Article 1：Pourquoi la présence faciale est-elle meilleure que l'empreinte digitale?
Pratiquement 100% précision: Il a été prouvé à maintes reprises que les systèmes d'empreintes digitales échouent lorsque les doigts sont sales., huileux, mouillé ou meurtri. Les travailleurs qui travaillent dans les systèmes de huilage ne peuvent pas enregistrer leur présence avec des empreintes digitales effacées. Les coupures sur les doigts renvoient des erreurs. Il est souvent frustrant d’essayer de participer plusieurs fois.
Ce n'est pas le cas de présence à la reconnaissance faciale. Cela a été essayé, testé et prouvé qu'il est pratiquement 100% précis. Les employés s'y dirigent simplement et la présence est capturée. Cela fonctionne même lorsque les coiffures changent, portez des lunettes, ou l'âge des employés.
Sécurité sans contact: Avec le covid-19, le monde est de plus en plus conscient des risques des systèmes de présence basés sur les contacts. Il n'y a pas de système de présence, autre que le système de présence Face ID qui est absolument sans contact. L'utilisateur doit simplement montrer son visage. Le système se déclenche automatiquement.
Même après que le monde soit sans Covid, les gens seront conscients des gestes qu'ils font et ce sera bien de prévoir un système hygiénique.
Waouh expérience: Avec un temps de présence réduit à moins d'une seconde et aucune action requise de la part de l'utilisateur, la présence de Face ID est de loin le meilleur système biométrique. Il séduit les employés qui n’ont pas besoin de formation et qui sont heureux de l’adopter immédiatement. Pensez-y lorsque vous tenez une tasse de café dans une main et votre sac à main dans l'autre lorsque vous devez relever vos empreintes digitales.. Et si on changeait pour faire face à la fréquentation de reconnaissance. Épargnez-vous des ennuis en rendant les choses beaucoup plus faciles que de simplement rester devant l'écran.
Article 2：Comment fait travail du système de présence par reconnaissance faciale?
Il stocke les visages des utilisateurs dans la base de données de l'appareil avec une taille d'écran différente, dans les cas TOMMI, de 4,3 pouces à 13 pouces. Lorsqu'un employé se tient devant l'écran, il capture le visage et fait une comparaison en temps réel avec l'image du visage stockée. Si ça correspond, la présence à l'arrivée ou au départ est enregistrée dans l'appareil. Il peut faire un jugement de vivacité contre la tromperie photo ou vidéo.
Article 3：Comment la fréquentation des visages l'emporte-t-elle sur les autres systèmes biométriques?
De nombreuses entreprises utilisent un système de pointage par empreinte digitale, qui peut être un bon substitut au système de perforation de cartes. Aucun d’eux n’est parfait en termes de fiabilité et de sécurité. Les appareils de pointage à reconnaissance faciale ont été utilisés par de plus en plus de grandes entreprises ces dernières années. Pourtant, de nombreuses petites et moyennes entreprises travaillent encore avec des technologies plus anciennes..
Devons-nous mettre à niveau pour faire face aux systèmes de présence d'identité? Nous ferions mieux de faire une analyse objective.
Article 4：Quels sont les avantages du contrôle d'accès soin du visage reconnaissance?
L’une des tendances à la croissance la plus rapide en matière de conception et de technologie des bâtiments est l’application d’expériences utilisateur sans contact.. La combinaison d’une expansion rapide de la vie multi-locataires & les espaces de travail et la pandémie de coronavirus ont entraîné une demande croissante d'environnements de vie et de travail sans contact.
· Sécurité améliorée
La dernière génération d'appareils de reconnaissance faciale offre une authentification précise et hautement sécurisée, par rapport aux méthodes d'accès traditionnelles telles que le code PIN ou l'entrée de porte par télécommande.
· Rapide, gestion pratique et à distance des identifiants utilisateur
Ajout, la suppression et le contrôle des comptes d'utilisateurs sont faciles et simples pour les administrateurs système et peuvent être entièrement gérés à distance.
