生物特征识别技术及应用
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状各不相同。基于几何特征的方法通过计算 面部特征点形状、分布的几何参数区分不同 人脸。基于模板匹配的面像识别通常采用 Poggio和 Brunelli所提出的基于局部特征模板 匹配的方法，它们提取局部特征的模板，进 行局部模板匹配并进行识别。
四种方法
目前面像识别的几个主流方向：特征脸方法、 Fisher脸方法、弹性图匹配法以及局部特征分 析法。
• 将血管纹理识别、人体气味识别、DNA识别
等归为“深奥的”生物识别技术。
生物识别的技术核心在于如何获取这些 生物特征，并将其转换为数字信息，存储于 计算机中，利用可靠的匹配算法来完成验证 与识别个人身份的过程。
生物识别技术与传统身份鉴定技术 的对比分析
传统身份鉴定技术是指基于特定持有物 （如：身份证）和基于特定知识（如：密码） 进行身份鉴定的一种技术。其应用如：人们 通过信用卡和密码可以实现在ATM机上取款。
（2）特征提取
当通过上述三种方式得到一幅指纹图像后， 需要对图像特征进行提取、分析，指纹基 本特征就是如嵴、谷和终点、分叉点或分 歧点。 平均每个指纹都有几个独一无二可 测量的特征点，每个特征点都有大约七个 特征，我们的十个手指产生最少4900个独 立可测量的特征点，足以确认指纹识别的 可靠性。
• 指纹纹线的3种基本模式是环型、弓形和螺
2. 高稳定性。虹膜本身一般不易发病，可以保持几十年不
变。
3. 良好的防伪性能。要想精细地修改虹膜的表面结构特
征，即使采用目前先进的眼科手术，也必须冒着视力损伤的 危险。另外，利用虹膜本身有规律的震颤特性以及虹膜随光 强度变化而缩放的特性，可以把假冒的虹膜图片区分开来。
4. 易接受性。可以不与人体接触，甚至能够在人们没有觉
一个优秀的生物识别系统要求能实时迅 速有效地完成其识别过程。但不同的生物识 别系统的采集方式以及计算机处理算法等都 不一样。下面以较为成熟的指纹识别、面部 识别为例来介绍一下生物识别系统的关键技 术。
指纹识别
（1）指纹图像的采集
• 光学录入技术：最成熟也是最古老的指
纹录入技术，只要将手指放在一个台板（通 常是用加膜的玻璃制成）上，就能完成手指 图像的录入。
• 超声波录入技术：已经存在多年，但它
的应用范围始终不是十分广泛。手指在放在 玻璃台板上，超声波扫描开始时会听到蜂鸣 声并感觉到震动。由于使用了声波，因此， 在录入图像时，手指不必直接接触台板。
• 芯片录入技术：基于芯片的传感器，面
积只有一枚邮票那么大，使用者直接将手指 放在硅芯片的表面来完成指纹图像的录入。
人脸检测与分割：从任意的场景中检测人脸的存 在并进行定位，提取出一个人脸。
输 入 图 像 或 视 频
人 脸 检 测 与 分 割
特 征 提 取
人 脸 识 别
输 出 识 别 结 果
特征提取是指根据已知数据库中的人脸的表征方法，从人 脸图像中提取出该人脸图像的表征值。人脸的表征方法很 多，通常的方法有几何特征、代数特征、特征脸、固定特 征模板等。
技术和网络技术，成千上万的采集样本存储 不可能在同一个服务中，甚至同一个地方，
怎样快速的在异地网络上检索、比对、匹配 所采集的样本特征是一个重 要的技术关键。
生物识别的现状
生物识别发展到现在，已经成为一个庞 大的家族了。它在公安、国防、金融、保险、 医疗卫生、计算机管理等领域均发挥了重要 作用。出现了专业研制生产生物识别产品的 公司，所开发的产品种类丰富，除传统的公 安自动指纹识别系统（AFIS）及门禁系统外， 还出现了指纹键盘、指纹鼠标、指纹手机、 虹膜自动取款机、面部识别的支票兑付系统 等。
察的情况下把虹膜图像拍摄下来。
• 虹膜识别通过对比虹膜图像Βιβλιοθήκη Baidu征之间的相
似性来确定人们的身份,其核心是使用模式 识别、图像处理等方法对人眼睛的虹膜特 征进行描述和匹配,从而实现自动的个人身 份认证。
• 这种技术在生物测定行业已经被广泛认为
是目前精确度、稳定性、可升级性最高的 身份识别系统（human authentication）。
旋形。
弓形
环形
螺旋形
• 局部特征
• 最常见的指纹局部特征包括纹线端点、分
叉点和短纹（孤立点）。局部特征和模式 在指纹分析中都非常重要，由这些特征， 没有两个指纹是相同的。
纹线端点
分叉点
短纹（孤立点）
（3）比对和匹配
当指纹图像的特征值被提取后，就可依照 特征值与数据库中短纹原（孤来立点存）储的指纹图像特 征进行比对和匹配。
现有的面像检测方法分为三类：
• 基于规则的面像检测：总结了特定条件下
可用于检测面像的知识（例如肤色、轮廓 等），并把这些知识归纳成指导面像检测 的规则;
• 基于模板匹配的面像检测：首先构造具有
代表性的面像模板，通过相关匹配或者其 他的相似性度量检测面像;
• 基于统计学习的面像检测：主要利用了面
部特征点结构灰度分布的共同性，是当前 面像检测研究领域中的主要 内容。
征及其应用愿意接受。
基于以上特点，生物识别技术具有传统 的身份鉴定手段无法比拟的优点。采用生物 识别技术，可不必再记忆和设置密码，对重 要的文件、数据和交易都可以利用它进行安 全加密，有效地防止恶意盗用，使用更加方 便。
生物识别的起源和发展
• 古代埃及人通过测量人体各部位尺寸进
行身份鉴别；
• 现代生物识别技术始于70年代中期； • 早期生物识别设备仅限于安全级别较高
生物识别系统的处理过程
所有的生物识别系统都包括如下几个处 理过程：采集、特征提取、比对和匹配。
生物图像采集包括了高精度的扫描仪、 摄像机等光学设备，以及基于电容、电场 技 术的晶体传感芯片，超声波扫描设备、红外 线扫描设备等。
在数字信息处理方面，高性能、低价格 的数字信号处理器（DSP）已开始大量的应用 于民用领域，其对于系统所采集的信息进行 数字化处理的功能也越来越强。在比对和匹 配技术方面，各种先进的算法技术不断的开 发成功，大型数据库和分布式网络技术的发 展，使得生物识别系统的应用得以顺利实现。
其他生物识别的过程与上述指纹识别系 统的过程基本是一致的，区别在于:
• 采集设备不同。每种生物识别技术所
需的采集设备是不同的，如视网膜识别就需 要红外线扫描仪、面部识别需要高精度的摄 像机、声音识别需要高分辨率的麦克风等等。 因此，采集设备的精度、分辨率及可靠性等 各种性能指标都是直接影响识别效果的重要 因素。
生物特征分为身体特征和行为特征两类。
• 身体特征包括：
指纹、掌型、视网膜、虹膜、人体气味、 脸型、手的血管和DNA等；
• 行为特征包括：
签名、语 音、行走步态等。
• 目前部分学者将视网膜识别、虹膜识别和
指纹识别等归为高级生物识别技术；
• 将掌型识别、脸型识别、语音识别和签名
识别等归为次级生物识别技 术；
• 提取的特征点不同，每种生物识别技术
都会根据识别不同的识别对象而确定不同的 特征类型，如静脉识别和视网膜识别都是提 取不同部位的血管分布等特征，声音识别提 取的不同频率等。所以特征类型的选取也是 决定该生物识别系统识别效率高低的一个方 面。
• 在计算机处理方面，各种生物识别系统
的算法都不同，就是指纹识别中，采用不同 的扫描方式所采用的算法也不同。另一方面， 对于大型的生物识别系统，都牵涉到 数据库
虹膜识别技术的基本原理
图
虹
特
像
膜
征
获
定
提
取
位
取
特 征 数 据 库
识
别
识别 或
认
认证
证 结
果
1.捕捉虹膜数据图像
3.从虹膜的纹理或类型
创造512字节的iriscode
2.为虹膜的图像
分析准备过程
4.使用iriscode
模板用于确认
虹膜识别实现方法——虹膜识别
流程
图像采集
虹膜图像库
预处理
虹膜特征模板
尽管面像识别技术不如指纹识别应用那么 普及，但市场上也已出现了众多基于面像识 别技术的产品，如面像识别门禁 系统、面像 识别考勤系统、公安布控对象监控系统、面 像识别网上追逃系统、机场安检系统、面像 识别出入境边检系统、照片比对系统、网络 安全认证系统、金融防 伪系统、收容遣送管 理信息系统等。
• 两个环节
传统方法的缺点是：特定持有物易丢失、 被盗和遗忘。特定知识则存在记忆上的问题。 密码太复杂，容易遗忘；密码简单（如：生 日、电话号码等），则容易被破译和猜测。
与传统身份鉴定相比，生物识别技术具有以下特 点：
• 随身性：生物特征是人体固有的特征，与
人体是唯一绑定的，具有随身性。
• 安全性：人体特征本身就是个人身份的最
• 快速可靠的算法是关键
虹膜
虹膜识别
虹膜中间有一
直径2.5～4mm的 圆孔，这就是我们 熟悉的瞳孔。
眼球前部含色 素的环形薄膜，由 结缔组织细胞、肌 纤维等构成，当中 是瞳孔。眼球的颜 色是由虹膜所含色 素的多少决定的。
虹膜的特征
1. 高独特性。几乎任何两个人(包括双胞胎)的虹膜都是不
完全相同的，即使是同一个人左右眼的虹膜也存在一定的差 异。
特征的识别方法
面部识别
面部识别由于具有无需特殊的采集设备， 系统成本相对低，不干扰使用者，不侵犯使 用者的隐私权等特点，因此成为目前实际使 用的广泛程度公次于指纹识别的生物特 征手 段。近十年来，面像识别出现了不少诸如 Boosting、ICA、流形学习等在内的技术热点， 极大地促进了面像识别技术与产业的发展。
面像识别由面像样本训练和待识别面像 的识别两个过程组成。
• 在训练阶段，提取面像特征形成面像特
征库。
• 在识别阶段，用训练好的分类器对待识
别面像的特征和特征库中的特征进行匹配， 输出识别结果。
早期的面像识别算法主要基于几何特征 或模板匹配。对于不同人来说，面部特征点 （眼睛、眉毛、鼻子和嘴）和脸部轮廓 的形
面像识别系统包括两个技术环节：面像检 测和面像识别。面像检测主要实现面像的检 测和定位，即从输入图像中找到面像及面像 的位置，并将人脸从背景中分割出来；面像 识别则是对面像进行特征提取、模式匹配与 识别。
输 入 图 像 或 视 频
人 脸 检 测 与 分 割
特 征 提 取
人 脸 识 别
输 出 识 别 结 果
生物特征识别技术及应用
身份识别的重要性
• 人的身份识别在现代社会变得越来越重要 • 我们急需一种更加方便、有效、安全的身
份识别技术
什么是生物识别
当前，生物识别技术正成为一个蓬勃发 展的领域，成为信息处理及计算机工业的一 个重要应用方向。
生物识别技术主要是指通过可测量的身 体或行为等生物特征进行身份认证的一种技 术；而生物特征是指唯一的可以测量或可自 动识别和验证的生理特征或行为方式。
虹膜特征分析
模式匹配
识别结果
虹膜识别实现方法——识别方法
当今社会虹膜识别技术高速发展，一下列举了一些识别方法：
• 基于局部二值模式特征和图匹配的虹
膜识别方法
• 一种基于灰度信息的虹膜识别预处理
方法
• 基于多分辨率分析的虹膜识别方法 • 基于小波变换和极大值检测的虹膜识
别方法
虹膜识别实现方法——基于人眼结构
的场所和军事用途；
• 目前已逐渐应用于商业领域，如出入口
控制、考勤管理等。
生物识别的支撑—高科技
现代信息技术为其提供了非常雄厚的技 术支持，当今信息技术已 超越了摩尔定律， 成几何级数发展，各种先进的图像处理技术、 计算机技术、网络技术得到了广泛的应用， 从而使得基于数字信息技术的现代生物识别 系统迅速发展 起来。
• 特征脸方法
特征脸方法作为一种比较成功的人脸识别技 术，它掀起了人脸识别研究的第二次高潮。 特征脸方法就是通过对训练的面像样本子空 间进行主成份分析得到特征脸，所提取的特 征就是面像在特征脸上的投影向量。
•Fisher脸方法
Fisher脸方法的基本思想是使不同人的面像在 所生成的面像空间中可分性最佳，从而比特征 脸方法更适用于面像识别。
•弹性图匹配方法
该方法用图来描述面像，图的顶点表示面部的 局部特征点（例如眼睛、鼻尖等），边表示局 部特征点之间的拓扑连接关系。面像识别时主 要衡量它们所对应的图之间的相似度。
•局部特征分析法
我们在日常生活中识别面像时，会仔细观察 属于最显著的局部区域，如大眼睛、鹰勾鼻 等。局部特征分析就是基于全局的特征脸模 型提出的一种局部特征的拓扑表示。
好证明,满足更高的安全需求。
• 唯一性：每个人拥有的生物特征各不相同。 • 稳定性：生物特征如指纹、虹膜等人体特
征会随时间等条件的变化而变化。
• 广泛性：每个人都具有这种特征。
• 方便性：生物识别技术不需记忆密码与携
带使用特殊工具(如钥匙)，不会遗失。
• 可采集性：选择的生物特征易于测量。
• 可接受性：使用者对所选择的个人生物特
四种方法
目前面像识别的几个主流方向：特征脸方法、 Fisher脸方法、弹性图匹配法以及局部特征分 析法。
• 将血管纹理识别、人体气味识别、DNA识别
等归为“深奥的”生物识别技术。
生物识别的技术核心在于如何获取这些 生物特征，并将其转换为数字信息，存储于 计算机中，利用可靠的匹配算法来完成验证 与识别个人身份的过程。
生物识别技术与传统身份鉴定技术 的对比分析
传统身份鉴定技术是指基于特定持有物 （如：身份证）和基于特定知识（如：密码） 进行身份鉴定的一种技术。其应用如：人们 通过信用卡和密码可以实现在ATM机上取款。
（2）特征提取
当通过上述三种方式得到一幅指纹图像后， 需要对图像特征进行提取、分析，指纹基 本特征就是如嵴、谷和终点、分叉点或分 歧点。 平均每个指纹都有几个独一无二可 测量的特征点，每个特征点都有大约七个 特征，我们的十个手指产生最少4900个独 立可测量的特征点，足以确认指纹识别的 可靠性。
• 指纹纹线的3种基本模式是环型、弓形和螺
2. 高稳定性。虹膜本身一般不易发病，可以保持几十年不
变。
3. 良好的防伪性能。要想精细地修改虹膜的表面结构特
征，即使采用目前先进的眼科手术，也必须冒着视力损伤的 危险。另外，利用虹膜本身有规律的震颤特性以及虹膜随光 强度变化而缩放的特性，可以把假冒的虹膜图片区分开来。
4. 易接受性。可以不与人体接触，甚至能够在人们没有觉
一个优秀的生物识别系统要求能实时迅 速有效地完成其识别过程。但不同的生物识 别系统的采集方式以及计算机处理算法等都 不一样。下面以较为成熟的指纹识别、面部 识别为例来介绍一下生物识别系统的关键技 术。
指纹识别
（1）指纹图像的采集
• 光学录入技术：最成熟也是最古老的指
纹录入技术，只要将手指放在一个台板（通 常是用加膜的玻璃制成）上，就能完成手指 图像的录入。
• 超声波录入技术：已经存在多年，但它
的应用范围始终不是十分广泛。手指在放在 玻璃台板上，超声波扫描开始时会听到蜂鸣 声并感觉到震动。由于使用了声波，因此， 在录入图像时，手指不必直接接触台板。
• 芯片录入技术：基于芯片的传感器，面
积只有一枚邮票那么大，使用者直接将手指 放在硅芯片的表面来完成指纹图像的录入。
人脸检测与分割：从任意的场景中检测人脸的存 在并进行定位，提取出一个人脸。
输 入 图 像 或 视 频
人 脸 检 测 与 分 割
特 征 提 取
人 脸 识 别
输 出 识 别 结 果
特征提取是指根据已知数据库中的人脸的表征方法，从人 脸图像中提取出该人脸图像的表征值。人脸的表征方法很 多，通常的方法有几何特征、代数特征、特征脸、固定特 征模板等。
技术和网络技术，成千上万的采集样本存储 不可能在同一个服务中，甚至同一个地方，
怎样快速的在异地网络上检索、比对、匹配 所采集的样本特征是一个重 要的技术关键。
生物识别的现状
生物识别发展到现在，已经成为一个庞 大的家族了。它在公安、国防、金融、保险、 医疗卫生、计算机管理等领域均发挥了重要 作用。出现了专业研制生产生物识别产品的 公司，所开发的产品种类丰富，除传统的公 安自动指纹识别系统（AFIS）及门禁系统外， 还出现了指纹键盘、指纹鼠标、指纹手机、 虹膜自动取款机、面部识别的支票兑付系统 等。
察的情况下把虹膜图像拍摄下来。
• 虹膜识别通过对比虹膜图像Βιβλιοθήκη Baidu征之间的相
似性来确定人们的身份,其核心是使用模式 识别、图像处理等方法对人眼睛的虹膜特 征进行描述和匹配,从而实现自动的个人身 份认证。
• 这种技术在生物测定行业已经被广泛认为
是目前精确度、稳定性、可升级性最高的 身份识别系统（human authentication）。
旋形。
弓形
环形
螺旋形
• 局部特征
• 最常见的指纹局部特征包括纹线端点、分
叉点和短纹（孤立点）。局部特征和模式 在指纹分析中都非常重要，由这些特征， 没有两个指纹是相同的。
纹线端点
分叉点
短纹（孤立点）
（3）比对和匹配
当指纹图像的特征值被提取后，就可依照 特征值与数据库中短纹原（孤来立点存）储的指纹图像特 征进行比对和匹配。
现有的面像检测方法分为三类：
• 基于规则的面像检测：总结了特定条件下
可用于检测面像的知识（例如肤色、轮廓 等），并把这些知识归纳成指导面像检测 的规则;
• 基于模板匹配的面像检测：首先构造具有
代表性的面像模板，通过相关匹配或者其 他的相似性度量检测面像;
• 基于统计学习的面像检测：主要利用了面
部特征点结构灰度分布的共同性，是当前 面像检测研究领域中的主要 内容。
征及其应用愿意接受。
基于以上特点，生物识别技术具有传统 的身份鉴定手段无法比拟的优点。采用生物 识别技术，可不必再记忆和设置密码，对重 要的文件、数据和交易都可以利用它进行安 全加密，有效地防止恶意盗用，使用更加方 便。
生物识别的起源和发展
• 古代埃及人通过测量人体各部位尺寸进
行身份鉴别；
• 现代生物识别技术始于70年代中期； • 早期生物识别设备仅限于安全级别较高
生物识别系统的处理过程
所有的生物识别系统都包括如下几个处 理过程：采集、特征提取、比对和匹配。
生物图像采集包括了高精度的扫描仪、 摄像机等光学设备，以及基于电容、电场 技 术的晶体传感芯片，超声波扫描设备、红外 线扫描设备等。
在数字信息处理方面，高性能、低价格 的数字信号处理器（DSP）已开始大量的应用 于民用领域，其对于系统所采集的信息进行 数字化处理的功能也越来越强。在比对和匹 配技术方面，各种先进的算法技术不断的开 发成功，大型数据库和分布式网络技术的发 展，使得生物识别系统的应用得以顺利实现。
其他生物识别的过程与上述指纹识别系 统的过程基本是一致的，区别在于:
• 采集设备不同。每种生物识别技术所
需的采集设备是不同的，如视网膜识别就需 要红外线扫描仪、面部识别需要高精度的摄 像机、声音识别需要高分辨率的麦克风等等。 因此，采集设备的精度、分辨率及可靠性等 各种性能指标都是直接影响识别效果的重要 因素。
生物特征分为身体特征和行为特征两类。
• 身体特征包括：
指纹、掌型、视网膜、虹膜、人体气味、 脸型、手的血管和DNA等；
• 行为特征包括：
签名、语 音、行走步态等。
• 目前部分学者将视网膜识别、虹膜识别和
指纹识别等归为高级生物识别技术；
• 将掌型识别、脸型识别、语音识别和签名
识别等归为次级生物识别技 术；
• 提取的特征点不同，每种生物识别技术
都会根据识别不同的识别对象而确定不同的 特征类型，如静脉识别和视网膜识别都是提 取不同部位的血管分布等特征，声音识别提 取的不同频率等。所以特征类型的选取也是 决定该生物识别系统识别效率高低的一个方 面。
• 在计算机处理方面，各种生物识别系统
的算法都不同，就是指纹识别中，采用不同 的扫描方式所采用的算法也不同。另一方面， 对于大型的生物识别系统，都牵涉到 数据库
虹膜识别技术的基本原理
图
虹
特
像
膜
征
获
定
提
取
位
取
特 征 数 据 库
识
别
识别 或
认
认证
证 结
果
1.捕捉虹膜数据图像
3.从虹膜的纹理或类型
创造512字节的iriscode
2.为虹膜的图像
分析准备过程
4.使用iriscode
模板用于确认
虹膜识别实现方法——虹膜识别
流程
图像采集
虹膜图像库
预处理
虹膜特征模板
尽管面像识别技术不如指纹识别应用那么 普及，但市场上也已出现了众多基于面像识 别技术的产品，如面像识别门禁 系统、面像 识别考勤系统、公安布控对象监控系统、面 像识别网上追逃系统、机场安检系统、面像 识别出入境边检系统、照片比对系统、网络 安全认证系统、金融防 伪系统、收容遣送管 理信息系统等。
• 两个环节
传统方法的缺点是：特定持有物易丢失、 被盗和遗忘。特定知识则存在记忆上的问题。 密码太复杂，容易遗忘；密码简单（如：生 日、电话号码等），则容易被破译和猜测。
与传统身份鉴定相比，生物识别技术具有以下特 点：
• 随身性：生物特征是人体固有的特征，与
人体是唯一绑定的，具有随身性。
• 安全性：人体特征本身就是个人身份的最
• 快速可靠的算法是关键
虹膜
虹膜识别
虹膜中间有一
直径2.5～4mm的 圆孔，这就是我们 熟悉的瞳孔。
眼球前部含色 素的环形薄膜，由 结缔组织细胞、肌 纤维等构成，当中 是瞳孔。眼球的颜 色是由虹膜所含色 素的多少决定的。
虹膜的特征
1. 高独特性。几乎任何两个人(包括双胞胎)的虹膜都是不
完全相同的，即使是同一个人左右眼的虹膜也存在一定的差 异。
特征的识别方法
面部识别
面部识别由于具有无需特殊的采集设备， 系统成本相对低，不干扰使用者，不侵犯使 用者的隐私权等特点，因此成为目前实际使 用的广泛程度公次于指纹识别的生物特 征手 段。近十年来，面像识别出现了不少诸如 Boosting、ICA、流形学习等在内的技术热点， 极大地促进了面像识别技术与产业的发展。
面像识别由面像样本训练和待识别面像 的识别两个过程组成。
• 在训练阶段，提取面像特征形成面像特
征库。
• 在识别阶段，用训练好的分类器对待识
别面像的特征和特征库中的特征进行匹配， 输出识别结果。
早期的面像识别算法主要基于几何特征 或模板匹配。对于不同人来说，面部特征点 （眼睛、眉毛、鼻子和嘴）和脸部轮廓 的形
面像识别系统包括两个技术环节：面像检 测和面像识别。面像检测主要实现面像的检 测和定位，即从输入图像中找到面像及面像 的位置，并将人脸从背景中分割出来；面像 识别则是对面像进行特征提取、模式匹配与 识别。
输 入 图 像 或 视 频
人 脸 检 测 与 分 割
特 征 提 取
人 脸 识 别
输 出 识 别 结 果
生物特征识别技术及应用
身份识别的重要性
• 人的身份识别在现代社会变得越来越重要 • 我们急需一种更加方便、有效、安全的身
份识别技术
什么是生物识别
当前，生物识别技术正成为一个蓬勃发 展的领域，成为信息处理及计算机工业的一 个重要应用方向。
生物识别技术主要是指通过可测量的身 体或行为等生物特征进行身份认证的一种技 术；而生物特征是指唯一的可以测量或可自 动识别和验证的生理特征或行为方式。
虹膜特征分析
模式匹配
识别结果
虹膜识别实现方法——识别方法
当今社会虹膜识别技术高速发展，一下列举了一些识别方法：
• 基于局部二值模式特征和图匹配的虹
膜识别方法
• 一种基于灰度信息的虹膜识别预处理
方法
• 基于多分辨率分析的虹膜识别方法 • 基于小波变换和极大值检测的虹膜识
别方法
虹膜识别实现方法——基于人眼结构
的场所和军事用途；
• 目前已逐渐应用于商业领域，如出入口
控制、考勤管理等。
生物识别的支撑—高科技
现代信息技术为其提供了非常雄厚的技 术支持，当今信息技术已 超越了摩尔定律， 成几何级数发展，各种先进的图像处理技术、 计算机技术、网络技术得到了广泛的应用， 从而使得基于数字信息技术的现代生物识别 系统迅速发展 起来。
• 特征脸方法
特征脸方法作为一种比较成功的人脸识别技 术，它掀起了人脸识别研究的第二次高潮。 特征脸方法就是通过对训练的面像样本子空 间进行主成份分析得到特征脸，所提取的特 征就是面像在特征脸上的投影向量。
•Fisher脸方法
Fisher脸方法的基本思想是使不同人的面像在 所生成的面像空间中可分性最佳，从而比特征 脸方法更适用于面像识别。
•弹性图匹配方法
该方法用图来描述面像，图的顶点表示面部的 局部特征点（例如眼睛、鼻尖等），边表示局 部特征点之间的拓扑连接关系。面像识别时主 要衡量它们所对应的图之间的相似度。
•局部特征分析法
我们在日常生活中识别面像时，会仔细观察 属于最显著的局部区域，如大眼睛、鹰勾鼻 等。局部特征分析就是基于全局的特征脸模 型提出的一种局部特征的拓扑表示。
好证明,满足更高的安全需求。
• 唯一性：每个人拥有的生物特征各不相同。 • 稳定性：生物特征如指纹、虹膜等人体特
征会随时间等条件的变化而变化。
• 广泛性：每个人都具有这种特征。
• 方便性：生物识别技术不需记忆密码与携
带使用特殊工具(如钥匙)，不会遗失。
• 可采集性：选择的生物特征易于测量。
• 可接受性：使用者对所选择的个人生物特