Артыкул 1：Чаму наведвальнасць асобы лепш, чым адбіткі пальцаў?
Практычна 100% дакладнасць: Зноў і зноў было даказана, што сістэмы адбіткаў пальцаў выходзяць з ладу, калі пальцы брудныя, масляністы, мокры або ў сіняках. Рабочыя, якія працуюць у сістэмах змазкі, не могуць зарэгістраваць сваю яўку па бляклых адбітках пальцаў. Парэзы на пальцах вяртаюць памылкі. Часта бывае непрыемна спрабаваць наведваць некалькі разоў.
Гэта не той выпадак з наведвальнасць распазнавання асоб. Гэта было спрабавана, праверана і даказана, што гэта практычна 100% дакладны. Супрацоўнікі проста падыходзяць да яго, і наведвальнасць фіксуецца. Гэта працуе нават пры змене прычосак, насіць акуляры, або ўзрост супрацоўнікаў.
Бескантактавая бяспека: З covid-19, свет стаў усё больш усведамляць рызыкі сістэм наведвальнасці на аснове кантактаў. Яўнай сістэмы няма, за выключэннем сістэмы ідэнтыфікатара асобы, якая абсалютна бескантактавая. The user has to simply show his face. Сістэма спрацоўвае аўтаматычна.
Even after the world is covid-free, людзі будуць усведамляць дакрананні, якія яны робяць, і будзе добра забяспечыць гігіенічную сістэму.
Нічога сабе вопыт: З скарачэннем часу прысутнасці менш чым за секунду і ад карыстальніка не патрабуецца ніякіх дзеянняў, ідэнтыфікатар асобы наведвальнасць, безумоўна, лепшая біяметрычная сістэма. Гэта захапляе супрацоўнікаў, якім не патрабуецца навучанне і якія з задавальненнем прымаюць іх неадкладна. Падумайце пра гэта, калі вы трымаеце кубак кавы ў адной руцэ і сумачку ў другой, калі вам трэба здаць адбіткі пальцаў. What if we change to face recognition attendance. Пазбаўце сябе ад праблем, зрабіўшы гэта значна прасцей, чым проста стаяць перад экранам.
Артыкул 2：як робіць face recognition attendance system work?
Ён захоўвае твары карыстальнікаў у базе дадзеных прылады з розным памерам экрана, у выпадках TOMMI, ад 4,3 цаляў да 13 цаляў. When an employee stands in front of the screen, ён захоплівае твар і робіць параўнанне ў рэжыме рэальнага часу з захаванай выявай твару. Калі супадае, яўка на ўваход або выхад з дня запісваецца ў прыладзе. Гэта можа зрабіць суд над жывасцю супраць фота ці відэа падману.
Артыкул 3：Як наведвальнасць асобы перамагае іншыя біяметрычныя сістэмы?
Многія кампаніі выкарыстоўваюць сістэму ўліку працоўнага часу па адбітках пальцаў, што можа стаць добрай заменай сістэме перфарацыі карт. Ні адзін з іх не ідэальны з пункту гледжання надзейнасці і бяспекі. У апошнія гады ўсё больш буйных кампаній выкарыстоўваюць прылады ўліку працоўнага часу з распазнаваннем твараў. Тым не менш, многія сярэднія і малыя арганізацыі ўсё яшчэ працуюць са старымі тэхналогіямі.
Ці варта абнавіць сістэмы ідэнтыфікатара твару? Лепш правядзем аб'ектыўны аналіз.
Артыкул 4：Якія перавагі кантролю доступу асабовы прызнанне?
Адной з самых хуткарослых тэндэнцый у дызайне і тэхналогіях будынкаў з'яўляецца прымяненне карыстальніцкага досведу без сэнсара. Спалучэнне хуткага пашырэння ў шматкватэрным жыцці & працоўныя прасторы і пандэмія каранавіруса прывялі да росту патрэбы ў бескантактавым асяроддзі жыцця і працы.
