生物特征识别技术发展与应用综述
生物识别技术综述
生物识别技术综述摘要：生物识别技术主要是指通过人类自身生物特征进行身份识别的一种安全认证技术。
相比传统的用户名密码、证件识别、密钥验证等认证技术，生物识别技术具有安全性更高、使用更便捷等优点，同时具有广阔的市场应用前景。
本文介绍了目前市场上常见的生物识别技术，并分析了各种识别技术的优缺点，最后结合本次新冠疫情展望了未来生物识别技术的发展趋势。
关键词：生物识别；人脸识别；步态识别0 引言近年来，各行各业信息化进程加快，数字化渗透到我们生活的方方面面，需要进行身份识别验证的场景越来越多。
在这样的大背景之下，传统的身份识别与验证方式已经不能满足现代生活的需求，基于人体生物特征的身份识别和验证方式，越来越受到广泛的关注。
1 生物识别技术的概念所谓生物识别技术，就是利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。
通过计算机、生物传感器和生物统计学原理等的密切结合，将人体固有的生理特征或行为特征收集起来，进行取样，运用图像处理和模式识别的方法提取特征进行数字化处理，转换成数字代码，并将代码组成特征模板存于数据库中。
在人们同识别系统交互进行身份认证时，识别系统获取其特征并与数据库中的特征模板进行比对，以确定是否匹配，从而确定身份。
[1][2][3]2 常用的生物识别技术利用生理特征进行识别的技术有人脸识别、指纹识别、虹膜识别、掌纹识别、静脉识别等。
利用行为特征进行识别的技术有声音识别、步态识别、字迹识别等。
其中生理特征是人与生俱来的，相对来说是稳定不变的，而行为特征是人后天形成的，当主体状态和使用环境发生变化时，这些特征在一定程度上具有可变性。
两者比较，生理特征在生物识别领域中的应用价值更高一些。
[4](b)虹膜识别(a)指纹识别(c)人脸识别(d)静脉识别(e)步态识别2.1指纹识别指纹是指手指末端表皮上突起的纹线。
由于人的指纹是遗传与环境共同作用产生的，因而指纹人人皆有，却各不相同。
指纹重复率极小，大约150 亿分之一，故其称为“人体身份证”。
模式识别技术的新进展和应用
模式识别技术的新进展和应用第一章：引言模式识别技术是一种用于从大量数据中识别出模式和规律性的技术。
它广泛应用于人工智能、机器学习、生物信息学等领域。
近年来，随着计算机算力的提升和数据的爆炸式增长，模式识别技术得到了快速发展。
本章将介绍模式识别技术的定义和基本原理。
第二章：模式识别算法模式识别算法是模式识别技术的核心，它能从输入的数据中自动学习出一种描述模式的模型。
常用的模式识别算法包括神经网络、支持向量机、决策树和随机森林等。
本章将详细介绍这些算法的原理和应用场景，并对它们的性能进行比较。
第三章：深度学习在模式识别中的应用深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，它通过构建多层神经网络来提取高级特征和表示。
深度学习在模式识别领域取得了重大突破，特别是在图像和语音识别方面。
本章将介绍深度学习的基本原理和模型结构，并探讨其在模式识别中的应用。
第四章：模式识别技术在医疗领域的应用模式识别技术在医疗领域有着广泛的应用，如医学影像分析、疾病诊断和预测等。
例如，利用模式识别技术可以从医学影像中自动检测和识别疾病的标志性特征。
本章将介绍模式识别技术在医疗领域的常见应用，并分析其优势和挑战。
第五章：模式识别技术在金融领域的应用模式识别技术在金融领域也有着广泛的应用。
例如，利用模式识别技术可以从金融市场数据中识别出股票价格的趋势和规律，从而进行交易决策和风险预测。
本章将介绍模式识别技术在金融领域的常见应用，并讨论其局限性和未来发展方向。
第六章：模式识别技术在安全领域的应用模式识别技术在安全领域也扮演了重要角色。
例如，利用模式识别技术可以从网络数据中识别出异常行为和入侵行为，提升网络安全的水平。
本章将介绍模式识别技术在网络安全、人脸识别和指纹识别等方面的应用，并探讨其挑战和发展趋势。
第七章：模式识别技术的未来展望模式识别技术在各个领域都有着广泛的应用，但仍然面临许多挑战。
随着人工智能和大数据技术的发展，模式识别技术将会得到更大的突破和应用。
人体生物特征识别技术综述
人体生物特征识别技术综述人体生物特征识别技术在当代已经成为了一项重要的科技领域，它通过对人体独特的生物特征进行识别和验证，为人们的生活带来了诸多便利。
本文将从指纹识别、人脸识别和虹膜识别三个方面综述这一技术的应用现状和未来发展。
一、指纹识别技术指纹识别技术是最为广泛应用的一种人体生物特征识别技术。
人类指纹上的纹路独特且不重复，可以作为每个人的唯一标识。
指纹识别技术已经广泛应用于生活中的各个领域，如手机解锁、银行卡支付等。
随着图像处理和模式识别算法的不断改进和优化，指纹识别的准确率和速度都得到了大幅提升。
未来，指纹识别技术将更加普及，为人们的个人信息安全提供强有力的保障。
二、人脸识别技术人脸识别技术是另一种重要的人体生物特征识别技术。
相比指纹识别，人脸识别具有非接触性和快速性的优势，可以在不接触感应器的情况下进行识别。
目前，人脸识别技术已经应用于安全监控、人脸解锁、人员考勤等领域。
然而，在实际应用中，人脸识别技术还面临一些挑战，如光照、角度和遮挡等因素对识别的影响。
未来，随着人工智能和深度学习的发展，人脸识别技术将变得更加准确和可靠。
三、虹膜识别技术虹膜识别技术是一种高度精准的生物识别技术。
虹膜位于人眼的瞳孔周围，构成了一种复杂的纹理特征。
每个人的虹膜纹理都是独一无二的，可以作为个人身份的唯一标识。
虹膜识别技术具有高精度、高安全性的特点，并且对环境光的依赖相对较低。
目前，虹膜识别技术已应用于边境安全、金融领域等高安全性场所。
然而，由于其昂贵的设备和较高的成本，虹膜识别技术的普及受到了一定的限制。
未来，随着技术的成熟和成本的降低，虹膜识别技术有望在更多领域得到应用。
四、人体生物特征识别技术的挑战和发展方向尽管人体生物特征识别技术在应用中取得了一些突破，但仍然存在一些挑战。
首先，传感器和设备的成本仍然较高，限制了技术的普及。
其次，隐私和安全问题也是人体生物特征识别技术面临的一个重要问题。
人们在使用该技术时需要对个人信息保持高度警惕。
全手形特征的生物识别技术综述
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１９ ９７年 ， ｉ ｎ与 Ｄ ｃ等最 先 提 出 “ Ｂｇ ｕ ｕ 多模 态 ” 的概
第 １ ４卷
第１ 期
大 连 民 族 学 院 学 报
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中国计量学校文献综述
中国计量学院现代科技学院毕业设计（论文）文献综述学生姓名：吴鹏晖学号：0930333222专业：电子信息工程班级：电信092设计（论文）题目：基于LVQ神经网络的人脸朝向识别算法研究指导教师：李向军系：信息工程系2013年1月3日基于LVQ神经网络的人脸朝向识别算法研究文献综述一、人脸识别概述人脸识别作为一个复杂的模式识别问题，近年来受到广泛的关注，识别领域的各种方法在这个问题上各显所长，而且发展出了许多新方法，大大丰富和拓展了模式识别方向。
人脸识别、检测、跟踪、特征定位等技术近年来一直是研究的热点、人脸识别是人脸应用研究中重要的第一步，目的是从图像中分割出不包括背景的人脸区域。
由于人脸形状的不规则性以及光线和背景条件多样性，现有的人脸研究算法都是在试图解决某些特定实验环境下的一些具体问题，对人脸识别位置和形状都有一定的要求。
而在实际应用中，大量图像和视频源中人脸的位置，朝向和旋转角度都不是固定的，这就大大增加了人脸识别的难度。
在人脸识别领域的众多研究方向中，人脸朝向分析一直是一个少有人涉及的领域。
在以往的研究中，一些研究者谈及了人脸朝向问题，但其实绝大多数都是希望在人脸识别过程中除去人脸水平旋转对识别过程的不良影响。
但是，实际问题要复杂的多，人脸朝向是一个无法回避的问题。
因此，对于人脸朝向的判断和识别，将会是一件非常有意义的工作。
人脸检测与识别技术是生物特征鉴别技术中研究最多和最热门的技术之一，它已经在身份认证、安全检查、罪犯查询、人机交互等广泛领域得到了初步应用。
在人脸检测研究中，构建快速而精确的检测方法一直是该领域的研究热点；在人脸识别研究中，如何克服获取图像光线、表情、视角等变化的影响，提高识别率则是迫切需要研究的问题。
针对这两个问题，本文以彩色和灰色正面人脸静态图像为研究对象，将模式识别理论和图像处理技术相结合，重点研究基于LVQ人工神经网络(ANN)的肤色像素检测和基于模板匹配的人脸精确检测方法，以及基于小波包分解(WPD)和(2D)2PCA的不同变化条件人脸图像的识别方法，为建立快速精确的人脸识别系统提供技术依据。
虹膜识别系统(文献综述)
虹膜识别系统(文献综述)摘要虹膜识别技术是一种基于人眼虹膜特征的生物识别技术。
本文综述了虹膜识别系统的发展历程、原理和应用领域，并对其存在的问题和未来发展趋势进行了探讨。
引言虹膜是人体眼睛中的一个重要特征，具有独特性和稳定性。
虹膜识别系统基于对虹膜的图像进行特征提取和匹配，通过比对算法来判断身份真伪。
因为其高度可靠性和不可伪造性，虹膜识别技术已经在安全访问控制、边境安检、金融领域等方面得到了广泛应用。
发展历程虹膜识别系统的研究始于20世纪90年代，经过多年的发展，取得了显著的进展。
最早的虹膜识别技术主要依赖于手动操作，后来随着计算机图像处理技术的快速发展，自动化虹膜识别系统逐渐成熟。
现在的虹膜识别系统已经可以实现实时、准确的身份识别。
原理虹膜识别系统的原理主要包括图像采集、特征提取和匹配三个步骤。
首先，通过摄像头采集虹膜图像；然后，利用图像处理算法提取虹膜的特征信息；最后，通过匹配算法将提取的特征与数据库中的特征进行比对，从而判断身份是否匹配。
应用领域虹膜识别系统已经广泛应用于各个领域。
在安全访问控制方面，通过虹膜识别技术可以提高门禁系统的安全性，防止非法进入。
在边境安检方面，虹膜识别技术可用于快速识别旅客身份，提高边境安全水平。
在金融领域，虹膜识别系统可以用于身份验证，防止欺诈行为发生。
存在问题和未来发展虹膜识别技术在应用中还存在一些问题。
首先，高昂的成本限制了其大规模应用。
其次，个人隐私和信息安全问题也需要得到重视和解决。
未来，虹膜识别系统有望进一步发展，减少成本，提高性能，拓展更多的应用领域。
结论虹膜识别技术作为一种高度可靠的生物识别技术，已经在安全访问控制、边境安检、金融领域等方面得到广泛应用。
然而，虹膜识别系统仍然面临成本、个人隐私和信息安全等问题。
未来的发展将集中在降低成本、提高性能，进一步扩大应用领域。
电子商务环境下生物识别技术综述
安 全 ，需要 将 生物 识 别 技 术 应 用到 认 证 中来 。 通 过 对 目前 现 有 生 物 识 别技 术优 缺 点进 行 分析 ，提 出 基 于 图像 、语 音 的生 物 特 征 识 别 随 着技 术 的进 步 ，除 了味 纹 、 红外 温 普 图和 Ｄ Ａ识 别 外 ，其 他 生 物 识 别技 术都 有 可 以应 用 到 电子 商 务 中来 。 Ｎ
层次误拒率很低 ，但误认 率较 高 （认卡不认 人 ） ” 。这为黑客 ，
４． 面部 识 别 目前 的 人 脸 识 别 方 法 主 要 集 中在 二 维 图像 方 非 接 触 性 的 。缺 点 ：要 比较 高
暴 力 犯 罪 提 供 了 可 乘 之 机 ，给 电 子 商 务 交 易 过 程 带 来 很 大 的 风 面 ．由于受到 光照、姿势、表情变化的影响，识别的准确度受到 险 ， 何 防 止 非 法 用 户 使 用 合 法 用户 信 息 进 行破 坏 活 动 ．目前 还 很 大 限 制 。面 部 识 别 技 术优 点 是 如 决的问题 。 没 有 能 够 很 好 地 解 决 该 问题 ．这 也 是 目前 电子 商 务 迫 切 需 要 解 级 的摄 像 头 才 可 有效 高 速 扑 捉 面 部 图像 对 饰 物 、光 照 、年 龄 变 化 敏 感 ，而 且 面 部 识 别 也 是 最 容 易被 欺 骗 的 。 三 维 人 脸 识 别 可 以 克Ｎ － 维 人 脸 识 别 中 的不 足 ．真 正 的三 维 人 脸 识 别 是 利 用深 度 图像 进 行 研 究 ．自 ９ 年代 初期 开 始 ．已经 有 Ｏ
二 、基于生理特征的识别技术综述
１指 纹 识 别 据 历史 学 家 考 证 ， 在 公元 前 ７ ０ 年 ～６ ０ 年 ， 早 ００ ００
生物特征识别综述
＼ ．Ｄ ｐｒ ｎ ｏ ｐ ｌｄＰ ｙｉｓ ｄＥｅｔ ｎｃ，Ｕ ｅ ｎｖｒ ｔ，－０ ７ Ｕ Ａ Ｓ ｅ ｅ ２ ｅａｔ ｔ ｆ ｐｉ ｈ ｓ ｌ ｒ ｉ ｍｅ Ａ ｅ ｃａ ｎ ｃ ｏ ｓ ｍ ＡＵ ｉｅ ｉ Ｓ９ １８ ｍｅ ，ｗ ｎ ｓｙ ｄ
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Ａｂ ｔ ａ ｔ：ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ， ｅ ｒ ｌｏ ｅ ｖｅ ｏ ｉ ｍｅｒｃ ｓｇｖ ｎ ａ ｄ ｓ ｖ ｒ ｒｍａ ｙ ｐ ｒｏ ａ ｄ ｎ ｉ ｕｈｅ － ｓｒ ｃ Ｉ ｈ ｓｐ ｐ ｒ ａｇ ｎｅ ａ ｖ ｒ ｉｗ ｆｂ ｏ ｔ ｓｉ ｉｅ ｎ ｅ ｅ ａ ｐ ｉ ｌ ｉ ｒ ｅｓ ｎ ｉｅ ｔｙａ ｔ ｎ ｌ ｔ
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、． ２瑞典于默奥大学 应用物理与电子系 ， － １ ７Ｕ ｅ， ｗｄｎ Ｓ ０ ｍ Ａ Ｓ ｅｅ］ ９ ８
摘
要 ： 生物特征识别技术作 了综述 。着重介 绍 了几种主要 的个人身份认证 的方法 ， 对 并对 各种方法进 行 了分析和 比较。单一模 式的生物特征 识 别 系统 有其 固有的局 限性 ， 以满足 实际应 用 的需求。 难 融合 多种生物特征的 多模 式识 别 系统可以提 高身份认证 的准确 率、 鲁棒 性和普适 性 ， 生物特征识 是
ＬＵ Ｇｕａ － ｉ ｇ ， ａ － ｏ ， Ｕ ｎ ｍ ｎ ＬＩＨ ｉｂ ＬＩ Ｌｉ
， ．Ｃ ｌｇ ｆ ｏ ｍｕ ｉ ｔｎａｄＩｆｒ ｔ ｎＥ ｇ ｅｒ ｇ Ｎ ｎ ｎ ｎｖｒｔ ｏ ｏｔ ａｄＴ ｌ ｏ ｍｕｉａｏｓ Ｎ ｎｉｇ２０ ０ ，Ｏｆａ １ ｏｌ ｅｏ ｍ ｎｃ ｉ ｎ ｏｍａｏ ｎｉ ｅｉ ， ａｊ ｇＵ ｉ ｓｙ ｆ ｓ ｅ ｃｍ ｎｃｔ ｎ ， ａｊｌ １０ ３ ｅ Ｃ ａｏ ｎ ｉ ｎ ｎ ｉ ｅ ｉ Ｐ ｓｎ ｅ ｉ Ｉ ｉ ￣ ｎ
生物特征识别综述
生物特征识别综述
生物特征识别是一种通过分析和比对个体生物特征的方法来进行身份验证和识别的技术。
它基于个体独特的生物特征，例如指纹、虹膜、面部、声音、DNA等，通过采集和处理这些特征来进行识别和验证。
以下是关于生物特征识别的综述：
1. 指纹识别：指纹识别是最常见和成熟的生物特征识别技术之一。
它通过采集和比对个体指纹的纹理和形状来进行识别。
指纹识别已广泛应用于门禁系统、手机解锁等领域。
2. 虹膜识别：虹膜识别是利用个体虹膜中的纹理和颜色特征来进行识别的技术。
虹膜具有高度的唯一性和稳定性，因此虹膜识别被认为是一种高精度和高安全性的识别方法。
3. 面部识别：面部识别是通过采集和分析个体面部的特征来进行识别的技术。
面部识别可以基于面部的几何结构、纹理特征或者深度学习算法来进行。
它广泛应用于视频监控、人脸解锁等领域。
4. 声纹识别：声纹识别是一种通过采集和分析个体声音的特征来进行识别的技术。
声纹识别可以用于语音识别、说话人识别等应用。
声纹识别具有不可伪造性和便捷性的特点。
5. DNA识别：DNA识别是一种通过采集和分析个体DNA序列的特征来进行识别的技术。
DNA具有极高的唯一性和稳定性，因此DNA 识别被广泛应用于犯罪侦查、亲子鉴定等领域。
生物特征识别技术在身份验证和识别领域具有广泛的应用前景。
随着技术的不断发展和改进，生物特征识别将更加准确、可靠和便捷。
生物识别技术研究
生物识别技术研究摘要人体生物特征是唯一,可以自动识别和验证的,因此,利用人体生物特征进行身份识别的生物识别技术安全性更强,在近年对安全措施要求较高的场合得到广泛应用。
本文详细介绍了各类常用的生物识别技术的特点、存在的问题以及多特征融合算法。
关键词生物识别技术;身份认证;融合算法中图分类号tp391 文献标识码a 文章编号1674-6708(2010)25-0116-020 引言随着社会的进步,经济的发展,科学技术作为第一生产力也在不断地进步,各种高科技犯罪层出不穷,不断的对各个场合的安全措施提出新的挑战,尤其是一些重要场合的安全问题不断吸引着人们的目光。
源于这种需要,近年来基于生物特征的身份识别技术得到了人们的广泛关注。
基于人体生物特征的身份识别与传统的身份识别技术相比,因人体生物特征的唯一性,随时间的不变性,不易仿造性等特点而具有更高的安全性能。
常用的生物识别技术有指纹识别、掌形识别、虹膜识、声音识别、视网膜识别、基因识别等。
1 生物识别技术介绍根据2009年~2012年中国生物识别技术产业发展前景与投资战略咨询报告,在世界生物识别技术市场上,指纹识别占主导地位,掌纹识别位居第二 ,如图1所示。
指纹识别是以人的指纹作为识别依据进行身份识别。
每个人的指纹是不同的,据说,现在还没有发现两个指纹完全相同的人,在人的成长过程中,自然情况下,指纹的纹样是不会改变的。
因此,指纹识别具有较强的稳定性、可靠性,数据文件较小,识别速率快,但是在一些特殊情况下,是无法进行指纹识别的,比如,有些人是没有指纹的,数量极少,有的是疾病导致,有的是天生的。
掌形识别是以手掌的几何特征与纹路的变化特征作为识别依据进行身份识别,比如手指、手掌的长度、宽度。
这种方法比较简便,主动性好,但是,人得手掌的几何形状会随着成长、工作性质、疾病等发生一定得改变,因此,进来,很多研究人员将目光转移到了对掌纹的识别上[1]。
如图2所示掌纹中含有丰富的纹理信息,因此可用来进行身份识别,理论上可达到较高的识别率。
人脸识别技术的发展与应用
人脸识别技术的发展与应用人脸识别技术是指通过电子设备对人脸图像进行采集、处理和分析，以实现对人物身份的识别和认证的技术。
近年来，随着信息技术的快速发展和社会需求的不断增长，人脸识别技术得到了广泛的研究和应用。
本文将从人脸识别技术的发展历程、应用领域以及未来展望三个方面，对人脸识别技术进行综述。
一、人脸识别技术的发展历程人脸识别技术起源于上世纪60年代，当时主要依靠人工的方式进行人脸识别。
而随着计算机技术的不断进步，人工智能的发展，人脸识别技术也得到了快速的提升。
1991年，美国麻省理工学院提出了一种基于人工神经网络的人脸识别方法，被认为是人脸识别技术的重要突破之一。
此后，随着算法的不断完善和计算性能的提升，人脸识别技术在准确率和稳定性方面得到了显著提升，成为现代生活中不可或缺的一部分。
二、人脸识别技术的应用领域1. 安全领域：人脸识别技术广泛应用于安全领域，如刑侦、门禁系统等。
通过人脸识别技术，在公共场所部署摄像头，可以及时准确地对陌生人进行识别和报警，起到了保护公共安全的作用。
2. 金融领域：人脸识别技术在金融领域有着重要的应用。
通过人脸识别技术，银行可以进行顾客身份认证，提高金融交易的安全性。
此外，人脸识别技术还可以用于验证用户身份并实现无卡支付等功能，方便了金融业务的办理。
3. 教育领域：人脸识别技术在教育领域的应用也逐渐增加。
学校可以利用人脸识别技术进行学生考勤管理，实现自动化、智能化管理，提高学校管理效率。
此外，人脸识别技术还可以应用于图书馆借阅、校园卡充值等场景，为学生提供更为便捷的服务。
4. 市场营销领域：人脸识别技术在市场营销领域有着广泛的应用。
商场、酒店等场所可以通过人脸识别技术对顾客进行识别和分析，从而实现个性化推荐、精准营销等目标，提升经营效益。
三、人脸识别技术的未来展望未来，人脸识别技术将继续向着更高的准确率、更全面的应用场景发展。
随着人工智能的进一步发展，人脸识别技术将进一步融合人工智能技术，实现更加智能化的人脸识别。
生物特征识别技术
专业文献综述题目: 生物特征识别技术综述姓名: 闫少博学院: 信息科学技术学院专业: 计算机科学与技术班级: 计科121班学号:指导教师: 伍艳莲职称: 副教授2015 年6 月19 日南京农业大学教务处制生物特征识别技术综述作者：闫少博指导老师：伍艳莲摘要：生物特征识别技术就是利用人体所固有得生物特征来进行个人身份认定得技术。
本文不仅分析了生物特征识别技术得工作模式与发展现状，分析了基于生理特征与行为特征得各种生物特征识别方法及其应用进展过程，指出了生物特征识别技术得发展趋势。
也对于各种生物特征识别技术得基本原理与一些关键技术进行了简要得说明, 对每种生物特征得优势与不足进行了分析, 并对生物特征识别技术中存在得问题与未来得研究方向进行了讨论，并且表达了自己对于生物特征识别得理解与认识。
关键词：生物特征识别；生理特征；行为特征A Survey of Biometric Recognition Technology InformationAuthor: YAN Shao-bo Tutor: WU Yan-lian (Nanjing Agricultural University, College of Information Science and Technology, Jiangsu Nanjing 210095) Abstract: Biometric identification technology is the use of human biological characteristics to identify the personal identity of the technology、In this paper, not only analysis the work mode and the development of biometric identification technology, and the biological characteristics identification method based on physiological characteristics and behavioral