Alors que l'authentification via un appareil physique nécessite que les porte-clés ou les cartes soient remis en personne ou livrés (et revint), de nouveaux identifiants utilisateur peuvent être créés et désactivés par les administrateurs système (comme la sécurité, Personnel RH ou conciergerie) depuis n'importe quel site distant en utilisant des plateformes de gestion basées sur le cloud, accélérer considérablement le processus pour économiser du temps et de l'argent.
· Aucun dispositif d'authentification requis
De nombreuses méthodes d'entrée de porte et d'identification d'accès nécessitent l'utilisation d'un appareil physique pour s'authentifier. – comme un porte-clés, Carte RFID ou smartphone. Si l'utilisateur oublie ou perd son « appareil »’ (ou pire encore – se faire voler), ils ne pourront alors pas accéder au bâtiment.
Le « dispositif d’authentification »’ de la reconnaissance faciale sera toujours, bien sûr, être avec toi!
· Intégration avec d'autres plateformes
Les systèmes de contrôle d'accès par reconnaissance faciale peuvent également être intégrés à d'autres plates-formes logistiques et système, comme le temps & présence, systèmes de paiement automatique ou systèmes de gestion de bâtiment, contribuer au développement d’environnements de bâtiments intelligents.
Article 5：Comment les systèmes de reconnaissance faciale & les algorithmes fonctionnent dans 2022?
Le marché de la technologie de reconnaissance faciale connaît une croissance rapide. Des aéroports qui s'appuient sur des données biométriques pour contrôler les passagers internationaux, les forces de l'ordre en dépendent pour arrêter les criminels, et les médias sociaux l'utilisent pour authentifier l'utilisateur, la technologie de reconnaissance faciale est une nécessité du moment.
Dans 2022, le marché de la reconnaissance faciale devrait atteindre $7.7 milliard, à partir de $4 milliards en 2017. En effet, la reconnaissance faciale a un large éventail d'applications commerciales.. Il peut être utilisé à diverses fins, y compris la surveillance et la commercialisation.
Comment les humains reconnaissent-ils un visage?
Les systèmes de reconnaissance dans notre cerveau sont complexes. En fait, les scientifiques essaient encore de le comprendre. Ce que nous pouvons supposer, c'est que les neurones de notre cerveau identifient d'abord le visage dans la scène. (du corps de la personne à son arrière-plan), nous extrayons les traits du visage, et stockez-le dans notre propre type de base de données. Utiliser notre mémoire comme base de données, on peut alors classer la personne selon ses caractéristiques. Nous avons été formés sur un ensemble de données infiniment grand et un réseau neuronal infiniment étendu.
Le logiciel de reconnaissance faciale dans les machines est implémenté de la même manière. D'abord, nous appliquons un algorithme de détection faciale pour détecter les visages dans la scène, extraire les traits du visage des visages détectés, et utiliser un algorithme pour classer la personne.
Comment fonctionne le flux de travail d'un système de reconnaissance faciale?
1Détection de visage
La détection de visage est une version spécialisée de la détection d'objets, où il n'y a qu'un seul objet à détecter – Visage humain.
Tout comme les compromis en matière de temps et d'espace de calcul en informatique, il existe également un compromis entre la vitesse d'inférence et la précision dans les algorithmes d'apprentissage automatique. Il existe de nombreux algorithmes de détection d'objets, et différents algorithmes ont leurs compromis en matière de vitesse et de précision.
Nous avons évalué différents algorithmes de détection d'objets de pointe:
OuvrirCV (Cascade de cheveux)
MTCNN
YoloV3 et Yolo-Tiny
SSD
BlazeVisage
ShuffleNet et Facebox
Construire un système de détection de visage robuste, nous avons besoin d'un algorithme précis et rapide pour s'exécuter sur un GPU ainsi que sur un appareil mobile en temps réel.
Précision
En inférence en temps réel sur la vidéo en streaming, les gens peuvent avoir des poses différentes, occultation, et des effets de lumière sur leur visage. Il est important de détecter avec précision les visages dans diverses conditions d'éclairage ainsi que les poses..
Détection de visages dans diverses poses et conditions d'éclairage
OuvrirCV (Cascade de cheveux)
Nous avons commencé avec l'implémentation Haar-cascade d'OpenCV, qui est une bibliothèque open source de manipulation d'images en C.
Avantages: Puisque cette bibliothèque est écrite en langage C. C'est très rapide pour l'inférence dans les systèmes en temps réel.
Inconvénients: Le problème avec cette implémentation était qu'elle était incapable de détecter les faces latérales et fonctionnait mal dans différentes poses et conditions d'éclairage..
MTCNN
Cet algorithme est basé sur des méthodes de Deep Learning. Il utilise des réseaux de neurones convolutifs en cascade profonde pour détecter les visages.
Avantages: Elle avait une meilleure précision que la méthode OpenCV Haar-Cascade
Inconvénients: Temps d'exécution plus élevé
YOLOV3
Détection de visage YOLO (Tu ne regardes qu'une seule fois) est l'algorithme de Deep Learning de pointe pour la détection d'objets. Il possède de nombreux réseaux de neurones convolutifs, former un modèle Deep CNN. (Profond signifie que la complexité de l'architecture du modèle est énorme).
Le modèle Yolo original peut détecter 80 différentes classes d'objets avec une grande précision. Nous avons utilisé ce modèle de reconnaissance faciale Yolo pour détecter un seul objet – le visage.
Nous avons formé cet algorithme sur WiderFace (ensemble de données d'image contenant 393,703 étiquettes de visage) ensemble de données.
Il existe également une version miniature de l'algorithme Yolo pour la détection des visages., Yolo-Petit. Yolo-Tiny prend moins de temps de calcul en compromettant sa précision. Nous avons formé un modèle Yolo-Tiny avec le même ensemble de données, mais les résultats de la boîte de délimitation n'étaient pas cohérents.
Avantages: Très précis, sans aucun défaut. Plus rapide que MTCNN.
Inconvénients: Puisqu'il possède des couches colossales de réseau neuronal profond, il a besoin de plus de ressources informatiques. Ainsi, il est lent à fonctionner sur le processeur ou les appareils mobiles. Sur GPU, il faut plus de VRAM en raison de sa grande architecture.
SSD
SSD (Détecteur à coup unique) est également un modèle de réseau neuronal convolutif profond comme YOLO.
Avantages: Bonne précision. Il peut détecter dans diverses poses, éclairage, et occultations. Bonne vitesse d'inférence.
Inconvénients: Inférieur au modèle YOLO. Même si la vitesse d'inférence était bonne, elle n'était toujours pas suffisante pour fonctionner sur CPU, GPU bas de gamme, ou appareils mobiles.
BlazeVisage
Comme son nom, il s'agit d'un algorithme de détection de visage incroyablement rapide publié par Google. Il accepte 128×128 entrée d'image de dimension. Son temps d'inférence est en sous-millisecondes. Cet algorithme est optimisé pour être utilisé en reconnaissance faciale sur les téléphones mobiles. Les raisons pour lesquelles c'est si rapide sont:
Il s'agit d'un modèle de détecteur de visage spécialisé, contrairement à YOLO et SSD, qui ont été créés à l'origine pour détecter un grand nombre de classes. Ainsi, BlazeFace a une architecture de réseau neuronal à convolution profonde plus petite que YOLO et SSD.
Il utilise une convolution séparable en profondeur au lieu des couches de convolution standard, ce qui conduit à moins de calculs.
Avantages: Très bonne vitesse d'inférence et détection précise des visages.
Inconvénients: Ce modèle est optimisé pour détecter les images faciales d'une caméra de téléphone portable, et il s'attend donc à ce que le visage couvre la majeure partie de la zone de l'image. Cela ne fonctionne pas bien lorsque la taille du visage est petite. Ainsi, dans le cas des images de caméras de vidéosurveillance, ça ne marche pas bien.
Boîtes de dialogue
Le dernier algorithme de reconnaissance faciale que nous avons utilisé est Faceboxes. J'aime BlazeFace, il s'agit d'un réseau neuronal à convolution profonde avec une petite architecture et conçu uniquement pour une seule classe – Visage humain. Son temps d'inférence est rapide en temps réel sur CPU. Sa précision est comparable à celle de Yolo pour la détection des visages. Il peut détecter avec précision les petits et grands visages dans une image.
Avantages: Vitesse d'inférence rapide et bonne précision.
Inconvénients: L'évaluation est en cours.
2Extraction de fonctionnalités
Après avoir détecté des visages dans une image, nous recadrons les visages et les transmettons à un algorithme d'extraction de fonctionnalités, ce qui crée une intégration du visage- un multidimensionnel (surtout 128 ou 512 dimensionnel) vecteur représentant les caractéristiques du visage.
Nous avons utilisé l'algorithme FaceNet pour créer des intégrations de visages.
Les vecteurs d’intégration représentent les traits du visage d’une personne. Ainsi, l'intégration de vecteurs de deux images différentes de la même personne sera plus proche et celle d'une personne différente sera plus éloignée.. La distance entre deux vecteurs est calculée à l'aide de la distance euclidienne.
3
Classement des visages
Après avoir obtenu les vecteurs d'intégration du visage, nous avons formé un algorithme de classification, K-voisin le plus proche (KNN), classer la personne à partir de son vecteur d'intégration.
Supposons que dans une organisation il y ait 1000 employés. Nous créons des intégrations de visages de tous les employés et utilisons les vecteurs d'intégration pour former un algorithme de classification qui accepte les vecteurs d'intégration de visages en entrée et renvoie le nom de la personne..
Un utilisateur peut appliquer un filtre qui modifie des pixels spécifiques dans une image avant de la mettre sur le Web.. Ces changements sont imperceptibles à l’œil humain mais sont très déroutants pour les algorithmes de reconnaissance faciale – ThalesGroupe
https://www.engati.com/blog/facial-recognition-systems Par Aniket Maurya
Article 6：Quelles sont les applications du système de reconnaissance faciale?
Aéroports
Les personnes entrant et sortant des aéroports peuvent être suivies grâce à des systèmes de reconnaissance faciale. La technologie a été utilisée par le Département de la Sécurité intérieure pour identifier les personnes qui ont dépassé la durée de leur visa ou qui font l'objet d'une enquête criminelle..
Compagnies de téléphonie mobile
La reconnaissance faciale a été utilisée pour la première fois par Apple pour déverrouiller son iPhone X, et la technologie a été transférée sur l'iPhone XS. Face ID vérifie que vous êtes bien celui que vous prétendez être lorsque vous accédez à votre téléphone. Selon Apple, les chances qu'un visage aléatoire déverrouille votre téléphone sont d'une sur un million.
Collèges & universités
En fait, les logiciels de reconnaissance faciale peuvent jouer un rôle. Votre professeur pourrait le découvrir si vous sautez les cours. N'envisagez même pas de demander à votre brillant colocataire de passer votre examen.
Réseaux sociaux
Lorsque vous téléchargez une photo sur Facebook, il utilise un algorithme pour détecter les visages. Si vous souhaitez identifier des personnes sur vos photos, la société de médias sociaux vous demandera. Il peut créer un lien vers leurs profils et reconnaître les visages avec une précision de 98%.
Campagnes de marketing et de publicité
Lors de la commercialisation d'un produit ou d'une idée, les spécialistes du marketing prennent souvent en compte des facteurs tels que le sexe, âge, et l'origine ethnique. Même lors d'un concert, la reconnaissance faciale peut être utilisée pour identifier des publics spécifiques.
Les nouvelles technologies apportent de nouvelles opportunités
Les progrès dans les systèmes de reconnaissance faciale et de vision par ordinateur ont fait de grands progrès. Mais ce n'est que le début de la révolution technologique. Imaginez à quel point le duo d'algorithmes de reconnaissance faciale et de technologie de chatbot serait puissant.!
Il n'est jamais trop tard pour faire partie de ce mouvement.
Par Aniket Maury
Article 7：Contrôle d'accès sans contact
La reconnaissance faciale est l'une des nombreuses méthodes d'authentification sans contact adoptées pour les systèmes de contrôle d'accès et d'interphone de porte., dans le cadre des paramètres de parcours sans contact dans la conception des bâtiments de dernière génération.
La pandémie de coronavirus a entraîné une énorme croissance de la demande et de l'application de technologies et de produits sans contact sur les lieux de travail et dans les environnements multi-locataires afin de réduire la fréquence des contacts entre les individus., contribuant ainsi à réduire le risque de transmission du virus.
Donc, méthodes d'authentification qui permettent aux utilisateurs de s'identifier sans toucher physiquement les appareils (des technologies telles que la RFID, NFC, Bluetooth – et maintenant la reconnaissance faciale, bien sûr) deviennent les options préférées pour les systèmes d’interphone et de contrôle d’accès.
La reconnaissance faciale peut-elle être trompée par des photographies?
Les derniers systèmes de contrôle d'accès par reconnaissance faciale AI – comme les appareils Tommi – intègrent également la « vivacité » anti-usurpation’ détection, utiliser une caméra intégrée supplémentaire pour détecter la conscience et les mouvements du visage en 3 dimensions.
Article 8：Quels sont les avantages de la reconnaissance faciale du contrôle d'accès?
Authentification utilisateur mains libres
L’une des tendances à la croissance la plus rapide en matière de conception et de technologie des bâtiments est l’application d’expériences utilisateur sans contact.. La combinaison d’une expansion rapide de la vie multi-locataires & les espaces de travail et la pandémie de coronavirus ont entraîné une demande croissante d'environnements de vie et de travail sans contact. Sécurité améliorée
Sécurité améliorée
La dernière génération d'appareils de reconnaissance faciale offre une authentification précise et hautement sécurisée, par rapport aux méthodes d'accès traditionnelles telles que le code PIN ou l'entrée de porte par télécommande.
Rapide, gestion pratique et à distance des identifiants utilisateur, la suppression et le contrôle des comptes d'utilisateurs sont faciles et simples pour les administrateurs système et peuvent être entièrement gérés à distance.
Alors que l'authentification via un appareil physique nécessite que les porte-clés ou les cartes soient remis en personne ou livrés (et revint), de nouveaux identifiants utilisateur peuvent être créés et désactivés par les administrateurs système (comme la sécurité, Personnel RH ou conciergerie) depuis n'importe quel site distant en utilisant des plateformes de gestion basées sur le cloud, accélérer considérablement le processus pour économiser du temps et de l'argent.
Aucun dispositif d'authentification requis
De nombreuses méthodes d'entrée de porte et d'identification d'accès nécessitent l'utilisation d'un appareil physique pour s'authentifier. – comme un porte-clés, Carte RFID ou smartphone. Si l'utilisateur oublie ou perd son « appareil »’ (ou pire encore – se faire voler), ils ne pourront alors pas accéder au bâtiment.
Le « dispositif d’authentification »’ de la reconnaissance faciale sera toujours, bien sûr, être avec toi!
Intégration avec d'autres plateformes
Les systèmes de contrôle d'accès par reconnaissance faciale peuvent également être intégrés à d'autres plates-formes logistiques et système, comme le temps & présence, systèmes de paiement automatique ou systèmes de gestion de bâtiment, contribuer au développement d’environnements de bâtiments intelligents.
Article 9: Reconnaissance faciale vs. Biométrie des veines palmaires ---5 Différences importantes
La reconnaissance faciale et la veine palmaire sont deux des principales biométries disponibles sur le marché aujourd'hui., mais ils sont aux antipodes à bien des égards.
Comment fonctionnent-ils?
La technologie de reconnaissance faciale fonctionne en cartographiant la géométrie unique du visage d’une personne, comme la distance entre le menton et le front, distance entre les yeux, longueur de la mâchoire, etc.
La technologie des veines de la paume fonctionne en utilisant la lumière infrarouge pour cartographier le motif veineux unique de la paume d'une personne., mesurer sur 5 millions de points de données dans leur structure veineuse.
Avec les deux biométries, ces informations sont ensuite converties en un code crypté qui devient l'identifiant biométrique unique de la personne. Quand ils scannent leur visage ou leur paume, leur code biométrique est comparé aux codes existants dans le système, et si ça correspond, ils sont identifiés.
Mais même si le résultat final – l’identification – pourrait être le même, la manière dont ces deux données biométriques y parviennent est radicalement différente. Cela a plusieurs conséquences importantes.
Voici les cinq différences clés entre la reconnaissance faciale et la veine palmaire que vous devez connaître avant d'en choisir une pour votre entreprise..
