生理学的モダリティ

前に示したように、生理学的モダリティは、虹彩、指紋、形状、指の位置など、人体の一部を直接測定することに基づいています。

人の生涯を通じて変わらないままであるいくつかの身体的特徴があります。それらは、個人を識別するための優れたリソースになり得ます。

指紋認識システム

これは、生体認証システム上の人々を認証するために最もよく知られており、使用されている生体認証ソリューションです。それが非常に人気がある理由は、生体認証と取得の容易さの利用可能な10のソースがあることです。

すべての人は、隆起、溝、および線の方向で構成される固有の指紋を持っています。尾根には3つの基本的なパターンがあります。arch, loop、および whorl。指紋の一意性は、これらの機能と同様に決定されますminutiae features 分岐点やスポット（尾根の終点）など。

指紋は、最も古く、最も人気のある認識手法の1つです。指紋照合技術には3つのタイプがあります-

Minutiae Based Techniques−これらの特徴点でポイントが検出され、指の相対位置にマッピングされます。画像の品質が低いと、特徴点を正しく見つけることが難しいなど、いくつかの問題があります。もう1つの問題は、尾根と溝の局所的な位置を考慮することです。グローバルではありません。
Correlation Based Method−より豊富なグレースケール情報を使用します。質の悪いデータを処理できるため、細目ベースの方法の問題を克服します。ただし、ポイントのローカリゼーションなど、独自の問題がいくつかあります。
Pattern Based (Image Based) Matching −パターンベースのアルゴリズムは、保存されたテンプレートと候補フィンガープリントの間で基本的なフィンガープリントパターン（アーチ、渦巻き、ループ）を比較します。

指認識システムのメリット

これは最も現代的な方法です。
最も経済的な方法です。
信頼性と安全性が高いです。
小さなテンプレートサイズで動作するため、検証プロセスが高速化されます。
消費するメモリスペースが少なくなります。

指認識システムのデメリット

傷、切り傷、または指の欠如は、認識プロセスを妨げる可能性があります。
ワックスで作られた人工指を使用して、システムをだますことができます。
これには、システムとの物理的な接触が含まれます。
サンプルに入るときに指のパターンを残します。

指認識システムの応用

運転免許証の信憑性の検証。
運転免許証の有効性を確認しています。
国境管理/ビザ発行。
組織のアクセス制御。

顔認識システム

顔認識は、顎、あご、目、眉毛、鼻、唇、頬骨の形状と位置を決定することに基づいています。2D顔面スキャナーは、顔の形状の読み取りとグリッドへの記録を開始します。顔のジオメトリは、ポイントに関してデータベースに転送されます。比較アルゴリズムは顔のマッチングを実行し、結果を出します。顔認識は次の方法で実行されます-

Facial Metrics −このタイプでは、瞳孔間または鼻から唇または顎までの距離が測定されます。
Eigen faces −これは、顔画像全体を複数の顔の重み付けされた組み合わせとして分析するプロセスです。
Skin Texture Analysis −人の肌に見られる独特の線、模様、斑点があります。

顔認識システムのメリット

テンプレートをデータベースに簡単に保存できます。
顔画像を認識するための統計の複雑さを軽減します。
システムとの物理的な接触はありません。

顔認識システムのデメリット

顔の特徴は時間とともに変化します。
一卵性双生児の場合など、一意性は保証されません。
候補の顔が明るい笑顔などの異なる表情を示す場合、それは結果に影響を与える可能性があります。
正しい入力を得るには、適切な照明が必要です。

顔認識システムの応用

一般的なID検証。
アクセス制御の検証。
人間とコンピュータの相互作用。
犯罪者の識別。
Surveillance.

虹彩認識システム

虹彩認識は、人間の目の虹彩パターンに基づいて機能します。虹彩は、中央に調整可能な円形の開口部がある色素性の弾性組織です。瞳孔の直径を制御します。成人の場合、虹彩の質感は生涯安定しています。左目と右目の虹彩のパターンが異なります。虹彩の模様や色は人によって異なります。

それは、有能なカメラで虹彩の写真を撮り、それを保存し、数学的なアルゴリズムを使用してそれを候補の目と比較することを含みます。

虹彩認識システムのメリット

2つの虹彩が一致する可能性は100億人に1人であるため、これは非常に正確です。
虹彩のパターンは人の生涯を通じて同じままであるため、非常にスケーラブルです。
受験者は眼鏡やコンタクトレンズを外す必要はありません。システムの精度を妨げることはありません。
システムとの物理的な接触はありません。
テンプレートサイズが小さいため、即時検証（2〜5秒）が可能です。

虹彩認識システムのデメリット

アイリススキャナーは高価です。
高品質の画像はスキャナーをだますことができます。
正確なスキャンを行うには、頭を動かさないようにする必要があります。

虹彩認識システムの応用

インドのAdhaarカードなどの国家安全保障およびIDカード。
Googleは、データセンターへのアクセスに虹彩認識を使用しています。

手の形状認識システム

これには、手のひらの長さと幅、表面積、指の長さと位置、および手の全体的な骨構造の測定が含まれます。人の手は独特であり、他の人から人を識別するために使用することができます。2つのハンドジオメトリシステムがあります-

Contact Based−スキャナーの表面に手を置きます。この配置は5つのピンによって配置され、候補の手をカメラに対して正しく配置するようにガイドします。
Contact Less −このアプローチでは、手の画像取得にピンもプラットフォームも必要ありません。

手の形状認識システムのメリット

頑丈でユーザーフレンドリーです。
肌の水分や質感の変化は結果に影響しません。

手の形状認識システムのデメリット

手の形状は一意ではないため、信頼性は低くなります。
それは大人の場合に効果的であり、成長する子供には効果的ではありません。
候補者の手が宝石、石膏、または関節炎を持っている場合、問題が発生する可能性があります。

手の形状認識システムの応用

原子力発電所と軍隊は、アクセス制御にハンドジオメトリ認識を使用しています。

網膜スキャンシステム

網膜は、眼球の内面の65％を覆う、眼球の裏側の裏打ち層です。を含むphotosensitive細胞。血液を供給する血管の複雑なネットワークにより、各人の網膜は独特です。

糖尿病、緑内障、またはいくつかの変性疾患を患っている人のパターンを除いて、網膜のパターンは人の生涯を通じて変化しないため、これは信頼できる生体認証です。

網膜スキャンプロセスでは、人はレンズまたは眼鏡を取り外すように求められます。低強度の赤外線ビームが10〜15秒間人の目に照射されます。この赤外光は血管に吸収され、スキャン中に血管のパターンを形成します。次に、このパターンはデジタル化され、データベースに保存されます。

網膜スキャンシステムのメリット

偽造することはできません。
エラー率はサンプルの1つ（ほぼ0％）であるため、信頼性が高くなります。

網膜スキャンシステムのデメリット

ユーザーは不快感を引き起こす可能性のある安定性を維持する必要があるため、あまりユーザーフレンドリーではありません。
高血圧や糖尿病などの健康状態の悪化を明らかにする傾向があり、プライバシーの問題を引き起こします。
結果の正確さは、白内障、緑内障、糖尿病などの病気になりやすいです。

網膜スキャンシステムの応用

これは、CID、FBIなどの一部の政府機関によって実施されています。
セキュリティアプリケーションとは別に、眼科診断にも使用されます。

DNA認識システム

Dエオキシリボ Neuclic Acid（DNA）は、人間に見られる遺伝物質です。一卵性双生児を除くすべての人間は、細胞の核にあるDNAに見られる特徴によって一意に識別できます。血液、唾液、爪、髪の毛など、DNAパターンを収集できるソースは多数あります。

細胞内では、DNAはと呼ばれる長い二重らせん構造で構成されています chromosomes。人間には23対の染色体があります。合計46の染色体のうち、子孫は各生物学的親から23の染色体を継承します。子孫のDNAの99.7％は両親と共有されています。残りの0.3％のDNAには、個人に固有の反復コーディングが含まれています。

DNAプロファイリングの基本的なステップは次のとおりです。