2019-2025年中国虹膜识别行业市场研究报告
喵咪产业服务（微信公众号）
第一章2013-2018年虹膜识别产业概述
第一节虹膜识别产业定义
虹膜识别技术是基于眼睛中的虹膜进行身份识别，应用于安防设备(如门禁等)，以及有高度保密需求的场所。
人的眼睛结构由巩膜、虹膜、瞳孔晶状体、视网膜等部分组成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，其包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等的细节特征。而且虹膜在胎儿发育阶段形成后，在整个生命历程中将是保持不变的。这些特征决定了虹膜特征的唯一性，同时也决定了身份识别的唯一性。因此，可以将眼睛的虹膜特征作为每个人的身份识别对象。
例如，在好莱坞大片中，通过扫描眼睛视网膜开启保密房间或保险箱的炫酷场景，大家一定还记忆犹新吧!使用虹膜识别技术，为需要高度保密的场所提供了高度安全保障。
第二节虹膜识别产业发展历程
追溯至19世纪80年代。1885年，ALPHONSEBERTILLON将利用生物特征识别个体的思路应用在巴黎的刑事监狱中，当时所用的生物特征包括：耳朵的大小、脚的长度、虹膜等。
1987年，眼科专家ARAN SAFIR和LEONARDFLOM首次提出利用虹膜图像进行自动虹膜识别的概念，到1991年，美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的JOHNSON实现了一个自动虹膜识别系统。
1993年，JOHNDAUGMAN实现了一个高性能的自动虹膜识别原型系统。今天，大部分的自动虹膜识别系统使用DAUGMAN核心算法。
第三节虹膜识别产业链分析
虹膜识别产业链主要由三部分构成：算法与软件、红外LED和红外摄像头模组。
1）在算法与软件方面，目前国内两家优质标的均为非上市公司：中科虹霸和聚虹光电；
上市公司林州重工与中科虹霸属于关联企业（实际控制人为中科虹霸第一大股东）；远方光电子公司维尔科技是国内领先的生物识别厂商；
2）在红外LED方面，三安光电走在国内公司的前列；
3）在摄像头模组方面，有北京君正、欧菲光、水晶光电、联创电子、晶方科技，同时建议关注华天科技、舜宇光学、丘钛科技、信利国际等。
喵咪产业服务微信公众号平台始创于2018年3月，平台致力于为企业中高层管理人员、企业及事业发展研究部门人员、市场投资人员、投资行业及咨询行业人士、投资专家等人员提供各行业丰富翔实的市场调查研究资料和商业竞争情报。
喵咪产业服务平台为国内外的行业企业、研究机构、社会团体和政府部门提供专业的行业市场研究、商业分析、投资咨询、市场战略咨询等服务。
产品服务
行业分析、财经信息、企业商圈、细分市场研究、商业计划书、专项市场调研、兼并重组研究、产业园区规划、十三五规划、产业战略、产业报告等。
服务对象
企业高层、投资者、经营者、战略规划人员、企业及事业发展研究部门人员、市场投资人士、及咨询行业人士。
关注领域
喵咪产业服务平台的关注领域已经函盖了医药医疗、IT通讯、机械电子、汽车交通、
房地产、轻工纺织、家用电器、日化、食品饮料、零售商贸、酒店餐饮、金融保险、能源矿产、石油化工、农林牧渔业等18个行业大类，3000多子行业小类。
目录
第一章2013-2018年虹膜识别产业概述
第一节虹膜识别产业定义
第二节虹膜识别产业发展历程
第三节虹膜识别产业链分析
第二章2013-2018年中国虹膜识别产业发展环境分析
第一节中国经济环境分析
一、2018年我国宏观经济运行情况
1、国民经济运行情况GDP(季度更新)
2、工业发展形势（季度更新）
3、固定资产投资情况（季度更新）
4、财政收支状况（年度更新）
5、对外贸易&进出口
二、我国宏观经济发展运行趋势
三、宏观经济环境对行业的影响分析
第二节虹膜识别产业相关政策
一、产业政策分析
二、相关产业标准分析
三、相关政策影响分析
1、《产业结构调整指导目录（2011年本）》公布
2、《中国安防行业“十三五”发展规划》获批
3、公安部交管局推九项创新措施
一、2018年就业形势及趋势
二、社会环境对虹膜识别行业的影响分析
三、从社会环境的构成因素来分析虹膜识别产业
第三章2013-2018年中国虹膜识别行业市场综合分析第一节虹膜识别市场现状分析及预测
一、中国虹膜识别市场规模分析
二、中国虹膜识别市场规模预测
第二节虹膜识别产品产能分析及预测
一、中国虹膜识别产能分析
二、中国虹膜识别产能预测
第三节虹膜识别产品产量分析及预测
一、中国虹膜识别产量分析
二、中国虹膜识别产量预测
第四节虹膜识别市场需求分析及预测
一、中国虹膜识别市场需求分析
二、中国虹膜识别市场需求预测
第五节虹膜识别进出口数据分析
一、中国虹膜识别进出口数据分析
二、国内虹膜识别产品未来进出口情况预测
第四章2013-2018年中国虹膜识别行业财务状况
第一节中国虹膜识别行业经济规模
一、虹膜识别业销售规模
二、虹膜识别业利润规模
三、虹膜识别业资产规模
一、虹膜识别业亏损面
二、虹膜识别业销售毛利率
三、虹膜识别业销售利润率
第三节中国虹膜识别行业营运能力指标分析
一、虹膜识别业应收账款周转率
二、虹膜识别业流动资产周转率
三、虹膜识别业总资产周转率
第四节中国虹膜识别行业偿债能力指标分析
一、虹膜识别业资产负债率
二、虹膜识别业利息保障倍数
第五节中国虹膜识别行业财务状况综合评价
第五章2019-2025年虹膜识别营销策略调研
第一节销售组织及结构调查分析
一、主要销售模式分析
二、主要销售组织架构分析
三、主要销售战略规划分析
第二节销售区域调查分析
第三节中国虹膜识别区域市场分析（现状、特征、需求、规模等）
一、东北地区市场分析
1、发展现状分析
2、发展特征分析
3、市场需求分析
4、市场规模分析
二、华北地区市场分析
1、发展现状分析
2、发展特征分析
3、市场需求分析
4、市场规模分析
三、华东地区市场分析
1、发展现状分析
2、发展特征分析
3、市场需求分析
4、市场规模分析
四、华中地区市场分析
1、发展现状分析
2、发展特征分析
3、市场需求分析
4、市场规模分析
五、华南地区市场分析
1、发展现状分析
2、发展特征分析
3、市场需求分析
4、市场规模分析
六、西部地区市场分析
1、发展现状分析
2、发展特征分析
3、市场需求分析
4、市场规模分析
第四节投资动态
第五节品牌策略分析
第六章2019-2025年虹膜识别产业链分析
第一节虹膜识别产业链分析
一、产业链模型介绍
二、虹膜识别产业链模型分析
第二节上游产业发展及其影响分析
一、发展概况
二、行业运行情况
三、发展趋势
四、基础元件器及品牌企业经营情况
五、对虹膜识别行业的影响
第三节下游产业发展及其影响分析
一、下游应用发展现状
二、下游安防产业发展
1、发展概述
2、市场规模
3、未来发展趋势
4、渠道特征
三、出入口控制产品问题分析与趋势预测
第七章虹膜识别企业竞争策略分析
第一节虹膜识别市场竞争策略分析
一、虹膜识别市场增长潜力分析
二、虹膜识别主要潜力品种分析
三、现有虹膜识别市场竞争策略分析
三、潜力虹膜识别技术产品品种竞争策略选择
四、典型企业产品竞争策略分析
第二节虹膜识别企业竞争策略分析
一、虹膜识别行业竞争格局
二、后危机后虹膜识别行业竞争格局的变化
三、2019-2025年虹膜识别技术产品行业竞争格局展望
四、2019-2025年虹膜识别技术产品行业竞争策略分析
五、2019-2025年虹膜识别技术产品企业竞争策略分析第三节虹膜识别行业发展机会分析
第四节虹膜识别行业发展风险分析
一、国际经济环境风险
二、汇率风险
三、宏观经济风险
第八章虹膜识别主要优势企业分析
第一节北京中科虹霸科技有限公司
一、企业简介
二、管理状况分析
三、经营状况分析
第二节北京虹安翔宇信息科技有限公司
一、企业简介
二、管理状况分析
三、经营状况分析
第三节汉王科技股份有限公司
一、企业简介
二、管理状况分析
三、经营状况分析
第四节惠州凯尔光电有限公司
一、企业简介
二、管理状况分析
三、经营状况分析
第五节深圳欧菲光科技股份有限公司
一、企业简介
二、管理状况分析
三、经营状况分析
第九章2013-2018年虹膜识别行业总体经济状况
第一节行业总体状况
第二节不同所有制企业构成状况
第三节不同规模企业构成状况
第十章2013-2018年中国虹膜识别行业技术发展分析
第一节中国虹膜识别行业技术发展现状
第二节虹膜识别行业技术特点分析
第三节虹膜识别行业技术发展趋势分析
第十一章2019-2025年虹膜识别行业发展预测
第一节中国虹膜识别发展趋势分析
第二节2019-2025年中国虹膜识别行业发展未来总体趋势
一、中虹膜识别相关产业趋向
二、中虹膜识别相关行业技术革新趋势
第三节中国虹膜识别行业市场预测
一、中国虹膜识别行业需求预测
二、国内虹膜识别行业发展前景分析
第十二章2019-2025年中国虹膜识别产业投资价值研究
第一节中国虹膜识别行业投资环境分析第二节中国虹膜识别投资机会分析
一、区域投资热点分析
二、投资潜力分析
第三节中国虹膜识别行业投资风险预警
一、政策风险
二、经营风险
三、技术风险
四、竞争风险
五、国际贸易风险
第四节专家投资观点
前言随着社会的发展，身份识别的重要性正日益显现，而传统的身份识别方式由于其固有的局限性已远远不能满足要求，钥匙、卡片和身份证等容易丢失和仿造，密码则容易遗忘，更为严重的是这些传统识别方式无法区分真正的拥有者和取得身份标识物的冒充者，一旦他人获得了这些身份标识物，就可以拥有相同的权力。在需求的驱动下，基于人脸、指纹、虹膜、手形、笔迹等生物特征的识别技术应运而生。 虹膜识别技术是近几年兴起的生物认证技术。虹膜的形成由遗传基因决定，人体基因表达决定了虹膜的形态、生理特性、颜色和总的外观，是最可靠的人体生物终身身份标识。虹膜识别就是通过这种人体生物特征来识别人的身份。在包括指纹在内的所有生物特征识别技术中，虹膜识别是当前应用最为精确的一种。虹膜识别技术以其高精确度、非接触式采集、易于使用等优点得到了迅速发展，被广泛认为是二十一世纪最具有发展前途的生物认证技术，未来的安防、国防、电子商务等多种领域的应用，也必然的会以虹膜识别技术为重点。这种趋势，现在已经在全球各地的各种应用中逐渐开始显现出来，市场应用前景非常广阔。 1.什么是虹膜 人眼的外观由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成，巩膜即眼球外围的白色部分，眼睛中心为瞳孔部分，虹膜位于巩膜和瞳孔之间，包含了最丰富的纹理信息。外观上看，虹膜由许多腺窝、皱褶、色素斑等构成，是人体中最独特的结构之一。 虹膜作为身份标识具有许多先天优势： 1) 唯一性，由于虹膜图像存在着许多随机分布的细节特征，造就了虹膜模式的唯一性。英国剑桥大学John Daugman教授提出的虹膜相位特征证实了虹膜图像有244个独立的自由度，即平均每平方毫米的信息量是3.2比特。实际上用模式识别方法提取图像特征是有损压缩过程，可以预测虹膜纹理的信息容量远大于此。并且虹膜细节特征主要是由胚胎发育环境的随机因素决定的，即使克隆人、双胞胎、同一人左右眼的虹膜图像之间也具有显著差异。虹膜的唯一性为高精度的身份识别奠定了基础。英国国家物理实验室的测试结果表明：虹膜识别是各种生物特征识别方法中错误率最低的。 2) 稳定性，虹膜从婴儿胚胎期的第3个月起开始发育，到第8个月虹膜的主要纹理结构已经成形。除非经历危及眼睛的外科手术，此后几乎终生不变。由于角膜的保护作用，发育完全的虹膜不易受到外界的伤害。 3) 非接触，虹膜是一个外部可见的内部器官，不必紧贴采集装置就能获取合格的虹膜图像，识别方式相对于指纹、手形等需要接触感知的生物特征更加干净卫生，不会污损成像装置，影响其他人的识别。 4) 便于信号处理，在眼睛图像中和虹膜邻近的区域是瞳孔和巩膜，它们和虹膜区域存在着明显的灰度阶变，并且区域边界都接近圆形，所以虹膜区域易于拟合分割和归一化。虹膜结构有利于实现一种具有平移、缩放和旋转不变性的模式表达方式。 5) 防伪性好，虹膜的半径小，在可见光下中国人的虹膜图像呈现深褐色，看不到纹理信息，具有清晰虹膜纹理的图像获取需要专用的虹膜图像采集装置和用户的配合，所以在一般情况下很难盗取他人的虹膜图像。此外眼睛具有很多光学和生理特性可用于活体虹膜检测。 2. 虹膜识别过程 虹膜识别通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份，其核心是使用模式识别、图像处理等方法对人眼睛的虹膜特征进行描述和匹配，从而实现自动的个人身份认证。 虹膜识别技术的过程一般来说分为：虹膜图像获取、图像预处理、特征提取和特征匹配四个步骤。
指纹识别方法的综述 摘 要: 对在指纹的预处理和特征提取、指纹分类、指纹的匹配过程中的方向图、滤波器、神经网络等关 键性原理和技术做了详细的说明,并对在各个过程中用到的方法做了进一步的比较,讨论了各种方法的优越性。 0 引 言 自动指纹识别是上世纪六十年代兴起的,利用计算机取代人工来进行指纹识别的一种方法。近年 来,随着计算机技术的飞速发展,低价位指纹采集仪的出现以及高可靠算法的实现,更使得自动指纹识 别技术越来越多地进入到人们的生活和工作中,自动指纹识别系统的研究和开发正在成为国内外学术 界和商业界的热点。相对于其他生物特征鉴别技术例如语音识别及虹膜识别,指纹识别具有许多独到 的优点,更重要的是它具有很高的实用性和可行性,已经被认为是一种理想的身份认证技术,有着十分 广泛的应用前景,是将来生物特征识别技术的主流。 1 指纹取像 图 1 是一个自动指纹识别系统AFIS(Automated Fingerprint Identification System) 的简单流程。 → → → ↓ ↑ ———— 将一个人的指纹采集下来输入计算机进行处理是指纹自动识别的首要步骤。指纹图像的获取主要利用设备取像,方便实用,比较适合AFIS 。利用设备取像的主要方法又利用光学设备、晶体传感器和超声波来进行。光学取像设备是根据光的全反射原理来设计的。晶体传感器取像是根据谷线和脊线皮肤与传感器之间距离不同而产生的电容不同来设计的。超声波设备取像也是采用光波来取像,但由于超声波波长较短,抗干扰能力较强,所以成像的质量非常好。 2 图像的预处理与特征提取 无论采取哪种方法提取指纹,总会给指纹图像带来各种噪声。预处理的目的就是去除图像中的噪 音,把它变成一幅清晰的点线图,以便于提取正确的指纹特征。预处理是指纹自动识别过程的第一步, 它的好坏直接影响着指纹识别的效果。常用的预处理与特征提取( Image Preprocessing and Feature Ex 2 t raction) 方法的主要步骤包括方向图计算、图像滤波、二值化、细化、提取特征和后处理。当然这些步骤 可以根据系统和应用的具体情况再进行适当变化。文献[ 1 ]提出了基于脊线跟踪的方法能够指纹取像 图像预处理 特征提取 指纹识别 数据库管理
虹膜识别技术综述 ——生物认证技术 姓名： 班级： 专业： 教师：
【引言】 生物认证技术又称为生物识别技术，是通过计算机利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定。这是我们已经熟知的概念，然而，生物认证技术是一个很广泛的学术研究范围，我们需要深入了解的则是其下的各个研究分支，而其中的虹膜识别技术则是非常重要的一个分支，同时这种技术也是应用非常广泛的生物认证与识别技术之一 【知识简介】 首先，我们来了解一下虹膜—— 人眼睛的外观图由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成。虹膜位于巩膜和瞳孔之间，包含了最丰富的纹理信息，占据65%。外观上看，由许多腺窝、皱褶、色素斑等构成，是人体中最独特的结构之一。虹膜的形成由遗传基因决定，人体基因表达决定了虹膜的形态、生理、颜色和总的外观。另一方面，要改变虹膜外观，需要非常精细的外科手术，而且要冒着视力损伤的危险。虹膜的高度独特性、稳定性及不可更改的特点，是虹膜可用作身份鉴别的物质基础。 在包括指纹在内的所有生物识别技术中，虹膜识别技术可以说是当前应用最为方便和精确的一种技术。它被广泛认为是二十一世纪最具有发展前途的生物认证技术，未来的安防、国防、电子商务等多种领域的应用，也必然的会以虹膜识别技术为重点。这种趋势已经在全球各地的各种应用中逐渐开始显现出来，市场应用前景非常广阔。
【个人理解】 虹膜其实和我们人体的指纹一样，具有高度的“特异性”，这是作为“认”的根本与基础，同时它也同样具有良好的“稳定性”，这就意味着它具有防伪性，它奠定了“证”的可靠性! 许多资料包括刚才的简介中都提到这样类似的话“要改变虹膜外观，需要非常精细的外科手术，而且要冒着视力损伤的危险”。在我看来，其实这就是一种高度可信的“防伪性能”，因为特别是在一般商业用途中，伪造（或者称之为“修改”）虹膜的代价可能远远高于骗取识别系统的信任所带来的利益，换句话说这就是“得不偿失”！ 虽然我们可能对指纹识别更为熟悉一些，但是实质上虹膜识别的精确性丝毫不逊于指纹识别！——根据各种资料的介绍，我得到了这样一种认知：“虹膜结构是非常复杂而精细的”，对于在鲜活人体上的虹膜与虹膜之间而言，它们的区别可以说是非常大的（超过了指纹间特征点的区别程度），就像一个完全独立于其他任何事物的精细工艺品，要“确认”它非常容易，同时要发现“雷同”的却基本是不可能的！在我看来，这就是虹膜可以作为真正识别身份的生物特征并且这种识别技术应用越来越广泛，实用性与适用性越来越强的原因！
竞品分析报告 Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】
XXX公司保密文件，请勿外传 目录
1背景 1.1产品分析 包括产品的基本信息，比如产品名称、产品类型、语言版本、网址、微博等；公司背景，比如公司资本、产品技术、市场、团队运营情况等。 1.2竞品对象 1.2.1产品直接竞争者 这里包括了市场目标方向一致、客户群体针对性极强、产品功能和用户需求相似度极高的竞争者 1.2.2产品间接竞争者 市场客户群体目标不一致、但在功能需求方面互补了你的产品优势（也或者是你互补别人产品的）、但又不是主要靠该产品价值盈利的。 1.2.3同行业不同模式的 比如 B/S互联网模式和行业解决方案及单机C/S客户端，一锤子买卖和长期靠服务收费的。 1.2.4资本雄厚概念炒作的 观察到各大媒体平台经常炒作概念和具备行业前瞻性一些团队人才背景、资质、规模非常有潜力的企业。 2竞品分析 2.1定位和功能 2.1.1产品定位 这一步需要确定不同形式和行业的用户对产品的不同诉求，明确用户需求。
2.1.2产品功能 根据用户需求，确定切实可行的产品功能。 2.2设计和技术 产品定位和需求分析的基础上，设计合理的视觉交互、颜色、风格等。 2.2.1交互和体验 2.2.2视觉和风格 2.2.3亮点功能和核心技术 包括产品的特色功能，以及其中涉及的一些核心技术。 2.3运营和商业化 2.3.1运营模式 2.3.2盈利模式 2.3.3市场推广 2.4用户数据 用户数据可以反应产品的活跃度，健康度，留存率等。用户数据分析对产品定位调整、运营方向调整等都有很大的作用。
摘要 在当今信息化时代，如何精确鉴定个人的真实身份、保护信息安全，已成为一个急待解决的关键性问题。传统的身份认证极易伪造和丢失，难以满足急速发展的社会需求，目前最为便捷、安全的解决方案就是生物体识别技术。它不仅简洁快速，而且安全、可靠、准确。同时更易于配合网络和安全、监控、管理系统整合，实现自动便捷管理。虹膜识别是一种基于人体生理特征的生物体特征识别技术，与人体纹理、掌纹、脸相、音频、步频、血液等特征识别相比，具有唯一、高稳定、识别率高、检测方便等优点，因此虹膜识别技术己成为当前身份鉴别研究的热门领域。 本论文详细阐述了虹膜识别技术的研究背景和现状、虹膜生理结构和虹膜识别系统的构成。较深入的研究了虹膜识别算法，实现了三个步骤，即虹膜数字图像预处理、特征码提取和模式匹配。本论文的研究工作主要集中在对虹膜数字图像预处理的归一化和模式匹配两方面的研究。 在虹膜数字图像预处理的归一化过程中，采用一种基于Dangman橡皮片的辐射线段的归一化方式，将环型区域改变成为矩形区域。这种方式采用若千条线段表示两个非同心圆周之间的区域，只要设定这些线段上的点数就可以起到很好的归一化成果，并且仅出一种分析模型。更加定位搜索的效率，节约时间，简化定位的过程。采取Hough变换算子对虹膜进行精定位。 在特征提取及编码匹配过程中，本论文首先将归一化后的2D虹膜数字图像转换为1D灰度信号，从而减小了运算量;然后运用1D Gabor小波对构造的1D 灰度信号进行分析，选取一定尺度上的小波变换结果进行量化，生成二进制的特征向量，从而提高了虹膜识别技术的效率;最后通过改进的Hamming距离移位匹配，实现了识别中的旋转不可逆性。 本论文通过使用中科院自动化研究所的虹膜数据库(CASIA-IRISV1)的虹膜数字图像进行实验。经过一定工作量的科学实验对这一算法进行了验证。实验结果：本论文选取的CASIA-a中心波长为20像素效果最好。最好的模板大小为
国内洗车产品竞品分析报告 一、背景 1.1 产品分析 随着经济的发展，我国买车的人群数量呈几何增长，汽车市场销售火爆，所以整个的洗车行业的顾客群体也在不断扩大，洗车市场需求也在快速增加。市面上现有的洗车模式主要有门店洗车、移动洗车、自助洗车、线上线下相结合的模式洗车等。随着互联网+模式的不断成熟化，线上线下相结合的模式才更适合当今时代的发展。 1.2 竞品对象 快先生、典典养车、汽车超人 二、竞品分析 2.1 定位和功能 2.1.1 产品定位 快先生：三分钟快速洗车项目的加盟合作 典典养车：典典养车专注于为车主提供刚需的养车服务，如违章缴费、年检、车险、加油充值等，以及标准化的到店汽车养护服务，如违章缴费、年检、车险、加油充值等 汽车超人：打造一站式专业汽车自助保养 2.1.2 产品功能 快先生：快速洗车、汽车美容、智能汽车产品立体柜、智能检测、快修快保典典养车：洗车、违章缴费、年检、车险、加油充值、违章缴费、年检、 车险、加油充值
汽车超人：生产+全球供应链的养车类020电商平台，包括换胎补胎、四轮 定位、汽车保养、汽车配件更换等汽车配套服务。 2.2设计和技术 2.2.1 交互和体验 r 艺j 重 E ■:ME gLj 世■筑血 E 快先生：功能单一，流程为：充值次卡，导航到门店，门店消费。支付主要 典典养车：重点突出，服务项目明确。以年卡服务为主，项目产品分为两类， 是直营加盟店有明确的产品定价但无支付链接。 二是合作门店有产品定价和支 付链接。部分年卡服务只限典典连锁使用， 有区域限制，而且典典连锁门店无直 接查询链接。支付方式主要有支付宝、一网通银行卡、银行卡支付。 # MU & 夂 n ***** iEAMM BiiVH 曲* ** —話 ------- ■:— ■■丘■ ■厶i I ■?■ IM 捋伞■ MLI ■■ if. ■ -rr . 'db ■NW 村 是微信和支付宝两种方式
华侨大学厦门工学院《信息安全技术》课程论文 题目：虹膜识别技术的研究与应用 专业、班级：通信工程X班 学生姓名：XXX 学号：120230XXXX 指导教师：XXX 分数: 2015 年XX月XX 日
《虹膜识别技术的研究与应用》 摘要 本文介绍了当前最有发展前景的生物特征识别技术，即虹膜识别技术，详细介绍了虹膜识别的主要步骤，虹膜图像的获取、预处理、特征提取与编码和分类。最后，针对虹膜识别技术存在的主要问题分析了虹膜识别的发展方向及应用前景。 关键词：虹膜识别；身份鉴别；生物特征 1.识别技术的简介 身份是指从行政法律或经济社会方面确定个人的地位或权利。身份识别就是验证个人的真伪，以防范冒名顶替者的违法犯罪活动。目前，身份识别主要靠各种证件(如身份证、智能卡等)、个人识别码(如口令、密码等)及生物特征识别。由于证件容易被剽窃、转移或丢失，识别码容易被忘记、破解，所以生物特征识别是目前最为方便与安全的识别技术。它不需要随身携带任何证件，记住任何密码，是一种方便、快捷、可靠的识别方法。生物特征识别是通过人体所固有的生理特征或行为特征对个人身份进行鉴定的技术。常见的生物特征有指纹、掌纹、虹膜、视网膜、脸形、声音、笔迹、DNA、人体气味等。其中，虹膜识别是一种重要的个人身份识别手段。 眼睛中心为瞳孔部分，虹膜位于巩膜和瞳孔之间，包含了最丰富的纹理信息。外观上看，虹膜由许多腺窝、皱褶、色素斑等构成，是人体中最独特的结构之一。虹膜作为身份标识具有许多先天优势。第一，唯一性，由于虹膜图像存在着许多
随机分布的细节特征，造就了虹膜模式的唯一性。英国剑桥大学John Daugman 教授提出的虹膜相位特征证实了虹膜图像有244个独立的自由度，即平均每平方毫米的信息量是3.2比特。实际上用模式识别方法提取图像特征是有损压缩过程，可以预测虹膜纹理的信息容量远大于此。并且虹膜细节特征主要是由胚胎发育环境的随机因素决定的，即使克隆人、双胞胎、同一人左右眼的虹膜图像之间也具有显著差异。虹膜的唯一性为高精度的身份识别奠定了基础。英国国家物理实验室的测试结果表明：虹膜识别是各种生物特征识别方法中错误率最低的。第二，稳定性，虹膜从婴儿胚胎期的第3个月起开始发育，到第8个月虹膜的主要纹理结构已经成形。除非经历危及眼睛的外科手术，此后几乎终生不变。由于角膜的保护作用，发育完全的虹膜不易受到外界的伤害。第三，非接触，虹膜是一个外部可见的内部器官，不必紧贴采集装置就能获取合格的虹膜图像，识别方式相对于指纹、手形等需要接触感知的生物特征更加干净卫生，不会污损成像装置，影响其他人的识别。第四，便于信号处理，在眼睛图像中和虹膜邻近的区域是瞳孔和巩膜，它们和虹膜区域存在着明显的灰度阶变，并且区域边界都接近圆形，所以虹膜区域易于拟合分割和归一化。虹膜结构有利于实现一种具有平移、缩放和旋转不变性的模式表达方式。第五，防伪性好，虹膜的半径小，在可见光下中国人的虹膜图像呈现深褐色，看不到纹理信息，具有清晰虹膜纹理的图像获取需要专用的虹膜图像采集装置和用户的配合，所以在一般情况下很难盗取他人的虹膜图像。此外眼睛具有很多光学和生理特性可用于活体虹膜检测。 2.虹膜识别技术的原理 2.1 虹膜识别的过程 虹膜识别通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份，其核心是使用模式识别、图像处理等方法对人眼睛的虹膜特征进行描述和匹配，从而实现自动的个人身份认证。虹膜识别的主要步骤包括虹膜图像的获取、预处理、特征提取与编码和分类。 2.2 虹膜图像获取 虹膜图像获取是指使用特定的数字摄像器材对人的整个眼部进行拍摄，并将
面向大数据的人工智能技术综述报告 【摘要】 本文通过分析人工智能技术当前的主流分类及所采用的核心技术，对其现状进行梳理，据此总结出目前所存在的问题及难点，并在上述研究和分析的基础上，探讨在大数据快速发展的背景下，人工智能技术的发展趋势和关键技术领域，就面向大数据的人工智能技术未来发展的相互关系和潜力进行一些初步探讨，提出可以利用大数据完善人工智能技术的建议。 【关键词】面向大数据；人工智能；发展趋势 引言 2016年正好是人工智能诞生60周年，它从科学成果逐渐转化为商业应用成果，并在人们的生活中逐渐起到越来越重要的作用。近年来，人工智能技术日益融入金融、科研等各个领域，随之而来的是大量的新型信息数据和资料的产生。当人工智能遇上大数据，究竟会引爆怎样一种改变世界的力量？是更大的数据让人工智能凸显出独立性，还是更强的算法成就了机器的自我学习？ 对于进入机器学习的时代，应用需求已经超越了原来普通的编程和数据库所能提供的解决范畴，面对空前庞大的数据量，通过人工智能技术将可能提供智能化的处理服务解决方案。面对大量的数据，如何进行整合处理，将大数据用于实时分析并对未来预测，使当下获取到的数据信息能进行有利于现有行为的分析预测，转化为有利的资源，俨然成为新的思潮。 １.研究背景 1.1 大数据和人工智能的概念 什么是大数据？是技术领域发展趋势的一个概括，这一趋势打开了理解世界和制定决策的新办法之门。根据技术研究机构IDC的预计，大量新数据无时不刻不在涌现，它们以每年50%的速度在增长，或者说每两年就要翻一番多。并不仅仅是数据的洪流越来越大，而且全新的支流也会越来越多。比方说，现在全球就有无数的数字传感器依附在工业设备、汽车、电表和板条箱上。它们能够测定方位、运动、振动、温度、湿度、甚至大气中的化学变化，并可以通信。将这些通
表情识别技术综述 摘要：表情识别作为一种人机交互的方式，成为研究的热点。基于对表情识别的基本分析，文章重点介绍了面部表情识别的国内外研究情况和面部表情特征的提取方法。 关键词：表情识别；特征提取；表情分类。 前言：进入21世纪，随着计算机技术和人工智能技术及其相关学科的迅猛发展，整个社会的自动化程度不断提高，人们对类似于人和人交流方式的人机交互的需求日益强烈。计算机和机器人如果能够像人类那样具有理解和表达情感的能力，将从根本上改变人与计算机之间的关系，使计算机能够更好地为人类服务。表情识别是情感理解的基础，是计算机理解人们情感的前提，也是人们探索和理解智能的有效途径。如果实现计算机对人脸表情的理解与识别将从根本上改变人与计算机的关系，这将对未来人机交互领域产生重大的意义。 正文：一、面部表情识别的国内外研究情况 面部表情识别技术是近几十年来才逐渐发展起来的，由于面部表情的多样性和复杂性，并且涉及生理学及心理学，表情识别具有较大的难度，因此，与其它生物识别技术如指纹识别、虹膜识别、人脸识别等相比，发展相对较慢，应用还不广泛。但是表情识别对于人机交互却有重要的价值，因此国内外很多研究机构及学者致力于这方面的研究，并己经取得了一定的成果。 进入90年代，对面部表情识别的研究变得非常活跃，吸引了大量的研究人员和基金支持。美国、日本、英国、德国、荷兰、法国等经济发达国家和印度、新加坡都有专门的研究组进行这方面的研究。其中MIT的多媒体实验室的感知计算组、CMu、Ma州大学的计算机视觉实验室、Standford大学、日本城蹊大学、大阪大学、ArR研究所的贡献尤为突出。 国内的清华大学、哈尔滨工业大学、中科院、中国科技大学、南京理工大学、北方交通大学等都有专业人员从事人脸表情识别的研究，并取得了一定的成绩。在1999年的国家自然科学基金中的“和谐人机环境中情感计算理论研究”被列为了重点项目。同时中国科学院自动化所、心理所以及国内众多高校也在这方面取得了一定的进展。2003年，在北京举行了第一届中国情感计算与智能交互学术会议，会议期间集中展示了国内各研究机构近几年来从认知、心理、模式识别、系统集成等多种角度在情感计算领域取得的研究成果，一定程度上弥补了我国这方面的空白。国家“863”计划、“973”项目、国家自然科学基金等也都对人脸表情识别技术的研究提供了项目资助。 二、面部表情特征的提取方法 表情特征提取是表情识别系统中最重要的部分，有效的表情特征提取工作将使识别的性能大大提高，当前的研究工作也大部分是针对表情特征的提取。 目前为止的人脸面部表情特征提取方法大都是从人脸识别的特征提取方法别演变而来，所用到的识别特征主要有:灰度特征、运动特征和频率特征三种阎。灰度特征是从表情图像的灰度值上来处理，利用不同表情有不同灰度值来得到识别的依据。运动特征利用了不同表情情况下人脸的主要表情点的运动信息来进行识别。频域特征主要是利用了表情图像在不同的频率分解下的差别，速度快是其显著特点。在具体的表情识别方法上，分类方向主要有三个:整体识别法和局部识别法、形变提取法和运动提取法、几何特征法和容貌特征法。 整体识别法中，无论是从脸部的变形出发还是从脸部的运动出发，都是将表情人脸作为一个整体来分析，找出各种表情下的图像差别。其中典型的方法有:基于特征脸的主成分分析(prineipalComponentAnalysis，pCA)法、独立分量分析法(Indendent ComPonent Analysis，ICA)、Fisher线性判别法(Fisher’s Linear Discriminants，FLD)、局部特征分析(LoealFeatureAnalysis，LFA)、Fishe诞动法(Fisher^ctions)、隐马尔科夫模型法(HideMarkovModel，HMM)和聚类分析法。
指纹识别、人脸识别技术正在趋于成熟，也正在被应用到更丰富的场景，逐渐改变我们生活的方方面面。但在大多使用场景中，很多人发现原来指纹可以复制，双胞胎、整容等因素又让人脸识别傻傻分不清楚……某种程度上对指纹识别、人脸识别的安全性提出了挑战。技术永远存在bug，那么要实现精准识别，还能通过什么样的不可替代的生物体特征？答案可能是虹膜识别。 人类一直有一个关于“精准身份识别”的梦想，人脸、指纹、虹膜这些不可替代的生物体特征陆续被技术所用。指纹识别、人脸识别的准确度受到质疑的时候，不得不提到虹膜识别。虹膜识别，可能是一项更具有安全性的技术。 一、什么是虹膜识别： 简单来说，人的眼睛结构由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，是眼球中瞳孔周围的深色部分，其包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹等等细节特征。而平时我们常见的近视眼、白内障、红眼病对虹膜也完全不会造成破坏，这些特征决定了虹膜特征以及身份识别的唯一性。 虹膜识别技术则是人体生物识别技术的一种，被广泛认为是21世纪最具有发展前途的生物认证技术，可用于未来的安防、国防、电子商务等多种领域的应用。虹膜识别算法程序的开发者是一位名叫 John Daugman 的美国数学家，他被业内称作是虹膜识别算法理论的开创者。 二、虹膜识别技术受追捧的另一个因素是：安全 因为人眼的虹膜在出生 6 个月后即发育成熟，之后就会保持终生不变，更不会出现如指纹磨损、面容变化导致设备拒识本人的情况，而且眼球剥离人体后虹膜会随瞳孔放大而失去活性，很难被伪造。相较于指纹0.8%、人脸识别2%左右的误识率，虹膜识别误识率可低至百万分之一。 在国内，早期虹膜识别技术被广泛用于煤矿行业的考勤。西安中媒科技、北京中科虹霸是当时最大的两家虹膜识别设备提供商，前者的技术来源于西安交大，后者主要成员来自于中科院自动化所。它们都具备技术研发的基础，同时也做代理国外产品的生意，比如中媒科技就是LG在中国的最大代理商，后来中媒科技由于内部出现问题分支出两家公司：西安中虹智能科技、西安凯虹电子科技，同样是做代理。 三、国内的虹膜识别技术主要来源于中科院自动化所和上海交通大学图像所 它们分别衍生了前文所提到的中科虹霸和聚虹光电两家公司，这两家公司在虹膜识别技术的研究时间都超过10年，业内人士称之为：北中科，南聚虹。 国内虹膜技术的研发方向是针对东亚人的黑色虹膜识别，黑色虹膜由于纹理少，表面色素多，光线原因导致不稳定性又强等因素，是被虹膜识别理论创立者 Daugman 公认的最难识别的，这也决定着黑色虹膜在可见光下是不能看到的，必须用到红外光识别。中国恰恰又是黑色虹膜最大样本市场。所以，这两家目前在煤矿、电力、安全等领域都有落地的案例。 四、虽然目前来看，国内虹膜行业呈现的状态很混乱，行业不规范，但虹膜识别的应用场景却非常广阔，尤其是与医疗、社保、信用、金融相关涉及信息安全、身份验证的领域
此文件为内部保密文件，请勿外传 目录
背景 产品分析 包括产品的基本信息，比如产品名称、产品类型、语言版本、网址、微博等；公司背景，比如公司资本、产品技术、市场、团队运营情况等。 竞品对象 产品直接竞争者 这里包括了市场目标方向一致、客户群体针对性极强、产品功能和用户需求相似度极高的竞争者 产品间接竞争者 市场客户群体目标不一致、但在功能需求方面互补了你的产品优势（也或者是你互补别人产
品的）、但又不是主要靠该产品价值盈利的。 同行业不同模式的 比如 B/S互联网模式和行业解决方案及单机C/S客户端，一锤子买卖和长期靠服务收费的。资本雄厚概念炒作的 观察到各大媒体平台经常炒作概念和具备行业前瞻性一些团队人才背景、资质、规模非常有潜力的企业。 竞品分析 定位和功能 产品定位 这一步需要确定不同形式和行业的用户对产品的不同诉求，明确用户需求。 产品功能 根据用户需求，确定切实可行的产品功能。 设计和技术 产品定位和需求分析的基础上，设计合理的视觉交互、颜色、风格等。
交互和体验 视觉和风格 亮点功能和核心技术 包括产品的特色功能，以及其中涉及的一些核心技术。 运营和商业化 运营模式 盈利模式 市场推广 用户数据 用户数据可以反应产品的活跃度，健康度，留存率等。用户数据分析对产品定位调整、运营方向调整等都有很大的作用。
用户数量和活跃度 转化率和健康度 在线时长 地域差异 策略 迭代版本和演变 公司战略 公司战略一定程度上决定了产品的形态，以及产品可以做到什么程度等，是不可忽略的一个重要因素。 优缺点总结和借鉴 在每一个阶段都有优缺点对比分析，通过详细的优缺点分析比对，对产品方案，需求等方面的调整都有很大的帮助。 总结 索引 标明引用的相关文件、网址和索引
虹膜识别技术原理_虹膜识别技术优缺点 虹膜是一种在眼睛中瞳孔内的织物状各色环状物，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，据称，没有任何两个虹膜是一样的。虹膜识别技术是人体生物识别技术的一种。 虹膜识别技术是基于眼睛中的虹膜进行身份识别，应用于安防设备（如门禁等），以及有高度保密需求的场所。例如，在好莱坞大片中，通过扫描眼睛视网膜开启保密房间或保险箱的炫酷场景，大家一定还记忆犹新吧！使用虹膜识别技术，为需要高度保密的场所提供了高度安全保障。下面介绍虹膜识别技术原理及虹膜识别技术优缺点。 虹膜识别技术原理虹膜是瞳孔周围的环状颜色组织，它有丰富而各不相同的纹理图案，构成了虹膜识别的基础。虹膜识别技术是通过一种近似红外线的光线对虹膜图案进行扫描成像，并通过图案象素位的异或操作来判定相似程度。虹膜识别过程首先需要把虹膜从眼睛图像中分离出来，再进行特征分析。理论上找到两个完全相同的虹膜的概率是120万分之一。这也是目前已知的所有生物识别技术中最为精确的。 虹膜识别就是通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份。虹膜识别技术的过程一般来说包含如下四个步骤： 1．虹膜图像获取 使用特定的摄像器材对人的整个眼部进行拍摄，并将拍摄到的图像传输给虹膜识别系统的图像预处理软件。 2．图像预处理 对获取到的虹膜图像进行如下处理，使其满足提取虹膜特征的需求。 虹膜定位：确定内圆、外圆和二次曲线在图像中的位置。其中，内圆为虹膜与瞳孔的边界，外圆为虹膜与巩膜的边界，二次曲线为虹膜与上下眼皮的边界。 虹膜图像归一化：将图像中的虹膜大小，调整到识别系统设置的固定尺寸。
烘焙市场竞品分析报告 烘焙市场状况简析 当今中国烘焙市场从上世纪八十年代初跟风港式面包到九十年代大批台资烘焙厂商涌入，再到近几年来国内烘焙企业初具实力，中国烘焙业经历了20余年的发展历程。今天，我们审视烘焙行业的发展，会发现年轻的中国烘焙业成长轨迹分化成了两个有着鲜明对比的发展线条，呈现出两大明显特征。 1、特征之一：零散型市场伴随市场经济的崛起以及人们消费习惯的改变，烘焙产品从上世纪80年代传进中国市场以来一直蓬勃发展。据权威调查显示，近几年我国烘焙业一直保持在10%以上的增长速度，2008年已经达到718亿的产业规模。据相关机构预计，2013年烘焙行业将会达到1300亿元人民币的产业规模。专家甚至预测未来30年烘焙市场仍将保持持续发展的态势，二三级城市的烘焙市场容量的增长速度可接近30%。烘焙行业迸发出了勃勃生机，巨大市场蛋糕吸引了众多的蚕食者。 近年来，虽然烘焙连锁企业的品牌化、规模化的优势已经有所建立，仍多局限于区域市场。真正实现品牌化连锁的本土烘焙企业屈指可数。好利来和克莉斯汀的年销售额虽在20亿元左右，但好利来在华南市场上缺失，克莉斯汀则在北方难觅踪迹，烘焙行业直到目前为止，始终还没有出现在全国市场占有绝对优势的全国性领军品牌。 目前我国烘焙市场大部份额都被一些杂牌军蚕食，在中国有年销售额700多亿的烘焙市场，但作为龙头老大的一些烘焙品牌，他们的销售量与巨大的市场容量相比也是毫不足道。这充分反映出：目前中国的烘焙行业呈现出典型的零散性产业特征，有许多企业在进行竞争，没有任何一家企业占有显著的市场份额；也没有任何一个企业能对整个产业的发展具有重大的影响。 2、特征之二：低层次竞争烘焙行业有着巨大的市场容量及发展前景，同时由于入行门槛较低，大大小小“前店后厂”的面包房在中国市场遍地开花，遍布大街小巷，越来越多的品牌杀入市场。市场被众多中小品牌瓜分，不同层次品牌在分割不同的市场。而品牌相互间的竞争主要表现在产品竞争、渠道竞争、价格等层面，真正靠品牌拉动销售的很少，致使烘焙市场还停留在一个初级、低层次竞争时代。 烘焙行业市场发展前景 烘焙业属于典型的随意性快速消费食品，随着中国近几年经济的高速增长，大中城市人均G D P已接近较发达的国家，卫生、健康、营养的小康型早餐已逐渐替代温
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/3d5035198.html, 人脸识别技术综述 作者：唐勇 来源：《硅谷》2011年第09期 摘要：人脸识别是模式识别领域中一个具有实际应用价值和广阔应用前景的研究课题。 系统的对主流人脸识别算法进行综述，总结现阶段人脸识别研究的困难，并对未来人脸识别的发展方向进行展望。 关键词：人脸识别；光照补偿；人脸检测 中图分类号： TP316文献标识码：A文章编号：1671－7597（2011）0510029－01 0 引言 在信息技术飞速发展的今天，电子商务、电子银行、网络安全等应用领域急需高效的自动身份认证技术。当前，我国的各种管理系统大部分都使用证件、磁卡、IC卡和密码等传统技 术保障系统安全，在一定程度上无法避免伪造、丢失、窃取或遗忘，存在极大的安全隐患。基于人体生物特征的身份鉴别方法，如指纹识别、虹膜识别、人脸识别等利用生物特征的普遍性、唯一性、永久性、可接受性、防卫性进行身份识别可以避免上述已有的身份鉴别技术缺陷。 1 人脸识别常用算法 随着社会对人脸识别系统的迫切需求人脸识别研究再次成为热门课题。2008年我国在奥 运会的历史上是第一次采用人脸识别这种生物识别系统为之提供安全保障。目前常见的人脸识别基本算法可分为以下几类： 1.1 基于几何特征的人脸识别方法[2]。这类方法是通过人脸面部拓扑结构几何关系的先验知识，利用基于结构的方法在知识的层次上提取人脸面部主要器官特征，将人脸用一组几何特征矢量表示，识别归结为特征矢量之间的匹配。基于几何特征的识别方法具有存储量小、对光照不敏感等优点。但这种方法抽取稳定的特征比较困难，对强烈的表情变化和姿态变化鲁棒性较差，适合用于粗分类。 1.2 基于特征脸的人脸识别方法。特征脸法是人脸识别中常用的一种方法。该方法的主要是从人脸图像的全局特征出发，运用Karhunen Loeve变换理论，在原始人脸空间中求得一组正交向量，并以此构成新的人脸空间，使所有人脸的均方差最小，达到降维的目的。特征脸方法易受角度、光照、表情等干扰导致识别率下降。
项 目 建 议 书 2014.4.25
目录 1．市场趋势、业界现状 (3) 2．竞争产品功能框架 (3) 2.1.1好车宝 (3) 2.1.2福吉星 (4) 2.2核心功能对比 (4) 2.3产品功能对比小结 (4) 3．产品界面对比 (5) 3.1首页对比 (5) 3.2代驾页面对比 (5) 3.3优惠活动对比 (6) 3.4定位/路况 (7) 3.5年检代办/道路救援 (7) 4．竞品分析——特色功能 (8) 4.1实时路况查询 (8) 4.2租赁服务 (8) 4.3爱车体检 (9) 5．市场分析 (9) 5.1现有市场存在的问题和机会 (9) 5.2市场分析结论 (10) 6．产品轮廓 (10) 6.1产品定位 (10) 6.2市场问券调查 (10) 6.3产品核心目标 (11) 6.4产品结构 (11) 6.5机构利益关系 (12) 6.6商户利益关系 (12) 6.7用户利益关系 (12) 7．运营及推广策略 (12) 7.1运营模式： (12) 7.2推广策略 (13)
