軍事應用推動生物辨識技術往更高階演進 | 虹膜辨識應用
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2001年在紐約市發生的911恐怖攻擊事件，加速了美國將生物辨識(biometric)技術應用於軍事領域，以識別敵人並強化國防安全；而近來因為無線通訊、人工智慧(AI)與機器學習等各種技術的演進，又進一步推動了生物辨識技術的採用。
生物辨識技術涵蓋不同的解決方案，包括指紋辨識、臉部辨識、虹膜辨識等等，現在都能提供更高的可靠度以及準確度；接下來介紹幾項生物辨識技術在軍事應用上的進展。
士兵專用的可穿戴身份驗證標章【白皮書下載】Mentor、AMD和Microsoft合作開展雲上EDA美國陸軍作戰能力發展司令部(CCDC)C5ISR中心旗下戰術網路保護分部(TacticalNetworkProtectionBranch)的電腦科學家OgediOkwudishu表示，陸軍的可穿戴式身份驗證標章(authenticationtoken)自2019年完成第一代原型之後繼續演化，這種標章結合了以公鑰為基礎的憑證，以及商用無線支付與軟性混合電子的技術演進。
可穿戴式身份驗證標章能放進口袋或是別在衣物、腕帶上。
(圖片來源：美國陸軍) 「在戰術IT環境中使用智慧卡在操作上是不可行的；」Okwudishu表示，就像內含生物辨識資料的美國國防部通用存取卡(commonaccesscard，CAC)，陸軍的身份識別標章會使用以公鑰為基礎的身份驗證平台(authenticator)，士兵會用它們透過藍牙低功耗技術無線、安全地連結個人終端裝置。
他們必須以一個PIN碼作為第二身份驗證元素，讓網路系統授權他們存取受限制的區域；一旦超出系統的範圍，他們就會被登出。
該身分驗證標章目前還在原型階段，「政府開發專案將持續到2021年，」Okwudishu表示：「接下來的商用開發預計在2021年底展開，現場實地測試則會在2023年初開始；」他表示，目前專案小組正在佈署測試士兵身分驗證(SoldierAuthentication)平台，接下來幾個月，該小組將專注於Windows與Linux裝置的生物識別身分驗證，以及為人因測試開發的行動版本標章，還有美國陸軍自主開發的其他無線通訊協議與技術的使用。
在夜色中辨別敵軍美國陸軍研究實驗室(ArmyResearchLaboratory，ARL)進行了一項實驗性的測試，結合了臉部辨識與熱成像技術，讓士兵能在夜色中更容易進行特定人物的識別。
新技術利用了AI、機器學習以及紅外線攝影機，能藉由探測皮膚的輻射熱來識別臉部形狀。
結合熱成像與臉部辨識技術的方案。
(圖片來源：美國陸軍)ARL智慧感知部門的開發團隊領導人/電子工程師SeanHu表示，AI與機器學習的進展，能讓熱成像與臉部辨識技術的整合效果更好，硬體開發也有進展，下一代內建熱成像臉部辨識功能的手持式雙筒望遠鏡原型已經在開發中；在2019年開發的第一代手持式雙筒望遠鏡原型能支援短距離掃瞄，新一代原型將支援更長距離。
同時ARL也致力於改善演算法；實驗室的科學家團隊已經開發出第一代演算法，並將數據與軟硬體整合平台綁定。
Hu指出，熱成像技術能偵測皮膚或物體的輻射熱，在經過適當校準之後，成像技術還能量測出皮膚的絕對溫度。
熱成像技術的最大優勢，是能夠擷取面罩覆蓋下的特徵，並實現在夜間或是低光線條件下的臉部識別。
然而該方案的挑戰在於目前只能支援非常薄、非常緊貼臉部之面罩下的成像；Hu解釋，若是比較厚的面罩，就得用到像是機場掃描機使用的毫米波成像技術，但這種技術就無法小型化。
生物識別資料庫的現代化美國陸軍已經利用一種更新軟體，將一個有20年歷史的生物識別資料庫現代化，以協助那些駐紮在海外檢查哨的美軍即時識別特定人物。
