Fizyolojik Yöntemler

Daha önce tasvir edildiği gibi, fizyolojik modaliteler, insan vücudunun iris, parmak izi, şekil ve parmakların pozisyonu gibi bölümlerinin doğrudan ölçülmesine dayanmaktadır.

Bir insanın hayatı boyunca değişmeden kalan bazı fiziksel özellikler vardır. Bir bireyin tanımlanması için mükemmel bir kaynak olabilirler.

Parmak İzi Tanıma Sistemi

İnsanların kimliğini biyometrik sistemlerde doğrulamak için en bilinen ve kullanılan biyometri çözümüdür. Bu kadar popüler olmasının nedenleri, mevcut on biyometrik kaynak ve edinme kolaylığıdır.

Her insanın, çizgilerin sırtlarından, oluklarından ve yönlerinden oluşan benzersiz bir parmak izi vardır. Üç temel sırt deseni vardır:arch, loop, ve whorl. Parmak izinin benzersizliği, bu özelliklerin yanı sıraminutiae features çatallanma ve lekeler (sırt uçları) gibi.

Parmak izi, en eski ve en popüler tanıma tekniklerinden biridir. Parmak izi eşleştirme teknikleri üç türdendir -

Minutiae Based Techniques- Bu küçük noktalarda noktalar bulunur ve daha sonra parmak üzerindeki göreceli konumlarına eşlenir. Görüntünün düşük kaliteli olması gibi bazı zorluklar vardır, o zaman küçük noktaları doğru bulmak zordur. Diğer bir zorluk ise, mahallerin ve olukların yerel konumunu dikkate almasıdır; küresel değil.
Correlation Based Method- Daha zengin gri ton bilgisi kullanır. Kötü kalitede verilerle çalışarak, ayrıntı tabanlı yöntemin sorunlarının üstesinden gelir. Ancak, noktaların yerelleştirilmesi gibi bazı sorunları vardır.
Pattern Based (Image Based) Matching - Desen tabanlı algoritmalar, depolanmış bir şablon ile aday parmak izi arasındaki temel parmak izi modellerini (kemer, sarmal ve döngü) karşılaştırır.

Parmak Tanıma Sisteminin Özellikleri

En çağdaş yöntemdir.
En ekonomik yöntemdir.
Oldukça güvenilir ve güvenlidir.
Doğrulama sürecini hızlandıran küçük bir şablon boyutunda çalışır.
Daha az bellek alanı tüketir.

Parmak Tanıma Sisteminin Zorlukları

Yaralar, kesikler veya parmak yokluğu tanıma sürecini engelleyebilir.
Balmumundan yapay parmak kullanılarak sistemler kandırılabilir.
Sistemle fiziksel teması içerir.
Numune girerken parmak şeklini geride bırakırlar.

Parmak Tanıma Sistemi Uygulamaları

Sürücü belgesinin gerçekliğinin doğrulanması.
Sürücü belgesinin geçerliliğini kontrol etmek.
Sınır Kontrolü / Vize Verme.
Kuruluşlarda erişim kontrolü.

Yüz Tanıma Sistemi

Yüz tanıma; çene, çene, göz, kaş, burun, dudak ve elmacık kemiklerinin şeklini ve yerini belirlemeye dayanır. 2D yüz tarayıcıları yüz geometrisini okumaya ve onu ızgaraya kaydetmeye başlar. Yüz geometrisi veri tabanına noktasal olarak aktarılır. Karşılaştırma algoritmaları yüz eşleştirme yapar ve sonuçları ortaya çıkarır. Yüz tanıma aşağıdaki şekillerde gerçekleştirilir -

Facial Metrics - Bu tipte göz bebekleri arası veya burundan dudağa veya çene arasındaki mesafeler ölçülür.
Eigen faces - Bir dizi yüzün ağırlıklı bir kombinasyonu olarak genel yüz görüntüsünü analiz etme işlemidir.
Skin Texture Analysis - Bir kişinin cildinde görünen benzersiz çizgiler, desenler ve lekeler bulunur.

Yüz Tanıma Sisteminin Özellikleri

Veritabanında şablonların kolay saklanmasını sağlar.
Yüz görüntüsünü tanımak için istatistiksel karmaşıklıkları azaltır.
Sistemle fiziksel temas içermez.

Yüz Tanıma Sisteminin Zorlukları

Yüz özellikleri zamanla değişir.
Örneğin tek yumurta ikizleri olması durumunda benzersizlik garanti edilmez.
Bir aday yüz hafif gülümseme gibi farklı ifadeler gösteriyorsa, o zaman sonucu etkileyebilir.
Doğru girdiyi elde etmek için yeterli aydınlatma gerektirir.

Yüz Tanıma Sistemi Uygulamaları

Genel Kimlik Doğrulaması.
Erişim kontrolü için doğrulama.
İnsan bilgisayar etkileşimi.
Suçlu Kimliği.
Surveillance.

İris Tanıma Sistemi

İris tanıma, insan gözündeki iris desenine göre çalışır. İris, ortasında ayarlanabilir dairesel açıklığa sahip pigmentli elastik dokudur. Göz bebeğinin çapını kontrol eder. Yetişkin insanlarda, irisin dokusu yaşamları boyunca sabittir. Sol ve sağ gözlerin iris desenleri farklıdır. İris desenleri ve renkleri kişiden kişiye değişir.

Yetenekli bir kamera ile irisin resmini çekmeyi, depolamayı ve aynı şeyi matematiksel algoritmalar kullanarak aday gözlerle karşılaştırmayı içerir.

İris Tanıma Sisteminin Özellikleri

İki irisin eşleştirme şansı 10 milyar kişide 1 olduğu için oldukça doğrudur.
İris deseni bir kişinin yaşamı boyunca aynı kaldığı için oldukça ölçeklenebilir.
Adayın gözlük veya kontakt lens çıkarması gerekmez; sistemin doğruluğunu engellemezler.
Sistemle fiziksel temas içermez.
Küçük şablon boyutu nedeniyle anında doğrulama (2 ila 5 saniye) sağlar.

İris Tanıma Sisteminin Özellikleri

İris tarayıcıları pahalıdır.
Yüksek kaliteli görüntüler tarayıcıyı kandırabilir.
Doğru tarama için kişinin başını çok hareketsiz tutması gerekir.

İris Tanıma Sisteminin Uygulamaları

Hindistan'daki Adhaar kartı gibi ulusal güvenlik ve Kimlik kartları .
Google, veri merkezlerine erişmek için iris tanımayı kullanır.

El Geometri Tanıma Sistemi

Avuç içi uzunluğu ve genişliği, yüzey alanı, parmakların uzunluğu ve konumu ve elin genel kemik yapısının ölçülmesini içerir. Bir kişinin eli benzersizdir ve bir kişiyi diğerlerinden ayırt etmek için kullanılabilir. İki El Geometrisi sistemi vardır -

Contact Based- tarayıcının yüzeyine bir el yerleştirildiğinde. Bu yerleşim, aday eli kamera için doğru şekilde konumlandırmaya yönlendiren beş pim ile konumlandırılmıştır.
Contact Less - Bu yaklaşımda, el görüntüsü elde etmek için ne pimlere ne de platforma gerek yoktur.

El Geometrisi Tanıma Sisteminin Özellikleri

Sağlam ve kullanıcı dostudur.
Cilt nemi veya dokusundaki değişiklikler sonucu etkilemez.

El Geometri Tanıma Sisteminin Zorlukları

El geometrisi benzersiz olmadığı için çok güvenilir değildir.
Büyüyen çocuklar için değil yetişkinler için etkilidir.
Adayın eli mücevher, alçı veya artrit ile birlikteyse, muhtemelen bir problem çıkaracaktır.

El Geometri Tanıma Sisteminin Uygulamaları

Nükleer enerji santralleri ve askeri erişim kontrolü için El Geometrisi Tanıma kullanır.

Retina Tarama Sistemi

Retina, göz küresinin arkasındaki astar tabakasıdır ve göz küresinin iç yüzeyinin% 65'ini kaplar. Bu içerirphotosensitivehücreler. Her kişinin retinası, kan sağlayan karmaşık kan damarları ağı nedeniyle benzersizdir.

Diyabet, glokom veya bazı dejeneratif bozukluklara sahip kişilerin modellerini engelleyerek, kişinin yaşamı boyunca retina paterni değişmeden kaldığı için güvenilir bir biyometriktir.

Retina tarama işleminde kişinin lens veya gözlüğü çıkarması istenir. Düşük yoğunluklu bir kızılötesi ışık ışını, bir kişinin gözüne 10 ila 15 saniye boyunca atılır. Bu kızılötesi ışık, tarama sırasında bir kan damarı modeli oluşturan kan damarları tarafından emilir. Bu model daha sonra sayısallaştırılır ve veri tabanında saklanır.

Retina Tarama Sisteminin Özellikleri

Sahte olamaz.
Hata oranı bir crore örneğinden 1 (neredeyse% 0) olduğu için oldukça güvenilirdir.

Retina Tarama Sisteminin Zorlukları

Kullanıcının rahatsızlığa neden olabilecek kararlılığı sürdürmesi gerektiğinden çok kullanıcı dostu değildir.
Gizlilik sorunlarına neden olan hipertansiyon veya diyabet gibi bazı kötü sağlık koşullarını ortaya çıkarma eğilimindedir.
Sonuçların doğruluğu katarakt, glokom, şeker hastalığı vb. Hastalıklara eğilimlidir.

Retina Tarama Sistemi Uygulamaları

CID, FBI, vb. Gibi bazı devlet kurumları tarafından uygulanmaktadır.
Güvenlik uygulamaları dışında oftalmolojik teşhis için de kullanılmaktadır.

DNA Tanıma Sistemi

Deoxyribo Neuclic Acid (DNA), insanlarda bulunan genetik materyaldir. Tek yumurta ikizleri hariç her insan, hücrenin çekirdeğinde bulunan DNA'larında bulunan özelliklerle benzersiz bir şekilde tanımlanabilir. Kan, tükürük, tırnak, saç vb. DNA modellerinin toplanabileceği çok sayıda kaynak vardır.

Hücreler içinde DNA, adı verilen uzun çift sarmal yapıda düzenlenmiştir. chromosomes. İnsanlarda 23 çift kromozom vardır. Toplam 46 kromozomdan yavru, her biyolojik ebeveynden 23 kromozom devralır. Yavrunun DNA'sının% 99,7'si ebeveynleriyle paylaşılır. Kalan% 0,3 DNA, bir bireye özgü tekrarlayan kodlama içerir.

DNA profillemenin temel adımları şunlardır: