현대 패턴 인식 기술이 발달하면서 패턴 인식 기술의 특정 분기들이 성숙해졌으며, 그 중 상당수는 이미 응용 수준에 이르렀다. 물론 이러한 응용 프로그램의 대부분은 여전히 제한된 환경 조건을 기반으로 합니다. 패턴 인식 전공의 하위 분야인 바이오메트릭 기술과 금융업계에서의 응용을 소개하고 분석하고 비교했다. (윌리엄 셰익스피어, 바이오메트릭, 바이오메트릭, 바이오메트릭, 바이오메트릭, 바이오메트릭, 바이오메트릭, 바이오메트릭, 바이오메트릭, 바이오메트릭)
2. 생체 인식 기술 분류
바이오메트릭 기술이란 컴퓨터와 광학, 음향, 바이오센서, 생물통계학 등 첨단 기술의 긴밀한 결합을 통해 지문, 얼굴 이미지, 홍채 등 인체의 고유한 생리적 특징을 이용하여 개인의 신분을 식별하는 것이다. , 필기, 소리 및 보행과 같은 행동 특성. 기존의 인식 방법은 식별품 (예: 열쇠, 증명서, ATM 카드 등) 을 사용한다. ) 및 인식 지식 (예: 사용자 이름 및 암호). 하지만 외물로 인해 신분을 증명하는 감정품과 감정지식이 도난당하거나 잊혀지면 신분이 다른 사람에게 쉽게 대체되거나 대체될 수 있다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 명예명언)
바이오메트릭 기술은 기존의 ID 방법보다 더 안전하고, 비밀스럽고, 편리하다. 바이오메트릭 기술은 잊지 않고, 위조 방지 성능이 좋고, 위조되거나 훔치지 않고, 휴대하고, 언제 어디서나 사용할 수 있다는 장점이 있다. 바이오메트릭 기술은 정부, 군사, 은행, 사회복지, 전자상거래, 안전, 국방 등에 광범위하게 적용될 수 있다. 예컨대 한 예금자가 은행에 들어갔을 때, 그는 직접 돈을 인출하고, 은행카드와 비밀번호가 없었다. 그가 ATM 기에서 돈을 인출할 때, 카메라 한 대가 사용자의 눈을 스캔한 후 빠르고 정확하게 사용자 인식을 완료하고 업무를 처리한다. 이것은 미국 텍사스 연합은행의 한 영업부에서 일어난 실제 장면이다. 업무 부문은 현대 바이오메트릭 기술의' 홍채 인식 시스템' 을 사용한다. 현재 국내외에서 연구 중인 관련 기술은 얼굴 인식, 홍채 인식, 지문 인식, 손바닥 인식, 정맥 인식, 음성 인식, 필적 인식, 행동 인식, 비디오 감시 등 7 가지 구체적인 기술로 나눌 수 있다.
이 7 개 기술 중 처음 6 개는 신분 인증의 범주에 속하며, 바로 이 사람이나 물체가 누구인지 검증하는 것이다. 행동 식별에서 파생된 또 다른 분기는 비디오 감시이며, 신분 인증의 보조 수단이다. 그러나 그것의 용도가 신분인증보다 많다는 것을 발견하여 점차 독립하고 있다.
2 지문 인식 기술의 장점:
1, 실용성: 지문 샘플은 쉽게 구할 수 있고 식별 시스템을 쉽게 개발할 수 있습니다.
2. 신뢰성은 쉽게 향상된다: 더 많은 지문을 등록하고 더 많은 손가락을 식별하여 정확도를 높일 수 있다.
3, 편리함 좋음: 지문 스캔 속도가 빨라 사용이 매우 편리합니다.
4. 널리 사용: 지문 인식 기술은 이미 대부분의 시장을 차지하고 있다.
5. 지문 인식 제품은 가격 대비 성능이 높다: 지문 수집 헤드는 더욱 소형화되고 가격은 저렴하다.
7, 부착물의 영향 (안경, 수염).
8. 카메라 바꾸기: 같은 사람이 다른 카메라로 찍은 영상이 다르다.
얼굴 인식의 주요 성능 지표는 다음과 같습니다: 1, 잘못된 수용률: 다른 사람을 지정된 사람으로 오인하는 확률입니다. 2. 잘못된 거부율: 지정된 사람을 다른 사람으로 오인할 확률입니다.
컴퓨터가 사용하는 임계값이 다르고, 이 두 지표도 다르다. 일반적으로 오류 인식률은 임계값 증가 (릴랙스 조건) 에 따라 크게 증가하고 거부율 FRR 은 임계값 증가에 따라 감소합니다. 따라서 오류율 (등차율; 을 눌러 섹션을 인쇄할 수도 있습니다 ERR) 성능 지표로서 조정 임계값으로 FAR 와 FRR 의 두 지표가 같을 때 FAR 또는 FRR 이 되도록 합니다. 얼굴 인식은 다른 생체 인식 기술에 비해 가장 뚜렷한 장점이 있는데, 바로 후험이 쉽다는 것이다. 기본적으로 인간의 눈으로 판단하면 이 사람의 신분 인증에 오류가 있는지 확인할 수 있고, 다른 기술은 이렇게 간단한 방법으로 판단할 수 없으며, 기본적으로 전문가와 특수 장비의 협조가 필요하다.
2.2 홍채 인식 임상의학 관찰에 따르면 홍채는 각막 뒤, 수정체 앞에 위치하기 전에 독특한 구조를 가지고 있으며, 그 색깔은 색소의 양과 분포에 따라 변하며, 이 독특한 홍채 구조는 안정성이 좋다. 현재 홍채 인식 시스템의 주요 응용 프로그램은 흑백 TV 와 비디오 방식을 결합하여 카메라 기술과 소프트웨어를 결합하여 홍채 디지털 정보를 얻는 것으로, 검증 시 스캔 정보를 저장된 템플릿 정보와 비교하여 ID 를 확인하는 것입니다.
홍채 인식 기술의 장점:
1, 생체 인식 수집이 더 편리합니다.
2. 정확도가 높다: 지금까지 홍채 인식의 오류율은 각종 바이오메트릭 중 가장 낮은 것으로 집계됐다.
홍채 인식 기술의 단점:
1, 응용보급 방안이 낮다: 홍채 인식 시스템은 이미 많이 테스트되었지만 더 큰 애플리케이션은 없다.
높은 비용: 이미지 수집 장비는 소형화하기가 어렵습니다. 동시에 비싼 카메라가 필요합니다.
홍채 인식 기술 연구 방면에서 중과원 자동화소 패턴 인식 국가 중점 실험실의 연구 기술은 국제 선두 수준에 있다. 이들은 소프트웨어 알고리즘에서 국제적 선두주자일 뿐만 아니라 홍채 인식 장치를 직접 설계하고 제조할 수 있어 전 세계 홍채 인식 분야에서도 독특합니다. 심지어 2004 년에도 소형 홍채 수집 장치를 만들어 홍채 장비의 하드웨어 비용을 크게 줄였습니다. 2006 년에도 그들은 장거리 (3 미터 이상) 홍채 채집설비 연구에서 중대한 돌파구를 이루었다. 만약 이 연구가 성공한다면 홍채 인식은 장거리, 무중단으로 진행될 수 있으며, 지금 이렇게 높은 정밀도의 정렬 요구 사항은 필요하지 않다.
2.3 지문 인식 지문은 손가락 끝 정면 피부에 울퉁불퉁한 무늬를 말한다. 의학적으로 증명된 바에 따르면, 이 선들은 패턴, 중단점, 교차에서 고유하고 영구적이다. 현재 지문 인식 시스템의 주요 응용 프로그램은 사용자가 프리즘면이나 유리판에 단일 손가락을 놓고 CCD 센서를 통해 스캔하는 것입니다. 얻은 지문 이미지는 디지털화, 처리 및 분석되고 최종적으로 허용 가능한 지문 디지털 피쳐 정보로 추출되어 메모리나 카드에 참조 템플릿으로 저장됩니다. 사용 시 지문 판독기가 스캔한 정보를 템플릿 정보와 비교하여 식별합니다.
지문 인식 기술의 장점:
1, 실용성: 지문 샘플은 쉽게 구할 수 있고 식별 시스템을 쉽게 개발할 수 있습니다.
2. 신뢰성은 쉽게 향상된다: 더 많은 지문을 등록하고 더 많은 손가락을 식별하여 정확도를 높일 수 있다.
3, 편리함 좋음: 지문 스캔 속도가 빨라 사용이 매우 편리합니다.
4. 널리 사용: 지문 인식 기술은 이미 대부분의 시장을 차지하고 있다.
5. 지문 인식 제품은 가격 대비 성능이 높다: 지문 수집 헤드는 더욱 소형화되고 가격은 저렴하다.
지문 인식 기술의 단점:
1, 지문 공통성 저하: 개인 또는 일부 그룹의 지문은 지문 특성이 적어 이미징이 어렵고 기술 적용에 어느 정도 영향을 미칩니다.
2. 사용자 수용도 저하: 이전에는 범죄 기록으로 지문을 사용했기 때문에 사용자가 사용에 심리적 장애가 있었다.
2.4 손바닥 인식 손바닥 형상은 거의 모든 사람의 손모양이 다르기 때문에 사람이 일정한 나이가 되면 이 손모양이 크게 변하지 않는다. 사용자가 손을 손 리더 위에 놓으면 손의 3D 이미지가 캡처되고 손가락과 손가락 관절의 모양과 길이를 측정하고 비교할 수 있습니다.
사람을 식별하는 데 사용되는 데이터에 따라 손손 읽기 기술은 손혈관의 패턴과 손바닥, 손가락의 형상 분석의 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 손의 다양한 특징을 그리는 것은 매우 간단해서 대량의 데이터 세트를 생성하지 않습니다. 그러나 상당한 수의 기록이 있더라도 손바닥의 형상이 반드시 사람을 구분할 수 있는 것은 아니다. 손의 특징이 매우 비슷하기 때문이다. 손바닥 형상은 다른 생체 인식 방법에 비해 가장 높은 정확도를 얻을 수 없습니다. 데이터베이스가 계속 늘어남에 따라 사람과 템플릿을 명확하게 식별하고 비교하기 위해서는 수량적으로 손의 뚜렷한 특징을 늘려야 합니다. (윌리엄 셰익스피어, 템플릿, 데이터베이스, 데이터베이스, 데이터베이스, 데이터베이스, 데이터베이스, 데이터베이스, 데이터베이스, 데이터베이스)
2.5 정맥 인식 정맥 식별은 최근 2 년 동안 부상한 신기술이다. 이 기술에서, 주로 일손 부근의 정맥혈류 분포도를 연구하여 신분 인증과 식별에 쓰인다. 일반적으로 적외선 CCD 카메라를 사용하여 정맥 이미지를 수집합니다. 인식 시스템이 적외선 CCD 카메라를 통해 손등의 정맥 이미지를 얻을 때 각 정맥 이미지의 특징 코드가 저장됩니다. 그런 다음 현장 사용자의 정맥지도와 저장된 정맥지도 특징 코드의 비교 및 피드백 결과를 얻을 수 있습니다.
정맥 인식 시스템의 특징:
1, 정맥 인식 시스템은 손등의 상태에 따라 달라집니다.
2. 손등이 약간 변해도 정맥 인식 시스템의 식별에도 영향을 줍니다.
3. 사용자가 관절염이나 류머티즘을 앓고 있다면 정맥 인식 시스템을 사용할 수 없습니다.
4. 이 시스템을 만지면 편안함과 편리함을 극대화할 수 있다. 이 시스템은 습도, 땀, 더러움, 펜 자국, 경상 등에서 다른 바이오메트릭 시스템보다 뛰어나다.
그 기술은 지문 인식과 매우 가깝고 적용 범위와 어플리케이션 환경도 비슷하기 때문에 많은 지문 인식 회사들이 이를 새로운 대체 업데이트 기술로 홍보하고 적용한다.
2.6 음성 인식인의 생리적, 심리적, 행동적 특징은 모두 음성 파형에 반영되며, 사람의 소리의 스펙트럼, 곡선의 시간 변화와 운전음원의 특징은 모두 다르다. 우리는 분석, 비교, 식별을 위해 서로 다른 사람의 목소리 변화가 크고 같은 사람의 목소리 변화가 작은 특징을 추출할 수 있다. 현재 음성 인식 시스템의 주요 응용 프로그램은 마이크 입력인의 음성을 통해 디지털 신호 프로세서를 통해 디지털화하고 소프트웨어를 통해 압축하여 음성 이미지 정보를 추출하여 데이터베이스에 저장하는 것입니다. 수집된 음성을 데이터베이스의 특징 정보와 일치시켜 신분을 식별합니다.
음성 인식 기술의 장점:
1. 음성 인식은 사용자가 자연스럽게 받아들일 수 있는 비접촉 인식 기술입니다.
2. 음성 인식 기술은 편리성, 경제성, 정확도가 우수합니다.
음성 인식 기술의 단점:
1, 정확도가 낮음: 사운드 변경 범위가 넓어 정확하게 일치시키기가 어렵습니다.
2. 기술적 복잡성이 높음: 소리의 볼륨, 속도, 품질은 모두 일정한 조건 (예: 감기) 의 영향을 받기 때문에 이런 변화에 적응하기 위해 시스템 기능을 늘려야 한다.
3. 높은 비용: 고화질 마이크와 같은 사운드 수집 장비는 매우 비쌉니다.
2.7 자필 인식자는 그 사람과 같고, 중국인은 서예를 중시한다. 사람들은 자신이 좋아하는 서예 스타일을 선택한 후, 한 글자의 책꽂이 구조, 문장 전체의 종횡포까지 자신의 필기적 특징에 녹아들었다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 서예, 서예, 서예, 서예, 서예) 누구나 자신의 작문 습관과 형식 계획을 가지고 있습니다. 필적은 이미 사람들이 자신을 식별하는 중요한 수단 중 하나가 되었다. 현재 필적 (서명) 인식 시스템의 주요 응용 프로그램은 시스템이 유선 펜과 민감한 그래픽 입력 보드를 사용하여 서명의 동적 프로세스 정보 특징을 추출하고 서명의 일반적인 부분과 변경 부분을 구분함으로써 서명자의 실제 신분을 결정하는 것입니다.
손글씨 인식 기술의 장점: 수용성이 좋다: 손글씨 인식 사용은 공인된 신분 인식 기술이다. 대중에게 쉽게 받아들여진다.
필기 인식 기술의 단점: 1, 기술적 복잡성이 높다. 사람의 기질과 생활방식이 변화함에 따라 서명도 바뀌므로 시스템 기능을 추가하여 이런 변화에 적응해야 한다.
2. 가격이 높다: 서명용 필기판 구조가 복잡하고 가격이 비싸다.
2.8 행동 인식 행동 인식 기술은 물체를 모니터링, 분류, 추적 및 계산하는 비디오 분석 시스템입니다. 행동인식 기술은 일정한 규칙에 따라 분석하고 판단하여 특정 행위에 대한 경보를 설정하는 것이다.
행동 인식은 다음과 같은 특허 기술을 기반으로 한 비디오 기술입니다: 1. 지능형 비디오 인식: 카메라 안정성, 배경 인식, 원근 정밀도, 어댑티브 제한, 그림자 무시, PTZ 카메라 제어 등 환경과 카메라로 인한 다양한 변화를 감지하고 보정하는 데 사용할 수 있는 일련의 비디오 이미지 알고리즘입니다.
2. 대상 분할: 엔진은 배경에서 대상을 정확하게 분할하여 나무의 움직임과 빛의 변화와 같은 대상이 아닌 오브젝트의 변화를 무시할 수 있습니다. 또한 대상 그룹을 단일 대상으로 나눌 수 있습니다.
3. 궤적 추적: 대상 물체가 일정 시간 제한을 초과하는 것을 감지할 때 대상의 모션, 궤적 및 속도 함수를 설정하여 오브젝트의 크기, 수 및 모양을 보다 정확하게 결정합니다. 표시된 대상 트랙은 실시간으로 업데이트되어 침입자의 침입 방향과 침입 후 경로를 식별합니다.
4. 목표감지: 주로 대상의 위치, 크기, 모양, 고정밀 필터대상이 아닌 물체를 결정합니다.
5. 행동 인식: 특정 규칙을 적용하여 대상의 위치, 속도 및 방향을 식별합니다. 또한 목표 수를 결정할 수 있습니다.
6. 효율적인 개발 도구: 병렬 실행 모드의 멀티미디어 명령어 세트와 고급 CPU 를 개발하여 업계 최고의 가격 대비 성능을 제공합니다.
2.9 비디오 감시 비디오 감시는 전통적으로 스마트 비디오 감시 기술이라고 불렸다.
지능형 비디오 감시 기술의 응용은 움직이는 표적 탐지와 같은 기본 기술뿐 아니라 다른 알고리즘과 기술도 결합해야 한다. 지능형 비디오 분석에서 이미지 분할 및 이동 대상 탐지는 기본적인 문제입니다. 최근 몇 년 동안, 이 문제들을 둘러싸고 많은 연구가 전개되었지만, 여전히 도전적인 과제이다. 해결해야 할 핵심 기술 문제는 모션 블러, 배경 차이 방법의 광선 변화, 실시간 요구 사항, 폐색 등입니다.
초기 렌즈 분할 알고리즘은 픽셀 도메인에서 수행되었지만 이 방법은 픽셀의 빠른 움직임에 매우 민감하여 많은 오검이 발생합니다. 이후 개발된 프레임 간 히스토그램 차이에 기반한 렌즈 분할 알고리즘은 복잡성이 낮고 분할 효과가 뛰어나 이미 유행하는 방법이 되었다.
움직이는 표적 탐지 및 추적은 이벤트 감지, 동작 인식, 비디오 이미지 압축 인코딩 및 의미 인덱스와 같은 자동 또는 반자동 비디오 모니터링의 고급 응용 프로그램의 기초입니다. 현재 움직이는 표적 탐지 방법에는 시간 미분, 배경 차이 및 광류법이 있습니다.
배경 차이 방법은 회색조 기반 이동 대상 탐지 방법으로, 일반적으로 피쳐 기반 방법을 사용합니다. 피쳐 기반 탐지는 피쳐로 구성된 이미지나 모델 (다각형, 다면체) 의 피쳐 (점, 선, 모멘트) 를 기준으로 움직이는 물체를 탐지합니다. 목표가 크고, 피쳐가 쉽게 추출되거나, 표준 대상 모델 라이브러리가 일치하는 경우에 자주 사용됩니다. 배경 차이 방법은 매우 완전한 대상을 추출할 수 있지만 조명으로 인한 배경 변경의 영향을 받기 쉽습니다. 최근 몇 년 동안 배경 모델링 및 배경 제거를 위해 일부 통계 방법이 도입되어 조명 변경 및 그림자와 같은 소음에 대한 배경 감산의 견고성을 크게 높였습니다. 모델 특징에 따라 배경을 모델링하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 픽셀 강도를 기반으로 하는 통계 모델 모델링은 그라데이션 조명에 적응할 수 있지만 돌연변이 조명에 문제가 있습니다. 칼만 필터는 간단한 방법으로 목표 추적에 광범위하게 적용되었다.
옵티컬 플로우 필드 및 모션 매개변수 추정에 기반한 텍스처 분석은 또 다른 일반적인 모션 영역 감지 알고리즘이지만 구멍 지름 및 폐색 문제로 인해 옵티컬 흐름의 신뢰성이 떨어집니다. 베이지안 확률 통계에 기반한 모션 분할 방법은 모션 분할과 모션 추정을 동시에 수행할 수 있어 효과가 좋지만 계산이 복잡하고 양이 많아 실시간 처리에 적합하지 않습니다.
현재 국내외 디지털 비디오 감시 시스템은 주로 디지털 비디오 기록 장치와 임베디드 지능형 비디오 감시 시스템을 기반으로 하는 두 가지가 있습니다. 임베디드 비디오 감시 시스템은 애플리케이션 중심의 기능, 안정성, 비용 및 볼륨에 대한 애플리케이션 시스템의 엄격한 요구 사항을 충족하는 전용 컴퓨터 시스템입니다. 디지털 신호 프로세서 (DSP) 는 고속 실시간 디지털 신호 처리를 위한 전용 프로세서입니다. 가장 빠른 CPU 보다 10-50 배 빠른 처리 속도로 비디오 감시 시스템에서 널리 사용되고 있습니다. 프런트 엔드 통합, 비디오 디지털화, 모니터링 네트워킹 및 시스템 통합은 지능형 비디오 감시 시스템의 발전 방향이며 디지털화 및 네트워킹은 지능형 비디오 감시 개발의 주요 특징입니다.
생체 인식 기술의 응용 상태
바이오메트릭 기술의 특징을 분석해 보면 바이오메트릭 기술의 응용 대상은 거의 비슷하고 응용 환경은 약간 다르다는 것을 알 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 바이오메트릭, 바이오메트릭, 바이오메트릭, 바이오메트릭, 바이오메트릭, 바이오메트릭, 바이오메트릭, 바이오메트릭) 그러나 기술과 기술 발전의 차이로 인해 기술에 따라 구체적인 응용 시나리오가 달라집니다. 여기는 1 으로 나눌 수 있습니다.1,방어 인증을 초월합니다. 출입금지, 채널 관리, 은행 인출 ATM 등의 어플리케이션에 사용됩니다. 2. 사후 분석 감정: 사건 발생 후 현장에서 얻은 특징 정보에 따라 분석 검증을 수행하는 방법 (예: 경찰이 사건 현장의 지문, DNA 수집 분석) 3. 현장 행동 분석: 움직이는 물체의 행동과 주변 물체의 속성에 따라 도로 교통 사고 분석, 신호 위반 차선 판단, 교도소 금지 구역 경보 등과 같은 물체 행동의 판단 분석 결과를 얻을 수 있습니다.
3. 1 은행 ATM 응용 분석 바이오메트릭 기술이 금융업계에 적용됨에 따라 베이징은 얼굴 인식 분석을 은행 ATM 에 적용할 예정이다. 먼저 얼굴 인식 기술을 말하다.
일반적으로 ATM 에서 얼굴 인식 기술을 채택하는 과정은 두 가지 응용 형태로 나뉩니다. 얼굴 인식을 인증으로 사용하는 수단 (선험적 방어 인증): 한 사람이 ATM 장치 카드에 접근하면 카메라는 비밀번호를 입력하는 동안 얼굴 정면 사진을 찍고 비교 검증을 위해 사진을 서버로 돌려보내 ATM 에 정보를 반환하며 ATM 시스템은 동시에 비밀번호 판단을 합니다. 얼굴을 데이터 수집의 수단으로 사용 (사후 분석 인식): 한 사람이 ATM 장치 카드 가까이에 있을 때 카메라는 비밀번호를 입력하는 동안 얼굴 정면 사진을 찍고 사진을 서버 스토리지로 돌려보낸다. ATM 시스템은 비밀번호를 확인한 후 정상적인 작동을 수행합니다.
일반적으로 얼굴 인식 기술을 개발하고 국내외 관련 기술 및 장비에 대해 잘 알고 있는 기술자로서 관련 금융 ATM 장비를 인증할 때 주로 얼굴 인식을 데이터 수집 수단으로 사용하는 것이 좋습니다. 위의 두 번째 형태입니다. 이것은 ATM 장비의 응용 환경 특성에 의해 결정됩니다. ATM 장치의 애플리케이션 환경 특징은 다음과 같습니다. 1, 사용자 수가 많습니다. 현재의 얼굴 인식 기술은 실제 얼굴 데이터에 대한 방대한 양의 비교 실험을 거의 하지 않기 때문에, 현재 진행 중인 데이터 실험은 모두 실험실 환경에서 수집되어 주변 환경이 비교적 안정적이며, 얼굴의 각도와 배합도가 높기 때문에 기존 실제 환경 응용 프로그램의 실제 데이터 참조로 사용할 수 없습니다.
2. 그들 대부분은 옥외와 소수의 가려진 곳에서 일한다. 얼굴 인식 기술은 빛에 대한 요구가 비교적 엄격하며, 특히 가시광선에 대해서는 더욱 그렇다. 방향, 크기, 모양, 색 온도, 거리, 조명 강도 등의 광원 차이만으로도 수집된 얼굴 이미지에 여러 가지 차이가 있어 얼굴을 천 장의 얼굴처럼 보이게 하여 인식 시스템을 잘못 식별할 수 있습니다. 실외 조명 조건은 너무 복잡합니다. 특히 태양 스펙트럼이 모든 가시광선과 가시광선을 덮기 때문에 실외 얼굴 인식 장치에 대한 연구는 불가능했습니다.
3.2 바이오메트릭 인식 기술의 특징 분석과 기타 인식 기술의 채택은 인식 장비 자체의 판단에 전적으로 의존할 뿐, 일반 은행이나 금융업계 직원을 통해 직접 판단할 수는 없다. 여기에서 관련 기술에서 발생할 수 있는 몇 가지 문제를 정리할 수 있습니다: 1, 홍채 인식: 가장 정확한 생체 인식 기술이지만 필요한 정렬 정확도가 높습니다. 또 사람이 병에 걸려 약을 먹을 때 홍채는 약물로 인해 일정 기간 동안 변한다.
2. 지문 인식: 손가락이 기름얼룩이나 자체 분비물로 인해 지문 인식 장치에 의해 인식되지 않을 수 있습니다.
3. 손바닥 인식: 손바닥 면적이 커서 지문보다 정확도가 훨씬 높지만 홍채 인식에 가깝다고 주장하지만 지문과 비슷한 문제가 발생할 수 있습니다. 그것의 설비도 지문 인식 장치보다 훨씬 크다.
4. 정맥인식: 손등에 약간의 변화가 있어도 정맥인식시스템이 영향을 받습니다. 사용자가 관절염이나 류머티즘을 앓고 있다면 정맥 인식 시스템을 사용할 수 없다.
