Сканирование мозга может стать новым способом аутентификации |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-02-05 08:37 Новая система оставит позади отпечатки пальцев и распознавание лиц, которые используются для идентификации пользователя. Используя сканирование мозга, ряд слов и образов, система будет изучать разум пользователя, чтобы провести аутентификацию. Распознавание по лицу в теории звучит эффективно, но на практике у него есть несколько существенных недостатков. Оно требует высококачественного оборудования - отличной камеры на вашем ноутбуке. В то же время систему распознавания по лицу можно легко обмануть. Независимо от того, станет ли распознавание лица трендом будущего для паролей будущего, теперь у этой системы есть конкурент. Бингемтонский университет придумал свою систему биометрической индентификации, сканирующую мозг, чтобы удостовериться в личности пользователя. Процесс включает надевание датчиков для электроэнцефалограммы (ЭЭГ) и просмотр серии из 500 изображений, в том числе слов, лиц знаменитостей и простых стоковых фото. Каждое изображение появляется на экране всего на полсекунды. ЭЭГ отслеживает реакцию пользователя на них и сверяет с уже существующими в системе реакциями. Если на экране появится пчела, то человек с сильной аллергией на пчелиные укусы, вероятно, среагирует по-другому, чем человек, который держит пчел и зарабатывает на этом. По мере увеличения количества образов и реакций шансы подделать кого-то падают. Ранний тест идентифицировал одного человека из 32 за 82-97% времени. Теперь машина может выбрать одного человека из 30 с точностью 100%. Если точность распознавания удастся повысить еще больше, то система отлично подойдет, например, для охранных систем. Минусом является то, что такая идентификация занимает много времени и усилий. Но система может работать со всего тремя электродами и полусекундными изображениями, что не должно занять слишком много времени. Первоочередная проблема системы состоит в сборе первоначальной информации о реакции человека на все эти изображения. Источник: www.it-news.club Комментарии: |
|