다음과 같은 몇 가지 생체 인식 기술이 있습니다. -
얼굴 인식 − 생체 인식 시스템은 얼굴로 사람을 인식할 수 있습니다. 이 기술은 눈 사이의 거리, 코의 너비, 광대뼈의 위치, 턱선, 턱, 독특한 모양, 패턴 등 얼굴의 특정 특성을 분석하여 서비스합니다. 이러한 시스템에는 눈, 코, 입 및 식별을 위한 기타 얼굴 특징.
얼굴 인식은 비디오 또는 정지 이미지에서 얼굴의 특성을 캡처하고 얼굴의 고유한 특성을 숫자 그룹으로 변환합니다. 얼굴에서 수집된 이러한 데이터는 각 사람을 고유하게 식별하는 단일 단위로 결합됩니다.
손 모양 − 손 기하학은 사용자 손과 손가락의 물리적 특성을 포착하는 접근 방식입니다. 그것은 손가락 이미지 능선 끝을 검사하고 능선에 의해 가지가 발달합니다. 이 시스템은 한 손의 길이, 너비, 두께 및 표면적을 측정하고 데이터를 제공합니다. 액세스 제어 및 근태 관리 등과 같은 애플리케이션에서 액세스됩니다. 사용이 간편하고 상대적으로 비용이 많이 들지 않고 널리 사용됩니다.
눈 인식 − 이 접근 방식은 눈의 망막과 홍채를 스캔하는 것과 관련됩니다. 망막 스캔 접근 방식은 눈 뒤쪽의 얇은 신경인 망막의 모세관 디자인을 매핑합니다. 망막 스캔은 400개 이상의 지점에서 디자인을 측정합니다. 그것은 눈의 동공을 둘러싸고 있는 유색 조직의 고리인 눈의 홍채를 결정합니다. 이것은 여러 응용 분야에서 입증된 트랙 데이터를 갖춘 성숙한 기술입니다.
음성 생체 인식 − 음성 생체 인식, 사람의 음성에 액세스하여 사람을 테스트하거나 식별합니다. 화자를 확인하고 인식합니다. 사람의 고유한 특성을 검사하려면 소프트웨어가 있는 표준 PC의 마이크가 필요합니다. 일반적으로 전화 기반 응용 프로그램에 사용됩니다. 음성 인증은 사용하기 쉽고 많은 사용자 교육이 필요하지 않습니다.
키스트로크 − 이 기술은 사용자가 입력할 때 결정되는 키보드 멜로디가 사람마다 있다는 사실에 기반합니다. 사용자가 특정 키를 클릭하거나 특정 키를 보는 데 걸린 시간을 측정합니다.
다음과 같은 몇 가지 생체 인식 기술이 있습니다 -
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손톱 식별 − 손톱의 흔적을 분석하는 데 사용할 수 있습니다.
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DNA 패턴 − 매우 고가의 기술이며, 본인 확인/식별에 오랜 시간이 소요됩니다.
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땀구멍 분석 − 손가락의 모공 위치를 분석하는 데 사용할 수 있습니다.
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귀 인식 − 사람마다 귀의 모양과 크기가 다르기 때문에 사용할 수 있습니다.
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냄새 감지 − 냄새로 사람을 확인하거나 식별합니다.
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걷기 인식 − 사람이 걷는 방식을 분석합니다.