生物特征识别技术论文

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生物识别技术论文

生物识别技术论文

生物识别技术浅析摘要:生物特征识别技术作为一种身份识别的手段,具有独特的优势,对信息安全具有重要意义,近年来已逐渐成为研究热点。

文章介绍了常见的生物识别技术和识别方法并阐述了每种方法的优缺点。

abstract: biometric identification techniques is critical to our highly inter-connected information society. as a way of automatic identification, biometrics have unique advantages because it is based on biological and behavioral traits. biometrics is important to information safety. firstly, this paper summarizes briefly biometric identification techniques, and introduces approaches, then analyzes the adavatge and then dis of every methods.关键词:生物识别;指纹;人脸;虹膜key words: biometric identification techniques;fingerprint;face;iris中图分类号:tp39 文献标识码:a 文章编号:1006-4311(2012)30-0213-020 引言身份认证早在很久之前就出现在了人类社会生活中。

身份证、护照、密码等这类传统的身份认证方法有许多的弊端,如:不容易携带、造假、容易丢失、密码会被破解等种种问题,在安全性和可靠性上的漏洞非常大,这样就为方便、有效、安全的身份认证技术的出现埋下了伏笔,生物识别技术应运而生。

人脸识别论文

人脸识别论文

中文摘要摘要人脸识别技术属于生物验证的一种,在身份验证领域日益发挥重要作用,具有十分广泛的应用前景。

人脸检测和定位问题是人脸识别技术首先要解决的问题。

人脸检测算法是一个高效的、自动的人脸识别系统中的关键技术之一。

如今人脸检测问题已成为一个热门研究领域,新的算法不断被提出,不过由于人脸的复杂性,目前尚不能找到一个完美的算法。

在不同应用环境下,有不同的算法,本文针对应用于视频中人脸检测问题进行了研究,论文的主要工作如下:本文首先对人脸识别的任务提出了要求并阐述了其难点,结合其实现难度,提出一个能教快速的识别出图片中人脸的基于肤色的人脸检测算法,由于其一般适用性本文使用了RGB色彩空间,本算法将三维RGB空间映射为两维独立分布的空间。

在二维空间下,肤色类聚性好且符合高斯分布,利用人工阈值法将肤色与非肤色区域分开,形成二值图像。

非肤色区域中依然有可能有部分区域颜色与肤色相近,所以阈值分割后的图像依然存有部分假肤色区域,经过形态学处理和限制长宽比之后,可得到人脸区域。

在确定人脸区域后,我们需要在原图上对人脸区域进行标记,这里可通过找到一些关键点,作出矩形框标记人脸区域关键字:人脸识别,肤色检测,色彩空间,高斯分布,人脸检测- I -Abstract(英文摘要)AbstractFace recognition technology is biological validation of an increasingly important role in the field of authentication, a very wide range of applications. Face detection and face recognition technology positioning problem is to be solved first. Face detection algorithm is an efficient, one of the key technologies of automatic face recognition system. Now face detection has become a hot area of research, new algorithms constantly being made, but because of the complexity of the human face, is still unable to find a perfect algorithm. In different environments, there are different algorithms, this paper applies to video Face Detection conducted a study, the main work of this thesis is as follows:This paper proposes a face recognition task requirements and described its difficulties, combined with the difficulty of its implementation, proposes a can teach quickly identify the faces in the pictures Face detection algorithm based on skin color, because of its general applicability as used herein, the RGB color space, thisthree-dimensional RGB space mapping algorithm is a two-dimensional space of independent distribution. In two-dimensional space, color clustering is good and in line with the Gaussian distribution, the use of artificial threshold method to separate color and non-color area, forming a binary image.Non-skin area, there are still some regions may have similar color and skin color, the image thresholding is still there after part false color region, after morphological and restrictions aspect ratio obtained face region.In determining the face region, we need to face in the picture area mark, there may be some of the key points by finding made rectangle marked face regionKeywords: face recognition, color detection, color space, the Gaussian distribution, face detection- II -目录目录摘要 (I)ABSTRACT(英文摘要) (Ⅱ)目录 (Ⅲ)第一章绪论 (1)第二章需求分析 (3)2.1任务概述 (3)2.1.1 人脸识别完成的主要目标 (3)2.2需求规定 (3)2.2.1 对功能的规定 (3)第三章基于肤色检测的人脸识别及实现 (4)3.1人脸肤色建模 (4)3.1.1 色彩空间 (4)3.1.2 图片的修正处理 (5)3.1.3 人脸肤色模型 (5)3.1.4 特征的确定 (13)3.2各功能模块的实现 (14)3.2.1 打开图像模块 (14)3.2.2 脸和头发识别模块 (16)3.2.3 标记模块 (17)3.2.4 特征提取模块 (24)附录 (39)结束语 (63)参考文献 (64)致谢 (65)- III -第一章绪论第一章绪论随着科学技术的进步和社会的发展,对快速、有效辨别人身的需求越来越迫切。

基于opencv和dlib的人脸识别智能考勤系统毕业论文

基于opencv和dlib的人脸识别智能考勤系统毕业论文

基于opencv和dlib的人脸识别智能考勤系统毕业论文引言智能考勤系统在现代管理中起到了重要的作用。

传统的考勤方式存在诸多问题,如易伪造、低效率等。

人脸识别技术作为一种高效准确的生物特征识别技术,被广泛应用于智能考勤系统中,为解决传统考勤方式的问题提供了新的解决方案。

本文将基于opencv和dlib开源库,研究并设计一种基于人脸识别的智能考勤系统。

通过分析人脸特征,建立人脸识别模型,并结合考勤系统的需求,实现对员工的自动识别和考勤管理。

该系统将提高考勤的准确性和效率,减少传统考勤方式所带来的问题。

在本论文中,我们将介绍智能考勤系统的背景和意义,探讨人脸识别在智能考勤中的应用价值。

通过研究和实践,我们希望为智能考勤系统的开发和应用提供有益的参考。

论文结构本论文将分为以下几个部分:引言:介绍智能考勤系统的背景和意义,以及人脸识别在智能考勤中的应用价值。

相关技术综述:综述人脸识别技术和智能考勤系统的相关技术,包括opencv和dlib的基本原理和应用。

智能考勤系统设计:详细介绍基于___和dlib的人脸识别智能考勤系统的设计思路和实现方法。

实验与结果分析:通过实验验证系统的性能和准确性,并对结果进行详细分析和讨论。

总结和展望:总结本论文的研究工作,对智能考勤系统的发展趋势和未来工作进行展望。

通过以上结构的论述,旨在全面介绍基于___和dlib的人脸识别智能考勤系统的设计与应用,为相关研究和实践提供有益的参考。

本章将介绍OpenCV和dlib的基本原理和功能,以及它们在人脸识别领域的应用。

OpenCV(开放源代码计算机视觉库)OpenCV是一种开源的计算机视觉库,它提供了一系列用于处理图像和视频的函数和算法。

OpenCV可以在多个平台上运行,并支持多种编程语言。

在人脸识别中,OpenCV提供了丰富的功能和方法。

它可以用于检测人脸、识别人脸特征、比较人脸相似度等。

OpenCV使用了各种机器研究和图像处理技术,使其成为人脸识别领域的重要工具之一。

信息与通信网络安全技术——生物识别技术

信息与通信网络安全技术——生物识别技术

信息与通信网络安全技术——生物识别技术方植彬【摘要】随着社会公共安全和个人的自身信息安全要求的提高,生物识别技术成为安全验证的首选方式,它是一种利用人体生物特征对人进行身份识别的高科技技术.简要地介绍了生物识别技术出现的背景、生物识别技术的概念、生物识别的基本过程和生物识别技术的发展动态,以及发展前景.对当前比较流行的几种生物识别技术指纹识别、虹膜识别、视网膜识别、人脸识别、签名识别和声音识别等,从原理及其特点上予以了论述和比较.【期刊名称】《电子产品可靠性与环境试验》【年(卷),期】2014(032)005【总页数】7页(P55-61)【关键词】信息安全;生物识别;生物特征【作者】方植彬【作者单位】工业和信息化部电子第五研究所,广东广州 510610【正文语种】中文【中图分类】TP391.4随着互联网的迅速发展,电子商务已成为潮流,人们可以通过互联网进行网上购物、银行转账等许多商业活动。

现在商业贸易、金融财务和其他经济行为中,不少已经以数字化信息的方式在网上流动着。

在21世纪中,伴随着电子商务的不断发展和普及,全球电子交易一体化将成为可能。

“数字化经济”初具规模,电子银行及电子货币的研究、实施和标准化开始普及[1]。

在日常生活和网上交易中,经常需要验证人的身份,或者去确认某个人是谁,这就涉及到身份的认证,也就是身份识别。

以信息化、数字化、网络化为特点的国家,以及社会生活对安全性有更高的要求,传统的身份鉴定方法包括身份标识物品(如钥匙、证件、ATM卡等)和身份标识知识(如用户名和密码),由于是借助体外物,一旦标识物品和标识知识被盗或遗忘,其身份就容易被他人冒充或取代,存在无法解决的重大缺陷。

开放的信息系统必然存在众多潜在的安全隐患,黑客和反黑客、破坏和反破坏的斗争仍将继续。

在这样的斗争中,安全技术作为一个独特的领域越来越受到全球网络建设者的关注。

比如美国,对于证件的丢失或管理失误,每年就有上亿美元的福利款被冒领;全球知名的信用卡巨头MasterCard公司估计每年约有4.5亿美元的信用卡诈骗案。

步态识别论文

步态识别论文

课程论文步态识别学号:班级:通信122姓名:楚舒琦目录摘要 (3)一、背景介绍 (4)二、相关研究 (4)三、主题(算法) (5)基于线图模型的动态特征提取 (6)基于整体的静态特征提取 (8)识别 (9)四、实验 (9)五、结果讨论 (12)六、总结 (12)七、应用前景 (12)八、技术难点及解决途径 (14)技术难点 (14)解决途径 (15)九、参考文献 (16)摘要步态识别是一种新兴的生物特征识别技术,旨在通过人们走路的姿态进行身份识别,与其他的生物识别技术相比,步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。

