生物特征识别技术是利用人的生理特征或行为特征(new)

• 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。

生物特征识别技术生物特征识别技术是通过人体的生理结构或行为特征，对个体进行身份验证的一种技术。

它利用了身体构成的独特性，包括指纹、面部识别、虹膜、视网膜、手掌、掌纹、声音、步态等来识别个体。

与传统的密码、卡片、令牌等身份验证方式相比，生物特征识别技术更为便捷、高效、安全。

它不需要额外的信息记录，而且个体的生物特征无法被仿造或窃取。

因此，生物特征识别技术在金融、医疗、安保、物流等领域得到广泛的应用。

生物特征识别技术主要分为以下几种：1.指纹识别：指纹是指手指表面的皮肤纹理，每个人的指纹都是独特的。

指纹识别技术主要是通过将指纹图像与已有指纹图像库中进行比对，来确定身份。

指纹识别技术广泛应用于手机、电脑等入口系统的解锁。

2.面部识别：面部识别是指通过对人脸特征进行分析和比对，识别个体身份的一种技术。

它主要通过人脸的轮廓、眼睛、鼻子、嘴等特征来确定身份。

面部识别技术在安保、金融等领域得到广泛应用。

3.虹膜识别：虹膜是人眼睛中最内层的一层组织，具有独特的生物特征。

虹膜识别技术主要通过对虹膜纹理进行分析，来确定个体身份。

它在高安全性场合得到广泛应用，如安保、金融等领域。

4.声纹识别：声纹识别是通过对个体声音的特征进行分析和识别，来确定身份的一种技术。

声纹识别技术主要利用人的语音信号来进行识别，可以用于电话银行、语音认证等领域。

5.步态识别：步态识别是指通过对人的步态特征进行分析和比对，来确定身份的一种技术。

步态识别技术主要通过对步态的节律、幅度、时间和速度等特征进行分析来识别个体身份。

步态识别技术在安保、身份验证等领域得到广泛应用。

6.掌纹识别：掌纹识别是指通过对手掌的纹路进行分析和比对，来确定身份的一种技术。

它利用手掌纹理独特的特征，可以用于身份认证和门禁系统等场合。

生物特征识别技术的优点是非常明显的。

首先，它在身份认证中具有很高的准确性和可靠性。

其次，生物特征识别技术不会被伪造、丢失或泄露，因为这些特征是与个体内在的生理结构或行为联系在一起的，因此具有固定性和独特性。

简述生物识别技术的应用领域生物识别技术是一种基于个体生物特征进行身份验证和识别的技术，它利用人体的生理或行为特征来验证个体的身份。

这些特征包括指纹、面部、虹膜、视网膜、声音、手掌纹、掌纹、静脉、步态等。

生物识别技术已经广泛应用于各个领域，以下是其中几个应用领域的简述。

1. 安全领域：生物识别技术被广泛应用于安全领域，如身份验证、边境安检、反恐等。

指纹识别是最常见的生物识别技术之一，它可以用于解锁手机、电脑，进入安全区域等。

面部识别技术也广泛用于监控摄像头系统，能够识别和跟踪人脸，用于安全监控和犯罪侦查。

2. 金融领域：生物识别技术在金融领域的应用日益增多。

虹膜识别和指纹识别技术被广泛用于银行和金融机构的身份认证，可以有效防止欺诈行为和身份盗用。

指纹识别技术还可以用于支付系统，让用户通过指纹支付来提高支付安全性。

3. 医疗领域：生物识别技术在医疗领域有着广泛的应用。

例如，医院可以利用指纹识别技术来确保只有授权人员才能访问病人的个人信息。

此外，生物识别技术也可以用于药物分发系统的身份验证，确保患者得到正确的药物和剂量。

4. 教育领域：生物识别技术在教育领域也有着一定的应用。

例如，大学和学校可以使用指纹或面部识别技术来管理学生出勤情况，确保学生的考勤准确性。

此外，生物识别技术还可以用于学生身份验证，以预防考试作弊行为。

5. 交通领域：生物识别技术在交通领域的应用有望改变人们的出行方式。

例如，指纹识别技术可以用于车辆上的身份验证，确保只有授权人员才能启动和驾驶车辆。

此外，面部识别技术可以用于机场和车站的人脸识别系统，提高安全性和便利性。

总而言之，生物识别技术的应用领域广泛，涵盖了安全、金融、医疗、教育、交通等多个领域。

随着技术的不断进步和创新，生物识别技术有望在更多领域得到应用，并为我们的生活带来更多便利和安全。

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 ， 用 伪 造 的 虹膜 代 替 活 的 虹膜 是 不 可 能 的 。目前 世 界上 想
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
视 网膜 技术 的优 点 ： 网膜 是 一 种极 其 固定 的生 物 特 征 ． 视
因 为 它是 “ 藏 ” ， 而 不 易 磨 损 ， 化 或 是 为 疾 病影 响 ； 隐 的 故 老 非 接 触 性 的 ； 网膜 是 不可 见 的 ， 而 不会 被 伪 造 。 缺 点 是： 网 视 故 视 膜 技 术未 经 过 任 何 测 试 ， 能会 给使 用 者 带来 健 康 的损 坏 ， 可 这 需 要 进 一 步 的 研 究 ： 于 消费 者 ， 网 膜 技 术 没 有 吸 引 力 ； 对 视 很 难 进 一步 降 低 它 的成 本 。
一
层 细 胞 的最 远处 。如 果视 网膜 不 被 损 伤 。 三 岁 起 就 会终 身 不 从 变。 同虹 膜识 别 技 术一 样 ， 网膜 扫 描 可 能 具有 最 可 靠 、 视 最值得 信 赖 的生 物识 别 技术 ， 它 运 用起 来 的难度 较 大 。视 网 膜识 别 但
技术要求激维普资讯
２ ０ 年 第 ８期 ０６ （ 总第 ９ ４期 ）
大 众 科 技
ＤＡ ＺＨＯＮＧ ＫＥ Ｊ
Ｎｏ ８， ０ ６ ． ２０
（ ｍｕａｉ ｌ Ｎ ．４ Ｃｕ ｌ ｖ ｙ ｏ９ ） ｔｅ
生物特征识别 技术概述
杨 艳
（ 东省茂名 学院 ， 东 茂名 ５５ ０ ） 广 广 ２ ００

随着科技的不断进步，生物识别技术在身份验证领域扮演着越来越重要的角色。

生物识别技术是指利用个人生理特征或行为特征进行身份验证的技术，如指纹识别、虹膜识别、人脸识别等。

这些技术可以有效地提高身份验证的准确性和安全性，同时也给人们的日常生活带来了诸多便利。

本文将探讨如何使用生物识别技术进行身份验证，并介绍不同生物识别技术的优缺点以及其在不同领域的应用。

指纹识别技术是最常见的生物识别技术之一。

每个人的指纹都是独一无二的，因此可以作为一种独特的身份验证方式。

指纹识别技术通过识别指纹的纹理特征来确认个人身份。

这种技术不仅准确性高，而且操作简便，因此在手机解锁、门禁系统等场景中得到了广泛应用。

然而，指纹识别技术也存在一些局限性，比如指纹容易被模拟，且在潮湿或干燥的环境中容易出现识别错误。

另一种常见的生物识别技术是人脸识别技术。

人脸识别技术通过分析人脸的特征点来识别个人身份。

由于每个人的面部特征都不相同，因此人脸识别技术在身份验证领域具有很高的准确性。

目前，人脸识别技术已广泛应用于安防监控、考勤签到等领域。

然而，人脸识别技术也存在一些问题，比如在光线不足或面部遮挡的情况下识别准确性较低。

虹膜识别技术是一种基于虹膜纹理特征进行身份验证的技术。

虹膜识别技术的准确性高，且不受光线和面部遮挡的影响，因此在安全性要求较高的场合得到了广泛应用。

虹膜识别技术在边境口岸、金融机构等领域有着重要的应用意义。

然而，由于虹膜识别设备的成本较高，目前尚未在普遍的日常生活中得到广泛应用。

除了指纹识别、人脸识别和虹膜识别技术外，声纹识别、掌纹识别等生物识别技术也在不断发展和完善。

随着生物识别技术的不断进步，其在身份验证领域的应用将会越来越广泛。

未来，生物识别技术有望成为替代传统身份验证方式的主流技术，为人们的生活带来更多的便利和安全。

在使用生物识别技术进行身份验证时，我们需要注意保护个人隐私和信息安全。

生物识别信息是属于个人敏感信息，需要得到妥善的保护。

生物特征识别技术在安全认证中的应用随着科技的不断进步，生物特征识别技术在近年来开始受到广泛的关注和应用。

生物特征识别技术是利用人体生理或行为特征进行身份认证的一种技术。

它有着比传统的安全认证技术更加高效、准确、安全的优点。

生物特征识别技术在安全身份认证领域中应用广泛，它不仅可以应用于智能门锁、手机指纹识别、安全门禁等领域，还可以用于现代化安全管理系统、生命健康监测设备等领域。

本文将分析生物特征识别技术的优势，以及如何将其应用到安全身份认证中。

一、生物特征识别技术的优势生物特征识别技术的主要优势是高效、准确、安全。

相对于传统的安全认证技术，如密码、密钥卡等，它能够克服许多来自密码本身和密码泄露的缺陷，并能够在各种物理和环境条件下实现身份确认。

生物特征识别技术具有以下优势：1.高效生物特征识别技术可以快速识别用户身份。

例如，通过使用人脸识别技术或指纹识别技术，可以将扫描时间缩短至数秒甚至数毫秒之内。

2.准确生物特征识别技术的准确性很高。

它根据人体的生理特征或行为特征来进行个人身份认证，是一种不可伪造的身份证明手段。

与传统的身份证明手段（如使用密码等）相比，生物特征识别技术潜在的安全风险小。

3.安全生物特征识别技术可以有效地防止身份泄漏或欺诈等安全问题。

因为生物特征识别技术只能与特定的个人身体特征对应，所以当使用这种技术进行身份验证时，就可以有效地保护个人的隐私信息。

二、生物特征识别技术在安全认证中的应用1.智能门锁智能门锁是通过智能手机的BLE（蓝牙4.0）设备进行控制的新型锁具。

它们使用生物特征技术，例如人脸识别、指纹识别、静脉识别等，以取代传统的锁芯和钥匙。

智能门锁的优势在于，消费者可以随时随地通过手机实现门锁的开锁操作，并且多种安全认证技术的应用使得门锁的开闭变得更加便捷。

2.手机指纹识别手机指纹识别是一种新型的身份验证方式，其使用嵌入在手机内的前置摄像头进行人脸识别或指纹识别。

由于人脸图像或指纹是自然生物特征，因此使用这些信息进行身份验证比使用密码和密钥卡更加安全。

生物识别技术的应用前景随着科技的进步和生活水平的提高，生物识别技术也越来越普及。

生物识别技术是一种利用人体内部生理特征或行为特征进行身份验证的技术。

它将人体特征作为身份识别的标志，具有可靠性高、不易冒用、方便快捷等优点。

近年来，生物识别技术不仅在安防、金融、医疗等行业得到广泛应用，同时也引起了许多科技公司的关注，未来的应用前景十分广阔。

一、应用于金融领域随着金融业的发展，金融诈骗现象也逐渐增多。

然而，传统的账号密码验证方式已经不能满足安全性需求。

采用生物识别技术的身份验证方式能有效避免金融诈骗事件的发生。

比如，面部识别技术能够准确地辨别出人脸的特征，保证用户的真实身份；指纹识别技术能够准确地识别每个人的指纹数据，确保用户的信息安全。

二、应用于医疗行业生物识别技术也能在医疗领域得到广泛应用。

比如，在医疗机构中采用生物识别技术能够有效识别病人的身份，快速核对病历信息，提高医疗效率和诊断精度。

同时，生物识别技术也可以应用于医疗器械的身份验证，确保医疗设备的安全可靠。

三、应用于手机解锁在现代社会中，手机已经成为了人们生活必不可少的工具。

而生物识别技术的应用，加快了手机的解锁速度，使用户的手机更加安全。

目前流行的生物识别技术包括面部识别、虹膜识别、指纹识别、声纹识别等。

这些技术的应用不仅简单易用，而且大大提高了手机的安全性。

四、应用于公共交通生物识别技术的应用已经进入了城市公共交通领域，比如，高速公路ETC的车辆身份识别、地铁的闸门识别、公交车车票验证等。

这些应用的使用，使得乘客的乘车体验得到了大幅提升，同时也提高了城市交通运营的效率和智能化等级。

总之，生物识别技术的应用前景无限。

在未来的发展中，随着科技的进步和生物识别技术的不断完善，它将会逐渐普及到各个领域，为人们的日常生活带来更多的便利和安全保障。

生物识别技术的基本原理现如今，生物识别技术已经成为了当今社会安全领域中不可或缺的一部分。

从手机解锁到边境安检，生物识别技术的应用已经无处不在。

而要理解这一技术的基本原理，我们需要从生物特征识别和生物特征的分类入手。

生物特征识别，即利用个体生理或行为特征来进行识别。

生物特征通常可分为生理特征和行为特征两大类。

生理特征包括指纹、虹膜、静脉结构、人脸等，行为特征包括声纹、步态、手写等。

生物识别技术基本原理就是利用这些生物特征的信息进行个体识别，其核心思想是通过采集生物特征数据，提取特征信息，对比识别。

首先，我们来看看指纹识别技术。

指纹是人体皮肤纹路在指尖部分形成的一种特殊纹路，经过科学测量和分析，可以得到一组特征点坐标。

指纹识别技术通过采集指纹图像，提取特征点，然后将特征点转化为模板进行存储。

在识别时，系统会采集用户的指纹信息，提取特征点并与存储的模板进行比对，从而实现指纹识别。

其基本原理就是通过比对模板和采集信息的相似性来进行识别。

其次，虹膜识别技术也是一种常见的生物识别技术。

虹膜是人眼睛的一部分，它具有天然的独特性和稳定性。

虹膜识别技术采集用户的虹膜图像，然后通过虹膜纹理的特征点提取和编码，将虹膜信息转化为模板进行存储。

在识别时，系统会采集用户的虹膜信息，提取特征点并与存储的模板进行比对，从而实现虹膜识别。

其基本原理与指纹识别类似，都是通过比对特征信息来进行识别。

另外，人脸识别技术也备受关注。

面部生物特征丰富而复杂，具有独特性和普遍性。

人脸识别技术通过采集用户的面部图像，提取面部特征并进行编码，将面部信息转化为模板进行存储。

在识别时，系统会采集用户的面部信息，提取特征并与存储的模板进行比对，从而实现人脸识别。

与指纹和虹膜识别不同的是，人脸识别技术需要考虑到面部姿态、表情等因素，因此在特征提取和匹配过程中有着更高的复杂度。

除了生物特征识别技术之外，声纹识别技术也是一种重要的生物识别技术。

声音是每个人独有的生物特征，声纹识别技术通过采集用户的语音信息，提取声音特征并进行编码，将声音信息转化为模板进行存储。

生物特征识别 数字时代的安全卫士
第四章 生物特征识别技 术
4.1 生物特征识别技术概述
1、什么是生物特征识别技术？ 生物特征识别技术是基于某人的生理特征或 行为特征用自动化的方法予以辨识或认证的 技术。 目前已利用的生理特征和行为特征包括： （1）生理特征：手指、手掌、眼睛（包括虹 膜、视网膜）、面孔等。 （2）行为特征：签字、语音等。
4.2 指纹识别技术
指纹识别主要根据人体指纹的纹路、细节特 征等信息对操作或被操作者进行身份鉴定， 是目前生物检测学中 研究最深入，应用最广 泛，发展最成熟的技术。 1、指纹的固有特性 （1）确定性。每幅指纹的结构是恒定的，胎 儿在4个月左右就形成指纹，以后就终身不变。 （2）惟一性。两个完全一致的指纹出现的概 率非常小。 （3）可分类性。可以按指纹的纹线走向进行 分类。
（2）特征提取 一个高质量的图象被拾取后，需要许 多步骤将它的特征转换到一个复合的模 板中，这个过程称为特征拾取过程。 该步骤将灰度指纹图转换成黑白图象， 然后通过指纹识别算法形成几百字节的 指纹特征数据。这是一种单方向的转换， 可以从指纹转换成特征数据，但不能从 特征数据转换指纹，而且两枚不同的指 纹不会产生相同的特征数据。这些数据 通常称为模板。
（1）特征参数提取 特征参数提取的目的是对语音信号进行分析 处理，从而突出所载荷的语言声音信息的特 征，尽可能抑制与语言声音信息无关的特征， 同时压缩特征的数据量。 （2）基元的选择 语音识别基元的主要任务是在不考虑说话人 试图传达的信息内容的情况下，将声学信号 表示为若干个具有区别性的离散符号。能够 充当语音识别基元的单位可以是语句、音节、 音素或更小的单位。基元的选择受识别任务 的具体要求来定。
2、指纹的特征 指纹识别主要从两方面展开：总体特征和局 部特征。 总体特征

