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！
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。
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。
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
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/7a13111700.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。
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
虹膜识别技术的应用与发展 虹膜识别技术是一种生物特征识别技术，本文在分析其研究现状、识别流程的基础上，简单的介绍了虹膜图像的获取、图像预处理、虹膜定位、虹膜图像的归一化与增强、特征提取与匹配、比较等主要内容。 标签图像预处理；虹膜定位；虹膜识别；Hough 变换 21 世纪是信息技术、网络技术的世纪，也是人类摆脱传统技术的束缚，越来越自由的世纪。在这个以信息、自由为特点的世纪里，生物认证技术作为20世纪末期才开始蓬勃发展的高新技术，必将在社会生活中占据越来越重要的位置，从根本上改变人类的生活方式。虹膜、指纹、DNA 这些人体本身的特点，将逐步取代现有的密码、钥匙，成为人们习惯的生活方式。同时，最大限度地保证个人资料的安全，最大限度地防止各种类型的刑事、经济犯罪活动。而以虹膜为特征的身份识别技术被认为是最有前途的生物特征识别技术之一。 本章主要介绍虹膜识别的发展历史及其现状、虹膜识别的优缺点以及虹膜识别的应用前景 1 虹膜识别技术 虹膜位于人眼的瞳孔与眼白之间，是眼睛中一片具有色素沉着的能收缩的环形薄膜，即俗称的黑眼仁部分。虹膜识别技术是基于眼睛虹膜信息的生物识别技术。对于每个人来说，虹膜的结构各不相同，并且这种独特的虹膜结构在人的一生中几乎不发生变化。眼科学家和解剖学家经过大量的观察发现虹膜具有独特的结构，即便对于同一个人，左眼和右眼的虹膜区别也是十分明显的，而且自童年以后，虹膜在人的一生中所发生的变化十分微小。同时发育生物学界的科学家们发现，尽管虹膜的基本结构是由内在的遗传基因决定的，但是外部的环境却对虹膜独特的细微结构起着决定性作用。这种外部环境是指在生命初期，虹膜形成之前的胚胎发育环境。因此，自然界不可能出现完全相同的两个虹膜。发育生物学家通过大量观察发现当虹膜发育完全以后，它在人的一生中是稳定不变的，因而具有稳定性。另外，由于虹膜的外部有透明的角膜将其与外界相隔离，因此发育完全的虹膜不易受到外界的伤害而产生变化。虹膜的上述特点构成了虹膜作为身份鉴别的物质基础。 虹膜作为重要的身份鉴别特征，与其它的生物识别技术相比，具有很好的发展前景，这主要基于以下几方面原因: 1.1 虹膜就像指纹，具有随机的细节特征和纹理图像，而且这些特征在人的一生中均保持相当高的稳定性，因此虹膜成了天然的“光学指纹”。 1.2 虹膜具有内在的隔离和保护能力。
虹膜识别综述 1、虹膜识别发展史 1936年，眼科专家Frank Burch; 1987年，眼科专家Aran Safir和Leonard Flom首次提出了利用虹膜图像进行自动虹膜识别的概念； 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,Duagman实现了一个高性能的虹膜识别原型系统； 1996年，Wides研制成功基于虹膜的身份认证系统。 1998年底，中科院自动化所开始虹膜识别方面的研究，同时我国863计划信息领域专家组首次将“生物特征识别”作为一个专题提出，接受来自全国的课题申请。 2、虹膜的介绍 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，约占总面积的30%；眼睛中心为瞳孔部分，约占5%；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，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。 虹膜由前向后分为5层： （1）内皮细胞层：与角膜内皮细胞相连续，也有人认为此层并不存在。 （2）前界层：由间质变致密而成，含有多数色数细胞，无血管，在虹膜小窝处五内皮细胞和前界膜，虹膜血管壁可与前房接触。 （3）基质层：有疏松结缔组织构成，内涵丰富的血管、神经，还有色素细胞和瞳孔括约肌。 （4）后界层：由一平滑肌纤维构成，称瞳孔开大肌。其外侧和睫状肌相连，内侧和瞳孔括约肌相连。 （5）后上皮层：有睫状体上皮层延续而来，共两层，均含有黑色素。前层为扁平梭形细胞，后层为多边形或立方体细胞。 不同人的虹膜颜色： 虹膜颜色的深浅因肤色而异。白色人种的虹膜为浅色，黑色、棕色和黄色人
所谓生物识别技术就是，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，（如指纹、脸象、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。 生物识别技术主要是指通过人类生物特征进行身份认证的一种技术，人类的生物特征通常具有唯一性、可以测量或可自动识别和验证、遗传性或终身不变等特点，因此生物识别认证技术较传统认证技术存在较大的优势。 指纹识别 原理 指纹是手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹路。尽管指纹只是人体皮肤的小部分，但是，它蕴涵着大量的信息。指纹特征可分为两类：总体特征和局部特征。 总体特征指那些用人眼直接就可以观察到的特征，包括基本纹路图案、模式区、核心点、三角点、式样线和纹线等。基本纹路图案有环形、弓形、螺旋形。 局部特征即指纹上节点的特征，这些具有某种特征的节点称为特征点。两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征——特征点，却不可能完全相同。指纹上的特征点，即指纹纹路上的终结点、分叉点和转折点。 指纹识别技术通常使用指纹的总体特征如纹形、三角点等来进行分类，再用局部特征如位置和方向等来进行用户身份识别。 通常，首先从获取的指纹图像上找到“特征点”（minutiae），然后根据特征点的特性建立用户活体指纹的数字表示——指纹特征数据（一种单向的转换，可以从指纹图像转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹图像）。 由于两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据，所以通过对所采集到的指纹图像的特征数据和存放在数据库中的指纹特征数据进行模式匹配，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果，根据匹配结果来鉴别用户身份。由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份鉴定。 优点 1）指纹是人体独一无二的特征，并且它们的复杂度足以提供用于鉴别的足够特征。 2）如果想要增加可靠性，只需登记更多的指纹，鉴别更多的手指，最多可以达到十个，而每一个指纹都是独一无二的。 3）扫描指纹的速度很快，使用非常方便。 4）读取指纹时，用户必须将手指与指纹采集头互相接触，与指纹采集头直接接触是读取人体生物特征最可靠的方法，这也是指纹识别技术能够占领大部分市场的一个主要原因。 5）指纹采集头可以更加小型化，并且价格会更加低廉。 缺点 1）某些人或某些群体的指纹因为指纹特征很少，故而很难成像。 2）过去因为在犯罪记录中使用指纹，使得某些人害怕“将指纹记录在案”。然而，实际上现在的指纹鉴别技术都可以保证不存储任何含有指纹图像的数据，而只是存储从指纹中得到的加密的指纹特征数据。 3）每一次使用指纹时都会在指纹采集头上留下用户的指纹印痕，而这些指纹痕迹存在被用来复制指纹的可能性。 可见，指纹识别技术是目前最方便、可靠、非侵害和价格便宜的生物识别技术解决方案，市场应用有着很大的潜力。
2019年虹膜识别技术竞争格局及产业链结构分析
目录 投资要点 (6) 1.虹膜识别前景广阔，市场空间大 (8) 1.1虹膜识别优势突出，应用领域广 (8) 1.2虹膜识别已成功应用于消费电子领域，打开庞大市场空间 (10) 1.3生物识别市场快速增长，虹膜识别增速突出 (11) 2.虹膜识别技术竞争格局，中国企业已经崛起 (13) 2.1国外厂商算法方面具有先发优势 (13) 2.2国内厂商迅速崛起，算法与集成双拳出击 (15) 2.3国外终端集成商纷纷退出，中国市场出现“三强争霸” (20) 3.虹膜识别产业链结构分析 (21) 4.受益标的分析 (25)
图目录 图1虹膜识别技术获取精确身份信息 (8) 图2虹膜的纹理 (8) 图3几种主流生物特征识别技术误判率对比 (9) 图4虹膜识别技术应用广泛 (10) 图5富士通手机可利用虹膜识别解锁手机 (10) 图6富士通Arrows NX F-04G手机正面虹膜识别图 (10) 图7三星S8/S8+支持虹膜识别功能 (11) 图8三星虹膜识别系统流程 (11) 图9主要的生物识别技术 (11) 图102007-2015年全球生物识别市场规模（亿美元） (12) 图112015年全球生物识别市场结构 (12) 图122020年全球生物识别市场规模预测（亿美元） (12) 图132016-2025年全球企业级虹膜识别市场规模预测 (12) 图142020年全球虹膜识别市场占比预测 (13) 图152020年全球虹膜识别市场规模预测（亿美元） (13) 图16OT生物识别业务涵盖全品类产品（指纹、人脸、虹膜、静脉） (13) 图17Iritech虹膜识别硬件产品——Irishield系列 (14) 图18三星Tablet 7虹膜识别采用Iritech方案 (14) 图19Princeton Identity主要虹膜识别产品 (14) 图20EyeLock消费级虹膜识别产品——myris (15) 图21Iris ID公司主要虹膜识别产品 (15) 图22聚虹光电虹膜识别核心算法的四大特点 (16) 图23聚虹光电主要虹膜识别硬件产品 (16) 图24聚虹光电四合一移动智能平板 (16) 图25聚虹光电四合一移动智能平板主要参数 (16) 图26中科虹霸主要虹膜身份识别产品 (17) 图27释码大华主要虹膜身份识别产品 (18) 图28武汉虹识主要虹膜识别产品 (18) 图29思源科安主要生物识别产品 (19)
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%
基因识别技术综述 ——生物认证技术 姓名： 班级： 学号： 教师：
目录 生物识别技术知识背景第3页基因识别技术知识背景第4页对基因识别的个人初步理解第5—6页基因识别技术的基本原理第7页关于基本原理的个人理解第7页基因识别相关算法举例第8—9页基因识别相关应用技术举例第10页关于应用技术的一点思考第10页基因识别方法个人理解第11页基因识别领域的发展前景第12页综述小结第13页
所谓生物识别技术，也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，（如指纹、脸像、红膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。 生物识别系统对生物特征进行取样，提取其唯一的特征并且转化成数字代码，并进一步将这些代码组成相应的特征模板。由于微处理器及各种电子元器件成本不断下降，精度逐渐提高，生物识别系统逐渐应用于商业上的授权控制如门禁、企业考勤管理系统安全认证等领域。 用于生物识别的生物特征有手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等，行为特征有签字、声音、按键力度等。基于这些特征，人们已经发展了手形识别、指纹识别、面部识别、发音识别、虹膜识别、签名识别等多种生物识别技术。 传统的身份鉴定方法包括身份标识物品（如钥匙、证件、ATM卡等）和身份标识知识（如用户名和密码）但由于主要借助体外物，一旦证明身份的标识物品和标识知识被盗或遗忘，其身份就容易被他人冒充或取代。 生物识别技术比传统的身份鉴定方法更具安全、保密和方便性。生物特征识别技术具不易遗忘、防伪性能好、不易伪造或被盗、随身“携带”和随时随地可用等优点。 ——参考资料：百度百科https://www.doczj.com/doc/7a13111700.html,/view/356193.htm