Articolo 1：Perché la presenza del viso è meglio dell'impronta digitale?
In pratica 100% precisione: Più e più volte è stato dimostrato che i sistemi di impronte digitali falliscono quando le dita sono sporche, oleoso, bagnato o ammaccato. I lavoratori che lavorano nei sistemi di lubrificazione non possono registrare la loro presenza con impronte digitali sbiadite. I tagli sulle dita restituiscono errori. Spesso è frustrante provare a partecipare più volte.
Non è il caso di presenza di riconoscimento facciale. È stato provato, testato e dimostrato che è praticamente 100% preciso. I dipendenti si avvicinano semplicemente e la presenza viene catturata. Funziona anche quando le acconciature cambiano indossare gli occhiali, o l'età dei dipendenti.
Sicurezza senza contatto: Con il covid-19, il mondo è diventato sempre più consapevole dei rischi dei sistemi di presenza a contatto. Non esiste un sistema di presenze, diverso dal sistema di presenza face id che è assolutamente touchfree. L'utente deve semplicemente mostrare la sua faccia. Il sistema viene attivato automaticamente.
Anche dopo che il mondo sarà libero dal covid, le persone saranno consapevoli dei tocchi che fanno e sarà bene provvedere a un sistema igienico.
Wow esperienza: Con il tempo di presenza ridotto a meno di un secondo e nessuna azione richiesta dall'utente finale, la presenza di face id è di gran lunga il miglior sistema biometrico. Stupisce i dipendenti che non richiedono formazione e sono felici di adottarli immediatamente. Pensaci quando tieni una tazza di caffè in una mano e la tua borsetta nell'altra quando devi prendere le impronte digitali. E se cambiassimo per la presenza del riconoscimento facciale. Risparmia i tuoi problemi rendendolo molto più facile che stare semplicemente davanti allo schermo.
Articolo 2：Come fa sistema di presenza riconoscimento facciale funziona?
Memorizza i volti degli utenti nel database del dispositivo con una dimensione dello schermo diversa, nei casi TOMMI, da 4,3 pollici a 13 pollici. Quando un dipendente si trova davanti allo schermo, cattura il viso ed effettua un confronto in tempo reale con l'immagine del viso memorizzata. Se corrisponde, Le presenze in entrata o in uscita vengono registrate nel dispositivo. Può esprimere un giudizio di vivacità contro l'inganno di foto o video.
Articolo 3：In che modo la presenza del viso vince su altri sistemi biometrici?
Molte aziende hanno utilizzato il sistema di rilevazione presenze tramite impronte digitali, che può essere un buon sostituto del sistema di perforazione delle carte. Nessuno dei due è perfetto in termini di affidabilità e sicurezza. Negli ultimi anni, i dispositivi di riconoscimento facciale degli orari di presenza sono stati utilizzati da aziende sempre più grandi. Eppure molte organizzazioni di medie e piccole dimensioni stanno ancora lavorando con le vecchie tecnologie.
Eseguiamo l'upgrade ai sistemi di presenza di riconoscimento facciale? Faremmo meglio a fare un'analisi obiettiva.
Articolo 4：Quali sono i vantaggi del controllo accessi facciale riconoscimento?
Una delle tendenze in più rapida crescita nel design e nella tecnologia degli edifici è l'applicazione di esperienze utente touch-free. La combinazione di una rapida espansione nella vita multi-tenant & spazi di lavoro e la pandemia di Coronavirus hanno portato a una crescente richiesta di ambienti di vita e di lavoro senza contatto.
· Maggiore sicurezza
L'ultima generazione di dispositivi di riconoscimento facciale fornisce un'autenticazione accurata e altamente sicura, rispetto ai metodi di accesso tradizionali come il codice PIN o il citofono con telecomando.
· Veloce, gestione comoda e remota degli ID utente
Aggiunta, la rimozione e il controllo degli account utente è facile e semplice per gli amministratori di sistema e può essere completamente gestito da remoto.
