NHẬN DẠNG TĨNH MẠCH/ MẠCH MÁU

1. Sinh Trắc Học Nhận Dạng:

Sinh trắc học nhận dạng là sự nhận dạng con người thông qua đặc điểm thể chất của họ. Hiện nay, nhận dạng vân tay và nhận dạng khuôn mặt đang được sử dụng phổ biến. Tuy nhiên, các công nghệ nhận dạng tĩnh mạch ngón tay gần đây đã nhận được rất nhiều sự chú ý như một phương pháp mới để nhận dạng sinh trắc vì độ nhận dạng chính xác cao so với các hình thức khác của công nghệ sinh trắc học. Một số tổ chức tài chính tại Nhật Bản đã chỉ định áp dụng phương pháp này làm công nghệ bảo mật mới nhất để nhận dạng các cá nhân trong máy ATM.

2. Một Vài Công Nghệ Sinh Trắc Học:

Một đánh giá so sánh các công nghệ sinh trắc học chính được mô tả trong Bảng 1. Mỗi phương pháp có ưu điểm và nhược điểm riêng của nó. Ví dụ, dấu vân tay là phương pháp ít tốn kém nhất và thường được sử dụng để xác định tội phạm bị nghi ngờ. Tuy nhiên, tuổi tác và nghề nghiệp của một người có thể gây ra một số khó khăn trong việc thu thập hình ảnh vân tay đầy đủ và chính xác. Dấu vân tay cũng tương đối dễ dàng bị sao chép, vì vậy ứng dụng vân tay có thể bị hạn chế khi dùng cho các mục đích an ninh.

*Template: person's biometric data

3. Nhận Dạng Tĩnh Mạch:

Nhận dạng tĩnh mạch là một phương pháp xác định một cá nhân bằng cách sử dụng mô hình tĩnh mạch bên trong  của người đó.

Khi deoxyhemoglobin trong máu hấp thụ ánh sáng hồng ngoại gần, mô hình tĩnh mạch xuất hiện như là một loạt các vạch tối. Các đèn chiếu sáng hồng ngoại kết hợp với một máy ảnh đặc biệt chụp ảnh mẫu tĩnh mạch ngón tay. Sau đó hình ảnh được chuyển thành dữ liệu mô hình và được lưu trữ như là một mẫu dữ liệu nhận dạng sinh trắc học của người đó. Trong thời gian xác minh, hình ảnh tĩnh mạch ngón tay được chụp và so sánh với các mẫu đã lưu trữ trước đó của người được nhận dạng.

.

3.1 Các tính năng của nhận dạng tĩnh mạch ngón tay bao gồm:

• Mẫu tĩnh mạch ngón tay là duy nhất cho mỗi cá nhân, thậm chí là giữa các cặp song sinh giống hệt nhau. Tỷ lệ chấp nhận sai là rất thấp (gần bằng không).

  Việc đặt một bàn tay hoặc ngón tay rất đơn giản so với công nghệ sinh trắc học khác.

  Bởi vì tĩnh mạch nằm bên trong cơ thể, nó vô cùng khó khăn để đọc hoặc bị đánh cắp. Có rất ít nguy cơ làm giả hoặc trộm cắp.

  Tĩnh mạch ngón tay không để lại bất kỳ dấu vết nào trong quá trình nhận dạng và do đó không thể bị sao chép.

  Mẫu tĩnh mạch ngón tay vẫn tương đối ổn định qua các năm đối với người lớn, do đó việc đăng ký lại mẫu tĩnh mạch hầu như sẽ không xảy ra.

  Tĩnh mạch ngón tay ít có khả năng bị ảnh hưởng bởi những thay đổi của thời tiết hoặc tình trạng thể chất của từng cá nhân.

  Máu chảy dồn, nứt và da thô không ảnh hưởng đến kết quả nhận dạng.

3.2 Công nghệ nhận dạng tĩnh mạch ngón tay của Mofiria

Nhỏ gọn và trọng lượng nhẹ

Mofiria áp dụng một phương pháp phân tán phản xạ độc đáo, đèn hồng ngoại gần phát ra từ đèn LED được phản chiếu trong các ngón tay, và hình ảnh mô hình tĩnh mạch được chụp bởi một cảm biến CMOS.

Thiết bị của Mofiria có thể thiết kế để lắp đặt cho máy bay với kích thước nhỏ hơn và linh hoạt khi kết hợp cùng các thiết bị khác.

    3.3 Kích thước mẫu

Với công nghệ nén dữ liệu Mofiria, kích thước của các mẫu được giảm, do đó hầu hết chúng đều tương tự với dữ liệu vân tay trong khi vẫn giữ độ chính xác cao. Các mẫu đủ nhỏ để có thể được lưu trữ trong thẻ IC hoặc chuyển bằng đường truyền thấp. Một loạt các ứng dụng trên các hệ thống hoạt động khác nhau có thể sẽ đi vào thực tiễn.

Công nghệ nhận dạng tĩnh mạch ngón tay của Mofiria có những lợi thế như chi phí thấp hơn và kích thước mẫu nhỏ hơn so với các công nghệ nhận dạng tĩnh mạch ngón tay khác (xem bên dưới).

3.4 Độ chính xác cao và tốc độ nhận dạng nhanh

Bằng cách áp dụng thuật toán trong mô hình tĩnh mạch và chương trình ứng dụng ít bị ảnh hưởng bởi những thay đổi của thời tiết hoặc tình trạng thể chất của con người nên có thể đạt được tính xác thực cao trong các điều kiện khác nhau. Ngoài ra, việc tối ưu hóa các thuật toán và chương trình cho phép phù hợp với tốc độ cao: Tốc độ xác thực - approx. 0,3 giây. tại ARM9 96MHz, 5ms tại Intel Pentium 1GHz.

3.5 Khả năng sử dụng

Trong quá trình nhận dạng, nếu ngón tay không được đặt phù hợp trên thiết bị, nhận dạng có thể thất bại. Mofiria đã phát triển các thuật toán phù hợp để tự động điều chỉnh chính xác dữ liệu vị trí của ngón tay để phù hợp với mô hình tĩnh mạch, và đã thành công trong việc đạt được một mức độ cao về khả năng sử dụng.

Authentication methods by mofiria

Authentication in device

Matching of stored finger vein data and actual finger vein information is done inside a mofiria device. A chip that can take care of this process is built into the device.

Authentication in server

A device takes care of capturing and encrypting finger vein images only. A matching process is done on a server.