記事 1：顔による出席が指紋よりも優れている理由?
実質的に 100% 正確さ: 指が汚れていると指紋システムが機能しないことが何度も証明されています。, 油っぽい, 濡れたり傷ついたり. 給油システムで働く労働者は、指紋が薄くなった状態では出勤を登録できません. 指の切り傷はエラーを返します. 何度も出席を試みるとイライラすることがよくあります.
そうではない 顔認識出席. 試されました, 実用的であることがテストされ証明されています 100% 正確な. 従業員はそこに向かって歩くだけで出席が記録されます. 髪型が変わってもメガネをかけてもOK, または従業員の年齢.
タッチレスセーフティ: 新型コロナウイルス感染症(Covid-19)の影響で, 世界は接触ベースの勤怠システムのリスクをますます認識するようになりました. 出席制度はありません, Face ID 出席システム以外は完全にタッチフリーです. ユーザーは顔を見せるだけで済みます. システムは自動的にトリガーされます.
世界から新型コロナウイルスがなくなった後でも, 人々は自分が触れていることを意識し、衛生的なシステムを提供するのが良いでしょう.
すごい体験: 出席時間は 1 秒未満に短縮され、ユーザー側でのアクションは不要です。, face id 出席はこれまでで最高の生体認証システムです. トレーニングを必要とせず、喜んですぐに採用できる従業員を驚かせます。. 指紋認証を行わなければならないときに、片手にコーヒーを持ち、もう一方の手にハンドバッグを持っているときのことを考えてください。. 顔認証出席に変えたらどうなるか. 画面の前に立つよりもはるかに簡単になり、手間が省けます。.
記事 2：どうやって します 顔認証勤怠システムのお仕事?
異なるサイズの画面を持つデバイスのデータベースにユーザーの顔を保存します, TOMMIの場合, 4.3インチから13インチまで. 従業員が画面の前に立つと, 顔をキャプチャし、保存されている顔画像とリアルタイムで比較します。. 一致する場合, 打刻または退勤はデバイスに記録されます. 写真やビデオの欺瞞に対して生存判定を行うことができます.
記事 3：顔の出席は他の生体認証システムにどのように勝ちますか?
多くの企業が指紋勤怠システムを使用しています, カードパンチングシステムの良い代替品になる可能性があります. どちらも信頼性とセキュリティの点で完璧ではありません. 顔認証勤怠管理デバイスは近年ますます多くの大企業で使用されています. しかし、多くの中小規模の組織は依然として古いテクノロジーを使用しています。.
Face ID勤怠システムにアップグレードしましょうか? 客観的な分析をした方がよいでしょう.
記事 4：アクセス制御の利点は何ですか フェイシャル 認識?
建築設計とテクノロジーにおける最も急速に成長しているトレンドの 1 つは、タッチフリーのユーザー エクスペリエンスを適用することです。. 急速に拡大する集合住宅の組み合わせ & 作業スペースとコロナウイルスのパンデミックにより、非接触型の生活環境と作業環境への要求が高まっています.
· セキュリティの向上
最新世代の顔認識デバイスは、正確で安全性の高い認証を提供します, PINコードやキーフォブドアエントリーなどの従来のアクセス方法と比較した場合.
・ 速い, ユーザーIDの便利なリモート管理
追加, システム管理者にとってユーザー アカウントの削除と制御は簡単でシンプルであり、リモートで完全に管理できます。.
一方、物理デバイスによる認証では、フォブまたはカードを直接手渡すか配送する必要があります。 (そして戻ってきました), システム管理者は新しいユーザー ID を作成および無効化できます。 (セキュリティなどの, 人事またはコンシェルジュ担当者) クラウドベースの管理プラットフォームを使用して、任意のリモートサイトから, プロセスを大幅にスピードアップして時間とお金を節約します.
・認証デバイスが不要
多くのドアエントリーおよびアクセス識別方法では、認証に物理デバイスの使用が必要です。 – キーホルダーなど, RFIDカードまたはスマートフォン. ユーザーが「デバイス」を忘れたり紛失したりした場合’ (あるいはさらに悪いことに – 盗まれましたか), そうなると建物にアクセスできなくなります.
