Biometrik məlumatlar insan xüsusiyyətləri ilə əlaqəli bədən ölçmələri və hesablamalardır. Biometrik identifikasiya (və ya real identifikasiya) kompüter elmində identifikasiya və giriş nəzarəti forması kimi istifadə olunur. Həmçinin, müşahidə altında olan qruplardakı fərdləri müəyyən etmək üçün də istifadə olunur.

Biometrik identifikatorlar fərdləri etiketləmək və təsvir etmək üçün istifadə olunan fərqli, ölçülə bilən xüsusiyyətlərdir. Biometrik identifikatorlar çox vaxt bədənin forması ilə əlaqəli fizioloji xüsusiyyətlər kimi təsnif edilir. Nümunələrə barmaq izi, ovuc damarları, üz tanıma, DNT, ovuc izi, əl həndəsəsi, qüzehli qişanın tanıma, tor qişa və qoxu/ətir daxildir, lakin bunlarla məhdudlaşmır.

Biometrik identifikasiya texnologiyası kompüter elmləri, optika və akustika, digər fiziki elmlər, bioloji elmlər, biosensorlar və biostatistika prinsipləri, təhlükəsizlik texnologiyası, süni intellekt texnologiyası və bir çox digər əsas elmlər və innovativ tətbiq texnologiyalarını əhatə edir. Bu, tam çoxsahəli texniki həllərdir.

Son illərdə süni intellektin inkişafı ilə biometrik identifikasiya texnologiyası daha da inkişaf etmişdir. Hazırda üz tanıma texnologiyası biometrikliyin ən çox təmsil olunduğu texnologiyadır.

Üz tanıma

Üz tanıma prosesinə üzün toplanması, üz aşkarlanması, üz cizgilərinin çıxarılması və üz uyğunluğunun tanınması daxildir. Üz tanıma prosesi AdaBoos alqoritmi, konvolyusiya neyron şəbəkəsi və maşın öyrənməsində dəstək vektor maşını kimi müxtəlif texnologiyalardan istifadə edir.

Üz tanıma prosesi

Hazırda üzün fırlanması, okklüziya, oxşarlıq və s. daxil olmaqla ənənəvi üz tanıma çətinlikləri xeyli yaxşılaşdırılıb ki, bu da üz tanıma dəqiqliyini xeyli artırır. 2D üz, 3D üz, çoxspektrli üz Hər rejimin fərqli əldə etmə uyğunlaşma ssenariləri, məlumatların təhlükəsizliyi dərəcəsi və məxfilik həssaslığı və s. var və böyük məlumatların dərin öyrənilməsinin əlavə edilməsi 3D üz tanıma alqoritmini 2D proyeksiyasının qüsurlarını tamamlayır, insanın şəxsiyyətini tez bir zamanda müəyyən edə bilir ki, bu da ikiölçülü üz tanımanın tətbiqində müəyyən bir irəliləyiş gətirib.

Eyni zamanda, biometrik aşkarlama texnologiyası hazırda üz tanıma təhlükəsizliyini artırmaq üçün əsas texnologiya kimi istifadə olunur ki, bu da foto, video, 3D modellər və protez maskalar kimi saxtakarlığa qarşı effektiv şəkildə mübarizə apara və əməliyyat istifadəçilərinin şəxsiyyətini müstəqil şəkildə müəyyən edə bilər. Hazırda üz tanıma texnologiyasının sürətli inkişafı ilə ağıllı cihazlar, onlayn maliyyə və üz ödənişi kimi bir çox innovativ tətbiqlər getdikcə populyarlaşır və hər kəsin həyatına və işinə sürət və rahatlıq gətirir.

Əl izi tanıma

Əl izi tanıma, insan bədəninin əl izini hədəf xüsusiyyəti kimi istifadə edən və çoxspektrli görüntüləmə texnologiyası vasitəsilə bioloji məlumatları toplayan yeni bir biometrik tanıma texnologiyasıdır. Çoxspektrli əl izi tanıma, çoxmodallığı və çoxsaylı hədəf xüsusiyyətlərini birləşdirən biometrik tanıma texnologiyasının modeli kimi qəbul edilə bilər. Bu yeni texnologiya, eyni anda daha çox məlumat təmin etmək və hədəf xüsusiyyətlərinin fərqləndirilməsini artırmaq üçün dəri spektri, əl izi və vena damarları kimi üç müəyyən edilə bilən xüsusiyyəti birləşdirir.

Bu il Amazon-un Orville kod adlı ovuc tanıma texnologiyası sınaqlara başlayıb. Skaner əvvəlcə xətlər və qıvrımlar kimi ovucların xarici xüsusiyyətlərinə diqqət yetirərək infraqırmızı polyarlaşdırılmış orijinal şəkillər toplusunu əldə edir; ikinci polyarlaşdırılmış şəkillər toplusunu yenidən əldə edərkən ovucların quruluşuna və damarlar, sümüklər, yumşaq toxumalar və s. kimi daxili xüsusiyyətlərə diqqət yetirir. Xam şəkillər əvvəlcə əlləri ehtiva edən şəkillər toplusunu təmin etmək üçün işlənir. Bu şəkillər yaxşı işıqlandırılmış, fokuslanmış və ovuc müəyyən bir istiqamətdə, müəyyən bir pozada göstərilir və sol və ya sağ əlli kimi etiketlənir.

Hazırda Amazon-un əl izi tanıma texnologiyası şəxsi şəxsiyyəti təsdiqləyə və ödənişi cəmi 300 millisaniyə ərzində tamamlaya bilir və istifadəçilərdən əllərini skan cihazına qoymağı tələb etmir, sadəcə əl yelləyib təmas etmədən skan edirlər. Bu texnologiyanın uğursuzluq nisbəti təxminən 0,0001% -dir. Eyni zamanda, əl izi tanıma ilkin mərhələdə ikiqat yoxlamadır - ilk dəfə xarici xüsusiyyətləri əldə etmək, ikinci dəfə isə daxili təşkilati xüsusiyyətləri əldə etmək. Təhlükəsizlik baxımından digər biometrik texnologiyalarla müqayisədə təkmilləşdirilmişdir.

Yuxarıda göstərilən biometrik xüsusiyyətlərə əlavə olaraq, göz qüzehli qişasının tanınması texnologiyası da populyarlaşır. Göz qüzehli qişasının tanınmasının yalançı tanınma nisbəti 1/1000000-ə qədər aşağıdır. O, əsasən göz qüzehli qişasının həyat dəyişməzliyi və fərq xüsusiyyətlərindən istifadə edərək şəxsiyyətləri müəyyən edir.

Hazırda sənayedə konsensus budur ki, tək bir modallığın tanınması həm tanıma performansında, həm də təhlükəsizlikdə çətinliklərə malikdir və çoxmodal birləşmə yalnız çoxfaktorlu deyil, həm də üz tanıma və hətta biometrik tanınmada mühüm bir irəliləyişdir. Tanınma dəqiqliyini artırmaq yolu biometrik texnologiyanın səhnə uyğunlaşmasını və məxfilik təhlükəsizliyini müəyyən dərəcədə yaxşılaşdıra bilər. Ənənəvi tək rejimli alqoritmlə müqayisədə, o, maliyyə səviyyəsindəki yalançı tanınma nisbətinə (on milyonda bir qədər aşağı) daha yaxşı cavab verə bilər ki, bu da biometrik identifikasiyanın inkişafının əsas tendensiyasıdır.

Multimodal biometrik sistem

Multimodal biometrik sistemlər unimodal biometrik sistemlərin məhdudiyyətlərini aradan qaldırmaq üçün birdən çox sensor və ya biometrikdən istifadə edir. Məsələn, göz qüzehli qişalarının yaşlanması göz qüzehli qişaları tanıma sistemlərini poza bilər və elektron barmaq izi tanıma sistemi köhnəlmiş və ya kəsilmiş barmaq izləri ilə daha da pisləşə bilər. Unimodal biometrik sistemlər identifikatorlarının bütövlüyü ilə məhdudlaşsa da, bir neçə unimodal sistemin eyni məhdudiyyətlərdən əziyyət çəkməsi ehtimalı azdır. Multimodal biometrik sistemlər eyni markerdən (məsələn, göz qüzehli qişanın birdən çox təsviri və ya eyni barmağın skanları) və ya fərqli biometriklərdən (barmaq izi skanları və səs tanıma istifadə edərək danışıq parolu tələb olunur) məlumat dəstləri əldə edə bilər.

Multimodal biometrik sistemlər bu unimodal sistemləri ardıcıl olaraq, eyni vaxtda, onların kombinasiyasında və ya ardıcıl olaraq birləşdirə bilər ki, bu da müvafiq olaraq ardıcıl, paralel, iyerarxik və serial inteqrasiya rejimlərinə aiddir.

CHANCCTVbir sıra inkişaf etdiribbiometrik linzalarüz tanıma, əl izi tanıma, eləcə də barmaq izi tanıma və göz qüzehli qişasının tanıma üçün. Məsələn, CH3659A, 1/1.8 düymlük sensorlar üçün hazırlanmış 4k aşağı təhrif obyektividir. Cəmi 11.95 mm TTL ilə bütün şüşə və kompakt dizaynlara malikdir. 44 dərəcə üfüqi baxış sahəsini tutur. Bu obyektiv əl izi tanıma üçün idealdır.