· Палепшаная бяспека
Апошняе пакаленне прылад распазнання асоб забяспечвае дакладную і вельмі бяспечную аўтэнтыфікацыю, у параўнанні з традыцыйнымі метадамі доступу, такімі як PIN-код або бірулька для ўваходу ў дзверы.
· Хуткі, convenient and remote management of user IDs
Дапаўненне, выдаленне і кіраванне ўліковымі запісамі карыстальнікаў лёгка і проста для сістэмных адміністратараў, і імі можна цалкам кіраваць выдалена.
У той час як аўтэнтыфікацыя праз фізічную прыладу патрабуе асабістай перадачы або дастаўкі брелокаў або карт (і вярнуўся), новыя ідэнтыфікатары карыстальнікаў могуць стварацца і адключацца сістэмнымі адміністратарамі (такія як бяспека, HR або кансьерж) з любога аддаленага сайта з дапамогай воблачных платформаў кіравання, значна паскорыць працэс, каб зэканоміць час і грошы.
· Прылада аўтэнтыфікацыі не патрабуецца
Многія метады ўваходу і ідэнтыфікацыі доступу патрабуюць выкарыстання фізічнай прылады для аўтэнтыфікацыі – напрыклад, брелок, RFID-карта або смартфон. Калі карыстальнік забудзе або страціць сваю «прыладу’ (ці яшчэ горш – каб яго скралі), тады яны не змогуць атрымаць доступ да будынка.
Прылада аўтэнтыфікацыі’ распазнання твараў будзе заўсёды, вядома, быць з табой!
· Інтэграцыя з іншымі платформамі
Сістэмы кантролю доступу да распазнання твараў таксама можна інтэграваць з іншымі матэрыяльна-тэхнічнымі і сістэмнымі платформамі, напрыклад час & наведвальнасць, аўтаматычныя сістэмы аплаты або сістэмы кіравання будынкам, дапамога ў распрацоўцы асяроддзя разумных будынкаў.
Артыкул 5：Як будуць працаваць сістэмы распазнання асоб & алгарытмы працы ў 2022?
Рынак тэхналогій распазнання асоб імкліва расце. З аэрапортаў, якія абапіраюцца на біяметрычныя дадзеныя для праверкі міжнародных пасажыраў, праваахоўныя органы залежаць ад гэтага, каб злавіць злачынцаў, і сацыяльныя сеткі, якія выкарыстоўваюць яго для аўтэнтыфікацыі карыстальніка, Тэхналогія распазнання твараў з'яўляецца патрабаваннем часу.
У 2022, Чакаецца, што рынак распазнання асоб дасягне $7.7 мільярд, уверх ад $4 мільярд у 2017. Гэта таму, што распазнаванне твараў мае шырокі спектр камерцыйных прымянення. Яго можна выкарыстоўваць у самых розных мэтах, уключаючы назіранне і маркетынг.
Як чалавек распазнае твар?
Сістэмы распазнавання ў нашым мозгу складаныя. Фактычна, навукоўцы ўсё яшчэ спрабуюць гэта высветліць. Мы можам меркаваць, што нейроны ў нашым мозгу спачатку ідэнтыфікуюць твар у сцэне (from the person’s body to its background), we extract the facial features, and store it in our own kind of database. Using our memory as a database, мы можам класіфікаваць чалавека ў адпаведнасці з яго характарыстыкамі. Мы прайшлі навучанне на бясконца вялікім наборы даных і бясконца разгалінаванай нейронавай сетцы.
Праграмнае забеспячэнне для распазнання асоб у машынах рэалізавана такім жа чынам. Першы, мы ўжываем алгарытм выяўлення твараў для выяўлення твараў у сцэне, extract facial features from the detected faces, і выкарыстоўваць алгарытм для класіфікацыі чалавека.
Як працуе працоўны працэс сістэмы распазнання твараў?
1Выяўленне твараў
Выяўленне твараў - гэта спецыялізаваная версія вызначэння аб'ектаў, дзе ёсць толькі адзін аб'ект для выяўлення – Human Face.
Just like computational time and space trade-offs in Computer Science, there’s a trade-off between inference speed and accuracy in Machine Learning algorithms as well. There are many object detection algorithms out there, and different algorithms have their speed and accuracy trade-offs.
We evaluated different state-of-the-art object detection algorithms:
OpenCV (Haar-Cascade)
MTCNN
YoloV3 and Yolo-Tiny
SSD
BlazeFace
ShuffleNet and Faceboxes
To build a robust face detection system, we need an accurate and fast algorithm to run on a GPU as well as a mobile device in real-time.
Accuracy
In real-time inference on streaming video, people can have different poses, occlusions, and lighting effects on their face. It is important to precisely detect faces in various lighting conditions as well as poses.
Выяўленне твараў у розных позах і ўмовах асвятлення
OpenCV (Haar-Cascade)
Мы пачалі з каскаднай рэалізацыі OpenCV Хаара, якая з'яўляецца адкрытай бібліятэкай для працы з выявамі ў C.
Плюсы: Since this library is written in C language. Гэта вельмі хутка для высновы ў сістэмах рэальнага часу.
Мінусы: Праблема з гэтай рэалізацыяй заключалася ў тым, што яна не магла выявіць бакавыя твары і дрэнна працавала ў розных позах і ўмовах асвятлення.
MTCNN
This algorithm is based on Deep Learning methods. Ён выкарыстоўвае Deep Cascaded Convolutional Neural Networks для выяўлення твараў.
Плюсы: Ён меў большую дакладнасць, чым метад OpenCV Haar-Cascade
Мінусы: Большы час працы
ЁЛАЎ3
Выяўленне твару YOLO (Вы глядзіце толькі адзін раз) - гэта сучасны алгарытм Deep Learning для выяўлення аб'ектаў. It has many convolutional neural networks, фарміраванне мадэлі Deep CNN. (Глыбокі азначае велізарную складанасць архітэктуры мадэлі).
Арыгінальная мадэль Yolo можа выявіць 80 розныя класы аб'ектаў з высокай дакладнасцю. Мы выкарысталі гэтую мадэль распазнавання асоб Yolo для выяўлення толькі аднаго аб'екта – твар.
Мы навучылі гэты алгарытм на WiderFace (набор даных малюнкаў, які змяшчае 393,703 этыкеткі на твары) набор дадзеных.
Таксама даступная мініяцюрная версія алгарытму Yolo для выяўлення твараў, Ёла-Малюшка. Yolo-Tiny займае менш часу на вылічэнні з-за пагаршэння яго дакладнасці. Мы навучылі мадэль Yolo-Tiny з такім жа наборам даных, але вынікі памежнага поля не адпавядаюць.
Плюсы: Вельмі дакладна, без якіх-небудзь недахопаў. Хутчэй, чым MTCNN.
Мінусы: Паколькі ён мае каласальныя пласты Deep Neural Network, гэта патрабуе больш вылічальных рэсурсаў. Такім чынам, ён павольна працуе на працэсары або мабільных прыладах. На GPU, ён займае больш VRAM з-за сваёй вялікай архітэктуры.
SSD
SSD (Дэтэктар аднаго стрэлу) таксама з'яўляецца мадэллю глыбокай сверточной нейронавай сеткі, такой як YOLO.
Плюсы: Добрая дакладнасць. Ён можа выявіць у розных позах, асвятленне, і аклюзіі. Добрая хуткасць вываду.
Мінусы: Саступае мадэлі YOLO. Хаця хуткасць вываду была добрай, яна ўсё яшчэ была недастатковай для працы на працэсары, графічны працэсар нізкага ўзроўню, або мабільныя прылады.
BlazeFace
Як і яго назва, гэта неверагодна хуткі алгарытм выяўлення твараў, выпушчаны Google. Ён прымае 128×128 увод памернага малюнка. Час вываду складае субмілісекунды. Гэты алгарытм аптымізаваны для выкарыстання ў распазнаванні твараў на мабільных тэлефонах. Прычыны, па якіх гэта так хутка:
Гэта спецыялізаваная мадэль дэтэктара асобы, у адрозненне ад YOLO і SSD, якія першапачаткова ствараліся для выяўлення вялікай колькасці класаў. Такім чынам, BlazeFace мае меншую архітэктуру Deep Convolutional Neural Network, чым YOLO і SSD.
Ён выкарыстоўвае Depthwise Separable Convolution замест стандартных слаёў Convolution, што прыводзіць да меншай колькасці вылічэнняў.
Плюсы: Вельмі добрая хуткасць вываду і дакладнае выяўленне твараў.
Мінусы: Гэтая мадэль аптымізавана для выяўлення выяваў твараў з камеры мабільнага тэлефона, і, такім чынам, ён чакае, што твар павінен пакрываць большую частку вобласці на малюнку. Гэта дрэнна працуе, калі памер твару невялікі. Так і ў выпадку са здымкамі з камер відэаназірання, гэта не працуе добра.
Фэйсбоксы
Апошні алгарытм распазнавання твараў, які мы выкарысталі, - гэта Faceboxes. Як BlazeFace, гэта Deep Convolutional Neural Network з невялікай архітэктурай і прызначаны толькі для аднаго класа – Human Face. Яго час высновы ў рэальным часе хутка на працэсары. Яго дакладнасць параўнальная з Yolo для выяўлення твараў. Ён можа дакладна вызначаць маленькія і вялікія твары на малюнку.
Плюсы: Fast inference speed and good accuracy.
Мінусы: Evaluation is in progress.
2Feature extraction
After detecting faces in an image, we crop the faces and feed them to a Feature Extraction Algorithm, which creates face embedding- a multi-dimensional (mostly 128 or 512 dimensional) vector representing features of the face.
We used the FaceNet algorithm to create face-embeddings.
The embedding vectors represent the facial features of a person’s face. So embedding vectors of two different images of the same person will be closer and that of a different person will be farther. The distance between two vectors is calculated using Euclidean Distance.
3
Face classification
After getting the face-embedding vectors, we trained a classification algorithm, K-nearest neighbor (KNN), to classify the person from his embedding vector.
Suppose in an organization there are 1000 супрацоўнікаў. Мы ствараем убудаваныя вектары твараў усіх супрацоўнікаў і выкарыстоўваем вектары ўбудавання для навучання алгарытму класіфікацыі, які прымае вектары ўбудавання твараў у якасці ўваходных дадзеных і вяртае імя чалавека.
Карыстальнік можа прымяніць фільтр, які змяняе пэўныя пікселі на малюнку, перш чым размясціць яго ў Інтэрнэце. Гэтыя змены незаўважныя для чалавечага вока, але вельмі заблытаныя для алгарытмаў распазнання твараў – ThalesGroup
https://www.engati.com/blog/facial-recognition-systems Па Анікет Маўра
Артыкул 6：Якія прымянення сістэмы распазнання асоб?
Аэрапорты
Людзей, якія ўваходзяць і выходзяць з аэрапортаў, можна адсочваць з дапамогай сістэм распазнавання твараў. Тэхналогія была выкарыстана Дэпартаментам нацыянальнай бяспекі для ідэнтыфікацыі людзей, якія пратэрмінавалі візы або знаходзяцца пад крымінальным расследаваннем.
Кампаніі мабільнай сувязі
Кампанія Apple упершыню выкарыстала распазнаванне твару для разблакоўкі iPhone X, і тэхналогія была перанесена на iPhone XS. Face ID пацвярджае, што вы той, за каго сябе выдаеце, калі атрымліваеце доступ да тэлефона. Па дадзеных Apple, верагоднасць таго, што выпадковы твар разблакуе ваш тэлефон, складае адзін да мільёна.
каледжы & ВНУ
Фактычна, праграмнае забеспячэнне для распазнавання асоб можа адыграць пэўную ролю. Ваш прафесар можа даведацца, калі вы прапусціце заняткі. Нават не думайце пра тое, каб ваш яркі субяседнік здаў ваш экзамен.
Сацыяльныя сеткі
Калі вы загружаеце фота ў Facebook, ён выкарыстоўвае алгарытм для выяўлення твараў. Калі вы хочаце пазначыць людзей на сваіх фотаздымках, кампанія сацыяльных сетак спытае вас. Ён можа спасылацца на іх профілі і распазнаваць твары з дакладнасцю да 98%.
Маркетынгавыя і рэкламныя кампаніі
Пры маркетынгу прадукту або ідэі, marketers frequently consider factors such as gender, age, and ethnicity. Even at a concert, facial recognition can be used to identify specific audiences.
New tech brings new opportunities
Advancements in facial recognition systems and computer vision have taken great leaps. But this is only the beginning of the technological revolution. Imagine how powerful the duo of face recognition algorithms and chatbot technology would be!
It’s never too late to become a part of this movement.
Па Aniket Maury
Артыкул 7：Touch-free Access Control
Facial recognition is one of a number of touch-free authentication methods being adopted for both access control and door intercom systems, as part of contactless pathway parameters in latest-generation building design.
Пандэмія каранавіруса прывяла да вялізнага росту патрабаванняў і прымянення бессэнсарных тэхналогій і прадуктаў на працоўным месцы і ў асяроддзі з некалькімі арандатарамі, каб паменшыць частату кантактаў паміж людзьмі, тым самым дапамагаючы знізіць рызыку перадачы віруса.
Таму, метады аўтэнтыфікацыі, якія дазваляюць карыстальнікам ідэнтыфікаваць сябе без фізічнага дакранання да прылад (такіх тэхналогій, як RFID, NFC, Bluetooth – а цяпер распазнаванне твараў, вядома) становяцца пераважнымі варыянтамі дамафонаў і сістэм кантролю доступу.
Ці можна падмануць фотаздымкамі распазнаванне твараў?
Найноўшыя сістэмы кантролю доступу з распазнаваннем твараў AI – напрыклад, прылады Tommi – таксама ўключыць «жывасць» супраць спуфінгу’ выяўленне, з дапамогай дадатковай убудаванай камеры для вызначэння трохмернага ўсведамлення асобы і руху.
Артыкул 8：What are the benefits of Access Control facial recognition?
Hands-free user authentication
Адной з самых хуткарослых тэндэнцый у дызайне і тэхналогіях будынкаў з'яўляецца прымяненне карыстальніцкага досведу без сэнсара. Спалучэнне хуткага пашырэння ў шматкватэрным жыцці & працоўныя прасторы і пандэмія каранавіруса прывялі да росту патрэбы ў бескантактавым асяроддзі жыцця і працы. Improved security
Improved security
Апошняе пакаленне прылад распазнання асоб забяспечвае дакладную і вельмі бяспечную аўтэнтыфікацыю, у параўнанні з традыцыйнымі метадамі доступу, такімі як PIN-код або бірулька для ўваходу ў дзверы.
Fast, convenient and remote management of user IDs Addition, выдаленне і кіраванне ўліковымі запісамі карыстальнікаў лёгка і проста для сістэмных адміністратараў, і імі можна цалкам кіраваць выдалена.
У той час як аўтэнтыфікацыя праз фізічную прыладу патрабуе асабістай перадачы або дастаўкі брелокаў або карт (і вярнуўся), новыя ідэнтыфікатары карыстальнікаў могуць стварацца і адключацца сістэмнымі адміністратарамі (такія як бяспека, HR або кансьерж) з любога аддаленага сайта з дапамогай воблачных платформаў кіравання, значна паскорыць працэс, каб зэканоміць час і грошы.
No authentication device required
Многія метады ўваходу і ідэнтыфікацыі доступу патрабуюць выкарыстання фізічнай прылады для аўтэнтыфікацыі – напрыклад, брелок, RFID-карта або смартфон. Калі карыстальнік забудзе або страціць сваю «прыладу’ (ці яшчэ горш – каб яго скралі), тады яны не змогуць атрымаць доступ да будынка.
Прылада аўтэнтыфікацыі’ распазнання твараў будзе заўсёды, вядома, быць з табой!
Integration with other platforms
Сістэмы кантролю доступу да распазнання твараў таксама можна інтэграваць з іншымі матэрыяльна-тэхнічнымі і сістэмнымі платформамі, напрыклад час & наведвальнасць, аўтаматычныя сістэмы аплаты або сістэмы кіравання будынкам, дапамога ў распрацоўцы асяроддзя разумных будынкаў.
Артыкул 9: Facial Recognition vs. Palm Vein Biometrics ---5 Important Differences
Facial recognition and palm vein are two of the leading biometrics on the market today, but they are polar opposites in many ways.
How do they work?
Facial recognition technology works by mapping the unique geometry of a person’s face, such as the distance from the chin to the forehead, distance between the eyes, length of the jawline, і г.д.
Palm vein technology works by using infrared light to map the unique vein pattern of a person’s palm, measuring over 5 million data points in their vein structure.
With both biometrics, гэтая інфармацыя затым пераўтворыцца ў зашыфраваны код, які становіцца унікальным біяметрычным ідэнтыфікатарам чалавека. Калі яны скануюць твар ці далонь, іх біяметрычны код правяраецца з існуючымі кодамі ў сістэме, і калі гэта супадае, яны ідэнтыфікуюцца.
Але пры гэтым канчатковы вынік — ідэнтыфікацыя — можа быць аднолькавым, тое, як гэтыя дзве біяметрыі дасягаюць гэтага, рэзка адрозніваецца. Гэта мае некалькі важных наступстваў.
Гэта пяць асноўных адрозненняў паміж распазнаваннем твараў і венамі на далоні, пра якія вы павінны ведаць, перш чым выбраць іх для свайго бізнесу.
1. Прыватнасць
Самая вялікая розніца паміж распазнаваннем твараў і біяметрычнымі дадзенымі вен далоні заключаецца ў прыватнасці.
За апошнія некалькі гадоў распазнаванне твараў выклікала шырокую крытыку з-за праблем з прыватнасцю, якія яно стварае.
Таму што ваш твар адкрыты ўсюды, куды б вы ні пайшлі, камеры распазнавання твараў могуць лёгка ідэнтыфікаваць вас на адлегласці, што робіць магчымым адсочванне вас у грамадскіх месцах і стварае сур'ёзныя рызыкі для прыватнасці.
Далоневая вена, з другога боку, з'яўляецца канфідэнцыяльнасцю. Таму што малюнак вен на далоні схаваны ўнутры вашай рукі, для яго здымкі патрабуецца спалучэнне інфрачырвонага святла і камеры ультра-HD буйным планам.
Такім чынам, у адрозненне ад распазнавання асоб, малюнак вен вашай далоні немагчыма захапіць з адлегласці. Каб быць ідэнтыфікаваным, вы павінны наўмысна сканаваць сваю далонь над сканарам вен далоні - гэта не можа быць зафіксавана без вашай згоды.
This is what makes palm vein a consent-based biometric, giving it clear advantages over facial recognition in terms of privacy.
2. Accuracy
Aside from privacy, accuracy is the second biggest difference between facial recognition and palm vein.
The accuracy of a biometric is measured by two factors: False Rejection Rate (FRR), and False Acceptance Rate (ДАЛЕКАЯ). The lower the number, the more accurate the biometric is.
The FRR measures the chance an authorized user will be incorrectly denied access, whereas the FAR measures the chance an unauthorized user will be incorrectly allowed access.
Facial recognition has the highest FAR and FRR of any biometric on the market. On the contrary, palm vein has the lowest — making it 260 times more accurate in terms of FRR, and 130 thousand times more accurate in terms of FAR.
