识别技术就是特征比较技术

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识别技术就是特征比较技术(2010/09/16 16：16)22：13

扫描文字，结果以图片格式(.bmp)存入电脑,。然后使用ORC识别系统进行转换，终极用WORD进行修正编纂。下面教你如何使用ORC：

OCR是英文Optical Character Recognition的缩写，翻译成中文就是通过光学技术对文字进行识别的意思,是自动识别技术研究和利用领域中的一个重要方面。它是一种可能将文字自动识别录入到电脑中的软件技术，是与扫描仪配套的主要软件，属于非键盘输入范围，须要图像输入设备主要是扫描仪相配合。现在OCR主要是指文字识别软件，在1996年清华紫光开端搭配中文识别软件之前，市场上的扫描仪跟OCR软件始终是离开销售的，专业的OCR软件谠缧┦焙蚵舻帽壬枰腔挂蟆K孀派枰欠直媛实奶嵘琌 CR软件也在一直进级，扫描仪厂商当初已把专业的OCR软件搭配本人出产的扫描仪出卖。OCR技术的敏捷发展与扫描仪的普遍使用是密不可分的，近两年跟着扫描仪逐步遍及和OCR技术的日臻完美，OCR己成为绝大多数扫描仪用户的得力助手。

一、OCR技术的发展过程

自20世纪60年代初期涌现第一代OCR产品开始，经过30多年的不断发展改良，包括手写体的各种OCR技术的研究取得了令人瞩目标成果，人们对OCR 产品的功能要求也从本来的单纯重视识别率，发展到对全部OCR系统的识别速度、用户界面的友爱性、操作的简便性、产品的稳定性、适应性、牢靠性和易升级性、售前售后服务质量等各方面提出更高的要求。

IBM公司最早开发了OCR产品，1965年在纽约世界展览会上展出了IBM公司的OCR产品--IBMl287。当时的这款产品只能识别印刷体的数字、英文字母及部分符号，并且必须是指定的字体。20世纪60年代末，日破公司和富士通公

司也分辨研制出各自的OCR产品。全世界第一个实现手写体邮政编码识别的信

函自动分拣系统是由日本东芝公司研制的，两年后NEC公司也推出了同样的系统。到了1974年，信函的自动分拣率达到92%左右，并且广泛地应用在邮政系

统中，施展着较好的作用。1983年日本东芝公司宣布了其识别印刷体日文汉字

的OCR系统OCRV595，其识别速度为每秒70~100个汉字，识别率为99.5%。其

后东芝公司又开始了手写体日文汉字识别的研究工作。

中国在OCR技术方面的研究工作相对起步较晚，在20世纪70年代才开始

对数字、英文字母及符号的识别技术进行研究，20世纪70年代末开始进行汉

字识别的研究。1986年，国度863打算信息领域课题组织了清华大学、北京信

息工程学院、沈阳自动化所三家单位结合进行中文OCR软件的开发工作。至

1989年，清华大学率先推出了国内第一套中文OCR软件--清华文通TH-OCR1.0版，至此中文OCR正式从试验室走向了市场。清华OCR印刷体汉字识别软件其

后又推出了TH-OCR 92高性能适用简/繁体、多字体、多功能印刷汉字识别系统，使印刷体汉字识别技术又取得重大进展。到1994年推出的TH-OCR 94高性能汉英混排印刷文本识别系统，则被专家鉴定为"是海内外首次推出的汉英混排印刷文本识别系统，总体上居国际当先水平"。上个世纪90年代中后期，清华大学

