Աշխարհում հետո ԿՈՎԻԴ-19-ին, որտեղ մարդիկ կրում են դեմքի դիմակներ, անհրաժեշտություն կար անձնական վավերացման նոր մեթոդների։ Ջորջիայի համալսարանի նոր հետազոտությունը ցույց է տալիս, որ շուտով մարդիկ չեն օգտագործի իրենց դեմքերը կամ մատնահետքերը՝ իրենց սարքերը բացելու համար, այլ… ականջները:
Ականջը մարմնի այն մի քանի մասերից է, որը ժամանակի ընթացքում համեմատաբար անփոփոխ է մնում, ուստի այն լավ այլընտրանք է դեմքերը կամ մատնահետքերը ճանաչող տեխնոլոգիաներին, ասում է հետազոտության առաջատար հեղինակ և Ջորջիայի համալսարանի ճարտարագիտական քոլեջի դոցենտ Թիրիմախոս Բուրլայը։ . Համակարգ ճանաչում ականջը, որը մշակում է նրա թիմը, նույնացնում է մարդուն մինչև 99% ճշգրտությամբ:
Ականջները նույնքան յուրահատուկ են յուրաքանչյուր մարդու համար, որքան մատնահետքեր, և նույնիսկ միանման երկվորյակների մեջ նրանք ունեն տարբերություններ։ Լրացուցիչ բոնուսն այն է, որ ականջները չեն ծերանում այնպես, ինչպես մարդու դեմքը (բացառությամբ ականջի բլթակի, որը տարիքի հետ նահանջում է): Ականջի ճանաչման ծրագրակազմն աշխատում է դեմքի ճանաչման տեխնոլոգիայի նման: «Հեռախոսը ֆիքսում է մարդու անհատականության մի քանի նմուշ, իսկ պատկերները ժամանակավորապես պահվում են ձեր սարքում»,- ասում է գիտնականը։ «Ինչպես դուք պետք է օգտագործեք ձեր մատնահետքը գրանցվածի հետ համեմատելու և հեռախոսը բացելու համար, դուք պետք է օգտագործեք ձեր ականջը»:
Կարգավորման ընթացքում ալգորիթմը վերցնում է մարդու ինքնության մի քանի նմուշ, օրինակ՝ նկար դեմքը կամ մատնահետքեր և գրանցում դրանք սարքում: Երբ փորձում եք ապակողպել գաջեթը կենսաչափական տվյալների միջոցով, այն համեմատելու համար անհրաժեշտ է կենդանի նմուշ՝ սարքի գրառումների հետ, օրինակ՝ ձեր դեմքի լուսանկարը կամ, այս դեպքում, ձեր ականջի լուսանկարը:
Tirimachos Bourlay-ի ծրագրաշարն օգտագործում է ականջի ճանաչման ալգորիթմ՝ սկանավորումները գնահատելու և որոշելու, թե արդյոք դրանք հարմար են ավտոմատ համընկնման համար: Գիտնականը փորձարկել է ալգորիթմը՝ օգտագործելով ականջի պատկերների երկու տարբեր տվյալների հավաքածուներ: Մի տվյալների բազայի վրա համակարգի ճշգրտությունն աճել է 58,72%-ից մինչև 97,25%՝ համեմատած ականջի ճանաչման նախորդ ծրագրաշարի հետ, իսկ մյուսում՝ 45,8%-ից մինչև 75,11%՝ համեմատած բազային մոտեցման հետ: Ապահովելու համար, որ համակարգը կարող է աշխատել նույնիսկ բեռնված պատկերների հետ, Բուրլեյը և նրա թիմը գնահատել են մի քանի մոդելներ՝ օգտագործելով ականջների պատկերները, որոնք ազդում են տարբեր աղմուկի գործոններից (պղտորում, պայծառություն, հակադրություն):
Ականջի ճանաչման ծրագրակազմը կարող է օգտագործվել գոյություն ունեցող անվտանգության համակարգերը բարելավելու համար, այդ թվում՝ աշխարհի օդանավակայաններում օգտագործվողները, ինչպես նաև տեսախցիկի վրա հիմնված անվտանգության համակարգերը, ասել է Բուրլին: Նրա թիմը նաև նախատեսում է բարելավել ականջի ճանաչման առաջարկված ալգորիթմը, որպեսզի այն լավ աշխատի ջերմային պատկերների հետ և հաշվի առնի նաև մութ միջավայրերը, որտեղ սովորական տեսախցիկներով դժվար է պարզ պատկերներ ստանալ տեսանելի տիրույթում:
Դուք կարող եք օգնել Ուկրաինային պայքարել ռուս զավթիչների դեմ։ Դա անելու լավագույն միջոցը Ուկրաինայի զինված ուժերին միջոցների նվիրաբերումն է Savelife կամ պաշտոնական էջի միջոցով NBU.
Հետաքրքիր է նաև.