Ngoài việc là một đặc điểm duy nhất cho một cá nhân, sinh trắc học phải có tính phổ quát và vĩnh viễn. Tai đáp ứng các tiêu chí này. Các nghiên cứu trước đây đã cho biết, ngay cả những cặp song sinh giống hệt nhau cũng có sự khác biệt ở tai và cấu trúc tai. Vì vậy, nhận dạng qua dấu tai có thể thay thế cho sinh trắc học phổ biến khác.

Các tác giả cho rằng, tai thích hợp hơn các sinh trắc học khác vì nó là sinh trắc học thụ động. Không giống như các kỹ thuật nhận dạng khuôn mặt, hiệu quả nhận dạng tai không bị ảnh hưởng bởi tóc trên khuôn mặt và sự biểu lộ cảm xúc. Ngoài ra, sự phân bố màu của tai, thậm chí, còn nhiều hơn ở mống mắt hoặc võng mạc. Tai nhỏ hơn khuôn mặt nên có thể hoạt động nhanh hơn, hiệu quả hơn, với hình ảnh có độ phân giải thấp hơn.

Bằng cách kết hợp sinh trắc học dấu tai vào một ứng dụng điện thoại thông minh, các tác giả cho rằng sẽ giải quyết được các khó khăn như việc cài đặt phức tạp. Theo đó, hệ thống này có chi phí thấp, có thể mở rộng cho các thiết bị mới và thân thuộc với hầu hết người dùng.

Nhận diện qua tai được thực hiện nhờ sự kết hợp dải tần số và các thuộc tính cục bộ. Thông qua nhiều ước tính và trích xuất, các đặc tính của tai được hợp nhất thành một đặc điểm nhận dạng. Nhóm nghiên cứu sử dụng cơ sở dữ liệu hình ảnh và thuật toán SVM (support vector machine - học máy có giám sát), KNN (K-nearest neighbor - đơn giản hóa trong Machine Learning, tính toán được thực hiện trên cơ sở dự đoán kết quả của dữ liệu mới), và thuật toán Random Forest (thuật toán Rừng quyết định ngẫu nhiên). Họ đã ghi lại độ chính xác tốt nhất tương ứng là 93,88% và 92,5%

Theo các nhà nghiên cứu, đây sẽ là chìa khóa để xây dựng hệ thống sinh trắc tai trong thực tế.

Diệu Huyền (CESTI) - Theo Techxplore.com