Разное

Идентификации личности: Определения | Erinevad autentimisviisid

ОпубликованоАвторalexxlab

Содержание

Проверка физического лица | Сервис IDX

?>

IDX предлагает услуги удаленной идентификации личности и верификации документов. Сервисы компании востребованы как у коммерческих организаций из разных отраслей экономики, так и у государственных структур.

Распознавание лиц

Система идентифицирует человека по фотографии его лица.

Подробнее →

Удаленная идентификация личности

Сервис удаленно идентифицирует клиентов компаний, подтверждает в режиме реального времени личность человека, сверяя данные с несколькими эталонными источниками.

Подробнее →

Проверка личности

Платформа не только удостоверяет личность онлайн, но и удаленно проверяет информацию о пользователях различных сервисов, подтверждает уровень благонадежности и кредитоспособности клиентов.

Подробнее →

Распознавание и подтверждение документов

Сервис распознает и проверяет действительность документов онлайн; подтверждает, что в цифровых копиях нет следов подделок, документы числятся в реестрах, не утеряны и не аннулированы.

Подробнее →

Проверка транспортных средств

Платформа проводит верификацию всех документов, относящихся к транспортному средству, а также проверяет, числится ли машина в угоне, наложены ли на нее ограничения, участвовала ли в инцидентах, связанных с кражей груза.

Подробнее →

Проверка паспорта

Сервис распознает паспорт, подтвердит, что в цифровых копиях паспорта нет следов подделок. Проверит не только подлинность документа, нахождение в базе недействительных паспортов, но и действительность самих данных паспорта гражданина РФ (что такой номер существует). Система верифицирует всю связку: фамилия, имя, отчество, день рождения, номер паспорта и дату его выдачи.

Подробнее →

Проверка водительского удостоверения

Система осуществляет онлайн проверку водительского удостоверения: распознает его, устанавливает, является ли оно действительным. Также через платформу можно проверить, были ли у обладателя водительского удостоверения лишения прав и штрафы ГИБДД.

Подробнее →

Как это работает Безопасность и конфиденциальность

Заказать звонок

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

Напишите нам

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

Успешно

Благодарим вас за заявку
на демо-доступ к сервису IDX.
В ближайшее время с вами
свяжется наш менеджер

Произошла ошибка!

Произошла ошибка при отправке формы, попробуйте повторить попытку позже

Как криминалисты идентифицируют личность: способы, методы, экспертизы

Каждый любитель детектива мечтает оказаться на месте Шерлока Холмса: расследовать таинственные преступления, одним взглядом подмечать мельчайшие детали, складывать факты в единую теорию, проявлять дедуктивную находчивость и блестяще разоблачать преступников. Но какими методами пользуются настоящие «гениальные сыщики»? И какую науку они изучают?

Криминалистика занимается разработкой методов расследования преступлений.

А так как цель любого следствия – вычислить виновного, задача криминалистики – обеспечить максимальное количество сведений о личностях жертвы и преступника. Существуют разнообразные методы идентификации личности. Самый незамысловатый – сопоставить сведения из документов и информацию, полученную в результате судебно-медицинской экспертизы. Если же возникают сомнения в верности документационных данных, проводят процедуру опознания – привлекают свидетелей для установления личности. Однако когда беспристрастность свидетелей не гарантирована, криминалисты прибегают к более изощренным методам.

Дактилоскопия – благодаря детективным романам и криминальным драмам самый растиражированный способ опознать преступника. Это метод установления личности по отпечатку пальца.

Еще в XVII веке ученые классифицировали узоры на коже пальцев на три типа: дугообразные, петлеобразные и завитковые. Папиллярный узор формируется на тринадцатой неделе развития плода в материнской утробе, у каждого человека он уникален и неповторим. Существует заблуждение, что идентификации по отпечаткам пальцев можно избежать, если деформировать узор: сжечь кожу на пальцах, стереть или отрезать. Но в случае химического или физического воздействия на конечностях появляются рубцы, по которым так же легко идентифицировать личность при снятии отпечатков. Как правило, рисунок на коже стоп меньше подвержен деформации, поэтому нередко криминалисты исследуют папиллярные узоры на пятках, сопоставляют результаты с имеющимися в базе данными.

Следующим криминалистическим методом активно пользуются археологи. Остеометрический способ идентификации личности позволяет по костным останкам вычислить возраст, пол, физиологические особенности человека. Исследователи ориентируются на череп и тазовую кость.

Череп формируется у эмбриона уже на второй неделе развития. В материнской утробе организм не нуждается в дыхании и пережевывании пищи, поэтому черепная коробка новорожденного имеет особую конфигурацию: мозговой отдел почти в 9 раз больше лицевого по объему, челюсти, особенно альвеолярные отростки, недоразвиты. Впоследствии череп модифицируется, ребенок приобретает более выраженные индивидуальные черты.

У взрослого человека объемы мозгового и лицевого отделов соотносятся как 2 к 3. По визуальным характеристикам лицевого отдела можно установить пол: как правило, у мужчин более массивная нижняя челюсть, достигающая в весе 80 граммов и более, выдаются вперед затылочный бугор и надбровные дуги, глазницы имеют прямоугольную форму. Женский череп более изящен: нижняя челюсть весит меньше 65 граммов, затылочный бугор более приплюснутый, глазницы круглые. У мужчин лицевой отдел более развит, чем у женщин, и сама черепная коробка крупнее на 100-200 кубических сантиметров.

Представим: условный криминалист В. обнаружил труп, обстоятельства указывают на суицид. Осматривая место предполагаемого преступления, криминалист В. обнаружил кровавый след на плитке и волос на полу. Он отнес биоматериал на молекулярно-генетическую экспертизу и выяснил, что у клеток крови и волоса разный генетический состав: кровь принадлежит жертве, волос – постороннему лицу. Если биоматериал взят у одного человека, клетки будут иметь одинаковый генетический состав.

Молекулярно-генетическая экспертиза помогает установить кровное родство, расовую и половую принадлежность, задействовав минимальное количество биоматериала. Чаще всего используются кровь, волос, семенная жидкость, эпителий внутренней стороны щеки. Генетический состав любого организма уникален, а состав клеток в одном организме идентичен.

В клетках заключается наследственный материал — геном (молекулы ДНК), состоящий из 23 пар хромосом, 22 пары содержат информацию об особенностях внешности, психики, физиологии человека.

Для осуществления экспертизы исследуют определенный участок хромосомы, который состоит из короткой (от 2 до 6) или длинной (от 7) последовательности нуклеотидов. Участки-тандемы повторяются. Изучению подвержены короткие тандемные повторы (STR — short tandem repeats), так как длинные под воздействием химических веществ или радиации могут деградировать. По количеству повторяющихся тандемов на определенном участке формируется генетический профиль человека.

Для идентификации по материалу ДНК стандартизировано около 30 наборов нуклеотидов, в которых количество повторов уникально. На основе этих наборов созданы международные стандарты теста ДНК — CODIS, ESSS, UK Core Loci.

Каждый человек получает 50% генетического материала от матери и 50% — от отца. Установление родства возможно при сопоставлении генетических профилей «по вертикали» (родитель-ребенок): мать-сын, мать-дочь, отец-сын, отец-дочь. Для этого сравнивают количество тандемных повторов в каждой аллели. Если хотя бы в двух нуклеотидных последовательностях обнаружены аллели, не свойственные отцу или матери, родство не подтверждается. Для подтверждения родства показатель вероятности должен превысить 99,90 %, если в тесте участвовали оба родителя и ребенок. Если же биоматериал получен от ребенка и только отца (только матери), вероятность должна достичь показателя 99,75 %.

С развитием технологий криминалистические методы практически не допускают погрешностей, что ускоряет ход расследования и делает достовернее его результаты.

Автор: Ксения Луженкова

Фото:

1. Дактилоскопия https://krmuseumgr.nnov.muzkult.ru/media/2021/07/26/1303767615/otpechatki.jpg

2. Разнообразие папиллярного узора https://avatars.mds.yandex.net/get-zen_doc/1637352/pub_5e0eef9ebd639600b1326df0_5e0ef66906cc4600afee2584/scale_12003.

3. Череп младенца и взрослого человека http://vmede.org/sait/content/Anatomiya_kraev_t1_1978/000108.jpg

4. Череп мужской и женский http://vmede.org/sait/content/Anatomiya_kraev_t1_1978/000114.jpg

Источники:

  1. Ковалев А.В. – НЕТРАДИЦИОННЫЕ МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ В КРИМИНАЛИСТИКЕ // Юридический институт НИ ТГУhttp://ui.tsu.ru/wp-content/uploads/2016/05/ковалев-ав.pdf

  2. Сеченовский Университет https://www.sechenov.ru/upload/iblock/514/5148cef19122863a5dd24f6a2b0013d6.pdf

  3. Попов В.В. — ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЛИЧНОСТИ МОЛЕКУЛЯРНО-ГЕНЕТИЧЕСКИМИ МЕТОДАМИ // Ростовского юридического института МВД России https://cyberleninka. ru/article/n/identifikatsiya-lichnosti-molekulyarno-geneticheskimi-metodami/viewer

Биометрия: как работают современные методы идентификации личности

Технологии бесконтактной оплаты с каждым годом развиваются все стремительнее. Сегодня, чтобы совершить покупку, необязательно брать с собой карту, смартфон, фитнес-браслет или любой другой гаджет. Системы компьютерного зрения могут проводить анализ предпочтений потребителей, учитывать спрос и формировать индивидуальное предложение. По словам Владимира Борисова, директора департамента решений на базе искусственного интеллекта Oberon, использование биометрии при оплате товаров и услуг давно не миф, а повседневная реальность.

Возможности биометрических данных

В России активно развивается практика оплаты покупок с использованием биометрии в магазинах и кафе: по данным платежной системы VISA, 70% опрошенных россиян в будущем планируют применять не платежные карты, а лицевую биометрию.

Например, сеть популярных кафе запускала программу «Плати одним взглядом и получай скидку 20%». Смысл кампании заключался в том, что все обладатели карт Visa Сбербанка могли активировать биометрический способ оплаты в любом заведении сети в Москве и получить скидку 20% на все меню — было достаточно просто посмотреть в камеру сканирующего устройства при оплате, чтобы система нашла фотографию пользователя в базе и списала средства с имеющейся банковской карты. Подтвердить свое согласие на использование биометрических данных можно в мобильном приложении, офисе или при использовании банкоматов Сбербанка.

Системы компьютерного зрения применяются не только для оплаты, но и помогают отслеживать наличие товаров на полках магазинов, вести подсчет уникальных посетителей, формировать статистику по частоте повторных посещений, анализировать покупателей по полу и возрасту, а также строить тепловые карты — маршрут перемещения посетителей по отделам. Кроме того, применение технологии позволяет оптимизировать раскладку продуктов в магазине. При размещении товаров разных брендов на соседних полках интеллектуальная система видеоаналитики позволяет оценить, насколько популярен у потребителей тот или иной продукт и какая маркетинговая акция привлекла дополнительных покупателей. Система компьютерного зрения оценивает число посетителей возле конкретных товаров — растет оно или снижается, помогая тем самым выявить причины, по которым продукты остаются нетронутыми. Так, ни одна обычная CRM-система не сможет провести подобный анализ, а также отследить, привела ли очередная акция к увеличению интереса покупателей к конкретному товару.

Крупная сеть магазинов в Москве оснащает свои помещения системой компьютерного зрения с концепцией «магазины без персонала». Чтобы воспользоваться сервисом, покупателю необходимо скачать мобильное приложение, зарегистрироваться в нем, привязать банковскую карту, на входе отсканировать QR-код, взять с полок необходимые товары и выйти из супермаркета. Списание денежных средств с банковской карты произойдет автоматически. ­Технология помогает оптимизировать процесс покупки продуктов, экономит время посетителей и затраты на оплату персонала.

Методы идентификации: безопасно ли это?

В последние годы растет интерес к методам распознавания личности. Биометрические характеристики основаны на биологических особенностях человеческого тела и являются наиболее безопасными по сравнению с использованием паролей, PIN-кодов, смарт-карт и т.д.

Среди основных методов идентификации можно выделить использование отпечатков пальцев, распознавание с помощью биометрии лица, распознавание по голосу, идентификацию по радужной оболочке глаза и сравнение рисунка вен на ладони.

В зависимости от типа обработки сбор биометрических данных происходит по-разному.

Сначала создается биометрический шаблон на основе одной или нескольких модальностей — изображения лица и характеристик голоса. Далее полученная информация сопоставляется с данными посредством детекции. Этот процесс может проходить и автоматически — например, когда человек идет по коридору, а его лицо попадает в объектив камеры. Однако для «подтверждения» личности по отпечатку пальцев или рисунку вен понадобятся специальные сканеры с инфракрасной камерой.

Для того чтобы приобрести товар посредством идентификации по голосу, система собирает данные и устанавливает личность по ряду характеристик — голосовому источнику, резонансным частотам, речевому тракту и динамике управления артикуляцией. Например, данный метод будет актуален для банковской сферы, чтобы идентифицировать голос человека по телефону в случае заявок на кредит или рассрочку.

При оплате покупок с помощью лица распознавание происходит в несколько этапов: сначала детектируется лицо, идет liveness-проверка, то есть система самостоятельно устанавливает, живой ли человек перед камерой или это его изображение. Затем идентифицируется личность, происходит проверка привязки биометрических данных к банковской карте и наличия средств на счете. После этого система списывает деньги и автоматически формирует данные о транзакции.

Защита биометрических данных

Оплата покупок с помощью биометрии — наиболее безопасный способ, поскольку биометрические данные пользователей соответствуют всем требованиям регуляторов и хранятся в Сбербанке или в Единой биометрической системе «Ростелекома» — в зависимости от того, на каком сервисе построена услуга.

При оплате покупок в магазине с применением биометрии обмануть систему благодаря фото или видео помешает технология liveness detection. В специализированной системе применяется мультивендорный подход — множество постоянно меняющихся алгоритмов. Биометрический шаблон хранится в обезличенной форме отдельно от персональных данных. Голос и изображения подлежат математической обработке, то есть создается такая модель, по которой невозможно восстановить фото или аудио.

Однако стоит отметить, для идентификации отдельного человека используется определенное количество уникальных признаков. Поэтому для снижения вероятности ошибок стоит проходить ее в несколько этапов — создавать биометрию по лицу и радужной оболочке глаз, отпечаткам пальцев и расположению вен на ладонях.

Будущее биометрии в России: тренды развития системы

Сегодня оплата с помощью биометрии становится популярна во многом благодаря развитию технологий и носимых устройств, оснащенных функциями идентификации. Решение быстро становится частью повседневной жизни людей по всему миру. Особенно это стало популярно после интеграции технологии в смартфоны.

Если говорить о трендах и прогнозах на будущее, мы видим, что с учетом пандемии обработка биометрических данных смещается все больше в сторону распознавания личности по лицу или голосу, поскольку носит бесконтактный характер.

В ноябре 2021 года в Госдуму внесли на рассмотрение ряд правовых актов, регламентирующих процесс удаленной биометрической идентификации и применения различных государственных и иных сервисов.

Биометрический способ оплаты активно развивается на транспорте и в банковской сфере, чтобы усилить защиту денежных средств. Например, в октябре 2021 года на многих станциях московского метро стало возможно оплачивать проезд с помощью лицевой биометрии — для использования сервиса требуется только внести свои данные в приложении «Метро Москвы». Такое решение поможет оптимизировать скопление людей и избежать очередей перед турникетами, что особенно актуально во время пандемии.

Развитию рынка также способствует рост спроса на носимые устройства, оснащенные биометрической идентификацией. Большинство предложений на рынке уже имеют функции распознавания лиц или хотя бы сканер отпечатков пальцев. Это упрощает жизнь пользователей, которые предпочитают экономить время на покупке товаров в интернете и разблокировке устройства. Кроме того, решения на основе искусственного интеллекта помогают защитить данные и, например, оповещать пользователя, если кто-то за спиной смотрит в экран его ноутбука.

В 2022 году спрос на сервисы с использованием биометрической идентификации будет только расти. А технологии машинного зрения — внедряться и в других сферах: строительстве, промышленности, нефтегазовой сфере и т.д.

МСК МОБАЙЛ | Участник проекта «Сколково»

ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «МСК МОБАЙЛ»

О компании

Проект компании MSK MOBILE представляет собой систему взаимно интегрированных решений для реализации широкого круга сценариев, использующих удаленную цифровую идентификацию личности по различным данным, в т. ч. данным биометрии. Решение включает в себя облачную платформу ID.World для идентификации личности, автоматизированной верификации документов, удаленного заключения договоров на услуги, мобильные приложения для пользователей и сотрудников. Основная цель проекта – создание экосистемы ID.World на основе уже разработанной платформы и семейства мобильных приложений для дистанционной идентификации личности (ID.Link, ID.Client, ID.Abonent, ID.Guest, ID.Agent, ID.Smart). Приложения адаптированы под разные сценарии использования и охватывают такие отрасли как телекоммуникационный, финансовый, туристический сектор, дистанционное образование, услуги по аренде недвижимости, автомобилей, розничная продажа товаров с возрастным цензом, валидация персональных данных (например, при выборе курьера интернет-мерчант сможет удаленно верифицировать подлинность его ПД, если последний предоставил к ним доступ), а также все предприятия и организации, где предусмотрен пропускной режим. Проект отличает отсутствие полных аналогов. Изучение ситуации с международной конкуренцией показало что на текущий момент отсутствуют программно-аппаратные комплексы, способные в режиме онлайн проводить полноценное оформление абонентского и прочих договоров с осуществлением комплекса проверок.

ЦифровойКонтакт-Центр

ЦифровойКонтакт-Центр

Проекты

Описание проекта

Проект компании MSK MOBILE представляет собой систему взаимно интегрированных решений для реализации широкого круга сценариев, использующих удаленную цифровую идентификацию личности по различным данным, в т. ч. данным биометрии. Решение включает в себя облачную платформу ID.World для идентификации личности, автоматизированной верификации документов, удаленного заключения договоров на услуги, мобильные приложения для пользователей и сотрудников. Основная цель проекта – создание экосистемы ID.World на основе уже разработанной платформы и семейства мобильных приложений для дистанционной идентификации личности (ID.Link, ID.Client, ID.Abonent, ID. Guest, ID.Agent, ID.Smart). Приложения адаптированы под разные сценарии использования и охватывают такие отрасли как телекоммуникационный, финансовый, туристический сектор, дистанционное образование, услуги по аренде недвижимости, автомобилей, розничная продажа товаров с возрастным цензом, валидация персональных данных (например, при выборе курьера интернет-мерчант сможет удаленно верифицировать подлинность его ПД, если последний предоставил к ним доступ), а также все предприятия и организации, где предусмотрен пропускной режим. Проект отличает отсутствие полных аналогов. Изучение ситуации с международной конкуренцией показало что на текущий момент отсутствуют программно-аппаратные комплексы, способные в режиме онлайн проводить полноценное оформление абонентского и прочих договоров с осуществлением комплекса проверок.

Потребности

Потребители продукции/Клиенты

Свернуть

Руководитель

КАРАСОВРАВИЛЬИСХАКОВИЧ

ГЕНЕРАЛЬНЫЙ ДИРЕКТОР

Маркетинговые материалы

Фотографии

Интеллектуальная собственность

2021 год

Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2021662150

ID. LINK

Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2021662151

ID.TERMINAL

Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2021662013

ID.ABONENT

Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2021662020

ID.ABONENT SDK

Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2021662083

ID.AGENT

Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2021662084

ID.BOX

Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2021662149

ID.GUEST

Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2021662152

ID.CLIENT

События

2020 год

Участник мероприятия

Форум «Открытые Инновации 2020»

2019 год

Участник конкурса

Pochta Tech

Упоминание в СМИ

https://www. id.world

Официальный сайт

13.01.2021sk.ru

Резидент «Сколково» представил маркетплейс для eSIM

25.12.2020sk.ru

Резидент «Сколково» представил маркетплейс для eSIM

Информация о компании

Учредители

КАРАСОВ РАВИЛЬ ИСХАКОВИЧ

Уставный капитал

12 500 ₽

450077, Республика Башкортостан, Г.О. ГОРОД УФА, Г УФА, ПЛ ВЕРХНЕТОРГОВАЯ, Д. 4, ЭТАЖ 13, ОФИС 1311

Похожие компании

МОБИЛЬНЫЕ БИОМЕТРИЧЕСКИЕ РЕШЕНИЯ

Мобильный комплекс регистрации биометрических данных

ИНКРОС

Создание централизованной платформы eSIM в России на базе технологии RSP, соответствующей регулятивной специфики РФ, в частности использование отечественной криптографии

МЕТРИКА Б

Биометрическая система идентификации по лицу

ВС-ЭКСПРЕСС ИННОВАЦИИ

Разработка облачной платформы для технологизации предпродажных сервисов при реализации банковских продуктов

СЕМОНА ЛАБ

Платформа автоматизированного мониторинга сетей сотовой связи CEMONA

НЕОЛАБС

Платформа обеспечения безопасности и комфорта пассажиров в аэропорту на базе многомерного анализа данных «Secure Airport»

Биомедицина

КИТ 3Д

Автомобильный кардиомонитор для телемедицины водителя

ТЕХНОЛОГИИ СВЯЗИ

Комплекс шифрования голосового потока данных

СУИ

Платформа цифрового доверия

ФЕНИКС

Феникс

ОВИЖН

OVISION

Энерготех

ИНВЕНД

CHECK-IN SOLUTIONS

ВИНВЕСТОР

Разработка платформы, реализующей новую модель дистанционной дистрибуции для поставщиков финансовых продуктов с использованием информационных систем (витрин) партнеров

Промтех

НПП РДТ

Open API платформа Azimut для интеграции и технологического подключения цифровых сервисов к инфраструктуре и системам ПФР, операторов связи и НПФ

КРАКК

Универсальная мультивалютная платформа управления криптоактивами с биометрической авторизацией платежей

Анализ на ИССЛЕДОВАНИЕ С ЦЕЛЬЮ ПРЯМОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ С ПРЕДОСТАВЛЕНИЕМ НЕСТАНДАРТНОГО ОБЪЕКТА 1 ТИПА, 25 маркеров.

Развернутое заключение (волосы) в Санкт-Петербурге   Вернутся к списку

Биоматериал и способ забора

ТипВ центреНа домуСамостоятельно
Волосы

Анализ предназначен для идентификации личности по ДНК, полученной из биологического материала исследуемого человека. В данном случае в качестве биоматериала используются волосы. Их клетки, как и клетки другого биоматериала, содержат дезоксирибонуклеиновую кислоту – ДНК, которая на протяжении всей жизни человека остается неизменной. Благодаря этому исследование отличается высокой точностью.

Во время исследования ДНК выделяется из биоматериала, выделенные фрагменты подвергаются высокоспецифичной амплификации, после чего аллели исследуемых локусов сравниваются с предоставленным образцом. В случае совпадения удается установить личность человека.

Исследование проводят в случаях, когда необходимо определить степень родства, подтвердить личность предполагаемого родственника, разрешить судебный спор о наследстве или алиментах.

Для проведения генетической экспертизы подходят волосы с корешками (волосяными луковицами) в количестве от 6 до 12 штук. Волосы должны быть выдернуты, т.к. самостоятельно выпавшие волосы или срезанные волосы, не позволяют выделить ДНК. При предоставлении седых волос, волос младенца и волос собранных с расчески успешность выделения ДНК значительно снижается.

Волосы без корешков и/или самостоятельно выпавшие подходят только для исследования на определение родства по женской линии по мтДНК.

Идентификация личности происходит по результатам исследования.

Важно!
При необходимости выполнения исследования с использованием услуги CITO, упаковать пробу в отдельный пакет и промаркировать наклейкой CITO.

Бумажный конверт (волосы)

Обработка образца

— для проведения генетической экспертизы подходят волосы с корешками (волосяными луковицами) в количестве от 6 до 12 штук. Волосы должны быть выдернуты, т.к. самостоятельно выпавшие волосы или срезанные волосы, не позволяют выделить ДНК. При предоставлении седых волос, волос младенца и волос собранных с расчески успешность выделения ДНК значительно снижается;
— поместить биоматериал в бумажный пакет;
— промаркировать пакет (наклеить на него штрих-код).

Хранение образца

При комнатной температуре

Транспортировка образца

При комнатной температуре

Исследование на отцовство/материнство (дуэт), 25 маркеров. Стандартное заключение.

Стандартное исследование на отцовство/материнство позволяет установить биологическое родство, опираясь на состав ДНК. Для проведения анализа необходим биоматериал ребенка и одного из предполагаемых родителей. В стандартном исследовании используется 25 маркеров.

Буккальный (щечный) эпителий

11 800 ₽

ВЫДЕЛЕНИЕ ДНК ИЗ НЕСТАНДАРТНОГО ОБЪЕКТА 1 ТИПА (ногти)

При отсутствии возможности выделения ДНК из стандартных объектов (буккального эпителия, крови), для исследования используются нестандартные объекты, одним которых являются ногти (нестандартный объект 1 типа). Выделение ДНК из нестандартных объектов позволяет идентифицировать человека, которому принадлежит биологический материал, или провести исследование в тайне от его обладателя.

4 000 ₽

ДНК-ПРОФИЛИРОВАНИЕ, исследование Y-хромосомы. Развернутое заключение.

Y-хромосома передаётся из поколения в поколение по мужской линии и определяет совокупность признаков, свойственных мужскому полу. ДНК-профилирование данной хромосомы позволяет провести анализ аллельных вариантов генов, занимающих одинаковые локусы, в результате чего составляется генетический паспорт, использующийся при идентификации личности, определении родства между исследуемыми лицами по мужской линии.

Буккальный (щечный) эпителий

12 900 ₽

ГЕНЕАЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПО ЛИНИИ МАТЕРИ, ОПРЕДЕЛЕНИЕ ГАПЛОГРУППЫ, исследование митохондриальной ДНК. Стандартное заключение.

Генетическая генеалогия – относительно новое направление в современной генетике, позволяющее по анализу структуры молекулы ДНК определить принадлежность исследуемых лиц к одному генеалогическому дереву. Данное исследование базируется на определении гаплогруппы – общности людей, имеющих общего предка. В основе выделения гаплогруппы находится анализ гаплотипов, представляющих собой последовательность аллелей, содержащихся в одном локусе хромосомы.


Буккальный (щечный) эпителий

19 200 ₽

Прохождение процедуры идентификации личности по заявлению на оформление персонифицированной карты для посещения спортивного соревнования

Прохождение процедуры идентификации личности по заявлению на оформление персонифицированной карты для посещения спортивного соревнования

Кому предоставляется

Физические лица, законные представители или уполномоченные представители законных представителей

Кем предоставляется

Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации

Сроки предоставления услуги

В день обращения заявителя в МФЦ либо его филиал.

Перечень необходимых документов

1.  Документы, удостоверяющие личность, в том числе представителя по нотариально удостоверенной доверенности, законного представителя (в случае обращения лица, представляющего интересы заявителя, не достигшего возраста 14 лет или такой посетитель является лицом, признанным недееспособным или ограниченно дееспособным в соответствии с законодательством Российской Федерации).

2. Свидетельство о рождении (для несовершеннолетних граждан Российской Федерации в возрасте до 14 лет) или документ, удостоверяющий личность и признаваемый Российской Федерацией в этом качестве (для иностранных граждан и лиц без гражданства).

3. Документы, подтверждающие полномочия усыновителя (удочерителя), опекуна, попечителя.

4. Нотариально удостоверенная доверенность (при обращении представителя).

5. Согласие на обработку персональных данных (представляется в случае необходимости внесения изменений в данные, указанные в заявлении на оформление персонифицированной карты).

При обращении представителя заявителя им предъявляются документы, удостоверяющие личность представителя, документы, подтверждающие соответствующие полномочия, а также документы, удостоверяющие личность заявителя, подавшего заявление на оформление персонифицированной карты.

Основания для отказа в приеме документов специалистами МФЦ

Работник МФЦ либо его филиала вправе отказать в прохождении идентификации личности по заявлению на оформление персонифицированной карты обратившемуся лицу в следующих случаях:

неустановление личности обратившегося лица;

недействительность документов, удостоверяющих личность;

недействительность документов представителя, подтверждающих соответствующие полномочия;

несоответствие обратившегося лица с лицом, изображенным на фотографии, загруженной при оформлении персонифицированной карты, и с лицом, изображенным на фотографии в документе, удостоверяющем личность.

Размеры госпошлины и иных платежей, уплачиваемых заявителем при получении государственной и муниципальной услуги, порядок их уплаты

Сервис предоставляется бесплатно.

Ссылки на бланки и образцы заявлений

Заявление о проведении процедуры идентификации личности по заявлению на оформление персонифицированной карты для посещения спортивного мероприятия
Скачать документ     Просмотреть документ

Согласие на обработку персональных данных
Скачать документ     Просмотреть документ

Результат оказания услуги

— пройденная идентификация личности по заявлению на оформление персонифицированной карты для посещения спортивного мероприятия;

— не пройденная идентификация личности по заявлению на оформление персонифицированной карты для посещения спортивного мероприятия по результатам консультации по порядку предоставления сервиса.

Офисы, оказывающие услугу
  • ГАУ Республики Мордовия «МФЦ» (г. Саранск)
    • филиал по Ковылкинскому муниципальному району
    • филиал по Краснослободскому муниципальному району
    • филиал по Рузаевскому муниципальному району
    • филиал по Чамзинскому муниципальному району

    Персональный идентификационный номер (ПИН) Определение

    По

    Юлия Каган

    Полная биография

    Юлия Каган пишет о личных финансах более 25 лет, а для Investopedia с 2014 года. Бывший редактор Consumer Reports , она является экспертом в области кредитов и долгов, пенсионного планирования, домовладения, вопросов занятости, и страхование. Она окончила Брин-Мор-колледж (бакалавр истории) и имеет степень магистра искусств в области документальной литературы в Беннингтон-колледже.

    Узнайте о нашем редакционная политика

    Обновлено 30 июля 2020 г.

    Рассмотрено

    Хадиджа Хартит

    Рассмотрено Хадиджа Хартит

    Полная биография

    Хадиджа Хартит — эксперт по стратегии, инвестициям и финансированию, а также преподаватель финансовых технологий и стратегических финансов в ведущих университетах. Она была инвестором, предпринимателем и консультантом более 25 лет. Она является держателем лицензий FINRA Series 7, 63 и 66.

    Узнайте о нашем Совет по финансовому обзору

    Что такое персональный идентификационный номер (ПИН)?

    Персональный идентификационный номер (ПИН) — это числовой код, используемый во многих электронных финансовых транзакциях. Личные идентификационные номера обычно присваиваются вместе с платежными картами и могут потребоваться для совершения транзакции. Личный идентификационный номер (ПИН) предназначен для обеспечения дополнительной безопасности процесса электронных транзакций.

    Key Takeaways

    • Персональный идентификационный номер (PIN) — это числовой код, выданный вместе с платежной картой, который требуется вводить для совершения различных финансовых операций.
    • Основная цель персонального идентификационного номера (ПИН) — обеспечить дополнительный уровень безопасности процесса электронной транзакции.
    • Дебетовые карты — это наиболее распространенный случай, когда физическим лицам необходимо использовать личный идентификационный номер (ПИН-код), прежде всего при снятии денег со своего банковского счета.
    • Поскольку PIN-коды используются для подтверждения личности, они также используются во многих других случаях, таких как домашняя безопасность и мобильные телефоны.
    • Рекомендуется выбирать личный идентификационный номер (ПИН), который длиннее, чем короче, трудно угадываемый и не связанный с личной информацией, такой как день рождения или номер социального страхования.
    • Поскольку торговые операции легко совершать с помощью карты, использование персонального идентификационного номера (ПИН-кода) защищает от любых мошеннических действий.

    Персональный идентификационный номер (ПИН)

    Личные идентификационные номера обеспечивают дополнительную безопасность учетной записи и чаще всего используются с дебетовыми картами, привязанными к банковскому счету человека. Когда человеку выдается дебетовая карта, ему необходимо выбрать уникальный личный идентификационный номер (ПИН-код), который ему нужно будет вводить каждый раз, когда он хочет снять деньги в банкомате, а также часто, когда он совершает платежи в различных магазинах.

    Поскольку PIN-коды похожи на пароли, они также используются во многих других случаях, таких как домашняя безопасность и мобильные телефоны. ПИН-код — это, по сути, любой числовой метод, используемый для проверки личности человека.

    Защитные карты и персональные идентификационные номера (PIN)

    Личные идентификационные номера (ПИНы) обычно состоят из четырех-шести цифр и генерируются банком-эмитентом с помощью системы кодирования, которая делает каждый ПИН-код уникальным, или выбираются самим владельцем счета. Как правило, PIN-код выдается держателю карты по почте отдельно от соответствующей карты или вводится в местном отделении при личном открытии счета.

    При выборе ПИН-кода рекомендуется выбрать такой, который будет сложно угадать, но который легко запомнить владельцу учетной записи. Не рекомендуется использовать короткие базовые PIN-коды, например, использовать «123» или числа, которые легко угадать в случаях мошенничества; общая информация, такая как день рождения владельца счета, годовщина брака или номер социального страхования. Крайне важно, чтобы владельцы счетов проявляли осторожность при передаче или раскрытии своего личного идентификационного номера, чтобы предотвратить нежелательный доступ к своим банковским счетам.

    Электронная обработка транзакций и персональные идентификационные номера (PIN)

    Электронные транзакции с продавцами немного сложнее, чем стандартная транзакция через банкомат. Торговые транзакции будут включать продавца, банк-эквайер продавца, процессинговую сеть и банк-эмитент. Таким образом, использование PIN-кода может помочь сделать транзакции более безопасными, требуя от покупателя дополнительного уровня идентификации.

    PIN-коды обычно требуются в качестве последнего шага в платеже, давая продавцу разрешение на обработку карты для оплаты. PIN-код обычно требуется продавцу только в точке продажи, а не для покупок в Интернете. После одобрения обработки карты сообщение отправляется в банк-эквайер продавца, что облегчает расчет платежа.

    Как только платежная коммуникация назначена указанной сети обработки, сеть обработки может затем связаться с банком-эмитентом держателя карты. Банк-эмитент выполняет дополнительные проверки безопасности транзакции, чтобы убедиться, что она не является мошеннической. Они также подтверждают наличие средств на счете держателя карты для покрытия платежа.

    Банк-эмитент принимает дополнительные меры безопасности при получении сообщения о транзакции от продавца, чтобы обеспечить безопасность транзакции. После подтверждения банком-эмитентом сообщение отправляется через процессор в банк-эквайер продавца, который уведомляет продавца и начинает расчет по транзакции.

    Идентификация личности с помощью искусственного интеллекта в условиях кризиса COVID-19: предварительный обзор | Систематические обзоры

    • Обновление систематических обзоров
    • Открытый доступ
    • Опубликовано:
    • Шинпей Мацуда ORCID: orcid. org/0000-0002-0299-7188 1 и
    • Хитоши Йошимура 1  

    Систематические обзоры том 11 , номер статьи: 7 (2022) Процитировать эту статью

    • 1568 доступов

    • 2 Цитаты

    • 7 Альтметрический

    • Сведения о показателях

    Abstract

    Background

    Искусственный интеллект полезен для создания объективных и быстрых систем идентификации личности. Важно исследовать и развивать методы идентификации личности как социальную и институциональную инфраструктуру. Критическое соображение во время коронавирусной болезни 2019 г.пандемии заключается в отсутствии контакта между субъектами и системами персональной идентификации. Целью данного исследования было организовать последние 5 лет разработки бесконтактных методов идентификации личности, использующих искусственный интеллект.

    Методы

    В этом исследовании использовался подход предварительного обзора для картирования развития бесконтактных систем идентификации личности с использованием искусственного интеллекта за последние 5 лет. Электронный систематический поиск литературы проводился с использованием баз данных PubMed, Web of Science, Cochrane Library, CINAHL и IEEE Xplore. В исследование были включены исследования, опубликованные в период с января 2016 года по декабрь 2020 года.

    Результаты

    В результате поиска электронной литературы было извлечено 83 статьи. На основе блок-схемы PRISMA в это исследование было включено 8 подходящих статей. Эти подходящие статьи были разделены на основе целей анализа следующим образом: (1) лицо и/или тело, (2) глаз и (3) предплечье и/или кисть. Искусственный интеллект , в том числе сверточные нейронные сети, способствовал развитию исследований бесконтактных методов идентификации личности .

    Выводы

    Это исследование показало, что бесконтактные методы идентификации личности с использованием искусственного интеллекта совершенствуются и что в них используется информация, полученная с лица и/или тела, глаз, предплечья и/или кисти.

    Отчеты экспертной оценки

    Справочная информация

    Личная идентификация (PI) указывает на методы и социальные системы идентификации неопознанных лиц и разрешения личности независимо от того, живы ли эти лица или мертвы. PI был в первую очередь полезен в областях криминалистики и уголовного правосудия [1]. Кроме того, PI стал более важным в связи со старением развитых стран и крупномасштабными бедствиями, связанными с глобальным потеплением в последние годы [1,2,3,4]. Во время коронавирусной болезни 2019 г.(COVID-19) пандемии в 2020 году, связи между местными сообществами и домохозяйствами были проверены, и домохозяйства оторвались от сетей безопасности, предоставляемых социальными сетями [5]. Во время этого кризиса возросло значение методов PI и социальных систем. Для своевременной идентификации неопознанных лиц и тел решающее значение имеет сотрудничество жителей населенных пунктов и соответствующих экспертов, таких как сотрудники полиции, спасательные команды, врачи и судебно-медицинские эксперты [1,2,3,4]. Далее возникает острая необходимость разработки объективных методов на основе цифровых технологий, используемых для ИП, и построения базы данных использования этих методов в качестве социальной и институциональной инфраструктуры [6].

    Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой сложную систему обработки информации, корни которой лежат в некоторых аспектах обработки биологической информации [7]. В последние годы ИИ добился значительного прогресса и стал применяться в различных областях, в том числе в медицине [8]. В будущем станет возможным не только обнаруживать все органические поражения, но и технология ИИ будет полезна в диагностике психических заболеваний [9, 10]. Кроме того, также сообщалось о его полезности в области судебной медицины [11]. ИИ обеспечивает объективную PI путем анализа различных аспектов личной информации человеческого тела и может способствовать созданию базы данных личной информации как компонента социальной инфраструктуры [12].

    COVID-19 передается воздушно-капельным и контактным путем [13]. Поэтому во время пандемии COVID-19 важно, чтобы между субъектами PI и системами PI не было контакта. В 2014 году Сан и соавт. предложили систему удаленного скрининга инфекций, основанную на нескольких показателях жизнедеятельности и модели многофакторной логистической регрессии, и сообщили, что чувствительность и специфичность этого метода скрининга составляют примерно 80% [14]. Какой прогресс был достигнут с тех пор в бесконтактных биоаналитических технологиях, которые можно было бы применить к ИП на основе ИИ и которые могли бы быть полезны даже в условиях широко распространенных инфекционных заболеваний, таких как COVID-19?? Насколько нам известно, ответ на этот вопрос не изучался в обзорах прогресса за последние 5 лет.

    Цель этого предварительного обзора заключалась в том, чтобы организовать развитие бесконтактных методов PI с использованием ИИ за последние 5 лет и обсудить методы их использования во время кризиса COVID-19.

    Методы

    Авторы провели предварительный обзор, который используется для уточнения рабочих определений и концептуальных границ темы или области, следуя расширению Предпочтительные элементы отчетности для систематических обзоров и мета-анализов для предварительных обзоров (PRISMA-ScR) и принятие основы методологии Института Джоанны Бриггс [15,16,17,18,19] (Дополнительный файл 1). Авторы зарегистрировали протокол в Open Science Framework (https://osf. io/wns3e/).

    Право на участие , включение , и критерии исключения

    Критерии приемлемости были установлены с использованием модели «Участник-Концепция-Контекст» (PCC), изложенной в руководящих принципах Института Джоанны Бриггс следующим образом [15,16,17,18,19] : P : неустановленные лица и органы; C : статус разработки технологии искусственного интеллекта, применяемой для ИП в условиях пандемии инфекционных заболеваний; то есть извлекались только те технологии, которые не требовали контакта неустановленных лиц и органов с аналитическим прибором; и C : бесконтактные методы ИП с использованием технологии ИИ, применимые в условиях пандемий инфекционных заболеваний.

    Бесконтактная система мониторинга показателей жизнедеятельности была описана в 2014 г. [14]. Недавнее развитие цифровых технологий было замечательным, и пандемия COVID-19 подтвердила важность бесконтактных методов PI. Поэтому в этот обзор были включены только исследования, опубликованные в период с января 2016 года по декабрь 2020 года, чтобы выявить последние достижения в области ИИ.

    Критерии включения были следующими: (1) исследования бесконтактных методов ИП с использованием ИИ.

    Критерии исключения были следующими: (1) отчеты о случаях, серии случаев, обзоры, документы или материалы конференций и письма редактору; (2) эксперименты на животных; (3) отсутствие полного текста; и (4) статьи на языках, отличных от английского.

    Источники информации и стратегия поиска

    Электронный систематический поиск литературы проводился с использованием баз данных PubMed, Web of Science, Cochrane Library, CINAHL и IEEE Xplore. Стратегия поиска литературы представлена ​​в таблице 1. Электронные поиски проводились 31 декабря 2020 г.

    Таблица 1 Стратегия поиска электронной литературы

    Полноразмерная таблица

    Выбор исследования

    S.M. и Х.Ю. самостоятельно провели оценку и отбор литературы. Основываясь на блок-схеме PRISMA для процесса обзора обзора, процесс выбора исследования состоял из удаления дубликатов, проверки заголовков и тезисов и просмотра полных текстов [15,16,17,18,19]. Разногласия между рецензентами разрешались путем обсуждения и консенсуса.

    Критическая оценка

    Рецензенты выполнили критическую оценку качества включенных статей с использованием инструмента оценки смешанного метода версии 2018 [20].

    Процесс построения диаграммы данных и обобщение результатов

    В соответствии с руководством по предварительному обзору Института Джоанны Бриггс [15,16,17,18,19] оба рецензента (С.М. и Х.Ю.) независимо друг от друга извлекли следующие данные: автор(ы) ), год публикации, методы PI с использованием ИИ и биометрические данные, на которые нацелены эти методы. После извлечения данных оба рецензента (С.М. и Х.Ю.) независимо классифицировали и синтезировали данные. На каждом этапе разногласия между рецензентами разрешались путем обсуждения и консенсуса.

    Результаты

    Отбор исследований

    На основании блок-схемы PRISMA был проведен процесс поиска и отбора исследований (рис. 1). Был проведен электронный поиск литературы с использованием баз данных PubMed, Web of Science, Cochrane Library, CINAHL и IEEE Xplore, и было извлечено 83 статьи. Повторяющихся статей не было. На основании описанных выше критериев приемлемости PCC 72 статьи были исключены на основании названия и аннотации. Одиннадцать полных статей [21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31] были оценены на соответствие требованиям, и этап критической оценки был выполнен с каждым. Наконец, в это исследование были включены 8 подходящих статей [21, 22, 24, 26, 27, 28, 30, 31]. Эти подходящие статьи были разделены в зависимости от объекта анализа следующим образом: (1) лицо и/или тело [21, 22, 26, 27], (2) глаза [24, 28] и (3) предплечья и/или кисти. [30, 31]. Детали этих исследований описаны ниже.

    Рис. 1.

    Блок-схема на основе шаблона блок-схемы PRISMA процесса поиска и выбора

    Полноразмерное изображение

    Лицо и/или тело

    Лицевая область является наиболее индивидуально узнаваемой областью и имеет особые характеристики и ориентиры. Развитие камер, которые могут точно фиксировать черты лица и тела, способствовало развитию методов PI [21, 22, 26, 27]. Нгуен и Парк сообщили о методе распознавания пола с использованием машины опорных векторов и локального бинарного шаблона [21 ] . В большинстве случаев традиционное контролируемое машинное обучение требует набора данных «золотого стандарта», аннотированного экспертами-людьми [22]. Таким образом, Хуанг и соавт. сообщили о зависимом от пользователя подходе к выявлению аффективных состояний по спонтанным выражениям лица на основе обучения с несколькими экземплярами без необходимости экспертной аннотации [22]. В 2017 году Ранджан и соавт. сообщили об алгоритме, основанном на глубокой сверточной нейронной сети (CNN) для обнаружения лиц, локализации ориентиров, оценки позы и распознавания пола [26]. Кроме того, Санг и др. сообщил о методе идентификации человека, основанном на модели мультиинформационного потока CNN и распознавании атрибутов для повышения точности технологии [27]. Методы на основе CNN показали высокую точность и стали незаменимой технологией в этой области.

    Глаз

    Глаз и область лица, содержащая глаз, использовались в PI [24, 28]. PI, основанный на распознавании радужной оболочки, применяется в пограничном контроле, банковском деле, правоохранительных органах, распределении общественного благосостояния и бухгалтерском учете, поскольку у каждого человека есть уникальный рисунок радужной оболочки [28]. Постоянно требуется повышение точности, поскольку эти данные рассматриваются как важная информация для PI. Ван и Кумар предложили метод распознавания радужной оболочки, основанный на глубокой CNN с расширенным и остаточным обучением [28]. В 2018 году Чен и соавт. сообщили о сквозной сети, основанной на условных генеративных состязательных сетях, предназначенных для генерации информации о лице, основанной только на области глаза, и предположили, что этот метод может обеспечить потенциал для PI даже в случаях окклюзии лица [24].

    Предплечье и/или кисть

    Методы PI с использованием информации руки, включая отпечатки пальцев/ладоней и кровеносных сосудов, широко используются в правоохранительных органах и службах безопасности [30]. Однако большинство этих методов требуют контакта между частями тела и устройствами для получения информации для PI. Это может быть неприменимо в условиях широко распространенных инфекционных заболеваний, включая COVID-19. Лю и Кумар сообщили о методе идентификации, разработанном с использованием бесконтактного детектора ладони и обученной CNN, который может иметь потенциал для онлайн-PI [30]. Набулси и др. сообщили о бесконтактном методе измерения предплечья с использованием микроволн [31]. Они предположили, что метод бесконтактного микроволнового сканирования биометрической информации был полезен из-за его надежности в присутствии окружающего освещения и его ненавязчивости [31].

    Обсуждение

    Этот предварительный обзор прояснил последние 5 лет развития бесконтактных систем PI с использованием ИИ. Цели анализа были разделены на три области тела: лицо и/или тело, глаз и предплечье и/или кисть. Эти результаты показывают, что нет существенного изменения целей анализа по сравнению с обычными методами PI. Кроме того, этот обзор показал, что методы PI с использованием ИИ, включая архитектуры CNN, способствуют прогрессу в этой области. На основании собранных доказательств ученые продолжают признавать важность бесконтактного ИП во время пандемии COVID-19.пандемии и будет продолжать делать это после окончания пандемии. Таким образом, прогресс и коммерциализация бесконтактных методов ИП будут ускорены. Кроме того, эти технологии могут создавать социальную и институциональную инфраструктуру.

    Достижения в этой цифровой области, созданные с помощью устройств для получения изображений тела и лица и искусственного интеллекта, могут заменить методы на основе отпечатков пальцев, которые долгое время использовались для PI. Однако большинство PI-систем, основанных на ИИ, связанных с информацией с лиц и/или частей тела, необходимо обучать на изображениях людей, а выбор изображений требует участия тренеров-людей [29].]. Поэтому в настоящее время сложно полностью устранить социокультурные предубеждения планировщиков и тренеров в системах распознавания лиц с ИИ [29]. Более того, проблема переобучения неизбежна для небольших баз данных, используемых в этих системах [25]. Поэтому следует тщательно продумать масштаб ситуации и условия, в которых будет применяться технология.

    В последнее время активно ведутся исследования и разработки беспроводных и бесконтактных методов ПИ [21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31]. Однако в качестве ограничения бесконтактных методов PI с использованием камер для сбора информации о частях тела Wu et al. отметили их чувствительность к изменению освещения и зрительной окклюзии [32]. Кроме того, точность и безопасность необходимо учитывать при обработке сигналов биометрической личной информации и при управлении информацией, включая шаги, необходимые для отправки и получения информации. Поэтому исследователи и политики, занимающиеся разработкой бесконтактных систем PI для социальной инфраструктуры, должны работать над повышением точности методов PI и определять, как обрабатывать биометрическую информацию, регистрировать ее в базах данных и использовать. Также необходимо достичь консенсуса о том, как получить информированное согласие от лиц (от родителей или опекунов в случае несовершеннолетних) на регистрацию в базе данных и использование их информации.

    Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) описала COVID-19 как заболевание, вызванное новым коронавирусом под названием SARS-CoV-2. ВОЗ впервые узнала об этом новом вирусе 31 декабря 2019 г. [13, 33]. Таким образом, человек не полностью оснащен средствами противодействия COVID-19, хотя ответы обновляются ежедневно. Глобальное распространение инфекционных заболеваний может помешать достижению 17 целей в области устойчивого развития, объявленных Организацией Объединенных Наций в 2015 г. в отношении задач в области здравоохранения, бедности, сообществ и других [34]. Медицинским экспертам необходимо приложить усилия для сбора соответствующей информации об инфекционных заболеваниях, включая COVID-19., и ученым необходимо приложить усилия для разработки методов PI на основе такой информации. Бесконтактная система сбора PI информации сможет сыграть центральную роль в этом процессе и в достижении Целей устойчивого развития.

    Выводы

    Этот предварительный обзор прояснил последние 5 лет развития бесконтактных систем PI с использованием ИИ, которые использовали информацию с лица и/или тела, глаз, предплечья и/или кисти. Во время и после COVID-19пандемии, ученые должны признать важность бесконтактных PI и стремиться к продвижению этих технологий для создания социальной и институциональной инфраструктуры.

    Доступность данных и материалов

    Данные, использованные для подтверждения результатов этого исследования, можно получить у соответствующего автора по запросу.

    Сокращения

    PI:

    Идентификация личности

    COVID-19:

    Коронавирусная болезнь 2019

    АИ:

    Искусственный интеллект

    ПРИЗМА-ScR:

    Предпочтительные элементы отчетности для систематических обзоров и расширения метаанализа для обзорных обзоров

    ПКС:

    Участник-Концепт-Контекст

    ВОЗ:

    Всемирная организация здравоохранения

    CNN:

    Сверточная нейронная сеть

    Ссылки

    1. «>

      de Boer HH, Obertová Z, Cunha E, Adalian P, Baccino E, Fracasso T, et al. Усиление роли судебной антропологии в идентификации личности: заявление с изложением позиции Совета Европейского общества судебной антропологии (FASE). Междунар. криминалистики. 2020;315:110456.

      Артикул Google ученый

    2. Sweet D. Передовые стандарты INTERPOL DVI – обзор. Междунар. криминалистики. 2010; 201:18–21.

      Артикул Google ученый

    3. Schuliar Y, Knudsen PJ. Роль судмедэкспертов в массовых катастрофах. Судебно-медицинская экспертиза Патол . 2012; 8: 164–73.

      Артикул Google ученый

    4. Мацуда С., Йошимура Х. Системы идентификации личности для лиц с деменцией: систематический обзор. Психогериатрия. 2021; 21: 832–8.

      Артикул Google ученый

    5. «>

      Фиорелла К.Дж., Коффин-Шмитт Дж., Гейнор К.М., Грегори Г.Х., Расолофосон Р., Сето К.Л. Обратная связь со здоровьем человека на зависимость домохозяйств от природных ресурсов во время пандемии COVID-19. Ланцет Планета Здоровье . 2020;4:e441–2.

      Артикул Google ученый

    6. Мацуда С., Йошида Х., Эбата К., Шимада И., Йошимура Х. Судебная стоматология с цифровыми технологиями: систематический обзор. J Судебно-медицинская экспертиза ног. 2020;74:102004.

      Артикул Google ученый

    7. Марр Д. Искусственный интеллект – личный взгляд. Артиф Интел. 1977; 9: 37–48.

      Артикул Google ученый

    8. Уоллис К. Как искусственный интеллект изменит медицину. Природа. 2019;576:S48.

      КАС Статья Google ученый

    9. «>

      Сантин М., Брама С., Теро Х., Кетисваран Э., Эль-Каруи И., Бидо Ф. и др. Обнаружение аномальных щитовидных хрящей на КТ с использованием глубокого обучения. Диагностическая визуализация . 2019;100:251–7.

      КАС Статья Google ученый

    10. Цю С., Джоши П.С., Миллер М.И., Сюэ С., Чжоу С., Карджади С. и др. Разработка и проверка интерпретируемой основы глубокого обучения для классификации болезни Альцгеймера. Мозг. 2020; 143: 1920–33.

      Артикул Google ученый

    11. Добай А., Форд Дж., Декер С., Ампанози Г., Франкенберг С., Аффольтер Р. и др. Потенциальное использование методов глубокого обучения для посмертной визуализации. Судебно-медицинская экспертиза Патол . 2020;16:671–9.

      Артикул Google ученый

    12. Мацуда С., Миямото Ю. , Йошимура Х., Хасегава Т. Идентификация личности с помощью ортопантомографии с использованием простых сверточных нейронных сетей: предварительное исследование. Научный представитель . 2020;10:13559.

      КАС Статья Google ученый

    13. Всемирная организация здравоохранения. Пандемия коронавирусной болезни (COVID-19). https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019. По состоянию на 11 ноября 2021 г.

    14. Sun G, Vinh NQ, Matsuoka A, Miyata K, Chen C, Ueda A, et al. Разработайте простую в использовании систему скрининга инфекций для бесконтактного мониторинга показателей жизнедеятельности, чтобы предотвратить распространение пандемических заболеваний. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc . 2014;2014:4811–4.

      ПабМед Google ученый

    15. Аркси Х., О’Мэлли Л.С. Предварительные исследования: к методологической основе. Int J Soc Res Methodol. 2005;8:19–32.

      Артикул Google ученый

    16. Питерс М.Д., Годфри К.М., Макинерни П., Соарес К.Б., Халил Х., Паркер Д. Методология обзоров JBI. Руководство для рецензентов Института Джоанны Бриггс, 2015 г. Аделаида: Институт Джоанны Бриггс; 2015.

    17. Питерс М.Д., Годфри К.М., Халил Х., Макинерни П., Паркер Д., Соарес К.Б. Руководство по проведению систематических предварительных обзоров. Int J Evid на основе Healthc . 2015;13:141–6.

      Артикул Google ученый

    18. Peters MDJ, Marnie C, Tricco AC, Pollock D, Munn Z, Alexander L, et al. Обновленное методологическое руководство по проведению предварительных обзоров. Синтез доказательств JBI . 2020;18:2119–26.

      Артикул Google ученый

    19. «>

      Tricco AC, Lillie E, Zarin W, O’Brien KK, Colquhoun H, Levac D, et al. Расширение PRISMA для предварительных обзоров (PRISMA-ScR): контрольный список и объяснение. Энн Интерн Мед. 2018;169: 467–73.

      Артикул Google ученый

    20. Hong QN, Pluye P, Fàbregues S, Bartlett G, Boardman F, Cargo M, et al. Инструмент оценки смешанных методов (MMAT), версия 2018: руководство пользователя. Макгилл; 2018 г. http://mixedmethodsappraisaltoolpublic.pbworks.com/w/file/fetch/127916259/MMAT_2018_criteria-manual_2018-08-01_ENG.pdf%0A. По состоянию на 11 ноября 2021 г.

    21. Nguyen DT, Park KR. Распознавание пола по телу с использованием изображений с видимых и тепловизионных камер. Датчики (Базель). 2016;16:156.

      Артикул Google ученый

    22. Хуан М.Х., Нгай Г., Хуа К.А., Чан SCF, Леонг Х.В. Выявление специфических лицевых эффектов пользователя из спонтанных выражений с минимальной аннотацией. IEEE Trans Affect Comput. 2016;7:360–73. https://doi.org/10.1109/TAFFC.2015.2495222.

      Артикул Google ученый

    23. Дидерихс К., Цю А., Шейкер Г. Беспроводная биометрическая идентификация личности с использованием миллиметровых волн. IEEE Sens Lett. 2017; 1:1–4. https://doi.org/10.1109/ЛСЭНС.2017.2673551.

    24. Chen X, Qing L, He X, Su J, Peng Y. Синтез от глаз к лицу: новый подход к интеллектуальному наблюдению, ориентированному на человека. IEEE. 2018;6:14567–75. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2803787 Доступ.

      Артикул Google ученый

    25. Ван Дж., Ван Г., Чжоу М. Бимодальный анализ данных о жилах посредством передачи знаний в перекрестно выбранных областях. IEEE Trans Inform Forens Secur. 2018;13:733–44. https://doi.org/10.1109/ТИФС.2017.2766039.

      Артикул Google ученый

    26. «>

      Ранджан Р., Патель В.М., Челлаппа Р. HyperFace: глубокая многозадачная обучающая среда для распознавания лиц, локализации ориентиров, оценки позы и распознавания пола. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intel . 2019;41:121–35.

      Артикул Google ученый

    27. Sang H, Wang C, He D, Liu Q. Мультиинформационный поток CNN и переоценка с помощью атрибутов для повторной идентификации человека. Компьютер Intel Neurosci. 2019;2019:7028107.

      Артикул Google ученый

    28. Ван К., Кумар А. На пути к более точному распознаванию радужной оболочки с использованием расширенных остаточных признаков. IEEE Trans Inform Forens Secur. 2019;14:3233–2345. https://doi.org/10.1109/TIFS.2019.2
      4.

      Артикул Google ученый

    29. Массимо Л. От пальцев к лицам: визуальная семиотика и цифровая криминалистика. Международный закон Дж. Семиота. 2021;34:579–99.

      Артикул Google ученый

    30. Лю Ю., Кумар А. Бесконтактная идентификация по отпечатку ладони с использованием глубоко изученных остаточных признаков. IEEE Trans Biom Behav Identity Sci. 2020;2:172–81. https://doi.org/10.1109/TBIOM.2020.2967073.

      Артикул Google ученый

    31. Набулси А., Аль-Шайхли В., Кеттлуэлл С., Хейтманек К., Хассан А.М., Дерахшани Р. Классификация с помощью машинного обучения измерений микроволнового рассеяния S-диапазона от предплечья как новый биометрический метод. IEEE Open J Antenn Propagat. 2020; 1: 118–25.

    32. Ву С., Сакамото Т., Оиси К., Сато Т., Иноуэ К., Фукуда Т. и др. Индивидуальная оценка сердечного ритма с помощью сверхширокополосного радара с использованием сверточных нейронных сетей. IEEE-доступ. 2019;7:168484–94. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2954294.

      Артикул Google ученый

    33. Мацуда С., Йошида Х., Йошимура Х., Гои Т., Йосида Ю., Ивасаки Х. Повлияла ли пандемия COVID-19 на здоровье полости рта и пищевой статус пожилых пациентов с раком пищеварительного тракта? Ретроспективное исследование в Фукуи, Япония. Медицина (Балтимор). 2021;100:e27500.

      КАС Статья Google ученый

    34. Организация Объединенных Наций. Департамент по экономическим и социальным вопросам, Устойчивое развитие, 17 целей. https://sdgs.un.org/goals. По состоянию на 11 ноября 2021 г.

    Ссылки на скачивание

    Благодарности

    Нет.

    Финансирование

    Это исследование было поддержано Инновационным центром наук о жизни Университета Фукуи (грант № LSI20202).

    Информация об авторе

    Авторы и организации

    1. Кафедра стоматологии и челюстно-лицевой хирургии, отделение сенсорной и двигательной медицины, отделение медицины, факультет медицинских наук, Университет Фукуи, 23-3 Мацуокашимоайдзуки, Эйхэйдзи-тё, Ёсида- gun, 910-1193, Fukui, Japan

      Shinpei Matsuda & Hitoshi Yoshimura

    Авторы

    1. Shinpei Matsuda

      Посмотреть публикации автора

      Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Академия

    2. Hitoshi Yoshimura

      Посмотреть публикации автора

      Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

    Contributions

    S. M. и Х.Ю. внес свой вклад в концепцию, дизайн работы, проанализировал данные и написал первоначальный проект. Все авторы отредактировали и существенно переработали рукопись, а также прочитали и одобрили окончательную версию рукописи.

    Автор, ответственный за переписку

    Шинпей Мацуда.

    Декларация этики

    Одобрение этики и согласие на участие

    Неприменимо.

    Согласие на публикацию

    Неприменимо.

    Конкурирующие интересы

    Это исследование не получило каких-либо специальных грантов от финансирующих агентств в государственном, коммерческом или некоммерческом секторах.

    Дополнительная информация

    Примечание издателя

    Springer Nature остается нейтральной в отношении юрисдикционных претензий в опубликованных картах и ​​институциональной принадлежности.

    Дополнительная информация

    Дополнительный файл 1. 

    Предпочтительные элементы отчетности для систематических обзоров и расширения мета-анализа для обзора обзора (PRISMA-ScR) Контрольный список.

    Права и разрешения

    Открытый доступ Эта статья находится под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 International License, которая разрешает использование, совместное использование, адаптацию, распространение и воспроизведение на любом носителе или в любом формате при условии, что вы укажете соответствующую ссылку на оригинальный автор(ы) и источник, предоставьте ссылку на лицензию Creative Commons и укажите, были ли внесены изменения. Изображения или другие сторонние материалы в этой статье включены в лицензию Creative Commons на статью, если иное не указано в кредитной строке материала. Если материал не включен в лицензию Creative Commons статьи, а ваше предполагаемое использование не разрешено законом или выходит за рамки разрешенного использования, вам необходимо получить разрешение непосредственно от правообладателя. Чтобы просмотреть копию этой лицензии, посетите http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/. Отказ Creative Commons от права на общественное достояние (http://creativecommons. org/publicdomain/zero/1.0/) применяется к данным, представленным в этой статье, если иное не указано в кредитной линии данных.

    Перепечатки и разрешения

    Об этой статье

    ЛИЧНЫЙ ИДЕНТИФИКАЦИОННЫЙ НОМЕР | определение в кембриджском словаре английского языка

    Примеры личного идентификационного номера

    личного идентификационного номера

    Им не нужно имя человека или личное удостоверение личности номер или любая другая информация.

    От обычного дилера