Pasal 1：Naha kehadiran raray langkung saé tibatan sidik?
Praktis 100% akurasi: Sababaraha kali geus kabuktian yén sistem sidik gagal nalika ramo kotor, oily, baseuh atawa bruised. Pagawe anu damel di sistem oiling teu tiasa ngadaptarkeun hadirna kalayan sidik ramo anu luntur. Motong dina ramo mulangkeun kasalahan. Ieu sering frustrating pikeun nyobaan kahadiran sababaraha kali.
Éta henteu kasus sareng kahadiran pangakuan raray. Geus diusahakeun, diuji sarta dibuktikeun yén éta téh praktis 100% akurat. Karyawan saukur leumpang ka arah eta jeung kahadiran geus direbut. Gawéna sanajan hairstyles robah maké kacamata, atawa umur karyawan.
Kasalametan touchless: Kalayan covid-19, dunya geus jadi beuki sadar resiko sistem kahadiran basis kontak. Henteu aya sistem hadir, Lain ti Sistem ID ID anu leres-leres anu leres pisan. Pangguna parantos ngan saukur nunjukkeun beungeutna. Sistem anu dipicu sacara otomatis.
Malahan saatos dunya covid bébas, jalma bakal sadar tina némpél aranjeunna ngajantenkeun sareng éta bakal saé nyayogikeun sistem Higienis.
Pangalaman wow: Kalayan waktos hadir-hadir-turun kirang ti sadetik sareng henteu aya tindakan anu diperyogikeun tina pangguna-tungtung, Beungeut ID ID mangrupikeun sistem biometri pangsaéna. Éta wantun karyawan anu henteu meryogikeun latihan sareng bagja ngadopsi langsung. Pikirkeun éta nalika anjeun nyekel sacangkir kopi di hiji leungeun sareng panangan anjeun dina anu sanés upami anjeun kedah ngalakukeun kadatangan ramo. Kumaha upami urang ngarobih kana rékuasi pengenal. Simpen kasulitan anjeun ku ngajantenkeun langkung gampang tibatan ngan ukur nangtung di payuneun layar.
Pasal 2：Kumaha teu karya sistem hadir pangakuan raray?
Éta nyimpen rupa pangguna dina pangkalan data alat kalayan ukuran layar anu béda, dina kasus TOMMI, ti 4,3 inci nepi ka 13 inci. Nalika hiji pagawe nangtung di hareup layar, eta ngarebut beungeut jeung nyieun perbandingan realtime jeung gambar beungeut disimpen. Lamun cocog, jam-in atawa jam-kaluar kahadiran kacatet dina alat. Bisa ngalakukeun liveness judi ngalawan poto atawa video tipu daya.
Pasal 3：Kumaha kahadiran nyanghareupan meunang sistem biometrik anu sanés?
Seueur perusahaan anu nganggo sistem hadir waktos sidik jari, nu bisa jadi diganti alus pikeun sistem punching kartu. Henteu aya anu sampurna dina hal reliabilitas sareng kaamanan. Sambungan waktos pangenal. Tapi seueur organisasi sedeng sareng alit-alit masih damel sareng téknologi anu langkung saé.
Bakal urang ningkatkeun kana sistem hadir ID? Kami langkung hadé ngalakukeun analisis objektif.
Pasal 4：Naon kauntungan tina kontrol aksés fex pangakuan?
Salah tren ngembang panggancangna dina desain sareng téknologi nyaéta aplikasi Pangalaman Panganggo Gratis. Kombinasi ékspansi gancang dina hirup multi-tenang & ruang damel sareng coronavirus Tandonia parantos nyababkeun syarat anu ningkat pikeun lingkungan anu henteu paduli sareng anjeun.
· Ningkatkeun kaamanan
Pangertasi pangperangan pangenalan anu panganyarna nyayogikeun auténtikasi anu akurat sareng anu aman, lamun dibandingkeun jeung métode aksés tradisional kayaning kode PIN atawa keyfob asupna panto.
· Gancang, manajemén merenah tur jauh tina ID pamaké
Panambih, miceun tur kadalikeun akun pamaké téh gampang tur basajan pikeun administrator sistem sarta bisa dikokolakeun pinuh ku jarak jauh.
Padahal auténtikasi ngaliwatan alat fisik merlukeun fobs atawa kartu bisa dibikeun-kaluar langsung atawa dikirimkeun (sarta balik), ID pamaké anyar bisa dijieun jeung ditumpurkeun ku administrator sistem (kayaning kaamanan, HR atanapi concierge tanaga) ti mana wae situs jauh ngagunakeun platform manajemén dumasar-awan, nyata nyepetkeun-up prosés pikeun ngahemat waktu jeung duit.
· Taya alat auténtikasi diperlukeun
Loba asupna lawang jeung métode idéntifikasi aksés merlukeun pamakéan alat fisik pikeun auténtikasi – kayaning keyfob, Kartu RFID atanapi smartphone. Upami pangguna hilap atanapi kaleungitan 'alatna’ (atawa goréng kénéh – geus maling), lajeng maranéhna moal bisa ngakses wangunan.
Alat oténtikasi '’ tina pangakuan raray bakal salawasna, tangtosna, janten sareng anjeun!
· Integrasi sareng platform anu sanés
Sistem kontrol aksés pangenal raray ogé tiasa dihijikeun sareng platform logistik sareng sistem anu sanés, saperti waktu & kahadiran, sistem pembayaran otomatis atawa sistem manajemen wangunan, mantuan ngamekarkeun lingkungan wangunan pinter.
Pasal 5：Kumaha bakal sistem pangakuan raray & algoritma dianggo dina 2022?
Pasar téknologi pangenalan wajah ngembang pesat. Ti bandara ngandelkeun data biometrik pikeun layar panumpang internasional, penegak hukum gumantung kana eta nyekel penjahat, sareng média sosial ngagunakeun éta pikeun ngabuktoskeun kaaslianana pangguna, téhnologi pangenal raray nyaéta kabutuhan jam.
Di 2022, pasar pangenal raray diperkirakeun ngahontal $7.7 milyaran, nepi ti $4 milyar dina 2017. Ieu kusabab pangakuan raray ngagaduhan rupa-rupa aplikasi komérsial. Ieu bisa dipaké pikeun rupa-rupa kaperluan, kaasup panjagaan sarta pamasaran.
Kumaha manusa mikawanoh rupa?
Sistem pangakuan dina otak urang rumit. Kanyataanna, élmuwan masih nyobian pikeun manggihan eta. Anu tiasa urang anggap yén neuron dina uteuk urang mimiti ngaidentipikasi raray dina adegan (ti awak jalma ka tukang), urang nimba fitur raray, tur nyimpen eta dina jenis database urang sorangan. Ngagunakeun memori urang salaku database a, urang lajeng bisa mengklasifikasikan jalma nurutkeun fitur maranéhanana. Kami geus dilatih dina dataset infinitely badag tur jaringan saraf infinitely éksténsif.
Parangkat lunak Pangenal raray dina mesin dilaksanakeun ku cara anu sami. kahiji, kami nerapkeun algoritma deteksi raray pikeun ngadeteksi rupa dina adegan, nimba fitur raray tina beungeut nu dideteksi, sareng nganggo algoritma pikeun ngagolongkeun jalma.
Kumaha alur kerja Sistem Pangenal Wajah?
1Deteksi raray
Deteksi raray mangrupikeun vérsi khusus pikeun Deteksi Objek, dimana ngan aya hiji obyék pikeun ngadeteksi – Beungeut Manusa.
Sapertos waktos komputasi sareng perdagangan rohangan dina Élmu Komputer, aya trade-off antara speed inferensi jeung akurasi dina algoritma Mesin Learning ogé. Aya loba algoritma deteksi obyék kaluar dinya, sarta algoritma béda boga laju sarta akurasi trade-offs maranéhanana.
Urang dievaluasi kaayaan-of-nu-seni algoritma deteksi objék béda:
OpenCV (Karasa Rambut)
MTCNN
YoloV3 sareng Yolo-Tiny
SSD
BlazeFace
ShuffleNet jeung Faceboxes
Pikeun ngawangun sistem deteksi raray anu kuat, urang peryogi algoritma anu akurat sareng gancang pikeun ngajalankeun GPU ogé alat sélulér sacara real-time.
Akurasi
Inferensi sacara real-time dina streaming video, jalma bisa boga poses béda, occlusions, jeung épék cahaya dina beungeut maranéhanana. Penting pisan pikeun ngadeteksi rupa-rupa rupa-rupa kaayaan cahaya sareng pose.
Ngadeteksi rupa dina rupa-rupa pose sareng kaayaan cahaya
OpenCV (Karasa Rambut)
Urang mimitian ku Haar-cascade palaksanaan OpenCV, anu mangrupikeun perpustakaan manipulasi gambar open-source dina C.
Naros: Kusabab perpustakaan ieu ditulis dina basa C. Éta gancang pisan pikeun inferensi dina sistem waktos nyata.
Kontra: Masalah sareng palaksanaan ieu nya éta henteu tiasa ngadeteksi sisi sisi sareng ngalaksanakeun kirang dina pose sareng kondisi cahaya anu béda..
MTCNN
Algoritma ieu dumasar kana métode Deep Learning. Ngagunakeun Deep Cascaded Convolutional Neural Networks pikeun ngadeteksi rupa.
Naros: Éta ngagaduhan akurasi anu langkung saé tibatan metode OpenCV Haar-Cascade
Kontra: waktos ngajalankeun luhur
YOLOV3
deteksi raray YOLO (Nu katingali ngan sakali) nyaéta algoritme Learning Deep-of-the-art pikeun deteksi obyék. Cai mibanda loba jaringan saraf convolutional, ngabentuk modél Deep CNN. (Jero hartina pajeulitna arsitéktur modél pisan).
Model Yolo asli tiasa ngadeteksi 80 kelas objék béda jeung akurasi tinggi. Kami nganggo modél pangenal raray Yolo ieu pikeun ngadeteksi ngan hiji obyék – beungeut.
Kami ngalatih algoritma ieu dina WiderFace (dataset gambar ngandung 393,703 raray labél) susunan data.
Aya ogé versi miniatur tina algoritma Yolo pikeun deteksi raray aya, Yolo-Tiny. Yolo-Tiny nyandak waktos komputasi kirang ku kompromi katepatanana. Kami ngalatih modél Yolo-Tiny sareng set data anu sami, tapi hasilna kotak wates teu konsisten.
Naros: Pisan akurat, tanpa cacad nanaon. Gancang ti MTCNN.
Kontra: Kusabab éta ngagaduhan lapisan Jaringan Neural Deep kolosal, peryogi langkung seueur sumber komputasi. Ku kituna, éta slow ngajalankeun dina CPU atawa alat nu bagerak. Dina GPU, Butuh deui VRAM kusabab arsitektur badag na.
SSD
SSD (Hiji Shot Detektor) oge model jaringan neural convolutional jero kawas YOLO.
Naros: akurasi alus. Bisa ngadeteksi dina rupa-rupa poses, katerangan, jeung occlusions. speed inferensi alus.
Kontra: Inferior model YOLO. Sanajan speed inferensi éta alus éta masih teu nyukupan pikeun ngajalankeun on CPU, GPU low-tungtung, atawa alat mobile.
BlazeFace
Kawas ngaranna, eta mangrupakeun algoritma deteksi raray blazingly gancang dikaluarkeun ku Google. Éta nampi 128×128 input gambar dimensi. Waktos inferensi na aya dina sub-milidetik. Algoritma ieu dioptimalkeun pikeun dianggo dina pangenal raray dina telepon sélulér. Alesanana gancang pisan:
Ieu mangrupikeun modél detektor wajah khusus, teu kawas YOLO jeung SSD, nu asalna dijieun pikeun ngadeteksi angka nu gede ngarupakeun kelas. Kituna BlazeFace boga arsitéktur Deep Convolutional Neural Network leutik batan YOLO jeung SSD.
Ngagunakeun Depthwise Separable Convolution tinimbang lapisan Convolution standar, nu ngakibatkeun pangsaeutikna komputasi.
Naros: Laju inferensi anu saé pisan sareng deteksi raray anu akurat.
Kontra: Modél ieu dioptimalkeun pikeun ngadeteksi gambar raray tina kaméra telepon sélulér, sahingga eta ekspektasi raray nu kudu nutupan lolobana wewengkon dina gambar. Teu dianggo ogé nalika ukuran raray leutik. Jadi dina kasus gambar kaméra CCTV, eta teu nedunan ogé.
Kotak raray
Algoritma pangenal wajah panganyarna anu kami anggo nyaéta Faceboxes. Kawas BlazeFace, éta jaringan Neural Deep Convolutional kalawan arsitéktur leutik sarta dirancang ngan pikeun hiji kelas – Beungeut Manusa. Waktos inferensi na sacara real-time gancang dina CPU. Akurasina tiasa dibandingkeun sareng Yolo pikeun deteksi raray. Bisa ngadeteksi rupa leutik jeung badag dina hiji gambar persis.
Naros: Laju inferensi gancang sareng akurasi anu saé.
Kontra: Evaluasi keur lumangsung.
2ékstraksi fitur
Sanggeus ngadeteksi rupa dina hiji gambar, urang motong beungeut jeung eupan eta ka Algoritma ékstraksi Fitur, nu nyiptakeun beungeut embedding- a multi-dimensi (lolobana 128 atawa 512 dimensional) vektor ngagambarkeun fitur raray.
Kami nganggo algoritma FaceNet pikeun nyiptakeun raray-embeddings.
Vektor embedding ngagambarkeun fitur raray raray hiji jalma. Janten némpelkeun vektor dua gambar anu béda ti jalma anu sami bakal langkung caket sareng jalma anu béda bakal langkung tebih.. Jarak antara dua vektor diitung ngagunakeun Jarak Euclidean.
3
Klasifikasi raray
Sanggeus meunang vektor face-embedding, kami ngalatih algoritma klasifikasi, K-tatangga pangdeukeutna (KNN), pikeun ngagolongkeun jalma tina vektor embedding na.
Upamana dina hiji organisasi aya 1000 pagawé. Urang nyieun raray-embeddings sadaya pagawé sarta ngagunakeun véktor embedding pikeun ngalatih hiji algoritma klasifikasi nu narima raray-embeddings vektor salaku input sarta mulangkeun ngaran jalma..
Pamaké tiasa nerapkeun saringan anu ngarobih piksel khusus dina gambar sateuacan nempatkeun éta dina wéb. Parobihan ieu teu katingali ku panon manusa tapi matak ngabingungkeun pikeun algoritma pangenalan raray – ThalesGroup
https://www.engati.com/blog/facial-recognition-systems Ku Aniket Maurya
Pasal 6：Naon aplikasi tina Sistem Pangenal Raray?
Bandara
Jalma anu asup sareng kaluar bandara tiasa dilacak nganggo sistem pangenal raray. Téknologi éta parantos dianggo ku Departemen Kaamanan Dalam Negeri pikeun ngaidentipikasi jalma-jalma anu tos ngantunkeun visana atanapi aya dina panalungtikan kriminal..
pausahaan telepon sélulér
Pangenal raray munggaran dianggo ku Apple pikeun muka konci iPhone X na, sareng téknologina dibawa ka iPhone XS. Face ID marios yén anjeun leres-leres anu anjeun carioskeun nalika anjeun ngaksés telepon anjeun. Numutkeun Apple, odds hiji raray acak muka konci telepon anjeun hiji dina sajuta.
Paguron luhur & paguron luhur
Kanyataanna, software pangakuan raray bisa maénkeun peran hiji. Dosen anjeun tiasa terang upami anjeun bolos kelas. Ulah malah nganggap gaduh batur sakamar caang anjeun nyandak ujian Anjeun.
média sosial
Nalika anjeun unggah poto ka Facebook, eta ngagunakeun algoritma pikeun ngadeteksi rupa. Upami anjeun hoyong tag jalma dina poto anjeun, pausahaan média sosial bakal nanya ka anjeun. Bisa numbu ka propil maranéhanana sarta ngakuan rupa kalawan akurasi 98%.
Kampanye pamasaran sareng iklan
Nalika pamasaran produk atanapi ide, marketers remen mertimbangkeun faktor kayaning gender, umur, jeung etnis. Komo dina konsér, pangakuan raray bisa dipaké pikeun ngaidentipikasi audiences husus.
Téknologi anyar mawa kasempetan anyar
Kamajuan dina sistem pangenal raray sareng visi komputer parantos kabisat. But this is only the beginning of the technological revolution. Imagine how powerful the duo of face recognition algorithms and chatbot technology would be!
It’s never too late to become a part of this movement.
Ku Aniket Maury
Pasal 7：Touch-free Access Control
Facial recognition is one of a number of touch-free authentication methods being adopted for both access control and door intercom systems, as part of contactless pathway parameters in latest-generation building design.
The Coronavirus pandemic has resulted in a huge growth in the requirement and application of touch-free technologies and products in workplace and multi-tenant environments to reduce the frequency of contact between individuals, thereby helping to reduce the risk of virus transmission.
Therefore, métode auténtikasi nu ngidinan pamaké pikeun ngaidentipikasi diri tanpa alat noel fisik (téknologi sapertos RFID, NFC, Bluetooth – tur ayeuna nyanghareupan pangakuan, tangtosna) anu jadi pilihan pikaresep pikeun intercom panto jeung sistem kontrol aksés.
Tiasa pangakuan raray dibobodo ku poto?
Sistem kontrol aksés pangenalan raray AI panganyarna – sapertos alat Tommi – ogé ngasupkeun anti spoofing 'liveness’ deteksi, ngagunakeun kaméra tambahan anu diwangun pikeun ngadeteksi kasadaran sareng gerakan raray 3 diménsi.
Pasal 8：Naon mangpaat tina Access Control pangenalan raray?
auténtikasi pamaké leungeun-gratis
Salah tren ngembang panggancangna dina desain sareng téknologi nyaéta aplikasi Pangalaman Panganggo Gratis. Kombinasi ékspansi gancang dina hirup multi-tenang & ruang damel sareng coronavirus Tandonia parantos nyababkeun syarat anu ningkat pikeun lingkungan anu henteu paduli sareng anjeun. Ningkat kaamanan
Ningkat kaamanan
Pangertasi pangperangan pangenalan anu panganyarna nyayogikeun auténtikasi anu akurat sareng anu aman, lamun dibandingkeun jeung métode aksés tradisional kayaning kode PIN atawa keyfob asupna panto.
Gancang, manajemén merenah tur jauh tina pamaké ID Tambihan, miceun tur kadalikeun akun pamaké téh gampang tur basajan pikeun administrator sistem sarta bisa dikokolakeun pinuh ku jarak jauh.
Padahal auténtikasi ngaliwatan alat fisik merlukeun fobs atawa kartu bisa dibikeun-kaluar langsung atawa dikirimkeun (sarta balik), ID pamaké anyar bisa dijieun jeung ditumpurkeun ku administrator sistem (kayaning kaamanan, HR atanapi concierge tanaga) ti mana wae situs jauh ngagunakeun platform manajemén dumasar-awan, nyata nyepetkeun-up prosés pikeun ngahemat waktu jeung duit.
Taya alat auténtikasi diperlukeun
Loba asupna lawang jeung métode idéntifikasi aksés merlukeun pamakéan alat fisik pikeun auténtikasi – kayaning keyfob, Kartu RFID atanapi smartphone. Upami pangguna hilap atanapi kaleungitan 'alatna’ (atawa goréng kénéh – geus maling), lajeng maranéhna moal bisa ngakses wangunan.
Alat oténtikasi '’ tina pangakuan raray bakal salawasna, tangtosna, janten sareng anjeun!
Integrasi sareng platform anu sanés
Sistem kontrol aksés pangenal raray ogé tiasa dihijikeun sareng platform logistik sareng sistem anu sanés, saperti waktu & kahadiran, sistem pembayaran otomatis atawa sistem manajemen wangunan, mantuan ngamekarkeun lingkungan wangunan pinter.
Pasal 9: Pangenal raray vs. Korma véna Biometrics ---5 Bedana penting
Pangenalan raray sareng urat palem mangrupikeun dua biometrik anu paling penting di pasar ayeuna, tapi aranjeunna polar opposites ku sababaraha cara.
Kumaha aranjeunna dianggo?
Téknologi pangenalan raray dianggo ku peta géométri unik tina raray hiji jalma, misalna jarak ti gado kana dahi, jarak antara panon, panjang jawline, jsb.
Téknologi urat palem dianggo ku ngagunakeun lampu infra red pikeun peta pola urat unik tina lontar hiji jalma, ngukur leuwih 5 juta titik data dina struktur urat maranéhna.
Kalawan duanana biometrics, Inpormasi ieu teras dirobih janten kode énkripsi anu janten ID biometric unik jalma éta. Nalika aranjeunna nyeken beungeut atawa lontar maranéhanana, kode biometric maranéhanana dipariksa ngalawan Konci aya dina sistem, jeung lamun eta cocog up, aranjeunna dicirikeun.
Tapi bari hasil ahir - idéntifikasi - bisa jadi sarua, cara dua biometrik ieu ngahontal ieu béda nyirorot. Ieu sababaraha konsekuensi penting.
Ieu mangrupikeun lima bédana konci antara pangenal raray sareng urat korma anu anjeun kedah terang sateuacan milih hiji pikeun bisnis anjeun..
1. Privasi
Beda pangbadagna antara pangenalan raray sareng biometrik urat palem aya dina daérah privasi.
Pangenalan raray parantos nampi kritik nyebar dina sababaraha taun ka pengker kusabab masalah privasi anu didamelna..
Sabab beungeut anjeun kakeunaan kamana-mana, kaméra pangenal raray bisa kalayan gampang ngaidentipikasi anjeun ti kajauhan, sahingga mungkin pikeun anjeun dilacak di publik jeung nyieun resiko privasi serius.
Urat korma, di sisi anu sanésna, nyaeta privasi-demi-desain. Kusabab pola urat lontar anjeun disumputkeun di jero leungeun anjeun, merlukeun kombinasi lampu infra red jeung kaméra ultra-HD nutup-up pikeun moto eta.
Ku kituna, béda jeung pangwanoh beungeut, mustahil pola urat lontar anjeun bisa direbut ti kajauhan. Pikeun diidentifikasi, Anjeun kudu ngahaja nyeken lontar anjeun ngaliwatan scanner urat palem - eta teu bisa direbut tanpa idin anjeun.
Ieu anu ngajadikeun urat palem hiji biometric dumasar-idin, mere eta kaunggulan jelas leuwih pangakuan raray dina watesan privasi.
2. Akurasi
Sajaba ti privasi, akurasi nyaéta bédana pangbadagna kadua antara pangenal raray jeung urat lontar.
Akurasi biometrik diukur ku dua faktor: Laju Panolakan Palsu (FRR), sarta Laju ditampa Palsu (JAUH). Nu handap jumlahna, leuwih akurat biometrik téh.
FRR ngukur kasempetan hiji pamaké otorisasi bakal salah nampik aksés, sedengkeun FAR ngukur kasempetan pamake anu henteu sah bakal diidinan aksés anu salah.
Pangenalan raray ngagaduhan FAR sareng FRR pangluhurna tina sagala biometric di pasar. Sabalikna, urat palm boga panghandapna - sahingga 260 kali leuwih akurat dina watesan FRR, jeung 130 sarébu kali leuwih akurat dina watesan FAR.
Sajaba, pangakuan raray boga cacad tambahan: éta teu sarua akurat pikeun sakabéh jalma. Algoritma pangenal raray parantos kabuktian kurang akurat pikeun awéwé sareng jalma warna.
Sakur téknologi idéntifikasi kedah sami-sami akurat pikeun sadaya jalma, sabab bahaya idéntifikasi teu akurat teuing tinggi. Idéntifikasi anu teu akurat ngamungkinkeun anjeun salah dikenalkeun salaku batur, anu gaduh akibat anu berpotensi parah (utamana lamun dipaké ku penegak hukum).
Éta ogé ngan saukur teu merenah. Misidentified sareng teu leres nampik aksés kana hal anu anjeun pikahoyong pisan, sarta ngéléhkeun salah sahiji kauntungan inti biometrics di tempat munggaran: genah.
Jadi dina hal akurasi, pangakuan raray ngalakukeun leuwih goreng ti ampir sagala biometric lianna, nyieun urat lontar juara jelas.
3. Kaamanan
Résiko privasi pangenalan raray sareng réduksi akurasi ogé gaduh akibat katilu: kaamanan ngurangan.
Kurangna akurasi pangenal raray ngajadikeun eta leuwih gampang salah ngaidentipikasi pamaké, berpotensi ngamungkinkeun aksés ka tanaga anu henteu sah sareng nyiptakeun résiko kaamanan.
But the biggest security risk of facial recognition is its vulnerability to spoofing. Since your face is exposed everywhere you go, it’s much easier for hackers to forge a 3D image of your face to fool a facial recognition device.
With palm vein, since your vein pattern is concealed inside your hand, it can only be captured when you deliberately scan your palm. Otherwise, it’s completely hidden, making it nearly impossible for a thief to forge or steal it.
These two features of palm vein — the increased accuracy and the fact that it’s internal — make it generally a much more secure biometric than facial recognition.
4. Convenience
There is one key advantage that facial recognition has over all other biometrics: genah.
Despite the security and privacy risks associated with it, the fact that face recognition technology can automatically identify a user from a distance makes it very convenient if the user consents to this.
For example, face recognition on modern smartphones (such as Apple’s Face ID feature) allows users to unlock their phone just by looking at it. How convenient!
Sajaba, the privacy risks of facial recognition don’t apply to smartphones because the user’s biometric data is stored directly on the device, rather than in a database, so it can’t be used for surveillance purposes.
This makes facial recognition a seamless, convenient choice for unlocking smartphones. However, when used on public surveillance systems instead of personal devices, resiko privasi tina pangakuan raray greatly outweigh mangpaat genah.
Urat korma, di sisi anu sanésna, teu gaduh kamampuan idéntifikasi otomatis jarak jauh anu gaduh pangakuan raray, sabab merlukeun close-up (tapi contactless) scan tina lontar pikeun ngaidentipikasi pamaké. Janten bari ieu masihan kauntungan privasi sareng kaamanan anu penting, eta bisa berpotensi ditempo salaku aral dina hal genah.
Sajaba, sabab urat lontar leuwih anyar jeung kurang akrab, eta arguably boga kurva learning badag batan biometrics heubeul (saperti sidik), atawa biometrik kacida intuitif (kayaning pangenal raray, dimana anjeun teu sabenerna kudu ngalakukeun nanaon bisa dicirikeun).
However, nu basajan, Gerak ergonomis tina urat palem hartosna éta masih mangrupikeun biometrik anu gampang dianggo sareng ramah-pamaké.. Mangkaning, pangenal raray, utamana dina alat pribadi, teu gaduh mangpaat genah signifikan yén urat lontar henteu.
Hal ieu ngajadikeun urat palem idéal lamun dibagikeun diantara sajumlah badag jalma (misalna., karyawan jeung konsumén), bari pangakuan raray idéal pikeun pamakéan individu dina alat pribadi (misalna., smartphone sarta tablet).
5. Pamatuhan Hukum
Dina taun-taun ayeuna, peraturan privasi utama parantos muncul di sakumna dunya. Kusabab kreasi GDPR di 2016, loba economies utama geus nyieun hukum copycat GDPR sorangan, nyieun peraturan privasi trend sakuliah dunya.
Kusabab ieu, perusahaan ayeuna gaduh langkung seueur larangan ti kantos dina ngumpulkeun data.
Sareng faktor nomer hiji dina peraturan privasi di sakumna dunya nyaéta idin. Perusahaan kedah nampi idin pangguna anu jelas sateuacan aranjeunna diidinan nyandak data pangguna, atawa maranéhna nyanghareupan resiko légal signifikan.
Kusabab ieu, pentingna téknologi ramah-privasi leuwih penting ti kantos. Perusahaan anu nerapkeun téknologi sapertos kitu ngagaduhan résiko anu langkung sah pikeun hariwang, sarta loba kirang repot nungkulan.
Kusabab pangakuan raray ngamungkinkeun kamungkinan nyandak data hiji jalma tanpa idin maranéhanana, penting pisan pikeun pausahaan pikeun nempatkeun safeguards pikeun mastikeun yén maranéhna geus diala eksplisit, idin verifiable saméméh ngumpulkeun data pamaké - atawa maranéhna risiko nyanghareupan denda serius.
Kauntungannana urat palem gaduh pangenal wajah nyaéta éta, saprak geus idin otomatis diwangun-di, eta boga resiko légal tebih kirang pakait sareng eta.
With palm vein, Teu aya patarosan naha pangguna satuju pikeun masihan data biometrik atanapi henteu, because it can’t be captured without a person’s explicit interaction with the terminal.
And because automatic, forced capturing of biometric data isn’t possible with palm vein (as it is with facial recognition), it is automatically in-line with the consent-focused guidelines in most data protection regulations.
This makes palm vein the more convenient, less risky, hassle-free choice for companies looking to implement biometrics in their business.
Conclusion
Facial recognition and palm vein are powerful biometric technologies with a large range of applications, but they are complete opposites in many ways.
For public and business use, palm vein has many advantages over facial recognition, offering various privacy, security, and accuracy benefits that facial recognition doesn’t have.
Sajaba, in terms of trustworthiness and legal risk, palm vein is generally the less risky option for companies looking to implement biometrics in their business because of its privacy-focused design.
For use on personal devices, however, facial recognition is a convenient and easy-to-use authentication method that doesn’t have the same privacy risks as the kind of facial recognition that is used in surveillance cameras.
These factors make palm vein ideal biometric for shared use (misalna., used by customers or employees), whereas facial recognition is a great choice for authenticating personal devices.
Every biometric has its unique pros and cons. To learn more about the other types of biometrics on the market and help determine which one is right for your business, check out our ebook exploring all of the different biometrics on the market.
Pasal 10：The sense behind the biometric measures
Biometric measurement is more like mapping your face than taking a photo of your face. The biometric scanner digitizes thousands of points, distances, and proportions of your facial distortions. For example, it will compare distances between your chin and your forehead or locate where exactly is your nose.
It will look for patterns in the finger whorls or, in the case of voice recognition, discover the unique shape of a person’s mouth or throat to confirm identity. Speaker or voice recognition can include an additional security benefit—text-dependent elements, such as a passphrase. This is not only discovering a speaking pattern, but also almost a second voice password.
Regardless of the method of data collection, biometric scanners make sense of a person’s identity by transforming the measures into numbers. The anumbers are then run across a database of previously enrolled measures for authenticated users. Ku kituna, yes, in a way, with biometrics, each person gets turned into a number, which, in terms of access control, is a good thing. Especially if you need to set unique identity authentication for large businesses with several physical or personal security layers.
Pasal 11 : Thermal scanning in biometrics
The newest layer of biometrics-based security is thermal scanning, which measures body temperature and will not let a person in if they are above a certain threshold. This is often used along with face recognition for identity detection, or in some cases, the user can only unlock the door with their keycard or passcode if they first pass the temperature screening. This has become increasingly important for businesses during the COVID-19 pandemic to keep their employees as safe as possible and lower the spread of the virus. Many businesses have also employed this measure to check the temperature of visitors as well, without using identity detection with it.
Thermal scanning not only helps protect your office from illness, but it also works seamlessly with cloud-based access systems like Kisi as an additional layer of protection for your space. Unfortunately, they often require the addition of face-scan terminals, meant for facial recognition, as biometrics measurement features come with these devices rather than as standalone options.
Hatur nuhun pikeun blog anjeun, nice maca. Ulah eureun.