人体生物特征的比较与应用
高中三年级生物人体生物学
高中三年级生物人体生物学人体是一个复杂而神奇的存在，它由无数个细胞组成，每一个细胞都承担着不同的功能，一起构成了我们健康的身体。
在高中三年级的生物学中，我们将深入探索人体生物学的奥秘，了解人体的结构、功能和调节机制。
第一部分：细胞是人体的基本单位人体是由无数个微小的细胞构成的，每一个细胞都承担着不同的功能。
细胞在形态上可以分为原生质和细胞器。
原生质包含着细胞内的重要物质，如细胞质、细胞核和细胞质囊等。
细胞器则负责不同的功能，比如细胞核是细胞的控制中心，线粒体是细胞的能量生产中心等。
第二部分：人体器官系统的组成和功能人体的器官系统是由不同的器官组成的，每一个器官都承担着特定的功能。
我们可以分别介绍消化系统、呼吸系统、循环系统、泌尿系统、神经系统等主要的器官系统，并详细解释它们的结构和功能。
比如，消化系统负责将食物消化吸收，并排出体外；呼吸系统则是让我们吸入氧气，并排出二氧化碳。
第三部分：人体的调节机制人体的各个系统和器官之间是紧密联系的，它们通过一系列复杂的调节机制来保持身体的平衡和稳定。
比如，神经系统通过传递电信号来控制和调节身体的各项活动；内分泌系统则通过释放激素来调节身体的新陈代谢和生长发育等。
第四部分：常见的人体生理现象和疾病在人体生物学中，我们也会了解一些常见的生理现象和疾病。
比如，青春期是每个人都会经历的生理现象，它伴随着身体的各项变化；而一些常见的疾病，如感冒、高血压等，也会给我们的身体带来影响。
结语：人体生物学是一门综合性的学科，通过对人体结构和功能的研究，我们可以更好地理解和关爱我们自己的身体。
希望通过对高中三年级生物人体生物学的学习，能够让我们更加关注身体健康，养成良好的生活习惯，保持身心的平衡和健康。
让我们珍惜自己的身体，让它过上健康、快乐的生活！。
人体生物特征识别技术综述
人体生物特征识别技术综述人体生物特征识别技术在当代已经成为了一项重要的科技领域，它通过对人体独特的生物特征进行识别和验证，为人们的生活带来了诸多便利。
本文将从指纹识别、人脸识别和虹膜识别三个方面综述这一技术的应用现状和未来发展。
一、指纹识别技术指纹识别技术是最为广泛应用的一种人体生物特征识别技术。
人类指纹上的纹路独特且不重复，可以作为每个人的唯一标识。
指纹识别技术已经广泛应用于生活中的各个领域，如手机解锁、银行卡支付等。
随着图像处理和模式识别算法的不断改进和优化，指纹识别的准确率和速度都得到了大幅提升。
未来，指纹识别技术将更加普及，为人们的个人信息安全提供强有力的保障。
二、人脸识别技术人脸识别技术是另一种重要的人体生物特征识别技术。
相比指纹识别，人脸识别具有非接触性和快速性的优势，可以在不接触感应器的情况下进行识别。
目前，人脸识别技术已经应用于安全监控、人脸解锁、人员考勤等领域。
然而，在实际应用中，人脸识别技术还面临一些挑战，如光照、角度和遮挡等因素对识别的影响。
未来，随着人工智能和深度学习的发展，人脸识别技术将变得更加准确和可靠。
三、虹膜识别技术虹膜识别技术是一种高度精准的生物识别技术。
虹膜位于人眼的瞳孔周围，构成了一种复杂的纹理特征。
每个人的虹膜纹理都是独一无二的，可以作为个人身份的唯一标识。
虹膜识别技术具有高精度、高安全性的特点，并且对环境光的依赖相对较低。
目前，虹膜识别技术已应用于边境安全、金融领域等高安全性场所。
然而，由于其昂贵的设备和较高的成本，虹膜识别技术的普及受到了一定的限制。
未来，随着技术的成熟和成本的降低，虹膜识别技术有望在更多领域得到应用。
四、人体生物特征识别技术的挑战和发展方向尽管人体生物特征识别技术在应用中取得了一些突破，但仍然存在一些挑战。
首先，传感器和设备的成本仍然较高，限制了技术的普及。
其次，隐私和安全问题也是人体生物特征识别技术面临的一个重要问题。
人们在使用该技术时需要对个人信息保持高度警惕。
人体生物特征识别技术应用(精)
电控锁
•读卡器不断通过其内部线圈发出一个固有频率的电磁场(激发信号) •IC卡放在读卡器的读卡范围内时, 卡内的线圈在“激发信号”的感应下产生出微 弱的电流, 作为卡内集成电路芯片的电源 •IC或者ID卡内的集成电路芯片存贮有设定时输入的唯一的数字辨识号码(ID),该号 码从卡中反馈回读卡器 •读卡器将接收到的无线信号传给控制器, 由控制器进行信号处理并对执行装置发 出指令。
4
创维科技工业园一卡通系统原理图 一卡通网络结构图
一卡通服务器
打印机
BMS网络
机房显示系统
XXXXXX
DE-816TP
10 BASE-T Ethernet Hub
1 2 3 4 5 6 7 8
9 10 11 12 13 14 15 16
交换机(Switch) 或集线器（HUB）
门禁管理工作站
考勤管理工作站
8
门禁系统设备
LAN & WAN
用户界面
ACM6800控 制器
门磁
出门按钮
电锁
门 DOOR
卡
读卡器
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门禁系统RS485联网图
RS232通讯线
RS485通讯线
……
门禁控制器 门禁控制器
门禁控制器
电梯控制器
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门禁系统TCP/IP联网图
以太网 交换机
TCP/IP通 讯线
……
门禁控制器 门禁控制器
门禁控制器
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4、系统主要特点 掌形仪是第四代生物识别 出入控制掌形机识别系统，掌 形机记录、存储人手的三维立 体形状以便比较和验证身份， 如果验证成功，掌形机产生输 出信号，控制门锁或者发出卡 信号数据控制其它类型出入控 制系统，掌形机还有辅助输出 输入功能，该功能可以实现控 制其它系统如摄像、报警系统 等。
人体生物特征识别技术的应用
人体生物特征识别技术的应用随着科技的不断进步和人们对安全性的不断要求，人体生物特征识别技术正逐渐应用于各个领域。
从指纹识别到面部识别，从虹膜识别到声音识别，各种生物特征识别技术旨在通过对个体独有的生物特征进行验证和辨认，提高安全性和便利性。
本文将探讨人体生物特征识别技术在不同领域中的应用。
一、人体生物特征识别技术在安全领域的应用在安全领域，人体生物特征识别技术被广泛应用于身份验证和准入控制。
指纹识别作为最早被商业化应用的生物特征识别技术之一，被用于解锁手机和电脑，验证银行账户等。
而虹膜识别技术则在一些高安全要求的场所，如政府部门和核电站中得到了广泛应用。
生物特征识别技术能够通过对人体独特的生物信息进行验证，避免了身份伪造和盗用密码的风险，提高了安全性和便利性。
二、人体生物特征识别技术在医疗领域的应用在医疗领域，人体生物特征识别技术的应用不仅能提高诊断的准确性，还能减少医疗纠纷和人为错误。
面部识别技术被用于识别病人和医护人员，确保病人在就诊过程中得到正确的治疗。
声音识别技术能够用于检测和分析病人的声音，快速判断病人的状况并及时做出相应处理。
此外，生物特征识别技术还被应用于药品追溯和信息管理系统中，确保医疗信息的准确性和完整性。
三、人体生物特征识别技术在教育领域的应用人体生物特征识别技术也在教育领域发挥着重要作用。
学生识别技术可以用于学生考勤，提高考勤记录的准确性和效率。
此外，面部识别技术还可以用于监考，防止作弊行为的发生。
通过生物特征识别技术，学校可以更好地管理学生信息和确保教育安全。
四、人体生物特征识别技术在金融领域的应用金融领域对安全性的要求尤为严格，因此人体生物特征识别技术在该领域得到广泛应用。
虹膜识别技术和声纹识别技术被用于银行的身份认证，确保客户信息的安全和账户的安全。
此外，面部识别技术可以用于ATM机的身份验证，提高取款过程的便捷性和安全性。
总结而言，人体生物特征识别技术在各个领域都有广泛的应用，从而提高了安全性、便利性和效率。
人体生物特征识别技术在身份认证中的应用研究
人体生物特征识别技术在身份认证中的应用研究第一章：引言随着科技的发展，人体生物特征识别技术在身份认证中的应用越来越广泛。
传统的身份认证方法，如密码、证件等，不仅存在安全性不足的问题，还易被伪造。
而人体生物特征识别技术，则通过采集个体固有的生物特征，如指纹、虹膜等，进行自动化识别，具有高度的安全性和准确性。
因此，本文将对人体生物特征识别技术在身份认证中的应用进行研究。
第二章：人体生物特征识别技术概述人体生物特征识别技术是通过对个体的生物特征进行采集、提取和匹配，从而确定身份的一种技术。
常用的人体生物特征包括指纹、虹膜、人脸、掌纹等。
这些生物特征具有唯一性、不易伪造的特点，因此能够有效地应用于身份认证领域。
第三章：人体生物特征识别技术的原理人体生物特征识别技术利用生物学特征在个体之间的差异来进行身份认证。
其主要包括特征采集、特征提取和特征匹配三个步骤。
特征采集是通过传感器或相机等设备对个体的生物特征进行图像或数据的采集。
特征提取是从采集到的图像或数据中提取出能够反映特征的特征向量。
特征匹配则是将提取到的特征与已有的特征数据库进行比对，从而确定个体的身份。
第四章：人体生物特征识别技术在身份认证中的应用4.1 指纹识别技术指纹识别技术是最早被广泛应用的一种生物特征识别技术。
指纹特征是人类手指皮肤上形成的独特花纹，其纹理、方向等特点使得每个人的指纹都是唯一且稳定的。
通过采集、提取和匹配指纹图像，可以实现对个人身份的快速准确识别。
指纹识别技术已广泛应用于边境检查、考勤管理、手机解锁等领域。
4.2 虹膜识别技术虹膜识别技术是利用眼睛的虹膜进行身份识别的一种技术。
虹膜是位于瞳孔边缘内侧朝眼角方向的一个环状组织，具有稳定性和唯一性。
虹膜识别技术通过采集、提取和匹配虹膜图像，能够实现对个体身份的高精度识别。
虹膜识别技术已被应用于银行、机场安检等领域。
4.3 人脸识别技术人脸识别技术是利用人脸的特征进行身份认证的一种技术。
生物特征识别技术的原理与应用案例分析
生物特征识别技术的原理与应用案例分析随着科技的不断发展，生物特征识别技术已成为一种应用广泛的新技术。
生物特征识别技术是通过采集人体各种生物特征数据，如虹膜、指纹、面部特征等，进行分析和比对，从而实现身份识别的一种科技。
本文将从生物特征识别技术的原理入手，结合实际应用案例分析该技术的应用前景。
1. 生物特征识别技术的原理生物特征识别技术是基于人体各种特征数据的分析和比对实现身份识别的一种科技。
它的工作原理可以大致分为以下几个步骤：（1）采集数据。
生物特征识别技术必须先对人体各种特征数据进行采集，包括指纹、虹膜、人脸、声音、掌静脉等，通过具体的采集设备，将数据采集下来。
（2）提取特征。
采集下来的特征数据需要进行处理，提取出有效的特征信息。
如指纹识别技术会将采集下来的指纹数据处理成一组纹线的属性值，用于后面的比对识别。
（3）特征匹配。
生物特征识别技术最核心的一步是特征匹配。
采用各种算法，将预先存储的数据特征信息和采集到的数据特征进行比对，从而实现身份识别。
（4）识别结果输出。
生物特征识别技术最终的输出结果就是身份的识别结果，可以是数字、文本、图片等，可供系统使用。
2. 生物特征识别技术的应用案例（1）指纹识别技术指纹识别技术是一种成熟的生物特征识别技术，广泛应用于各种场合。
在警务系统中，指纹识别技术可以快速地确定嫌疑人的身份，为警察破案提供有力的证据。
在金融系统中，指纹识别技术可以用于身份认证，保证金融交易的安全。
在手机解锁等领域，指纹识别技术也被广泛应用。
（2）虹膜识别技术虹膜识别技术是一种较为安全的生物特征识别技术，目前在犯罪侦查、政府机关和金融领域等多个场合得到广泛应用。
虹膜识别技术可以用于身份认证、门禁控制和安全监控等领域，被认为是一项较为先进和安全的生物特征识别技术。
（3）人脸识别技术人脸识别技术可以通过摄像头采集到人脸数据，利用算法提取特征信息，比对数据库中的人脸特征信息，从而实现身份识别。
人体生物特征识别技术在个人信息安全中的应用与隐私保护
人体生物特征识别技术在个人信息安全中的应用与隐私保护随着科技的发展，人体生物特征识别技术作为一种先进的身份验证方式，已经被广泛应用于个人信息安全领域。
通过分析和识别人体独特的生物特征，如指纹、面容、虹膜、声纹等，可以实现更高级别的个人身份认证和保护。
然而，虽然这种技术在提高信息安全性方面具有巨大潜力，但同时也带来了一些隐私保护的问题。
本文将探讨人体生物特征识别技术在个人信息安全中的应用，并提出一些隐私保护措施。
首先，人体生物特征识别技术在个人信息安全中的应用是显而易见的。
传统的密码或卡片等身份验证方式容易被冒用和破解，而生物特征识别技术则依靠个人独特的生理特征来识别身份，大大增加了信息安全性。
例如，指纹识别技术已被广泛应用于智能手机和电脑上的解锁功能，不仅便捷而且高效。
面部识别技术也被广泛应用于一些机场安检系统中，可以有效减少恶意携带或失窃的身份证件造成的安全威胁。
其次，尽管人体生物特征识别技术在信息安全方面有很多优势，但也带来了一些隐私保护的挑战。
生物特征是每个人都独有的，一旦生物特征信息泄露，可能对个人隐私造成严重影响。
例如，如果个人的指纹、面容或虹膜等生物特征信息被黑客获取，他们可能利用这些信息进行恶意活动，如身份冒用、欺诈等。
因此，在应用人体生物特征识别技术时，必须采取一系列的隐私保护措施，以确保个人信息的安全和隐私。
为了保护个人隐私，首先需要对生物特征信息进行严格的加密和存储管理。
生物特征信息应该以加密的形式存储在安全的数据库中，并只在需要时进行解密和使用。
此外，访问生物特征信息的权限也应该进行严格的管理，只有授权的人员才能访问和使用这些信息。
加密和权限控制可以有效地保护生物特征信息的安全性，并减少信息泄露的风险。
其次，合理的数据共享和使用政策也是保护个人隐私的关键。
个人的生物特征信息不应该被滥用或非法使用。
相关政策和法律应该规范和限制生物特征信息的收集、使用和共享。
例如，个人应该有权决定自己的生物特征信息是否被收集和使用，并能够随时撤销这些权限。
生物特征识别算法的研究与应用
生物特征识别算法的研究与应用随着科技的不断发展，生物特征识别技术也在不断地被推陈出新。
生物特征识别技术，顾名思义就是利用人体的生理（如指纹、虹膜等）或行为特征（如声音、步态等）来进行识别的技术。
其中，由于生物特征独一无二的特性，所以生物特征识别技术也成为了当前最为广泛应用的识别技术之一。
而本文将针对生物特征识别算法的研究与应用做出详细的探讨。
一、生物特征识别算法的研究1.常规算法目前，生物特征识别算法主要分为常规算法和深度学习算法两种。
在常规算法中，最为常见的是模式识别算法，其本质是利用训练数据的特征来训练模型，从而实现对新数据的分类。
而模式识别算法一般又可以分为以下几类：（1）统计模型统计模型是一类基于概率理论的数据建模方法，典型代表有贝叶斯模型、高斯混合模型等。
它们以矩阵、向量、概率分布等为基础，通过统计分析来建立模型，并利用概率计算新数据的分类。
（2）人工神经网络人工神经网络是模仿生物神经系统构造的网络，它具有分布式、并行运算和对误差具有辨别性等特点。
它可以通过学习来自适应地改变网络连接的权重与阈值，达到识别目的。
（3）支持向量机支持向量机是一种基于统计学习理论的分类模型，它通过构建一个决策边界来实现分类，具有泛化性好、鲁棒性强等特点。
2.深度学习算法随着深度学习的不断火热，其在生物特征识别领域中的应用也日益受到关注。
深度学习算法主要利用多层神经网络来进行模型的训练和分类，其中最为经典的是卷积神经网络和循环神经网络。
而目前深度学习算法在语音、图像、视频等多个领域中都有着广泛的应用，并取得了许多突破性成果。
