Биометрия - бул адамдын мүнөздөмөлөрүнө байланыштуу дене өлчөөлөрү жана эсептөөлөр. Биометрикалык аутентификация (же реалдуу аутентификация) информатикада идентификациялоонун жана кирүүнү көзөмөлдөөнүн бир түрү катары колдонулат. Ал ошондой эле байкоо астында турган топтордогу адамдарды аныктоо үчүн колдонулат.

Биометрикалык идентификаторлор – бул адамдарды белгилөө жана сүрөттөө үчүн колдонулган айырмалоочу, өлчөнө турган мүнөздөмөлөр. Биометрикалык идентификаторлор көбүнчө дененин формасына байланыштуу физиологиялык мүнөздөмөлөр катары классификацияланат. Мисалдарга манжа изи, алакан тамырлары, бетти таануу, ДНК, алакан изи, колдун геометриясы, көздүн карегин таануу, торчо жана жыт/жыт кирет, бирок алар менен чектелбейт.

Биометрикалык идентификациялоо технологиясы информатика, оптика жана акустика жана башка физикалык илимдерди, биологиялык илимдерди, биосенсорлорду жана биостатистика принциптерин, коопсуздук технологиясын, жасалма интеллект технологиясын жана башка көптөгөн негизги илимдерди жана инновациялык колдонмо технологияларын камтыйт. Бул толук кандуу көп тармактуу техникалык чечимдер.

Акыркы жылдары жасалма интеллекттин өнүгүшү менен биометрикалык идентификациялоо технологиясы өнүккөн. Учурда бетти таануу технологиясы биометриянын эң көрүнүктүү түрү болуп саналат.

Бетти таануу

Бетти таануу процесси жүздү чогултууну, жүздү аныктоону, жүздүн өзгөчөлүктөрүн бөлүп алууну жана жүздү дал келтирүүнү таанууну камтыйт. Бетти таануу процессинде AdaBoos алгоритми, конволюциялык нейрон тармагы жана машиналык окутуудагы колдоочу вектордук машина сыяктуу ар кандай технологиялар колдонулат.

Бетти таануу процесси

Учурда жүздү айландыруу, окклюзия, окшоштук ж.б. сыяктуу салттуу жүздү таануу кыйынчылыктары бир топ жакшыртылды, бул жүздү таануунун тактыгын бир топ жакшыртат. 2D бет, 3D бет, көп спектрлүү бет. Ар бир режимде ар кандай адаптация сценарийлери, маалыматтардын коопсуздугунун даражасы жана купуялуулуктун сезгичтиги ж.б. бар, ал эми чоң маалыматтарды терең үйрөнүүнү кошуу 3D бетти таануу алгоритмин 2D проекциясынын кемчиликтерин толуктайт, ал адамдын инсандыгын тез аныктай алат, бул эки өлчөмдүү жүздү таанууну колдонууда белгилүү бир жетишкендиктерди алып келди.

Ошол эле учурда, биометрикалык аныктоо технологиясы учурда бетти таануу коопсуздугун жогорулатуу үчүн негизги технология катары колдонулуп жатат, ал сүрөттөр, видеолор, 3D моделдер жана протездик маскалар сыяктуу жасалма алдамчылыкка натыйжалуу каршы тура алат жана иштеп жаткан колдонуучулардын инсандыгын өз алдынча аныктай алат. Учурда, бетти таануу технологиясынын тез өнүгүшү менен, акылдуу түзмөктөр, онлайн каржылоо жана бетти төлөө сыяктуу көптөгөн инновациялык тиркемелер барган сайын популярдуу болуп, ар бир адамдын жашоосуна жана ишине ылдамдыкты жана ыңгайлуулукту алып келүүдө.

Алакан изин таануу

Алакан изин таануу – бул биометрикалык таануу технологиясынын жаңы түрү, ал адам денесинин алакан изин максаттуу белги катары колдонот жана көп спектрлүү сүрөт тартуу технологиясы аркылуу биологиялык маалыматты чогултат. Көп спектрлүү алакан изин таанууну көп модалдуулукту жана бир нече максаттуу белгилерди айкалыштырган биометрикалык таануу технологиясынын модели катары кароого болот. Бул жаңы технология теринин спектринин, алакан изинин жана вена веналарынын үч аныкталуучу белгисин айкалыштырып, бир убакта көбүрөөк маалымат берет жана максаттуу белгилердин айырмаланышын жогорулатат.

Бул жылы Amazon компаниясынын Orville коддук аталышындагы алаканды таануу технологиясы сыноодон өтө баштады. Сканер алгач алакандын сызыктар жана бүктөмдөр сыяктуу тышкы өзгөчөлүктөрүнө көңүл буруп, инфракызыл поляризацияланган оригиналдуу сүрөттөрдүн топтомун алат; поляризацияланган сүрөттөрдүн экинчи топтомун кайрадан алганда, алакандын түзүлүшүнө жана тамырлар, сөөктөр, жумшак ткандар ж.б. сыяктуу ички өзгөчөлүктөрүнө көңүл бурат. Чийки сүрөттөр алгач колдорду камтыган сүрөттөрдүн топтомун алуу үчүн иштетилет. Бул сүрөттөр жакшы жарыктандырылган, фокуста болот жана алаканды белгилүү бир багытта, белгилүү бир позада көрсөтөт жана сол же оң кол деп белгиленет.

Учурда Amazon компаниясынын алакан изин таануу технологиясы жеке инсандыгын тастыктап, төлөмдү болгону 300 миллисекундда бүтүрө алат жана колдонуучулардан сканерлөөчү түзмөккө колун коюуну талап кылбайт, жөн гана кол булгалап, тийбестен сканерлейт. Бул технологиянын иштебей калуу көрсөткүчү болжол менен 0,0001% түзөт. Ошол эле учурда, алакан изин таануу баштапкы этапта кош текшерүү болуп саналат – биринчи жолу тышкы мүнөздөмөлөрдү алуу үчүн, экинчи жолу ички уюштуруу мүнөздөмөлөрүн алуу үчүн. Коопсуздук жагынан башка биометрикалык технологиялар менен салыштырганда жакшыртылган.

Жогорудагы биометрикалык өзгөчөлүктөрдөн тышкары, көздүн карегин таануу технологиясы да популярдуу болууда. Көздүн карегин таануунун жалган таануу көрсөткүчү 1/1000000ге чейин төмөн. Ал негизинен инсандыкты аныктоо үчүн көздүн карегинин жашоосунун инварианттуулугунун жана айырмачылыгынын мүнөздөмөлөрүн колдонот.

Учурда тармактагы консенсус боюнча, бирдиктүү ыкманы таануу таануу ишинде да, коопсуздукта да кыйынчылыктарга дуушар болот жана көп модалдык интеграция жүздү таанууда жана ал тургай биометрикалык таанууда маанилүү жетишкендик болуп саналат - бул көп факторлуу гана эмес. Таануунун тактыгын жакшыртуу жолу биометрикалык технологиянын көрүнүшкө ыңгайлашуусун жана купуялуулук коопсуздугун белгилүү бир деңгээлде жакшырта алат. Салттуу бир режимдүү алгоритм менен салыштырганда, ал финансылык деңгээлдеги жалган таануу көрсөткүчүнө (он миллиондон бири) жакшыраак жооп бере алат, бул дагы биометрикалык идентификациянын өнүгүшүнүн негизги тенденциясы.

Мультимодалдык биометрикалык система

Мультимодалдык биометрикалык системалар унимодалдык биометрикалык системалардын чектөөлөрүн жеңүү үчүн бир нече сенсорлорду же биометриканы колдонушат. Мисалы, көздүн карегин таануу системалары каренин эскириши менен бузулушу мүмкүн, ал эми электрондук манжа изин таануу эскирген же кесилген манжа издери менен начарлашы мүмкүн. Унимодалдык биометрикалык системалар идентификаторунун бүтүндүгү менен чектелгени менен, бир нече унимодалдык системалар бирдей чектөөлөргө дуушар болушу күмөн. Мультимодалдык биометрикалык системалар бир эле маркерден (б.а., көздүн карегинин бир нече сүрөттөрү же бир эле манжанын сканерлери) же ар кандай биометрикадан (манжа изин сканерлөөнү жана үн таанууну колдонуу менен оозеки сырсөздү талап кылат) маалымат топтомун ала алат.

Мультимодалдык биометрикалык системалар бул унимодалдык системаларды ырааттуу, бир убакта, алардын айкалышы же удаалаш бириктире алат, бул тиешелүүлүгүнө жараша ырааттуу, параллелдүү, иерархиялык жана удаалаш интеграция режимдерин билдирет.

CHANCCTVбир катар иштеп чыктыбиометрикалык линзаларбетти таануу, алакан изин таануу, ошондой эле манжа изин жана көздүн карегин таануу үчүн. Мисалы, CH3659A - бул 1/1,8 дюймдук сенсорлор үчүн иштелип чыккан 4k төмөн бурмалоочу линза. Ал бардык айнек жана компакттуу дизайндарды камтыйт, болгону 11,95 мм TTL менен. Ал 44 градус горизонталдуу көрүү талаасын тартат. Бул линза алакан изин таануу үчүн идеалдуу.