பைதான் பயோமெட்ரிக் அங்கீகாரம்: பன்முக அடையாள சரிபார்ப்பு

அதிகரித்து வரும் டிஜிட்டல் உலகில், பாதுகாப்பான மற்றும் நம்பகமான அடையாள சரிபார்ப்பு மிக முக்கியமானது. கடவுச்சொற்கள் மற்றும் PINகள் போன்ற பாரம்பரிய முறைகள் பெரும்பாலும் மீறல்களுக்கு ஆளாகின்றன மற்றும் எளிதில் மறக்கப்படுகின்றன. பயோமெட்ரிக் அங்கீகாரம் மிகவும் பாதுகாப்பான மற்றும் பயனர் நட்பு மாற்றை வழங்குகிறது, இது ஒரு பயனரின் அடையாளத்தைச் சரிபார்க்க தனித்துவமான உயிரியல் பண்புகளைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்தப் வலைப்பதிவு இடுகை பைதான் அடிப்படையிலான பயோமெட்ரிக் அங்கீகார உலகில் ஆராய்ந்து, மேம்படுத்தப்பட்ட துல்லியம் மற்றும் பாதுகாப்பிற்காக பல பயோமெட்ரிக் முறைகளை இணைக்கும் பன்முக அணுகுமுறைகளில் கவனம் செலுத்துகிறது.

பயோமெட்ரிக் அங்கீகாரம் என்றால் என்ன?

பயோமெட்ரிக் அங்கீகாரம் தனிநபர்களை அடையாளம் காணவும் சரிபார்க்கவும் தனித்துவமான உயிரியல் மற்றும் நடத்தை பண்புகளைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த பண்புகள், அல்லது "பயோமெட்ரிக் முறைகள்," பின்வருவனவற்றை உள்ளடக்கும்:

• முக அங்கீகாரம்: ஒரு தனிநபரை அடையாளம் காண முக அம்சங்களை பகுப்பாய்வு செய்தல்.
• கைரேகை ஸ்கேனிங்: ஒரு விரல் நுனியில் உள்ள கோடுகள் மற்றும் பள்ளங்களின் தனித்துவமான வடிவங்களைப் படம்பிடித்து பகுப்பாய்வு செய்தல்.
• குரல் பகுப்பாய்வு: சுருதி, தொனி மற்றும் உச்சரிப்பு உட்பட ஒருவரின் குரலின் தனித்துவமான பண்புகளின் அடிப்படையில் ஒருவரை அடையாளம் காணுதல்.
• ஐரிஸ்/ரெட்டினா ஸ்கேனிங்: கண்ணின் ஐரிஸ் அல்லது ரெட்டினாவின் தனித்துவமான வடிவங்களை பகுப்பாய்வு செய்தல்.
• கை வடிவியல்: கையின் வடிவம் மற்றும் அளவை அளவிடுதல்.
• கையொப்ப சரிபார்ப்பு: அழுத்தம் மற்றும் வேகம் போன்ற ஒரு நபரின் கையொப்பத்தின் இயக்கவியலை பகுப்பாய்வு செய்தல்.

பயோமெட்ரிக் அமைப்புகள் பொதுவாக இரண்டு கட்டங்களை உள்ளடக்கியது: பதிவு மற்றும் அங்கீகாரம். பதிவு செய்யும் போது, ஒரு பயனரின் பயோமெட்ரிக் தரவு பிடிக்கப்பட்டு ஒரு டெம்ப்ளேட்டாக சேமிக்கப்படும். அங்கீகரிக்கும் போது, ஒரு புதியதாகப் பிடிக்கப்பட்ட பயோமெட்ரிக் மாதிரியைச் சேமிக்கப்பட்ட டெம்ப்ளேட்டுடன் கணினி ஒப்பிட்டு பயனரின் அடையாளத்தைச் சரிபார்க்கிறது.

பயோமெட்ரிக் அங்கீகாரத்திற்கு பைதானை ஏன் பயன்படுத்த வேண்டும்?

பைதான் அதன் காரணங்களுக்காக பயோமெட்ரிக் அங்கீகரிப்பு அமைப்புகளை உருவாக்குவதற்கு ஒரு பிரபலமான தேர்வாகும்:

• வளமான சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு: பைதான் பட செயலாக்கம், இயந்திர கற்றல் மற்றும் ஆழமான கற்றல் ஆகியவற்றிற்காக சிறப்பாக வடிவமைக்கப்பட்ட நூலகங்களின் பரந்த சுற்றுச்சூழல் அமைப்பைக் கொண்டுள்ளது, இவை பயோமெட்ரிக் பகுப்பாய்வுக்கு முக்கியமானவை. OpenCV, NumPy, SciPy, scikit-learn, TensorFlow மற்றும் PyTorch போன்ற நூலகங்கள் அம்ச பிரித்தெடுத்தல், வடிவ அங்கீகாரம் மற்றும் மாதிரி பயிற்சிக்கு சக்திவாய்ந்த கருவிகளை வழங்குகின்றன.
• பயன்பாட்டின் எளிமை: பைதானின் தெளிவான மற்றும் சுருக்கமான தொடரியல் அதை கற்றுக்கொள்வதையும் பயன்படுத்துவதையும் ஒப்பீட்டளவில் எளிதாக்குகிறது, பயோமெட்ரிக் அங்கீகாரத்தில் குறைந்த அனுபவம் உள்ள டெவலப்பர்களுக்கும் கூட.
• குறுக்கு-தள இணக்கத்தன்மை: பைதான் ஒரு குறுக்கு-தள மொழியாகும், அதாவது பைதானில் உருவாக்கப்பட்ட பயோமெட்ரிக் அமைப்புகளை Windows, macOS மற்றும் Linux உட்பட பல்வேறு இயக்க முறைமைகளில் பயன்படுத்தலாம்.
• பெரிய சமூக ஆதரவு: பைதான் ஒரு பெரிய மற்றும் செயலில் உள்ள டெவலப்பர்கள் சமூகத்தைக் கொண்டுள்ளது, பயோமெட்ரிக் அங்கீகார அமைப்புகளை உருவாக்குவதற்கு ஏராளமான ஆதாரங்கள், பயிற்சிகள் மற்றும் ஆதரவை வழங்குகிறது.
• விரைவான முன்மாதிரி உருவாக்கம்: பைதானின் ஸ்கிரிப்டிங் தன்மை விரைவான முன்மாதிரி உருவாக்கம் மற்றும் பரிசோதனையை அனுமதிக்கிறது, இது டெவலப்பர்கள் வெவ்வேறு பயோமெட்ரிக் அங்கீகார வழிமுறைகளை விரைவாக சோதித்து செம்மைப்படுத்த உதவுகிறது.

ஒற்றை-முறை மற்றும் பன்முக பயோமெட்ரிக் அங்கீகாரம்

ஒற்றை-முறை பயோமெட்ரிக் அமைப்புகள் அங்கீகாரத்திற்காக ஒரு பயோமெட்ரிக் முறையை மட்டுமே நம்பியுள்ளன. செயல்படுத்த எளிதாக இருந்தாலும், அவை பெரும்பாலும் பல்வேறு வரம்புகளுக்கு ஆளாகின்றன, அவற்றுள்:

• துல்லிய வரம்புகள்: ஒற்றை-முறை அமைப்பின் துல்லியம் சுற்றுச்சூழல் காரணிகளால் (எ.கா., முக அங்கீகாரத்திற்கு மோசமான வெளிச்சம்), பயனர் நடத்தை (எ.கா., குரலில் உள்ள வேறுபாடுகள்) மற்றும் சென்சார் தரம் ஆகியவற்றால் பாதிக்கப்படலாம்.
• ஸ்பூஃபிங்கிற்கு பாதிப்பு: ஒற்றை-முறை அமைப்புகள் ஸ்பூஃபிங் தாக்குதல்களுக்கு ஆளாகலாம், இதில் தாக்குபவர்கள் போலி பயோமெட்ரிக் மாதிரிகளை (எ.கா., முக அங்கீகாரத்திற்கு ஒரு புகைப்படம், ஒரு போலி கைரேகை) பயன்படுத்தி அங்கீகார செயல்முறையைத் தவிர்க்கிறார்கள்.
• பதிவுச் சிக்கல்கள்: சில பயனர்கள் உடல் குறைபாடுகள் அல்லது இயலாமைகள் காரணமாக ஒரு குறிப்பிட்ட பயோமெட்ரிக் முறையில் பதிவு செய்ய முடியாமல் போகலாம் (எ.கா., சேதமடைந்த விரல்களைக் கொண்ட ஒரு பயனர் கைரேகை ஸ்கேனிங் மூலம் பதிவு செய்ய முடியாமல் போகலாம்).

பன்முக பயோமெட்ரிக் அமைப்புகள் அங்கீகாரத்திற்காக பல பயோமெட்ரிக் முறைகளை இணைப்பதன் மூலம் இந்த வரம்புகளை நிவர்த்தி செய்கின்றன. இந்த அணுகுமுறை பல நன்மைகளை வழங்குகிறது:

• மேம்படுத்தப்பட்ட துல்லியம்: பல முறைகளை இணைப்பது அமைப்பின் ஒட்டுமொத்த துல்லியத்தை கணிசமாக அதிகரிக்கிறது, ஏனெனில் ஒரு முறையில் உள்ள பிழைகளை மற்ற முறைகளால் ஈடுசெய்ய முடியும்.
• மேம்படுத்தப்பட்ட பாதுகாப்பு: பன்முக அமைப்புகள் ஸ்பூஃபிங் தாக்குதல்களை எதிர்க்கும் திறன் கொண்டவை, ஏனெனில் தாக்குபவர்கள் ஒரே நேரத்தில் பல பயோமெட்ரிக் முறைகளை ஸ்பூஃப் செய்ய வேண்டும், இது கணிசமாக கடினமானது.
• அதிகரித்த உறுதியானது: பன்முக அமைப்புகள் சுற்றுச்சூழல் காரணிகள் மற்றும் பயனர் நடத்தை மாறுபாடுகளுக்கு மிகவும் உறுதியானவை, ஏனெனில் ஒரு முறை பாதிக்கப்பட்டாலும் அவை பல முறைகளை நம்பியிருக்க முடியும்.
• பரந்த பயனர் தளம்: பன்முக அமைப்புகள் பரந்த அளவிலான பயனர்களுக்கு இடமளிக்க முடியும், ஏனெனில் ஒரு முறையில் பதிவு செய்ய முடியாத பயனர்கள் மற்ற முறைகளில் பதிவு செய்ய முடியும்.

பைதானில் பன்முக பயோமெட்ரிக் அங்கீகாரத்தை செயல்படுத்துதல்

பைதானில் முக அங்கீகாரம் மற்றும் கைரேகை ஸ்கேனிங்கை இணைத்து, பன்முக பயோமெட்ரிக் அங்கீகரிப்பு அமைப்பை எவ்வாறு செயல்படுத்துவது என்பதை ஆராய்வோம். இந்த எடுத்துக்காட்டு திறந்த மூல நூலகங்களைப் பயன்படுத்துகிறது மற்றும் விளக்க நோக்கங்களுக்காகவே உருவாக்கப்பட்டுள்ளது. நிஜ உலகச் செயல்பாடுகளுக்கு மேலும் வலுவான பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகள் மற்றும் மேம்படுத்தப்பட்ட வழிமுறைகள் தேவைப்படும்.

1. சூழலை அமைத்தல்

முதலில், தேவையான பைதான் நூலகங்களை நிறுவ வேண்டும்:

            pip install opencv-python scikit-learn pycryptodome
            

              
                Copy
              
            
          

OpenCV (cv2): பட செயலாக்கம் மற்றும் முக கண்டறிதலுக்கு. scikit-learn: இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளுக்கு (எ.கா., முக அங்கீகாரத்திற்கு). pycryptodome: குறியாக்கம் மற்றும் பயோமெட்ரிக் டெம்ப்ளேட்களைப் பாதுகாப்பாக சேமிக்க.

கூடுதலாக, கைரேகை ஸ்கேனர் மற்றும் அதனுடன் தொடர்புடைய பைதான் நூலகம் தேவைப்படும். நீங்கள் தேர்ந்தெடுக்கும் ஸ்கேனர் மாதிரியைப் பொறுத்து குறிப்பிட்ட நூலகம் மாறுபடும். உதாரணமாக, நீங்கள் ஒரு ஃபுட்ரோனிக் ஸ்கேனரைப் பயன்படுத்தினால், அதற்கான ஃபுட்ரோனிக் SDK ஐ நிறுவ வேண்டியிருக்கலாம்.

