Artikkel 1：Miks on näo vaatamine parem kui sõrmejälg??
Praktiliselt 100% täpsust: Ikka ja jälle on tõestatud, et sõrmejäljesüsteemid ebaõnnestuvad, kui sõrmed on määrdunud, õline, märg või muljutud. Õlitussüsteemides töötavad töötajad ei saa registreerida oma kohalolekut pleekinud sõrmejälgedega. Lõiked sõrmedel tagastavad vead. Sageli on masendav proovida kohal käia mitu korda.
See ei ole nii näotuvastuse osavõtt. Seda on proovitud, testitud ja tõestatud, et see on praktiliselt olemas 100% täpne. Töötajad lihtsalt kõnnivad selle poole ja kohalviibimine on jäädvustatud. See töötab isegi siis, kui soeng muutub, kandke prille, või töötajate vanus.
Puutevaba ohutus: Covid-19-ga, maailm on muutunud üha teadlikumaks kontaktipõhiste kohalviibimissüsteemide riskidest. Osalemissüsteem puudub, peale näo ID kohaloleku süsteemi, mis on täiesti puutevaba. Kasutaja peab lihtsalt oma nägu näitama. Süsteem käivitub automaatselt.
Isegi pärast seda, kui maailm on COVID-vaba, inimesed on teadlikud tehtud puudutustest ja on hea tagada hügieenisüsteem.
Vau kogemus: Osalemisaeg on lühendatud alla sekundi ja kasutajalt pole vaja midagi teha, näo identiteedi jälgimine on vaieldamatult parim biomeetriline süsteem. See võlub töötajaid, kes ei vaja koolitust ja on hea meelega kohe adopteeritud. Mõelge sellele, kui hoiate ühes käes tassi kohvi ja teises käes oma käekotti, kui peate sõrmejälgi jälgima. Mis siis, kui vahetaksime näotuvastusega kohalviibimise vastu. Säästke oma probleeme, muutes selle palju lihtsamaks kui lihtsalt ekraani ees seismine.
Artikkel 2：Kuidas teeb näotuvastusega kohalviibimise süsteemi töö?
See salvestab kasutaja näod erineva suurusega ekraaniga seadme andmebaasi, TOMMI juhtudel, 4,3-13 tolli. Kui töötaja seisab ekraani ees, see jäädvustab näo ja teeb reaalajas võrdluse salvestatud näopildiga. Kui sobib, kella sisse või välja lülitatud kohalolek salvestatakse seadmesse. See võib anda elujõulisuse hinnangu foto- või videopettuse vastu.
Artikkel 3：Kuidas võidab nägude külastatavus teiste biomeetriliste süsteemide ees?
Paljud ettevõtted on kasutanud sõrmejälgede tööaja jälgimise süsteemi, mis võib olla hea asendus kaardi mulgustamiseks. Kumbki neist pole töökindluse ja turvalisuse poolest täiuslik. Näotuvastuse tööaja jälgimise seadmeid on viimastel aastatel kasutanud üha rohkem suurettevõtteid. Kuid paljud keskmise ja väikese suurusega organisatsioonid töötavad endiselt vanemate tehnoloogiatega.
Kas uuendame näo-ID kohaloleku süsteemidele? Parem teeme objektiivse analüüsi.
Artikkel 4：Millised on juurdepääsukontrolli eelised näohooldus äratundmine?
Üks kiiremini kasvavaid suundi hoonete projekteerimise ja tehnoloogia vallas on puutevaba kasutuskogemuse rakendamine. Kiire laienemise kombinatsioon mitme üürnikuga elamises & tööruumide ja koroonaviiruse pandeemia tõttu on suurenenud vajadus kontaktivaba elu- ja töökeskkonna järele.
· Parem turvalisus
Uusima põlvkonna näotuvastusseadmed pakuvad täpset ja väga turvalist autentimist, võrreldes traditsiooniliste juurdepääsumeetoditega, nagu PIN-kood või võtmehoidja ukse sisenemine.
· Kiire, kasutajatunnuste mugav ja kaughaldus
Lisand, Kasutajakontode eemaldamine ja juhtimine on süsteemiadministraatorite jaoks lihtne ja lihtne ning seda saab täielikult hallata kaugjuhtimisega.
Füüsilise seadme kaudu autentimine nõuab fobide või kaartide isiklikult väljaandmist või kohaletoimetamist (ja tagasi), Süsteemiadministraatorid saavad uusi kasutajatunnuseid luua ja keelata (nagu turvalisus, HR või uksehoidja personal) mis tahes kaugsaidilt, kasutades pilvepõhiseid haldusplatvorme, protsessi oluliselt kiirendada, et säästa aega ja raha.
· Autentimisseadet pole vaja
Paljud ukse sisenemise ja juurdepääsu tuvastamise meetodid nõuavad autentimiseks füüsilise seadme kasutamist – nagu näiteks võtmehoidja, RFID-kaart või nutitelefon. Kui kasutaja peaks oma seadme unustama või kaotama’ (või veel hullem – lasta see varastada), siis nad ei pääse hoonesse.
Autentimisseade’ näotuvastus on alati olemas, muidugi, olla sinuga!
· Integratsioon teiste platvormidega
Näotuvastuse juurdepääsukontrollisüsteeme saab integreerida ka teiste logistiliste ja süsteemiplatvormidega, nagu aeg & kohalviibimine, automaatsed maksesüsteemid või hoonehaldussüsteemid, aidates välja arendada nutikaid ehituskeskkondi.
Artikkel 5：Kuidas toimivad näotuvastussüsteemid & algoritmid töötavad 2022?
Näotuvastustehnoloogia turg kasvab kiiresti. Lennujaamadest, mis tuginevad rahvusvaheliste reisijate kontrollimiseks biomeetrilistele andmetele, õiguskaitse sõltub sellest kurjategijate tabamiseks, ja sotsiaalmeedia, kasutades seda kasutaja autentimiseks, näotuvastustehnoloogia on tunni vajadus.
sisse 2022, näotuvastuse turule loodetakse jõuda $7.7 miljardit, alates üles $4 miljardit sisse 2017. Seda seetõttu, et näotuvastusel on lai valik kaubanduslikke rakendusi. Seda saab kasutada erinevatel eesmärkidel, sealhulgas järelevalve ja turundus.
Kuidas inimesed näo ära tunnevad?
Meie aju äratundmissüsteemid on keerulised. Tegelikult, teadlased püüavad seda ikka veel välja selgitada. Võime eeldada, et meie aju neuronid tuvastavad stseenis esmalt näo (inimese kehast selle taustani), eraldame näojooned, ja salvestage see meie enda tüüpi andmebaasi. Meie mälu kasutamine andmebaasina, siis saame inimese liigitada tema tunnuste järgi. Meid on koolitatud lõpmatult suure andmestiku ja lõpmatult ulatusliku närvivõrguga.
Masinate näotuvastustarkvara rakendatakse samal viisil. Esiteks, rakendame stseenis nägude tuvastamiseks näotuvastusalgoritmi, tuvastatud nägudest näojooned eraldada, ja kasutage isiku klassifitseerimiseks algoritmi.
Kuidas näotuvastussüsteemi töövoog töötab?
1Näotuvastus
Näotuvastus on objektituvastuse spetsiaalne versioon, kus tuvastada on ainult üks objekt – Inimese nägu.
Täpselt nagu arvutuslikud aja ja ruumi kompromissid arvutiteaduses, ka masinõppe algoritmides on järelduste kiiruse ja täpsuse vahel kompromiss. Seal on palju objektide tuvastamise algoritme, ja erinevatel algoritmidel on kiiruse ja täpsuse kompromissid.
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.
Detecting faces in various poses and lighting conditions
OpenCV (Haar-Cascade)
We started with Haar-cascade implementation of OpenCV, which is an open-source image manipulation library in C.
Pros: Since this library is written in C language. It is very fast for inference in real-time systems.
