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. Карыстальнік павінен проста паказаць свой твар. Сістэма спрацоўвае аўтаматычна.
Нават пасля таго, як свет стане свабодным ад кавіда, 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. Што, калі мы зменім наведвальнасць на распазнаванне твараў. Пазбаўце сябе ад праблем, зрабіўшы гэта значна прасцей, чым проста стаяць перад экранам.
Артыкул 2：як робіць праца сістэмы наведвальнасці распазнавання асоб?
Ён захоўвае твары карыстальнікаў у базе дадзеных прылады з розным памерам экрана, у выпадках TOMMI, ад 4,3 цаляў да 13 цаляў. Калі супрацоўнік стаіць перад экранам, 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, зручнае і выдаленае кіраванне ідэнтыфікатарамі карыстальнікаў
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 (ад цела чалавека да яго фону), здабываем рысы твару, і захоўваем яго ў нашай уласнай базе дадзеных. Выкарыстанне нашай памяці ў якасці базы дадзеных, 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, вылучыць рысы твару з выяўленых твараў, 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 – Чалавечы твар.
Гэтак жа, як кампрамісы вылічальнага часу і прасторы ў інфарматыцы, у алгарытмах машыннага навучання таксама існуе кампраміс паміж хуткасцю вываду і дакладнасцю. Існуе мноства алгарытмаў выяўлення аб'ектаў, і розныя алгарытмы маюць свае кампрамісы ў хуткасці і дакладнасці.
Мы ацанілі розныя сучасныя алгарытмы выяўлення аб'ектаў:
OpenCV (Каскад з валасоў)
MTCNN
YoloV3 і Yolo-Tiny
SSD
BlazeFace
ShuffleNet і Faceboxes
Каб пабудаваць надзейную сістэму выяўлення твараў, нам патрэбны дакладны і хуткі алгарытм для працы на графічным працэсары, а таксама на мабільнай прыладзе ў рэжыме рэальнага часу.
Дакладнасць
Высновы ў рэжыме рэальнага часу па струменевым відэа, людзі могуць мець розныя позы, аклюзіі, і светлавыя эфекты на іх тварах. Важна дакладна вызначаць твары ў розных умовах асвятлення, а таксама ў позах.
Выяўленне твараў у розных позах і ўмовах асвятлення
OpenCV (Каскад з валасоў)
Мы пачалі з каскаднай рэалізацыі OpenCV Хаара, якая з'яўляецца адкрытай бібліятэкай для працы з выявамі ў C.
Плюсы: Паколькі гэтая бібліятэка напісана на мове C. 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
Гэты алгарытм заснаваны на метадах глыбокага навучання. 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. Ён мае шмат сверточных нейронавых сетак, 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 – Чалавечы твар. 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: Хуткая хуткасць вываду і добрая дакладнасць.
Мінусы: Ідзе ацэнка.
2Выманне функцый
Пасля выяўлення твараў на відарысе, мы абразаем твары і падаем іх у алгарытм вылучэння функцый, які стварае ўбудаванне асобы- шматмерны (у асноўным 128 або 512 габарытныя) вектар, які адлюстроўвае рысы твару.
Мы выкарыстоўвалі алгарытм FaceNet для стварэння ўбудоўвання твараў.
Вектары ўбудавання адлюстроўваюць рысы твару чалавека. Такім чынам, убудаваныя вектары двух розных відарысаў аднаго чалавека будуць бліжэй, а выявы іншага чалавека - далей. Адлегласць паміж двума вектарамі разлічваецца з дапамогай эўклідава адлегласці.
3
Класіфікацыя асоб
Пасля атрымання вектараў для ўбудавання граняў, мы навучылі алгарытм класіфікацыі, К-бліжэйшы сусед (КНН), каб класіфікаваць чалавека па яго вектары ўбудавання.
Дапусцім, у арганізацыі ёсць 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, маркетолагі часта ўлічваюць такія фактары, як пол, ўзрост, і этнічнай прыналежнасці. Нават на канцэрце, распазнаванне асоб можа выкарыстоўвацца для ідэнтыфікацыі канкрэтнай аўдыторыі.
Новыя тэхналогіі адкрываюць новыя магчымасці
Прагрэс у сістэмах распазнання твараў і камп'ютэрнага зроку зрабіў вялікія скачкі. Але гэта толькі пачатак тэхналагічнай рэвалюцыі. Уявіце, наколькі магутным будзе дуэт алгарытмаў распазнання твараў і тэхналогіі чат-бота!
Ніколі не позна стаць часткай гэтага руху.
Па Анікет Маўры
Артыкул 7：Сэнсарны кантроль доступу
Распазнаванне твараў з'яўляецца адным з бескантактавых метадаў аўтэнтыфікацыі, якія прымяняюцца як для сістэмы кантролю доступу, так і для дамафонных сістэм, як частка параметраў бескантактавых шляхоў у праектаванні будынкаў апошняга пакалення.
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：Якія перавагі распазнання твараў кантролю доступу?
Гучная аўтэнтыфікацыя карыстальніка
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
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, зручнае і выдаленае кіраванне ідэнтыфікатарамі карыстальнікаў 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 9: Распазнаванне твараў супраць. Біяметрыя вен далоні ---5 Важныя адрозненні
Распазнаванне твару і вен далоні з'яўляюцца двума з вядучых біяметрычных дадзеных на рынку сёння, але яны шмат у чым супрацьлеглыя.
Як яны працуюць?
Тэхналогія распазнання асоб працуе, адлюстроўваючы унікальную геаметрыю твару чалавека, напрыклад, адлегласць ад падбародка да ілба, адлегласць паміж вачыма, даўжыня лініі сківіцы, і г.д.
Тэхналогія вен далоні працуе з выкарыстаннем інфрачырвонага святла для адлюстравання унікальнага малюнка вен далоні чалавека, вымярэнне звыш 5 мільёнаў кропак дадзеных у іх структуры вен.
З абедзвюма біяметрычнымі дадзенымі, 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.
Вось што робіць вену далоні біяметрыяй на аснове згоды, што дае яму відавочныя перавагі перад распазнаваннем твараў з пункту гледжання прыватнасці.
2. Дакладнасць
Акрамя прыватнасці, дакладнасць - другая па велічыні розніца паміж распазнаннем твараў і венамі на далоні.
Дакладнасць біяметрыі вымяраецца двума фактарамі: Хуткасць ілжывых адмоваў (FRR), і ўзровень ілжывага прыняцця (ДАЛЕКАЯ). Чым менш лік, тым больш дакладная біяметрыя.
FRR вымярае верагоднасць таго, што аўтарызаванаму карыстальніку будзе памылкова адмоўлена ў доступе, тады як FAR вымярае верагоднасць таго, што несанкцыянаванаму карыстальніку будзе памылкова дазволены доступ.
Распазнаванне твараў мае самыя высокія паказчыкі FAR і FRR сярод усіх біяметрычных дадзеных на рынку. Наадварот, Далоневая жылка мае самую ніжнюю — выносячую яе 260 разоў больш дакладным з пункту гледжання FRR, і 130 у тысячу разоў больш дакладны з пункту гледжання FAR.
Дадаткова, распазнаванне асоб мае дадатковы недахоп: гэта не аднолькава дакладна для ўсіх людзей. Даказана, што алгарытмы распазнання твараў меней дакладныя для каляровых жанчын і людзей.
Любая тэхналогія ідэнтыфікацыі павінна быць аднолькава дакладнай для ўсіх людзей, таму што небяспека недакладнай ідэнтыфікацыі занадта вялікая. Недакладная ідэнтыфікацыя дае магчымасць памылкова ідэнтыфікаваць вас як кагосьці іншага, што мае патэнцыйна жудасныя наступствы (асабліва калі выкарыстоўваецца праваахоўнымі органамі).
Гэта таксама проста нязручна. Памылковая ідэнтыфікацыя і памылковая адмова ў доступе да чагосьці, што належыць вам, вельмі раздражняе, і гэта перамагае адну з асноўных пераваг біяметрыі ў першую чаргу: зручнасць.
Так што з пункту гледжання дакладнасці, распазнаванне асоб працуе горш, чым практычна любая іншая біяметрыя, 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: зручнасць.
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!
Дадаткова, рызыкі для прыватнасці, звязаныя з распазнаваннем твараў, не распаўсюджваюцца на смартфоны, таму што біяметрычныя дадзеныя карыстальніка захоўваюцца непасрэдна на прыладзе, а не ў базе дадзеных, таму яго нельга выкарыстоўваць у мэтах сачэння.
Гэта робіць распазнаванне твару бесперашкодным, зручны выбар для разблакоўкі смартфонаў. Аднак, пры выкарыстанні ў сістэмах грамадскага назірання замест персанальных прылад, рызыка канфідэнцыяльнасці распазнавання твараў значна перавышае перавагі зручнасці.
Далоневая вена, з другога боку, не мае магчымасці аўтаматычнай ідэнтыфікацыі далёкага дзеяння, якую мае распазнаванне твараў, так як гэта патрабуе буйнога плана (але бескантактавы) сканаванне далоні для ідэнтыфікацыі карыстальніка. Такім чынам, гэта дае яму важныя перавагі ў галіне прыватнасці і бяспекі, гэта патэнцыйна можа разглядацца як недахоп з пункту гледжання зручнасці.
Дадаткова, таму што вена на далоні больш новая і менш знаёмая, гэта, магчыма, мае большую крывую навучання, чым старыя біяметрыі (напрыклад, адбітак пальца), або вельмі інтуітыўная біяметрыя (напрыклад, распазнаванне асоб, дзе вам насамрэч нічога не трэба рабіць, каб вас ідэнтыфікавалі).
Аднак, просты, эрганамічны рух вены далоні азначае, што гэта па-ранейшаму просты ў выкарыстанні і зручны біяметрычны прыбор. Тым не менш, распазнаванне асоб, асабліва на асабістых прыладах, сапраўды мае значныя перавагі зручнасці, якіх няма ў вены далоні.
Гэта робіць вены далоні ідэальнымі, калі яны выкарыстоўваюцца вялікай колькасцю людзей (напр., супрацоўнікаў і кліентаў), у той час як распазнаванне асоб ідэальна падыходзіць для індывідуальнага выкарыстання на асабістых прыладах (напр., смартфоны і планшэты).
5. Прававая адпаведнасць
У апошнія гады, асноўныя правілы прыватнасці з'яўляюцца па ўсім свеце. З моманту стварэння GDPR у 2016, многія буйныя эканомікі стварылі ўласныя законы аб імітацыі GDPR, ператварэнне правілаў прыватнасці ў сусветную тэндэнцыю.
З-за гэтага, кампаніі сёння маюць больш абмежаванняў, чым калі-небудзь, на збор дадзеных.
І фактарам нумар адзін у правілах прыватнасці ва ўсім свеце з'яўляецца згода. Кампаніі павінны атрымаць відавочную згоду карыстальнікаў, перш чым ім будзе дазволена захопліваць дадзеныя карыстальнікаў, або яны сутыкаюцца са значнымі юрыдычнымі рызыкамі.
З-за гэтага, важнасць дружалюбных да прыватнасці тэхналогій важная як ніколі. Кампаніі, якія ўкараняюць такія тэхналогіі, маюць значна меншую юрыдычную рызыку, і значна менш клопатаў.
Так як распазнаванне асоб дапускае магчымасць захопу дадзеных чалавека без яго згоды, кампаніям вельмі важна ўвесці гарантыі, каб пераканацца, што яны атрымалі відавочныя дадзеныя, правяраемую згоду перад зборам дадзеных карыстальнікаў - інакш яны рызыкуюць сутыкнуцца з сур'ёзнымі штрафамі.
Перавага жылкі далоні перад распазнаваннем твару заключаецца ў наступным, паколькі ў яго аўтаматычна ўбудавана згода, ён мае значна меншы юрыдычны рызыка, звязаны з ім.
З далоневай жылкай, няма ніякіх сумненняў у тым, згодны карыстальнік даць свае біяметрычныя дадзеныя ці не, таму што гэта не можа быць захоплена без відавочнага ўзаемадзеяння чалавека з тэрміналам.
А бо аўтамат, прымусовы захоп біяметрычных дадзеных немагчымы з вены далоні (як гэта адбываецца з распазнаваннем твараў), ён аўтаматычна адпавядае рэкамендацыям, арыентаваным на згоду, у большасці правілаў абароны даных.
Гэта робіць вену далоні больш зручнай, менш рызыкоўна, беспраблемны выбар для кампаній, якія жадаюць укараніць біяметрыю ў сваім бізнэсе.
Заключэнне
Распазнаванне асоб і вен далоні - магутныя біяметрычныя тэхналогіі з шырокім спектрам прымянення, але яны шмат у чым поўныя супрацьлегласці.
Для грамадскага і дзелавога выкарыстання, вена далоні мае шмат пераваг перад распазнаваннем твару, прапаноўваючы розную прыватнасць, бяспекі, і перавагі дакладнасці, якіх не мае распазнаванне твараў.
Дадаткова, з пункту гледжання надзейнасці і прававой рызыкі, вена далоні, як правіла, менш рызыкоўны варыянт для кампаній, якія жадаюць укараніць біяметрыю ў сваім бізнэсе з-за яе дызайну, арыентаванага на прыватнасць.
Для выкарыстання на асабістых прыладах, аднак, распазнаванне асоб - гэта зручны і просты ў выкарыстанні метад аўтэнтыфікацыі, які не мае такой жа рызыкі для прыватнасці, як распазнаванне асоб, якое выкарыстоўваецца ў камерах назірання.
Гэтыя фактары робяць вену далоні ідэальнай біяметрыяй для сумеснага выкарыстання (напр., выкарыстоўваецца кліентамі або супрацоўнікамі), у той час як распазнаванне твараў з'яўляецца выдатным выбарам для аўтэнтыфікацыі асабістых прылад.
Кожная біяметрыя мае свае унікальныя плюсы і мінусы. Каб даведацца больш пра іншыя віды біяметрыі на рынку і дапамагчы вызначыць, які з іх падыходзіць для вашага бізнесу, праверце нашу электронную кнігу, якая даследуе ўсе розныя біяметрычныя дадзеныя на рынку.
Артыкул 10：Сэнс біяметрычных мер
Біяметрычнае вымярэнне больш падобна на складанне карты вашага твару, чым на фатаграфаванне вашага твару. Біяметрычны сканер алічбоўвае тысячы кропак, адлегласці, і прапорцыі скажэнняў твару. Напрыклад, ён параўнае адлегласць паміж вашым падбародкам і ілбом або вызначыць, дзе менавіта знаходзіцца ваш нос.
Ён будзе шукаць узоры ў завітках пальцаў або, у выпадку распазнавання голасу, выявіць унікальную форму рота або горла чалавека, каб пацвердзіць асобу. Распазнаванне дынаміка або голасу можа ўключаць у сябе дадатковыя перавагі бяспекі — тэкставыя элементы, напрыклад, парольная фраза. Гэта не толькі адкрыццё маўленчай мадэлі, але і амаль другі галасавы пароль.
Незалежна ад спосабу збору даных, біяметрычныя сканеры вызначаюць асобу чалавека шляхам пераўтварэння паказчыкаў у лічбы. Затым лічбы праходзяць праз базу дадзеных раней зарэгістраваных мер для аўтэнтыфікаваных карыстальнікаў. Такім чынам, так, у пэўным сэнсе, з біяметрыяй, кожны чалавек ператвараецца ў лік, які, з пункту гледжання кантролю доступу, гэта добрая рэч. Асабліва, калі вам трэба ўсталяваць унікальную аўтэнтыфікацыю для буйных прадпрыемстваў з некалькімі фізічнымі або асабістымі ўзроўнямі бяспекі.
Артыкул 11 : Цеплавое сканаванне ў біяметрыі
Найноўшы ўзровень бяспекі на аснове біяметрыі - цеплавое сканаванне, які вымярае тэмпературу цела і не пускае чалавека, калі ён перавышае пэўны парог. Гэта часта выкарыстоўваецца разам з распазнаваннем твару для вызначэння асобы, або ў некаторых выпадках, карыстальнік можа адамкнуць дзверы толькі з дапамогай сваёй карты-ключа або кода доступу, калі ён спачатку пройдзе тэмпературны скрынінг. Гэта становіцца ўсё больш важным для прадпрыемстваў падчас пандэміі COVID-19, каб захаваць сваіх супрацоўнікаў у максімальнай бяспецы і знізіць распаўсюджванне віруса. Многія прадпрыемствы таксама выкарыстоўваюць гэтую меру для праверкі тэмпературы наведвальнікаў, без выкарыстання выяўлення ідэнтыфікацыі з ім.
Цеплавое сканаванне не толькі дапамагае абараніць ваш офіс ад хвароб, але ён таксама бесперашкодна працуе з воблачнымі сістэмамі доступу, такімі як Kisi, у якасці дадатковага ўзроўню абароны вашай прасторы. Нажаль, яны часта патрабуюць дадання тэрміналаў для сканавання твараў, прызначаны для распазнавання асоб, паколькі функцыі біяметрычных вымярэнняў пастаўляюцца з гэтымі прыладамі, а не як асобныя варыянты.
Дзякуй за ваш блог, прыемна чытаць. Не спыняцца.