电子工程系提出并进行了汉字识别综合研究，使汉字识别技术在印刷体文本、

联机手写汉字识别、脱机手写汉字识别和脱机手写数字符号识别等领域全面地

取得了重要成果。具备代表性的成果是TH-OCR 97综合集成汉字识别系统，它

可以完成多文种(汉、英、日)印刷文本、联机手写汉字、脱机手写汉字和手写

数字的识别输入。几年来，除清华文通TH-OCR外，其它如尚书SH-OCR等各具

作风的OCR软件也接踵问世，中文OCR市场稳步扩展，用户遍布世界各地。

可以说目前印刷体OCR的识别技术已经达到较高水平。OCR产品已由早期

的只能识别指定的印刷体数字、英文字母和部分符号，发展成为可以自动进行

版面分析、表格识别，实现混杂文字、多字体、多字号、横竖混排识别的壮大

的计算机信息快捷录入工具。对印刷体汉字的识别率达到98%以上，即便对印

刷质量较差的文字其识别率也达到95%以上。可识别宋体、黑体、楷体、仿宋

体等多种字体的简、繁体，并且可以对多种字体、不同字号混合排版进行识别，对手写体汉字的识别率达到70%以上。特别是我国的汉字OCR技术经过十几年

的尽力，战胜了起步晚、汉字字符集异样宏大等困难，单字的识别速度(指在单位时间内所完成的从特征提取到识别结果输出的字数)可以达到70字/秒以上。

由于印刷体OCR汉字识别技术已经比较成熟，所以OCR产品被广泛地应用在消息、印刷、出版、藏书楼、办公自动化等各个行业。

专业型OCR产品多是面向特定的行业，即实用于天天需处置大批表格信息

录入的部分，如邮政、税务、海关、统计等等。这种面向特定行业的专业型

OCR体系，格局较为固定，辨认的字符集绝对较小，常常与专用的输入装备联

合应用，因而存在速度快、效力高级特色，比方邮件主动分拣系统等。

手写文稿的识别直到1996、1997年才开始有产品问世，而且是作为印刷文稿识别产品的一项附加功能提供的。因为人写字的习惯千差万别，实现自在手

写体识别相称难题,火影忍者，所以手写体OCR技术的使用领域是联机手写体识别，即人一边写，计算机一边识别，是一种实时识别方式。

二、OCR的基本原理

简单地说，OCR的基础原理就是通过扫描仪将一份文稿的图像输入给计算机，而后由计算机掏出每个文字的图像，并将其转换成汉字的编码。其详细工

作过程是，扫描仪将汉字文稿通过电荷耦合器件CCD将文稿的光信号转换为电

信号，经由模仿/数字转换器转化为数字信号传输给计算机。计算机接收的是文稿的数字图像，其图像上的汉字可能是印刷汉字，也可能是手写汉字，然后对

这些图像中的汉字进行识别。对印刷体字符，首先采用光学的方式将文档材料

转换成原始黑白点阵的图像文件，再通过识别软件将图像中的文字转换成文本

格式，以便文字处理软件的进一步加工。其中文字识别是OCR的重要技术。

1.OCR识别的两种方式

与其它信息数据一样，在计算机中所有扫描仪捕获到的图文信息都是用0、1这两个数字来记载和进行识别的，所有信息都只是以0、1保存的一串串点或

样本点。OCR识别程序识别页面上的字符信息，主要通过单元模式匹配法和特

征提取法两种方式进行字符识别。

单元模式匹配识别法(Pattern Matching)是将每一个字符与保留有尺度字

体和字号位图的文件进行不严厉的比较。如果应用程序中有一个已保存字符的

大数据库，则运用程序会选取适合的字符进行正确的匹配。软件必须使用一些

处理技术，找出最类似的匹配，通常是不断实验统一个字符的不同版原来比较。有些软件可以扫描一页文本，并辨别出定义新字体的每一个字符。有些软件则

使用自己的识别技术，尽其所能鉴别页面上的字符，然后将不可识别的字符进

行人工取舍或直接录入。

特征提取识别法(Feature Extraction)是将每个字符分解为良多个不同的

字符特征，包括斜线、水平线和曲线等。然后，又将这些特征与理解(识别)的

字符进行匹配。举个简单的例子，应用程序识别到两条水平横线，它就会"认为"该字符可能是"二"。特征提取法的长处是可以识别多种字体，例如中文书法体就是采用特征提取法实现字符识别的。

多数OCR应用软件都参加了语法智能检讨功能，这种功效进一步提高了识

别率。它主要通过上下文检查法实现拼写和语法的纠正，在文字识别时，OCR

应用程序会做屡次的上下文连接性检查，依据程序中已经存在的词组、固定的

用词顺序，对应的检查字符串的用词字。比较高等的应用软件会自动用它"以为"正确的词语调换毛病词语，改正语句意思。

2.文字识别的几个步骤

文字识别包括以下几个步骤：图文输入、预处理、单字识别和后处理等。

(1)图文输入

是指通过输入设备将文档输入到计算机中，也就是实现原稿的数字化。现

在用得比较广泛的设备是扫描仪。文档图像的扫描质量是OCR软件正确识别的

前提前提。适当地挑选扫描分辨率及相干参数，是保障文字明白、特征不丢失

的症结。此外，文档尽可能地放置端正，以保证预处理检测的倾斜角小，在进

行倾斜校订后，文字图像的变形就小。这些简单的操作，会使系统的识别正确

率有所提高。反之，因为扫描设置不当，文字的断笔过多可能会分检出半个文

字的图像。文字断笔和笔画粘连会造成有些特点丢失，在将其特征与特征库比

较时，会使其特征间隔加大，识别过错率回升。

(2)预处理

扫描一幅简略的印刷文档的图像，将每一个文字图像分检出来交给识别模

块识别，这一进程称为图像预处理。预处理是指在进行文字识别之前的一些筹

备工作，包含图像污染处理，去掉原始图像中的显见噪声(烦扰)。重要义务是

丈量文档放置的倾斜角，对文档进行版面剖析，对选出的文字域进行排版确认，对横、竖排版的文字前进行切分，每一行的文字图像的分别，标点符号的判断等。这一阶段的工作十分主要，处理的后果直接影响到文字识别的正确率。

版面分析是对文本图像的总体分析，是将文档中的所有文字块分检出来，

辨别出文本段落及排版次序，以及图像、表格的区域。将各文字块的域界(域在图像中的始点、终点坐标)，域内的属性(横、竖排版方式)以及各文字块的衔接关联作为一种数据构造，提供应识别模块自动识别。对于文本区域直接进行识

别处理，对于表格区域进行专用的表格分析及识别处理，对于图像区域进行紧

缩或简单存储。行字切分是将大幅的图像先切割为行，再从图像行中分离出单

个字符的过程。

(3)单字识别

单字识别是体现OCR文字识别的中心技术。从扫描文本中分检出的文字图像，由计算机将其图形、图像改变成文字的标准代码，是让计算机"认字"的关键，也就是所谓的识别技术。就像人脑认识文字是由于在人脑中已经保存了文

