《生物识别技术》PPT课件

• 同人脸一样，声纹的提取可在不知不觉中完成，用户的接 受程度高，不容易被欺骗；而且一个麦克风就可以获取语 音，识别成本低廉。但声音易受身体状况、年龄、情绪、 噪音等的影响。
• （6）虹膜
• 眼睛的虹膜是由相当复杂的纤维组织构成，内侧与瞳孔相 邻，外侧与眼白相邻。虹膜与手指纹一样，是独一无二的， 同一个人左右眼的虹膜纹理都不会相互认同。而且虹膜在 人的一生中都极其稳定，不容易更改。
• 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有 美国，欧洲国家，日本等，著名的研究机构有
• 美国MIT的Media lab,AI lab,CMU（卡耐基-梅隆大 学）的Human-Computer Interface Institute， Microsoft Research,
• 英国的Department of Engineering in University of Cambridge（剑桥大学）等。
• （5）声纹
• 声纹识别又称为说话人识别，是根据语音波形中反映说话 人生理和行为的特征的语音参数进行自动识别说话人身份 的技术。
• 所谓声纹是用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱。 由于人在讲话时使用的发声器官--舌、牙齿、喉头、肺、 鼻腔在尺寸和形态方面每个人的差异很大，任何两个人的 声纹图谱都有差异，因此可以用于身份认证。
188个成员国发布了航空领域使用生物特 征认证技术的规划，提出将在个人护照中
加入生物特征(包括指纹识别、虹膜识别、 面相识别)，并在进入各个国家的边境时进 行个人身份的确认。目前，此规划已经在 美国、欧盟、澳大利亚、日本、南韩、南 非等国家和地区通过，从2004年底就开始 实施了。
生物特征识别技术在国外的研究现状
• （4）掌纹
• 掌纹是指手腕与手指之间的手掌表面上的各种纹 线。掌纹与指纹一样，具有高度的唯一性。掌纹 识别就是根据掌纹的特征信息来进行身份认证。

优点
非接触性、便捷性。
应用场景
手机解锁、门禁系统、公共安全监控 等。
缺点
易受光照、角度等因素影响，且存在 相似面孔的识别问题。
声音识别
工作原理
通过采集语音特征进行识别。
优点
自然交互性、无需专业设备。
应用场景
语音助手、智能音箱等。
缺点
易受环境噪音、口音等因素影响。
DNA识别
工作原理
通过采集DNA信息进行个体识别。
稳定性
生物特征不易受到环境、年龄 等因素的影响，相对稳定。
便捷性
生物识别技术可以快速、准确 地完成身份验证。
生物识别技术的发展历程
01
02
03
19世纪初
指纹识别技术的出现和应 用。
20世纪末
人脸识别、虹膜识别等技 术的研发和应用。
21世纪初
DNA识别、步态识别等技 术的出现和应用。
生物识别技术的应用领域
海关、边防
用于出入境人员的身份验证，防止非 法入境。
医疗保健
电子病历
通过生物识别技术，确保患者信息的准确性和隐私保护。
远程医疗
通过生物识别技术，实现远程诊断和医疗咨询。
04 生物识别技术的挑战与前 景
技术安全问题
数据泄露风险
伪造和欺骗
生物识别数据一旦被非法获取，可能 导致身份盗窃、金融欺诈等安全问题。
某些生物识别技术可能面临被伪造或 欺骗的风险，如指纹、面部识别等。
技术漏洞
生物识别技术本身可能存在漏洞，容 易被黑客攻击和破解。
隐私保护问题
数据采集与存储
生物识别数据的采集、存储和使 用需要严格监管，以保护个人隐
私。
滥用风险

06
实际应用案例分析
金融行业的人脸识别应用案例
总结词
高效、安全、便捷
详细描述
在金融行业中，人脸识别技术被广泛应用于身份验证、取款、开户等场景。通过人脸识 别技术，客户可以快速完成身份验证，提高业务办理效率，同时也增强了交易的安全性
，降低了欺诈风险。
安全领域的人脸识别应用案例
总结词
精准、快速、实时
02
生物特征识别技术介绍
生物特征识别技术的定义与原理
生物特征识别技术的定义：生物特征 识别技术是一种利用人的生物特征进 行身份认证和访问控制的技
生物特征识别技术的原理：生物特征 识别技术通过采集个体的生物特征信 息，利用计算机算法对
术。这些生物特征通常包括指纹、虹 膜、人脸、声音等，具有唯一性和不 变性。
人脸识别与生物特征识别的未来发展
技术创新
隐私保护
随着人工智能和机器学习技术的发展 ，人脸识别和生物特征识别技术将不 断改进和创新。
随着人脸识别和生物特征识别技术的 普及，隐私保护将成为重要议题，需 要加强相关法律法规的建设和监管。
应用拓展
人脸识别和生物特征识别技术将拓展 应用到更多领域，如智能家居、智慧 城市等。
提高公共安全保障能力。
03
人脸识别技术培训内容
人脸检测与识别的基本原理
人脸检测
人脸检测是指在图像中识别出人 脸的位置和大小的过程。
人脸识别
通过采集和分析人脸特征，将不 同个体区分开来的过程。
人脸识别的算法与实现
基于特征提取的算法
通过提取人脸特征，如眼睛、鼻子、 嘴巴等部位的形状、大小、位置等信 息，进行人脸识别。
生物特征识别技术的应用场景
01
02

