idemiaได้อ้างว่าได้บรรลุอัลกอริทึมการจับคู่ที่แม่นยำที่สุดสำหรับทั้งชุดข้อมูลลายนิ้วมือและปาล์มพิมพ์ด้วยความแม่นยำ 7 เปอร์เซ็นต์ถึง 60 เปอร์เซ็นต์สูงกว่าอัลกอริทึมคู่แข่งในเกณฑ์มาตรฐานล่าสุดของ NIST
การทดสอบความแม่นยำของลายนิ้วมือแฝงรวมทั้งลายนิ้วมือและงานพิมพ์ปาล์มการทดสอบและการประเมินความแม่นยำด้วยภาพเท่านั้นหรือมีคุณสมบัติพิเศษที่อยู่ในตำแหน่งโดยผู้ตรวจสอบลายนิ้วมือมนุษย์ที่มีประสบการณ์
จากข้อมูลของ CTO ของ บริษัท Jean-Christophe Fondeur ผลลัพธ์แสดงให้เห็นถึงความเชี่ยวชาญที่เพิ่มขึ้นของ Idemia ในการรับรู้ลายนิ้วมือโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการใช้งานทางนิติวิทยาศาสตร์
“ ระดับการแสดงที่น่าประทับใจที่แสดงให้เห็นในเกณฑ์มาตรฐานนี้เป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับการสอบสวนทางนิติวิทยาศาสตร์” Fondeur แสดงความคิดเห็น
ผู้บริหารกล่าวเสริมว่าเทคโนโลยีทำให้ง่ายขึ้นสำหรับการบังคับใช้กฎหมายและผู้ตรวจสอบในการแก้ปัญหาอาชญากรรมได้เร็วขึ้น
“ นี่เป็นไปตามคำมั่นสัญญาที่ยาวนานและต่อเนื่อง 40 ปีของเราเพื่อให้หน่วยงานบังคับใช้กฎหมายมีระบบที่ดีที่สุดในตลาด” Fondeur อธิบาย
“ ทั่วโลกพวกเขาสามารถวาดอัลกอริทึมที่แม่นยำที่สุดเพื่อทำการค้นหาคุณสมบัติแฝงทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นในงานประจำตัวของพวกเขาและทำให้โลกปลอดภัยยิ่งขึ้น”
ผลลัพธ์ของ NIST ELFT มาสองเดือนหลังจาก idemiaเติมอัลกอริทึมที่แม่นยำที่สุด 100 อัลกอริทึมในความเป็นธรรมในการทดสอบผู้ขายการจดจำใบหน้าล่าสุดของ NIST
เมื่อเร็ว ๆ นี้บริษัท ร่วมมือกันกับสถาบันการชำระเงินของสิงคโปร์ช่องแคบ
Secunet บรรลุเกณฑ์ที่สำคัญในการตรวจจับ morph ใบหน้า
Secunet นักพัฒนา Biometrics ในประเทศเยอรมนี Secunet ยังได้ประกาศผลลัพธ์ที่มีความแม่นยำสูงสำหรับอัลกอริทึมในล่าสุดการทดสอบ NIST FRVT-Morph
การทดสอบประเมินความถูกต้องของอัลกอริทึมซอฟต์แวร์ที่รับรู้ morphs ใบหน้าในสถานการณ์การควบคุมชายแดนอัตโนมัติ
จากมุมมองทางเทคนิคอัลกอริทึมของ Secunet ใช้การตรวจจับการโจมตี morphing ที่แตกต่างกัน (MAD) ซึ่งตรวจสอบภาพใบหน้าที่อาจแปรเปลี่ยนไปกับวินาทีที่สองมักจะมีชีวิตอยู่และน่าเชื่อถือ
จากข้อมูลของ บริษัท ผลจากการทดสอบ NIST แสดงให้เห็นว่าการรับรู้ของภาพ morphed ได้มาถึงระดับประสิทธิภาพที่ช่วยให้การใช้งานในแอปพลิเคชันควบคุมชายแดน
“ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในหมวดหมู่ของ 'morphs ที่มีคุณภาพสูง' เช่นสำหรับ morphs ที่สร้างขึ้นด้วยตนเองผลลัพธ์ที่ดีได้รับความสำเร็จ”Secunetกล่าวว่าแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับข่าว
หากตั้งค่าเป็นอัตราบวกเท็จประมาณ 4 เปอร์เซ็นต์ (หมายถึงสี่ในทุก ๆ ร้อยภาพใบหน้าจะถูกจัดประเภทเป็น morphs และต้องได้รับการตรวจสอบด้วยตนเอง) อัลกอริทึมของ Secunet รายงานว่า 84 เปอร์เซ็นต์ของภาพ morphed ทั้งหมด
“ สิ่งนี้นำเสนอขั้นตอนที่ยิ่งใหญ่เมื่อเปรียบเทียบกับทั้งวิชาทดสอบของมนุษย์และอัลกอริทึมก่อนหน้านี้”
ผลลัพธ์ของ NIST มาหลายสัปดาห์หลังจาก Secunet เปิดเผยปรับใช้ซุ้มลงทะเบียนสองแห่งด้วยความสามารถทางชีวภาพที่สนามบินปราก
Tech5 ลายนิ้วมือและ Iris Biometrics คะแนนสูงในการทดสอบ NIST
NIST MILESTONES ได้ประกาศในสัปดาห์นี้ด้วยเทค 5ซึ่งอ้างว่าลายนิ้วมือและไอริสไบโอเมตริกส์ทำคะแนนในเทมเพลตลายนิ้วมือที่เป็นกรรมสิทธิ์สูงสุดของ NIST(PFT) IIIและIrex 10การทดสอบตามลำดับ
บริษัท กล่าวว่าอัลกอริทึมลายนิ้วมือนั้นเร็วกว่าอัลกอริทึมที่เร็วที่สุด 400 เปอร์เซ็นต์ในรายงานมีอัตราความผิดพลาดที่ต่ำกว่า 66 เปอร์เซ็นต์และต้องการทรัพยากรหน่วยความจำเพียง 50 เปอร์เซ็นต์เนื่องจากขนาดเทมเพลตที่เล็กกว่า
สำหรับการทดสอบ IREX 10 Tech5 กล่าวว่าอัลกอริทึมการจับคู่ม่านตาแสดงความเร็วการจับคู่สูงสุดในหมู่ผู้ขายทั้งหมดที่เข้าร่วมในการประเมินผล
“ เราลงทุนอย่างต่อเนื่องในแนวทางการวิจัย AI อย่างต่อเนื่องสำหรับทั้งสามรังสีไบโอเมตริกซ์ที่สำคัญภายใต้ร่มของ Tech5-ใบหน้าลายนิ้วมือและม่านตา-และผลลัพธ์ล่าสุดแสดงให้เห็นถึงประโยชน์อย่างชัดเจน” CTO ของ บริษัท ผู้ร่วมก่อตั้งและประธาน Rahul Parthe กล่าว
“ ผลลัพธ์จากการส่งอัลกอริทึมการจับคู่ลายนิ้วมือครั้งแรกของเราไปสู่การประเมิน NIST PFT III คือการพิสูจน์การเรียกร้องของเราเกี่ยวกับ AI/NN ที่มีบทบาทสำคัญในทุกวิธีไบโอเมตริกซ์เพื่อให้มันแข็งแกร่ง”
เทค 5เข้าร่วมการสัมมนาผ่านเว็บสัปดาห์นี้จัดโดยการอัปเดตไบโอเมตริกซ์เกี่ยวกับการปรับใช้ชีวภาพที่ขอบเครือข่าย
หัวข้อบทความ
ความแม่นยำ-การจับคู่ไบโอเมตริกซ์-ไบโอเมตริกซ์-elft-เผชิญกับการแปรปรวน-การทดสอบผู้ขายการจดจำใบหน้า (FRVT)-idemia-Irex-คนที่มีความสำคัญ-PFT III-Secunet-เทค 5
