Đăng ký. Như thể hiện trong Hình 1, mẫu sinh trắc học của cá nhân được thu thập trong quá trình đăng ký (ví dụ: sử dụng cảm biến vân tay, micrô cho nhận dạng giọng nói, camera cho nhận dạng khuôn mặt, camera cho nhận dạng mống mắt). Các đặc điểm độc đáo sau đó được trích xuất từ mẫu sinh trắc học (ví dụ: hình ảnh) để tạo ra mẫu sinh trắc học của người dùng. Mẫu sinh trắc học này được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu hoặc trên thẻ ID có thể đọc được bằng máy để sử dụng sau này trong quá trình đối sánh.

Đối sánh. Hình 2 minh họa quy trình đối sánh sinh trắc học. Mẫu sinh trắc học lại được thu thập. Các đặc điểm độc nhất được trích xuất từ mẫu sinh trắc học để tạo ra "mẫu sinh trắc học trực tiếp" của người dùng. Mẫu mới này sau đó được so sánh với mẫu (các mẫu) đã được lưu trữ trước đó và một (các) điểm số đối sánh số (mức độ tương đồng) được tạo ra dựa trên việc xác định các yếu tố chung giữa hai mẫu. Các nhà thiết kế hệ thống xác định giá trị ngưỡng cho điểm số xác minh này dựa trên các yêu cầu về bảo mật và tiện lợi của hệ thống.

Nhận dạng (so sánh một-nhiều hoặc 1:N) xác định xem cá nhân đó có tồn tại trong một quần thể đã đăng ký hay không bằng cách so sánh mẫu trực tiếp với tất cả các mẫu đã lưu trữ trong hệ thống. Nhận dạng có thể xác nhận rằng cá nhân đó chưa được đăng ký với một danh tính khác hoặc không có trong danh sách những người bị cấm được xác định trước. Dữ liệu sinh trắc học của cá nhân đang được xem xét để đăng ký nên được so sánh với tất cả dữ liệu sinh trắc học đã lưu trữ. Đối với một số ứng dụng cấp chứng chỉ, quy trình nhận dạng sinh trắc học được sử dụng tại thời điểm đăng ký để xác nhận rằng cá nhân đó chưa được đăng ký.

Xác minh (so sánh một-đối-một hoặc 1:1) xác định xem mẫu sinh trắc học trực tiếp có khớp với một bản ghi mẫu đã đăng ký cụ thể hay không. Điều này yêu cầu phải có một "yêu cầu" nhận dạng từ người đang tìm kiếm xác minh để có thể truy cập bản ghi mẫu đã đăng ký cụ thể. Một ví dụ là xuất trình thẻ thông minh và so khớp mẫu sinh trắc học trực tiếp với mẫu đã đăng ký được lưu trữ trong bộ nhớ thẻ thông minh. Một ví dụ khác là nhập tên người dùng hoặc số ID, điều này sẽ trỏ đến một bản ghi mẫu đã đăng ký trong cơ sở dữ liệu.

Việc lựa chọn công nghệ sinh trắc học phù hợp sẽ phụ thuộc vào một số yếu tố cụ thể của ứng dụng, bao gồm môi trường thực hiện quy trình nhận dạng hoặc xác minh, hồ sơ người dùng, yêu cầu về độ chính xác và thông lượng khớp, chi phí và khả năng của hệ thống tổng thể, cũng như các vấn đề văn hóa có thể ảnh hưởng đến sự chấp nhận của người dùng. Bảng dưới đây cho thấy sự so sánh các công nghệ sinh trắc học khác nhau, với hiệu suất của chúng được đánh giá dựa trên một số chỉ số.

Yếu tố quan trọng trong việc lựa chọn công nghệ sinh trắc học phù hợp là độ chính xác của nó. Khi mẫu sinh trắc học trực tiếp được so sánh với mẫu sinh trắc học đã lưu trữ (trong ứng dụng xác minh), một điểm số tương đồng được sử dụng để xác nhận hoặc từ chối danh tính của người dùng. Các nhà thiết kế hệ thống đặt ngưỡng (điểm quyết định khớp hoặc không khớp) cho điểm số số học này để đáp ứng mức hiệu suất khớp mong muốn cho hệ thống, được đo bằng Tỷ lệ Chấp nhận Sai (FAR) và Tỷ lệ Từ chối Sai (FRR). Tỷ lệ Chấp nhận Sai cho biết khả năng hệ thống sinh trắc học sẽ xác minh sai một cá nhân hoặc chấp nhận kẻ mạo danh. Tỷ lệ Từ chối Sai cho biết khả năng hệ thống sinh trắc học sẽ từ chối đúng người. Quản trị viên hệ thống sinh trắc học sẽ điều chỉnh độ nhạy của hệ thống đối với FAR và FRR để đạt được mức hiệu suất khớp mong muốn, hỗ trợ các yêu cầu bảo mật của hệ thống (ví dụ: đối với môi trường bảo mật cao, điều chỉnh để đạt được FAR thấp và chấp nhận FRR cao hơn; đối với môi trường tiện lợi cao, điều chỉnh để đạt được FAR cao hơn và FRR thấp hơn).

Một số hạn chế về độ chính xác và khả năng sử dụng do việc sử dụng một phương thức sinh trắc học duy nhất có thể được khắc phục bằng cách sử dụng nhiều phương thức sinh trắc học. Sinh trắc học đa phương thức nâng cao độ chính xác khớp tổng thể thông qua việc sử dụng các phép đo sinh trắc học độc lập và nhiều. Ví dụ, điểm tương đồng từ phép đo dấu vân tay có thể được "kết hợp" về mặt toán học với phép đo độc lập về mẫu vân tay trong ngón tay để mang lại mức độ tin cậy cao hơn về danh tính của một người. Ngoài ra, sinh trắc học đa phương thức có thể cung cấp giải pháp cho những cá nhân không thể cung cấp mẫu sinh trắc học phù hợp bằng một phương thức. Ví dụ là cung cấp tùy chọn xuất trình dấu vân tay hoặc mống mắt để xác thực. Một người có mẫu vân tay kém rõ ràng do tuổi tác, nghề nghiệp hoặc tình trạng y tế sẽ có lựa chọn đăng ký và sử dụng mống mắt làm phương thức sinh trắc học ưa thích của họ. Nếu cả hai cảm biến đều có mặt, người dùng có thể sử dụng bất kỳ phương thức nào phù hợp nhất với họ. Trong tình huống này, không có sự kết hợp các phép đo sinh trắc học độc lập. Như có thể thấy trong Hình 3, hệ thống đa sinh trắc học có thể kết hợp thông tin từ nhiều phương thức, trường hợp, thuật toán, cảm biến, mẫu hoặc bất kỳ sự kết hợp nào của năm yếu tố. Có thể lập luận rằng các hệ thống như vậy cũng có thể bao gồm các nguồn thông tin khác, bao gồm thông tin dựa trên tiểu sử hoặc tài liệu du lịch.

Công nghệ sinh trắc học và bảo mật đã trở thành một phần không thể thiếu của dịch vụ tự phục vụ, và Huabiao Technology luôn tuân thủ bảo mật làm nguyên tắc cốt lõi, cung cấp cho người dùng các dịch vụ an toàn và hiệu quả. Để biết thêm thông tin về công ty và các sản phẩm của công ty, vui lòng truy cập Về chúng tôi trang hoặc liên hệ qua Hỗ trợ trang.