Цахилдагийг таних нь хаа сайгүй тархах болно

Видео: Цахилдагийг таних нь хаа сайгүй тархах болно

Видео: Цахилдагийг таних нь хаа сайгүй тархах болно
Видео: ФӘРИДӘ ӘХМӘТНУРОВА - ЙӨРӘКЛӘР ЙӨРӘККӘ БӘЙЛӘНСЕН! 2024, Гуравдугаар сар
Цахилдагийг таних нь хаа сайгүй тархах болно
Цахилдагийг таних нь хаа сайгүй тархах болно
Anonim
Цахилдагийг таних нь хаа сайгүй тархах болно
Цахилдагийг таних нь хаа сайгүй тархах болно

АНУ-ын Стандарт, Технологийн Үндэсний Хүрээлэн (NIST) -ийн судлаачид хүний нүдний цахилдагийг таних 11 аппликэйшний харьцуулсан судалгааг хийснээр зарим програм нь нэг дүрстэй хүнийг бараг аянга хурдтай найдвартай таних чадвартай болохыг тогтоожээ. камераас.

"Устгагч" киноны гэрэл зураг (1984). Ирээдүйн ертөнцөд цахилдагийг таних систем давамгайлдаг. Гэвч гэмт хэрэгтэн шоронгоос зугтахын тулд хамгаалагчийн нүдийг цухуйлгадаг

Image
Image

Энэ нь тун удахгүй хувийн таних шинэ аргыг хаа сайгүй нэвтрүүлж магадгүй гэсэн үг юм. Энэ нь хурууны хээний харьцуулалтаас хамаагүй хурдан байх бөгөөд үүнийг хэн ч, хүн бүрт ашиглах боломжтой.

Цахилдаг цахилдагийг 1980 -аад оноос хойш мэддэг болсон; Энэхүү арга нь сонгодог (том өвөөгийн) хуруугаараа өнхрүүлэх технологиос хэд хэдэн давуу талтай байдаг. Баримт нь хэвлэмэл материалын хувирашгүй байдлын талаархи түгээмэл ойлголтын эсрэг, бие махбодийн хүнд хөдөлмөр эрхэлдэг олон хүмүүсийн хувьд хэвлэмэл материал нь танигдахын аргагүй өөрчлөгдөж чаддаг бол 1, 5 наснаас хойш цахилдаг цахилдаг нь өөрчлөгдөхгүй байдгаараа "хөлддөг".

10 см-ээс 4 м-ийн зайтай цахилдагийн дүрсийг авах боломжтой бөгөөд хэт улаан туяаны ойролцоо (750 нм) долгионд ажилладаг тул бичлэг хийх камер нь объектод үл үзэгдэх болно. Энэ нь нүдийг тусгай сканнер дээр дарах шаардлагатай болсон торлог бүрхэвчийг тодорхойлохоос эрс ялгаатай бөгөөд ДНХ -ийн шинжилгээ эсвэл хурууны хээгээр ч ялгаагүй юм.

Өөрөөр хэлбэл, цахилдаг таних тэмдгийг хурдан, үнэн зөв, хууль эрх зүйн ямар ч асуудалгүйгээр хаана ч, хаана ч ашиглаж болно, үүнд нисэх онгоцны буудал эсвэл галт тэрэгний буудлаас шууд таних боломжтой. Стандарт, технологийн үндэсний хүрээлэнгээс саяхан хийсэн Iris Exchange (IREX) III судалгаа нь энэ бүхэнд бидний нүдийг анх нээсэн байж магадгүй юм.

Хувийн есөн компани, хоёр их сургуулийн лабораториас цахилдагийг таних 92 алгоритмыг харьцуулахын тулд 2.2 сая хүнийг сонгосон бөгөөд тэд нэг удаа нүдний цахилдагийн мэдээллийн санд орсон байна. Төрөл бүрийн хүмүүсийг туршилтын явцад илрүүлсэн бөгөөд эдгээр нь мэдээллийн баазад байсан хүмүүс болон санамсаргүй сэдвүүд байв.

Алгоритмуудын дунд хамгийн сайн чанар байгаагүй: нарийвчлал нь 90-99.2%хооронд хэлбэлздэг. Өөр өөр програм хангамжийн алдааны тоо хэмжээ дарааллаас илүү ялгаатай байв. Үүний зэрэгцээ зарим таних алгоритмууд мэдээллийн баазыг нэг секундын дотор дахин давтаж чадсан бөгөөд энэ нь АНУ -ын бүх оршин суугчдыг багтаасан бол танихад 10 секундээс илүүгүй хугацаа шаардагдах болно гэсэн үг юм.

Хамгийн сайн алгоритмыг буруу тодорхойлох гол шалтгаан нь танигдаж буй хүний цахилдаг хэсэгт хэт том өнцгөөр чиглүүлдэг камерын операторуудын алдаатай байдал юм.

Хэт улаан туяаны ойролцоо стереоскопийн сканнерын камерыг бий болгосноор асуудлыг эрс шийдэх болно. Хэдийгээр ийм хос камер нь одоогийн төхөөрөмжөөс хоёр дахин үнэтэй байх боловч нарийвчлал сайжирсан нь уг техникийг тухайн хүнийг үр дүнтэй, шууд таних гол хэрэгсэл болгон ашиглах боломжийг олгох юм.

Дүгнэж хэлэхэд, Энэтхэг, Мексик, Индонез, мэдээж АНУ, Канадын төлөвлөгөөнд ойрын ирээдүйд тодорхойлсон таних хэрэгслийг, тэр дундаа олон нийтийн газар өргөнөөр нэвтрүүлэх боломжийг олгодог хүрээний хуулиуд батлагдах болно. мөн тээвэрт.

Зөвлөмж болгож буй: