生物特征识别白皮书(2019年版)
指纹锁行业标准资料
指纹锁行业标准资料指纹锁行业标准资料1. 概述指纹锁是一种运用指纹识别技术的智能锁具,通过读取人体指纹特征进行身份验证,从而实现开锁的功能。
指纹锁是传统锁具的升级换代产品,具有高安全性、便捷性和实用性等优点,在家庭、商务、酒店等场景得到了广泛应用。
为了确保指纹锁产品的质量和性能稳定,行业推出了一系列标准资料,以规范指纹锁产品的研发、生产和使用。
2. 国家标准2.1 GB/T XXXXXXXXX 指纹锁通用技术条件该标准规定了指纹锁的基本要求和性能指标,包括产品的尺寸、材料、防护等级、指纹识别速度及准确率、指纹容量等。
该标准适用于指纹锁的设计、生产、测试和使用。
2.2 GB/T XXXXXXXXX 指纹图像质量评估方法该标准规定了评估指纹图像质量的方法和指标,包括对指纹图像清晰度、对比度、噪声等方面的评估。
该标准的实施可以有效评估指纹锁产品的指纹图像质量,提高指纹识别准确性。
2.3 GB/T XXXXXXXXX 指纹锁生物特征识别通用技术条件该标准规定了指纹锁生物特征识别的基本要求和性能指标,包括对指纹采集过程、指纹识别算法、生物特征模板等方面的要求。
该标准的实施可以提高指纹锁的生物特征识别能力,确保产品的可靠性和安全性。
3. 行业标准3.1 QB/T XXXXXXXXX 指纹锁技术要求该标准是国家质量监督检验检疫总局、中国标准化协会联合发布的行业标准,对指纹锁的技术要求进行了详细规定,包括指纹采集、指纹比对、指纹存储等方面的要求。
3.2 QB/T XXXXXXXXX 指纹锁安全性能要求该行业标准规定了指纹锁的安全性能要求,包括对指纹模板存储、指纹模板传输、指纹识别算法、指纹识别速度等方面的要求。
标准的实施可以提高指纹锁产品的安全性,保护用户的隐私信息。
3.3 QB/T XXXXXXXXX 指纹锁产品检验规程该标准规定了指纹锁产品的检验方法和检验指标,包括外观质量、电气性能、机械性能、指纹识别性能等方面的检测要求。
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生物特征身份证
生物特征身份证摘要:人的身份识别在现代社会变得越来越重要。
开门不再用叮叮当当的钥匙串,银行取钱也不必输入那些“安全”的密码,走遍全球更不用带着一堆总怕丢失的卡;你的手就是钥匙、你的脸就是密码、你这个人就是地球村公民的身份证。
这就是生物特征,二十一世纪人类将拥有真正属于自己的身份证。
生物特征技术将彻底解决我们社会中任何有关身份识别的难题,在公安、国防、金融、保险、医疗卫生、计算机网络等各个领域中都有广阔的应用前景,可靠、方便快捷是其最吸引人的地方。
本文从介绍生物特征的起源和发展开始,带你步入一个色彩缤纷的生物特征世界,各种科幻般的高科技、琳琅满目的生物特征产品都会向你一一展现。
要知道,生物特征就在你的身旁。
在日常生活中,往往会出现这样一些情况:钥匙丢了,进不了门;密码忘了,无法在ATM机上取钱;电脑中的重要资料被他人非法复制了;手机被他人盗用,打了国际长途……,这些都给我们造成了很大的麻烦,甚至巨大损失,以上这一切都与身份识别有关。
目前,身份识别所采用的方法主要有:根据人们所持有的物品如钥匙、证件、卡等;或人们所知道的内容如密码和口令等来确定其身份。
但两者都存在着一些缺陷,物品可能丢失和复制,内容容易遗忘和泄露,使其难以保证身份确认的方便性、结果的惟一性和可靠性。
因此,我们急需一种更加方便、有效、安全的身份识别技术来保障我们的生活,这种技术就是生物特征技术—我们自己的人体就是最安全、最有效的密码和钥匙。
1 走近生物特征提起生物特征技术,人们或许感到陌生,但如果说到指纹识别或者是虹膜识别,就不免会想到侦探电影中破案人员依靠现场指纹进行罪犯确认、用指纹代替密码开启保险箱,依靠眼睛对着一个小摄像机来取代钥匙开门等等。
这就是被比尔·盖茨称之为21世纪最重要的应用技术之一的生物特征技术,它正在步入我们的生活中。
1.1 什么是生物特征生物特征是依靠人体的身体特征来进行身份验证的一种解决方案。
这些身体特征包括指纹、声音、面部、骨架、视网膜、虹膜和DNA等人体的生物特征,以及签名的动作、行走的步态、击打键盘的力度等个人的行为特征。
华为终端云服务(HMS)安全技术白皮书说明书
华为终端云服务(HMS )安全技术白皮书文档版本V1.0 发布日期 2020-05-19华为终端云服务(HMS),安全,值得信赖华为终端有限公司地址:广东省东莞市松山湖园区新城路2号网址:https:///cn/PSIRT邮箱:****************客户服务传真:*************目录1简介 (1)网络安全和隐私保护是华为的最高纲领 (2)2基于芯片的硬件和操作系统安全 (4)麒麟处理器集成安全芯片 (4)敏感个人数据在安全加密区处理 (5)EMUI安全加固及安全强制管理 (6)3安全业务访问 (7)密码复杂度 (7)图形验证码 (7)帐号保护和多因子认证 (8)风险操作通知 (8)启发式安全认证 (8)儿童帐号 (8)帐号反欺诈 (8)保护帐号的隐私 (9)4加密和数据保护 (10)EMUI数据安全 (10)加密密钥管理和分发 (11)认证和数字签名 (12)可信身份认证和完整性保护 (13)信任环TCIS (13)5网络安全 (14)安全传输通道 (14)云网络边界防护 (14)安全细粒度VPN保护 (15)主机和虚拟化容器保护 (16)多层入侵防护 (16)零信任架构 (17)漏洞管理 (17)运营审计 (18)6业务安全 (19)云空间 (19)天际通 (20)查找我的手机 (21)浏览器 (21)钱包/支付 (22)业务反欺诈 (24)7应用市场和应用安全 (25)应用市场和应用安全概述 (25)开发者实名认证 (26)四重恶意应用检测系统 (26)下载安装保障 (27)运行防护机制 (28)应用分级 (29)快应用安全 (29)软件绿色联盟 (30)定期发布安全报告 (30)开放安全云测试 (30)8 HMS Core(开发者工具包) (32)HMS Core框架 (32)认证凭据 (33)业务容灾 (34)华为帐号服务(Account kit) (34)授权开发者登录 (34)反欺诈 (34)通知服务(Push Kit) (34)身份认证 (35)Push消息保护 (35)Push消息安全传输 (36)应用内支付服务(In-App Purchases) (36)商户和交易服务认证 (36)防截屏录屏 (36)防悬浮窗监听 (36)禁止口令密码输入控件提供拷出功能 (36)广告服务(Ads Kit) (37)高质量的广告选择 (37)反作弊系统 (37)数据安全 (37)云空间服务(Drive Kit) (38)认证授权 (38)数据完整性 (38)数据安全 (38)业务双活与数据容灾 (38)游戏服务(Game Kit) (39)数据保护 (39)用户授权 (39)用户身份服务(Identity Kit) (39)钱包服务(Wallet kit) (40)系统环境安全识别能力 (40)卡券数据安全(仅中国支持) (40)运动健康服务(Health Kit) (41)用户数据访问控制 (41)数据加密存储 (41)线上快速身份认证服务(FIDO) (41)本地认证(BioAuthn) (42)外部设备认证 (42)数字版权服务(DRM Kit) (43)硬件级安全运行环境 (43)安全视频路径 (43)安全时钟 (44)DRM证书认证 (44)安全传输 (44)机器学习服务(ML Kit) (44)ML算法包APK安全 (45)数据处理 (45)近距离通信服务(Nearby Service) (45)定位服务(Location Kit) (46)用户授权 (46)数据存储 (47)位置服务(Site Kit) (47)地图服务(Map Kit) (47)情景感知服务(Awareness Kit) (48)分析服务(Analytics Kit) (48)服务端防仿冒 (48)数据安全传输 (48)服务器数据隔离 (49)动态标签管理器服务(Dynamic Tag Manager) (49)防仿冒 (49)有限的API代码执行权限 (50)动态标签代码安全管理 (50)安全检测服务(Safety Detect) (50)系统完整性检测(SysIntegrity) (50)应用安全检测(AppsCheck) (51)恶意URL检测(URLCheck) (52)虚假用户检测(UserDetect) (52)9隐私控制 (53)本地化部署 (53)数据处理清晰透明 (54)最小化数据获取 (54)数据主体权利与隐私控制 (55)数据处理者义务 (56)数据隔离 (56)差分隐私 (56)联合学习 (57)保护未成年人个人信息 (57)10安全和隐私认证及合规 (58)ISO/IEC 27001/27018认证 (58)ISO/IEC 27701认证 (59)CSA STAR 认证 (59)CC认证 (59)PCI DSS认证 (60)华为帐号EuroPriSe认证 (60)11展望 (61)关注安全技术,保护用户并对用户赋能 (61)巩固防御机制,提升安全能力,共建安全生态 (62)做好准备,应对颠覆性技术带来的威胁 (62)A缩略语表 (64)注:由于不同型号或不同国家市场特性的差异,部分能力仅在部分市场可用,具体以产品说明为主,本文其他地方不再单独说明。
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。
生物识别技术白皮书
生物识别技术白皮书摘要本白皮书旨在介绍生物识别技术的基本原理、应用领域和发展趋势。
生物识别技术是一种通过对个体生物特征进行识别和验证的技术,具有高度的安全性和便捷性。
本文将重点探讨生物识别技术在身份认证、安全保障和个人隐私保护方面的应用,并对未来的发展进行展望。
1. 引言生物识别技术是一种通过对个体生物特征进行识别和验证的技术。
与传统的身份验证方式相比,如密码、卡片等,生物识别技术具有更高的安全性和便捷性。
生物识别技术可以通过识别个体的生物特征,如指纹、虹膜、面部、声纹等,来进行身份认证和访问控制。
随着技术的不断进步和应用场景的扩大,生物识别技术已经成为个人身份认证、安全保障和个人隐私保护的重要手段。
2. 生物识别技术的基本原理生物识别技术的基本原理是通过对个体生物特征的采集、提取和比对,实现对个体身份的认证和验证。
生物识别技术主要包括以下几个步骤:2.1 生物特征采集生物特征采集是生物识别技术的第一步,主要通过传感器和设备对个体的生物特征进行采集。
常见的生物特征采集方式包括指纹扫描、虹膜扫描、面部识别和声纹采集等。
2.2 特征提取特征提取是将采集到的生物特征转化为数字化的特征向量,以便后续的比对和识别。
特征提取的关键是通过算法将生物特征转化为具有唯一性和可区分性的特征向量。
2.3 比对和识别比对和识别是将采集到的生物特征与存储在数据库中的生物特征进行比对和匹配,以确定个体的身份。
比对和识别的关键是设计高效的算法和建立准确的生物特征数据库。
3. 生物识别技术的应用领域生物识别技术在各个领域都有广泛的应用,主要包括以下几个方面:3.1 个人身份认证生物识别技术可以用于个人身份认证,如指纹识别、虹膜识别、面部识别等。
通过对个体的生物特征进行识别和验证,可以确保身份的真实性和唯一性,提高个人身份认证的安全性和准确性。
3.2 安全保障生物识别技术可以用于安全保障,如门禁系统、边境检查、金融交易等。
通过对个体的生物特征进行识别和验证,可以实现对特定区域或资源的访问控制,提高安全保障的效果和效率。
生物特征识别白皮书(2019年版)
编写人员
赵 波 杨建军 王文峰 宋继伟 王思翔 杨春林 于雪平 何召峰 樊 磊 钟 陈 刘倩颖 张 璋 耿 力 刘贤刚 林冠辰 徐持衡 谢玉凤 冷 霜 李 军 朱亚军 张立华 郝春亮 孙 彦 宋方方 张亚浩 李星光 赵 静 姚青予 宁 静 温 浩 林 野 张丝潆 方 宁 高升杰 叶明芝 邬晓钧 黄小妮 孙荣荣 刘 刚 陈书楷 林晓清 王丹丹 王晓亮 于 欢 胡文矛 郭 明 胥建民 李 梅 郑晓薇 李志伟 田启川 任敬辉 翁 斌 张 楚 刘 爽 陈 磊 王 栋 吴 斌 蔡春水 胡俊义 张堃博 李 俊
1) 产业链基本形成,市场规模快速增长 从整个产业链来看,我国生物特征识别企业已经覆盖从基础 层的基础器件、基础硬件和基础软件开发、到技术层的模组、算 法和识别系统研发、再到应用层的识别产品和解决方案(如图 2 所示)。
图 2 生物特征识别产业链示意图
目前,我国在生物特征识别领域的企业数量超过 4000 家。2013 年至 2018 年,我国生物特征识别领域新增企业数量呈逐年增长趋
2) 自主企业发展迅速,部分产品已达国际先进水平 总体来说,国外公司提供核心技术的产品在我国生物特征识别 市场仍然占据一定比例,但是部分自主产品已经可以与国际先进 产品相抗衡,且部分企业已在全球范围内具有较高的知名度。 例如在指纹防伪方面,国内相关企业已研制出高性价比的基于 深 度 卷 积 特 征 的指 纹 活 体检 测 方 法和 基于 SVM-RFE (Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination,支持向量机 递归特征约减算法)特征选择的假指纹检测方法,该方法无需增 加任何额外硬件辅助;在人脸识别算法方面, 2018 年 11 月 23 日,美国商务部国家标准与技术研究院发布的 2018 年人脸识别测 试结果显示,全球 39 种人脸识别算法中排名前 5 的均来自中国。 3) 多种识别技术蓬勃发展,竞争主体开始合作共赢。 目前,在我国生物特征识别产业中,指纹识别技术和产品仍然 占据主导地位,占比超生物特征识别技术整体市场的 1/3。技术难
中国声纹识别产业发展白皮书2019
中国声纹识别产业发展白皮书(2019)联合发布A I I A-得意音通人工智能声纹技术联合实验室清华大学人工智能研究院听觉智能研究中心编制声明本白皮书版权属于人工智能产业发展联盟(AIIA)- 得意音通人工智能声纹技术联合实验室和清华大学人工智能研究院听觉智能研究中心。
文中部分数据来源于网络公开资料整理,转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或观点的,应注明来源。
违反上述声明者,编者将追究其相关法律责任。
郑方孙明俊编写组成舸王钰李钰韩程星亮徐明星王蕴韬曹峰李荪宋丹峰杨悦倪鸣陈柳村周鑫邬晓钧肖永明向银杉高铌刘彦全自上世纪四五十年代以来,经过长时间的探索实践,声纹识别技术终于逐渐走向成熟,迎来了历史上最佳的应用发展期。
这一改变,首先发生在中国。
2018年可以说是声纹识别迈向产业化的分水岭,其标志性事件莫过于中国人民银行颁布的《移动金融基于声纹识别的安全应用技术规范》。
这是我国金融行业第一个生物识别技术标准,其影响之深之广,远超我们的预期。
它不仅为声纹识别技术进入金融领域突破了标准难题,也为多年来一直坚持初心的业界同仁注入了一针强心剂,2018年因此被称之为“声纹元年”。
声纹开始热了,产业态势已成,孤军奋战的日子一去不复返。
再好的科研成果,只有从象牙塔里走出来,放到实践中去检验,才能发光发热,造福社会。
作为行业老兵,我们感到欣慰,因为这证明了我们当初的判断和坚持是正确的。
但我们同样也有担心,如果一个刚发芽的美好事物,被鱼龙混杂的信息误导、被不切实际的想象捧杀,对它的发展有害无益。
声纹识别是一项简单、优雅、安全的技术。
我们希望这个朝气蓬勃的产业从一开始,就走上一条良性健康发展的道路,在开启新希望的同时,避免重蹈某些产业的覆辙。
这就是我们为什么发布白皮书的初衷。
这份报告名为白皮书,实际上是从技术、产业、场景、企业、政策、资本等层面,根据可获得的一些公开资料,对声纹识别学术研究和产业发展脉络做了一份梳理,力求为广大研究人员、工程师、创业者、投资商和媒体人们提供一份快速了解行业概貌的“导览地图”。
人脸识别(私有化)v1.0产品白皮书03
人脸识别私有化产品白皮书目录一、产品背景 (3)一、产品概述 (3)二、产品特点 (3)三、产品架构 (4)(一)关键技术 (4)(二)技术流程 (5)(三)产品架构 (6)(四)推荐机器配置 (6)四、产品详细介绍 (7)(一)人脸检测 (7)(二)1:1人脸比对 (7)(三)1:N人脸检索 (8)(四)人脸属性 (10)(五)人脸特征 (11)(六)活体检测类产品及配套SDK (12)(1)动作活体 (13)(2)数字活体 (14)(3)反光活体 (14)(4)静默活体 (15)(七)静态防翻拍 (16)五、产品优势 (17)六、产品适用场景 (18)七、客户价值 (19)八、典型案例 (20)一、产品背景近年来,人工智能在得益于深度神经网络技术的突破下又一次得到爆发式的发展。
其中计算机视觉尤其突出,特别是人脸识别技术,在经历了几十年的发展后,在精度上首次超越了肉眼识别的能力。
人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。
用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。
人脸识别的技术主要包括检测,配准,属性分析,特征提取,比对,活体检测这几大类。
人脸识别技术率先在多个行业以及场景下得到落地,使得一些企业和用户大幅度降本增效,提高了业务效率和安全性。
例如:在安防行业,应特定的场景需求,孕育了一批基于视频图像的人脸识别技术和产品;在金融行业,人脸识别技术也在为提高金融体系的安全性起到了前所未有的作用;本白皮书主要介绍了腾讯云人脸识别私有化产品,该产品主要基于腾讯优图实验室的算法模型来进行打磨和产品化。
一、产品概述腾讯云人脸识别私有化产品种类繁多,以提供人脸识别的基础能力为主。
大致能分为四类。
第一类为人脸比对检索产品,包括1:1人脸比对和1:N人脸检索产品;第二类为活体检测产品,包含数字活体检测、动作活体检测、反光活体检测、静默活体检测这几种产品;第三类为人脸识别辅助产品,包含人脸属性提取、人脸特征提取、静态防翻拍等产品,他们更多的是要和其他产品进行搭配使用;前三类产品都是基于后端服务,在服务器端进行部署的产品,其技术形态上类似于一种微服务,并向外提供API能力。
人教中图版(2019)高中信息技术 4.1认识人工智能
4.1 认识人工智能➢一、《课程标准》要求●内容要求通过对人工智能典型案例的剖析,了解智能信息处理的巨大进步和应用潜力,认识人工智能在信息社会中的重要作用。
●学习目标了解人工智能的产生与发展,体会人工智能对社会发展的影响。
通过典型实例理解人工智能技术,感受人工智能的魅力。
➢二、教学要点无所不在的人工智能,正成为推动人类进入智能时代的决定性力量,引领着新一轮的产业变革。
本节主要帮助学生了解人工智能的产生与发展,体会人工智能对当前社会发展的影响,了解典型的人工智能技术及其应用案例,感受人工智能的魅力。
本节是本章学习的开篇,教学中要突出学生的应用体验,激发学习兴趣和探索欲望,为后续学习和项目任务的完成做好准备。
➢三、内容解析本节的“体验探索”活动通过人机博弈发展历程中的“三盘棋”引发学生对人工智能科学的学习兴趣。
接着,重点介绍“人工智能的产生与发展”和“感受人工智能的魅力”两部分内容。
● 1.人工智能的产生与发展本小节从人机对弈入手创设情境,由思考活动“图灵测试与人工智能”展开对机器如何获得智能的讨论,从而引出人工智能及其发展的系统学习。
人工智能的概念界定目前有多种,教科书中,采用的是中国电子技术标准化研究院组织编写的《人工智能标准化白皮书(2018版)》中的人工智能定义。
而在介绍人工智能的发展时,主要分析了我国在人工智能领域的重要进展,包括阅读拓展中的“吴文俊与吴氏方法”,以此激发学生的民族自豪感、社会责任感和使命感,提高努力学习新知识和新技术的热情。
● 2.感受人工智能的魅力本小节主要介绍了人机交互、图像识别与生物特征识别、自然语言处理和机器学习等人工智能技术的核心原理和应用价值。
通过三个实践活动,带领学生体验人工智能技术在语音识别、图像识别和机器翻译等方面的应用,在感受人工智能技术魅力的同时,理性反思技术实现的方法以及适用的领域和改进的方向。
➢四、教学建议教学活动建议人工智能的应用无所不在,在教学中不必局限于教科书中的案例,可以根据学生和学校的具体情况,为学生提供更多人工智能与实际生活相关的实例,比如数字化校园中人工智能技术的应用,让学生真正感受到人工智能与日常生活的密切联系。
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。
生物特征识别白皮书
生物特征识别(biometrics)是指为了进行身份识别而采用自 动技术对个体生理特征或个人行为特点进行提取,并将这些特征 或特点同数据库中已有的模板数据进行比对,从而完成身份认证 识别的过程。
1
生物特征识别白皮书
数据采集
数据存储
比对
决策
声称身份
注册 数据库
呈现
模板
生物特征
2 技术和产业分析.....................................................................................8 2.1 常见生物特征模态 ................................................................... 8 2.2 生物特征识别关键技术分析 ................................................. 16 2.3 生物特征识别技术安全性分析 .............................................24 2.4 生物特征识别技术发展趋势分析 .........................................31 2.5 国外生物特征识别产业规模和结构特征分析 .....................32 2.6 国内生物特征识别产业发展趋势分析 .................................37 2.7 国内生物特征识别产业风险分析 .........................................41
5 我国生物特征识别发展规划建议.......................................................67 5.1 产业政策支持建议 ................................................................. 67 5.2 标准化工作建议 ..................................................................... 72
生物特征识别技术在身份验证领域发展趋势
• 23 •
ELECTRONICS WORLDɾ探索与观察
体,其采集成本低廉、使用简单,这使得声纹识别易于实现远程身份认 证。语音信号高可变但又具有唯一性,说话人在不同时刻所说的话完全 不同,但语音信号中所蕴含的说话人信息却又是唯一确定的,这使得声 纹识别容易预防假体攻击。一方面,同一个说话人的声音具有易变性, 会受其身体状况、时变、情感、语速等因素影响;另一方面,也受到环 境噪音及信道失配等因素的影响,这些影响因素正是当前声纹识别技术 需要克服的难点。随着深度学习在语音识别等语音信号处理领域的快速 发展和成功应用,声纹识别也向着深度学习的方向发展,但是又稍有差 异,传统算法和模型在声纹识别中还占有相当大的比重。 1.5 基因识别
ELECTRONICS WORLDɾ探索与观察
基于生物特征进行人身份验证是一个极具挑战性和复杂 性的问题,目前在这一领域进行了大量的研究工作,发表了 大量的研究成果,但仍然缺乏准确可靠的方法和技术。本文 综述了国内外在这方面的一些重要研究成果,并介绍了基于 生物特征下一代身份验证技术的研究进展与趋势。
1 生物特征识别技术发展现状 从20世纪60已经开展了大量的研究工作。根据中国电子技术标准化研究 院《生物特征识别白皮书》(2017版)统计,指纹识别、人 脸识别、虹膜识别、指静脉识别、声纹识别及姿态识别已在 国际及国内被广泛应用在金融行业、人社行业、公共安全行 业和教育行业等。截至2018年,全球生物特征识别的市场规 模已经达到142.3亿美元,随着人工智能的加速发展,生物特 征识别应用领域不断扩大,全球生物特征识别市场规模将在 2020年增至233亿美元,复合年均增长率为15.7%。 1.1 指纹识别
基因识别是通过基因测序、生物信息学分析等步骤,识别特定的具 有生物特征的DNA片段,从而进行身份识别的一种生物特征识别技术, 其核心就是基因测序技术的发展。1977年第一台测序仪面世,以Sanger提 出的链终止法和Gilbert发明的链讲解法,开辟了基因测序的时代;21世 纪初,高通量测序对传统Sanger测序进行革命性变革,解决了一代测序一 次只能测定一条序列的限制,一次运行即可同时得到几十万到几百万条 核酸分子的序列,因此也被称为新一代测序或第二代测序,二代测序的 出现使得对一个物种的转录组和基因组进行细致全貌的分析成为可能; 2011年,三代测序仪面世,以PacBio公司的SMRT技术和Oxford Nanopore Technologies公司的纳米孔单分子技术为代表的第三代测序技术出现,其 最大的特点就是单分子测序,测序过程无需进行PCR扩增,并且理论上 可以测定无限长度的核酸序列。
生物特征识别的基础知识
身份认证和访问控制领域的应用
银行、金融、证券 等金融机构的身份 认证系统
政府机构、军队、 重要设施的访问控 制系统
电子商务、网上银 行等互联网应用的 身份认证与授权
企业内部员工身份 认证与权限管理
其他领域的应用和发展趋势
金融领域:身份验证、交易安全 物联网:设备连接、数据安全 医疗健康:病历管理、辅助诊断 智能家居:智能锁、智能家电 安防:门禁系统、监控识别
工作原理和应用场景
工作原理:生物特征识别技 术通过采集、处理和分析生 物特征数据,进行身份验证 和识别
应用场景:安全监控、金融 支付、身份认证、智能门禁 等
与传统认证方式的比较
安全性:生物特征 识别技术更安全, 不易被伪造
方便性:生物特征 识别技术更方便, 无需携带任何物理 介质
唯一性:生物特征 识别技术更具有唯 一性,不易被复制 或盗用
实时性
虹膜识别
定义:利用虹膜的独特性进行身 份识别
特点:高安全性、高唯一性、无 法复制、无法伪造
应用场景:金融、安防、教育、 医疗等领域
发展趋势:随着技术进步和应用 场景的扩大,虹膜识别技术将得 到更广泛的应用和推广。
声纹识别
定义:通过分析语音信号,提取个体特征,用于身份识别和验证的技术。 应用领域:金融、安全、司法等领域。 优势:不易被盗用、伪造,安全性高。 技术原理:通过对语音信号进行预处理、特征提取和模式识别等环节,实现身份识别和验证。
安全性:保证数据 的安全性和隐私性
准确性:保证数据 的准确性和可靠性
常见的生物特征识别 技术
指纹识别
简介:指纹识别是一种常见的生物特征识别技术,通过比较指纹特征与预先存储的指纹模板来进行 身份验证。
人脸识别技术在安全领域的白皮书
人脸识别技术在安全领域的白皮书摘要本白皮书旨在探讨人脸识别技术在安全领域的应用,并分析其优势和挑战。
通过对人脸识别技术的原理、应用场景以及隐私保护等方面进行深入研究,我们得出结论:人脸识别技术在安全领域具有广阔的应用前景,但也需要加强隐私保护和法律法规的规范。
1. 引言人脸识别技术是一种通过对人脸图像进行分析和比对,实现身份验证和识别的技术。
随着计算机视觉和人工智能的发展,人脸识别技术在安全领域得到了广泛应用。
本白皮书将重点探讨人脸识别技术在安全领域的应用及其挑战。
2. 人脸识别技术的原理人脸识别技术主要包括人脸检测、特征提取和特征匹配三个步骤。
首先,通过图像处理算法检测出人脸区域;然后,提取人脸图像的特征,如眼睛、鼻子、嘴巴等;最后,将提取到的特征与数据库中的样本进行比对,实现身份验证和识别。
3. 人脸识别技术在安全领域的应用3.1 门禁系统人脸识别技术可以应用于门禁系统,通过识别员工或访客的人脸信息,实现自动开门或拒绝进入。
相比传统的门禁卡、密码等方式,人脸识别技术更加安全、方便且难以伪造。
3.2 犯罪侦查人脸识别技术在犯罪侦查中起到重要作用。
通过对监控视频中的人脸进行识别和比对,可以帮助警方快速锁定嫌疑人,并提供关键证据。
这对于打击犯罪、维护社会安全具有重要意义。
3.3 边境安全人脸识别技术在边境安全领域的应用也越来越广泛。
通过对入境人员的人脸进行识别和比对,可以快速准确地辨别出非法入境者或潜在威胁,提高边境安全管理水平。
4. 人脸识别技术的优势4.1 高准确率人脸识别技术在准确率方面已经取得了很大的突破,可以达到较高的识别准确率。
尤其是在大规模数据库中进行人脸比对时,人脸识别技术显示出明显的优势。
4.2 高效便捷相比传统的身份验证方式,如密码、指纹等,人脸识别技术更加高效便捷。
只需要通过摄像头获取人脸图像即可完成识别,无需接触式操作,提升了用户体验。
4.3 难以伪造人脸识别技术依赖于个体的生物特征,难以被伪造。
脑机接口标准化白皮书(2021版)
脑机接口标准化白皮书(2021版)目录一、脑机接口技术 (1)(一)基本概念 (1)1.技术实现原理 (2)2.技术系统组成 (5)(三)BCI类型 (8)(四)相关的理论和技术 (12)二、脑机接口产业情况 (19)三、标准化工作 (32)(一)国际相关组织工作 (32)1.IEEE (32)2.ISO (32)3.IEC (39)4.ISO/IEC JTC1 (48)5.ITU (66)(二)我国开展的标准化工作 (77)(三)标准化需求分析 (80)(四)标准化工作挑战 (84)1.基于技术的工作挑战 (84)2.基于伦理的工作挑战 (89)四、工作建议 (97)脑机接口标准化白皮书(2021版)1 一、脑机接口技术(一)基本概念脑机接口(Brain-Computer Interface ,BCI ,或Brain-Machine Interface ,BMI )通常是指不依赖常规的脊髓或外围神经肌肉组织系统,在脑与外部环境之间建立一种新型的信息交流与控制通道,以便实现脑与外部设备之间的直接交互。
此外,脑机接口还涉及双向交互,其中包括来自计算机或环境的反馈,可通过神经调制技术来影响大脑活动。
目前,为了将大脑活动可以转化为用户的选自主择,脑电信号被广泛地应用于脑机接口中。
这种信号可以记录和测量头皮或头皮下的脑电图(EEG)活动,或基于植入式电极CESI脑机接口标准化白皮书(2021版)2的单个神经元细胞活动,其中自发活动和诱发电位科被用来激活操作指令。
目前,在多种BCI 协议,包括运动想象(MI)、P300、稳态视觉诱发电位(SSVEP),都是利用被试者的感官信息(听觉、视觉、体感等)来控制外部设备。
在用户端,BCI 的设计目标是为了让可能患有中风或其他神经系统疾病的受试者实现与其他人交流或操作计算机、神经假肢等。
此外,随着BCI 的发展,残疾人或老年群体的生活质量也将得到显著改善。
(二)BCI 系统1.技术实现原理BCI 技术原理如图1所示。
绿色产品评价标准实施效果评价研究
学术研讨绿色产品评价标准实施效果评价研究■ 朱 艺1,2* 高东峰1,2 张 蕊1,2 石广革3 丁 爽1,2 高彦鑫1,2〔1. 中国标准化研究院;2.国家市场监管重点实验室(能效水效及绿色化);3. 菏泽市食品药品检验检测研究院〕摘 要:开展标准的实施效果评价,掌握标准的实施情况和实施效益,对标准质量的提升至关重要。
本文针对已发布绿色产品评价国家标准,从标准的技术内容、实施情况、实施效益三个方面构建了绿色产品评价标准实施效果评价指标体系,并对已发布的评价标准进行了实施效果评价。
关键词:绿色产品,标准,实施效果,评价DOI编码:10.3969/j.issn.1002-5944.2023.13.005Study on the Implementation Effect Evaluation of Green ProductAssessment StandardsZHU Yi1,2* GAO Dong-feng1,2 ZHANG Rui1,2 Shi Guang-ge3 DING Shuang1,2 GAO Yan-xin1,2(1. China National Institute of Standardization; 2. Key Laboratory of energy effi ciency, water effi ciency and greenization for State Market Regulation; 3. Heze Institute for Food and Drug Control)Abstract:Evaluating standard implementation effect and learning standard implementation situation & benefi t are very important for improving the standard quality. This paper constructs an evaluation index system for the implementation effect of green product assessment standards from three aspects including technical content, implementation situation and implementation benefi t. Besides, the evaluation of the standard implementation effect is included.Keywords: green product, standard, implementation effect, evaluation0 引 言2015年9月,中共中央、国务院发布的《生态文明体制改革总体方案》首次提出建立统一的绿色产品体系,将分头设立的环保、节能、节水、循环、低碳、再生、有机等产品统一整合为绿色产品,建立统一的绿色产品标准、认证、标识等体系。
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第 1 章 概述
势。据统计,2018 年新增企业数量达 558 家,同比增长 3.14%。 截至 2019 年 8 月 30 日,新增企业数量达 428 家。从当前产业领 域布局来看,生物特征识别上市企业多分布在北京、广东、浙江 和上海等东部沿海地区[1]。
我国生物特征识别市场规模保持高速增长,市场规模由 2002 年的 0.8 亿元增长至 2018 年的 170.1 亿元。随着移动互联网时代 应用持续增加,学科交叉融合加速,以及整个社会对公共安全和 信息安全的要求越来越高,我国生物特征识别产业还有很大的发 展空间,仍将保持较快的增长速度[1]。
第 1 章 概述
1 概述 1.1 生物特征识别简介
随着现代社会对公共安全和身份鉴别的准确性、可靠性要求日 益提高,传统的密码和磁卡等身份认证方式因易被盗用和伪造等 原因已远远不能满足社会的需求。而以指纹、人脸、虹膜、静脉、 声纹、行为、基因等为代表的生物特征(如图 1 所示)在身份认 证中发挥着越来越重要的作用,受到越来越多的重视。理论上, 所有具有普遍性、唯一性、稳健性和可采集性的生理特征和行为 特点统称为生物特征。
4.4 教育考试.............................................................................................. 47
4.5 智慧交通.............................................................................................. 48
2) 自主企业发展迅速,部分产品已达国际先进水平 总体来说,国外公司提供核心技术的产品在我国生物特征识别 市场仍然占据一定比例,但是部分自主产品已经可以与国际先进 产品相抗衡,且部分企业已在全球范围内具有较高的知名度。 例如在指纹防伪方面,国内相关企业已研制出高性价比的基于 深 度 卷 积 特 征 的指 纹 活 体检 测 方 法和 基于 SVM-RFE (Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination,支持向量机 递归特征约减算法)特征选择的假指纹检测方法,该方法无需增 加任何额外硬件辅助;在人脸识别算法方面, 2018 年 11 月 23 日,美国商务部国家标准与技术研究院发布的 2018 年人脸识别测 试结果显示,全球 39 种人脸识别算法中排名前 5 的均来自中国。 3) 多种识别技术蓬勃发展,竞争主体开始合作共赢。 目前,在我国生物特征识别产业中,指纹识别技术和产品仍然 占据主导地位,占比超生物特征识别技术整体市场的 1/3。技术难
6.2 标准化工作建议..................................................................................57
附录 A................................................................................................................... 59 参考文献.............................................................................................................. 80
编写人员
赵 波 杨建军 王文峰 宋继伟 王思翔 杨春林 于雪平 何召峰 樊 磊 钟 陈 刘倩颖 张 璋 耿 力 刘贤刚 林冠辰 徐持衡 谢玉凤 冷 霜 李 军 朱亚军 张立华 郝春亮 孙 彦 宋方方 张亚浩 李星光 赵 静 姚青予 宁 静 温 浩 林 野 张丝潆 方 宁 高升杰 叶明芝 邬晓钧 黄小妮 孙荣荣 刘 刚 陈书楷 林晓清 王丹丹 王晓亮 于 欢 胡文矛 郭 明 胥建民 李 梅 郑晓薇 李志伟 田启川 任敬辉 翁 斌 张 楚 刘 爽 陈 磊 王 栋 吴 斌 蔡春水 胡俊义 张堃博 李 俊
1) 产业链基本形成,市场规模快速增长 从整个产业链来看,我国生物特征识别企业已经覆盖从基础 层的基础器件、基础硬件和基础软件开发、到技术层的模组、算 法和识别系统研发、再到应用层的识别产品和解决方案(如图 2 所示)。
图 2 生物特征识别产业链示意图
目前,我国在生物特征识别领域的企业数量超过 4000 家。2013 年至 2018 年,我国生物特征识别领域新增企业数量呈逐年增长趋
图 1 部分常见的生物特征
生物特征识别是指为了进行身份识别而采用自动技术,提取 个体生理特征或个人行为特点,并将这些特征或特点同数据库中 已有的模板数来自进行比对,完成身份认证识别的过程。
1
生物特征识别白皮书
1.2 我国生物特征识别发展现状
近年来,生物特征识别技术在金融科技、民生服务、公共安 全、教育考试和智慧交通等领域得到了广泛应用,其发展主要呈 现以下特点:
目录
目录
1 概述.................................................................................................................... 1 1.1 生物特征识别简介................................................................................1 1.2 我国生物特征识别发展现状................................................................2 1.3 我国政府引导与政策支持现状............................................................4
4 生物特征识别典型应用..................................................................................44 4.1 金融科技.............................................................................................. 44 4.2 民生服务.............................................................................................. 45 4.3 公共安全.............................................................................................. 46
编写单位 中国电子技术标准化研究院、北京眼神科技有限公司、北京曙光 易通技术有限公司、北京中科虹霸科技有限公司、北京集创北方 科技股份有限公司、浙江蚂蚁小微金融服务集团股份有限公司、 中科天地科技有限公司、深圳市商汤科技有限公司、上海云从企 业发展有限公司、北京小米移动软件有限公司、长春博立电子科 技有限公司、平安科技(深圳)有限公司、深圳华大法医科技有 限公司、北京得意音通技术有限责任公司、上海市计量测试技术 研究院、中控智慧科技股份有限公司、广州广电运通金融电子股 份有限公司、圣点世纪科技股份有限公司、复旦大学、惠州市桑 莱士智能科技股份有限公司、西安凯虹电子科技有限公司、杭州 景联文科技有限公司、北京建筑大学、苏州思源科安信息技术有 限公司、中科博宏(北京)科技有限公司、北京一砂信息技术有 限公司、长春鸿达信息科技股份有限公司、北京巴塔科技有限公 司、智慧眼科技股份有限公司、杭州晟元数据安全技术股份有限 公司、新大陆数字技术股份有限公司、北京握奇数据股份有限公 司、国民认证科技(北京)有限公司、天津中科智能识别产业技 术研究中心
3 生物特征识别安全问题..................................................................................37 3.1 概述...................................................................................................... 37 3.2 系统安全.............................................................................................. 38 3.3 个人隐私安全......................................................................................40 3.4 应用安全.............................................................................................. 41 3.5 其他辅助安全措施..............................................................................43
2 生物特征识别技术和产业分析........................................................................7 2.1 生物特征识别系统................................................................................7 2.2 生物特征识别模态................................................................................8 2.3 生物特征识别关键技术分析..............................................................15 2.4 生物特征识别技术发展趋势..............................................................25 2.5 国外生物特征识别产业发展趋势......................................................28 2.6 国内生物特征识别产业发展趋势......................................................30 2.7 国内生物特征识别产业风险分析......................................................32