Cons: Selle teostuse probleem seisnes selles, et see ei suutnud tuvastada külgpindu ning toimis erinevates poosides ja valgustingimustes halvasti.
MTCNN
See algoritm põhineb süvaõppe meetoditel. See kasutab nägude tuvastamiseks sügavaid kaskaadkonvolutsioonilisi närvivõrke.
Pros: Sellel oli parem täpsus kui OpenCV Haar-Cascade meetodil
Cons: Kõrgem tööaeg
YOLOV3
YOLO näotuvastus (Sa vaatad ainult korra) on tipptasemel süvaõppe algoritm objektide tuvastamiseks. Sellel on palju konvolutsioonilisi närvivõrke, moodustades Deep CNN mudeli. (Sügav tähendab, et mudeli arhitektuuri keerukus on tohutu).
Algne Yolo mudel suudab tuvastada 80 erinevad objektiklassid suure täpsusega. Kasutasime seda Yolo näotuvastusmudelit ainult ühe objekti tuvastamiseks – nägu.
Koolitasime seda algoritmi WiderFace'is (pildiandmekogum, mis sisaldab 393,703 näosildid) andmestik.
Saadaval on ka näotuvastuse Yolo algoritmi miniatuurne versioon, Yolo-Tiny. Yolo-Tiny võtab vähem arvutusaega, kuna see seab ohtu selle täpsuse. Koolitasime sama andmestikuga Yolo-Tiny mudelit, kuid piirikasti tulemused ei olnud järjepidevad.
Pros: Väga täpne, ilma ühegi veata. Kiirem kui MTCNN.
Cons: Kuna sellel on kolossaalsed sügava närvivõrgu kihid, see vajab rohkem arvutusressursse. Seega, see on protsessoris või mobiilseadmetes aeglane. GPU peal, see võtab oma suure arhitektuuri tõttu rohkem VRAM-i.
SSD
SSD (Ühe lasu detektor) on ka sügav konvolutsiooniline närvivõrgu mudel nagu YOLO.
Pros: Hea täpsus. See suudab tuvastada erinevates poosides, valgustus, ja oklusioonid. Hea järeldamiskiirus.
Cons: Madalam kui YOLO mudel. Kuigi järelduste kiirus oli hea, ei olnud see siiski piisav protsessoriga töötamiseks, madala kvaliteediga GPU, või mobiilseadmeid.
BlazeFace
Nagu selle nimigi, see on lõõmavalt kiire näotuvastusalgoritm, mille on välja andnud Google. See võtab vastu 128×128 mõõtmete kujutise sisend. Selle järeldusaeg on submillisekundites. See algoritm on optimeeritud kasutamiseks mobiiltelefonide näotuvastuses. Põhjused, miks see nii kiire on, on:
See on spetsiaalne näodetektori mudel, erinevalt YOLOst ja SSD-st, mis loodi algselt suure hulga klasside tuvastamiseks. Seega on BlazeFace'il väiksem Deep Convolutional Neural Network arhitektuur kui YOLO ja SSD.
See kasutab standardsete konvolutsioonikihtide asemel Depthwise Separable Convolution, mis toob kaasa vähem arvutusi.
Pros: Väga hea järelduskiirus ja täpne näotuvastus.
Cons: See mudel on optimeeritud mobiiltelefoni kaamerast näopiltide tuvastamiseks, ja seega eeldab ta, et nägu peaks katma suurema osa pildi alast. See ei tööta hästi, kui näo suurus on väike. Nii ka CCTV kaamerapiltide puhul, see ei toimi hästi.
Näokastid
Uusim näotuvastusalgoritm, mida kasutasime, on Faceboxes. Nagu BlazeFace, see on väikese arhitektuuriga sügav konvolutsiooniline närvivõrk, mis on mõeldud ainult ühe klassi jaoks – Inimese nägu. Selle järeldusaeg on protsessoris reaalajas kiire. Selle täpsus on näotuvastuse puhul võrreldav Yolo omaga. See suudab pildil täpselt tuvastada väikesed ja suured näod.
