stringtranslate.com

Мягкая биометрия

Мягкие биометрические черты — это физические, поведенческие или привязанные человеческие характеристики, классифицируемые в предопределенных человеческих категориях. Эти категории, в отличие от классического биометрического случая, установлены и проверены временем людьми с целью дифференциации людей. Другими словами, экземпляры мягких биометрических черт создаются естественным образом и используются людьми для различения себе подобных. [1]

Введение

Начало мягкой биометрии можно определить как заложенное Альфонсом Бертильоном в 19 веке. Он первым предложил систему идентификации личности, основанную на биометрических, морфологических и антропометрических определениях. [2] Наиболее распространенными чертами, которые он ввел, были цвет глаз, волос, бороды и кожи; форма и размер головы; характеристики тела, такие как рост или вес, а также неизгладимые отметины, такие как родимые пятна, шрамы или татуировки. Большинство этих дескрипторов в настоящее время попадают в категорию мягкой биометрии.

Джейн недавно переопределил мягкую биометрию как набор признаков, предоставляющих информацию о человеке, хотя они не способны индивидуально аутентифицировать субъекта, поскольку им не хватает отличительности и постоянства. [3] Дальнейшие исследования показали, что для идентификации людей можно использовать более широкий набор мягких биометрических признаков. Рид и Никсон предложили переопределение мягкой биометрии как любой характеристики, которая может быть естественным образом описана людьми. [4] Такая мягкая биометрия хорошо подходит для развертывания в приложениях наблюдения [5], и продолжаются исследования, чтобы извлечь выгоду из этих разработок.

Мягкие биометрические черты

Черты характера, соответствующие приведенному выше определению, включают, помимо прочего:

Мягкая биометрия наследует большую часть преимуществ биометрии и, кроме того, поддерживает ее собственными активами. Некоторые из преимуществ включают ненавязчивость, вычислительную и временную эффективность и человеческое соответствие. Кроме того, они не требуют регистрации, согласия или сотрудничества наблюдаемого субъекта.

Использование

Мягкая биометрия используется для идентификации людей и может быть объединена с биометрическими системами аутентификации для повышения точности распознавания. [6] Примером является визуальное наблюдение, и мягкая биометрическая информация может помочь идентифицировать людей во время несоответствий, когда лица плохо запечатлены на камере. [7]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Данчева, А.; Велардо, К.; Д'Анджело, А.; Дюгелей, Ж.-Л. (октябрь 2010 г.). «Набор мягких биометрических данных для идентификации личности: новые тенденции и проблемы». Мультимедийные инструменты и приложения . 51 (2): 739–777. doi :10.1007/s11042-010-0635-7. S2CID  38082731.
  2. ^ Rhodes, HTF (1956). Альфонс Бертильон: отец научного обнаружения . OL  18720791M.
  3. ^ Джейн, АК; Дасс, СК; Нандакумар, К. (2004). Мягкие биометрические признаки для систем персонального распознавания . Международная конференция по биометрической аутентификации. doi :10.1007/978-3-540-25948-0_99.
  4. ^ Reid, DA; Nixon, MS (2011). Использование сравнительных описаний человека для мягкой биометрии (PDF) . Международная объединенная конференция по биометрии. Архивировано из оригинала (PDF) 2013-03-08.
  5. ^ Рид, ДА; Самангуэй, С.; Чен, К.; Никсон, М.С.; Росс, А. (2013), Мягкая биометрия для наблюдения: обзор. (PDF) , Справочник по статистике, том 31
  6. ^ Кэтрин, Г. Джаспер Уиллси (2018-12-07), «Схема аутентификации на основе биометрии для облачной среды», Криптографическая и информационная безопасность , Бока-Ратон, Флорида: CRC Press, стр. 917–944, doi :10.1201/9780429435461-31, ISBN 978-0-429-43546-1, S2CID  196187324 , получено 2020-10-25
  7. ^ Джеймс, Приямол; Томас, Джина; Алекс, Нина (февраль 2015 г.). «Обзор мягкой биометрии и ее применение в распознавании личности на расстоянии». Международная конференция по мягким вычислениям и безопасности сетей 2015 г. (ICSNS) . IEEE. стр. 1–5. doi :10.1109/icsns.2015.7292416. ISBN 978-1-4799-1752-5. S2CID  16114639.

Дальнейшее чтение