Göz modeli tanıma "şifresiz" bir toplum açar, bulut üzerinde dijital kimlik doğrulaması çevrimdışı tanımayı ortadan kaldırır
Şaka yapıyorum, buradaki göz çizgileri, gözlerin köşelerindeki karga kuyruk kırışıklıkları değil. Bugün anlattığımız hikaye, bir sonraki IoT dönemi, insan teknolojisinin boyutsallık azaltma evrimi ve insan dijital dünyasının süblimasyon deneyimi hakkındadır. Parmak izlerinden ses izlerine ve yüz özelliklerine kadar, vücudun benzersiz özelliklere sahip bölümleri biyometrik kimlik doğrulama eşiği olarak geliştirildi. Kimlik tanımanın bir sonraki sahnesi herkesin biyolojik işaretlerinden gelecektir. On yıl sonra tüm IOT endüstrisinin patlaması ve güvenlik alanının artan önemi ile biyolojik işaretler, insan avatarlarının dijital dünyasındaki en katı kimlik doğrulaması haline gelecektir.
Aslında, son tahlilde, cep telefonları giderek daha fazla kişisel bilgi depoladığı için, akıllı telefonlarımız "bilgisayar eklentileri" gibi görünüyor ve insanların bir parçası haline geldi. Cep telefonlarının aşırı bağımlılığı ve mahremiyeti birçok gizlilik sorununu beraberinde getirdi ve insanlar bu "ölü döngüyü" çözmek için yeni teknolojileri kullanmaya çalışıyor. Bu yeni teknoloji kilit açma yöntemi biyometridir.Biyometrinin avantajı, kullanım sürecini basitleştirmesi, kullanıcı deneyimini iyileştirmesi ve güvenlik sorunlarını çözebilmesidir. Kullanıcıların kimlik doğrulamasını tamamlamak için yalnızca kendileri olmaları, yüzlerini fırçalamaları, konuşmaları ve doğal bir şekilde dokunmaları gerekir.
İnsan deneyimi ihtiyaçlarının yinelenmesi
Bazı bilim adamları, insanoğlunun tarihteki en önemli ikinci göçe girdiğini tahmin ediyordu: Birincisi, insan atalarının on binlerce yıl önce Afrika'yı terk ettiği zamandı. Şimdi, fiziksel dünyadan dijital dünyaya "büyük göç" ile karşı karşıyayız. Ve ikinci "göç" sürecinde, tıpkı insanların gerçek hayatta "ben kimim" i döngüsel olarak sorgulaması gibi, bilgi uygarlığının doğuşundan beri insanlar makinelere "ben kimim" i güvenli bir şekilde söylemenin öneminin çok farkındaydı. Ve kimlik doğrulama yöntemlerinde sürekli yenilikler yapın, çeşitli şifreler ve dijital sertifikalar icat etti.
Gün geçtikçe daha fazla insan dijital ürünlerle günlük yaşamlarını yönetirken, çeşitli cihazlar ve deneyimler arasında zahmetsizce bağlantılar kurmayı ve güvenliklerini sağlamayı umuyoruz. İnsan kimliği doğrulama, önceki yıllarda hesap + şifre çağından cep telefonu numarası + doğrulama kodu çağına değişti.Çoklu hesap evrensel oturum açma hala elektronik cihazlara çok fazla bağlı. İnsanlar ve makineler tarafından paylaşılan "sırların" sayısının artması ve artan güvenlik faktörü ile birlikte, parola tabanlı tanımlama yöntemleri giderek zayıfladı. İnsanların acilen "sistemin beni tanımasını sağlamak için inisiyatif alıyoruz" dan "sistemin beni özerk olarak tanımasına" giden yolu acilen değiştirmeleri gerekiyor. Bu, sonraki kimlik doğrulama çağında norm olacak. Biyometri ona bir işaret koyacak ve yeni bir deneyim yolu sağlayacaktır. Ve biyometri, iPhoneX'in Face ID'si gibi geçtiğimiz iki yılda yavaş yavaş hayata uygulandı, biyometri, donanım tanımadan yazılım düzeyinde tanımaya kadar yinelendi, bulut ve büyük verinin derin uygulaması, insanlar için yeni bir doğrulama çağı getirecek.
