Biometrics-physiological-modalities
生理学的モダリティ
前述のように、生理学的モダリティは、虹彩、指紋、形状、指の位置など、人体の部分の直接測定に基づいています。
人の生涯を通じて変化しない身体的特徴がいくつかあります。 これらは、個人を識別するための優れたリソースになります。
指紋認識システム
これは、生体認証システムで人を認証するための最もよく知られ、使用されている生体認証ソリューションです。 人気がある理由は、10のバイオメトリックソースと入手の容易さです。
すべての人は、隆線、溝、線の方向で構成される独自の指紋を持っています。 尾根には、 arch、loop 、および whorl の3つの基本パターンがあります。 指紋の一意性は、これらの機能と、分岐点や斑点（尾根の端）などの*特徴点*によって決まります。
指紋は、最も古く、最も一般的な認識技術の1つです。 指紋照合技術には3つのタイプがあります-
- Minutiae Based Techniques -これらの特徴点では、ポイントが検出され、指の相対位置にマッピングされます。 画像の品質が低い場合、細かい点を正確に見つけることが難しいなど、いくつかの困難があります。 別の難点は、尾根との局所的な位置を考慮することです。グローバルではありません。
- 相関ベースの方法-より豊富なグレースケール情報を使用します。 品質の悪いデータを扱うことができるため、特徴ベースの方法の問題を克服します。 ただし、ポイントのローカライズなど、独自の問題がいくつかあります。
- パターンベース（画像ベース）マッチング-パターンベースのアルゴリズムは、保存されているテンプレートと候補指紋との間で基本的な指紋パターン（アーチ、渦巻き、ループ）を比較します。
指認識システムのメリット
- これは最も現代的な方法です。
- 最も経済的な方法です。
- 信頼性が高く安全です。
- 小さいテンプレートサイズで動作し、検証プロセスを高速化します。
- 消費するメモリ領域が少なくなります。
指認識システムのデメリット
- 傷跡、切り傷、または指の欠如は、認識プロセスを妨げる可能性があります。
- システムは、ワックスで作られた人工指を使用してだまされる可能性があります。
- システムとの物理的な接触を伴います。
- サンプルの入力時に指のパターンを残します。
指認識システムの応用
- ドライバーライセンスの信頼性の検証。
- 運転免許証の有効性を確認します。
- 国境管理/ビザ発行。
- 組織のアクセス制御。
顔認識システム
顔の認識は、顎、顎、目、眉、鼻、唇、頬骨の形と位置の決定に基づいています。 2Dフェイシャルスキャナーは、顔のジオメトリを読み取り、グリッドに記録し始めます。 顔のジオメトリは、ポイントの観点からデータベースに転送されます。 比較アルゴリズムは顔照合を実行し、結果を導き出します。 顔認識は次の方法で実行されます-
- 顔のメトリック-このタイプでは、瞳孔間または鼻から唇または顎までの距離が測定されます。
- 固有の顔-これは、多数の顔の重み付き組み合わせとして全体の顔画像を分析するプロセスです。
- 肌のテクスチャ分析-人の肌に現れる独特の線、パターン、および斑点が特定されます。
顔認識システムのメリット
- テンプレートをデータベースに簡単に保存できます。
- 統計的な複雑さを軽減して、顔の画像を認識します。
- システムとの物理的な接触は含まれません。
顔認識システムのデメリット
- 顔の特徴は時間とともに変化します。
- 一卵性双生児の場合など、一意性は保証されません。
- 候補者の顔が微笑みのような異なる表情を示している場合、結果に影響する可能性があります。
- 正しい入力を得るには適切な照明が必要です。
顔認識システムの応用
- 一般的な本人確認。
- アクセス制御の検証。
- 人間とコンピューターの相互作用。
- 犯罪者の識別。
- 監視。
虹彩認識システム
虹彩認識は、人間の目の虹彩パターンに基づいて機能します。 虹彩は、中央に調整可能な円形の開口部がある色素性弾性組織です。 瞳孔の直径を制御します。 成人では、虹彩の質感は生涯を通じて安定しています。 左目と右目の虹彩パターンは異なります。 虹彩のパターンと色は人によって異なります。
それは、有能なカメラで虹彩の写真を撮って保存し、数学的アルゴリズムを使用して候補の目と比較します。
虹彩認識システムのメリット
- 2つの虹彩に一致する可能性は100億人に1人であるため、非常に正確です。
- 虹彩パターンは人の生涯を通じて同じままであるため、非常にスケーラブルです。
- 候補者は眼鏡やコンタクトレンズを取り外す必要はありません。システムの精度を妨げることはありません。
- システムとの物理的な接触は含まれません。
- テンプレートのサイズが小さいため、即時検証（2〜5秒）が提供されます。
虹彩認識システムのデメリット
- 虹彩スキャナーは高価です。
- 高品質の画像はスキャナーをだますことができます。
- 正確なスキャンを行うには、人は頭を非常に静かに保つ必要があります。
虹彩認識システムの応用
- インドの_Adhaarカード_などの国家安全保障および身分証明書。
- Googleは虹彩認識を使用してデータセンターにアクセスします。
手形状認識システム
これには、手のひらの長さと幅、表面積、指の長さと位置、手の全体の骨構造の測定が含まれます。 人の手は一意であり、他の人から人を識別するために使用できます。 2つのハンドジオメトリシステムがあります-
- コンタクトベース-スキャナーの表面に手を置きます。 この配置は5本のピンによって配置され、候補の手をカメラの正しい位置に導きます。
- コンタクトレス-このアプローチでは、手の画像取得にピンもプラットフォームも必要ありません。
手形状認識システムのメリット
- 頑丈で使いやすいです。
- 肌の水分や質感の変化は結果に影響しません。
手形状認識システムのデメリット
- 手のジオメトリは一意ではないため、あまり信頼できません。
- 大人の場合に効果的であり、成長中の子供には効果的ではありません。
- 候補者の手に宝石、石膏、または関節炎がある場合、問題が発生する可能性があります。
手形状認識システムの応用
*原子力発電所と軍は、アクセス制御に手形認識を使用します。網膜スキャンシステム
網膜は、眼球の裏側にある内層で、眼球の内面の65％を覆っています。* 感光性*細胞が含まれています。 血液を供給する血管の複雑なネットワークにより、各人の網膜は独特です。
糖尿病、緑内障、またはいくつかの変性疾患を持つ人のパターンを除いて、網膜パターンは人の生涯を通じて変化しないため、信頼できる生体認証です。
網膜スキャンプロセスでは、レンズまたは眼鏡を取り外すように求められます。 低強度の赤外光ビームは、10〜15秒間人の目に照射されます。 この赤外線は血管に吸収され、スキャン中に血管のパターンを形成します。 このパターンはデジタル化され、データベースに保存されます。
網膜スキャンシステムのメリット
- 偽造することはできません。
- エラー率は1サンプル（ほぼ0％）のうち1つであるため、信頼性が高くなっています。
網膜走査システムのデメリット
- ユーザーは不快感を引き起こす可能性のある安定性を維持する必要があるため、ユーザーフレンドリーではありません。
- プライバシーの問題の原因となる高血圧や糖尿病などの健康状態の悪化を明らかにする傾向があります。
- 結果の精度は、白内障、緑内障、糖尿病などの病気になりやすいです。
網膜走査システムの応用
- CID、FBIなどの一部の政府機関で実施されています。
- セキュリティアプリケーションとは別に、眼科診断にも使用されます。
DNA認識システム
- D eoxyribo N euclic A * cid（DNA）は、人間に見られる遺伝物質です。 一卵性双生児を除くすべての人間は、細胞の核にあるDNAに見られる特徴によって一意に識別できます。 血液、唾液、爪、髪の毛など、DNAパターンを収集できるソースは多数あります。
細胞内では、DNAは*染色体*と呼ばれる長い二重らせん構造で組織化されています。 ヒトには23組の染色体があります。 合計46個の染色体のうち、子孫は各生物学的親から23個の染色体を受け継いでいます。 子孫のDNAの99.7％は両親と共有されています。 残りの0.3％のDNAには、個人に固有の反復コーディングが含まれています。
DNAプロファイリングの基本的な手順は次のとおりです-
- 血液、唾液、髪、精液、または組織のいずれかから取得したサンプルからDNAを分離します。
- DNAサンプルを短いセグメントに分離します。
- サイズに応じてDNAセグメントを整理します。
- さまざまなサンプルからのDNAセグメントの比較。
サンプルが詳細であればあるほど、比較はより正確になり、個人の識別もより正確になります。
DNA Biometricsは次の点で他のすべてとは異なります-
- 画像ではなく、具体的な物理サンプルが必要です。
- DNAマッチングは物理サンプルで行われます。 機能の抽出やテンプレートの保存はありません。
DNA認識システムのメリット
最高の精度を提供します。
DNA認識システムのデメリット
- サンプルの取得から結果までの手順が長い。
- より情報量が多いため、プライバシーの問題が生じます。
- より多くのストレージスペースが必要です。
- サンプルの汚染またはサンプルの劣化は、結果に影響する場合があります。
DNA認識システムの応用
- 主に罪悪感または無実を証明するために使用されます。
- 物理的およびネットワークセキュリティで使用されます。