Mentre l'autenticazione tramite dispositivo fisico richiede che i telecomandi o le carte vengano consegnati di persona o consegnati (e restituito), nuovi ID utente possono essere creati e disabilitati dagli amministratori di sistema (come la sicurezza, Personale delle risorse umane o di portineria) da qualsiasi sito remoto utilizzando piattaforme di gestione basate su cloud, accelerare notevolmente il processo per risparmiare tempo e denaro.
· Nessun dispositivo di autenticazione richiesto
Molti metodi di identificazione dell'accesso e dell'accesso alla porta richiedono l'uso di un dispositivo fisico per l'autenticazione – come il telecomando, Carta RFID o smartphone. Se l'utente dimentica o perde il proprio "dispositivo’ (o peggio ancora – fatti rubare), quindi non potranno accedere all'edificio.
Il 'dispositivo di autenticazione’ del riconoscimento facciale sarà sempre, Certo, Stare con te!
· Integrazione con altre piattaforme
I sistemi di controllo accessi con riconoscimento facciale possono essere integrati anche con altre piattaforme logistiche e di sistema, come il tempo & presenza, sistemi di pagamento automatici o sistemi di gestione degli edifici, aiutare a sviluppare ambienti di costruzione intelligenti.
Articolo 5：Come saranno i sistemi di riconoscimento facciale & gli algoritmi funzionano 2022?
Il mercato della tecnologia di riconoscimento facciale sta crescendo rapidamente. Dagli aeroporti che fanno affidamento sui dati biometrici per lo screening dei passeggeri internazionali, forze dell'ordine che dipendono da esso per catturare i criminali, e social media che lo utilizzano per autenticare l'utente, la tecnologia di riconoscimento facciale è la necessità del momento.
In 2022, si prevede di raggiungere il mercato del riconoscimento facciale $7.7 miliardi, dal $4 miliardi di 2017. Questo perché il riconoscimento facciale ha una vasta gamma di applicazioni commerciali. Può essere utilizzato per una varietà di scopi, compresa la sorveglianza e il marketing.
Come fanno gli esseri umani a riconoscere un volto?
I sistemi di riconoscimento nel nostro cervello sono complessi. Infatti, gli scienziati stanno ancora cercando di capirlo. Quello che possiamo presumere è che i neuroni nel nostro cervello identifichino prima il volto nella scena (dal corpo della persona al suo sfondo), estraiamo i lineamenti del viso, e archiviarlo nel nostro tipo di database. Usando la nostra memoria come database, possiamo quindi classificare la persona in base alle sue caratteristiche. Siamo stati addestrati su un set di dati infinitamente grande e su una rete neurale infinitamente estesa.
Il software di riconoscimento facciale nelle macchine è implementato allo stesso modo. Primo, applichiamo un algoritmo di rilevamento facciale per rilevare i volti nella scena, estrarre i tratti del viso dai volti rilevati, e usa un algoritmo per classificare la persona.
Come funziona il flusso di lavoro di un sistema di riconoscimento facciale?
1Riconoscimento facciale
Il rilevamento dei volti è una versione specializzata del rilevamento degli oggetti, dove c'è un solo oggetto da rilevare – Volto umano.
Proprio come i compromessi di tempo e spazio computazionali in Informatica, c'è un compromesso tra velocità di inferenza e precisione anche negli algoritmi di Machine Learning. Ci sono molti algoritmi di rilevamento degli oggetti là fuori, e diversi algoritmi hanno i loro compromessi di velocità e precisione.
Abbiamo valutato diversi algoritmi di rilevamento di oggetti all'avanguardia:
Apri CV (Cascata di capelli)
MTCNN
YoloV3 e Yolo-Tiny
SSD
BlazeFace
ShuffleNet e Facebox
Per costruire un solido sistema di rilevamento dei volti, abbiamo bisogno di un algoritmo accurato e veloce da eseguire su una GPU e su un dispositivo mobile in tempo reale.
Precisione
Inferenza in tempo reale sullo streaming video, le persone possono avere pose diverse, occlusioni, ed effetti di luce sul viso. È importante rilevare con precisione i volti in varie condizioni di illuminazione e pose.
Rilevamento di volti in varie pose e condizioni di illuminazione
Apri CV (Cascata di capelli)
Abbiamo iniziato con l'implementazione Haar-cascade di OpenCV, che è una libreria di manipolazione di immagini open source in C.
Professionisti: Poiché questa libreria è scritta in linguaggio C. È molto veloce per l'inferenza nei sistemi in tempo reale.
contro: Il problema con questa implementazione era che non era in grado di rilevare facce laterali e si comportava male in diverse pose e condizioni di illuminazione.
MTCNN
Questo algoritmo si basa su metodi di Deep Learning. Utilizza reti neurali convoluzionali a cascata profonda per rilevare i volti.
Professionisti: Aveva una precisione migliore rispetto al metodo OpenCV Haar-Cascade
contro: Tempo di esecuzione più elevato
YOLOV3
Rilevamento facciale YOLO (Guardi solo una volta) è l'algoritmo di Deep Learning all'avanguardia per il rilevamento di oggetti. Ha molte reti neurali convoluzionali, formando un modello Deep CNN. (Deep significa che la complessità dell'architettura del modello è enorme).
Il modello Yolo originale può rilevare 80 diverse classi di oggetti con elevata precisione. Abbiamo utilizzato questo modello di riconoscimento facciale Yolo per rilevare un solo oggetto – la faccia.
Abbiamo addestrato questo algoritmo su WiderFace (set di dati di immagini contenente 393,703 etichette per il viso) set di dati.
È disponibile anche una versione in miniatura dell'algoritmo Yolo per il rilevamento dei volti, Yolo-Tiny. Yolo-Tiny richiede meno tempo di calcolo compromettendone l'accuratezza. Abbiamo addestrato un modello Yolo-Tiny con lo stesso set di dati, ma i risultati del riquadro di confine non erano coerenti.
Professionisti: Molto accurato, senza alcun difetto. Più veloce di MTCNN.
contro: Dal momento che ha colossali livelli di rete neurale profonda, ha bisogno di più risorse computazionali. così, è lento da eseguire sulla CPU o sui dispositivi mobili. Sulla GPU, ci vuole più VRAM a causa della sua grande architettura.
SSD
SSD (Rilevatore di colpi singoli) è anche un modello di rete neurale convoluzionale profonda come YOLO.
Professionisti: Buona precisione. Può rilevare in varie pose, illuminazione, e occlusioni. Buona velocità di inferenza.
contro: Inferiore al modello YOLO. Sebbene la velocità di inferenza fosse buona, non era ancora adeguata per funzionare su CPU, GPU di fascia bassa, o dispositivi mobili.
BlazeFace
Come il suo nome, è un algoritmo di rilevamento dei volti incredibilmente veloce rilasciato da Google. Accetta 128×128 input dell'immagine della dimensione. Il suo tempo di inferenza è in sub-millisecondi. Questo algoritmo è ottimizzato per essere utilizzato nel riconoscimento facciale sui telefoni cellulari. Le ragioni per cui è così veloce sono:
È un modello di rilevatore facciale specializzato, a differenza di YOLO e SSD, originariamente creati per rilevare un gran numero di classi. Pertanto BlazeFace ha un'architettura di rete neurale convoluzionale profonda più piccola rispetto a YOLO e SSD.
Utilizza la convoluzione separabile in profondità invece dei livelli di convoluzione standard, che porta a meno calcoli.
Professionisti: Ottima velocità di inferenza e rilevamento accurato del volto.
contro: Questo modello è ottimizzato per il rilevamento di immagini facciali dalla fotocamera di un telefono cellulare, e quindi si aspetta che il viso copra la maggior parte dell'area nell'immagine. Non funziona bene quando la dimensione del viso è piccola. Così nel caso delle immagini delle telecamere a circuito chiuso, non funziona bene.
Facebox
L'ultimo algoritmo di riconoscimento facciale che abbiamo utilizzato è Facebox. Come BlazeFace, è una rete neurale convoluzionale profonda con una piccola architettura e progettata solo per una classe – Volto umano. Il suo tempo di inferenza è veloce in tempo reale sulla CPU. La sua precisione è paragonabile a Yolo per il rilevamento dei volti. Può rilevare con precisione volti piccoli e grandi in un'immagine.
Professionisti: Alta velocità di inferenza e buona precisione.
contro: La valutazione è in corso.
2Estrazione delle caratteristiche
Dopo aver rilevato i volti in un'immagine, ritagliamo le facce e le diamo in pasto a un algoritmo di estrazione delle caratteristiche, che crea l'incorporamento del viso- un multidimensionale (per lo più 128 o 512 dimensionale) vettore che rappresenta le caratteristiche del viso.
Abbiamo utilizzato l'algoritmo FaceNet per creare incorporamenti di volti.
I vettori di incorporamento rappresentano le caratteristiche facciali del viso di una persona. Quindi incorporare i vettori di due diverse immagini della stessa persona sarà più vicino e quello di una persona diversa sarà più lontano. La distanza tra due vettori viene calcolata utilizzando la distanza euclidea.
3
Classificazione dei volti
Dopo aver ottenuto i vettori di incorporamento del viso, abbiamo addestrato un algoritmo di classificazione, K-vicino più vicino (KNN), per classificare la persona dal suo vettore di incorporamento.
Supponiamo che in un'organizzazione ci siano 1000 dipendenti. Creiamo i face-embedding di tutti i dipendenti e utilizziamo i vettori di embedding per addestrare un algoritmo di classificazione che accetta i vettori di face-embedding come input e restituisce il nome della persona.
Un utente potrebbe applicare un filtro che modifica pixel specifici in un'immagine prima di metterla sul Web. Questi cambiamenti sono impercettibili all'occhio umano ma creano molta confusione per gli algoritmi di riconoscimento facciale – Gruppo Thales
https://www.engati.com/blog/sistemi-di-riconoscimento-facciale Di Aniket Maurya
Articolo 6：Quali sono le applicazioni del Sistema di riconoscimento facciale?
Aeroporti
Le persone che entrano ed escono dagli aeroporti possono essere tracciate utilizzando sistemi di riconoscimento facciale. La tecnologia è stata utilizzata dal Dipartimento per la sicurezza interna per identificare le persone che hanno superato il periodo di visto o sono sotto indagine penale.
Compagnie di telefonia mobile
Il riconoscimento facciale è stato utilizzato per la prima volta da Apple per sbloccare il suo iPhone X, e la tecnologia è stata trasferita su iPhone XS. Face ID verifica che sei chi dici di essere quando accedi al tuo telefono. Secondo Apple, le probabilità che una faccia casuale sblocchi il telefono sono una su un milione.
Collegi & università
Infatti, il software di riconoscimento facciale può svolgere un ruolo. Il tuo professore potrebbe scoprirlo se salti la lezione. Non prendere nemmeno in considerazione l'idea di far sostenere l'esame al tuo brillante coinquilino.
Mezzi sociali
Quando carichi una foto su Facebook, utilizza un algoritmo per rilevare i volti. Se vuoi taggare le persone nelle tue foto, te lo chiederà la società di social media. Può collegarsi ai loro profili e riconoscere i volti con una precisione di 98%.
Campagne di marketing e pubblicità
Quando si commercializza un prodotto o un'idea, i professionisti del marketing prendono spesso in considerazione fattori come il genere, età, ed etnia. Anche a un concerto, il riconoscimento facciale può essere utilizzato per identificare un pubblico specifico.
La nuova tecnologia porta nuove opportunità
I progressi nei sistemi di riconoscimento facciale e nella visione artificiale hanno fatto passi da gigante. Ma questo è solo l'inizio della rivoluzione tecnologica. Immagina quanto sarebbe potente il duo di algoritmi di riconoscimento facciale e tecnologia chatbot!
Non è mai troppo tardi per entrare a far parte di questo movimento.
Di Aniket Maury
Articolo 7：Controllo accessi senza tocco
Il riconoscimento facciale è uno dei numerosi metodi di autenticazione senza contatto adottati sia per il controllo accessi che per i sistemi citofonici, come parte dei parametri del percorso senza contatto nella progettazione di edifici di ultima generazione.
La pandemia di Coronavirus ha portato a un'enorme crescita della richiesta e dell'applicazione di tecnologie e prodotti touch-free negli ambienti di lavoro e multi-tenant per ridurre la frequenza di contatto tra gli individui, contribuendo così a ridurre il rischio di trasmissione del virus.
Perciò, metodi di autenticazione che consentono agli utenti di identificarsi senza toccare fisicamente i dispositivi (tecnologie come RFID, NFC, Bluetooth – e ora il riconoscimento facciale, Certo) stanno diventando le opzioni preferite per i sistemi citofonici e di controllo accessi.
Il riconoscimento facciale può essere ingannato dalle fotografie?
I più recenti sistemi di controllo accessi con riconoscimento facciale AI – come i dispositivi Tommi – incorporano anche la "vitalità" anti-spoofing’ rilevamento, utilizzando una fotocamera integrata aggiuntiva per rilevare la consapevolezza e il movimento del viso tridimensionali.
Articolo 8：Quali sono i vantaggi del riconoscimento facciale di Access Control?
Autenticazione utente a mani libere
Una delle tendenze in più rapida crescita nel design e nella tecnologia degli edifici è l'applicazione di esperienze utente touch-free. La combinazione di una rapida espansione nella vita multi-tenant & spazi di lavoro e la pandemia di Coronavirus hanno portato a una crescente richiesta di ambienti di vita e di lavoro senza contatto. Sicurezza migliorata
Sicurezza migliorata
L'ultima generazione di dispositivi di riconoscimento facciale fornisce un'autenticazione accurata e altamente sicura, rispetto ai metodi di accesso tradizionali come il codice PIN o il citofono con telecomando.
Veloce, gestione comoda e remota degli ID utente Aggiunta, la rimozione e il controllo degli account utente è facile e semplice per gli amministratori di sistema e può essere completamente gestito da remoto.
Mentre l'autenticazione tramite dispositivo fisico richiede che i telecomandi o le carte vengano consegnati di persona o consegnati (e restituito), nuovi ID utente possono essere creati e disabilitati dagli amministratori di sistema (come la sicurezza, Personale delle risorse umane o di portineria) da qualsiasi sito remoto utilizzando piattaforme di gestione basate su cloud, accelerare notevolmente il processo per risparmiare tempo e denaro.
Nessun dispositivo di autenticazione richiesto
Molti metodi di identificazione dell'accesso e dell'accesso alla porta richiedono l'uso di un dispositivo fisico per l'autenticazione – come il telecomando, Carta RFID o smartphone. Se l'utente dimentica o perde il proprio "dispositivo’ (o peggio ancora – fatti rubare), quindi non potranno accedere all'edificio.
Il 'dispositivo di autenticazione’ del riconoscimento facciale sarà sempre, Certo, Stare con te!
Integrazione con altre piattaforme
I sistemi di controllo accessi con riconoscimento facciale possono essere integrati anche con altre piattaforme logistiche e di sistema, come il tempo & presenza, sistemi di pagamento automatici o sistemi di gestione degli edifici, aiutare a sviluppare ambienti di costruzione intelligenti.
Articolo 9: Riconoscimento facciale vs. Biometria delle vene di palma ---5 Differenze importanti
Il riconoscimento facciale e la vena del palmo sono due dei principali dati biometrici oggi sul mercato, ma sono polari opposti in molti modi.
Come funzionano?
La tecnologia di riconoscimento facciale funziona mappando la geometria unica del viso di una persona, come la distanza dal mento alla fronte, distanza tra gli occhi, lunghezza della mascella, eccetera.
La tecnologia delle vene del palmo funziona utilizzando la luce infrarossa per mappare il modello unico delle vene del palmo di una persona, misurando 5 milioni di punti dati nella loro struttura venosa.
Con entrambi i dati biometrici, queste informazioni vengono quindi convertite in un codice crittografato che diventa l'ID biometrico univoco della persona. Quando si scansionano il viso o il palmo, il loro codice biometrico viene confrontato con i codici esistenti nel sistema, e se corrisponde, sono identificati.
Ma mentre il risultato finale - l'identificazione - potrebbe essere lo stesso, il modo in cui questi due dati biometrici ottengono questo risultato è drammaticamente diverso. Ciò ha diverse conseguenze importanti.
Queste sono le cinque differenze chiave tra riconoscimento facciale e vena del palmo che dovresti conoscere prima di sceglierne uno per la tua attività.
