Biometrie is liggaamsmetings en berekeninge wat verband hou met menslike eienskappe. Biometriese verifikasie (of realistiese verifikasie) word in rekenaarwetenskap gebruik as 'n vorm van identifikasie en toegangsbeheer. Dit word ook gebruik om individue in groepe wat onder toesig is, te identifiseer.

Biometriese identifiseerders is die onderskeidende, meetbare eienskappe wat gebruik word om individue te etiketteer en te beskryf. Biometriese identifiseerders word dikwels gekategoriseer as fisiologiese eienskappe wat verband hou met die vorm van die liggaam. Voorbeelde sluit in, maar is nie beperk tot, vingerafdruk, palmare, gesigsherkenning, DNS, palmafdruk, handgeometrie, irisherkenning, retina en reuk/geur nie.

Biometriese identifikasietegnologie behels rekenaarwetenskap, optika en akoestiek en ander fisiese wetenskappe, biologiese wetenskappe, biosensors en biostatistiekbeginsels, sekuriteitstegnologie, en kunsmatige intelligensietegnologie en baie ander basiese wetenskappe en innoverende toepassingstegnologieë. Dit is 'n volledige multidissiplinêre tegniese oplossing.

In onlangse jare, met die ontwikkeling van kunsmatige intelligensie, het biometriese identifikasietegnologie meer volwasse geword. Tans is gesigsherkenningstegnologie die mees verteenwoordigende van biometrie.

Gesigsherkenning

Die proses van gesigsherkenning sluit gesigversameling, gesigopsporing, gesigskenmerk-ekstraksie en gesigooreenstemmingsherkenning in. Die gesigsherkenningsproses gebruik verskeie tegnologieë soos die AdaBoos-algoritme, konvolusionele neurale netwerke en ondersteunende vektormasjiene in masjienleer.

Die proses van gesigsherkenning

Tans is die tradisionele gesigsherkenningsprobleme, insluitend gesigrotasie, okklusie, ooreenkoms, ens., aansienlik verbeter, wat die akkuraatheid van gesigsherkenning aansienlik verbeter. 2D-gesig, 3D-gesig, multispektrale gesig. Elke modus het verskillende verkrygingsaanpassingscenario's, datasekuriteitsgraad en privaatheidsensitiwiteit, ens., en die byvoeging van diep leer van groot data maak dat die 3D-gesigsherkenningsalgoritme die defekte van 2D-projeksie aanvul. Dit kan die identiteit van 'n persoon vinnig identifiseer, wat 'n sekere deurbraak vir die toepassing van tweedimensionele gesigsherkenning gebring het.

Terselfdertyd word die biometriese opsporingstegnologie tans gebruik as 'n sleuteltegnologie om die sekuriteit van gesigsherkenning te verbeter, wat effektief vervalsingsbedrog soos foto's, video's, 3D-modelle en prostetiese maskers kan weerstaan, en onafhanklik die identiteit van operasionele gebruikers kan bepaal. Tans, met die vinnige ontwikkeling van gesigsherkenningstegnologie, het baie innoverende toepassings soos slimtoestelle, aanlynfinansiering en gesigbetaling toenemend gewild geword, wat spoed en gerief na almal se lewe en werk bring.

Palmafdrukherkenning

Palmafdrukherkenning is 'n nuwe tipe biometriese herkenningstegnologie wat die palmafdruk van die menslike liggaam as die teikenkenmerk gebruik en biologiese inligting insamel deur middel van multispektrale beeldtegnologie. Multispektrale palmafdrukherkenning kan beskou word as 'n model van biometriese herkenningstegnologie wat multimodaliteit en veelvuldige teikenkenmerke kombineer. Hierdie nuwe tegnologie kombineer die drie identifiseerbare kenmerke van velspektrum, palmafdruk en aarare om meer oorvloedige inligting op een slag te verskaf en die onderskeibaarheid van teikenkenmerke te verhoog.

