Биометрия использует искусственный разум

Ставшие уже привычными биометрические системы, сочетающие в себе различные физиологические и поведенческие измерения, такие как определение цвета глаз, формы лица, снятие отпечатков пальцев, согласно последним исследованиям, оказались далеко не такими надежными, как было принято считать. Такой вывод сделан хотя бы на том основании, что биометрическая система не в состоянии определить, оригинальный или поддельный отпечаток предоставлен ей на верификацию, а также принадлежит ли он живому или мертвому человеку.
Исследователи долгое время находились в поисках простого, надежного и универсального решения или группы решений и пришли к выводу, что обрабатывать информацию лучше всего получается у самообучающейся системы, которая подражает шаблонам изучения и когнитивным процессам в мозге. Открытие было совершено учеными Лаборатории биометрических технологий университета Калгари (Канада) под руководством профессора Марины Гавриловой.
Созданная в лаборатории Гавриловой нейронная сеть на основе моделей для синтеза информации имитирует деятельность головного мозга в момент принятия решений, основанных на информации, полученной из различных источников. Новая система фактически стала первой в области интеллектуальных методик распознавания человека. «Наша цель заключается в повышении точности, в результате чего мы добиваемся полного процесса признания. На нашу систему мы смотрели не только как на математический алгоритм, но и как на интеллектуальный процесс принятия решений, ничем не отличающийся от человеческого», – рассказала основатель и руководитель лаборатории Марина Гаврилова.
Принцип работы нейронной сети основан на том, что он осваивает новые биометрические шаблоны и ассоциирует данные из различных наборов, что позволяет системе собирать такую информацию, как отпечатки пальцев, особенности голоса или черт лица, а не полагаться на один набор измерений. Главное достоинство изобретения заключается в его способности сочетать функции из различных источников информации, устанавливать их приоритетность путем идентификации наиболее важных/распространенных функций для обучения и адаптации решений к изменяющимся условиям, таким как плохое качество образцов, ошибочные данные или отсутствие какого-либо биометрического измерения.
«Это своего рода искусственный интеллект, который способен познать новые вещи, формы и функции. Нейронная сеть позволяет системе соединять в себе черты различных биометрических данных в одну, изучать их для принятия оптимального решения и адаптироваться к иной среде, имеющей совершенно иной набор возможностей. Это совершенно другой, более гибкий подход к принятию решений», – говорит Гаврилова.
Новый многомерный подход позволит системе безопасности тренировать саму себя, учась распознавать наиболее значимые детали новых данных и включая их в процесс принятия решений.