Биометрия распознавания ладоней

Биометрия распознавания ладоней на базе технологии компьютерного зрения
ZKTeco впервые представила технологию бесконтактного биометрического распознавания ладони в 2016 году, которая стала прорывом в области бесконтактного биометрического распознавания. Предыдущая технология была ограничена углом допуска и коротким расстоянием распознавания, что привело к невероятному решению для пользователя. После 5 лет исследований и разработок и технологического бума технологии Computer Vision, в 2020 году ZKTeco запускает биометрическую технологию распознавания ладони 3-в-1 следующего поколения.
Введение в биометрию распознавания ладони ZKTeco
Новейшее поколение технологии распознавания ладони ZKTeco было полностью модернизировано во всех аспектах с точки зрения методов распознавания, которые сочетают в себе распознавание ладони, ладони и распознавание вен ладони.
Включая процессор биометрической системы компьютерного зрения, весь процесс распознавания происходит за 0,35 секунды. Кроме того, технология компьютерного зрения значительно повысила производительность распознавания, улучшив угол допуска до +/- 60 градусов (ось крена) и расстояние распознавания (до 0,5 метра от размера ладони).
Самое главное, что антиспуфинговая способность достигла новой высоты в отрасли, как показали результаты тестирования. У всех испытуемых, включая поддельные HD-фотографии, поддельное HD-видео и поддельные модели Palm, не было шансов при попытке взломать систему.

Как работает процесс распознавания ладони 3-в-1?
Чтобы понять концепцию распознавания ладоней ZKTeco 3-в-1, давайте посмотрим, как работает процесс распознавания биометрии:
1. Распознавание пальм
Когда ладонь находится рядом с камерой, камера сначала активирует процесс распознавания ладони, чтобы определить, является ли она настоящей ладонью. Если ближайший объект не является пальмой, он остановит дальнейший процесс распознавания. Если ближайший объект - это ладонь, он перейдет к следующему шагу.
2. Распознавание ладони
После того, как процесс распознавания ладоней произойдет, инфракрасная камера будет активирована и начнет обрабатывать распознавание отпечатков ладоней и распознавание вен ладоней. Камера распознает характерную точку отпечатка ладони и сверяется с базой данных.
3. Распознавание пальмовых вен
Между тем, инфракрасная камера будет использовать инфракрасный свет для наблюдения за веной ладони, которая обычно не видна человеческому глазу. Как и в случае с отпечатком ладони, он распознает характерную точку вены ладони и затем сверяется с базой данных на предмет наличия.
распознавание ладони, распознавание отпечатка ладони, вены ладони, считывание ладони, сканер биометрии ладони, доступ к биометрии ладони, zkteco europe, zkteco, технология ладони вены, сканирование ладони вены, биометрия, контроль доступа, ZKTeco Europe Питание биометрии распознавания ладони приведено в действие
Технологические особенности
Давайте рассмотрим технологические особенности технологии Computer Vision в биометрическом распознавании ладоней:
Технология противодействия спуфингу
С помощью технологии Computer Vision была значительно улучшена защита от подделки. Комбинация 3-в-1 биометрической ладони, отпечатка ладони и ладонной вены создает чрезвычайно высокую планку для прохождения атак спуфинга. Все атаки защищены на трех уровнях следующим образом:
1-й слой - распознавание пальм
Последний алгоритм содержит функцию распознавания ладони, и он может определить, находится ли объект в правильной форме «ладони». Все объекты, которые не имеют надлежащей «ладонной» формы, будут идентифицированы как не относящиеся к ладони объекты, и им будет отказано в обработке для дальнейшего процесса распознавания.
распознавание ладони, распознавание отпечатка ладони, вены ладони, считывание ладони, сканер биометрии ладони, доступ к биометрии ладони, zkteco europe, zkteco, технология ладони вены, сканирование ладони вены, биометрия, контроль доступа, ZKTeco Europe Биометрический анализ распознавания ладони Powere
2-й слой - распознавание ладони
После распознавания 1-го слоя объект в форме ладони перейдет ко второму процессу распознавания, и инфракрасная камера распознает отпечаток ладони. Уникальность человеческой ладони образована сотнями тысяч линий, которые делают точную репликацию отпечатков ладони чрезвычайно трудной. 90% поддельных отпечатков ладоней идентифицируются и отклоняются на этом этапе.
распознавание ладони, распознавание отпечатка ладони, вены ладони, считывание ладони, сканер биометрии ладони, доступ к биометрии ладони, zkteco europe, zkteco, технология ладони вены, сканирование ладони вены, биометрия, контроль доступа, ZKTeco Europe Питание биометрии распознавания ладони приведено в действие
3-й слой - распознавание пальмовых вен
На этом этапе инфракрасная камера будет активирована. При нормальном солнечном свете пальмовая вена не может быть визуализирована, но при инфракрасном освещении (длина волны 700-900 мм) пальмовая вена станет видимой, поскольку деоксигенированный гемоглобин в крови проявляет более сильные характеристики поглощения, чем влага в других тканях и тканях в инфракрасном свете.

При использовании источника ближнего инфракрасного света для освещения ладони венозная кровь в мелком слое ладони поглощает большую часть света, а ткани тела, например кожа, поглощают свет и отражают его. Таким образом, датчик изображения, венозные кровеносные сосуды и другие ткани получают с существенной разницей в яркости, что позволяет четко различить структурное распределение вены.

распознавание ладони, распознавание отпечатка ладони, вены ладони, считывание ладони, сканер биометрии ладони, доступ к биометрии ладони, zkteco europe, zkteco, технология ладони вены, сканирование ладони вены, биометрия, контроль доступа, ZKTeco Europe Питание биометрии распознавания ладони приведено в действие

Следовательно, усложнение процесса состоит в том, чтобы получить четкое изображение вены ладони, а изображение вены чрезвычайно сложное, поскольку в нем задействованы миллионы кровеносных сосудов, а некоторые из этих сосудов крошечные, как волос, их практически невозможно воспроизвести. квалифицированная модель поддельной вены ладони, чтобы пройти процесс распознавания.

Широкий угол допуска

Новейший алгоритм распознавания ладоней был разработан путем объединения глубокого обучения, технологии Computer Vision и реализации алгоритма Convolutional Neural Network (CNN), обученного сотням тысяч изображений ладоней, чтобы полностью определить, как ладони выглядят под разными углами. Следовательно, в терминале этого поколения допуск на угол изображения ладони может быть расширен до +/- 60 градусов по оси крена и небольшого поворота угла по осям тангажа и рыскания, что почти достигает критической точки самый широкий угол принятия позы ладони.

Сверхдлинное расстояние распознавания

В последние годы с помощью быстроразвивающихся датчиков изображения HD и технологии инфракрасных камер высокой четкости получить четкое изображение ладони, отпечатка ладони и вен на ладони в диапазоне 10–60 см очень просто. С блоком обработки биометрических данных ZKTeco весь процесс распознавания может быть завершен всего за 0,35 с, что является абсолютно одним из лучших в отрасли.