등록. 그림 1에 표시된 대로, 등록 과정에서 개인의 생체 인식 샘플이 캡처됩니다(예: 지문 센서, 음성 인식용 마이크, 얼굴 인식용 카메라, 홍채 인식용 카메라 사용). 그런 다음 생체 인식 샘플(예: 이미지)에서 고유한 특징을 추출하여 사용자의 생체 인식 템플릿을 생성합니다. 이 생체 인식 템플릿은 나중에 일치 과정에서 사용하기 위해 데이터베이스 또는 기계 판독 가능한 ID 카드에 저장됩니다.

매칭. 그림 2는 생체 인식 매칭 프로세스를 보여줍니다. 생체 인식 샘플이 다시 캡처됩니다. 생체 인식 샘플에서 고유한 특징이 추출되어 사용자의 "실시간" 생체 인식 템플릿이 생성됩니다. 이 새로운 템플릿은 이전에 저장된 템플릿과 비교되며, 두 템플릿 간의 공통 요소를 결정하여 수치 매칭(유사도) 점수가 생성됩니다. 시스템 설계자는 시스템의 보안 및 편의 요구 사항에 따라 이 검증 점수의 임계값을 결정합니다.

식별 (일대다 또는 1:N 비교)은 실시간 샘플 템플릿을 시스템의 모든 저장된 템플릿과 비교하여 등록된 개체군 내에 개인이 존재하는지 여부를 결정합니다. 식별은 개인이 다른 신원으로 등록되지 않았거나 미리 정해진 금지 대상자 목록에 없음을 확인할 수 있습니다. 등록 대상 개인의 생체 정보는 저장된 모든 생체 정보와 비교해야 합니다. 일부 자격 증명 애플리케이션의 경우, 등록 시 생체 인식 식별 프로세스를 사용하여 개인이 이미 등록되지 않았음을 확인합니다.

인증(일대일 또는 1:1 비교)은 실시간 생체 인식 템플릿이 특정 등록된 템플릿 레코드와 일치하는지 여부를 결정합니다. 이를 위해서는 인증을 요청하는 사람이 신원을 "주장"해야 특정 등록된 템플릿 레코드에 액세스할 수 있습니다. 한 가지 예는 스마트 카드 자격 증명을 제시하고 실시간 샘플 생체 인식 템플릿을 스마트 카드 메모리에 저장된 등록된 템플릿과 일치시키는 것입니다. 또 다른 예는 사용자 이름 또는 ID 번호를 입력하여 데이터베이스의 등록된 템플릿 레코드를 가리키는 것입니다.

적절한 생체 인식 기술의 선택은 식별 또는 인증 프로세스가 수행되는 환경, 사용자 프로필, 일치 정확도 및 처리량 요구 사항, 전반적인 시스템 비용 및 기능, 사용자 수용에 영향을 미칠 수 있는 문화적 문제 등 여러 애플리케이션별 요인에 따라 달라집니다. 이 표는 다양한 생체 인식 기술을 여러 지표에 대해 성능을 평가한 비교를 보여줍니다.

적절한 생체 인식 기술을 선택하는 데 있어 핵심 요소는 정확성입니다. 실시간 생체 인식 템플릿을 저장된 생체 인식 템플릿과 비교할 때(인증 애플리케이션에서), 유사도 점수를 사용하여 사용자의 신원을 확인하거나 거부합니다. 시스템 설계자는 이 숫자 점수에 대한 임계값(일치 또는 불일치 결정 지점)을 설정하여 시스템이 원하는 수준의 일치 성능을 수용하도록 합니다. 이는 오인식률(FAR) 및 오거부율(FRR)로 측정됩니다. 오인식률은 생체 인식 시스템이 개인을 잘못 인증하거나 사칭자를 수락할 가능성을 나타냅니다. 오거부율은 생체 인식 시스템이 올바른 사람을 거부할 가능성을 나타냅니다. 생체 인식 시스템 관리자는 시스템 보안 요구 사항을 지원하는 원하는 수준의 일치 성능을 얻기 위해 FAR 및 FRR에 대한 시스템 민감도를 조정합니다(예: 높은 보안 환경의 경우 낮은 FAR을 달성하고 더 높은 FRR을 허용하도록 조정; 높은 편의성 환경의 경우 더 높은 FAR과 더 낮은 FRR을 달성하도록 조정).

단일 생체 인식 방식 사용으로 인해 발생하는 정확성 및 사용성 제한은 여러 생체 인식 방식을 사용하여 극복할 수 있습니다. 다중 생체 인식은 여러 독립적인 생체 인식 측정을 사용하여 전반적인 일치 정확도를 향상시킵니다. 예를 들어, 지문 측정의 유사도 점수는 손가락 정맥 패턴의 독립적인 측정과 수학적으로 "융합"되어 개인의 신원에 대한 더 높은 수준의 신뢰도를 얻을 수 있습니다. 또한, 다중 생체 인식은 한 가지 방식에서 적합한 생체 인식 샘플을 제시할 수 없는 개인에게 솔루션을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 인증을 위해 지문 또는 홍채를 제시하는 옵션을 제공하는 것입니다. 나이, 직업 또는 의학적 상태로 인해 지문 패턴이 불분명한 사람은 홍채를 선택한 생체 인식 방식으로 등록하고 사용할 수 있는 선택권을 갖게 됩니다. 두 센서가 모두 있는 경우 사용자는 자신에게 가장 적합한 방식을 사용할 수 있습니다. 이 경우 독립적인 생체 인식 측정의 융합은 없습니다. 그림 3에서 볼 수 있듯이, 다중 생체 인식 시스템은 여러 방식, 인스턴스, 알고리즘, 센서, 샘플 또는 이 다섯 가지의 조합에서 정보를 통합할 수 있습니다. 논쟁의 여지가 있지만, 이러한 시스템은 인구 통계 또는 여행 문서 기반 정보와 같은 다른 정보 소스도 포함할 수 있습니다.

생체 인식과 보안은 셀프 서비스의 필수적인 부분이 되었으며, 화표 기술은 항상 보안을 최우선으로 삼아 사용자에게 안전하고 효율적인 서비스를 제공해 왔습니다. 회사 및 제공 서비스에 대한 자세한 내용은 웹사이트를 방문하십시오.회사 소개 페이지 또는 문의하십시오.지원 페이지입니다.