字的各种特征，如文字的结构、文字的笔画等。要想让计算机来识别文字，也

需要先将文字的特征等信息储存到计算机里，但要贮存什么样的信息及怎么来

获取这些信息是一个很庞杂的过程，而且要达到无比高的识别率能力合乎请求。通常采用的做法是根据文字的笔画、特征点、投影信息、点的区域散布等进行

分析。

中国汉字常用的就有几千，识别技术就是特征比较技术，通过和识别特征

库的比较，找到特征最相似的字，提取该文字的标准代码，即为识别结果。比

较是人们意识事物的一种根本方式，汉字识别也是通过比较找出汉字之间的雷同、相似、相异，掌握其量和质的关系，以及时光与空间的关系等。对于大字

符集的汉字普通采用多级分类，多特征、全方位动态匹配求相似集，以保证分

类率高、适应性强、稳固性好；细分类重点在于对相似集求异匹配、加权处理、结构判别，定量、定性分析，以及前后联接词的关系，最落后行判别。汉字识

别本质上是比较科学或认知迷信在人工智能方面的应用，其关键技术是识别特

征库。计算机有了这样的一个特征库，才干实现认字的功能。

在图像文档的版面中，除了有文字、图片，有时还会有表格存在,，为了使识别后的表格数字化，需要在版面分析过程中，对表格域进行特别的处理，它

包括对表格线的结构信息的提取，对表格内文字域的分检，完成对表格线和对

文字域的识别，并根据表格线的数字化天生不同的文件格式。由于文档中的表

格随便性大，格式多样，有关闭式的，也有开放式的，特殊是表格中的斜线，

给表格分析造成必定的困难。

(4)后处理

后处理是指对识别出的文字或多个识别结果采取词组方法进行高低匹配，

行将单字识别的成果进行分词，与词库中的词组进行比拟，以进步系统的识别率，减少误识率。

汉字字符识别是文字识别范畴最为艰苦的问题，它波及模式识别、图像处理、数字信号处理、天然语言懂得、人工智能、含混数学、信息论、盘算机、

中文信息处理等学科，是一门综合性技术。近多少年来，印刷汉字识别系统的

单字识别准确率已经超过95%，为了进一步提高系统的总体识别率，扫描图像、图像的预处理以及识别后处理等方面的技巧也都得到了深刻的研讨，并获得了

长足的进展，有效地提高了印刷汉字识别系统的总体机能。清华大学在此方面

的研究结果凸起，已经成为世界上的最具威望的机构之一。目前，清华紫光的

全系列扫描仪中都配装了清华OCR千禧版软件，它在识别率、表格识别甚至标

准手写体的识别方面，均到达了较高程度。

三、OCR文字识别技能

在最近几年中，OCR识别技术随着扫描仪的普及得到了飞速的发展，扫描、识别软件的性能不断强盛并向智能化不断升级发展。然而要想疾速地获取正确

的扫描结果，得到高效率的文字录入，必须当真学习有关常识，结合实际教训，探索出自己的全套解决计划。有时咱们在作文字识别工作时识别率异常低，基

本达不到软件所说的95%以上，请先不要责备硬件或软件，实在这是不控制好

扫描及OCR识别技巧的起因。

下面是文字识别操作中时常用到了一些办法和技巧。

1.分辨率的设置是文字识别的重要条件。个别来讲，扫描仪供给较多的图

像信息，识别软件比较轻易得出识别结果。但也不是扫描分辩率设得越高识别

正确率就越高。抉择300dpi或400dpi辨别率,2010.1.26.，合适大部门文档扫描。留神文字原稿的扫描识别，设置扫描分辨率时千万不要超过扫描仪的光学

分辨率，不然会得失相当。下面是局部典范设置,火影忍者，仅供参考。

(1)1、2、3号字的文章段，推荐使用200dpi。

(2)4、小4、5号字的文章段，推荐使用300dpl

(3)小5、6号字的文章段，推举使用400dpl

(4)7、8号字的文章段，推荐使用600dpi。

2.扫描时恰当地调剂好亮度和比较度值，使扫描文件黑白明显。这对识别

率的影响最为要害，扫描亮度和对照度值的设定以察看扫描后的图像中汉字的

笔画较细但又不断开为准则。进行识别前，先看看扫描得到的图像中文字品质

如何，如果图像存在斑点或黑斑时或文字线条很粗很黑，分不清笔画时，说亮

堂度值太小了，应当增添亮度值在试试；如果文字线条凹凸不平，有断线甚至

图像中汉字轮廓重大残缺时，说晶莹度值太大了，应减小亮度后再尝尝。

3.选好扫描软件。选一款好的适合自己的OCR软件是作好文字识别工作的

基本，一般不要使用扫描仪自带的OEM软件，OEM的OCR软件的功能少、效果差，有的甚至没有中文识别，经过比较，我认为清华紫光OCR2003专业版和尚

书OCR6.0文本自动识别输入系统的识别才能与使用功能更突出一些。再选一个图像软件，OCR软件不是有扫描接口吗?为什么还找图像软件?第一，OCR软件不能识别所有的扫描仪；第二，也是最关键的，应用图像软件的扫描接口扫描出

来的图像便于处理；正常选用PHOTOSHOP。

4.如果要进行的文本是带有格式的，如粗体、斜体、首行缩进等，部分

OCR软件识别不出来，会丧失格式或呈现乱码。假如必需扫描带有格式的文本，当时要确保使用的识别软件是否支撑文字格式的扫描。也能够封闭款式识别系统，使软件集中注意力查找正确的字符，不再顾及字体和字体魄式。

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山不在高，有仙则名。水不在深，有龙则灵。斯是陋室，唯吾德馨。创建日期：2010-08-25 15：11：03

模式识别的研究现状与发展趋势

模式识别的研究现状与发展趋势摘要：随着现今社会信息技术的飞速发展, 人工智能的应用越来越广泛, 其中模式识别是人工智能应用的一个方面。而且现今的模式识别的应用也越来越得到大家的重视与支持，在各方面也有重大的进步。模式识别也成为人们身边不可或缺的一部分。关键词：人工智能，技术，模式识别，前景 Abstract：In the modern society with the rapid development of information technology, the application of a rtificial intelligence is more and more extensive, among them pattern recognition is one of the ap ply of artificial intelligence. And now the application of pattern recognition is also more and more to get everyone's attention and support, in various aspects have significant progress. Pattern rec ognition has become an integral part of people around. Keywords: Artificial Intelligence, Technology,Pattern Recognition, prospects 一，引言如今计算机硬件的高速发展, 以及计算机应用领域的不断开拓, 人们开始要求计算机能够更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。但就一般意义来说, 目前一般计算机却无法直接感知它们, 我们常用的键盘、鼠标等外部设备, 对于这些外部世界显得无能为力。虽然摄像机、图文扫描仪、话筒等设备业已解决了上述非电信号的转换, 并与计算机联机, 但由于识别技术不高, 而未能使计算机真正知道采录后的究竟是什么信息。计算机对外部世界感知能力的低下, 成为开拓计算机应用的瓶颈, 也与其高超的运算能力形成强烈的对比。于是, 着眼于拓宽计算机的应用领域, 提高其感知外部信息能力的学科———模式识别, 便得到迅速发展。人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式, 是对人类感知外界功能的模拟, 研究的是计算机模式识别系统, 也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。现将人工智能在模式识别方面的一些具体和最新的应用范围遍及遥感、生物医学图象和信号的分析、工业产品的自动无损检验、指纹鉴定、文字和语音识别、机器视觉地圈模式识别等方面。二，现状以地图模式识别为例，地图模式识别是由计算机来对地图进行识别与理解, 并借助一定的技术手段, 让计算机研究和分析地图上的各种模式信息, 获取地图要素的质量意义。其计算处理的过程类似于人对地图的阅读。地图模式识别是近年来在地图制图领域中新兴的一门高新技术, 是信息时代人工智能、模式识别技术在地图制图中的具体应用。由于它是传统地图制图迈向数字地图制图的一座桥梁, 因此,地图模式识别遥感技术、地理信息系统一起, 被称为现代地图制图的三大技术。目前, 地图模式识别由于具有广泛的应用价值和发展潜力,因而受到了人们的普遍重视。尤其是随着现今的计算机及其外部硬件环境的不断提高, 科技不过发展的情况下，

识别技术就是特征比较技术

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几种典型生物特征识别技术

生物特征识别技术的发展方向和市场前景各种生物特征识别技术，虽然这些技术能很好地解决传统安全保护方式存在的隐患，提供了相对方便、快速、准确的身份识别方法，但与此同时，这些单一的技术也存在着各自的缺点。就拿指纹识别来说，人们会突然失去可用的指纹，如手指过湿、过干或出现手指暴皮等特征损伤时，或者手指有污物，指纹图像会变的破损或模糊，这样成功比对的可能性就会降低，识别率会大幅度下降。而且这类情况在现实中是比较常见的如在煤矿里等。其他识别技术也有各自不同的缺点。因此，生物特征识别领域又出现了一种新的方向，即多种生物特征识别技术结合使用。在国外，德国知名的法兰富尔协会研发了一种多重模板识别系统，DCSAG公司采用这种方法开发了身份识别系统BioID，提出了全方位生物特征识别的观点。在我们国内，也有不少的研究机构开始研究基于多特征的识别技术。比如近期清华大学研制的TH．ID多模生物特征(人脸、笔迹签字、虹膜)身份识别认证系统，就是融合了人脸、笔迹和虹膜三种特征，因此识别率也很高。以后的研究，也将走这样的路线，即：将手指静脉和指纹两种特征结合起来以提高识别率和系统的稳定性。近几年来，全球的生物特征识别技术已从研究阶段转向应用阶段，对该技术的研究和应用正进行的如火如荼，前景十分广阔。利用生物识别技术，使我们的日常生活更为方便、安全。这种新方法将在信息社会中起到越来越重要的作用，成为将来的主要发展方向。可见，人体生物特征识别是～项发展前景极好的高新技术。逐渐被一些机构和消费者采用，成为一种越来越受欢迎的安全保障措旋，使得这项技术有着巨大的市场潜力。． 2006年1月，国际生物特征组织IBG(International Biometrie Group)最新的《2006．2010年生物识别市场研究报告》中给出的数据,如图1．1～1．4所示。预计，受大量的政府项目等推动，全球生物识别产值将从2006年的$2．1B(billion)增长至2010年的$5．7B(billion)；2006年，指纹识别有望占到生物识别市场43．6％的份额，面部识别约占19％。亚洲和北美将有望成为全球最大的生物识别市场。各种生物识别应用系统的产值估计会占到整个生物识别市场(包括相关的设备生产、系统开发等)的产值的5％。产业预测表明整个生物特征市场会继续增长。其中指纹识别市场仍然占据主导地位，如图1．3 和1．4所示。随着科技的进步，特别是那些具有更高的识别性能的生物特征识别技术的发展，相信这种状况会改变的。可以预见在不久的将来，生物特征识别技术必将越来越广泛地应用于生活和工作各个领域。从过去的10年的市场情况来看，指纹、人脸和掌型识别技术应用最为广泛，指纹识别占据了更大的优势，看起来用手作为生物特征识别的手段更易为大众所接受。国内市场上主要的生物特征识别产品基本上都是基于指纹识别技术的产品，而且已经应用到了很多的方面。另外几种被看好的技术是静脉、语音以及虹膜识别技术。几种典型的生物特征识别技术 (1)指纹识别每个人(包括指纹在内)皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的，并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。这就是指纹识别技术。作为生物特征识别的

生物特征识别技术的发展趋势

生物特征识别技术的发展趋势随着信息社会对个人身份认证与管理需求的不断增长，生物特征识别技术及其相关产品已经大量地进入到了社会生活的各个方面，为不断提高人类生活的品质做出了贡献。但是，生物特征识别技术在实际的应用过程中也出现了一些问题，同时，人们针对目前已经得到广泛应用的一些生物特征识别技术也提出了的质疑与挑战。例如，人体指纹可以比较容易地被复制与伪造，从而存在利用伪造的指纹副本对指纹识别系统进行欺骗的可能性。而且，通过一定的技术手段获取人体指纹进行伪造的难度并不大。2006年，美国的科普节目MythBusters利用一种模仿人体组织特性的凝胶材料制作了人体的指纹副本，然后利用这个伪造的指纹副本成功地通过了指纹识别系统的认证。在2009年，Duc Nguyen更是非常容易地利用一张真人大小的黑白图片通过了联想笔记本所用的人脸识别系统的用户登录认证。为什么会出现这样的问题呢？首先需要从生物特征识别技术的原理谈起。生物特征（这里特指人体的生物特征）之所以能够作为个人身份鉴别与识别的有效手段，这是由其自身所具有的四个特点所决定的：普遍性、唯一性、稳定性和不可复制性。生物特征的普遍性与唯一性在多数情况下可以得到满足，而稳定性和不可复制性则因各种生物特征的自身特点而有所不同。而且，受限于传感器与生物特征识别算法的性能，生物识别系统在识别精度与防伪性能上将会有所下降。例如，在理论上，只要人体面部细节特征足够多，那么即使是双胞胎也可以进行区分。实际上，对于一个现实的生物识别系统而言，要做到这点几乎是不可能的。但是也没有必要太过悲观，人们可以通过采取多种生物特征相融合的识别方式，即多模态识别来提高系统的精度和保证系统防伪性。未来生物特征识别技术的发展趋势大致可分为三个方向：多模态、非接触和网络化。多模态：采用多模态生物特征融合技术可以获得比单一生物特征识别系统更好的识别性能和可靠性，并增加伪造人体生物特征的难度与复杂性，提高系统的安全性。多模态生物特征识别技术是指综合利用来自同一生物特征的多种识别技术，或者来自不同生物特征的多种识别技术，对个人身份进行判断的生物特征识

