بايوميٽرڪس انساني خاصيتن سان لاڳاپيل جسم جي ماپ ۽ حساب ڪتاب آهن. بايوميٽرڪ تصديق (يا حقيقي تصديق) ڪمپيوٽر سائنس ۾ سڃاڻپ ۽ رسائي ڪنٽرول جي هڪ صورت طور استعمال ڪئي ويندي آهي. اهو انهن گروپن ۾ فردن جي سڃاڻپ لاءِ پڻ استعمال ڪيو ويندو آهي جيڪي نگراني هيٺ آهن.

بايوميٽرڪ سڃاڻپ ڪندڙ اهي مخصوص، ماپيندڙ خاصيتون آهن جيڪي فردن کي ليبل ڪرڻ ۽ بيان ڪرڻ لاءِ استعمال ٿينديون آهن. بايوميٽرڪ سڃاڻپ ڪندڙ اڪثر ڪري جسماني خاصيتن جي طور تي درجه بندي ڪيا ويندا آهن جيڪي جسم جي شڪل سان لاڳاپيل هونديون آهن. مثالن ۾ شامل آهن، پر انهن تائين محدود نه آهن فنگر پرنٽ، کجيءَ جون رڳون، چهري جي سڃاڻپ، ڊي اين اي، کجيءَ جو نشان، هٿ جي جاميٽري، آئيرس جي سڃاڻپ، ريٽنا، ۽ گند/خوشبو.

بايوميٽرڪ سڃاڻپ ٽيڪنالاجي ۾ ڪمپيوٽر سائنس، آپٽڪس ۽ صوتيات ۽ ٻيا جسماني سائنس، حياتياتي سائنس، بايوسينسر ۽ بايو اسٽيٽسٽڪس اصول، سيڪيورٽي ٽيڪنالاجي، ۽ مصنوعي ذهانت ٽيڪنالاجي ۽ ٻيا ڪيترائي بنيادي سائنس ۽ جديد ايپليڪيشن ٽيڪنالاجي شامل آهن. اهو هڪ مڪمل گھڻ-شعبي ٽيڪنيڪل حل آهي.

تازن سالن ۾، مصنوعي ذهانت جي ترقي سان، بايوميٽرڪ سڃاڻپ ٽيڪنالاجي وڌيڪ پختو ٿي چڪي آهي. هن وقت، چهري جي سڃاڻپ ٽيڪنالاجي بايوميٽرڪس جي سڀ کان وڌيڪ نمائندگي ڪندڙ آهي.

چهري جي سڃاڻپ

چهري جي سڃاڻپ جي عمل ۾ چهري جو مجموعو، چهري جي سڃاڻپ، چهري جي خاصيت ڪڍڻ ۽ چهري جي ميلاپ جي سڃاڻپ شامل آهي. چهري جي سڃاڻپ جو عمل مشين لرننگ ۾ مختلف ٽيڪنالاجيون استعمال ڪندو آهي جهڙوڪ AdaBoos الگورتھم، ڪنوولوشنل نيورل نيٽ ورڪ ۽ سپورٽ ویکٹر مشين.

چهري جي سڃاڻپ جو عمل

هن وقت، روايتي چهري جي سڃاڻپ جون مشڪلاتون جن ۾ چهري جي گردش، بندش، هڪجهڙائي، وغيره شامل آهن، تمام گهڻو بهتر ڪيون ويون آهن، جيڪي چهري جي سڃاڻپ جي درستگي کي تمام گهڻو بهتر بڻائين ٿيون. 2D چهرو، 3D چهرو، ملٽي اسپيڪٽرل چهرو هر موڊ ۾ مختلف حصول موافقت جا منظرناما، ڊيٽا سيڪيورٽي ڊگري ۽ رازداري حساسيت وغيره آهن، ۽ وڏي ڊيٽا جي ڊيپ لرننگ جو اضافو 3D چهري جي سڃاڻپ الگورتھم کي 2D پروجئشن جي خرابين کي پورو ڪري ٿو، اهو جلدي هڪ شخص جي سڃاڻپ کي سڃاڻي سگهي ٿو، جيڪو ٻه طرفي چهري جي سڃاڻپ جي درخواست لاءِ هڪ خاص پيش رفت آندو آهي.

ساڳئي وقت، بايوميٽرڪ سڃاڻپ ٽيڪنالاجي هن وقت چهري جي سڃاڻپ جي سيڪيورٽي کي بهتر بڻائڻ لاءِ هڪ اهم ٽيڪنالاجي طور استعمال ڪئي پئي وڃي، جيڪا فوٽوز، وڊيوز، 3D ماڊلز، ۽ مصنوعي ماسڪ جهڙين جعلي دوکي جي اثرائتي مزاحمت ڪري سگهي ٿي، ۽ آزادانه طور تي آپريٽنگ استعمال ڪندڙن جي سڃاڻپ جو تعين ڪري سگهي ٿي. هن وقت، چهري جي سڃاڻپ ٽيڪنالاجي جي تيز ترقي سان، ڪيتريون ئي جديد ايپليڪيشنون جهڙوڪ سمارٽ ڊوائيسز، آن لائن فنانس، ۽ چهري جي ادائيگي تيزي سان مشهور ٿي چڪيون آهن، جيڪي هر ڪنهن جي زندگي ۽ ڪم ۾ رفتار ۽ سهولت آڻينديون آهن.

هٿ جي نشان جي سڃاڻپ

پام پرنٽ جي سڃاڻپ هڪ نئين قسم جي بايوميٽرڪ سڃاڻپ ٽيڪنالاجي آهي، جيڪا انساني جسم جي پام پرنٽ کي ٽارگيٽ فيچر طور استعمال ڪري ٿي، ۽ ملٽي اسپيڪٽرل اميجنگ ٽيڪنالاجي ذريعي حياتياتي معلومات گڏ ڪري ٿي. ملٽي اسپيڪٽرل پام پرنٽ جي سڃاڻپ کي بايوميٽرڪ سڃاڻپ ٽيڪنالاجي جو هڪ ماڊل سمجهي سگهجي ٿو جيڪو ملٽي موڊالٽي ۽ ملٽي ٽارگيٽ فيچرز کي گڏ ڪري ٿو. هي نئين ٽيڪنالاجي چمڙي جي اسپيڪٽرم، پام پرنٽ ۽ رگ جي ٽن سڃاڻپ ڪندڙ فيچرز کي گڏ ڪري ٿي ته جيئن هڪ ئي وقت وڌيڪ گهڻي معلومات فراهم ڪري سگهجي ۽ ٽارگيٽ فيچرز جي فرق کي وڌايو وڃي.

هن سال، Amazon جي کجيءَ جي سڃاڻپ واري ٽيڪنالاجي، جنهن جو ڪوڊ نالو Orville آهي، جاچ شروع ڪئي آهي. اسڪينر پهريون ڀيرو انفراريڊ پولرائزڊ اصل تصويرن جو هڪ سيٽ حاصل ڪري ٿو، جيڪو کجيءَ جي ٻاهرين خاصيتن تي ڌيان ڏئي ٿو، جهڙوڪ لائينون ۽ فولڊ؛ جڏهن پولرائزڊ تصويرن جو ٻيو سيٽ ٻيهر حاصل ڪري ٿو، ته اهو کجيءَ جي جوڙجڪ ۽ اندروني خاصيتن تي ڌيان ڏئي ٿو، جهڙوڪ رگون، هڏا، نرم ٽشوز، وغيره. خام تصويرون شروعاتي طور تي هٿن تي مشتمل تصويرن جو هڪ سيٽ مهيا ڪرڻ لاءِ پروسيس ڪيون وينديون آهن. اهي تصويرون چڱي طرح روشن، فوڪس ۾ آهن، ۽ کجيءَ کي هڪ مخصوص رخ ۾، هڪ مخصوص پوز ۾ ڏيکارين ٿيون، ۽ کاٻي يا ساڄي هٿ جي طور تي ليبل ڪيون ويون آهن.

هن وقت، Amazon جي پام پرنٽ جي سڃاڻپ ٽيڪنالاجي صرف 300 ملي سيڪنڊن ۾ ذاتي سڃاڻپ ۽ مڪمل ادائيگي جي تصديق ڪري سگهي ٿي، ۽ صارفين کي اسڪيننگ ڊوائيس تي هٿ رکڻ جي ضرورت ناهي، صرف رابطي کان سواءِ هٿ لوڏيو ۽ اسڪين ڪريو. هن ٽيڪنالاجي جي ناڪامي جي شرح تقريباً 0.0001٪ آهي. ساڳئي وقت، پام پرنٽ جي سڃاڻپ شروعاتي مرحلي ۾ ٻٽي تصديق آهي - پهريون ڀيرو ٻاهرين خاصيتن کي حاصل ڪرڻ لاءِ، ۽ ٻيو ڀيرو اندروني تنظيمي خاصيتون حاصل ڪرڻ لاءِ. سيڪيورٽي جي لحاظ کان ٻين بايوميٽرڪ ٽيڪنالاجي جي مقابلي ۾، بهتر ٿيو.

مٿين بايوميٽرڪ خاصيتن کان علاوه، آئرس جي سڃاڻپ ٽيڪنالاجي کي پڻ مشهور ڪيو پيو وڃي. آئرس جي سڃاڻپ جي غلط سڃاڻپ جي شرح 1/1000000 جيتري گهٽ آهي. اهو بنيادي طور تي سڃاڻپ جي سڃاڻپ لاءِ آئرس جي زندگي جي انويرينس ۽ فرق جي خاصيتن کي استعمال ڪري ٿو.

هن وقت، صنعت ۾ اتفاق راءِ آهي ته هڪ واحد موڊليٽي جي سڃاڻپ ۾ سڃاڻپ جي ڪارڪردگي ۽ سيڪيورٽي ٻنهي ۾ رڪاوٽون آهن، ۽ ملٽي ماڊل فيوزن چهري جي سڃاڻپ ۽ حتي بايوميٽرڪ سڃاڻپ ۾ هڪ اهم پيش رفت آهي - نه رڳو ملٽي فيڪٽر ذريعي. سڃاڻپ جي درستگي کي بهتر بڻائڻ جو طريقو بايوميٽرڪ ٽيڪنالاجي جي منظر جي موافقت ۽ رازداري جي سيڪيورٽي کي هڪ خاص حد تائين بهتر بڻائي سگهي ٿو. روايتي سنگل موڊ الگورتھم جي مقابلي ۾، اهو مالي سطح جي غلط سڃاڻپ جي شرح (ڏهه ملين مان هڪ جيتري گهٽ) کي بهتر طور تي پورو ڪري سگهي ٿو، جيڪو بايوميٽرڪ سڃاڻپ جي ترقي جو مکيه رجحان پڻ آهي.

ملٽي ماڊل بايوميٽرڪ سسٽم

ملٽي موڊل بايوميٽرڪ سسٽم يوني موڊل بايوميٽرڪ سسٽم جي حدن کي ختم ڪرڻ لاءِ ڪيترن ئي سينسرز يا بايوميٽرڪس استعمال ڪندا آهن. مثال طور، آئرس جي سڃاڻپ سسٽم عمر جي آئرس جي ڪري متاثر ٿي سگهن ٿا ۽ اليڪٽرانڪ فنگر پرنٽ جي سڃاڻپ خراب يا ڪٽيل فنگر پرنٽس جي ڪري خراب ٿي سگهي ٿي. جڏهن ته يوني موڊل بايوميٽرڪ سسٽم انهن جي سڃاڻپ ڪندڙ جي سالميت جي ڪري محدود آهن، اهو ممڪن ناهي ته ڪيترائي يوني موڊل سسٽم هڪجهڙا حدون برداشت ڪندا. ملٽي موڊل بايوميٽرڪ سسٽم هڪ ئي مارڪر (يعني، هڪ آئرس جون ڪيتريون ئي تصويرون، يا ساڳئي آڱر جا اسڪين) يا مختلف بايوميٽرڪس کان معلومات حاصل ڪري سگهن ٿا (فنگر پرنٽ اسڪين جي ضرورت آهي ۽، آواز جي سڃاڻپ استعمال ڪندي، هڪ ڳالهائيندڙ پاس ڪوڊ).

ملٽي موڊل بايوميٽرڪ سسٽم انهن يوني موڊل سسٽم کي ترتيب وار، هڪ ئي وقت، انهن جي ميلاپ، يا سيريز ۾ فيوز ڪري سگهن ٿا، جيڪي ترتيب وار، متوازي، درجي بندي ۽ سيريل انٽيگريشن موڊس جو حوالو ڏين ٿا.

چانسي ٽي ويجو هڪ سلسلو تيار ڪيو آهيبايوميٽرڪ لينسچهري جي سڃاڻپ، هٿ جي نشان جي سڃاڻپ سان گڏوگڏ فنگر پرنٽ جي سڃاڻپ ۽ آئيرس جي سڃاڻپ لاءِ. مثال طور CH3659A هڪ 4k گهٽ مسخ ڪرڻ وارو لينس آهي جيڪو 1/1.8'' سينسر لاءِ ٺاهيو ويو هو. ان ۾ صرف 11.95mm TTL سان سڀئي شيشي ۽ ڪمپيڪٽ ڊيزائن شامل آهن. اهو 44 درجا افقي فيلڊ آف ويو کي پڪڙي ٿو. هي لينس هٿ جي نشان جي سڃاڻپ لاءِ مثالي آهي.