Biyometrîk pîvan û hesabên laş in ku bi taybetmendiyên mirovan ve girêdayî ne. Rastkirina biyometrîk (an rastkirina rastîn) di zanista komputerê de wekî celebek nasname û kontrola gihîştinê tê bikar anîn. Ew her weha ji bo destnîşankirina kesan di komên ku di bin çavdêriyê de ne tê bikar anîn.

Nasnameyên biyometrîk taybetmendiyên cihêreng û pîvanbar in ku ji bo nîşankirin û danasîna kesan têne bikar anîn. Nasnameyên biyometrîk pir caran wekî taybetmendiyên fîzyolojîk têne dabeş kirin ku bi şeklê laş ve girêdayî ne. Mînak ev in, lê bi wan ve sînordar nînin: şopa tiliyê, damarên kefê, naskirina rû, DNA, şopa kefê, geometrîya destan, naskirina îrîsê, retînayê, û bêhn/bîhn.

Teknolojiya nasnameya biyometrîk zanista komputerê, optîk û akustîk û zanistên din ên fîzîkî, zanistên biyolojîk, prensîbên biyosensor û biyoîstatîstîkê, teknolojiya ewlehiyê, û teknolojiya zekaya sûnî û gelek zanistên din ên bingehîn û teknolojiyên sepandina nûjen dihewîne. Ew çareseriyek teknîkî ya piralî ya bêkêmasî ye.

Di salên dawî de, bi pêşketina zekaya sûnî re, teknolojiya nasnameya biyometrîk gihîştiye lûtkeyê. Niha, teknolojiya naskirina rû nûnertiya herî zêde ya biyometrîkê ye.

Naskirina rû

Pêvajoya naskirina rû berhevkirina rû, tespîtkirina rû, derxistina taybetmendiyên rû û naskirina hevahengkirina rû vedihewîne. Pêvajoya naskirina rû teknolojiyên cûrbecûr ên wekî algorîtmaya AdaBoos, tora neural a konvolusyonî û makîneya vektoriya piştgirî di fêrbûna makîneyê de bikar tîne.

Pêvajoya naskirina rûyê

Niha, zehmetiyên naskirina rûyê kevneşopî yên wekî zivirîna rû, girtina rûyê, dişibin hev û hwd. pir baştir bûne, ku ev yek rastbûna naskirina rûyê pir baştir dike. Rûyê 2D, rûyê 3D, rûyê pir-spektral Her mod senaryoyên adaptasyona bidestxistinê, pileya ewlehiya daneyan û hesasiyeta nepenîtiyê û hwd. yên cûda hene, û zêdekirina fêrbûna kûr a daneyên mezin dihêle ku algorîtmaya naskirina rûyê 3D kêmasiyên projeksiyona 2D temam bike. Ew dikare bi lez nasnameya kesekî nas bike, ku ev yek ji bo sepandina naskirina rûyê du-alî pêşketinek diyarkirî aniye.

Di heman demê de, teknolojiya tespîtkirina biyometrîk niha wekî teknolojiyek sereke tê bikar anîn da ku ewlehiya naskirina rû baştir bike, ku dikare bi bandor li hember sextekariya sextekar a wekî wêne, vîdyo, modelên 3D û maskeyên protez bisekine, û bi serbixwe nasnameya bikarhênerên xebitandinê diyar bike. Niha, bi pêşveçûna bilez a teknolojiya naskirina rû, gelek serîlêdanên nûjen ên wekî cîhazên jîr, fînansa serhêl û dravdana rû her ku diçe populertir dibin, lez û rehetiyê tînin jiyan û karê her kesî.

Naskirina şopa destan

Naskirina şopa destan cureyekî nû yê teknolojiya naskirina biyometrîk e, ku şopa destan a laşê mirov wekî taybetiya hedef bikar tîne û bi rêya teknolojiya wênekirina pir-spektral agahdariya biyolojîkî berhev dike. Naskirina şopa destan a pir-spektral dikare wekî modelek teknolojiya naskirina biyometrîk were hesibandin ku pir-modal û taybetmendiyên pir-armanc li hev dicivîne. Ev teknolojiya nû sê taybetmendiyên diyarker ên spektora çerm, şopa destan û damarên damaran li hev dicivîne da ku di carekê de agahdariya pirtir peyda bike û cûdahiya taybetmendiyên hedef zêde bike.

