Słownik pojęć AI

Biometria

Biometria to technologia wykorzystująca unikalne cechy fizyczne i behawioralne człowieka do celów identyfikacji lub weryfikacji tożsamości. Jest to metoda rozpoznawania osób oparta na jednym lub więcej wyróżniających cechach biologicznych. Biometria fizyczna obejmuje takie cechy jak odciski palców, geometria dłoni, wzory tęczówki i siatkówki oka, a także cechy twarzy. Te cechy są unikalne dla każdego człowieka i pozostają stosunkowo niezmienne w czasie, co czyni je skutecznymi narzędziami identyfikacji. Biometria behawioralna koncentruje się na wzorcach zachowań człowieka, takich jak charakterystyka głosu, dynamika pisania na klawiaturze, a nawet sposób chodzenia. Chociaż te cechy mogą się zmieniać w czasie, odpowiednie algorytmy potrafią dostosować się do tych zmian, oferując skuteczną identyfikację. Biometria jest szeroko stosowana w wielu dziedzinach, od bezpieczeństwa i kontroli dostępu po bankowość i urządzenia mobilne. Systemy biometryczne zapewniają wygodę i bezpieczeństwo, umożliwiając szybką i dokładną identyfikację osób. Ponadto, z powodu trudności w ich podrobieniu lub kradzieży, biometryczne metody identyfikacji są uważane za bardziej bezpieczne niż tradycyjne metody oparte na hasłach czy kartach identyfikacyjnych. Sieci neuronowe, szczególnie głębokie sieci neuronowe (deep learning), są idealnie przystosowane do przetwarzania, analizy i rozpoznawania skomplikowanych wzorców danych biometrycznych. Oto kilka kluczowych aspektów zastosowania sieci neuronowych w biometrii:

1. Rozpoznawanie Twarzy: Sieci neuronowe mogą być trenowane do identyfikacji i weryfikacji tożsamości na podstawie cech twarzy. Technologie te są zdolne do analizy złożonych wzorców twarzy, takich jak kształt, rozstaw oczu, nosa, ust i innych charakterystycznych cech.
2. Analiza Odcisków Palców: Sieci neuronowe mogą być używane do skanowania i porównywania odcisków palców, co jest jedną z najstarszych i najbardziej rozpowszechnionych form biometrii. Sieci te uczą się rozpoznawać unikalne linie papilarne i wzory występujące na palcach.
3. Rozpoznawanie Tęczówki i Siatkówki: Sieci neuronowe są wykorzystywane do analizy wzorców tęczówki i siatkówki oka, które są unikalne dla każdej osoby. Modelowanie tych wzorców wymaga zaawansowanej analizy, której sieci neuronowe są w pełni zdolne.
4. Rozpoznawanie Głosu: W tej dziedzinie sieci neuronowe analizują cechy głosu, w tym tonację, intensywność i inne unikalne cechy dźwiękowe, umożliwiając identyfikację i weryfikację osoby na podstawie jej głosu.
5. Biometria Behawioralna: W tym przypadku sieci neuronowe uczą się rozpoznawać i analizować wzorce zachowania, takie jak sposób pisania na klawiaturze, dynamika chodu czy nawet ruchy myszki komputerowej.