Biometrische Authentifizierung: Gesicht, Fingerabdruck, Pupillen und…Venen?

Ein Team von Ingenieuren hat ein neues biometrisches Authentifizierungssystem vorgestellt, das Daten automatisch erfassen, kategorisieren und speichern kann und dabei deutlich weniger Rechenressourcen als herkömmliche Methoden benötigt. Hier erfahren Sie, warum dies ein bedeutender Fortschritt für die Branche ist und wie es alles beeinflussen könnte – vom Anmelden an Ihren elektronischen Geräten bis hin zur Genehmigung Ihrer nächsten Versicherungsforderung durch Ihren Arzt.

Biometrische Authentifizierung

Wenn Sie von Biometrie hören, denken Sie vielleicht an fortschrittliche Retina‑Scanner oder Gesichtserkennungssysteme. Doch die Wissenschaft, individuelle Merkmale zu erfassen und für Authentifizierungszwecke zu nutzen, ist so alt wie die Zivilisation selbst.

Antike Kulturen wie die Babylonier nutzten Fingerabdrücke, um zertifizierte Tontafeln bereits um 500 v. Chr. zu versiegeln. Im 19. Jahrhundert wurde ein Fingerabdruck‑Aufzeichnungssystem in das Rechtssystem Indiens eingeführt. Dieses System, benannt nach seinem Erfinder, Inspektor‑General Edward Henry, wird heute weltweit weiterhin verwendet.

Die Einführung von Technologie hat die Biometrie von einem Sicherheitsdienst, der von Regierungen und Konzernen genutzt wurde, zu einer Methode verwandelt, die jeder zum Schutz seiner Besitztümer, Daten und mehr einsetzen kann. Heute bietet Biometrie eine schnelle, passwortfreie Lösung. Infolgedessen steigt ihre Beliebtheit.

Arten der biometrischen Authentifizierung

Heute werden zwei Hauptarten von Biometrie verwendet: externe und interne. Beide Arten biometrischer Daten bieten dem Nutzer Vor‑ und Nachteile, die die eine für bestimmte Anwendungen besser geeignet machen als die andere.

Externe biometrische Authentifizierung

Die meisten Menschen denken bei dieser Technologie an externe Biometrie. Sie haben diese Systeme gesehen oder genutzt, selbst wenn Ihnen Ihre Teilnahme nicht bewusst war. Zu diesen Optionen gehören beispielsweise Fingerabdruck‑ und Gesichtsscanner, die in heutigen fortschrittlichen Smartphones zu finden sind.

Externe Biometrie ermöglicht schnellen Zugriff und Authentifizierung aus der Ferne. Diese Netzwerke sind ideal, wenn ein großes Gebiet überwacht oder eine Person aus einer überfüllten Stadt herausgefiltert werden muss. Heute erlauben biometrische Netzwerke wie das in China eingesetzte Gesichtserkennungssystem, die Bürger eigenständig zu überwachen, gesuchte Kriminelle zu fassen und Zugriff auf sensible Daten zu gewähren.

Probleme mit externer Biometrie heute

Es gibt mehrere Szenarien, in denen externe biometrische Systeme versagen. Erstens basieren sie auf leicht sichtbaren Merkmalen wie Gesicht oder Fingerabdruck. Diese Daten können gesammelt und zum Täuschen des Systems verwendet werden. Es gibt bereits zahlreiche Studien, die dokumentieren, wie Personen Gesichtserkennungssysteme allein durch das Verwenden von Fotos der Zielperson hacken konnten.

Interne biometrische Authentifizierung

Diese Nachteile haben viele dazu veranlasst, nach einer besseren Alternative zu suchen, etwa interner Biometrie. Interne Biometrie basiert auf inneren Merkmalen wie Gewebemessungen, Gefäßanordnung und anderen lebenswichtigen menschlichen Eigenschaften, die für jede Person einzigartig sind.

Der Vorteil interner Biometrie besteht darin, dass sie für Beobachter unsichtbar ist. Es ist viel schwieriger, das Gefäßnetz einer Handfläche intern zu scannen, als ein Foto des Gesichts zu erhalten. Zudem ist es sehr schwer, diese Daten zu reproduzieren, selbst wenn man allgemeine Informationen darüber besitzt. Daher bieten interne Biometrie hohe Genauigkeit und zusätzlichen Betrugsschutz.

