Sa mundo pagkatapos Covid-19, kung saan ang mga tao ay nagsusuot ng mga face mask, nagkaroon ng pangangailangan para sa mga bagong paraan ng personal na pagpapatunay. Iminumungkahi ng bagong pananaliksik mula sa University of Georgia na sa lalong madaling panahon hindi na gagamitin ng mga tao ang kanilang mga mukha o fingerprint upang i-unlock ang kanilang mga device, ngunit... ang kanilang mga tainga.
Ang tainga ay isa sa ilang bahagi ng katawan na nananatiling medyo hindi nagbabago sa paglipas ng panahon, kaya magandang alternatibo ito sa mga teknolohiyang kumikilala sa mga mukha o fingerprint, sabi ng lead author ng pag-aaral at associate professor sa University of Georgia College of Engineering Thirimachos Bourlai . Sistema pagkilala ang tainga, na binuo ng kanyang koponan, ay kinikilala ang isang tao na may katumpakan ng hanggang sa 99%.
Ang mga tainga ay natatangi sa bawat tao mga fingerprint, at kahit na sa magkatulad na kambal ay mayroon silang mga pagkakaiba. Ang karagdagang bonus ay ang mga tainga ay hindi tumatanda sa paraan ng mukha ng isang tao (maliban sa earlobe, na umuurong sa edad). Ang software sa pagkilala sa tainga ay gumagana katulad ng teknolohiya sa pagkilala sa mukha. "Ang telepono ay kumukuha ng ilang mga sample ng personalidad ng isang tao, at ang mga larawan ay pansamantalang naka-imbak sa iyong device," sabi ng scientist. "Tulad ng kailangan mong gamitin ang iyong fingerprint upang ihambing ito sa nakarehistro at i-unlock ang telepono, kailangan mong gamitin ang iyong tainga."
Sa panahon ng pag-setup, kumukuha ang algorithm ng ilang sample ng pagkakakilanlan ng isang tao, gaya ng isang larawan mukha o mga fingerprint at nirerehistro ang mga ito sa device. Kapag sinubukan mong i-unlock ang gadget gamit ang biometrics, kailangan ng live na sample para ihambing ito sa mga tala sa device – tulad ng larawan ng iyong mukha o, sa kasong ito, isang larawan ng iyong tainga.
Gumagamit ang software ng Tirimachos Bourlay ng algorithm sa pagkilala sa tainga upang suriin ang mga pag-scan at matukoy kung angkop ang mga ito para sa awtomatikong pagtutugma. Sinubukan ng siyentipiko ang algorithm gamit ang dalawang magkaibang dataset ng mga larawan sa tainga. Sa isang dataset, tumaas ang katumpakan ng system mula 58,72% hanggang 97,25% kumpara sa dating software sa pagkilala sa tainga, at sa isa pa, mula 45,8% hanggang 75,11% kumpara sa baseline approach. Upang matiyak na may kakayahang gumana ang system kahit na may mga naka-load na larawan, sinuri ni Burlay at ng kanyang koponan ang ilang modelo gamit ang mga larawan ng mga tainga na apektado ng iba't ibang salik ng ingay (blur, liwanag, contrast).
Maaaring gamitin ang software sa pagkilala sa tainga upang mapabuti ang mga kasalukuyang sistema ng seguridad, kabilang ang mga ginagamit sa mga paliparan sa buong mundo, at mga sistema ng seguridad na nakabatay sa camera, sabi ni Bourlay. Plano din ng kanyang team na pahusayin ang iminungkahing algorithm sa pagkilala sa tainga upang gumana ito nang maayos sa mga thermal na imahe at isinasaalang-alang din ang mga madilim na kapaligiran kung saan mahirap makakuha ng malinaw na mga larawan sa nakikitang hanay gamit ang mga nakasanayang camera.
Matutulungan mo ang Ukraine na labanan ang mga mananakop na Ruso. Ang pinakamahusay na paraan upang gawin ito ay ang mag-abuloy ng mga pondo sa Armed Forces of Ukraine sa pamamagitan ng Savelife o sa pamamagitan ng opisyal na pahina NBU.
Kawili-wili din: