Pasaulē pēc Covid-19, kur cilvēki valkā sejas maskas, radās nepieciešamība pēc jaunām personas autentifikācijas metodēm. Jauns Džordžijas Universitātes pētījums liecina, ka drīzumā cilvēki ierīču atbloķēšanai izmantos nevis seju vai pirkstu nospiedumus, bet gan ausis.
Auss ir viena no nedaudzajām ķermeņa daļām, kas laika gaitā paliek relatīvi nemainīga, tāpēc tā ir laba alternatīva tehnoloģijām, kas atpazīst sejas vai pirkstu nospiedumus, saka pētījuma vadošais autors un Džordžijas Universitātes Inženierzinātņu koledžas asociētais profesors Tirimachos Burlai. . Sistēma atzīšanu auss, kuru viņa komanda attīsta, identificē cilvēku ar precizitāti līdz 99%.
Ausis katram cilvēkam ir tikpat unikālas kā pirkstu nospiedumus, un pat identiskiem dvīņiem viņiem ir atšķirības. Papildu bonuss ir tas, ka ausis nenoveco tā, kā to dara cilvēka seja (izņemot auss ļipiņu, kas ar vecumu atkāpjas). Ausu atpazīšanas programmatūra darbojas līdzīgi kā sejas atpazīšanas tehnoloģija. "Tālrunis fiksē vairākus cilvēka personības paraugus, un attēli uz laiku tiek saglabāti jūsu ierīcē," stāsta zinātnieks. "Tāpat kā jums ir jāizmanto pirksta nospiedums, lai to salīdzinātu ar reģistrēto un atbloķētu tālruni, jums ir jāizmanto auss."
Iestatīšanas laikā algoritms ņem vairākus personas identitātes paraugus, piemēram, attēlu sejas vai pirkstu nospiedumus un reģistrē tos ierīcē. Mēģinot atbloķēt sīkrīku, izmantojot biometriskos datus, ir nepieciešams tiešraides paraugs, lai to salīdzinātu ar ierīces ierakstiem, piemēram, jūsu sejas fotoattēlu vai šajā gadījumā auss fotoattēlu.
Tirimachos Bourlay programmatūra izmanto ausu atpazīšanas algoritmu, lai novērtētu skenējumus un noteiktu, vai tie ir piemēroti automātiskai saskaņošanai. Zinātnieks pārbaudīja algoritmu, izmantojot divas dažādas ausu attēlu datu kopas. Vienā datu kopā sistēmas precizitāte palielinājās no 58,72% līdz 97,25%, salīdzinot ar iepriekšējo ausu atpazīšanas programmatūru, bet citā - no 45,8% līdz 75,11%, salīdzinot ar bāzes pieeju. Lai nodrošinātu, ka sistēma spēj darboties pat ar ielādētiem attēliem, Burlejs un viņa komanda novērtēja vairākus modeļus, izmantojot dažādu trokšņu faktoru (izplūšanas, spilgtuma, kontrasta) ietekmēto ausu attēlus.
Ausu atpazīšanas programmatūru varētu izmantot, lai uzlabotu esošās drošības sistēmas, tostarp tās, ko izmanto lidostās visā pasaulē, un uz kamerām balstītas drošības sistēmas, sacīja Burlejs. Viņa komanda arī plāno uzlabot piedāvāto ausu atpazīšanas algoritmu, lai tas labi darbotos ar termiskajiem attēliem, kā arī ņemtu vērā tumšo vidi, kur ar parastajām kamerām ir grūti iegūt skaidrus attēlus redzamajā diapazonā.
Jūs varat palīdzēt Ukrainai cīnīties pret krievu iebrucējiem. Labākais veids, kā to izdarīt, ir ziedot līdzekļus Ukrainas bruņotajiem spēkiem Savelife vai izmantojot oficiālo lapu NBU.
Interesanti arī: