FINGERPRINT VERIFICATION FOR CONTROL OF ELECTRONIC BLAST INITIATION ABSTRACT
Notice bibliographique
Résumé
In the current context of heightened concerns with explosives security, there is significant interest in technological controls to improve security. It is important to be able to control what is fired, by whom, where and when. This paper describes research Orica has performed to investigate and test biometric systems to address the question of "by whom". The goal of this research is to incorporate the most suitable biometric system onto the 'blaster ' unit of an electronic initiation system. This approach will ensure that only authorized personnel can initiate a blast involving electronic detonators. Requirements analysis: we initially explored many different biometric technologies to evaluate them against the requirements, including security, usability, ruggedness, size, form factor, privacy, and operational temperature range, This analysis identified chip based fingerprint sensors as the best candidate. Development of prototype units: in order to test the identified sensors, we modified standard, commercially-available, electronic blast initiation units ("blaster") to incorporate a fingerprint reader. Testing and evaluation: Biometric We conducted a biometric scenario evaluation in order to determine: 1) security level (measured by false accept rate (FAR)); 2) usability (measured by failure to enroll (FTE) and false reject rates (FRR)), and to 3) discover environment specific issues and challenges (such as temperature, humidity, dirt, or those related to the usage patterns of the user group). Tests were conducted at quarry sites in eastern Ontario, Canada. Results show rates of: FAR = 0%, FTE = 1.67%, FRR = 28.81%. Overall, these results suggest that this fingerprint biometric technology has a good level of usability in this application of electronic blast initiation control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».