В мире покрытий для лица после COVID и повышения осведомленности о гигиене возникла необходимость в новых методах аутентификации, которые не требуют, чтобы лицо человека было видно полностью.

Новое исследование, проведенное Университетом Джорджии, может вскоре привести к тому, что люди будут использовать свои уши для доступа к своим устройствам, а не свое лицо или отпечаток большого пальца.

Ухо - одна из немногих частей тела, которая остается относительно неизменной с течением времени, что делает его полезной альтернативой для технологий, требующих распознавания лиц или отпечатков пальцев, сказал Тиримахос Бурлаи, ведущий автор исследования и доцент инженерного колледжа UGA. Согласно новому исследованию, система распознавания ушей, разработанная командой Бурлаи, правильно аутентифицирует людей с точностью до 99% (в зависимости от набора данных и модели, используемой для тестирования).

Уши уникальны для каждого человека во многом так же, как отпечаток пальца. По словам исследователей, даже уши идентичных близнецов имеют различия. Дополнительным бонусом является то, что уши не стареют так же, как лицо человека, за исключением мочки уха, которая с годами опускается ниже.

Программное обеспечение для распознавания ушей работает аналогично распознаванию лиц. Когда человек получает новый телефон, он должен зарегистрировать свой отпечаток пальца или лицо, чтобы телефон распознал его. Новые устройства часто требуют, чтобы пользователи несколько раз прикладывали пальцы к сенсору, чтобы получить полную "картинку" своего отпечатка пальца. А технология распознавания лиц основана на том, что пользователи определенным образом перемещают свои лица перед камерой, чтобы устройство эффективно фиксировало черты их лица. Предложенный Бурлаем алгоритм распознавания ушей работает таким же образом.

"Телефон фиксирует несколько образцов личности человека, и изображения временно сохраняются на вашем устройстве", - сказал Бурлай. "Точно так же, как вы должны использовать живой отпечаток пальца, чтобы разблокировать свой телефон и сравнить его с зарегистрированным, вам придется использовать живое ухо, чтобы разблокировать его.

"На самом деле это не первый случай, когда распознавание ушей используется для обеспечения безопасности", - сказал Бурлай. "Существует множество уникальных способов распознавания людей с использованием других традиционных методов, таких как по их лицу, отпечаткам пальцев и радужной оболочке. Распознавание по уху - это просто еще один захватывающий способ, о котором нам нужно начать больше говорить из-за его преимуществ, несмотря на понятные проблемы, связанные с самостоятельным захватом изображения уха ".

Новая технология идентификации уха с точностью до 97,25%

При настройке биометрического устройства алгоритм берет несколько образцов личности человека, таких как изображения лица или отпечатки пальцев, и регистрирует их в устройстве. Когда вы разблокируете свое устройство с помощью биометрии, для сравнения с записями на устройстве требуется живой образец, например, изображение вашего лица или, в данном случае, изображение вашего уха.

Программное обеспечение Bourlai использует алгоритм распознавания ушей для оценки снимков ушей и определения того, подходят ли они для автоматического сопоставления. Для тестирования программного обеспечения он использовал различные наборы данных по ушам с широким диапазоном поз ушей.

Бурлаи протестировал свой алгоритм, используя два различных существующих набора данных изображений ушей. В одном наборе данных производительность системы увеличилась с 58,72% до 97,25% точности по сравнению с предыдущим программным обеспечением для распознавания слуха, а в другом наборе данных производительность улучшилась с 45,8% до 75,11% по сравнению с базовым подходом.

Чтобы убедиться, что система может работать даже с загруженными изображениями, Бурлаи и его команда оценили несколько моделей, используя изображения ушей, на которые влияют факторы шума изображения, включая изменения размытости, яркости и контрастности.

Программное обеспечение для распознавания ушей может быть использовано для улучшения существующих систем безопасности, таких как те, которые используются в аэропортах по всему миру, и систем безопасности на основе камер, сказал Бурлай. Его команда также планирует усовершенствовать предложенный ими алгоритм распознавания слуха, чтобы он хорошо работал с тепловизионными изображениями, а также учитывал более темные условия, в которых может быть трудно получить четкие изображения в видимой полосе с помощью обычных камер.

Результаты исследования опубликованы в журнале IEEE Access.