Biometrija so telesne meritve in izračuni, povezani s človeškimi značilnostmi. Biometrična avtentikacija (ali realistična avtentikacija) se v računalništvu uporablja kot oblika identifikacije in nadzora dostopa. Uporablja se tudi za identifikacijo posameznikov v skupinah, ki so pod nadzorom.

Biometrični identifikatorji so značilne, merljive značilnosti, ki se uporabljajo za označevanje in opisovanje posameznikov. Biometrični identifikatorji so pogosto kategorizirani kot fiziološke značilnosti, ki so povezane z obliko telesa. Primeri vključujejo, vendar niso omejeni na, prstne odtise, žile na dlani, prepoznavanje obraza, DNK, odtis dlani, geometrijo roke, prepoznavanje šarenice, mrežnico in vonj/dišavo.

Tehnologija biometrične identifikacije vključuje računalništvo, optiko in akustiko ter druge fizikalne znanosti, biološke znanosti, biosenzorje in načela biostatistike, varnostno tehnologijo, tehnologijo umetne inteligence in številne druge temeljne znanosti ter inovativne aplikacijske tehnologije. Gre za celovite multidisciplinarne tehnične rešitve.

V zadnjih letih je z razvojem umetne inteligence tehnologija biometrične identifikacije postala bolj zrela. Trenutno je tehnologija prepoznavanja obrazov najbolj reprezentativna za biometrijo.

Prepoznavanje obrazov

Postopek prepoznavanja obrazov vključuje zbiranje obrazov, zaznavanje obrazov, ekstrakcijo značilnosti obrazov in prepoznavanje ujemanja obrazov. Postopek prepoznavanja obrazov uporablja različne tehnologije, kot so algoritem AdaBoos, konvolucijska nevronska mreža in stroj podpornih vektorjev v strojnem učenju.

Postopek prepoznavanja obrazov

Trenutno so se tradicionalne težave pri prepoznavanju obrazov, vključno z rotacijo obraza, okluzijo, podobnostjo itd., močno izboljšale, kar je močno izboljšalo natančnost prepoznavanja obrazov. 2D obraz, 3D obraz, večspektralni obraz Vsak način ima različne scenarije prilagajanja zajemanja, stopnjo varnosti podatkov in občutljivost zasebnosti itd., dodatek poglobljenega učenja velikih podatkov pa omogoča, da algoritem za 3D prepoznavanje obrazov dopolni pomanjkljivosti 2D projekcije in lahko hitro prepozna identiteto osebe, kar je prineslo določen preboj v uporabo dvodimenzionalnega prepoznavanja obrazov.

Hkrati se tehnologija biometričnega zaznavanja trenutno uporablja kot ključna tehnologija za izboljšanje varnosti prepoznavanja obrazov, ki lahko učinkovito preprečuje ponarejanje goljufij, kot so fotografije, videoposnetki, 3D-modeli in protetične maske, ter neodvisno določa identiteto uporabnikov. Trenutno so s hitrim razvojem tehnologije prepoznavanja obrazov številne inovativne aplikacije, kot so pametne naprave, spletne finance in plačevanje z obrazom, postale vse bolj priljubljene, kar prinaša hitrost in udobje v življenje in delo vseh.

Prepoznavanje odtisa dlani

Prepoznavanje odtisov dlani je nova vrsta biometrične tehnologije prepoznavanja, ki uporablja odtis dlani človeškega telesa kot ciljno značilnost in zbira biološke informacije s pomočjo multispektralne tehnologije slikanja. Multispektralno prepoznavanje odtisov dlani lahko obravnavamo kot model biometrične tehnologije prepoznavanja, ki združuje multimodalnost in več ciljnih značilnosti. Ta nova tehnologija združuje tri prepoznavne značilnosti: kožni spekter, odtis dlani in vene, da bi hkrati zagotovila več informacij in povečala razločljivost ciljnih značilnosti.

