Thực đơn
trang chủHướng dẫn

Quét trường năng lượng của con người. Chúng tôi tạo một máy quét 3D từ hai máy ảnh web. Nhận dạng khuôn mặt

Sự hấp dẫn của công nghệ phụ gia rất khó để đánh giá quá cao. Đây chính là lý do tại sao thiết bị hỗ trợ in 3D ngày nay lại được ưa chuộng đến vậy. Nếu bạn có ngân sách hạn hẹp, bạn có thể tự tạo một máy quét 3D. Để làm điều này, họ sử dụng các công cụ và đơn vị có sẵn hoặc đơn giản là biến một chiếc điện thoại thông minh thông thường thành máy quét.

Tạo máy quét 3D bằng webcam

Để tạo một máy quét 3D tự chế, bạn sẽ cần:

  • webcam chất lượng cao;
  • laser tuyến tính, nghĩa là một thiết bị phát ra chùm tia laser (để có được bản quét chất lượng cao, tốt hơn là chùm tia càng mỏng càng tốt);
  • các dây buộc khác nhau, bao gồm cả góc để hiệu chỉnh;
  • phần mềm đặc biệt để xử lý hình ảnh và dữ liệu được quét.

Xin lưu ý rằng nếu không có phần mềm thích hợp, bạn sẽ không thể tạo mô hình kỹ thuật sốđồ vật và đồ vật. Vì vậy, ban đầu hãy quan tâm đến sự sẵn có chương trình đặc biệt. Ví dụ, máy quét laser DAVID và TriAngles được coi là cơ bản nhưng chúng yêu cầu sử dụng bề mặt quay.

Bắt đầu với góc hiệu chỉnh. Để tạo nó, hãy in một mẫu (nó đi kèm với chương trình). Đặt nó sao cho nó tạo thành một góc 90 độ. Điều quan trọng là phải duy trì đúng tỷ lệ trong quá trình in. Để làm điều này, sử dụng thang đo hiệu chuẩn. Hiệu chỉnh máy ảnh được thực hiện tự động hoặc chế độ thủ công, điều này cũng được cung cấp bởi phần mềm.

Để quét một mục, bạn sẽ cần đặt nó ở góc hiệu chỉnh và cài đặt webcam đối diện với nó. Điều quan trọng là đặt đối tượng chính xác vào giữa hình ảnh trên màn hình. Trong cài đặt webcam, bạn cần tắt mọi thứ điều chỉnh tự động. Chúng cũng giúp thiết lập màu sắc của chùm tia laser. Bằng cách nhấn “Bắt đầu”, các chuyển động mượt mà sẽ được thực hiện. Chùm tia cần phải bao quanh vật thể từ mọi phía. Đây sẽ là chu kỳ quét đầu tiên. Trong tương lai, cần phải thay đổi vị trí của tia laser để bao phủ tất cả các điểm chưa được xử lý trước đó.

Sau khi hoàn thành tất cả các quy trình, quá trình quét sẽ dừng và chế độ “hiển thị 3D” được chọn trong chương trình. Nếu không có tia laser trong tay, bạn có thể thay thế bằng nguồn sáng mạnh. Nó sẽ đảm bảo sự chiếu của đường bóng. Tuy nhiên, trong trường hợp này, hãy thay đổi cài đặt trong chương trình sẽ tương ứng với các tham số này.

Tạo máy quét 3D từ hai camera web

Nếu cần độ chính xác số hóa cao, bạn sẽ cần sử dụng hai webcam. Trong trường hợp này, nguồn sáng được thay thế bằng camera thứ hai. Máy quét 3D tự làm từ hai camera cho phép bạn giảm thiểu thời gian tính toán các điểm nằm trong dải laser.

Tạo máy quét 3D từ máy chiếu và webcam

Đối với điều này, bạn sẽ cần:

  • máy chiếu;
  • webcam;
  • chương trình máy quét laser DAVID;
  • chân máy cho webcam và máy chiếu;
  • bảng hiệu chuẩn (đính hai tấm ván dăm nhỏ ở góc 90 độ và dán các tờ giấy có mẫu in sẵn bằng keo khô);
  • bàn xoay (có thể được làm từ một máy tập thể dục cũ và một vài chiếc ghim).

Để quét một đối tượng, hãy đặt nó theo chiều dọc và thực hiện 7-8 lần quét, xoay nó theo vòng tròn. Chúng tôi kết hợp các lần quét kết quả. Sau đó, chúng ta thay đổi vị trí của đối tượng và thực hiện quy trình tương tự. Chúng tôi kết hợp quét hai nửa của đối tượng. Bằng cách nhấp vào nút "cầu chì", chúng ta sẽ có được mô hình ba chiều của đối tượng. Nó có thể được lưu ở bất kỳ định dạng nào đã chọn và sau đó được xử lý bằng cách sử dụng:

  • Delсam LastMaker;
  • Easylast;
  • Thiết kế & Kỹ thuật Cuối cùng;
  • Mẫu 2000;
  • Thợ đóng giày QS.

Tạo máy quét 3D từ bảng điều khiển trò chơi

Xbox One là bảng điều khiển đã được trang bị Kinect thế hệ thứ hai và có thể được sử dụng làm máy quét 3D. Nếu bạn có bộ điều khiển trò chơi thông thường, thì bạn có thể tạo máy quét 3D từ kinect bằng các chương trình sau:

  1. Kinect Fusion. Tạo các mô hình có độ chi tiết cao bằng cách đọc dữ liệu từ cảm biến Kinect.
  2. Skanect. Với sự trợ giúp của nó, hình ảnh 3D của các căn phòng với tất cả đồ vật trong đó sẽ được tạo ra. Để tạo mô hình ba chiều của không gian xung quanh, bạn chỉ cần xoay thiết bị xung quanh mình. Với mục đích chi tiết đồ vật riêng lẻ bạn cần hướng lại camera vào họ.


Tạo máy quét 3D từ điện thoại thông minh

Cách tạo máy quét 3D từ máy quét thông thường thiết bị di động? Ngày nay, đa dạng sản phẩm phần mềm. Với sự giúp đỡ của họ, điện thoại thông minh sẽ biến thành một máy quét 3D chính thức. Các thuật toán phần mềm phổ biến nhất:

  1. MobileFusion. Nó theo dõi vị trí của một vật thể bằng camera tiêu chuẩn và sau đó chụp ảnh. Từ một loạt các bức ảnh, người ta thu được một mô hình ba chiều. Làm việc cho nền tảng khác nhau và hệ điều hành.
  2. Giúp tạo ảnh ba chiều của bất kỳ đối tượng nào và sau đó gửi chúng đến máy in 3D.
  3. Autodesk 123D Satch. Sử dụng chương trình này, các mô hình ba chiều của các tòa nhà, con người và các vật thể khác được tạo và in trên các thiết bị phụ trợ, có thể được chụp ảnh từ mọi góc độ và mọi phía.

Những hệ thống như vậy không yêu cầu sửa đổi phần cứng hoặc kết nối Internet. Để bắt đầu, bạn chỉ cần chạy ứng dụng di động và di chuyển điện thoại của bạn xung quanh đối tượng đang được quét.

04.04.2005 Nguồn: Giải pháp bảo mật công nghệ cao

Nhận dạng giọng nói là công nghệ cho phép người dùng sử dụng giọng nói của họ làm thiết bị đầu vào. Nhận dạng giọng nói có thể được sử dụng để đọc văn bản cho máy tính hoặc ra lệnh cho máy tính (ví dụ: để mở ứng dụng phần mềm, mở rộng menu hoặc lưu công việc của bạn).

Các hệ thống nhận dạng giọng nói trước đây yêu cầu mỗi từ phải được phát âm rõ ràng, có khoảng cách rõ ràng. Điều này cho phép máy xác định nơi một từ kết thúc và từ tiếp theo bắt đầu. Những loại chương trình nhận dạng giọng nói này vẫn được sử dụng để kiểm soát hệ thống máy tính và làm việc với các ứng dụng như trình duyệt web hoặc bảng tính.

Hơn ứng dụng hiện đại Hệ thống nhận dạng giọng nói cho phép người dùng đọc chính tả văn bản một cách trôi chảy vào máy tính. Những ứng dụng mới như vậy có khả năng nhận dạng giọng nói với tốc độ lên tới 160 từ mỗi phút. Các ứng dụng cho phép nhận dạng giọng nói liên tục được thiết kế chủ yếu để nhận dạng và định dạng văn bản thay vì để điều khiển chính hệ thống máy tính.

Ứng dụng công nghệ nhận dạng giọng nói mạng lưới thần kinhđể “huấn luyện” khả năng nhận dạng giọng nói của con người. Khi bạn nói, phần mềm nhận dạng giọng nói sẽ ghi nhớ cách bạn nói từng từ. Cài đặt tùy chỉnh này cho phép nhận dạng giọng nói mặc dù mọi người đều có cách phát âm và ngữ điệu khác nhau.

Ngoài việc "học" cách bạn phát âm các từ, hệ thống nhận dạng giọng nói còn sử dụng ngữ cảnh ngữ pháp và tần suất của từng từ để dự đoán từ bạn muốn nhập. Các công cụ thống kê mạnh mẽ như vậy cho phép chương trình tìm thấy nhiều loại cơ sở ngôn ngữ dữ liệu từ đúng trước khi bạn nói điều đó.
Nhưng mặc dù độ chính xác của nhận dạng giọng nói đã được cải thiện trong vài năm qua, một số người dùng vẫn gặp phải vấn đề với giọng nói không chính xác, do đặc điểm giọng nói hoặc bản chất giọng nói của họ.

Nhận dạng mống mắt

Phương pháp nhận dạng cá nhân sinh trắc học này dựa trên cơ sở duy nhất tính năng đặc trưng và đặc điểm của mống mắt con người. Mống mắt là phần của mắt có hình tròn màu, thường có màu nâu hoặc màu xanh da trời, giáp với con ngươi đen. Quá trình quét mống mắt bắt đầu bằng một bức ảnh. Một máy ảnh đặc biệt, thường được đưa rất gần một người, nhưng không gần hơn 90 cm, sử dụng ánh sáng hồng ngoại để chụp ảnh với tốc độ rất cao. độ phân giải cao. Quá trình chụp ảnh chỉ mất một đến hai giây, sau đó hình ảnh chi tiết thu được của mống mắt sẽ được chuyển thành dạng sơ đồ, được ghi lại và lưu trữ để so sánh/xác minh sau này. Kính và kính áp tròng không ảnh hưởng đến chất lượng hình ảnh dưới bất kỳ hình thức nào và hệ thống quét mống mắt kiểm tra mắt sống bằng cách đo sự dao động thường xuyên và không đổi của kích thước đồng tử.

Mép trong của mống mắt được xác định bằng thuật toán của hệ thống quét, hiển thị dưới dạng sơ đồ mô hình riêng lẻ và các đặc điểm đặc trưng của mống mắt. Thuật toán là một chuỗi các hướng dẫn hướng dẫn hệ thống giải thích một vấn đề cụ thể. Các thuật toán bao gồm một số bước tuần tự và được hệ thống sinh trắc học sử dụng để xác định sự trùng khớp giữa mẫu sinh trắc học và dữ liệu được ghi lại.

Mống mắt được hình thành trước khi một người được sinh ra, và ngoại trừ trường hợp nhãn cầu bị tổn thương, mống mắt sẽ không thay đổi trong suốt cuộc đời của một người. Mẫu mống mắt cực kỳ phức tạp và chứa một lượng thông tin lớn đáng kinh ngạc, với hơn 200 điểm duy nhất. Thực tế là mắt phải và mắt trái của một người khác nhau và kiểu dáng của chúng rất dễ ghi lại dưới dạng sơ đồ, khiến công nghệ quét mống mắt trở thành một trong những phương tiện nhận dạng đáng tin cậy nhất, không bị so sánh sai và làm sai lệch. .

Tỷ lệ nhận dạng sai của hệ thống nhận dạng mống mắt là 1 trên 1,2 triệu, cao hơn nhiều về mặt thống kê so với kết quả trung bình mà hệ thống nhận dạng dấu vân tay đạt được. Lợi ích thực sự là tỷ lệ không được công nhận - số lượng người dùng đã đăng ký hợp lệ nhưng danh tính của họ không được công nhận. Máy quét dấu vân tay có tỷ lệ hỏng hóc là 3%, trong khi máy quét mống mắt có tỷ lệ hỏng hóc là 0%.

Về mặt thực nghiệm, công nghệ nhận dạng mống mắt bắt đầu được sử dụng khi làm việc với các máy ATM ở Anh, Mỹ, Nhật Bản và Đức, bắt đầu từ năm 1997. Trong các dự án thí điểm này, dữ liệu mống mắt của khách hàng đã trở thành phương tiện xác minh quyền truy cập vào tài khoản ngân hàng, do đó loại bỏ nhu cầu nhập mã PIN hoặc mật khẩu của khách hàng. Khi khách hàng đưa nhãn cầu của họ cho máy ATM và xác minh danh tính là tích cực, quyền truy cập vào tài khoản ngân hàng sẽ được phép. Những hệ thống như vậy đã được sử dụng thành công lớn, vì không cần phải lo lắng về việc quên hoặc đánh cắp mật khẩu nên mức độ phổ biến của khách hàng theo đó là rất cao.

Phương pháp quét mống mắt cũng đã bắt đầu được sử dụng tại các sân bay cho những trường hợp như vậy. các chức năng khác nhau, như nhận dạng/xác minh công nhân đi qua các khu vực truy cập hạn chế, cũng như xác định những hành khách thường xuyên sử dụng dịch vụ của hãng hàng không nhất để họ có thể nhanh chóng qua khu vực kiểm tra hộ chiếu. Các lĩnh vực áp dụng khác bao gồm chuyển giao tù nhân trong nhà tù, cũng như trả tự do; ngoài ra, các dự án như xác minh mua hàng trực tuyến, sử dụng trực tuyến nên được liệt kê dịch vụ ngân hàng, bỏ phiếu trực tuyến và giao dịch chứng khoán trực tuyến. Phương pháp nhận dạng mống mắt cung cấp cấp độ cao an toàn cho người dùng, bảo vệ thông tin cá nhân và cũng chỉ đơn giản là giúp duy trì sự an tâm và tâm trạng tốt khách hàng.

Quét hình bàn tay

Phương pháp sinh trắc học này sử dụng hình dạng hình học của bàn tay để nhận dạng một người. Vì bàn tay con người không phải là duy nhất nên một số đặc điểm cụ thể phải được kết hợp để cung cấp khả năng xác minh linh hoạt. Một số thiết bị quét chỉ đo hai ngón tay, một số khác đo toàn bộ bàn tay. Các đặc điểm được đo bao gồm đường cong ngón tay, độ dày và chiều dài; độ dày và chiều rộng của mu bàn tay; khoảng cách giữa các khớp và cấu trúc chung xương.

Cần lưu ý rằng mặc dù cấu trúc xương và khớp là những đặc điểm tương đối lâu dài nhưng những tác động như sưng mô hoặc bầm tím có thể làm biến dạng cấu trúc ban đầu của bàn tay. Điều này có thể dẫn đến kết quả trùng khớp sai, tuy nhiên số lượng kết quả phù hợp mang tính phân biệt có thể chấp nhận được có thể được điều chỉnh để phù hợp với nhu cầu của cấp độ bảo mật cụ thể.

Để đăng ký vào hệ thống quét, bàn tay được đặt trên một bề mặt phẳng có gắn thiết bị đọc. Vị trí của bàn tay được cố định bằng năm chốt, giúp định vị chính xác bàn tay so với máy ảnh. Một chuỗi camera tạo ra hình ảnh ba chiều của các cạnh và mặt sau của bàn tay. Quét bàn tay của bạn rất đơn giản và quá trình nhanh chóng. Thiết bị quét có thể xử lý hình ảnh 3D trong 5 giây hoặc ít hơn và quá trình xác minh mất không quá 1 giây. Phần mềm và phần cứng xác minh và chụp ảnh có thể dễ dàng được tích hợp vào các thiết bị độc lập. Những đồ vật đó có con số lớn các điểm truy cập và người dùng có thể được quản lý tập trung, loại bỏ nhu cầu đăng ký người dùng tại mỗi điểm truy cập. thiết bị riêng biệt trên tất cả các điểm truy cập.

Lĩnh vực ứng dụng của phương pháp nhận dạng hình học bàn tay

Trong nhiều sân bay quốc tế Máy quét hình bàn tay đã được sử dụng để cho phép những người bay quốc tế thường xuyên tránh phải xếp hàng dài để làm các thủ tục nhập cảnh và hải quan khác nhau.
Trong các doanh nghiệp, quét tay được sử dụng để ghi lại việc đến/ra và di chuyển của nhân viên cũng như các thủ tục chung để ghi lại giờ làm việc. Điều này có thể giúp ích rất nhiều trong việc loại bỏ vấn đề tồn tại lâu dài về việc đăng ký vào/ra của bạn bè và các hành vi lừa đảo khác.

Sự kết hợp Các phương pháp khác nhau nhận dạng sinh trắc học

Quét tay có thể dễ dàng kết hợp với các phương pháp sinh trắc học khác, chẳng hạn như nhận dạng dấu vân tay. Hệ thống trong đó việc nhận dạng dấu vân tay được sử dụng tương đối ít và việc quét tay được thực hiện thường xuyên là một cấu trúc hai tầng. Thành phần quét bàn tay được sử dụng thường xuyên cho phép nhận dạng cá nhân với độ chính xác 1:1 (một đối một), xác minh rằng người dùng thực sự là người mà họ tuyên bố. Thành phần nhận dạng dấu vân tay, được sử dụng ít thường xuyên hơn, xác minh danh tính của người dùng và tạo ra nhận dạng với độ chính xác 1:N (một đến nhiều), tức là. so sánh được thực hiện với dữ liệu đăng ký khác nhau.

Hệ thống sinh trắc học kết hợp

Một hệ thống sinh trắc học kết hợp (đa phương thức) sử dụng Các ứng dụng khác nhauđể bảo hiểm nhiều loại khác nhau Dữ liệu sinh trắc học. Điều này cho phép tích hợp hai hoặc nhiều loại hệ thống xác minh và nhận dạng sinh trắc học để đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt nhất về hiệu suất hệ thống.

Ví dụ, một hệ thống đa phương thức có thể bao gồm sự kết hợp của dấu vân tay, khuôn mặt, giọng nói, cộng với thẻ thông minh hoặc bất kỳ sự kết hợp nào khác của các đặc điểm sinh trắc học. Khung nâng cao này tận dụng tính đa dạng của dữ liệu sinh trắc học của một người và có thể được sử dụng khi cần khắc phục những hạn chế của bất kỳ thuộc tính sinh trắc học nào. Ví dụ, người ta phát hiện ra rằng 5% dân số có dấu vân tay không thể phân biệt được (mờ), giọng nói có thể thay đổi do cảm lạnh và khả năng nhận dạng khuôn mặt phụ thuộc vào những thay đổi trong ánh sáng và tư thế của chủ thể. Tất cả những thiếu sót này có thể được khắc phục trong một hệ thống kết hợp kết hợp các kết luận được đưa ra trên cơ sở một số chỉ số sinh trắc học độc lập với nhau.
Các hệ thống đa phương thức nhìn chung đáng tin cậy hơn về mặt giả mạo vì chúng khó bị làm giả hơn. toàn bộ dòngđặc điểm sinh trắc học hơn là làm sai lệch một đặc điểm sinh trắc học.

Khi bạn phát triển các kỹ năng sờ nắn và tập trung năng lượng, hãy bắt đầu thực hành đánh giá sâu hơn về trường năng lượng của một người.

Bệnh nhân thực sự hoặc “người mẫu” bạn chọn phải ở tư thế ngồi hoặc nằm. Tay phải cách bề mặt da của bệnh nhân 5-8 cm; Có lẽ chúng ta nên bắt đầu từ cái đầu. Kiểm tra khu vực bên trái của đầu và so sánh nó với bên phải.

Quét từ đỉnh đầu, phía trên mặt, về phía cằm. Khu vực này được bao phủ trong khoảng 10 giây. Hãy nhận biết những gì bạn cảm thấy, những thay đổi về cảm giác, nhiệt độ, v.v., nhưng đừng tập trung vào những câu hỏi như: “Tôi có cảm thấy gì hay không?” Chỉ cần cảm nhận mọi thứ đi qua bàn tay của bạn.

Dần dần di chuyển về phía trước cơ thể, sau đó di chuyển về phía sau. Tốc độ di chuyển phải thấp nhưng không đổi.

Khi quá trình quét hoàn tất, hãy kiểm tra bất kỳ khu vực nào có vẻ bất thường đối với bạn và kiểm tra lại ấn tượng đầu tiên của bạn.

Có thể xảy ra trường hợp có sự biến động đáng kể trong trường năng lượng, bàn tay sẽ nhận thấy sự thay đổi về nhiệt độ. Bạn cũng có thể cảm thấy những thay đổi về áp lực, ngứa ran, rung, cảm giác điện hoặc nhịp đập.

Tất cả những cảm giác này có thể quan trọng. Đánh dấu chúng và viết ra cảm xúc của bạn.

Bắt đầu quét Luân Xa

Thư giãn, tập trung và sau đó quét cơ thể của đối tác hoặc bệnh nhân của bạn. Mục đích là để hiểu xem bạn có cảm thấy bất kỳ biến thể hoặc thay đổi nào về kết cấu và đặc tính của năng lượng trong các vùng “luân xa” được Upledger mô tả hay không (Chương 5, trang ..., Hình 10.3).

So sánh những gì bạn cảm thấy ở các vị trí luân xa khác nhau với những vị trí luân xa “bình thường”. người khỏe mạnh và những người mắc bệnh tật.

Cố gắng hiểu những dạng bệnh tật hoặc sức khỏe cụ thể nào có liên quan đến các kiểu dao động năng lượng cụ thể.

Đánh dấu chúng và viết ra cảm xúc của bạn.

Cơm. 10.3. Sơ đồ các trường năng lượng (hoặc luân xa) của vùng cột sống.

Khái niệm niềm vui Braga

Ngoài cuốn sách của Tiến sĩ Krieger, bạn có thể tìm thấy phần giới thiệu xuất sắc và rất sâu sắc về y học năng lượng trong cuốn “Joy Way” do Tiến sĩ Brug Joy (1979) trình bày. Phần lớn ở đây tương tự như những gì Krieger mô tả, nhưng phần lớn cũng độc đáo, chứa đựng tài liệu phong phú có thể giúp người đọc vừa phát triển khả năng cảm nhận các trường năng lượng phát ra vừa đóng vai trò hướng dẫn các phương pháp “truyền năng lượng cho người khác”.

Joy mô tả những gì anh ấy thực sự dạy là “năng lượng chuyển hóa” và nhấn mạnh rằng trước tiên một người phải đạt được thành thạo trong một bộ bài tập và chỉ sau đó mới chuyển sang bộ tiếp theo. Bài tập của anh ấy được chia thành các nhóm sau:

1. Vòng cộng hưởng.

2. Nghiên cứu âm thanh của âm nhạc được truyền qua một bộ khuếch đại mạnh mẽ.

3. Thiền xoắn ốc biến đổi.

4. Bài tập hai yếu tố.

5. Bài tập ba yếu tố.

6. Quét bằng tay.

7. Truyền năng lượng.

Chỉ từ danh sách này có thể hiểu rằng để đến được nơi Krieger bắt đầu, Joy khuyên bạn nên làm rất nhiều việc. Cuốn sách của niềm vui - Cách tốt nhất Tìm hiểu thêm về năm yêu cầu đầu tiên ở trên. Mô tả của ông về việc quét các luân xa bằng tay đáng được nghiên cứu cẩn thận vì nó mang lại rất nhiều thông tin hữu ích. thông tin chính xác theo cách tiếp cận này:

Trong giai đoạn quét năng lượng của cơ thể bằng bàn tay, ý thức của người quét phải trở nên hoàn toàn dễ tiếp thu và nhận thức của cô ấy/anh ấy phải hoàn toàn tập trung vào bàn tay hoặc các bàn tay. Một trạng thái ý thức được gọi là “nhân chứng” được kích hoạt. Người ta phải cẩn thận để không chiếu những gì máy quét cho rằng nên có vào không gian xung quanh người được quét. Ngược lại, nhiệm vụ là khám phá không gian này để tìm ra những gì thực sự ở đó. Bàn tay đóng vai trò là máy dò phải được thư giãn. Các ngón tay nên hơi xòe ra, bạn có thể uốn cong chúng một chút, giống như tư thế múa ba lê cổ điển. Lòng bàn tay phẳng, cứng với các ngón tay ấn vào nhau sẽ kém hiệu quả hơn nhiều trong vai trò máy dò.

Ông cũng khuyến nghị người mới bắt đầu nên bắt đầu bằng tay phải (nếu người mới bắt đầu thuận tay phải), vì ban đầu có thể khá khó khăn để vận hành hiệu quả bằng cả hai tay; đủ bằng cấpĐộ nhạy ở cả hai tay chỉ phát triển theo thời gian.

Tốc độ di chuyển cũng quan trọng: quá hành động nhanh chóng can thiệp vào việc ghi nhận cảm giác về mặt tinh thần tín hiệu đầu vào và các chuyển động quá chậm sẽ tạo ra hiệu ứng phản xạ năng lượng của chính máy quét từ da của đối tượng và những cảm giác giống hệt nhau sẽ xuất hiện trên cả hai bề mặt. Tốc độ chính xác sẽ là khoảng 30 cm trong 2 giây (nhanh hơn tốc độ được Krieger khuyến nghị - chỉ 10 giây cho khuôn mặt).

Cảm giác mà hầu hết những người mới bắt đầu đều trải qua là “choáng ngợp”, đặc trưng bởi cảm giác ngứa ran, nhức nhối và thậm chí là đau đầu hoặc những cảm giác đau đớn khác. Điều này cản trở nhận thức về các kích thích đến. Để giảm bớt cảm giác này, Joy khuyên bạn nên lắc tay hoặc gõ nhẹ vào đùi (tất nhiên là của bạn). Điều này có thể mang lại kết quả sau nhiều lần thử và cái được gọi là sự sờ nắn của trường năng lượng sẽ không xảy ra trong những lần thử này. Bạn cần cho phép cảm giác chảy qua bạn.

Joy ví quá trình học cách sờ nắn tinh tế như vậy với những gì xảy ra với sinh viên y khoa khi họ học cách nhận biết tiếng thổi ở tim: “Đầu tiên, họ phải học cách tập trung nhận thức thính giác của mình, bởi vì cơ chế thính giác bình thường không nhận biết được phạm vi mà những tiếng thì thầm này diễn ra. có thể được nghe thấy. Điều này cũng đúng đối với xúc giác tinh tế, ít nhất là trong giai đoạn đầu.”

Joy cho biết khoảng cách từ lòng bàn tay quét đến cơ thể là 20-30 cm và người được quét phải nằm trên một chiếc ghế dài hoặc bàn gỗ ngửa mặt lên (kim loại không phù hợp vì nó cản trở trường năng lượng). Tất cả đồ trang sức nên được loại bỏ; điều tương tự cũng áp dụng cho khóa kim loại và đồng hồ. Người được quét phải cảm thấy thoải mái và tự do di chuyển (ví dụ: nếu anh ta muốn gãi hoặc duỗi người). Tất nhiên, các cuộc trò chuyện không được khuyến khích.

Joy khuyên bạn nên bắt đầu bằng việc tìm mạch của "bệnh nhân" để máy quét có thể điều chỉnh nhận thức của họ cho phù hợp với bệnh nhân. Mặt khác, bạn có thể bắt đầu quét qua ngực, phần trên cùng cơ thể và bụng dưới, vì đây là nơi trường năng lượng mạnh hơn và tương đối dễ phát hiện. Ông khuyên nên bắt đầu quét bên ngoài cơ thể, vượt ra ngoài ranh giới của nó, sau đó đi vào khu vực phía trên cơ thể, rồi lại di chuyển ra ngoài để cảm nhận sự tương phản. Một khi một người đã quen với “cảm giác” này của trường năng lượng thì trình tự như vậy không còn cần thiết nữa. Khi thực hiện loại công việc này, Joy khuyên bạn nên nhắm mắt lại (như khi sờ nắn da và cơ để tập trung ý thức tốt hơn).

Lời chỉ dẫn có giá trị nhất từ ​​miệng anh ấy nghe như thế này: “Bạn không thể cảm nhận được trường nếu bạn chỉ đưa tay lên nó, bạn có thể cảm nhận được nó khi bàn tay xuyên qua nó. Nguyên tắc này là cơ bản. Trong quá trình quét, tay phải chuyển động liên tục. Cô ấy phải di chuyển ra vào cánh đồng»,

Như vậy, một “lát cắt” xuyên qua các trường năng lượng để cấp độ khác nhau cho phép bạn xác định hình dạng, khoảng cách từ bề mặt, mật độ và mức độ “sức khỏe” của trường.

Joy lưu ý rằng với kinh nghiệm nhiều năm của mình, anh có thể nhận biết trường ở khoảng cách xa cơ thể gấp hai đến ba lần so với khi mới bắt đầu. Đầu tiên cái này là đăng ký đơn giản thực tế là có một sự nâng cao năng lượng được cảm nhận phía trên luân xa, và đây đã (và sẽ là đối với những người khác) một bước tiến lớn. Những độ cao như vậy phía trên đáy chậu và đỉnh đầu tương đối dễ nhận biết. Khi bàn tay di chuyển từ luân xa này sang luân xa khác, cần lưu ý sự thay đổi về cường độ.

Vùng trên luân xa cổ họng yêu cầu bệnh nhân nín thở trong một thời gian ngắn để không gây nhầm lẫn cho quá trình quét. Thực hành trong một nhóm, nếu có thể, để có thể thấy được sự khác biệt giữa các nhóm khác nhằm củng cố quá trình học tập. Sau khi quét mặt trước của cơ thể, bệnh nhân lật lại và đánh giá mặt sau theo cách tương tự.


Thông tin liên quan.


| Vào danh sách tác giả | Vào danh sách ấn phẩm

Công nghệ nhận dạng sinh trắc học tĩnh mạch lòng bàn tay, hoặc Theo dõi ngân hàng Nhật Bản

Trong 5 năm qua, sự quan tâm đến công nghệ sinh trắc học đã tăng lên đáng kể. Ngày nay, để truy cập vật lý và logic, cùng với thẻ, nhận dạng sinh trắc học bằng dấu vân tay, mống mắt hoặc nhận dạng khuôn mặt 3D đang ngày càng được sử dụng nhiều hơn. Nếu mười năm trước việc sử dụng sinh trắc học dường như là một nhiệm vụ bất khả thi thì ngày nay những giải pháp như vậy đang được tích cực triển khai, thay thế thẻ nhựa.

Alexander Dremin
Tổng Giám đốc công ty "Prosoft-Biometrics"

Năm 2004, các ngân hàng lớn nhất Nhật Bản như Ngân hàng Ogaki Kyoritsu, Ngân hàng Suruga, Ngân hàng Hiroshima và Ngân hàng IKEDA, đã giới thiệu hệ thống nhận dạng sinh trắc học tĩnh mạch lòng bàn tay để xác nhận giao dịch thẻ ngân hàng tại máy ATM. Sự đổi mới đã làm tăng đáng kể mức độ an toàn và thoải mái khi tổ chức tiếp cận tài khoản cá nhân ngay cả khi vắng mặt Thẻ ngân hàng. Sự quan tâm ngày càng tăng đối với công nghệ này là do nhu cầu phát triển một hệ thống truy cập đáng tin cậy ngay cả khi có thiên tai và thảm họa. Ví dụ, trong trận động đất lớn ở Nhật Bản năm 2011, nhiều người dân không thể sử dụng máy ATM để rút tiền mặt vì thẻ và các giấy tờ hỗ trợ khác bị mất không thể cứu vãn được.

Trong bài viết này chúng ta sẽ xem xét công nghệ sinh trắc học nhận dạng tĩnh mạch lòng bàn tay, ưu điểm và nhược điểm của nó.

Phương pháp này hoạt động như thế nào

Phương pháp quét tĩnh mạch hiển của lòng bàn tay dựa trên việc đọc bức xạ phản xạ từ lòng bàn tay con người trong vùng hồng ngoại của quang phổ có bước sóng 760 nm. Vì lượng hemoglobin giảm trong máu sẽ hấp thụ bức xạ hồng ngoại, khi đó bức xạ có cường độ thấp hơn được phản xạ từ các mạch tĩnh mạch của lòng bàn tay so với phần còn lại của bề mặt. Điều này tạo ra một mô hình độc đáo của các mạch máu tĩnh mạch và các tĩnh mạch này có thể nhìn thấy được khi quét bằng tia hồng ngoại.


Trong bộ lễ phục. Hình 1 cho thấy sự phụ thuộc của hệ số hấp thụ của huyết sắc tố vào bước sóng trong phổ hồng ngoại.

Lòng bàn tay so với ngón tay

So với vân tay hoặc mẫu tĩnh mạch của ngón tay, mẫu vân tay ở lòng bàn tay phức tạp hơn và có nhiều đặc điểm hơn. tính năng độc đáo, cho phép xây dựng mô hình kỹ thuật số và nhận dạng khá chính xác bằng cơ sở dữ liệu. Mặt trong của lòng bàn tay ít bị thay đổi màu da hơn mặt sau nên chủ yếu dùng để nhận dạng. Điều đáng chú ý là phương pháp này hoàn toàn vô hại đối với da và mạch máu.

Thiết kế hệ thống nhận dạng

Hãy xem xét thiết kế của hệ thống nhận dạng tĩnh mạch lòng bàn tay trong Hình 2. 2. Máy quét là một thiết bị dựa trên ma trận CMOS, ống kính quang học và bộ lọc ánh sáng. Hình ảnh được chụp từ ma trận CMOS ít nhất 300 lần mỗi giây.


Hình ảnh kết quả được gửi đến Máy tính cá nhân hoặc vi điều khiển để xử lý hậu kỳ. Theo quy định, bản thân thiết kế máy quét đã chứa một bộ vi điều khiển để tạo mẫu toán học và khả năng mã hóa dữ liệu cho chuyển giao an toàn qua giao diện USB hoặc gửi qua mạng nội bộ.

Tạo mẫu sinh trắc học

Giai đoạn 1
Bước đầu tiên trong việc tạo mẫu sinh trắc học là lọc hình ảnh đồ họa gốc và làm nổi bật khu vực quan tâm. Tính năng lọc cho phép bạn làm nổi bật khu vực quan trọng tĩnh mạch lòng bàn tay và giảm các khu vực tiếng ồn và ánh sáng chói. Đối với những vấn đề như vậy, người ta thường chấp nhận sử dụng thuật toán biến đổi Fourier rời rạc. Có tính đến việc lòng bàn tay có thể được đặt với chuyển vị ngang so với máy quét, điều rất quan trọng là phải thiết kế thuật toán lọc có tính đến các yêu cầu này.

Giai đoạn 2
Bước tiếp theo là nhị phân hóa, bước này cần thiết để đưa tất cả hình ảnh tới một loại duy nhất và giảm tác động của việc lấy nét và độ tương phản hình ảnh khác nhau. Khi nhị phân các vùng, một phần nhiễu cũng bị loại bỏ bằng cách sử dụng cái gọi là mặt nạ nhiễu.

Giai đoạn 3
Một bước quan trọng khi xử lý hình ảnh các đường gân của lòng bàn tay, vùng quan tâm sẽ được chọn (Hình 3). Theo quy định, thuật toán dựa trên phương pháp xác định các “mạng lưới” giữa ngón trỏ và ngón giữa, ngón giữa và ngón đeo nhẫn, ngón đeo nhẫn và ngón út. Dựa trên tất cả các điểm trên đường viền của lòng bàn tay, trọng tâm được tính toán và tìm được tâm có điều kiện của lòng bàn tay. Hệ số góc xoay của lòng bàn tay thu được giảm xuống một giá trị. Phương pháp này cho phép đạt được chất lượng nhận dạng độc lập với góc quay trong mặt phẳng ngang so với máy quét.


Giai đoạn 4
Hình ảnh được xử lý thu được được chia thành các phần lấy mẫu cho biết tọa độ Điểm kiểm soát, góc quay của dòng và được ghi vào một tập tin, đó là mô hình toán học. Rõ ràng là khôi phục lại bản gốc hình ảnh đồ họa vẽ các đường gân của lòng bàn tay là không thể. Kích thước mẫu trung bình không vượt quá một kilobyte.

So với dấu vân tay hoặc mẫu tĩnh mạch ngón tay, mẫu tĩnh mạch lòng bàn tay phức tạp hơn và có nhiều tính năng độc đáo hơn giúp có thể xây dựng mô hình kỹ thuật số khá chính xác và nhận dạng bằng cơ sở dữ liệu. Mặt trong của lòng bàn tay ít bị thay đổi màu da hơn mặt sau nên chủ yếu dùng để nhận dạng

Nhận biết

Quá trình nhận dạng dựa trên việc so sánh một mẫu với các mẫu khác được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Để nhận dạng, thuật toán tương quan được sử dụng, thuật toán này chịu tải bộ xử lý chính cho hệ thống máy tính. Để tăng tốc độ nhận dạng và giảm thời gian xử lý, thuật toán tìm nạp trước thường được sử dụng sử dụng các đặc điểm chung về cấu trúc của mẫu tĩnh mạch (mã băm). Nói chung, thuật toán tìm nạp trước cho phép thu hẹp đáng kể các tìm kiếm cơ sở dữ liệu cho các giá trị tương tự của các tính năng toàn cầu.

Sự khác biệt và lợi thế

Xem xét công nghệ sinh trắc học nhận dạng tĩnh mạch lòng bàn tay, cần làm nổi bật nó một cách riêng biệt tính năng đặc biệt và lợi ích:

  • áp dụng phương pháp nhận dạng không tiếp xúc (Hình 4);
  • Dễ sử dụng;
  • độ tin cậy cao(việc nhận dạng không phụ thuộc vào tình trạng khô/ẩm và nhiễm bẩn của lòng bàn tay);
  • không thể làm giả (mô hình các đường gân lòng bàn tay chỉ hiển thị trong phổ IR);
  • tỷ lệ lỗi thấp (theo nghiên cứu do Fujitsu thực hiện trên ví dụ hơn 140 nghìn lòng bàn tay, tỷ lệ lỗi là FAR = 0,00008%);
  • Dễ sử dụng.

Ngày nay, hệ thống bảo mật sinh trắc học đang được sử dụng ngày càng nhiều do sự phát triển của các thuật toán xác thực toán học mới. Phạm vi các vấn đề có thể được giải quyết bằng công nghệ mới là khá rộng:

  • Thực thi pháp luật và pháp y;
  • Hệ thống kiểm soát truy cập (ACS) và hạn chế truy cập vào các tòa nhà công cộng và thương mại, nhà riêng (nhà thông minh);
  • Chuyển và nhận thông tin cá nhân và thương mại bí mật;
  • Thực hiện các giao dịch điện tử thương mại, tài chính, ngân hàng;
  • Đăng nhập vào nơi làm việc điện tử từ xa và/hoặc địa phương;
  • Ngăn chặn hoạt động của các thiết bị hiện đại và bảo vệ dữ liệu điện tử (khóa mật mã);
  • Duy trì và tiếp cận các nguồn lực của chính phủ;

Thông thường, các thuật toán xác thực sinh trắc học có thể được chia thành hai loại chính:

  • Tĩnh – lấy dấu vân tay, mống mắt; đo hình dáng bàn tay, đường chỉ tay, vị trí các mạch máu, đo hình dáng khuôn mặt bằng thuật toán 2D, 3D;
  • Năng động – nhịp điệu chữ viết và đánh máy; dáng đi, giọng nói, v.v.

Tiêu chí lựa chọn chính

Khi chọn cài đặt có khả năng đo thông số sinh học thuộc bất kỳ loại nào, bạn nên chú ý đến hai tham số:

  • FAR - xác định xác suất toán học về sự trùng hợp của các thông số sinh học quan trọng của hai người khác nhau;
  • FRR - xác định khả năng từ chối quyền truy cập của người được hưởng quyền đó.

Nếu nhà sản xuất bỏ qua những đặc điểm này khi giới thiệu sản phẩm của mình thì hệ thống của họ sẽ kém hiệu quả và tụt hậu so với các đối thủ cạnh tranh về chức năng và khả năng chịu lỗi.

Cũng thông số quan trọngđể sử dụng thoải mái là:

  • Dễ sử dụng và khả năng thực hiện nhận dạng mà không cần dừng lại trước thiết bị;
  • Tốc độ đọc thông số, xử lý thông tin nhận được và kích thước cơ sở dữ liệu các chỉ số tham chiếu sinh học.

Cần nhớ rằng các chỉ số sinh học, tĩnh ở mức độ thấp hơn và động ở mức độ lớn hơn, là những thông số có thể thay đổi liên tục. Hiệu suất tệ nhất đối với hệ thống tĩnh là FAR~0,1%, FRR~6%. Nếu một hệ thống sinh trắc học có tỷ lệ lỗi dưới các giá trị này thì nó không hiệu quả và không hiệu quả.

Phân loại

Ngày nay, thị trường hệ thống xác thực sinh trắc học phát triển cực kỳ không đồng đều. Ngoài ra, với những trường hợp ngoại lệ hiếm hoi, các nhà sản xuất hệ thống bảo mật cũng sản xuất phần mềm độc quyền. mã nguồn, phù hợp riêng với đầu đọc sinh trắc học của họ.

Dấu vân tay

Phân tích dấu vân tay là phương pháp xác thực sinh trắc học phổ biến, có kỹ thuật và phần mềm tiên tiến nhất. Điều kiện chính để phát triển là nền tảng kiến ​​thức khoa học, lý thuyết và thực tiễn phát triển tốt. Phương pháp và hệ thống phân loại các đường nhú. Khi quét, các điểm chính là điểm cuối của đường mẫu, các nhánh và các điểm đơn lẻ. Các máy quét đặc biệt đáng tin cậy giới thiệu một hệ thống bảo vệ chống lại găng tay cao su bằng dấu vân tay - kiểm tra mức độ giảm của các đường nhú và/hoặc nhiệt độ ngón tay.

Phù hợp với số lượng, tính chất và vị trí của các điểm chính, một cách duy nhất mã kỹ thuật số, được lưu trữ trong bộ nhớ cơ sở dữ liệu. Thời gian số hóa và xác minh dấu vân tay thường không quá 1-1,5 giây, tùy thuộc vào kích thước của cơ sở dữ liệu. Phương pháp này là một trong những phương pháp đáng tin cậy nhất. Đối với thuật toán xác thực nâng cao - Veri Finger SKD, chỉ số độ tin cậy là FAR - 0,00%...0,10%, FRR - 0,30%... 0,90%. Điều này là đủ để hệ thống hoạt động đáng tin cậy và không bị gián đoạn trong một tổ chức có đội ngũ nhân viên hơn 300 người.

Ưu điểm và nhược điểm

Ưu điểm không thể phủ nhận của phương pháp này là:

  • Độ tin cậy cao;
  • Chi phí thiết bị thấp hơn và nhiều lựa chọn;
  • Thủ tục quét đơn giản và nhanh chóng.

Những nhược điểm chính bao gồm:

  • Các đường nhú trên ngón tay rất dễ bị tổn thương, gây lỗi hệ thống và cản trở sự truy cập của nhân viên được ủy quyền;
  • Máy quét vân tay phải có hệ thống chống giả mạo hình ảnh: cảm biến nhiệt độ, cảm biến áp suất, v.v.

Nhà sản xuất của

Các công ty nước ngoài sản xuất hệ thống sinh trắc học, thiết bị cho hệ thống kiểm soát truy cập và phần mềm cho họ cần lưu ý:

  • SecuGen – máy quét USB nhỏ gọn di động để truy cập PC;
  • Bayometric Inc – sản xuất máy quét sinh trắc học các loại cho hệ thống phức tạp bảo vệ;
  • DigitalPersona, Inc – phát hành ổ khóa máy quét kết hợp với tay nắm cửa tích hợp.

Các công ty trong nước sản xuất máy quét sinh trắc học và phần mềm cho họ:

  • Liên kết sinh học
  • sonda
  • SmartLock

Quét mắt

Mống mắt của mắt cũng độc đáo như những đường nhú trên bàn tay. Cuối cùng đã hình thành ở tuổi hai, nó thực tế không thay đổi trong suốt cuộc đời. Ngoại lệ là chấn thương và bệnh lý cấp tính của bệnh về mắt. Đây là một trong những phương pháp xác thực người dùng chính xác nhất. Các thiết bị thực hiện quét và xử lý dữ liệu sơ cấp trong 300-500 ms, so sánh thông tin số hóa trên PC công suất trung bình được thực hiện ở tốc độ 50.000-150.000 so sánh mỗi giây. Phương pháp này không áp đặt các hạn chế về số lượng người dùng tối đa. Thống kê FAR - 0,00%...0,10% và FRR - 0,08%... 0,19% được thu thập dựa trên thuật toán Casia EyR SDK. Theo những tính toán này, nên sử dụng các hệ thống truy cập như vậy trong các tổ chức có hơn 3.000 nhân viên. TRONG thiết bị hiện đại x với ma trận 1,3 MP được sử dụng rộng rãi, cho phép bạn chụp cả hai mắt trong quá trình quét, điều này làm tăng đáng kể ngưỡng cảnh báo sai hoặc trái phép.

Ưu điểm và nhược điểm

  • Thuận lợi:
    • Độ tin cậy thống kê cao;
    • Việc chụp ảnh có thể xảy ra ở khoảng cách lên tới vài chục cm, trong khi loại trừ sự tiếp xúc vật lý của khuôn mặt với lớp vỏ bên ngoài của cơ chế quét;
    • Các phương pháp đáng tin cậy giúp loại trừ việc làm giả - kiểm tra chỗ ở của học sinh - gần như loại trừ hoàn toàn việc truy cập trái phép.
  • Sai sót:
    • Giá của các hệ thống như vậy cao hơn đáng kể so với hệ thống vân tay;
    • Các giải pháp làm sẵn chỉ có sẵn cho các công ty lớn.

Các công ty chính trên thị trường là: LG, Panasonic, Electronics, OKI, hoạt động theo giấy phép của Iridian Technologies. Sản phẩm phổ biến nhất bạn có thể gặp trên thị trường Nga là giải pháp làm sẵn: BM-ET500, Iris Access 2200, OKI IrisPass. TRONG Gần đây các công ty mới đáng tin cậy đã xuất hiện: AOptix, SRI International.

Quét võng mạc

Thậm chí ít phổ biến hơn, nhưng nhiều hơn phương pháp đáng tin cậy– quét vị trí của mạng lưới mao mạch trên võng mạc. Mẫu này có cấu trúc ổn định và không thay đổi trong suốt cuộc đời. Tuy nhiên, chi phí rất cao và độ phức tạp của hệ thống quét, cũng như nhu cầu duy trì hoạt động trong thời gian dài, khiến hệ thống sinh trắc học như vậy chỉ được cung cấp cho các cơ quan chính phủ có thẩm quyền. hệ thống nâng cao sự bảo vệ.

Nhận dạng khuôn mặt

Có hai thuật toán quét chính:

2D là phương pháp kém hiệu quả nhất, mang lại nhiều lỗi thống kê. Nó bao gồm việc đo khoảng cách giữa các cơ quan chính của khuôn mặt. Không yêu cầu sử dụng các thiết bị đắt tiền, chỉ cần một chiếc camera và phần mềm phù hợp là đủ. Gần đây nó đã trở nên phổ biến đáng kể trên mạng xã hội.

3D - phương pháp này hoàn toàn khác với phương pháp trước. Nó chính xác hơn, đối tượng thậm chí không cần phải dừng lại trước máy ảnh để nhận dạng. Việc so sánh với thông tin nhập vào cơ sở dữ liệu được thực hiện nhờ nổ súng, được sản xuất khi đang di chuyển. Để chuẩn bị dữ liệu về khách hàng, đối tượng quay đầu trước máy ảnh và chương trình tạo ra hình ảnh 3D để so sánh với hình ảnh gốc.

Các nhà sản xuất phần mềm và thiết bị chuyên dụng chính trên thị trường là: Geometrix, Inc., Genex Technologies, Cognitec Systems GmbH, Bioscrypt. Trong số các nhà sản xuất Nga có thể kể đến Artec Group, Vocord, ITV.

Quét tay

Cũng được chia thành hai phương pháp hoàn toàn khác nhau:

  • Quét mô hình tĩnh mạch bàn tay dưới tác động của bức xạ hồng ngoại;
  • Hình học bàn tay - phương pháp bắt nguồn từ tội phạm học và gần đây đã trở thành quá khứ. Nó bao gồm việc đo khoảng cách giữa các khớp của ngón tay.

Việc lựa chọn một hệ thống sinh trắc học phù hợp và sự tích hợp của nó vào hệ thống kiểm soát truy cập phụ thuộc vào các yêu cầu cụ thể của hệ thống bảo mật của tổ chức. Phần lớn, mức độ bảo vệ chống giả mạo của hệ thống sinh trắc học là khá cao, vì vậy đối với các tổ chức có mức độ bảo mật (bí mật) ở mức trung bình, hệ thống xác thực dấu vân tay có ngân sách là khá đủ.