生物特征识别技术汇总

生物特征识别技术汇总
生物特征识别技术汇总

专业文献综述

题目: 生物特征识别技术综述姓名: 闫少博

学院: 信息科学技术学院

专业: 计算机科学与技术

班级: 计科121班

学号: 19212107

指导教师: 伍艳莲职称: 副教授

2015 年6 月19 日

南京农业大学教务处制

生物特征识别技术综述

作者:闫少博指导老师:伍艳莲

摘要:生物特征识别技术是利用人体所固有的生物特征来进行个人身份认定的技术。本文不仅分析了生物特征识别技术的工作模式和发展现状,分析了基于生理特征和行为特征的各种生物特征识别方法及其应用进展过程,指出了生物特征识别技术的发展趋势。也对于各种生物特征识别技术的基本原理和一些关键技术进行了简要的说明, 对每种生物特征

的优势和不足进行了分析, 并对生物特征识别技术中存在的问题和未来的研究方向进行

了讨论,并且表达了自己对于生物特征识别的理解和认识。

关键词:生物特征识别;生理特征;行为特征

A Survey of Biometric Recognition Technology Information

Author: YAN Shao-bo Tutor: WU Yan-lian (Nanjing Agricultural University, College of Information Science and Technology, Jiangsu Nanjing 210095)

Abstract: Biometric identification technology is the use of human biological characteristics to identify the personal identity of the technology. In this paper, not only analysis the work mode and the development of biometric identification technology, and the biological characteristics identification method based on physiological characteristics and behavioral characteristics, pointed out the development trend of biometric identification technology. but also explain biometric identification technology is the basic principle and some key techniques ,analysis the advantages and disadvantages of each biological characteristics , and discussion the existing biometric identification technology issues and directions for future research.

Key words: biological characteristics recognition;physiological characteristics;behavioral characteristics

随着社会的不断发展与现代化,人们的生活变得更加丰富多彩起来,在我们生活中许许多多的地方都要用到身份识别这种技术,所谓身份识别就是我们在进行某一种特定的活动时所需要进行的一种出于安全考虑的特殊步骤,而人类作为一种特殊的生物,这也就可以把身份识别归结到我们的生物特征识别中来。

1.生物特征识别技术的认识以及生物特征识别系统的标准

生物特征识别技术,从字面上的含义就是利用人体所固有的生物特征进行个人身份认定的技术,但是我们要知道并非所有的生物特征都可用于个人的身份识别,因为能用于身份识别的生物特征必须满足几个条件:普遍性;唯一性;可测量性;稳定性。普遍性就是每个人都有的特征,唯一性就是任何两个人的这种特征是不一样的,可测量性就是这种特征是可以测量的,稳定性就是这种特征在一段时间内能够保持不变。以上四点是某种生物特征能否用于人身份识别的基本条件。

生物特征识别技术之所以可以运用到我们大家的生活中去是因为这是一个已经形成

系统的成熟的技术,生物特征识别系统由四部分组成,包括传感器,特征提取,匹配器,系统数据库。四个部分紧密联系相互配合,非常高效的完成我们的特征识别工作。

当然我们都知道,我们的一个系统形成以后并不是满足了上面的特性以及拥有了所有的原件就是可行的,我们还需要考虑很多的问题,比如:我们系统的性能:包括识别的准确性、运行的持久性等等,人们的可接受性:人们是否可以接受这种新兴的事物?对于欺骗的方法是否能够做出应有的反应等等还有很多我们需要考虑的东西,这些都会直接影响到我们的系统是否可以正常的运行,以及是否可以进行大范围的推广的关键所在,所以这些也就成为了我们生物识别系统形成标准。我大概把系统可以正常运作的标准归结为三点:(1)在合理的资源需求下实现可接受的识别准确性和速度;(2)对人没有伤害而且可为人们所接受;(3)对各种欺诈方法有足够的鲁棒性[1].

2.两大类生物特征识别技术

经过较长时间的参阅各种资料我发现,现在通常将我们的特征识别分为这么两种:基于生理特征识别和基于行为特征识别。两种识别技术都有自己的的特别之处,也有着较为相似的地方,下面我们就来看看这两种特征识别。

2.1基于生理特征的生物识别技术

所谓生理特征,无非就是我们人生下来之后就不会变化的一些自己特有的特征,包括DNA,指纹,体味,虹膜等等一系列我们天生就拥有的东西。而这些我们不变的东西往往是最好也是最容易辨别我们个人身份的特征,所以现在发展较为成熟的生物识别技术大多都是生理特征方面的。下面我就举其中的几个例子来进行基本的说明。

2.1.1指纹识别

指纹识别是最早的也是现在发展的最完善的生物特征识别技术,在生活中指纹识别非常的常见,很多人在用的苹果手机也一样运用了指纹识别的技术。其实所谓的指纹识别,核心的内容就是指纹匹配,用过苹果手机的人都知道,用来解锁的指纹识别首先就要进行的是指纹的录入,也就是对于你的指纹进行记录,用专业的术语来说就是进行指纹的特征提取。而后存入到系统的数据库中,下次当用户再想打开手机屏幕的时候,就从数据库中调出所存入的指纹进行匹配,进而进行决策是否为你打开手机屏幕,这个叫做匹配决策。其实在每次进行指纹识别的时候都要进行特征的提取以用于跟数据库中的已存数据进行对比。这就是我们现在所运用最广泛的指纹识别。

2.1.2虹膜识别

我们在很多电视跟电影里面都看见过类似的场景,就是在美国那些设计到国家安全机密的机构中进出一些比较核心的地方人们都会将眼睛靠在一个粘在墙上的仪器上面进行身份识别,从而打开那道门。这就是我现在要说的虹膜识别。说到虹膜我先要解释一下这是个什么器官。虹膜是位于眼睛黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分,总体上呈现一种由里到外的放射状结构,包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等细节特征 ,这些特征在出生之前以随机组合的方式确定下来 ,一旦形成终生不变。所以虹膜识别就是利用虹膜的这种终身不变性跟人人之间的差异性来进行身份识别的。虹膜识别其实是利用算法来完成的,其算法内容包括虹膜定位,虹膜编码,跟匹配决策三个阶段,其中虹膜编码又称为模式表达。典型的算法是利用虹膜内外边界近似环形的特性来搜索虹膜的内外边界。何家峰等提出一种两步定位法 ,即先利用灰度投影量进行粗定位 ,再利用圆形模板进行精定位 ,提高了定位的准确度和速度。虹膜识别虽然精确,但是毕竟对人类的身体健康还是会有一定影响的,这点也就远不如指纹识别要更加被人们所接受。

2.1.3 人脸识别

人脸识别也是现在发展的还算是比较成熟的另一种生物特征识别方式,其实相对于指纹识别,虹膜识别等等一些列其他的运用在更加细微的特征上的识别技术来说,人脸识别的准确度相比于他们还是低了一些,但是由于这种识别方式更加的自然,也相对于虹膜识别来说也更加的健康,安全,所以更加被人们所接受。人脸识别有很多种,其实总的来说就是用数学的方法来进行识别,而数学大家都知道,分为几何方法跟代数方法。几何方法就是运用选取几何的特征矢量的方式来反映不同的人面部有不同的特性,从而达到识别的目的,但是这种方法由于需要很高的精确度,所以现在还是试验阶段,并没有投入使用。代数的方法就是选取代数的特征矢量来表示人脸。最经典的当属在读取人脸之后的总体散布矩阵作为初始矩阵进行K-L变换得到相应的一组特征矢量,从而形成一组坐标系来描述人脸特征[2]。人脸识别是最为方便快捷的一种识别方法,我想以后在他的精确度上如果有新的突破的话,它必将取代指纹识别成为最大众化的生物特征识别方式。

2.1.4 DNA识别

DNA,学名叫脱氧核糖核酸,是人类的遗传因子,学过高中生物之后我们大家都知道,人与人的DNA是不可能一样的,所以理论上讲用它来做特征识别是最具有效性跟权威性的了,当然,对于某些双胞胎个体的鉴别除外。DAN可以在人类的身体上任何一处地方提取,不像指纹识别或者虹膜识别那样必须从一个器官上提取特征,但是我们大家都知道,这项工作在我们现在高节奏的生活当中其实是根本不可能融入的。首先这项识别必须在实验室才能够进行,而后就是人们会不会接受这样的识别方式也是有待考证的。所以,现在的这项识别技术只有在亲子鉴定上才会用的到。当然以后科学发展的越来越发达,或许我们就不用在实验室里进行DNA的身份鉴定也不是没有可能的事情。

2.1.5 掌纹识别

相比于指纹识别,掌纹识别是用整个手掌,所以听起来更加能够被大众所接受,而且掌纹识别的特征会较为明显。手掌上最明显的有3到5条掌线,成为我们手掌上的主线。在我们的手掌上,能够用来当做特征进行识别的有很多,手掌的长,宽还有面积等,这些都称为几何特征,还有主线的特征,褶皱特征,还有我们通常说的三角区域的特征,还有就是细节方面的特征。[2]现在社会上,比较常用的两种掌纹识别是主线识别跟褶皱识别。掌纹特征识别包括两个步骤,掌纹特征提取和掌纹特征匹配,这跟我们其他的生理特征识别的基本步骤是一样的,掌纹识别的特征提取主要分为两种,特征线提取和特征点提取,而且他们都有自己的有点,特征线提取的话可以英语低分辨率的图像,二特征点提取则是提取速度比较快。至于特征匹配前文已经讲述很详细了,这里便不在赘述。

除了上述描述的两种生理特征识别技术的典型代表以外,剩下的生理特征识别也在生活中某些地方应用着,有些也处于开发或者完善之中,生理特征识别其实就是我们生物特征识别的主体,因为现在绝大部分的识别技术都是依托于每个人的固有特征进行开发

2.2 基于行为特征的生物识别技术

说到行为特征,就是我们一系列的日常行为所拥有的特征,这些是我们后天养成的并不是我们先天就拥有的。有人会问,那后天养成的行为习惯肯定会有人相似甚至一模一样啊。是的,但是我们可以从众多的后天养成的行为中挑选出我们独一无二的东西,这样就可以进行识别啦。由于行为特征识别现在生活中运用的并不是十分广泛,我在这里举两个例子:

2.2.1 签名识别

签名识别其实就是运用每个人签名是的笔迹或者手法来进行识别,这种东西听起来确

实挺难以置信的,但是其实找到这么几个可以识别的点的话,要做到其实并不难。就是通过写字是行笔的速度,对于纸面的压力还有写字时笔尖的倾斜度来进行身份的识别。近年来由于计算机技术不断地发展,现在这项技术已经愈发的成熟,目前提出的签名认证方法, 按照所应用的模型可以归为三类:模板匹配的方法[3],隐马尔可夫模型方法[4],谱分析法[5]。模板匹配的方法是计算被测签名和参考签名的特征矢量间的距离进行匹配,隐马尔可夫模型方法是将签名分成一系列帧或状态, 然后与从其它签名中抽取的对应状态相比较,谱分析法是利用倒频谱或对数谱等对签名进行认证.

