Біяметрыя — гэта вымярэнні цела і разлікі, звязаныя з характарыстыкамі чалавека. Біяметрычная аўтэнтыфікацыя (або рэалістычная аўтэнтыфікацыя) выкарыстоўваецца ў інфарматыцы як форма ідэнтыфікацыі і кантролю доступу. Яна таксама выкарыстоўваецца для ідэнтыфікацыі асоб у групах, якія знаходзяцца пад наглядам.

Біяметрычныя ідэнтыфікатары — гэта адметныя, вымерныя характарыстыкі, якія выкарыстоўваюцца для маркіроўкі і апісання асобных людзей. Біяметрычныя ідэнтыфікатары часта класіфікуюцца як фізіялагічныя характарыстыкі, звязаныя з формай цела. Прыкладамі з'яўляюцца, але не абмяжоўваюцца адбіткамі пальцаў, венамі на далоні, распазнаваннем твару, ДНК, адбіткам далоні, геаметрыяй рукі, распазнаваннем вясёлкавай абалонкі вока, сятчаткай і пахам/водай.

Тэхналогія біяметрычнай ідэнтыфікацыі ўключае ў сябе інфарматыку, оптыку і акустыку, а таксама іншыя фізічныя навукі, біялагічныя навукі, біясенсары і прынцыпы біястатыстыкі, тэхналогіі бяспекі, тэхналогіі штучнага інтэлекту і многія іншыя фундаментальныя навукі і інавацыйныя прыкладныя тэхналогіі. Гэта комплексныя міждысцыплінарныя тэхнічныя рашэнні.

У апошнія гады, з развіццём штучнага інтэлекту, тэхналогіі біяметрычнай ідэнтыфікацыі сталі больш дасканалымі. У цяперашні час тэхналогія распазнавання твараў з'яўляецца найбольш прадстаўнічай біяметрычнай тэхналогіяй.

Распазнаванне твараў

Працэс распазнавання твараў уключае збор твараў, выяўленне твараў, вылучэнне прыкмет твараў і распазнаванне з супастаўленнем твараў. Працэс распазнавання твараў выкарыстоўвае розныя тэхналогіі, такія як алгарытм AdaBoos, згортачную нейронную сетку і метад апорных вектараў у машынным навучанні.

Працэс распазнавання твараў

У цяперашні час традыцыйныя праблемы распазнавання твараў, у тым ліку паварот твараў, аклюзія, падабенства і г.д., былі значна палепшаны, што значна павышае дакладнасць распазнавання твараў. 2D-твар, 3D-твар, мультыспектральны твар. Кожны рэжым мае розныя сцэнарыі адаптацыі захопу, ступень бяспекі дадзеных і адчувальнасць прыватнасці і г.д., а даданне глыбокага навучання вялікіх дадзеных дазваляе алгарытму 3D-распазнавання твараў дапоўніць недахопы 2D-праекцыі. Ён можа хутка ідэнтыфікаваць асобу чалавека, што прывяло да пэўнага прарыву ў прымяненні двухмернага распазнавання твараў.

Адначасова, тэхналогія біяметрычнага выяўлення ў цяперашні час выкарыстоўваецца ў якасці ключавой тэхналогіі для павышэння бяспекі распазнавання твараў, якая можа эфектыўна супрацьстаяць махлярству з падробкай, такім як фатаграфіі, відэа, 3D-мадэлі і пратэзныя маскі, і незалежна вызначаць асобу карыстальнікаў. У цяперашні час, з хуткім развіццём тэхналогіі распазнавання твараў, многія інавацыйныя прыкладанні, такія як разумныя прылады, онлайн-фінансы і аплата па твары, становяцца ўсё больш папулярнымі, прыносячы хуткасць і зручнасць у жыццё і працу кожнага чалавека.

Распазнаванне адбіткаў далоняў

Распазнаванне адбіткаў далоняў — гэта новы тып біяметрычнай тэхналогіі распазнавання, якая выкарыстоўвае адбітак далоні чалавека ў якасці мэтавай прыкметы і збірае біялагічную інфармацыю з дапамогай тэхналогіі мультыспектральнай візуалізацыі. Мультыспектральнае распазнаванне адбіткаў далоняў можна разглядаць як мадэль тэхналогіі біяметрычнага распазнавання, якая спалучае ў сабе мультымадальнасць і некалькі мэтавых прыкмет. Гэтая новая тэхналогія спалучае тры ідэнтыфікуемыя прыкметы: спектр скуры, адбітак далоні і вены, каб забяспечыць больш інфармацыі адначасова і павысіць адрознасць мэтавых прыкмет.

У гэтым годзе пачалося тэставанне тэхналогіі распазнавання далоні ад Amazon пад кодавай назвай Orville. Спачатку сканер атрымлівае набор інфрачырвоных палярызаваных арыгінальных малюнкаў, факусуючыся на знешніх асаблівасцях далоні, такіх як лініі і зморшчыны; пры атрыманні другога набору палярызаваных малюнкаў ён зноў факусуецца на структуры далоні і ўнутраных асаблівасцях, такіх як вены, косці, мяккія тканіны і г.д. Неапрацаваныя выявы спачатку апрацоўваюцца, каб атрымаць набор малюнкаў, якія змяшчаюць рукі. Гэтыя выявы добра асветленыя, у фокусе і паказваюць далонь у пэўнай арыентацыі, у пэўнай позе і пазначаныя як леварукія або правшарукія.

У цяперашні час тэхналогія распазнавання адбіткаў далоняў Amazon можа праверыць асобу і завяршыць плацёж усяго за 300 мілісекунд, і не патрабуе ад карыстальнікаў дакранацца да прылады для сканавання, проста махаць рукой і сканаваць бескантактава. Узровень збояў гэтай тэхналогіі складае каля 0,0001%. У той жа час распазнаванне адбіткаў далоняў на пачатковым этапе ўяўляе сабой падвойную праверку — першы раз для атрымання знешніх характарыстык, а другі раз для атрымання ўнутраных арганізацыйных характарыстык. У параўнанні з іншымі біяметрычнымі тэхналогіямі з пункту гледжання бяспекі, яна палепшана.

Акрамя вышэйзгаданых біяметрычных характарыстык, папулярнасцю карыстаецца тэхналогія распазнавання вясёлкавай абалонкі вока. Узровень памылковых распазнаванняў пры распазнаванні вясёлкавай абалонкі вока складае ўсяго 1/1000000. Для ідэнтыфікацыі асобы ў асноўным выкарыстоўваюцца характарыстыкі нязменнасці жыцця і адрозненняў вясёлкавай абалонкі вока.

У цяперашні час у галіне існуе агульная згода, што распазнаванне аднаго спосабу мае недахопы як у прадукцыйнасці, так і ў бяспецы, і шматмодальнае аб'яднанне з'яўляецца важным прарывам у распазнаванні твараў і нават біяметрычным распазнаванні — не толькі дзякуючы шматфактарнаму ўплыву. Паляпшэнне дакладнасці распазнавання таксама можа ў пэўнай ступені палепшыць адаптыўнасць сцэны і бяспеку прыватнасці біяметрычных тэхналогій. У параўнанні з традыцыйным аднакадравым алгарытмам, ён можа лепш адпавядаць фінансаваму ўзроўню ілжывага распазнавання (да аднаго на дзесяць мільёнаў), што таксама з'яўляецца асноўнай тэндэнцыяй развіцця біяметрычнай ідэнтыфікацыі.

Мультымадальная біяметрычная сістэма

Мультымадальныя біяметрычныя сістэмы выкарыстоўваюць некалькі датчыкаў або біяметрычных дадзеных для пераадолення абмежаванняў унімадальных біяметрычных сістэм. Напрыклад, сістэмы распазнавання вясёлкавай абалонкі вока могуць быць пашкоджаны старэннем вясёлкавай абалонкі вока, а электроннае распазнаванне адбіткаў пальцаў можа быць пагоршана з-за зношаных або парэзаных адбіткаў пальцаў. Хоць унімадальныя біяметрычныя сістэмы абмежаваныя цэласнасцю свайго ідэнтыфікатара, малаверагодна, што некалькі унімадальных сістэм будуць пакутаваць ад аднолькавых абмежаванняў. Мультымадальныя біяметрычныя сістэмы могуць атрымліваць наборы інфармацыі з аднаго і таго ж маркера (г.зн. некалькі малюнкаў вясёлкавай абалонкі вока або сканы аднаго і таго ж пальца) або інфармацыю з розных біяметрычных дадзеных (што патрабуе сканавання адбіткаў пальцаў і, з дапамогай распазнавання голасу, галасавога пароля).

Мультымадальныя біяметрычныя сістэмы могуць аб'ядноўваць гэтыя ўнімадальныя сістэмы паслядоўна, адначасова, у іх камбінацыі або паслядоўна, што адносіцца да паслядоўнага, паралельнага, іерархічнага і серыйнага рэжымаў інтэграцыі адпаведна.

CHANCCTVраспрацаваў серыюбіяметрычныя лінзыдля распазнавання твараў, распазнавання адбіткаў далоняў, а таксама ідэнтыфікацыі адбіткаў пальцаў і ідэнтыфікацыі вясёлкавай абалонкі вока. Напрыклад, CH3659A - гэта 4k-лінза з нізкім узроўнем скажэнняў, распрацаваная для датчыкаў 1/1,8 цалі. Яна мае цалкам шкляны і кампактны дызайн з TTL усяго 11,95 мм. Яна захоплівае гарызантальнае поле зроку 44 градусы. Гэтая лінза ідэальна падыходзіць для распазнавання адбіткаў далоняў.