Բազմակի մուտքային ճանաչում. տարբեր կենսաչափական տեղեկատվության համադրում

• Հեղինակ:
• Հեղինակ անունը

  Quantumrun Հեռատեսություն
• Փետրվարի 24, 2023

Մաշկի մակերեսի տակ եզակի նույնական հատկանիշներ փնտրելը մարդկանց նույնականացման խելացի միջոց է: Սանրվածքները և աչքերի գույները կարելի է հեշտությամբ փոխել կամ դիմակավորել, բայց, օրինակ, որևէ մեկի համար գրեթե անհնար է փոխել իր երակային կառուցվածքը: Կենսաչափական նույնականացումն առաջարկում է անվտանգության լրացուցիչ շերտ, քանի որ այն պահանջում է կենդանի մարդկանց:

Բազմաթիվ մուտքագրման ճանաչման համատեքստ

Մուլտիմոդալ կենսաչափական համակարգերն ավելի հաճախ օգտագործվում են, քան միամոդալները գործնական կիրառություններում, քանի որ դրանք չունեն նույն խոցելիությունները, օրինակ՝ տվյալների աղմուկի կամ կեղծիքի ազդեցության տակ: Այնուամենայնիվ, միամոդալ համակարգերը, որոնք նույնականացման համար հիմնվում են տեղեկատվության մեկ աղբյուրի վրա (օրինակ՝ ծիածանաթաղանթ, դեմք), հանրաճանաչ են պետական ​​և քաղաքացիական անվտանգության ծրագրերում, չնայած հայտնի են որպես անվստահելի և անարդյունավետ:

Ինքնության նույնականացումն ապահովելու ավելի անվտանգ միջոց է այս միամոդալ համակարգերի համատեղումը` հաղթահարելու իրենց անհատական ​​սահմանափակումները: Բացի այդ, մուլտիմոդալ համակարգերը կարող են ավելի արդյունավետ կերպով գրանցել օգտվողներին և ապահովել ավելի մեծ ճշգրտություն և դիմադրություն չարտոնված մուտքին:

Բրեդֆորդի համալսարանի 2017 թվականի ուսումնասիրության համաձայն, մուլտիմոդալ կենսաչափական համակարգի նախագծումն ու իրականացումը հաճախ դժվար է, և շատ հարցեր, որոնք կարող են մեծապես ազդել արդյունքի վրա, պետք է հաշվի առնել: Այս մարտահրավերների օրինակներն են՝ ծախսերը, ճշգրտությունը, կենսաչափական հատկանիշների առկա ռեսուրսները և օգտագործվող միաձուլման ռազմավարությունը: 

Մուլտիմոդալ համակարգերի համար ամենակարևոր խնդիրը կենսաչափական հատկանիշների ընտրությունն է և դրանց միաձուլման արդյունավետ միջոց գտնելը: Մուլտիմոդալ կենսաչափական համակարգերում, եթե համակարգը գործում է նույնականացման ռեժիմով, ապա յուրաքանչյուր դասակարգչի արդյունքը կարող է դիտվել որպես գրանցված թեկնածուների դասակարգ, ցուցակ, որը ներկայացնում է բոլոր հնարավոր համընկնումները՝ դասավորված ըստ վստահության մակարդակի:

Խանգարող ազդեցություն

Բազմ մուտքագրման ճանաչումը դառնում է ժողովրդականություն՝ այլընտրանքային կենսաչափությունը չափելու տարբեր գործիքների պատճառով: Քանի որ այս տեխնոլոգիաները զարգանում են, հնարավոր կլինի նույնականացումն ավելի անվտանգ դարձնել, քանի որ երակները և ծիածանաթաղանթի նախշերը չեն կարող կոտրվել կամ գողացվել: Մի քանի ընկերություններ և գիտահետազոտական ​​հաստատություններ արդեն մշակում են բազմաբնույթ մուտքային գործիքներ լայնածավալ տեղակայման համար: 

Օրինակ՝ Թայվանի Գիտության և տեխնոլոգիայի ազգային համալսարանի երկգործոն նույնականացման համակարգը, որն ուսումնասիրում է կմախքի տոպոլոգիաները և մատների երակների նախշերը: Մատների երակների կենսաչափությունը (անոթային կենսաչափություն կամ երակների սկանավորում) օգտագործում է մարդու մատների երակների եզակի նախշեր՝ դրանք բացահայտելու համար: Այս մեթոդը հնարավոր է, քանի որ արյունը պարունակում է հեմոգլոբին, որը մոտ ինֆրակարմիր կամ տեսանելի լույսի ազդեցության դեպքում տարբեր գույներ է ցույց տալիս: Արդյունքում, կենսաչափական ընթերցիչը կարող է սկանավորել և թվայնացնել օգտատիրոջ հստակ երակների նախշերը՝ նախքան դրանք անվտանգ սերվերում պահելը:

Միևնույն ժամանակ, Imageware-ը, որը հիմնված է Սան Ֆրանցիսկոյում, նույնականացման նպատակով օգտագործում է բազմաթիվ կենսաչափություններ: Պլատֆորմի անվտանգության միջոցն իրականացնելիս ադմինները կարող են ընտրել մեկ կենսաչափական կամ կենսաչափական տվյալների համակցություն: Կենսաչափական տվյալների տեսակները, որոնք կարող են օգտագործվել այս ծառայության հետ, ներառում են ծիածանաթաղանթի ճանաչում, դեմքի սկանավորում, ձայնի նույնականացում, ափի երակների սկաներներ և մատնահետքերի ընթերցիչներ:

ImageWare Systems-ի մուլտիմոդալ կենսաչափական տվյալների միջոցով օգտվողները կարող են հաստատել իրենց ինքնությունը ցանկացած վայրում և ցանկացած պայմաններում: Դաշնային մուտքը նշանակում է, որ օգտատերերը չպետք է նոր հավատարմագրեր ստեղծեն յուրաքանչյուր բիզնեսի կամ հարթակի համար, քանի որ նրանց ինքնությունը ստեղծվում է մեկ անգամ և շարժվում է նրանց հետ: Բացի այդ, առանձին ինքնությունները, որոնք խաչաձև համատեղելի են տարբեր հարթակների հետ, թույլ են տալիս ավելի քիչ ենթարկվել տվյալների հաքերներին:

Բազմակի մուտքերի ճանաչման հետևանքները

Բազմակի մուտքերի ճանաչման ավելի լայն հետևանքները կարող են ներառել. 

• Կիբերանվտանգության ստանդարտների բնակչության մասշտաբային բարելավումներ, քանի որ (երկարաժամկետ) քաղաքացիների մեծամասնությունը կօգտագործի բազմաբնույթ մուտքագրման ճանաչման ինչ-որ ձև՝ որպես ավանդական գաղտնաբառերի և ֆիզիկական/թվային բանալիների փոխարինում՝ իրենց անձնական տվյալները բազմաթիվ ծառայություններում ապահովելու համար:
• Անվտանգության կառուցում և զգայուն հանրային և մասնավոր տվյալներ, որոնք ենթարկվում են անվտանգության աստիճանական բարելավումների, քանի որ զգայուն վայրեր և տվյալներ մուտք գործած (երկարաժամկետ) աշխատակիցները պարտավոր կլինեն օգտագործել բազմաբնույթ մուտքագրման ճանաչման համակարգեր:
• Ընկերություններ, որոնք տեղակայում են բազմաթիվ մուտքային ճանաչման համակարգեր, որոնք օգտագործում են խորը նյարդային ցանցեր (DNN)՝ այս տարբեր կենսաչափական տեղեկատվությունը ճիշտ դասակարգելու և նույնականացնելու համար:
• Սկսնակ ընկերություններ, որոնք կենտրոնանում են մուլտիմոդալ ճանաչման ավելի շատ համակարգերի մշակման վրա՝ տարբեր համակցություններով, ներառյալ ձայնային, սրտի և դեմքի հետքերը:
• Ավելացել են ներդրումները այս կենսաչափական գրադարանների անվտանգության ապահովման համար՝ ապահովելու համար, որ դրանք չեն կոտրվել կամ կեղծվել:
• Պետական ​​մարմինների կենսաչափական տեղեկատվության հնարավոր միջադեպերը, որոնք կոտրվել են խարդախության և ինքնության գողության համար:
• Քաղաքացիական խմբերը պահանջում են ընկերություններից թափանցիկ լինել, թե որքան կենսաչափական տեղեկատվություն են հավաքում, ինչպես են դրանք պահում և երբ են օգտագործում:

Հարցեր մեկնաբանելու համար

• Եթե ​​դուք փորձել եք մուլտիմոդալ կենսաչափական ճանաչման համակարգը, որքանո՞վ է այն հեշտ և ճշգրիտ:
• Որո՞նք են բազմաթիվ մուտքային ճանաչման համակարգերի այլ հնարավոր առավելությունները: