パターン認識と生体認証

パターン認識では、パターンを識別して再度確認します。一般的に、パターンは指紋画像、手書きの筆記体、人間の顔、音声信号、バーコード、またはインターネット上のWebページです。

個々のパターンは、多くの場合、プロパティに基づいてさまざまなカテゴリにグループ化されます。同じプロパティのパターンがグループ化されると、結果のグループもパターンになります。これは、多くの場合、パターン*クラス*と呼ばれます。

パターン認識は、関心のあるパターンを観察、区別し、パターンまたはパターンクラスについて正しい決定を下すための科学です。したがって、生体認証システムは、パターン認識を適用して、保存されているテンプレートと比較することにより、個人を識別および分類します。

生体認証のパターン認識

パターン認識技術は、次のタスクを実施します-

次の表は、生体認証におけるパターン認識の役割を強調しています-

Pattern Recognition Task	Input	Output
Character Recognition (Signature Recognition)	Optical signals or Strokes	Name of the character
Speaker Recognition	Voice	Identity of the speaker
Fingerprint, Facial image, hand geometry image	Image	Identity of the user

パターン認識技術は、人間の特徴のランダムなパターンをコンパクトなデジタル署名に抽出します。これは、生物学的識別子として機能します。生体認証システムでは、パターン認識技術を使用してユーザーを分類し、個別に識別します。

パターン認識のコンポーネントは次のとおりです-

最も人気のあるパターン生成アルゴリズムは-

未知の個人のベクトルを取得し、データベース内のすべてのパターンからの距離を計算する必要があります。最小の距離が最適なマッチングを提供します。

それは少し複雑ですが、多くの数学的計算を伴う非常に便利なアルゴリズムです。