アクセス制御分野におけるバイオメトリクスの応用と開発

現在、アクセス制御には、より高度なテクノロジーと新しいアプリケーション市場が導入されており、アクセス制御システムで現在使用されているテクノロジーには、バーコード、磁気バーコード、無線周波数識別、生体認証などが含まれます。その中で、無線周波数識別アクセス制御と生体認証アクセス制御は、アクセス制御開発における 2 つの主要なトレンドです。

RFID アクセス制御と生体認証アクセス制御の最大の違いは、認証媒体と認証方式です。RFID アクセス制御では、媒体として ID カードと IC スマートカードが使用されます。認証媒体は紛失や破損しやすく、ID カードは認証媒体として使用されます。コピーも簡単です。現在、生体認証によるアクセス制御には、指紋、手のひらの形状、顔画像、虹彩などの認証方法が含まれており、認証媒体を紛失することがなく、セキュリティが向上しています。 RFID アクセス制御と生体認証アクセス制御は、さまざまな要件やアプリケーションで広く採用されています。しかし、生体認証モデルは技術開発のボトルネックにより、安定性、適用コスト、システム構築の難易度などの点で実用化には依然として課題や困難が残されています。もちろん、テクノロジーの継続的な発展により、これらの問題のいくつかは解決されました。システムのセキュリティと適用性を向上させるために、スマート カード多要素認証、スマート カード パスワード認証、生体認証スマート カード認証などの複合認証モードが開発されています。

最も広く使用されている生体認証アクセス制御システムには、指紋認識アクセス制御、顔認識アクセス制御、掌紋認識アクセス制御、虹彩認識アクセス制御などがあります。

顔認証システム

顔認証入退室管理は、オフラインで実行可能な顔認証入退室管理・勤怠管理製品であり、ミッドエンドからハイエンドの入退室管理・勤怠管理に位置付けられます。カードスワイプ、指紋アクセス制御、勤怠管理マシンなど、市場の現在の製品を部分的に置き換えます。

インターネット カンファレンスは、企業が自社のテクノロジーを披露する場です。百度の顔スキャンによるアクセス制御は、百度が提供するライブ ビデオに基づいています。ユーザーは ID カードをスキャンしてリアルタイムの写真を入力するだけで済みます。初めて公園に入るときは時間がかかりますが、ユーザーは 10 秒以内に「顔をスワイプ」して烏鎮風景区の改札を通過できます。 Baidu はこの技術の応用シナリオを次のように説明しています。「将来の都市がフェイス ゲート テクノロジーを日常生活にさらに適用すると、人々は車に乗って帰宅するのにキーが必要なくなり、さらにはエアコンを実現するために顔も使用するようになるかもしれません。

Baidu は内部書簡の中で、顔認識ゲートがディープ ニューラル ネットワークの機械学習に基づいて、検出された複数の顔の顔の特徴点を学習して識別すると述べました。プロジェクト全体 研究開発、ハードウェア、テクニカルサポート、ディープラーニングラボ、AIプラットフォーム部門、プロセス情報管理部門、内部コミュニケーション部門などの部門を通じて運営されます。 Baidu の顔認識システムの精度は 98% です。

指紋識別システム

指紋アクセス制御システムは、従来のキーを指に置き換えます。使用時は、指紋収集装置の収集ウィンドウに指を平らに置くだけで完了します。ロック解除タスク。操作は非常に簡単で、偽造、盗難、忘れ、解読される可能性がある他のアクセス制御システム (パスワード、ID カードなど) の欠点を回避します。

指紋認識アクセス制御システムは、指紋認識技術を使用して身元を確認します。指紋は常に持ち歩き、人によって異なり、生涯を通じて変化しません。 RFID カードは借りることができますが、指紋は借りられません。指紋認識アクセス制御システムはより安全で正確であり、使用されたメディアを忘れたり紛失したりすることはありません。現時点では、指紋認識アクセス制御システムのコストは、指紋が無料であるため、RFID カード アクセス制御システムのコストと同等です。

虹彩認識アクセス制御

虹彩認識技術は、現在の生体認証方法の中で最も正確な識別方法であり、他の本人確認技術と比較すると、次のような特徴があります:

精度

英国政府の委託により、英国国立物理研究所 (NPL) は、網膜、虹彩、指紋、掌紋、顔、音声、手書きのダイナミクスを含む 7 つのテクノロジーをテストし、比較しました。報告書は虹彩と網膜が最も正確で、顔は「最も正確ではない」と考えており、指紋の精度を高めるには10本の指から指紋を収集する必要があるとしている。さらに、日本自動識別シンポジウム (AIM) は、さまざまな技術の誤り許容率を発表しており、虹彩は指紋の 1,200 倍、顔の 12,000 倍、音声の 40,000 倍の精度を示しています。 AIM は、7 つのテクノロジーの中で最も精度が低いのは音声認識であると考えています。

反欺瞞

NPL は、虹彩と網膜が最も欺瞞に対して耐性があり、指紋と掌紋は偽造が容易で、署名が模倣され、音声が録音に置き換えられる可能性があると考えています。顔は「だまされやすい」「不正行為」です。たとえば、指紋は使用されるたびに痕跡が残りますが、その痕跡は他人が簡単に入手して、偽の指紋を作成するために使用できます。

実用性

NPLは、網膜が眼底にあるため、画像のキャプチャが困難で、開発の見通しが最悪であると考えています。虹彩が暗いと、使用可能な画像（実際にキャプチャされた画像）を収集することが困難になります。正確に識別するのは困難です）、音声には高忠実度のマイクが必要です、顔と掌紋には高精度のカメラが必要です、手書きには特別な手書きパッドが必要であり、コンピュータ上の既存の設定は使用できません、指紋のイメージングは​​簡単ですが、連絡先コレクションです。接触収集の欠点は、機器が汚染されやすく、精度に影響を与えることです。また、指紋認証では、力仕事でテクスチャーが摩耗したり、高齢者の指が乾燥して使用に支障をきたしたりするなどの問題もあります。通常のカメラで虹彩を取得できるため、人体に無害で便利である。

セキュリティレベル

パターン認識の分野では、顔認証、音声認識、指紋認証、掌紋認識などに比べて虹彩認証はセキュリティレベルが高いですが、センサー信号を収集する際にはユーザーの操作には特殊な要件があり、収集する側の緊張を招きやすいため、現在では情報セキュリティレベルの高い分野や部門での利用が主流となっています。

概要:

生体認証を入退管理システムに適用することは、多くの入退室管理会社が現在すでに取り組んでいることです。生体認証製品のユーザー数の増加に伴い、 、ユーザーは生体認証製品の使用をますます受け入れています。製品アプリケーションが異なれば、ユーザーの生体認証技術の受け入れレベルも異なります。生体認証技術は、製品の価格、品質、技術など、比較的成熟した大規模な応用レベルに達し始めています。

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