လက်ဗွေစကင်နာအတွက်သော့ဖွင့်ခြင်းအမူအယာအသစ်

အင်တာနက်၏အင်တာနက်၏အယူအဆကိုစဉ်ဆက်မပြတ်အဆင့်မြှင့်တင်ခြင်းဖြင့်ရိုးရာအရာဝတ္ထုများသည်အင်တာနက်၏ဂုဏ်သတ္တိများကိုပေးသည်။ အတုဥာဏ်သည်အရာရာတိုင်းကိုနိုးထစေပြီးအရာရာတိုင်းကိုဥာဏ်ရည်ဖြင့်ပြည့်နှက်နေသည်, လူများစွာသည်အနာဂတ်အရာများကိုအပေါ်စောင့်ဆိုင်းနေသည့်သဘောထားရှိနေသေးသော်လည်းဘဝကိုပိုမိုကောင်းမွန်အောင်နည်းပညာများပြုလုပ်ခြင်းကိုသူတို့ခုခံတွန်းလှန်နိုင်ဆဲဖြစ်သည်။

လူ့နည်းပညာဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည်လူတိုင်းသည်လူတို့အားပိုမိုကောင်းမွန်သောဘဝအရည်အသွေးကိုပိုမိုကောင်းမွန်သောဘ 0 နှင့်တိုးတက်မှုများကိုခံစားခွင့်ပြုခဲ့သည်။ Locks ၏နေ့စဉ်သော့ဖွင့်ခြင်းကိုဥပမာတစ်ခုအဖြစ်ယူပါ။ လက်ဗွေစကင်နာပေါ်ပေါက်လာခြင်းသည်အတိတ်ကသော့များလိုအပ်သောရိုးရာသော့ခတ်များကိုပြုလုပ်နေသည်။ လူများသည်သူတို့ကိုပိုမိုလိမ္မာပါးနပ်သောလက်ဗွေစင်တာသော့ခတ်ခြင်း, အီလက်ထရောနစ်သော့ခတ်ခြင်း,
သို့သော်မိသားစုအများစုသည် Fingerprint Locks ကဲ့သို့သောသော့ဖွင့်နည်းများကိုပျော်မွေ့ရန်အချိန်မရှိသေးပါ။ စျေးကွက်အသိအမှတ်ပြုမှု, အသံအသိအမှတ်ပြုခြင်း, Iris အသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့်သွေးပြန်ကြောအသိအမှတ်ပြုခြင်းကဲ့သို့သောအခြား biometric နည်းပညာများသည်စျေးကွက်တွင်ထင်ရှားသည်။
1. အသိအမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာ
မကြာသေးမီကမျက်နှာချင်းဆိုင်အသိအမှတ်ပြုမှုနည်းပညာကိုလယ်ကွင်းများများပိုမိုများပြားလာသည်။ လူတိုင်းနှင့်ရင်းနှီးကျွမ်းဝင်သောအရာသည် iPonex မျက်နှာသော့ဖွင့်ခြင်းဖြစ်သည်။ မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာသည်လူ့မျက်နှာအသွင်အပြင်များနှင့် input ပုံရိပ်များသို့မဟုတ်ဗွီဒီယိုချောင်းများအပေါ်အခြေခံသည်။ ပထမ ဦး စွာလူ့မျက်နှာရှိ, ရှိမရှိတရားစီရင်ခြင်းခံရသည်။ အကယ်. လူ့မျက်နှာရှိလျှင်မျက်နှာတစ်ခုစီ၏အနေအထားနှင့်အရွယ်အစားကိုအဓိကမျက်နှာချင်းဆိုင်ကိုယ်တွင်းအင်္ဂါတစ်ခုစီ၏အနေအထားအချက်အလက်များကိုထပ်မံပေးထားသည်။ ဤအချက်အလက်အပေါ် အခြေခံ. မျက်နှာတစ်ခုချင်းစီတွင်ပါ 0 င်သောအထောက်အထားများကိုထပ်မံဖြည်ချပြီးမျက်နှာတစ်ခုစီ၏ဝိသေသလက္ခဏာကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်လူသိများသောမျက်နှာများနှင့်နှိုင်းယှဉ်သည်။
Mainstream 2D ​​မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှုသည်အမှားများကိုဖော်ထုတ်ရန်လွယ်ကူသည်။ မျက်နှာများ dynamic ဖြစ်ကြသည်။ မျက်လုံးများ, ပါးစပ်, နှာခေါင်းနှင့်အသုံးအနှုန်းများအားလုံးသည်မျက်နှာအသွင်အပြင်များကိုအကျိုးသက်ရောက်စေသည်။ ဂျပန်မိတ်ကပ်နှင့်ကိုရီးယားပလတ်စတစ်ခွဲစိတ်ကုသမှုအပြင်မျက်နှာဖုံးများ, ဆံပင်ပုံစံများနှင့်ဖိုင်ဘာမှန်ဘီလူးလည်းရှိသည်။ မျက်နှာအင်္ဂါရပ်များကိုအကျိုးသက်ရောက်နိုင်သည်။
2. အသံသော့ဖွင့်ခြင်း
Voice Deption Technology - သင်၏စကားလုံးတစ်ခုစီတွင်ဇီဝကမ္မ, စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာနှင့်အမူအကျင့်ဆိုင်ရာလက္ခဏာများပါ 0 င်ပြီးအသံအချို့သည်စည်းမျဉ်းအချို့ရှိသည်။ အသံအသိအမှတ်ပြုမှုသည်လူ့အသံကိုပထမဆုံးအကြိမ်မှတ်တမ်းတင်ရန်, ဒစ်ဂျစ်တယ်အသံဂယက်ထနိုင်ပြီး၎င်းကိုနှိုင်းယှဉ်ကြည့်ပါ။
Volume, Speed ​​နှင့်အရည်အသွေးအရည်အသွေးပြောင်းလဲမှုများသည်သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာဆူညံသံများကြောင့်အလွယ်တကူထိခိုက်နိုင်ပြီးတိကျစွာအတည်ပြုရန်ခက်ခဲသည်။ လက်ဗွေစကင်နာစက်မှုလုပ်ငန်းသည်နုလောင်နေဆဲဖြစ်သည်။
3. Iris သော့ဖွင့်ခြင်း
IRIS အသိအမှတ်ပြုခြင်းနိဂုံး IRIS အသိအမှတ်ပြုမှုသည် IRIS ကိုအသိအမှတ်ပြုရန်မျက်မြင်သက်သေများအပေါ်အခြေခံသည်။ Iris အသိအမှတ်ပြုမှု၏အကြီးမားဆုံးအားသာချက်မှာ၎င်း၏မြင့်မားသောတည်ငြိမ်မှုနှင့်ထူးခြားမှုဖြစ်သည်။
စုဆောင်းခြင်းတူရိယာသည်အလွန်ကြီးမားသောကြောင့်လက်ဗွေစကင်နာသော့ခတ်တွင်တပ်ဆင်ခြင်းနှင့်မဖော်ရွေပါ။ လက်ရှိနည်းပညာကိုတီထွင်ရန်မရှိသေးပါ။ လက်ဗွေစကင်နာသည်ဤနည်းလမ်းကိုယခုနည်းလမ်းကိုအသုံးပြုခဲသည်။
4. Finger Vein သော့ဖွင့်ခြင်း
Vein အသိအမှတ်ပြုမှုသည်သွေးပြန်ကြောများ၏ဝိသေသလက္ခဏာများရရှိရန်လက်ချောင်းကိုထွန်းလင်းစေရန်တိကျသောအလင်းကိုအသုံးပြုသည်။ အားသာချက်မှာ၎င်းသည်သက်ရှိလက်ဗွေရာများကိုသွေးစီးဆင်းမှုနှင့်သာအသိအမှတ်ပြုသည်။
လက်ချောင်းသွေးကြောဆိုင်ရာအသိအမှတ်ပြုမှု၏ချို့ယွင်းချက်များ - လက်ချောင်းသွေးကြောပိတ်ဆို့ခြင်းသည်နည်းပညာအသစ်တစ်ခုဖြစ်ဆဲဖြစ်သည်။ သို့သော်စုဆောင်းခြင်းကိရိယာသည်ကြီးမားသည်။ ယနေ့ခေတ်တွင်လက်ဗွေစကင်နာသည်လက်ချောင်းသွေးကြောပိတ်ဆို့ခြင်းကိုမသုံးပါနှင့်။
5. လက်ဗွေအသိအမှတ်ပြုရေးကာလတက်ရောက်သူနည်းပညာ
လက်ဗွေအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့်တက်ရောက်သူနည်းပညာသည် optical, semiconductor electronic ultrasonic ultrasonic ultrasonic ultrasonic ultrasonic ultrasonic ultrasonic ultrasonic ultrasonic ultrasonic ultrasonic, လက်ဗွေများကိုလက်ရှိတွင်ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုပြီးလက်ဗွေစကင်နာစက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် biometric နည်းပညာဖြစ်သည်။ လက်ဗွေအသိအမှတ်ပြုရေးကာလတက်ရောက်သူနှင့်တက်ရောက်ခြင်း၏အားသာချက်များမှာ၎င်းသည်အလွန်လုံခြုံမှုရှိပြီးလက်တွေ့ကျမှုနှင့်အသုံးပြုမှုမြင်ကွင်းသည်အလွန်အဆင်ပြေသည်။ သင်၏လက်ချောင်းကိုသာညွှန်ပြပါ။
လက်ဗွေအသိအမှတ်ပြုအချိန်တက်ရောက်ခြင်း၏အားနည်းချက်များ - optical လက်ဗွေခေါင်းသည်ခြောက်သွေ့။ စိုစွတ်သော, အလင်းနှင့်ပျက်စီးသွားသောလက်ဗွေများကိုမှားယွင်းစွာဖော်ထုတ်ရန်လွယ်ကူပြီးလက်ဗွေအတုများကိုခွဲခြားရန်ခက်ခဲသည်။ လက်ရှိတွင် Semiconductor လက်ဗွေနည်းပညာသည်အနာဂတ်ကိုကိုယ်စားပြုသည်။