characteristics, pointed out the development trend of biometric identification technology、but also explain biometric identification technology is the basic principle and some key techniques ,analysis the advantages and disadvantages of each biological characteristics , and discussion the existing biometric identification technology issues and directions for future research、Key words: biological characteristics recognition；physiological characteristics；behavioral characteristics随着社会得不断发展与现代化，人们得生活变得更加丰富多彩起来，在我们生活中许许多多得地方都要用到身份识别这种技术，所谓身份识别就就是我们在进行某一种特定得活动时所需要进行得一种出于安全考虑得特殊步骤，而人类作为一种特殊得生物，这也就可以把身份识别归结到我们得生物特征识别中来。
现代生物特征识别技术发展综述
（ ｈ ｎ ａ ｇ Ｉ ｉ ｅ ｏ ｎ ｉｅ ｒ ｇ Ｓ ｅ ｙ ｎ ， ｈ ｍｎ １ ０ ３ ， ｉａ Ｓ ｅ ｙ ｎ ｍｔ ｍｔ ｆＥ ｇｎ ｅｉ ， ｈ ｎ ａ ｇ Ｌ ｏ ｇ １ １ ６ Ｃｈｎ ） ｎ
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文章 编 号 ：０ ５ １２ （０ ７ ０ —０ １ ０ １ ０ — ２ ８ ２０ ）５ ０ １－ ３
现代 生 物 特 征 识 别 技 术 发 展 综 述
董 立 羽
（ 沈阳工程 学院动 力工程 系， 宁 沈 阳 １ ０ ３ ） 辽 １ １６
摘 要 ： 物 特 征 识 别技 术 作 为 一种 身份 识 别 手 段 具 有 独 特 的 优 势 ， 近 年 来 国 际 上 的研 究 热 点 ， 信 息 安 全 有 重 要 意 生 是 对
生 物传 感 器 和生 物统 计 学等 高科 技 手 段 密 切 结合 ， 利 用人 体 固有 的生理 特性 （ 如指纹 、 脸像 、 虹膜 等 ） 和行 为 特性 （ 如笔 迹 、 音 、 声 步态等 ） 来进行 个人 身份 的鉴 定 ［。 １ ］ 其核 心在 于如 何获 取这些 生物特 征 ，并将 之 转换 为 数
专利技术综述
专利技术综述摘要：专利文献是反映屏幕解锁领域技术发展创新性的重要指标。
本文主要以VEN及CNABS专利数据为数据源对基于生物特征的屏幕解锁技术的发展进行挖掘，统计并分析了该技术领域国内外专利申请量变化趋势、IPC/CPC分类号分布、全球以及国内主要申请人分布分析等内容，并从指纹、面部、虹膜及声音等几个重要技术内容对屏幕解锁技术进行分解和分析，最后，介绍了基于生物特征的屏幕解锁领域的重要申请人：华为、三星、广东欧珀公司的技术发展路线。
关键词：生物特征；屏幕解锁；专利；申请量；重要技术1基于生物特征的屏幕解锁技术概述随着通信技术的发展，信息的传递越来越依赖于手机等智能终端设备。
且对信息传播的实时性的要求也越来越高。
随着移动终端的广泛应用，人们对于隐私的保护意识越来越强，移动终端的解锁功能也被越来越广泛地使用。
1.1 屏幕解锁的发展历程移动终端屏幕解锁方式涉及用户的输入方式以及解锁信息的识别方式。
随着技术的发展，键盘、触摸屏、重力传感器、压力传感器、3D-touch、VR技术的应用使得移动终端的输入越来越便捷，移动终端的输入按输入方式可分为：按键输入、触摸屏输入、压力输入、运动输入、摄像头输入。
随着AI（人工智能）技术的繁荣，移动终端对信息的识别也越来越准确、多样化，移动终端的解锁信息包括数字密码、图形密码、手势、姿态、压力、生物特征（如指纹、面部、虹膜、掌纹、心率、静脉、声纹、签名）等。
以手机屏幕解锁为例，以下为其发展历程：（1）从按键解锁到滑动屏幕解锁。
早期的按键手机在口袋里，容易造成“误触”。
于是就有了解锁功能：比如长按“＊”、“#”或其他键解锁，能够有效防止“误触”。
触摸屏的时代的手机也有屏幕按键解锁，但因为手机上已经没有了实体按键，所以电源键就承担了一部分屏幕解锁的功能。
但也避免不了会“误触”到按键或是屏幕，于是一种很有科技感的解锁方式出现了：滑动屏幕解锁。
既能防“误触”又提高了操作感。
（2）从密码解锁到绘制图型解锁。
用于活体检测的生物特征识别技术综述
用于活体检测的生物特征识别技术综述现代科技的快速发展为人们的生活带来了许多便利，其中生物特征识别技术作为一种高效、准确、安全且便捷的身份认证手段，受到了广泛的关注和应用。
活体检测作为生物特征识别技术的重要组成部分，对于确保身份的真实性和识别的准确性起着关键作用。
本文将以综述的方式，对用于活体检测的生物特征识别技术进行探讨。
首先，我们需要明确什么是活体检测。
活体检测是指通过对生物体本身的某些特征进行识别，以判断身份是否真实、生物体是否为活体的过程。
与传统的静态生物特征识别相比，活体检测不仅仅关注于生物特征的外貌和结构，更加注重识别对象是否具有生物属性所具备的动态特征，如心跳、呼吸、眨眼等。
活体检测技术的核心目标就是通过判断生物体是否存在活体特征，以达到提高生物特征识别的准确性和安全性的目的。
目前，用于活体检测的生物特征识别技术主要包括以下几种。
第一种是基于生物特征的生物信号识别技术，包括心电图、指纹脉搏、人脸表情等。
心电图可以通过监测人体心脏的电活动来判断是否为活体，但该技术存在复杂操作和设备昂贵的缺点。
指纹脉搏技术通过检测指纹的脉搏波形来确定是否为活体，其优点是具有高识别率和可靠性。
人脸表情技术通过分析人脸表情的变化来判断是否为活体，但容易受到外界环境的干扰。
第二种是基于生物特征的生物物理特征识别技术，包括指静脉、静脉纹、虹膜等。
指静脉技术是利用近红外光对指静脉进行成像和分析，以验证是否为活体。
静脉纹技术通过分析手背或手腕部位的静脉纹络，判断是否为活体。
虹膜技术基于虹膜的纹理和结构特征进行识别，可以通过红外成像技术进行实时采集和分析，具有高准确性和保真性。
第三种是基于生物特征的生物行为识别技术，包括声纹识别、步态识别、手势识别等。
声纹识别技术通过采集人的发声特征，如声音的频率、音调、语速等，来判断是否为活体。
步态识别技术是通过对人的步态特征进行采集和分析，以验证是否为活体。
手势识别技术基于人的手势动作进行识别，可以通过摄像头等设备进行实时采集和分析。
《生物特征识别技术》公选课教学内容设计
《生物特征识别技术》公选课教学内容设计《生物特征识别技术》是一门涉及人类生物特征、信息技术、模式识别和人工智能等多学科知识的跨学科课程。
本课程旨在帮助学生深入了解生物特征识别技术的基本原理、应用领域和发展趋势，培养学生对生物特征识别技术的理解和应用能力。
通过本课程的学习，学生将能够掌握生物特征识别技术的基本概念、算法原理和实际应用，为今后的科研和技术工作打下扎实的基础。
一、课程概述本课程主要介绍生物特征识别技术的基本概念、常见生物特征识别技术、生物特征数据采集和处理、生物特征识别系统的构建等内容。
主要包括面部识别、指纹识别、虹膜识别、掌纹识别、声纹识别、步态识别等生物特征识别技术。
二、教学内容设计1. 基本概念介绍通过讲解生物特征识别技术的基本概念、发展历程和应用领域，使学生对生物特征识别技术有一个整体的认识。
2. 面部识别技术介绍面部识别技术的基本原理、算法和应用场景，以及面部识别技术在人脸识别、人脸支付、人脸门禁等方面的具体应用。
8. 生物特征识别系统的构建介绍生物特征识别系统的构建步骤、关键技术和应用案例，使学生了解生物特征识别技术在实际系统中的应用。
10. 课程实践环节安排生物特征识别技术的实验教学环节，让学生亲自动手操作生物特征识别设备，加深对课程内容的理解，提高实际操作能力。
三、教学方法和手段1. 理论教学采用讲授、互动、案例分析等方式进行理论教学，让学生系统地了解生物特征识别技术的基本原理和具体应用。
3. 论文阅读与讨论组织学生阅读生物特征识别技术的相关论文，开展讨论和交流，促进学生对课程内容的深入理解和思考。
5. 课程论文撰写要求学生针对生物特征识别技术的某一应用领域或技术难点撰写一篇课程论文，培养学生的科研能力和文献综述能力。
智能防酒驾系统文献综述
智能防酒驾系统文献综述引言酒驾是一种严重的交通安全问题，不仅危及驾驶者自身的生命安全，还可能危及其他交通参与者的生命安全。
为了减少酒驾事故的发生，许多研究人员和工程师致力于研发智能防酒驾系统。
本文将对智能防酒驾系统的相关文献进行综述，介绍各种智能防酒驾系统的原理、技术和应用。
1. 传统防酒驾系统传统的防酒驾系统主要通过检测驾驶者的血液、呼气或唾液中的酒精浓度来判断是否酒驾。
这些系统基于化学分析的原理，常用的检测方法有呼气式酒精检测仪、唾液酒精检测仪和血液酒精检测仪。
虽然这些传统系统在一定程度上能够辨识酒驾者，但是它们通常需要驾驶者配戴或使用专门的设备，不方便且容易遭到驾驶者的抵制。
2. 基于生物特征的智能防酒驾系统近年来，随着生物特征识别技术的快速发展，基于生物特征的智能防酒驾系统逐渐兴起。
这种系统通过分析驾驶者的生物特征来判断是否酒驾，克服了传统系统的一些缺点。
常见的生物特征包括指纹、眼底血管、嗅觉、声音、姿势等。
基于指纹的智能防酒驾系统是比较成熟的一种，可以通过指纹识别技术准确地辨识酒驾者。
3. 基于机器学习的智能防酒驾系统机器学习技术在智能防酒驾系统中也得到了广泛应用。
这种系统通常通过训练大量的数据样本，构建模型来预测驾驶者是否酒驾。
常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、神经网络、决策树等。
机器学习的优势在于可以适应各种复杂的驾驶环境和驾驶者的个体差异，并且可以不断优化和改进。
4. 基于传感器的智能防酒驾系统智能防酒驾系统还可以通过安装各种传感器来实现对驾驶者的监测。
常见的传感器包括摄像头、红外传感器、心率传感器等。
这些传感器可以实时地监测驾驶者的行为和生理状态，并通过分析驾驶者的表情、眨眼频率、心率等指标来判断是否酒驾。
5. 智能防酒驾系统的发展趋势随着科技的不断进步，智能防酒驾系统的发展呈现出以下几个趋势：•多传感器融合：将多种传感器结合起来，提高系统的准确性和可靠性。
•无感知监测：不需要驾驶者配戴或使用专门的设备，实现对驾驶者的无感知监测。
人机交互中的生物特征识别技术综述
人机交互中的生物特征识别技术综述人机交互的发展迅猛，生物特征识别技术在其中起到了重要的推动作用。
生物特征识别技术基于个体的生理特征和行为特征进行身份验证和识别，具有高度的准确性和安全性。
本文将综述目前人机交互中常用的生物特征识别技术，包括指纹识别、面部识别、虹膜识别、声纹识别和手势识别。
指纹识别是最早被应用在人机交互中的生物特征识别技术之一。
每个人的指纹纹理图案都是唯一的，通过比对指纹图案，可以实现个体的身份验证和识别。
指纹识别技术具有高精确度和稳定性，但存在容易受到外界环境影响、易被模拟和副本攻击等不足之处。
面部识别技术是目前应用最广泛的生物特征识别技术之一。
通过采集个体的面部图像，分析面部的特征点、纹理等信息，可以实现面部的识别。
面部识别技术具有非接触性、易用性和广泛适应性等优点，但在光照条件变化、遮挡和低分辨率等情况下的识别效果仍存在挑战。
虹膜识别技术是利用虹膜独特的纹理和血管分布进行身份验证和识别的技术。
虹膜识别技术具有高精度和高安全性的特点，不受个体年龄、外部环境和假体攻击的影响，因此在边境安全、金融领域等有着广泛的应用前景。
然而，虹膜识别技术也存在成像质量要求高、采集设备成本昂贵等问题。
声纹识别技术是通过分析个体的声音特征来进行身份验证和识别的技术。
每个人的声音特征都是独特的，声纹识别技术可以应用于电话银行、语音助手等场景中。
声纹识别技术在麦克风频率响应、环境噪声等方面的变化都会对识别结果产生一定影响，不足之处在于声纹数据的采集和存储可能涉及个人隐私问题。
手势识别技术是根据个体的手部动作和姿势进行身份验证和识别的技术。
手势识别技术可以应用于虚拟现实、电影交互、游戏等领域，实现无需触摸或设备操作的人机交互。
然而，手势识别技术在动态手势的识别、复杂环境的适应性和多手势的识别等方面仍存在挑战。
综上所述，人机交互中的生物特征识别技术包括指纹识别、面部识别、虹膜识别、声纹识别和手势识别。
这些技术在安全性、准确性和用户体验等方面各有优势和不足之处。
步态识别技术研究综述
步态识别技术研究综述作者：张帅曾莹来源：《科技视界》 2014年第22期张帅曾莹（湖南农业大学东方科技学院，湖南长沙 410128）【摘要】步态识别是生物特征识别技术的一个新兴领域，旨在根据人们走路的姿势进行身份识别。
本文对步态识别过程的步态检测、步态特征提取、步态分类与识别三个阶段进行了综述，分析了现有步态识别算法的特点，总结了步态识别研究存在的问题及未来研究方向。
【关键词】生物特征识别；步态识别；步态检测；特征提取０引言生物特征识别技术是根据每个人独有的、可以采样检测的生理特征或行为特征进行身份识别的技术。
第一代生物特征识别技术主要利用人的指纹、脸像等特征进行识别，这通常要求上体近距离或接触性的协作感知，在远距离的情况下，这些特征不可能被利用。
由于个体之间身体结构和运动行为上的基本特性不同，步态运动为人的识别提供了独特的线索。
步态具有非接触性、难以隐藏或伪装、易于捕捉等特点，且不受距离影响。
除了步态本身的特点，PC处理器能力的提升，高速数据存储设备的出现，人体建模、运动跟踪等计算机视觉处理技术的提高等因素使得步态识别技术成为一种新的可行的安全应用，极具研究意义与研究价值。
近几年来步态势识别技术引起了世界各国学术科研机构的广泛的关注。
美国国防高级研究所项目署资助的重大项目——HID（Human Identification a Distance）计划开展的多模态视觉监控技术以实现远距离情况下的人的检测、分类和识别。
１步态识别过程步态识别旨在根据人行走时的姿势来进行人的身份认证。
步态识别过程可以划分为步态检测、步态特征提取、步态分类与识别三个阶段。
１.1 步态检测步态检测是从人行走的视频序列中提取步态轮廓区域，这方面的工作包括背景建模、前景检测和形态学后处理等。
步态轮廓的有效分割对于特征提取、分类识别等后期处理非常重要，因为后续处理过程仅考虑图像中轮廓区域的像素。
常用的步态检测方法有背景减除法、时间差分法、光流法等。
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１常用生物特征识别技术
当 前 生 物 特 征 识 别 技 术 中常 用 的特 征 可分 为 两 类 ： 第 一类是 人体 的 生理特征 如指 纹 （ ｆ ｉ ｎ ｇ ｅ ｒ ｐ ｒ ｉ ｎ ｔ ） 、 掌纹 （ ｐ ａ ｌ ｍｐ ｒ ｉ ｎ ｔ ） 、虹 膜 （ ｉ ｒ ｉ ｓ ） 、视 网膜 （ ｒ ｅ ｔ ｉ ｎ ａ ） 人脸
Ｋｅｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ： Ｂ ｉ ｏ ｍｅ ｔ ｒ ｉ ｃ ｓ ；Ｐ ｅ ｒ ｓ ｏ ｎ ａ ｌ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ； Ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｍｏ ｄ ａ ｌ ；Ｓ ｅ ｃ ｕ ｒ ｉ ｔ ｙ
．
０ 引言
生物特 征识 别 技术 （ Ｂｉ ｏ ｍｅ ｔ ｒ ｉ ｃ ｓ ） 是一 种利 用人体 独 一 无二 的生 物特 征进 行 身份 识 别 的技术 。与 传统 的 身 份识 别方 式 （ 如 密码 ．证件 、 口令 等 ） 相 比 ，人体
二类 是 个 体 的行 为 特 征 ．这 类特 征 是 由个 体 的 长 期
习惯 养 成 的 ，是 人 体 行 动 时表 现 出 的特 征 ，如 签 名
Ｌ Ｕ Ｓ ｈ ｊ ｊ ｕ ｎ
