不得不知的生物特征识别十大关键技术
单元3-生物识别技术资料
• （6）虹膜
• 眼睛的虹膜是由相当复杂的纤维组织构成，内侧与瞳孔相 邻，外侧与眼白相邻。虹膜与手指纹一样，是独一无二的， 同一个人左右眼的虹膜纹理都不会相互认同。而且虹膜在 人的一生中都极其稳定，不容易更改。
• 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有 美国，欧洲国家，日本等，著名的研究机构有
• 美国MIT的Media lab,AI lab,CMU（卡耐基-梅隆大 学）的Human-Computer Interface Institute， Microsoft Research,
• 英国的Department of Engineering in University of Cambridge（剑桥大学）等。
• （5）声纹
• 声纹识别又称为说话人识别，是根据语音波形中反映说话 人生理和行为的特征的语音参数进行自动识别说话人身份 的技术。
• 所谓声纹是用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱。 由于人在讲话时使用的发声器官--舌、牙齿、喉头、肺、 鼻腔在尺寸和形态方面每个人的差异很大，任何两个人的 声纹图谱都有差异，因此可以用于身份认证。
188个成员国发布了航空领域使用生物特 征认证技术的规划，提出将在个人护照中
加入生物特征(包括指纹识别、虹膜识别、 面相识别)，并在进入各个国家的边境时进 行个人身份的确认。目前，此规划已经在 美国、欧盟、澳大利亚、日本、南韩、南 非等国家和地区通过，从2004年底就开始 实施了。
生物特征识别技术在国外的研究现状
• （4）掌纹
• 掌纹是指手腕与手指之间的手掌表面上的各种纹 线。掌纹与指纹一样，具有高度的唯一性。掌纹 识别就是根据掌纹的特征信息来进行身份认证。
生物特征识别技术3篇
生物特征识别技术第一篇：生物特征识别技术的概述生物特征识别技术指的是通过采集和分析个人生物特征的信息来识别并验证个人身份的技术。
生物特征包括人体生理特征、行为特征以及生物化学特征等。
生物特征识别技术因具有高精度、可靠性、防伪性和便捷性等优点，被广泛应用于金融、安全、医疗、交通等领域。
常见的生物特征识别技术包括指纹识别、面部识别、虹膜识别、掌纹识别、声纹识别、静脉识别等。
其中，指纹识别是最早被应用的技术之一，也是应用最为广泛的生物特征识别技术之一。
指纹识别技术通过分析指纹图案的形态特征进行身份验证。
面部识别是通过对面部特征进行采集和识别的技术。
虹膜识别技术是通过分析虹膜中纹理、色泽、瞳孔等特征进行身份验证。
掌纹识别技术则是通过采集掌心的纹路和芝麻状体特征进行身份验证。
声纹识别技术则是分析人声的频率、强度、语调等特征进行身份验证。
静脉识别技术则是将红外光照射在人手腕上，通过分析血管的亮度和颜色等特征进行身份验证。
生物特征识别技术除了可以应用于身份认证外，还具有其他的应用。
例如，在医疗领域中，生物特征识别技术可以用于对病人的身份进行识别、药物管理等；在交通领域中，生物特征识别技术可以用于驾驶员身份验证、车辆防盗等。
然而，生物特征识别技术的应用也存在一些问题。
例如，生物特征的采集过程可能侵犯个人隐私；生物特征识别技术对硬件设备的要求较高，成本也相对较高。
此外，生物特征识别技术仍存在一些技术难点，例如对动态变化的生物特征进行识别、克服人脸遮挡等问题仍需进一步研究和解决。
第二篇：生物特征识别技术的优缺点分析生物特征识别技术因具有高精度、可靠性、防伪性和便捷性等优点，被广泛应用于金融、安全、医疗、交通等领域。
在这些领域中，生物特征识别技术具有以下的优点：1.高精度。
生物特征识别技术是通过人体特征进行身份验证，因此识别精度相比其他技术更高。
2.可靠性。
生物特征识别技术可以消除人与证件不匹配的风险，可以防止伪造、假冒等行为。
信息安全中生物特征识别技术的使用注意事项
信息安全中生物特征识别技术的使用注意事项随着科技的迅猛发展，生物特征识别技术作为一种安全认证手段在信息安全领域得到广泛应用。
而生物特征识别技术的使用需要注意一些重要事项，以确保信息安全并保护个人隐私。
本文将就生物特征识别技术的使用注意事项进行分析和讨论。
首先，保护生物特征数据的安全是使用生物特征识别技术的重要要求。
生物特征识别技术通过采集和存储用户的生物特征信息进行身份验证。
因此，必须采取措施确保生物特征数据的安全性。
首先，必须加密生物特征数据，以防止黑客入侵。
其次，生物特征数据必须储存在安全的服务器中，采用严格的访问控制机制进行保护，限制只有授权人员可以访问和处理这些数据。
此外，定期备份生物特征数据以防止数据丢失也是必要的。
保护生物特征数据的安全性对于防范身份盗用和欺诈行为至关重要。
其次，注意生物特征识别技术的误识率和假冒风险。
虽然生物特征识别技术具有较高的准确性和可靠性，但在实际应用中仍存在一定的误识率。
误识率是指系统将一个人错误地识别为另一个人的概率。
为了降低误识率，必须进行充分的实验和测试，并对算法进行不断优化。
此外，还可以采用多因素认证，结合生物特征识别技术与其他安全认证手段，如密码、指纹等，以提高整体的识别准确性。
另外，生物特征识别技术还需要注意假冒风险。
举例来说，指纹被复制和伪造的问题是实际应用中的一个挑战，因此需要引入更高级的生物特征识别技术来解决这个问题。
第三，需要合法和透明地收集和使用生物特征数据。
生物特征识别技术涉及到个人的隐私信息，因此在采集和使用生物特征数据时，必须符合法律和道德的规范。
首先，必须取得用户的明确、知情和自愿的同意。
其次，必须遵守隐私保护相关的法律和法规，如《个人信息保护法》等。
还需要制定明确的数据使用政策和隐私保护规定：明确指出生物特征数据的使用目的，明确规定生物特征数据的存储和处理方式，以及规定数据存储期限和删除方式。
此外，还要定期进行安全审计，确保生物特征数据不被滥用或非法使用。
生物识别知识点总结
生物识别知识点总结一、生物识别的原理1. 生物特征的稳定性生物特征是指人体的生理特征或行为特征。
这些特征在一定条件下具有稳定不变的性质。
例如指纹的纹路、虹膜的纹理、声音的音质等，都是人体特有的特征，不会因外界条件或时间的变化而改变。
2. 生物特征的独特性每个人的生物特征都是独一无二的。
指纹、虹膜、脸部等特征具有高度的个性化和独特性，可以用来作为身份的识别和验证依据。
3. 生物特征的可测性生物特征可以通过特定的传感器或设备进行采集和测量。
这些特征可以转化为数字化的信息，以便进行存储和分析。
4. 生物特征的识别准确性通过生物特征进行识别和验证的准确性较高，通常能够达到较高的识别率和准确率。
二、生物识别的技术1. 指纹识别技术指纹是一种常见的生物特征，具有独特性和稳定性。
指纹识别技术通过检测和提取指纹图像的特征信息，进行匹配和验证用户的身份。
2. 虹膜识别技术虹膜是眼睛中的一种组织，具有独特的纹理和颜色。
虹膜识别技术通过采集虹膜图像，提取虹膜特征，进行身份验证和识别。
3. 脸部识别技术脸部是人体的一种显著特征，具有独特的外貌和面部特征。
脸部识别技术通过检测和提取脸部图像的特征信息，进行用户的身份验证和识别。
4. 声纹识别技术声音是人的声音特征，具有个性和独特性。
声纹识别技术通过采集声音，提取声音特征信息，进行身份验证和识别。
5. 生物特征融合技术生物特征融合技术是将多种生物特征进行融合，提高识别系统的准确性和鲁棒性。
例如将指纹、虹膜、脸部等生物特征进行融合识别，可以提高识别精度和安全性。
三、生物识别的应用1. 身份验证与门禁系统生物识别技术可以应用于各种门禁系统、安防系统，用于实现人员的身份验证、出入权限控制等。
2. 移动支付与金融安全生物识别技术可以应用于移动支付、金融安全领域，用于用户身份验证、交易安全等。
3. 边境口岸与出入境检查生物识别技术可以应用于边境口岸、出入境检查等领域，用于进行人员的身份验证和识别。
生物特征识别中的关键技术与发展趋势
以提高指纹识别系统的可靠性及识别率。
１２ 虹 膜识别 ．
作者 简介
刘舒 （９８ ） １５一 ，男，辽宁人，校长助理，系主任， 教授。
・
６ ・ ３
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刘 舒 于瑞华：生物特征识别中的关键技 蔓发展趋势 虹膜是 位 于眼睛 黑色 瞳孔 和 白色巩 膜之 间 的圆
指纹图像增强的目的在于提高指纹图像中脊线 的清晰度，一般包括 以下环节 ：滤波、图像的二值 化 、方向场图、生成特征模板等 ，其主要问题在于 图像处理过程 中相关参数和阈值的选择 ，选择不当 会造成特征信息的损失或产生错误特征信息。特征 提取是指纹识别的重要步骤，目前最常用的细节特 征是指端点 、叉点和奇异点的特征。通常情况每个 清晰指 纹一般 有 ４ ０—１０个 这样 的细节 特 征点 。指 ０ 的分类方法有基于神经网络的分类方法 、基于奇异 点的分类方法 、基 于脊线几何形状的分类方法等。 指纹匹配是指纹识别系统的核心之一，其技术关键
技 术 中的热 点 问题及 其发展 趋 势。
关键词 生物 识别 ；活体检 测 ；组合特 征识 别
中图分 类号 Ｄ ３． ０ ５３
０ 引言
指纹 识别 是使用 最早 。指纹是手指末端正面皮肤上的呈有规则定
向排列 的纹线 。指纹 识别 的 主要关键 技术 包括 指纹 图像 增强 、特 征提取 、指 纹分 类和指 纹 匹配几个 部
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中国人 民公 安 大学 学报 （自然科 学版 ）
２０ 牟第 １ Ｎ ． ２０ Ｊ ｒ ｌ ｆ ｈ ｅ ｅｐ Ｐｂｃ ０６ 期 ｏ１ ０６ ｏ ｎ ｉ ｓ Ｐｏｌ ｕｌ ｕ ａｏ Ｃ ｎ ｅ ｅ ｉ ！堡 （ ！ 婴 ！ ！ ） 望釜 塑 曼 ２
术，这种技术应用于身份识别体现 了其独特 的优 纹分类的 目的是提高指纹识别的速度和效率 ，常见
生物特征识别技术综述
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中国安防产品信息
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生物特征识别 门禁系统专题
上。在这方面，中科院自动化所生 物特征认证与测评中心的研究也走 在了世界的前沿。与国家 “ ($# 计 划”支持的三维动画课题相结合， 自动化所生物认证中心，组建了以 谭铁牛、田捷为核心的博士研究团 队。 在应用技术层面上，生物特征 识别技术与 )* 卡技术的结合是+&& 以后的技术发展趋势， 在现阶段， 现 有的数据库技术无法解决在极大尺 度下的生物特征识别技术应用。于 是，人们采取一种稍加变通的方法 实现特定的用途。 即： 结合 )* 卡， 将 生物特征存入到 )* 卡中， 通过对比 或卡号所代表的）特征将 )* 卡中 （ 从而达 &： , 算法转化为 &- & 算法， 到减小运算量的目的。 总体来说，生物识别技术整体 上蓬勃发展， 新的算法、 新的工具、 新的硬件、新的识别技术层出不 穷。中国的生物识别核心技术在以 中科院自动化所生物特征认证与测 评中心的推动下，站在了世界的科 研前沿。但应用技术的发展与国际 上的整体发展还有比较大的差距。 应用技术难题 与传统的密码、钥匙、证卡技 术相比，生物识别技术的本质原理 不是一个 &"". 识别的技术，它是 通过概率匹配实现的识别技术。而 一般的数据库查找是确定内容搜索 的技术。这种确定内容查找的数据 库技术经过近百年的发展，已经有 了各种各样优秀、有效的算法实现 大数据库上的迅速查找。而以概率 匹配为特点的生物识别要在传统的 数据库技术上实现，所要求的计算 量比传统的数据库匹配技术的计算 量要高 ! / # 个数量级 （ &"" / &""" 倍）。同时，随着数据库的线性增 大，其 &： , 算法的计算量也线性 增大，而生物识别技术最有效的应 用是在全尺寸数据库上的应用。比 如全球的人口都有统一的生物特征 数据库。而目前的数据库技术要实 现在如此大尺寸的数据库上的查找 还基本上不可能。这也是生物特征 识别技术发展的一个技术瓶颈。 先天缺陷 在另一方面，生物特征识别技 术的唯一性既是这个技术的优点， 也是这个技术的缺陷，一旦这个特 征被伪造，系统就将在所有层面上 失去效力， 同时， 这种失效是无法弥 补的失效。如果是密码技术的话， 一旦一个密码被伪造，就可以重新 设定一个新的密码，整个系统可以 在新的密码体系下良好运行。所以 唯一性是生物特征识别技术先天的 优点， 也是它先天的缺陷。 以指纹识别技术为例， 从 !""" 年开始， 在德国、 日本、 美国、 英国等 国家都有人宣布，他们成功地发明 了新型的材料以及工艺过程可以很 方便的采集到人们留在任何地方的 指纹，并使用伪造的指纹成功地使 得原有的系统失效。这就让人们对 生物特征识别这个系统的安全性产 生了本质的疑问。 解决方法 为了既避免生物识别技术的缺 点， 又利用生物识别技术的优点， 通 过外围方法提高识别系统的防伪性 能是一条可行的途径。 对指纹识别系统来说，可以通 过同时测量指纹的温度、湿度、压 力、 弹性等进行伪造特征的鉴别， 虹 膜可以通过眼皮识别、虹膜动态识 别等技术鉴别造假的虹膜，而面像 则可以通过三维面部特征的处理提 高面像识别的防伪性。 另外一条途径是通过探索新的 技术方向实现防伪。比如前面所提 到的颅骨识别， 与虹膜一样， 由于颅 骨属于人体内部结构，伪造的成本 很高， 难度很大， 作假的可能性几乎 不存在。但开发新的识别方法的推 广、 应用产品的成型、 用户普遍接受 需要经历一个很长的时间段，其前 景更加难以预测。
生物识别技术的前沿
生物识别技术的前沿概述生物识别技术是将个体的生理或行为特征，作为唯一身份认证的手段。
它不仅能够提供高效、精确、安全的身份认证方式，还能促进数据安全和个人隐私保护。
随着科技的进步和人工智能的发展，生物识别技术正处于快速发展的前沿。
本文将探讨生物识别技术的最新进展和未来趋势。
1. 人脸识别技术人脸识别技术是当前最为成熟的生物识别技术之一。
通过摄像头捕捉到的人脸图像，可以进行人脸检测、分析、匹配等操作。
目前，人脸识别技术已经广泛应用于社交媒体、手机解锁、刷脸支付等场景。
未来，随着智能硬件和算法的不断升级，人脸识别技术将进一步提升准确率和使用便利性。
2. 指纹识别技术指纹是一种独特而稳定的生物特征，指纹识别技术也是比较成熟且常用的生物识别技术之一。
通过对指纹图像进行分析和比对，可以实现身份认证和安全访问控制。
目前，指纹识别技术已广泛应用于手机、门禁系统、金融机构等领域。
未来，指纹识别技术将继续提高准确率和反欺骗能力，并逐渐应用于更多领域。
3. 声纹识别技术声纹是个体在说话、唱歌等活动中产生的声音特征，具有独特性和稳定性。
声纹识别技术通过对声音信号进行分析和比对，可以实现个体身份认证和声音特征提取。
目前，声纹识别技术已经应用于电话客服、金融欺诈检测等领域，并取得了良好效果。
未来，声纹识别技术将发展更先进的算法，提高准确率和效率。
4. 虹膜识别技术虹膜是眼睛中具有丰富纹理和唯一性的部分，虹膜识别技术通过对虹膜图像进行采集、分析和比对，可以实现高准确率的身份认证。
目前，虹膜识别技术已经广泛应用于边境安检、银行系统等场景。
未来，随着虹膜采集设备的普及和算法的改进，虹膜识别技术将逐渐渗透到更多领域。
5. 脑电图（EEG）识别技术脑电图是记录大脑电活动的一种方式，具有独特性和实时性。
脑电图识别技术通过对大脑信号进行分析和比对，可以实现基于思维活动的身份认证和情感分析等应用。
目前，该技术在神经科学研究领域得到广泛应用，并在心理治疗、教育评估等领域取得初步成果。
生物识别技术
最后，通过计算机模糊比较的方法，把两个 指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度， 最终得到两个指纹的匹配结果。
语音识别
1、语音识别的概念
语音识别是一种将人讲话发出的语音通信 声波识别（转换）成为一种能够表达通信 消息的符号序列。这些符号可以是识别系 统的词汇本身，也可以是识别系统词汇的 组成单元，在专业文献中常常称为识别系 统的基元或子词基元。例如，当汉语语音 识别系统的基元选取为音素，或者声韵母， 或者音节，或者多音节时，识别输出结果 的符号序列相应为音素序列，或者声韵母 序列，或者音节序列，或者多音节序列。
虹 膜 识 别 技 术
虹膜识别技术是利用虹膜终身不变性和差异 性的特点来识别身份的，虹膜识别技术与相 应的算法结合后，可以到达十分优异的准确 度，即使全人类的虹膜信息都录入到一个数 据中，出现认假和拒假的可能性也相当小， 但是这项技术的无法录入问题已经成了它同 其它识别技术抗衡的最大障碍。 不管怎样，虹膜识别技术的高精度使它能够 在众多识别技术中占有一席之地。所有虹膜 识别技术都是以John Daugman博士的专利 和研究为基础的。