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2、生物识别技术特点 （1）广泛性：每个人都应该具有这种 特性。 （2）唯一性：每个人拥有的特征应该 各不相同。 （3）稳定性：所选择的特征应该不随 时间的变化而发生变化。 （4）可采集性：所选择的特征应该便 于测量。
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3、生物识别工作步骤 所有生物识别工作都包括四个步骤： 原始数据获取、抽取特征、比较和匹配。 生物识别系统捕捉到生物特征的样品， 唯一的特征将会被提取，并且转化成数 字的符号，接着，这些符号被用作那个 人的特征模版，这种模版可能会存放在 数据库、智能卡或条码卡中，人们同识 别系统交互比较，根据匹配或不匹配来 确定身份。
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（3）核心点：位于指纹纹路的渐进中心，它 在读取指纹和比对指纹时作为参考点。有的算 法只能处理和识别具有核心点的指纹。 （4）三角点：位于从核心点开始的第一个分 叉点或者断点，或者两条纹路的会聚处、孤立 点、转折处，或者指向这些奇异点。三角点提 供了指纹纹路的计数跟踪的开始之处。 （5）纹数：是指模式区内指纹纹路的数量。 在计算指纹的纹数时，一般先连接核心点和三 角点，这条连线与指纹纹路相交的数量即可以 认为是指纹的纹数。
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7、指纹识别技术特点 （1）指纹识别的优点
a.指纹是人体独一无二的特征。 b.可采集的指纹多，最多可达10个， 而且每个指纹都是独一无二的。 c.扫描指纹的速度快，使用非常方便。 d.指纹与采集头直接接触，读取特征 方法可靠。 e.指纹采集头体积小，价格低廉。
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（2）指纹识别的缺点 a.某些人或某些群体的指纹特征很少，
（2）外围脊线：从上部和左右两侧包 绕着内部脊线，主要有弓形线组成。
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（3）根基脊线：分布在内部脊线的基 底部位，主要由弧度较小的波浪线或不 大平坦的直纹线组成。

人体生物识别技术 最大的优势
生物识别技术原理
• 1.样本采集
• 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 • 2.预处理 目的主要是去除噪声，加强有用的信息， 并对输入测量仪器或其他因素所造成的退 化现象进行复原
• 3.特征抽取 • 机器通过学习获取生物特征信号中能够凸 现个性化差异的本质特征，从而实现身份 的识别
• 掌纹含有大量的信 息可用于身份鉴别
• 在人们宽阔的手掌皮 肤表面有丰富的纹路 结构，包括主线、皱 纹线、脊线、奇异点、 纹理等图像特征，这 些特征都是人各有异、 和基因无关
掌纹识别技术特点
• • • • • • 对硬件要求低 识别精度高 采集非接触 移动身份识别 计算速度快 便于二次开发
主要应用领域
虹 膜 检 测 仪
第四代：光学+电子+计算机技术+增加像素
• 提高了像素，解决了 图像失真的问题
虹膜识别技术，由于 独特的优势，必然会 成为未来社会的主流 生物认证技术。未来 的安全控制、海关进 出口检验、电子商务 等多种领域的Βιβλιοθήκη 用， 也必然的会以虹膜识 别技术为重点
虹膜识别系统
自动收款机
虹膜识别门禁系统
生物测量手段
• 在身份识别或确认过程中会有错误。有两个重要 的测量因子可以表明任何一种生物测量技术的正 确性，可靠性。 • 拒假率（FRR） 在进行生物测量时，对某对象的某一生物特征进 行生物测量所得结果与该对象已经记录在系统中 的模板不匹配，这时拒假事件发生。 • 容假率（FAR） 在生物测量时，有一种可能性——对某一个对象的 某一生物特征扫描取得的数据与数据库中另外一 个非该对象的模板足够相似以至于匹配,这种错误 叫做接受假事件，相关的概率叫做容假率FAR。

• 读取指纹时，用户必须将手指与指纹采 集头接触，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
• 指纹采集头可以小型化，价格更低廉
谢谢！
视网膜识别技术
优点 缺点
• 视网膜是一种极其固定的生物特征 • 使用者无需和设备直接接触 • 是一个最难欺骗的系统
• 没有进行过任何测试 • 激光照射眼球的背面可能会影响使用者 健康
• 很难降低成本
• 视网膜对消费者没有吸引力
指纹识别技术
• 依靠唯一性和稳定性，就可以把一个人同其指纹对应起来，通过将指纹和预先保存的指 纹信息进行比较，就可以验证其真实身份，这就是指纹识别技术。 • 随着现代电子集成制造技术、计算机技术的发展以及快速而可靠的算法研究，指纹自动 识别技术于20世纪60年代开始兴起并得到了飞速发展。
虹膜识别技术
优点 缺点
• 便于用户使用 • 是最可靠的生物识别技术之一 • 无需物理的接触
• 没有进行过任何的测试 • 很难将图像获取设备的尺寸小型化 • 需要昂贵的摄像头聚焦
• 镜头可能产生图像畸变而使可靠性降低
• 黑眼睛极难读懂 • 需要较好光源
视网膜识别技术
• 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。 • 与虹膜识别技术相比的，视网膜扫描也许是最精确可靠的生物识别技术。
生物识别技术
生物识别技术是指利用可以测量的人体生物学或行为学 特征来识别、核实个人身份的一种自动识别技术。
指纹 识别 虹膜 识别 视网膜 识别 手掌几何 学识别 语音 识别
面部 识别
签名 识别
步态 识别
静脉 识别
基因 识别
虹膜识别技术
• 虹膜识别将可见特征转化为512B的虹膜编码，该编码被存储下来以便后期识别所用。 512B对虹膜获得的信息量来说是十分巨大的。在直径为11mm左右的虹膜上，根据 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。

虹膜识别技术的工作原理
捕捉虹膜的数据图像 为虹膜的图像分析准备过程 从虹膜的纹理或类型创造512字节的 iriscode. 使用iriscode模板用于确认。
虹膜识别技术的特点
• 惟一性
发育学家通过大量观察发现,虹膜上丰富 的纹理图案因人而异。每个人每只眼睛 的虹膜都是唯一的。
• 稳定性
虹膜在人出生八个月后就已经稳定成型、 终身不变
▪ 柜员指纹身份认证系统 • 中国建设银行和中国邮政储蓄银行已分别于2007年8 月和10月在全行营业网点中推广应用； • 湖北省信用社；
▪ 指纹支付“指付通” • 招商银行联合指纹技术运营公司“立佰趣”在上海 推出 ；
▪ 指纹POS机

识别指纹总体特征
• 纹形：
1990年以后，廉价指纹采集器和计算设备的出现，解 决了快速准确的匹配算法问题，使指纹识别技术走向了 基于个人的应用应用的新时代 电容传感器始于1998年，属于半导体传感器的一种，半导体指 纹传感器还包括半导体压感式传感器、半导体温度感应传感器等， 其中，应用最广泛的是半导体电容式指纹传感器。
告 • 采用USB接口与计算机
连接，无需外接电源， 可配合手提电脑在各种
虹 膜 检
环境下应用
测
• 开放式分析系统让使用
仪
者不断完善升级自己的
系统
第四代：光学+电子+计算机技术+增加像素
• 提高了像素，解决了 图像失真的问题
虹膜识别技术，由于 独特的优势，必然会 成为未来社会的主流 生物认证技术。未来 的安全控制、海关进 出口检验、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
贮到计算机系统中与
其生物特征比较，确 定其身份

防伪攻击
增强算法鲁棒性
人脸识别和生物特征识别算法应具备抵抗伪造攻击的能力， 如照片、视频以及生物特征的合成等。
多模态识别
采用多模态生物特征识别技术，结合多种生物特征信息进行 身份验证，以提高识别的准确性和安全性。
安全审计与监管
安全审计
定期进行安全审计，检查人脸识别和 生物特征识别系统的安全性，确保系 统漏洞得到及时修复。
医疗健康领域
通过人脸识别和生物特征 识别技术，实现快速、准 确的身份认证和病患信息 管理。
法律法规与伦理问题
数据保护与隐私权
人格尊严与自由
人脸识别和生物特征识别技术的发展 将引发对数据保护和隐私权的关注， 需要制定相应的法律法规来规范技术 的使用。
在应用人脸识别和生物特征识别技术 时，应尊重个人的人格尊严和自由， 避免侵犯个人权利。
智能家居
用于智能门禁、智能 监控等家居安全和便 利化方面。
医疗保健
用于病患身份识别、 药品追踪溯源等方面 ，提高医疗保健服务 质量和效率。
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人脸识别的原理与实现
人脸检测与定位
人脸检测
在图像中识别出人脸的位置和大小，通常采用特 征分析、模板匹配等方法进行检测。
人脸定位
在人脸检测的基础上，进一步确定人脸的关键特 征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等，用于后续的特征 提取和比对。
人脸特征提取
特征提取
从人脸图像中提取出能够代表个 体特征的信息，如面部的几何特 征、纹理特征等。
特征编码
将提取出的特征进行编码，形成 可用于比对的特征向量，常用的 编码方法有主成分分析（PCA） 、线性判别分析（LDA）等。
人脸比对与识别
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比对过程：将待识别的人脸特征向量与已注册的人脸特征 向量进行比对，计算相似度。

• 指纹识别用于手机接通、机场安检； • 虹膜识别用于银行取款。
4.1.3 生物识别技术特点及发展
能够用来鉴别身份的生物特征应该具有以下 特点：
广泛性：每个人都应该具有这种特征； 唯一性：每个人拥有的特征应该各不相同； 稳定性：所拥有的特征不随时间变化而发生 变化； 可采集性：所选择的特征应该便于测量。
第4章 生物识别技术
4.1 生物识别技术基础知识 4.2 生物识别技术的内容 4.3 生物识别技术应用比较 4.4 指纹识别系统的应用
生物(特征)识别技术(Biological feature recognition)是基于人的物理特征或行为特征 通过计算机予以辨识或认证的技术。
由于人体特征的不可复制性，这一技术的 安全性较传统的身份验证有很大的提高。
4.2.7 步态识别
步态是指人们行走时的方式，它提供了充 足的信息来识别人的身份。步态识别的输入是 一段行走的视频序列。
4.2.8 静脉识别
所有人的静脉都是不一样的。静脉识别技 术是通过红外线摄像机采集稳定的静脉图作为 数据仓库，当需要识别时利用静脉图采集器收 集静脉图，并通过与预先收集好的静脉图作比 较来达到识别的目的。
指纹识别的主要关键技术包括指纹图像增强、 特征提取、指纹分类和指纹匹配几个部分。
2. 指纹的固有特性
• 确定性； • 唯一性； • 可分类性。
3. 指纹识别算法
指纹特征有总体特征和局部特征。 (1) 总体特征（人眼可以直接观察到的特征） • 纹形，如图4-8；一般可分为三大类：环形 又称为斗形(Loop)，弓形(Arch)，螺旋形 (Whorl)。 • 模式区:包含总体特征的区域； • 核心点：位于指纹纹路的渐进中心； • 三角点：从核心点开始的第一个分叉点、断 点、转折处； • 纹数：模式区内指纹纹路的数量

高首选识别率 低错误报警率 4K模版 最高比对速度700万次/秒 FRVT 2002 & 2006报告、公安部一所2006年12月第三届人脸识别
测试以及2008年6月出入境管理1000万人库算法性能报告佐证
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Thank you
深挖犯罪：隐瞒个人真实信息的被监管人员往往存在劣迹或在逃信息，是监所开展深挖犯 罪工作的重要打击对象。建议通过与在逃人员库进行相片信息比对碰撞，可有效加强深挖犯罪 工作。
安全管理：在监所日常管理中，可增加门禁管理、外来人员管理等系统的人像比对功能， 把好出入口关。
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出入口（监狱/劳教/看守所）
影响人脸识别的因素：光线
• 现时的技术，光线仍有颇大程度的影响 • 一般而言，无须特殊的照片及背景 • 入库照片与识别照片的光线环境越接近，识
别越准确 • 包括：色温、光线强度、光源的角度 • 曝光不足比过度曝光好 • 阳光的直射容易引致过度曝光 • 头顶的照明容易引致面部出现阴影 • 平均而分散的照明最佳
名称
应用方法
应用领域
人像检索 输入一张照片，在人像图像数据库内 公安应用中犯罪嫌疑人身份调查；出入境管理中 DB-SCAN 检索出与之相似的照片供人工确认。 人员身份核实；消费者、旅行者身份核实等。
人像监控 从视频流中检测人像，并与人像数据 公安应用中的案犯追逃；重要部门出入口控制与 Watchlist 库进行比对，自动确认人员身份。 考勤等。
选择一张经人像识别系统比对后的相片打印在成绩单上。
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监管
数据采集及核查：公安监管部门在采集人员身份信息时，只有身份证号等字符信息确定唯 一身份，缺乏相片比对等辅助手段，常遇到被监管人员不报或谎报信息、送押单位核实难等问 题，造成了人员信息不完整不真实、数据复用效果不佳，且容易引起公民身份被冒用的上访事 件。现有人工核查手段单一繁琐，被监管人员存疑数据量大，导致了监所核查工作难度大、效 率低。建议开发接口，使人像比对系统增加人口库信息，并与监所业务系统对接，以便较准确 完整地采集和核查信息。