മൾട്ടി-ഇൻപുട്ട് തിരിച്ചറിയൽ: വ്യത്യസ്ത ബയോമെട്രിക് വിവരങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കൽ

• രചയിതാവ്:
• രചയിതാവിന്റെ പേര്

  Quantumrun ദീർഘവീക്ഷണം
• ഫെബ്രുവരി 24, 2023

ചർമ്മത്തിന്റെ ഉപരിതലത്തിന് താഴെയുള്ള തനതായ തിരിച്ചറിയൽ സ്വഭാവസവിശേഷതകൾക്കായി തിരയുന്നത് ആളുകളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള ഒരു സമർത്ഥമായ മാർഗമാണ്. ഹെയർസ്റ്റൈലുകളും കണ്ണുകളുടെ നിറങ്ങളും എളുപ്പത്തിൽ മാറ്റാനോ മറയ്ക്കാനോ കഴിയും, പക്ഷേ ഒരാൾക്ക് അവരുടെ സിരയുടെ ഘടന മാറ്റുന്നത് അസാധ്യമാണ്, ഉദാഹരണത്തിന്. ബയോമെട്രിക് പ്രാമാണീകരണം ഒരു അധിക സുരക്ഷ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, കാരണം അതിന് ജീവനുള്ള മനുഷ്യർ ആവശ്യമാണ്.

മൾട്ടി-ഇൻപുട്ട് തിരിച്ചറിയൽ സന്ദർഭം

മൾട്ടിമോഡൽ ബയോമെട്രിക് സിസ്റ്റങ്ങൾ പ്രായോഗിക പ്രയോഗങ്ങളിൽ യൂണിമോഡൽ സംവിധാനങ്ങളേക്കാൾ കൂടുതൽ തവണ ഉപയോഗിക്കുന്നു, കാരണം അവയ്ക്ക് ഡാറ്റാ ശബ്‌ദമോ കബളിപ്പിക്കുന്നതോ പോലുള്ള അതേ കേടുപാടുകൾ ഇല്ല. എന്നിരുന്നാലും, തിരിച്ചറിയലിനായി (ഉദാ, ഐറിസ്, മുഖം) ഒരൊറ്റ വിവര സ്രോതസ്സിനെ ആശ്രയിക്കുന്ന ഏകീകൃത സംവിധാനങ്ങൾ, വിശ്വസനീയമല്ലാത്തതും കാര്യക്ഷമമല്ലാത്തതുമാണെന്ന് അറിയാമെങ്കിലും സർക്കാർ, സിവിലിയൻ സുരക്ഷാ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ജനപ്രിയമാണ്.

ഐഡന്റിറ്റി ആധികാരികത ഉറപ്പാക്കുന്നതിനുള്ള കൂടുതൽ സുരക്ഷിതമായ മാർഗ്ഗം, ഈ ഏകീകൃത സംവിധാനങ്ങളെ അവയുടെ വ്യക്തിഗത പരിമിതികളെ മറികടക്കാൻ സംയോജിപ്പിക്കുക എന്നതാണ്. കൂടാതെ, മൾട്ടിമോഡൽ സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായി ഉപയോക്താക്കളെ എൻറോൾ ചെയ്യാനും അനധികൃത ആക്‌സസിനെതിരെ കൂടുതൽ കൃത്യതയും പ്രതിരോധവും നൽകാനും കഴിയും.

ബ്രാഡ്‌ഫോർഡ് സർവ്വകലാശാലയുടെ 2017 ലെ ഒരു പഠനമനുസരിച്ച്, ഒരു മൾട്ടിമോഡൽ ബയോമെട്രിക് സിസ്റ്റം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതും നടപ്പിലാക്കുന്നതും പലപ്പോഴും വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതാണ്, മാത്രമല്ല ഫലത്തെ വളരെയധികം ബാധിക്കുന്ന നിരവധി പ്രശ്‌നങ്ങളും പരിഗണിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ചെലവ്, കൃത്യത, ബയോമെട്രിക് സ്വഭാവസവിശേഷതകളുടെ ലഭ്യമായ വിഭവങ്ങൾ, ഉപയോഗിക്കുന്ന ഫ്യൂഷൻ തന്ത്രം എന്നിവയാണ് ഈ വെല്ലുവിളികളുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ. 

മൾട്ടിമോഡൽ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ ഏറ്റവും നിർണായകമായ പ്രശ്നം ഏത് ബയോമെട്രിക് സ്വഭാവസവിശേഷതകളാണ് ഏറ്റവും ഫലപ്രദമെന്ന് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതും അവയെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള കാര്യക്ഷമമായ മാർഗം കണ്ടെത്തുന്നതും. മൾട്ടിമോഡൽ ബയോമെട്രിക് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ, സിസ്റ്റം ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ മോഡിലാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നതെങ്കിൽ, ഓരോ ക്ലാസിഫയറിന്റെ ഔട്ട്‌പുട്ടും എൻറോൾ ചെയ്‌ത ഉദ്യോഗാർത്ഥികളുടെ റാങ്കായി കാണാനാകും, സാധ്യമായ എല്ലാ പൊരുത്തങ്ങളെയും പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ഒരു ലിസ്റ്റ് കോൺഫിഡൻസ് ലെവൽ അനുസരിച്ച് അടുക്കുന്നു.

തടസ്സപ്പെടുത്തുന്ന ആഘാതം

ഇതര ബയോമെട്രിക്‌സ് അളക്കാൻ ലഭ്യമായ വ്യത്യസ്‌ത ഉപകരണങ്ങൾ കാരണം മൾട്ടി-ഇൻപുട്ട് തിരിച്ചറിയൽ ജനപ്രീതി നേടുന്നു. ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ പുരോഗമിക്കുമ്പോൾ, സിരകളും ഐറിസ് പാറ്റേണുകളും ഹാക്ക് ചെയ്യാനോ മോഷ്ടിക്കാനോ കഴിയാത്തതിനാൽ, തിരിച്ചറിയൽ കൂടുതൽ സുരക്ഷിതമാക്കാൻ സാധിക്കും. നിരവധി കമ്പനികളും ഗവേഷണ സ്ഥാപനങ്ങളും ഇതിനകം തന്നെ വലിയ തോതിലുള്ള വിന്യാസത്തിനായി മൾട്ടി-ഇൻപുട്ട് ടൂളുകൾ വികസിപ്പിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു. 

നാഷണൽ തായ്‌വാൻ യൂണിവേഴ്‌സിറ്റി ഓഫ് സയൻസ് ആൻഡ് ടെക്‌നോളജിയുടെ സ്‌കെലിറ്റൺ ടോപ്പോളജികളും ഫിംഗർ വെയിൻ പാറ്റേണുകളും പരിശോധിക്കുന്ന രണ്ട്-ഘടക പ്രാമാണീകരണ സംവിധാനം ഒരു ഉദാഹരണമാണ്. ഫിംഗർ വെയിൻ ബയോമെട്രിക്‌സ് (വാസ്‌കുലർ ബയോമെട്രിക്‌സ് അല്ലെങ്കിൽ സിര സ്കാനിംഗ്) ഒരു വ്യക്തിയുടെ വിരലുകളിൽ അവയെ തിരിച്ചറിയാൻ തനതായ സിര പാറ്റേണുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. രക്തത്തിൽ ഹീമോഗ്ലോബിൻ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നതിനാൽ ഈ രീതി സാധ്യമാണ്, ഇത് ഇൻഫ്രാറെഡ് അല്ലെങ്കിൽ ദൃശ്യപ്രകാശത്തിന് വിധേയമാകുമ്പോൾ വ്യത്യസ്ത നിറങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. തൽഫലമായി, സുരക്ഷിതമായ സെർവറിൽ സംഭരിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ബയോമെട്രിക് റീഡറിന് ഉപയോക്താവിന്റെ വ്യത്യസ്ത സിര പാറ്റേണുകൾ സ്കാൻ ചെയ്യാനും ഡിജിറ്റൈസ് ചെയ്യാനും കഴിയും.

അതേസമയം, സാൻ ഫ്രാൻസിസ്കോ ആസ്ഥാനമായുള്ള ഇമേജ്വെയർ, പ്രാമാണീകരണ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ഒന്നിലധികം ബയോമെട്രിക്‌സ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. പ്ലാറ്റ്‌ഫോം സുരക്ഷാ നടപടി നടപ്പിലാക്കുമ്പോൾ അഡ്മിൻമാർക്ക് ഒരു ബയോമെട്രിക് അല്ലെങ്കിൽ ബയോമെട്രിക്‌സിന്റെ സംയോജനം തിരഞ്ഞെടുക്കാനാകും. ഐറിസ് റെക്കഗ്നിഷൻ, ഫേഷ്യൽ സ്‌കാനിംഗ്, വോയ്‌സ് ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ, പാം വെയിൻ സ്‌കാനറുകൾ, ഫിംഗർപ്രിന്റ് റീഡറുകൾ എന്നിവ ഈ സേവനത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ബയോമെട്രിക്‌സിന്റെ തരങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഇമേജ്വെയർ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ മൾട്ടിമോഡൽ ബയോമെട്രിക്സ് ഉപയോഗിച്ച്, ഉപയോക്താക്കൾക്ക് എവിടെയും ഏത് സാഹചര്യത്തിലും അവരുടെ ഐഡന്റിറ്റി പ്രാമാണീകരിക്കാൻ കഴിയും. ഫെഡറേറ്റഡ് ലോഗിൻ അർത്ഥമാക്കുന്നത് ഉപയോക്താക്കൾ ഓരോ ബിസിനസ്സിനും പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിനും പുതിയ ക്രെഡൻഷ്യലുകൾ സൃഷ്‌ടിക്കേണ്ടതില്ല എന്നാണ്, കാരണം അവരുടെ ഐഡന്റിറ്റി ഒരിക്കൽ സൃഷ്‌ടിക്കുകയും അവയ്‌ക്കൊപ്പം നീങ്ങുകയും ചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ, വ്യത്യസ്‌ത പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളുമായി ക്രോസ്-അനുയോജ്യമായ ഒറ്റ ഐഡന്റിറ്റികൾ ഡാറ്റ ഹാക്കുകൾ കുറച്ച് എക്സ്പോഷർ ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു.

മൾട്ടി-ഇൻപുട്ട് തിരിച്ചറിയലിന്റെ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ

മൾട്ടി-ഇൻപുട്ട് തിരിച്ചറിയലിന്റെ വിശാലമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉൾപ്പെടാം: 

• (ദീർഘകാല) സൈബർ സുരക്ഷാ മാനദണ്ഡങ്ങളിലേക്കുള്ള ജനസംഖ്യാ തോതിലുള്ള മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ, പരമ്പരാഗത പാസ്‌വേഡുകൾക്കും ഫിസിക്കൽ/ഡിജിറ്റൽ കീകൾക്കും പകരമായി മിക്ക പൗരന്മാരും ഏതെങ്കിലും തരത്തിലുള്ള മൾട്ടി-ഇൻപുട്ട് തിരിച്ചറിയൽ ഒന്നിലധികം സേവനങ്ങളിലുടനീളം അവരുടെ സ്വകാര്യ ഡാറ്റ സുരക്ഷിതമാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കും.
• ബിൽഡിംഗ് സെക്യൂരിറ്റിയും സെൻസിറ്റീവ് ലൊക്കേഷനുകളിലേക്കും ഡാറ്റയിലേക്കും ആക്‌സസ് ഉള്ള (ദീർഘകാല) ജീവനക്കാർ എന്ന നിലയിൽ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന സുരക്ഷാ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ അനുഭവിക്കുന്ന സെൻസിറ്റീവ് പൊതു, സ്വകാര്യ ഡാറ്റ, മൾട്ടി-ഇൻപുട്ട് തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാൻ നിർബന്ധിതരാകും.
• ഈ വ്യത്യസ്ത ബയോമെട്രിക് വിവരങ്ങൾ ശരിയായി റാങ്ക് ചെയ്യുന്നതിനും തിരിച്ചറിയുന്നതിനും ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (ഡിഎൻഎൻ) ഉപയോഗിക്കുന്ന മൾട്ടി-ഇൻപുട്ട് തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനങ്ങൾ വിന്യസിക്കുന്ന കമ്പനികൾ.
• വോയ്‌സ്, ഹാർട്ട്, ഫേസ്‌പ്രിന്റുകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ കോമ്പിനേഷനുകളോടെ കൂടുതൽ മൾട്ടിമോഡൽ തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾ.
• ഈ ബയോമെട്രിക് ലൈബ്രറികൾ ഹാക്ക് ചെയ്യപ്പെടുകയോ കബളിപ്പിക്കപ്പെടുകയോ ചെയ്യുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ അവ സുരക്ഷിതമാക്കുന്നതിനുള്ള നിക്ഷേപം വർദ്ധിപ്പിച്ചു.
• വഞ്ചനയ്ക്കും ഐഡന്റിറ്റി മോഷണത്തിനും സർക്കാർ ഏജൻസികളുടെ ബയോമെട്രിക് വിവരങ്ങൾ ഹാക്ക് ചെയ്യപ്പെടാൻ സാധ്യതയുള്ള സംഭവങ്ങൾ.
• കമ്പനികൾ എത്രത്തോളം ബയോമെട്രിക് വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നു, അത് എങ്ങനെ സംഭരിക്കുന്നു, എപ്പോൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു എന്നതിൽ സുതാര്യത പുലർത്തണമെന്ന് സിവിക് ഗ്രൂപ്പുകൾ ആവശ്യപ്പെടുന്നു.

അഭിപ്രായമിടാനുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ

• നിങ്ങൾ ഒരു മൾട്ടിമോഡൽ ബയോമെട്രിക് തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനം പരീക്ഷിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, അത് എത്ര എളുപ്പവും കൃത്യവുമാണ്?
• മൾട്ടി-ഇൻപുട്ട് തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനങ്ങളുടെ മറ്റ് സാധ്യതയുള്ള നേട്ടങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?