マルチモーダル生体認証の利点は何ですか?

マルチモーダル生体認証の利点は何ですか?

マルチモーダル生体認証とは何ですか? マルチモーダル生体認証は、さまざまなシナリオやセキュリティ レベルのニーズを満たすために複数の生体認証技術を統合したものです。例えば、指紋認証は最も安定していますが、手が汚れているため肉体労働をする人にとっては認識が難しいです。顔認証は最もユーザーフレンドリーですが、認識効率は低いです。虹彩認証は最も正確ですが、価格が比較的高いです。まとめると、マルチモーダル生体認証の利点は何でしょうか?

[[378771]]

マルチモーダル生体認証の利点は何ですか?

今日の情報化時代において、個人の身元を正確に識別し、情報セキュリティを保護する方法は、あらゆる分野の人々から広く注目を集めるホットな話題となっています。従来の身元認証は、偽造や紛失が容易なため、実際のニーズを満たすことがますます困難になっています。現在、最も便利で安全なソリューションは、間違いなく生体認証技術です。

マルチモーダル生体認証は、登録、認証、識別に複数の生理学的または行動的特性を使用できるシステムです。マルチモーダル生体認証に基づく人間認識は新たなトレンドになりつつあり、異なるモダリティを組み合わせる主な理由は認識精度を向上させることです。 2 つ以上の生体認証を組み合わせる理由は他にもあります。たとえば、異なる生体認証モダリティが固有の展開シナリオに適している場合や、機密データの保護にセキュリティが不可欠な場合などです。

多くの応用分野の中でも、金融業界ではマルチモーダル認識に対する需要が非常に高くなっています。全体的に、マルチモーダル生体認証技術は、金融詐欺による損失を減らし、ユーザーの情報とデータのセキュリティを確保するのに役立ちます。これは単一の生体認証技術よりも優れており、金融テクノロジーの将来のトレンドになる可能性があります。しかし、銀行支店は全国に数十万店あり、バックエンドのサービスシステムの構築から製品形態の企画まで、企画、準備、実装の作業全体は非常に大きく、検討、実験、実装の推進には一定の時間が必要です。

現在、生体認証は単一からマルチモーダルへと移行しています。単一の生体認証技術では、ますます複雑で多様な ID 認証シナリオをサポートできませんが、マルチモーダル生体認証では、指紋、顔、虹彩、声紋などの複数の生体認証を組み合わせて、より正確な ID 認証と集中化された統一されたシステム管理を実現できます。単一モダリティ生体認証システムのいくつかの制限は、マルチモーダル生体認証システムを導入することで解決できることに言及する価値があります。複数の生体認証モダリティを 1 回のスキャンに統合し、単一モダリティ システムにかかる負担を軽減します。

人々の日常生活では、社会保障、スマートロック、キャンパスのアクセス制御管理などの分野で、マルチモーダル生体認証がますます多く利用されるようになっています。指静脈と顔を組み合わせた複合認証により、認証データの精度が向上します。例えば、地下鉄の改札の通過、大学入試の本人認証、社会保障年金の確認・徴収などの用途です。

生体認証は人工知能への入り口であり、人物を識別することはインテリジェント サービスの前提条件です。特に「新インフラ」の積極的な構築を背景に、今後の市場の原動力は水平から垂直に広がり、より安全で、より広く、より認識性が高く、高い顧客体験が人工知能の今後の発展における大きなトレンドとなるでしょう。マルチモーダル融合は必然的に AI 開発の大きな特徴となるでしょう。

一般的に、マルチモーダル生体認証は、一方ではシーンデータを充実させ、認識をより正確にしますが、他方では複雑なシナリオでのアプリケーションの変更に適しています。現在、市場で主流の本人確認端末システムは、基本的に、マルチモーダルアルゴリズム(OCR、指紋、顔を含む)、インテリジェントハードウェア、本人確認ソフトウェアの3つの主要な部分で構成されています。製品の形式には、デスクトップ、ハンドヘルド、壁掛け、チャネルなどがあります。

複数の識別技術を統合したマルチモーダル統合認証プラットフォームは、生体認証技術の実装において重要な役割を果たすことになります。マルチモーダル統合認証プラットフォームは、意思決定の重みとシナリオ要件に基づいて、適切な生体認証技術を柔軟かつ自動的に構成することができ、これが技術開発の最適な状態です。しかし、マルチモーダル認識は実装中に依然として市場の課題に直面しており、この技術の商業化と大規模な応用を促進するには、業界企業の共同の取り組みが必要です。

<<:  2020 Forrester Wave レポート: Dynatrace が AI を活用した IT 運用 (AIOps) のリーダーに選出

>>:  マイア:人間を模倣するが、人間を超えることはないチェスAI

ブログ    

推薦する

コンパクトなBEVインスタンス予測フレームワーク: PowerBEV

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...

...

...

世界モデルが大きな貢献を果たしました! 20以上の自動運転シナリオの偽データがリアルすぎる…

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...

世界のトップ25の人工知能企業

過去数年間で人工知能の利用は爆発的に増加しており、すでに多くのスタートアップ企業や大手企業が独自の ...

世界モデルに関するいくつかの誤解と自動運転との統合に関する考察

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...

ロボットを活用する3つの革新的な方法

ロボットは、高齢の両親を助けたり、子供を教育したり、料理をしたりすることができます。ロボット産業は創...

アンドリュー・ン氏との独占インタビュー: 今後 10 年間の AI、ハードウェア優先からデータ優先へ

現在の仕事に飽きて方向転換したいと思ったことはありませんか?もしそうなら、あなたは決して一人ではあり...

「素晴らしい成果物!」ハードウェア AI パフォーマンス テスト用の Python ライブラリがリリースされました

現在、人工知能技術は急速に発展しており、非常に注目を集めています。しかし、数多くの方法があるにもかか...

...

サービスロボット防疫シリーズ:食品の配達、消毒、誘導などにより、感染症の予防と抑制に貢献

新たな流行が猛烈に迫っており、特に河北省の流行は絶えず捜索されており、人々をパニックに陥れています。...

GoogleとOpenAIがマシンビジョンアルゴリズムをより良く研究するための新しいツールを開発

AIの世界はどのようなものになるのでしょうか?研究者たちは何十年もの間、これに困惑してきましたが、近...

あなたはキング・オブ・グローリーをプレイしていますが、誰かがiPhoneを使ってニューラルネットワークをトレーニングしています

知っていましたか? LeNet 畳み込みニューラル ネットワークは iOS デバイス上で直接トレーニ...

AI時代のITリーダーに必要な6つのソフトスキル

人工知能は組織内で大きな変化をもたらしますが、変化とともに、AI が仕事を奪ってしまうのではないかと...

30分で独自のディープラーニングサーバーを作成する

新しいプロジェクトを始めるたびに、私はディープラーニング マシンを何度も何度も作成していることに気づ...