Deutsch
Francais
Nederlands
Svenska
Norsk
Dansk
Suomi
Espanol
Italiano
Portugues
Magyar
Polski
Cestina
Русский
Biometriske systemer omfatter måling og databehandling av unike menneskelige karakteristikker og trekk. Biometrisk autentisering, også kjent som realistisk autentisering, brukes som metode for identifikasjon og tilgangskontroll. Denne teknologien benytter seg av aktive sensorer for å oppdage spesifikke biometriske mønstre som kan modifisere akustiske signaler som sendes aktivt ut.
En vanlig metode for biometrisk autentisering er bruk av "chirp"-signaler, som deretter samler multipath-profiler påvirket av spesifikke biometriske trekk. Signaler som sendes ut og reflekteres av objekter, kan samles opp for å analysere de spesifikke mønstrene som genereres av for eksempel ansiktsmønstre, fingergeometri under bestemte bevegelser, eller håndskrevne signaturer. Slike mønstre, som er unike for hver enkelt, kan brukes til autentisering når de behandles ved hjelp av klassifiseringsteknikker som dyp læring.
Et annet forskningsprosjekt beskriver en tilpasset resonanskavitet designet for å forsterke de unike egenskapene ved fingeravtrykk. Dette gir et alternativ til tradisjonelle biometriske autentiseringsmetoder. Ved å benytte seg av rimelige smarttelefondeksler som inneholder små hule strukturer, som kan kontrollere spredningen av struktur-bårne lydbølger, kan fingerens unike trekk fanges opp for autentisering. Ved hjelp av chirp-signaler som feier gjennom et bredt frekvensområde, kan signalene differensieres basert på deres hastighet og spredning, og deretter analyseres for å lage spesifikke biometriske maler. Denne teknologien forhindrer også replay-angrep ved å randomisere signalmønstrene.
Andre interessante funn viser at øregangen, som har en unik form for hver person, kan benyttes som et biometrisk trekk. I et forsøk ble det oppdaget at deformationsmønstrene i øregangen under tale er unike for hver enkelt, selv når samme ord uttales. Ved å analysere disse bevegelsene, som påvirker øregangens form, kan man lage akustiske profiler for autentisering. Denne metoden er også motstandsdyktig mot forsøk på svindel, da øregangen er skjult i hodeskallen og derfor vanskelig å etterligne. Forskere har utviklet metoder som kan analysere bevegelsene i øregangen (hørt som Ear Canal Dynamic Motion, ECDM) under tale, og bruke dette til å autentisere en person kontinuerlig uten aktiv deltakelse fra brukeren.
Lyd spiller også en viktig rolle i vår kommunikasjon og opplevelse av verden rundt oss. Hørselen vår tillater oss å oppfatte omgivelsene, fokusere på bestemte lyder selv i støyfulle miljøer, og navigere gjennom verden på en trygg måte. Dette fenomenet kalles ofte "cocktail party problem", og det viser hvor imponerende hørselssystemet vårt er når det gjelder å isolere relevante lyder, selv når flere personer snakker samtidig. Men uten riktig behandling av hørsel kan dårlig hørsel føre til sosial isolasjon og kognitive utfordringer som angst eller depresjon. Det er derfor viktig å benytte metoder som bruker vanlige kommersielle enheter til å vurdere hørehelse og akustiske responser.
En viktig teknikk for å forstå hvordan vi oppfatter lyd, er den såkalte Head-Related Transfer Function (HRTF). HRTF beskriver hvordan lyder fra forskjellige posisjoner i rommet blir oppfattet av ørene våre, avhengig av faktorer som frekvenser og den fysiske utformingen av hodet og ørene. Hver persons HRTF er unik, og det er essensielt å tilpasse teknologier som lydlokalisering og binaural akustikk (f.eks. for høreapparater) til den enkeltes HRTF for å oppnå riktig lydopplevelse. Dersom en HRTF fra en annen person benyttes, kan resultatet bli feilaktig lydlokalisering og en dårligere opplevelse av lyd.
En av de viktigste innsiktene her er at både kroppens fysiske egenskaper og vår interaksjon med omgivelsene spiller en betydelig rolle i hvordan vi kan bruke biometriske trekk for autentisering. De forskjellige måtene vi kan fange opp og analysere lydbølger og kroppens responser til dem, gir muligheter for både å forbedre sikkerheten og effektiviteten i biometriske autentiseringsteknikker. Dette kan være avgjørende for fremtidens systemer, ikke bare for autentisering, men også for kontinuerlig overvåkning og forbedring av brukeropplevelser i en rekke teknologiske sammenhenger.
Endtext
Hvordan berøringsfølsomhet kan forbedre smarttelefoners interaktivitet med akustiske metoder
I moderne smarttelefoner er berøringsskjermer essensielle for interaktivitet. Men hva om disse skjermene kunne registrere mer enn bare hvor du trykker? Hva om de også kunne oppfatte hvor hardt du trykker? Denne muligheten er muliggjort gjennom teknologier som ForchPhone og Touch-and-Active, som bruker akustiske resonansmetoder for å forbedre berøringsfølsomheten.
ForchPhone er et system utviklet for smarttelefoner som ikke har dedikerte trykksensorer. I stedet for å bruke spesialiserte hardwarekomponenter, benytter dette systemet programvare for å registrere forskjellige trykknivåer. Ved å tenke på smarttelefonen som et massespenningssystem, sender systemet ut et modulert signal med et bredt spekter av frekvenser fra en del av enheten. Signalene plukkes deretter opp av en mikrofon på motsatt side av enheten. Dette får telefonen til å vibrere og resonere på bestemte frekvenser. Når trykk påføres skjermen, endres styrken på disse resonansfrekvensene, noe som gjør det mulig å bestemme hvor hardt trykket er. Denne metoden åpner for applikasjoner som kan reagere på forskjellig intensitet av berøring, og gjør det mulig å utvikle mer sensitive og interaktive enheter.
På et lignende vis fungerer Touch-and-Active, et system som også bruker akustisk resonans for å registrere både plasseringen og styrken av berøringen. I dette systemet er en piezoelektrisk høyttaler og en mikrofon festet til en overflate, og systemet sender ut et frekvenssveipende signal gjennom høyttaleren. Mikrofonen registrerer hvordan objektet reagerer på dette signalet gjennom et bredt spekter av frekvenser. Når en bruker berører overflaten, endres resonansmønstrene, noe som gjør det mulig for systemet å bestemme både hvor berøringen skjer og hvor sterk den er. Hvis objektets form kan endres, vil hver konfigurasjon gi et unikt resonansmønster, som gir en svært presis registrering av brukerinteraksjoner.
Disse teknologiene har potensial til å forbedre interaktiviteten mellom mennesker og digitale enheter. De kan muliggjøre mer presise brukergrensesnitt som kan føle både hvor og hvor hardt du trykker, noe som kan gi mer realistiske og responsive opplevelser, fra spill til helsetjenester. For eksempel kan man tenke seg at smarttelefoner som kan registrere trykkintensitet vil kunne gi mer detaljert tilbakemelding i applikasjoner som krever presisjonsberøring, som digitale tegnebrett eller avanserte spillkontroller.
I tillegg til å gjøre berøringsfølsomheten mer detaljert, kan disse teknologiene også brukes til å forbedre brukerautentisering. Ved å analysere hvordan en bruker berører skjermen, kan systemer potensielt gjenkjenne individuelle mønstre i trykk, noe som kan bidra til å forbedre sikkerheten til enheten. Dette kan gi en ny form for biometrisk autentisering basert på berøringsmønstre, som en supplement til ansiktsgjenkjenning eller fingeravtrykkslesere.
Det er også viktig å merke seg at de akustiske metodene som benyttes i disse systemene har visse fordeler over tradisjonelle trykksensorer. De kan være billigere å produsere, ettersom de ikke krever spesialiserte trykksensorer som kan være dyre. Videre kan de være mer fleksible, ettersom de ikke nødvendigvis er avhengige av spesifikke komponenter eller materialer, men heller kan benytte eksisterende enheter som mikrofoner og høyttalere, som allerede er tilstede i mange moderne enheter.
En annen potensiell fordel er at disse systemene kan brukes på en rekke forskjellige overflater. I stedet for å være begrenset til bestemte typer berøringsskjermer, kan de akustiske metodene gjøre det mulig å registrere trykk på ulike materialer, noe som åpner for nye muligheter innenfor applikasjoner som industrielle sensorer, medisinsk utstyr eller til og med smart møbler.
Teknologien har allerede fått mye oppmerksomhet i forskningsmiljøer, og flere artikler og studier har blitt publisert om bruken av akustiske metoder i berøringsfølsomhet. Forskning på akustisk lokaliseringssporing og dyp læring for individualisering av head-related transfer functions (HRTF) viser hvordan disse metodene kan kombineres for å tilpasse brukeropplevelsen på en mer personlig og dynamisk måte. HRTF, som er teknikker brukt til å simulere hvordan vi hører lyd i ulike retninger, kan brukes i sammenheng med akustiske berøringssystemer for å gi en mer presis lyd- og berøringsopplevelse.
Endtext