Pros: Kiire järelduste kiirus ja hea täpsus.
Cons: Hindamine on pooleli.
2Funktsiooni ekstraheerimine
Pärast näo tuvastamist pildil, kärbime nägusid ja suuname need funktsioonide väljavõtmise algoritmile, mis loob näo kinnistamise- mitmemõõtmeline (enamasti 128 või 512 mõõtmetega) näo tunnuseid esindav vektor.
Näo manustamise loomiseks kasutasime FaceNeti algoritmi.
Manustusvektorid tähistavad inimese näo näojooni. Seega on sama inimese kahe erineva kujutise vektorite manustamine lähemal ja teise inimese oma kaugemal. Kahe vektori vaheline kaugus arvutatakse eukleidilise kauguse abil.
3
Näo klassifikatsioon
Pärast näo manustamise vektorite hankimist, koolitasime klassifitseerimisalgoritmi, K-lähim naaber (KNN), liigitada isik tema manustamisvektorist.
Oletame, et organisatsioonis on 1000 töötajad. Loome kõikidele töötajatele näo manustamised ja kasutame manustusvektoreid klassifikatsioonialgoritmi väljaõpetamiseks, mis aktsepteerib sisendiks näo manustamise vektoreid ja tagastab inimese nime.
Kasutaja võib enne pildi veebi panemist rakendada filtrit, mis muudab pildil teatud piksleid. These changes are imperceptible to the human eye but are very confusing for facial recognition algorithms – ThalesGroup
https://www.engati.com/blog/facial-recognition-systems Autor Aniket Maurya
Artikkel 6：What are the applications of the Facial Recognition System?
Airports
People entering and exiting airports can be tracked using facial recognition systems. The technology has been used by the Department of Homeland Security to identify people who have overstayed their visas or are under criminal investigation.
Mobile phone companies
Face recognition was first used by Apple to unlock its iPhone X, and the technology was carried over to the iPhone XS. Face ID verifies that you are who you say you are when you access your phone. According to Apple, the odds of a random face unlocking your phone are one in a million.
Colleges & ülikoolid
Tegelikult, näotuvastustarkvara võib mängida rolli. Teie professor võib teada saada, kui jätate tunni vahele. Ärge isegi kaaluge, et teie särav toakaaslane eksami sooritaks.
Sotsiaalmeedia
Kui laadite foto Facebooki üles, see kasutab nägude tuvastamiseks algoritmi. Kui soovite oma fotodel inimesi märkida, küsib sotsiaalmeediaettevõte teilt. See võib linkida nende profiilidele ja tuvastada näod täpsusega 98%.
Turundus- ja reklaamikampaaniad
Toote või idee turustamisel, turundajad võtavad sageli arvesse selliseid tegureid nagu sugu, vanus, ja etniline kuuluvus. Isegi kontserdil, näotuvastust saab kasutada konkreetsete sihtrühmade tuvastamiseks.
Uus tehnoloogia toob uusi võimalusi
Näotuvastussüsteemide ja arvutinägemise areng on teinud suuri hüppeid. Kuid see on alles tehnoloogilise revolutsiooni algus. Kujutage ette, kui võimas oleks näotuvastusalgoritmide ja vestlusrobotite tehnoloogia duo!
Kunagi pole hilja sellest liikumisest osa saada.
Autor Aniket Maury
Artikkel 7：Puutevaba juurdepääsukontroll
Näotuvastus on üks paljudest puutevabast autentimismeetoditest, mida kasutatakse nii juurdepääsukontrolli kui ka ukse sisetelefonisüsteemide jaoks, osana kontaktivaba raja parameetritest uusima põlvkonna hoonete projekteerimisel.
Koroonaviiruse pandeemia on kaasa toonud puutevabade tehnoloogiate ja toodete nõude ja rakendamise tohutu kasvu töökohtades ja mitme üürnikuga keskkondades, et vähendada inimestevaheliste kontaktide sagedust., aidates seeläbi vähendada viiruse leviku ohtu.
Seetõttu, autentimismeetodid, mis võimaldavad kasutajatel end tuvastada ilma seadmeid füüsiliselt puudutamata (tehnoloogiaid, nagu RFID, NFC, Bluetooth – ja nüüd näotuvastus, muidugi) on muutumas eelistatud valikuteks uste sisetelefoni ja läbipääsusüsteemide jaoks.
Kas fotode abil saab näotuvastust petta?
Uusimad AI-näotuvastuse juurdepääsukontrollisüsteemid – nagu Tommi seadmed – sisaldama ka võltsimisvastast "elavust".’ tuvastamine, kasutades täiendavat sisseehitatud kaamerat, et tuvastada 3-mõõtmeline näotunnetus ja liikumine.
Artikkel 8：Millised on juurdepääsukontrolli näotuvastuse eelised??
Käed-vabad kasutaja autentimine
Üks kiiremini kasvavaid suundi hoonete projekteerimise ja tehnoloogia vallas on puutevaba kasutuskogemuse rakendamine. Kiire laienemise kombinatsioon mitme üürnikuga elamises & tööruumide ja koroonaviiruse pandeemia tõttu on suurenenud vajadus kontaktivaba elu- ja töökeskkonna järele. Parem turvalisus
Parem turvalisus
Uusima põlvkonna näotuvastusseadmed pakuvad täpset ja väga turvalist autentimist, võrreldes traditsiooniliste juurdepääsumeetoditega, nagu PIN-kood või võtmehoidja ukse sisenemine.
Kiire, kasutajatunnuste mugav ja kaughaldus Lisa, Kasutajakontode eemaldamine ja juhtimine on süsteemiadministraatorite jaoks lihtne ja lihtne ning seda saab täielikult hallata kaugjuhtimisega.
Füüsilise seadme kaudu autentimine nõuab fobide või kaartide isiklikult väljaandmist või kohaletoimetamist (ja tagasi), Süsteemiadministraatorid saavad uusi kasutajatunnuseid luua ja keelata (nagu turvalisus, HR või uksehoidja personal) mis tahes kaugsaidilt, kasutades pilvepõhiseid haldusplatvorme, protsessi oluliselt kiirendada, et säästa aega ja raha.
Autentimisseadet pole vaja
Paljud ukse sisenemise ja juurdepääsu tuvastamise meetodid nõuavad autentimiseks füüsilise seadme kasutamist – nagu näiteks võtmehoidja, RFID-kaart või nutitelefon. Kui kasutaja peaks oma seadme unustama või kaotama’ (või veel hullem – lasta see varastada), siis nad ei pääse hoonesse.
Autentimisseade’ näotuvastus on alati olemas, muidugi, olla sinuga!
Integratsioon teiste platvormidega
Näotuvastuse juurdepääsukontrollisüsteeme saab integreerida ka teiste logistiliste ja süsteemiplatvormidega, nagu aeg & kohalviibimine, automaatsed maksesüsteemid või hoonehaldussüsteemid, aidates välja arendada nutikaid ehituskeskkondi.
Artikkel 9: Näotuvastus vs. Palmi veenide biomeetria ---5 Olulised erinevused
Näotuvastus ja peopesa veenid on kaks juhtivat biomeetria tänapäeval turul, kuid nad on mitmes mõttes polaarsed vastandid.
Kuidas need toimivad?
Näotuvastustehnoloogia töötab inimese näo ainulaadse geomeetria kaardistamise teel, nagu kaugus lõuast otsmikuni, silmade vaheline kaugus, lõualuu pikkus, jne.
Peopesaveenide tehnoloogia kasutab infrapunavalgust, et kaardistada inimese peopesa unikaalne veenide muster, üle mõõtes 5 miljonit andmepunkti nende veenistruktuuris.
Mõlema biomeetriaga, see teave teisendatakse seejärel krüpteeritud koodiks, millest saab isiku kordumatu biomeetriline ID. Kui nad skannivad oma nägu või peopesa, nende biomeetrilist koodi võrreldakse süsteemis olemasolevate koodidega, ja kui see klapib, need tuvastatakse.