1．市场趋势、业界现状 自2002年之后，中国汽车行业开始进入爆发式增长阶段，特别是随着私人消费的兴起，轿车需求量开始迅速攀升，并成为推动中国汽车发展的一股重要力量。与此同时，中国在全球汽车产业中的地位也逐渐上升。 2013年我国累计生产汽车2211.68万辆，同比增长14.76%，销售汽车2198.41万辆，同比增长13.87%，产销同比增长率较2012年分别提高了10.2和9.6个百分点。中国汽车产业作为世界汽车产业重要的组成部分，未来十年是中国汽车产业的黄金期，汽车产业已经完成了从小到大的过程，正在逐步实现由弱到强的巨大跨越，全球汽车工业将向中国和一些新兴经济体进一步转移。目前，中国汽车市场不仅发展快，而且汽车消费需求变化也快，这对于中国汽车产业来说，将迎来下一个黄金十年，自主品牌将完成从“中国制造”到“中国创造”的发展过程。预计到2020年，中国汽车市场的销量有望占据全球汽车总销量的一半以上，将是美国市场销量的两倍左右。中国汽车市场前景非常广阔。 2．竞争产品功能框架 2.1.1好车宝 （“好车宝”功能框架）
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
竞品分析报告 一、背景 随医疗需求日益增长，稀缺医疗资源供给造成医疗痛点日益凸显，同步出台分级诊疗、多点执业等想关政策，资本市场对互联网医疗青睐日益显著，围绕着痛点与分级诊疗体系及医生多点执业下的医患关系而展开的一系列商业模式的创新成为可能。 二、分析目的 比较围绕医生多点执业为落脚点，服务于医生端的互联网企业发展情况，找出共性及差异并分析趋势，改进X企业产品，挖掘提升企业竞争力新方向。 三、分析范围 本报告主要以丁香园、杏树林、杏仁医生3家竞争企业在产品类别，产品功能，运营数据及下载量，商业模式方面进行分析。 四、竞品分析 丁香园、杏树林、杏仁医生3家企业商业模式涉及广告投放，线上-线下佣金，数据、信息营销服务等，其具体对比如下： 4.1对比上述3家企业，在产品功能上存在部分差异，在服务医生的垂直细
分方向需求满足上各有侧重。 通过百度指数及易观千帆对调研企业产品近一个月情况汇总如下： 4.1. 1地域分布：主要分布在华东、华北、华南、西南； 4.1. 2性别情况：X 企业活跃用户女性较其他明显较多 4.1. 3年龄分布：丁香园，杏仁医生36岁+居多；X 企业35岁下居多，医口袋分别较为均匀。
4.2产品概述 4.2.1常用产品种类、定位 A、丁香园（列举常用款） 1）用药助手：为医药工作者打造权威药物参考工具； 2）丁香园：聊学术、看病例、临床医生社交平台； 3）医学时间：临床医生获取权威、专业、最新医药咨询培训； 4）丁香医生：面向大众家庭健康顾问，提供信息服务； B、杏树林 1）病历夹：用智能手机快速方便地记录、管理和查找病历资料，为医生建立一个安全存储病历资料的云空间； 2）医口袋：包括临床指南、药典、检验手册、计量工具、图书、病例库等，内容来自于最新临床证据，经国内权威医院医生审阅； C、杏仁医生 1）杏仁医生（医生端APP）/微信公众号(患者端)：定位为帮助医生提升工作效率，为诊后医患沟通带来便利的医生专用工具。 4.2.2具体产品对比 通过对比，产品搜索指数及总下载量分别为：丁香园>医口袋>杏仁医生>X 企业，但通过优化，对关键词等进行优化，近1年X企业下载量最高。
虹膜识别DAUGMAN核心算法介绍 眼睛的虹膜是由相当复杂的纤维组织构成，其细部结构在出生之前就以随机组合的方式决定下来了，虹膜识别技术将虹膜的可视特征转换成一个512个字节的Iris Code(虹膜代码)，这个代码模板被存储下来以便后期识别所用，512个字节，对生物识别模板来说是一个十分紧凑的模板，但它对从虹膜获得的信息量来说是十分巨大的。 一、采集： 从直径11mm的虹膜上，Dr.Daugman的算法用3.4个字节的数据来代表每平方毫米的虹膜信息，这样，一个虹膜约有266个量化特征点，而一般的生物识别技术只有13个到60个特征点。266个量化特征点的虹膜识别算法在众多虹膜识别技术资料中都有讲述，在算法和人类眼部特征允许的情况下，Dr.Daugman指出，通过他的算法可获得173个二进制自由度的独立特征点。在生物识别技术中，这个特征点的数量是相当大的。 二、算法： 第一步是通过一个距离眼睛3英寸的精密相机来确定虹膜的位置。当相机对准眼睛后，算法逐渐将焦距对准虹膜左右两侧，确定虹膜的外沿，这种水平方法受到了眼睑的阻碍。算法同时将焦距对准虹膜的内沿（即瞳孔）并排除眼液和细微组织的影响。 单色相机利用可见光和红外线，红外线定位在700-900mm的范围内（这是IR技术的低限，美国眼科学会在他们对macular cysts研究中使用同样的范围。）在虹膜的上方，算法通过二维Gabor子波的方法来细分和重组虹膜图象，第一个细分的部分被称为phasor，要理解二维gabor子波的原理需要懂得很深的数学知识。 三、精确度： 由于虹膜代码(Iris Code)是通过复杂的运算获得的，并能提供数量较多的特征点，所以虹膜识别技术是精确度最高的生物识别技术，具体描述如下：·两个不同的虹膜信息有75%匹配信息的可能性是1:106 ·等错率：1:1200000 ·两个不同的虹膜产生相同Iris Code（虹膜代码）的可能性是1:1052 四、录入和识别： 整个过程其实是十分简单的，虹膜的定位可在1秒钟之内完成，产生虹膜代码(Iris Code)的时间也仅需1秒的时间，数据库的检索时间也相当快，就是在有成千上万个虹膜信息数据库中进行检索，所用时间也不多，有人可能会对如此快的速度产生质疑，其实虹膜识别技术的算法还受到了现有技术的制约。我们知道，处理器速度是大规模检索的一个瓶颈，另外网络和硬件设备的性能也制约着检索的速度。当然，由于虹膜识别技术采用的是单色成像技术，因此一些图像很难把它从瞳孔的图像中分离出来。但是虹膜识别技术所采用的算法允许图像质量在某种程度上有所变化。相同的虹膜所产生的Iris Code（虹膜代码）也有25%