (до одного на десять мільйонів), що також є основною тенденцією розвитку біометричної ідентифікації.

Мультимодальна біометрична система

Мультимодальні біометричні системи використовують кілька датчиків або біометричних даних для подолання обмежень унімодальних біометричних систем. Наприклад, системи розпізнавання райдужної оболонки ока можуть бути скомпрометовані старінням райдужних оболонок ока, а електронне розпізнавання відбитків пальців може бути погіршене зношеними або порізаними відбитками пальців. Хоча унімодальні біометричні системи обмежені цілісністю свого ідентифікатора, малоймовірно, що кілька унімодальних систем будуть мати однакові обмеження. Мультимодальні біометричні системи можуть отримувати набори інформації з одного й того ж маркера (тобто кілька зображень райдужної оболонки ока або скани одного пальця) або інформацію з різних біометричних даних (що вимагає сканування відбитків пальців та, за допомогою розпізнавання голосу, введення мовного пароля).

Мультимодальні біометричні системи можуть об'єднувати ці унімодальні системи послідовно, одночасно, їх комбінацією або послідовно, що стосується послідовного, паралельного, ієрархічного та серійного режимів інтеграції відповідно.

CHANCCTVрозробив серіюбіометричні лінзидля розпізнавання обличчя, розпізнавання відбитків долонь, а також розпізнавання відбитків пальців та розпізнавання райдужної оболонки ока. Наприклад, CH3659A – це об'єктив 4k з низьким рівнем спотворення, розроблений для сенсорів 1/1,8 дюйма. Він має повністю скляний та компактний дизайн з TTL лише 11,95 мм. Він захоплює горизонтальне поле зору 44 градуси. Цей об'єктив ідеально підходить для розпізнавання відбитків долонь.