5. 음성 인식: 병, 특히 인후질환은 성대를 변화시켜 인식하지 못한다. 테이프 등 녹음 장치에 녹음도 속기 쉽다.
6. 자필 인식: 사람의 기분과 나이에 따라 변할 수 있고, 단기 특별 훈련 후에 사람의 자필 습관을 바꿀 수 있다.
7. 행동 인식: 현재 식별 정확도가 가장 낮은 인식 기술로, 영향 요인이 너무 많아 실험실에서 사용할 수 있는 수준에 도달하지 못했기 때문에 상업은 말할 것도 없다.
3.3 지능형 비디오 감시 기술 위에서 우리는 바이오메트릭 인증이 인증 기술에서 사용되는 응용 분류를 분석했습니다. 여기서 스마트 비디오 감시를 보조 인증 수단으로 분석해야 합니다.
현재 성숙한 지능형 영상 감시 기술은 물체의 행동을 분석할 수 있다. 이런 행동 분석은 아직 싸움과 같은 세부적인 행동을 분석할 수는 없지만, 물체의 형태 궤적, 색상, 모양, 주행 속도, 속도 변화, 볼륨 등과 같은 물체의 전체 행동을 분석할 수 있다. 이러한 분석 데이터의 사용을 통해 1, 금지 구역 경보: 은행 금고 및 인원 제한이 필요한 일부 지역에서 사용할 수 있습니다. 누군가가 정상 인증을 받지 않고 해당 지역에 들어가면 시스템이 자동으로 경보를 울리며 관련 이미지, 동영상 자료를 증거로 저장하거나 관련 캡처 장비를 작동시켜 캡처 분석 세부 사항을 캡처합니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언)
2. 방향 통제: 재무 관리 센터 및 주변 모든 개체의 이동 방향을 모니터링합니다. 일정 기간 동안, 야간 또는 특정 경계 시간과 같은 어느 누구도 안전기관이나 관련 시설에 들어가거나 접근할 수 없습니다. 누군가가 이러한 보안 기관이나 관련 시설에 접근하면 자동으로 경고하고 관련 이미지와 비디오 데이터를 증거로 저장하거나 관련 스냅샷 디바이스 캡처 및 분석을 시작할 수 있습니다.
3. 수량 계산: 지능형 비디오 감시 기술은 카메라 범위 내에 얼마나 많은 움직이는 물체가 있는지 계산할 수 있어 금고 등에 들어가는 인원수를 제한할 수 있다. 수량이 제한을 초과하면 인증이 통과되더라도 출입금지 시스템이 문을 열 수 없습니다.
이 기술의 응용은 인증의 보조수단으로 사용될 수 있고, 인증 설비는 이 기술의 보조수단으로 전체 지역의 안전 통제를 실현할 수 있다.
3.4 금융업계에서 가능한 응용 분석 3.4. 1 은행 ATM 등 주변 독립 장치는 얼굴 인식 기술을 사용하여 얼굴 캡처 및 보조 인증을 수행하지만 유일한 인증 수단으로 사용되지는 않습니다. 지능형 비디오 감시 기술은 ATM 및 기타 장치를 손상시킬 수 있는 동작 및 개체 특성을 얻는 데 사용됩니다.
3.4.2 얼굴 인식 기술은 금고 등 폐쇄공간의 얼굴 캡처와 보조 인증에 사용되지만 유일한 인증 방법은 아니다. * * * 인증은 다른 바이오메트릭 기술을 고려해 열쇠와 RFID 카드 손실 등 가능한 위협을 방지할 수 있다. 얼굴에 포착된 영상은 앞으로 후험 기술로 사용될 수 있다.
스마트 비디오 감시 기술을 이용하여 출입금지 부근의 인원수를 계산하면 규칙을 통해 설정할 수 있다. 예를 들어 출입금지 부근에 몇 미터 범위 내에 두 명 이상이 있으면 인증해도 출입금지 시스템을 켤 수 없다.
3.4.3 은행영업청은 영업원이 영업소에 들어갈 때 얻은 얼굴 영상 정보를 분석해 대기번호를 얻어 일부 VIP 고객에게 특별한 우선 서비스를 제공할 수 있다. 동시에, 서비스 창구에 가서 업무를 처리할 때 두 개의 이미지를 비교한 결과, 업무 인원과 번호인이 같은 사람인지, 그리고 이 두 사람이 이 카드의 주인인지 여부를 알 수 있어 고객이 은행 카드 손실로 인한 큰 손실을 방지할 수 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 남녀명언)
4. 금융 산업 응용 프로그램 분석
여기서 우리는 기술 통제 구역의 크기에 따라 분석을 분류한다. 기본적으로 바이오메트릭 기술의 적용 범위는 점 기반 액세스 제어와 영역 기반 제어로 나눌 수 있습니다.
4. 1 출입금지는 주로 은행의 금고 대문, 중요한 장소의 통로 등 인증이 필요한 관건을 가리킨다. 액세스 제어를 일반 액세스 제어 시스템과 중요 액세스 제어 시스템으로 나누어 시스템 아키텍처를 분석합니다.
4. 1. 1 일반 출입금지는 차고 문, 공원 대문, 일반 사무실 문 또는 덜 중요한 출입구 관리입니다. 이러한 시나리오에서는 홍채 인식 또는 RFID 카드와 같은 얼굴 인식과 관련된 다른 정밀도 인증 기술을 고려하여 인증할 수 있습니다. 지능형 비디오 감시 기술과 DVR 장치를 동시에 활용하여 보조 인증 분석 및 후속 분석을 위한 기본 데이터를 제공할 수 있습니다.
4. 1.2 중요한 출입구를 통제하는 중요한 출입구는 기록 보관소, 금고, 재무실, 사장실 등 중요한 핵심 기관의 출입구 관리다. 이 시나리오에서는 가장 정교한 인증 분석 시스템을 사용할 수 있습니다. 즉, 홍채 인식 또는 RFID 카드와 같은 얼굴 인식과 관련된 다른 고정밀 인증 기술을 사용하여 인증을 수행하고, 지능형 비디오 감시 기술을 사용하여 방문객 수와 관련 정보를 제어하고, 인증과 보안 경보의 연쇄 관리를 실현하여 인력 협박이나 외부인의 침입으로 인한 사고를 방지할 수 있습니다. 이런 출입 통제 시스템은 기본적으로 흠잡을 데가 없다고 할 수 있다.
4.2 지역 보안 관리 모든 액세스 제어 기술은 전체 지역 보안 관리의 일부이며, 지역 보안 관리는 금융 업계 관련 기관의 안전하고 안정적인 운영을 보장하는 효과적인 조치입니다. 여기서 우리는 우리가 유효하다고 생각하는 지역 안전 관리 조치를 제공할 것이다.
지역 보안 관리의 경우 전체 건물/동네 모니터링과 출입 통제 제어를 결합하여 전체 지능형 제어 관리 시스템을 구현하는 것이 좋습니다.
Dell 은 다양한 바이오메트릭 기술을 사용하여 이 시스템을 구현합니다. 1, 지능형 비디오 감시 기술을 통해 울타리 및 예외 채널을 모니터링하고 모든 이상 상황을 기록하고 적시에 경보를 발령합니다. 2. 대문과 출입구의 경우 4. 1 절에 언급된 두 가지 형식으로 안전방어를 합니다. 3. 지역에 들어가는 모든 물체에 대해 카메라 융합 기술을 사용하여 전체 추적 기록을 수행하고, 모든 물체의 이동 궤적과 동작을 표시하고, 이상이 발생할 경우 즉시 관련 의미 있는 물체의 출처를 역조회해 사태가 더 악화되는 것을 방지하고 의심스러운 물체를 직접 통제한다. 4. 각 카메라에는 로컬 이미지와 비디오 저장 공간과 컴퓨터실에 있는 중앙 저장 공간이 있습니다. 5. 지능형 비디오 감시 기술은 DVR 이 비디오 이미지를 저장하는 데 걸리는 시간과 공간을 크게 줄이고, 장치 활용도를 효과적으로 높이며, 후속 분석 문제를 보다 표적화하고 조작할 수 있도록 합니다. 전체 시스템의 약점은 주로 전력 소비 문제에 있습니다. 회로가 끊어지면 전체 시스템이 작동하지 않습니다.
이것은 우리가 비교적 실용적이라고 생각하는 지역 안전 제어 시스템으로, 채택된 관련 기술이 비교적 성숙하여 직접 실천에 투입할 수 있다.
저자 소개: 백혜동, 필명 청윤, 독립 소프트웨어 기술 컨설턴트,' 소프트웨어 공사 전 과정 모델링 및 실현' 이라는 책이 있다. 국내 모 연구소의 수석 소프트웨어 설계자/선임 프로젝트 관리자로서 바이오메트릭 기술 제품의 개발, 관리 및 계획에 참여하고 있습니다.