语音识别 语音识别技术可以用于电话和麦克风系统。 当用于电话系统时，如果在登录端和验证端之 间的电话线的语音品质不同，那么该识别方法 就不可靠。 用于麦克风时，语音识别在嘈杂的公共场合也 是不可靠的。 语音识别用于电话比用于桌面麦克风要可靠一 些，这是因为人嘴和麦克风之间距离的变化会 引起语音的变化，从而给识别带来困难。
软件从指纹上找到被称为“节点” （minutiae）的数据点，也就是那些指纹纹路 的分叉、终止或打圈处的坐标位置，这些点同 时具有七种以上的唯一性特征。 因为通常手指上平均具有70个节点，所以这种 方法会产生大约490个数据。有的算法把节点 和方向信息组合产生了更多的数据，这些方向 信息表明了各个节点之间的关系，也有的算法 还处理整幅指纹图像。总之，这些数据，通常 称为模板，保存为1K大小的记录。无论它们是 怎样组成的，至今仍然没有一种模板的标准， 也没有一种公布的抽象算法，而是各个厂商自 行其是。
生物识别十大关键技术
现有的人脸识别和虹膜识别系统
体 。一般生物特征的活体判别技
术 利用 的是 人们 的生 理特 征 ，例 如 活体 指纹 检测 可 以基于 手指 的
（工一 ＝ Ｚ ：
Ｚ＿Ｉ＝ ｒ－： （ｏＣＺ＿ｍ刃 ｍ一 — ＝ 刃ｍｆｏ刀＿ 温度 、排汗 、导 电性 能等 信息 ， ｒ ＿ Ｚ（ ｒ ； ＝ ， Ｉ － 活体 人脸 检 测可 以基 于头 部 的移 动 、呼 吸 、红 眼效 应等信 息 ，活 体 虹膜 检测 可 以基于 虹膜 振颤 特 性 、睫毛 和眼皮 的运 动信 息 、瞳
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技术研 究 ２ ０ — ６ ０ ７ ０
豢
中通 常在 采集 装置 上安 装一 面镜 子或 者设 置一 个 注视 点或 者设 计
比较巧妙的光学系统 ，用户通过 视觉或者语音反馈就可以比较迅
速地 找 到适 合成 像 的位置 。
３ ）光学系统设计
以用频 谱特 征进 行检 测 。此外 ， 还 可 以通 过 人机互 动 的形 式检 测 生物 特征 的活 体特 性 ；使用 多模 态生 物特 征识 别系 统也 可 以提高
的稳定性和鲁棒性 （ 系统的健壮
性 ） ，浪费 大量 的计 算资 源在无 效 的生物特 征信号处 理上 。 基 于 上 述 分 析 ， 我 们 可 以
２ 、活体检测技术
为 了 防 止 恶 意 者 伪 造 和 窃 取 他 人 的 生 物 特 征 用 于 身 份 认
， 征 采 集 系 统 应 该 特
” ，
证 ，生物识别系统必须具有活体
检 测功 能 ，即判 别 向系统 提 交的 生 物 特 征 是 否 来 自有 生 命 的 个
符 合人 体工 学 ，
主 要 是 光 学 镜 头 组 的 设 计
多模态生物识别关键技术
多模态生物识别关键技术
多模态生物识别技术是指通过多种生物特征识别技术的组合，来提高识别的准确性和可靠性。
多模态生物识别技术主要包括以下几个关键技术：
1.生物特征采集技术
生物特征采集技术是多模态生物识别技术的基础，其目的是获取被识别者的生物特征信息。
生物特征采集技术包括指纹识别、面部识别、虹膜识别、声纹识别、静脉识别等。
2.生物特征融合技术
生物特征融合技术是将多种生物特征信息进行融合，提高识别准确性和可靠性的关键技术。
生物特征融合技术包括特征级融合、决策级融合和模型级融合等。
3.特征提取和选择技术
特征提取和选择技术是将生物特征信息转换为可用于识别的特征向量的关键技术。
特征提取和选择技术包括局部特征提取、全局特征提取、特征选择等。
4.分类器设计和优化技术
分类器设计和优化技术是将特征向量与标签进行匹配，进行分类的关键技术。
分类器设计和优化技术包括支持向量机、神经网络、决策树等。
5.安全性和可靠性保障技术
安全性和可靠性保障技术是多模态生物识别技术的重要保障。
安全性和可靠性保障技术包括防欺骗技术、数据加密技术、安全传输技术等。
总之，多模态生物识别技术是一种高精度、高可靠性的生物识别技术，其关键技术包括生物特征采集技术、生物特征融合技术、特征提取和选择技术、分类器设计和优化技术、安全性和可靠性保障技术等。
多生物特征识别系统的关键技术
关键词 ： 身份识别 ； 多生物特征识别 ； 数据融合
中 圈分 类 号 ：Ｐ ９ Ｔ３１
Ａ ｕ ｖ ｙ ｏ ｕｔ—ｂｏ ｔｉｓＩ ｅ ｔ ｃ ｔ ｎ Ｔｅｈ ｉｕ ｓ Ｓ ｒ ｅ ｎ Ｍ ｌ － ｉｍｅｒｃ ｄ ｎ ｉ ａ ｏ ｃ ｎ ｑ ｅ ｉ ｉ ｆ ｉ
Ａｓ ｂ嘣 ： ｌ ｄ ｌｂｏ ｔ ｃｓｓ ｍｓｈ ｖ ｏｃｎｅ ｄｗｔ ａｉｔ ｆｐｏ ｌ ｕ ｈ ａ ｉｅｙａｃ ｐ ｎ ｅａ ｄ ＣＳ．Ｓｍｅｏ ｅｅ Ｕｎ ｍｏａ ｉｍｅｒ ｙｔ ａ ｅｔ ｏ ｔｎ ｉ ａｖ ｒ ｙｏ ｒｂｅ ｓｃ ｓｎｃ ｔ ｃ ｅｔ ｃ ｎ Ｏｔ ｏ ｆｔ ｓ ｉ ｅ ｈ ｅ ｍｓ ａ ｈ
虹膜 ， 网膜 ， 子 ， 部 热 像 图 ， 腕脉 络 ， 肤 视 面 Ｌ面 手／ 皮
２ 各种 生物识别技术
２ １指 纹识别 ．
毛孑 ， Ｌ身体气味 等） 和行 为特征 （ 如声音 ， 签名， 步 态， 姿势等） 来进行身份验证的一种技术。
指纹识别是最古老的生物特征识别技术 ， 在很
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总第 １ １ ５ 期 ２Ｏ Ｏ６年第 １ 期
舰 船 电 子 工 程
Ｓ ｉ ｌ ｔ ｎｃ Ｅ ｇｎ ｅｉｇ ｈｐ Ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｉ ｅ ｒ ｃｏ ｎ
Ｖ０ ． ６ Ｎ １ １ ２ ｏ． ３ ６
多生 物特 征 识 别 系统 的关 键 技 术
１ 引言
身份认证是保护系统的必要前提 ， 传统的认证 方式往往采用密码 ， 证件或者一些 已有的特定的知 识作为使用者进入系统 内部进行操作的权限， 但是 这种认证方式存在 很多缺 陷。例 如 。 密码容易忘
生物识别技术的生物特征识别教程(Ⅲ)
生物识别技术的生物特征识别教程在当今信息化社会，生物识别技术已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
这种技术通过分析和识别人体生物特征，如指纹、虹膜、面部特征等，来确认个体身份。
生物识别技术的应用范围非常广泛，包括安全门禁、手机解锁、金融支付等诸多领域。
本文将以生物特征识别教程为主题，分别介绍指纹识别、虹膜识别和人脸识别技术的原理和应用。
指纹识别是一种最为常见的生物特征识别技术。
每个人的指纹都是独一无二的，因此可以用来作为身份识别的标志。
指纹识别技术的原理是通过扫描和记录指纹的纹路、分叉和端点等特征点，然后将这些特征点转化为数字代码进行存储和比对。
在实际应用中，指纹传感器会对用户的指纹进行扫描，然后通过比对数据库中存储的指纹信息来确定身份。
指纹识别技术已经广泛用于手机解锁、门禁系统、考勤打卡等场景，其高效、准确、安全的特点备受人们青睐。
虹膜识别是一种基于人眼虹膜特征进行身份识别的技术。
虹膜是眼球中的一种组织，具有天然的独特性和稳定性，不受外界光照和年龄变化的影响。
虹膜识别技术利用摄像头对眼球进行拍摄，并提取、分析虹膜的纹理和颜色等特征，然后将这些特征转化为数字码进行比对。
虹膜识别技术在安全性和准确性上都有着非常明显的优势，因此被广泛应用于银行、机场、边境检查等需要高安全性的场景。
人脸识别技术是一种基于人脸特征进行身份识别的技术。
人脸是每个人身体中最为显著的特征之一，人脸识别技术利用摄像头对人脸进行拍摄，并提取、分析人脸的轮廓、特征点、皱纹等特征，然后进行模式匹配和比对。
人脸识别技术具有非接触、方便快捷的特点，因此在门禁系统、社交网络、安防监控等领域得到了广泛应用。
随着人工智能和深度学习技术的发展，人脸识别技术的准确性和稳定性不断提升，已经可以实现复杂环境下的高效识别。
总的来说，生物识别技术在当今社会的信息化进程中发挥着越来越重要的作用。
指纹识别、虹膜识别和人脸识别技术作为生物特征识别技术的代表，各自具有独特的优势和应用场景。
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: 19212107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:生物特征识别技术是利用人体所固有的生物特征来进行个人身份认定的技术。
本文不仅分析了生物特征识别技术的工作模式和发展现状，分析了基于生理特征和行为特征的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的发展趋势。
也对于各种生物特征识别技术的基本原理和一些关键技术进行了简要的说明，对每种生物特征的优势和不足进行了分析，并对生物特征识别技术中存在的问题和未来的研究方向进行了讨论，并且表达了自己对于生物特征识别的理解和认识.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 Nanjing210095）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。
生物特征识别与模式识别技术研究
生物特征识别与模式识别技术研究随着科技的不断进步，生物特征识别与模式识别技术在各个领域的应用逐渐增多。
生物特征识别是一种通过对人体的生物特征进行分析和识别的技术手段，包括指纹识别、人脸识别、虹膜识别、声纹识别等。
而模式识别技术是通过模式匹配和模式分类的方法，从大量的数据集中发现已知或未知的模式。
生物特征识别技术在现代社会中的应用非常广泛。
首先，指纹识别是目前最为常见的生物特征识别技术之一。
每个人的指纹都是独一无二的，因此可以通过读取和比对指纹来进行身份验证和安全防护。
在警务部门和金融领域，指纹识别被广泛应用于犯罪调查、人员出入管理和支付验证等方面。
其次，人脸识别技术也是生物特征识别中非常重要的一项技术。
随着计算机视觉和人工智能的发展，人脸识别技术已经在各种场景下得到了广泛应用。
人脸识别技术可以通过图像和视频中的面部特征进行身份验证和识别。
在社交媒体、公共安全和智能家居等领域，人脸识别技术的应用逐渐增多，为人们的生活提供了更多便利性和安全性。
此外，虹膜识别作为一种高级的生物特征识别技术，通过扫描人眼中的虹膜纹理来实现个体的识别。
虹膜的纹理是独一无二的，能够更加准确地进行身份验证和识别。
虹膜识别技术在边境安检、金融交易和企业出入管理等方面具有重要的应用价值。
同时，声纹识别技术是一种基于个体语音特征分析的生物特征识别方法。
声纹识别通过声音信号分析、声纹特征提取和模式匹配等步骤，实现对个体的识别和验证。
声纹识别技术在电话安全、声纹支付和家庭助手等领域得到了广泛应用，为人们的生活带来了更智能化和便捷的体验。
此外，模式识别技术在大数据时代具有重要作用。
模式识别是一种基于统计学和机器学习的方法，可以从大量的数据中自动发现特定的模式和规律。
模式识别技术广泛应用于金融风险评估、医学诊断、图像识别和语音识别等领域。
通过模式识别技术，可以从复杂的数据中提取出有用的信息和知识，为决策和预测提供支持。
然而，生物特征识别与模式识别技术仍然面临一些挑战。
数据科学中的人脸识别与生物特征识别
数据科学中的人脸识别与生物特征识别近年来，随着科技的不断发展，人脸识别和生物特征识别成为了数据科学领域中备受关注的热门话题。
这些技术的应用范围广泛，从安全领域到商业领域，都能够发挥巨大的作用。
本文将探讨人脸识别与生物特征识别的原理、应用以及相关的挑战和争议。
人脸识别是一种通过计算机技术来识别和验证人脸的技术。
它基于人脸的生物特征，通过图像或视频中的人脸进行身份认证或者识别。
人脸识别技术的原理是通过提取人脸图像中的特征点，比如眼睛、鼻子、嘴巴等，然后将这些特征点与已知的人脸数据库进行比对，从而确定身份。
人脸识别技术的应用非常广泛，比如在安全领域可以用于门禁系统、监控系统等；在商业领域可以用于人脸支付、人脸解锁等。
然而，人脸识别技术也存在一些挑战和争议。
首先，人脸识别技术的准确性受到多种因素的影响，比如光线条件、角度、遮挡等。
这些因素可能导致识别结果的误差，从而影响到系统的可靠性。
其次，人脸识别技术涉及到个人隐私的问题。
一些人担心自己的人脸信息被滥用或者泄露，从而对人脸识别技术持有负面态度。
因此，在使用人脸识别技术时，需要平衡安全性和隐私保护之间的关系。
除了人脸识别技术，生物特征识别技术也是数据科学领域中的重要研究方向。
生物特征识别是一种通过分析和比对个体身体特征来识别和验证身份的技术。
除了人脸识别，还有指纹识别、虹膜识别、声纹识别等多种生物特征识别技术。
这些技术都基于个体身体特征的独特性，通过提取和比对这些特征来实现身份认证或者识别。
生物特征识别技术在安全领域有着广泛的应用。