Additionally, facial recognition has an additional flaw: it’s not equally accurate for all people. Face recognition algorithms have been proven to be less accurate on women and people of color.
Any identification technology should be equally accurate for all people, because the dangers of inaccurate identification are too high. Inaccurate identification makes it possible for you to be misidentified as someone else, which has potentially dire consequences (particularly when used by law enforcement).
It’s also just plain inconvenient. Being misidentified and incorrectly denied access to something that’s yours is extremely annoying, and it defeats one of the core benefits of biometrics in the first place: convenience.
So in terms of accuracy, facial recognition performs worse than virtually any other biometric, робячы вены далоні відавочным пераможцам.
3. Бяспека
Рызыкі канфідэнцыяльнасці і зніжэнне дакладнасці распазнання твараў таксама маюць трэцяе наступства: зніжаная бяспека.
Зніжэнне дакладнасці распазнання твараў павялічвае верагоднасць памылковай ідэнтыфікацыі карыстальнікаў, патэнцыйна дазваляючы доступ несанкцыянаванаму персаналу і ствараючы рызыкі бяспекі.
Але самая вялікая рызыка для бяспекі распазнання твараў - гэта яго ўразлівасць да спуфінгу. Так як ваш твар адкрыты ўсюды, куды б вы ні пайшлі, хакерам нашмат прасцей падрабіць 3D-малюнак вашага твару, каб падмануць прыладу распазнання твараў.
З далоневай жылкай, так як малюнак вашай вены схаваны ўнутры вашай рукі, яго можна захапіць, толькі калі вы наўмысна скануеце сваю далонь. У адваротным выпадку, гэта цалкам схавана, што робіць амаль немагчымым для злодзея падрабіць або скрасці яго.
Гэтыя дзве характарыстыкі вены далоні - падвышаная дакладнасць і тое, што яна ўнутраная - робяць яе больш бяспечнай біяметрыяй, чым распазнаванне твараў.
4. зручнасць
Ёсць адна ключавая перавага, якую мае распазнаванне твару перад усімі іншымі біяметрычнымі дадзенымі: convenience.
Нягледзячы на звязаныя з гэтым рызыкі для бяспекі і прыватнасці, той факт, што тэхналогія распазнання твараў можа аўтаматычна ідэнтыфікаваць карыстальніка на адлегласці, робіць яе вельмі зручнай, калі карыстальнік дае згоду на гэта.
Напрыклад, распазнаванне асоб на сучасных смартфонах (напрыклад, функцыя Face ID ад Apple) дазваляе карыстальнікам разблакіраваць свой тэлефон, проста зірнуўшы на яго. Як зручна!
Additionally, рызыкі для прыватнасці, звязаныя з распазнаваннем твараў, не распаўсюджваюцца на смартфоны, таму што біяметрычныя дадзеныя карыстальніка захоўваюцца непасрэдна на прыладзе, rather than in a database, so it can’t be used for surveillance purposes.
This makes facial recognition a seamless, convenient choice for unlocking smartphones. However, when used on public surveillance systems instead of personal devices, the privacy risks of facial recognition greatly outweigh the convenience benefits.
Далоневая вена, з другога боку, doesn’t have the long-range automatic identification capabilities that facial recognition has, since it requires a close-up (but contactless) scan of the palm to identify the user. So while this gives it important privacy and security benefits, it could potentially be seen as a drawback in terms of convenience.
Additionally, because palm vein is newer and less familiar, it arguably has a bigger learning curve than older biometrics (such as fingerprint), or highly intuitive biometrics (such as facial recognition, where you don’t actually have to do anything to be identified).
However, the simple, ergonomic motion of palm vein means that it’s still an easy-to-use and user-friendly biometric. Nonetheless, facial recognition, especially on personal devices, does have significant convenience benefits that palm vein doesn’t.
This makes palm vein ideal when shared among large numbers of people (e.g., employees and customers), while facial recognition is ideal for individual use on personal devices (e.g., smartphones and tablets).
