Sinh trắc học là các phép đo và tính toán liên quan đến đặc điểm cơ thể con người. Xác thực sinh trắc học (hay 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.

Các đặc điểm sinh trắc học là những đặc trưng riêng biệt, có thể đo lường được, được sử dụng để nhận dạng và mô tả cá nhân. Các đặc điểm sinh trắc học thường được phân loại là các đặc điểm sinh lý liên quan đến hình dạng cơ thể. Ví dụ bao gồm, nhưng không giới hạn ở: dấu vân tay, tĩnh mạch lòng bàn tay, nhận dạng khuôn mặt, ADN, dấu lòng bàn tay, hình dạng bàn tay, nhận dạng mống mắt, võng mạc và mùi/hương thơm.

Công nghệ nhận dạng sinh trắc học bao gồm khoa học máy tính, quang học và âm học cùng các ngành khoa học vật lý khác, khoa học sinh học, các nguyên tắc cảm biến sinh học và thống kê sinh học, công nghệ an ninh, công nghệ trí tuệ nhân tạo và nhiều ngành khoa học cơ bản khác cũng như các công nghệ ứng dụng tiên tiến. Đó 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 hoàn thiện hơn. Hiện nay, công nghệ nhận diện khuôn mặt là công nghệ sinh trắc học tiêu biểu nhất.

Nhận diện khuôn mặt

Quá trình nhận diện khuôn mặt bao gồm thu thập khuôn mặt, phát hiện khuôn mặt, trích xuất đặc điểm khuôn mặt và nhận dạng đối sánh khuôn mặt. Quá trình nhận diện 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 truyền thống trong nhận dạng khuôn mặt, bao gồm xoay khuôn mặt, che khuất, sự tương đồng, v.v., đã được cải thiện đáng kể, giúp nâng cao độ chính xác của nhận dạng khuôn mặt. Khuôn mặt 2D, khuôn mặt 3D, khuôn mặt đa phổ, mỗi chế độ đều có các kịch bản thích ứng thu thập khác nhau, mức độ bảo mật dữ liệu và độ nhạy cảm về quyền riêng tư khác nhau, và việc bổ sung học sâu trên dữ liệu lớn giúp thuật toán nhận dạng khuôn mặt 3D khắc phục nhược điểm của phép chiếu 2D, có thể nhanh chóng xác định danh tính của một người, mang lại bước đột phá nhất định cho ứng dụng nhận dạng khuôn mặt hai chiều.

Đồng thời, công nghệ nhận diện sinh trắc học hiện đang được sử dụng như một công nghệ chủ chốt để nâng cao tính bảo mật của nhận diện khuôn mặt, có thể chống lại hiệu quả các hành vi làm giả như ảnh, video, mô hình 3D và mặt nạ giả, đồng thời tự động xác định danh tính của người dùng. Hiện nay, với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ nhận diện khuôn mặt, nhiều ứng dụng sáng tạo như thiết bị thông minh, tài chính trực tuyến và thanh toán bằng 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 vân tay

Nhận dạng vân tay lòng bàn tay là một loại công nghệ nhận dạng sinh trắc học mới, sử dụng vân tay lòng bàn tay của cơ thể người làm đặc điểm mục tiêu và thu thập thông tin sinh học thông qua công nghệ hình ảnh đa phổ. Nhận dạng vân tay lòng bàn tay đa phổ có thể được coi là mô hình công nghệ nhận dạng sinh trắc học kết hợp nhiều phương thức và nhiều đặc điểm mục tiêu. Công nghệ mới này kết hợp ba đặc điểm có thể nhận dạng được là quang phổ da, vân tay lòng bàn tay và mạch máu 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 được thử nghiệm. Máy quét đầu tiên thu thập 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 chỉ và nếp gấp; khi thu thập bộ ảnh phân cực thứ hai một lần nữa, nó tập trung vào cấu trúc và các đặc điểm bên trong của lòng bàn tay, 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 bàn tay. Những hình ảnh này được chiếu sáng tốt, lấy nét rõ ràng và hiển thị lòng bàn tay ở một hướng cụ thể, ở một tư thế cụ thể, và được dán nhãn là thuận tay trái hoặc thuận tay phải.

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

Bên cạnh các đặc điểm sinh trắc học nêu trên, công nghệ nhận dạng mống mắt cũng đang được phổ biến rộng rãi. Tỷ lệ nhận dạng sai của nhận dạng mống mắt thấp đến mức 1/1000000. Công nghệ này chủ yếu sử dụng đặc điểm không thay đổi và khác biệt của mống mắt trong suốt vòng đời để xác định danh tính.

Hiện nay, sự đồng thuận trong ngành là việc nhận dạng bằng một phương thức duy nhất gặp phải những hạn chế về cả hiệu suất nhận dạng và bảo mật, và việc 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 phương pháp đa yếu tố để cải thiện độ chính xác nhận dạng mà còn có thể nâng cao khả năng thích ứng với bối cảnh và bảo mật quyền riêng tư của công nghệ sinh trắc học ở một mức độ nhất định. So với thuật toán đơn phương thức truyền thống, nó có thể đáp ứng tốt hơn tỷ lệ nhận dạng sai ở mức độ tài chính (thấp đến 1 trên 10 triệu), đây cũng là xu hướng chính của sự phát triển của 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 dữ liệu 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 ảnh hưởng bởi mống mắt lão hóa và nhận dạng vân tay điện tử có thể bị suy giảm do vân tay bị mòn hoặc bị cắt. Mặc dù hệ thống sinh trắc học đơn phương thức bị hạn chế bởi tính toàn vẹn của dữ liệu nhận dạng, nhưng khó có khả năng nhiều hệ thống đơn phương thức cùng gặp phải những hạn chế giống nhau. Hệ thống sinh trắc học đa phương thức có thể thu thập tập hợp thông tin từ cùng một dấu hiệu (ví dụ: nhiều hình ảnh của mống mắt hoặc quét cùng một ngón tay) hoặc thông tin từ các dữ liệu sinh trắc học khác nhau (yêu cầu quét vân tay và, sử dụng nhận dạng giọng nói, mật mã được nói ra).

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

CHANCCTVđã phát triển một loạt cáckính sinh trắc họcDùng cho nhận diện khuôn mặt, nhận diện vân tay lòng bàn tay cũng như nhận diện vân tay và nhận diện mống mắt. Ví dụ, CH3659A là ống kính 4K độ méo thấp được thiết kế cho cảm biến 1/1.8''. Nó có thiết kế hoàn toàn bằng thủy tinh và nhỏ gọn với tiêu cự TTL chỉ 11,95mm. Nó thu được trường nhìn ngang 44 độ. Ống kính này lý tưởng cho nhận diện vân tay lòng bàn tay.