在智能视频监控领域,比面像识别更具优势。

对步态识别的优缺点以及步态识别所涉及到的运动分割、特征提取与选择、模式识别算法进行了综述,并对步态识别中存在的问题与未来的研究方向进行了讨论。

关键词:生物特征识别;步态识别;特征提取;运动分割;动态时间规正一、背景介绍步态是指人们行走时的方式,这是一种复杂的行为特征。

罪犯或许会给自己化装,不让自己身上的哪怕一根毛发掉在作案现场,但有样东西他们是很难控制的,这就是走路的姿势。

英国南安普敦大学电子与计算机系的马克·尼克松教授的研究显示,人人都有截然不同的走路姿势,因为人们在肌肉的力量、肌腱和骨骼长度、骨骼密度、视觉的灵敏程度、协调能力、经历、体重、重心、肌肉或骨骼受损的程度、生理条件以及个人走路的"风格"上都存在细微差异。

对一个人来说,要伪装走路姿势非常困难,不管罪犯是否带着面具自然地走向银行出纳员还是从犯罪现场逃跑,他们的步态就可以让他们露出马脚。

人类自身很善于进行步态识别,在一定距离之外都有经验能够根据人的步态辨别出熟悉的人。

步态识别的输入是一段行走的视频图像序列,因此其数据采集与面像识别类似,具有非侵犯性和可接受性。

但是,由于序列图像的数据量较大,因此步态识别的计算复杂性比较高,处理起来也比较困难。

尽管生物力学中对于步态进行了大量的研究工作,基于步态的身份鉴别的研究工作却是刚刚开始。

自动指纹识别方法研究

自动指纹识别方法研究

自动指纹识别方法研究一、概览随着科技的飞速发展,生物特征识别技术在各个领域得到了广泛的应用。

自动指纹识别技术以其独特的优势成为了生物特征识别技术的研究热点之一。

本文将对自动指纹识别方法的概览进行分析和探讨,包括其基本原理、算法分类以及发展趋势等方面。

1. 背景和意义: 自动指纹识别技术的起源和在各个领域的应用前景。

随着科技的飞速发展,计算机视觉、模式识别和人工智能等领域逐渐崭露头角。

在这个大背景下,自动指纹识别技术作为一种重要的生物特征识别技术,近年来受到了越来越多的关注和研究。

从安全领域到金融、医疗等各个行业,自动指纹识别技术的应用广泛且具有重要意义。

自动指纹识别技术的起源可以追溯到20世纪70年代,当时麻省理工学院(MIT)的_______发表了开创性的博士论文,并为一台计算机研制成功第一台光栅式键盘显示器,确定了现代电子计算机外部设备和交互界面的独立地位。

光学识别器、声纹识别器等早期指纹识别设备应运而生。

由于当时的算法和应用水平较低,这些技术在效率和准确性方面存在一定的局限性。

从90年代起,随着计算机性能的不断提高,模式识别和机器学习领域的突破性进展为指纹识别技术带来了新的生命力。

自动指纹识别已广泛应用于信息安全、金融交易、医疗诊疗、政府行政管理等多个领域,帮助人们实现了高效、安全的身份认证。

自动指纹识别技术在短短几十年时间里实现了从起步到成熟的发展历程。

伴随着人工智能和大数据等技术进一步融合,自动指纹识别技术的应用前景将更加广泛且深入。

从智能手机解锁到支付验证、从居住地登记到考场监考,自动指纹识别有望成为生活和工作中的“标配”。

对其进行持续深入的研究具有重要意义,有助于推动相关产业的创新与发展。

2. 研究目的与内容: 提出本文研究的对象和方法。

在当今这个信息化飞速发展的时代,信息安全的重要性日益凸显。

指纹识别技术,作为一种独特的个人身份验证手段,因其独特的生物特征和难以复制的特点,在金融、医疗、国家安全等多个领域得到了广泛应用。

4指纹指纹Fingerprint...

4指纹指纹Fingerprint...

摘要随着电子信息化浪潮的到来传统的身份鉴定方式密码于是生物识别技术应运而出如步态提出并实现了一套基于此两种生物特征的身份验证系统发展历史和应用针对本文利用到的指纹识别和掌型验证两种技术预处理增强并结合本文的设计目的提出了适合本系统的各种技术方案融合指纹和掌型的身份验证系统分成指纹验证和掌型验证两个子系统对算法模块进行介绍基于方向场在二值化以及最后利用细节点构造Delaunay三角形对指纹图像进行比对验证的算法并提取其特征点当然以提高系统的安全级别与目前文献上其他的类似算法进行了比较提出了将来工作的方向身份验证掌型验证AbstractAccurate personal identification is becoming more and more important to the operation of our ever increasingly electronically inter-connected information society. Traditional personal identification methods, such as: key, password, ID card, definitely can not satisfy the increasing security requirements. Due to its uniqueness and stability, biometric technique has become the most promising candidate. In this thesis, we focus on fingerprint and hand geometry verification, these two kinds of biometric techniques, and propose a bimodal biometric verification system based on these two biometrical characteristics.The origin and developing history of biometrics are introduced firstly, then we conclude and compare the advantages and deficiencies of all biometric characteristics, also the application area of each biometric technique is given. The popular topic of current biometrics research—multimodal biometric system is emphasized. Because the fingerprint and hand geometry are utilized in this thesis, a comprehensive literature investigation is done on these two topics. All the key techniques, like: fingerprint image segmentation, fingerprint enhancement, minutia extraction, fingerprint matching, hand salient points extraction and matching, are classified into several classes. According to the requirements of our verification system, the appropriate techniques are picked out. In chapter 3, a bimodal biometric verification system based on fingerprint and hand geometry is specified. After clearing the diagram of the verification system, we divide the whole system into two parts---fingerprint subsystem and hand geometry subsystem, to describe the model algorithm designation. In fingerprint verification subsystem, a segmentation algorithm based Canny edge detector is introduced first, then Gabor filter is applied to enhance the fingerprint image. Following the traditional way of extracting minutia, we use thresholds and morphological thinning operators to get the skeleton of fingerprint image. Here, with the help of tracking fingerprint ridges in thinned fingerprint images, those spurious minutiae connected with ridges are eliminated; later, ridge breaks are repaired according to both foreground and background characteristics. Finally, fingerprint matching is conducted on the Delaunay triangulation, which is constructed on the filtered minutia. For hand geometry verification subsystem, we explain that how toconvert an enrolled hand image into a black-and-white image, and how to extract salient points from the hand image. Finally, distance matrix matching is applied to compare two hand vector features. Of course, as a bimodal system, the strategy of fusing the two matching scores of fingerprint and hand geometry to make the final decision is described at the end of this thesis.We compare our experiment results with others’ in the existing literature to confirm the advantages of our algorithm, also try to analyze the deficiencies of the system. Finally, we conclude the whole thesis and give out the future plan.Keyword: Personal Verification, Biometrics Identification, Fingerprint Verification, Hand Geometry Verification, Feature Extraction, Feature Matching独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担日期使用学位论文的规定允许论文被查阅和借阅可以采用影印在年解密后适用本授权书请在以上方框内打学位论文作者签名年月日日期1 绪论身份识别是人们日常生活现代社会对于人类自身身份识别的准确性身份标识物品有钥匙身份标识知识包括用户名往往将这两者结合起来首先是使用方便其次是经过较长时间的实际应用后ID卡等在人们心中具有较高的可信度一旦他人获得标识物品电子银行等的日益普及传统的身份鉴定方式无法满足当前信息化时代的要求于是1.1 生物识别技术的由来生物识别而是人类本身所固有的生理和或行为特征与传统的暗语不易伪造的特点典型的个体生理特征有掌纹脸部特征典型的个体行为特征指通过学习后天获得的特征步态等[1]ÒѾ-ÒýÆðÁ˹ú¼ÊѧÊõ½çȨÍþ»ú¹¹¹À¼ÆδÀ´ÈËÃÇÔÚÍøÉϹºÎï»ò½»Ò×ʱ都需要先在生物识别仪上进行身份认证逐渐自成系统有望在10年内达到每年20亿美元的规模[1]²¢²¿ÊðÁËÏà¹ØÑо¿ÏîÄ¿µ«Ñо¿²½·¥´óÌåÉϸú¹ú¼Êͬ²½ÕÆÎÆ1.2生物识别特征的要求及分类任何人体的生理和行为特征都可以用作生物识别的依据1独特性3易采集性符合以上要求的还是不够的性能速度接受程度抗伪装和抗攻击性而且不会对使用该系统的用户造成生理伤害掌纹人脸视网膜等等敲击键盘的频率即指利用个体的某一生理特征或某一行为特征来进行身份验证图1-1 生物鉴定系统框图由图1-1可知登记单元验证单元Enrollment²¢¸ù¾ÝÐèÒª±£´æÔÚÓ²ÅÌÉÏ»òÕß´Å¿¨ÉϵÈVerification³éÈ¡ÌØÕ÷Êý¾Ý这两个单元对时间的要求不同对处理时间要求不高On-Line1识别VerificationÒ»¶ÔÒ»ÈçÍøÂç½ÓÈëÊ×ÏÈÊäÈëÕʺÅIC卡等而传统的系统中这样生物特征取代了传统的口令和密码某人是否为其宣称的那个人Identification×îºóϵͳ¼ø¶¨³öÊäÈëµÄÌØÕ÷¶ÔÓ¦µÄÉí·ÝÒ»¶Ô¶à´ËÈËÊÇË-Á½ÖÖģʽϵÄϵͳ½á¹¹²»¾¡Ïàͬµ«ÆäÀëÏß²¿·Ö¶Ôʱ¼äÒªÇó±Èʶ±ðϵͳ¸ß±£´æ×ÅÖÚ¶àµÄÌØÕ÷Êý¾Ý¾¯Îñ˾·¨¹¤×÷ÖÐʹÓõÄÉúÎï¼ø¶¨ÏµÍ³¼´Îª´ËÀàϵͳµÄÖ÷ÒªÓ¦ÓÃʵÀý¼´ÈÚºÏÕÆÐͺÍÖ¸ÎƵÄÉí·ÝÑé֤ϵͳ答而不需要在较大的模板库中去搜索来回答这样系统的工作量相对较小也是众多厂商的主要研究对象是的答案是设定不同的门限或者对于每一个测试者真实用户被接收真实用户被拒绝假冒者被接收假冒者被拒绝2和3是错误输出错误拒绝率False Acceptance Rate而FRR 也被称作FNMR¼´FRR和FARFRR和FAR是相关的一对量反之较低的FAR对应较高的FRR则表明系统不会将假冒者鉴定为真实用户由于本文研究的是验证系统除了准确性之外对于验证系统特征提取和比对和比对时间对于识别系统输入特征同大量的保存在数据库中的模板相比对现在它开始在民众生活中广泛应用应用程序的登陆应用生物鉴定技术虹膜门禁系统等等更是生物鉴定技术的用武之地小区门禁系统都已经引入了生物鉴定技术美国的宾夕法尼亚州以防止冒领事件的发生1.6 各种生物识别技术的比较用来鉴定身份的生物特征可以是生理特征也可以是行为特征一般而言生理特征是先天的而且在人的一生中可能发生变化更具有独特性目前使用中的或者在研发之中的生物特征技术有九种指纹虹膜语音指纹视网膜签名和语音是行为特征图1-2 列出6种常见的生物特征(a) (b) (c)(d) (e) (f)图1-2常见的生物特征a指纹虹膜e语音1.6.1人脸人脸(Face)是人们在日常生活中辨别亲属识别技术基于这些唯一的特征时是非常复杂的在面部被捕捉之后眼睛一个算法和一个神经网络系统加上一个转化机制就可将一幅面部图像变成数字信号面部识别是非接触的易于为大众接受使用者面部的位置与周围的光环境都可能影响系统的精确性面部识别技术的改进依赖于提取特征与比对技术的提高对于因人体面部的如头发机器学习功能必须不断地将以前得到的图像和现在的得到的进行比对同时很难进一步降低人脸识别技术的成本Iris½á¹¹ÖåÎƺÍÌõÎƵÈÌØÕ÷µÄ½á¹¹¶øÇÒºçĤÖÕÉú²»±ä×ȫµÄδ¾-¹ý´óÁ¿µÄ²âÊÔûÓÐʵÑéÖ¤Ã÷ɨÃèºçĤ²»»áÓ°ÏìÈËÌ彡¿µµÈµÈÒ²ÊÇÈËÑÛ¾ßÓеÄΨһÌØÕ÷Ò²±»³ÆΪV oice-print或者Speech-print[4]ÕâÖÖ¼¼ÊõÒ²Ò×ÓÚΪ´óÖÚËù½ÓÊÕ½¡¿µµÄÓ°ÏìÏÖÓм¼ÊõÔÝʱ²»ÄÜ׼ȷµÄ¼ø±ðÉùÒô1.6.4指纹指纹指纹形成于胎儿期现在已经基本了解了指纹的各项特性由于指纹鉴定的长期使用以及指纹鉴定的效果显著大众还难以接收指纹鉴定的民用需要新的算法以降低复杂度而且包括手掌皮肤上的曲肌纹和腕纹等尽管掌纹曲线长度尺寸及掌纹曲线之间的间距会随年龄的增大而变化只有在有局部明显的外伤或各种引起深层皮下组织溃坏的后天性疾病时不同个体的花纹即使相似曲肌纹和腕纹等的形态有一定的规律因此也可以作为生物特征进行身份识别并有商业产品流通包括手指的长度长度以及形状等因此十分适合带宽或者记忆容量受限制的系统进行使用目前研究表明掌型的唯一性不够因此掌型通常用来验证身份在一些机场已经开始了应用另外由于掌型特点的简单将其匹配分数进行融合将在第二章详细介绍掌型识别技术各种生物识别技术都有其自身的优缺点不能一概而论比如说一般认为指纹鉴定和虹膜鉴定在准确度上和速度上优于声音鉴定表1-1 各种生物鉴定技术比较[1]生物鉴定技术通用性独特性性能易采集性接受度抗假冒能力签名低低低高高低语音中等低低中等高低面部高低中等高高低面部温度谱高高低高高高虹膜高高高中等低高视网膜高高中等低低高掌型中等中等中等高中等中等手掌静脉图中等中等中等中等中等中等指纹中等高高中等中等高1.7 生物识别技术的融合从1.6节中比较的结果我们无法摒弃任何一种生物特征无疑将提高系统的准确率将人脸和指纹进行融合的系统将适用于老年人无法满足现有的指纹验证技术同时事实上, 将多种生物特征进行融合是当前生物识别技术发展的一个热门的发展方向那么那些信息可以融合在一起用来提高系统的性能呢1半导体采集仪½«¶àÖÖÉúÎïÌØÕ÷ÈÚºÏÔÚÒ»Æð½øÐÐʶ±ðͨ³£À´ËµÉãÏñÍ·¶ÔÈËÁ³ÅÄÕÕÊÇΪÁËÌá¸ßϵͳµÄʶ±ð¾«¶È±¾ÎÄËù½éÉܵÄÈÚºÏÖ¸ÎƺÍÕÆÐ͵Äϵͳ¾ÍÊôÓÚ´ËÀàµÄÈںϷ½Ê½3¶¼¿ÉÒÔ½áºÏÆðÀ´ÑéÖ¤¸ÃÓû§µÄÉí·ÝÕâÖÖÈںϷ½Ê½°üÀ¨µ½²»Í¬ÌØÕ÷ÌáÈ¡¼°Æ¥ÅäËã·¨µÄÈںϼ´ÔÚÑéÖ¤»òÕßʶ±ð¹ý³ÌÖÐÈç¶à½Ç¶ÈÈËÁ³Í¼ÏñµÄÆ´½ÓµÈ¸÷Óг¤´¦µ«ÊÇ×ÜÌåÉÏ˵À´ÒòΪÈں϶àÖÖÉúÎïÌØÕ÷µÄϵͳ²»½ö½öÄÜÌá¸ßϵͳµÄÑéÖ¤¾«¶È´Ó¸÷ÖÖÎÄÏ×Ò²¿ÉÒÔ¿´³öÌá³ö½«Ö¸ÎƺÍÕÆÐÍÈÚºÏÔÚͬһÑé֤ϵͳÖÐ图1-3 五种常见的融合多种生物识别技术的方式1.8 本文的结构本文提出了一种融合指纹和掌型的身份验证系统的设计方案将掌型与指纹结合起来对用户进行验证虽然目前已经有许多融合多种生物特征的系统存在多种生物识别技术的融合由于指纹验证的精确性和掌型匹配的快速简单互为补偿理的决策机制可以大大提高验证系统的准确性和验证速度在如下4个方面做了较为深入的研究: 指纹图像的分割及预处理本文也将结合这4个方面结构如下总体阐述了生物识别技术的由来第2章并分析指纹和掌型识别技术中的技术难点和发展方向系统设计详细描述基于指纹和掌型的身份验证系统的设计方法并给出各部分的实验结果实验结果及算法分析并且对国内外目前已有的类似系统进行比较第5章2 核心技术研究本文提出的身份验证系统利用到指纹和掌型这两种常见的生物特征尤其是在指纹识别方面的技术文献数不胜数使我们的工作能够一开始就基于前人的积累之上对这两种典型的模式识别技术进行分析和总结指纹识别技术是目前最成熟现在指的指纹识别技术是基于计算机的一种自动指纹识别系统AFISÈ´¶¼ÊDzÉÓõÄÈ˹¤Ö¸ÎÆר¼Ò·ÖÀà¼ø¶¨µÄ·½·¨¶¼·¢ÏÖ¹ýÓйØÖ¸ÎƵÄÎï¼þµ«ÊÇȴûÓÐÈκÎÕýʽµÄ¿ÆѧÎÄÏ×Äܹ»Ö¤Ã÷Õâ¸öÊÂʵGalton等人发起[5],[6]Edxard Henry 建立了著名的Henry System¸÷µØ½¨Á¢µÄÖ¸ÎÆ¿âѸËÙÅòÕÍÔÚ¼ÆËã»ú·¢Ã÷Ö®ºóFBI开始使用一种自动指纹识别的设备因此下面只针对自动指纹的识别技术做出介绍1) 指纹的采集指纹特征的提取指纹的匹配指纹的分类也是其中的一个模块而不将其作为系统的一个模块做详细介绍应用环境图2-1 自动指纹识别系统框图由图2-1可知依次是用户接口模块细节点数据库模块即IDÃŽûϵͳ¿ÉÌṩС¼üÅÌÈÃÓû§ÊäÈëÉí·Ý´úºÅ»òÕßÌṩ¶Á¿¨»úÌṩָÎƲɼ¯ÒǸøÓû§Â¼ÈëÖ¸ÎÆ»ò±»ÊÚȨÓû§(2)用户的指纹模板系统根据用户输入的标识数据库可以保存在系统中或者在外部存储媒介上可以保存在指纹锁内部的存储器上细节点数据库可以保存在硬盘上动柜员机系统的指纹验证系统如果每次用户使用ATM卡时可以考虑把指纹模板保存在用户的ATM卡上指纹模板的大小由系统的要求和匹配采用的算法决定验证效果越好指纹登记模块的任务是将用户的标识数据和指纹登记到系统数据库中提取出特征从图2.1可以看出之后经过质量评测子模块对指纹质量评价指纹有效面积大对于这些图像并标志出有效块指纹验证模块用于验证用户是否为真实用户或授权用户系统获取该指纹的数字图像产生输入指纹模板判定用户是否通过验证将进行图像增强针对上述每一模块的关键技术指纹特征提取并总结这4种核心技术的研究现状在法庭刑事应用中疑犯的手指先染上黑色的墨水也可以将印记的指纹转化为数字图像离线采集过程而现在几乎所有的民事和刑事的自动指纹识别系统均支持按照采集过程是否在线1和inkedfingerprintÖлñµÃµÄÖ¸ÎƵ«ÖÊÁ¿ÄÑÒÔ¿ØÖƸüÊÇ´óÖÚÎÞ·¨½ÓÊܵı£´æÖ¸ÎÆÖ±½ÓÇÖ·¸ÈËȨ˾·¨ÖÐÆðןܴó×÷ÓÃ活体采集指纹指直接从手指提取指纹而无需借助中间媒介这些方式的共同特点是将手指按压在传感器上当然这三种方式都有不同的特点大多数的光学录入设备是利用CCD将指纹图像转换成数字图像它经历了长时间实际应用的考验价格不高并能提供分辨率为500dpi的图像采集仪台板必须足够大才能获得质量较好的图像这种潜在指印降低了指纹图像的质量膜手指则代表另一个极而且体积小巧不过也由于体积较小超声波录入设备采取传送声波并通过手指它具有光学录入和硅芯片录入的优点其设备也比较昂贵表2-1将各种采集技术的性能做了比较表2-1 光学汗多的和稍脏干手指好的手指成像模糊属于硅芯片录入技术的采集仪3002.1.3 指纹特征提取技术指纹是由死亡的手指表皮的角质层细胞组成的在一幅指纹图中见图2-2¿ÉÒÔ¶¨ÒåÕâÖÖÎÆÀí·½ÏòÐÅÏ¢×÷ΪָÎƵÄÈ«¾Ö 特征其中全局特征指的是指纹的奇异点而奇异点就是根据指纹的方向场计算出来的图2-2 脊线谷线示意图bb因为绝大多数的指纹细节点提取算法均属于此类方法有效的防止了噪声的干扰导致算法的计算量较大另一类方法是直接从指纹灰度图中提取细节点, 此方法于97年首次由Mario提出[8]È»ºó×ö³öÊÇ·ñ´ïµ½ÖÕÖ¹µã»òÕß·Ö²æµãµÄÅжÏÆä·½·¨ÊÇÀûÓÃÑØ׿¹Ï߸ú×Ù·½ÏòÉϼ¹Ï߻ҶȵÄÁ¬ÐøÐÔ¶ø¶¯Ì¬»ñµÃ¸ú×Ù²½³¤Æä·½·¨ÊÇÀûÓü¹Ï߸ú×Ù·¨ÏòÉÏÁ½±ß×î½üµÄÁ½¸ö¹ÈÏßλÖõĹØϵÀ´Åж¨ÖÕ½áµãÖ±½Ó»Ò¶È¸ú×ÙÌáÈ¡Ëã·¨²»ÓöÔȫͼ×öÂ˲¨µ«ÊÇÒ²ÈÝÒ×Êܵ½ÔëÉùµÄÓ°ÏìÌØÕ÷ÌáÈ¡µÄÄ¿µÄÊÇΪÁ˺óÐø²½ÖèÆ¥Åä×öÆ̵æÂ˲¨µÈ·½Ê½Æ¥Åä因此人们也提出了其他的指纹特征将指纹对不同频段的Gabor滤波器的结果作为指纹的特征进行匹配在[12]½«Ï¸½Úµã×÷ΪָÎƵľֲ¿ÌØÕ÷´«Í³µÄÌáȡϸ½ÚµãµÄËã·¨µÄ׼ȷ¶ÈºÍÊÊÓùã¶È¶¼ÓÅÓÚÖ±½Ó»Ò¶ÈÌáÈ¡µÄËã·¨Òò´Ë¿ª·¢³öÒ»Ì×ÊôÓÚ×Ô¼ºµÄÖ¸ÎÆ·Ö¸î2.1.4 指纹分类技术指纹的分类是根据指纹中心区域的脊线总体特征来进行的根据不同的总体特征arch图2-4列出了这五种指纹的例子因为如何将指纹识别技术应用到大规模的指纹库上是当前尚未解决的一个问题这样在指纹库中指纹的分类算法有基于句法因此没有对指纹的分类技术进行研究从而提高验证指纹的速度图2.4 不同类型的指纹而且成功的匹配来自同一手指的指纹将指纹的匹配方法分为两类细节点模型使用细节点来描述指纹特征X.D. Jiang等人使用的基于局部与整体结构的细节点匹配算法[17]½«Í¼ÏñÆ¥Åäת»¯ÎªÄ£Ê½Ê¶±ðµÄÎÆÀíÆ¥ÅäÎÊÌâ[13]ͨ¹ýµãģʽƥÅäµÄ·½Ê½±È½ÏÆäÏàËÆÐÔ¾ÜʶÂÊÕâÁ½ÏîÖ¸±êµÄ¸ßµÍÈçÄÜÁ¿×îС»¯½Ç¶È½áºÏÄ£ÄâÍË»ðµÄµãÆ¥ÅäµÈ[18][19][20]¿É¿¿¶È²»¹»µÈÎÊÌâ针对指纹匹配中的点模式匹配问题基于串距离2Ä¿Ç°´ó¶àÊýµÄÆ¥Åä·½°¸ÊôÓÚ¼¸ºÎÆ¥Å伸ºÎÆ¥ÅäÒ»°ãÀûÓü¸ºÎ¹ØϵÅжÏÁ½×éϸ½Úµã¼¯Î»ÖÃÌØÐÔµÄÏàËƳ̶ȴò·ÖÔ½¸ßÆ¥Åä·ÖÊý´óÓÚãÐÖµ·´Ö®Æ¥Åäʧ°ÜÊ×ÏÈͨ¹ýµü´ú¹ý³Ì¿ÉÒÔ´ïµ½½Ï´óµÄÆ¥ÅäÏàËƶȼÆËãÆ¥Åä¶ÈÐýת¼ÆËãÔڹ̶¨±ß¿òÖÐÆ¥ÅäµÄϸ½Úµã¶ÔÊý [21]´ËËã·¨½«Ö±½Ç×ø±êϵÖеÄÌØÕ÷ϸ½Úµã¼¯Õâ¸öËã·¨Ê×ÏÈÓÃ×îС¶þ³ËÄâºÏ·¨¹À¼Æ³öÁ½×éÌØÕ÷µã¼¯µÄÐýת½Ç¶ÈºÐУ׼µãλÖ÷ֱðÒÔij¸öУ׼µãΪÖÐÐÄת»»µ½¼«×ø±êÖн«½á¹û¹æ·¶»¯ÎªÆ¥Åä·ÖÊý[18]¿ÉÒÔ½«¾Ö²¿µÄϸ½Úµã¼¯¹¹³ÉÈý½ÇÐλòÕßÐÇ×´½á¹¹À´½øÐÐÆ¥Åä¶øÇÒÐèÒª±£´æµÄϸ½ÚµãÐÅÏ¢¼òµ¥ÇÒ׼ȷ¿É¿¿¼¯ÖÐÔÚ¶ÔÖ¸ÎƵÄÍØÆ˽á¹ûµÄÑо¿ÉÏÈçÅ×ÆúÁË´«Í³½¨Á¢µÄ¸ÕÐÔ×ø±êϵ½¨Á¢ÊÊÓÚÖ¸ÎƵĵ¯ÐÔÄ£ÐÍÔÚ°´ÕÕµ¯ÐÔ½çÏ޺еķ½·¨¼ÆËãÆ¥ÅäÉϵÄϸ½Úµã¶Ôµ«ÊÇÈçºÎÓÐЧµÄ½¨Á¢µ¯ÐÔÄ£ÐÍÈÔÊÇÒ»¸öδÄܽâ¾öµÄÎÊÌâ±¾ÎĵÄÖ¸ÎÆÆ¥Åä·½°¸¾ÍÊÇÊôÓÚ´ËÀàÐÍÈ»ºó¸ù¾Ý¶ÔÓ¦Èý½ÇÐεÄÏàËƶÈ×÷³öÅжÏ2.2 掌型识别技术与指纹浩瀚的文献相比但是却已经有一套掌型识别的商业系统在美国发行国内许多公司也购买了Recognition[35]公司的代理权在国内销售掌型技术几乎被Recognition公司所垄断却是很早就被人们所意识到的掌型(Hand-Geometry)¾ÍÊÇÀûÓÃÊֵļ¸ºÎÐÎ×´¿í¶ÈÊÖÕƵÄÐÎ×´ÐÎ×´µÈ¶¼ÊDz»ÏàͬµÄ因此可以通过掌型来验证人的身份所以掌型不能用来识别每种生物特征都有其优点和缺点对于掌型虹膜等生物特征低分辨率的光学镜头或者普通的扫描仪就可以采集录入人脸等的采集对光照条件极为敏感由于所需要提取的特征只是一些基本的几何特征对光照没有特殊要求用户的接受程度十分重要救济餐的发放等场合在这种情况下容易被用户接受但是可以肯定掌型作为一种简单易用的生物特征是有其广泛的应用空间的2.2.1 采集掌型图像相对于指纹图像的采集普通的数码相机仍需要建造相关的辅助机械设备也有实验室开发出了光学镜头的相关设备对手掌进行拍摄最终的目的都是为了得到一幅背景简单的清晰手掌的图片以便后续的提取操作采集得到的图像µÆ¹â´ÓÊÖÕÆÏ·½ÉäÀ´ÓÉÓÚ·ÅÖÃÁË4个规范手掌姿势的支撑柱这是这种拍摄方式的一个好处可以将手掌的侧面图像记录下来这种方式的缺点是同一手掌仍有可能有不同的摆放形式由于支撑柱的影响´ËÀàͼÏñÒ»°ãÊÇÓÉÊýÂëÏà»úÖ±½Ó¶ÔÊÖÕƵÄÕÆÐÄÅÄÉã»òÕßͨ¹ýÎļþɨÃèÒǵõ½µÄ²ÊÉ«RGB图像但是也必须保证五个手指是分开的这种方式对用户更为友好避免了在拍摄手掌背面时会受到指甲影响的问题在处理这类图像时当然因此这类图像对每个手掌的特征只能从手掌正面进行发掘利用Canon A75在正常光照条件下对掌心一面的手掌进行拍摄得到掌型的原图象尤其是手指的长度不会受到指甲的影响图2-5 辅助数码相机拍摄的机械设备有支撑柱的手掌图像2.2.2 掌型特征提取技术掌型的特征通常由手指的长度见图2-7ͨ³£µÄ×ö·¨ÊÇÏȽ«ÊÖÕÆͼÏñ´Ó±³¾°·ÖÀë³öÀ´È»ºó²ÉÓñ߽ç¸ú×ÙËã·¨½ÓÏÂÀ´¾ÍÊǽ«5个手指的指尖和4个指缝就可以对上述的手指长度如2.2.1节中说明的提取特征前无需对手掌进行位置校正最好将所有手掌校正成垂直的方向图2-7 常见的掌型特征量S1, S2, S3 分别为食指宽度等基本几何量以外Alexandra在进行匹配25ÕâÖÖÀûÓÃÇúÏßÐÎ×´Æ¥ÅäµÄ·½·¨Ö»ÊÇÔÚ¿ÆÑÐÉϾßÓвο¼¼ÛÖµ¾ÍÍêÈ«±³ÀëÁËÀûÓÃÊÖÕÆÌØÕ÷¼òµ¥ÕâÒ»×î»ù±¾µÄÔ-Ôò¶øÊÇÌá³öÁ˸ü¶àµÄ¼¸ºÎ²ÎÁ¿×÷ΪÕÆÐ͵ÄÌØÕ÷½øÐÐÆ¥ÅäÕÆÐ͵ÄÆ¥Åä¼¼ÊõҲȡ¾öÔÚ2.2.2节中的特征提取技术与指纹众多的特征细节点比较起来如在图2-7中这样对于每个验证的手掌然后根据门限作出判断若匹配分数低于门限值成功如[26]中采用的汉明距离(Hamming Distance)等在文献[26][27] 中引入了更为复杂的分类机Radial BasisFunction Neutral Networksµ«ÊÇͬʱҲÌá¸ßÁ˼ÆËãµÄ¸´ÔÓ¶ÈÏàÓ¦µÄ±È¶Ô·½·¨Ò²¾Í²»Í¬ÁËÈ»ºóÒÔÖÐÐĵãΪ×ø±êÔ-µã½«Á½·ùÊÖÕÆÂÖÀªÍ¼Öصþ¼ÆËãËæʱÕë¾ßÌåÆ«²î(PairwiseDistance Computation) 作为重叠误差进行匹配打分Alexandra采用食指假如能够在模板轮廓中找到一个对应的像素点从而判断这两个手掌是否一致M.Y.Liang [26] 提取一种不同的轮廓匹配方法然后利用BSpline对这个4个边缘轮廓进行拟和与几何参量的匹配算法相比于是然后利用轮廓形状信息做验证各有优势但是由于占用了更多的特征空间去描述掌型特征而采用几何参量组成的向量匹配比对过程也特别快采用这种匹配算法的另一个原因是验证速度快适合于整个系统的操作选择模式。

人脸识别技术研究

人脸识别技术研究

引言人脸识别技术研究1 引言1.1 选题背景目前,在个人身份鉴别中主要依靠ID卡和密码等传统手段,这些传统手段的安全性能较低,且都是基于,“What he Dossesses”或“What he remembers”的简单身份鉴别,离真真意义上的身份鉴别“Who he is”还相差甚远。

依靠传统方法来确认个人身份越来越不适应现代科技的发展和社会的进步。

生物特征识别技术给可靠的身份鉴定带来了可能。

最近,国际生物特征组织(IBG)对生物特征识别技术做了较详细的市场分析和预测,其结果显示,全球生物特征识别技术2014年的产值约为69亿美元,预计到2016年将超过93亿美元,市场潜力非常巨大…。

生物识别技术是指利用一个人特有的生理和行为特征进行自动的身份认证。

只有满足以下几个条件的生理或行为特征才能被用做生物识别特征1)普遍性。

即每个人都要具备这种特征。

2)唯一性。

即不同的人应该具备不同的这种特性。

3)持久性。

即这种特征不随时间地点的改变而变化。

4)可采集性。

即该特征可以被定量地测量。

研究和经验表明,人脸、指纹、手型、掌纹、虹膜、视网膜、签名、声音等都满足这些条件,可以用于识别人的身份。

基于这些特征,人们发展了人脸识别、指纹识别、语音识别、虹膜识别等多种生物识别技术。

在所有的生物特征识别技术中,利用人脸特征进行身份识别是最自然、最直接和最友好的于段。

与其它生物特征识别技术相比,人脸的获取非常容易,几乎可以在被采集对象无意识的状态下获取人脸图像,这样的取样方式没有“侵犯性”。

人脸识别技术是种重要的生物特征识别技术,应用非常广泛。

人脸是自然界存在的一种特殊的复杂视觉模式,它包含及其丰富的信息。

首先,人脸具有一定的不变性和唯一性,人脸识别是人类在进行身份确认时使用最为普遍的一种方式,人脸图像还能够提供一个人的性别、年龄、种族等有关信息。

其次,人脸也人脸识别技术研究具有多样的变化能力,从人脸的不同表情人们可以感知到一个人的情绪、感受、甚至秉性和气质。

虹膜识别算法研究及实现

虹膜识别算法研究及实现

摘要在当今信息化时代,如何精确鉴定个人的真实身份、保护信息安全,已成为一个急待解决的关键性问题。

传统的身份认证极易伪造和丢失,难以满足急速发展的社会需求,目前最为便捷、安全的解决方案就是生物体识别技术。

它不仅简洁快速,而且安全、可靠、准确。

同时更易于配合网络和安全、监控、管理系统整合,实现自动便捷管理。

虹膜识别是一种基于人体生理特征的生物体特征识别技术,与人体纹理、掌纹、脸相、音频、步频、血液等特征识别相比,具有唯一、高稳定、识别率高、检测方便等优点,因此虹膜识别技术己成为当前身份鉴别研究的热门领域。

本论文详细阐述了虹膜识别技术的研究背景和现状、虹膜生理结构和虹膜识别系统的构成。

较深入的研究了虹膜识别算法,实现了三个步骤,即虹膜数字图像预处理、特征码提取和模式匹配。

本论文的研究工作主要集中在对虹膜数字图像预处理的归一化和模式匹配两方面的研究。

在虹膜数字图像预处理的归一化过程中,采用一种基于Dangman橡皮片的辐射线段的归一化方式,将环型区域改变成为矩形区域。

这种方式采用若千条线段表示两个非同心圆周之间的区域,只要设定这些线段上的点数就可以起到很好的归一化成果,并且仅出一种分析模型。

更加定位搜索的效率,节约时间,简化定位的过程。

采取Hough变换算子对虹膜进行精定位。

在特征提取及编码匹配过程中,本论文首先将归一化后的2D虹膜数字图像转换为1D灰度信号,从而减小了运算量;然后运用1D Gabor小波对构造的1D 灰度信号进行分析,选取一定尺度上的小波变换结果进行量化,生成二进制的特征向量,从而提高了虹膜识别技术的效率;最后通过改进的Hamming距离移位匹配,实现了识别中的旋转不可逆性。

本论文通过使用中科院自动化研究所的虹膜数据库(CASIA-IRISV1)的虹膜数字图像进行实验。

经过一定工作量的科学实验对这一算法进行了验证。

实验结果:本论文选取的CASIA-a中心波长为20像素效果最好。

最好的模板大小为辐射分辨率22像素,角分辨率为240像素。

生物博士论文内含子保留型可变剪切的识别方法和相关特征研究

生物博士论文内含子保留型可变剪切的识别方法和相关特征研究

生物博士论文内含子保留型可变剪切的识别方法和相关特征研究引言:生物学领域中,基因表达调控是一个复杂而关键的过程。

可变剪切(alternative splicing)作为一种常见的调控机制,可以在同一基因座的前体RNA(pre-mRNA)中产生多个不同的转录本,从而扩大了基因的功能和多样性。

其中,内含子保留型可变剪切(intron retention)是一种重要的可变剪切事件,它在多个生物过程中发挥着重要的作用。

本文旨在介绍一种用于识别内含子保留型可变剪切的方法,并探讨相关特征的研究进展。

一、内含子保留型可变剪切的识别方法1. 基于转录组测序数据的方法通过对转录组测序数据进行分析,可以鉴定出内含子保留型可变剪切事件。

这种方法利用RNA-Seq技术获得的高通量测序数据,通过比对到参考基因组或转录组,寻找存在内含子保留的转录本。

然后,通过计算内含子的比对覆盖度和读段分布信息,结合统计学方法,可以筛选出内含子保留型可变剪切事件。

2. 基于机器学习的方法机器学习在生物信息学领域中得到了广泛应用。

针对内含子保留型可变剪切的识别,可以利用机器学习算法构建分类模型。

首先,需要提取一系列特征作为输入数据,如内含子长度、内含子位置、剪切位点等。

然后,通过训练数据集和验证数据集,利用机器学习算法进行模型训练和优化。

最后,使用该模型对新的数据进行预测和识别。

二、相关特征的研究进展1. 内含子长度内含子长度是影响内含子保留型可变剪切的重要特征之一。

研究发现,相对于其他可变剪切事件,内含子保留型可变剪切的内含子长度通常更长。

这可能与内含子保留型可变剪切需要保留较长的内含子序列有关。

2. 内含子位置内含子位置也是一个重要的特征。

研究表明,在内含子保留型可变剪切事件中,内含子通常位于转录本的5'端或3'端。

这可能与内含子保留型可变剪切在调控基因表达和蛋白质功能方面的重要作用有关。

3. 剪切位点剪切位点是内含子保留型可变剪切的关键特征之一。

人脸识别毕业论文

人脸识别毕业论文

人脸识别毕业论文人脸识别技术在当今社会中扮演着越来越重要的角色。

它不仅广泛应用于安全领域,如身份验证和视频监控,还在商业和娱乐领域中得到了广泛应用。

本文将探讨人脸识别技术的原理、应用和潜在的问题。

首先,我们来了解一下人脸识别技术的原理。

人脸识别是一种基于人脸特征的生物识别技术,通过对人脸进行采集、提取和比对,来判断一个人的身份。

在人脸识别过程中,首先需要对人脸进行采集,通常是通过摄像头获取人脸图像。

然后,通过图像处理算法,提取人脸的特征点,如眼睛、鼻子和嘴巴等。

最后,将提取到的特征与数据库中的已知人脸特征进行比对,以确定身份。

人脸识别技术在安全领域中得到了广泛应用。

例如,许多机场和边境检查站使用人脸识别技术来加强边境安全和打击恐怖主义。

此外,许多公司和政府机构也使用人脸识别技术来进行员工考勤和门禁控制。

人脸识别技术的高精度和高效率使其成为安全领域中的重要工具。

除了安全领域,人脸识别技术还在商业和娱乐领域中得到了广泛应用。

许多手机和电脑都配备了人脸识别解锁功能,使用户可以方便而安全地解锁设备。

此外,一些社交媒体平台也使用人脸识别技术来进行人脸标记和面部识别,以提供更好的用户体验。

然而,人脸识别技术也存在一些潜在的问题。

首先,隐私问题是人脸识别技术面临的主要挑战之一。

由于人脸识别技术需要收集和存储大量的人脸数据,这可能导致个人隐私泄露的风险。

此外,人脸识别技术的准确性也存在一定的局限性。

例如,当人脸图像受到光线、角度和遮挡等因素的影响时,人脸识别系统可能无法正确识别。

为了解决这些问题,研究人员正在不断改进人脸识别技术。

他们通过改进图像处理算法和模型训练方法,提高了人脸识别系统的准确性和鲁棒性。

此外,一些法律和政策也被制定,以保护个人隐私和规范人脸识别技术的使用。

总结起来,人脸识别技术在安全、商业和娱乐领域中发挥着重要作用。

它通过采集、提取和比对人脸特征,来判断一个人的身份。

然而,人脸识别技术也面临着隐私和准确性等问题。

人脸识别与身份验证论文素材

人脸识别与身份验证论文素材

人脸识别与身份验证论文素材人脸识别与身份验证人脸识别技术是一种通过分析人脸的生物特征来判别个体身份的技术。

随着科技的发展,人脸识别技术已经广泛应用于各个领域,特别是身份验证方面。

本论文将探讨人脸识别与身份验证的相关素材。

一、人脸识别技术的原理和应用人脸识别技术主要通过采集人脸图像,提取关键特征并将其与预先存储的数据进行比对来实现身份认证。

这项技术的核心是构建人脸特征模型和进行特征匹配。

通过分析人脸的关键特征点,如眼睛、鼻子、嘴巴等位置和形状,以及皮肤纹理和颜色等细节信息,可以对个体进行准确的身份识别。

人脸识别技术在现实生活中有广泛的应用。

例如,商店可以利用人脸识别技术对顾客进行身份验证,确保只有注册用户才能进入;机场和车站可以通过人脸识别技术对旅客进行快速安全检查;警察可以利用人脸识别技术来追踪犯罪嫌疑人等。

人脸识别技术不仅提高了安全性,还提供了便利性和效率。

二、人脸识别技术的挑战和问题尽管人脸识别技术已经取得了巨大的进展,但仍然存在一些挑战和问题。

首先,光照条件的变化会对人脸识别技术造成干扰。

在不同的光照条件下,人脸的阴影、亮度和颜色都会发生变化,这可能导致人脸识别的误识别率升高。

其次,人脸表情的变化也会影响人脸识别的准确性。

人脸识别技术通常建立在静态照片或视频帧上,但在实际应用中,人们的表情是多变的,例如微笑、皱眉等,这些表情变化可能导致人脸识别的失败。

此外,人脸识别技术还面临着个体差异、年龄变化、遮挡物等问题的挑战。

三、人脸识别技术的应用案例人脸识别技术已经在许多行业得到了广泛应用。

在金融领域,银行可以利用人脸识别技术对客户进行身份验证,增强交易的安全性。

在教育领域,学校可以采用人脸识别技术来管理学生的出勤情况,确保学生的安全。

在公共交通领域,地铁和公交系统可以使用人脸识别技术识别乘客,提供更加智能高效的服务。

在安防领域,人脸识别技术可以帮助警方抓捕犯罪嫌疑人,提高社会治安水平。

四、人脸识别技术的前景和发展方向人脸识别技术在未来将继续得到广泛应用和发展。

人工智能与生物识别论文素材

人工智能与生物识别论文素材

人工智能与生物识别论文素材1. 引言人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)和生物识别技术都是当前科技领域的热门话题。

随着科技的发展,人们对于这两个领域的关注不断增长。

本文将探讨人工智能与生物识别的相关性,并为进一步研究提供一些论文素材。

2. 人工智能概述2.1 人工智能的定义与发展人工智能是指通过计算机模拟和实现人类智能的科学和技术。

它涉及到机器学习、情感识别、自然语言处理等多个方面。

2.2 人工智能在生物识别中的应用2.2.1 人脸识别人脸识别是人工智能与生物识别技术结合的一个典型应用领域。

通过分析和比对人脸的特征点,计算机可以准确地识别人的身份。

2.2.2 指纹识别指纹识别是另一个广泛运用人工智能的生物识别技术。

每个人的指纹都是独一无二的,通过对指纹进行分析和比对,可以实现个体的身份确认。

2.2.3 声纹识别声纹识别是利用人的声音特征进行身份验证的一种技术。

通过分析声音的频谱和声纹特征,可以确定个体的身份。

3. 生物识别技术概述3.1 生物识别的定义与分类生物识别是指通过对人体生物特征进行识别,来实现身份验证或者身份确认的技术。

常见的生物识别技术包括指纹识别、虹膜识别、人脸识别等。

3.2 生物识别技术的应用领域3.2.1 安全领域生物识别技术在安全领域有着广泛的应用,比如门禁系统、手机解锁等。

3.2.2 医疗健康生物识别技术可以应用于医疗健康领域,比如指纹识别可以用于患者身份验证,虹膜识别可以用于眼科疾病的诊断等。

4. 人工智能与生物识别的结合4.1 优势与挑战人工智能与生物识别技术的结合可以提高身份验证的准确性和效率,但也面临着隐私与安全保护等方面的挑战。

4.2 应用案例4.2.1 智能家居结合人工智能和生物识别技术可以实现智能家居的自动化控制和身份识别。

4.2.2 金融领域人工智能与生物识别的结合可以在金融领域提供更安全的身份验证和交易确认。

5. 结论本文探讨了人工智能与生物识别的相关性,并提供了一些论文素材。

生物特征识别身份认证的革命打开生物特征识别的魔方

生物特征识别身份认证的革命打开生物特征识别的魔方

第3章打开生物特征识别的魔方说起生物特征识别,人们都会觉得神秘、高科技。

其实,简单来说,生物特征识别的过程,就是先将生物特征建模、然后进行比对的一个过程;复杂来说,这是一门涉及计算机视觉、信息/图像处理、统计学、计算机科学等相关学科的深奥技术。

下面,作者将抽丝剥茧,为您打开生物特征识别的魔方。

3.1 细说人脸识别的个中奥妙人脸识别是生物特征识别领域中最有趣、最活跃的分支之一,以下内容将介绍人脸识别的认知学基础,回顾其历史沿革和变迁,阐述关键性的算法,指明其应用前景和发展方向。

相信这一段充满趣味的旅程能让您感受到生物特征识别领域的无穷奥妙。

3.1.1 人脸识别的认知学基础识别人脸是人类社会中最平常和普通的任务,如婴儿在出生不久就能认出父母的脸,成年人之间的结识,演员的分辨等,这些鲜活的例子都是人类感知人脸的典型例证。

对人物面部特征的刻画是人类艺术中永恒的主题之一。

从古埃及的狮身人面像,到文艺复兴时期达·芬奇的伟大作品——蒙娜丽莎,再到现代艺术中对人脸情绪化和抽象化的描述,无一不说明人类对人脸天生的敏感和审美的价值取向(参见图3.1)。

为了研究基于计算机的人脸识别技术,需要考察一下识别人脸的原理。

人脸识别的认知学基础研究始于20世纪60年代,到目前为止已诞生了一系列有趣的成果。

研究人员首先注意到人类对于人脸图案有着超出一般的强烈关注和兴趣。

图3.2是1973年美国宇航局火星探测器扫描到的照片,大多数人首先关注的是上面的人脸图案,尽管这张“人脸”只是火山丘陵和陨石坑的随机组合而已。

第3章 打开生物特征识别的魔方 23图3.1 人脸在艺术作品中的表现图3.2 火星上拍摄的卫星图片研究表明,人类对于人脸图案的强烈关注可能并非来自于后天学习,而是人类的视觉埃及狮身人面像蒙克作品《呐喊》 达·芬奇作品《蒙娜丽莎》24生物特征识别——身份认证的革命系统带有天生的人脸识别基因。

在婴儿出生的几个小时内,研究人员就观察到他们对类似于人脸的模板有着超出一般的兴趣[1]。

人脸识别技术综述_论文

人脸识别技术综述_论文

人脸识别技术综述[摘要]随着社会信息化,网络化得不断发展,个人身份趋于数字化,隐性化,如何准确的鉴定,确保信息安全得到越来越多的重视。

人脸识别,一种应用比较广泛的生物识别方法,在基于人脸固有的生物特征信息,利用模式识别和图行图像处理技术来对个人身份进行鉴定,在国家安全,计算机交互,家庭娱乐等其他很多领域发挥着举足轻重的作用,能提高办事效率,防止社会犯罪等,有着重大的经济和社会意义。

本文主要研究了人脸识别在图像检测识别方面的一些常用的方法。

由于图像处理的好坏直接影响着定位和识别的准确率,因此本文对图像的一些识别算法做了着重的介绍,例如基于二维Gabor小波矩阵表征人脸的识别算法,基于模型匹配人脸识别算法等。

此外,本文还提及了一般人脸识别系统的设计,并着重介绍了图像预处理环节的光线补偿,图像灰度化等技术,使图像预处理模块在图像处理过程中能取到良好的作用,提高图像识别和定位的准确率。

[主题词]:人脸识别;特征提取;图像预处理;光线补偿1.3国内外现状与趋势1.3.1 人脸识别的发展阶段[1]第一阶段(1964年----1990年)该阶段人脸识别技术还只是作为一个一般性的模式识别问题来研究,基于人脸几何结构特征(Geometric feature based)的方法是该阶段主要的技术方案。

在剪影(Profile)方面,人们大量研究了面部剪影曲线的结构特征,提取并分析。

布莱索(Bledsoe),戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等是较早从事自动人脸识别AFR研究的研究人员。

总的说来,该阶段是人脸识别研究的初级阶段,没有多少很重要的成果,也基本没有获得什么实际应用。

第二阶段(1991年-----1997年)该阶段尽管时间比较短暂,但却是人脸识别研究的高峰期,取得了很多成果,比如诞生了一些代表性的人脸识别算法,并出现了一些商业化运作的人脸识别系统(比如较著名的Visionics的FaceIt系统)。

人脸识别技术设计研究(毕业设计论文)

人脸识别技术设计研究(毕业设计论文)
2.人脸随年龄而改变,随着年龄的增长,皱纹的出现和面部肌肉的松弛使得人脸的结构和纹理都将发生改变;
3.人脸有易变化的附加物,例如改变发型,蓄留胡须或者佩戴帽子和眼镜等饰物;
4.人脸特征遮掩,人脸全部、部分遮掩将会造成错误识别;
5.人脸图像的畸变,由于光照、视角、摄取角度不同,可能会造成图像的灰度畸变、角度旋转等,降低了图像质量,增大了识别难度。
3.入口控制。需要入口控制的范围很广,它可以是重要人物居住的住所、保存重要信息的单位,只要人类觉得安全性比较重要的地点都可以进行入口控制,比较常用的检查手段是核查证件。人员出入频繁时,保安人员再三检查证件是很麻烦的,而且证件安全性也不高。在一些保密要求非常严格的部门,除了证件外,已经使用了生物特征识别手段,如指纹识别、掌纹识别、虹膜识别和语音识别等。人脸识别与这些技术相比,具有直接、方便和友好的特点。当前计算机系统的安全管理也备受重视,通常使用由字符和数字组成的口令(Password)进行使用者的身份验证,但口令可能被遗忘,或被破解,如果将人脸作为口令,则既方便又安全。
摘 要
人脸识别是一个具有很高理论和应用价值的研究课题。人脸是人类视觉中最为普遍的模式,它所反映的视觉信息在人与人的交流和交往中有着及其重要的作用意义。人脸的特殊性,使得人脸识别技术成为最具潜力的身份识别方式。人脸识别技术应用广泛,并且日益受到人们的广泛关注并成为模式识别领域研究的热点。同时人脸识别又是一个复杂和困难的课题,其原因有:人脸是由复杂的三维曲面构成的可变形体,难以用数学描述;所有的人脸结构高度相似,而人脸图像又易受年龄和成像条件的影响。人脸识别涉及的技术很多,其中关键的是特征提取和分类方法,本文就以此为重点进行了相关研究。
所以很难从有限张人脸图像中提取出反映人脸内在的、本质的特征。另外人脸识别还涉及模式识别、图像处理、计算机视觉、生理学和心理学等学科领域。这诸多因素使得人脸识别至今仍是一个有待深入研究,极富挑战性的课题。同时一个成功的、具有商用价值的快速的人脸识别系统将会给社会带来极大的影响。

生物特征识别综述

生物特征识别综述

生物特征识别技术综述生物特征识别技术是利用人的生理特征或行为特征,来进行个人身份的鉴定。

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!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。

已被用于生物识别的生物特征有手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等,行为特征有签字、声音、按键力度等。

基于这些特征,生物特征识别技术已经在过去的几年中已取得了长足的进展。

生物识别技术是目前最为方便与安全的识别技术,它不需要记住复杂的密码,也不需随身携带钥匙、智能卡之类的东西。

重庆邮电大学毕业设计论文

重庆邮电大学毕业设计论文

编号:审定成绩:重庆邮电大学毕业设计(论文)设计(论文)题目:改进LBP的人脸识别算法研究学院名称:软件工程学院学生姓名:肖霖生专业:软件工程班级:1301106学号:2011214519指导教师:周丽芳答辩组负责人:填表时间:2015年5 月重庆邮电大学教务处制摘要在各种生物特征识别方法中,自动人脸识别有其自身特殊的优势,因而在生物识别中有着重要的地位。

经过三十多年的发展,人脸识别技术取得了长足的进步,目前最好的人脸识别系统在理想情况下已经能够取得可以接受的识别性能,并已经出现了若干人脸识别系统。

但由于人脸识别问题的复杂性和客观条件的多重影响,人脸识别应用系统仍然面临着许多需要解决的关键问题。

人脸特征提取是人脸识别的关键,关系到分类识别算法的选取与识别正确率,从一定意义上讲,它关系到自动人脸识别系统的有效性。

局部二值模式(LBP全称)是一种灰度范围内的纹理描述方式,它从一种纹理局部近邻定义中衍生出来,最初是为了辅助性地度量局部图像对比度提出。

近年来,研究者们成功地将其用于人脸特征描述和识别,并取得了显著的效果。

然而,LBP算子本身还不够完善,因为像素值之间对比度的考虑缺失,令一些重要的纹理特征被丢失了,在这里我们提出一种名为LMCP的方法,这个方法通过预处理,减少了纹理特征的丢失,从而有效的解决LBP原算子对像素间对比度缺乏考虑的这个问题,从而完善了LBP原算子在这方面的不足。

累赘的描述太多关键的没说到英文的也要改【关键词】:人脸识别 LBP 光照正常化对比度分层ABSTRACTAutomatic Face Recognition (AFR) holds an important position in various biometrics techniques for its superiority. With more than 30 years’development, AFR has made great achievements. The state-of-the-art AFR system can perform identification successfully under well-controlled environment, and many commercial AFR systems have appeared. However, due to the complexity and uncertainty of face recognition, there are still many key problems to be resolved for further application of AFR. Feature extraction is the crux of face recognition problem, which directly related to the selection of the classification algorithm and the accuracy of the system.The local binary pattern (LBP) operator is defined as a gray-scale invariant texture measure, derived from a general definition of texture in a local neighborhood. It was first introduced as a complementary measure for local image contrast. Recently, the LBP has been successfully applied to face recognition as texture descriptor and excellent result has achieved. However, there are still many limitations in the basic LBP operator and the LBP-based face recognition algorithm. To resolve these problems, the dissertation is devoted to the investigation on LBP and its application in face recognition. However, LBP operator itself is not perfect, because the contrast between the pixel values considered missing, to make some important texture are lost, where we propose a method called LMCP, this method by pretreatment reduced loss of texture, so as to effectively solve the original operator of the LBP-pixel contrast between the lack of consideration of this issue, and thus improve the original LBP operator is insufficient in this regard.【Key words】Face Recognition Local Binary PatternNormalization of illumination Contrast stratified目录摘要 ........................................................................................................................................... - 1 - ABSTRACT ................................................................................................................................. - 1 - 第一章绪论.............................................................................................................................. - 4 - 第一节课题的研究背景及意义........................................................................................ - 4 -一、生物识别技术.................................................................................................... - 4 -二、生物识别的过程................................................................................................ - 5 -第二节人脸识别技术概况................................................................................................ - 6 -一、人脸识别技术国内外现状................................................................................ - 6 -二、人脸识别的难点和研究意义............................................................................ - 7 -第三节人脸识别算法分类................................................................................................ - 8 - 第四节本文的研究内容及组织........................................................................................ - 8 -一、本文主要研究内容............................................................................................ - 8 -二、本文组织安排.................................................................................................... - 9 - 第二章 LBP 算子基本原理及应用.......................................................................................... - 10 - 第一节 LBP 算子概述...................................................................................................... - 10 -一、纹理概述.......................................................................................................... - 10 -二、 LBP 算子.......................................................................................................... - 10 -第二节 LBP 的特点.......................................................................................................... - 13 - 第三节 LBP 算子的发展和演化...................................................................................... - 13 -一、 LGBP.................................................................................................................. - 14 -二、 LTP.................................................................................................................... - 14 -第四节小结...................................................................................................................... - 16 - 第三章 LMCP方法..................................................................................................................... - 16 - 第一节 LBP方法的缺点................................................................................................... - 16 - 第二节获取LMCP特征.................................................................................................... - 17 - 第三节将LMCP特征用于人脸识别................................................................................ - 18 -弄的和你上面的目录一样你的重点是这个不是LBP第四节图像与处理.......................................................................................................... - 19 - 第四章实验与结果分析.......................................................................................................... - 20 - 第一节引言...................................................................................................................... - 20 - 第二节人脸库.................................................................................................................. - 21 - 第三节实验环境,步驟及参数设置................................................................................ - 22 -一、实验环境.......................................................................................................... - 22 -二、实验方法.......................................................................................................... - 23 -第四节实验...................................................................................................................... - 23 -一、基于Yale人脸库的实验................................................................................ - 23 -二、基于ORL人脸库的实验.................................................................................. - 24 -第五节结果与分析.......................................................................................................... - 25 - 第五章总结与致谢.................................................................................................................. - 26 -第一章绪论第一节课题的研究背景及意义一、生物识别技术身份鉴定是人类社会日常生活中的基本活动之一,人们几乎每时每刻都需要证明自己的身份。

指纹识别毕业论文

指纹识别毕业论文

指纹识别毕业论文指纹识别毕业论文指纹识别技术是一种广泛应用于生物特征识别领域的技术,它通过分析和比对人体指纹特征,实现对个体身份的准确识别。

指纹识别技术以其高度准确性和可靠性,被广泛应用于各个领域,如刑侦、安防、金融等。

本文将探讨指纹识别技术的原理、应用以及未来发展趋势。

一、指纹识别技术的原理指纹识别技术的原理基于每个人指纹独特的纹路和特征点。

人体指纹主要由脊线和脊间区域组成,脊线是指纹纹路的主干,脊间区域则是指纹纹路之间的空隙。

指纹纹路具有多样性和复杂性,每个人的指纹纹路都是独一无二的,即使是同卵双胞胎也具有不同的指纹特征。

指纹识别技术主要包括图像采集、特征提取和匹配三个步骤。

首先,通过指纹采集设备获取人体指纹图像,然后对图像进行预处理,如去噪、增强等,以提高后续处理的准确性。

接下来,通过特征提取算法,从指纹图像中提取关键特征点,如脊线、脊间区域等。

最后,将提取的特征与数据库中的指纹特征进行比对,以确定个体的身份。

二、指纹识别技术的应用指纹识别技术在各个领域都有广泛的应用。

在刑侦领域,指纹识别技术被用于破案和犯罪嫌疑人的身份确认。

通过与现场指纹数据库的比对,可以快速准确地找到嫌疑人的身份信息,为案件侦破提供重要线索。

在安防领域,指纹识别技术被应用于门禁系统和智能锁等设备中。

通过指纹识别,可以实现对特定人群的准确身份认证,提高安全性和便利性。

此外,指纹识别技术还可以应用于手机解锁、电子支付等场景,为用户提供更加安全和便捷的服务。

在金融领域,指纹识别技术被用于银行的身份认证和交易授权。

通过指纹识别,可以确保用户身份的真实性,防止身份冒用和欺诈行为。

指纹识别技术的应用,为金融行业提供了更高的安全性和可靠性,保护了用户的财产和隐私。

三、指纹识别技术的未来发展趋势随着科技的不断进步,指纹识别技术也在不断发展和完善。

未来,指纹识别技术可能在以下几个方面有更大的突破和应用。

首先,随着深度学习和人工智能的发展,指纹识别技术的准确性和鲁棒性将得到进一步提升。

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生物特征识别技术论文特征识别技术是利用人的生理特征或行为特征,来进行个人身份的鉴定。

下面是精心推荐的生物特征识别技术,希望你能有所感触! 生物特征识别技术概述【摘要】生物特征识别技术是利用人的生理特征或行为特征,来进行个人身份的鉴定。

文章论述了现有的各种生物特征识别技术的原理、特征、应用的优缺点,介绍了生物特征识别技术的标准化工作和发展趋势。

【关键词】身份鉴别;生物特征识别;标准化网络信息化时代的一大特征就是个人身份的数字化和隐性化。

如何准确鉴定一个人的身份,保护信息安全是当今信息化时代必须解决的一个关键性社会问题。

目前,我国的各种管理大部分使用证件、磁卡、IC卡和密码,这些手段无法避免伪造或遗失,密码也很容易被窃取或遗忘。

这些都给管理者和使用者带来很大不方便。

生物特征身份鉴别方法可以避免这些麻烦。

因此,这一技术已成为身份鉴别领域的研究。

所谓生物特征识别技术就是,通过计算机与各种传感器和生物原理等高手段密切结合,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。

生理特征与生俱来,多为先天性的;行为特征则是习惯使然,多为后天性的。

将生理和行为特征统称为生物特征。

并非所有的生物特征都可用于个人的身份鉴别。

身份鉴别可利用的生物特征必须满足以下几个条件:第一,普遍性:即必须每个人都具备这种特征。

第二,唯一性:即任何两个人的特征是不一样的。

第三,可测量性:即特征可测量。

第四,稳定性:即特征在一段时间内不改变。

当然,在应用过程中,还要考虑其他的实际因素,比如:识别精度、识别速度、对人体无伤害、被识别者的接受性等等。

现在常用的生物特征有:人脸识别、虹膜识别、手形识别、指纹识别、掌纹识别、签名识别、声音识别等。

下面将分别介绍各种生物特征识别技术:一、生物识别技术介绍常用的生理特征有脸像、指纹、虹膜等;常用的行为特征有步态、签名等。

声纹兼具生理和行为的特点,介于两者之间。

(一)基于生理特征的识别技术1.指纹识别。

指纹识别技术是通过取像设备读取指纹图像,然后用识别软件分析指纹的全局特征和指纹的局部特征,特征点如嵴、谷、终点、分叉点和分歧点等,从指纹中抽取特征值,可以非常可靠地通过指纹来确认一个人的身份。

指纹识别的优点表现在:研究较长,技术相对成熟;指纹图像提取设备小巧;同类产品中,指纹识别的成本较低。

其缺点表现在:指纹识别是接触式的,具有侵犯性;指纹易磨损,手指太干或太湿都不易提取图像。

2.虹膜识别。

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,虹膜是一种在眼睛中瞳孔内的织物状的各色环状物,每个虹膜都包含一个独一无二的基于水晶体、细丝、斑点、凹点、皱纹和条纹等特征的结构。

虹膜在眼睛的内部,用手术很难改变其结构;由于瞳孔随光线的强弱变化,想用伪造的虹膜代替活的虹膜是不可能的。

目前世界上还没有发现虹膜特征重复的案例,就是同一个人的左右眼虹膜也有很大区别。

除了等原因外,即使是接受了角膜移植手术,虹膜也不会改变。

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。

和常用的指纹识别相比,虹膜识别技术操作更简便,检验的精确度也更高。

统计表明,到目前为止,虹膜识别的错误率是各种生物特征识别中最低的,并且具有很强的实用性,386以上计算机CCD 摄像机即可满足对硬件的需求。

3.视网膜识别。

人体的血管纹路也是具有独特性的,人的视网膜上面血管的图样可以利用光学方法透过人眼晶体来测定。

用于生物识别的血管分布在视网膜周围,即视网膜四层细胞的最远处。

如果视网膜不被损伤,从三岁起就会终身不变。

同虹膜识别技术一样,视网膜扫描可能具有最可靠、最值得信赖的生物识别技术,但它运用起来的难度较大。

视网膜识别技术要求激光照射眼球的背面以获得视网膜特征的唯一性。

视网膜技术的优点:视网膜是一种极其固定的生物特征,因为它是“隐藏”的,故而不易磨损,老化或是为影响 ;非接触性的;视网膜是不可见的,故而不会被伪造。

缺点是:视网膜技术未经过任何测试,可能会给使用者带来的损坏,这需要进一步的研究;对于消费者,视网膜技术没有吸引力;很难进一步降低它的成本。

4.面部识别。

面部识别技术通过对面部特征和它们之间的关系(眼睛,鼻子和嘴的位置以及它们之间的相对位置)来进行识别,用于扑捉面部图像的两项技术为标准视频和热成像技术:标准视频技术通过视频摄像头摄取面部的图像,热成像技术通过分析由面部的毛细血管的产生的热线来产生面部图像,与视频摄像头不同,热成像技术并不需要在较好的光源,即使在黑暗情况下也可以使用。

面部识别技术优点是:非接触性的。

缺点是:要比较高级的摄像头才可有效高速地扑捉面部图像;使用者面部的位置与周围的光环境都可能影响系统的精确性,而且面部识别也是最容易被欺骗的;另外,对于因人体面部的如头发,饰物,变老以及其他的变化可能需要通过人工智能技术来得到补偿;对于采集图像的设备会比其他技术昂贵得多。

这些因素限制了面部识别技术广泛地运用。

5.掌纹识别。

掌纹与指纹一样也具有稳定性和唯一性,利用掌纹的线特征、点特征、纹理特征、几何特征等完全可以确定一个人的身份,因此掌纹识别是基于生物特征身份认证技术的重要内容。

目前采用的掌纹图象主要分脱机掌纹和在线掌纹两大类。

脱机掌纹图象,是指在手掌上涂上油墨,然后在一张白纸上按印,然后通过扫描仪进行扫描而得到数字化的图象。

在线掌纹则是用专用的掌纹采样设备直接获取,图象质量相对比较稳定。

随着网络、通信技术的发展,在线身份认证将变得更加重要。

掌纹识别一般用作整体分离后的同一认定。

有将其用做批量商品的防伪,以防止成箱的商品内有部分被“调包”,以部分赝品充真。

也有将其用于通道口安全防范系统。

6.手形识别。

手形指的是手的外部轮廓所构成的几何图形.手形识别技术中,可利用的手形几何信息包括手指不同部位的宽度、手掌宽度和厚度、手指的长度等。

经过生物学家大量实验证明,人的手形在一段时期具有稳定性,且两个不同人手形是不同的,即手形作为人的生物特征具有唯一性,手形作为生物特征也具有稳定性,且手形也比较容易采集,故可以利用手形对人的身份进行识别和认证.手形识别是速度最快的一种生物特征识别技术,它对设备的要求较低,简单,且可接受程度较高。

由于手形特征不像指纹和掌纹特征那样具有高度的唯一性,因此,手形特征只用于认证,满足中/低级的安全要求。

7.红外温谱图。

人的身体各个部位都在向外散发热量,而这种散发热量的模式就是一种每人都不同的生物特征。

通过红外设备可以获得反映身体各个部位的发热强度的图像,这种图像称为温谱图。

拍摄温谱图的方法和拍摄普通照片的方法类似,因此,可以用人体的各个部位来进行鉴别,比如可对面部或手背静脉结构进行鉴别来区分不同的身份。

温谱图的数据采集方式了利用温谱图的方法可以用于隐蔽的身份鉴定。

除了用来进行身份鉴别外,温谱图的另一个应用是吸毒检测,因为人体服用某种毒品后,其温谱图会显示特定的结构。

温谱图的方法具有可接受性,因为数据的获取是非接触式的,具有非侵犯性。

但是,人体的温谱值受外界环境影响很大,对于每个人来说不是完全固定的。

目前,已经有温谱图身份鉴别的产品,但是由于红外测温设备的昂贵价格,使得该技术不能得到广泛的应用。

8.人耳识别。

人耳识别技术是20世纪90年代末开始兴起的一种生物特征识别技术。

人耳具有独特的生理特征和观测角度的优势,使人耳识别技术具有相当的理论研究价值和实际应用前景。

从生理解剖学上,人的外耳分耳廓和外耳道。

人耳识别的对象实际上是外耳裸露在外的耳廓,也就是人们习惯上所说的“耳朵”。

一套完整的人耳自动识别系统一般包括以下几个过程:人耳图像采集、图像的预处理、人耳图像的边缘检测与分割、特征提取、人耳图像的识别。

目前的人耳识别技术是在特定的人耳图像库上实现的,一般通过摄像机或相机采集一定数量的人耳图像,建立人耳图像库,动态的人耳图像检测与获取尚未实现。

与其它生物特征识别技术比较人耳识别具有以下几个特点:(1)与人脸识别方法比较,耳识别方法不受面部表情、品和胡须变化的影响,同时保留了面部识别图象采集方便的优点,与人脸相比,整个人耳的颜色更加一致、图像尺寸更小,数据处理量也更小。

(2)与指纹识别方法比较,耳图象的获取是非接触的,其信息获取方式容易被人接受。

(3)与虹膜识别方法比较,耳图像采集更为方便。

并且,虹膜采集装置的成本要高于耳采集装置。

9.味纹识别。

人的身体是一种味源,人类的气味,虽然会受到饮食、情绪、环境、时间等因素的影响和干扰,其成分和含量会发生一定的变化,但作为由基因决定的那一部分气味——味纹却始终存在,而且终生不变,可以作为识别任何一个人的标记。

由于气味的性质相当稳定,如果将其密封在试管里制成气味档案,足足可以保存3年,即使是在露天空气中也能保存18小时。

科学家告诉我们,人的味纹从手掌中可以轻易获得。

首先将手掌握过的,用一块经过特殊处理的棉布包裹住,放进一个密封的容器,然后通入氮气,让气流慢慢地把气味分子转移到棉布上,这块棉布就成了保持人类味纹的档案。

可以利用训练有素的警犬或电子鼻来识别不同的气味。

10.基因(DNA)识别。

DNA(脱氧核糖核酸)存在于一切有核的动(植)物中,生物的全部遗传信息都贮存在DNA分子里。

DNA 识别是利用不同的人体的细胞中具有不同的DNA 分子结构。

人体内的DNA 在整个人类范围内具有唯一性和永久性。

因此,除了对双胞胎个体的鉴别可能失去它应有的功能外,这种方法具有绝对的权威性和准确性。

不象指纹必须从手指上提取,DNA 模式在身体的每一个细胞和组织都一样。

这种方法的准确性优于其他任何生物特征识别方法,它广泛应用于识别罪犯。

它的主要问题是使用者的伦理问题和实际的可接受性, DNA 模式识别必须在实验室中进行,不能达到实时以及抗干扰,耗时长是另一个问题。

这就限制了DNA 识别技术的使用; 另外,某些特殊疾病可能改变人体DNA 的结构,系统无法对这类人群进行识别。

(二)基于行为特征的生物识别技术1.步态识别。

步态是指人们行走时的方式,这是一种复杂的行为特征。

步态识别主要提取的特征是人体每个关节的运动。

尽管步态不是每个人都不相同的,但是它也提供了充足的信息来识别人的身份。

步态识别的输入是一段行走的视频图像序列,因此其数据采集与脸相识别类似,具有非侵犯性和可接受性。

但是,由于序列图像的数据量较大,因此步态识别的计算复杂性比较高,处理起来也比较困难。

尽管生物力学中对于步态进行了大量的研究工作,基于步态的身份鉴别的研究工作却是刚刚开始。

到目前为止,还没有商业化的基于步态的身份鉴别系统。

2.击键识别。

这是基于人击键时的特性如: 击键的持续时间、击不同键之间的时间、出错的频率以及力度大小等而达到进行身份识别的目的。

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