Jadual Kandungan
Sistem pengecaman muka
Sistem pengecaman cap jari
Kawalan akses pengecaman iris
Kepraktisan
Tahap keselamatan
Ringkasan: " >Ringkasan:
Rumah Peranti teknologi AI Aplikasi dan pembangunan biometrik dalam bidang kawalan capaian

Aplikasi dan pembangunan biometrik dalam bidang kawalan capaian

Apr 11, 2023 pm 09:04 PM
pengecaman muka Biometrik Sistem kawalan capaian

Pada masa kini, kawalan akses mempunyai teknologi yang lebih maju dan pasaran aplikasi baharu Teknologi yang digunakan pada masa ini dalam sistem kawalan akses termasuk: kod bar, kod bar magnet, pengenalan frekuensi radio, pengenalan biometrik, dsb. Antaranya, kawalan capaian pengenalan frekuensi radio dan kawalan capaian biometrik adalah dua trend utama dalam pembangunan kawalan capaian.

Perbezaan terbesar antara kawalan akses RFID dan kawalan capaian biometrik ialah media dan kaedah pengesahan RFID menggunakan kad ID dan kad pintar IC sebagai media pengesahan mudah hilang dan rosak, dan kad ID juga lebih mudah untuk disalin. Kawalan capaian biometrik pada masa ini termasuk cap jari, bentuk tapak tangan, imej muka, iris dan kaedah pengenalan lain Media pengesahan tidak akan hilang dan keselamatannya lebih baik. Kawalan capaian RFID dan kawalan capaian biometrik telah digunakan secara meluas dalam keperluan dan aplikasi yang berbeza. Walau bagaimanapun, disebabkan kesesakan pembangunan teknologi, model pengesahan biometrik masih mempunyai masalah dan kesukaran tertentu dalam aplikasi praktikal dari segi kestabilan, kos aplikasi, dan kesukaran pembinaan sistem. Sudah tentu, dengan perkembangan teknologi yang berterusan, beberapa masalah ini telah diselesaikan. Untuk meningkatkan keselamatan dan kebolehgunaan sistem, mod pengesahan komposit seperti pengesahan berbilang faktor kad pintar, pengesahan kad pintar + kata laluan dan biometrik + pengesahan kad pintar telah dibangunkan.

Aplikasi dan pembangunan biometrik dalam bidang kawalan capaian

Sistem kawalan akses biometrik yang paling banyak digunakan termasuk kawalan akses pengecaman cap jari, kawalan akses pengecaman muka, kawalan akses pengecaman tapak tangan dan kawalan akses pengecaman iris.

Sistem pengecaman muka

Kawalan akses pengecaman muka ialah produk kawalan akses dan kehadiran pengecaman muka yang boleh dijalankan di luar talian Ia diletakkan dalam pasaran kawalan akses dan kehadiran pertengahan hingga tinggi , menggantikan sebahagian produk semasa di pasaran Leretan kad, kawalan capaian cap jari dan mesin kehadiran.

Persidangan Internet ialah detik untuk syarikat mempamerkan kawalan akses pengimbasan muka Baidu berdasarkan video langsung yang disediakan oleh Pengguna hanya perlu mengimbas kad pengenalan mereka dan memasukkan foto masa nyata apabila memasuki taman buat kali pertama, yang mengambil masa yang lama dalam masa 10 saat, pengguna kemudiannya boleh "meleret muka mereka" untuk melalui pintu putar di pelbagai tempat pemandangan Wuzhen. Baidu menerangkan senario aplikasi teknologi ini seperti ini: "Apabila bandar pada masa hadapan menggunakan teknologi face gate lebih kepada kehidupan seharian, orang ramai mungkin tidak lagi memerlukan kunci untuk masuk ke dalam kereta dan pulang ke rumah, malah menggunakan muka untuk merealisasikan penghawa dingin, mesin basuh, dsb. Pelarasan perkakas rumah.”

Dalam surat dalaman, Baidu menyebut bahawa pintu pengecaman muka akan mempelajari dan mengenal pasti berbilang titik ciri wajah yang dikesan berdasarkan algoritma pembelajaran mesin rangkaian saraf dalam dijalankan melalui jabatan seperti R&D, perkakasan, sokongan teknikal, makmal pembelajaran mendalam, jabatan platform AI, jabatan pengurusan maklumat proses dan jabatan komunikasi dalaman. Sistem pengecaman muka Baidu mempunyai kadar ketepatan 98%.

Sistem pengecaman cap jari

Sistem kawalan capaian cap jari menggantikan kunci tradisional dengan jari anda apabila menggunakannya, anda hanya perlu meletakkan jari anda rata pada tetingkap pengumpulan pengumpul cap jari untuk melengkapkan tugas membuka kunci Operasi ini sangat mudah, mengelakkan kelemahan sistem kawalan akses lain (kata laluan, kad pengenalan, dll.) yang mungkin dipalsukan, dicuri, dilupakan dan ditafsirkan.

Sistem kawalan capaian pengecaman cap jari menggunakan teknologi pengecaman cap jari untuk mengesahkan identiti. Cap jari dibawa bersama anda, ia berbeza untuk semua orang, dan ia kekal tidak berubah sepanjang hayat. Kad RFID boleh dipinjam, tetapi cap jari tidak boleh dipinjam. Sistem kawalan capaian pengecaman cap jari adalah lebih selamat dan tepat, dan media yang digunakan tidak akan dilupakan atau hilang. Pada masa ini, kos sistem kawalan capaian pengecaman cap jari adalah setara dengan sistem kawalan capaian kad RFID, kerana cap jari adalah percuma.

Kawalan akses pengecaman iris

Teknologi pengecaman iris ialah kaedah pengecaman paling tepat antara kaedah pengecaman biometrik semasa Berbanding dengan teknologi pengecaman identiti lain, pengecaman iris mempunyai ciri-ciri berikut:

Ketepatan

Ditugaskan oleh kerajaan British, Makmal Fizikal Kebangsaan British (NPL) menguji dan membandingkan tujuh teknologi termasuk retina, iris, cap jari, cap tapak tangan, muka, suara dan dinamik tulisan tangan. Laporan itu percaya bahawa iris dan retina adalah yang paling tepat, dan muka "yang paling tidak tepat untuk meningkatkan ketepatan cap jari, cap jari dari sepuluh jari mesti dikumpulkan." Selain itu, Simposium Pengenalan Automatik Jepun (AIM) memberikan kadar penerimaan ralat bagi teknologi yang berbeza adalah 1,200 kali lebih tepat daripada cap jari, 12,000 kali lebih tepat daripada muka, dan 40,000 kali lebih tepat daripada suara. AIM percaya bahawa yang paling kurang tepat daripada tujuh teknologi ialah pengecaman suara.

Anti-penipuan

NPL percaya bahawa iris dan retina adalah yang paling tahan terhadap penipuan, cap jari dan tapak tangan mudah dipalsukan, tandatangan boleh ditiru, suara boleh digantikan dengan rakaman, dan muka adalah "yang paling terdedah untuk ditipu". Sebagai contoh, cap jari meninggalkan kesan setiap kali ia digunakan, yang boleh didapati dengan mudah oleh orang lain dan digunakan untuk mencipta cap jari palsu.

Kepraktisan

NPL percaya bahawa retina berada dalam fundus mata, menjadikannya sukar untuk menangkap imej dan mempunyai prospek pembangunan yang paling teruk menyukarkan untuk mengumpul imej yang boleh digunakan (sebenarnya imej yang ditangkap adalah sukar untuk mengenal pasti dengan betul); ialah koleksi kenalan. Kelemahan pengumpulan kenalan ialah ia mudah mencemarkan peralatan dan menjejaskan ketepatan. Di samping itu, untuk pengecaman cap jari, terdapat juga masalah seperti buruh fizikal menyebabkan tekstur haus, dan jari orang tua menjadi kering dan menjejaskan penggunaannya. Iris boleh diperoleh menggunakan kamera biasa, yang tidak berbahaya kepada tubuh manusia dan mudah.

Tahap keselamatan

Berbanding dengan pengecaman muka, pengecaman suara, pengecaman cap jari dan pengecaman cap tapak tangan dalam bidang pengecaman corak, pengecaman iris mempunyai tahap keselamatan yang lebih tinggi, tetapi apabila mengumpul isyarat sensor Terdapat khas keperluan untuk operasi pengguna, yang boleh menyebabkan kegelisahan orang ramai yang dikumpulkan Oleh itu, pengecaman iris kini kebanyakannya digunakan dalam bidang dan jabatan dengan tahap keselamatan maklumat yang lebih tinggi.

Ringkasan:

Menggunakan biometrik dalam sistem kawalan akses sudah menjadi perkara yang banyak syarikat kawalan akses sedang lakukan Dengan peningkatan dalam bilangan pengguna produk biometrik , pengguna semakin menerima penggunaan produk biometrik. Aplikasi produk yang berbeza akan menyebabkan pengguna mempunyai tahap penerimaan teknologi biometrik yang berbeza. Teknologi biometrik telah mula mencapai tahap aplikasi berskala besar, termasuk harga produk, kualiti dan teknologi, yang telah menjadi agak matang.

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi dan pembangunan biometrik dalam bidang kawalan capaian. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bagaimana untuk melakukan pengecaman muka dan pengesanan muka dalam C++? Bagaimana untuk melakukan pengecaman muka dan pengesanan muka dalam C++? Aug 27, 2023 am 08:30 AM

Bagaimana untuk melakukan pengecaman muka dan pengesanan muka dalam C++? Pengenalan: Pengecaman muka dan pengesanan muka adalah hala tuju penyelidikan yang penting dalam bidang penglihatan komputer Ia digunakan secara meluas dalam pemprosesan imej, pemantauan keselamatan dan bidang lain. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa C++ untuk pengecaman muka dan pengesanan muka serta memberikan contoh kod yang sepadan. 1. Pengesanan muka Pengesanan muka merujuk kepada proses mengesan dan mengenal pasti wajah dalam imej tertentu. OpenCV ialah perpustakaan penglihatan komputer popular yang menyediakan fungsi yang berkaitan dengan pengesanan muka. Di bawah adalah seorang yang sederhana

Bagaimana untuk menggunakan PHP untuk pengecaman muka AI dan analisis imej? Bagaimana untuk menggunakan PHP untuk pengecaman muka AI dan analisis imej? May 23, 2023 am 08:12 AM

Teknologi kecerdasan buatan memainkan peranan yang semakin penting dalam masyarakat moden, dengan pengecaman muka dan analisis imej menjadi salah satu aplikasi yang paling biasa. Walaupun Python adalah salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling popular dalam bidang kecerdasan buatan, PHP, sebagai bahasa yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web, juga boleh digunakan untuk melaksanakan pengecaman muka AI dan analisis imej. Artikel ini akan membawa anda melalui cara menggunakan PHP untuk pengecaman muka AI dan analisis imej. Rangka Kerja dan Perpustakaan PHP Untuk melaksanakan pengecaman muka AI dan analisis imej menggunakan PHP, anda perlu menggunakan rangka kerja yang sesuai

Nota kajian PHP: pengecaman muka dan pemprosesan imej Nota kajian PHP: pengecaman muka dan pemprosesan imej Oct 08, 2023 am 11:33 AM

Nota kajian PHP: Pengecaman muka dan pemprosesan imej Prakata: Dengan perkembangan teknologi kecerdasan buatan, pengecaman muka dan pemprosesan imej telah menjadi topik hangat. Dalam aplikasi praktikal, pengecaman muka dan pemprosesan imej kebanyakannya digunakan dalam pemantauan keselamatan, buka kunci muka, perbandingan kad, dsb. Sebagai bahasa skrip sebelah pelayan yang biasa digunakan, PHP juga boleh digunakan untuk melaksanakan fungsi yang berkaitan dengan pengecaman muka dan pemprosesan imej. Artikel ini akan membawa anda melalui pengecaman muka dan pemprosesan imej dalam PHP, dengan contoh kod khusus. 1. Pengecaman muka dalam PHP Pengecaman muka ialah a

Cara menggunakan Golang untuk melakukan pengecaman muka dan gabungan muka pada gambar Cara menggunakan Golang untuk melakukan pengecaman muka dan gabungan muka pada gambar Aug 26, 2023 pm 05:52 PM

Cara menggunakan Golang untuk melakukan pengecaman muka dan gabungan muka pada gambar adalah tugas biasa dalam bidang penglihatan komputer, dan Golang, sebagai bahasa pengaturcaraan yang cekap dan berkuasa, juga boleh memainkan peranan penting dalam tugasan ini. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Golang untuk melaksanakan pengecaman muka dan cantuman muka pada imej serta memberikan contoh kod yang berkaitan. 1. Pengecaman muka Pengecaman muka merujuk kepada teknologi memadankan atau mengenal pasti wajah dengan wajah yang dikenali melalui ciri muka dalam imej atau video. Di Golang

