生物特征识别技术的现状与发展趋势概述
生物识别技术的发展趋势与前景展望
生物识别技术的发展趋势与前景展望随着科技的不断进步，生物识别技术作为一种先进而高效的身份验证和安全保障手段，正逐渐引起人们的广泛关注和应用。
生物识别技术基于个体独特的生理特征和行为方式进行身份验证，具有独一无二、难以伪造、方便快捷等优势，被广泛应用于金融、安全、医疗、教育等领域。
本文将就生物识别技术的发展趋势以及其前景展望进行探讨。
一、发展趋势1. 多模态生物识别技术的兴起：随着技术的不断进步，单一生物特征识别已经不能满足复杂应用场景的需求。
多模态生物识别技术结合了多种生物特征，如人脸、指纹、虹膜等，提高了识别的准确性和可靠性。
2. 深度学习和人工智能的应用：深度学习和人工智能的快速发展为生物识别技术提供了更加强大的算法支持，如人脸识别、指纹识别等方面的算法不断创新，使得生物识别技术更加智能化。
3. 移动端生物识别的普及：随着智能手机等移动设备的普及，移动端生物识别技术成为大趋势。
人们可以通过手机或其他便携式设备进行生物识别验证，实现便捷、安全的身份认证。
4. 冷光红外成像技术的突破：随着冷光红外成像技术的不断进步，传统照明条件下人脸识别受到的干扰将大大减少，夜间或光线较弱环境下的生物识别将变得更加准确和可靠。
二、前景展望1. 增强安全性和便利性：生物识别技术的发展将进一步提高系统的安全性和便利性。
通过生物特征进行身份验证，可避免密码泄露、卡片丢失等风险，同时也解决了用户记住或输入复杂密码的问题。
2. 推动金融科技创新：生物识别技术在金融领域的应用将会得到进一步推广。
通过人脸识别、指纹支付等方式，用户可以更加安全地进行在线支付和交易，有效防范网络金融诈骗。
3. 促进医疗领域发展：生物识别技术在医疗领域的应用前景广阔。
通过生物特征的识别，可以有效提高医疗系统的安全性和准确性，避免医疗骗保和身份冒用等问题。
4. 促进智慧城市建设：生物识别技术将在智慧城市建设中发挥重要作用。
通过生物特征的识别，可以实现自动进入、人员定位、快速通关等功能，提高城市管理的智能化和便捷性。
2024年生物识别技术市场发展现状
2024年生物识别技术市场发展现状引言生物识别技术是一种将个体的生物特征作为身份认证的手段，近年来得到了广泛的应用和发展。
生物识别技术的市场发展呈现出良好的势头，本文将对生物识别技术市场的现状进行分析和探讨。
市场规模和增长趋势生物识别技术市场是一个快速增长的市场，根据市场调研机构的数据，预计到2025年，全球生物识别技术市场规模将达到500亿美元。
生物识别技术市场的增速主要受到以下几个方面的推动：1.安全需求的增加：随着社会的进步和互联网的发展，个人和企业面临着越来越多的安全威胁。
传统的身份认证方式存在着被攻破的风险，而生物识别技术可以提供更加安全和可靠的身份认证手段，因此越来越多的个人和企业开始采用生物识别技术。
2.技术进步带动应用扩大：生物识别技术在过去几年中得到了快速的发展，各种生物特征的识别精度和速度得到了显著提升。
尤其是面部识别、指纹识别和虹膜识别等技术已经成熟并广泛应用于各个领域，如手机解锁、支付认证、门禁系统等。
3.政府支持政策：为了提升国家安全和便利人民生活，许多国家出台了政策和法规，鼓励和支持生物识别技术的发展和应用。
政府的支持使得生物识别技术在各个领域的应用得到了推动。
市场应用领域生物识别技术的应用领域非常广泛，下面列举了一些主要的应用领域：1.政府和公共领域：政府和公共领域是生物识别技术的主要应用领域之一。
例如，个人身份证明、边境安全、驾驶证申领、选民注册等都可以通过生物识别技术来实现更加安全和便捷的认证过程。
2.金融和支付领域：生物识别技术在金融和支付领域有着广泛的应用。
指纹识别、面部识别、声纹识别等技术可以用于实现更加安全的手机支付、电子银行等业务，提升用户的支付体验和安全性。
3.企业和组织的安全管理：企业和组织对于安全管理的要求越来越高，生物识别技术可以应用于企业的门禁系统、办公设备的解锁、网络系统的登录等方面，提升企业和组织的安全防护能力。
4.智能手机和移动设备：生物识别技术在智能手机和移动设备上得到了广泛的应用。
中国生物识别技术行业现状及趋势分析
中国生物识别技术行业现状及趋势分析一、生物识别技术行业概述1、定义及分类生物识别是一种通过计算机、光学、声学、生物传感器等多个技术领域密切结合，利用人体固有的生理特性，如指纹、人脸、虹膜等和行为特征如笔迹、声音、步态等进行个人身份鉴定的方法。
不同生物识别方法对比2、处理流程生物识别系统对人的生物特征进行取样，提取其特有的特征转化成数字信息，并进一步将这些信息组成特征模板。
当人们同识别系统交互进行身份认证时。
识别系统通过获取其生物特征与数据库中的数据特征模板进行比对，以确定二者是否匹配，从而决定判断是否认证成功。
生物识别技术主要包括数据采集、预处理、特征提取和生物特征数据比对等模块，处理流程如下图：生物识别技术处理流程图二、生物识别技术行业现状1、全球2022年，尽管受国内外经济形势、中美贸易摩擦、俄乌冲突等诸多因素影响，全球生物识别技术应用市场仍然以较高速度发展，2022年全球生物识别市场规模约为332亿美元，预计2028年将达到874亿美元，年复合增长率将达到17.36%。
2022-2028年全球生物识别技术市场规模及预测2、中国1）市场规模生物识别技术在金融、电信、信息安全、电子政务等领域正在加速推广。
特别是各国政府在边境安全、电子护照以及刑侦等方面逐渐普及了生物识别技术的应用。
此外，云计算和电子商务也带了巨大的需求，移动支付和在线转账等业务推动了生物识别技术市场的扩张。
数据显示，国内生物识别技术市场规模从2014年的71.5亿元迅速增长至2022年的402亿元，期间CAGR达24.1%。
2014-2022年中国生物识别技术市场规模及增速2）细分市场结构目前市场上应用最为广泛的生物识别技术是指纹识别以及人脸识别，这两种技术具备较高的使用便利性以及较低的设备成本优势，2022年二者市场合计占比达到77%。
而虹膜识别、静脉识别、声纹识别随着相关技术的进一步成熟具备较强的成长性。
2022年中国生物识别技术细分市场结构相关报告：产业研究院发布的《2024-2030年中国生物识别技术行业发展监测及投资前景展望报告》三、生物识别技术行业重点企业熵基科技是国内集成生物识别行业领先企业，在生物识别身份认证和生物识别出入口控制解决方案领域处于龙头地位，掌握核心算法，多模态混合生物识别技术行业领先。
生物识别技术的研究现状与未来发展趋势
生物识别技术的研究现状与未来发展趋势生物识别技术是一种可以通过人体生理特征来进行身份认证的技术。
随着科技的不断发展，生物识别技术在现代社会中得到了越来越广泛的应用。
这种技术比传统的身份认证方式更安全、更便捷，因此在金融、安防、医疗等领域中受到了热烈的追捧。
本文将介绍生物识别技术的研究现状以及未来的发展趋势。
一、现有的生物识别技术目前，常见的生物识别技术主要包括指纹识别、虹膜识别、面部识别、声纹识别等，每种技术都有其独特的优势和应用场景。
1.指纹识别指纹识别是最常见的生物识别技术之一，它利用指纹纹线、线宽，以及指纹之间的间隔等特征来识别个体身份。
这种技术不仅简单易用，而且准确率极高，因此在安防领域中得到了广泛的应用。
2.虹膜识别虹膜识别是一种通过对个体虹膜纹理的识别来进行身份认证的技术。
虹膜是人眼中彩色圆环内部的一层组织，其纹理独特且不可复制，因此虹膜识别的准确率也非常高。
虹膜识别技术主要应用于高安全要求的场所，如银行、政府机构等。
3.面部识别面部识别是通过对个体面部特征的识别来进行身份认证的技术。
它可以利用人脸的轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等特征来进行识别，具有便捷、准确、无接触等优点。
目前，面部识别技术在门禁系统、手机解锁等领域中得到了广泛的应用。
4.声纹识别声纹识别是通过对个体说话时发出的声音进行识别的技术。
它利用人的声带、声管等声音特征来进行识别，其优点在于不需要特别的设备，只需通过麦克风将说话人的声音采集即可。
声纹识别技术主要应用于电话客服、金融等领域。
二、未来发展趋势随着技术的不断进步，生物识别技术也在不断地发展和完善。
未来，有几个趋势值得我们关注：1.多模式生物识别技术多模式生物识别技术是一种可以通过多种生物特征来进行身份认证的技术。
这种技术可以将指纹、虹膜、面部、声纹等多种生物特征进行融合，从而提高识别准确率。
目前，已经有一些公司开始推出多模式生物识别技术的产品，未来这种技术有望在更多领域得到应用。
生物识别技术的前沿
生物识别技术的前沿概述生物识别技术是将个体的生理或行为特征，作为唯一身份认证的手段。
它不仅能够提供高效、精确、安全的身份认证方式，还能促进数据安全和个人隐私保护。
随着科技的进步和人工智能的发展，生物识别技术正处于快速发展的前沿。
本文将探讨生物识别技术的最新进展和未来趋势。
1. 人脸识别技术人脸识别技术是当前最为成熟的生物识别技术之一。
通过摄像头捕捉到的人脸图像，可以进行人脸检测、分析、匹配等操作。
目前，人脸识别技术已经广泛应用于社交媒体、手机解锁、刷脸支付等场景。
未来，随着智能硬件和算法的不断升级，人脸识别技术将进一步提升准确率和使用便利性。
2. 指纹识别技术指纹是一种独特而稳定的生物特征，指纹识别技术也是比较成熟且常用的生物识别技术之一。
通过对指纹图像进行分析和比对，可以实现身份认证和安全访问控制。
目前，指纹识别技术已广泛应用于手机、门禁系统、金融机构等领域。
未来，指纹识别技术将继续提高准确率和反欺骗能力，并逐渐应用于更多领域。
3. 声纹识别技术声纹是个体在说话、唱歌等活动中产生的声音特征，具有独特性和稳定性。
声纹识别技术通过对声音信号进行分析和比对，可以实现个体身份认证和声音特征提取。
目前，声纹识别技术已经应用于电话客服、金融欺诈检测等领域，并取得了良好效果。
未来，声纹识别技术将发展更先进的算法，提高准确率和效率。
4. 虹膜识别技术虹膜是眼睛中具有丰富纹理和唯一性的部分，虹膜识别技术通过对虹膜图像进行采集、分析和比对，可以实现高准确率的身份认证。
目前，虹膜识别技术已经广泛应用于边境安检、银行系统等场景。
未来，随着虹膜采集设备的普及和算法的改进，虹膜识别技术将逐渐渗透到更多领域。
5. 脑电图（EEG）识别技术脑电图是记录大脑电活动的一种方式，具有独特性和实时性。
脑电图识别技术通过对大脑信号进行分析和比对，可以实现基于思维活动的身份认证和情感分析等应用。
目前，该技术在神经科学研究领域得到广泛应用，并在心理治疗、教育评估等领域取得初步成果。
生物识别技术的现状与发展
生物识别技术的现状与发展在当今数字化和信息化的时代，生物识别技术正以前所未有的速度发展，并逐渐融入我们生活的方方面面。
从解锁手机到通过安检，从金融交易到门禁系统，生物识别技术以其独特的优势为我们提供了更加便捷、安全和高效的身份认证方式。
生物识别技术，简单来说，就是通过对人体生理特征或行为特征的识别来确定个人身份。
这些特征包括指纹、面部、虹膜、声音、掌纹、静脉等生理特征，以及步态、击键习惯等行为特征。
每种生物识别技术都有其独特的特点和应用场景。
指纹识别是我们最为熟悉的生物识别技术之一。
它的原理是基于手指表面的纹路特征，这些纹路具有唯一性和稳定性。
指纹识别技术已经广泛应用于手机解锁、考勤系统、门禁系统等领域。
其优点是技术成熟、成本较低、识别速度快。
然而，指纹识别也存在一些局限性，比如手指受伤、潮湿或者污垢可能会影响识别效果，而且指纹信息容易被复制。
面部识别技术近年来发展迅速，特别是随着深度学习算法的应用，其识别准确率得到了显著提高。
面部识别通过分析人脸的五官、轮廓等特征来进行身份认证。
我们常见的手机面部解锁、人脸识别支付就是面部识别技术的应用实例。
面部识别的优势在于非接触式、方便快捷，但它也容易受到光线、姿态、表情等因素的影响，而且存在一定的误识率。
虹膜识别被认为是一种高精度的生物识别技术。
虹膜是位于眼睛瞳孔和巩膜之间的环状组织，其纹理具有极高的复杂性和独特性。
虹膜识别技术具有准确性高、稳定性好、难以伪造等优点，在一些对安全性要求极高的领域，如国家安全、金融等领域有应用前景。
不过，虹膜识别设备的成本较高，而且在使用时需要用户配合，相对不太方便。
声音识别则是通过分析人的声音特征来进行身份认证。
每个人的声音在音色、音调、语速等方面都有所不同，这些特征构成了声音识别的基础。
声音识别可以用于电话银行、语音助手等场景，具有方便、自然的特点。
但声音容易受到环境噪音、疾病等因素的影响，识别准确率有待进一步提高。
掌纹识别和静脉识别是相对较新的生物识别技术。
生物特征识别技术未来发展趋势
生物特征识别技术未来发展趋势生物特征识别技术是指通过对个体生物特征进行采集、提取、比对和识别，实现对个体身份的确认和识别的一种技术手段。
随着科技的不断发展，生物特征识别技术也在不断演进和创新。
本文将探讨生物特征识别技术未来的发展趋势。
一、多模态融合生物特征识别技术主要包括指纹识别、人脸识别、虹膜识别、声纹识别等多种方式。
未来的发展趋势是将这些不同的生物特征识别技术进行融合，实现多模态的生物特征识别。
通过同时采集和比对多种生物特征，可以提高识别的准确性和可靠性。
二、无感知识别当前的生物特征识别技术需要用户主动配合，例如将手指放到指纹识别设备上或者对准镜头进行人脸识别。
未来的发展趋势是实现无感知的生物特征识别技术，即无需用户主动配合，通过传感器对用户进行隐形识别。
这将大大提高用户体验，并拓宽生物特征识别技术的应用范围。
三、深度学习与人工智能深度学习和人工智能技术的快速发展为生物特征识别技术的进一步发展提供了强大的支持。
未来的发展趋势是将深度学习和人工智能应用于生物特征的提取和识别过程中，通过训练模型来提高识别的准确性和鲁棒性。
深度学习和人工智能技术的应用可以使生物特征识别系统更加智能化和自适应，适应各种环境和场景。
四、移动化和便携化随着移动设备的普及和性能的提升，未来的生物特征识别技术将趋向于移动化和便携化。
例如，将生物特征识别技术应用于手机、平板等移动设备上，实现随时随地的身份认证和识别。
这将为用户提供更加便利和安全的使用体验，并推动生物特征识别技术的广泛应用。
五、隐私保护和安全性生物特征识别技术的快速发展也带来了一些隐私和安全的问题。
未来的发展趋势是加强生物特征识别技术的隐私保护和安全性。
例如，采用加密算法对生物特征进行保护，防止生物特征被盗用或者伪造。
同时，加强对生物特征识别系统的安全检测和防护，防止恶意攻击和非法使用。
六、个性化和定制化随着生物特征识别技术的发展，未来的趋势是实现个性化和定制化的生物特征识别系统。
生物特征识别技术研究及其应用前景展望
生物特征识别技术研究及其应用前景展望在过去，人们为了验证身份、进行安全措施等目的，使用了多种传统的身份识别方式，如密码、PIN码、身份证等。
然而，随着科技的进步和数据的数字化，这些传统的身份识别方式被攻击的风险也不断升高，如何保证安全性一直是一个问题。
近年来，生物特征识别技术得到了广泛关注，因其具有独特性和固定性、便捷性、准确性等优点，逐渐成为替代传统密码和PIN码等传统身份识别方式的主流趋势。
本文将从各方面探讨生物特征识别技术的应用现状及未来发展前景。
家门口的生物特征识别技术生物特征识别技术是一项基于人体生理学或行为学特征进行身份识别的技术，常见的生物特征包括指纹识别、面部识别、虹膜识别以及声纹识别等。
这些生物特征是不可更改的，每个人都拥有独特的生物特征，可以保障识别准确性。
目前，家门口的生物特征识别技术愈发成熟，很多人已经开始使用指纹、面部识别等技术代替传统的密码和门卡。
例如，现在智能手机已经普遍配备了指纹识别技术，可以轻松解锁并保护个人隐私。
同时，在家庭安全领域，门禁系统也普遍使用面部识别技术来提高安全性。
物理设备的生物特征识别技术除了家门口的生物特征识别技术，生物特征识别技术在其他领域也得到了广泛应用。
在物理设备的识别方面，生物特征识别技术可以用于替代传统的密码或身份证等识别方式。
例如，在传媒发布厅、医院、银行等场合，采用面部识别技术可以快速准确地对用户进行身份识别，并为用户提供更优质的服务。
维护公共安全的生物特征识别技术当今社会的公共安全问题一直是大家关注的焦点。
在这一领域，生物特征识别技术的应用得到了广泛认可。
例如，在机场、火车站等公共交通场所，使用面部识别、虹膜识别等技术可以快速准确地对乘客进行身份识别，减少核验过程中的人为失误和犯罪行为，提高公共安全性。
未来发展前景生物特征识别技术在未来的发展前景十分广阔。
尽管已经在一些领域取得了优异的成果，但仍然存在着一些挑战。
首先，生物特征识别技术需要进一步提高识别准确率，减少误差率和假阳性率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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
征识别技术相比, 具有非侵犯性、采集方便等特点。
因而人脸识别是一种非常自然、友好的生物特征识别认证技术。
人脸识别技术包括图像或视频中进行人脸检测、从检测出的人脸中定位眼睛位置、然后提取人脸特征、最后进行人脸比对等
一系列相关的技术。
为了评测基于面部图像的人脸识别算法的性能。
美国 ARPA 和 ARL 于 1993年至 1996年建立了 FERET 数据库,用于评测当时的人脸识别算法
的性能。
共举行了三次测试 FERET94、 FERET95、 FERET96。
FERET 测试的结果指出,光照、姿态和年龄变化会严重影响人脸识别的性能。
FERET 的测试结果
也表明了基于面部图像的方法的缺点。
人脸是一个三维非刚体,具有姿态、表情等变化,人脸图像采集过程中易受到光照、背景、采集设备的影响。
这些影响会降低人脸识别的性能。
为了克服姿态变化对人脸识别性能的影响,也为了进一步提高人脸识别性能, 20世纪 90年代后期,一些研究者开始采用基于 3D 的人脸识别算法。
这些算法有的本身就采用三维描述人脸, 有的则用二维图像建立三维模型, 并利用
三维模型生成各种光照、姿态下的合成图像, 利用这些合成图像进行人脸识别。
2000年后,人脸识别算法逐渐成熟,出现了商用的人脸识别系统。
为了评测这些商用系统的性能, 也作为 FERET 测试的延续, 美国有关机构组织了 FRVT2000、
FRVT2002、 FRVT2006测试。
测试结果表明, 人脸识别错误率在 FRVT2006上下
降了至少一个数量级, 这种性能的提升在基于图像的人脸识别算法和基于三维的人脸识别算法上都得到体现。
此外,在可控环境下,虹膜、静态人脸和三维人脸识别技术的性能是相当的。
此外, FRVT2006还展现了不同光照条件下人脸识别性能的显著提高,最后, FRVT2006表明人脸自动识别的性能优于人。
值得一提的
是, 清华大学电子工程系作为国内唯一参加 FRVT2006的评测的学术机构, 其
人脸自动识别性能优于人类。
FRVT2006为人脸识别后续的研究指明了方向,人脸识别中光照、年龄变化依然对人脸识别性能有很大影响, 二维人脸识别的性能不比三维人脸识别差。
人脸识别得优点:非接触性的。
缺点是:要是比较高级得摄像头
才也有效地扑捉面部图像;使用者面部的位置与周围得光环境都可能影响系统的精确性, 而且面部识别容易受欺骗; 对于采集图像的设备会比其他技术昂贵得多。
2.2. 指纹识别指纹识别技术是指通过比较不同人指纹中的特征点不同来区分不同人的身份。
指纹识别技术通常由三个部分组成:对指纹图像进行预处理;提取特征值,并
形成特征值模板;指纹特征值比对。
指纹图像预处理的目的是为了减少噪声干扰的影响,以便有效提取指纹特征值。
常用的预处理方法有图像增强、图像平滑、二值化、图像细化等。
特征提取的目的就是从预处理后的指纹图像中, 提取出能够表
达该指纹图像与众不同的特征点的过程。
最初特征提取是基于图像的,从图像整体
中提取出特征进行比较,但该方法的精度和性能较低。
现在一般采用基于特征点的方法,从图像中提取反应指纹特性的全局特征 (如纹形、模式区、核心区、三角点、纹数等和局部特征 (如终结点、分叉点、分歧点、孤立点、环点等。
得到特征点后就可以对特征点进行编码形成特征值模板。
指纹特征值比对就是把当前获得的指纹特征值与存储的指纹特征值模板进行匹配, 并给出相似度的过程。
指纹识别的优点 :技术相对成熟; 成本较低。
缺点是:具有侵犯性; 指纹易磨损, 手指太干或太湿不易提取图像。
2.3. 虹膜识别虹膜相对而言是一个较新的生物特征。
1983年, Flom 与 Safir 申请了虹膜识别专利保护, 使得虹膜识别方面的研究很少。
1993年, Daugman 发表了关于虹膜自动识别算法的开创性工作,奠定了世界上首个商业虹膜自动识别系统的基础。
随着 Flom 和 Safir 专利在 2005年的失效和 CASIA 及
ICE2005中虹膜数据集的提供,虹膜识别算法的研究越来越蓬勃。
I
CE2006首次对虹膜识别算法性能进行了测试。
虹膜识别中需要解决如下两个难点问题:一是虹膜图像的获取, 二是实现高性能的虹膜识别算法。
3. 结论本文讨论了一些常用的生物特征识别技术的技术特点及发展趋势。
随着各国对生物特征
识别技术的越来越重视,生物特征识别技术必将获得更快的发展。