5. Legal Compliance
In recent years, major privacy regulations have been popping up around the globe. Since the creation of the GDPR in 2016, many major economies have created their own GDPR copycat laws, making privacy regulations a worldwide trend.
Because of this, companies today have more restrictions than ever on data collection.
And the number-one factor in privacy regulations around the world is consent. Companies must obtain explicit user consent before they’re allowed to capture user data, or they face significant legal risks.
Because of this, the importance of privacy-friendly technologies is more important than ever. Companies that implement such technologies have much less legal risk to worry about, and much less hassle to deal with.
Since facial recognition allows for the possibility of capturing a person’s data without their consent, it is critical for companies to put safeguards in place to ensure that they’ve obtained explicit, verifiable consent before collecting user data — or they risk facing serious fines.
The benefit palm vein has over facial recognition is that, since it has consent automatically built-in, it has far less legal risk associated with it.
З далоневай жылкай, there’s no question whether a user consented to give their biometric data or not, because it can’t be captured without a person’s explicit interaction with the terminal.
And because automatic, forced capturing of biometric data isn’t possible with palm vein (as it is with facial recognition), it is automatically in-line with the consent-focused guidelines in most data protection regulations.
This makes palm vein the more convenient, less risky, hassle-free choice for companies looking to implement biometrics in their business.
Conclusion
Facial recognition and palm vein are powerful biometric technologies with a large range of applications, but they are complete opposites in many ways.
For public and business use, palm vein has many advantages over facial recognition, offering various privacy, security, and accuracy benefits that facial recognition doesn’t have.
Additionally, in terms of trustworthiness and legal risk, palm vein is generally the less risky option for companies looking to implement biometrics in their business because of its privacy-focused design.
For use on personal devices, however, facial recognition is a convenient and easy-to-use authentication method that doesn’t have the same privacy risks as the kind of facial recognition that is used in surveillance cameras.
These factors make palm vein ideal biometric for shared use (e.g., used by customers or employees), whereas facial recognition is a great choice for authenticating personal devices.
Every biometric has its unique pros and cons. To learn more about the other types of biometrics on the market and help determine which one is right for your business, check out our ebook exploring all of the different biometrics on the market.
Артыкул 10：The sense behind the biometric measures
Biometric measurement is more like mapping your face than taking a photo of your face. The biometric scanner digitizes thousands of points, distances, and proportions of your facial distortions. Напрыклад, it will compare distances between your chin and your forehead or locate where exactly is your nose.
It will look for patterns in the finger whorls or, in the case of voice recognition, discover the unique shape of a person’s mouth or throat to confirm identity. Speaker or voice recognition can include an additional security benefit—text-dependent elements, such as a passphrase. This is not only discovering a speaking pattern, but also almost a second voice password.
Regardless of the method of data collection, biometric scanners make sense of a person’s identity by transforming the measures into numbers. The anumbers are then run across a database of previously enrolled measures for authenticated users. Такім чынам, yes, in a way, with biometrics, each person gets turned into a number, which, in terms of access control, is a good thing. Especially if you need to set unique identity authentication for large businesses with several physical or personal security layers.
Артыкул 11 : Thermal scanning in biometrics
The newest layer of biometrics-based security is thermal scanning, which measures body temperature and will not let a person in if they are above a certain threshold. This is often used along with face recognition for identity detection, or in some cases, the user can only unlock the door with their keycard or passcode if they first pass the temperature screening. This has become increasingly important for businesses during the COVID-19 pandemic to keep their employees as safe as possible and lower the spread of the virus. Many businesses have also employed this measure to check the temperature of visitors as well, without using identity detection with it.
Thermal scanning not only helps protect your office from illness, but it also works seamlessly with cloud-based access systems like Kisi as an additional layer of protection for your space. Unfortunately, they often require the addition of face-scan terminals, meant for facial recognition, as biometrics measurement features come with these devices rather than as standalone options.
Thanks for your blog, nice to read. Do not stop.