（ Ｇ ｕ ａ ｎ ｇ Ｄ ｏ ； ｇ Ｐ ｏ ｌ ｙ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｃ Ｃ ｏ ／ ／ ｅ ｇ ｅ Ｇ ｕ ａ ／ Ｔ ｇ Ｚ ｈ ｏ ｕ ５ １ ０ ５ ２ ０ ，Ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ＃ ｏ ｎ ｇ ． 确 ａ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ： Ｂ ｉ ｏ ｍ ｅ ｔ ｒ ｉ ｃ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｉ ｓ ａ ｋ ｉ ｎ ｄ ｏ ｆ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｈ ｕ ｍ ａ ｎ ｂ ｏ ｄ ｙ ｕ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ ｂ ｉ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ａ ｌ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ＇ ｄ ｃ ｓ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
不 。
的生 物特 征 具 有 随 身 “ 携带 防 伪性 能 好 、随 时 随
地 可 用等优 点 。用 于生物 特征 识 别的 生物 特征 必须 满 足 以下 四个 条件 ： 普遍性 ，每 个 人都 具有 该特 征 ； 惟
一
性 ，即一 个 人所 具有 的该特 征 跟其 他任 何人 都不 相 同 可 测量 性 ，即该 特征 在 一定 技术 条件 下是 可测 量
Ｔｈ ｉ ｓ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｄ ｅ ｓ ｃ ｒ ｉ ｂ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ ｎ ｔ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ ｍｏ ｄ ｅ ｏ ｆ ｂ ｉ ｏ ｍｅ ｔ ｒ ｉ ｃ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ａ ｎ ｄ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ｔ ａ ｔ ｕ ｓ
（ ｆ ａ ｃ ｅ ） 、人 耳 （ ｅ ａ ｒ ） 等 这类特 征 是与 生俱 来 的 ： 第
电子商 务 等行 业领 域 ，基于 生物 特征 识别 技术 的相 关
工程 项 目及 应 用案 例 已开始 得 到广泛 的应 用 ： 如 指纹 考 勤 机 、指 纹 门禁 已 经 应 用在 许 多办 公 场 所 中 人 脸 识 别 系统 在 北 京 ２ ０ ０ ８年 奥运 会 、２ ０ １ ０年 广 州高 考
工作模 式和 发展现状 ，指 出了生物特征识别技术 的发展趋 势 ，并对 当前生物特征识别过程 中面对 的安 全性进行 了论述 。
关键 词 ： 生 物特 征 识 别技 术 ； 身份 识 别 ； 多模 态 ； 安 全性
Ａ Ｓｕ ｒ ｖ ｅ ｙ ｏ ｆ Ｂｉ ｏｍ ｅ ｔ ｒ ｉ ｃ Ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏｌ ｏ ｇｙ
■蠢瞳■飘
学
Ｍ ｅ 辱 ∈
』 Ｒ
丁
下
支
ｌ、
瓣
Ｙ
生物特征识别 技术发展与应用综述
卢世 军
（ 广 东工程 职 业技术 学院 ，广 东 广 州 ５ １ ０ ５ ２ ０ ）
摘
要 ： 生物特征识别技 术是一种利 用人体独一无二的生物特征进行 身份识别 的技术 。介 绍了 当前生物特征识别技术的
，
．
ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｅ ｄ Ｏ Ｕ ｔ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ
ｂ Ｊ ｏ ｍｅ ｔ ｒ ｉ ｃ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｔ ｒ ｅ ｎ ｄ ｓ ，ａ ｎ ｄ ｄ ） ｓ ｃ ｕ ｓ ｓ ｅ ｄ ｓ ｅ ｃ ｕ ｒ ｉ ｔ ｙ ｆ ｎ ｔ ｈ ｅ ｆ ａ ｃ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ Ｄ ｔ ｂ ｉ ｏ ｍｅ ｔ ｒ ｉ ｃ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ
的 ； 稳 定性 即该特 征在 一段 时 间内能够 保持 不变 。
图 １各 种 生物 特 征 识 别 技 术 占有 率
随 着信息 技 术与 互联 网 的高速 发 展 ，生物 特征 识 别 技术 已 经成 为 当前信 息技 术领 域炙 手可 热 的研究 领 域 之 一 。从 上 世纪 中后 期开 始 ，在经 历 多年 的理论和 技 术 发展 之后 ，生 物特 征识 别技 术 已进入 了稳 健发 展 与应 用阶 段 在 金 融 、安 全 、生 产 制造 、 电子政 务
首 都 机 场 等 地 的应 用 等 。２ ０ ０ ９年 国 际 生 物 识 别 小 组 （ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ａ —ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｂ ｉ ｏ ｍｅ ｔ ｒ ｉ ｃ Ｇ ｒ ｏ ｕ ｐ ） 曾对 各种 生物特 征 识
别 技术 市 场 占有率 进 行过 调 查研 究 … ，结果 如 图 １ 所