Artikel 1：Apa sebabe rai luwih apik tinimbang sidik jari?
Praktis 100% akurasi: Kaping pirang-pirang wis kabukten manawa sistem bekas driji gagal nalika driji reged, lengo, teles utawa bruised. Buruh sing kerja ing sistem oiling ora bisa ndhaptar kehadiran kanthi sidik jari sing burem. Cut ing driji bali kasalahan. Asring frustasi kanggo nyoba rawuh kaping pirang-pirang.
Sing ora kasus karo rawuh pangenalan pasuryan. Wis dicoba, dites lan buktiaken sing praktis 100% akurat. Karyawan mung lumaku menyang lan rawuh dijupuk. Kerjane sanajan gaya rambut ganti nganggo kacamata, utawa umur karyawan.
Keamanan tanpa tutul: Karo covid-19, donya wis dadi saya weruh risiko sistem rawuh basis kontak. Ora ana sistem rawuh, liyane saka sistem rawuh id pasuryan kang pancen touchfree. Pangguna kudu mung nuduhake pasuryane. Sistem micu kanthi otomatis.
Sanajan jagad iki bebas covid, wong bakal eling saka nutul padha nggawe lan iku bakal apik kanggo nyedhiyani sistem higienis.
Wah pengalamane: Kanthi wektu rawuh Cut-mudhun kanggo kurang saka detik lan ora perlu tumindak saka pangguna-mburi, rawuh id pasuryan minangka sistem biometrik sing paling apik. Iku wows karyawan sing ora mbutuhake latihan lan seneng diadopsi langsung. Coba pikirake nalika sampeyan nyekel secangkir kopi ing tangan siji lan tas tangan ing tangan liyane nalika sampeyan kudu nindakake sidik jari.. Apa yen kita ngganti kanggo ngadhepi rawuh pangenalan. Simpen masalah sampeyan kanthi luwih gampang tinimbang mung ngadeg ing ngarep layar.
Artikel 2：Carane nindakake karya sistem rawuh pangenalan pasuryan?
Iki nyimpen pasuryan pangguna ing basis data piranti kanthi ukuran layar sing beda, ing kasus TOMMI, saka 4.3inch kanggo 13inch. Nalika karyawan ngadeg ing ngarepe layar, iku njupuk pasuryan lan nggawe comparison realtime karo gambar pasuryan disimpen. Yen cocog, jam mlebu utawa jam metu direkam ing piranti. Iku bisa nindakake liveness judagement marang foto utawa video ngapusi.
Artikel 3：Carane ora rawuh pasuryan menang liwat sistem biometrik liyane?
Akeh perusahaan wis nggunakake sistem rawuh wektu sidik jari, kang bisa dadi sulih apik kanggo sistem punching kertu. Ora ana sing sampurna ing babagan linuwih lan keamanan. Piranti rawuh wektu pangenalan pasuryan wis digunakake dening akeh perusahaan gedhe ing taun-taun pungkasan. Nanging akeh organisasi ukuran medium lan cilik isih nggarap teknologi lawas.
Apa kita kudu nganyarke menyang sistem kehadiran ID pasuryan? Luwih becik kita nindakake analisis objektif.
Artikel 4：Apa sing keuntungan saka Access Control rai pangenalan?
Salah sawijining tren paling cepet ing desain lan teknologi bangunan yaiku aplikasi pengalaman pangguna tanpa tutul. Kombinasi ekspansi kanthi cepet ing urip multi-tenant & papan kerja lan pandhemen Coronavirus nyebabake kabutuhan kanggo urip lan lingkungan kerja tanpa kontak.
· Ngapikake keamanan
Piranti Pangenalan Rai generasi paling anyar nyedhiyakake otentikasi sing akurat lan aman banget, yen dibandhingake karo cara akses tradisional kayata kode PIN utawa entri lawang keyfob.
· Cepet, manajemen ID pangguna sing trep lan adoh
Tambahan, njabut lan kontrol akun Panganggo iku gampang lan prasaja kanggo administrator sistem lan bisa kebak ngatur mbatalake.
Dene otentikasi liwat piranti fisik mbutuhake fob utawa kertu kanggo diserahake utawa dikirim (lan bali), ID pangguna anyar bisa digawe lan dipateni dening administrator sistem (kayata keamanan, HR utawa concierge personel) saka sembarang situs remot nggunakake platform manajemen basis maya, Ngartekno nyepetake proses kanggo ngirit wektu lan dhuwit.
· Ora ana piranti bukti asli sing dibutuhake
Akeh cara mlebu lawang lan identifikasi akses mbutuhake nggunakake piranti fisik kanggo keasliane – kayata keyfob, kertu RFID utawa smartphone. Apa pangguna lali utawa ilang 'piranti’ (utawa luwih elek – wis dicolong), banjur padha ora bisa ngakses bangunan.
Piranti sing otentikasi’ pangenalan pasuryan bakal tansah, mesthi, karo kowe!
· Integrasi karo platform liyane
Sistem kontrol akses pangenalan rai uga bisa digabungake karo platform logistik lan sistem liyane, kayata wektu & rawuh, sistem pembayaran otomatis utawa sistem manajemen bangunan, mbantu ngembangake lingkungan bangunan sing cerdas.
Artikel 5：Carane bakal sistem pangenalan rai & algoritma dianggo ing 2022?
Pasar teknologi pangenalan rai berkembang kanthi cepet. Saka bandara sing gumantung ing data biometrik kanggo layar penumpang internasional, penegak hukum gumantung ing kanggo nyekel kriminal, lan media sosial digunakake kanggo keasliane pangguna, teknologi pangenalan rai iku perlu saka jam.
Ing 2022, pasar pangenalan rai samesthine kanggo nggayuh $7.7 milyar, munggah saka $4 milyar ing 2017. Iki amarga pangenalan rai duwe macem-macem aplikasi komersial. Bisa digunakake kanggo macem-macem tujuan, kalebu ndjogo lan marketing.
Carane manungsa ngenali pasuryan?
Sistem pangenalan ing otak kita rumit. Nyatane, ilmuwan isih nyoba kanggo mangerteni. Apa sing bisa kita anggep yaiku neuron ing otak kita pisanan ngenali pasuryan ing adegan kasebut (saka awak manungsa menyang latar mburi), kita extract fitur rai, lan simpen ing basis data kita dhewe. Nggunakake memori kita minangka database, kita banjur bisa klasifikasi wong miturut fitur sing. Kita wis dilatih ing dataset gedhe tanpa wates lan jaringan saraf tanpa wates ekstensif.
Piranti lunak pangenalan rai ing mesin ditindakake kanthi cara sing padha. Pisanan, kita aplikasi algoritma deteksi rai kanggo ndeteksi pasuryan ing pemandangan, extract fitur rai saka pasuryan sing dideteksi, lan nggunakake algoritma kanggo nggolongake wong.
Kepiye cara kerja Sistem Pangenalan Wajah?
1Deteksi pasuryan
Deteksi pasuryan minangka versi khusus saka Deteksi Objek, ing ngendi mung ana siji obyek sing bisa dideteksi – Pasuryaning manungsa.
Kaya wektu komputasi lan pertukaran ruang ing Ilmu Komputer, ana trade-off antarane kacepetan inferensi lan akurasi ing algoritma Machine Learning uga. Ana akeh algoritma deteksi obyek ing kana, lan algoritma beda duwe kacepetan lan akurasi trade-off.
Kita ngevaluasi algoritma deteksi obyek sing beda-beda:
OpenCV (Kaskade Rambut)
MTCNN
YoloV3 lan Yolo-Tiny
SSD
BlazeFace
ShuffleNet lan Faceboxes
Kanggo mbangun sistem deteksi pasuryan sing kuat, kita kudu algoritma akurat lan cepet kanggo mbukak ing GPU uga piranti seluler ing wektu nyata.
Akurasi
Inferensi wektu nyata babagan streaming video, wong bisa duwe macem-macem pose, occlusions, lan efek cahya ing pasuryan. Penting kanggo ndeteksi rai kanthi tepat ing macem-macem kahanan cahya uga pose.
Ndeteksi pasuryan ing macem-macem pose lan kondisi cahya
OpenCV (Kaskade Rambut)
Kita miwiti karo implementasine Haar-cascade saka OpenCV, yaiku perpustakaan manipulasi gambar sumber terbuka ing C.
Pros: Wiwit perpustakaan iki ditulis ing basa C. Cepet banget kanggo inferensi ing sistem wektu nyata.
Cons: Masalah karo implementasine iki yaiku ora bisa ndeteksi pasuryan sisih lan nindakake kanthi apik ing pose lan kondisi cahya sing beda..
MTCNN
Algoritma iki adhedhasar metode Deep Learning. Nggunakake Deep Cascaded Convolutional Neural Networks kanggo ndeteksi pasuryan.
Pros: Akurasi sing luwih apik tinimbang metode OpenCV Haar-Cascade
Cons: Wektu mlaku sing luwih dhuwur
YOLOV3
deteksi pasuryan YOLO (Sampeyan katon mung sapisan) minangka algoritma Deep Learning paling canggih kanggo deteksi obyek. Wis akeh jaringan saraf convolutional, mbentuk model Deep CNN. (Deep tegese kerumitan arsitektur model gedhe banget).
Model Yolo asli bisa ndeteksi 80 kelas obyek beda karo akurasi dhuwur. Kita nggunakake model pangenalan rai Yolo iki kanggo ndeteksi mung siji obyek – pasuryan.
Kita nglatih algoritma iki ing WiderFace (dataset gambar ngemot 393,703 label pasuryan) kumpulan data.
Ana uga versi miniatur saka algoritma Yolo kanggo deteksi pasuryan sing kasedhiya, Yolo-Tiny. Yolo-Tiny mbutuhake wektu komputasi sing luwih sithik kanthi kompromi akurasie. Kita nglatih model Yolo-Tiny kanthi set data sing padha, nanging asil kothak wates ora konsisten.
Pros: akurat banget, tanpa cacad. Luwih cepet tinimbang MTCNN.
Cons: Amarga nduweni lapisan Jaringan Neural Deep kolosal, mbutuhake sumber daya komputasi luwih akeh. Mangkono, iku alon kanggo mbukak ing CPU utawa piranti seluler. Ing GPU, iku njupuk luwih VRAM amarga arsitektur gedhe.
SSD
SSD (Detektor Tembakan Tunggal) uga model jaringan syaraf konvolusional jero kaya YOLO.
Pros: Akurasi apik. Bisa ndeteksi ing macem-macem pose, iluminasi, lan occlusions. Kacepetan inferensi sing apik.
Cons: Inferior kanggo model YOLO. Sanajan kacepetan inferensi apik, nanging isih ora cukup kanggo mbukak CPU, GPU kurang-mburi, utawa piranti seluler.
BlazeFace
Kaya jenenge, iku algoritma deteksi pasuryan sing cepet banget dirilis dening Google. Iku nampa 128×128 input gambar dimensi. Wektu inferensi kasebut ana ing sub-milidetik. Algoritma iki dioptimalake kanggo digunakake ing pangenalan rai ing ponsel. Alasane cepet banget yaiku:
Iku model detektor pasuryan khusus, ora kaya YOLO lan SSD, kang Originally digawe kanggo ndeteksi nomer akeh kelas. Mangkono BlazeFace nduweni arsitektur Deep Convolutional Neural Network sing luwih cilik tinimbang YOLO lan SSD.
Iku nggunakake Depthwise Separable Convolution tinimbang lapisan Convolution standar, sing ndadékaké komputasi luwih sithik.
Pros: Kacepetan inferensi sing apik banget lan deteksi rai sing akurat.
Cons: Model iki dioptimalake kanggo ndeteksi gambar rai saka kamera ponsel, lan kanthi mangkono ngarepake manawa pasuryan kudu nutupi sebagian besar wilayah ing gambar kasebut. Ora bisa digunakake nalika ukuran pasuryan cilik. Dadi ing kasus gambar kamera CCTV, iku ora nindakake apik.
Kothak pasuryan
Algoritma pangenalan pasuryan paling anyar sing digunakake yaiku Faceboxes. Kaya BlazeFace, iku jaringan Neural Deep Convolutional karo arsitektur cilik lan dirancang mung kanggo siji kelas – Pasuryaning manungsa. Wektu inferensi kasebut kanthi cepet ing CPU. Akurasi bisa dibandhingake karo Yolo kanggo deteksi pasuryan. Bisa ndeteksi pasuryan cilik lan gedhe ing gambar kanthi tepat.
Pros: Kacepetan inferensi sing cepet lan akurasi sing apik.
Cons: Evaluasi lagi ditindakake.
2Ekstraksi fitur
Sawise ndeteksi pasuryan ing gambar, kita motong pasuryan lan feed menyang Algoritma Ekstraksi Fitur, sing nggawe embedding pasuryan- multi-dimensi (biasane 128 utawa 512 dimensi) vektor makili fitur saka pasuryan.
Kita nggunakake algoritma FaceNet kanggo nggawe embeddings pasuryan.
Vektor semat makili fitur rai saka pasuryan wong. Dadi nanem vektor saka rong gambar sing beda saka wong sing padha bakal luwih cedhak lan wong sing beda bakal luwih adoh.. Jarak antarane rong vektor diitung nggunakake Jarak Euclidean.
3
Klasifikasi pasuryan
Sawise entuk vektor face-embedding, kita dilatih algoritma klasifikasi, K-tetangga paling cedhak (KNN), kanggo nggolongake wong saka vektor semat.
Upaminipun ing organisasi ana 1000 karyawan. Kita nggawe embeddings pasuryan kabeh karyawan lan nggunakake vektor embedding kanggo nglatih algoritma klasifikasi sing nampa vektor face-embedding minangka input lan ngasilake jeneng wong..
Pangguna bisa ngetrapake saringan sing ngowahi piksel tartamtu ing gambar sadurunge dilebokake ing web. Owah-owahan kasebut ora katon ing mripat manungsa nanging mbingungake banget kanggo algoritma pangenalan rai – ThalesGroup
https://www.engati.com/blog/facial-recognition-systems Miturut Aniket Maurya
Artikel 6：Apa aplikasi saka Sistem Pangenalan Wajah?
Bandara
Wong sing mlebu lan metu saka bandara bisa dilacak nggunakake sistem pangenalan rai. Teknologi kasebut wis digunakake dening Departemen Keamanan Tanah Air kanggo ngenali wong sing wis ngluwihi visa utawa lagi diselidiki pidana..
Perusahaan ponsel
Pangenalan pasuryan pisanan digunakake dening Apple kanggo mbukak kunci iPhone X, lan teknologi kasebut digawa menyang iPhone XS. ID Pasuryan mbuktekake manawa sampeyan kaya sing diomongake nalika sampeyan ngakses telpon. Miturut Apple, kemungkinan pasuryan acak mbukak kunci telpon siji ing yuta.
Colleges & universitas
Nyatane, lunak pangenalan rai bisa muter peran. Profesor sampeyan bisa ngerti yen sampeyan mbolos kelas. Aja mikir yen kanca sekamar sing padhang njupuk ujian.
media sosial
Nalika sampeyan ngunggah foto menyang Facebook, iku nggunakake algoritma kanggo ndeteksi pasuryan. Yen sampeyan pengin menehi tag wong ing foto sampeyan, perusahaan media sosial bakal takon sampeyan. Bisa nyambung menyang profil lan ngenali pasuryan kanthi akurasi 98%.
Kampanye pemasaran lan pariwara
Nalika marketing produk utawa idea, pemasar kerep nimbang faktor kayata jender, umur, lan etnis. Malah ing konser, pangenalan rai bisa digunakake kanggo ngenali pamirsa tartamtu.
Teknologi anyar nggawa kesempatan anyar
Kemajuan ing sistem pangenalan rai lan visi komputer wis akeh banget. Nanging iki mung wiwitan revolusi teknologi. Bayangake carane kuat duo algoritma pangenalan pasuryan lan teknologi chatbot!
Ora kasep kanggo dadi bagian saka gerakan iki.
Miturut Aniket Maury
Artikel 7：Kontrol Akses tanpa tutul
Pangenalan rai minangka salah sawijining cara otentikasi tanpa tutul sing diadopsi kanggo kontrol akses lan sistem interkom lawang., minangka bagéan saka paramèter jalur tanpa kontak ing desain bangunan generasi paling anyar.
Pandemi Coronavirus wis nyebabake tuwuhing syarat lan aplikasi teknologi lan produk bebas tutul ing papan kerja lan lingkungan multi-tenant kanggo nyuda frekuensi kontak antarane individu., kanthi mangkono mbantu nyuda risiko panularan virus.
Mulane, cara otentikasi sing ngidini pangguna kanggo ngenali awake dhewe tanpa piranti nutul fisik (teknologi kayata RFID, NFC, Bluetooth – lan saiki pasuryan pangenalan, mesthi) dadi pilihan sing disenengi kanggo interkom lawang lan sistem kontrol akses.
Bisa pangenalan pasuryan bisa diapusi dening foto?
Sistem kontrol akses pangenalan pasuryan AI paling anyar – kayata piranti Tommi – uga nggabungake anti-spoofing 'liveness’ deteksi, nggunakake kamera tambahan sing dibangun kanggo ndeteksi kesadaran lan gerakan rai 3 dimensi.
Artikel 8：Apa keuntungan saka Access Control pangenalan rai?
Otentikasi pangguna tanpa tangan
Salah sawijining tren paling cepet ing desain lan teknologi bangunan yaiku aplikasi pengalaman pangguna tanpa tutul. Kombinasi ekspansi kanthi cepet ing urip multi-tenant & papan kerja lan pandhemen Coronavirus nyebabake kabutuhan kanggo urip lan lingkungan kerja tanpa kontak. Ngapikake keamanan
Ngapikake keamanan
Piranti Pangenalan Rai generasi paling anyar nyedhiyakake otentikasi sing akurat lan aman banget, yen dibandhingake karo cara akses tradisional kayata kode PIN utawa entri lawang keyfob.
Cepet, manajemen trep lan remot saka ID panganggo Tambah, njabut lan kontrol akun Panganggo iku gampang lan prasaja kanggo administrator sistem lan bisa kebak ngatur mbatalake.
Dene otentikasi liwat piranti fisik mbutuhake fob utawa kertu kanggo diserahake utawa dikirim (lan bali), ID pangguna anyar bisa digawe lan dipateni dening administrator sistem (kayata keamanan, HR utawa concierge personel) saka sembarang situs remot nggunakake platform manajemen basis maya, Ngartekno nyepetake proses kanggo ngirit wektu lan dhuwit.
Ora ana piranti bukti asli sing dibutuhake
Akeh cara mlebu lawang lan identifikasi akses mbutuhake nggunakake piranti fisik kanggo keasliane – kayata keyfob, kertu RFID utawa smartphone. Apa pangguna lali utawa ilang 'piranti’ (utawa luwih elek – wis dicolong), banjur padha ora bisa ngakses bangunan.
Piranti sing otentikasi’ pangenalan pasuryan bakal tansah, mesthi, karo kowe!
Integrasi karo platform liyane
Sistem kontrol akses pangenalan rai uga bisa digabungake karo platform logistik lan sistem liyane, kayata wektu & rawuh, sistem pembayaran otomatis utawa sistem manajemen bangunan, mbantu ngembangake lingkungan bangunan sing cerdas.
Artikel 9: Pangenalan rai vs. Biometric Vena Palm ---5 Bedane Penting
Pangenalan rai lan urat telapak tangan minangka rong biometrik utama ing pasar saiki, nanging padha polar ngelawan ing akeh cara.
Carane padha bisa?
Teknologi pangenalan rai dianggo kanthi pemetaan geometri unik saka pasuryan wong, kayata jarak saka dagu menyang bathuk, jarak antarane mripat, dawa jawline, lsp.
Teknologi urat sawit dianggo kanthi nggunakake sinar infra merah kanggo nggambar pola urat unik saka telapak tangan wong, ngukur liwat 5 yuta titik data ing struktur vena.
Kanthi loro biometrik, informasi iki banjur bakal diowahi dadi kode ndhelik sing dadi ID biometric unik wong. Nalika padha mindai pasuryan utawa telapak tangan, kode biometrik sing wis dicenthang marang kode ana ing sistem, lan yen cocog, padha dikenali.
Nanging nalika asil pungkasan - identifikasi - bisa uga padha, cara loro biometrik iki entuk iki dramatically beda. Iki duwe sawetara akibat penting.
Iki minangka limang prabédan utama antarane pangenalan rai lan urat palem sing kudu sampeyan ngerti sadurunge milih bisnis sampeyan..
1. Privasi
Bentenane paling gedhe ing antarane pangenalan rai lan biometrik urat palem yaiku ing babagan privasi.
Pangenalan rai wis nampa kritik sing nyebar ing sawetara taun kepungkur amarga masalah privasi sing ditimbulake..
Amarga pasuryan sampeyan katon ing ngendi wae, kamera pangenalan pasuryan bisa gampang ngenali sampeyan saka kadohan, supaya sampeyan bisa dilacak ing umum lan nggawe risiko privasi serius.
urat sawit, ing sisih liyane, iku privasi-by-design. Amarga pola urat telapak tangan sampeyan ndhelikake ing tangan sampeyan, mbutuhake kombinasi cahya infra merah lan kamera ultra-HD sing cedhak kanggo njupuk.
Dadi, beda karo pangenalan rai, mokal pola urat telapak tangan sampeyan bisa dijupuk saka kadohan. Kanggo dikenali, sampeyan kudu kanthi sengaja mindai telapak tangan liwat pemindai vena palem - ora bisa dijupuk tanpa idin sampeyan.
Iki sing ndadekake urat sawit minangka biometrik adhedhasar persetujuan, menehi kaluwihan cetha liwat pangenalan rai ing syarat-syarat privasi.
2. Akurasi
Kajaba saka privasi, Akurasi minangka prabédan paling gedhe nomer loro ing antarane pangenalan rai lan urat palem.
Akurasi biometrik diukur kanthi rong faktor: Tingkat Penolakan Palsu (FRR), lan Tingkat Penerimaan Palsu (Adoh). Sing ngisor nomer, biometrik luwih akurat.
FRR ngukur kemungkinan pangguna sing sah bakal ditolak akses sing salah, dene FAR ngukur kasempatan pangguna sing ora sah bakal diijini akses sing ora bener.
Pangenalan rai duwe FAR lan FRR paling dhuwur ing kabeh biometrik ing pasar. Kosok baline, vena palm nduweni paling ngisor - nggawe 260 kaping luwih akurat ing syarat-syarat FRR, lan 130 ewu kaping luwih akurat ing syarat-syarat FAR.
Kajaba iku, pangenalan rai duwe cacat tambahan: iku ora merata akurat kanggo kabeh wong. Algoritma pangenalan pasuryan wis kabukten kurang akurat kanggo wanita lan wong sing duwe warna.
Sembarang teknologi identifikasi kudu padha akurat kanggo kabeh wong, amarga bebaya saka identifikasi ora akurat banget dhuwur. Identifikasi sing ora akurat ndadekake sampeyan bisa dingerteni minangka wong liya, sing duweni akibat sing bisa mbebayani (utamané nalika digunakake dening penegak hukum).
Iku uga mung ora trep. Dadi salah diidentifikasi lan ditolak akses menyang barang sing sampeyan duweke pancen ngganggu, lan ngalahake salah siji saka keuntungan inti biometrik ing Panggonan pisanan: penak.
Dadi ing babagan akurasi, pangenalan rai nindakake luwih elek tinimbang biometrik liyane, nggawe urat sawit pemenang sing jelas.
3. Keamanan
Risiko privasi pangenalan rai lan nyuda akurasi uga duwe akibat katelu: keamanan suda.
Akurasi pangenalan rai sing suda ndadekake kamungkinan salah ngenali pangguna, duweni potensi ngidini akses menyang personel sing ora sah lan nggawe risiko keamanan.
Nanging risiko keamanan paling gedhe kanggo pangenalan rai yaiku kerentanan kanggo spoofing. Wiwit pasuryan sampeyan katon ing ngendi wae, luwih gampang kanggo peretas nggawe gambar 3D saka pasuryan sampeyan kanggo ngapusi piranti pangenalan rai.
Kanthi urat sawit, amarga pola vena sampeyan ndhelikake ing tangan sampeyan, iku mung bisa dijupuk nalika sampeyan sengaja mindai telapak tangan. Yen ora, iku rampung didhelikake, nggawe meh ora mungkin kanggo maling kanggo palsu utawa nyolong.
Loro fitur saka vena palem iki - tambah akurasi lan kasunyatan sing ana ing njero - umume dadi biometrik sing luwih aman tinimbang pangenalan rai..
4. penak
Ana siji kauntungan utama sing duwe pangenalan rai tinimbang kabeh biometrik liyane: penak.
Sanajan ana risiko keamanan lan privasi sing ana gandhengane, kasunyatan manawa teknologi pangenalan pasuryan bisa kanthi otomatis ngenali pangguna saka kadohan ndadekake trep banget yen pangguna setuju karo iki..
Contone, pangenalan pasuryan ing smartphone modern (kayata fitur Face ID Apple) ngidini pangguna mbukak kunci telpon mung kanthi ndeleng. Carane trep!
Kajaba iku, risiko privasi pangenalan rai ora ditrapake kanggo smartphone amarga data biometrik pangguna disimpen langsung ing piranti, tinimbang ing database, supaya ora bisa digunakake kanggo tujuan ndjogo.
Iki nggawe pangenalan rai dadi lancar, pilihan trep kanggo mbukak kunci smartphone. Nanging, nalika digunakake ing sistem ndjogo umum tinimbang piranti pribadi, risiko privasi saka pangenalan rai nemen ngluwihi keuntungan penak.
urat sawit, ing sisih liyane, ora duwe kabisan identifikasi otomatis jarak adoh sing duwe pangenalan rai, awit iku mbutuhake close-up (nanging tanpa kontak) pindai telapak tangan kanggo ngenali pangguna. Dadi nalika iki menehi keuntungan privasi lan keamanan sing penting, iku bisa uga katon minangka drawback ing syarat-syarat penak.
Kajaba iku, amarga vena lontar luwih anyar lan kurang akrab, iku biso dibantah duwe kurva learning luwih gedhe tinimbang biometrik lawas (kayata sidik jari), utawa biometrik sing intuisi banget (kayata pangenalan rai, ngendi sampeyan ora bener kudu nindakake apa-apa kanggo dikenali).
Nanging, sing prasaja, gerakan ergonomis saka vena palm tegese isih gampang kanggo nggunakake lan pangguna-loropaken biometrik.. Nanging, pangenalan rai, utamané ing piranti pribadi, nduweni mupangat penak sing signifikan sing ora ditindakake dening urat sawit.
Iki ndadekake urat palem becik nalika dienggo bareng ing antarane wong akeh (contone., karyawan lan pelanggan), nalika pangenalan rai becik kanggo panggunaan individu ing piranti pribadi (contone., smartphone lan tablet).
5. Kepatuhan Hukum
Ing taun-taun pungkasan, peraturan privasi utama wis muncul ing ndonya. Wiwit nggawe GDPR ing 2016, akeh ekonomi utama wis nggawe hukum copycat GDPR dhewe, nggawe peraturan privasi dadi tren ing saindenging jagad.
Amarga iki, perusahaan saiki duwe watesan luwih saka tau ing koleksi data.
Lan faktor nomer siji ing peraturan privasi ing saindenging jagad yaiku idin. Perusahaan kudu entuk idin pangguna sing jelas sadurunge diidini njupuk data pangguna, utawa padha ngadhepi risiko legal wujud.
Amarga iki, pentinge teknologi-loropaken privasi luwih penting saka tau. Perusahaan sing ngleksanakake teknologi kasebut duwe risiko hukum sing luwih sithik kanggo kuwatir, lan akeh kurang repot kanggo menehi hasil karo.
Wiwit pangenalan rai ngidini kamungkinan njupuk data wong tanpa idin, iku penting kanggo perusahaan kanggo sijine pangayoman ing Panggonan kanggo mesthekake yen padha wis dijupuk eksplisit, idin sing bisa diverifikasi sadurunge ngumpulake data pangguna - utawa duwe risiko denda serius.
Keuntungan saka vena palem luwih saka pangenalan rai yaiku, amarga wis idin otomatis dibangun ing, wis adoh kurang legal resiko gadhah.
Kanthi urat sawit, ora ana pitakonan apa pangguna setuju menehi data biometrik utawa ora, amarga ora bisa dijupuk tanpa interaksi eksplisit wong karo terminal.
Lan amarga otomatis, njupuk data biometrik kanthi paksa ora bisa ditindakake kanthi vena palem (kaya karo pangenalan rai), iku kanthi otomatis ing-baris karo pedoman idin-fokus ing paling peraturan pangayoman data.
Iki nggawe urat sawit luwih trep, kurang beboyo, pilihan tanpa repot kanggo perusahaan sing pengin ngetrapake biometrik ing bisnis.
Kesimpulan
Pangenalan rai lan urat telapak tangan minangka teknologi biometrik sing kuat kanthi macem-macem aplikasi, nanging padha lengkap ngelawan ing akeh cara.
Kanggo panggunaan umum lan bisnis, vena palm nduweni akeh kaluwihan tinimbang pangenalan rai, nawakake macem-macem privasi, keamanan, lan keuntungan akurasi sing ora duwe pangenalan rai.
Kajaba iku, ing babagan kapercayan lan risiko legal, vena sawit umume minangka pilihan sing kurang beresiko kanggo perusahaan sing pengin ngetrapake biometrik ing bisnis amarga desain sing fokus ing privasi..
Kanggo digunakake ing piranti pribadi, nanging, pangenalan rai minangka cara otentikasi sing trep lan gampang digunakake sing ora duwe risiko privasi sing padha karo jinis pangenalan rai sing digunakake ing kamera pengawasan..
Faktor-faktor kasebut nggawe biometric urat palem sing cocog kanggo panggunaan bareng (contone., digunakake dening pelanggan utawa karyawan), dene pangenalan rai minangka pilihan sing apik kanggo otentikasi piranti pribadi.
Saben biometrik duwe pro lan kontra sing unik. Kanggo sinau luwih lengkap babagan jinis biometrik liyane ing pasar lan mbantu nemtokake endi sing cocog kanggo bisnis sampeyan, mriksa ebook kita njelajah kabeh macem-macem biometrik ing pasar.
Artikel 10：Pangertèn konco ngukur biometrik
Pangukuran biometrik luwih mirip pemetaan pasuryan tinimbang njupuk foto pasuryan. Pemindai biometrik nggawe digitalisasi ewonan poin, jarak, lan proporsi distorsi rai sampeyan. Contone, bakal mbandhingake jarak antarane dagu lan bathuk utawa nemokake ing endi persis irung sampeyan.
Iku bakal katon kanggo pola ing whorls driji utawa, ing kasus pangenalan swara, nemokake wangun unik saka tutuk utawa tenggorokan wong kanggo konfirmasi identitas. Pangenalan speaker utawa swara bisa nyakup keuntungan keamanan tambahan - unsur gumantung teks, kayata tembung sandhi. Iki ora mung nemokake pola wicara, nanging uga meh sandhi swara kapindho.
Preduli saka cara nglumpukake data, scanner biometrik nggawe pangertèn saka identitas wong kanthi ngowahi ukuran menyang nomer. Angka kasebut banjur mbukak ing basis data langkah-langkah sing wis didaftar sadurunge kanggo pangguna sing wis dikonfirmasi. Dadi, ya wis, kanthi cara, kanthi biometrik, saben wong diowahi dadi nomer, kang, ing babagan kontrol akses, punika bab ingkang sae. Utamane yen sampeyan kudu nyetel otentikasi identitas unik kanggo bisnis gedhe kanthi sawetara lapisan keamanan fisik utawa pribadi.
Artikel 11 : Pemindaian termal ing biometrik
Lapisan paling anyar saka keamanan adhedhasar biometrik yaiku pemindaian termal, sing ngukur suhu awak lan ora ngidini wong mlebu yen ana ing ndhuwur ambang tartamtu. Iki asring digunakake bebarengan karo pangenalan pasuryan kanggo deteksi identitas, utawa ing sawetara kasus, pangguna mung bisa mbukak kunci lawang karo keycard utawa sandhi yen padha pisanan pass screening suhu. Iki dadi tambah penting kanggo bisnis sajrone pandemi COVID-19 kanggo njaga karyawan kanthi aman lan nyuda panyebaran virus.. Akeh bisnis uga nggunakake langkah iki kanggo mriksa suhu pengunjung uga, tanpa nggunakake deteksi identitas karo.
Pemindaian termal ora mung mbantu nglindhungi kantor saka penyakit, nanging uga dianggo seamlessly karo sistem akses basis maya kaya Kisi minangka lapisan tambahan saka pangayoman kanggo papan sampeyan. Sayange, padha asring mbutuhake Kajaba saka terminal pasuryan-scan, dimaksudaké kanggo pangenalan rai, amarga fitur pangukuran biometrik teka karo piranti kasebut tinimbang minangka pilihan mandiri.
Matur nuwun kanggo blog sampeyan, seneng maca. Aja mandheg.