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.
Hindasime erinevaid nüüdisaegseid objektituvastusalgoritme:
OpenCV (Juuksekaskaad)
MTCNN
YoloV3 ja Yolo-Tiny
SSD
BlazeFace
ShuffleNet ja Faceboxes
Tugeva näotuvastussüsteemi loomiseks, vajame täpset ja kiiret algoritmi nii GPU-s kui ka mobiilseadmes reaalajas töötamiseks.
Täpsus
Reaalajas järeldused video voogesituse kohta, inimestel võivad olla erinevad poosid, oklusioonid, ja valgusefektid nende näol. Oluline on nägude täpne tuvastamine erinevates valgustingimustes ja ka poosides.
Nägude tuvastamine erinevates poosides ja valgustingimustes
OpenCV (Juuksekaskaad)
Alustasime OpenCV Haar-kaskaadi juurutamisega, mis on avatud lähtekoodiga pilditöötlusteek C-s.
Plussid: Kuna see teek on kirjutatud C-keeles. See on reaalajas süsteemides väga kiire järelduste tegemiseks.
Miinused: 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.
Plussid: Sellel oli parem täpsus kui OpenCV Haar-Cascade meetodil
Miinused: 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.
Plussid: Väga täpne, ilma ühegi veata. Kiirem kui MTCNN.
Miinused: 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.
Plussid: Hea täpsus. See suudab tuvastada erinevates poosides, valgustus, ja oklusioonid. Hea järeldamiskiirus.
Miinused: 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.
Plussid: Väga hea järelduskiirus ja täpne näotuvastus.
Miinused: 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.
Plussid: Kiire järelduste kiirus ja hea täpsus.
Miinused: 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. Need muutused on inimsilmale märkamatud, kuid on näotuvastusalgoritmide jaoks väga segased – Thales Group
https://www.engati.com/blog/facial-recognition-systems Autor Aniket Maurya
Artikkel 6：Millised on näotuvastussüsteemi rakendused?
Lennujaamad
Lennujaamadesse sisenevaid ja sealt väljuvaid inimesi saab jälgida näotuvastussüsteemide abil. Sisejulgeolekuministeerium on seda tehnoloogiat kasutanud inimeste tuvastamiseks, kes on oma viisast kauemaks jäänud või on kriminaaluurimise all..
Mobiiltelefonifirmad
Näotuvastust kasutas Apple esmakordselt oma iPhone X avamiseks, ja tehnoloogia kanti üle iPhone XS-ile. Face ID kinnitab, et olete oma telefonile sisenedes see, kelleks end ütlete. Apple'i sõnul, tõenäosus, et juhuslik nägu avab teie telefoni, on üks miljonist.
Kolledžid & 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.
Kuid kuigi lõpptulemus - tuvastamine - võib olla sama, viis, kuidas need kaks biomeetriat seda saavutavad, on dramaatiliselt erinev. Sellel on mitmeid olulisi tagajärgi.
Need on viis peamist erinevust näotuvastuse ja peopesa veeni vahel, millest peaksite teadma, enne kui oma ettevõtte jaoks selle valite.
1. Privaatsus
Suurim erinevus näotuvastuse ja peopesa veenide biomeetria vahel on privaatsuse valdkonnas.
Näotuvastus on viimastel aastatel pälvinud laialdast kriitikat selle tekitatud privaatsusprobleemide tõttu.
Sest teie nägu on igal pool paljastatud, näotuvastuskaamerad suudavad teid eemalt hõlpsasti tuvastada, mis võimaldab teil olla avalikult jälgitav ja tekitab tõsiseid privaatsusriske.
Peopesa veen, teisest küljest, on disainipõhine privaatsus. Kuna teie peopesa veenimuster on peidetud teie käe sisse, selle jäädvustamiseks on vaja infrapunavalguse ja lähivõtete ülikõrglahutusega kaamerat.
Niisiis, erinevalt näotuvastusest, teie peopesa veenide mustrit pole võimalik kaugelt tabada. Tuvastada, peate oma peopesa teadlikult üle peopesaveeniskanneri skannima – seda ei saa ilma teie nõusolekuta jäädvustada.
See muudab peopesa veeni nõusolekupõhiseks biomeetriliseks, annab sellele privaatsuse mõttes selged eelised näotuvastuse ees.
2. Täpsus
Peale privaatsuse, täpsus on suuruselt teine erinevus näotuvastuse ja peopesa veeni vahel.
Biomeetria täpsust mõõdetakse kahe teguriga: Vale tagasilükkamise määr (FRR), ja vale vastuvõtumäär (KAUGELE). Mida väiksem on number, seda täpsem on biomeetria.
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.
Kuid näotuvastuse suurim turvarisk on selle haavatavus võltsimise suhtes. Kuna teie nägu on kõikjal avatud, häkkeritel on palju lihtsam võltsida teie näost 3D-pilti, et näotuvastusseadet petta.
Peopesa veeniga, kuna teie veenide muster on peidetud teie käe sisse, seda saab jäädvustada ainult siis, kui sihilikult oma peopesa skannite. Muidu, see on täiesti peidetud, muutes vargal selle võltsimise või varastamise peaaegu võimatuks.
Need kaks peopesa veeni omadust – suurem täpsus ja asjaolu, et see on sisemine – muudavad selle üldiselt palju turvalisemaks biomeetriliseks näitajaks kui näotuvastus..
4. Mugavus
Näotuvastusel on kõigi teiste biomeetriliste andmete ees üks peamine eelis: mugavus.
Vaatamata sellega seotud turva- ja privaatsusriskidele, Asjaolu, et näotuvastustehnoloogia suudab kasutajat automaatselt eemalt tuvastada, muudab kasutaja nõusoleku andmise väga mugavaks.
Näiteks, näotuvastus kaasaegsetes nutitelefonides (nagu Apple'i näo ID funktsioon) võimaldab kasutajatel avada oma telefoni lihtsalt seda vaadates. Kui mugav!
Lisaks, näotuvastusega seotud privaatsusriskid ei kehti nutitelefonide puhul, kuna kasutaja biomeetrilised andmed salvestatakse otse seadmesse, mitte andmebaasis, seega ei saa seda kasutada jälgimise eesmärgil.
See muudab näotuvastuse sujuvaks, mugav valik nutitelefonide avamiseks. Siiski, kui seda kasutatakse avalikes valvesüsteemides isiklike seadmete asemel, näotuvastusega kaasnevad privaatsusriskid kaaluvad oluliselt üles mugavuse eelised.
Peopesa veen, teisest küljest, ei oma pikamaa automaatse tuvastamise võimalusi, mis on näotuvastusel, kuna see nõuab lähivõtet (kuid kontaktivaba) peopesa skannimine kasutaja tuvastamiseks. Ehkki see annab talle olulisi privaatsuse ja turvalisuse eeliseid, seda võib pidada mugavuse seisukohalt puuduseks.
Lisaks, sest peopesasoon on uuem ja vähem tuttav, sellel on väidetavalt suurem õppimiskõver kui vanematel biomeetriatel (nagu sõrmejälg), või väga intuitiivne biomeetria (nagu näotuvastus, kus te ei pea tegelikult tuvastamiseks midagi tegema).
Siiski, lihtne, peopesa veeni ergonoomiline liikumine tähendab, et see on endiselt lihtsalt kasutatav ja kasutajasõbralik biomeetria. Sellest hoolimata, näotuvastus, eriti isiklikes seadmetes, sellel on olulisi mugavuse eeliseid, mida peopesaveenil ei ole.
See muudab peopesa veeni ideaalseks, kui seda jagada suure hulga inimestega (nt., töötajad ja kliendid), samas kui näotuvastus sobib ideaalselt isiklikuks kasutamiseks isiklikes seadmetes (nt., nutitelefonid ja tahvelarvutid).
5. Õiguslik vastavus
Viimastel aastatel, Peamised privaatsuseeskirjad on ilmunud kogu maailmas. Alates GDPR-i loomisest aastal 2016, paljud suuremad majandused on loonud oma GDPR-i kopeerivad seadused, muutes privaatsusreeglid ülemaailmseks trendiks.
Selle tõttu, ettevõtetel on praegu andmete kogumisel rohkem piiranguid kui kunagi varem.
Ja kogu maailma privaatsuseeskirjades on number üks tegur nõusolek. Ettevõtted peavad saama kasutajalt selgesõnalise nõusoleku, enne kui neil lubatakse kasutajaandmeid koguda, või seisavad nad silmitsi oluliste juriidiliste riskidega.
Selle tõttu, privaatsussõbralike tehnoloogiate tähtsus on olulisem kui kunagi varem. Selliseid tehnoloogiaid rakendavatel ettevõtetel on palju vähem juriidilisi riske, mille pärast muretseda, ja palju vähem vaeva.
Kuna näotuvastus võimaldab jäädvustada inimese andmeid ilma tema nõusolekuta, ettevõtete jaoks on ülioluline võtta kasutusele kaitsemeetmed tagamaks, et nad on saanud selgesõnalise, kontrollitav nõusolek enne kasutajaandmete kogumist – vastasel juhul ähvardab neid tõsine trahv.
Kasu peopesa veenist on näotuvastusega võrreldes see, kuna sellel on nõusolek automaatselt sisse ehitatud, sellega on seotud palju vähem juriidilist riski.
Peopesa veeniga, pole kahtlust, kas kasutaja nõustus oma biomeetrilisi andmeid esitama või mitte, sest seda ei saa jäädvustada ilma inimese selgesõnalise suhtlemiseta terminaliga.
Ja kuna automaatne, biomeetriliste andmete sunnitud jäädvustamine ei ole peopesa veeniga võimalik (nagu see on näotuvastusega), see on automaatselt kooskõlas enamiku andmekaitsemääruste nõusolekule keskenduvate juhistega.
See muudab peopesa veeni mugavamaks, vähem riskantne, probleemideta valik ettevõtetele, kes soovivad oma äris biomeetriat rakendada.
Järeldus
Näotuvastus ja peopesa veen on võimsad biomeetrilised tehnoloogiad, millel on palju rakendusi, kuid nad on mitmes mõttes täielikud vastandid.
Avalikuks ja äriliseks kasutamiseks, peopesa veenil on näotuvastuse ees palju eeliseid, pakkudes erinevat privaatsust, turvalisus, ja täpsuse eelised, mida näotuvastusel ei ole.
Lisaks, usaldusväärsuse ja juriidilise riski seisukohalt, peopesa veen on privaatsusele keskendunud disaini tõttu üldiselt vähem riskantne võimalus ettevõtetele, kes soovivad oma äritegevuses biomeetriat rakendada.
Kasutamiseks isiklikes seadmetes, siiski, näotuvastus on mugav ja lihtsalt kasutatav autentimismeetod, millega ei kaasne samu privaatsusriske kui valvekaamerates kasutatav näotuvastus..
Need tegurid muudavad peopesa veeni ideaalseks biomeetriliseks andmeteks ühiseks kasutamiseks (nt., mida kasutavad kliendid või töötajad), samas kui näotuvastus on suurepärane valik isiklike seadmete autentimiseks.
Igal biomeetrial on oma plussid ja miinused. Et saada lisateavet turul olevate muude biomeetriatüüpide kohta ja aidata kindlaks teha, milline neist on teie ettevõtte jaoks õige, vaadake meie e-raamatut, mis uurib kõiki turul pakutavaid biomeetrilisi andmeid.
Artikkel 10：Biomeetriliste mõõtmiste taga olev mõte
Biomeetriline mõõtmine on pigem näo kaardistamine kui näost foto tegemine. Biomeetriline skanner digiteerib tuhandeid punkte, vahemaad, ja teie näomoonutuste proportsioonid. Näiteks, see võrdleb teie lõua ja otsmiku vahelist kaugust või määrab täpselt teie nina asukoha.
See otsib mustreid sõrmepööristest või, hääletuvastuse puhul, identiteedi kinnitamiseks avastage inimese suu või kõri unikaalne kuju. Kõlar või hääletuvastus võib sisaldada täiendavat turvaeeli – tekstist sõltuvaid elemente, näiteks paroolifraas. See ei ole ainult kõnemustri avastamine, aga ka peaaegu teise hääle parooli.
Olenemata andmete kogumise meetodist, biomeetrilised skannerid mõistavad inimese identiteeti, muutes mõõdud numbriteks. Seejärel juhitakse neid numbreid autentitud kasutajate jaoks varem registreeritud meetmete andmebaasis. Niisiis, jah, omamoodi, biomeetriaga, iga inimene muudetakse numbriks, mis, juurdepääsukontrolli osas, on hea asi. Eriti kui teil on vaja määrata kordumatu identiteedi autentimine suurettevõtetele, millel on mitu füüsilist või isiklikku turvakihti.
Artikkel 11 : Termiline skaneerimine biomeetrias
Uusim biomeetriapõhise turvalisuse kiht on termoskaneerimine, mis mõõdab kehatemperatuuri ja ei lase inimest sisse, kui ta on üle teatud läve. Seda kasutatakse sageli koos näotuvastusega identiteedi tuvastamiseks, või mõnel juhul, kasutaja saab oma võtmekaardi või pääsukoodiga ukse lukust avada ainult siis, kui ta läbib esmalt temperatuurikontrolli. See on COVID-19 pandeemia ajal ettevõtete jaoks muutunud üha olulisemaks, et hoida oma töötajaid võimalikult turvaliselt ja vähendada viiruse levikut. Paljud ettevõtted on seda meedet kasutanud ka külastajate temperatuuri kontrollimiseks, ilma sellega identiteedituvastust kasutamata.
Termiline skaneerimine ei aita mitte ainult kaitsta teie kontorit haiguste eest, kuid see töötab sujuvalt ka pilvepõhiste juurdepääsusüsteemidega, nagu Kisi, mis on teie ruumi täiendav kaitsekiht. Kahjuks, need nõuavad sageli näo skaneerimise terminalide lisamist, mõeldud näotuvastuseks, kuna biomeetria mõõtmise funktsioonid on nende seadmetega kaasas, mitte eraldiseisvate valikutena.
Täname teie blogi eest, mõnus lugeda. Ärge lõpetage.