Биометријата е мерења на телото и пресметки поврзани со човечките карактеристики. Биометриската автентикација (или реалистична автентикација) се користи во компјутерските науки како форма на идентификација и контрола на пристап. Исто така, се користи за идентификување на поединци во групи кои се под надзор.

Биометриските идентификатори се препознатливи, мерливи карактеристики што се користат за означување и опишување на поединци. Биометриските идентификатори често се категоризираат како физиолошки карактеристики кои се поврзани со обликот на телото. Примерите вклучуваат, но не се ограничени на отпечаток од прст, вени на дланката, препознавање на лице, ДНК, отпечаток од дланка, геометрија на раката, препознавање на ирисот, мрежницата и мирис/мирис.

Технологијата за биометриска идентификација вклучува компјутерски науки, оптика и акустика и други физички науки, биолошки науки, биосензори и принципи на биостатистика, безбедносна технологија и технологија на вештачка интелигенција и многу други основни науки и иновативни технологии за примена. Тоа е комплетно мултидисциплинарно техничко решение.

Во последниве години, со развојот на вештачката интелигенција, технологијата за биометриска идентификација стана посозреана. Во моментов, технологијата за препознавање лица е најрепрезентативната биометрија.

Препознавање на лице

Процесот на препознавање лица вклучува собирање лица, детекција на лица, извлекување карактеристики на лица и препознавање на споредување на лица. Процесот на препознавање лица користи различни технологии како што се алгоритмот AdaBoos, конволуциона невронска мрежа и машина за поддршка на вектори во машинското учење.

Процесот на препознавање на лице

Во моментов, традиционалните тешкотии при препознавање лица, вклучувајќи ја ротацијата на лицето, оклузијата, сличноста итн., се значително подобрени, што значително ја подобрува точноста на препознавањето лица. 2D лице, 3D лице, мултиспектрално лице. Секој режим има различни сценарија за прилагодување на аквизицијата, степен на безбедност на податоците и чувствителност на приватноста итн., а додавањето на длабоко учење на големи податоци го прави алгоритмот за 3D препознавање лица да ги надополни недостатоците на 2D проекцијата. Може брзо да го идентификува идентитетот на една личност, што донесе одреден пробив во примената на дводимензионалното препознавање лица.

Во исто време, технологијата за биометриско откривање моментално се користи како клучна технологија за подобрување на безбедноста на препознавањето лица, што може ефикасно да се спротивстави на фалсификувањето и измамата, како што се фотографии, видеа, 3Д модели и протетски маски, и независно да го одреди идентитетот на оперативните корисници. Во моментов, со брзиот развој на технологијата за препознавање лица, многу иновативни апликации како што се паметните уреди, онлајн финансиите и плаќањето со лице стануваат сè попопуларни, носејќи брзина и практичност во животот и работата на секого.

Препознавање на отпечаток од дланка

Препознавањето на отпечатоци од дланка е нов вид на технологија за биометриско препознавање, која го користи отпечатокот од дланка на човечкото тело како целна карактеристика и собира биолошки информации преку мултиспектрална технологија за снимање. Мултиспектралното препознавање на отпечатоци од дланка може да се смета за модел на технологија за биометриско препознавање која комбинира мултимодалност и повеќекратни целни карактеристики. Оваа нова технологија ги комбинира трите препознатливи карактеристики: спектар на кожа, отпечаток од дланка и венски вени за да обезбеди повеќе информации истовремено и да ја зголеми препознатливоста на целните карактеристики.

Оваа година, технологијата за препознавање дланки на Амазон, со кодно име Орвил, започна со тестирање. Скенерот прво стекнува сет инфрацрвени поларизирани оригинални слики, фокусирајќи се на надворешните карактеристики на дланката, како што се линии и набори; кога повторно се стекнува вториот сет поларизирани слики, се фокусира на структурата на дланката и внатрешните карактеристики, како што се вените, коските, меките ткива итн. Суровите слики првично се обработуваат за да се добие сет слики што ги содржат рацете. Овие слики се добро осветлени, во фокус и ја прикажуваат дланката во специфична ориентација, во специфична поза и се означени како лева или десна.

Во моментов, технологијата за препознавање отпечатоци од дланки на Amazon може да потврди личен идентитет и да заврши плаќање за само 300 милисекунди, и не бара од корисниците да ги стават рацете на уредот за скенирање, само мавтаат и скенираат без контакт. Стапката на неуспех на оваа технологија е околу 0,0001%. Во исто време, препознавањето отпечатоци од дланки е двојна верификација во почетната фаза - првиот пат за добивање надворешни карактеристики, а вториот пат за добивање внатрешни организациски карактеристики. Во споредба со другите биометриски технологии во однос на безбедноста, подобрена.

Покрај горенаведените биометриски карактеристики, се популаризира и технологијата за препознавање на ирис. Стапката на лажно препознавање на ирисот е ниска, само 1/1000000. Таа главно ги користи карактеристиките на инвариантноста и разликата во животниот век на ирисот за да идентификува идентитети.

Во моментов, консензусот во индустријата е дека препознавањето на еден модалитет има тесни грла и во перформансите и во безбедноста на препознавањето, а мултимодалната фузија е важен пробив во препознавањето лица, па дури и во биометриското препознавање - не само преку повеќефакторски фактори. Начинот за подобрување на точноста на препознавањето може да ја подобри и прилагодливоста на сцената и безбедноста на приватноста на биометриската технологија до одреден степен. Во споредба со традиционалниот алгоритам со еден режим, тој може подобро да ја задоволи стапката на лажно препознавање на финансиско ниво (до еден на десет милиони), што е исто така главен тренд во развојот на биометриската идентификација.

Мултимодален биометриски систем

Мултимодалните биометриски системи користат повеќе сензори или биометрија за да ги надминат ограничувањата на унимодалните биометриски системи. На пример, системите за препознавање на ирис може да бидат компромитирани од стареење на ирисите, а електронското препознавање на отпечатоци од прсти може да се влоши од истрошени или исечени отпечатоци од прсти. Иако унимодалните биометриски системи се ограничени од интегритетот на нивниот идентификатор, малку е веројатно дека неколку унимодални системи ќе страдаат од идентични ограничувања. Мултимодалните биометриски системи можат да добијат групи информации од истиот маркер (т.е. повеќе слики од ирис или скенирања на истиот прст) или информации од различни биометриски податоци (кои бараат скенирање на отпечатоци од прсти и, користејќи препознавање на глас, изговорен код за пристап).

Мултимодалните биометриски системи можат да ги спојат овие унимодални системи секвенцијално, истовремено, комбинација од нив или сериски, што се однесува на секвенцијални, паралелни, хиерархиски и сериски режими на интеграција, соодветно.

CHANCCTVразви серија одбиометриски леќиза препознавање на лице, препознавање на отпечатоци од дланки, како и идентификација на отпечатоци од прсти и идентификација на ирис. На пример, CH3659A е 4k објектив со мала дисторзија кој е дизајниран за сензори од 1/1,8''. Има целосно стакло и компактен дизајн со само 11,95 mm TTL. Снима хоризонтално видно поле од 44 степени. Овој објектив е идеален за препознавање на отпечатоци од дланки.