การปรับปรุงซอฟต์แวร์ลายนิ้วมือแฝงช่วยประหยัดเวลาตำรวจด้วยความแม่นยำสูงขึ้น

ลายนิ้วมือแฝงเป็น Raison d'Etre ดั้งเดิมสำหรับอุตสาหกรรมชีวภาพ แต่เทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลังการรวบรวมและการจับคู่นั้นขึ้นอยู่กับแรงเช่นเดียวกับวิธีการอื่น ๆ และกรณีการใช้งาน ซอฟต์แวร์คลาสใหม่ทั้งหมดได้รับการส่งเพื่อประเมินเทคโนโลยีลายนิ้วมือแฝง (elft) โดยสหรัฐอเมริกาสถาบันมาตรฐานและเทคโนโลยีแห่งชาติในปีนี้ไปถึงประสิทธิภาพที่ดีที่สุดในหลาย ๆ ด้าน

idemiaรองผู้อำนวยการรักษาความปลอดภัยสาธารณะ CTO และหัวหน้าฝ่ายนวัตกรรมเชิงกลยุทธ์และ IP Vincent Bouatou บอกการอัปเดตไบโอเมตริกซ์ในการให้สัมภาษณ์ว่าการทดสอบมาตรการ“ ความสามารถของเทคโนโลยีซึ่งส่วนใหญ่เป็นอัลกอริทึมในการทำเครื่องหมายลายนิ้วมือซึ่งเป็นภาพที่มีคุณภาพต่ำมากภาพที่ไม่สมบูรณ์ของลายนิ้วมือและจับคู่กับฐานข้อมูลขนาดที่สำคัญ”

กระบวนการที่ประเมินโดย ELFT เกี่ยวข้องกับการบริโภคภาพโดยอัตโนมัติแยกข้อมูลที่เกี่ยวข้องและเปรียบเทียบกับฐานข้อมูลอ้างอิงเพื่อค้นหาการจับคู่เขาอธิบาย

กระบวนการอัตโนมัตินี้ในที่สุดก็ช่วยให้ผู้ตรวจสอบการพิมพ์แฝงที่ผ่านการรับรองซึ่งดำเนินการตรวจสอบด้วยตนเองเพื่อทำการตัดสินใจขั้นสุดท้ายว่าพบการแข่งขันหรือไม่และความเชื่อมั่นที่ประเมินการจับคู่นั้นเพียงพอที่จะมีคุณสมบัติเป็นหลักฐานหรือไม่

ผู้ตรวจสอบในอดีตใช้เวลานานดูจนกว่าพวกเขาจะพบการแข่งขันหรือพิจารณาว่าไม่มีการจับคู่ที่จะค้นหา Bouatou กล่าว

การปรับปรุงที่เห็นใน ELFT ชี้ให้เห็นว่าเจ้าหน้าที่บังคับใช้กฎหมายสามารถป้อนลายนิ้วมือเข้าสู่ระบบโดยตรงโดยไม่มีมาร์กอัปเพิ่มเติมและระบบจะกลับมาผู้สมัครที่น่าจะกลับมา “ มันจะดีกว่าที่จะทำให้แน่ใจว่าผู้สมัครที่เหมาะสมหากผู้สมัครอยู่ในฐานข้อมูลอยู่ในอันดับแรกดังนั้นจำนวนการตรวจสอบที่ผู้ตรวจสอบลายนิ้วมือแฝงจะต้องทำจะต่ำมาก”

ความแม่นยำไม่ได้เป็นเพียงการวัดประสิทธิภาพของซอฟต์แวร์ลายนิ้วมือแฝงและแม้แต่การตัดสินเกี่ยวกับความถูกต้องก็ต้องมีความแตกต่างกันเล็กน้อย ความแม่นยำ“ Quote-Unquote” มักจะอ้างถึงความแม่นยำอันดับหนึ่งตาม Bouatou

อีกแง่มุมหนึ่งของความแม่นยำคือความสามารถของระบบที่จะพูดว่า“ อย่ากังวลกับการตรวจสอบไม่มีใครใกล้ชิดในบันทึก”

ผู้ตรวจสอบสถานที่เกิดเหตุอาชญากรรมมักจะรวบรวมภาพพิมพ์แฝงหลายร้อยรายการ Bouatou กล่าว แต่“ อาจมีเพียงไม่กี่คนเท่านั้นที่จะเปิดเผยหลักฐานที่มีประโยชน์สำหรับการสอบสวน”

“ หากคุณสามารถประมวลผลแฝงทั้งหมดเหล่านี้โดยอัตโนมัติและดูสิ่งที่อาจมีความมุ่งมั่นที่จะทำมันเป็นเวลามากมายที่ได้รับการบันทึกไว้สำหรับผู้ตรวจสอบแฝง”

จำนวนงานพิมพ์ที่ผู้เชี่ยวชาญจะพิจารณาขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ Bouatou กล่าวรวมถึงความรุนแรงของอาชญากรรมที่ถูกตรวจสอบและคุณภาพของ Latents ที่เก็บรวบรวม

“ หากคุณมีเครื่องหมายคุณภาพสูงมากคุณคาดหวังว่าระบบจะสามารถนำผู้สมัครมาอยู่ในอันดับหนึ่งหรือสอง” เขากล่าว “ ดังนั้นถ้าคุณไม่พบผู้ชายในอันดับหนึ่งอันดับสองอาจจะสามคุณจะย้ายไปค้นหาครั้งต่อไปเพราะในทุกโอกาสเขาไม่ได้อยู่ในฐานข้อมูล”

ด้วยเครื่องหมายคุณภาพต่ำมากระบบจะต้องดิ้นรนบังคับให้ผู้ตรวจสอบต้องลงรายการต่อไป นำผู้สมัครที่เหมาะสมขึ้นรายการดังนั้นจึงช่วยประหยัดเวลาได้อย่างมาก

การฝึกอบรมและการทดสอบเพื่อโลกแห่งความเป็นจริง

Idemia ฝึกอัลกอริทึมการประมวลผลลายนิ้วมือแฝงของมันด้วยคุณภาพที่เป็นตัวแทนของสิ่งที่จะพบในสนามให้มากที่สุด

Bouatou เน้นความสำคัญของความมั่นใจต่อกระบวนการ บางครั้งผู้ตรวจสอบคิดว่าพวกเขาจับคู่แฝงกับคนที่เหมาะสม แต่จะบอกว่าการแข่งขันนั้นไม่แน่นอนเพราะพวกเขาไม่สามารถพูดด้วยความมั่นใจที่จำเป็นเพื่อให้ตรงกับเกณฑ์สำหรับหลักฐานว่ามันเป็น ในกรณีนี้การแข่งขันที่ระดับสูงไม่จำเป็นต้องช่วย

การพัฒนาซอฟต์แวร์ลายนิ้วมือแฝงนั้นแตกต่างจากซอฟต์แวร์การฝึกอบรมไบโอเมตริกซ์สำหรับบางอย่างเช่นระบบควบคุมชายแดน Bouatou กล่าว มันเกือบจะแตกต่างจากรูปแบบที่แยกจากกันอย่างสมบูรณ์

สำหรับความแตกต่างที่สำคัญอย่างหนึ่ง“ เรามักจะโยนพลังการคำนวณจำนวนมากขึ้นในการระบุตัวตนแฝงมากกว่าที่เราทำในการระบุลายนิ้วมือปกติ”

Bouatou ดึงการเปรียบเทียบกับการลงจอดดวงจันทร์เพื่อเปรียบเทียบระหว่างการจับคู่ลายนิ้วมือแฝงและการจับคู่สด

“ เพื่อแก้ปัญหาที่เฉพาะเจาะจงมากที่คุณต้องคิดค้นเทคโนโลยีที่ไม่มีอยู่จริงคุณไม่จำเป็นต้องคิดค้นเป็นอย่างอื่น” เขาอธิบาย “ เมื่อคุณมีแล้วคุณสามารถนำไปใช้กับกรณีการใช้งานอื่น ๆ ได้มากมาย”

“ ลายนิ้วมือแฝงเป็นรูปแบบของการระบุลายนิ้วมือและมีเทคโนโลยีจำนวนมากไหลลงสู่กรณีการใช้งานทางโลกมากที่สุดที่เรายังอยู่ใน Idemia”

Bouatou ใช้เวลา 25 ปีกับ Idemia - ประมาณครึ่งหนึ่งตราบเท่าที่ บริษัท ทำงานเกี่ยวกับซอฟต์แวร์การจับคู่ลายนิ้วมือแฝง

ในเวลานั้นการแนะนำเทคนิค AI ที่ทันสมัยภายใน 10 ปีที่ผ่านมาโดดเด่นเป็นเหตุการณ์ที่ก่อกวน Idemia แนะนำ AI ให้กับ Biometrics ลายนิ้วมืออย่างระมัดระวัง“ เพราะเราต้องการให้แน่ใจว่าเรามีระดับการควบคุมเทคโนโลยีที่เรามีอัลกอริทึมคลาสสิกมากขึ้นถ้าคุณต้องการ” Bouatou กล่าว

ประโยชน์ของ AI ในการพิมพ์ลายนิ้วมือเป็นเพียงการรับรู้เมื่อเทียบกับการรับรู้ใบหน้าที่พวกเขาอยู่ในทันที

ประโยชน์เหล่านั้นจำเป็นอย่างยิ่งในการประมวลผลลายนิ้วมือแฝง ในทางตรงกันข้ามกับรังสีอื่น ๆ ซึ่ง Bouatou บันทึกได้ถึงความแม่นยำของ "เก้าสิบเก้าจุด" ความแม่นยำในการทดสอบอิสระ“ งานแฝงยังคงอยู่ใกล้กับหัวใจของเรามากเพราะมันยากที่สุด”

การพัฒนาในอนาคตควรนำการประเมินความน่าจะเป็นที่ดีขึ้นก่อนที่จะส่งไปยังเครื่องยนต์ที่ตรงกันบอก CSIS ว่า“ อย่ากังวลส่งสิ่งนี้ไปยัง AFIS ประหยัดไฟฟ้า” Bouatou กล่าว

นอกจากนี้เขายังคาดว่าจะมีการปรับปรุงเพิ่มเติมเกี่ยวกับการประมวลผลงานพิมพ์คุณภาพต่ำมาก ในสถานการณ์เหล่านั้นแม้ว่าการจับคู่จะไม่เพียงพอสำหรับการตัดสินใจของตัวเอง (เช่นเป็นหลักฐาน) มันสามารถช่วยนำไปสู่ข้อมูลอื่น ๆ ที่เป็น Idemia ยังคงมุ่งเน้นไปที่การรักษารอยเท้าของระบบให้เล็ก

ข้อมูลสังเคราะห์ไม่มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการฝึกอบรมซอฟต์แวร์ลายนิ้วมือแฝงหรือซอฟต์แวร์ไบโอเมตริกซ์อื่น ๆ Bouatou กล่าว อย่างไรก็ตามมีประโยชน์ในการเพิ่มข้อมูลสำหรับการทดสอบ

Bouatou Lauds งานของ Idemia เกี่ยวกับการลดอคติอัลกอริทึมและความพยายามของ NIST ในการทดสอบ

นี่คือพื้นที่หนึ่งที่ข้อมูลสังเคราะห์บางคนคิดว่าจะมีสัญญาบางอย่าง แต่ Bouatou กล่าวว่างานของ Idemia ในกว่า 100 ประเทศให้ประสบการณ์และโอกาสในการฝึกอบรมข้อมูลเกี่ยวกับประชากรที่หลากหลาย สิ่งนี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการพัฒนาเซ็นเซอร์เขาชี้ให้เห็น

บริษัท ใช้พนักงานของตัวเองยินยอมข้อมูลเป็นอย่างมากตาม Bouatou พวกเขาเป็นตัวแทนประมาณ 80 สัญชาติ

ในการทดสอบข้อมูลสังเคราะห์สามารถใช้ในการควบคุมพารามิเตอร์ของสิ่งที่ถูกสร้างขึ้น“ แม่นยำมาก” Idemia ยังให้บริการเทคโนโลยีในการพัฒนาให้กับพันธมิตรในบางกรณีเพื่อให้พวกเขาสามารถทดสอบระบบของพวกเขาสำหรับคุณสมบัติเช่นการใช้งาน พันธมิตรสามารถใช้ลูกค้าสามารถใช้ข้อมูลของตนเองซึ่ง IDEMIA ไม่สามารถเข้าถึงได้สำหรับการทดสอบการปลดปล่อย Idemia จากความกังวลเกี่ยวกับการจัดการข้อมูลที่สามารถระบุตัวบุคคลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบได้

แม้หลังจากการทดสอบ Bouatou กล่าวว่านวัตกรรมบางอย่างเกิดขึ้นโดยร่วมมือกับพันธมิตรและลูกค้าเช่นเพื่อปรับปรุงการใช้งาน นี่คือการกำเนิดของเทคโนโลยีการจับลายนิ้วมือมือถือของ Idemia

“ เรากำลังพยายามประดิษฐ์สิ่งต่อไปกับผู้ปฏิบัติงานและผู้ใช้ปลายทาง” Bouatou กล่าว