ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಎಂದರೆ ದೇಹದ ಅಳತೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು. ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ದೃಢೀಕರಣ (ಅಥವಾ ವಾಸ್ತವಿಕ ದೃಢೀಕರಣ)ವನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಣ್ಗಾವಲಿನಲ್ಲಿರುವ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹ ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ವಿವರಿಸಲು ಬಳಸುವ ವಿಶಿಷ್ಟ, ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಾಗಿವೆ. ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ದೇಹದ ಆಕಾರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಶಾರೀರಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಬೆರಳಚ್ಚು, ಅಂಗೈ ರಕ್ತನಾಳಗಳು, ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಡಿಎನ್‌ಎ, ಅಂಗೈ ಮುದ್ರಣ, ಕೈ ರೇಖಾಗಣಿತ, ಐರಿಸ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ರೆಟಿನಾ ಮತ್ತು ವಾಸನೆ/ವಾಸನೆ ಸೇರಿವೆ, ಆದರೆ ಇವುಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿಲ್ಲ.

ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನ, ದೃಗ್ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಭೌತಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳು, ಜೈವಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳು, ಜೈವಿಕ ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ತತ್ವಗಳು, ಭದ್ರತಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಇತರ ಹಲವು ಮೂಲಭೂತ ವಿಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ನವೀನ ಅನ್ವಯಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಬಹುಶಿಸ್ತೀಯ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ.

ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯೊಂದಿಗೆ, ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಬುದ್ಧವಾಗಿದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ, ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ನ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯಾಗಿದೆ.

ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ

ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಮುಖ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಮುಖ ಪತ್ತೆ, ಮುಖ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮುಖ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಅಡಾಬೂಸ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್, ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಸಪೋರ್ಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಮೆಷಿನ್‌ನಂತಹ ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ

ಪ್ರಸ್ತುತ, ಮುಖ ತಿರುಗುವಿಕೆ, ಮುಚ್ಚುವಿಕೆ, ಹೋಲಿಕೆ ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. 2D ಮುಖ, 3D ಮುಖ, ಬಹು-ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಮುಖ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮೋಡ್ ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ವಾಧೀನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು, ಡೇಟಾ ಭದ್ರತಾ ಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಸೇರ್ಪಡೆಯು 3D ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು 2D ಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್‌ನ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಪೂರಕವಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಗುರುತನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಇದು ಎರಡು ಆಯಾಮದ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಅನ್ವಯಕ್ಕೆ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ತಂದಿದೆ.

ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪತ್ತೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಪ್ರಮುಖ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ, ಇದು ಫೋಟೋಗಳು, ವೀಡಿಯೊಗಳು, 3D ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಸ್ಥೆಟಿಕ್ ಮುಖವಾಡಗಳಂತಹ ನಕಲಿ ವಂಚನೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ವಿರೋಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಬಳಕೆದಾರರ ಗುರುತನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ, ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ತ್ವರಿತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯೊಂದಿಗೆ, ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸಾಧನಗಳು, ಆನ್‌ಲೈನ್ ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಮುಖ ಪಾವತಿಯಂತಹ ಅನೇಕ ನವೀನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿವೆ, ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರ ಜೀವನ ಮತ್ತು ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ವೇಗ ಮತ್ತು ಅನುಕೂಲತೆಯನ್ನು ತರುತ್ತವೆ.

