生物识别技术发展

浅析生物识别技术的发展

摘要：随着科学技术的发展，生物识别技术的研究越来越受到重视。本文通过分析目前比较流行的几种生物识别技术，对它们的发展和所面临的问题进行浅析比较。

关键词：生物识别；指纹识别；静脉识别；虹膜识别；面部识别中图分类号：tp391.4文献标识码：a文章编号：1007-9599 (2013) 06-0000-02

1引言

人体生物特征识别技术是目前社会上比较流行的一项高效实用

的新一代技术，随着社会信息化进一步发展，人们对信息化时代信息的安全性要求越来越高，伴随着对主体身份认证识别的要求越来越高，因此生物特征识别技术也越来越显得重要了。目前生物特征识别技术正在逐渐蓬勃发展，慢慢已成为计算机工业的一个不可缺少的重要发展方向。但是由于生物特征识别技术对硬件方面有着较高的要求，与此同时不同方向生物识别技术在主体身份特征提取算法和信息匹配识别算法的研究上取得的进展不同，导致生物识别在各个方向的发展情况大不相同，与此同时在各个方向的发展中也不可避免的存在一些缺点和问题。本文主要浅谈当前流行的生物识别技术以及这些生物识别技术在发展过程存在的客观问题。

2生物识别概述

2.1生物识别的含义及其实现的基本原理

生物识别技术主要是指通过仪器提取人类生物某些可以直接测

量或可自动识别和验证的特征从而进行身份认证的一种技术，而作为被提取的生物特征通常具有唯一性（与其他生物不同）、遗传性或终身不变等特点。而生物识别技术的核心在于如何较准确的提取所需要的生物特征，并将提取到的特征信息转化为计算机可以识别的信息，进而存储于计算机中，通过可靠的匹配算法来完成主体身份的识别认证过程。当前的生物识别技术的一般包含以下过程：通过采集硬件获取特征图像，利用数学算法对图像进行处理并最终生成特征模板，在使用者进行身份匹配认证时，同样通过采集硬件获取使用者的特征图像并利用算法生成比对模板，然后与特征模板比对，最后根据二者比对结果的相似性来确定是否匹配。

2.2生物识别的发展方向及发展情况

（1）指纹识别：人的指纹具有唯一性，每个人的指纹不同，仅就同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份鉴定。

指纹识别技术就是利用指纹的唯一性来比较指纹某些可区别的细节特征点从而进行主体身份的鉴别。指纹识别技术一般包含以下几个过程：1）采集主体指纹图象；2）分析指纹特征；3）提取主体特征并保存特征信息；4）信息比对识别。前期先通过指纹采集设备提取到主体的指纹图象，然后对采集到的原始图象进行初步处理，使图像更清晰。接下来，在指纹辨识软件上建立指纹特征数据的数字表示，而这种数字表示只能从指纹转换成特征数据不能从特征数据转换成为指纹，且不同的指纹不会产生相同的特征数据，所

以它是一种单方向的转换。

指纹识别所具有的优势有：识别速度最快，应用最方便；推广容易、应用最为广泛、适应能力强；误判率和拒真率低；稳定性和可靠性强；易操作，无需特殊培训既可使用；安全性强，系统扫描对身体无害；指纹具备再生性；可持续的发展性。与此同时指纹识别还存在着一定的难以克服的缺陷：指纹痕迹存在被用来复制指纹的可能性，利用一定科技含量的手段能够克隆指纹，当然除了指纹以外，其他一些生物识别的特征值只要能够被克隆，一样会被复制。（2）静脉识别：人体静脉中红血球的血红素是氧气的还原血红素，还原血红素会吸收近红外线，因此当近红外线照射到手掌时，只有静脉部分才会有微弱的反射，从而形成静脉纹路图像。简单地说，就是通过反射回来的近红外线的强弱识别静脉所处的位置。静脉识别的过程：首先通过静脉识别仪采集到主体的掌静脉分布图，利用专用的对比算法提取掌静脉分布图的特征值，通过红外线ccd摄像头获取主体的手指、手掌、手背静脉的图像，并将静脉的数字图像和特征值存贮在计算机系统中。在进行静脉比对时，实时采取静脉图，提取特征值，运用先进的滤波、图像二值化、细化等手段对数字图像进行特征提取，并采用复杂的匹配算法对存储在主机中的静脉特征值比对，从而对主体进行身份鉴定识别。

跟其它如指纹、眼虹膜或手形等生物识别技术相比，手掌静脉极难复制伪造，最大原因是这种生物特征，是在手掌皮肤底下，单凭肉眼看不见的。此外，由于手掌静脉使用方式是非接触式，它更加

卫生，适合在公共场合使用。同时，适用手掌也较为自然，让用户更容易接受。手掌静脉的认假率和拒真率也比其他生物识别技术来得低。同时要求必须是活体掌静脉才有效，而指纹识别不要求是生物活体，因此现如今仿造指纹膜的出现已经完全让指纹识别没有了立足之地。

然而静脉的永久不变性目前并未得到认证，即静脉可能随着年龄和声的变化而改变。与此同时静脉采集设备难以小型化且对设备要求较高，设计复杂，制造成本高。

（3）虹膜识别：虹膜识别技术是当前应用的所有生物特征识别技术中最为精确的一种，因为虹膜的形态、生理特性、颜色和总的外观由主体的遗传基因决定，因此虹膜是最可靠的人体生物终身身份标识。而虹膜识别技术就是通过使用模式识别、图像处理等方法对人眼睛的虹膜特征进行描述和匹配，然后对比虹膜图像特征之间的相似性来鉴识主体的身份。其工作过程为：先将扫描的虹膜图像转化为数字代码存储到计算机数据库中。当要进行身份识别时，只需将扫描的被录入者的虹膜图像与事先存储的数字代码相比对，即可辨明身份。一般的虹膜识别系统有四个基本单元组成：图像采集，图像预处理，特征提取，模式匹配。

虽然作为重要的身份鉴别特征——虹膜具有唯一性、稳定性、可采集性、非侵犯性等优于其他生物识别模式的优点，但由于虹膜较小，以至于采取图像时有距离限制，同时瞳孔，睫毛或多或少会对图像采集造成影响。所以目前虹膜识别技术还有待提高，尤其是虹

膜采集技术和高重复性的虹膜识别算法都有待于进一步研究。（4）视网膜识别：视网膜是眼睛底部的血液细胞层，因其不磨损、不老化、不受疾病影响，所以是一种极其固定的生物特征。同时视网膜不可见，所以不会被伪造，是一个可靠性非常高的系统。视网膜识别原理就是通过分析视网膜上的血管图案来区分主体。首先需要对主体进行视网膜扫描，也就是用低强度红外线照亮视网膜，以拍摄下主要血管构成的图像。但是由于视网膜位于眼球的后面，因此采集过程需要用户高度配合。

然而激光照射眼球的背面可能会影响使用者健康，与此同时视网膜采集设备的成本较高，因此对于消费者来言，视网膜技术没有太多新引力。

（5）面部识别：面部识别，即人脸识别是将静态图像或视频图像中检测出的人脸图像与数据库中的人脸图像进行对比，从中找出与之匹配的人脸的过程，以达到身份识别与鉴定的目的。人脸识别技术中广泛采用区域特征分析算法，它是利用计算机图像处理技术与生物统计学，将视频中捕捉到的主体图像进行处理并提取特征点，然后进行统计分析建立数学模型，即人脸特征模板。在进行主体身份识别时利用已建成的人脸特征模板与被测主体的面像进行

特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值，通过这个相似值来确定是否为同一个主体。

一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或