認証「デバイス」’ 顔認識は常に, もちろん, あなたと一緒にいてください!
· 他のプラットフォームとの統合
顔認識アクセス制御システムは、他の物流プラットフォームやシステム プラットフォームと統合することもできます, 時間などの & 出席, 自動支払いシステムまたは建物管理システム, スマートビルディング環境の開発を支援.
記事 5：顔認識システムはどうなるのか & アルゴリズムが機能する 2022?
顔認識技術市場は急速に成長している. 生体認証データに依存した空港からの国際線旅客の検査, 法執行機関は犯罪者を逮捕するためにそれに依存している, およびそれを使用してユーザーを認証するソーシャルメディア, 顔認識テクノロジーは時代のニーズです.
の 2022, 顔認識市場は到達すると予想されます $7.7 十億, から上がって $4 億で 2017. 顔認識には幅広い商業用途があるためです。. さまざまな用途に使用できます, 監視とマーケティングを含む.
人間はどうやって顔を認識するのか?
私たちの脳の認識システムは複雑です. 実際には, 科学者たちはまだそれを解明しようとしています. 私たちが推測できるのは、私たちの脳のニューロンが最初にシーン内の顔を識別するということです (人の身体から背景まで), 顔の特徴を抽出します, そしてそれを独自のデータベースに保存します. 記憶をデータベースとして利用する, 次に、その人をその特徴に従って分類できます. 私たちは無限大のデータセットと無限大規模なニューラル ネットワークでトレーニングを受けてきました。.
マシンの顔認識ソフトウェアも同じ方法で実装されます. 初め, 顔検出アルゴリズムを適用してシーン内の顔を検出します, 検出された顔から顔の特徴を抽出します, アルゴリズムを使用して人物を分類します.
顔認識システムのワークフローはどのように機能しますか?
1顔検出
顔検出はオブジェクト検出の特殊バージョンです, 検出するオブジェクトが 1 つだけの場合 – 人間の顔.
コンピューターサイエンスにおける計算時間と空間のトレードオフと同じように, 機械学習アルゴリズムにおいても、推論速度と精度の間にはトレードオフがあります。. 物体検出アルゴリズムはたくさんあります, さまざまなアルゴリズムには速度と精度のトレードオフがあります.
さまざまな最先端の物体検出アルゴリズムを評価しました:
OpenCV (ヘアカスケード)
MTCNN
YoloV3 と Yolo-Tiny
SSD
ブレイズフェイス
ShuffleNet と Facebox
堅牢な顔検出システムを構築するには, GPU だけでなくモバイル デバイス上でもリアルタイムで実行するには、正確で高速なアルゴリズムが必要です。.
正確さ
ストリーミングビデオのリアルタイム推論, 人はさまざまなポーズをとることができます, 咬合, 顔の照明効果. さまざまな照明条件やポーズで顔を正確に検出することが重要です.
さまざまなポーズや照明条件での顔を検出
OpenCV (ヘアカスケード)
OpenCV の Haar カスケード実装から始めました, C によるオープンソースの画像操作ライブラリです。.
長所: このライブラリはC言語で書かれているので、. リアルタイム システムでの推論は非常に高速です.
短所: この実装の問題は、側面を検出できず、さまざまなポーズや照明条件でパフォーマンスが低下することでした。.
MTCNN
このアルゴリズムは深層学習手法に基づいています. 顔を検出するためにディープカスケード畳み込みニューラルネットワークを使用します.
長所: OpenCV Haar-Cascade メソッドよりも精度が高かった
短所: より長い実行時間
ヨロフ3
YOLO顔検出 (あなたは一度だけ見てください) 物体検出のための最先端の深層学習アルゴリズムです. 多くの畳み込みニューラルネットワークを備えています, Deep CNN モデルの形成. (深いとは、モデル アーキテクチャの複雑さが膨大であることを意味します).
オリジナルの Yolo モデルは検出できます 80 さまざまなオブジェクトクラスを高精度で実現. 1 つのオブジェクトのみを検出するために、この Yolo 顔認識モデルを使用しました – 顔.
このアルゴリズムを WiderFace でトレーニングしました (を含む画像データセット 393,703 フェイスラベル) データセット.
