指纹识别技术及其应用研究_于焱
基于深度学习的指纹识别技术研究与应用
基于深度学习的指纹识别技术研究与应用指纹识别技术是当前最为广泛应用的生物识别技术之一。
它基于人体指纹的个性化特征进行身份识别和认证，具有高准确率、难以伪造、易于携带等优点，在安全领域、金融领域、物流领域等各个领域都得到了广泛应用。
然而，随着技术的发展和需求不断增加，传统的指纹识别技术面临着一些困难和挑战，例如较低的识别率、易受到污染和破坏、不能准确识别过程中产生的动态信息等。
为此，基于深度学习的指纹识别技术应运而生，成为解决以上问题的有效手段。
深度学习是一种机器学习的方法，通过多层神经网络的反向传播算法学习特征表示，具有处理复杂数据的能力，是近年来计算智能领域的焦点研究方向。
应用深度学习技术进行指纹识别研究，通过对指纹图像的特征提取、分类、聚类等处理，提高指纹识别的准确率和鲁棒性。
首先，基于深度学习的指纹特征提取方法是指纹识别技术的关键环节之一。
在传统的指纹特征提取方法中，主要采用的是人工设计的滤波器和算法，存在着人工干预和特征稳定性问题。
而基于深度学习的特征提取方法，可以直接学习指纹图像的特征表示，不需要先验知识和手动设计特征，可以更好地适应复杂的指纹图像变化。
例如，卷积神经网络（CNN）是一种常用的深度学习神经网络模型，它通过多层卷积层和池化层，提取并学习图像的特征表示。
与传统的方法相比，基于CNN的指纹识别方法，具有更高的识别率和更好的鲁棒性。
其次，基于深度学习的指纹识别方法可以应对指纹质量差、损坏和变形等情况。
传统指纹识别技术往往对指纹质量要求较高，而基于深度学习的方法可以在一定程度上消除质量差、损坏和变形对指纹识别的影响。
例如，在指纹图像的预处理阶段，可以采用数据增强或者去噪等技术，提高指纹图像的质量和清晰度。
同时，在特征提取阶段，可以采用同时训练多个分类器的方法，对针对性强的进行分类，提高识别的准确率。
这些方法不仅可以提高指纹识别的准确率，还可以缩短识别时间和提高效率。
最后，基于深度学习的指纹识别技术在实际应用中表现出了良好的效果和前景。
指纹识别技术的研究与改进
指纹识别技术的研究与改进随着科技的不断进步，指纹识别技术已经成为了一种相对高效且安全的身份验证方式。
本文将深入探讨指纹识别技术的研究与改进，包括其原理、应用场景以及存在的问题和未来的发展方向。
指纹识别技术的原理非常简单，每个人的指纹纹路都是独一无二的，可以通过对指纹纹路的比对来判断人的身份。
指纹识别技术最早被应用于刑侦领域，用于破案追踪嫌疑犯。
而现在，指纹识别技术已经广泛应用于手机解锁、银行账户、电子支付等众多领域。
它方便快捷、准确率高，且不易被冒用。
但是，尽管指纹识别技术已经取得了很大的进步，仍然存在一些问题需要解决。
首先，指纹识别技术对于指纹特征的提取和匹配依赖于算法的性能。
一些低质量的指纹图像或者年龄较大的人的指纹纹路容易出现模糊或者变形，这就增加了指纹的检测和比对的难度。
其次，指纹识别技术在某些情况下可能会受到环境因素的干扰，例如污渍或者环境光线不均匀。
最后，现有的指纹数据库存储量大，且查询效率较低，这限制了指纹识别技术在大规模应用中的发展。
为了改进指纹识别技术，研究人员从多个角度进行了探索。
首先，他们致力于改进指纹图像的质量，包括增强指纹图像的对比度、去除噪声以及纹路的增强等。
这些改进可以提高指纹图像的质量，从而增强指纹识别算法的准确性。
其次，研究人员还通过引入深度学习、神经网络等人工智能技术提高指纹识别算法的性能。
这些技术可以自动提取和学习更多有效的指纹特征，使系统的准确率和鲁棒性得到明显提升。
此外，他们还在研究如何改进指纹数据库的存储和查询效率，以便更好地应对大规模应用的需求。
指纹识别技术的发展前景广阔。
随着人工智能技术的不断革新和进步，指纹识别技术也将得到进一步的提升和完善。
未来，我们可以预见到指纹识别技术将应用于更多领域，例如智能家居、自动驾驶等。
同时，随着生物特征识别技术的不断发展，指纹识别技术可能逐渐与其他生物特征识别技术相结合，形成更加完善的身份验证系统。
总的来说，指纹识别技术是一种广泛应用于各个领域的身份验证方式。
指纹识别算法的研究与应用
指纹识别算法的研究与应用一、指纹识别算法基础指纹识别算法是一种通过比较指纹图像的方式来识别身份的技术。
指纹模板是指纹图像的数字化表示，是进行指纹识别的关键。
指纹识别算法主要有三类：基于图像处理的算法、基于特征匹配的算法和基于人工神经网络的算法。
其中，基于图像处理的算法主要通过对指纹图像的增强和过滤来提取特征，并比较不同指纹图像的相似度来进行身份识别；基于特征匹配的算法则将指纹图像中的特定区域（如细节、纹路、三角等）提取出来，进行匹配比对；基于人工神经网络的算法则是通过构建一种复杂的计算模型，根据人脑神经系统的结构和工作原理，进行指纹识别。
二、指纹识别算法的应用指纹识别算法已经广泛应用于各个领域，如金融、公安、智能手机等。
在金融领域中，指纹识别算法可以用于银行柜员机、安全柜等场景中进行身份识别；在公安领域中，指纹识别算法可以用于刑侦、边境检查等方面；在智能手机领域中，指纹识别算法可以用于解锁，支付等场景。
三、指纹识别算法的研究进展指纹识别算法的研究已经有了很多进展，尤其是在深度学习领域的发展下，指纹识别算法的准确性和鲁棒性得到了极大的提升。
现在的指纹识别算法已经能够解决传统指纹识别算法所存在的问题，如干扰、噪声等问题。
另外，一些新的算法和方法也逐渐得到应用，如超分辨率算法、识别率提升算法等。
四、指纹识别算法存在的问题尽管指纹识别算法已经得到了不少的进展，但仍然存在一些问题。
首先，指纹模板的可靠性是一个问题，由于人体的生理和环境的影响，同一个人的指纹模板可能会有很大的差异；其次，在某些场合下，指纹图像的获取可能会受到光照和视角等环境因素的影响，从而使指纹识别算法的准确性受到影响。
总的来说，指纹识别算法已经成为了身份识别领域的一项重要技术，但在实际应用中仍需要不断地优化和改进算法，以提高识别准确性和鲁棒性。
指纹识别系统的需求预测
指纹识别系统的需求预测
于焱
【期刊名称】《长春大学学报》
【年(卷),期】2001(011)001
【摘要】指纹识别系统在中国还处于市场培育阶段，由于计算机技术的飞速发展，图像处理技术趋于成熟，利用计算机进行身份识别技术有了广阔的发展前景，按现有的发展速度以及对指纹识别技术的需求，本文对目前的潜在市场以及未来的发展趋势进行了预测。
【总页数】2页(P55-56)
【作者】于焱
【作者单位】长春大学经济贸易学院，吉林长春130022
【正文语种】中文
【中图分类】F724.7
【相关文献】
1.电力需求预测方法和能源需求预测模型探讨 [J], 唐平雅
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3.基于可编辑区块链的指纹识别系统 [J], 朱艳艳;李晟;冯国瑞;张新鹏
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预测及资源调度 [J], 张相斌;罗玲桃
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指纹识别技术在考试系统中的应用
数据库存 放考生指 纹和考 生基本信 息 ， 每位 考生存放 ５ 个样本 指纹 。 工作原理 为：首先利 用采样 控制模 块 ， 过指纹采集 仪进行 指纹 的 通 采集 ； 后通过 图像处 理模块处 理采集 到的指纹样 本 ， 然 提取 指纹特 征 ，存入数据库 或交付 识别模块 ；识别模 块将采集 到 的指 纹与指纹 库 中指 纹进行 匹配 、验证 ，最终 完成考 生身份 的认 证 。 （ ）硬 件 系统 结构 。身份 认证 系 统硬件 系 统主 要实 现指 纹 三 采集 与传 输 、比对结 果输 出等 功能 ， 件系 统结 构如 下 图 ３所 示 硬
用 ，０ １２ ：２ ３ ２ ０ ，２３ — ４
样 本
图 ２ 身份认 证 系统 结构示 意 图 ０ １ ７－ ２ ７ 身份认 证 系统 主要包 括 以下 功能 ：指 纹登 记功 能 ，考 生报 考 机 工程 与应 甩 ２ ０ ，：９ ８ 【 王祟文， ５ ］ 李见为， 王廷才． 指纹取 象与指纹识别卟 计算机工程 时采集 考 生指 纹并存 入指 纹数 据库 ；指 纹 修改 和更 新功 能 ；身份 ２０， ９— ５ ０ 认证 功能 ，在 需要 身份 认证 时 ，将采 集到 的指 纹与 指纹 数据 库 中 与应 用，０ ２２ ：２ ９ 【林坤辉， ６ 】 许晓毅， 林锡来等． 机房指纹身份鉴别系统的研制卟 的指纹 进行 比对 ，认证考 生 身份 。 自然科 学版） ０１ ０４： ２ ８６ ， ０， （ ８ － ５ ２ ４ ）５ 指纹数据库管理模块用于实现对指纹数据的存储和管理。 指纹 厦 门大学 学报（
计算机光盘软件与应用
信息技术应用研究 Ｃ ｍ ｕ ｅ Ｏ Ｓ ｆｗ ｒ ｎ ｐ ｌ ｃ ｔｏ ｓ ｏ ｐ ｔｒ Ｃ ｏ ｔ ａ ｅａ ｄ Ａ ｐ ａ ｎ ｉ ｉ ２ １ 年第 ｌ 期 ０１ ７
指纹识别技术在生物识别中的应用与发展
指纹识别技术在生物识别中的应用与发展指纹作为一种独特的生物特征，自古以来就被广泛运用于个体鉴别。
然而，随着科技的飞速发展，指纹识别技术逐渐应用于各个领域，如安全控制、身份验证等。
本文将探讨指纹识别技术在生物识别中的应用与发展，以及其现有的优缺点。
一、指纹识别技术的基本原理指纹识别技术是通过采集和比对指纹图像来进行个体的认证与鉴别。
其基本原理是通过测量并分析指纹图像中的脊线和细节特征，提取并存储这些特征信息，并与已存储的指纹数据库进行比对，以实现个体的身份验证。
二、指纹识别技术在安全控制领域的应用指纹识别技术在安全控制领域具有广泛的应用。
首先，指纹识别技术可用于门禁系统，取代传统的密钥或密码，提升安全性和便利性。
其次，指纹识别技术还可应用于身份验证，极大地提高了银行、机场等场所的安全性。
此外，指纹识别技术还可应用于智能手机和笔记本电脑的解锁，防止信息泄露和盗窃。
三、指纹识别技术在刑侦领域的应用与发展指纹识别技术在刑侦领域具有重要的应用价值。
指纹是犯罪现场最常见的生物痕迹之一，能够提供不可伪造的证据。
通过指纹识别技术，警方可以将犯罪嫌疑人的指纹与数据库中的指纹进行比对，从而迅速锁定嫌疑人并辅助破案。
随着科技的进步，指纹识别系统的准确度和效率也得到了大幅提高，为刑侦工作提供了有力支持。
四、指纹识别技术的优缺点指纹识别技术作为一种生物识别技术，具有许多优势。
首先，每个人的指纹是唯一的，具有高度的辨识度，避免了传统密码易被猜测或盗用的问题。
其次，指纹识别技术使用方便，只需要将手指放置在指纹识别设备上即可完成认证，十分便捷。
此外，指纹识别技术还具有较高的准确度和可靠性。
然而，指纹识别技术也存在一些缺点和挑战。
首先，指纹识别技术对指纹图像的质量和完整性要求较高，受到环境、年龄和工作状态等因素的影响。
其次，指纹识别技术存在虚假匹配和假阳性的问题，可能将某个个体的指纹错误地匹配为其他人的指纹，从而引发安全风险。
此外，对于少数人群，如老年人和劳动者，由于皮肤干燥或磨损等原因，指纹识别技术可能存在识别难题。
指纹识别应用研究
指纹识别应用研究指纹识别是一种常用的生物识别技术，广泛应用于公安、金融、物流等行业。
在指纹识别技术应用的背景下，本文从基本原理、技术应用、安全性及研究现状四个方面探讨指纹识别的应用研究。
一、基本原理指纹是人体皮肤的一种特殊结构，具有独特性、不可变性、普遍性等特征，因此具有高度的辨识度。
指纹识别是通过对指纹图像的提取、处理和比对来实现身份认证的一种技术手段。
指纹识别主要分为三个基本步骤：采集指纹图像、提取指纹特征、比对指纹特征。
其中，采集指纹图像是指纹识别的前提条件。
采集设备主要包括光学式指纹采集器和生物电学式指纹采集器。
