Covid-19 a adus schimbări semnificative în societate, dar și tehnologiile s-au adaptat la noul „normal”. De la videoconferințe, până la comerțul online, oamenii au trebuit să facă față noilor condiții „online”, atât profesional, cât și în viața personală.
Din cauza pandemiei, trebuie purtată zilnic o mască, măsură necesară pentru prevenirea răspândirii Covid-19, dar frustrantă uneori. Se poate întâmpla să nu fi recunoscut un prieten pe stradă, nu? Astfel de evenimente sunt destul de obișnuit în prezent, dar poate fi și o problemă pentru tehnologiile de recunoaștere facială.
Indiferent de domeniu, autentificarea fără contact, extrem de precisă în același timp, nu a fost niciodată mai necesară decât acum. Pentru a depăși problema măștilor în recunoașterea facială, Fujitsu utilizează AI, „deep learning” și „data augmentation” pentru o autentificare biometrică multimodală.
Biometria apelează la măsurători corporale și calcule legate de caracteristicile umane și este utilizată în tehnologia de autentificare multimodală dezvoltată de Fujitsu. De exemplu, prin combinarea a două tipuri de autentificare – cum ar fi venele din palmă și amprenta digitală, sau venele din palmă și recunoașterea facială – Fujitsu obține precizie și securitate ridicate, totul fără contact.
Astfel de soluții deja au fost lansate de Fujitsu. Însă, este nevoie de creativitate și viziune ca răspuns la schimbare.
Recunoașterea facială este rapidă și fără contact și are avantajul de a restrânge rapid persoanele similare dintr-un grup mare de utilizatori înregistrați. Însă, bazându-se pe un singur identificator biometric, se riscă o identificare greșită, în timp ce autentificarea biometrică multimodală este mult mai precisă.
În februarie 2020, Fujitsu și lanțul japonez de magazine Lawson au introdus, experimental, această tehnologie, care a identificat clienții și a permis plata rapidă, sigură și fără atingere.
Autentificarea clienților a fost o provocare în acest experiment, deoarece o mare parte a feței este acoperită. Pe lângă recunoașterea facială, recunoașterea venelor din palmă – care are la bază un scanner infraroșu ce „citește” tiparul unic al vaselor sanguine din palmă – a pus destule persoane în încurcătură.
Echipa responsabilă cu acest experiment a abordat problema în două moduri – dezvoltarea unei tehnologii de învățare cu date augmentate și îmbunătățirea „cititorului” în palmă.
Precizia recunoașterii faciale scade când se poată mască, deoarece sunt „citite” datele doar din jurul ochilor – cantitatea este redusă. Prin urmare, AI a învățat generând copii ale fețelor. Folosind tehnologiile de învățare „deep learning” și „data-augmented”, s-a putu „construi” întreaga față pe baza caracteristicilor faciale disponibile.
Drept urmare, Fujitsu a reușit să creeze imagini naturale ale fețelor ascunse după mască, și a reușit să dezvolte o tehnologie care ține cont de multe condiții atunci când masca este purtată, reducând și timpul necesar pentru autentificare. Prin aceasta, recunoașterea facială a ajuns la o precizie de peste 99%.
Aceste abordări au făcut tehnologia de autentificare biometrică multimodală Fujitsu să fie mai sigură și mai ușor de utilizat, chiar și în condițiile purtării măștii. În viitor, tehnologia de autentificare multi-biometrică va avea o arie largă de aplicare, datorită securității ridicate, funcționalității și ușurinței de utilizare.
