Исследователи давно ищут пути создания системы безопасности, сочетающей различные биометрические измерения, такие как цвет глаз, форма лица, отпечатки пальцев. В результате появилась самообучающаяся система, способная принимать решения на основе поступающей информации по типу мозга – об этом заявили ученые Лаборатории биометрических технологий Университета Калгари.

Основатель и руководитель лаборатории профессор Марина Гаврилова (Marina Gavrilova) была одним из первых ученых, кто решил создать и изучить нейтронную сеть на основе моделей для синтеза информации. Руководитель лаборатории говорит, что вместе с сотрудниками ей удалось разработать биометрическую систему безопасности, которая имитирует обучение моделей и когнитивные процессы мозга. «Наша цель заключается в повышении точности и в результате улучшить процесс принятия решения. Мы смотрели на нее не только как на математический алгоритм, а как на интеллектуальный процесс принятия решений, подобный тому, как человек принимает решение».

Университет Калгари опубликовал отчет о том, что алгоритм может освоить новые биометрические шаблоны и ассоциировать данные из различных наборов данных, что позволяет системе собирать информацию вроде отпечатков пальцев, голоса, походки или черт лица, а не полагаться на один набор измерений. Главная идея изобретения находится в способности сочетать функции из различных источников информации, устанавливать их приоритетность путем идентификации наиболее важных/распространенных функций для обучения и адаптации решений к изменяющимся условиям, таких как плохое качество данных образцов, ошибочные данные или отсутствие какого-либо биометрического измерения.

«Это своего рода искусственный интеллект, который может обучаться новым вещам, формам и функциям, - говорит Гаврилова. – С помощью этого нового многомерного подхода система безопасности может обнаруживать наиболее важные признаки всех новых данных и включать их в процесс принятия решений. Нейронная сеть позволяет системе сочетать в себе различные биометрические данные, запоминать их, чтобы прийти к оптимальному решению о том, какие признаки наиболее важны, и адаптироваться к иной среде, где многое изменено. Это другой, более гибкий подход к биометрическим измерениям».

Марина Гаврилова подчеркивает, что биометрическое распознавание становится все более распространенным в нашей повседневной жизни, включая водительские удостоверения, паспорта и другие формы идентификации. Изобретение, сделанное в ее лаборатории, стало первой в области интеллектуальных решений методик распознавания человека, что важно также для поддержания безопасности в виртуальной среде.