Biometrija su tjelesne mjere i proračuni povezani s ljudskim karakteristikama. Biometrijska autentifikacija (ili realistična autentifikacija) se koristi u računarstvu kao oblik identifikacije i kontrole pristupa. Također se koristi za identifikaciju pojedinaca u grupama koje su pod nadzorom.

Biometrijski identifikatori su prepoznatljive, mjerljive karakteristike koje se koriste za označavanje i opisivanje pojedinaca. Biometrijski identifikatori se često kategoriziraju kao fiziološke karakteristike koje su povezane s oblikom tijela. Primjeri uključuju, ali nisu ograničeni na otiske prstiju, vene na dlanu, prepoznavanje lica, DNK, otisak dlana, geometriju ruke, prepoznavanje šarenice, mrežnjaču i miris/aroma.

Biometrijska tehnologija identifikacije obuhvata računarstvo, optiku i akustiku i druge fizičke nauke, biološke nauke, biosenzore i principe biostatistike, sigurnosnu tehnologiju, tehnologiju vještačke inteligencije i mnoge druge osnovne nauke i inovativne tehnologije primjene. To je kompletno multidisciplinarno tehničko rješenje.

Posljednjih godina, razvojem umjetne inteligencije, tehnologija biometrijske identifikacije postala je zrelija. Trenutno je tehnologija prepoznavanja lica najreprezentativnija biometrija.

Prepoznavanje lica

Proces prepoznavanja lica uključuje prikupljanje lica, detekciju lica, ekstrakciju karakteristika lica i prepoznavanje lica poređenjem. Proces prepoznavanja lica koristi različite tehnologije kao što su AdaBoos algoritam, konvolucijska neuronska mreža i mašina vektora podrške u mašinskom učenju.

Proces prepoznavanja lica

Trenutno su tradicionalne poteškoće prepoznavanja lica, uključujući rotaciju lica, okluziju, sličnost itd., znatno poboljšane, što uveliko poboljšava tačnost prepoznavanja lica. 2D lice, 3D lice, multispektralno lice. Svaki način rada ima različite scenarije prilagođavanja akvizicije, stepen sigurnosti podataka i osjetljivost privatnosti itd., a dodavanje dubokog učenja velikih podataka omogućava 3D algoritmu za prepoznavanje lica da nadoknadi nedostatke 2D projekcije. Može brzo identificirati identitet osobe, što je donijelo određeni proboj u primjeni dvodimenzionalnog prepoznavanja lica.

Istovremeno, tehnologija biometrijske detekcije trenutno se koristi kao ključna tehnologija za poboljšanje sigurnosti prepoznavanja lica, koja može efikasno spriječiti krivotvorenje podataka poput fotografija, videozapisa, 3D modela i protetskih maski, te samostalno utvrditi identitet korisnika. Trenutno, s brzim razvojem tehnologije prepoznavanja lica, mnoge inovativne aplikacije poput pametnih uređaja, online financija i plaćanja licem postaju sve popularnije, donoseći brzinu i praktičnost u život i rad svih.

Prepoznavanje otiska dlana

Prepoznavanje otiska dlana je nova vrsta biometrijske tehnologije prepoznavanja koja koristi otisak ljudskog dlana kao ciljnu karakteristiku i prikuplja biološke informacije putem multispektralne tehnologije snimanja. Multispektralno prepoznavanje otiska dlana može se smatrati modelom biometrijske tehnologije prepoznavanja koji kombinuje multimodalnost i više ciljnih karakteristika. Ova nova tehnologija kombinuje tri prepoznatljive karakteristike: spektar kože, otisak dlana i vene kako bi pružila više informacija odjednom i povećala prepoznatljivost ciljnih karakteristika.

Ove godine, Amazonova tehnologija prepoznavanja dlana, kodnog naziva Orville, započela je testiranje. Skener prvo prikuplja set infracrvenih polariziranih originalnih slika, fokusirajući se na vanjske karakteristike dlana, poput linija i nabora; prilikom ponovnog prikupljanja drugog seta polariziranih slika, fokusira se na strukturu dlana i unutrašnje karakteristike, poput vena, kostiju, mekih tkiva itd. Sirove slike se u početku obrađuju kako bi se dobio set slika koje sadrže ruke. Ove slike su dobro osvijetljene, fokusirane i prikazuju dlan u određenoj orijentaciji, u određenom položaju, te označen kao ljevak ili dešnjak.

Trenutno, Amazonova tehnologija prepoznavanja otiska dlana može potvrditi lični identitet i dovršiti plaćanje za samo 300 milisekundi, i ne zahtijeva od korisnika da stavljaju ruke na uređaj za skeniranje, već samo mašu i skeniraju bez kontakta. Stopa neuspjeha ove tehnologije je oko 0,0001%. Istovremeno, prepoznavanje otiska dlana je dvostruka verifikacija u početnoj fazi – prvi put za dobijanje vanjskih karakteristika, a drugi put za dobijanje internih organizacijskih karakteristika. U poređenju s drugim biometrijskim tehnologijama, poboljšana je u pogledu sigurnosti.

Pored gore navedenih biometrijskih karakteristika, popularizira se i tehnologija prepoznavanja šarenice. Stopa lažnog prepoznavanja šarenice je niska, čak 1/1000000. Uglavnom koristi karakteristike nepromjenjivosti i razlika u životnom vijeku šarenice za identifikaciju identiteta.

Trenutno, konsenzus u industriji je da prepoznavanje jednog modaliteta ima uska grla i u performansama prepoznavanja i u sigurnosti, te da je multimodalna fuzija važan proboj u prepoznavanju lica, pa čak i biometrijskom prepoznavanju - ne samo kroz višefaktorsku analizu. Način poboljšanja tačnosti prepoznavanja može također poboljšati prilagodljivost scene i sigurnost privatnosti biometrijske tehnologije do određene mjere. U poređenju s tradicionalnim jednomodnim algoritmom, može bolje zadovoljiti stopu lažnog prepoznavanja na finansijskom nivou (čak jedan na deset miliona), što je ujedno i glavni trend razvoja biometrijske identifikacije.

Multimodalni biometrijski sistem

Multimodalni biometrijski sistemi koriste više senzora ili biometrijskih podataka kako bi prevazišli ograničenja unimodalnih biometrijskih sistema. Na primjer, sistemi za prepoznavanje šarenice mogu biti ugroženi starenjem šarenica, a elektronsko prepoznavanje otiska prsta može biti pogoršano istrošenim ili izrezanim otiscima prstiju. Iako su unimodalni biometrijski sistemi ograničeni integritetom svog identifikatora, malo je vjerovatno da će nekoliko unimodalnih sistema patiti od identičnih ograničenja. Multimodalni biometrijski sistemi mogu dobiti skupove informacija iz istog markera (tj. više slika šarenice ili skeniranja istog prsta) ili informacije iz različitih biometrijskih podataka (što zahtijeva skeniranje otiska prsta i, korištenjem prepoznavanja glasa, izgovorenu lozinku).

Multimodalni biometrijski sistemi mogu spajati ove unimodalne sisteme sekvencijalno, simultano, kombinacijom istih ili serijski, što se odnosi na sekvencijalne, paralelne, hijerarhijske i serijske načine integracije, respektivno.

CHANCCTVrazvio je nizbiometrijska sočivaza prepoznavanje lica, prepoznavanje otiska dlana, kao i identifikaciju otiska prsta i identifikaciju šarenice. Na primjer, CH3659A je 4k objektiv s niskom distorzijom koji je dizajniran za 1/1,8'' senzore. Ima potpuno stakleni i kompaktan dizajn sa samo 11,95 mm TTL. Snima horizontalno vidno polje od 44 stepena. Ovaj objektiv je idealan za prepoznavanje otiska dlana.