浅谈 生物特征计算
报告人：郑思仪（sisizheng@https://www.doczj.com/doc/3316574821.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
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
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
指纹特征加密技术
一、概念与发展现状 生物特征是指我们所拥有的生理上的特征，主要分为身体特征和行为特点两类。身体特征包括：指纹、掌形、眼睛（视网膜和虹膜）、人体气味、脸型、皮肤毛孔、手腕/手的血管纹理和D N A等；行为特点包括：签名、语音、行走的步态、击打键盘的力度等等。事实上，任何与个性相关的生理上和行为上的特征都可以用来进行识别。 随着生物特征识别技术应用的深入，固有的一些缺陷和不足也逐渐暴露出来，最主要的就是生物特征所涉及以及由此带来的安全性问题。生物特征是人所固有的，代表了人的隐私，可以称之为人的物理身份，同时因为它具有唯一性，持久性和可测量性等特点，将其量化后又可形成由计算机测度的数字身份。正是由于它具有的这些特点，生物特征一旦丢失，就很难像银行卡或身份证那样挂失补办。在指纹识别应用比较广泛的韩国，每年都会因为客户指纹信息的丢失等原因，使得银行指纹识别系统被攻击，造成数以亿美元计的损失。 本报告以指纹识别为例来说明生物特征识别加密技术，传统的指纹识别系统大部分采用细节点作为识别特征，并且把细节点位置存储到模板中用于比对。由于传统的不采用任何加密措施，系统中存储的是原始的细节坐标点和方向值。目前已有文献标明，完全可以自动地从指纹细节点模板恢复出原始的指纹图像，这就对生物特征识别系统的模板安全提出了更高的要求。 生物特征加密技术（Biometric Encryption）是一个把密钥和生物特征安全地绑定到一起的过程，使得密钥和生物特征本身都不能从系统存储的模板中获取到，当且仅当活体生物特征提交给系统时密钥才会重新生成。作为欧盟三维人脸计划的一部分，飞利浦研究院于2006年成功开发出了基于人脸的加密系统。这是第一个达到实用化要求的生物特征加密系统。 二、对生物特征识别系统的攻击 传统的密码系统由于密码的随机性，对其的攻击效率主要基于计算的复杂性。而生物特征本身并不是随机信号。同时很大程度上也不具有保密性。所以对生物特征识别系统的攻击具有更
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
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
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
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.
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/3316574821.html, 浅谈生物识别技术研究现状 作者：姜懿辰 来源：《中国科技纵横》2018年第01期 摘要：生物特征识别技术（Biometric Recognition）是通过对人类身体独有的特征进行识别，从而实现对鉴别对象鉴定身份的目的的一项技术。随着经济快速发展，信息时代的到来，生物特征识别技术凭借其普遍性、较高的稳定性、可测量性以及唯一性四大性质而被人们广泛应用于各个领域。本文在综述了多篇文献后，阐述了：生物特征识别技术的发展以及实际研究现状。 关键词：生物特征识别技术；人脸识别；指纹识别；虹膜识别；语音识别 中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2018）01-0216-02 据新闻报道，苹果公司（Apple）于2017年下半年将推出最新研发的iPhone X机型，该机型对解锁功能进行了改变，使苹果手机从“手动解锁”演进为“面部解锁”。该项技术革新无疑是苹果公司的巨大突破。通过iPhone X的“面部识别”解锁功能的改进，人们的财产安全性有了更大的保障，同时面部识别Face ID让使用者更易保护自己的手机隐私。只有在本人使用时，Face ID才会被识别并解锁手机，仅用一张照片解锁是不可能的。而iPhone X的该项改革正是运用了生物识别技术，采取信息、鉴别和判断手机的使用者，才让真正让一人一机成为可能。 1 概述 生物识别技术（Biometric Recognition Technology）是时代快速变迁的必然产物，而能够 识别的不乏有多种生物特征，例如：指纹、面部、视网膜、声音（语言）、个人习惯、虹膜以及体型等，相应的指纹识别、面部识别、视网膜识别以及声音（语言）识别等技术也在与时俱进地发展。由此可见，如今在生物特征识别领域方面可谓是百花齐放，各项技术都是蓬勃发展。生物特征识别技术的发展如表1所示。 2 生物识别技术的研究现状 2.1 人脸识别 人脸识别技术是21世纪人们最常用的一种识别身份的手段，也同时是目前最活跃的科学技术领域之一。它具有直观性好、方便、易被接受的特点。人脸识别技术是通过采集使用者的一幅或多幅图像，并利用计算机技术对图像进行识别、对比，极易认证，从而确定待识别人的身份。 现如今由于三维人脸相比于二维图像能够提供更多、更丰富的有效信息，目前生物识别技术的研究方向已进入三维人脸的识别阶段，从而实现了更快捷、更高精度的身份认证。人脸识
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。
人脸识别技术综述 [摘要]随着社会信息化，网络化得不断发展，个人身份趋于数字化，隐性化，如何准确的鉴定，确保信息安全得到越来越多的重视。人脸识别，一种应用比较广泛的生物识别方法，在基于人脸固有的生物特征信息，利用模式识别和图行图像处理技术来对个人身份进行鉴定，在国家安全，计算机交互，家庭娱乐等其他很多领域发挥着举足轻重的作用，能提高办事效率，防止社会犯罪等，有着重大的经济和社会意义。 本文主要研究了人脸识别在图像检测识别方面的一些常用的方法。由于图像处理的好坏直接影响着定位和识别的准确率，因此本文对图像的一些识别算法做了着重的介绍，例如基于二维Gabor小波矩阵表征人脸的识别算法，基于模型匹配人脸识别算法等。此外，本文还提及了一般人脸识别系统的设计，并着重介绍了图像预处理环节的光线补偿，图像灰度化等技术，使图像预处理模块在图像处理过程中能取到良好的作用，提高图像识别和定位的准确率。 [主题词]：人脸识别；特征提取；图像预处理；光线补偿 1.3国内外现状与趋势 1.3.1 人脸识别的发展阶段[1] 第一阶段（1964年----1990年） 该阶段人脸识别技术还只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，基于人脸几何结构特征（Geometric feature based）的方法是该阶段主要的技术方案。在剪影（Profile）方面，人们大量研究了面部剪影曲线的结构特征，提取并分析。布莱索（Bledsoe），戈登斯泰因（Goldstein）、哈蒙（Harmon）以及金出武雄(Kanade Takeo)等是较早从事自动人脸识别AFR研究的研究人员。总的说来，该阶段是人脸识别研究的初级阶段，没有多少很重要的成果，也基本没有获得什么实际应用。 第二阶段（1991年-----1997年） 该阶段尽管时间比较短暂，但却是人脸识别研究的高峰期，取得了很多成果，比如诞生了一些代表性的人脸识别算法，并出现了一些商业化运作的人脸识别系统（比如较著名的Visionics的FaceIt系统）。 麻省理工学院（MIT）的媒体实验室的潘特兰德（Pentland）和特克（Turk）提出的“特征脸”方法，是该时期最负盛名的人脸识别方法。在这之后的很多人脸识别技术或多或少都与特征脸有关系，而如今的特征脸已经和归一化的协相关量(Normalized Correlation)方法一起成为人脸识别的性能测试基准算法。 当然，这个阶段还提出了人脸识别中的另一种重要方法——弹性图匹配技术(Elastic Graph Matching，EGM)。它的基本思想是利用一个属性图来描述人脸：属性图顶点代表面部关键特征点，相应特征点处的多分辨率、多方向局部特征为属性——称为Jet。对任一输入的人脸图像，弹性图匹配技术是先通过一种优化搜索策略，再来定位预先定义的若干面部关键特征点，与此同时提取它们的Jet特征，从而得到所输入图像的属
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。 在当今信息化时代，如何准确鉴定一个人的身份、保护信息安全，已成为一个必须解决的关键社会问题。传统的身份认证由于极易伪造和丢失，越来越难以满足社会的需求，目前最为便捷与安全的解决方案无疑就是生物识别技术。它不但简洁快速，而且利用它进行身份的认定，安全、可靠、准确。同时更易于配合电脑和安全、监控、管理系统整合，实现自动化管理。由于其广阔的应用前景、巨大的社会效益和经济效益，已引起各国的广泛关注和高度重视。 生物识别技术（Biometric Identification Technology）是指利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。更具体一点，生物特征识别技术就是通过计算机与光学、声学、生物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。 优势：是目前最为方便与安全的识别技术，它不需要记住复杂的密码，也不需随身携带钥匙、智能卡之类的东西。由于生物识别技术认定的是人本身，这就直接决定了这种认证方式更为安全和方便了。 生物特征识别主要包括： ●指纹识别 ●脸像识别 ●步态识别 ●虹膜识别 ●静脉识别 ●视网膜识别 ●手掌几何学识别 ●DNA识别 ●声音和签字识别 ●亲子鉴定
主要应用： ●刑侦鉴定 ●企业的安全与管理 ●自助式政府服务、出入境管理，金融服务、电子商务等 存在问题： 如果有生物特征被察觉或检测到是“有噪音的”（比如指纹中带有疤痕或者因感冒而改变声音时），这个生物特征识别系统的性能可能会受到损害，此时的匹配评分计算是不可靠的。 未来趋势 多模态或多生物特征融合的解决方案
2021年生物识别技术行业研究分析报告
目录 1.生物识别技术行业前景趋势 (4) 1.1企业布局逐渐深入 (4) 1.2生物识别技术逐渐成熟 (4) 1.3技术多元化 (5) 1.4多生物特征融合技术广泛应用 (5) 1.5深度学习技术成熟应用 (6) 1.6网络化趋势加快 (6) 1.7延伸产业链 (6) 1.8生态化建设进一步开放 (7) 1.9行业发展需突破创新瓶颈 (7) 2.生物识别技术行业现状 (9) 2.1生物识别技术行业定义及产业链分析 (9) 2.2生物识别技术市场规模分析 (11) 2.3生物识别技术市场运营情况分析 (11) 3.生物识别技术行业存在的问题 (14) 3.1行业服务无序化 (14) 3.2供应链整合度低 (14) 3.3基础工作薄弱 (15) 3.4产业结构调整进展缓慢 (15) 3.5供给不足，产业化程度较低 (15)
4.生物识别技术行业政策环境分析 (17) 4.1生物识别技术行业政策环境分析 (17) 4.2生物识别技术行业经济环境分析 (17) 4.3生物识别技术行业社会环境分析 (18) 4.4生物识别技术行业技术环境分析 (18) 5.生物识别技术行业竞争分析 (19) 5.1生物识别技术行业竞争分析 (19) 5.1.1对上游议价能力分析 (19) 5.1.2对下游议价能力分析 (19) 5.1.3潜在进入者分析 (20) 5.1.4替代品或替代服务分析 (20) 5.2中国生物识别技术行业品牌竞争格局分析 (21) 5.3中国生物识别技术行业竞争强度分析 (21) 6.生物识别技术产业投资分析 (22) 6.1中国生物识别技术技术投资趋势分析 (22) 6.2中国生物识别技术行业投资风险 (22) 6.3中国生物识别技术行业投资收益 (23)