2.2.2 声纹识别

每个人从生来就是不一样的,有时我们经常会在没有看见某人的时候,听见他的声音也可以知道这个人就在附近,为什么?就是因为每个人都有自己的说话时候的特殊的语言习惯,二这些习惯通常反应在我们说话时候发出来的声纹里面,所以声纹也可以用作为我们的行为特征识别技术。声纹识别俗称就是说话识别,就是通过语音的波形中反应说话的人生理,心理和行为特征的识别技术。声音的识别设备不断地测量、记录声音的波形和变化,消除噪声后通过LPC分析得到倒谱系数、差值倒谱系数、基音频率及差值基音频率等特征参数,将采集到的声音同登记过的声音模式匹配,从而识别出说话的人。现在我们社会上存在的声纹识别系统大部分都是由三部分组成: 声音信号的分割、特征提取和说话人识别。其中说话人识别模型又可分为参数模型和非参数模型两部分[6]。

2.2.3步态识别

当我们跟朋友一起走在大街上的时候,经常会谈论这样的话题,你看,他内八字,他外八字这类的话题,这说的是一个人的走路姿势,而这种走路姿势我们称为步态的一部分,那么什么是步态呢?步态就是人走路的姿态,八字也是姿态,但是他只是不太得一部分,我们勇于特征识别的步态是每个时刻身体的各个部位相对运动而组成的。每个人走路都会有自己独特的姿态,我们的步态组成是由我们身上所有在运动的肌肉跟骨骼组成的。现在的步态识别领域是我们的特征识别中的一个新兴领域,步态识别可以在被识别者在没有察觉的情况下对于他进行各个角度进行非接触性的测量。步态识别旨在从相同的行走行为中寻找和提取个体之间的变化特征,以实现自动的身份识别,它是融合计算机视觉、模式识别与视频、图像序列处理的一门技术。

后天所养成的行为过多也过于复杂,所以这里我只简要赘述两种方式,我相信还有很所很多的行为特征可以用于进行身份认证,等待着我们去发掘,去尝试。

3.对于当前的生物识别技术的认识以及对未来的展望

通过上述的陈述我们可以发现,现在在社会上存在的生物识别技术并不是很成熟,虽然我们国家的指纹识别技术已经达到世界的前列[8],但是我认为我们还是应该加强这方面的研究,突破现存的各种各样的困难,拓宽我们现有的应用领域,从而达到生物识别技术的普及化,现代化,科学化。

首先不难发现,现在我们已经发展成熟的识别技术已经在高流量的社会地域得到了应用,在日常生活中得到了普及。在我们身边,包括学校,机场等等一系列人口密集的区域,都得到了广泛的应用,这不仅给我们的生活带来了方便,同时节省了我们的时间,提高了我们的生活效率,这也是我们应该大力推广它的理由。所以,我的建议是在更加多的场所开展这种特征识别技术的试验性运行,以验证是否可以达到我们的最初目的,像大家去球场看球的时候就可以通过指纹入场,这样也节省了大家入场的时间,也就没必要早早地到球场排队了,同时也节省了纸质票的成本,大大的降低了社会污染,保护了环境,岂不是一举两得的事情。而且我国的二代身份证也给我们生物特征识别技术预留了空间[9]。

第二就是我们的识别系统现在仅仅是在单机范围内运行的,如果我们想要形成广范围的识别系统的连接,从而达到我们的生物识别系统的社会大众化与同步,我们肯定是要将我们的系统同网络连接之后才可以进行正常工作的,这也是我认为现在需要解决的问题之一。当然我们知道一旦连接网络,很多问题就是接踵而至,我觉得需要解决的问题大概有这么几点:(1)在一个开放的网络上传送用户的生物特征模板, 应当使用高级加密工具来保障其通信安全;(2)保证生物特征获取装置检测的是真正的用户特征, 而不是照片或记录, 防止生物特征信息被篡改或替换;(3)认证需要通过网络在中央服务器上进行, 应当建立一个可升级的、安全的平台来有效地管理模板文件;(4)为有效防止黑客攻击, 阻止其绕过系统安全检测, 应当将生物特征登录程序与计算机操作系统紧密集成;(5)保证即使大量的应用使用用户的同一种生物特征, 也不会造成未经授权而互相访问的情况.

据统计,目前世界范围内生物特征识别产品约有50%是指纹识别,人脸识别、掌形识别和虹膜识别各占10%左右,另有少量的声音识别和笔迹识别,而其他的识别技术大多还处于研究阶段,鲜有应用[10]。所以我认为我们需要在现有的技术上进行改革创新,单一的识别技术在现在的社会中已经慢慢的体现出了他的局限性,我们需要开发较为高端的新的识别技术,也可以通过某两种或者多种的特征进行融合统一到一起进行识别,这样,不仅仅拓宽了这个领域的应用空间,同时也更加提高了安全性和准确性。

最后就是现在进行这种研究的机构很多很多,我觉得应该在世界上成立一个这样的总体组织,把这些机构都团结起来,然后形成一个集团,并且设立一些基本的准则以及大的方向,这样的话才能使生物特征识别技术得到更加良好的长远的发展。

生物特征识别技术,不单单是一项在学术上有着很高的研究价值的技术,同样在现实生活中已经渐渐被人们所接受,成为社会必不可少的组成部分。鉴于生物特征识别技术是在这个日益信息化的社会中对于信息提供良好保护的最佳手段,近年来研究这个的机构越来越多,产品种类以及产品销售熟练也是直线上升的,这不仅对于老的保密措施以及识别技术是一种冲击,我相信,以后必定会完全取代他们,之后生物特征识别技术将会成为世界上最安全,最可靠,最先进的保密安全措施,这就是这个领域所要达到的最终目的。

参考文献:

[1] Prabhakar S, Pankanti S, Jain A K. Biometric recognition: Security and privacy and privacy concerns [ J]. IEEE Security Privacy Mag, 2003, 1( 2): 33- 42.

[2] Turk M A, Pent land A P. Facerecognition using eigenfaces [ C ]. Proceedings of the 1991, IEEE Com put er Society Conference on CV PR, 1991: 586- 591.

[3] D Zhang, W Shu .Two novel characteristics in palmprint verification:datum point in variance and line feature matching [ J] .Pattern Recognition, 1999, 32(2):691 -702 .

[4] Lee L L, Berger T, Aviczer E. Reliable online human signature verification systems [ J ]. IEEE Trans on PAM I, 1996, 18 ( 6):643- 647.

[5] Dolf ing J G A, Aarts E H L, van Oosterh out J J G M. On-line signature verification with hidden Markov mod els [ C] . In: Proceedings.14th International Conference on Pattern Recognition,1998, 2: 1309- 1312. [6] Wu Q Z, Lee S Y, Jou I C. On-line signature verification based on log arithmicspect rum [ J ]. Pattern Recognition, 1998, 31( 12): 1865- 1871.

[7] 陈洪京.几种生物识别方法的比较研究[J].河北省科学院学报,2007,24(12):33-37.

[8] 王振奇.生物特征识别技术在应用中发展—访清华大学电子工程系教授苏光大[J].中国安防,2009(4):45-46.

[9] 王力.前景广阔的生物识别技术[J].中国防伪报道,2007(11):51-55.

[10] 毛巨勇.2009年国内生物识别市场状况分析[J].中国安防,2009(12):6-8.

专业文献综述成绩评阅表

未来5年中国生物识别行业发展前景的分析

未来5年中国生物识别行业发展前景的分析 我国生物识别市场主体数量 近几年来,我国生物识别技术行业市场主体数量呈迅速增长的趋势,截至目前,行业企业数量超4000家。根据统计,2013-2018年,我国生物识别技术行业新增企业数量呈逐年增长的趋势。2018年,行业新增企业数量达558家,同比上年微增3.14%。截至2019年8月底,我国生物识别技术行业新增企业数量达428家。 图表2013-2019年中国生物识别技术行业新增企业数量情况 单位:家,% 数据来源:中投产业研究院 中国生物识别技术行业投融资分析 整体来看,近三年来,中国生物识别技术行业投融资热度逐渐上涨。根据IT桔子数据统计,2012年,我国生物识别技术投融资金额仅0.09亿元,至2018年,行业投融资金额高达163.81亿元。截至2019年8月底,我国生物识别技术行业投融资数量达5件,金额达12亿元。 图表2012-2019年中国生物识别技术行业投融资概况 单位:亿元,件

数据来源:IT桔子,中投产业研究院 行业领先企业或资本青睐。 在融资情况方面,目前以科大讯飞、旷视科技为代表的行业领先企业频频获资本青睐。根据不完全统计,科大讯飞自2016年起,共计融资轮次达8次,而旷视科技自2012年起共计融资次数达6次,2019年8月,旷视科技去香港申请上市。 图表中国生物识别技术行业领先企业融资情况

资料来源:中投产业研究院整理 随着技术的成熟与进步,生物识别技术将会得到深化与普及,并开始得到更大范围的采用,比如在边境安全方面。在今后几年中,应用将越来越多样化,随着技术的进步和成本的不断降低,生物识别将会出现长足的发展。 中国生物识别行业发展前景广阔 随着智能手机市场逐渐饱和,各大手机厂商都倾向于采用创新手段提高手机“卖点”,与以往苹果、三星、华为、小米等采用指纹解锁的方式相比,微软推出虹膜扫描解锁,在行业处于领先位置。虹膜扫描比指纹解锁更加安全,在微软的示范效应下,预计虹膜识别技术将在手机领域逐渐普及,生物识别产业将获得利好。 早前,生物识别这一技术主要应用在政府与军队等对信息安全要求极高的领域中,随着互联网强势影响,生物识别逐渐走向互联网金融、智能家居等更多领域。 随着智能终端设备与移动互联网产业快速发展,在信息安全、互联网金融与社交娱乐等方面,作为前沿技术的生物识别将迎来巨大发展空间。 2018年,业内期待采用生物识别技术的智能移动设备和智能卡在全球市场中继续发展。同时,业内期待市场对生物识别身份验证技术的需求不断增加,以确保处于快速发展中的移动支付和金融交易市场的安全性获得保障。

生物特征计算-郑思仪20110915

浅谈 生物特征计算
报告人:郑思仪(sisizheng@https://www.360docs.net/doc/8413402726.html,) 指导教师:王志良 王先梅
2011.9.15

提 纲
一. 二. 三. 四. 五. 六. 七.
概述 面向身份认证的生物特征计算 情感生物特征计算 医学生物特征计算 美学生物特征计算 系统的开发环境与试验工具 研究成果演示

一、概述
生物特征(Biometric Characteristics)包 括人体固有的生理特性和行为特性。 生物特征识别(Biometric Recognition)主 要研究基于生物特征的高性能自动身份鉴别方 法,被认为是目前最为可靠和便捷的身份认证 技术。 自美国“9·11”事件发生后,世界各国都深刻体 会到可靠的身份识别的重要性和必要性,其生 物特征识别已成为保障国家和公共安全的核心 战略技术。

生物特征:
人脸
脸部热量图
指纹
手形
手部血管分布
虹膜
视网膜
签名
语音
掌纹

人体生物特征包括生理特征和行为特征两大类。 ⑴生理特征主要包括人脸、指纹、掌纹、掌形、 虹膜、视网膜、静脉、DNA、颅骨等,这些特 征是与生俱来的,是先天形成的; ⑵而行为特征包括声纹、签名、步态、耳形、 按键节奏、身体气味等,这些特征是由后天的 生活环境和生活习惯决定的。 这些生物特征本身固有的特点决定了其在生物 认证中所起的作用是不同的。

提 纲
一. 二. 三. 四. 五. 六. 七.
概述 面向身份认证的生物特征计算 情感生物特征计算 医学生物特征计算 美学生物特征计算 系统的开发环境与试验工具 研究成果演示

识别技术就是特征比较技术

识别技术就是特征比较技术商人博客 产品产品公司生意经批发直达求购信息资讯论坛商友 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

身份识别技术的发展趋势

身份识别技术的发展趋势 目前随着电子商务和电子政务的发展,以及GSM,CPRS,CDMA,WLAN等无线移动通信技术与相应业务的发展,身份认证的理论和技术已经在不断成熟完善的基础上,出现了几个研究热点。 2.1图像口令技术 传统的口令认证技术主要是基于文本口令,大部分安全系统为了保证口令的安全性都会要求用户选择较长的复杂口令,这种文本口令提高了安全性但是由于难以记忆,输入不便,使得很多用户仍然使用弱口令。图像口令技术是用一组图像组成的集合代替文本字符集合,用户通过从图像集合中选择P个图像合成自己的口令。认证系统系统在认证时给出T个图像,用户从中选出自己生成口令时的P个图像。由于图像包括的信息远大于文本,很难实现自动字典攻击。而且这种口令很难记录也不易与人共享,增加了安全性。 该系统的安全性在于从T个图像中选取P个图像口令的组合数大小,为了提高安全性应使组合数T!/[(T-P)!P!]尽量增加。 2.2生物特征识别技术 以上传统的身份验证方式,都是基于。what you know。或者。what youhave。的验证手段,它只能说明用户具有登录权限,并不能说明用户为非冒充者,直到生物识别技术的出现和越来越多的普及。比尔盖茨曾断言,生物识别技术将成为未来几年IT产业的重要革新。越来越多个人、企业乃至政府都承认,现有身份加密码或基于智能卡的身份识别系统远远不够,生物特征识别技术在未来的身份识别方面将

占据不可或缺地位。 生物识别技术是通过提取人体的生物特征数据或行为的特征属性来进行身份认证的一种技术。生物特征是指人体独一无二的可通过测量得到,又能被用来利用的身体或者行为特征,它分为身体特征和行为特征两类。身体特征有:DNA结构、指纹、虹膜、视网膜、脸型、头发硬度等;行为特征有:音调、签名、行走步态等。生物识别技术的出现,为解决真正意义上的身份验证提供了可能,江林升教授提出的在网络化考试中运用实时人脸识别技术对身份的验证,效果显著,但实现此类技术所需的硬件、网络带宽等要求较高,因而实现难度较大,普及也相对困难。 2.3基于数据挖掘的身份识别 由于数据挖掘技术的出现,一种基于数据挖掘技术的身份识别技术应运而生了。它不必像生物识别技术那样需要个体的生物特征,而只需个体的行为特征,又克服了传统身份识别的单一性缺点。它通过挖掘人们的历史行为,得到人们的行为模式,再根据相应的预测算法,来鉴别身份的真实性。 目前较为火热的Web挖掘,不但可以为网站挖掘出具有价值的信息,也能为网站的安全提供安全参考。基于数据挖掘技术的对异常数据的捕获、用户可信行为的分析等应用也不断成熟,已为验证用户身份真实性提供了可能 3一种基于数据挖掘的个人身份信息自动识别模型 本文提出的基于数据挖掘技术的个人身份信息自动识别模型,如

生物识别设备项目申请报告

生物识别设备项目 申请报告 规划设计/投资方案/产业运营

生物识别设备项目申请报告说明 未来我国还将在信息技术、信息安全、金融交易、社会安全等领域推动生物特征识别标准化工作,并推动传统的以门禁、考勤等为主的低端应用开始向信息安全、金融支付等高端应用演化,我国生物识别产业还有一个高速增长期。预计到2023年,中国生物识别技术行业的市场规模将达到379亿元。 该生物识别设备项目计划总投资11967.74万元,其中:固定资产投资9098.14万元,占项目总投资的76.02%;流动资金2869.60万元,占项目总投资的23.98%。 达产年营业收入27530.00万元,总成本费用20695.83万元,税金及附加235.15万元,利润总额6834.17万元,利税总额8011.96万元,税后净利润5125.63万元,达产年纳税总额2886.33万元;达产年投资利润率57.10%,投资利税率66.95%,投资回报率42.83%,全部投资回收期3.83年,提供就业职位498个。 本报告所涉及到的项目承办单位近几年来经营业绩指标,是以国家法定的会计师事务所出具的《财务审计报告》为准,其数据的真实性和合法性均由公司聘请的审计机构负责;公司财务部门相应人员负责提供近几年来既成的财务信息,确保财务数据必须同时具备真实性和合法性,如有弄

虚作假等行为导致的后果,由公司财务部门相关人员承担直接法律责任; 报告编制人员只是根据报告内容所需,对相关数据承做物理性参照引用, 因此,不承担相应的法律责任。 ...... 报告主要内容:概况、投资背景和必要性分析、市场分析、产品及建 设方案、选址方案、工程设计方案、工艺先进性、环境保护和绿色生产、 项目职业安全管理规划、风险评估、节能评价、进度说明、投资计划方案、项目经营效益分析、综合评价等。

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

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)

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

生物特征识别技术的现状与发展趋势概述

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。文章论述了现有得各种生物特征识别技术的原理,特征的优缺点,介绍生物特征识别技术的发展趋势。 关键词:身份鉴别;人体生物特征;发展趋势 1. 引言信息化高速发展的一大特征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得一个关键性社会问题。生物特征身份鉴别技术是身份鉴别领域的一个研究热点。生物特征识别技术是指利用人体固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴别认证的技术。生物特征识别技术包括采用人体固有的生理特征(如人脸、指纹、虹膜、静脉、视网膜进行的身份认证技术和利用后天形成的行为特征(如签名、笔迹、声音、步态进行的身份认证技术。与传统的身份鉴定手段相比,基于生物特征识别的身份鉴定技术具有如下优点:(1不会遗忘或丢失; (2防伪性能好,不易伪造或被盗; (3 “随身携带” ,随时随地可用。正是由于生物特征身份识别认证具有上述优点,基于生物特征的身份识别认证技术受到了各国的极大重视。 2. 生物特征识别技术的现状及发展趋势目前, 常用的生物特征识别技术所用的生物特征有基于生理特征的如视网膜、人脸、指纹、虹膜,也有基于行为特征的如笔迹、声音等。下面就这些常见的生物特征识别技术的特点及其发展趋势进行讨论研究。 2.1. 视网膜识别人体的血管纹路也是具有独特性的,人的视网膜表面血管得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,即视网膜四层细胞得最远处。如果视网膜不被损伤,从三岁起就会终身不变,如同虹膜识别技术一样,视网膜扫描可能具有最可靠,最值得信赖得生物识别技术,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得唯一性。视网膜技术的优点:视网膜是一种及其固定得生物特征,因为它是隐藏的,故而不易磨损,老化;非接触性得;视网膜是不可见得,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健康的损坏。 2.2. 人脸识别人脸识别作为一种基于生理特征的身份认证技术,与目前广泛应用的以密码、 IC 卡为媒介的传统身份认证技术相比,具有不易伪造、不易窃取、不会遗忘的特点;而人脸识别与指纹、虹膜、掌纹识别等生理特

指纹识别技术的发展及展望

指纹识别技术的发展及展望 【摘要】指纹指手指表面由交替的“脊”和“谷”组成的平滑纹理模式,其形成取决于胚胎中形成手指表皮部分的初始环境,有很强的随机性。包括指纹在内的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,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。随着社会的发展,信息时代的来临,生物识别技术已经成为身份识别的热门技术,而在生物识别领域,自动指纹识别技术的研究尤为引人注目。自动指纹识别技术是集传感器技术、生物技术、数字图像处理、模式匹配、电子技术于一体的高新技术。现今,自动指纹识别技术已经广泛应用于公安、海关、银行等需要进行身份坚定的领域。随着网络的发展,自动指纹识别技术又提供了一种解决网络积及数据库安全和保密问题的新途径。 【关键词】指纹;指纹识别;生物特征识别;模式匹配 1.指纹及指纹识别技术概述 我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凸凹不平产生的纹路会形成各种各样的图案。这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力,使得我们能够用手来抓起重物。指纹指手指表面由交替的“脊”(ridges)和“沟”(valleys)组成的平滑纹理模式,其形成取决于胚胎中形成手指表皮部分的初始环境,有很强的随机性。人们也注意到,包括指纹在内的这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同,也就是说,是唯一的。依靠这种唯一性,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。这种依靠人体的身体特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术,指纹识别是生物识别技术的一种。 自动指纹识别技术是集传感器技术、生物技术、数字图像处理、模式匹配、电子技术于一体的高新技术,由于它具有唯一性和稳定性等特点,已在计算机自动化办公系统、金融、保险、证券、电子商务、社保、身份证管理等行业以及军方和警方的得到普遍应用。自动指纹识别技术可以分为两类,即验证(Verification)和辨识(Identification)。验证就是通过把一个现场采集到的指纹与一个己经登记的指纹进行一对一的比对(one-to-one matching),来确认身份的过程。作为验证的前提条件,他或她的指纹必须在指纹库中已经注册。指纹以一定的压缩格式存贮,并与其姓名或其标识(ID,PIN)联系起来。辨识则是把现场采集到的指纹同指纹数据厍中的指纹逐一对比,从中找出与现场指纹相匹配的指纹。这也叫“一对多匹配(one-to-many matching)”。 2.传统的安全机制受到挑战 现行的许多计算机系统中,包括许多非常机密的系统,都是使用”用户ID+密码”的方法来进行用户的身份认证和访问控制的。实际上,这种方案隐含着一些问题。例如,密码容易被忘记,也容易被别人窃取。而且,如果用户忘记了他

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/8413402726.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

生物特征识别技术汇总

专业文献综述 题目: 生物特征识别技术综述姓名: 闫少博 学院: 信息科学技术学院 专业: 计算机科学与技术 班级: 计科121班 学号: 19212107 指导教师: 伍艳莲职称: 副教授 2015 年6 月19 日 南京农业大学教务处制

生物特征识别技术综述 作者:闫少博指导老师:伍艳莲 摘要:生物特征识别技术是利用人体所固有的生物特征来进行个人身份认定的技术。本文不仅分析了生物特征识别技术的工作模式和发展现状,分析了基于生理特征和行为特征的各种生物特征识别方法及其应用进展过程,指出了生物特征识别技术的发展趋势。也对于各种生物特征识别技术的基本原理和一些关键技术进行了简要的说明, 对每种生物特征 的优势和不足进行了分析, 并对生物特征识别技术中存在的问题和未来的研究方向进行 了讨论,并且表达了自己对于生物特征识别的理解和认识。 关键词:生物特征识别;生理特征;行为特征 A Survey of Biometric Recognition Technology Information Author: YAN Shao-bo Tutor: WU Yan-lian (Nanjing Agricultural University, College of Information Science and Technology, Jiangsu Nanjing 210095) Abstract: Biometric identification technology is the use of human biological characteristics to identify the personal identity of the technology. In this paper, not only analysis the work mode and the development of biometric identification technology, and the biological characteristics identification method based on physiological characteristics and behavioral characteristics, pointed out the development trend of biometric identification technology. but also explain biometric identification technology is the basic principle and some key techniques ,analysis the advantages and disadvantages of each biological characteristics , and discussion the existing biometric identification technology issues and directions for future research. Key words: biological characteristics recognition;physiological characteristics;behavioral characteristics 随着社会的不断发展与现代化,人们的生活变得更加丰富多彩起来,在我们生活中许许多多的地方都要用到身份识别这种技术,所谓身份识别就是我们在进行某一种特定的活动时所需要进行的一种出于安全考虑的特殊步骤,而人类作为一种特殊的生物,这也就可以把身份识别归结到我们的生物特征识别中来。 1.生物特征识别技术的认识以及生物特征识别系统的标准 生物特征识别技术,从字面上的含义就是利用人体所固有的生物特征进行个人身份认定的技术,但是我们要知道并非所有的生物特征都可用于个人的身份识别,因为能用于身份识别的生物特征必须满足几个条件:普遍性;唯一性;可测量性;稳定性。普遍性就是每个人都有的特征,唯一性就是任何两个人的这种特征是不一样的,可测量性就是这种特征是可以测量的,稳定性就是这种特征在一段时间内能够保持不变。以上四点是某种生物特征能否用于人身份识别的基本条件。 生物特征识别技术之所以可以运用到我们大家的生活中去是因为这是一个已经形成

(完整版)2019年我国人脸识别技术发展情况及发展趋势综合分析.doc

2019 年我国人脸识别技术发展情况 及发展趋势综合分析 2019 年 2 月 14 日 一、全球生物识别细行业市场占比情况分析 生物识别指的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相结合,利用人体固有的生理特性来进行个人身份鉴定技术。按不同的识别方式,生物识别可分为指纹识别、虹膜识别、语音识别、静脉识别和人脸识别。 伴随着生物识别产品逐渐从单一的PC处理转变为分布式计算。用独立的前端独立设备来完成生物特征的采集、预处理、特征提取和比对,通过中心PC或服务器完成与业务相关的处理。随着生物特征 识别技术的不断发展和提高,生物特征识别技术的应用场景不断拓展,预计 2015-2020 年全球生物识别细分行业复合增长率分别为:人脸识别复合增长率为167%;语音识别为 100%;虹膜识别为 100%;指纹识别复合增长率为73%。

全球生物识别细行业市场占比情况 二、中国人脸识别技术发展情况分析 1、中国人脸识别行业发展历程 人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末,经历了技术引进 - 专业市场导入 - 技术完善 - 技术应用 - 各行业领域使用等五个阶段。其中, 2014 年是深度学习应用于人脸识别的关键一年,该年FaceBook发表一篇名为“ DeepFace系统:达到肉眼级别的人脸识别系统”(翻译名),之后Face++创始人印奇团队以及香港中文大学汤晓鸥团队均在深度学习结合人脸识别领域取得优异效果,两者在LFW数据集上识别准确度均超过了99%,而肉眼在该数据集上的识别准确度仅为 97.52%,可以说深度学习技术让计算机人脸识别能力超 越人类的识别程度。

图像识别技术报告

图像识别技术 课程教师:桑爱军老师 报告组成员: 五里雾

一、图像识别简介 图像识别是指图形刺激作用于感觉器官,人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程,才能实现对图像的再认。 人的图像识别能力是很强的。图像距离的改变或图像在感觉器官上作用位置的改变,都会造成图像在视网膜上的大小和形状的改变。即使在这种情况下,人们仍然可以认出他们过去知觉过的图像。甚至图像识别可以不受感觉通道的限制。例如,人可以用眼看字,当别人在他背上写字时,他也可认出这个字来。 图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征,如字母A有个尖,P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明,视线总是集中在图像的主要特征上,也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方,这些地方的信息量最大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。由此可见,在图像识别过程中,知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。同时,在大脑里必定有一个负责整合信息的机制,它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。

在人类图像识别系统中,对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征,就会把它当作一个单元来识别,而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块,每一个组块是同时被感知的。在文字材料的识别中,人们不仅可以把一个汉字的笔划或偏旁等单元组成一个组块,而且能把经常在一起出现的字或词组成组块单位来加以识别。 图像识别技术是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序,人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。这种模型认为,识别某个图像,必须在过去的经验中有这个图像的记忆模式,又叫模板。当前的刺激如果能与大脑中的模板相匹配,这个图像也就被识别了。例如有一个字母A,如果在脑中有个A模板,字母A的大小、方位、形状都与这个A模板完全一致,字母A就被识别了。这个模型简单明了,也容易得到实际应用。但这种模型强调图像必须与脑中的模板完全符合才能加以识别,而事实上人不仅能识别与脑中的模板完全一致的图像,也能识别与模板不完全一致的图像。例如,人们不仅能识别某一个具体的字母A,也能识别印刷体的、手写体的、方向不正、大小不同的各种字母A。同时,人能识别的图像是大量的,如果所识别的每一个图像在脑中都有一个相应的模板,也是不可能的。 为了解决模板匹配模型存在的问题,格式塔心理学家又提出了一个原型匹配模型。这种模型认为,在长时记忆中存储的并不是所要识

生物特征识别技术的市场现状与发展趋势

生物特征识别技术的市场现状与发展趋势 身份识别是人类社会生活的一个最基本问题,每一个人,每一天都会遇到,无处不在。早在3000多年前,人类就开始使用机械钥匙,这是最早的身份识别技术。随着近代电子科技的发展,密码、条形码、磁条卡、射频卡、证件走进了人们的生活,但这类身份识别技术都是通过“what you have?”或者“What you know”来实现,其易被伪造、丢失、遗忘,且不方便、不安全,不能真正认证到人本身。于是最新一代的身份识别技术——生物特征识别技术应运而生,它是利用人类固有的生理或行为特征来识别与验证身份的技术,具体包括: (1)生理特征:指纹、人脸、掌纹、掌形、虹膜、视网膜,静脉、耳廓。(2)行为特征:签字、步态、语音、按键力度等。 基于这些特征,人们已经发展了指纹识别、掌纹识别、掌形识别、人脸识别、发音识别、虹膜识别、静脉识别、签名识别等多种生物识别技术。生物特征识别技术被列为21世纪对人类社会带来革命性影响的十大技术之一,微软比尔?盖茨曾经预言:生物识别技术,将成为21世纪未来几年IT产业的重要革新。 生物特征识别技术是目前最为方便、安全的身份识别技术,它辨识的是人身的固有特征,不需要身外的其他标识物。随着近代科技的发展,这些新型的身份识别方式不断走入人们的日常生活,其带来方便和安全的同时,也带来了对传统物理识别方式的冲击和思考,下面笔者就当前生物特征识别技术的市场现状与发展趋势,做一个粗浅的分析。

几种生物特征识别技术的比较 指纹识别技术 通过分析指纹的特征,如嵴、谷和终点、分叉点或分歧点,从而抽取特征值,通过指纹特征值的比对来确认人的身份。指纹识别技术是目前应用最广泛、价格最低廉的一种生物特征识别技术,它是一种接触性的识别技术,采集比较稳定,但指纹采集头常常容易损坏,尤其是使用人数多的场景下,或许几个月就得更换一次指纹采集头。据不完全统计,大约5%左右的人,由于指纹磨损,或者指纹比较浅,是不能使用指纹识别的,因此,这就大大制约了指纹识别的应用领域。 虹膜 虹膜,一种在眼睛瞳孔内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、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构。虹膜识别技术就是基于这些特征进行比对来确定一个人的身份的,从理论上来讲虹膜识别的精度较高,但虹膜识别需要分辨率比较高的摄像头,以及合适的光学条件,成本也比较高。因此,其应用主要集中在高端市场,市场应用面较窄。

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