Sinh trắc học là các phép đo cơ thể và tính toán liên quan đến đặc điểm của con người. Xác thực sinh trắc học (hoặc xác thực thực tế) được sử dụng trong khoa học máy tính như một hình thức nhận dạng và kiểm soát truy cập. Nó cũng được sử dụng để xác định các cá nhân trong các nhóm đang được giám sát.

Định danh sinh trắc học là các đặc điểm đặc biệt, có thể đo lường được sử dụng để dán nhãn và mô tả các cá nhân. Các định danh sinh trắc học thường được phân loại là các đặc điểm sinh lý có liên quan đến hình dạng của cơ thể. Các ví dụ bao gồm, nhưng không giới hạn ở dấu vân tay, tĩnh mạch cọ, nhận dạng khuôn mặt, DNA, in lòng bàn tay, hình học tay, nhận dạng mống mắt, võng mạc và mùi/mùi hương.

Công nghệ nhận dạng sinh trắc học liên quan đến khoa học máy tính, quang học và âm học và các ngành khoa học vật lý khác, khoa học sinh học, sinh học và nguyên tắc sinh học, công nghệ bảo mật và công nghệ trí tuệ nhân tạo và nhiều khoa học cơ bản và công nghệ ứng dụng sáng tạo khác. Nó là một giải pháp kỹ thuật đa ngành hoàn chỉnh.

Trong những năm gần đây, với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, công nghệ nhận dạng sinh trắc học đã trở nên trưởng thành hơn. Hiện tại, công nghệ nhận dạng khuôn mặt là đại diện nhất của sinh trắc học.

Nhận dạng khuôn mặt

Quá trình nhận dạng khuôn mặt bao gồm thu thập khuôn mặt, phát hiện khuôn mặt, trích xuất tính năng mặt và nhận dạng phù hợp với khuôn mặt. Quá trình nhận dạng khuôn mặt sử dụng các công nghệ khác nhau như thuật toán ADABOOS, mạng thần kinh tích chập và máy vector hỗ trợ trong học máy.

Quá trình nhận dạng khuôn mặt

Hiện tại, những khó khăn nhận dạng khuôn mặt truyền thống bao gồm xoay mặt, tắc, sự tương đồng, v.v ... đã được cải thiện đáng kể, giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của nhận dạng khuôn mặt. Khuôn mặt 2D, mặt 3D, mặt đa phổ Mỗi chế độ có các kịch bản thích ứng thu nhận khác nhau, mức độ bảo mật dữ liệu và độ nhạy quyền riêng tư, v.v., và việc bổ sung sâu sắc dữ liệu lớn làm cho thuật toán nhận dạng mặt 3D bổ sung cho các khiếm khuyết của 2D, Nó có thể nhanh chóng xác định danh tính của một người, đã mang lại một bước đột phá nhất định cho việc áp dụng nhận dạng khuôn mặt hai chiều.

Đồng thời, công nghệ phát hiện sinh trắc học hiện đang được sử dụng như một công nghệ chính để cải thiện tính bảo mật nhận dạng khuôn mặt, có thể chống lại sự gian lận giả mạo như hình ảnh, video, mô hình 3D và mặt nạ giả và xác định độc lập danh tính của Người dùng điều hành. Hiện tại, với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ nhận dạng khuôn mặt, nhiều ứng dụng sáng tạo như thiết bị thông minh, tài chính trực tuyến và thanh toán khuôn mặt ngày càng trở nên phổ biến, mang lại tốc độ và sự tiện lợi cho cuộc sống và công việc của mọi người.

Công nhận palmprint

Nhận dạng palmprint là một loại công nghệ nhận dạng sinh trắc học mới, sử dụng dấu hiệu của cơ thể con người làm tính năng mục tiêu và thu thập thông tin sinh học thông qua công nghệ hình ảnh đa phương. Nhận dạng đa phổ có thể được coi là một mô hình công nghệ nhận dạng sinh trắc học kết hợp đa phương thức và nhiều tính năng mục tiêu. Công nghệ mới này kết hợp ba tính năng nhận dạng của phổ da, in cọ và tĩnh mạch để cung cấp thông tin phong phú hơn cùng một lúc và tăng khả năng phân biệt các tính năng mục tiêu.

Năm nay, Công nghệ nhận dạng Palm của Amazon, ORVILLE có tên mã, đã bắt đầu thử nghiệm. Máy quét trước tiên có được một tập hợp các hình ảnh gốc phân cực hồng ngoại, tập trung vào các tính năng bên ngoài của lòng bàn tay, chẳng hạn như các đường và nếp gấp; Khi có được bộ hình ảnh phân cực thứ hai một lần nữa, nó tập trung vào cấu trúc lòng bàn tay và các đặc điểm bên trong, chẳng hạn như tĩnh mạch, xương, mô mềm, v.v ... Các hình ảnh thô ban đầu được xử lý để cung cấp một bộ hình ảnh chứa tay. Những hình ảnh này được chiếu sáng tốt, tập trung và hiển thị lòng bàn tay theo một định hướng cụ thể, trong một tư thế cụ thể, và được dán nhãn là thuận tay trái hoặc phải.

Hiện tại, công nghệ nhận dạng PalmPrint của Amazon có thể xác minh danh tính cá nhân và thanh toán hoàn chỉnh chỉ trong 300 mili giây và không yêu cầu người dùng đặt tay vào thiết bị quét, chỉ cần sóng và quét mà không cần liên lạc. Tỷ lệ thất bại của công nghệ này là khoảng 0,0001%. Đồng thời, nhận dạng palmprint là một xác minh kép trong giai đoạn ban đầu - lần đầu tiên để có được các đặc điểm bên ngoài và lần thứ hai để có được các đặc điểm tổ chức nội bộ. So với các công nghệ sinh trắc học khác về bảo mật, được cải thiện.

Ngoài các tính năng sinh trắc học ở trên, công nghệ nhận dạng IRIS cũng đang được phổ biến. Tỷ lệ nhận biết sai của nhận dạng IRIS thấp tới 1/1000000. Nó chủ yếu sử dụng các đặc điểm của sự bất biến và sự khác biệt của Iris để xác định danh tính.

Hiện tại, sự đồng thuận trong ngành là sự công nhận của một phương thức duy nhất có tắc nghẽn trong cả hiệu suất và bảo mật nhận dạng, và phản ứng tổng hợp đa phương thức là một bước đột phá quan trọng trong nhận dạng khuôn mặt và thậm chí nhận dạng sinh trắc học không chỉ thông qua nhiều yếu tố Để cải thiện độ chính xác nhận biết cũng có thể cải thiện khả năng thích ứng và bảo mật quyền riêng tư của công nghệ sinh trắc học ở một mức độ nhất định. So với thuật toán một chế độ đơn truyền thống, nó có thể đáp ứng tỷ lệ nhận dạng sai cấp độ tài chính tốt hơn (thấp như một phần mười), đây cũng là xu hướng chính của sự phát triển nhận dạng sinh trắc học.

Hệ thống sinh trắc học đa phương thức

Hệ thống sinh trắc học đa phương thức sử dụng nhiều cảm biến hoặc sinh trắc học để khắc phục những hạn chế của các hệ sinh trắc học đơn phương. Ví dụ, các hệ thống nhận dạng iris có thể bị xâm phạm bởi tròng mắt lão hóa và nhận dạng dấu vân tay điện tử có thể bị xấu đi bằng cách bị mòn hoặc cắt dấu vân tay. Mặc dù các hệ thống sinh trắc học đơn phương bị giới hạn bởi tính toàn vẹn của định danh của chúng, nhưng không chắc là một số hệ thống đơn phương sẽ bị giới hạn giống hệt nhau. Các hệ thống sinh trắc học đa phương thức có thể thu được các bộ thông tin từ cùng một điểm đánh dấu (nghĩa là, nhiều hình ảnh của mống mắt hoặc quét cùng một ngón tay) hoặc thông tin từ các sinh trắc học khác nhau (yêu cầu quét dấu vân tay và sử dụng nhận dạng giọng nói, mật mã nói).

Các hệ thống sinh trắc học đa phương thức có thể hợp nhất các hệ thống đơn phương này một cách tuần tự, đồng thời, một sự kết hợp của chúng hoặc nối tiếp, đề cập đến các chế độ tích hợp tuần tự, song song, phân cấp và nối tiếp, tương ứng.

Chancctvđã phát triển một loạt cácỐng kính sinh trắc họcĐể nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng palmprint cũng như nhận dạng dấu vân tay và nhận dạng mống mắt. Nó có tất cả các thiết kế thủy tinh và nhỏ gọn chỉ với 11,95mm TTL. Nó ghi lại trường nhìn ngang 44 độ. Ống kính này là lý tưởng để nhận dạng palmprint.