Letos se je začelo testiranje Amazonove tehnologije za prepoznavanje dlani z oznako Orville. Skener najprej pridobi niz infrardečih polariziranih originalnih slik, pri čemer se osredotoči na zunanje značilnosti dlani, kot so črte in gube; pri ponovnem pridobivanju drugega niza polariziranih slik se osredotoči na strukturo dlani in notranje značilnosti, kot so žile, kosti, mehka tkiva itd. Surove slike se najprej obdelajo, da se dobi niz slik, ki vsebujejo roke. Te slike so dobro osvetljene, izostrene in prikazujejo dlan v določeni orientaciji, v določenem položaju ter označene kot levičarske ali desničarske.

Trenutno lahko Amazonova tehnologija prepoznavanja odtisov dlani preveri osebno identiteto in zaključi plačilo v samo 300 milisekundah, pri čemer uporabniki ne potrebujejo, da bi položili roke na napravo za skeniranje, temveč le mahajo in skenirajo brez stika. Stopnja napak te tehnologije je približno 0,0001 %. Hkrati je prepoznavanje odtisov dlani v začetni fazi dvojno preverjanje – prvič za pridobitev zunanjih značilnosti in drugič za pridobitev notranjih organizacijskih značilnosti. V primerjavi z drugimi biometričnimi tehnologijami je izboljšana z vidika varnosti.

Poleg zgoraj omenjenih biometričnih značilnosti se popularizira tudi tehnologija prepoznavanja šarenice. Stopnja lažnega prepoznavanja šarenice je nizka, le 1/1000000. Za identifikacijo identitet uporablja predvsem značilnosti invariantnosti in razlik v življenjski dobi šarenice.

Trenutno je v industriji soglasje, da ima prepoznavanje ene same modalitete ozka grla tako v učinkovitosti prepoznavanja kot v varnosti, večmodalna fuzija pa je pomemben preboj pri prepoznavanju obrazov in celo biometričnem prepoznavanju – ne le zaradi večfaktorskega delovanja. Izboljšanje natančnosti prepoznavanja lahko do neke mere izboljša tudi prilagodljivost scene in varnost zasebnosti biometrične tehnologije. V primerjavi s tradicionalnim enomodalnim algoritmom lahko bolje doseže stopnjo lažnega prepoznavanja na finančni ravni (le ena na deset milijonov), kar je tudi glavni trend razvoja biometrične identifikacije.

Multimodalni biometrični sistem

Multimodalni biometrični sistemi uporabljajo več senzorjev ali biometričnih podatkov za premagovanje omejitev unimodalnih biometričnih sistemov. Na primer, sisteme za prepoznavanje šarenice lahko ogrozijo starajoče se šarenice, elektronsko prepoznavanje prstnih odtisov pa lahko poslabšajo obrabljeni ali prerezani prstni odtisi. Čeprav so unimodalni biometrični sistemi omejeni z integriteto svojega identifikatorja, je malo verjetno, da bo več unimodalnih sistemov trpelo zaradi enakih omejitev. Multimodalni biometrični sistemi lahko pridobijo nabore informacij iz istega označevalca (tj. več slik šarenice ali skeniranja istega prsta) ali informacije iz različnih biometričnih podatkov (kar zahteva skeniranje prstnih odtisov in, z uporabo prepoznavanja glasu, govorjeno geslo).

Multimodalni biometrični sistemi lahko te unimodalne sisteme združujejo zaporedno, sočasno, v kombinaciji le-teh ali zaporedno, kar se nanaša na zaporedni, vzporedni, hierarhični in serijski način integracije.

CHANCCTVje razvil vrstobiometrične lečeza prepoznavanje obrazov, prepoznavanje odtisov dlani, pa tudi prepoznavanje prstnih odtisov in prepoznavanje šarenice. Na primer, CH3659A je 4k objektiv z nizkim popačenjem, ki je bil zasnovan za 1/1,8'' senzorje. Ima v celoti stekleno in kompaktno zasnovo s samo 11,95 mm TTL. Zajame 44-stopinjsko vodoravno vidno polje. Ta objektiv je idealen za prepoznavanje odtisov dlani.