2. முக அங்கீகார தொகுதி

இந்த தொகுதி முக கண்டறிதல், அம்ச பிரித்தெடுத்தல் மற்றும் பொருத்துதலைக் கையாளும்.

            import cv2
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import os

class FaceRecognizer:
    def __init__(self, training_data_path="training_faces", n_neighbors=3):
        self.training_data_path = training_data_path
        self.n_neighbors = n_neighbors
        self.face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
        self.model = None
        self.labels = []
        self.face_embeddings = []

    def load_training_data(self):
        if not os.path.exists(self.training_data_path):
            print(f"Training data path not found: {self.training_data_path}")
            return False

        for dir_name in os.listdir(self.training_data_path):
            subject_path = os.path.join(self.training_data_path, dir_name)
            if not os.path.isdir(subject_path):
                continue

            label = dir_name  # Use directory name as the label
            self.labels.append(label)

            for filename in os.listdir(subject_path):
                if not filename.endswith(".jpg") and not filename.endswith(".png"):
                    continue
                image_path = os.path.join(subject_path, filename)
                image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
                if image is None:
                    print(f"Could not read image: {image_path}")
                    continue

                faces = self.face_cascade.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

                if len(faces) > 0:
                    (x, y, w, h) = faces[0]
                    face_roi = image[y:y+h, x:x+w]
                    face_resized = cv2.resize(face_roi, (100, 100)) # Standardize size
                    face_flattened = face_resized.flatten()
                    self.face_embeddings.append(face_flattened)

        if not self.face_embeddings:
            print("No face embeddings found. Ensure training images contain faces.")
            return False

        return True

    def train_model(self):
        if not self.load_training_data():
            return False
        
        # Create label mapping (string labels to numerical labels)
        unique_labels = list(set(self.labels))
        self.label_map = {label: i for i, label in enumerate(unique_labels)}
        numerical_labels = [self.label_map[label] for label in self.labels]

        self.model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=self.n_neighbors)
        self.model.fit(self.face_embeddings, numerical_labels)
        return True

    def recognize_face(self, image):
        gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        faces = self.face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

        if len(faces) == 0:
            return None  # No face detected

        (x, y, w, h) = faces[0]
        face_roi = gray[y:y+h, x:x+w]
        face_resized = cv2.resize(face_roi, (100, 100))
        face_flattened = face_resized.flatten()

        if self.model is None:
            print("Model not trained. Train the model first.")
            return None

        numerical_prediction = self.model.predict([face_flattened])[0]

        # Reverse the label mapping to get the string label
        predicted_label = next((label for label, i in self.label_map.items() if i == numerical_prediction), None)

        return predicted_label
            

              
                Copy
              
            
          

இந்த குறியீடு துணுக்கு ஒரு FaceRecognizer வகுப்பை வரையறுக்கிறது:

• குறிப்பிட்ட கோப்பகத்திலிருந்து பயிற்சி படங்களை ஏற்றுகிறது. கோப்பகம் துணை கோப்பகங்களுடன் ஒழுங்கமைக்கப்பட வேண்டும், ஒவ்வொன்றும் ஒரு வெவ்வேறு நபரை பிரதிபலிக்கும். துணை கோப்பகத்தின் பெயர் அந்த நபருக்கான லேபிளாகப் பயன்படுத்தப்படும்.
• OpenCV இன் Haar cascade classifier ஐப் பயன்படுத்தி பயிற்சி படங்களில் முகங்களைக் கண்டறிகிறது.
• கண்டறியப்பட்ட முகங்களிலிருந்து அம்சங்களை பிரித்தெடுக்கிறது. இந்த எளிமையான எடுத்துக்காட்டில், இது முகப் பகுதியை 100x100 பிக்சல்களாக மறுஅளவிடுகிறது மற்றும் அதை ஒரு 1D வரிசையாக தட்டையாக்குகிறது. மிகவும் அதிநவீன அம்ச பிரித்தெடுத்தல் நுட்பங்கள் (எ.கா., ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துதல்) சிறந்த துல்லியத்திற்காகப் பயன்படுத்தப்படலாம்.
• பிரித்தெடுக்கப்பட்ட அம்சங்களைப் பயன்படுத்தி k-அருகாமை அண்டைவர்கள் (k-NN) வகைப்படுத்தியைப் பயிற்றுவிக்கிறது.
• புதிய படங்களில் முகங்களைக் கண்டறிந்து, அம்சங்களைப் பிரித்தெடுத்து, பயிற்றுவிக்கப்பட்ட k-NN வகைப்படுத்தியைப் பயன்படுத்தி அடையாளத்தை கணிக்கிறது.

3. கைரேகை ஸ்கேனிங் தொகுதி

இந்த தொகுதி கைரேகை பிடிப்பு, அம்ச பிரித்தெடுத்தல் மற்றும் பொருத்துதலைக் கையாளும். கைரேகை ஸ்கேனர்கள் மற்றும் SDKகள் வன்பொருளுக்கு மிகவும் குறிப்பிட்டவை என்பதால், ஒரு பொதுவான குறியீடு எடுத்துக்காட்டை வழங்க முடியாது. பின்வருபவை பொதுவான படிகளை விவரிக்கிறது:

• கைரேகை ஸ்கேனரை துவக்குதல்: ஸ்கேனரை துவக்கவும் மற்றும் அதனுடன் இணைக்க கைரேகை ஸ்கேனர் விற்பனையாளர் வழங்கிய SDK ஐப் பயன்படுத்தவும்.
• கைரேகை படத்தைப் பிடிப்பது: ஸ்கேனரிலிருந்து ஒரு கைரேகை படத்தைப் பிடிக்கவும். SDK பொதுவாக ஒரு குறிப்பிட்ட வடிவத்தில் (எ.கா., BMP, RAW) கைரேகை படங்களைப் பிடிப்பதற்கான செயல்பாடுகளை வழங்கும்.
• கைரேகை அம்சங்களைப் பிரித்தெடுத்தல்: கைரேகை படத்திலிருந்து அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்கவும். பொதுவான கைரேகை அம்சங்களில் மினிஷியா புள்ளிகள் (கீற்று முடிவுகள் மற்றும் பிளவுகள்) அடங்கும். இந்த அம்சங்களை தானாகவே பிரித்தெடுப்பதற்கான செயல்பாடுகளை SDK வழங்கலாம். மாற்றாக, நீங்கள் NIST இன் MINDTCT போன்ற திறந்த மூல நூலகங்களைப் பயன்படுத்தலாம்.
• கைரேகை டெம்ப்ளேட்களைச் சேமித்தல்: பிரித்தெடுக்கப்பட்ட கைரேகை அம்சங்களை ஒரு டெம்ப்ளேட்டாக சேமிக்கவும். டெம்ப்ளேட்டை பாதுகாப்பாக சேமிப்பது முக்கியம், அதை குறியாக்கம் செய்வதன் மூலம் சிறந்தது.
• கைரேகைகளைப் பொருத்துதல்: ஒரு பயனரை அங்கீகரிக்கும் போது, ஒரு புதிய கைரேகை படத்தைப் பிடித்து, அம்சங்களைப் பிரித்தெடுத்து, சேமிக்கப்பட்ட டெம்ப்ளேட்டுடன் ஒப்பிடவும். இந்த பொருத்தலைச் செய்வதற்கான செயல்பாடுகளை SDK வழங்கலாம். இரண்டு கைரேகைகளுக்கிடையேயான ஒற்றுமையைக் குறிக்கும் ஒரு மதிப்பெண் பொதுவாக முடிவாக இருக்கும்.

முக்கிய குறிப்பு: கைரேகை ஸ்கேனிங்கிற்கு சிறப்பு வன்பொருள் மற்றும் மென்பொருள் தேவைப்படுகிறது. இந்த தொகுதியை செயல்படுத்த ஒரு கைரேகை ஸ்கேனர் மற்றும் அதற்கான SDK ஐ நீங்கள் பெற வேண்டும்.

4. பன்முக அங்கீகார தர்க்கம்

இந்த தொகுதி முக அங்கீகாரம் மற்றும் கைரேகை ஸ்கேனிங் தொகுதிகளின் முடிவுகளை ஒருங்கிணைத்து ஒரு இறுதி அங்கீகார முடிவை எடுக்கும்.

            # This is a simplified example.  In a real-world scenario, you would use more robust error handling and security measures.\n\ndef authenticate_user(image, fingerprint_template, face_recognizer, fingerprint_scanner):\n    # Face Recognition\n    face_label = face_recognizer.recognize_face(image)\n\n    # Fingerprint Verification\n    fingerprint_match_score = fingerprint_scanner.verify_fingerprint(fingerprint_template)\n\n    # Decision Logic (Fusion)\n    # Here, we use a simple AND rule: both face and fingerprint must match for successful authentication.\n    # More sophisticated fusion methods can be used, such as weighted averaging or machine learning classifiers.\n\n    face_threshold = 0.7 # Example threshold.  Adjust based on performance.\n    fingerprint_threshold = 0.8 # Example threshold.  Adjust based on performance.\n\n    if face_label is not None and fingerprint_match_score >= fingerprint_threshold:\n        return face_label # Assuming face_label is the username or ID\n    else:\n        return None # Authentication failed\n
            

              
                Copy
              
            
          

இந்த குறியீடு துணுக்கு பன்முக இணைப்பிற்கு ஒரு அடிப்படை அணுகுமுறையை விளக்குகிறது. இது முக அங்கீகாரம் மற்றும் கைரேகை ஸ்கேனிங் தொகுதிகளின் முடிவுகளை ஒரு AND விதியைப் பயன்படுத்தி ஒருங்கிணைக்கிறது. மேலும் அதிநவீன இணைவு முறைகள் பயன்படுத்தப்படலாம், அவற்றுள்:

• எடை சராசரி: ஒவ்வொரு முறைக்கும் அதன் துல்லியம் மற்றும் நம்பகத்தன்மையின் அடிப்படையில் எடைகளை ஒதுக்குதல்.
• இயந்திர கற்றல் வகைப்படுத்திகள்: தனிப்பட்ட முறைகளின் வெளியீடுகளை ஒருங்கிணைக்க ஒரு இயந்திர கற்றல் வகைப்படுத்தியைப் (எ.கா., ஒரு ஆதரவு வெக்டர் இயந்திரம் அல்லது ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்) பயிற்றுவித்தல்.

5. பாதுகாப்பு பரிசீலனைகள்

பயோமெட்ரிக் அங்கீகரிப்பு அமைப்புகளை உருவாக்கும் போது பாதுகாப்பு மிக முக்கியமானது. பின்வரும் பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகளைக் கவனியுங்கள்:

• டெம்ப்ளேட் பாதுகாப்பு: அங்கீகரிக்கப்படாத அணுகல் மற்றும் பயன்பாட்டைத் தடுக்க பயோமெட்ரிக் டெம்ப்ளேட்களை குறியாக்கம் செய்யவும். AES அல்லது RSA போன்ற வலுவான குறியாக்க வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தவும்.
• பாதுகாப்பான தொடர்பு: பரிமாற்றத்தின் போது பயோமெட்ரிக் தரவைப் பாதுகாக்க பாதுகாப்பான தொடர்பு நெறிமுறைகளைப் (எ.கா., HTTPS) பயன்படுத்தவும்.
• போலி எதிர்ப்பு நடவடிக்கைகள்: தாக்குபவர்கள் போலி பயோமெட்ரிக் மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துவதைத் தடுக்க போலி எதிர்ப்பு நடவடிக்கைகளைச் செயல்படுத்தவும். இதில் முக அசைவுகளை பகுப்பாய்வு செய்தல் அல்லது கைரேகைகளில் வியர்வையைக் கண்டறிதல் போன்ற உயிருள்ள கண்டறிதல் நுட்பங்கள் அடங்கும்.
• வழக்கமான பாதுகாப்பு தணிக்கைகள்: சாத்தியமான பாதிப்புகளைக் கண்டறியவும் சரிசெய்யவும் வழக்கமான பாதுகாப்பு தணிக்கைகளை நடத்தவும்.
• தரவு தனியுரிமை: தரவு தனியுரிமை விதிமுறைகளுக்கு (எ.கா., GDPR) இணங்கவும், பயனர்களின் பயோமெட்ரிக் தரவு பொறுப்புடனும் நெறிமுறையுடனும் கையாளப்படுவதை உறுதிப்படுத்தவும். பயனர்களின் பயோமெட்ரிக் தரவை சேகரித்து சேமிக்கும் முன் அவர்களின் வெளிப்படையான சம்மதத்தைப் பெறவும்.

பைதான் பயோமெட்ரிக் அங்கீகாரத்தின் நடைமுறை பயன்பாடுகள்

பைதான் அடிப்படையிலான பயோமெட்ரிக் அங்கீகரிப்பு அமைப்புகள் பலதரப்பட்ட பயன்பாடுகளில் பயன்படுத்தப்படலாம், அவற்றுள்:

• அணுகல் கட்டுப்பாடு: கட்டிடங்கள், அலுவலகங்கள் மற்றும் பிற பௌதிக இடங்களுக்கான அணுகலை பாதுகாப்பாக கட்டுப்படுத்துதல். முக அங்கீகாரம் அல்லது கைரேகை ஸ்கேனிங் பயன்படுத்தி கதவுகள் அல்லது வாயில்களை திறப்பது இதற்கு உதாரணங்கள். ஐஸ்லாந்தில் உள்ள தரவு மையங்கள் முதல் சிங்கப்பூரில் உள்ள அரசு கட்டிடங்கள் வரை உலகளவில் பாதுகாப்பான வசதிகளில் இது increasingly பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• அடையாள சரிபார்ப்பு: ஆன்லைன் பரிவர்த்தனைகள், வங்கிச் சேவைகள் மற்றும் பிற முக்கியமான செயல்பாடுகளுக்கு பயனர்களின் அடையாளத்தைச் சரிபார்த்தல். உதாரணமாக, ஒரு வங்கியுடன் தொலைபேசி அழைப்பின் போது ஒரு பயனரின் அடையாளத்தை உறுதிப்படுத்த குரல் பகுப்பாய்வு பயன்படுத்துதல் அல்லது ஆன்லைன் கணக்கில் உள்நுழையும் ஒரு பயனரை அங்கீகரிக்க முக அங்கீகாரம் பயன்படுத்துதல். பிரேசிலில் உள்ள வங்கிகள் அதிக மதிப்புள்ள பரிவர்த்தனைகளுக்காக குரல் அங்கீகாரத்தை பரிசோதித்து வருகின்றன.
• நேரம் மற்றும் வருகைப் பதிவு: கைரேகை ஸ்கேனிங் அல்லது முக அங்கீகாரம் பயன்படுத்தி ஊழியர் வருகையை கண்காணித்தல். இது சீனாவில் உள்ள உற்பத்தி ஆலைகள் மற்றும் இங்கிலாந்தில் உள்ள சில்லறை கடைகளில் பொதுவானது.
• எல்லைக் கட்டுப்பாடு: விமான நிலையங்கள் மற்றும் எல்லைக் கடக்கும் இடங்களில் பயணிகளின் அடையாளத்தைச் சரிபார்த்தல். குடியேற்ற செயல்முறையை விரைவுபடுத்த உலகளவில் விமான நிலையங்களில் முக அங்கீகாரம் increasingly பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• சட்டம் அமலாக்கம்: முக அங்கீகாரம் மற்றும் கைரேகை பகுப்பாய்வு பயன்படுத்தி சந்தேக நபர்கள் மற்றும் பாதிக்கப்பட்டவர்களை அடையாளம் காணுதல். உலகளவில் சட்டம் அமலாக்க முகமைகள் குற்றங்களைத் தீர்க்க பயோமெட்ரிக் தரவுத்தளங்களைப் பயன்படுத்துகின்றன. இந்த அமைப்புகளைப் பயன்படுத்தும் போது நெறிமுறை மற்றும் தனியுரிமை கவலைகளை நிவர்த்தி செய்வது மிகவும் முக்கியம்.
• சுகாதாரம்: சுகாதார அமைப்புகளில் நோயாளிகளை அடையாளம் காணுதல், சேர்க்கை செயல்முறைகளை எளிதாக்குதல் மற்றும் மருத்துவ பிழைகளைத் தடுத்தல். அமெரிக்கா மற்றும் ஐரோப்பாவில் உள்ள மருத்துவமனைகளில் இது மிகவும் பொதுவானதாகி வருகிறது.

சவால்கள் மற்றும் எதிர்கால போக்குகள்

பயோமெட்ரிக் அங்கீகாரம் பல நன்மைகளை வழங்கினாலும், அது பல சவால்களையும் எதிர்கொள்கிறது:

• துல்லியம் மற்றும் நம்பகத்தன்மை: நிஜ உலக சூழ்நிலைகளில் அதிக துல்லியம் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை அடைவது சவாலாக இருக்கலாம், ஏனெனில் சுற்றுச்சூழல் நிலைமைகள், பயனர் நடத்தை மற்றும் சென்சார் தரத்தில் உள்ள மாறுபாடுகள்.
• பாதுகாப்பு பாதிப்புகள்: பயோமெட்ரிக் அமைப்புகள் ஸ்பூஃபிங் தாக்குதல்கள், விளக்கக்காட்சி தாக்குதல்கள் மற்றும் டெம்ப்ளேட் தரவுத்தள தாக்குதல்கள் உட்பட பல்வேறு தாக்குதல்களுக்கு ஆளாகின்றன.
• தனியுரிமை கவலைகள்: பயோமெட்ரிக் தரவை சேகரிப்பதும் சேமிப்பதும் குறிப்பிடத்தக்க தனியுரிமை கவலைகளை எழுப்புகிறது.
• நெறிமுறை பரிசீலனைகள்: பயோமெட்ரிக் அங்கீகாரத்தின் பயன்பாடு நெறிமுறை பரிசீலனைகளை எழுப்புகிறது, அதாவது வழிமுறைகளில் உள்ள சார்பு மற்றும் பயோமெட்ரிக் தரவின் தவறான பயன்பாட்டிற்கான சாத்தியம்.

எதிர்கால போக்குகள் பயோமெட்ரிக் அங்கீகாரத்தில் அடங்கும்:

• மேம்படுத்தப்பட்ட துல்லியம்: இயந்திர கற்றல் மற்றும் ஆழமான கற்றலில் உள்ள முன்னேற்றங்கள் மிகவும் துல்லியமான மற்றும் வலுவான பயோமெட்ரிக் வழிமுறைகளுக்கு வழிவகுக்கின்றன.
• மேம்படுத்தப்பட்ட பாதுகாப்பு: பாதுகாப்பு பாதிப்புகளை நிவர்த்தி செய்ய புதிய போலி எதிர்ப்பு நுட்பங்கள் மற்றும் டெம்ப்ளேட் பாதுகாப்பு முறைகள் உருவாக்கப்பட்டு வருகின்றன.
• அதிகரித்த தனியுரிமை: கூட்டாட்சி கற்றல் மற்றும் ஹோமோமார்பிக் குறியாக்கம் போன்ற தனியுரிமையை மேம்படுத்தும் தொழில்நுட்பங்கள் பயனர்களின் பயோமெட்ரிக் தரவைப் பாதுகாக்க ஆராயப்பட்டு வருகின்றன.
• பன்முக காரணி அங்கீகாரம்: மேம்படுத்தப்பட்ட பாதுகாப்பிற்காக கடவுச்சொற்கள் அல்லது ஒரு முறை கடவுச்சொற்கள் போன்ற பிற அங்கீகார காரணிகளுடன் பயோமெட்ரிக் அங்கீகாரத்தை இணைத்தல். இது Google மற்றும் Microsoft போன்ற நிறுவனங்களால் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• அணியக்கூடிய பயோமெட்ரிக்ஸ்: ஸ்மார்ட்வாட்ச்கள் மற்றும் உடற்பயிற்சி டிராக்கர்கள் போன்ற அணியக்கூடிய சாதனங்களில் பயோமெட்ரிக் சென்சார்களை ஒருங்கிணைத்தல், தொடர்ச்சியான அங்கீகாரத்திற்காக.
• நடத்தை சார்ந்த பயோமெட்ரிக்ஸ்: தட்டச்சு முறைகள் மற்றும் நடை போன்ற நடத்தை பண்புகளை அங்கீகாரத்திற்காகப் பயன்படுத்துதல்.

முடிவுரை

பைதான் வலுவான பயோமெட்ரிக் அங்கீகரிப்பு அமைப்புகளை உருவாக்குவதற்கு சக்திவாய்ந்த மற்றும் பல்துறை தளத்தை வழங்குகிறது. நூலகங்களின் வளமான சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு மற்றும் மொழியின் பயன்பாட்டின் எளிமையை மேம்படுத்துவதன் மூலம், டெவலப்பர்கள் பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளுக்கு பாதுகாப்பான மற்றும் பயனர் நட்பு அங்கீகரிப்பு தீர்வுகளை உருவாக்க முடியும். பன்முக பயோமெட்ரிக் அங்கீகாரம் துல்லியம், பாதுகாப்பு மற்றும் உறுதித்தன்மை ஆகியவற்றில் ஒற்றை-முறை அமைப்புகளை விட குறிப்பிடத்தக்க நன்மைகளை வழங்குகிறது. பயோமெட்ரிக் தொழில்நுட்பம் தொடர்ந்து வளர்ச்சியடைந்து வருவதால், அடையாள சரிபார்ப்பின் எதிர்காலத்தை வடிவமைப்பதில் பைதான் ஒரு முக்கிய பங்கை வகிக்கும் என்பதில் சந்தேகமில்லை.

மேலதிக கற்றல்

• OpenCV ஆவணங்கள்: https://docs.opencv.org/
• Scikit-learn ஆவணங்கள்: https://scikit-learn.org/
• PyCryptodome ஆவணங்கள்: https://www.pycryptodome.org/
• NIST MINUTIAE INTEROPERABILITY EXCHANGE TEST (MINDTCT): https://www.nist.gov/itl/iad/image-group/products-and-services/biometric-image-software/mindtct