提取指纹特征是将采集到的指纹图像进行特征提取，以便与系统数据库中保存的指纹特征进行匹配。
在提取指纹特征的过程中，主要采用图像处理和模式识别技术。
比对指纹特征是将提取到的特征与系统中保存的特征进行比对，以确定指纹的身份信息。
比对算法主要包括1:1比对和1:N比对。
1:1比对是将两个指纹进行匹配，用来验证身份信息；1:N比对是将一个指纹与系统中所有指纹进行匹配，用来识别身份信息。
二、技术应用指纹识别技术广泛应用于人身识别和门禁控制两个方面。
1、人身识别指纹识别技术可以用来验证个人身份信息，主要应用于公安、金融、物流等领域。
在公安领域，指纹识别技术广泛应用于犯罪嫌疑人身份识别、案件破案以及重点人员管理等方面。
在金融领域，指纹识别技术主要应用于银行卡、验印、ATM机等领域，提高了金融交易的安全性和效率。
在物流领域，指纹识别技术可以用来管理货物，同时也可以验证货物F各阶段的操作人员身份。
2、门禁控制指纹识别技术可以用来控制门禁进出，主要应用于企事业单位、住宅小区、公共场所等领域。
在企事业单位，指纹识别技术可以控制车辆通行、人员进出，提高了进出口的安全性和管理效率。
在住宅小区，指纹识别技术可以用来控制业主进出，避免陌生人进入小区造成安全隐患。
在公共场所，指纹识别技术可以用来控制人员进出，确保场所内的安全。
指纹识别技术现状及发展趋势研究
指纹识别技术现状及发展趋势研究指纹识别技术是一种通过扫描和分析人体指纹特征来确认身份的技术。
随着科技的不断发展，指纹识别技术已经越来越成熟，并且在各个领域得到了广泛的应用。
本文将针对指纹识别技术的现状和发展趋势进行研究，探讨该技术在未来的应用前景和发展方向。
一、指纹识别技术现状1.技术原理指纹识别技术是通过对指纹图像进行采集、预处理、特征提取和比对等步骤来完成身份确认的过程。
在指纹识别技术中，主要涉及到图像处理、模式识别和人工智能等多个领域的知识，因此其实现涉及到的技术相当复杂。
2.应用领域目前，指纹识别技术已经广泛应用于安防领域、金融领域、政务管理、手机解锁等诸多领域。
在安防领域，指纹识别技术主要用于门禁系统、监控系统和边境检查等场景，能够提高安全性和便利性。
在金融领域，指纹识别技术可以用于ATM机的身份认证、网银登录等场景，提高了交易的安全性。
在政务管理方面，指纹识别技术可用于身份证、护照等证件的身份验证，有效防止了证件的伪造和冒用。
在手机解锁领域，指纹识别技术已经成为了手机的标配之一，为用户提供了更加便捷和安全的解锁方式。
3.技术挑战尽管指纹识别技术已经取得了很大的进展，但是在实际应用中仍然存在一些挑战。
指纹图像的质量会受到很多因素的影响，如皮肤干燥、脏污等因素都会影响指纹的清晰度，从而影响指纹识别的效果。
指纹识别技术在处理大规模数据时可能会遇到性能瓶颈，需要更加高效的算法和计算资源来支撑处理速度。
当前的指纹识别技术还难以应对假体攻击等高级破解手段，需要进一步提升识别的安全性。
1.多模态融合未来的指纹识别技术可能会向多模态融合方向发展。
多模态融合指的是通过融合多种生物特征信息，如指纹、人脸、虹膜等，来提高识别的准确性和安全性。
这种融合技术能够克服单一生物特征存在的问题，提高了身份识别的可靠性。
2.大数据支撑随着互联网的发展，数据量呈现爆炸式增长。
大数据技术的应用将对指纹识别技术的发展产生深远的影响。
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文章编号:1009-3907(2002)03-0043-03指纹识别技术及其应用研究于 焱(长春大学管理学院,吉林长春 130022)摘 要:通过对现行的计算机安全问题的分析,说明指纹识别技术的成熟性,阐述了指纹识别技术的识别原理,并从理论的角度分析了其可靠性,提出了利用指纹识别技术进行验证身份这一基本构想。
关键词:指纹;指纹识别;验证;身份中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 收稿日期:2002-02-28＊基金项目:长春市科技发展计划项目(01-150×05) 作者简介:于 焱(1967- ),男,吉林省长春市人,长春大学管理学院讲师,工学硕士,主要从事市场营销及指纹识别技术方面的研究。
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。
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,通过对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。
这种依靠人体的身份来进行身份验证的技术称为指纹识别技术。
1 现行系统安全存在的问题安全性是许多系统要首先考虑的问题,尽管使用者一向都相当讨厌安全检查机制介入他们的工作中,但管理者仍然需要这样的一种检查访问与使用情形的手续与方法。
如果没有办法清楚明确地辨识使用者身份的话,那么你也将无法确认是哪位使用者,以及他究竟操作了什么行动。
所以使用者会被强迫去进行一些密码机制或硬件标志以帮助我们去追踪究竟是谁做了些什么?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,如果用户忘记了他的密码,他就不能进入系统,当然可以通过系统管理员重新设定密码来重新开始工作,但是一旦系统管理员忘记了自己的密码,整个系统也许只有重新安装后才能工作。
有关机构的调查表明,因为忘记密码而产生的问题已经成为I T 厂商售后服务的最常见问题之一;密码被别人盗取则更是一件可怕的事情,因为用心不良的人可能会进一步窃取公司机密数据,可能会盗用别人的名义做不正当的事情,甚至从银行、AT M 终端上提取别人的巨额存款。
实际上,密码的盗取比较容易,别人只要留意你在计算机终端前输入口令时的击键动作就可以知道你的密码,甚至可以通过你的生日、年龄、姓名或者其他一些信息猜出你的密码,许多人使用自己的生日作为密码。
密码还可以被解破,众所周知,高度机密的美国一些军事机构计算机网络曾不止一次被黑客侵入,黑客们实际上就是从解破这些计算机网络的某一合法用户的密码来开始的。
尽管现行系统通过要求用户及时改变他们的口令来防止盗用口令行为,但这种方法不但增加了用户的记忆负担,也不能从根本上解决问题。
随着科技的进步,指纹识别技术已经开始走入了我们的日常生活之中。
目前世界上许多公司和研究机构都在指纹识别技术的研究中取得了一些突破性技术,从而推出了许多新产品,这些产品已经开第12卷 第3期2002年6月长春大学学报JOURNAL OF CHANGCHUN UNIVERSITYVol .12 No .3June .2002始在诸多领域得以运用。
除了计算机网络及其应用系统外,一些传统的需要进行身份验证的场合,也存在着类似的安全性问题。
例如证件的伪造和盗用、不正当的转借等。
一些罪犯通过伪造证件进入机密场所以窃取机密信息,有的罪犯伪造签证和护照非法入境或移民,这是因为传统的证件使用了易于伪造、未经加密的纸制证件。
另一个例子是考勤机,它的使用方便了企业进行职工的考勤管理,但使领导头疼的是经常有人弄虚作假,代别人打卡。
这些问题都说明,现行的系统安全性技术已经遭遇严峻的挑战!2 指纹识别是成熟的生物识别技术由于人体的身体特征上有不可复制的特点,人们把目光转向了生物识别技术,希望可以籍此技术来应付现行系统安全所面临的挑战。
要把人体的特征用于身份识别,这些特征必须具有唯一性和稳定性。
研究和经验表明,人的指纹、掌纹、面孔、发音、虹膜、视网膜、骨架等都具有唯一性和稳定性的特征,即每个人的这些特征都与别人不同且终生不变,因此就可以据此识别出人的身份。
基于这些特征,人们发展了指纹识别、面部识别、发音识别等多种生物识别技术,目前许多技术都已经成熟并得以应用,其中的指纹识别技术更是生物识别技术的热点。
指纹识别技术的发展得益于现代电子集成制造技术和快速可靠的算法的研究。
尽管指纹只是人体皮肤的一小部分,但用于识别的数据量相当大,对这些数据进行比对也不是简单的相等与不相等的问题,而是使用需要进行大量运算的模糊匹配算法。
现代电子集成制造技术使得我们可以制造相当小的指纹图像读取设备,同时飞速发展的个人计算机运算速度提供了在微机甚至单片机上可以进行两个指纹的比对运算的可能。
另外,匹配算法可靠性也不断提高,指纹识别技术已经非常实用。
3 验证辨识应用系统利用指纹识别技术可以分为两类,即验证(Verification)和辨识。
验证就是通过把一个现场采集到的指纹与一个已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,PI N)联系起来。
随后在比对现场,先验证其标识,然后,利用系统的指纹与现场采集的指纹比对来证明其标识是合法的。
验证其实是回答了这样一个问题:“他是他自称的这个人吗?”这是应用系统中使用得较多的方法。
图1 验证过程示意图辨识则是把现场采集到的指纹同指纹数据库中的指纹逐一对比,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)”。
验证其实是回答了这样一个问题:“他是谁?”辨识主要应用于犯罪指纹匹配的传统领域中。
将一个不明身份的人的指纹与指纹库中有犯罪记录的人的指纹进行比对,来确定此人是否曾经有过犯罪记录。
图2 辨识过程示意图验证和辨识在比对算法和系统设计上各具技术特点。
例如验证系统一般只考虑对完整的指纹进行比对,而辨识系统要考虑残纹的比对;验证系统对比对算法的速度要求不如辨识系统高,但更强调易用性;另外在辨识系统中,一般要使用分类技术来加快查询的速度。
除了验证的一对一和辨识的一对多比对方法,在实际应用中还有“一对几个匹配(one-to-few matching)”。
一对几个匹配主要应用于只有几个44 长春大学学报第12卷“(few )”用户的系统中,比如一个家庭的成员要进入他们的房子,“几个”所包含的数目一般为5—20人。
一对几个匹配一般使用与一对一匹配相同的方法。
4 可靠性问题由于计算机处理指纹时,只是涉及了指纹的一些有限的信息,而且比对算法并不是精确匹配,其结果也不能保证100%准确。
指纹识别系统的特定应用的重要衡量标志是识别率。
主要由两部分组成,拒判率(FRR )和识判率(FAR )。
我们可以根据不同的用途来调整这两个值。
FRR 和FAR 是成反比的。
用0—1.0或百分比来表达这个数。
ROC (Receiver Operating Curve )-曲线给出FAR 和FRR 之间的关系。
图3 ROC 曲线图尽管指纹识别系统存在着可靠性问题,但其安全性也比相同可靠性级别的用“用户ID +密码”方案的安全性高得多。
例如采用四位数字密码的系统,不安全概率为0.01%,如果同采用误判率为0.01%指纹识别系统相比,由于不诚实的人可以在一段时间内试用所有可能的密码,因此四位密码并不安全,但是他绝对不可能找到一千个人去为他把所有的手指(十个手指)都试一遍。
正因为如此,权威机构认为,在应用中1%的误判率就可以接受。
FRR 实际上也是系统易用性的重要指标。
由于FRR 和FAR 是相互矛盾的,这就使得在应用系统的设计中,要权衡易用性和安全性。
一个有效的办法是比对两个或更多的指纹,从而在不损失易用性的同时,极大地提高了系统安全性。
5 嵌入式系统(Embedded System )与连接PC 的桌面应用利用指纹识别技术的应用系统常见有两种方法,即嵌入式系统和连接PC 的桌面应用系统。
嵌入式系统是一个相对独立的完整系统,它不需要连接其他设备或计算机就可以独立完成其设计的功能,象指纹门锁、指纹考勤终端就是嵌入式系统。
其功能较为单一,应用于完成特定的功能。
而连接PC 的桌面应用系统具有灵活的系统结构,并且可以多个系统共享指纹识别设备,可以建立大型的数据库应用。
当然,由于需要连接计算机才能完成指纹识别的功能,限制了这种系统在许多方面的应用。
当今市场上的指纹识别系统除了提供完整的指纹识别应用系统及其解决方案外,可以提供从指纹取像设备的OEM 产品到完整的指纹识别软件开发包,从而使得无论是系统集成商还是应用系统开发商都可以自行开发自己的增值产品,包括嵌入式的系统和其他应用指纹验证的计算机软件。
6 指纹识别技术应用实例指纹识别技术可以通过几种方法应用到许多方面。
本文在上面已经介绍的通过使用指纹验证来取代各个计算机应用程序的密码就是最为共性的实例。
可以想象,如果计算机上的所有系统和应用程序都可以使用指纹验证的话,人们使用计算机就会非常方便和安全,用户不再讨厌必要的安全性检查,而I T 开发商的售后服务工作也会减轻许多。
把指纹识别技术同IC 卡结合起来,是目前最有前景的一个方向之一。
该技术把卡的主人的指纹(加密后)存储在I C 卡上,并在IC 卡的读卡机上加装指纹识别系统,当读卡机阅读卡上的信息时,一并读入持卡者的指纹,通过比对卡上的指纹与持卡者的指纹就可以确认持卡者是否卡的真正主人,从而进行下一步的交易。
在更加严格的场合,还可以进一步同后端主机系统数据库上的指纹作比较。
指纹IC 卡可以广泛地运用于许多行业中,例如取代现行的ATM 卡、制造防伪证件(签证或护照、公费医疗卡、会员卡、借书卡等)。
目前ATM 提款机加装指纹识别功能在美国已经开始使用。
持卡人可以取消密码(避免老人和孩子记忆密码的困难)或者仍旧保留密码,在操作上按指纹与密码的时间差不多。
近年来,自动发送信息的互联网络,带给人们的方便与利益正在快速增长之中,但也因此产生了很多的问题,尤其在信息安全方面。
无论是团体或者个人的信息,都害怕在四通八达的网络上传送而发生有损权益或隐私的事情。
由于指纹特征数据可以通过电子邮件或其他传输方法在计算机网络上进(下转第72页)第3期于 焱:指纹识别技术及其应用研究45 参考文献:[1] 王长新.日本文学史[M].北京:外语教学与研究出版社,1982.[2] 岩波国语辞典[M].日本:岩波书店,1979.[3] 谷学谦.新编日语[M].长春:吉林教育出版社,1985.8.Try to analyse mode of Japanese word-buildingYANG Zhi-guo(Foreign Language Institute,Changchun University,Changchun130022,China)A bstract:The mode of Japanese word-formation is analysed from three aspects of Japanese innate words,Chinese words and foreign words, and eight sides.It is considered that the formation of Japanese words was mainl y influenced by Chinese national culture and Chinese words had been conveyed and used so the peculiar Kana blending words and the mode of word-buildin g were formed and fixed.European words and American words:foreign words had also been inputted.Key words:modern Japanese;mode of word-building;Chinese(上接第45页)行传输和验证,通过指纹识别技术,限定只有指定的人才能访问相关信息,可以极大地提高网上信息的安全性,这样,包括网上银行、网上贸易、电子商务的一系列网络商业行为,就有了安全性保障。