顔検出用の Yolo アルゴリズムの小型バージョンも利用可能です, ヨロ・タイニー. Yolo-Tiny は精度を犠牲にすることで計算時間を短縮します。. 同じデータセットを使用して Yolo-Tiny モデルをトレーニングしました, しかし、境界ボックスの結果は一貫していませんでした.
長所: 非常に正確, 何の欠陥もなく. MTCNNより速い.
短所: 巨大なディープ ニューラル ネットワーク層があるため、, より多くの計算リソースが必要です. したがって, CPU またはモバイルデバイスでの実行が遅い. GPU 上, アーキテクチャが大きいため、より多くの VRAM が必要になります.
SSD
SSD (シングルショット検出器) YOLOのようなディープ畳み込みニューラルネットワークモデルでもあります.
長所: 精度が良い. さまざまな姿勢で検出可能, 照明, と咬合. 優れた推論速度.
短所: YOLOモデルより劣る. 推論速度は良好でしたが、CPU で実行するにはまだ不十分でした, ローエンドGPU, またはモバイルデバイス.
ブレイズフェイス
その名前のように, これは、Google がリリースした超高速の顔検出アルゴリズムです。. 128を受け入れます×128 寸法画像入力. 推論時間はミリ秒未満です. このアルゴリズムは、携帯電話の顔認識で使用されるように最適化されています。. これほど速い理由は次のとおりです:
顔検出器に特化したモデルです, YOLOやSSDとは異なります, これらは元々、多数のクラスを検出するために作成されました。. したがって、BlazeFace は、YOLO や SSD よりも小規模な深層畳み込みニューラル ネットワーク アーキテクチャを備えています。.
標準の Convolution レイヤーの代わりに Depthwise Separable Convolution を使用します。, 計算量が減ります.
長所: 非常に優れた推論速度と正確な顔検出.
短所: このモデルは、携帯電話のカメラからの顔画像の検出に最適化されています。, したがって、顔が画像内のほとんどの領域をカバーする必要があることが期待されます。. 顔が小さいとうまくいかない. つまり、CCTVカメラの画像の場合は、, パフォーマンスが良くない.
フェイスボックス
私たちが使用した最新の顔認識アルゴリズムは Facebox です. ブレイズフェイスのように, これは、小規模なアーキテクチャを備えた深層畳み込みニューラル ネットワークであり、1 つのクラス専用に設計されています。 – 人間の顔. CPU 上での推論時間はリアルタイムで高速です. その精度は顔検出の Yolo に匹敵します. 画像内の小さな顔と大きな顔を正確に検出できます.
長所: 推論速度が速く、精度が高い.
短所: 評価中です.
2特徴抽出
画像内の顔を検出した後, 顔をトリミングし、特徴抽出アルゴリズムに供給します。, 顔の埋め込みを作成します- 多次元の (たいてい 128 または 512 次元の) 顔の特徴を表すベクトル.
FaceNet アルゴリズムを使用して顔埋め込みを作成しました.
埋め込みベクトルは人の顔の特徴を表します. したがって、同じ人物の 2 つの異なる画像の埋め込みベクトルは近くなり、別の人の画像の埋め込みベクトルは遠くなります。. 2 つのベクトル間の距離はユークリッド距離を使用して計算されます.
3
顔の分類
顔埋め込みベクトルを取得した後, 私たちは分類アルゴリズムを訓練しました, K最近隣 (KNN), 埋め込みベクトルから人物を分類する.
組織内に次のような人がいるとします。 1000 従業員. すべての従業員の顔埋め込みを作成し、その埋め込みベクトルを使用して、顔埋め込みベクトルを入力として受け入れ、その人の名前を返す分類アルゴリズムをトレーニングします。.
ユーザーは、画像を Web に公開する前に、画像内の特定のピクセルを変更するフィルターを適用できます。. これらの変化は人間の目には知覚できませんが、顔認識アルゴリズムにとっては非常に混乱を招きます。 – タレスグループ
https://www.engati.com/blog/facial-recognition-systems による アニケット・マウリヤ
記事 6：顔認識システムの用途は何ですか?
空港
顔認識システムを使用して空港に出入りする人々を追跡できる. この技術は、ビザを超過して滞在した人や犯罪捜査を受けている人を特定するために国土安全保障省によって使用されています。.
携帯電話会社
顔認証は Apple が iPhone X のロックを解除するために初めて使用しました, その技術はiPhone XSにも引き継がれました. Face ID は、携帯電話にアクセスするときに本人であることを確認します. アップルによると, ランダムな顔で携帯電話のロックが解除される確率は 100 万分の 1 です.
大学 & 大学
実際には, 顔認識ソフトウェアが役割を果たすことができる. 授業をサボると教授にバレるかもしれない. 聡明なルームメイトに試験を受けてもらうことさえ考えないでください.
ソーシャルメディア
Facebookに写真をアップロードするとき, アルゴリズムを使用して顔を検出します. 写真に写っている人物にタグを付けたい場合, ソーシャルメディア会社があなたに尋ねます. ユーザーのプロフィールにリンクし、次の精度で顔を認識できます。 98%.
マーケティングおよび広告キャンペーン
製品やアイデアをマーケティングするとき, マーケターは性別などの要素を頻繁に考慮します, 年, そして民族性. コンサートでも, 顔認識を使用して特定の視聴者を識別できる.
新しいテクノロジーは新しい機会をもたらします
顔認識システムとコンピュータビジョンの進歩は大きく前進しました. しかし、これは技術革命の始まりにすぎません. 顔認識アルゴリズムとチャットボット技術の組み合わせがどれほど強力になるかを想像してみてください。!
この運動に参加するのに遅すぎるということはありません.
による アニケット・モーリー
記事 7：タッチフリーのアクセス制御
顔認識は、アクセス制御システムとドア インターホン システムの両方に採用されている数多くのタッチフリー認証方法の 1 つです。, 最新世代の建物設計における非接触経路パラメータの一部として.
コロナウイルスのパンデミックにより、個人間の接触頻度を減らすため、職場やマルチテナント環境におけるタッチフリー技術や製品の要件と適用が大幅に増加しました。, それによりウイルス感染のリスクを軽減するのに役立ちます.
したがって, ユーザーがデバイスに物理的に触れることなく自分自身を識別できる認証方法 (RFIDなどの技術, NFC, ブルートゥース – そして今は顔認識です, もちろん) ドアインターホンやアクセス制御システムの好ましいオプションになりつつあります.
顔認識は写真でだまされる可能性がある?
最新のAI顔認証入退室管理システム – Tommi デバイスなど – スプーフィング防止の「活性化」も組み込む’ 検出, 追加の内蔵カメラを使用して 3 次元の顔の認識と動きを検出します.
記事 8：Access Control の顔認識の利点は何ですか?
ハンズフリーユーザー認証
建築設計とテクノロジーにおける最も急速に成長しているトレンドの 1 つは、タッチフリーのユーザー エクスペリエンスを適用することです。. 急速に拡大する集合住宅の組み合わせ & 作業スペースとコロナウイルスのパンデミックにより、非接触型の生活環境と作業環境への要求が高まっています. セキュリティの向上
セキュリティの向上
最新世代の顔認識デバイスは、正確で安全性の高い認証を提供します, PINコードやキーフォブドアエントリーなどの従来のアクセス方法と比較した場合.
速い, ユーザーIDの便利なリモート管理追加, システム管理者にとってユーザー アカウントの削除と制御は簡単でシンプルであり、リモートで完全に管理できます。.
一方、物理デバイスによる認証では、フォブまたはカードを直接手渡すか配送する必要があります。 (そして戻ってきました), システム管理者は新しいユーザー ID を作成および無効化できます。 (セキュリティなどの, 人事またはコンシェルジュ担当者) クラウドベースの管理プラットフォームを使用して、任意のリモートサイトから, プロセスを大幅にスピードアップして時間とお金を節約します.
認証デバイスは不要です
多くのドアエントリーおよびアクセス識別方法では、認証に物理デバイスの使用が必要です。 – キーホルダーなど, RFIDカードまたはスマートフォン. ユーザーが「デバイス」を忘れたり紛失したりした場合’ (あるいはさらに悪いことに – 盗まれましたか), そうなると建物にアクセスできなくなります.
