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生物识别技术
发布人：管理员 浏览 1290 次 发布时间：2015年9月14日 打印本页 |
人们在社会交往的过程中，往往需要进行身份认证。常见的各种身份认证手段如钥匙、密码口令、证件和IC卡等，都是通过以“物”认人的方式，间接地实现对相关物件持有人的身份确认。这种方法精确性很低，安全漏洞较大。现实生活中各种伪造证件和信物的例子屡见不鲜，密码被破译或盗用也时常发生。为了防范这类事件的发生，人们需要一种直接认人的身份认证手段，这就是“人体生物特征识别技术”。它根据每个人自身所具有的生物特征来对每个人的真实身份进行鉴别。这些生物特征大都具有“人各有异”、“终生不变”和“随身携带”的特点，确保了认证结果的精确性和可靠性。
人类在追寻文档、交易及物品的安全保护的有效性与方便性经历了三个阶段的发展。第一阶段也就是最初始的方法，是采用大家早已熟悉的各种机械钥匙。第二阶段是由机械钥匙发展到数字密钥如密码或条形码等。第三阶段是利用人体所固有的生物特征来辨识与验证身份。生物识别是当今数字化生活中最高级别的安全密钥系统。
生物识别技术就是利用人们生理特征和行为特征对个人进行身份识别一项技术。如：
生理特征：指纹、掌纹、手形（掌形）、面相（人脸）、虹膜、视网膜，静脉、耳廓
行为特征：签字、步态、声音、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、手形识别、面相识别、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。
• 指纹识别
指纹是人与生俱来的身体特征，大约在14岁以后，每个人的指纹就已经定型。指纹具有「固定性」，不会因人的继续成长而改变。指纹也具有「唯一性」，不同的两个人不会具有相同的指纹，自从1888年英国著名人类学家葛弥登、佛兰雪所发表实验报告，以科学方法证明此特性以来，世界各国先后设立了指纹储藏柜，经历六十多年，还未发现完全相同的指纹卡。由于指纹取得容易，并具备「固定」及「唯一」的特性，早在公元1897年就被Edward Henry这位警察局长用来作为犯罪侦查的工具，从此指纹日益受到重视。
生物识别技术的发展主要起始于指纹研究，它亦是目前应用最为广泛的生物识别技术，19世纪初，科学研究发现了指纹的两个重要特征：一是两个不同手指的指纹纹脊的式样不同﹔二是指纹纹脊的式样与生俱来，而且终生不会改变。手指的唯一性特征包括涡、拱、环、脊断点和脊分岔的特征。时至今日，指纹识别技术已经广泛地应用于金融银行、安全防范、刑侦、安全保密等各个领域。据IBG最新统计数据显示，指纹识别技术几乎占据了整个生物识别技术领域的60％的市场份额。
自动指纹识别系统（即AFIS）主要有两个方面：刑侦和民用。刑侦AFIS提取十个手指的一组图象。这组图象能够为刑侦调查提供更多的数据。此系统是在一些罪犯尽量避免留下指纹的情况下用来获得罪犯指纹信息的专门设备。民用AFIS的应用是提取一些手指的平面图象，AFIS能在几秒中之内完成一对多（1：N）的检索。实际检索的时间因指纹数据库的大小而不同。
• 人脸识别
人脸识别技术是生物检测学中应用较为广泛的技术之一。与其他生物识别技术相比，人脸识别技术的可接受性强，人们通常不会介意将面孔作为识别特征。
人脸识别包括标准视频识别和热成像技术两种。标准视频识别是透过普通摄像头记录下被拍摄者眼睛、鼻子、嘴的形状及相对位置等面部特征，然后将其转换成数字信号，再利用计算器进行身份识别。视频面部识别是一种常见的身份识别方式，现已被广泛用于公共安全领域。热成像技术主要透过分析面部血液产生的热辐射来产生面部图像。与视频识别不同的是，热成像技术不需要良好的光源，即使在黑暗情况下也能正常使用。人脸识别技术通常基于以下方法来实现
对面部的外观特征进行分析。如分析眼、眉毛、鼻、耳廓、嘴唇和下巴等的形状，尺寸，位置和它们相互间对应的平面或立体空间关系等。该类外观特征的直观性较好，具有较高的惟一性。但在一定程度上受光线、角度、人的表情等因素的影响。
对人脸图象进行全局分析，将人脸图像划分许多标准脸谱类型，再将关键部位分解成多种局部脸谱元素来进行描述。
对人脸热谱图像即人脸的红外光谱图像中的特征进行分析。人体面部各个部位的骨骼与肌肉组织的温度不同，向外界散发出来的红外光谱也不同。该图谱具有个人惟一性，不受外界光照度的影响，并且不易通过化妆来遮盖及伪造，但受人的情绪、运动状态、体温等因素的影响较大。
理想的人脸识别系统应能自动完成以下几方面工作。
能够在复杂背景下检测出图像中是否含有人脸对象。
能够准确无误地提取和分割出图像中的人脸对象。
能够在不同角度、不同光照、不同距离下对不同表情及化妆的人脸进行准确识别。
尽管已经有一些有关人脸识别技术的实用产品，但目前的人脸识别系统对采集到的人脸图像仍有一定的限制，如背景、光照、表情等，其大范围的识别正确率最高只在99%左右。因此，人脸识别技术主要适合应用于一些使用者为配合型的应用场合，在抗拒人群以及安全无人工干预的场合，其使用效果仍不尽人意。
• 掌纹识别
掌纹是指手指末端到手腕部分的手掌图像。其中很多特征可以用来进行身份识别：如主线、皱纹、细小的纹理、脊末梢、分叉点等。掌纹的形态由遗传基因控制，即使由于某种原因表皮剥落，新生的掌纹纹线仍保持着原来的结构。每个人的掌纹纹线都不一样，即使是孪生同胞，他们的掌纹也只是比较相似，而不会完全一样。掌纹识别也是一种非侵犯性的识别方法，用户比较容易接受，对采集设备要求不高。
掌纹中最重要的特征是纹线特征，而且这些纹线特征中最清晰的几条纹线基本上是伴随人的一生不发生变化的。并且在低分辨率和低质量的图像中仍能够清晰的辨认。
点特征，主要是指手掌上所具有的和指纹类似的皮肤表面特征，如掌纹乳突纹在局部形成的奇异点及纹形。点特征需要在高分辨率和高质量的图像中获取，因此对图像的质量要求较高。
纹理特征，主要是指比纹线更短、更细的一些纹线，但其在手掌上分布是毫无规律的。掌纹的特征还包括几何特征：如手掌的宽度、长度和几何形状，以及手掌不同区域的分布。手形识别
手（指、掌）形识别技术是基于人手特征（如手的形状、长度，手指长度，指节纹等）的检测技术。这种技术简单，易于使用，设备价格低廉，可接受性强，并且不受环境的影响。该技术的主要不足是手形生理特征的永久性不强。特别是儿童时期，其特征可能会随个体的成长而有所变化，较难达到高的准确度，特别是对大量人群作识别时，重合率较高。此外，采集器的尺寸过大也限制了手形识别技术的应用。
• 语音识别
每个人的语音特征由各个发音器官的形状等因素决定。尽管每个人的语音不同，但其差异的显著性还不足以使语音识别技术获得较高的准确度。通常语音识别系统有文字相关和文字无关两种。前者基于对预定的文字发音进行识别。其特点是易于实现，但是也容易模仿，防伪性差。后者则不限定文字，比前者实现困难，但防伪性较好。语音特征的可接受性较好，但受环境噪音、说话者身体状态和情绪影响较大。此外，由于有些人具有较高的语音模仿能力，因此语音识别的防伪性总体不高。
• 笔迹识别
每个人的笔迹具有很强的惟一性。利用笔迹鉴定身份在日常生活中已获得普通应用，如信用卡交易等。因此，该项技术具有很好的可接受性。由于每个人的笔记受个体的身体状况和情绪的影响，目前研制出的笔迹识别系统，其准确度在较小识别范围内较好，但在大范围识别情形中，仍难以获得足够高的准确度。
笔迹识别系统通常有静态和动态两种。静态系统仅利用笔迹的几何形状特征进行识别，动态系统同时利用几何形状特征和运动特征（如书写时的加速度、速度、运动轨迹等）进行识别。运动特征具有较强的防伪性，因为运动特征无法从写好的笔迹中获得。
•虹膜、视网膜识别
虹膜是瞳孔周围有颜色的肌肉组织。研究表明，人的眼虹膜上有很多微小的凹凸起伏和条状组织，其表面特征几乎是唯一的。早在20世纪30年代，人们就提出了利用眼虹膜进行身份识别的设想，但直到近两年英国剑桥大学科学家多各曼开发出一种新的编码方式，才使这项技术真正走向实用。虹膜识别的工作过程，与指纹识别有些类似。科学家先要将扫描的虹膜图像转换为2048位的数字代码，存储到计算器数据库中。当进行身份识别时，只需将扫描的待检测者的虹膜图像，与事先储存的数字代码相对照，即可判明身份。但利用视网膜进行身份识别，需要用激光照射眼球后面才能获得视网膜的特征图像，不仅设备复杂昂贵，对眼睛健康也会带来一定损害。因此，如何利用这一生物特征进行身份识别，尚有待进一步研究。
• 静脉识别
静脉识别技术的原理是根据血液中的血红素有吸收红外线光的特质，将具红外线感应度的小型照相机对着手指进行摄影,即可将照着血管的阴影处摄出图像来。将血管图样进行数字处理，制成血管图样影像。静脉识别系统就是首先通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，从静脉分布图依据专用比对算法提取特征值，通过红外线CCD摄像头获取手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，将特征值存储。静脉比对时，实时采取静脉图，提取特征值，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，同存储在主机中静脉特征值比对，采用复杂的匹配算法对静脉特征进行匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。全过程采用非接触式。
目前分为手指静脉识别技术和手背静脉识别。
• 声音和签字识别
声音和签字识别属于行为识别的范畴。声音识别主要是利用人的声音特点进行身份识别。声音识别的优点在于它是一种非接触识别技术，容易为公众所接受。但声音会随音量、音速和音质的变化而影响。比如，一个人感冒时说话和平时说话就会有明显差异。再者，一个人也可有意识地对自己的声音进行伪装和控制，从而给鉴别带来一定困难。签字是一种传统身份认证手段。现代签字识别技术，主要是透过测量签字者的字形及不同笔划间的速度、顺序和压力特征，对签字者的身份进行鉴别。签字与声音识别一样，也是一种行为测定，因此，同样会受人为因素的影响。
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