生物特征识别2014
生物特征识别技术
生物特征识别技术生物特征识别技术是通过人体的生理结构或行为特征，对个体进行身份验证的一种技术。
它利用了身体构成的独特性，包括指纹、面部识别、虹膜、视网膜、手掌、掌纹、声音、步态等来识别个体。
与传统的密码、卡片、令牌等身份验证方式相比，生物特征识别技术更为便捷、高效、安全。
它不需要额外的信息记录，而且个体的生物特征无法被仿造或窃取。
因此，生物特征识别技术在金融、医疗、安保、物流等领域得到广泛的应用。
生物特征识别技术主要分为以下几种：1.指纹识别：指纹是指手指表面的皮肤纹理，每个人的指纹都是独特的。
指纹识别技术主要是通过将指纹图像与已有指纹图像库中进行比对，来确定身份。
指纹识别技术广泛应用于手机、电脑等入口系统的解锁。
2.面部识别：面部识别是指通过对人脸特征进行分析和比对，识别个体身份的一种技术。
它主要通过人脸的轮廓、眼睛、鼻子、嘴等特征来确定身份。
面部识别技术在安保、金融等领域得到广泛应用。
3.虹膜识别：虹膜是人眼睛中最内层的一层组织，具有独特的生物特征。
虹膜识别技术主要通过对虹膜纹理进行分析，来确定个体身份。
它在高安全性场合得到广泛应用，如安保、金融等领域。
4.声纹识别：声纹识别是通过对个体声音的特征进行分析和识别，来确定身份的一种技术。
声纹识别技术主要利用人的语音信号来进行识别，可以用于电话银行、语音认证等领域。
5.步态识别：步态识别是指通过对人的步态特征进行分析和比对，来确定身份的一种技术。
步态识别技术主要通过对步态的节律、幅度、时间和速度等特征进行分析来识别个体身份。
步态识别技术在安保、身份验证等领域得到广泛应用。
6.掌纹识别：掌纹识别是指通过对手掌的纹路进行分析和比对，来确定身份的一种技术。
它利用手掌纹理独特的特征，可以用于身份认证和门禁系统等场合。
生物特征识别技术的优点是非常明显的。
首先，它在身份认证中具有很高的准确性和可靠性。
其次，生物特征识别技术不会被伪造、丢失或泄露，因为这些特征是与个体内在的生理结构或行为联系在一起的，因此具有固定性和独特性。
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。
生物特征识别技术的研究及应用
生物特征识别技术的研究及应用生物特征识别技术是一种非常重要的技术应用，它能够根据人或物的特征，实现信息的识别或认证。
现代的生物特征识别技术已经得到了飞速的发展，同时也应用到了很多不同的领域中，比如安全、医疗、金融、教育等领域。
本文将对生物特征识别技术的研究及应用进行分析和探讨。
一、研究方向生物特征识别技术的研究方向包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别、语音识别等。
每种生物特征识别技术都具有其独特性及适用范围。
在对生物特征识别技术进行研究时，需要考虑探讨各种技术的应用场景、精度、算法以及信息处理等问题。
1.人脸识别人脸识别是指通过对人脸图像进行分析和比对，来判断人脸信息是否匹配的一种生物特征识别技术。
它具有识别速度快、易于实现、应用范围广、非接触式等优点。
目前，人脸识别技术被广泛应用于人证比对、闸机监控、静脉诊断等场景中。
2.指纹识别指纹识别是通过比较指纹特征点来确定人的身份的技术，它被广泛应用于联邦调查局、美国海关及边境保护局等国际法律机构。
指纹识别技术具有准确率较高、操作便捷、可靠性高等优点，不同于人脸识别有被随意改变的可能性。
3.虹膜识别虹膜识别是利用人眼中的虹膜特征进行身份验证和身份确认的一种生物特征识别技术。
虹膜识别技术具有较高的辨识度和安全性，因此在较高安全性要求的场所如金融、政务等领域的应用越来越广泛。
4.语音识别语音识别技术是利用机器对人的语音信息进行识别、分析、处理的技术。
语音识别具有应用场景广泛、低成本、易于集成、多语种支持等特点。
随着人工智能技术的发展，语音识别技术在智能家居、智能助手、酒店人机交互等方面的应用将越来越广泛。
二、应用领域生物特征识别技术的应用领域非常广泛，包括金融、教育、医疗、安全等领域。
1.金融领域人脸识别技术的应用已经得到了广泛的推广，主要应用于ATM实人识别、账户注册、交易验证等。
虹膜识别技术和指纹识别技术对安全性要求高的领域，如银行金库、金融理财等方面得到广泛的应用。
第十二届中国生物特征识别大会
•292.智能系统学报第12卷journal of pattern recognition and artificial intelligence, 2009, 23(07) ： 1245-1263.[6] Topi M, Timo 0, Matti P, et al. Robust texture classification by subsets of local binary patterns [ C ]//Proceedings of the 15th International Conference on Pattern Recognition. 2000. IEEE, 2000, 3(3) ： 935-938.[7] Ojala T, Pietikainen M, Maenpaa T. Multiresolution grayscale and rotation invariant texture classification with local binary patterns [ J ]. IEEE transactions on pattern analysis andmachine intelligence,2002, 24(7) ：971-987.[8] DAI D, YANG W, SUN H. Multilevel local pattern histogram for SAR image classification [ J ]. IEEE geoscience and remote sensing letters, 2011, 8(2) ： 225-229.[9] 项德良，粟毅，赵凌君，等.一种基于局部梯度比率特征度量SAR 图像相似性的新方法[J ].电子学报，2014,01： 9-13.XIANG Deliang, SU Yi, ZHAO Lingjun, et al. A new algorithm for SAR imagery similarity measure based on local gradient ratio pattern [ J ]. Acta electronica sinica, 2014, 01 ： 9-13.[10] GUAN Dongdong, TANG Tao, ZHAO Ling-jun, et al. Afeature combining spatial and structural information for SAR image classification [ C ] . Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) , 2015 IEEE International. IEEE, 2015： 4396-4399.[11] LI L, TONG C S, CHOY S K. Texture classification using refined histogram[J]. IEEE transactions on image processing, 2010, 19(5)：作者简介：王庆，女，1990年，硕士研究生，主 要研究方向为新体制雷达。
生物特征识别方法
生物特征识别方法生物特征识别方法有：1. 指纹识别实现指纹识别有多种方法。
其中有些是仿效传统的公安部门使用的方法，比较指纹的局部细节；有些直接通过全部特征进行识别；还有一些使用更独特的方法，如指纹的波纹边缘模式和超声波。
有些设备能即时测量手指指纹，有些则不能。
在所有生物识别技术中，指纹识别是当前应用最为广泛的一种。
指纹识别对于室内安全系统来说更为适合，因为可以有充分的条件为用户提供讲解和培训，而且系统运行环境也是可控的。
由于其相对低廉的价格、较小的体积（可以很轻松地集成到键盘中）以及容易整合，所以在工作站安全访问系统中应用的几乎全部都是指纹识别。
2. 手掌几何学识别手掌几何学识别就是通过测量使用者的手掌和手指的物理特征来进行识别，高级的产品还可以识别三维图象。
作为一种已经确立的方法，手掌几何学识别不仅性能好，而且使用比较方便。
它适用的场合是用户人数比较多，或者用户虽然不经常使用，但使用时很容易接受。
如果需要，这种技术的准确性可以非常高，同时可以灵活地调整生物识别技术性能以适应相当广泛的使用要求。
手形读取器使用的范围很广，且很容易集成到其他系统中，因此成为许多生物识别项目中的首选技术。
3. 声音识别声音识别就是通过分析使用者的声音的物理特性来进行识别的技术。
目前，虽然已经有一些声音识别产品进入市场，但使用起来还不太方便，这主要是因为传感器和人的声音可变性都很大。
另外，比起其他的生物识别技术，它使用的步骤也比较复杂，在某些场合显得不方便。
很多研究工作正在进行中，我们相信声音识别技术将取得重大进展。
4. 视网膜识别视网膜识别使用光学设备发出的低强度光源扫描视网膜上独特的图案。
有证据显示，视网膜扫描是十分精确的，但它要求使用者注视接收器并盯着一点。
这对于戴眼镜的人来说很不方便，而且与接受器的距离很近，也让人不太舒服。
所以尽管视网膜识别技术本身很好，但用户的接受程度很低。
因此，该类产品虽在20世纪90年代经过重新设计，加强了连通性，改进了用户界面，但仍然是一种非主流的生物识别产品。
第7章 生物特征识别概述
生物特征
2
生物识别与传统识别方式
持有物 (“something I have”)
广泛性 •Keys 唯一性 •Passport 安全性 •Smart Card 可采集 易接受
知识 (“something I know”)
•Password •PIN 广泛性 唯一性 安全性 可采集 易接受
每个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、 细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹的特 征的结构； 虹膜具有随机的细节特征和纹理图像，人在出生半 年至一年内虹膜发育完全，此后终身不变；
虹膜识别技术是错误率最低的一种生物特征识 别技术。
13
（1）虹膜识别
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（1）虹膜识别
虹膜识别的特性 惟一性高。由信息组合的复杂性决定。同卵双胞胎的 虹膜纹理信息不同，同一个人左右眼的虹膜纹理也不 同。 稳定性高。虹膜纹理在胎儿7个月时已形成，出生618个月后终身不变，不随年龄、职业、生活方式的变 化而变化，不被污染，不会磨损，不因疾病改变纹理 结构。 抗欺骗性强。不能人工仿造或手术仿造他人虹膜组织， 使用克隆技术也不能复制。虹膜不留印迹，不会因痕 迹残留导致他人非法获取特征信号。 可采集性强。虹膜具有可见外形，可从一定的距离处 采集信号，不需用户接触设备，可在无光照情况下进 行采集。 15
11
7.3 生物特征识别技术比较
常用的生物特征识别技术
虹膜识别 人脸识别 人耳识别 指纹识别 掌纹识别 手形识别 静脉识别
12
（1）虹膜识别
虹膜识别技术：是基于在自然光或红外光照射 下，对虹膜上可见的外在特征进行计算机识别 的一种生物识别技术。 虹膜：环绕着瞳孔的一层有色的细胞组织；
2014年公安信息化与生物特征识别行业分析报告
2014年公安信息化与生物特征识别行业分析报告2014年5月目录一、行业主管部门、监管体制及主要法律法规 (6)1、行业主管部门与监管体制 (6)（1）行业主管部门 (6)（2）行业自律性管理组织 (6)2、行业主要法律法规及政策 (7)（1）软件行业相关法律法规与政策 (7)（2）电子政务与公安信息化相关法律法规与政策 (9)（3）生物特征识别相关法律法规及政策 (10)3、行业主要标准 (11)二、我国软件行业概况 (12)三、我国公安信息化市场概况 (14)1、我国电子政务市场概况 (14)2、我国公安信息化市场概况 (18)（1）我国公安信息化的建设历程 (18)（2）“金盾工程”介绍 (19)四、生物特征识别行业概况 (21)1、生物特征识别技术类别 (21)2、生物特征识别技术的用途 (23)3、全球生物特征识别行业概况 (24)（1）应用情况 (24)①公共领域的应用 (24)②商用领域的应用 (26)（2）发展趋势 (28)4、我国生物特征识别行业发展状况 (29)（1）发展历程 (29)（2）应用情况 (31)（3）发展趋势 (33)①电子身份证件的普及，带动生物特征识别市场快速增长 (33)②复杂多样的行业应用推动厂商“以产品为导向”向“以用户需求为导向”转型 . 