Erfand eine neue Technologie zur Identifizierung einer Person durch den Klang des Körpers

Wissenschaftler haben eine bioakustische Identifikationstechnologie entwickelt, mit der Sie die Identität einer Person durch Körperschall genauso genau bestimmen können wie durch Fingerabdrücke und Iris.

Jeder Klang, den wir hören, ist einzigartigeine Signatur, die sich darauf bezieht, wie es geschaffen wurde und durch welche Objekte seine Wellen gingen. Daher entschied sich eine Gruppe von Forschern, zu untersuchen, ob die einzigartigen bioakustischen Signaturen, die durch den Durchgang von Schallwellen durch Menschen erzeugt werden, verwendet werden können, um diese zu identifizieren.

Biometrisches System,Es wurde von einem Team des südkoreanischen Forschungsinstituts für Elektronik und Telekommunikation entwickelt und nutzt einen Wandler, um Vibrationen zu erzeugen, die durch einen bestimmten Körperteil, beispielsweise einen Finger, geleitet werden. Nachdem die Schallwellen Haut, Knochen und anderes Gewebe passiert haben, erkennt der Sensor deren einzigartige bioakustische Signatur.

Der Ansatz ist effizient genug, um zu unterscheidenverschiedene Finger derselben Hand. Das bedeutet, dass eine Person zur Authentifizierung denselben Finger verwenden muss, der ursprünglich analysiert wurde. Wissenschaftler fanden außerdem heraus, dass das Spektralmuster der menschlichen Bioakustik trotz der ständigen Erneuerung der Körperzellen über die Zeit hinweg bestehen blieb.

Obwohl die Messung von akustischen Schwingungen istgenau genug, aber immer noch schlechter als die Ebene der Fingerabdruck- oder Irisanalyse. Daher plant das Team, das System in Zukunft mit zusätzlichen Sensoren zu verbessern. Sie suchen jedoch bereits nach Wegen, um Technologien für Handys und Wearables zu kommerzialisieren.

Darüber hinaus analysierte die Technik das Gewebe so genau, dass das Team nach Wegen suchte, um Krankheiten des Bewegungsapparates zu diagnostizieren.

Neben Menschen, mit Hilfe von TonSie können beliebige andere Objekte identifizieren, und in Kombination mit maschinellem Lernen eröffnet dies den Gadgets neue Möglichkeiten, mit ihnen zu interagieren.

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