Bagaimana untuk melaksanakan algoritma pengecaman muka dalam C# Bagaimana untuk melaksanakan algoritma pengecaman muka dalam C# Sep 19, 2023 am 08:57 AM

Cara melaksanakan algoritma pengecaman muka dalam C# Algoritma pengecaman muka ialah hala tuju penyelidikan yang penting dalam bidang penglihatan komputer Ia boleh digunakan untuk mengenal pasti dan mengesahkan wajah, dan digunakan secara meluas dalam pemantauan keselamatan, pembayaran muka, buka kunci muka dan lain-lain. padang. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan C# untuk melaksanakan algoritma pengecaman muka dan memberikan contoh kod khusus. Langkah pertama dalam melaksanakan algoritma pengecaman muka adalah untuk mendapatkan data imej. Dalam C#, kita boleh menggunakan perpustakaan EmguCV (pembungkus C# untuk OpenCV) untuk memproses imej. Pertama, kita perlu membuat projek

Bagaimana untuk mematikan pengecaman muka pada telefon Apple_Cara untuk melumpuhkan pengecaman muka pada tetapan telefon Apple Bagaimana untuk mematikan pengecaman muka pada telefon Apple_Cara untuk melumpuhkan pengecaman muka pada tetapan telefon Apple Mar 23, 2024 pm 08:20 PM

1. Kami boleh bertanya kepada Siri sebelum tidur: Telefon siapakah ini secara automatik akan membantu kami melumpuhkan pengecaman muka. 2. Jika anda tidak mahu melumpuhkannya, anda boleh membuka Face ID dan memilih untuk menghidupkan [Require gaze to enable Face ID]. Dengan cara ini, skrin kunci hanya boleh dibuka apabila kita sedang menonton.

Cara memasukkan pengecaman muka DingTalk Cara memasukkan pengecaman muka DingTalk Mar 05, 2024 am 08:46 AM

Sebagai perisian perkhidmatan pintar, DingTalk bukan sahaja memainkan peranan penting dalam pembelajaran dan kerja, tetapi juga komited untuk meningkatkan kecekapan pengguna dan menyelesaikan masalah melalui fungsinya yang berkuasa. Dengan kemajuan teknologi yang berterusan, teknologi pengecaman wajah telah secara beransur-ansur menembusi ke dalam kehidupan dan kerja harian kita. Jadi bagaimana untuk menggunakan aplikasi DingTalk untuk kemasukan pengecaman wajah Di bawah, editor akan membawakan pengenalan terperinci kepada anda Pengguna yang ingin mengetahui lebih lanjut boleh mengikuti gambar dan teks artikel ini! Bagaimana untuk merakam wajah pada DingTalk? Selepas membuka perisian DingTalk pada telefon bimbit anda, klik "Meja Kerja" di bahagian bawah, kemudian cari "Jam Kehadiran" dan klik untuk membukanya. 2. Kemudian klik "Tetapan" di bahagian bawah sebelah kanan halaman kehadiran untuk masuk, dan kemudian klik "Tetapan Saya" pada halaman tetapan untuk bertukar.

Gunakan bahasa Go untuk membangunkan aplikasi pengecaman muka berprestasi tinggi Gunakan bahasa Go untuk membangunkan aplikasi pengecaman muka berprestasi tinggi Nov 20, 2023 am 09:48 AM

Gunakan bahasa Go untuk membangunkan aplikasi pengecaman muka berprestasi tinggi Abstrak: Teknologi pengecaman muka ialah bidang aplikasi yang sangat popular dalam era Internet hari ini. Artikel ini memperkenalkan langkah dan proses untuk membangunkan aplikasi pengecaman muka berprestasi tinggi menggunakan bahasa Go. Dengan menggunakan ciri serentak, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan bahasa Go, pembangun boleh membina aplikasi pengecaman muka berprestasi tinggi dengan lebih mudah. Pengenalan: Dalam masyarakat maklumat hari ini, teknologi pengecaman muka digunakan secara meluas dalam pemantauan keselamatan, pembayaran muka, buka kunci muka dan bidang lain. Dengan perkembangan pesat Internet

See all articles