قامت كلية الهندسة الكهربائية والإلكترونية بجامعة مانشستر، بالتعاون مع جامعة مدريد، بتطوير نظام مصادقة بيومترية سلوكية يمكنه قياس الشكل الشخصي للشخص أو نمط مشيته، وتمكين التعرف الناجح على الشخص بمجرد المشي على وسادة الضغط. على الأرض وتحليل البيانات الثلاثية الأبعاد والخطوات المبنية على الزمن.
نموذج لكيفية المشي متضمنا الرؤية والضغط ومقاييس التسارع. رسم توضيحي: جامعة مانشستر
قامت كلية الهندسة الكهربائية والإلكترونية بجامعة مانشستر، بالتعاون مع جامعة مدريد، بتطوير نظام مصادقة بيومترية سلوكية يمكنه قياس الشكل الشخصي للشخص أو نمط مشيته، وتمكين التعرف الناجح على الشخص بمجرد المشي على وسادة الضغط. على الأرض وتحليل البيانات الثلاثية الأبعاد والخطوات المبنية على الزمن.
باستخدام هذا النظام، يدعي الباحثون أن الطريقة التي يمشي بها الشخص وتحليل خطواته يمكن استخدامها كقياسات حيوية في أمن المطارات بدلاً من بصمات الأصابع ومسح العين، مما يسمح بطريقة غير جراحية للتحقق من الهوية.
أظهرت النتائج، التي نُشرت في وقت سابق من هذا العام في مجلة IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI) التي تتناول أبحاث التعلم الآلي، أنه في المتوسط، حدد نظام الذكاء الاصطناعي المتطور الشخص بشكل صحيح في ما يقرب من 100٪ من الوقت، مع معدل الخطأ 0.7% فقط
يعد استخدام القياسات الحيوية المادية مثل بصمات الأصابع والتعرف على الوجه ومسح شبكية العين أكثر شيوعًا اليوم لأغراض أمنية. لكن القياسات الحيوية السلوكية، مثل التعرف على المشية، يمكنها أيضًا التقاط بصمات فريدة مستمدة من السلوك الطبيعي للشخص وأنماط حركته. اختبر الفريق بياناته باستخدام عدد كبير ممن يُطلق عليهم "المنتحلون" وعدد صغير من المستخدمين في ثلاثة سيناريوهات أمنية واقعية: نقاط التفتيش في المطارات، ومكان العمل، والبيئة المنزلية.
يوضح الدكتور عمر كوستيا ريس، من كلية مانشستر للهندسة الكهربائية والإلكترونية الذي قاد المشروع: "كل شخص لديه حوالي 24 عاملاً وحركة مختلفة عندما يمشي، لذا فإن كل شخص لديه نمط مشي فريد وفريد من نوعه. لذلك، من الممكن استخدام مراقبة هذه الحركات مثل بصمة الإصبع أو مسح شبكية العين لتحديد هوية الشخص بوضوح أو التحقق منه.
ولإنشاء نظام الذكاء الاصطناعي الذي تحتاجه أجهزة الكمبيوتر لتعلم أنماط الحركة هذه، قام الفريق بجمع أكبر قاعدة بيانات للخطوات في التاريخ (حتى الآن)، تحتوي على ما يقرب من 20,000 ألف علامة قدم من 127 شخصًا. ولإنشاء العينات ومجموعات البيانات، استخدم الفريق فقط أجهزة استشعار أرضية وكاميرات عالية الدقة.
كانت قاعدة البيانات، المسماة SfootBD، هي التي استخدمها الدكتور كوستيا ريس لتطوير النماذج الحسابية المتقدمة اللازمة للتحقق البيومتري التلقائي من الخطوات المقدمة في TPAMI.
وأضافت الدكتورة كوستيا ريس: "إن التركيز على الاكتشاف غير الجراحي لطريقة المشي من خلال مراقبة القوة المبذولة على الأرض أثناء الخطوة أمر صعب للغاية. وذلك لأنه من الصعب جدًا تحديد الاختلافات الدقيقة في الاختلافات من شخص لآخر يدويًا. ولهذا السبب كان علينا أن نخترع نظام ذكاء اصطناعي مبتكر لحل هذا التحدي من منظور جديد."
إحدى المزايا المهمة لاستخدام الكشف عن الخطوات هي أنه، على عكس التقاط صورة أو إجراء مسح ضوئي في المطار، فإن العملية غير جراحية بالنسبة للشخص ومقاومة لظروف الضوضاء البيئية. ولا يحتاج الإنسان حتى إلى خلع حذائه عندما يمشي على أسطح الضغط لأن ذلك لا يعتمد على شكل الخطوة نفسها بل على طريقة المشي.
ومن التطبيقات الأخرى لهذه التكنولوجيا خطوات ذكية يمكنها اكتشاف التنكس العصبي، مع ما يترتب على ذلك من آثار إيجابية في قطاع الصحة. وهذا مجال آخر ينوي الدكتور كوستيا ريس تطوير أبحاثه فيه فيما يتعلق بالتعرف على الخطوات.
وأضاف: "نحن نعمل أيضًا على تطوير البحث لمعالجة المشكلة الصحية المتمثلة في علامات التدهور المعرفي وظهور المرض العقلي باستخدام بيانات الخطوات الأولية من أجهزة استشعار أرضية واسعة النطاق يمكن تركيبها في المنازل الذكية. يمكن أن تكون حركة الأشخاص مؤشرًا حيويًا جديدًا للتدهور المعرفي، والذي يمكن دراسته بشكل لم يسبق له مثيل باستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي المبتكرة.
المزيد عن الموضوع على موقع العلوم:
תגובה אחת
على الرغم من أنها مثيرة للاهتمام للغاية، إلا أنه ليس من الواضح سبب الحاجة إلى طريقة بيومترية *أخرى*. يعد مسح الوجه / بصمة الإصبع أيضًا غير جراحي