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

బయోమెట్రిక్ ఐడెంటిఫైయర్‌లు అనేవి వ్యక్తులను గుర్తించడానికి మరియు వివరించడానికి ఉపయోగించే విలక్షణమైన, కొలవగల లక్షణాలు. బయోమెట్రిక్ ఐడెంటిఫైయర్‌లను తరచుగా శరీర ఆకారానికి సంబంధించిన శారీరక లక్షణాలుగా వర్గీకరిస్తారు. ఉదాహరణకు, వేలిముద్ర, అరచేతి సిరలు, ముఖ గుర్తింపు, DNA, అరచేతి ముద్ర, చేతి జ్యామితి, కనుపాప గుర్తింపు, రెటీనా మరియు వాసన/వాసన వంటివి ఉన్నాయి, కానీ వీటికి మాత్రమే పరిమితం కాదు.

బయోమెట్రిక్ గుర్తింపు సాంకేతికతలో కంప్యూటర్ సైన్స్, ఆప్టిక్స్ మరియు అకౌస్టిక్స్ మరియు ఇతర భౌతిక శాస్త్రాలు, జీవశాస్త్రాలు, బయోసెన్సార్లు మరియు బయోస్టాటిస్టిక్స్ సూత్రాలు, భద్రతా సాంకేతికత, మరియు కృత్రిమ మేధస్సు సాంకేతికతతో పాటు అనేక ఇతర ప్రాథమిక శాస్త్రాలు మరియు వినూత్న అనువర్తన సాంకేతికతలు ఇమిడి ఉంటాయి. ఇది ఒక సంపూర్ణ బహుళవిషయ సాంకేతిక పరిష్కారం.

ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, కృత్రిమ మేధస్సు అభివృద్ధి చెందడంతో, బయోమెట్రిక్ గుర్తింపు సాంకేతికత మరింత పరిణతి చెందింది. ప్రస్తుతం, ముఖ గుర్తింపు సాంకేతికత బయోమెట్రిక్స్‌కు అత్యంత ప్రతినిధిగా ఉంది.

ముఖ గుర్తింపు

ముఖ గుర్తింపు ప్రక్రియలో ముఖ సేకరణ, ముఖ గుర్తింపు, ముఖ లక్షణాల వెలికితీత మరియు ముఖ సరిపోలిక గుర్తింపు ఉంటాయి. ముఖ గుర్తింపు ప్రక్రియలో మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో అడాబూస్ అల్గోరిథం, కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ మరియు సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషిన్ వంటి వివిధ సాంకేతికతలను ఉపయోగిస్తారు.

ముఖ గుర్తింపు ప్రక్రియ

ప్రస్తుతం, ముఖం తిరగడం, అడ్డుపడటం, సారూప్యత మొదలైన సాంప్రదాయ ముఖ గుర్తింపు ఇబ్బందులు బాగా మెరుగుపడ్డాయి, దీనివల్ల ముఖ గుర్తింపు యొక్క కచ్చితత్వం గణనీయంగా పెరిగింది. 2D ముఖం, 3D ముఖం, బహుళ-స్పెక్ట్రల్ ముఖం - ప్రతి విధానానికి వేర్వేరు సముపార్జన అనుసరణ దృశ్యాలు, డేటా భద్రతా స్థాయి మరియు గోప్యతా సున్నితత్వం మొదలైనవి ఉంటాయి. దీనికి బిగ్ డేటా యొక్క డీప్ లెర్నింగ్‌ను జోడించడం వల్ల, 3D ముఖ గుర్తింపు అల్గోరిథం 2D ప్రొజెక్షన్ యొక్క లోపాలను పూరించగలుగుతుంది. ఇది ఒక వ్యక్తి యొక్క గుర్తింపును వేగంగా గుర్తించగలదు, ఇది ద్విమితీయ ముఖ గుర్తింపు అనువర్తనానికి ఒక నిర్దిష్ట పురోగతిని తెచ్చిపెట్టింది.

అదే సమయంలో, ముఖ గుర్తింపు భద్రతను మెరుగుపరచడానికి బయోమెట్రిక్ డిటెక్షన్ టెక్నాలజీని ప్రస్తుతం ఒక కీలక సాంకేతికతగా ఉపయోగిస్తున్నారు. ఇది ఫోటోలు, వీడియోలు, 3D మోడల్‌లు మరియు ప్రొస్థెటిక్ మాస్క్‌ల వంటి నకిలీ మోసాలను సమర్థవంతంగా నిరోధించగలదు మరియు ఆపరేటింగ్ వినియోగదారుల గుర్తింపును స్వతంత్రంగా నిర్ధారించగలదు. ప్రస్తుతం, ముఖ గుర్తింపు సాంకేతికత వేగంగా అభివృద్ధి చెందడంతో, స్మార్ట్ పరికరాలు, ఆన్‌లైన్ ఫైనాన్స్ మరియు ఫేస్ పేమెంట్ వంటి అనేక వినూత్న అప్లికేషన్‌లు బాగా ప్రాచుర్యం పొందాయి, ఇవి ప్రతి ఒక్కరి జీవితానికి మరియు పనికి వేగాన్ని, సౌకర్యాన్ని అందిస్తున్నాయి.

అరచేతి ముద్ర గుర్తింపు

పామ్‌ప్రింట్ రికగ్నిషన్ అనేది ఒక కొత్త రకమైన బయోమెట్రిక్ గుర్తింపు సాంకేతికత. ఇది మానవ శరీరం యొక్క అరచేతి ముద్రను లక్ష్య లక్షణంగా ఉపయోగించి, మల్టీస్పెక్ట్రల్ ఇమేజింగ్ టెక్నాలజీ ద్వారా జీవసంబంధ సమాచారాన్ని సేకరిస్తుంది. మల్టీ-స్పెక్ట్రల్ పామ్‌ప్రింట్ రికగ్నిషన్‌ను, బహుళ పద్ధతులు మరియు బహుళ లక్ష్య లక్షణాలను మిళితం చేసే బయోమెట్రిక్ గుర్తింపు సాంకేతికతకు ఒక నమూనాగా పరిగణించవచ్చు. ఈ కొత్త సాంకేతికత, చర్మ వర్ణపటం, అరచేతి ముద్ర మరియు సిరలు అనే మూడు గుర్తించదగిన లక్షణాలను మిళితం చేసి, ఒకేసారి మరింత సమృద్ధిగా సమాచారాన్ని అందించి, లక్ష్య లక్షణాల మధ్య తేడాను గుర్తించడాన్ని పెంచుతుంది.

ఈ సంవత్సరం, ఓర్విల్ అనే కోడ్ పేరుతో అమెజాన్ యొక్క అరచేతి గుర్తింపు సాంకేతికత పరీక్షలు ప్రారంభమయ్యాయి. ఈ స్కానర్ మొదట అరచేతి యొక్క గీతలు మరియు మడతల వంటి బాహ్య లక్షణాలపై దృష్టి సారిస్తూ, ఇన్‌ఫ్రారెడ్ పోలరైజ్డ్ ఒరిజినల్ చిత్రాల సమితిని సేకరిస్తుంది; మళ్ళీ రెండవ సెట్ పోలరైజ్డ్ చిత్రాలను సేకరించేటప్పుడు, అది సిరలు, ఎముకలు, మృదు కణజాలాలు మొదలైన అరచేతి నిర్మాణం మరియు అంతర్గత లక్షణాలపై దృష్టి పెడుతుంది. చేతులను కలిగి ఉన్న చిత్రాల సమితిని అందించడానికి ఈ ముడి చిత్రాలు మొదట ప్రాసెస్ చేయబడతాయి. ఈ చిత్రాలు మంచి కాంతితో, స్పష్టంగా ఉంటాయి మరియు అరచేతిని ఒక నిర్దిష్ట దిశలో, ఒక నిర్దిష్ట భంగిమలో చూపుతాయి, అలాగే ఎడమ లేదా కుడి చేతి వాటం అని లేబుల్ చేయబడతాయి.

ప్రస్తుతం, అమెజాన్ యొక్క పామ్‌ప్రింట్ రికగ్నిషన్ టెక్నాలజీ కేవలం 300 మిల్లీసెకన్లలో వ్యక్తిగత గుర్తింపును ధృవీకరించి, చెల్లింపును పూర్తి చేయగలదు. దీనికి వినియోగదారులు తమ చేతులను స్కానింగ్ పరికరంపై ఉంచాల్సిన అవసరం లేదు, కేవలం చేతిని ఊపడం ద్వారా స్పర్శ లేకుండా స్కాన్ చేయవచ్చు. ఈ టెక్నాలజీ యొక్క వైఫల్య రేటు సుమారు 0.0001%. అదే సమయంలో, పామ్‌ప్రింట్ రికగ్నిషన్ అనేది ప్రారంభ దశలో డబుల్ వెరిఫికేషన్ చేస్తుంది – మొదటిసారి బాహ్య లక్షణాలను, రెండవసారి సంస్థ యొక్క అంతర్గత లక్షణాలను పొందుతుంది. భద్రత పరంగా, ఇతర బయోమెట్రిక్ టెక్నాలజీలతో పోలిస్తే ఇది మెరుగైనది.

పైన పేర్కొన్న బయోమెట్రిక్ ఫీచర్లతో పాటు, ఐరిస్ రికగ్నిషన్ టెక్నాలజీ కూడా ప్రాచుర్యం పొందుతోంది. ఐరిస్ రికగ్నిషన్‌లో తప్పుడు గుర్తింపు రేటు 1/1000000 అంత తక్కువగా ఉంటుంది. ఇది ప్రధానంగా గుర్తింపులను నిర్ధారించడానికి ఐరిస్ యొక్క జీవిత స్థిరత్వం మరియు భేదం వంటి లక్షణాలను ఉపయోగిస్తుంది.

ప్రస్తుతం, పరిశ్రమలో ఉన్న ఏకాభిప్రాయం ఏమిటంటే, ఒకే పద్ధతిని ఉపయోగించి గుర్తించడంలో గుర్తింపు పనితీరు మరియు భద్రత రెండింటిలోనూ అడ్డంకులు ఉన్నాయి. బహుళ-పద్ధతుల కలయిక అనేది ముఖ గుర్తింపు మరియు బయోమెట్రిక్ గుర్తింపులో కూడా ఒక ముఖ్యమైన పురోగతి. బహుళ-కారకాల పద్ధతి ద్వారా గుర్తింపు కచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడమే కాకుండా, ఇది బయోమెట్రిక్ సాంకేతికత యొక్క దృశ్య అనుకూలతను మరియు గోప్యతా భద్రతను కూడా కొంతవరకు మెరుగుపరుస్తుంది. సాంప్రదాయ ఏక-పద్ధతి అల్గారిథంతో పోలిస్తే, ఇది ఆర్థిక-స్థాయి తప్పుడు గుర్తింపు రేటును (పది మిలియన్లలో ఒకటి అంత తక్కువ) మరింత మెరుగ్గా అందుకోగలదు, ఇది బయోమెట్రిక్ గుర్తింపు అభివృద్ధి యొక్క ప్రధాన ధోరణి కూడా.

మల్టీమోడల్ బయోమెట్రిక్ సిస్టమ్

యూనిమోడల్ బయోమెట్రిక్ సిస్టమ్‌ల పరిమితులను అధిగమించడానికి మల్టీమోడల్ బయోమెట్రిక్ సిస్టమ్‌లు బహుళ సెన్సార్లను లేదా బయోమెట్రిక్‌లను ఉపయోగిస్తాయి. ఉదాహరణకు, వయసు పైబడుతున్న ఐరిస్‌ల వల్ల ఐరిస్ గుర్తింపు వ్యవస్థలు దెబ్బతినవచ్చు మరియు అరిగిపోయిన లేదా కోసుకుపోయిన వేలిముద్రల వల్ల ఎలక్ట్రానిక్ వేలిముద్ర గుర్తింపు క్షీణించవచ్చు. యూనిమోడల్ బయోమెట్రిక్ సిస్టమ్‌లు వాటి ఐడెంటిఫైయర్ యొక్క సమగ్రత వల్ల పరిమితం అయినప్పటికీ, అనేక యూనిమోడల్ సిస్టమ్‌లు ఒకే రకమైన పరిమితులతో బాధపడటం అసంభవం. మల్టీమోడల్ బయోమెట్రిక్ సిస్టమ్‌లు ఒకే మార్కర్ నుండి (అంటే, ఒక ఐరిస్ యొక్క బహుళ చిత్రాలు, లేదా ఒకే వేలు యొక్క స్కాన్‌లు) సమాచార సమితులను పొందగలవు లేదా విభిన్న బయోమెట్రిక్‌ల నుండి (వేలిముద్ర స్కాన్‌లు మరియు వాయిస్ రికగ్నిషన్ ఉపయోగించి, మాట్లాడిన పాస్‌కోడ్ అవసరం) సమాచారాన్ని పొందగలవు.

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

చాన్సిసిటివిశ్రేణిని అభివృద్ధి చేసిందిబయోమెట్రిక్ లెన్సులుముఖ గుర్తింపు, అరచేతి ముద్ర గుర్తింపు, అలాగే వేలిముద్ర గుర్తింపు మరియు కనుపాప గుర్తింపు కోసం. ఉదాహరణకు, CH3659A అనేది 1/1.8'' సెన్సార్ల కోసం రూపొందించబడిన 4k తక్కువ వక్రీకరణ లెన్స్. ఇది కేవలం 11.95mm TTLతో, పూర్తిగా గాజుతో మరియు కాంపాక్ట్ డిజైన్‌ను కలిగి ఉంటుంది. ఇది 44 డిగ్రీల క్షితిజ సమాంతర వీక్షణ క్షేత్రాన్ని సంగ్రహిస్తుంది. ఈ లెన్స్ అరచేతి ముద్ర గుర్తింపునకు చాలా అనువైనది.