Biyometrik analiz, bir kişinin biyolojik veya davranışsal özelliklerine dayanarak kimliğinin doğrulanmasını veya tanımlanmasını sağlayan yöntemler ve teknolojilerin tamamını ifade eder. Geleneksel kimlik doğrulama yöntemlerinden (şifreler, kartlar) farklı olarak, biyometri benzersiz ve başkalarına kolayca aktarılamayan parmak izi, yüz tanıma, iris, ses veya klavye vuruş dinamiği gibi özellikleri temel alır. Pratikte, biyometrik analiz; biyometrik verilerin yakalanması, işlenmesi ve gelişmiş makine öğrenimi ve bilgisayarla görme tabanlı algoritmalar aracılığıyla karşılaştırılmasını içerir.
Kullanım alanları ve örnekler
Biyometrik analiz; fiziksel veya dijital erişim kontrolü (akıllı telefonlar, bilgisayarlar, binalar), sınır kontrolü (biyometrik pasaportlar), kamu alanlarında gözetim ve kişi tespiti, temassız ödeme ve kişiselleştirilmiş hizmetler gibi birçok sektörde kullanılmaktadır. Uygulamalar basit kimlik tespitinden dolandırıcılık tespiti veya hassas ortamlarda (bankalar, havalimanları) davranış analizi gibi ileri seviyelere kadar uzanır.
Başlıca yazılım araçları, kütüphaneler, framework'ler
Başlıca araçlar arasında OpenCV (bilgisayarla görme), TensorFlow ve PyTorch (derin öğrenme), OpenBR (açık kaynak biyometri) ve Neurotechnology, Cognitec, Innovatrics gibi özel çözümler bulunur. Bu araçlar; yüz, parmak izi ve iris tanıma modülleri sunar ve kimlik yönetim platformlarına entegre edilebilirler.
Son gelişmeler, evrimler ve eğilimler
Son gelişmeler; algoritma doğruluğunun artırılması, çoklu biyometrik özelliklerin (birden fazla unsurun birleşimi) entegrasyonu, gizlilik koruması (dağıtık biyometri, federatif modeller) ve sahtecilik saldırılarına karşı önlemler üzerine yoğunlaşmaktadır. Güncel eğilimler arasında davranışsal biyometri ve özellikle güvenlik ve uzaktan kimlik doğrulamada büyük ölçekli verilerin gerçek zamanlı işlenmesi için yapay zekanın artan kullanımı öne çıkmaktadır.