بایومیټریک د بدن اندازه کول او محاسبې دي چې د انسان ځانګړتیاو پورې اړه لري. بایومیټریک تصدیق (یا حقیقي تصدیق) په کمپیوټر ساینس کې د پیژندنې او لاسرسي کنټرول په توګه کارول کیږي. دا د هغو ډلو کې د اشخاصو پیژندلو لپاره هم کارول کیږي چې تر څارنې لاندې دي.

بایومیټریک پیژندونکي هغه ځانګړي، د اندازه کولو وړ ځانګړتیاوې دي چې د افرادو د نښه کولو او تشریح کولو لپاره کارول کیږي. بایومیټریک پیژندونکي ډیری وختونه د فزیولوژیکي ځانګړتیاو په توګه طبقه بندي کیږي کوم چې د بدن شکل سره تړاو لري. مثالونه پکې شامل دي، مګر محدود ندي د ګوتو نښې، د لاس رګونه، د مخ پیژندنه، DNA، د لاس چاپ، د لاس جیومیټري، د سترګو پیژندنه، شبکیه، او بوی/بوی.

د بایومیټریک پیژندنې ټیکنالوژي د کمپیوټر ساینس، آپټیکس او اکوسټیک او نور فزیکي علوم، بیولوژیکي علوم، بایوسینسرونه او بایوسټیټیسټیک اصول، د امنیت ټیکنالوژي، او مصنوعي استخباراتو ټیکنالوژي او ډیری نور اساسي علوم او نوښتګر غوښتنلیک ټیکنالوژي شاملې دي. دا یو بشپړ څو اړخیز تخنیکي حل دی.

په دې وروستیو کلونو کې، د مصنوعي استخباراتو د پراختیا سره، د بایومیټریک پیژندنې ټیکنالوژي ډیره پاخه شوې ده. په اوس وخت کې، د مخ پیژندنې ټیکنالوژي د بایومیټریکونو ترټولو استازیتوب کوي.

د مخ پیژندنه

د مخ پیژندنې په پروسه کې د مخ راټولول، د مخ کشف، د مخ ځانګړتیا استخراج او د مخ مطابقت پیژندنه شامله ده. د مخ پیژندنې پروسه د ماشین زده کړې کې د مختلفو ټیکنالوژیو لکه اډا بوس الګوریتم، کنولوشنل عصبي شبکې او د ملاتړ ویکتور ماشین کاروي.

د مخ پیژندنې پروسه

په اوس وخت کې، د مخ پیژندنې دودیزې ستونزې لکه د مخ څرخیدل، بندیدل، ورته والی، او نور خورا ښه شوي دي، کوم چې د مخ پیژندنې دقت خورا ښه کوي. 2D مخ، 3D مخ، څو-سپیکٹرل مخ هر حالت د ترلاسه کولو مختلف موافقت سناریوګانې، د معلوماتو امنیت درجې او د محرمیت حساسیت، او نور لري، او د لوی معلوماتو ژورې زده کړې اضافه کول د 3D مخ پیژندنې الګوریتم د 2D پروجیکشن نیمګړتیاوې بشپړوي، دا کولی شي په چټکۍ سره د یو شخص هویت وپیژني، کوم چې د دوه اړخیز مخ پیژندنې غوښتنلیک لپاره یو ځانګړی پرمختګ راوړی دی.

په ورته وخت کې، د بایومیټریک کشف ټیکنالوژي اوس مهال د مخ پیژندنې امنیت ښه کولو لپاره د یوې کلیدي ټیکنالوژۍ په توګه کارول کیږي، کوم چې کولی شي په مؤثره توګه د عکسونو، ویډیوګانو، 3D ماډلونو، او مصنوعي ماسکونو په څیر د جعلي درغلیو په وړاندې مقاومت وکړي، او په خپلواکه توګه د عملیاتي کاروونکو هویت وټاکي. اوس مهال، د مخ پیژندنې ټیکنالوژۍ د چټک پرمختګ سره، ډیری نوښتګر غوښتنلیکونه لکه سمارټ وسایل، آنلاین مالي، او د مخ تادیه په زیاتیدونکي توګه مشهور شوي، چې د هرچا ژوند او کار ته سرعت او اسانتیا راوړي.

د لاس د نښې پیژندنه

د پام چاپ پیژندنه د بایومیټریک پیژندنې ټیکنالوژۍ یو نوی ډول دی، کوم چې د انسان بدن د پام چاپ د هدف ځانګړتیا په توګه کاروي، او د څو سپیکٹرل امیجنگ ټیکنالوژۍ له لارې بیولوژیکي معلومات راټولوي. د څو سپیکٹرل پام چاپ پیژندنه د بایومیټریک پیژندنې ټیکنالوژۍ ماډل په توګه ګڼل کیدی شي چې څو ماډلیت او څو هدف ځانګړتیاوې سره یوځای کوي. دا نوې ټیکنالوژي د پوستکي سپیکٹرم، د پام چاپ او رګونو درې پیژندل شوي ځانګړتیاوې سره یوځای کوي ترڅو په یو وخت کې ډیر معلومات چمتو کړي او د هدف ځانګړتیاو توپیر زیات کړي.

سږ کال، د ایمیزون د خرما پیژندنې ټیکنالوژي، چې کوډ نوم یې اورویل دی، ازموینه پیل کړې ده. سکینر لومړی د انفراریډ قطبي شوي اصلي عکسونو سیټ ترلاسه کوي، د خرما بهرني ځانګړتیاو باندې تمرکز کوي، لکه کرښې او پوښونه؛ کله چې د قطبي شوي عکسونو دوهم سیټ بیا ترلاسه کوي، دا د خرما جوړښت او داخلي ځانګړتیاو باندې تمرکز کوي، لکه رګونه، هډوکي، نرم نسجونه، او نور. خام عکسونه په پیل کې پروسس کیږي ترڅو د لاسونو لرونکي عکسونو سیټ چمتو کړي. دا عکسونه ښه روښانه شوي، په تمرکز کې دي، او خرما په یو ځانګړي لوري، په ځانګړي حالت کې ښیي، او د چپ یا ښي لاس په توګه لیبل شوي.

اوس مهال، د ایمیزون د پام چاپ پیژندنې ټیکنالوژي کولی شي شخصي هویت تایید کړي او یوازې په 300 ملی ثانیو کې تادیه بشپړه کړي، او کاروونکو ته اړتیا نلري چې خپل لاسونه د سکین کولو وسیلې ته واچوي، یوازې د تماس پرته لاس وخوځوي او سکین کړي. د دې ټیکنالوژۍ د ناکامۍ کچه شاوخوا 0.0001٪ ده. په ورته وخت کې، د پام چاپ پیژندنه په لومړي مرحله کې دوه ځله تایید دی - لومړی ځل د بهرني ځانګړتیاو ترلاسه کولو لپاره، او دوهم ځل د داخلي سازماني ځانګړتیاو ترلاسه کولو لپاره. د امنیت له پلوه د نورو بایومیټریک ټیکنالوژیو سره پرتله کول، ښه شوي.

د پورته بایومیټریک ځانګړتیاو سربیره، د ایرس پیژندنې ټیکنالوژي هم مشهوره کیږي. د ایرس پیژندنې د غلط پیژندنې کچه د 1/1000000 په څیر ټیټه ده. دا په عمده توګه د هویت پیژندلو لپاره د ایرس ژوند تغیر او توپیر ځانګړتیاوې کاروي.

په اوس وخت کې، په صنعت کې اجماع دا ده چې د یو واحد موډلیت پیژندنه د پیژندنې فعالیت او امنیت دواړو کې خنډونه لري، او څو ماډلیت فیوژن د مخ پیژندنې او حتی بایومیټریک پیژندنې کې یو مهم پرمختګ دی - نه یوازې د څو فکتورونو له لارې. د پیژندنې دقت ښه کولو لاره کولی شي د بایومیټریک ټیکنالوژۍ د صحنې تطابق او محرمیت امنیت تر یوې اندازې پورې ښه کړي. د دودیز واحد موډ الګوریتم سره پرتله کول، دا کولی شي د مالي کچې غلط پیژندنې کچه (په لسو ملیونونو کې د یو په څیر ټیټ) په ښه توګه پوره کړي، کوم چې د بایومیټریک پیژندنې پراختیا اصلي رجحان هم دی.

څو ماډل بایومیټریک سیسټم

څو ماډل بایومیټریک سیسټمونه د یونی ماډل بایومیټریک سیسټمونو محدودیتونو لرې کولو لپاره ډیری سینسرونه یا بایومیټریک کاروي. د مثال په توګه د ایرس پیژندنې سیسټمونه د زړو ایرسونو لخوا زیانمن کیدی شي او د بریښنایی ګوتو نښې پیژندنه د زړو یا پرې شوي ګوتو نښو لخوا خراب کیدی شي. پداسې حال کې چې یو ماډل بایومیټریک سیسټمونه د دوی د پیژندونکي بشپړتیا لخوا محدود دي، دا امکان نلري چې څو یونی ماډل سیسټمونه به د ورته محدودیتونو سره مخ شي. څو ماډل بایومیټریک سیسټمونه کولی شي د ورته مارکر څخه د معلوماتو سیټونه ترلاسه کړي (د بیلګې په توګه، د ایرس ډیری عکسونه، یا د ورته ګوتې سکینونه) یا د مختلف بایومیټریک څخه معلومات (د ګوتو نښې سکینونو ته اړتیا لري او د غږ پیژندنې په کارولو سره، د ویل شوي پاس کوډ).

څو ماډل بایومیټریک سیسټمونه کولی شي دا یو ماډل سیسټمونه په ترتیب سره، په ورته وخت کې، د دوی ترکیب، یا په لړۍ کې یوځای کړي، کوم چې په ترتیب سره ترتیبي، موازي، درجه بندي او سریال ادغام حالتونو ته اشاره کوي.

د چین سي سي ټي ويیوه لړۍ یې رامینځته کړې دهبایومیټریک لینزونهد مخ پیژندنې، د لاس د نښان پیژندلو او همدارنګه د ګوتو نښې پیژندلو او د سترګو د سترګو پیژندنې لپاره. د مثال په توګه CH3659A د 4k ټیټ تحریف لینز دی چې د 1/1.8 انچ سینسرونو لپاره ډیزاین شوی. دا ټول شیشې او کمپیکټ ډیزاینونه لري چې یوازې 11.95mm TTL لري. دا د 44 درجو افقي لید ساحه نیسي. دا لینز د لاس د نښان پیژندلو لپاره مثالی دی.