Источник: Hi-Tech Security Solutions
Распознавание голоса
Распознавание голоса является технологий, которая позволяет пользователю применять свой голос как устройство ввода данных. Распознавание голоса может использоваться для диктования текста компьютера или для подачи команд компьютеру (например, для открытия приложений, развертывание меню или сохранения работы).
Более ранние системы распознавания голоса требуют внятного произношения каждого слова с заметными промежутками. Это позволяет машине определять, где заканчивается одно слово и начинается следующее. Такие виды программ распознавания речи все еще применяются для управления компьютерными системами и работы с такими приложениями, как веб-браузеры или электронные таблицы.
Более современные приложения распознавания голоса позволяют пользователю вскользь диктовать текст компьютеру. Такие новые приложения способны распознавать речь со скоростью до 160 слов в минуту. Приложения, которые позволяют распознавать непрерывный поток речи в основном предназначены для распознавания и форматирования текста, а не для управления самой компьютерной системой.
В технике распознавания речи используется нейронная сеть для "обучения" распознаванию человеческого голоса. В то время как вы говорите, программное обеспечение распознавания речи запоминает, каким образом вы произносите каждое слово. Такая индивидуализированная настройка позволяет производить распознавание голоса, несмотря на то, что у всех людей разное произношение и интонация.
Кроме "изучения" того, как вы произносите слова, системы распознавания голоса также используют грамматический контекст и частоту употребления отдельных слов для того, чтобы предсказать, какое слово вы хотите ввести. Такие мощные статистические средства позволяют программе найти в обширной языковой базе данных нужное слово до того, как вы его произнесете.
Но хотя за последние несколько лет точность распознавания речи улучшилась, некоторые пользователи все еще испытывают проблемы неточной передачи речи, связаны либо с какими-то особенностями языка, или с характером их голоса.
Распознавание по радужной оболочке глаза
Данный метод биометрической идентификации личности основывается на уникальных отличительных признаках и особенностях радужки человеческого глаза. Радужная оболочка — это часть глаза, которая представляет собой цветной круг, чаще коричневого или голубого цвета, окаймляющей черный зрачок. Процесс сканирования радужной оболочки начинается с фотографии. В специальном фотоаппарате, который обычно поднимается очень близко к человеку, но не ближе 90 см, применяется инфракрасная подсветка для получения фото с очень высоким разрешением. На процесс фотографирования идет всего от одной до двух секунд, затем полученное детальное изображение радужки превратится в схематическую форму, записывается и сохраняется для дальнейшего сравнения / верификации. Очки и контактные линзы никак не влияют на качество изображения, системы сканирования радужной оболочки проверяют живой глаз с помощью измерения наблюдаются в норме постоянных колебаний размера зрачка.
Внутренний край радужки определяется алгоритмом системы сканирования, отображает в виде схемы индивидуальный рисунок и характерные особенности радужки. Алгоритм представляет собой серию указаний, которые направляют процесс интерпретации системой конкретной проблемы. Алгоритмы состоят из нескольких последовательных шагов и используются биометрической системой для определения соответствия между биометрическим образцом и зарегистрированными данными.
Радужная оболочка формируется еще до рождения человека, и, за исключением случаев повреждения глазного яблока, остается неизменной в течение всей жизни человека. Рисунок радужной оболочки является чрезвычайно сложным и несет в себе впечатляющее большой объем информации, а также более 200 уникальных точек. Тот факт, что правый и левый глаз человека отличаются друг от друга, и их рисунки очень легко зафиксировать в схематической форме, делает технологию сканирования радужной оболочки одним из самых надежных средств идентификации, не склонным ошибочном сравнении и фальсификации.
Частота ложного распознавания в системах идентификации по радужке равен 1 до 1,2 миллионам, статистически это намного выше, чем результаты, демонстрируемые в среднем системами распознавания по отпечаткам пальцев. Реальным преимуществом является частота непризнание — число действительных зарегистрированных пользователей, личность которых не распознается. Сканеры отпечатков пальцев допускают ошибки непризнания в 3% случаев, в то время как системы сканирования радужной оболочки отличаются частотой непризнание 0%.
Экспериментально, технология идентификации по радужной оболочке глаза стала применяться при работе с банкоматами в Англии, США, Японии и Германии, начиная с 1997 года. В этих экспериментальных проектах данные о радужке клиента становились средством верификации для доступа к банковскому счету, устраняя таким образом необходимость введения клиентом PIN-кода или пароля. Когда клиент представлял свое глазное яблоко банкомата, и верификация была положительной, то допускался доступ к банковскому счету. Такие системы пользовались большим успехом, так как не нужно было беспокоиться по поводу забытых или украденных паролей, соответственно рейтинги популярности среди клиентов были очень высокими.
Метод сканирования радужной оболочки стали применять в аэропортах для таких разнообразных функций, как идентификация / верификация работников для прохождения через зоны ограниченного доступа, а также для идентификации пассажиров, наиболее часто пользуются услугами авиакомпании для быстрого прохождения ими паспортного контроля. Среди других областей применения можно назвать переводы заключенных внутри тюрем, а также выпуск на свободу, кроме этого, следует перечислить такие проекты, как верификация при онлайновых покупках, онлайновом пользовании банковскими услугами, онлайновом голосовании и онлайновой торговли акциями. Метод идентификации по радужной оболочке обеспечивает высокий уровень безопасности пользователя, защиту частной информации, а также просто помогает поддерживать спокойствие и хорошее настроение клиента.
Сканирование формы руки
В данном биометрическому методе для идентификации личности используется геометрическая форма руки. Так как человеческие руки не являются уникальными, то необходимо сочетать несколько специфических характеристик для обеспечения динамической верификации. Некоторые сканирующие устройства измеряют только два пальца, другие измеряют полностью всю руку. Измеряемые характеристики включают изгибы пальцев, толщину и длину-толщину и ширину тыльной стороны руки-расстояние между суставами и общую структуру кости.
Следует отметить, что хотя структура кости и суставы являются относительно постоянными признаками, такие действия, как распухание тканей или удары могут исказить исходную структуру руки. Это может привести к ошибочному сопоставлению, тем не менее количество приемлемых отличают совпадений может быть отрегулировано в соответствии с потребностями определенного уровня обеспечения безопасности.
Для регистрации в системе сканирования, рука помещается на ровную поверхность, на которой предусмотрено считывающее. Позиция руки фиксируется с помощью пяти штифтов, которые помогают правильно расположить руку в отношении фотокамер. Последовательность фотокамер создает трехмерные изображения боковых сторон и тыльной стороны руки. Сканирование руки является простым и быстрым процессом. Устройство сканирования может обработать трехмерные изображения за 5 или менее секунд, а верификация занимает не более 1 секунды. Программное обеспечение и аппаратные средства по захвату и верификации изображений могут быть легко интегрированы в составе автономных устройств. Те объекты, на которых имеется большое количество точек доступа и пользователей, могут управляться централизованно, устраняя необходимость регистрации пользователя на каждом отдельном устройстве на всех точках доступа.
Сферы применения метода идентификации по геометрии руки
Во многих международных аэропортах уже используются приборы сканирования формы руки для того, чтобы позволить пассажирам, часто летающим на международных рейсах, не стоять в длинных очередях для прохождения различных иммиграционных и таможенных процедур.
На предприятиях сканирования руки используется для учета прихода / ухода и регистрации движения персонала, а также для общих процедур учета рабочего времени. Это может иметь большое значение для устранения такой давней проблемы, как "отметка другом" времени прихода / ухода, а также других обманных действий.
Сочетание различных методов биометрической идентификации
Сканирование руки может легко сочетаться с другими биометрическими методами, например, с идентификацией по отпечаткам пальцев. Система, в которой относительно нечасто используется идентификация по отпечаткам пальцев, а сканирование руки производится часто, представляет собой двухуровневую структуру. Используемый часто компонент сканирования руки позволяет производить идентификацию личности с точностью 1:1 (один к одному), верифицируем, что пользователь действительно является тем, за кого он себя выдает. Компонент идентификации по отпечаткам пальцев, который используется менее часто, подтверждает личность пользователя и производит идентификацию с точностью 1: N (один ко многим), т.е. сравнение производится с различными регистрационными данными.
Комбинированные биометрические системы
Комбинированная (мультимодальная) биометрическая система использует различные приложения для охвата различных типов биометрических данных. Это позволяет интегрировать два или более типа биометрического распознавания и верификационных систем для удовлетворения самых строгих требований к эффективности системы.
Мультимодальная система может, например, включать комбинацию идентификации по отпечаткам пальцев, рисунка лица, голоса — плюс смарт-карта, или любое другое сочетание биометрических характеристик. Такая усиленная структура использует все разнообразие биометрических данных человека и может использоваться там, где необходимо преодолеть ограничения какого-либо одного биометрического признака. Например, установлено, что 5% населения имеют неразличимы (нечеткие) отпечатки пальцев, голос может измениться от простуды, а распознавание по рисунку лица зависит от изменений освещенности и позы объекта. Все эти недостатки могут быть преодолены в комбинированной системе, сочетающей выводы, сделанные на основе нескольких независимых друг от друга биометрических показателей.
Мультимодальные системы в основном являются более надежными с точки зрения возможности фальсификации, так как труднее подделать ряд биометрических характеристик, чем фальсифицировать один биометрический признак.