ಹಸ್ತಮುದ್ರೆ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ

ಪಾಮ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಒಂದು ಹೊಸ ರೀತಿಯ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಮಾನವ ದೇಹದ ಪಾಮ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಗುರಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮೂಲಕ ಜೈವಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮಲ್ಟಿ-ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಪಾಮ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಹು-ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಬಹು ಗುರಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮಾದರಿ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಈ ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಚರ್ಮದ ವರ್ಣಪಟಲ, ಪಾಮ್ ಪ್ರಿಂಟ್ ಮತ್ತು ಅಭಿಧಮನಿ ರಕ್ತನಾಳಗಳ ಮೂರು ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಹೇರಳವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗುರಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ವಿಶಿಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ವರ್ಷ, ಅಮೆಜಾನ್‌ನ ಅಂಗೈ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ, ಓರ್ವಿಲ್ಲೆ ಎಂಬ ಸಂಕೇತನಾಮವು ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದೆ. ಸ್ಕ್ಯಾನರ್ ಮೊದಲು ಅತಿಗೆಂಪು ಧ್ರುವೀಕರಿಸಿದ ಮೂಲ ಚಿತ್ರಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಅಂಗೈಯ ಬಾಹ್ಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಾದ ರೇಖೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಡಿಕೆಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ; ಎರಡನೇ ಧ್ರುವೀಕರಿಸಿದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಮತ್ತೆ ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವಾಗ, ಅದು ಅಂಗೈ ರಚನೆ ಮತ್ತು ರಕ್ತನಾಳಗಳು, ಮೂಳೆಗಳು, ಮೃದು ಅಂಗಾಂಶಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳಂತಹ ಆಂತರಿಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಕಚ್ಚಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಕೈಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಚಿತ್ರಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಚಿತ್ರಗಳು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಬೆಳಗುತ್ತವೆ, ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅಂಗೈಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಲ್ಲಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಭಂಗಿಯಲ್ಲಿ ತೋರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಎಡ ಅಥವಾ ಬಲಗೈ ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಸ್ತುತ, ಅಮೆಜಾನ್‌ನ ಪಾಮ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗುರುತನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಕೇವಲ 300 ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಪಾವತಿಯನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರು ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್ ಸಾಧನದ ಮೇಲೆ ಕೈ ಹಾಕುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, ಸಂಪರ್ಕವಿಲ್ಲದೆಯೇ ಕೇವಲ ಕೈ ಬೀಸಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ವೈಫಲ್ಯದ ಪ್ರಮಾಣ ಸುಮಾರು 0.0001%. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಪಾಮ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಡಬಲ್ ಪರಿಶೀಲನೆಯಾಗಿದೆ - ಬಾಹ್ಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಎರಡನೇ ಬಾರಿಗೆ. ಭದ್ರತೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಇತರ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಸುಧಾರಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಮೇಲಿನ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ಐರಿಸ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಹ ಜನಪ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಐರಿಸ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ತಪ್ಪು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ದರವು 1/1000000 ರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಐರಿಸ್ ಜೀವ ಅಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಸ್ತುತ, ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಒಮ್ಮತದ ಅಭಿಪ್ರಾಯವೆಂದರೆ ಒಂದೇ ವಿಧಾನದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆ ಎರಡರಲ್ಲೂ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಮತ್ತು ಬಹು-ಮಾದರಿ ಸಮ್ಮಿಳನವು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಗತಿಯಾಗಿದೆ - ಬಹು-ಅಂಶದ ಮೂಲಕ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ. ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ವಿಧಾನವು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ದೃಶ್ಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪ ಮಟ್ಟಿಗೆ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಏಕ-ಮೋಡ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಇದು ಆರ್ಥಿಕ ಮಟ್ಟದ ತಪ್ಪು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ದರವನ್ನು (ಹತ್ತು ಮಿಲಿಯನ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಂದು ಕಡಿಮೆ) ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪೂರೈಸಬಹುದು, ಇದು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮುಖ್ಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯಾಗಿದೆ.

ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆ

ಬಹು ಮಾದರಿ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಏಕ ಮಾದರಿ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು ಬಹು ಸಂವೇದಕಗಳು ಅಥವಾ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಐರಿಸ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವಯಸ್ಸಾದ ಐರಿಸ್‌ಗಳಿಂದ ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸವೆದುಹೋದ ಅಥವಾ ಕತ್ತರಿಸಿದ ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟ್‌ಗಳಿಂದ ಹದಗೆಡಬಹುದು. ಏಕ ಮಾದರಿ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅವುಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಸಮಗ್ರತೆಯಿಂದ ಸೀಮಿತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಹಲವಾರು ಏಕ ಮಾದರಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಮಿತಿಗಳಿಂದ ಬಳಲುತ್ತಿರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿಲ್ಲ. ಬಹು ಮಾದರಿ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಒಂದೇ ಮಾರ್ಕರ್‌ನಿಂದ (ಅಂದರೆ, ಐರಿಸ್‌ನ ಬಹು ಚಿತ್ರಗಳು, ಅಥವಾ ಒಂದೇ ಬೆರಳಿನ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳು) ಅಥವಾ ವಿಭಿನ್ನ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳಿಂದ (ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾತನಾಡುವ ಪಾಸ್‌ಕೋಡ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ) ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.

ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಈ ಏಕರೂಪ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ, ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ, ಅವುಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ ಬೆಸೆಯಬಹುದು, ಇದು ಕ್ರಮವಾಗಿ ಅನುಕ್ರಮ, ಸಮಾನಾಂತರ, ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಮತ್ತು ಸರಣಿ ಏಕೀಕರಣ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ.

ಚಾನ್ಸಿಟಿವಿಸರಣಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದೆಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಲೆನ್ಸ್‌ಗಳುಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಹಸ್ತಮುದ್ರೆ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹಾಗೂ ಬೆರಳಚ್ಚು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಐರಿಸ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ CH3659A 4k ಕಡಿಮೆ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆ ಲೆನ್ಸ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು 1/1.8'' ಸಂವೇದಕಗಳಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಕೇವಲ 11.95mm TTL ಹೊಂದಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಗಾಜು ಮತ್ತು ಸಾಂದ್ರ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಇದು 44 ಡಿಗ್ರಿಗಳ ಸಮತಲ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ. ಈ ಲೆನ್ಸ್ ಹಸ್ತಮುದ್ರೆ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.