شارك في الدراسة البحثية كل من الدكتور إياكوتي إيابان غاناباثي والدكتور سيد صدف علي والدكتور محمد عويس ومجموعة من باحثي ما بعد الدكتوراه، والبروفيسور نوفل ويرغي من قسم الهندسة الكهربائية وعلوم الكمبيوتر مع أوتام شارما وبراديب تومار من جامعة غوتام بوذا في الهند، الذين قاموا بنشر نتائج بحثهم في مجلة "كمبيوتر اند سيكيورتي"، وهي من واحدة من أعلى 1٪ من المجلات المختصة في العلوم الاجتماعية.
مع استمرار جهود البحث لاستكشاف طرق مصادقة فعّالة وآمنة، تناولت هذه الدراسة جزءًا غير مألوف في التشريح البشري وهو الأذن. فيما اعتمدت القياسات الحيوية سابقًا على السمات الفسيولوجية والسلوكية الفريدة للتحقق من هوية المستخدم، يظهر البحث الحالي بوضوح أن التعرف على الهوية من خلال الأذن، قد يفوق بفاعلية الطرق البيومترية الأخرى المعتادة مثل بصمات الأصابع وبصمة الوجه، والتي قد تصدرت المشهد كواحدة من الأنظمة التكنولوجية الآمنة.
أفاد الفريق البحثي، "خلال جائحة كوفيد-19، أدى ارتداء الكمامات إلى زيادة صعوبة عمليات التعرف على الوجوه، كما قللت المخاوف المرتبطة بالنظافة من رغبة الأفراد في لمس أجهزة الاستشعار باستخدام الأصابع. وأظهرت هذه السيناريوهات بالنسبة لنا بشكل واضح أهمية الحاجة إلى وجود تقنية بيومترية تتميز بالثبات والاستقرار، ولا تتطلب أي تفاعل نشط من المستخدمين، مما يعزز من مستوى الأمان والموثوقية في مجال التحقق من الهوية.
على عكس ملامح الوجه، التي تتغير باستمرار مع تغيير وجه الشخص و تعبيراته، تتميز الأذن بثبات شكلها دومًا، مما يجعل قياساتها أكثر استقرارًا ودقة، كما أنها لا تتطلب أي تدخل أو تفاعل من المستخدمين، مما يجعل عملية جمع البيانات أكثر سهولة.
جمع فريق البحث بيانات حول الأذن باستخدام تقنيات التصوير ثنائي وثلاثي الأبعاد، مع التركيز على ملامح الأذن وتفاصيلها الفريدة، محاولين تقليل تأثير العوامل البيئية الخارجية واستخدام بيانات ثلاثية الأبعاد، بهدف تحسين كفاءة التعرف على الهوية، ثم قاموا بدمج هذه الصور مع تقنيات التعلم العميق لبناء نظام متكامل يُمكنه اكتشاف وتحليل ملامح الأذن ووصفها بدقة.
قال الدكتور غاناباثي: "يتضمن بحثنا مجموعة من المحاور لاقتراح بعض التقنيات التي أظهرت فعاليتها في مجال التعرف على الوجوه، حيث تعتمد معظم هذه الأساليب بشكل أساسي على صور الأذن ثنائية الأبعاد، وهو ما قد ما يُمثل بعض التحديات لأسباب تتعلق بالإضاءة والاختلافات في التشكيل، لذلك قمنا بتطوير نهج متكامل يعتمد على صور الأذن ثنائية وثلاثية الأبعاد، للوصول إلى أفضل النتائج وضمان تجاوز هذه التحديات في الوقت ذاته.
قام فريق البحث بتطبيق نتائج دراستهم على أكبر قاعدة بيانات تتضمن صورًا للأذن، وذلك للتحقق من قدرة هذا النظام على التعامل مع التحديات المختلفة مثل الضوضاء والتحولات والانسداد. وعلى الرغم من فعالية هذا النهج الذي أظهر نتائج واعدة، إلا أنه لا يزال يواجه بعض القيود. واحدة من التحديات الرئيسية هي الحاجة إلى وجود بيانات يتم تسجيلها بشكل مشترك بين الصور ثنائية الأبعاد والصور ثلاثية الأبعاد. وبناءً على ذلك، يعتزم الفريق إنشاء قاعدة بيانات شاملة تتضمن صور ثلاثية الأبعاد للأذن، وهو ما سيتيح المجال أمام استخدام وتطبيق تقنيات التعلم العميق وأنظمة التعرف على الهوية المتقدمة لتحقيق نتائج أفضل.