1. Confidentialité
La plus grande différence entre la reconnaissance faciale et la biométrie des veines palmaires réside dans le domaine de la confidentialité..
La reconnaissance faciale a fait l'objet de nombreuses critiques ces dernières années en raison des problèmes de confidentialité qu'elle crée..
Parce que ton visage est exposé partout où tu vas, les caméras de reconnaissance faciale peuvent facilement vous identifier à distance, ce qui permet de vous suivre en public et crée de graves risques pour la vie privée.
Veine de la paume, d'autre part, est la confidentialité dès la conception. Parce que le motif des veines de votre paume est caché à l'intérieur de votre main, il nécessite une combinaison de lumière infrarouge et une caméra rapprochée ultra-HD pour le capturer.
Donc, contrairement à la reconnaissance faciale, il est impossible de capturer à distance le motif des veines de votre paume. A identifier, vous devez délibérément scanner votre paume sur le scanner des veines palmaires – elle ne peut pas être capturée sans votre consentement.
C’est ce qui fait de la veine palmaire une biométrie basée sur le consentement, lui donnant des avantages évidents par rapport à la reconnaissance faciale en termes de confidentialité.
2. Précision
Au-delà de la vie privée, la précision est la deuxième plus grande différence entre la reconnaissance faciale et la veine palmaire.
La précision d'une biométrie est mesurée par deux facteurs: Taux de faux rejets (FRR), et taux de fausses acceptations (LOIN). Plus le nombre est bas, plus la biométrie est précise.
Le FRR mesure le risque qu'un utilisateur autorisé se voie refuser l'accès à tort., alors que le FAR mesure le risque qu'un utilisateur non autorisé soit autorisé à tort à accéder.
La reconnaissance faciale a les FAR et FRR les plus élevés de toutes les données biométriques du marché.. Au contraire, la veine de la paume est la plus basse, ce qui la rend 260 fois plus précis en termes de FRR, et 130 mille fois plus précis en termes de FAR.
En plus, la reconnaissance faciale a un défaut supplémentaire: ce n'est pas également précis pour tout le monde. Il a été prouvé que les algorithmes de reconnaissance faciale sont moins précis sur les femmes et les personnes de couleur.
Toute technologie d’identification doit être aussi précise pour tout le monde, parce que les risques d'une identification inexacte sont trop élevés. Une identification inexacte permet de vous identifier à tort comme quelqu'un d'autre, ce qui a des conséquences potentiellement désastreuses (en particulier lorsqu'il est utilisé par les forces de l'ordre).
C'est aussi tout simplement gênant. Être mal identifié et refuser à tort l’accès à quelque chose qui vous appartient est extrêmement ennuyeux, et cela va à l’encontre de l’un des principaux avantages de la biométrie en premier lieu: commodité.
Donc en termes de précision, la reconnaissance faciale fonctionne moins bien que pratiquement n'importe quelle autre méthode biométrique, faire de la veine de la paume le grand gagnant.
3. Sécurité
Les risques liés à la vie privée et la précision réduite de la reconnaissance faciale ont également une troisième conséquence: sécurité réduite.
La précision réduite de la reconnaissance faciale rend plus susceptible de mal identifier les utilisateurs, permettant potentiellement l'accès à du personnel non autorisé et créant des risques de sécurité.
Mais le plus grand risque de sécurité de la reconnaissance faciale est sa vulnérabilité à l’usurpation d’identité.. Puisque ton visage est exposé partout où tu vas, il est beaucoup plus facile pour les pirates de forger une image 3D de votre visage pour tromper un appareil de reconnaissance faciale.
Avec veine de la paume, puisque le motif de vos veines est caché à l'intérieur de votre main, il ne peut être capturé que lorsque vous scannez délibérément votre paume. Sinon, c'est complètement caché, ce qui rend presque impossible pour un voleur de le falsifier ou de le voler.
Ces deux caractéristiques de la veine palmaire – la précision accrue et le fait qu’elle soit interne – en font généralement une méthode biométrique beaucoup plus sécurisée que la reconnaissance faciale..
4. Commodité
La reconnaissance faciale présente un avantage clé par rapport à toutes les autres mesures biométriques.: commodité.
Malgré les risques de sécurité et de confidentialité qui y sont associés, le fait que la technologie de reconnaissance faciale puisse identifier automatiquement un utilisateur à distance le rend très pratique si l'utilisateur y consent.
Par exemple, reconnaissance faciale sur les smartphones modernes (comme la fonction Face ID d'Apple) permet aux utilisateurs de déverrouiller leur téléphone simplement en le regardant. Comme c'est pratique!
En plus, les risques de confidentialité liés à la reconnaissance faciale ne s’appliquent pas aux smartphones car les données biométriques de l’utilisateur sont stockées directement sur l’appareil, plutôt que dans une base de données, il ne peut donc pas être utilisé à des fins de surveillance.
Cela rend la reconnaissance faciale transparente, choix pratique pour déverrouiller les smartphones. Cependant, lorsqu'il est utilisé sur des systèmes de surveillance publique au lieu d'appareils personnels, les risques liés à la confidentialité liés à la reconnaissance faciale dépassent largement les avantages pratiques.
Veine de la paume, d'autre part, n’a pas les capacités d’identification automatique à longue portée dont dispose la reconnaissance faciale, car cela nécessite un gros plan (mais sans contact) scan de la paume pour identifier l'utilisateur. Ainsi, même si cela lui confère d'importants avantages en matière de confidentialité et de sécurité, cela pourrait potentiellement être considéré comme un inconvénient en termes de commodité.
En plus, parce que la veine de la paume est plus récente et moins familière, il a sans doute une courbe d'apprentissage plus longue que les anciennes biométries (comme les empreintes digitales), ou une biométrie très intuitive (comme la reconnaissance faciale, où vous n’avez rien à faire pour être identifié).
Cependant, le simple, le mouvement ergonomique de la veine de la paume signifie qu'il s'agit toujours d'un outil biométrique facile à utiliser et convivial. Néanmoins, reconnaissance faciale, surtout sur les appareils personnels, présente des avantages de commodité importants que la veine de la paume n'offre pas.
Cela rend la veine palmaire idéale lorsqu'elle est partagée entre un grand nombre de personnes (par ex., employés et clients), tandis que la reconnaissance faciale est idéale pour une utilisation individuelle sur des appareils personnels (par ex., smartphones et tablettes).
5. Conformité juridique
Au cours des dernières années, des réglementations majeures en matière de confidentialité sont apparues dans le monde entier. Depuis la création du RGPD en 2016, de nombreuses grandes économies ont créé leurs propres lois de copie du RGPD, faire des réglementations sur la confidentialité une tendance mondiale.
À cause de ça, les entreprises ont aujourd'hui plus de restrictions que jamais sur la collecte de données.
Et le facteur numéro un dans les réglementations en matière de confidentialité dans le monde est le consentement.. Les entreprises doivent obtenir le consentement explicite des utilisateurs avant d’être autorisées à capturer les données des utilisateurs., ou ils sont confrontés à des risques juridiques importants.
À cause de ça, l’importance des technologies respectueuses de la vie privée est plus importante que jamais. Les entreprises qui mettent en œuvre de telles technologies ont beaucoup moins de risques juridiques à craindre, et beaucoup moins de tracas à gérer.
Puisque la reconnaissance faciale permet de capturer les données d’une personne sans son consentement, il est essentiel que les entreprises mettent en place des garanties pour garantir qu’elles ont obtenu des, consentement vérifiable avant de collecter les données des utilisateurs – ou ils risquent de se voir imposer de lourdes amendes.
L'avantage de la veine palmaire par rapport à la reconnaissance faciale est que, puisqu'il intègre automatiquement le consentement, il comporte beaucoup moins de risques juridiques.
Avec veine de la paume, il ne fait aucun doute si un utilisateur a consenti ou non à fournir ses données biométriques, car il ne peut pas être capturé sans l’interaction explicite d’une personne avec le terminal.
Et parce que automatique, la capture forcée de données biométriques n'est pas possible avec la veine de la paume (comme c'est le cas avec la reconnaissance faciale), il est automatiquement conforme aux directives axées sur le consentement de la plupart des réglementations sur la protection des données.
Cela rend la veine de la paume plus pratique, moins risqué, choix sans tracas pour les entreprises cherchant à mettre en œuvre la biométrie dans leur entreprise.
Conclusion
La reconnaissance faciale et la veine palmaire sont des technologies biométriques puissantes avec un large éventail d'applications, mais ils sont complètement opposés à bien des égards.
Pour usage public et professionnel, la veine de la paume présente de nombreux avantages par rapport à la reconnaissance faciale, offrant diverses intimités, sécurité, et des avantages en termes de précision que la reconnaissance faciale n'a pas.
En plus, en termes de fiabilité et de risque juridique, La veine de la paume est généralement l'option la moins risquée pour les entreprises cherchant à mettre en œuvre la biométrie dans leur entreprise en raison de sa conception axée sur la confidentialité..
Pour une utilisation sur des appareils personnels, cependant, la reconnaissance faciale est une méthode d'authentification pratique et facile à utiliser qui ne présente pas les mêmes risques en matière de confidentialité que le type de reconnaissance faciale utilisée dans les caméras de surveillance..
Ces facteurs font de la veine palmaire un outil biométrique idéal pour une utilisation partagée. (par ex., utilisé par les clients ou les employés), alors que la reconnaissance faciale est un excellent choix pour authentifier les appareils personnels.
Chaque biométrie a ses avantages et ses inconvénients. Pour en savoir plus sur les autres types de données biométriques disponibles sur le marché et vous aider à déterminer laquelle convient le mieux à votre entreprise., consultez notre ebook explorant toutes les différentes biométries du marché.
Article 10：Le sens des mesures biométriques
La mesure biométrique s'apparente plus à cartographier votre visage qu'à prendre une photo de votre visage. Le scanner biométrique numérise des milliers de points, distances, et les proportions de vos distorsions faciales. Par exemple, il comparera les distances entre votre menton et votre front ou localisera exactement où se trouve votre nez.
Il recherchera des motifs dans les verticilles des doigts ou, dans le cas de la reconnaissance vocale, découvrez la forme unique de la bouche ou de la gorge d’une personne pour confirmer son identité. La reconnaissance vocale ou du locuteur peut inclure un avantage de sécurité supplémentaire : des éléments dépendants du texte, comme une phrase secrète. Il ne s'agit pas seulement de découvrir un modèle de parole, mais aussi presque un deuxième mot de passe vocal.
Quelle que soit la méthode de collecte des données, les scanners biométriques donnent un sens à l’identité d’une personne en transformant les mesures en chiffres. Les numéros sont ensuite analysés dans une base de données de mesures précédemment inscrites pour les utilisateurs authentifiés.. Donc, Oui, de façon, avec biométrie, chaque personne est transformée en numéro, lequel, en matière de contrôle d'accès, c'est une bonne chose. Surtout si vous devez définir une authentification d'identité unique pour les grandes entreprises avec plusieurs couches de sécurité physiques ou personnelles..
Article 11 : Balayage thermique en biométrie
La dernière couche de sécurité basée sur la biométrie est la numérisation thermique, qui mesure la température corporelle et ne laissera entrer aucune personne si elle dépasse un certain seuil. Ceci est souvent utilisé avec la reconnaissance faciale pour la détection d'identité, ou dans certains cas, l'utilisateur ne peut déverrouiller la porte avec sa carte d'accès ou son mot de passe que s'il réussit d'abord le contrôle de température. Cela est devenu de plus en plus important pour les entreprises pendant la pandémie de COVID-19 afin d'assurer la sécurité de leurs employés et de réduire la propagation du virus.. De nombreuses entreprises ont également utilisé cette mesure pour vérifier la température des visiteurs., sans utiliser la détection d'identité avec.
La numérisation thermique contribue non seulement à protéger votre bureau des maladies, mais il fonctionne également de manière transparente avec les systèmes d'accès basés sur le cloud comme Kisi comme couche de protection supplémentaire pour votre espace. Malheureusement, ils nécessitent souvent l'ajout de terminaux de reconnaissance faciale, destiné à la reconnaissance faciale, car les fonctionnalités de mesure biométrique sont fournies avec ces appareils plutôt que comme options autonomes.
Merci pour votre blog, agréable à lire. Ne t'arrête pas.