Sinh trắc học là các phép đo và tính toán cơ thể 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 nhóm đang được giám sát.

Định danh sinh trắc học là các đặc điểm phân biệt, có thể đo lường được dùng để gắn nhãn và mô tả các cá nhân. Nhận dạng 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 lòng bàn tay, nhận dạng khuôn mặt, DNA, dấu vân tay, hình học bàn 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, cảm biến sinh học và nguyên tắc thống kê sinh học, công nghệ bảo mật và công nghệ trí tuệ nhân tạo cũng như nhiều ngành khoa học cơ bản và công nghệ ứng dụng đổi mới 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 nay, công nghệ nhận dạng khuôn mặt là đại diện tiêu biểu nhất cho sinh trắc học.

Nhận dạng khuôn mặt

Quá trình nhận dạng khuôn mặt bao gồm thu thập khuôn mặt, nhận diện khuôn mặt, trích xuất đặc điểm khuôn mặt và nhận dạng khớp khuôn mặt. Quá trình nhận dạng khuôn mặt sử dụng nhiều công nghệ khác nhau như thuật toán AdaBoos, mạng nơ ron tích chập và máy vectơ hỗ trợ trong học máy.

Quá trình nhận dạng khuôn mặt

Hiện nay, những khó khăn trong nhận dạng khuôn mặt truyền thống bao gồm xoay khuôn mặt, che khuất, tương tự, v.v. đã được cải thiện rất nhiều, giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của nhận dạng khuôn mặt. Khuôn mặt 2D, khuôn mặt 3D, khuôn 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 cảm về quyền riêng tư, v.v. và việc bổ sung khả năng học sâu của dữ liệu lớn khiến thuật toán nhận dạng khuôn mặt 3D bổ sung các khiếm khuyết của phép chiếu 2D, Nó có thể nhanh chóng xác định danh tính của một người, điều này đã mang lại bước đột phá nhất định cho ứng dụng nhận dạng khuôn mặt hai chiều.

Đồng thời, công nghệ phát hiện sinh trắc học hiện đang được sử dụng làm công nghệ chủ chốt để cải thiện tính bảo mật của nhận dạng khuôn mặt, có thể chống lại gian lận giả mạo như ảnh, video, mô hình 3D và mặt nạ giả một cách hiệu quả và xác định độc lập danh tính của người dùng vận hành. Hiện nay, với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ nhận diện khuôn mặt, nhiều ứng dụng tiên tiến như thiết bị thông minh, tài chính trực tuyến, 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.

Nhận dạng dấu tay

Nhận dạng lòng bàn tay là một loại công nghệ nhận dạng sinh trắc học mới, sử dụng dấu vân tay của cơ thể con người làm đặc điểm mục tiêu và thu thập thông tin sinh học thông qua công nghệ hình ảnh đa phổ. Nhận dạng dấu tay đa phổ có thể được coi là 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 đặc điểm có thể nhận dạng của quang phổ da, dấu vân tay và tĩnh mạch để cung cấp nhiều thông tin hơn cùng một lúc và tăng khả năng phân biệt các đặc điểm mục tiêu.

Năm nay, công nghệ nhận dạng lòng bàn tay của Amazon, có tên mã là Orville, đã bắt đầu thử nghiệm. Trước tiên, máy quét thu được một bộ ảnh gốc phân cực hồng ngoại, tập trung vào các đặc điểm bên ngoài của lòng bàn tay, chẳng hạn như các đường và nếp gấp; Khi thu lại bộ hình ảnh phân cực thứ hai, 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 có chứa bàn tay. Những hình ảnh này được chiếu sáng tốt, đúng tiêu điểm và hiển thị lòng bàn tay theo một hướng cụ thể, trong một tư thế cụ thể và được gắn nhãn là thuận tay trái hoặc tay phải.

Hiện tại, công nghệ nhận dạng vân tay của Amazon có thể xác minh danh tính cá nhân và hoàn tất thanh toán chỉ trong 300 mili giây, đồng thời không yêu cầu người dùng đặt tay lên thiết bị quét mà chỉ cần vẫy tay và quét mà không cần tiếp xúc. Tỷ lệ thất bại của công nghệ này là khoảng 0,0001%. Đồng thời, nhận dạng dấu tay là một quá trình xác minh kép ở giai đoạn đầu - lần đầu tiên để có được các đặc điểm bên ngoài và lần thứ hai để có được các đặc điểm bên trong tổ chức. So với các công nghệ sinh trắc học khác về mặt bảo mật, được cải thiện.

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

Hiện tại, sự đồng thuận trong ngành là việc nhận dạng một phương thức duy nhất có những hạn chế về cả hiệu suất nhận dạng và bảo mật, và sự kết hợp đa phương thức là một bước đột phá quan trọng trong nhận dạng khuôn mặt và thậm chí cả nhận dạng sinh trắc học—không chỉ thông qua đa yếu tố. để cải thiện độ chính xác nhận dạng cũng có thể cải thiện khả năng thích ứng hiện trường 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 truyền thống, nó có thể đáp ứng tốt hơn tỷ lệ nhận dạng sai ở cấp độ tài chính (thấp đến một phần mười triệu), 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 hệ thống sinh trắc học đơn phương thức. Ví dụ: hệ thống nhận dạng mống mắt có thể bị tổn hại do mống mắt bị lão hóa và nhận dạng vân tay điện tử có thể trở nên tồi tệ hơn do dấu vân tay bị mòn hoặc bị cắt. Mặc dù các hệ thống sinh trắc học đơn phương thức bị giới hạn bởi tính toàn vẹn của mã định danh của chúng, nhưng không chắc rằng một số hệ thống sinh trắc học đơn phương thức sẽ gặp phải những hạn chế giống hệt nhau. 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 thức này một cách tuần tự, đồng thời, sự kết hợp của chúng hoặc nối tiếp, tương ứng với các chế độ tích hợp tuần tự, song song, phân cấp và nối tiếp.

CHANCCTVđã phát triển một loạtống kính sinh trắc họcđể nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng dấu tay cũng như nhận dạng dấu vân tay và nhận dạng mống mắt. Ví dụ: CH3659A là ống kính có độ biến dạng thấp 4k được thiết kế cho cảm biến 1/1.8''. Nó có tất cả các thiết kế bằng kính và nhỏ gọn với TTL chỉ 11,95mm. Nó chụp trường nhìn ngang 44 độ. Ống kính này lý tưởng cho việc nhận dạng dấu tay.