几种生物识别技术的比较

几种生物识别技术的比较生物测定技术根据人体自身的特征如指纹、声音等来识别个人的身份。目前，有很多的生物测定技术可用于身份认证。这里，我大多数流行的生物测定技术是怎样工作的，并对它们抓图、抽取特征、比较和比对的功能做以简单的评论。虹膜识别技术虹膜是一种在眼睛中瞳孔内的织物状的各色环状物，每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、皱纹和条纹等特征的结构，据宣称，没有任何两个虹膜是一样的。虹膜扫描安全系统包括一个全自动照相机来寻找你的眼睛并在发就开始聚焦，想通过眨眼睛来欺骗系统是不行的。虹膜技术的优点 ?便于用户使用； ?可能会是最可靠的生物识别技术，尽管它还没有测试过； ?只需用户位于设备之前而无需物理的接触。虹膜技术的缺点 ?一个最为重要的缺点是它没有进行过任何的测试，当前的虹膜识别系统只是用统计学原理进行小规模的试验，而没有进行的唯一性认证的试验； ?很难将图像获取设备的尺寸小型化； ?因聚焦的需要而需要昂贵的摄像头，一个这样的摄像头的最低报价为4000美元； ?镜头可能会使图像畸变而使得可靠性大为降低； ?黑眼睛极难读取； ?需要一个比较好的光源。视网膜识别技术视网膜也是一种被用于生物识别的特征，某些人认为视网膜是比虹膜更为唯一的生物特征，视网膜识别技术要求激光照射眼球的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，故而不可能磨损，老化或是为疾病影响； ?使用者不需要和设备进行直接的接触； ?是一个最难欺骗的系统因为视网膜是不可见的，故而不会被伪造。视网膜识别的缺点 ?视网膜技术未经过任何测试。 ?很明显，视网膜技术可能会给使用者带来健康的损坏，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。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来进行识别，识别技术基于这些唯一的特征时是非常复杂的，这需要人工智能和习系统，用于扑捉面部图像的两项技术为标准视频和热成像技术。标准视频技术通过一个标准的摄像头摄取面部的图像或者一系列部被捕捉之后，一些核心点被记录，例如，眼睛，鼻子和嘴的位置以及它们之间的相对位置被记录下来然后形成模板；热成像技术通过分析由面部的毛细血管的血液产生的面部图像，与视频摄像头不同，热成像技术并不需要在较好的光源条件下，因此即使在黑暗情况下也可以使用。一个算法和一个神加上一个转化机制就可将一幅指纹图像变成数字信号，最终产生匹配或不匹配信号。面部识别的优点 ?面部识别是非接触的，用户不需要和设备直接的接触； ?尽管可以使用桌面的视频摄像，但只有比较高级的摄像头才可以有效高速的扑捉面部图像；面部识别的缺点

人工智能中的模式识别

人工智能与模式识别摘要：模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。关键词:人工智能模式识别模式识别的方法模式识别的应用模式识别的发展潜力正文: 模式识别的定义是借助计算机，就人类对外部世界某一特定环境中的客体、过程和现象的识别功能(包括视觉、听觉、触觉、判断等)进行自动模拟的科学技术。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。此外，模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。模式识别与很多学科都有联系，它与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。模式识别的方法主要有决策理论方法和句法方法，模式识别方法的选择取决于问题的性质。如果被识别的对象极为复杂，而且包含丰富的结构信息，一般采用句法方法；被识别对象不很复杂或不含明显的结构信息，一般采用决策理论方法。这两种方法不能截然分开，在句法方法中，基元本身就是用决策理论方法抽取的。在应用中，将这两种方法结合起来分别施加于不同的层次，常能收到较好的效果。模式识别的应用非常广泛，比较典型的有：1 文字识别：在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我过得到普及的应用。

生物识别技术之国内外相关技术的研究、开发现状

一、生物识别应用之发展历程生物识别技术起步于九十年代初期，经过近二十年的发展，生物识别的发展历史可以粗略地划分为三个阶段。1990年至1997年为第一阶段。在此阶段，整个市场是有欧美澳不超过十家产品和系统供应商，国内厂商只是充当了分销商和系统集成商的角色：进口国外产品，进行增值分销，或作一些简单的集成应用如门禁系统等。第二阶段从1998年到2002年。在这个阶段，通过学习和借鉴国外技术和产品，中国厂商在产品研发上取得一个又一个的突破，逐渐攻克了核心软件、硬件处理平台、采集器件、以及应用系统设计等难关，最终开始有少量国内设计和制造的产品出现。与国外产品的竟争开始。第三阶段是从2003年至今，在此阶段，中国生物识别技术和产品在商业应用领域占据越来越多的市场份额，直至目前最后完全占据主导地位，控制了市场。国外厂商开始转向复杂大系统、多技术融合等中高端产品及应用口。二、国内市场主导产品 2005年至今，中国生物识别市场规模不断快速膨胀。年均增长率超过50%，目前已经达到年销售超20亿元人民币的规模。从产品形态看，主要如下： 1.出入口控制产品主要指基于单片机嵌入式结构的指纹门禁机、掌型门禁机、静脉门禁机、虹膜门禁机及人脸门禁机，以及基于PC系统的通道控制系统，识别技术主要也是指纹识别和人脸识别。 2.考勤产品可以说，大规模将生物识别产品〔主要是指纹识别产品)应用于考勤，首先是在中国市场。其实中国市场确实是生物识别应用最具特色、应用领域最具创意的。目前市场上考勤产品的主要形态是基于单片机嵌入式结构的指纹考勤机。 3.门锁/箱柜锁锁具市场，是中国传统的优势，单就五金件的加工，就是老外不擅长不愿做的环节。不过，如何提升产品档次，以差异化避免恶性竞争，是所有国内生物识别锁具厂商要深思熟虑的和解决的问题。我们欣喜地看到市场上已经出现了高品质、高利润的中国产品。 4.身份认证身份认证是可以规模化的商业级应用。尤其在金融行业的应用，可以全面推广。该应用的现状和前景都非常好，在金融行业内部人员操作授权方面的应用，特别体现了生物识别的价值。与此相比较，生物识别技术用于计算机开机验证等，以及PDA、手机等相似应用。就显得小儿科，可有可无。随着3G通讯时代的到来，通过手机平台进行远程登录及验证，对于人脸识别、虹膜识别等技术而，潜力巨大。三、目前应用状况——细分市场数据根据创立的生物识别市场细分原则，将生物识别市场细分为五大领域: (1)商业应用(Commercial Use) 主要包括考勤、门禁(企业应用)、锁类、逻辑门禁(验证授权等)、智能卡应用等。 (2)司法应用(Enforcement Applications) 司法鉴证系统(指纹、人脸自动识别系统等)。 (3)公众项目应用(Civil Applications)

模式识别的应用

模式识别的应用模式识别可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。文字识别——如何将文字方便、快速的输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正得到普及的应用。目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大；自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了联机手写体识别。到目前为止，除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。语音识别——语音识别技术技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术，该方法在语音识别时识别速度较快，也有较高的识别率。//https://www.360docs.net/doc/1d15234769.html,/p-67030326.html 指纹识别——我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的。依靠这种唯一性，就可以将一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，便可以验证他的真实

身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:环型(loop),螺旋型(whorl),弓型(arch),这样就可以将每个人的指纹分别归类，进行检索。指纹识别基本上可分成：预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。遥感——遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。医学诊断——在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面，模式识别已取得了成效。

一张图看懂五大生物识别技术

人脸识别技术应用最为广泛，使用最便捷人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主。如今，人脸识别技术的应用已经不仅限在商务场所中，它已经以各种智能家居的形式逐步渗透到平常百姓家。不过，人脸识别系统信息存储仍是以计算机能识别的语言为主，即数字或特定代码，安全性便要打折了。也许，许多女性朋友对人脸识别功能苦不堪言，换个发型，画个妆，它便无法识别了。指纹识别技术成熟，但并不适用每一个人每个指纹都有几个独一无二可测量的特征点，每个特征点都有大约七个特征，人们的十个手指产生最少4900个独立可测量的特征。指纹识别技术通过分析指纹可测量的特征点，从中抽取特征值，然后进行认证。当前，我国第二代身份证便实现了指纹采集，且各大智能手机都纷纷实现了指纹解锁功能。与其他生物识别技术相比，指纹识别早已经在消费电子、安防等产业中广泛应用，通过时间和实践的检验，技术方面也在不断的革新。虽然每个人的指纹识别都是独一无二的，但并不适用于每一个行业、每一个人。例如，双手长期手工作业的人们便会为指纹识别而烦恼，他们的手指若有丝毫破损或干湿环境里、沾有异物则指纹识别功能要失效了。

虹膜识别生物认证技术的“宠儿”，安全性居于首位相对于其他生物识别技术而言，虹膜识别误识率和拒真率已经达到了零几率的识别水平，而虹膜识别又属于非接触式的识别，识别方便高效。虹膜是每个人特有的，具有不可复制的唯一性，安全等级来说是目前最高的。但是虹膜识别的应用价格也因其技术难度成正比，相比其他的识别技术，略显贵态。声纹识别成本低廉、获取便捷，适用要求严格

基于实体模型的自动特征识别技术

第39卷第2期上海师范大学学报(自然科学版)Vol.39,No.2 2010年4月 Journal of Shanghai Nor mal University(Natural Sciences)Ap r.,2010 基于实体模型的自动特征识别技术蔡丽安,徐　颖,张友梅 (上海师范大学信息与机电工程学院,上海200234) 摘　要:提出一种基于特征实体模型的自动特征识别方法,该方法依据特征实体造型的特点,从零件的设计特征入手,通过遍历零件的造型特征,获取零件模型上所有特征的几何关系及对应的特征参数、约束,实现形状特征的自动识别,为CAD/CAPP的集成提供支持.应用实例验证该方法具有较强的适用性. 关键词:特征识别;实体模型;特征造型中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:100025137(2010)022******* 0　引　言目前,先进制造技术正向制造柔性化、集成化和智能化方向发展,CAD/CAPP/CAM的全信息集成是产品开发与过程设计实现并行化、集成化的基本支持工具,也是实现C I M S的前提条件.但因为CAD 系统通常采用二维造型、实体模型或设计特征表示零件,而CAPP系统所需要的却是零件的加工特征,这就需要在CAD与CAPP之间建立智能接口,将CAD系统设计时产生的设计特征转换为能供CAPP系统使用的加工特征,因此特征识别技术一直是CAD/CAPP/CAM领域的研究热点. 所谓特征识别就是从产品的实体模型出发自动识别出其中具有一定工程意义的几何形状,即特征,进而生成产品的特征模型方便后续的自动加工.特征识别的研究工作最早开始于1970年代的英国剑桥大学CAD中心,该中心的研究人员最早提出了基于边界表示的特征识别.此后,特征识别技术以及特征的概念受到了学术界以及工业界的普遍重视,研究工作广泛展开,取得了相当丰硕的研究成果.总结起来,可以将特征识别方法分为两大类,一类是边界匹配特征识别方法,包括规则法、图形法、痕迹法等;另一类是立体分解的特征识别方法,包括立体交替和分解法、单元体分解法等.这些特征识别方面大都从最底层的零件模型入手,从最基本的点、线、面开始识别,基于某种规则对拾取的点、线、面等几何特征要素进行组合匹配,构造特征几何实体、然后按预定义的特征对此特征实体进行比较、判定特征的类型,提取相应的特征参数.这对一些特征简单的模型是适用的,而对那些特征复杂,特别是有许多相交特征的零件,识别效率不是很理想[1,2]. 近年来,以特征设计(Design by feature)为基础的特征造型软件日益流行,它们所提供的特征造型方法为特征识别提供了新的思路[3].本文作者以特征造型为出发点,探讨基于特征实体模型的特征识别方法.该方法依据特征造型的特点,从单个造型特征入手进行特征识别,获取零件加工所需的几何形状信息和加工工艺信息. 收稿日期:2009212228 基金项目:上海师范大学一般科研基金项目(SK200868). 作者简介:蔡丽安(1971-),女,上海师范大学信息与机电工程学院讲师,主要研究方向:机械设计及理论.

生物识别技术现状和发展趋势分析

2015年中国生物识别技术市场调查研究与发展前景预测报告报告编号：1527075

行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容：一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。中国产业调研网https://www.360docs.net/doc/1d15234769.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

一、基本信息报告名称：2015年中国生物识别技术市场调查研究与发展前景预测报告报告编号：1527075←咨询时，请说明此编号。优惠价：￥7020 元可开具增值税专用发票咨询电话：4006-128-668、、传真： Email：网上阅读：_YiYaoBaoJian/75/ShengWuShiBieJiShuFaZhanXianZhuangFenXiQianJingY uCe.html 温馨提示：如需英文、日文等其他语言版本，请与我们联系。二、内容介绍《2015年中国生物识别技术市场调查研究与发展前景预测报告》在多年生物识别技术行业研究结论的基础上，结合中国生物识别技术行业市场的发展现状，通过资深研究团队对生物识别技术市场各类资讯进行整理分析，并依托国家权威数据资源和长期市场监测的数据库，对生物识别技术行业进行了全面、细致的调查研究。《2015年中国生物识别技术市场调查研究与发展前景预测报告》可以帮助投资者准确把握生物识别技术行业的市场现状，为投资者进行投资作出生物识别技术行业前景预判，挖掘生物识别技术行业投资价值，同时提出生物识别技术行业投资策略、营销策略等方面的建议。正文目录第一章生物识别技术行业发展背景概述 1.1 生物识别技术行业综述 1.1.1 生物识别技术的定义 1.1.2 生物识别技术的必要性 1.1.3 生物识别技术的分类 1.1.4 生物识别技术的优势 1.2 生物识别技术行业政策环境

生物特征识别技术概述(一)

生物特征识别技术概述(一) 【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热点。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，然后用计算机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：研究历史较长，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：指纹识别是物理接触式的，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，用外科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。除了白内障等原因外，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神经视网膜周围，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

生物识别技术介绍、种类、优缺点及应用领域

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 生物识别技术介绍、种类、优缺点及应用领域生物识别技术介绍及应用 1/ 21

什么是生物识别所谓生物识别技术就是，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，(如指纹、人脸、指静脉、虹膜等)和行为特征(如笔迹、声音、步态等)来进行个人身份的鉴定。

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 生物识别技术具有什么特点与传统身份鉴定相比，生物识别技术具有以下特点：?随身性：生物特征是人体固有的特征，与人体是唯一绑定的，具有随身性。 ?安全性：人体特征本身就是个人身份的最好证明,满足更高的安全需求。 ?唯一性：每个人拥有的生物特征各不相同。 ? 稳定性：生物特征如指纹、虹膜等人体特征会随时间等条件的变化而变化。 ? 广泛性：每个人都具有这种特征。 3/ 21

生物识别技术具有什么特点? 方便性：生物识别技术不需记忆密码与携带使用特殊工具(如钥匙)，不会遗失。 ? 可采集性：选择的生物特征易于测量。 ? 可接受性：使用者对所选择的个人生物特征及其应用愿意接受。基于以上特点，生物识别技术具有传统的身份鉴定手段无法比拟的优点。采用生物识别技术，可不必再记忆和设置密码，对重要的文件、数据和交易都可以利用它进行安全加密，有效地防止恶意盗用，使用更加方便。

六种生物识别技术详细比较及优缺点分析

六种生物识别技术详细比较及优缺点分析我要打印 IE收藏放入公文包我要留言查看留言一、虹膜识别技术虹膜是一种在眼睛中瞳孔内的织物状各色环状物，每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构，据称，没有任何两个虹膜是一样的。虹膜技术的优点： 1、便于用户使用； 2、可能会是最可*的生物识别技术； 3、无需物理的接触；虹膜技术的缺点： 1、虹膜技术的缺点： 2、一个最为重要的缺点是它没有进行过任何的测试，当前的虹膜识别系统只是用统计学原理进行小规模的试验，而没有进行过现实世界的唯一性认证的试验； 3、很难将图像获取设备的尺寸小型化； 4、需要昂贵的摄像头聚焦，一个这样的摄像头的最低价为7000美元； 5、镜头可能产生图像畸变而使可*性降低； 6、黑眼睛极难读取； 7、需要较好光源。二、视网膜识别技术视网膜也是一种用于生物识别的特征，有人甚至认为视网膜是比虹膜更唯一的生物特征，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： 1、视网膜是一种极其固定的生物特征，不磨损、不老化、不受疾病影响； 2、使用者无需和设备直接接触； 3、是一个最难欺骗的系统，因为视网膜不可见，所以不会被伪造。视网膜识别的缺点： 1、未经测试； 2、激光照射眼球的背面可能会影响使用者健康，这需要进一步的研究； 3、对消费者而言，视网膜技术没有吸引力； 4、很难进一步降低成本。 2、可能会是最可*的生物识别技术； 3、无需物理的接触；虹膜技术的缺点：

1、虹膜技术的缺点： 2、一个最为重要的缺点是它没有进行过任何的测试，当前的虹膜识别系统只是用统计学原理进行小规模的试验，而没有进行过现实世界的唯一性认证的试验； 3、很难将图像获取设备的尺寸小型化； 4、需要昂贵的摄像头聚焦，一个这样的摄像头的最低价为7000美元； 5、镜头可能产生图像畸变而使可*性降低； 6、黑眼睛极难读取； 7、需要较好光源。三、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来进行识别，识别技术基于这些唯一的特征时非常复杂，需要人工智能和机器知识学习系统。用于扑捉面部图像的两项技术为标准视频和热成像技术。标准视频技术通过一个标准的摄像头摄取面部的图像或者一系列图像，捕捉后，记录一些核心点（例如眼睛、鼻子和嘴等）以及它们之间的相对位置，然后形成模板；热成像技术通过分析由面部的毛细血管的血液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条件下，因此即使在黑暗情况下也可以使用。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指纹图像变成数字信号，最终产生匹配或不匹配信号。面部识别的优点： 1、面部识别是非接触的，用户不需要和设备直接的接触；面部识别的缺点： 1、尽管可以使用桌面的视频摄像，但只有比较高级的摄像头才可以有效高速的扑捉面部图像； 2、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； 3、大部分研究生物识别的人公认面部识别最不准确，也最容易被欺骗； 4、面部识别技术的改进有赖于提取特征与比对技术的提高，采集图像的设备比技术昂贵得多； 5、对于因人体面部的如头发，饰物，变老以及其他的变化需要通过人工智能补偿，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；以改进核心数据和弥补微小的差别； 6、很难进一步降低成本，必需以昂贵的费用去卖高质量的设备。四、签名识别签名作为身份认证的手段已经用了几百年了，而且我们都很熟悉在银行的格式表单中签名作为我们身份的标志。将签名数字化是这样一个过程：测量图像本身以及整个签名的动作——在每个字母以及字母之间的不同的速度、顺序和压力。签名识别和声音识别一样，是一种行为测定学。签名识别的优点： 1、容易被大众接受，是一种公认的身份识别的技术；

生物特征识别技术是利用人的生理特征或行为特征(new)

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。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。优势：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。由于生物识别技术认定的是人本身，这就直接决定了这种认证方式更为安全和方便了。生物特征识别主要包括： ●指纹识别 ●脸像识别 ●步态识别 ●虹膜识别 ●静脉识别 ●视网膜识别 ●手掌几何学识别 ●DNA识别 ●声音和签字识别 ●亲子鉴定

主要应用： ●刑侦鉴定 ●企业的安全与管理 ●自助式政府服务、出入境管理，金融服务、电子商务等存在问题：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。未来趋势多模态或多生物特征融合的解决方案

生物识别技术

生物识别技术所谓生物识别技术就是，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。根据IBG（International Biometric Group，国际生物识别小组）2009年的统计结果，市场已有多种针对不同生理特征和行为特征的应用。其中，占有率最高的就是指纹识别了。所谓生物识别技术就是，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，（如指纹、指静脉、人脸、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定由于微处理器及各种电子元器件成本不断下降，精度逐渐提高，生物识别系统逐渐应用于商业上的授权控制如门禁、企业考勤管理系统安全认证等领域。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，人们已经发展了手形识别、指纹识别、面部识别、发音识别、虹膜识别、签名识别等多种生物识别技术。从地域来看，由于用户对生物识别设备较高的认可和采用，以及大部分的欧洲国家对生物识别设备的引进使得欧洲成为生物识别设备的主打市场。中国生物特征识别行业最早发展的是指纹识别技术，基本与国外同步，早在80年代初就开始了研究，并掌握了核心技术，产业发展相对比较成熟。而中国对于静脉识别、人脸识别、虹膜识别

等生物认证技术研究的开展则在1996年之后。1996年，现任中国科学院副秘书长、模式识别国家重点实验室主任的谭铁牛入选中科院的“百人计划”，辞去英国雷丁大学的终身教职务回国，开辟了基于人的生物特征的身份鉴别等国际前沿领域新的学科研究方向，开始了中国对静脉、人脸、虹膜等生物特征识别领域的研究。特性由于人体特征具有人体所固有的不可复制的唯一性，这一生物密钥无法复制，失窃或被遗忘，利用生物识别技术进行身份认定，安全、可靠、准确。而常见的口令、IC卡、条纹码、磁卡或钥匙则存在着丢失、遗忘、复制及被盗用诸多不利因素。因此采用生物"钥匙"，您可以不必携带大串的钥匙，也不用费心去记或更换密码。而系统管理员更不必因忘记密码而束手无策。生物识别技术产品均借助于现代计算机技术实现，很容易配合电脑和安全、监控、管理系统整合，实现自动化管理。种类现今已经出现了许多生物识别技术，如指纹识别、手掌几何学识别、虹膜识别、视网膜识别、面部识别、签名识别、声音识别等，但其中一部分技术含量高的生物识别手段还处于实验阶段。我们相信随着科学技术的飞速进步，将有越来越多的生物识别技术应用到实际生活中。指纹识别对于室内安全系统来说更为适合，因为可以有充分的条件为用户提供讲解和培训，而且系统运行环境也是可控的。由于其相对低廉的价格、较小的体积（可以很轻松地集成到键盘中）以及容易整合，所以在工作站安全访问系统中应用的几乎全部都是指纹识别。手掌几何学识别手掌几何学识别就是通过测量使用者的手掌和手指