Îsal, teknolojiya naskirina kefê ya Amazonê, bi navê kod Orville, dest bi ceribandinê kiriye. Skaner pêşî komek wêneyên orîjînal ên polarîzekirî yên înfrared digire, û li ser taybetmendiyên derveyî yên kefê, wek xêz û qat, disekine; dema ku dîsa komek duyemîn a wêneyên polarîzekirî digire, ew li ser avahiya kefê û taybetmendiyên hundurîn, wek damar, hestî, tevnên nerm û hwd. disekine. Wêneyên xav di destpêkê de têne hilberandin da ku komek wêneyên ku destan dihewînin peyda bikin. Ev wêne baş ronîkirî ne, di fokusê de ne, û kefê di arasteyek taybetî, di pozîsyonek taybetî de nîşan didin, û wekî çepgir an rastgir têne nîşankirin.

Niha, teknolojiya naskirina şopa destan a Amazonê dikare nasnameya kesane verast bike û dravdanê tenê di 300 mîlîçirkeyan de temam bike, û hewce nake ku bikarhêner destên xwe deynin ser cîhaza skankirinê, tenê destê xwe bihejînin û bêyî têkilî skan bikin. Rêjeya têkçûna vê teknolojiyê bi qasî %0.0001 e. Di heman demê de, naskirina şopa destan di qonaxa destpêkê de verastkirinek ducarî ye - cara yekem ji bo bidestxistina taybetmendiyên derveyî, û cara duyemîn ji bo bidestxistina taybetmendiyên rêxistinî yên navxweyî. Li gorî teknolojiyên din ên biyometrîk di warê ewlehiyê de, çêtir bûye.

Ji bilî taybetmendiyên biyometrîk ên jorîn, teknolojiya naskirina îrîsê jî populer dibe. Rêjeya naskirina xelet a naskirina îrîsê bi qasî 1/1000000 kêm e. Ew bi giranî taybetmendiyên bêguherîn û cûdahiya jiyana îrîsê bikar tîne da ku nasnameyan nas bike.

Niha, di pîşesaziyê de lihevkirinek heye ku naskirina yek modalîteyê hem di performansa naskirinê û hem jî di ewlehiyê de astengiyan çêdike, û hevgirtina pir-modal di naskirina rû û tewra naskirina biyometrîk de pêşketinek girîng e - ne tenê bi rêya pir-faktorî. Rêya baştirkirina rastbûna naskirinê dikare heta radeyekê adaptebûna dîmenê û ewlehiya nepenîtiyê ya teknolojiya biyometrîk jî baştir bike. Li gorî algorîtmaya kevneşopî ya yek-modî, ew dikare rêjeya naskirina derewîn a asta darayî (bi qasî yek ji deh mîlyonî) çêtir bicîh bîne, ku ev jî meyla sereke ya pêşkeftina nasnameya biyometrîk e.

Sîstema biyometrîk a pirmodal

Sîstemên biyometrîk ên pirmodal ji bo derbaskirina sînordariyên sîstemên biyometrîk ên yekmodal gelek sensor an biyometrîk bikar tînin. Mînakî, sîstemên naskirina îrîsê dikarin ji ber îrîsên pîr bibin xetereyê û naskirina şopa tiliyê ya elektronîkî dikare ji ber şopa tiliyê ya kevin an jî birrîn xirabtir bibe. Her çend sîstemên biyometrîk ên yekmodal ji hêla yekparçeyiya nasnameya xwe ve sînordar bin jî, ne mimkûn e ku çend sîstemên yekmodal ji sînordariyên wekhev cefayê bikişînin. Sîstemên biyometrîk ên pirmodal dikarin ji heman nîşankerê (ango, gelek wêneyên îrîsê, an skanên heman tiliyê) an jî ji biyometrîkên cûda (ku pêdivî bi skanên şopa tiliyê û, bi karanîna naskirina deng, şîfreyek axaftinê heye) komek agahiyan bistînin.

Sîstemên biyometrîk ên pirmodal dikarin van sîstemên yekmodal bi rêzdarî, di heman demê de, tevlîheviyek ji wan, an jî di rêzê de bikin yek, ku bi rêzê ve behsa modên entegrasyona rêzdar, paralel, hiyerarşîk û rêzdar dikin.

CHANCCTVrêzeyek ji pêşxistiyelensên biyometrîkji bo naskirina rû, naskirina şopa destan û her weha naskirina şopa tiliyê û naskirina îrîsê. Mînakî CH3659A lensek 4k bi kêmasiya xirabûnê ye ku ji bo sensorên 1/1.8'' hatiye sêwirandin. Ew bi tevahî cam û sêwiranên kompakt bi tenê 11.95 mm TTL vedihewîne. Ew qada dîtinê ya horizontî ya 44 pileyan digire. Ev lens ji bo naskirina şopa destan îdeal e.