Die gängigsten Methoden zur Erfassung interner Biometrie sind die optische Kohärenztomographie (OCT) und die photoakustische Tomographie (PAT). Der OCT‑Ansatz erzeugt eine topografische Karte von Gewebemessungen, während die PAT‑Methode präzise Fingermaße erfasst.

Hyperspektrale Bildgebung

Der derzeit fortschrittlichste Weg, interne Biometrie zu erhalten, ist die Nutzung hyperspektraler Bildgebung. Diese Fotomethode erzeugt Bilder, indem die Handfläche mit sichtbaren bis nah‑infraroten Wellenlängen bei einer Auflösung von 5 nm bestrahlt wird. Das Ergebnis ist ein Bild, das Daten über ein breites Spektrum zusammenhängender Wellenlängen offenbart.

Osaka Metropolitan University in Japan

Hyperspektrale Bildgebung bietet gegenüber herkömmlichen Scan‑Methoden zahlreiche Vorteile. Erstens offenbart jede Wellenlänge unterschiedliche Aspekte der internen Struktur der Handfläche. Somit kann ein einzelner Scan eine Vielzahl potenzieller Passwort‑Materialien liefern.

Probleme mit hyperspektraler Bildgebung

Hyperspektrale Bildgebung bietet einige der besten Sicherheitsoptionen auf dem Markt, weist jedoch Mängel auf, die ihre großflächige Integration verlangsamt haben. Erstens ist es deutlich schwieriger, diese Art der biometrischen Sicherheit anzuwenden, da die Person sitzen und ihre Handfläche direkt gescannt werden muss.

Dieser Ansatz funktioniert für sensible Bereiche, wäre jedoch zu zeitaufwendig, um ihn in einem massiven oder stadtweiten Szenario zu nutzen. Stellen Sie sich vor, jeder U‑Bahn‑Passagier müsste seine Handfläche scannen lassen, bevor Sie den Zug betreten können. Die zusätzlichen Wartezeiten würden jegliche Sicherheitsvorteile zunichte machen.

Massive Datenanforderungen

Einer der Hauptgründe, warum hyperspektrale Bildgebung nicht massenhaft eingesetzt wird, ist die enorme Größe jedes Scans. Die Bildgröße kann viele Aspekte Ihrer Sicherheit beeinflussen. Das Speichern einer Handfläche oder von Fingerabdrücken erfordert kaum Platz und kann auf allem von Papier bis zu einem digitalen System erfolgen.

Im Vergleich enthält ein hyperspektrales Bild eine Vielzahl tiefgehender Daten über unterschiedliche Wellenlängen, was zu einer massiven, datenreichen Datei führt. Diese zusätzlichen Daten erschweren die Auswertung, da bei der Suche nach Mustern oder dem Vergleich von Daten deutlich mehr zu prüfen ist.

Studie zur biometrischen Authentifizierung

In Anbetracht der inhärenten Einschränkung dieses Ansatzes und des Potenzials der Technologie veröffentlichte ein Ingenieurteam der Osaka Metropolitan University in Japan die Studie mit dem Titel „Identifikation mittels eines querschnittlichen hyperspektralen Bildes einer Hand.”¹ Dieses Forschungspapier untersucht eine neuartige Methode, um die für die Nutzung hyperspektraler Scans zu Sicherheitszwecken erforderliche Datenmenge zu reduzieren.

Die Ingenieure demonstrieren ein System, das ein querschnittliches Bild eines Teils der Handfläche erzeugen kann, das eine hohe spektrale Auflösung bietet und wichtige Details wie ausgeprägte Venenmuster identifiziert. Sie zeigen zudem, dass dieses neue System das Potenzial hat, die persönliche Identifikation künftig in zahlreichen Branchen zu verbessern.

Das verbesserte biometrische Authentifizierungssystem

Die Ingenieure erfassen hyperspektrale Bilder präzise und zerlegen sie anschließend in kleinere Dateien, die besser für Verifizierung, Speicherung und Übertragung geeignet sind. Das System integriert eine spezielle Kamera, Beleuchtung, einen Scanner und Computer‑Algorithmen, um diese Aufgabe zu erfüllen.

Hyperspektralkamera

Im Kern des Experiments stand die hyperspektrale Kamera (NH-A-S, EBA, Japan, Japan). Dieses Gerät war mit einem f=12 mm, M118FM12 Einzel‑Fokus‑Objektiv ausgestattet, das eine spektrale Auflösung von 5 nm im Bereich von 400 bis 1000 nm ermöglichte.

Handflächenscanner

Ein empfindlicher Handflächenscanner wurde eingerichtet, um das Gefäßnetz und die inneren Strukturen der Handfläche während des Prozesses zu erfassen. Der Scanner verfügte über einen Scan‑Bereich von 240 × 240 mm, sodass er einen bestimmten Bereich der Handfläche aufnehmen konnte. Bemerkenswert war, dass das Gerät 900 mm über dem Boden stand und um etwa 30 ° zur Erde geneigt war.

Beleuchtung

Die Beleuchtung wurde eingesetzt, um die Handfläche zu beleuchten und den Bildern Tiefe zu verleihen. Konkret wurde eine 500‑W‑Halogenlampe unter dem Scan‑Bereich platziert, die auf eine 5 mm dicke, hochtransparente Glasplatte strahlte. Die Platte wurde wegen ihrer Fähigkeit ausgewählt, sichtbares bis nah‑infrarotes Licht mit minimalem Verlust zu übertragen.

Personalcomputer

Bemerkenswert ist, dass dieses System auf einem herkömmlichen PC funktionieren kann. Für dieses Experiment nutzten die Ingenieure einen Laptop mit einem Intel (INTC ) Core i7‑1068NG7 und 32 GB RAM. Das Speichern hyperspektraler Würfeldaten stellte kein Problem dar.

Künstliche Intelligenz

Ein eigens entwickelter KI‑Algorithmus übernimmt mehrere Aufgaben im System. Erstens ist er dafür zuständig, die optimale Region von Interesse (ROI) zu bestimmen. Die ROI ist ein Bereich des Scans, der die klarsten und persönlichsten Informationen liefert.

Die KI würde diese Daten nehmen und ein hyperspektrales Würfelbild erzeugen. Anschließend berechnet sie die ideale Schnittfläche basierend auf Googles MediaPipe Hands, einer Machine‑Learning‑Bibliothek.

Dieser Ansatz ersparte den Ingenieuren die Erstellung einer neuen Bildregistrierungsbibliothek, wodurch Geld und Zeit gespart wurden. Das Ergebnis ist ein 2‑D‑räumlich‑spektrales Bild, das eindeutige Identifikationsparameter liefert.

Biometrischer Authentifizierungstest

Um ihre Theorie zu prüfen, wählten die Forscher 10 gesunde Erwachsene im Alter von 24 bis 47 Jahren aus. Jeder Proband ließ seine Handfläche mehrfach im vorgegebenen Zeitraum hyperspektral scannen. Bemerkenswert war, dass jeder Teilnehmer einen individuellen Scan‑Zeitplan hatte, der es den Ingenieuren ermöglichte, zeitabhängige und andere Variablen zu berücksichtigen.

Eine 500‑W‑Halogenlampe wurde unter dem Scan‑Bereich platziert, um die Handfläche des Probanden von der Rückseite des Glases zu beleuchten. Anschließend wurden die gescannten internen Daten mit verschiedenen Softwarepaketen wie Jupyter Notebook, LabVIEW und ImageJ verarbeitet.

Ergebnisse des biometrischen Authentifizierungstests

Die Testergebnisse zeigen einen großen Erfolg. Die Ingenieure erzielten anhand dieser Daten bei allen Testpersonen eine zuverlässige Identifizierung. Interessanterweise stellten sie fest, dass das System mit einem kleineren Scan‑Bereich bessere Ergebnisse lieferte. Zusätzlich fanden sie heraus, dass querschnittliche hyperspektrale Bilder der Handfläche bei jeder Wellenlänge unterschiedliche Merkmale aufweisen, was mehrschichtige Beobachtungen und Authentifizierungen ermöglicht.

Vorteile der biometrischen Authentifizierung

Diese Technologie wird zahlreiche Vorteile für den Markt bringen. Erstens wird sie biometrische Systeme sicherer und effizienter machen. Damit sich Biometrie am Markt ausbreiten kann, muss die Technologie einige ihrer grundlegenden Schwächen überwinden. Dieser neueste Ansatz schließt eine Lücke im Sektor und verspricht hohe Sicherheit bei minimalen Kosten.

Anwendungen der biometrischen Authentifizierung

Es gibt mehrere potenzielle Anwendungsbereiche für diese Technologie, von der Wirtschaft über den medizinischen bis hin zum militärischen Sektor. Die Fähigkeit, eine Person schnell und exakt zu authentifizieren, ist für viele Branchen entscheidend; hier sind nur einige mögliche zukünftige Anwendungen dieser Technologie.

Sicherheit

Der offensichtlichste Einsatz dieser Systeme besteht darin, die Sicherheit zu verbessern. In Zukunft könnte Ihr Handflächenabdruck die Methode sein, um Offline‑Zahlungen zu tätigen, Ihr Zuhause zu betreten oder sogar Ihr Fahrzeug zu starten. Daher ist es entscheidend, dass diese Systeme so genau und zugänglich wie möglich sind.

Medizin

Der medizinische Sektor könnte diese Technologie nutzen, um die Identität seiner Patienten sicherzustellen. Von Fehlbehandlungen über Betrug bis hin zu einfachen menschlichen Fehlern benötigt die Medizin eine effiziente Möglichkeit, die Identität einer Person zu prüfen, bevor sie medizinische Leistungen erhält. Dieses System könnte eine erschwingliche Alternative bieten, die Fehldiagnosen und andere Fehler, die zu Verlusten und unnötigem Leiden führen, verhindern kann.

Forscher der Studie zur biometrischen Authentifizierung

Takashi Suzuki leitete die hyperspektrale Studie. Er arbeitete mit einem Team von Ingenieuren und Wissenschaftlern der Osaka Metropolitan University in Japan zusammen. Jetzt versucht das Team, die Anwendungsszenarien der Technologie zu erweitern und erschwinglichere sowie zugänglichere Methoden zu entwickeln, um die Technologie großflächig zu beschaffen und zu integrieren.

Innovative Unternehmen, die den Biomarkt anführen

Es gibt zahlreiche Unternehmen, die derzeit in irgendeiner Form Forschung und Entwicklung im Bereich Biometrie betreiben. Von Firmen, die Ihre Netzhaut nutzen wollen, um auf Ihr Krypto‑Konto zuzugreifen, bis hin zu Retina‑Scannern, die Ihre wertvollen Positionen sichern, mangelt es nicht an Herstellern im Markt. Hier ist ein Unternehmen, das erhebliche Anstrengungen unternommen hat, ein zuverlässiges biometrisches System zu schaffen, um seine Kapitalrendite (ROI) und Benutzererfahrung (UX) zu verbessern.

Alibaba Group Holding Limited

Alibaba Group Holding Limited (BABA ) trat 1999 in den Markt ein, um Händler und Verbraucher über einen digitalen Marktplatz zu verbinden. Das Unternehmen hat sich seitdem zu einem der größten Online‑E‑Commerce‑Anbieter der Welt nach Volumen entwickelt. Heute hat es Hunderte Millionen aktive Nutzer und verbindet täglich Tausende von Händlern mit Kunden.

Alibaba arbeitet seit 2004 stillschweigend an einem biometrischen Zahlungssystem. Das System, genannt „Smile to Pay“, nutzt Gesichtserkennung, um Nutzern Zahlungen zu ermöglichen. Obwohl es sich noch in der Beta‑Testphase befindet, erklärten Unternehmensvertreter, dass sie hoffen, die Technologie zu nutzen, um Zahlungen aus der AliPay‑Brieftasche allein mit einem Gesichtsscan zu autorisieren.

Alibaba ist ein riesiger E‑Commerce‑Marktplatz, der Kunden und Partnerschaften mit einigen der größten Technologiekonzerne der Welt hat. Seine Positionierung und der Zugang zu einem umfangreichen Netzwerk von Kunden und Händlern machen Alibaba gut geeignet, jede biometrische Lösung erfolgreich zu integrieren. Daher lohnt sich eine weitere Untersuchung von BABA.

Neueste Informationen zu Alibaba Group Holding

Nie wieder Ihre Schlüssel vergessen – Biometrische Authentifizierung

Der Drang, Biometrie weltweit zu nutzen, nimmt zu. Unternehmen, Verbraucher und Regierungen treiben diese Technologie voran. Beeindruckend ist, dass diese neueste Entwicklung eine zuverlässige und effektive Möglichkeit bietet, Ergebnisse zu verbessern, Speicher‑ und Rechenkosten zu senken und sichere Sicherheit zu gewährleisten. Daher könnte diese Arbeit künftig den Markt grundlegend verändern.

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Studien zitiert:

^{1. Suzuki, T. (2025). Personenidentifikation mittels eines querschnittlichen hyperspektralen Bildes einer Hand. Journal of Biomedical Optics, 30(2), 023514. https://doi.org/10.1117/1.JBO.30.2.023514}