အိမ်မှာလက်ဗွေစကင်နာသည်လုံခြုံနေဆဲလား။

မိုဘိုင်းဖုန်း၏ sensor ရိယာသေးငယ်သည့်နေရာကြောင့်စုဆောင်းထားသော biometric အချက်အလက်များကိုတတ်နိုင်သမျှတတ်နိုင်သမျှတတ်နိုင်သမျှသုံးစွဲရန်လိုအပ်သည်။ ထို့ကြောင့်၎င်းသည်ပုံသဏ္ဌာန်အပြည့်အ 0 ကိုသာသုံးနိုင်သည်။ လက်ဗွေ။ ပုံရိပ်အပြည့်အစုံသည်လက်ဗွေပုံရိပ်များနှင့်လက်ဗွေမဟုတ်သောရုပ်ပုံများကို ခွဲခြား. မရပါ။ ၎င်းသည်လက်ဗွေလက်ဗွေအသိအမှတ်ပြုရေးကာလတက်ရောက်သည့်လက်ကိုင်ဖုန်းများနှင့်ရုပ်ရှင်စတစ်ကာများကတိုက်ခိုက်ခံရသောလက်ဗွေအသိအမှတ်ပြုမှုအချိန်တက်ရောက်ခြင်း၏အဓိကအကြောင်းရင်းဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်လက်ဗွေအသိအမှတ်ပြုမှုကိုကိုယ်တိုင်ကိုယ်ကျလေ့လာခြင်းသည် "ရန်သူနှင့်ရန်သူ" ကိုခွဲခြားခြင်းမပြုဘဲကိုယ်ပိုင်လက်ကိုင်ဖုန်းထုတ်လုပ်သူများနှင့်ကိုယ်ပိုင်လေ့လာခြင်းစနစ်ကို "ရန်သူနှင့်ရန်သူ" ကိုလက်ဗွေအသိအမှတ်ပြုရေးကာလသို့လေ့လာခြင်းကိုသင်ယူလိမ့်မည် ရုပ်ရှင်ရိုက်ကူးခြင်း။

သို့သော်ဤပြ problems နာများသည်မဖြေရှင်းနိုင်ပါ။ မိုဘိုင်းဖုန်းများနှင့်သက်ဆိုင်သောလက်ဗွေရာဗွီဒီယိုသည်လက်ဗွေထုတ်လုပ်မှုအချိန်တိုအတွင်းနှင့်ဆက်စပ်သောထုတ်လုပ်သူများကလက်ဗွေအသိအမှတ်ပြုရေးကာလတက်ရောက်ရန်လုံခြုံရေးနည်းပညာများစုဆောင်းခြင်းကိုမကြုံဖူးကြပါ။ ထိုတိုက်ခိုက်မှုများကိုရှောင်ရှားရန်နည်းလမ်းမရှိပါ။ ရှောင်ရှားခြင်းနည်းလမ်းသည်အလွန်ရိုးရှင်းပါသည်, ဆိုလိုသည်မှာလက်ဗွေအသိအမှတ်ပြုသည့်အချိန်တက်ရောက်ခြင်းစနစ်ကိုပြုလုပ်ရန် "ရန်သူနှင့်ရန်သူ" ဖော်ထုတ်ခြင်းကိုပထမ ဦး ဆုံးပြုလုပ်သောအင်္ဂါရပ်အချက်များအပေါ် အခြေခံ. ကိုက်ညီသောနည်းလမ်းကို အသုံးပြု. "ရန်သူနှင့်ရန်သူ" ကိုဖော်ထုတ်ရန်သင်ယူခြင်းသည်အလွန်ရိုးရှင်းပါသည်။

ရိုးရာသော့ခတ်များတွင်အခြေခံအားဖြင့်ထိုကဲ့သို့သောအားနည်းချက်မရှိပါ။ ဘာဖြစ်လို့လဲဆိုတော့သော့ခတ်သည်များသောအားဖြင့်ကြီးမားသော area ရိယာအာရုံခံကိရိယာများကို အသုံးပြု. လက်ဗွေအသိအမှတ်ပြုရေးစနစ်များကိုအခြေခံအာရုံခံကိရိယာများနှင့်ကိုက်ညီသည့်လက်ဗွေအသိအမှတ်ပြုစနစ်များကိုအခြေခံအားဖြင့်အခြေခံအားဖြင့်အခြေခံအားဖြင့်တည်ဆောက်ထားသည်။ ဟုတ်ပါတယ်, အချို့သောထုတ်လုပ်သူများသည်အလွန်သေးငယ်သော area ရိယာအာရုံခံကိရိယာများကို အသုံးပြု. သို့မဟုတ် algorithm ချို့ယွင်းချက်များရှိသည်ဟုအုပ်ချုပ်သည်မဟုတ်ပါ။

Fingerprint Scanner Fingerner Deader သည် 360 ဒီဂရီမျက်စိကွယ်ခြင်းအစက်အပြောက်အသိအမှတ်ပြုမှုကိုအသုံးပြုသည်။ Nano-ceramic semiconductor live sensor သည် Description format algorithm engine နက်ရှိုင်းသောအင်ဂျင်နှင့်လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်ပြုလုပ်သည်။ algorithm ကိုဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာအင်္ဂါရပ်အချက်များအပေါ် အခြေခံ. တည်ဆောက်ထားသည်။ အထွေထွေမိုဘိုင်းဖုန်းပေါ်ရှိ algorithm ၏ pass algorithm ၏ Pass နှုန်းသည်မြင့်မားသော်လည်းအမှားအသိအမှတ်ပြုမှုနှုန်းသည်မြင့်မားပြီးယေဘုယျအားဖြင့်ငါးသောင်းတွင်တစ်ထောင်ခန့်ရှိသည်။ မြန်နှုန်းမြင့်လက်ဗွေစင်တာ algorithm ချစ်သောကြောင့်လက်ဗွေစကင်နာအသုံးပြုသောကြီးမားသော area ရိယာအာရုံခံကိရိယာသည်ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာအချက်အလက်များစုဆောင်းမှုကြောင့်တစ်သန်းတွင်အမှားအသိအမှတ်ပြုမှုနှုန်းကိုရရှိနိုင်မည်, လုံခြုံရေးသည်လက်ဗွေလက်ဗွေအသိအမှတ်ပြုမှုထက်များစွာပိုမိုမြင့်မားသည် အချိန်တက်ရောက်ခြင်းစနစ်။