Средства идентификация пользователей

Сбережение ресурсов, комфорт и безопасность – это три кита, на которых стоит идеология умного дома.

Умные системы и бытовые приборы давно стали частью повседневной жизни – включить свет если стемнело на улице и отключить воду в случае протечки, сварить кофе к заданному времени и сообщить о необходимости закупить продукты, повысить температуру помещения при похолодании снаружи и закрыть наружные жалюзи при проникновении на территорию незваных гостей – со всем этим успешно справляются различные устройства и системы умного дома.

Развитие техники, активное внедрение искусственного интеллекта сделало возможным не просто функционирование систем умного дома по заданным параметрам, но и способы идентификации пользователя для более комфортного и безопасного его использования.

Управление системой посредством кода или кодов, известных хозяевам – известное и довольно простое средство идентификации пользователей. Большое количество систем умного дома основаны именно на кодовой идентификации.

Более продвинутые способы идентификации пользователей используют анализаторы голосового спектра, камеры и датчики, например дактилоскопические.

Биометрическая идентификация интернет пользователей умного дома делится на две группы в зависимости от параметров, которые могут считать приборы.

– идентификация по отпечаткам пальцев, сетчатке глаз, контурам лица – данные, которые не меняются в течение жизни человека. Такая идентификация пользователей применяется в основном для доступа в помещение

– идентификация по голосу и динамической подписи – эти параметры могут меняться с возрастом.

Идентификация пользователей по голосу сделала возможным управлять умным домом посредством набора команд. В заранее прописанный сценарий вносятся команды, сделанные голосами хозяев дома. Программа распознает заданные ей звуки, не понимая смысла сказанного, и выполняет команды.

Еще одно средство идентификации и аутентификации пользователей, FreeSense – по искажению сигнала беспроводной сети. Система анализирует искажения, анализирует их и сравнивает их с контрольными. Так как тело человека и его движения уникальны, точность такой идентификации достигает почти 100%.