比如指纹识别技术可以用于手机解锁、门禁系统等；虹膜识别技术可以用于边境检查、监控系统等。
这些技术的应用不仅提高了安全性，也提升了用户体验。
然而，生物特征识别技术也存在一些挑战和争议。
比如指纹识别技术可能受到指纹模糊或者损伤的影响，从而导致识别失败。
此外，生物特征识别技术的可靠性和准确性也需要进一步提高，以满足实际应用的需求。
在数据科学领域中，人脸识别和生物特征识别技术的研究和应用仍在不断深入。
利用声学信号处理技术进行生物特征识别
利用声学信号处理技术进行生物特征识别声学信号处理技术是一种应用广泛的技术，可以通过分析和处理声音信号来获取有关声音源的信息。
在生物特征识别领域，声学信号处理技术被广泛应用于声纹识别、心音识别、婴儿哭声识别等方面。
本文将探讨利用声学信号处理技术进行生物特征识别的相关应用和挑战。
声纹识别是一种利用个体声音特征进行身份认证的技术。
每个人的声音都具有独特的频谱特征，可以用于识别个体身份。
声纹识别技术通过采集个体的语音样本，提取声音的频谱特征，并将其与已知的声纹模型进行比对，从而实现个体身份的识别。
声纹识别技术在安全领域有着广泛的应用，可以用于身份验证、电话银行等方面。
然而，声纹识别技术也面临一些挑战，如语音环境的变化、语速和音调的差异等，这些因素都可能对声纹识别的准确性产生影响。
心音识别是一种利用个体心脏声音特征进行身份认证的技术。
每个人的心脏声音都具有独特的频谱特征，可以用于识别个体身份。
心音识别技术通过采集个体的心音样本，提取心音的频谱特征，并将其与已知的心音模型进行比对，从而实现个体身份的识别。
心音识别技术在医疗领域有着广泛的应用，可以用于心脏病患者的监测和诊断。
然而，心音识别技术也存在一些问题，如心音信号的噪声干扰、心音信号的时变性等，这些问题都对心音识别的准确性产生一定的影响。
婴儿哭声识别是一种利用婴儿哭声特征进行身份认证的技术。
每个婴儿的哭声都具有独特的频谱特征，可以用于识别婴儿身份。
婴儿哭声识别技术通过采集婴儿的哭声样本，提取哭声的频谱特征，并将其与已知的哭声模型进行比对，从而实现婴儿身份的识别。
婴儿哭声识别技术在育儿领域有着广泛的应用，可以用于婴儿的监护和照料。
然而，婴儿哭声识别技术也面临一些挑战，如噪声干扰、哭声信号的复杂性等，这些因素都可能对婴儿哭声识别的准确性产生影响。
在利用声学信号处理技术进行生物特征识别的过程中，需要克服一些共性问题。
首先，信号采集是关键的一步，需要保证信号的质量和准确性。
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不得不知的生物特征识别十大关键技术
生物识别技术在近几年有了长足的进展，但要使生物识别从理论研究走向实际应用，众多的科研单位还需要突破和解决其中一系列的关键技术。
从统计的意义上讲人类的指纹、掌形、虹膜等生理特征存在着唯一性。
因而这些特征都可以作为鉴别用户身份的依据。
1、生物特征传感器技术
通过某种原理可以测量生物特征，并将其转化成计算机可以处理的数字信号，这就是生物特征传感器的主要任务，也是生物特征识别的第一步。
大部分的生物特征都是通过光学传感器如CCD或CMOS形成图像信号，例如人脸、指纹、虹膜、掌纹、手形、静脉等。
但是虹膜和静脉图像需要主动的红外光源才可以得到细节清晰的个性特征。
由于外加主动光源能够克服可见光线变化对生物特征的影响，所以最近在人脸识别领域有研究人员设计了红外成像设备，来克服人脸模式随光照变化的类内差异，从而大幅度提高了人脸识别的精度。
为了提高生物识别系统的易用性、舒适性和用户的接受程度，同时又要保证生物特征信号的质量，此外还要小巧精致、成本低廉，生物特征传感器技术还有许多需要改进的地方。
例如最近已经有通过非接触方式采集的3D 指纹传感器技术。
生物特征传感器的核心技术包括：
1)智能定位技术
生物特征获取装置必须让用户和识别系统处于合适的距离和位置才可以捕获合格的生物特征信号。
最理想的方案是让采集装置自动判别用户的位置，然后主动调节光学系统或者直接通过机械装置移动采集设备，这样就可以降低对用户的要求，采集方式更加智能化和人性化。
2)人机接口设计
生物特征采集系统应该以人为本，符合人体工学，设计生物特征和采集装置之间的交互接。