認証「デバイス」’ 顔認識は常に, もちろん, あなたと一緒にいてください!
他のプラットフォームとの統合
顔認識アクセス制御システムは、他の物流プラットフォームやシステム プラットフォームと統合することもできます, 時間などの & 出席, 自動支払いシステムまたは建物管理システム, スマートビルディング環境の開発を支援.
記事 9: 顔認識 vs. 手のひら静脈の生体認証 ---5 重要な違い
顔認識と手のひら静脈は、今日の市場で主要な生体認証の 2 つです, しかし、彼らは多くの点で正反対です.
どのように機能するのか?
顔認識テクノロジーは、人の顔の固有の形状をマッピングすることによって機能します。, 顎から額までの距離など, 目の間の距離, 顎のラインの長さ, 等.
手のひら静脈テクノロジーは、赤外線を使用して人の手のひらの独特の静脈パターンをマッピングします。, 測定終了 5 静脈構造内の数百万のデータポイント.
両方の生体認証を使用する, この情報は暗号化されたコードに変換され、その人固有の生体認証 ID になります。. 顔や手のひらをスキャンすると, 生体認証コードはシステム内の既存のコードと照合されます。, そしてそれが一致する場合, 彼らは特定されている.
しかし、最終結果、つまり識別は同じかもしれないが、, これら 2 つの生体認証がこれを達成する方法は大きく異なります. これはいくつかの重要な結果をもたらします.
ビジネスに顔認識と手のひら静脈を選択する前に知っておくべき、顔認識と手のひら静脈の 5 つの主な違い.
1. プライバシー
顔認識と手のひら静脈生体認証の最大の違いはプライバシーの領域にあります.
顔認識はプライバシー上の懸念から、ここ数年で広範囲にわたる批判を受けてきました。.
どこに行っても顔が露出するから, 顔認識カメラは遠くからでもあなたを簡単に識別できます, 公共の場で追跡される可能性があり、重大なプライバシー リスクが生じる可能性があります.
手のひらの静脈, 一方で, プライバシーバイデザインです. 手のひらの静脈パターンが手の中に隠れているから, それを捕捉するには赤外線とクローズアップウルトラHDカメラの組み合わせが必要です.
それで, 顔認証とは異なります, 手のひらの静脈パターンを遠くから撮影することは不可能です. 特定される, 意図的に手のひらを手のひら静脈スキャナーにかざしてスキャンする必要があります。同意なしではキャプチャできません。.
これが手のひら静脈を同意ベースの生体認証にする理由です, プライバシーの点で顔認識に比べて明らかな利点がある.
2. 正確さ
プライバシーとは別に, 精度は顔認識と手のひら静脈の 2 番目に大きな違いです.
生体認証の精度は 2 つの要素によって測定されます: 本人拒否率 (FRR), と他人受入率 (遠い). 数値が低いほど, 生体認証が正確であればあるほど、.
FRR は、許可されたユーザーが誤ってアクセスを拒否される可能性を測定します。, 一方、FAR は、権限のないユーザーが誤ってアクセスを許可される可能性を測定します。.
顔認識は、市場のあらゆる生体認証の中で最も高い FAR と FRR を実現します。. それどころか, 手のひらの静脈が最も低く、それを実現しています 260 FRRに関しては何倍も正確です, そして 130 FARに関しては1000倍の精度.
さらに, 顔認識にはさらなる欠陥がある: すべての人にとって同じように正確であるわけではありません. 顔認識アルゴリズムは、女性や有色人種に対しては精度が低いことが証明されています.
どのような識別テクノロジーも、すべての人にとって同等に正確である必要があります。, 不正確な識別の危険性が高すぎるため. 身元確認が不正確だと、他人であると誤認される可能性があります, それは潜在的に悲惨な結果をもたらす (特に法執行機関が使用する場合).
それも単純に不便です. 自分のものであると誤認され、不当にアクセスが拒否されるのは非常に迷惑です, そして、それはそもそも生体認証の核となる利点の 1 つを無効にします。: 利便性.
ですので、精度という点では, 顔認識のパフォーマンスは、事実上他のどの生体認証よりも劣ります, 手のひら静脈が明らかに勝者となる.
3. 安全
顔認識のプライバシー リスクと精度の低下は、第 3 の影響ももたらします。: セキュリティの低下.
顔認識の精度が低下すると、ユーザーを誤認する可能性が高くなります, 権限のない担当者へのアクセスを許可し、セキュリティ上のリスクを引き起こす可能性があります.
しかし、顔認識の最大のセキュリティ リスクは、なりすましに対する脆弱性です。. どこに行っても顔が露出するから, ハッカーにとって、顔認識デバイスを騙すためにあなたの顔の 3D 画像を偽造することははるかに簡単です.
手のひら静脈あり, あなたの静脈模様が手の中に隠れているから, 意図的に手のひらをスキャンした場合にのみキャプチャできます. さもないと, 完全に隠されています, 泥棒がそれを偽造したり盗んだりすることはほぼ不可能になります.
手のひら静脈のこれら 2 つの特徴、つまり精度の向上と体内にあるという事実により、一般に顔認証よりもはるかに安全な生体認証となります。.
4. 利便性
顔認識には、他のすべての生体認証に比べて重要な利点が 1 つあります。: 利便性.
それに伴うセキュリティとプライバシーのリスクにもかかわらず, 顔認識技術により、離れた場所からユーザーを自動的に識別できるため、ユーザーがこれに同意する場合は非常に便利です.
例えば, 最新のスマートフォンの顔認識 (AppleのFace ID機能など) ユーザーは見るだけで携帯電話のロックを解除できます. なんて便利なんだろう!
さらに, ユーザーの生体認証データはデバイスに直接保存されるため、顔認識のプライバシー リスクはスマートフォンには当てはまりません。, データベースではなく, したがって監視目的には使用できません.
これにより顔認識がシームレスになります, スマートフォンのロックを解除するのに便利な選択肢. しかし, 個人のデバイスではなく公共の監視システムで使用される場合, 顔認識のプライバシーリスクは利便性の利点を大幅に上回ります.
手のひらの静脈, 一方で, 顔認識のような長距離自動識別機能はありません, クローズアップが必要なので (しかし非接触型) ユーザーを識別するための手のひらのスキャン. したがって、これによりプライバシーとセキュリティの重要な利点が得られますが、, 利便性の点で潜在的に欠点と見なされる可能性があります.
さらに, 手のひらの静脈は新しくて馴染みが薄いため、, おそらく、古い生体認証よりも学習曲線が長くなります。 (指紋などの), または非常に直感的な生体認証 (顔認識など, 識別するために実際に何もする必要がない場合).
しかし, 単純な, 人間工学に基づいた手のひら静脈の動きは、依然として使いやすくユーザーフレンドリーな生体認証であることを意味します. それにもかかわらず、, 顔認識, 特に個人のデバイスでは, 手のひらの静脈にはない大きな利便性の利点があります.
そのため、手のひらの静脈は大人数で共有するのに最適です (例えば, 従業員と顧客), 一方、顔認識は個人のデバイスで個人的に使用するのに最適です。 (例えば, スマートフォンとタブレット).
5. 法令遵守
近年では, 主要なプライバシー規制が世界中で出現している. GDPR が制定されて以来、 2016, 多くの主要経済国が独自の GDPR 模倣法を制定しています, プライバシー規制が世界的なトレンドになる.
このため, 今日の企業はデータ収集に関してこれまで以上に多くの制限を設けています.
そして、世界中のプライバシー規制における最も重要な要素は同意です. 企業はユーザーデータの取得を許可する前に、明示的にユーザーの同意を得る必要があります, または重大な法的リスクに直面する.
このため, プライバシーに配慮したテクノロジーの重要性がこれまで以上に高まっています. このようなテクノロジーを導入する企業は、法的リスクを心配する必要がはるかに少なくなります。, 対処する手間も大幅に軽減されます.
顔認識では、同意なしに個人のデータを取得する可能性があるため、, 企業にとって、明示的な情報を確実に入手するために安全策を講じることは重要です。, ユーザーデータを収集する前に検証可能な同意が必要 — そうしないと、重大な罰金が課される危険があります.
手のひらの静脈が顔認識よりも優れている点は、, 同意が自動的に組み込まれているため、, それに伴う法的リスクがはるかに少ない.
手のひら静脈あり, ユーザーが生体認証データを提供することに同意したかどうかは問題ありません, なぜなら、ユーザーが端末を明示的に操作しないとキャプチャできないからです。.
そして自動なので, 手のひら静脈では生体データの強制取得は不可能 (顔認識と同じように), ほとんどのデータ保護規制における同意に重点を置いたガイドラインに自動的に準拠します。.
これにより、手のひら静脈がより便利になります, リスクが少ない, ビジネスに生体認証を導入しようとしている企業にとって、手間のかからない選択肢.
結論
顔認識と手のひら静脈は、広範囲に応用できる強力な生体認証技術です, しかし、彼らは多くの点で正反対です.
公共およびビジネス用, 手のひらの静脈には顔認識に比べて多くの利点があります, さまざまなプライバシーを提供する, 安全, 顔認識にはない精度の利点.
さらに, 信頼性と法的リスクの観点から, 手のひら静脈は、プライバシーを重視した設計のため、ビジネスに生体認証を導入しようとしている企業にとって、一般にリスクの少ない選択肢です。.
個人のデバイスで使用する場合, しかし, 顔認識は便利で使いやすい認証方法であり、監視カメラで使用されている種類の顔認識と同じプライバシー リスクはありません。.
これらの要因により、手のひら静脈は共有使用に理想的な生体認証となります。 (例えば, 顧客または従業員が使用する), 一方、顔認識は個人のデバイスを認証するのに最適な選択肢です.
すべての生体認証には独自の長所と短所があります. 市場にある他の種類の生体認証について詳しく知り、どれがあなたのビジネスに適しているかを判断するのに役立ちます。, 市場のさまざまな生体認証をすべて調査した電子ブックをチェックしてください.
記事 10：生体認証対策の裏にある感覚
生体認証測定は、顔の写真を撮るというよりも、顔のマッピングに似ています。. 生体認証スキャナーは数千点をデジタル化します, 距離, 顔の歪みの割合. 例えば, 顎と額の間の距離を比較したり、鼻が正確にどこにあるのかを特定したりします.
指のつむじのパターンを探したり、, 音声認識の場合, 身元を確認するために人の口や喉の独特の形状を発見する. 話者または音声認識には、追加のセキュリティ上の利点 (テキスト依存の要素) を含めることができます。, パスフレーズなど. これは単に話し方のパターンを発見するだけではありません, ほぼ第 2 の音声パスワードでもあります.
データ収集方法を問わず, 生体認証スキャナーは、測定値を数値に変換することで個人のアイデンティティを理解します。. 次に、anumber は、認証されたユーザーについて以前に登録された測定値のデータベース全体で実行されます。. それで, はい, ある意味で, 生体認証付き, 一人一人が数字になる, どれの, アクセス制御の観点から, 良いことです. 特に、複数の物理的または個人的なセキュリティ層を持つ大企業向けに独自の ID 認証を設定する必要がある場合.
記事 11 : 生体認証における熱スキャン
生体認証ベースのセキュリティの最新レイヤーは熱スキャンです, 体温を測定し、一定の閾値を超えている場合は入場を禁止します。. これは、身元検出のために顔認識と併用されることがよくあります。, または場合によっては, ユーザーは、最初に検温検査に合格した場合にのみ、キーカードまたはパスコードを使用してドアのロックを解除できます。. これは、新型コロナウイルス感染症のパンデミック下で従業員の安全を可能な限り保ち、ウイルスの拡散を抑えるために企業にとってますます重要になっています。. 多くの企業も訪問者の体温をチェックするためにこの措置を採用しています, ID 検出を使用せずに.
サーマルスキャンはオフィスを病気から守るだけではありません, さらに、スペースの追加保護層として、Kisi のようなクラウドベースのアクセス システムともシームレスに連携します。. 残念ながら, 多くの場合、顔スキャン端末の追加が必要になります。, 顔認識を目的としたもの, 生体認証測定機能はスタンドアロンのオプションとしてではなく、これらのデバイスに付属しているため.
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