Hangi tür biyometrik teknoloji olursa olsun, aynı şeyi yapıyor: "sen kimsin" sorusuna cevap vermek. Genel olarak, biyolojik özellikler fizyolojik özellikleri ve davranışsal özellikleri içerir: ilki parmak izlerini, iris, yüz ve göz modellerini içerir; ikincisi yürüyüş ve dudak dili de dahil olmak üzere halka biraz yabancıdır. Bu biyolojik özellikler güçlü bir kararlılığa ve benzersizliğe sahiptir ve farklı uygulama senaryolarıyla eşleştirilebilir.
Face ID
Diğer biyometriyi anlamadan önce, önce yaygın olarak kullanılan yüz tanımayı anlayalım. Örneğin, Appleın yüz tanıma özelliği, iPhone Xin üstü kapatılmayan üst alanıyla sağlanır. Bu küçük alanda kızılötesi lens, sel aydınlatıcı ve nokta vuruşlu projektör yüze görünmez ışık yansıtarak bir ek oluşturabilir. Kullanıcının 3D yüz haritası, telefon sahibinin telefonda depolanan yüz haritasıyla karşılaştırılır. Eşleşirse telefonun kilidi açılabilir. Face ID'nin yanlış eşleşme oranı, Touch ID'nin 1 / 20'si olan 1 milyonda birdir.
Yapay zeka, insanların evrimleştiği "sezgi sistemini" veri analizine dönüştürebilir ve gözlerin, kaşların, ağız, burun ve diğer organ özelliklerinin özelliklerine ve geometrik konum ilişkilerine göre yüzleri algılayabilir ve tanınacak yüz özelliklerini elde edilen yüzlerle karşılaştırabilir. Özellik şablonları, kimlik doğrulama için karşılaştırılır. İPhoneX gibi "gerçek zamanlı tanıma", tüm yüz tanımadan uzaktır. Makine bir insan yüzünü hatırladığında, aslında "çapraz yaş tanıma" gibi daha fazlasını yapabilir.
Çoklu tanıma modlarının envanteri
Hayatta en çok maruz kalınan parmak izi tanımadır. 2013 yılında, birçok kişi tarafından "işe yaramaz tasarım" olarak adlandırılan iPhone 5'lerde parmak izi tanıma ortaya çıktı, ancak şimdi çoğu cep telefonu için bir güvenlik savunma hattı haline geldi. Fingerprints tarafından sağlanan verilere göre 2016 yılında dünya genelinde 1,6 milyar cep telefonu satıldı ve bunların% 60'ı parmak izi tanıma teknolojisine sahip.
Yüz tanıma şu anda en temel olanıdır ve yüz tanıma ile temsil edilen biyometrik tanıma, giderek daha fazla senaryoda kullanılmaktadır.
İris tanıma, gözün iris kısmını tanır. İris, göz küresinin orta tabakasına aittir ve vasküler zarın en ön kısmında, siliyer gövdenin önünde yer alır. Göz bebeğinin boyutunu ayarlayabilir ve göze giren ışık miktarını ayarlayabilir. Samsung Galaxy S8, kullanıcının kamera önünde belirli bir duruşta görünmesini gerektiren ve sistem tarafından tanınması için yeterince uygun olmayan yerleşik iris tanıma teknolojisine sahiptir ve bu da düşük pratikliğe neden olur.
Göz kalıbı tanıma, gözün sklera kısmını tanımlamaktır. Yani, daha sonra detaylı olarak anlatılacak olan "göz beyazı" bölgesindeki kan damarlarının dizilişi.
Retina, göz küresinin arkasındaki çok ince bir hücre tabakasıdır.Retina, kan damarlarının retinadaki dağılımını tanır.
İris, göz modeli ve retina farklı nesneleri tanıdığından, üç tanıma ilkesi aynı değildir. İris, irisin dokusuyla tanımlanır ve bu ilke, refraktif cerrahide irisin konumlandırılması için kullanılır çünkü herkesin iris dokusu farklıdır. Retina tanıma, fundusun esas olarak kan damarı bölünmesi ve davranışı tarafından belirlenen kısmıdır, ancak fundus kişinin fiziksel durumunun değişmesiyle değişecektir, bu nedenle teorik olarak iris tanıma daha kararlı, tekrarlanabilir ve daha doğru olmalıdır. . Ses tanıma: Uzun zaman alır ve gizlilik koruması için iyi değildir. İlk kilit açma kimlik doğrulaması için uygun değildir. Burada tekrar etmeyeceğim.
Yürüyüş tanıma ve dudak dili tanıma
Yürüyüş tanıma denen şey, kameranın belirli bir nesneyi çok kısa bir sürede sadece yürüme pozisyonuyla tanıyabileceği anlamına gelir. "Aktif işbirliği" gerektiren yüz tanımanın aksine, bir kişi kameradan onlarca metre ötede görünse bile, makine sizi algoritmalar aracılığıyla tanıyabilir. "Mission Impossible 5" i izlediyseniz, film yürüyüşü tanımadaki "son güvenlik sisteminden" kesinlikle etkileneceksiniz: giriş yapanları belirlemek için 360 derece kör nokta olmadan organizmaların vücudunu ve yürüyüşünü tarayabilir Kimlik.
Ve "uzun mesafeli biyometrik tanıma" birden fazla tiptir.Ayak altında yürüyüşe ek olarak, insan dudaklarından "dudak dilini tanıma" da gücünü gösterebilir. Dudak dili tanıma, makine görüsünü ve doğal dil işlemeyi entegre eden bir teknolojidir: görüntülerden yüzleri sürekli olarak tanımak, ağız şeklindeki sürekli değişiklikleri çıkarmak ve ardından tanımak için sürekli değişen özellikleri tanıma modeline girmek için makine görmesini kullanmak Konuşma popülasyon türüne karşılık gelen telaffuz hesaplanır ve en olası ifade cümlesi hesaplanır. Yürüyüş tanıma gibi, dudak dili tanıma da güvenlik alanında büyük önem taşır. Kamu güvenlik sistemindeki video bilgisi miktarının çok büyük olduğunu bilmelisiniz, ancak çoğu "sessiz filmler" şeklinde var ve sadece ağız şeklini görebiliyorlar ama ne söyleyeceklerini bilmiyorlar. Makine "dudak okumayı" öğrendiğinde, videodaki kişinin temel içeriğini yargılayabilir.
"Uzaktan biyometri", gerçek dünyaya bakan bir "dijital iskelet" inşa ediyor. Bugün insan suç oranlarındaki genel düşüşün en temel sebebinin teknolojik ilerlemenin suç maliyetini artırması olduğunu söylemesi şaşırtıcı değil.
Yüz tanıma ve göz modeli tanıma arasındaki ince ilişki
Göz deseni tanıma, yüz tanıma ve iris tanıma için bir tamamlayıcıdır, ikame bir teknoloji değildir.Teknik yol, her iki yönün avantajlarını birleştiren bir ürün olarak kabul edilebilir. Mevcut yüz tanıma teknolojisi büyük ölçekte uygulanmaya başlandı ve yüz tanımanın bir sonraki aşaması, yeni teknolojileri yüz tanıma ile birleştiren daha iyi bir füzyon noktasıdır, gelecekteki öngörülebilir yüz tanıma güvenilirliği ve doğruluğu olarak ek.
Göz modeli tanıma, tanımlama için gözlerin beyazlarındaki görünür damar desenlerini kullanır, çünkü iki kişi tam olarak aynı damar sistemine sahip değildir, ikiz kardeşler veya dördüzler bile. Tek yumurta ikizlerinin yüz tanıması, biyometri alanında her zaman birinci sınıf bir sorun olmuştur. İPhone X ikizleri ayırt etmekten hala rahatsızlık duyduğunda, göz modeli tanıma teknolojisi, özdeş çiftlerin doğru bir şekilde tanınmasını sağlamak için kullanıldı. Tek yumurta ikizleri birbirine son derece benzese de, herkesin kendine özgü göz modelleri vardır.
Çok faktörlü tanıma geleceğin trendi olacak.Bağımsız yüz tanıma, sahteciliği önleme teknolojisinden yoksun olduğundan, fotoğraflar veya videolar tarafından saldırıya uğrayabilir.Yüz ve göz deseni tanıma teknolojisini birleştirmenin fizibilitesi çok büyük.
Göz modeli tanımanın temel koşulları ve fizibilitesi
Dijital dünyada her yerde kamera ve mikrofon buluyoruz. Hem yüz tanıma hem de göz deseni tanıma temassız tanımadır ve yüz ve göz özelliklerine sahip resimler elde etmek için yalnızca basit bir kamera gerekir. Ancak, yüz tanıma ile karşılaştırıldığında, göz deseni tanıma daha yüksek kaliteli ve çözünürlüklü resimler gerektirir ve ayrıca kameralar için belirli gereksinimleri vardır. Çünkü ancak bu şekilde oküler damarların ince özelliklerini yakalayabilir ve sonraki algoritma eğitimini tamamlayabiliriz. Yüz resimlerinin bu kadar yüksek gereksinimleri olmadığı için yüz tanıma teknolojisi günümüzde daha yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak artık kamera çok hızlı bir şekilde güncelleniyor. Yeni bir cep telefonu her piyasaya sürüldüğünde, ona daha yüksek kaliteli bir kamera eşlik edecek ve bu nedenle gelecekte bilgisayar görüşüne dayalı biyometri daha büyük potansiyele sahip olacak.
Göz modeli tanımanın tarihsel önemi
İris tanımanın hata toleransı, bilgi hacmi ve istikrar açısından daha fazla avantaja sahip olduğu doğrudur, ancak endüstride "teknolojiden maliyetsiz bahsetmek" akıllıca bir hareket değildir. Cep telefonları için iris tanıma, akıllı telefonların dönüşümü ve büyük ölçekli ticari kullanım için bir zorluk olan profesyonel donanım desteği (uzak kızılötesi kamera) gerektirir - bu nedenle iris tanıma ticari olarak 90'lı yılların başlarında mevcuttur, ancak ana uygulama senaryoları uzun yıllardır. Sadece askeri ve bazı özel alanlar.
Ek olarak, insan irisini toplama süreci, sıradan acemi kullanıcılar için daha maliyetli olan, kullanıcılardan yüksek derecede işbirliği gerektirir. Buna karşın, göz deseni tanımanın kamera için özel gereksinimleri yoktur ve cep telefonunun ön kamerası gereksinimleri karşılayabilir ve kullanıcının yalnızca toplama işlemi sırasında cep telefonuna doğal bir şekilde bakması gerekir. Bu nedenle, kullanıcı deneyimi ve maliyet açısından, geniş ölçekli ticari kullanıma ve popülerleşmeye daha elverişlidir.
Göz izi tanıma teknolojisi hemen hemen tüm platformlarda ve akıllı cihazlarda konuşlandırılabilir, genişletilebilir ve kullanılabilir. Daha düşük bir maliyetle, PIN, parola ve çevrimdışı kimlik doğrulama yerine çevrimdışı kimlik doğrulamadan çevrimiçi kimlik doğrulamaya geçildiğinde, kullanıcılar bulut üzerinde çeşitli uygulama ve hizmetlerde kullanılacak ve eski olan kapsamlı dijital kimlikler oluşturacaktır. Parola teknolojisi, kimlik doğrulamayı zahmetsiz hale getirir. Basitçe ifade etmek gerekirse, bağımsız çevrimdışı donanıma gerek yoktur, yalnızca kamera gereklidir.Göz deseni tanıma, Apple'ın donanımının doğruluğunu yazılım algoritmaları aracılığıyla elde edebilir ve bu da onu daha evrensel hale getirir.
Piyasadaki yaygın biyometrik kusurlar
İPhoneX'in Face ID'sinde hala yüz tanımada "yüz körlüğü" karmaşası var Doğru yüz tanıma konusunda çok fazla kısıtlama var ve temel kimlik doğrulama yöntemi olarak güvenilir olmak geçici olarak zordur. Yüz tanımanın istenmeyen ortamlarda, açılarda ve ışıkta doğru bir şekilde tanınması gerekir ki bu çok zordur ve çok yüksek teknik gereksinimler gerektirir.
Gözün ön kısmının renkli kısmını elde etmek için iris tanıma, günümüzün akıllı telefonlarında veya tabletlerinde standart olmayan bir kızılötesi ışığa yakın kamera gerektirir. Ancak iris, yüz tanımadan daha güvenlidir, sonuçta estetik cerrahi olabilir.
Gözün arkasındaki damar desenini yakalayan retina çözümü, aynı zamanda pahalı donanımlar da gerektirir. Retina tanıma yavaş ve kullanıcıların hareketsiz kalmasını gerektiriyor. Şu anda hiçbir cep telefonu retina teknolojisi sağlamıyor.
Parmak izi çözümleri yaygındır, ancak bağımsız destek donanımı gerektirir.
Göz deseni tanıma yalnızca sıradan ön çekimleri kullanmalıdır ve net bir göz irise yakın bir tanıma seviyesine ulaşabilir. Şu anda yükselen "yüz ödemesi" ve "yüzle oturum açma" gibi çeşitli uygulamalar için çok çekicidir. Kameranın çözünürlüğü ne kadar yüksekse, resim kalitesi o kadar iyi olur. Yeterli görünür ışık altında, kullanıcılar iris tanıma gibi özel bir kamera gerektirmek yerine, göz modellerini tanımak için cep telefonunun ön kamerasına doğal olarak bakabilirler. Şu anda, göz küresi yansıması, göz kırpma ve kirpikler gibi parazit faktörleri çözülmemiş ve hala laboratuar ürün aşamasındadır.
Yorumu düzenleyin
Dünyada yüz tanıma teknolojisini ilk başlatan ülkelerden biri olarak, yerli yüz tanıma teknolojisinin doğruluğu finansal işlemler seviyesine ulaştı ve yüz ödemesi olgun bir döneme girdi. Bugün, yerli biyometrik teknolojinin bir bütün olarak dünyada başı çektiğinden ve dünyanın en bol tanımlama yöntemlerine ve uygulama senaryolarına sahip olduğundan hiç kimse şüphe duymayacak. Aslında, insan-bilgisayar etkileşiminin tüm tarihine bakmak, insan-bilgisayar etkileşiminin zorluğunun azaldığı bir süreçtir.Gelecekte, biyometrinin giderek yaygınlaşmasıyla, insanlar ve makineler arasındaki "güven ilişkisi" yeni bir bölüme girmeye mahkumdur. "Şifre" geçmiş zaman haline gelecek ve insanlık tarihindeki şifrelerle ilgili bu heyecan verici hikayeler, geleceğin müze yorumcularının da konuşmaları olacak. Ayrıca, Çin'de "nakitsiz" in hızlı popülaritesi gibi, beklenen "şifresiz" toplumun da Çin'de ilk sırada yer alacağına ve banka kartlarından, akıllı telefonlardan, doğrulama kodlarından, şifrelerden, nakit paralardan, anahtarlardan ve hatta tamamen kurtulacağına inanıyorum. Zamanın kısıtlamaları.
