sonra dünyada Covid-19, insanların yüz maskesi taktığı yerlerde, yeni kişisel kimlik doğrulama yöntemlerine ihtiyaç vardı. Georgia Üniversitesi'nden yapılan yeni bir araştırma, yakında insanların cihazlarının kilidini açmak için yüzlerini veya parmak izlerini değil, kulaklarını kullanacaklarını gösteriyor.
Çalışmanın baş yazarı ve Georgia Üniversitesi Mühendislik Fakültesi'nde doçent olan Thirimachos Bourlai, kulak vücudun zamanla nispeten değişmeden kalan birkaç bölümünden biridir, bu nedenle yüzleri veya parmak izlerini tanıyan teknolojilere iyi bir alternatiftir, diyor. . sistem tanıma ekibinin geliştirmekte olduğu kulak, bir kişiyi %99'a varan doğrulukla tanımlıyor.
Kulaklar her insan için benzersizdir. parmak izlerive tek yumurta ikizlerinde bile farklılıkları vardır. Ek bir avantaj, kulakların bir kişinin yüzünün olduğu gibi yaşlanmamasıdır (yaşla birlikte gerilen kulak memesi hariç). Kulak tanıma yazılımı, yüz tanıma teknolojisine benzer şekilde çalışır. Bilim adamı, "Telefon, bir kişinin kişiliğinden birkaç örnek alıyor ve görüntüler geçici olarak cihazınızda saklanıyor" diyor. "Kayıtlı olanla karşılaştırmak ve telefonun kilidini açmak için parmak izinizi kullanmanız gerektiği gibi, kulağınızı da kullanmalısınız."
Kurulum sırasında, algoritma bir kişinin kimliğinin örneğin bir resim gibi birkaç örneğini alır. yüz veya parmak izlerini alır ve bunları cihaza kaydeder. Gadget'ın kilidini biyometri ile açmaya çalıştığınızda, bunu cihazdaki kayıtlarla karşılaştırmak için yüzünüzün fotoğrafı veya bu durumda kulağınızın fotoğrafı gibi canlı bir örnek alır.
Tirimachos Bourlay'in yazılımı, taramaları değerlendirmek ve otomatik eşleştirme için uygun olup olmadıklarını belirlemek için bir kulak tanıma algoritması kullanır. Bilim adamı, algoritmayı iki farklı kulak görüntüsü veri kümesi kullanarak test etti. Bir veri setinde, sistemin doğruluğu önceki kulak tanıma yazılımına göre %58,72'den %97,25'e, diğerinde ise temel yaklaşıma göre %45,8'den %75,11'e yükseldi. Sistemin yüklü görüntülerle bile çalışabilmesini sağlamak için Burlay ve ekibi, çeşitli gürültü faktörlerinden (bulanıklık, parlaklık, kontrast) etkilenen kulak görüntülerini kullanarak birkaç modeli değerlendirdi.
Bourlay, kulak tanıma yazılımının, dünyadaki havalimanlarında kullanılanlar ve kamera tabanlı güvenlik sistemleri de dahil olmak üzere mevcut güvenlik sistemlerini iyileştirmek için kullanılabileceğini söyledi. Ekibi ayrıca önerilen kulak tanıma algoritmasını, termal görüntülerle iyi çalışacak ve geleneksel kameralarla görünür aralıkta net görüntüler elde etmenin zor olduğu karanlık ortamları da hesaba katacak şekilde iyileştirmeyi planlıyor.
Ukrayna'nın Rus işgalcilerine karşı savaşmasına yardım edebilirsiniz. Bunu yapmanın en iyi yolu, Ukrayna Silahlı Kuvvetlerine bağış yapmaktır. Hayat kurtarmak veya resmi sayfa aracılığıyla NBU.
Ayrıca ilginç: