नेत्र नस सत्यापन

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नेत्र नस सत्यापन एक बॉयोमीट्रिक प्रमाणीकरण की तकनीक ही है जो पैटर्न मान्यता तकनीक इस्तेमाल होती है जिस मे व्यक्ति के नेत्र नसों की विडियो तस्वीरे बना कर जाँच करते है।[1] नेत्र के नसों के जटिल और यादृच्छिक पैटर्न होते है और आधुनिक हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर उनको आसानी से जाँच कर क अलग कर सकते है।

परिचय[संपादित करें]

नेत्र की नसे

नेत्र की नसों का अपना एक अलग पैटर्न है। सबकी नेत्र का पैटर्न अलग होता है। सत्यापन इन नमूनों से डिजिटल टेम्पलेट्स को रोजगार, और टेम्पलेट्स तो गणितीय और सांख्यिकीय एल्गोरिदम के साथ इनकोड किया गया है। ये उचित उपयोगकर्ता की पहचान और किसी और की अस्वीकृति की पुष्टि के लिए अनुमति देते हैं।[2] नेत्र नसों काफी स्पष्ट है कि वे मज़बूती से किसी भी स्मार्ट मोबाइल पर, कैमरों के द्वारा उसकी फोटो की जा सकती हैं।[3]

इतिहास[संपादित करें]

मिसौरी विश्वविद्यालय में डॉ रजा देराख्शानी, कैनसस सिटी, पहचान के लिए आंखों के गोरों में नसों के उपयोग की अवधारणा विकसित की है। उन्होंने कहा कि प्रौद्योगिकी पर कई पेटेंट, रक्त वाहिकाओं एक अद्वितीय पहचानकर्ता के रूप में आंख के सफेद में देखा उपयोग की अवधारणा के लिए एक 2008 पेटेंट सहित रखती है।[4]

फायदे[संपादित करें]

  • नेत्र नस पैटर्न प्रत्येक व्यक्ति के लिए अद्वितीय हैं।[5]
  • पैटर्न समय के साथ बदल नहीं है, और अभी भी लालिमा के साथ पठनीय हैं।
  • संपर्क और चश्मे के साथ काम करता है।

नुकसान[संपादित करें]

  • फ़ोन चेहरे के पास आयोजित किया जाना चाहिए।
  • कैमरों के बिना उपकरणों पर समर्थित है, और न ही पुराने स्मार्ट मोबाइल पर नहीं।

सन्दर्भ[संपादित करें]

  1. Ungerleider, Neal (22 November 2013). "Your Next Password Might Be Your Eye". Fast Company. अभिगमन तिथि 20 February 2014.
  2. Stacy, Michael (22 February 2012). "Kansas City startup EyeVerify sees opportunity in the whites of your eyes". Silicon Prairie News. अभिगमन तिथि 20 February 2014.
  3. Miller, Michael (5 March 2014). "Beyond Passwords: Log In With Your Voice, Your Eyes, or Your Face". PC Mag. अभिगमन तिथि 19 March 2014.
  4. Zhou, Zhi; Du, Eliza; Thomas, N. Luke; Delp, Edward J. (2013). "A comprehensive multimodal eye recognition". Signal, Image and Video Processing. Springer Science+Business Media New York, NY, USA. 7 (4): 619. डीओआइ:10.1007/s11760-013-0468-8.
  5. Derakhshani, R.; Ross, A. (2007). "A Texture-Based Neural Network Classifier for Biometric Identification using Ocular Surface Vasculature". International Joint Conference on Neural Networks. IJCNN, Orlando, FL, USA. डीओआइ:10.1109/IJCNN.2007.4371435. अभिगमन तिथि 2014-03-22.