ISO联手IEC发布多模态生物特征识别技术方案(doc 3)
多模态生物特征识别技术及其标准化动态
多模态生物特征识别技术及其标准化动态作者：丁璇来源：《电脑知识与技术》2017年第36期摘要：采用生物特征识别技术进行身份识别是当前十分重要的身份识别方法，它包含很多的方面，像指纹、人脸、虹膜、语音、动作、静脉、掌型、DNA、书写、步态等都是十分重要的组成部分。
因为生物识别技术有它自己独特的优点，所以得到各方广泛关注，尤其是在信息安全等方面。
在提高使用网络保障、防御新型网络的攻击，以及电子商务、金融、电子政务、军事等领域生物识别技术有十分重要的调研和实用价值。
该文首先进行了生物特征识别这项技术流程和五种生物特征识别技术性能上的比较。
关键词：生物特征识别系统；信息融合中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）36-0153-02Abstract： As an important technical means of technology in the field of identification，involving biometric technology content is very wide， including fingerprint， face， iris， voice，movement， palm vein type， DNA， writing， and other gait recognition. Biometric technology has been paid more attention with its unique characteristics and advantages， especially in the in the field of information security. Against the new network attack means， improve the security of network， and electronic commerce， finance， e-government， biometric identification technology， military and other fields has great research and application value. This paper introduces the process of biological feature recognition technology， biometric identification technology five performance comparisonKey words： biometric information； fusion system1 概述生物特征识别技术（Biometric Identification Technology）是通过识别人体各方面特征进行认定身份的一项技术。
多模态手部生物特征识别技术分析
以及稳定性高 ， 是具有较高区分度的生理特征 。 并且指纹取样方便 ，后期使 用过程简单快捷， 再加上采集过程成本低 ，对 识别 装备体 型要求 小。但是 ，也存在部分人群 指纹特 征少不易去 取样建档，并且手指受外 界因素影 响大 ，在受
的采集装置 。其 中硬件采集装置所 得图像质量
４结 束语
度与抗干扰特点 。另外 ，此项特征对采集 设备 多模态 手 部生 物特 征识 别技术 的研 究与 的精度要求 比较低 ，可 以有 效降低 开发成本。 生 物特 征 识别 系统 一般 由传 感器 、特 征 但是选择利用此种生物特征进 行识 别，因为掌 应用，对提高身份识别的高效性与可靠性 具有 匹配 以及 决策四个模块组成 ，其 中单生 纹在一段时 间内会发生变化 ，影响识别效果， 重要意义。在对其进行研究时 ，需要 明确手部 ｝ 征组 合与多生物特征融合可 以体现在任 何 并且掌纹特征更 易被复 制与伪造 ，在 实际应 用 各项生 物特征识别的特点 以及优缺点 ，将其应 模块 ，则应 用多模态生物特征识别时 ，可 上安全级别比较低。 用 到多模 态生物识别技术中 。并且为保证识别 【 过单 生物特 征多传感器 、多生物特征 、单 效果，还 需要做好图像采集设备 以及多模运算 Ｉ 特征 多表达 方式、单生物特征 多单位 以及 ３ 多模 态手 部生物特 征识 别技术 实现措 方法 的管理，从多个方面着手 ，争取不断提高 物特 征多 匹配器 几种方 式实现 ［ １ 】 。 多模 施 分 析 识别效果。 部生物特征 识别技术 ， 即以人手部为基础 ， ３ ． １手部 生物 特征识别流程 ： 掌纹 、手形 、手指纹理 以及静脉等生物特 参考文献 以指纹、指静脉 等识别流程为例 ，首 先要 【 达到 身份 识别的 目的。对于多模态手部生 １ ］张睿 ． 多模态手部生物特征识别技术 的研 征识别技 术的研究 ，需要 明确手部各特征 对 同一手指手指纹 图像 、手指静脉 图像进行采 究 ［ Ｄ 】 ． 重庆工学院 ， ２ ０ ０ ８ ． Ｉ 技术原理 以及 特点，然后确定相应 的采集 集 ，并分别提取可 以代表手指纹 图像与手指静 ［ ２ 】李飞 ． 基 于手部生物特征 多模 态识别 算法 ： 与算法 ，利用专业 技术进 行处理 ，实现多 脉 图像 生物特 征的特征 向量，对此 向量进行存 研究 ［ Ｄ １ ． 天津理 工大学 ， ２ ０ １ ３ ． 储 ，完成存储 样本数据的注册 。然后 ，对 当前 ［ 手 部生物特征识别功 能。 ３ 】王瑜 ， 穆志纯 ， 徐正光 ． 多模 态生物特征 生物特 征进行采集，并将其转化为特征 向量与 识别技 术进 展 综述 ［ Ｊ 】 ． 计 算机 应用 与软 种 手部 生态特 征识 别技 术原理 与特 样本库 中的特 征向量进行全面 比较 ，并计算得 件 ， ２ ０ ０ ９ （ ０ ２ ） ： ３ １ — ３ ４ ． 析 出最终 识别结果。在识别过程 中要对 同一手指 手指纹 图像 、手 指静 脉图像 进项预处理，并提 作者简介 指 纹 识 别 取 同一个体 的相 应特 征向量，两者进行独立 的 夏鹏 （ １ ９ ８ ６ －），男， 四川省 自贡市人。硕士
多模态生物识别技术
生物特征匹配技术
特征提取
从生物特征数据中提取 关键特征信息 对生物特征进行编码
特征匹配
将提取的特征信息与数 据库进行比对 采用匹配算法进行识别
融合策略
组合不同特征的匹配结 果 提高识别准确度
数据验证
对匹配结果进行验证和 比对 降低误识率
数据集质量评估
数据标注
01 确保数据集标签的准确性和一致性
数据清洗
多模态生物识别技术的国际标准化
标准制定
推动多模态生物识别技 术的国际标准制定 提升技术的统一性和国 际交流
技术整合
整合多种生物识别技术 实现多模态识别系统的 高效运行
数据安全
加强多模态生物识别技 术的数据安全保护 防止生物信息泄露和滥 用
国际合作
促进不同国家间的生物 识别技术合作 推动技术的全球化发展
02 去除噪声数据和异常值
数据平衡
03 保持不同类别数据的均衡性
● 04
第四章 多模态生物识别技术的挑 战与未来发展
隐私保护
多模态生物识别技术在数据处理和存储方面面 临隐私保护的挑战。用户的生物特征信息需要 受到严格的保护，保障用户隐私是技术发展的 重中之重。
跨平台兼容性
多平台兼容
确保在不同平台上的生 物特征交互和识别功能 正常运行
第5章 多模态生物识别技术的案 例分析
政府机构案例
某国政府机构利用多模态生物识别技术，通过 融合面部识别、指纹识别和虹膜识别等技术， 有效提高边境安全和身份验证效率。这种综合 应用的生物识别技术不仅提高了安全性，还简 化了通关流程，提升了工作效率。
金融行业案例
ATM机安全性提升 融合多种生物识别技术
防止盗刷 提高资金安全性
多模态生物识别技术的性能评估与优化
多模态生物识别技术的性能评估与优化随着科技的不断发展，生物识别技术被广泛应用于各个领域，如个人身份验证、安全控制、医疗诊断等。
多模态生物识别技术作为一种结合多种生物特征的识别方法，具有更高的准确性和安全性。
然而，为了确保多模态生物识别技术能够在实际应用中发挥最佳性能，对其进行性能评估与优化是非常重要的。
首先，对于多模态生物识别技术的性能评估来说，准确率是最基本也是最重要的指标之一。
准确率反映了该技术在真实场景中正确判断个体身份的能力。
为了评估准确率，可以采用交叉验证方法将数据集分为训练集和测试集，并使用不同算法进行训练和测试。
通过比较测试结果与真实结果之间的差异来计算准确率。
除了准确率外，另一个重要指标是鲁棒性。
鲁棒性指该技术对于噪声、变化和攻击等外部干扰因素具有较强的适应能力。
在实际应用中，环境条件和个体状态的变化是不可避免的，因此多模态生物识别技术必须能够在不同环境和个体状态下保持高准确率。
为了评估鲁棒性，可以通过引入不同类型和程度的噪声、变化和攻击来模拟实际应用中可能遇到的情况，并观察识别结果的变化。
此外，多模态生物识别技术还需要考虑可扩展性。
可扩展性指该技术在处理大规模数据时能够保持较高的效率和准确率。
随着数据规模的增大，传统的算法可能会面临计算复杂度增加、存储需求增加等问题。
因此，在评估多模态生物识别技术性能时，需要考虑其在大规模数据处理方面是否具有较好的表现。
对于多模态生物识别技术进行优化是为了提高其性能，并使其更适用于实际应用场景。
优化可以从算法、特征提取和融合等方面进行。
首先，在算法方面，可以通过改进传统算法或引入新算法来提高准确率和鲁棒性。
例如，在人脸识别中，可以采用深度学习算法来提取更具表征性的特征，从而提高识别准确率。
在指纹识别中，可以采用纹理特征提取算法来增强对干扰因素的鲁棒性。
其次，在特征提取方面，可以采用更高效、更具表征性的特征提取方法。
例如，在声纹识别中，可以采用基于高斯混合模型的声学模型来提取声音特征。
多模态生物特征识别与识别技术研究
多模态生物特征识别与识别技术研究多模态生物特征识别与识别技术是一门研究利用多个生物特征进行身份认证和识别的技术领域。
随着科技的发展和应用场景的不断扩大，传统的单一模态生物特征识别技术已经不能满足实际需求，因此多模态生物特征识别技术应运而生。
本文将介绍多模态生物特征识别的概念、研究现状、应用以及面临的挑战。
1. 多模态生物特征识别的概念多模态生物特征识别是指利用多个生物特征进行身份认证和识别的技术。
传统的生物特征识别通常是基于单一模态，比如指纹识别、人脸识别等。
而多模态生物特征识别将多种生物特征结合起来，例如指纹、人脸、声纹、虹膜等，以提高识别准确性和安全性。
2. 多模态生物特征识别的研究现状目前，多模态生物特征识别已经成为生物识别领域的研究热点。
研究者们通过对多个生物特征的融合和联合识别，提高了识别的准确性和鲁棒性。
同时，利用多模态生物特征识别技术，还可以解决传统单一模态生物特征识别中易受到环境因素和攻击手段的问题。
多模态生物特征识别的研究重点主要包括以下几个方面：2.1 特征融合与提取多模态特征融合与提取是多模态生物特征识别的核心技术之一。
要实现多个生物特征的融合，需要将不同的特征表示方式进行统一，选择适当的方法进行特征融合和提取。
常见的方法包括加权融合、决策级和特征级融合等。
2.2 模态选择与融合策略在多模态生物特征识别中，不同的生物特征可能具有不同的重要性和可靠性。
因此，模态选择和融合策略成为保证识别准确性的关键。
研究者通过分析各个特征的优缺点，并结合相关的算法和模型，选择合适的模态和融合策略，以提高识别性能。
2.3 数据集和标注多模态生物特征识别的研究需要大量的数据集支持。
数据集的质量和标注的准确性对研究结果的影响非常大。
因此，在进行多模态生物特征识别研究时，需要构建大规模、多样化的数据集，并进行准确的标注和评估，以保证研究结果的可靠性。
3. 多模态生物特征识别的应用多模态生物特征识别技术已经广泛应用于各个领域。
生物特征识别中多模态生物信息融合
生物特征识别中多模态生物信息融合一、生物特征识别技术概述生物特征识别技术是一种利用人体固有的生理特征或行为特征来进行个人身份验证的技术。
随着科技的发展，生物特征识别技术在安全验证、身份认证等领域得到了广泛的应用。
生物特征识别技术的核心在于其唯一性和不易被复制的特性，使得其在安全性方面具有显著优势。
1.1 生物特征识别技术的核心特性生物特征识别技术的核心特性主要体现在以下几个方面：- 唯一性：每个人的生物特征都是独一无二的，如指纹、虹膜、面部等。
- 稳定性：生物特征在一定时间内具有较高的稳定性，不易发生显著变化。
- 难以伪造：生物特征难以被复制或伪造，提高了身份验证的安全性。
- 便捷性：生物特征识别技术操作简单，用户易于接受。
1.2 生物特征识别技术的应用场景生物特征识别技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 安全验证：用于银行、政府机构等需要高安全性的场所。
- 身份认证：用于机场、车站等需要快速身份验证的场所。
- 智能家居：用于家庭安全系统，提高家庭的安全性。
- 医疗健康：用于病人身份识别，确保医疗信息的准确性。
二、多模态生物信息融合技术多模态生物信息融合技术是指将多种生物特征信息进行综合分析，以提高识别的准确性和可靠性。
随着技术的发展，单一的生物特征识别技术已经难以满足日益复杂的应用需求，多模态生物信息融合技术应运而生。
2.1 多模态生物信息融合技术的原理多模态生物信息融合技术的原理在于将不同的生物特征信息进行综合分析，通过算法优化，提高识别的准确性和可靠性。
常见的生物特征包括指纹、虹膜、面部、声音、步态等，每种特征都有其独特的优势和局限性。
2.2 多模态生物信息融合技术的关键技术多模态生物信息融合技术的关键技术包括以下几个方面：- 特征提取：从不同的生物特征中提取关键信息，为后续的融合分析提供基础。
- 特征匹配：将提取的特征进行匹配，确定其相似性和差异性。
- 融合算法：采用先进的算法对不同特征进行融合，提高识别的准确性。
生物特征识别技术概述
生物特征识别技术概述【摘要】生物特征识别技术是一种通过识别个体独特的生物特征来进行身份验证和识别的技术。
本文首先介绍了生物特征识别技术的定义，包括指纹识别、虹膜识别、人脸识别等不同形式。
分析了生物特征识别技术的分类和应用，涵盖了安全领域、医疗领域、金融领域等多个方面。
然后，探讨了生物特征识别技术的发展趋势，指出随着技术的不断进步，生物特征识别将在各个领域得到广泛应用。
分析了生物特征识别技术的优势和挑战，提出了未来发展中需要克服的问题。
总结指出生物特征识别技术在安全领域和便利性方面的重要性，展望未来生物特征识别技术将逐渐取代传统识别方式，成为主流技术。
【关键词】生物特征识别技术、定义、分类、应用、发展趋势、优势、挑战、重要性、未来展望1. 引言1.1 生物特征识别技术概述生物特征识别技术是一种通过分析和识别个体不可复制的生物特征来进行身份确认的技术。
这些生物特征包括指纹、虹膜、人脸、声音等个体独特的生理特征。
生物特征识别技术在安全性、便捷性和准确性方面有着明显的优势，因此被广泛应用于各个领域。
随着科技的不断进步，生物特征识别技术也在不断发展和完善。
从最初的单一生物特征识别到多模态融合识别，生物特征识别技术已经越来越多样化和灵活化。
生物特征识别技术在金融安全、智能家居、医疗健康等领域的应用也日益广泛，为人们的生活带来了便利和安全保障。
未来，随着人工智能、大数据等技术的不断发展，生物特征识别技术将迎来更多的机遇和挑战。
生物特征识别技术在保护个人隐私、数据安全等方面仍需要不断探索和完善。
我们有理由相信生物特征识别技术将会在未来发挥越来越重要的作用，并为人类社会的发展带来更多的可能性。
2. 正文2.1 生物特征识别技术的定义生物特征识别技术是一种通过人体独特的生物特征进行身份验证的技术。
这些生物特征可以是生理特征，比如指纹、虹膜、人脸等，也可以是行为特征，比如声音、步态等。
通过采集这些生物特征的数据，并将其与事先录入的样本进行比对，系统可以准确地确认用户的身份。
生物特征识别系统的多模态和多生物特征融合的研究
生物特征识别系统的多模态和多生物特征融合的研究作者：裴伦鹏高健来源：《现代信息科技》2018年第05期摘要：本文基于ISO/IEC TR 24722：2015《信息技术—生物特征识别—多模态和其他多生物特征融合》，针对当下单一生物特征识别技术的局限性，对多模态和其他多生物特征识别技术及其分类进行了研究，给出了通用的多生物特征识别系统模型，比较了不同生物识别特征呈现方法，并对不同生物识别特征的相关性进行了探讨。
关键词：信息技术；生物特征识别；多模态中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2018）05-0189-03Research on Multimodal and Multi Biometric Fusion of Biometrics SystemPEI Lunpeng，GAO Jian（China Electronics Standardization Institute，Beijing 100007，China）Abstract：This paper is based on the ISO/IEC TR 24722：2015“information technology—biometric identification—multimodal and other multi biological feature fusion”. Aiming at the limitations of the present single biometric identification technology，this paper researches on the multi-modal and other multi biological feature recognition technology and its classification，and gives the universal multi biological feature recognition system model. This paper compares different biometric feature presentation methods and discusses the correlation of different biometric features.Keywords：information technology；biometrics；multimodality0 引言随着信息技术的不断发展，生物特征识别技术已经被广泛地用于金融支付、个人多重身份认证排查和航空安全检查等领域。
信息安全多模态生物识别解决方案
信息安全多模态生物识别解决方案多模态生物识别是一种结合多个生物特征进行身份验证的方法。
信息安全领域中，多模态生物识别解决方案被广泛应用以提高系统的安全性和准确性。
以下是一个信息安全多模态生物识别解决方案的简要介绍：1. 多模态生物特征：•面部识别：利用人脸图像进行身份验证。
•指纹识别：通过指纹图像验证个体身份。
•虹膜和视网膜识别：使用眼球的生物特征进行身份验证。
•声纹识别：基于声音特征进行身份验证。
•掌纹识别：利用手掌图像进行身份验证。
2. 融合算法：•使用融合算法将多种生物特征整合在一起，提高系统的准确性和鲁棒性。
•常见的融合算法包括决策级融合和特征级融合。
3. 硬件设备：•高分辨率摄像头用于面部识别。
•指纹传感器用于指纹识别。
•红外摄像头用于虹膜和视网膜识别。
•麦克风用于声纹识别。
4. 安全通信：•采用加密通信协议，确保生物特征数据在传输过程中的安全性。
•使用安全套接字层（SSL）或其他加密协议来保护数据的传输。
5. 生物特征数据存储：•生物特征数据应以安全的方式存储，通常采用加密算法保护存储在数据库中的生物特征信息。
6. 防欺骗和攻击检测：•集成防欺骗和攻击检测机制，防范如使用照片、指纹模型等欺骗手段的攻击。
7. 可调节的安全级别：•系统应该具备可调节的安全级别，以适应不同环境和应用场景的需求。
8. 用户隐私保护：•遵循相关法规和标准，确保用户隐私得到充分保护。
9. 更新和维护：•定期更新生物特征数据库，以确保系统的准确性。
•定期维护硬件设备，确保其正常运行。
10. 可扩展性：•允许系统的可扩展性，以便将来可以集成更多的生物特征识别技术。
综合考虑这些因素，一个综合的信息安全多模态生物识别解决方案可以更好地保障系统的安全性和可用性。
这样的解决方案可以在金融、政府、企业等领域得到广泛应用。
生物特征识别文档
生物特征识别生物特征识别技术[摘录] 在当今信息化时代，如何准确鉴定一个人的身份、保护信息安全，已成为一个必须解决的关键社会问题。
传统的身份认证由于极易伪造和丢失，越来越难以满足社会的需求，目前最为便捷与安全的解决方案无疑就是生物识别技术。
它不但简洁快速，而且利用它进行身份的认定，安全、可靠、准确。
同时更易于配合电脑和安全、监控、管理系统整合，实现自动化管理。
由于其广阔的应用前景、巨大的社会效益和经济效益，已引起各国的广泛关注和高度重视。
因此，本论文将尝试探讨整理生物特征识别技术这项前沿技术，和新兴的多模态发展趋势，并且关注其最新的科研方向及在实际中的推广利用现状！[关键词] 生物特征；生物特征的识别与认证；步态识别；虹膜识别；皮肤芯片；脸像识别；多模态（即多生物特征融合）识别技术；每个个体都有唯一的可以测量或可自动识别和验证的生理特性或行为方式，即生物特征。
它可划分为生理特征（如指纹、面像、虹膜、掌纹等）和行为特征（如步态、声音、笔迹等）。
生物识别就是依据每个个体之间独一无二的生物特征对其进行识别与身份的认证。
他的主要内容是生物识别技术和生物识别系统。
生物识别技术（Biometric Identification Technology）是指利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。
更具体一点，生物特征识别技术就是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。
生物识别系统是对生物特征进行取样，提取其唯一的特征并且转化成数字代码，并进一步将这些代码组合而成的特征模板。
人们同识别系统交互进行身份认证时，识别系统获取其特征并与数据可中的特征模板进行比对，以确定是否匹配，从而决定接受或拒绝该人。
在目前的研究与应用领域中，生物特征识别主要关系到计算机视觉、图象处理与模式识别、计算机听觉、语音处理、多传感器技术、虚拟现实、计算机图形学、可视化技术、计算机辅助设计、智能机器人感知系统等其他相关的研究。
生物特征认证技术第9章 识别、认证性能评测
9.5 生物特征识别系统性能评估
9.5.1 标准生物特征识别数据库 1. 标准指纹数据库 （1）NIST数据库 美国国家标准局（NIST）所颁布的标准指纹库有NIST-4、 NIST-9、 NIST-14、 NIST-24和NIST-27，这些也是指纹理论研 究中评价算法优劣最常用的数据库，数据库中包含的内容和图 像大小各不相同。
算法层 若已给出了生物特征识别系统层的具体规划和实际应用要求，在 算法层的主要任务是特征提取和匹配。 此外算法层设计也包括其他的模块，如数据库管理、质量控制、 加密、用户界面等。 评估层 主要研究采用何种方法、使用哪些统计量可以评价识别算法的准 确性。 应用层 主要研究开发具有全面、准确、真实、客观等特点的生物特征识 别系统，应用于司法、医疗、银行、社会保障等领域。
图9ห้องสมุดไป่ตู้3 指纹识别系统层次框架
系统层
生物特征识别系统层中最关心的问题是哪种生物特征应该被 使用，哪种操作模式更好，怎样获得一个生物特征的数字表 示，系统的结构层次等问 题。而生物特征识别中特 征的选择主要根据实际应 用的要求特别是对性能的 要求来确定，如图9-4所示。
图9-4 不同应用系统对FAR和FRR的要求不同
（2）FVC数据库 国际模式识别协会IAPR年会举办的指纹识别算法竞赛（FVC） 使用的数据库分别是FVC2000、 FVC2002、 FVC2004和 FVC2006指纹认证数据库，这些是用于算法评测的最新标准数 据库，分别包括4个不同的子标准指纹数据库：DB1、DB2、 DB3、DB4。每个数据库的功能和特性也不相同。 图9-5、9-6、9-7和9-8分别给出了以上4个数据库中的指纹样例。
图9-2 概率分布
4. 存储子系统 包含每个用户注册的特征模板 5. 决策子系统 把特征向量比较结果输入这个子系统，然后系统判断该用户是 否为注册用户。
生物特征识别标准新进展
生物特征识别标准新进展
袁理;杨建军
【期刊名称】《信息技术与标准化》
【年(卷),期】2006(000)006
【摘要】介绍了ISO/IEC JTC1 SC37生物特征识别标准化分技术委员会最新进展,描述了若干重点标准.在此基础上,对我国该技术领域的标准化工作提出建议.
【总页数】5页(P28-32)
【作者】袁理;杨建军
【作者单位】中国电子技术标准化研究所;中国电子技术标准化研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.生物特征识别标准化综述 [J], 孙勉
2.国内外生物特征识别标准化进展 [J], 袁理
3.快速发展的我国生物特征识别标准规范 [J], 刘丽敏;荆继武
4.移动设备生物特征识别标准化研究 [J], 高健; 裴伦鹏
5.移动设备生物特征识别标准化研究 [J], 高健; 裴伦鹏
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
国内外生物特征识别标准化进展
国内外生物特征识别标准化进展
袁理
【期刊名称】《信息技术与标准化》
【年(卷),期】2011(000)012
【摘要】我国生物特征识别标准工作组2011年组织制定了多项生物特征识别国家标准,下一步将继续推进我国生物特征识别的标准研制工作.在国际标准化方面,ISO/IEC JTC1/SC37实施“第二代”生物特征识别标准的研制,并召开了2011年年会.
【总页数】3页(P39-41)
【作者】袁理
【作者单位】中国电子技术标准化研究所
【正文语种】中文
【相关文献】
1.2010年生物特征识别国内外标准化动态 [J], 张军华;袁理
2.国内外生物特征识别技术的发展与展望 [J], 田青;刘琳;宛根训;欧阳晖
3.移动设备生物特征识别标准化研究 [J], 高健; 裴伦鹏
4.移动设备生物特征识别标准化研究 [J], 高健; 裴伦鹏
5.生物特征识别呈现攻击检测标准化研究 [J], 钟陈;苏立伟;王文峰
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ISO联手IEC发布多模态生物特征识别技术方案
比利是法国人，受雇日本某实验室已经有3年的时间了，但前天他被自己的实验室拒之了“门外”，原因并不是“他被解雇了”。
这一切都是感冒惹的祸。
比利介绍，因为感冒，他的声音发生了变化，安装有生物特征识别系统的实验室的门“听”不出了他的声音，因而一直拒绝给他开门。
现在，国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）正在谋求解决比利遇到的此类麻烦。
日前，由ISO和IEC联合公布的《信息技术—生物特征—多模态和其他多生物特征融合》（ISO/IECTR24722∶2007），为比利提供了技术解决方案。
该方案能融合多种生物指令，将相同身份的多种证据输入传感器，如除了输入声音外，还可以将比利的脸、指纹和手的几何特征等输入传感器，以保证在一种生物特征失真的情况下，即使像比利声音失真，传感器还能够对他输入的脸、指纹等“验明正身”。
“基于多模态或多生物特征融合的解决方案代表了一个新兴趋势，某些应用承诺会比单一方法的识别系统具有更好的技术性能。
”开发该新技术报告的小组委员会主席费尔南多·珀迪尔（音译）这样说道：“这项最新的ISO/IEC技术报告提供了多模态和其他多生物识别系统的总的概述，并给出了关于多生物特征融合的一个参考——标准的开拓者和生物特征识别系统的实施者需要一种以上的生物模态。
”
这项新技术报告由ISO/IEC联合技术委员会JTC1、信息技术小组委员会SC37（生物特征研究）组织编写。
新的ISO/IECTR24722∶2007包含了目前就多模态和多生物特征融合做法的描述和分析，它还研讨了需求、可能的路径和标准化来支持多生物特征识别系统，以提高其通用性和实用性。
生物特征识别系统是利用个人特征来鉴别或验证用户身份的。
如果有生物特征被察觉或检测到是“有噪音的”（比如指纹中带有疤痕或者因感冒而改变声音时），这个生物特征识别系统的性能可能会受到损害，此时的匹配评分计算是不可靠的。
这个问题可以通过安装多种传感器捕捉不同的生物特征来解决，这也被称为生物特征融合或多模态生物特征识别系统。
例如，语音、虹膜（是指眼睛带有色彩的部分）和面部识别，加上指纹和手
的几何特征，可以储存于护照或身份证，通过匹配所有样本来进行身份验证。
这种多生物特征解决方案的潜在好处是能延伸到人体进入控制区域从而获取敏感数据。
利用来自同一生物特征的多种识别系统，或者来自不同的生物特征的多种识别系统，增加了识别系统的复杂性，过去只用单一生物特征的方法来识别是很难达到的。
而且，多生物特征识别系统较少受到攻击，即使一个入侵者企图用人造物或模仿品来同时骗过多生物特征也是很难的。
在这个新的技术报告中，ISO还这样描述这种科技：从国民身份证到航空安全检测，各种各样的生物识别系统的应用现在有可能从其提高的可靠性和整体性能中获益。
目前，详细的情况可以从ISO国家会员机构或从ISO中央秘书处取得。