CCDCC5ISR中
2001年在紐約市發生的911恐怖攻擊事件，加速了美國將生物辨識(biometric)技術應用於軍事領域，以識別敵人並強化國防安全；而近來因為無線通訊、人工智慧(AI)與機器學習等各種技術的演進，又進一步推動了生物辨識技術的採用。
生物辨識技術涵蓋不同的解決方案，包括指紋辨識、臉部辨識、虹膜辨識等等，現在都能提供更高的可靠度以及準確度；接下來介紹幾項生物辨識技術在軍事應用上的進展。
士兵專用的可穿戴身份驗證標章【白皮書下載】Mentor、AMD和Microsoft合作開展雲上EDA美國陸軍作戰能力發展司令部(CCDC)C5ISR中心旗下戰術網路保護分部(TacticalNetworkProtectionBranch)的電腦科學家OgediOkwudishu表示，陸軍的可穿戴式身份驗證標章(authenticationtoken)自2019年完成第一代原型之後繼續演化，這種標章結合了以公鑰為基礎的憑證，以及商用無線支付與軟性混合電子的技術演進。
可穿戴式身份驗證標章能放進口袋或是別在衣物、腕帶上。
(圖片來源：美國陸軍) 「在戰術IT環境中使用智慧卡在操作上是不可行的；」Okwudishu表示，就像內含生物辨識資料的美國國防部通用存取卡(commonaccesscard，CAC)，陸軍的身份識別標章會使用以公鑰為基礎的身份驗證平台(authenticator)，士兵會用它們透過藍牙低功耗技術無線、安全地連結個人終端裝置。
他們必須以一個PIN碼作為第二身份驗證元素，讓網路系統授權他們存取受限制的區域；一旦超出系統的範圍，他們就會被登出。
該身分驗證標章目前還在原型階段，「政府開發專案將持續到2021年，」Okwudishu表示：「接下來的商用開發預計在2021年底展開，現場實地測試則會在2023年初開始；」他表示，目前專案小組正在佈署測試士兵身分驗證(SoldierAuthentication)平台，接下來幾個月，該小組將專注於Windows與Linux裝置的生物識別身分驗證，以及為人因測試開發的行動版本標章，還有美國陸軍自主開發的其他無線通訊協議與技術的使用。
在夜色中辨別敵軍美國陸軍研究實驗室(ArmyResearchLaboratory，ARL)進行了一項實驗性的測試，結合了臉部辨識與熱成像技術，讓士兵能在夜色中更容易進行特定人物的識別。
新技術利用了AI、機器學習以及紅外線攝影機，能藉由探測皮膚的輻射熱來識別臉部形狀。
結合熱成像與臉部辨識技術的方案。
(圖片來源：美國陸軍)ARL智慧感知部門的開發團隊領導人/電子工程師SeanHu表示，AI與機器學習的進展，能讓熱成像與臉部辨識技術的整合效果更好，硬體開發也有進展，下一代內建熱成像臉部辨識功能的手持式雙筒望遠鏡原型已經在開發中；在2019年開發的第一代手持式雙筒望遠鏡原型能支援短距離掃瞄，新一代原型將支援更長距離。
同時ARL也致力於改善演算法；實驗室的科學家團隊已經開發出第一代演算法，並將數據與軟硬體整合平台綁定。
Hu指出，熱成像技術能偵測皮膚或物體的輻射熱，在經過適當校準之後，成像技術還能量測出皮膚的絕對溫度。
熱成像技術的最大優勢，是能夠擷取面罩覆蓋下的特徵，並實現在夜間或是低光線條件下的臉部識別。
然而該方案的挑戰在於目前只能支援非常薄、非常緊貼臉部之面罩下的成像；Hu解釋，若是比較厚的面罩，就得用到像是機場掃描機使用的毫米波成像技術，但這種技術就無法小型化。
生物識別資料庫的現代化美國陸軍已經利用一種更新軟體，將一個有20年歷史的生物識別資料庫現代化，以協助那些駐紮在海外檢查哨的美軍即時識別特定人物。
CCDCC5ISR中