不得不知的生物特征识别十大关键技术
生物识别技术在近几年有了长足的进展，但要使生物识别从理论研究走向实际应用，众多的科研单位还需要突破和解决其中一系列的关键技术。从统计的意义上讲人类的指纹、掌形、虹膜等生理特征存在着唯一性。因而这些特征都可以作为鉴别用户身份的依据。
1、生物特征传感器技术
通过某种原理可以测量生物特征，并将其转化成计算机可以处理的数字信号，这就是生物特征传感器的主要任务，也是生物特征识别的第一步。大部分的生物特征都是通过光学传感器如CCD或CMOS形成图像信号，例如人脸、指纹、虹膜、掌纹、手形、静脉等。但是虹膜和静脉图像需要主动的红外光源才可以得到细节清晰的个性特征。由于外加主动光源能够克服可见光线变化对生物特征的影响，所以最近在人脸识别领域有研究人员设计了红外成像设备，来克服人脸模式随光照变化的类内差异，从而大幅度提高了人脸识别的精度。
为了提高生物识别系统的易用性、舒适性和用户的接受程度，同时又要保证生物特征信号的质量，此外还要小巧精致、成本低廉，生物特征传感器技术还有许多需要改进的地方。例如最近已经有通过非接触方式采集的3D 指纹传感器技术。生物特征传感器的核心技术包括：
1)智能定位技术
生物特征获取装置必须让用户和识别系统处于合适的距离和位置才可以捕获合格的生物特征信号。最理想的方案是让采集装置自动判别用户的位置，然后主动调节光学系统或者直接通过机械装置移动采集设备，这样就可以降低对用户的要求，采集方式更加智能化和人性化。
2)人机接口设计
生物特征采集系统应该以人为本，符合人体工学，设计生物特征和采集装置之间的交互接
浅谈 生物特征计算
报告人：郑思仪（sisizheng@https://www.doczj.com/doc/2314164719.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
三大关键技术决定人工智能未来 摘要 : 机器理解语言的技术、知识挖掘技术、对人的建模技术这三大技术再经过一段时间的发展后，对破解图灵测试是有可能的。 科幻作品中我们经常能够看到与人类一样聪明的机器人，但机器是如何在这背后存储知识的？是如何推理知识并运用知识的？最后又是如何实现与人的交互的？此次在的百度BIG大会上，百度技术副总王海峰博士总结了实现人工智能的三大关键技术，基本回答了这些问题，虽然讲的比较简单，但由于信息量过大没有一定背景的人是很难听懂的，所以我纯粹来给各位科普下。 关键一，让机器理解语言的技术
理解语言是一个从词语逐渐递进到事件的过程。 1，分词技术 让机器理解语言，也就是要让机器学会自己思考，那么就需要让机器去理解语言。而汉语的 理解与英语相比起来就显得更加困难，在英语中每个单词都是基本上可以被机器直接读取的，但是汉语在分词上则更为困难。我们来举几个列子。 “你|老张|着什么急|啊” “你|老张着|什么嘴|啊” 上面是一个简单的列子，修改一个字，意思就相差十万八千里，而机器根据字的不同则可以勉强分出来。但是下面这个列子就折腾了。 “乒乓球拍卖完了” 机器该怎么分？这就困难了，机器既可以分出两种意思“乒乓球|拍卖|完了” “乒乓|球拍|卖完了”
那么困难就来了，我们如何告诉机器这句话中的词该怎么分呢？对于人来说很简单，根据前后文马上就能识别出来，但是对于机器来说则极为艰难。 2，句子的分析技术 分词问题解决之后便是分析句子的问题，请看下面两句“谢霆锋|是谁|儿子” “谢霆锋|儿子|是谁” 对于机器来说，这两句话获得的关键分词信息是一样的，都是“谢霆锋”、“是谁”、“儿子”，这三个关键分词信息。我们该如何告诉计算机，因为顺序先后的原因而导致的语义的天差地别呢？ 这其中就需要对语言有很深入的分析，对语义理解，从而知道他们要找的答案是不一样。做到这单同样不容易。 3，上下文相关的分析技术 分析完一句话后，机器自然要推演到分析一篇文章的内容。 在《信息简史》中有一个很重要的信息原理，就是说当我们需要传递信息时，需要大量的冗余信息来保障信息的准确性，没用的废话越多则传递信息的准确性越高，同样对于让机器理解某句话也是基于同样原理。 但问题是，人可以依靠直觉抓取关键信息，而机器又凭借什么来抓取关键信息呢？又如何识别真正的信号与噪声？这也是至关重要的技术。 我们看以下三个列子
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
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) 【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
人工智能技术与应用（练习一：骨骼识别） 1、（单选，10分）单人骨骼识别不需要包含如下处理过程（） A 、关键点区分 B 、关键点检测 C 、关键点串联 D 、结果输出 答案：A 2、（单选，10分）以下哪项不属于目前常用的人体骨架关键点的定义方式（） A 、18 个关键点 B 、14 个关键点 C、25 个关键点 D、7 个关键点 答案：D 3、（单选，10分） 以下哪种环境/ 条件有助于提升人体骨骼识别的准确率（） A 、肢体遮挡 B 、光照良好 C 、观察视角变化 D 、衣服包裹严实 答案：B 4、（单选，10分）人体骨骼识别与哪项技术的关联程度最低（） A 、区块链技术 B 、视频采集技术 C 、图像处理技术 D 、人工智能相关技术 答案：A 5、（单选，10分）以下哪项不是骨骼识别系统包含的功能（） A 、图像采集 B 、图像预处理 C 、图像模糊化 D 、骨骼关键点识别 答案：C 6、（单选，10分）以下哪项不属于造成多人骨骼识别较单人骨骼识别更具挑战的因素（） A 、关键点区分性弱 B 、背景中的局部区域容易混淆 C 、人与人的重叠 D 、需串联的关键点个数增多 答案：D
7、（单选，10分）当前的骨骼识别技术不适用于以下哪个应用场景（） A 、身份认证 B 、视频监控 C 、体感游戏 D 、运动员辅助训练答案：A 8、（单选，10分） 8. 以下哪家公司不属于人体骨骼识别领域的代表企业（） A 、商汤科技 B 、旷视科技 C 、携程旅行网络科技 D 、凌感科技 答案：C 9、（单选，10分）人的头颈、肩部、手肘关节、手腕关节、髋关节、膝关节等可作为人体骨骼关键点。 A 、正确 B 、错误 答案：A 10、（单选，10 分）在自顶向下方法中，人体目标检测需要用方框标记出一块尽可能大的区域。 A 、正确 B 、错误 答案：B 人工智能技术与应用（练习二：人脸识别） 1、（单选，10分） 以下哪项不是人脸识别系统包含的功能（） A 、图像采集 B 、图像预处理 C 、图像模糊化 D 、匹配比对 答案：C 2、（单选，10分） 未来人脸识别的个人隐私防护不包含（） A 、随意授权自己的人脸信息 B 、立法保障“脸权” C 、规范化人脸数据的使用方法 D 、打击隐私泄露行为 答案：A 3、（单选，10分） 以下哪项不属于生物识别技术（） A 、人脸识别 B 、车牌识别 C 、掌纹识别 D 、语音识别 答案：B
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
智能汽车关键技术及发展概况 1、前言: 智能车辆(I n t e l z i g e n t V e h i c l e s , IV)是一个集环境感知?规划决策?多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,它集中运用了计算机?现代传感?信息融合?通讯?人工智能及自动控制等技术,是典型的高新技术综合体?它具有道路障碍自动识别?自动报警?自动制动?自动保持安全距离?车速和巡航控制等功能?作为智能交通系统(ITS : Intelligent Tr nasportation System )的一个重要组成部分,智能车辆系统利用传感器技术?信号处理技术?通讯技术?计算机技术等, 辨识车辆所处的环境和状态, 并根据各传感器所得到的信息做出分析和判断, 或者给司机发出劝告和报警信息, 提醒司机注意躲避危险; 或者在紧急情况下, 帮助司机操作车辆(即辅助驾驶系统) ,防止事故的发生, 使车辆进入一个安全的状态; 或者代替司机的操作, 实现车辆运行的自动化? 智能车辆系统的引入, 可以提高交通的安全性和道路的利率?目前, 在汽车?卡车?公交系统?工业及军用等领域, 智能车辆系统都得到了应用, 而且应用的多样性和领域还在不断增加?可以预言, 随着信息采集技术?信息处理技术?系统工程技术等相关技术的研究和发展深入, 智能车辆系统将是智能交通系统研究和发展的重要领域? 2、智能汽车关键技术及研究 智能汽车是一个汇集了众多高新科技的综合系统, 尤其是作为智能汽车关键环节的环境信息获取与智能决策控制, 更是依赖于高新技术的有力支撑, 如传感器技术?图像识别技术?电子与计算机技术?控制技术?智能驾驶系统结构如图1: 2.1 感知技术 人类在驾驶汽车时所接受的信息几乎全部来自于视觉, 交通信号?交通标志?交通图案?道路标志等均可以看作是环境对驾驶员的视觉通讯语言?同时, 人类在驾驶汽车时,通过对周围路面场景的观测来决定采取
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
高速公路智能全程监控系统关键技术及其案例分析 高速公路智能全程监控系统关键技术及其案例分析 摘要：支撑高速公路运营管理的通信、收费、监控等系统是交通智能信息化的重要组成部分。随着计算机网络、自动化处理技术的水平不断提高，视频监视及人工智能等各项技术的广泛应用，高速公路智能全程监控系统的实施条件已经具备。文章就解决当前高速公路智能全程监控系统的关键技术进行分析并结合相关案例做出说明。 关键词：高速公路；智能全程监控系统；关键技术 中图分类号： U416 文献标识码： A 1、高速公路智能全程监控系统概述 高速公路智能全程监控系统的主要结构是监控中心和监控外场设备的两级布设。监控中心可以通过采集公路交通和气象等参数来实现交通数据自动检测、交通事件监测及报警和全程视频监视等相关技术手段的最有效结合。智能全程监控系统的实施，能够随时掌握不断变化的交通流，实现对全路段的有效监控，及时发现交通事件及异常情况，迅速采取有效对应措施，减少或避免交通阻塞、拥挤和事故的发生，使交通控制措施能够得到及时发布，减轻路政、养护、监控等人员的工作压力，保障高速公路的安全运营和畅通。 2、高速公路智能全程监控系统的功能分析 (1)信息采集：通过视频监视和交通数据信息采集系统,为管理人员提供各路段区域的实时交通状况。 (2)数据处理：综合监控软件通过自动交通状况监测的模型算法,能够准确,快速地检测拥塞与确认拥塞类型,提高系统的自动化程度。 (3)信息发布：通过可变信息标志、公众信息发布平台、车联网等方式发布信息,将实时交通信息传递给相关车辆驾驶员,诱导驾驶员安全、及时地适应道路情况变化。 (4)信息共享：以信息中心为路况信息平台,形成上、下级管理机构和系统内外用户的信息共享,提高高速公路管理的快速反应处理能力。
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.
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
智慧电厂的关键技术 一个人走的更快，一群人走的更远！ 分享给好友一起讨论吧~ 智慧电厂的本质是信息化与智能化技术在发电领域的高度 发展与深度融合，体现在大数据、物联网、可视化、先进测量与智能控制等技术的系统化应用，主要特征是泛在感知、自适应、智能融合与互动化。智慧电厂也称为智能电厂或智能电站，其技术核心是信息融合与智能发电技术，目前在水电、燃气轮机电厂及新能源电站均有不同程度的研究与应用，智能核电概念也已提出，但范围最广、复杂程度最高的常规燃煤火电厂的智能化发展才是智慧电厂研究与 应用的最重要领域，以下主要就常规火力发电厂的智能化技术展开讨论。智能制造的本质就是机器代人，通过人与智能化的检测、控制与执行系统实现对人类专家的替代，体现在生产制造过程的柔性化、智能化和高度协同化，将数据挖掘、遗传算法、神经网络和预测控制等先进的计算机智能方法应用于工程设计、生产调度、过程监控、故障诊断、运营管控等，实现生产过程与管理决策的智能化。在发电厂智能化技术的系统性研究与应用方面，国内外都还处于起步阶段，国外研究重点更倾向于新能源发电，如旨在有效运用分布式发电资源的VPP （虚拟电厂）技术，
可提高分布式发电的可控性。而对于常规火电厂，西门子、GE 等部分制造厂商，则将关注重点集中在区域数据共享与可视化辅助运维技术的应用方面。国内在技术体系方面的研究进展较快，部分关键技术已逐步进入应用研究，自主研发的技术进步显著。 一、智慧电厂的研究方向 随着电力转型发展与市场化改革的需要，清洁、高效、安全、电网友好型的智能发电技术是近阶段的重点研究方向，伴随先进检测与控制、人工智能、以及数据利用与信息可视化技术的快速发展，在以下的一些技术领域将首先获得应用性成果，推进火电厂的智能化进程。1 三维空间定位与可视化智能巡检随着计算机运算能力与软件应用水平提高，大范围的三维空间设计建模成为可能。通过三维空间定位，实现设备、管道、仪表取样点及隐蔽工程信息可视化。可体验逻辑操作场景与实际物理场景信息互动的感受，将传统运行人员的操作界面在物理维度上延展，共享智能巡检系统的现场信息。基于WIFI 或RFID 无线自组网技术的三维定位结合巡检人员智能终端，借助图像识别与无线通信技术，实时关联缺陷管理数据库，可实现现场设备的智能巡检与自动缺陷管理。借助设备与人员定位，还可同时实现智能安防与区域拒止等智能管理功能。在技术成熟时，借助各类型机器人的应用，可实现无人化的智能巡检方式。
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 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。
2020年生物识别行业 分析报告 2020年6月
目录 一、生物识别技术发展概况 (4) 1、生物识别技术定义 (4) 2、生物识别技术中人脸及指纹识别优势明显 (5) 3、生物识别市场规模处于快速增长通道 (7) 二、指纹识别技术成熟，应用广泛 (9) 1、第一代光学指纹应用场景有限 (9) 2、电容式指纹成功引领智能手机生物识别技术升级 (10) 3、屏下指纹技术将是未来发展的方向 (12) 三、人脸识别技术成长迅速 (19) 1、苹果再次引领3D面部识别发展 (19) 2、2D面部识别安全性较低，应用于特定场景 (24) 3、人脸识别市场规模稳步增长 (25) 四、相关企业简析 (27) 1、汇顶科技 (27) 2、兆易创新 (30)
生物识别技术市场处于增长通道，指纹及人脸识别占据主要市场。生物识别技术被广泛应用于金融、信息安全以及电信等多个领域，全球市场规模不断扩张，根据统计，到2019年全球生物识别行业市场规模已经达到了200亿美元正处于快速增长通道。其中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等优势，市场份额占比分别为58%及18%。 屏下指纹为未来发展方向。指纹识别技术经过多代更迭，现在的主流技术路径包括电容式指纹、光学屏下指纹以及超声波屏下指纹技术，其中屏下指纹技术更是作为未来发展方向被广泛的应用，代表性厂商包括以光学式屏下指纹为主的汇顶科技、思立微、神盾等，还有以超声波屏下指纹为主的高通。据统计，预计到2024年，全球屏下指纹手机的出货量将达到11.8亿台，年均复合增长率为42.5%。 苹果引领3D人脸识别技术发展，整体市场保持较高增速。人脸识别分为3D及2D人脸识别，其中3D人脸识别实现方法包括结构光、ToF以及双目视觉三种方式，前两种方式应用范围相对更为广泛；2D 人脸识别由于安全性较低，只能应用于少数场景。根据统计2019年全球人脸识别市场规模为308亿元，我国市场规模为34.51占比约为10%，预计在2020及2021年仍将保持较高增速。