In der Welt danach Covid-19, wo Menschen Gesichtsmasken tragen, bestand Bedarf an neuen Methoden der persönlichen Authentifizierung. Neue Forschungsergebnisse der University of Georgia deuten darauf hin, dass Menschen bald nicht mehr ihre Gesichter oder Fingerabdrücke verwenden werden, um ihre Geräte zu entsperren, sondern ... ihre Ohren.
Das Ohr ist einer der wenigen Körperteile, der im Laufe der Zeit relativ unverändert bleibt, daher ist es eine gute Alternative zu Technologien, die Gesichter oder Fingerabdrücke erkennen, sagt Thirimachos Bourlai, Hauptautor der Studie und außerordentlicher Professor am University of Georgia College of Engineering . System Erkennung Das Ohr, das sein Team entwickelt, identifiziert eine Person mit einer Genauigkeit von bis zu 99 %.
Ohren sind für jeden Menschen so einzigartig wie Fingerabdrücke, und selbst bei eineiigen Zwillingen gibt es Unterschiede. Ein zusätzlicher Bonus ist, dass die Ohren nicht so altern wie das Gesicht einer Person (mit Ausnahme des Ohrläppchens, das mit zunehmendem Alter zurückgeht). Die Ohrerkennungssoftware funktioniert ähnlich wie die Gesichtserkennungstechnologie. „Das Telefon erfasst mehrere Muster der Persönlichkeit einer Person, und die Bilder werden vorübergehend in Ihrem Gerät gespeichert“, sagt der Wissenschaftler. „So wie man seinen Fingerabdruck verwenden muss, um ihn mit dem registrierten zu vergleichen und das Telefon zu entsperren, muss man sein Ohr benutzen.“
Während der Einrichtung nimmt der Algorithmus mehrere Stichproben der Identität einer Person, z. B. ein Bild Gesicht oder Fingerabdrücke und registriert diese im Gerät. Wenn Sie versuchen, das Gadget mit Biometrie zu entsperren, wird eine Live-Probe benötigt, um sie mit den Aufzeichnungen auf dem Gerät zu vergleichen – z. B. ein Foto Ihres Gesichts oder in diesem Fall ein Foto Ihres Ohrs.
Die Software von Tirimachos Bourlay nutzt einen Ohrerkennungsalgorithmus, um Scans auszuwerten und festzustellen, ob sie für den automatischen Abgleich geeignet sind. Der Wissenschaftler testete den Algorithmus mit zwei verschiedenen Datensätzen von Ohrbildern. Bei einem Datensatz stieg die Genauigkeit des Systems von 58,72 % auf 97,25 % im Vergleich zur vorherigen Ohrerkennungssoftware und bei einem anderen von 45,8 % auf 75,11 % im Vergleich zum Ausgangsansatz. Um sicherzustellen, dass das System auch mit geladenen Bildern funktioniert, evaluierten Burlay und sein Team mehrere Modelle anhand von Bildern von Ohren, die von verschiedenen Rauschfaktoren (Unschärfe, Helligkeit, Kontrast) betroffen waren.
Ohrerkennungssoftware könnte verwendet werden, um bestehende Sicherheitssysteme zu verbessern, einschließlich derjenigen, die auf Flughäfen auf der ganzen Welt verwendet werden, und kamerabasierte Sicherheitssysteme, sagte Bourlay. Sein Team plant außerdem, den vorgeschlagenen Ohrerkennungsalgorithmus so zu verbessern, dass er gut mit Wärmebildern funktioniert und auch dunkle Umgebungen berücksichtigt, in denen es mit herkömmlichen Kameras schwierig ist, klare Bilder im sichtbaren Bereich zu erhalten.
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