Von Christian Schröter, 14. Juli 2024, Lesedauer 4 Minuten, 19 Sekunden
Biometrische Sicherheit durch fortschreitende Fortschritte bei der Lebenderkennung
Die Lebenderkennung ist die neueste Technologie bei biometrischen Authentifizierungssystemen. In letzter Zeit ist es schwierig, zwischen echten biometrischen Merkmalen und betrügerischen Unternehmungen zu unterscheiden, daher soll diese Technologie verschiedenen Organisationen helfen. Der Hauptzweck dieser Technologie besteht darin, die Sicherheit durch die Überprüfung der biometrischen Probe einer lebenden Person zu erhöhen. In diesem Artikel werden der fortschrittliche Gesichtserkennung, 3D Erkennung und dokumentierte Live Erkennungsprozess, die Innovationen dieser Technologie und ihre Verwendung in biometrischen Systemen erörtert. Beginnen wir die Show unterwegs.
Die Gesichtslebenserkennung umfasst erfahrene Techniken zur Überprüfung des Gesichts zur Live Gesichtsauthentifizierung. Nachfolgend sind die wichtigen Methoden zur Gesichtserkennung aufgeführt …
Algorithmen für maschinelles Lernen: Die neuesten neuronalen Netze und Deep Learning Modelle werden an großen Datensätzen weitergebildet, um tiefe Lebendigkeit zu entdecken. In diese Methode werden beispielsweise Mikroausdrücke, Texturveränderungen und natürliche Kopfbewegungen einbezogen.
Multispektrale Bildgebung: Bei dieser Methode werden verschiedene Wellenlängen wie sichtbares, infrarotes und ultraviolettes Licht verwendet, um Details festzuhalten, die für das bloße Auge unsichtbar sind. Mit dieser Methode können jedoch auch der Blutfluss und andere Aspekte des lebenden Gewebes überprüft werden.
Videoimpulserkennung: Bei dieser dritten Methode überprüft das System mithilfe der Fernphotoplethysmographie die Gesichtsfarbe, die sich aufgrund des Herzschlags ändert.
Lassen Sie uns einige der jüngsten Forschungen und Entwicklungen im Bereich der biometrischen Lebenderkennung besprechen.
Aktuelle Studien: Aktuelle Studien zeigen, dass es wie Generative Adversarial Networks funktioniert, um schwierige Spoof Datensätze zu erstellen, um mehr Erkennungsmodelle anzuwenden.
Industrielle Anwendungen: Finanzinstitute und Grenzkontrollen befürworten den Einsatz fortschrittlicher biometrischer Sicherheitssysteme.
Der Hauptaspekt der 3D Liveness Erkennung besteht darin, die umfassenden Informationen zu verarbeiten, um umfassende Sicherheit zu gewährleisten. Hier sind einige Technologien zur 3D Lebendigkeitserkennung:
Strukturierter Licht und Flugzeitsensor: Diese Sensoren erstellen eine 3D Karte des Gesichts der Person und speichern detaillierte Informationen, um zwischen einem lebenden Gesicht und einer 2D Maske zu unterscheiden.
Stereo Vision Systeme: Diese Systeme verwenden zwei Kameras, um Stereobilder zu speichern und sie dann zu verarbeiten, um umfassende Informationen abzuleiten.
Lassen Sie uns kurz einige der neuesten Techniken zur Lebenderkennung besprechen:
3D Morphable Modelle (3DMM): Dies sind die Modelle, die neben der Textur auch die Gesichtsdynamik hervorrufen und die 3D Beobachtungsfälschungsversuche verstärken.
Gemischter Ansatz: Die Kombination von 2D und 3D Informationen zur Verbesserung der Robustheit bei weltweiten Angriffen.
Die Erkennung der Dokumentenlebensfähigkeit stellt die Authentizität des Dokuments für das einzelne Verifizierungssystem oder den einzelnen Verifizierungsprozess sicher. Hier sind einige der fortgeschrittenen Methoden:
OCR mit Liveness Erkennung: Das optische Zeichenerkennungssystem wird mit der Liveness Erkennungstechnologie kombiniert. Es dient der Bestätigung dynamischer Merkmale wie Hologramme, Mikrotext oder dynamischer Sicherheitsdesigns.
Mikrobewegungs und Lichtreflexionsanalyse: Dieser Prozess verwendet feine Bewegungen und Lichtreflexe, um zu überprüfen, ob die Dokumente von einer echten Person gehalten werden.
Überprüfung von 3D Fotos in Echtzeit: Verwendung von Echtzeit Scans und 3D Fotodaten zur Überprüfung der Dokumente.
KI gestützte Ornamenterkennung: Hierbei handelt es sich um fortschrittliche KI Algorithmen zur Überprüfung gefälschter Designs und Anomalien.
Der Einsatz der Liveness Erkennungstechnologie entwickelt sich ständig weiter und ist auf Innovationen in der Hardware und Software angewiesen. Lassen Sie uns die wichtigen Bereiche besprechen, die enthalten sind:
Sensortechnologien: Die neueste Entwicklung fortschrittlicher biometrischer Sensoren ermöglicht es dem System, neben dem Blutfluss auch genaue Details, beispielsweise die Hautstruktur, zu speichern.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen: Der Einsatz von KI Algorithmen zur Verbesserung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Lebenderkennungstechnologie. Die Deep Learning Modelle sind jedoch besonders effektiv bei der Erkennung komplexer Designs oder Lebendigkeitsmuster.
Vielfältige Systeme: Die Kombination verschiedener biometrischer Modelle wie Gesicht und Iris erhöhen die Sicherheit.
Es gibt 2 Arten von Forschungsrichtungen …
Die richtige Untersuchung leistungsstarker Liveness Erkennungssysteme im Gegensatz zu gegnerischen Angriffen.
Darüber hinaus sind die Privatsphäre der Nutzer und ethische Überlegungen weitere Forschungsrichtungen. Dazu gehört, Sicherheit und Privatsphäre der Benutzer in Einklang zu bringen und gleichzeitig die ethische Verwendung biometrischer Daten zu bestätigen.
Die biometrische Lebenderkennung verfügt über verschiedene Modalitäten und jede ist mit unterschiedlichen Herausforderungen und Lösungen verfügbar …
Erkennung der Lebendigkeit von Fingerabdrücken: Diese Methode umfasst Techniken wie Schweißporenanalyse und Wärmebildgebung sowie die Messung der elektrischen Leitfähigkeit, um zwischen lebenden und gefälschten Fingerabdrücken zu unterscheiden.
Iris und Netzhaut Lebendigkeitserkennung: Außerdem nutzt diese Methode die Pupillenreaktion und das Blutgefäßdesign, um die Bestätigung der Lebendigkeitserkennung zu überprüfen.
Sprachlebenserkennung: Die Untersuchung der Stimmmuster und physikalischen Eigenschaften von Geräuschen spielt eine entscheidende Rolle bei der Verhinderung von Klangfälschung.
Die Technologie zur Lebenderkennung gilt als integraler Bestandteil der Sicherheit und Zuverlässigkeit biometrischer Systeme. Es befasst sich mit den ständigen Herausforderungen, die Spoofing Versuche mit sich bringen. Es gibt einige fortschrittliche Methoden wie maschinelles Lernen und multispektrale Bildgebung neben der 3D Modellierung, die alle Möglichkeiten erweitern. Je weiter Forschung und Technologie voranschreiten, desto weiter wird sich die Lebenderkennung weiterentwickeln und ausgefeilter werden und ein robustes und benutzerfreundliches biometrisches Authentifizierungssystem für alle Anwendungen gewährleisten.