1. Privacy
La più grande differenza tra il riconoscimento facciale e la biometria delle vene del palmo risiede nell'area della privacy.
Il riconoscimento facciale ha ricevuto critiche diffuse negli ultimi anni a causa dei problemi di privacy che crea.
Perché la tua faccia è esposta ovunque tu vada, le telecamere di riconoscimento facciale possono identificarti facilmente a distanza, permettendoti di essere rintracciato in pubblico e creando seri rischi per la privacy.
Vena del palmo, d'altro canto, è privacy-by-design. Perché il motivo delle vene del palmo è nascosto nella tua mano, richiede una combinazione di luce infrarossa e una fotocamera ultra-HD ravvicinata per catturarlo.
COSÌ, a differenza del riconoscimento facciale, è impossibile catturare a distanza il modello delle vene del palmo. Da identificare, devi scansionare deliberatamente il tuo palmo sopra lo scanner delle vene del palmo - non può essere catturato senza il tuo consenso.
Questo è ciò che rende la vena del palmo un biometrico basato sul consenso, dandogli evidenti vantaggi rispetto al riconoscimento facciale in termini di privacy.
2. Precisione
A parte la privacy, la precisione è la seconda più grande differenza tra il riconoscimento facciale e la vena del palmo.
La precisione di un biometrico è misurata da due fattori: Falso tasso di rifiuto (FRR), e Falso tasso di accettazione (LONTANO). Più basso è il numero, più accurato è il biometrico.
La FRR misura la possibilità che a un utente autorizzato venga erroneamente negato l'accesso, mentre il FAR misura la possibilità che a un utente non autorizzato venga consentito l'accesso in modo errato.
Il riconoscimento facciale ha il più alto FAR e FRR di qualsiasi biometrico sul mercato. Anzi, la vena del palmo è quella più bassa, rendendola 260 volte più accurato in termini di FRR, e 130 mille volte più preciso in termini di FAR.
Inoltre, il riconoscimento facciale ha un ulteriore difetto: non è ugualmente accurato per tutte le persone. È stato dimostrato che gli algoritmi di riconoscimento facciale sono meno accurati su donne e persone di colore.
Qualsiasi tecnologia di identificazione dovrebbe essere ugualmente accurata per tutte le persone, perché i pericoli di un'identificazione imprecisa sono troppo alti. Un'identificazione imprecisa rende possibile che tu venga erroneamente identificato come qualcun altro, che ha conseguenze potenzialmente disastrose (in particolare se utilizzato dalle forze dell'ordine).
È anche semplicemente scomodo. Essere identificati erroneamente e negare erroneamente l'accesso a qualcosa che è tuo è estremamente fastidioso, e vanifica in primo luogo uno dei principali vantaggi della biometria: convenienza.
Quindi in termini di precisione, il riconoscimento facciale funziona peggio di qualsiasi altro biometrico, rendendo la vena del palmo il chiaro vincitore.
3. Sicurezza
Anche i rischi per la privacy del riconoscimento facciale e la ridotta precisione hanno una terza conseguenza: sicurezza ridotta.
La ridotta precisione del riconoscimento facciale rende più probabile l'identificazione errata degli utenti, consentendo potenzialmente l'accesso a personale non autorizzato e creando rischi per la sicurezza.
Ma il più grande rischio per la sicurezza del riconoscimento facciale è la sua vulnerabilità allo spoofing. Dal momento che la tua faccia è esposta ovunque tu vada, è molto più facile per gli hacker falsificare un'immagine 3D del tuo viso per ingannare un dispositivo di riconoscimento facciale.
Con vena palmare, poiché il tuo schema venoso è nascosto nella tua mano, può essere catturato solo quando si scansiona deliberatamente il palmo della mano. Altrimenti, è completamente nascosto, rendendo quasi impossibile per un ladro falsificarlo o rubarlo.
Queste due caratteristiche della vena del palmo - la maggiore precisione e il fatto che sia interna - lo rendono generalmente un biometrico molto più sicuro del riconoscimento facciale.
4. Convenienza
C'è un vantaggio chiave che il riconoscimento facciale ha rispetto a tutti gli altri dati biometrici: convenienza.
Nonostante i rischi per la sicurezza e la privacy ad esso associati, il fatto che la tecnologia di riconoscimento facciale possa identificare automaticamente un utente a distanza rende molto conveniente se l'utente acconsente a ciò.
Per esempio, riconoscimento facciale sui moderni smartphone (come la funzione Face ID di Apple) consente agli utenti di sbloccare il proprio telefono semplicemente guardandolo. Quanto conveniente!
Inoltre, i rischi per la privacy del riconoscimento facciale non si applicano agli smartphone perché i dati biometrici dell'utente sono memorizzati direttamente sul dispositivo, piuttosto che in un database, quindi non può essere utilizzato per scopi di sorveglianza.
Questo rende il riconoscimento facciale senza soluzione di continuità, scelta conveniente per sbloccare gli smartphone. Tuttavia, se utilizzato su sistemi di sorveglianza pubblica anziché su dispositivi personali, i rischi per la privacy del riconoscimento facciale superano di gran lunga i vantaggi in termini di praticità.
Vena del palmo, d'altro canto, non ha le capacità di identificazione automatica a lungo raggio che ha il riconoscimento facciale, poiché richiede un primo piano (ma senza contatto) scansione del palmo per identificare l'utente. Quindi, mentre questo gli offre importanti vantaggi in termini di privacy e sicurezza, potrebbe potenzialmente essere visto come uno svantaggio in termini di convenienza.
Inoltre, perché la vena del palmo è più nuova e meno familiare, probabilmente ha una curva di apprendimento più ampia rispetto alla vecchia biometria (come l'impronta digitale), o biometria altamente intuitiva (come il riconoscimento facciale, dove in realtà non devi fare nulla per essere identificato).
Tuttavia, il semplice, il movimento ergonomico della vena del palmo significa che è ancora un biometrico facile da usare e facile da usare. Ciò nonostante, riconoscimento facciale, soprattutto sui dispositivi personali, ha vantaggi di praticità significativi che la vena del palmo non ha.
Questo rende la vena del palmo ideale se condivisa tra un gran numero di persone (per esempio., dipendenti e clienti), mentre il riconoscimento facciale è l'ideale per l'uso individuale sui dispositivi personali (per esempio., smartphone e tablet).
5. Conformità legale
In anni recenti, le principali normative sulla privacy sono emerse in tutto il mondo. Dalla creazione del GDPR in 2016, molte grandi economie hanno creato le proprie leggi sull'imitazione del GDPR, rendendo le normative sulla privacy una tendenza mondiale.
A causa di ciò, le aziende oggi hanno più restrizioni che mai sulla raccolta dei dati.
E il fattore numero uno nelle normative sulla privacy in tutto il mondo è il consenso. Le aziende devono ottenere il consenso esplicito dell'utente prima di poter acquisire i dati degli utenti, oppure affrontano rischi legali significativi.
A causa di ciò, l'importanza di tecnologie rispettose della privacy è più importante che mai. Le aziende che implementano tali tecnologie hanno molti meno rischi legali di cui preoccuparsi, e molto meno fastidio da affrontare.
Poiché il riconoscimento facciale consente la possibilità di acquisire i dati di una persona senza il suo consenso, è fondamentale che le aziende mettano in atto misure di salvaguardia per assicurarsi di aver ottenuto informazioni esplicite, consenso verificabile prima di raccogliere i dati degli utenti, altrimenti rischiano di incorrere in gravi sanzioni.
Il vantaggio che la vena del palmo ha rispetto al riconoscimento facciale è quello, poiché ha il consenso automaticamente integrato, ha molto meno rischio legale ad esso associato.
Con vena palmare, non c'è dubbio se un utente ha acconsentito a fornire i propri dati biometrici o meno, perché non può essere catturato senza l'interazione esplicita di una persona con il terminale.
E perché automatico, l'acquisizione forzata di dati biometrici non è possibile con la vena del palmo (come è con il riconoscimento facciale), è automaticamente in linea con le linee guida incentrate sul consenso nella maggior parte delle normative sulla protezione dei dati.