But while the end result — identification — might be the same, the way these two biometrics achieve this is dramatically different. This has several important consequences.
These are the five key differences between facial recognition and palm vein that you should know about before choosing one for your business.
1. Privacy
The biggest difference between facial recognition and palm vein biometrics is in the area of privacy.
Facial recognition has received widespread criticism in the last few years due to the privacy concerns it creates.
Because your face is exposed everywhere you go, face recognition cameras can easily identify you from a distance, making it possible for you to be tracked in public and creating serious privacy risks.
Palm vein, on the other hand, is privacy-by-design. Because your palm vein pattern is concealed inside your hand, it requires a combination of infrared light and a close-up ultra-HD camera to capture it.
So, unlike with face recognition, it is impossible for your palm vein pattern to be captured from a distance. To be identified, you have to deliberately scan your palm over the palm vein scanner — it cannot be captured without your consent.
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 (KAUGELE). The lower the number, the more accurate the biometric is.
FRR mõõdab võimalust, et volitatud kasutajale keelatakse ekslikult juurdepääs, arvestades, et FAR mõõdab võimalust, et volitamata kasutajale lubatakse ebaõigesti juurdepääs.
Näotuvastusel on turul pakutavatest biomeetrilistest andmetest kõrgeim FAR ja FRR. Vastupidi, peopesa veenil on madalaim — muutes selle 260 korda täpsem FRR-i osas, ja 130 tuhat korda täpsem FAR-i osas.
Lisaks, näotuvastusel on täiendav viga: see ei ole kõigi inimeste jaoks võrdselt täpne. On tõestatud, et näotuvastusalgoritmid on naiste ja värviliste inimeste puhul ebatäpsed.
Igasugune identifitseerimistehnoloogia peaks olema kõigi inimeste jaoks võrdselt täpne, sest ebatäpse tuvastamise oht on liiga suur. Ebatäpne tuvastamine võimaldab teid kellegi teisena valesti tuvastada, millel võivad olla kohutavad tagajärjed (eriti kui seda kasutavad õiguskaitseorganid).
See on ka lihtsalt ebamugav. Valesti tuvastamine ja ebaõige juurdepääs millelegi teie omale on äärmiselt tüütu, ja see alistab esiteks ühe biomeetria peamise eelise: mugavus.
Nii et täpsuse osas, näotuvastus toimib halvemini kui peaaegu kõik teised biomeetrilised andmed, muutes peopesa veeni selgeks võitjaks.
3. Turvalisus
Näotuvastuse privaatsusriskidel ja täpsuse vähenemisel on ka kolmas tagajärg: vähendatud turvalisus.
Näotuvastuse vähenenud täpsus muudab kasutajate vale tuvastamise tõenäolisemaks, võimaldades potentsiaalselt juurdepääsu volitamata töötajatele ja tekitades turvariske.
But the biggest security risk of facial recognition is its vulnerability to spoofing. Since your face is exposed everywhere you go, it’s much easier for hackers to forge a 3D image of your face to fool a facial recognition device.
With palm vein, since your vein pattern is concealed inside your hand, it can only be captured when you deliberately scan your palm. Otherwise, it’s completely hidden, making it nearly impossible for a thief to forge or steal it.
These two features of palm vein — the increased accuracy and the fact that it’s internal — make it generally a much more secure biometric than facial recognition.
4. Convenience
There is one key advantage that facial recognition has over all other biometrics: mugavus.
Despite the security and privacy risks associated with it, the fact that face recognition technology can automatically identify a user from a distance makes it very convenient if the user consents to this.
For example, face recognition on modern smartphones (such as Apple’s Face ID feature) allows users to unlock their phone just by looking at it. How convenient!
Lisaks, the privacy risks of facial recognition don’t apply to smartphones because the user’s biometric data is stored directly on the device, 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.
Palm vein, on the other hand, 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.
Lisaks, 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.
With palm vein, 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.
Lisaks, 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.
Artikkel 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. For example, 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. So, 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.
Artikkel 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.