二、生物特征识别算法的应用1.人脸识别作为最为常见的一项生物特征识别技术，人脸识别已经应用于各个领域。
在安全领域中，它可以被用来实现人脸闸机、门禁系统等。
在金融领域中，它可以用于身份验证、防欺诈等。
在医疗领域中，则可以用来进行病人的识别和记录。
2.指纹识别指纹识别是一种最为传统的生物特征识别技术，其广泛应用于各种智能设备、门禁系统、银行卡等需要验证身份和认证信息的场景中。
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生物特征的比较与应用王钢一、生物特征识别的特点第一个特点是“足够有效”的匹配原则。
生物认证与口令认证系统中采取的匹配原则不大一样，在口令认证系统中采取的是精确匹配的原则。
也就是说，被认证者提交的口令必须与数据库中存储的口令数据完全一致，相差一个字符都不能通过。
而在生物认证系统中，匹配软件把当前收集到的被认证者的生物特征数据和存储在数据库中的模板进行匹配，不是看是否绝对的匹配，而是看匹配的结果是否在有效范围内。
我们可以把这种匹配的模式称为“模糊匹配”，它涉及到模糊数学的理论。
第二个特点是系统在认证对象每次出示生物特征时采集到的特征数据是不同的。
如采集指纹时，每次手指按压的力度和手指在指纹读取器上的相对位置都不可能完全一样。
第三个特点是系统使用的是认证对象的生物特征的典型数据，并非生物特征的完整记录。
基于生理特征的主要有：指纹、掌纹、视网膜、虹膜、面部特征等；基于行为特征的生物鉴定主要是对认证对象的行为进行测量，例如签名、鼠标动作、击键等。
二、生物特征的种类与应用人的生物特征有很多种，直到目前，已经投入应用和正在研究的人的生物认证技术包括了DNA、指纹、掌纹、脚印、手形、脸形、耳形、牙印、唇印、声纹、虹膜、视网膜、静脉图案、汗毛孔、握手、指甲、身体气味、皮肤色彩与光滑、脑电波、步态及其他运动行态、笔迹、鼠标动作和击键动力学等。
目前，生物认证技术广泛应用于安全保卫、反恐、刑事案件侦破中，使用较多的是指纹、人像、DNA等，特别是DNA技术，在灾难、命案和强奸案当中，是非常强有用的。
（一）指纹特征指纹是人手指末端掌面皮肤乳突线隆起形成的纹理。
在安全保卫和反恐中，主要是指纹识别与查询。
通过计算机和网络建立指纹数据库，使指纹识别的价值得到了提高。
指纹识别技术的优点是：1.指纹是相当稳定的，不易随着年龄、身体状况发生变化；2.每个人的指纹各不相同，重复的概率极小；3.指纹便于采集，易于推广使用；4.指纹特征易于使用现在成熟的算法处理，特征数据量小，为建立大指纹数据库和网络快速指纹检索提供了有利的条件。
（二）人脸特征人脸识别或人像识别，是近年来发展较快的身份认证技术。
人的面貌特征包括：眼睛、眼睛轮廓、鼻子、嘴唇、眉毛、耳廓、下颚线、脸颊、 骨周围区域等面部立体特征。
人脸识别技术的优点是：1.人脸采集速度快、方便、直观、成本低，对人友好，最易于配合；2.可以隐蔽和远距离采集人脸，适用于监控场所；3.可以利用现有的各种证书、用人单位人事部门的人像照片资源。
人脸识别技术的缺点是：1.人脸存在一定差异，就目前的图像处理算法，误识率较高；2.人脸随着个体的健康状态变化，而发生一定的变化；3.利用整形改变脸型，易于伪装；4.采集人像时，受环境的光线亮度、方向、角度的影响很大；5.面部表情的细微变化，在计算机自动识别中很困难。
（三）虹膜特征虹膜是眼睛瞳孔周围圆形色素隔膜，其中的肌肉可以调整进入眼睛的光通量。
据推算两个人的虹膜相同的概率是。
虹膜识别技术主要用于安全场所、银行、旅客检查、海关身份认证等。
虹膜识别技术的优点是：1.被采集人无需接触采集设备；2.建立虹膜数据库，查询速度快，准确性高；3.在虹膜识别中，计算机识别系统自动完成，不用人工干预。
虹膜识别技术的缺点是：1.盲人和眼睛有疾病的人不适合使用虹膜识别技术；2.虹膜采集设备的成本高，依赖于周围的环境，不易普及；3.需要特殊的光源，才能显示出利于采集的虹膜图案；4.对黑眼睛的识别比较困难。
（四）视网膜特征每个人的视网膜图纹也都是不同的。
视网膜血管分布具有唯一性，视网膜的结构在人的一生中是稳定的，误识率低于百万分之一。
视网膜识别技术的优点是：1.视网膜识别的可靠性高；2.视网膜识别技术的准确性高；3.视网膜是不可见的，不易伪装，有效防止生物欺骗。
视网膜识别技术的缺点是：1.采集设备昂贵，成本高，采集过程较复杂；2.有眼睛疾病的不适合使用视网膜识别技术；3.采集视网膜图案时，要求有较近的距离和静止注视采集设备；4.视网膜静脉图像不够稳定，视网膜识别系统的拒识率较高；5．视网膜采集设备对人的眼睛有一定的伤害。
（五）语音特征人类语言的产生是人体语言中枢与发音器官之间一个复杂的生理物理过程，人在讲话时使用的发声器官——舌、牙齿、喉头、肺、鼻腔在尺寸和形态方面的差异很大，所以任何两个人的声纹图谱都有差异。
识别技术的优点是：1.声纹识别技术不依赖于特定文字；2.声纹识别具有不会遗失和忘记、不需记忆、使用方便等优点；3.非接触的采集声音的方式，使被采集者接受程度高；4.利用语音进行身份识别是最自然和最经济的方法之一。
识别技术的缺点是：1.由于音量、语速、语气、人的状态等变化，容易产生识别上的误差；2.易于进行声音欺骗，现代技术使得声音欺骗更加容易和简单。
同一个人的磁带录音也能欺骗语音识别系统；3.声音识别主要用于个体身份识别、安全认证、语音合成、方言识别等。
（六）DNADNA 是脱氧核糖核酸的英文缩写，DNA存在于一切有核的动物和植物中，生物的全部遗传信息都贮存在DNA分子里。
核苷酸的总数达30亿左右，如随机查两个人的DNA图谱，其完全相同的概率仅为三千亿分之一，这一概率远低于目前世界人口总数的倒数，所以其认定个人的价值可看作是100%。
识别技术的优点是：1.可以对嫌疑人父母兄妹做样品检验，间接认定罪犯；2.为案件的侦查、嫌疑人的排查提供方向，节约大量的时间、警力和财力，使DNA 成为真正意义上的“物证之首”；3.采集的检材少，如脱落的表皮和毛发等。
识别技术的缺点是：对双胞胎无法使用DNA技术进行个体识别。
（七）签名特征签名笔迹特征含有生物特征、心理特征和社会语言学特征。
签名主要是通过生物特征中的行为特征表现出来的，不能完全排除心理特征和社会语言学特征的迹象。
签名识别技术的优点是：1.使用签名作为身份识别的方法，有良好的心理基础，易于接受；2.静态签名应用普及，方便、快速，几乎没有成本；3.动态签名不易模仿，即行为动力学特征不易模仿和被盗。
签名识别技术的缺点是：1.动态签名的设备成本较高；2.静态签名易于模仿和伪造；3.静态签名的自动识别、误判率较高；4.受书写工具、心情、心理等影响，产生不稳定。
三、生物特征的融合没有一种生物识别技术在各种指标上全是最佳的，也不能认为在某个指标上是最佳的，应用价值就最大。
将多种生物特征采用信息融合的方法，将会使识别系统的准确性、可靠性和适用性得到很大提高。
这就是多种生理或行为特征进行人的身份识别的技术。
多种生物特征融合技术的优点是：1.提高身份认证的准确性；2.增加了生物特征欺骗的难度，提高了系统的可靠性；3.可以在一定程度上排除干扰特征，利用有价值的特征进行身份认证；4.在一定范围内，可以避免由于某些生物特征的变化带来的影响；5.多种生物特征融合技术是计算机技术和人工智能技术结合的方法，可以在特征的细节上和在整个系统的决策上得出更为客观和理想的结果。
人体面貌识别技术的原理、应用以及进展作者：admin 发布时间：09-02-06 09:45:48 来源：中国保险箱网人体生物特征识别技术是依靠人体的生物特征来进行人的身份验证的一种高科技识别技术。
而人体面貌识别技术具有比其他生物特征识别技术更直观、简便、准确、可靠及可扩展性良好等众多优势。
因而应用广泛。
本文介绍人体面貌识别技术的原理、特点、应用及进展。
一、前言随着光电技术、微计算机技术、图像处理技术与模式识别等技术的快速发展，出现了一种崭新的人体生物特征识别技术，这就是依靠人体生物特征来进行人的身份验证的一种高科技识别技术。
人体生物特征目前主要用到人体的指纹、掌纹、眼虹膜、声音、笔迹、面貌及DNA等。
由于这些特征具有人体所固有的不可复制的唯一性和稳定性，因此不可能复制、失窃或被遗忘。
所以，利用人体的这些独特的生理特征能准确地鉴别每个人的身份。
近几年来，已开发应用了声音识别、签字识别、指纹识别、掌形识别、眼虹膜识别等人体生物特征识别技术，与上述识别技术相比较，而最近开发的人体面貌识别技术则具有简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，因此可广泛应用于出入口控制、安全验证、安防监控与搜寻罪犯等有关方面。
下面就简要介绍一下人体面貌识别技术的原理、应用及进展。
二、人体面貌识别技术的原理1、人体面貌识别技术的内容人体面貌识别技术包含三个部分：（1）人体面貌检测面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。
一般有下列几种方法：①参考模板法首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；②人脸规则法由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；③样品学习法这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；④肤色模型法这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
⑤特征子脸法这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
（2）人体面貌跟踪面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。
具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。
此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
（3）人体面貌比对面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。
这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。
所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。
目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：①特征向量法该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。
此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人体面貌识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。
”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。
如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。
一般要求判断时间低于1秒。
2、人体面貌的识别过程一般分三步：（1）首先建立人体面貌的面像档案。
即用摄像机采集单位人员的人体面貌的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹（Faceprint）编码贮存起来。
（2）获取当前的人体面像即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。