Vanjaar het Amazon se palmherkenningstegnologie, met die kodenaam Orville, met toetse begin. Die skandeerder verkry eers 'n stel infrarooi gepolariseerde oorspronklike beelde, wat fokus op die eksterne kenmerke van die palm, soos lyne en voue; wanneer die tweede stel gepolariseerde beelde weer verkry word, fokus dit op die palmstruktuur en interne kenmerke, soos are, bene, sagte weefsel, ens. Die rou beelde word aanvanklik verwerk om 'n stel beelde met hande te verskaf. Hierdie beelde is goed belig, in fokus, en wys die palm in 'n spesifieke oriëntasie, in 'n spesifieke houding, en gemerk as links- of regshandig.

Tans kan Amazon se handafdrukherkenningstegnologie persoonlike identiteit verifieer en betaling in slegs 300 millisekondes voltooi, en vereis nie dat gebruikers hul hande op die skandeertoestel sit nie, net waai en skandeer sonder kontak. Die mislukkingskoers van hierdie tegnologie is ongeveer 0.0001%. Terselfdertyd is die handafdrukherkenning 'n dubbele verifikasie in die aanvanklike stadium – die eerste keer om eksterne eienskappe te verkry, en die tweede keer om interne organisatoriese eienskappe te verkry. In vergelyking met ander biometriese tegnologieë, verbeter dit in terme van sekuriteit.

Benewens die bogenoemde biometriese kenmerke, word irisherkenningstegnologie ook gewild gemaak. Die vals herkenningskoers van irisherkenning is so laag as 1/1000000. Dit gebruik hoofsaaklik die eienskappe van irislewensonvariansie en -verskil om identiteite te identifiseer.

Tans is die konsensus in die bedryf dat die herkenning van 'n enkele modaliteit knelpunte het in beide herkenningsprestasie en sekuriteit, en multimodale samesmelting is 'n belangrike deurbraak in gesigsherkenning en selfs biometriese herkenning – nie net deur multifaktor nie. Die manier om die herkenningsakkuraatheid te verbeter, kan ook die toneelaanpasbaarheid en privaatheidsekuriteit van biometriese tegnologie tot 'n sekere mate verbeter. In vergelyking met die tradisionele enkelmodus-algoritme, kan dit beter voldoen aan die finansiële vlak van vals herkenningskoers (so laag as een uit tien miljoen), wat ook die hooftendens in die ontwikkeling van biometriese identifikasie is.

Multimodale biometriese stelsel

Multimodale biometriese stelsels gebruik verskeie sensors of biometrie om die beperkings van unimodale biometriese stelsels te oorkom. Iris-herkenningstelsels kan byvoorbeeld deur verouderende irisse in die gedrang kom en elektroniese vingerafdrukherkenning kan vererger word deur verslete of gesnyde vingerafdrukke. Terwyl unimodale biometriese stelsels beperk word deur die integriteit van hul identifiseerder, is dit onwaarskynlik dat verskeie unimodale stelsels aan identiese beperkings sal ly. Multimodale biometriese stelsels kan stelle inligting van dieselfde merker verkry (d.w.s. verskeie beelde van 'n iris of skanderings van dieselfde vinger) of inligting van verskillende biometrie (wat vingerafdrukskanderings en, met behulp van stemherkenning, 'n gesproke wagwoord vereis).

Multimodale biometriese stelsels kan hierdie unimodale stelsels opeenvolgend, gelyktydig, 'n kombinasie daarvan, of in serie saamsmelt, wat onderskeidelik verwys na opeenvolgende, parallelle, hiërargiese en seriële integrasiemodusse.

CHANCCTVhet 'n reeks ontwikkel vanbiometriese lensevir gesigsherkenning, palmafdrukherkenning sowel as vingerafdrukidentifikasie en iris-identifikasie. Byvoorbeeld, die CH3659A is 'n 4k lae-vervormingslens wat ontwerp is vir 1/1.8'' sensors. Dit beskik oor alle glas en kompakte ontwerpe met slegs 11.95 mm TTL. Dit vang 'n horisontale gesigsveld van 44 grade vas. Hierdie lens is ideaal vir palmafdrukherkenning.