బయోమెట్రిక్స్ అంటే శరీర కొలతలు మరియు మానవ లక్షణాలకు సంబంధించిన లెక్కలు. బయోమెట్రిక్ ప్రామాణీకరణ (లేదా వాస్తవిక ప్రామాణీకరణ) కంప్యూటర్ సైన్స్‌లో గుర్తింపు మరియు యాక్సెస్ నియంత్రణ రూపంగా ఉపయోగించబడుతుంది. నిఘాలో ఉన్న సమూహాలలోని వ్యక్తులను గుర్తించడానికి కూడా ఇది ఉపయోగించబడుతుంది.

బయోమెట్రిక్ ఐడెంటిఫైయర్‌లు అనేవి వ్యక్తులను లేబుల్ చేయడానికి మరియు వివరించడానికి ఉపయోగించే విలక్షణమైన, కొలవగల లక్షణాలు. బయోమెట్రిక్ ఐడెంటిఫైయర్‌లను తరచుగా శరీర ఆకృతికి సంబంధించిన శారీరక లక్షణాలుగా వర్గీకరిస్తారు. ఉదాహరణలలో వేలిముద్ర, అరచేతి సిరలు, ముఖ గుర్తింపు, DNA, అరచేతి ముద్ర, చేతి జ్యామితి, కనుపాప గుర్తింపు, రెటీనా మరియు వాసన/సువాసన ఉన్నాయి, కానీ వీటికే పరిమితం కాదు.

బయోమెట్రిక్ గుర్తింపు సాంకేతికతలో కంప్యూటర్ సైన్స్, ఆప్టిక్స్ మరియు ధ్వనిశాస్త్రం మరియు ఇతర భౌతిక శాస్త్రాలు, జీవ శాస్త్రాలు, బయోసెన్సర్లు మరియు బయోస్టాటిస్టిక్స్ సూత్రాలు, భద్రతా సాంకేతికత మరియు కృత్రిమ మేధస్సు సాంకేతికత మరియు అనేక ఇతర ప్రాథమిక శాస్త్రాలు మరియు వినూత్న అనువర్తన సాంకేతికతలు ఉంటాయి. ఇది పూర్తి బహుళ విభాగ సాంకేతిక పరిష్కారాలు.

ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, కృత్రిమ మేధస్సు అభివృద్ధితో, బయోమెట్రిక్ గుర్తింపు సాంకేతికత మరింత పరిణతి చెందింది. ప్రస్తుతం, ముఖ గుర్తింపు సాంకేతికత బయోమెట్రిక్స్‌కు అత్యంత ప్రాతినిధ్యం వహిస్తుంది.

ముఖ గుర్తింపు

ముఖ గుర్తింపు ప్రక్రియలో ముఖ సేకరణ, ముఖ గుర్తింపు, ముఖ లక్షణాల వెలికితీత మరియు ముఖ సరిపోలిక గుర్తింపు ఉన్నాయి. ముఖ గుర్తింపు ప్రక్రియలో అడాబూస్ అల్గోరిథం, కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషిన్ వంటి వివిధ సాంకేతికతలు ఉపయోగించబడతాయి.

ముఖ గుర్తింపు ప్రక్రియ

ప్రస్తుతం, ముఖ భ్రమణం, మూసివేత, సారూప్యత మొదలైన వాటితో సహా సాంప్రదాయ ముఖ గుర్తింపు ఇబ్బందులు బాగా మెరుగుపడ్డాయి, ఇది ముఖ గుర్తింపు యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని బాగా మెరుగుపరుస్తుంది. 2D ముఖం, 3D ముఖం, బహుళ-స్పెక్ట్రల్ ముఖం ప్రతి మోడ్ విభిన్న సముపార్జన అనుసరణ దృశ్యాలు, డేటా భద్రతా డిగ్రీ మరియు గోప్యతా సున్నితత్వం మొదలైన వాటిని కలిగి ఉంటుంది మరియు పెద్ద డేటా యొక్క లోతైన అభ్యాసాన్ని జోడించడం వలన 3D ముఖ గుర్తింపు అల్గోరిథం 2D ప్రొజెక్షన్ యొక్క లోపాలను భర్తీ చేస్తుంది, ఇది ఒక వ్యక్తి యొక్క గుర్తింపును త్వరగా గుర్తించగలదు, ఇది రెండు డైమెన్షనల్ ముఖ గుర్తింపు యొక్క అనువర్తనానికి ఒక నిర్దిష్ట పురోగతిని తెచ్చిపెట్టింది.