Questo rende la vena del palmo più conveniente, meno rischioso, scelta senza problemi per le aziende che desiderano implementare la biometria nella propria attività.
Conclusione
Il riconoscimento facciale e la vena del palmo sono potenti tecnologie biometriche con un'ampia gamma di applicazioni, ma sono completamente opposti in molti modi.
Per uso pubblico e aziendale, la vena del palmo presenta molti vantaggi rispetto al riconoscimento facciale, offrendo una privacy diversa, sicurezza, e vantaggi di precisione che il riconoscimento facciale non ha.
Inoltre, in termini di affidabilità e rischio legale, la vena del palmo è generalmente l'opzione meno rischiosa per le aziende che desiderano implementare la biometria nella propria attività a causa del suo design incentrato sulla privacy.
Per l'utilizzo su dispositivi personali, Tuttavia, il riconoscimento facciale è un metodo di autenticazione comodo e facile da usare che non presenta gli stessi rischi per la privacy del tipo di riconoscimento facciale utilizzato nelle telecamere di sorveglianza.
Questi fattori rendono la vena del palmo biometrica ideale per l'uso condiviso (per esempio., utilizzati da clienti o dipendenti), mentre il riconoscimento facciale è un'ottima scelta per l'autenticazione dei dispositivi personali.
Ogni biometrico ha i suoi pro e contro unici. Per saperne di più sugli altri tipi di dati biometrici sul mercato e aiutare a determinare quale è giusto per la tua azienda, dai un'occhiata al nostro ebook che esplora tutti i diversi dati biometrici sul mercato.
Articolo 10：Il senso delle misure biometriche
La misurazione biometrica è più simile a mappare il tuo viso che a scattare una foto del tuo viso. Lo scanner biometrico digitalizza migliaia di punti, distanze, e le proporzioni delle tue distorsioni facciali. Per esempio, confronterà le distanze tra il tuo mento e la tua fronte o individuerà dove si trova esattamente il tuo naso.
Cercherà modelli nelle spirali delle dita o, nel caso del riconoscimento vocale, scopri la forma unica della bocca o della gola di una persona per confermare l'identità. Il riconoscimento vocale o dell'altoparlante può includere un ulteriore vantaggio di sicurezza: elementi dipendenti dal testo, come una passphrase. Questo non è solo scoprire uno schema di linguaggio, ma anche quasi una seconda password vocale.
Indipendentemente dal metodo di raccolta dei dati, gli scanner biometrici danno un senso all'identità di una persona trasformando le misure in numeri. Gli anumeri vengono quindi eseguiti su un database di misure precedentemente registrate per gli utenti autenticati. COSÌ, sì, in un modo, con la biometria, ogni persona viene trasformata in un numero, quale, in termini di controllo accessi, è una buona cosa. Soprattutto se è necessario impostare l'autenticazione dell'identità univoca per le grandi aziende con diversi livelli di sicurezza fisica o personale.
Articolo 11 : Scansione termica in biometria
Il livello più recente di sicurezza basata sulla biometria è la scansione termica, che misura la temperatura corporea e non fa entrare una persona se supera una certa soglia. Questo è spesso usato insieme al riconoscimento facciale per il rilevamento dell'identità, o in alcuni casi, l'utente può sbloccare la porta con la propria chiave magnetica o passcode solo se prima ha superato lo screening della temperatura. Questo è diventato sempre più importante per le aziende durante la pandemia di COVID-19 per mantenere i propri dipendenti il più al sicuro possibile e ridurre la diffusione del virus. Molte aziende hanno utilizzato questa misura anche per controllare la temperatura dei visitatori, senza utilizzare il rilevamento dell'identità con esso.
La scansione termica non solo aiuta a proteggere il tuo ufficio dalle malattie, ma funziona perfettamente anche con i sistemi di accesso basati su cloud come Kisi come ulteriore livello di protezione per il tuo spazio. Purtroppo, spesso richiedono l'aggiunta di terminali a scansione facciale, destinato al riconoscimento facciale, poiché le funzionalità di misurazione biometrica vengono fornite con questi dispositivi anziché come opzioni autonome.
Grazie per il tuo blog, bello da leggere. Divieto di sosta .