34③多种生物特征识别技术整合应用是行业发展的趋势 (34)④指纹识别类产品仍是主导产品，人脸识别类产品增长迅速 (35)五、行业竞争状况 (35)1、行业竞争格局 (35)（1）生物特征识别产品竞争格局 (35)（2）公安信息化产品竞争格局 (36)2、行业进入壁垒 (37)（1）技术壁垒 (37)（2）人才壁垒 (38)（3）品牌壁垒 (39)（4）市场准入壁垒 (39)（5）资金壁垒 (40)3、行业利润水平的变动趋势及变动原因 (40)（1）具有自主知识产权，产品技术含量越高 (40)（2）市场准入限制 (41)（3）多生物特征识别技术整合应用 (41)（4）能够提供一体化解决方案 (41)六、影响行业发展的因素 (42)1、有利因素 (42)（1）公安信息化为生物特征识别行业的发展提供了坚实的基础 (42)（2）强制实施的人员信息电子化管理为生物特征识别行业创造巨大的市场机遇43 （3）智能化安防监控成为新的业务增长点 (44)（4）技术进步拓宽了产品的应用领域 (44)（5）产业政策的扶持为行业创造了良好的发展机遇 (45)2、不利因素 (45)（1）产品技术更新速度快，对行业厂商研发能力要求不断提升 (45)（2）资金投入大，加大了行业厂商的资金压力 (46)（3）专业技术人才短缺，高端人才争夺激烈 (46)七、行业技术水平与技术特点 (47)1、生物特征识别技术工作模式 (47)2、行业技术特点和技术水平 (49)（1）指掌纹识别的技术特点、技术水平和技术方向 (49)①指掌纹识别相关技术基本情况 (49)②指掌纹识别相关技术发展方向 (52)（2）人脸识别的技术特点、技术水平和技术方向 (53)①人脸识别相关技术基本情况 (54)②人脸识别相关技术发展方向 (56)（3）应用系统开发的技术特点、技术水平和技术方向 (57)①企业级应用服务框架技术 (57)②多层级分布式架构技术 (58)③信息安全技术 (59)④数据ETL管理平台 (60)⑤数据交换平台 (60)⑥移动快速绘图技术 (60)⑦可视化分析技术 (60)⑧数据检索技术 (61)⑨嵌入式技术 (61)八、行业周期性、区域性或季节性特征 (62)1、周期性特征 (62)2、区域性特征 (63)3、季节性特征 (63)九、与上下游行业的关联性 (64)1、与上游行业的关联性 (64)2、与下游行业的关联性 (64)（1）公安领域 (64)（2）安防领域 (65)（3）其他领域 (66)十、行业主要企业简况 (66)一、行业主管部门、监管体制及主要法律法规1、行业主管部门与监管体制（1）行业主管部门工业和信息化部是国内软件行业的主管部门，对软件行业的主要监管职责包括：指导软件业发展；拟订并组织实施软件、系统集成及服务的技术规范和标准；推动软件公共服务体系建设；指导、协调信息安全技术开发。
生物特征识别技术在家畜标识中应用研究
与试验研究生物特征识别技术在家畜标识中应用研究赵文年韩佳佳朱梦莹徐全武张启耀(新疆乌鲁木齐县畜牧兽医站830036)摘要：生物特征是生物与生俱来的特征，因其稳定、不易伪造被用于个体识别，在人类身份识别中广泛应用。
随着家畜及其产品全球化流通，流通环节家畜个体标识、监管及追踪溯源要求不断增高，利用生物特征识别技术对家畜个体进行标识、监管及追踪溯源已成为一种趋势。
本文简述了面部识别、鼻纹识别、虹膜识别、视网膜识别在家畜个体识别中的应用，为 建立家畜个体标识、监管及追踪溯源系统提供参考。
关键词：生物特征识别；面部识别；鼻纹识别；虹膜识别；视网膜识别1家畜标识发展现状传统畜牧业中家畜个体标识有烙印或刺身于背部或臀部、剪耳产生豁口等方法［1，2］。
目前国内均使用印有二维码信息的 塑料耳标。
其缺点为易被铁丝、树枝挂掉，造成耳朵破裂；易 被替换及伪造。
因其问题较多，近年牲畜保险使用皮下注射电 子芯片进行标识，该芯片采用无线射频识别技术(Radio Frequency Identification,RFID)遥但其制造成本较高，目前无统一制造标准，回收使用才生额外成本等问题。
限制了其全面推广，只在国内部分地区使用［3］。
生物特征识别技术利用生 物体固有的物理特征或行为特征进行个体鉴别。
常用的有指纹、人脸、虹膜、掌纹、视网膜、耳郭和DNA 等，因其方 便、损伤小、稳定等特点，在人类社会商业化应用广泛。
在家 畜应用方面， 国外发展较快， 国内处于研究阶段， 大范围推广 较少。
作者简介：赵文年(1988-),男，硕士，兽医师，研究方向：动物疫病防治微量元素以极微小量对比它本身质量大得多的基质 (Subs-trate)起调节作用；并通过对机体的综合作用，加强基质本身的调节作用。
2.2 特异性当某种微量元素进入机体时会和具有高度特异性、有识别 能力的载体结合，并由载体将其输送到其作用位点，所以，微量元素在机体的作用是绝对特异的。
步态识别
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人的步态视频序 列的采集
人体步态的检测
在视频序列中将人体 获取人体主要关节 步态区域从背景图像 的角度变化轨迹， 经过进一步处理，使其成为 有匹配的即进行预 首先由监控摄像机采集人 中抽取出来，再对步 这些轨迹经过结构 与己存贮在数据库的步态的 /报警。无匹配的， 的步态，通过检测与跟踪 态运动进行运动检测、 和时间归一化后， 同样的模式；最后，将新采 监控摄像机则继续 获得步态的视频序列 运动分割 作为动态特征（基 集的步态特征与步态数据库 进行步态的采集 于模型的步态识别） 的步态特征进行比对识别分类4一 Nhomakorabea步态识别简述
1.2 步态识别技术
LOGO
1.2.1 步态识别简介
步态识别是一种新兴的生物特征识
别技术，旨在通过人们走路的姿态进行 身份识别，与其他的生物识别技术相比，
步态识别具有非接触远距离和不容易伪
装等优点。在智能视频监控领域，比其 他生物识别技术更具优势。
5
一、步态识别的简述
1.2 步态识别技术
• 破案侦查 • 通过对比闭路电视捕捉到 的嫌犯的行动情况与嫌疑
• 医疗 • 通过检查与分析人的走路姿势可 以帮助医生判断其退步受伤的情
犯走路的姿势
况或者畸形程度，从而做出积极
的整形补偿或有效地治疗
• 交易者身份的识别
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二、基本原理与应用
2.2 步态识别的应用
LOGO
步态识别在罪犯侦察中的应用
罪犯很狡猾，多般会乔装打扮一番躲避闭路 电视的监控，甚至还不会留下线索让警方查到他 们的DNA，但走路方式他们得留下，成为识别 罪犯的永久依据。 瑞典警方曾成功应用此系统识别出了一个银 行抢劫犯。在此案件中，一位顾客被杀害。 2003年，瑞典警方调查刺杀瑞典外交部长安娜• 林德(Anna Lindh)的凶手时，让专家们来检查他 们的嫌疑犯米亚伊洛•米亚伊洛维奇(Mijailo Mijailovic)的走路方式。结果他们的努力没有白 费，米亚伊洛维奇被证实就是凶手。此案例使此 技术的前途大为提升。（英国《泰晤士报》）
2014年人脸识别行业分析报告
2014年人脸识别行业
分析报告
2014年11月
目录
一、人脸识别：非主动接受带来的主动管理能力 (3)
1、人脸识别技术带来主动管理能力 (4)
2、图像采集的设备的重复利用 (5)
3、人脸数据库建设时的数据容易采集 (5)
二、人脸识别技术及产业链介绍：人脸识别算法是核心 (5)
1、人脸检测 (6)
2、人脸特征点提取 (7)
3、人脸比对 (7)
三、人脸识别应用将朝软件/系统集成双向拓展 (8)
四、大风起兮，谁将受益 (13)
1、汉王科技：国内模式识别领域的领导企业 (13)
2、欧比特：收购铂亚信息，进军人脸识别市场 (15)
3、海鑫科金：国内生物识别领域的综合服务商 (16)
4、北京旷视科技：牵手支付宝，发力移动支付和商业智能应用 (16)
五、风险因素 (18)
一、人脸识别：非主动接受带来的主动管理能力
生物特征识别技术是利用人体生理特征（如指纹、人脸、虹膜、掌纹等）或是行为特征（如笔迹、语音、步态等）来对个人进行身份鉴别。
根据市场研究机构Acuity Market intelligence 报告数据显示，2013 年全球生物识别市场规模达到73.39 亿美元，其中指纹识别技术使用范围最广，产品市场份额约为58%，其次是人脸识别产品（约占18%），并预计至2017 年生物识别市场规模将达108.82 亿美元。
根据《中国安防》的统计数据显示，2013 年1-10 月国内生物识别市场规模为30.73 亿元，在全球市场中占比较低，其中指纹识别市场份额为74.36%，人脸识别市场份额为23.76%。
不同的生物识别技术在细分技术上各具优势，人脸识别技术是非。
一种生物特征识别系统及方法[发明专利]
![一种生物特征识别系统及方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/8078958ea45177232e60a23e.png)
专利名称：一种生物特征识别系统及方法专利类型：发明专利
发明人：王琪,许猛,张铁
申请号：CN201410491741.4
申请日：20140912
公开号：CN104281836A
公开日：
20150114
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种生物特征识别系统及方法，该方法根据需要将多种不同的生物特征识别设备组合构成终端权限控制网络，与主机相连。
对安全性要求高的控制点，采用适应环境和使用条件的高安全性生物特征识别设备，对安全性要求较低的控制点，根据安全性要求和应用环境采用价格相对低的生物特征识别设备。
本发明对于任何进入内部控制点的用户都进行了多次生物特征识别。
这一技术提高了生物识别设备的全面性，增强了区域的安全性，同时在不同的控制点采用不同的识别设备，增加了系统的实用性，降低了实际应用的成本，系统还能够快速确定用户信息，并且结构简单，易于实现。
申请人：东北大学
地址：110004 辽宁省沈阳市和平区文化路三巷11号
国籍：CN
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虹膜识别
• 容假率(FAR) :在进行生物测量时,对某对象的某一生物
特征进行生物测量所得结果与另一对象已经记录在系 统中的模板匹配，这时容假事件发生。 (FAR)即是容 假事件发生的概率。
通过一个距离眼睛3英寸的精密相机来捕获虹膜的信息
Applied Pattern Recognition • 生物活性
虹膜与人体生命现象同时存在,共生共息，所以想用照片、 录像的虹膜代替活体的虹膜图像都是不可能的，从而保证了 生理组织的真实性
• 唯一性
虹膜的纤维组织细节复杂而丰富，具有极大的随机性，即 便使用克隆技术也无法复制某个虹膜。同卵双胞胎的虹膜纹 理信息不同，同一个人左右眼的虹膜纹理都不会相互认同
Applied Pattern Recognition CSE616
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虹膜识别
• 虹膜识别技术的特点
• 高精度
虹膜识别被公认为是目前精确度、稳定性、可升级性最高的 身份识别系统（human authentication）,其特征匹配的准确 性甚至超过了DNA匹配
Applied Pattern Recognition CSE616
• 虹膜是眼球前部含色素的环形薄膜,当中是瞳孔 • 眼球的颜色是由虹膜所含色素的多少决定的 • 不同人种的虹膜色彩不同，黄种人含色素较多，呈棕
褐色，远看如黑色;白种人色素少，呈浅灰色或淡蓝色
Applied Pattern Recognition CSE616
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虹膜识别
• 虹膜的表层有凹凸不平的皱褶,这些皱褶像指纹一样每
第十一章: 生物特征识别
2
生物识别概述
• 生物特征识别是指将计算机与光学、声学、生物传感
器和生物统计学等相结合,利用人体固有的生物特征来 进行个人身份的鉴定。
• 其核心在于获取生物特征，并将之转换为数字信息，
存储于计算机中，并利用可靠的匹配算法来完成验证 与识别个人身份。
Applied Pattern Recognition CSE616
防务是生物识别技术最具潜力的应用领域
• 美国德克薩斯洲联合银行采用“虹膜识别系统”鉴定
用户身份
• 美国维萨格公司的“脸象识别系统”在美国的两家机
场大显神通,它能在拥挤的人群中挑出某一张面孔，判 断他是不是通缉犯
Applied Pattern Recognition CSE616
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生物识别概述
• 基本原理 • 对生物特征进行取样,提取其唯一的特征并转化成数
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虹膜识别
• 在身份识别或确认过程中会有错误 • 有两个重要的测量因子——拒假率（FRR）和容假率
(FAR)可以表明任何一种生物测量技术的有效性和可 靠性
• 拒假率（FRR）:在进行生物测量时,对某对象的某一
生物特征进行生物测量所得结果与该对象已经记录在 系统中的模板不匹配，这时拒假事件发生。 FRR即是 拒假事件发生的概率。
Applied Pattern Recognition CSE616
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虹膜识别
• 虹膜识别技术的特点
• 非接触性
从一定距离即可获得虹膜数字图像,无需用户接触设备,对人 身没有侵犯,因而容易被公众接受
• 稳定性
虹膜在人的一生中都极其稳定，出生6—18个月后定型，此 后终身不变
• 防伪性
不可能将一个人的虹膜组织特征改变得与某个特定对象的特 征相同
别原型系统
• 大部分的自动虹膜识别系统使用DAUGMAN核心算法
Applied Pattern Recognition CSE616
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虹膜识别
• 2000年,美国国防高级研究项目署（DARPA）启动了
名为HID的研究项目，即远距离身份识别
• 其中包括远距离虹膜识别项目（Iris Recognition at a
息并通过这种人体生物特征来识别人的身份
Applied Pattern Recognition CSE616
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虹膜识别
• 1987年,眼科专家FLOM首次提出利用虹膜图像进行自
动虹膜识别的概念
• 1991年，美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的JOHNSON
实现了一个自动虹膜识别系统
• 1993年，DAUGMAN实现了一个高性能的自动虹膜识
字代码
• 将代码生成特征模板 • 进行身份认证时，识别系统通过获取其特征与数据
库中的特征模板进行比对，以确定二者是否匹配， 从而决定接受或拒绝该人
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虹膜识别
Applied Pattern Recognition CSE616
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虹膜识别
个人都不相同，而且不会改变
• 虹膜是人体最具独特性的器官之一，世界上两个人的眼睛虹
膜一模一样的情况几乎没有
• 人的虹膜在出生6-18个月成型后终生不再发生变化 • 成为识别每个人生物特征的独一无二的标识
Applied Pattern Recognition CSE616
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虹膜识别
• 虹膜识别(Iris Recognition )就是通过提取人眼虹膜信
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生物识别概述
• 生物特征的涵义很广,大致上可分为生理特征和行为特
征两类。
• 生理特性包括:指纹、掌纹、虹膜、视网膜、人体气味、
脸像、DNA等
• 行为特征包括：签名、声音、步态等
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生物识别概述
• 传统的身份鉴定方法
• 身份标识物品:钥匙、证件、ATM卡 • 身份标识知识：用户名和密码 • 主要借助体外物,一旦证明身份的标识物品和标识知识被盗
Distance）
• 研究目的之一就是将虹膜识别应用于未来的国家安全
领域，尤其是国家重要信息和技术的管理
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虹膜识别
• 虹膜识别的原理
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虹膜识别
• 虹膜识别的原理
或遗忘，其身份就容易被他人冒充或取代。
• 生物特征识别技术不易遗忘、防伪性能好、不易伪造
或被盗、随身“携带”和随时随地可用
• 比传统的身份鉴定方法更具安全、保密和方便性
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生物识别概述
• 政府、电子商务、军队、银行、社会福利保障、安全