అదే సమయంలో, బయోమెట్రిక్ డిటెక్షన్ టెక్నాలజీ ప్రస్తుతం ముఖ గుర్తింపు భద్రతను మెరుగుపరచడానికి కీలకమైన సాంకేతికతగా ఉపయోగించబడుతోంది, ఇది ఫోటోలు, వీడియోలు, 3D మోడల్‌లు మరియు ప్రొస్తెటిక్ మాస్క్‌లు వంటి నకిలీ మోసాన్ని సమర్థవంతంగా నిరోధించగలదు మరియు ఆపరేటింగ్ వినియోగదారుల గుర్తింపును స్వతంత్రంగా నిర్ణయించగలదు. ప్రస్తుతం, ముఖ గుర్తింపు సాంకేతికత వేగంగా అభివృద్ధి చెందడంతో, స్మార్ట్ పరికరాలు, ఆన్‌లైన్ ఫైనాన్స్ మరియు ముఖ చెల్లింపు వంటి అనేక వినూత్న అప్లికేషన్లు బాగా ప్రాచుర్యం పొందాయి, ప్రతి ఒక్కరి జీవితానికి మరియు పనికి వేగం మరియు సౌలభ్యాన్ని తీసుకువస్తున్నాయి.

అరచేతి ముద్రల గుర్తింపు

పామ్‌ప్రింట్ గుర్తింపు అనేది ఒక కొత్త రకం బయోమెట్రిక్ గుర్తింపు సాంకేతికత, ఇది మానవ శరీరం యొక్క పామ్‌ప్రింట్‌ను లక్ష్య లక్షణంగా ఉపయోగిస్తుంది మరియు మల్టీస్పెక్ట్రల్ ఇమేజింగ్ టెక్నాలజీ ద్వారా జీవసంబంధమైన సమాచారాన్ని సేకరిస్తుంది. మల్టీ-స్పెక్ట్రల్ పామ్‌ప్రింట్ గుర్తింపును మల్టీ-మోడాలిటీ మరియు బహుళ లక్ష్య లక్షణాలను మిళితం చేసే బయోమెట్రిక్ గుర్తింపు సాంకేతికత యొక్క నమూనాగా పరిగణించవచ్చు. ఈ కొత్త సాంకేతికత చర్మ వర్ణపటం, పామ్ ప్రింట్ మరియు సిర సిరలు యొక్క మూడు గుర్తించదగిన లక్షణాలను మిళితం చేసి ఒకేసారి మరింత సమృద్ధిగా సమాచారాన్ని అందిస్తుంది మరియు లక్ష్య లక్షణాల ప్రత్యేకతను పెంచుతుంది.

ఈ సంవత్సరం, అమెజాన్ యొక్క అరచేతి గుర్తింపు సాంకేతికత, కోడ్-నేమ్డ్ ఓర్విల్లే, పరీక్షను ప్రారంభించింది. స్కానర్ మొదట పరారుణ ధ్రువణ అసలు చిత్రాల సమితిని పొందుతుంది, అరచేతి యొక్క బాహ్య లక్షణాలైన రేఖలు మరియు మడతలపై దృష్టి పెడుతుంది; రెండవ ధ్రువణ చిత్రాలను మళ్ళీ పొందేటప్పుడు, ఇది అరచేతి నిర్మాణం మరియు సిరలు, ఎముకలు, మృదు కణజాలాలు మొదలైన అంతర్గత లక్షణాలపై దృష్టి పెడుతుంది. చేతులు ఉన్న చిత్రాల సమితిని అందించడానికి ముడి చిత్రాలను ప్రారంభంలో ప్రాసెస్ చేస్తారు. ఈ చిత్రాలు బాగా వెలిగిపోతాయి, దృష్టి కేంద్రీకరించబడి ఉంటాయి మరియు అరచేతిని ఒక నిర్దిష్ట ధోరణిలో, ఒక నిర్దిష్ట భంగిమలో మరియు ఎడమ లేదా కుడి చేతివాటం అని లేబుల్ చేయబడతాయి.

ప్రస్తుతం, అమెజాన్ యొక్క పామ్‌ప్రింట్ గుర్తింపు సాంకేతికత వ్యక్తిగత గుర్తింపును ధృవీకరించగలదు మరియు చెల్లింపును కేవలం 300 మిల్లీసెకన్లలో పూర్తి చేయగలదు మరియు వినియోగదారులు స్కానింగ్ పరికరంపై చేతులు పెట్టాల్సిన అవసరం లేదు, కాంటాక్ట్ లేకుండా కేవలం ఊపుతూ స్కాన్ చేయండి. ఈ సాంకేతికత యొక్క వైఫల్య రేటు దాదాపు 0.0001%. అదే సమయంలో, పామ్‌ప్రింట్ గుర్తింపు అనేది ప్రారంభ దశలో డబుల్ వెరిఫికేషన్ - మొదటిసారి బాహ్య లక్షణాలను పొందడం మరియు రెండవసారి అంతర్గత సంస్థాగత లక్షణాలను పొందడం. భద్రత పరంగా ఇతర బయోమెట్రిక్ టెక్నాలజీలతో పోలిస్తే, మెరుగుపడింది.

పైన పేర్కొన్న బయోమెట్రిక్ లక్షణాలతో పాటు, ఐరిస్ గుర్తింపు సాంకేతికత కూడా ప్రాచుర్యం పొందుతోంది. ఐరిస్ గుర్తింపు యొక్క తప్పుడు గుర్తింపు రేటు 1/1000000 వరకు తక్కువగా ఉంది. ఇది ప్రధానంగా ఐరిస్ జీవిత అస్థిరత మరియు తేడా యొక్క లక్షణాలను ఉపయోగించి గుర్తింపులను గుర్తిస్తుంది.

ప్రస్తుతం, పరిశ్రమలో ఏకాభిప్రాయం ఏమిటంటే, ఒకే పద్ధతిని గుర్తించడం గుర్తింపు పనితీరు మరియు భద్రత రెండింటిలోనూ అడ్డంకులను కలిగి ఉంటుంది మరియు మల్టీ-మోడల్ ఫ్యూజన్ అనేది ముఖ గుర్తింపులో మరియు బయోమెట్రిక్ గుర్తింపులో కూడా ఒక ముఖ్యమైన పురోగతి - బహుళ-కారకాల ద్వారా మాత్రమే కాదు. గుర్తింపు ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి మార్గం బయోమెట్రిక్ టెక్నాలజీ యొక్క దృశ్య అనుకూలత మరియు గోప్యతా భద్రతను కొంతవరకు మెరుగుపరుస్తుంది. సాంప్రదాయ సింగిల్-మోడ్ అల్గోరిథం తో పోలిస్తే, ఇది ఆర్థిక-స్థాయి తప్పుడు గుర్తింపు రేటును (పది మిలియన్లలో ఒకటి కంటే తక్కువ) బాగా తీర్చగలదు, ఇది బయోమెట్రిక్ గుర్తింపు అభివృద్ధిలో ప్రధాన ధోరణి కూడా.

మల్టీమోడల్ బయోమెట్రిక్ వ్యవస్థ

బహుళ మోడల్ బయోమెట్రిక్ వ్యవస్థలు బహుళ సెన్సార్లు లేదా బయోమెట్రిక్‌లను ఉపయోగించి యూనిమోడల్ బయోమెట్రిక్ వ్యవస్థల పరిమితులను అధిగమించగలవు. ఉదాహరణకు, ఐరిస్ గుర్తింపు వ్యవస్థలు వృద్ధాప్య ఐరిస్‌ల ద్వారా రాజీపడవచ్చు మరియు ఎలక్ట్రానిక్ వేలిముద్ర గుర్తింపు అరిగిపోయిన లేదా కత్తిరించబడిన వేలిముద్రల ద్వారా మరింత దిగజారిపోవచ్చు. యూనిమోడల్ బయోమెట్రిక్ వ్యవస్థలు వాటి ఐడెంటిఫైయర్ యొక్క సమగ్రత ద్వారా పరిమితం చేయబడినప్పటికీ, అనేక యూనిమోడల్ వ్యవస్థలు ఒకేలాంటి పరిమితులతో బాధపడే అవకాశం లేదు. మల్టీమోడల్ బయోమెట్రిక్ వ్యవస్థలు ఒకే మార్కర్ నుండి (అంటే, ఐరిస్ యొక్క బహుళ చిత్రాలు లేదా ఒకే వేలు యొక్క స్కాన్‌లు) లేదా వేర్వేరు బయోమెట్రిక్‌ల నుండి (వేలిముద్ర స్కాన్‌లు అవసరం మరియు వాయిస్ గుర్తింపును ఉపయోగించి, మాట్లాడే పాస్‌కోడ్) సమాచారాన్ని పొందవచ్చు.

మల్టీమోడల్ బయోమెట్రిక్ వ్యవస్థలు ఈ యూనిమోడల్ వ్యవస్థలను వరుసగా, ఏకకాలంలో, వాటి కలయికతో లేదా శ్రేణిలో విలీనం చేయగలవు, ఇవి వరుసగా వరుస, సమాంతర, క్రమానుగత మరియు శ్రేణి ఏకీకరణ మోడ్‌లను సూచిస్తాయి.

చాన్సీటీవీవరుసక్రమాలను అభివృద్ధి చేసిందిబయోమెట్రిక్ లెన్స్‌లుముఖ గుర్తింపు, అరచేతి ముద్ర గుర్తింపు అలాగే వేలిముద్ర గుర్తింపు మరియు ఐరిస్ గుర్తింపు కోసం. ఉదాహరణకు CH3659A అనేది 4k తక్కువ వక్రీకరణ లెన్స్, ఇది 1/1.8'' సెన్సార్ల కోసం రూపొందించబడింది. ఇది కేవలం 11.95mm TTLతో అన్ని గాజు మరియు కాంపాక్ట్ డిజైన్‌లను కలిగి ఉంది. ఇది 44 డిగ్రీల క్షితిజ సమాంతర వీక్షణ క్షేత్రాన్ని సంగ్రహిస్తుంది. ఈ లెన్స్ అరచేతి ముద్ర గుర్తింపుకు అనువైనది.