数据库和网络架构
数据库：存储和管理生物特征数据，包括指纹、虹膜、人脸等 网络架构：连接各个终端和数据库，实现数据传输和处理 安全性：保证数据的安全性和隐私性 纹识别的身份认证
定义：通过比对 指纹信息进行身 份验证
特点：高安全性、 高便利性、难以 伪造
应用场景：手机 解 锁 、 银 行 AT M 机、门禁系统等
,a click to unlimited possibilities
汇报人：
目录
定义和分类
定义：生物特征识别技术是一种利用人体生物特征进行身份认证的技术。
分类：生物特征识别技术可分为基于生理特征的识别和基于行为特征的识 别两种。
基于生理特征的识别：利用人体的指纹、虹膜、人脸、DNA等生理特征进 行识别。
广
人工智能、物 联网等技术的 融合，推动生 物特征识别技 术的创新发展
在新兴领域的应用前景
金融领域：身份验证、反欺诈、客户识别 物联网：设备安全、数据保护、访问控制 医疗保健：病患诊断、药物管理、健康监测 智能家居：家庭安全、智能控制、个性化服务
与其他技术的融合和发展
与人工智能技术的融合 与物联网技术的融合 与云计算技术的融合 与大数据技术的融合
医疗健康：病患身份确认、药品管理等方 面
消费电子：手机解锁、支付验证等
金融行业：银行客户身份认证、反欺诈等
门禁系统：人员进出控制等
政府机构：公民身份认证、社会福利发放 等
司法领域：身份确认、指纹鉴定等
技术创新和突破方向
深度学习、神 经网络等技术 的进一步应用
多模态生物特 征识别技术的
融合与发展
生物特征识别 技术在公共安 全、金融等领 域的应用与推
工作原理：指纹 采集器获取指纹 信息，通过算法 比对指纹特征点， 实现身份认证

生物特征识别技术的应用前景生物特征识别技术是根据人体生理或行为特征进行身份认证的技术，例如指纹识别、人脸识别、虹膜识别、声纹识别等。

随着人工智能技术的发展，生物特征识别技术已经被广泛应用于安全、金融、医疗、教育等领域，并且其应用前景依然广阔。

1. 安全领域生物特征识别技术在安全领域的应用是比较成熟的。

指纹、人脸、虹膜等生物特征由于其唯一性被广泛应用于门禁、考勤、电子支付等领域。

其最大的优点就是高度安全，无法仿冒。

同时，其也能便利人们的生活。

例如，指纹解锁可以在一瞬间完成手机解锁，免去了输入密码的麻烦。

2. 金融领域生物特征识别技术在金融领域的应用也逐渐得到拓展。

传统的金融交易需要输入密码或刷卡，而生物特征验证可以更加安全快速地完成交易。

同时，其也可以解决一些传统金融中的痛点问题，例如丢失银行卡、忘记密码等。

3. 医疗领域生物特征识别技术在医疗领域也有着广泛的应用。

例如，指纹识别在病人身份识别、医疗器械管理等场景下可起到很好的作用。

人脸识别可以帮助医院防止病人挂号代挂，提高医院运行效率等。

4. 教育领域教育领域是一个非常特殊的领域。

生物特征识别技术在这个领域的应用也有其非常重要的意义。

例如，指纹识别可应用于考试认证，避免了代考等问题，提高了教育考试的公平性。

同时，也可以用于学校门禁、图书馆管理等场景下。

5. 未来应用前景随着人工智能技术的不断发展，生物特征识别技术的应用前景也正在不断扩大。

未来，生物特征识别技术还有可能被用于智能家居，例如智能门铃、智能锁等。

同时，也可能会涉及到更多的行业，例如交通、电子商务等。

总之，生物特征识别技术的应用前景是广阔的。

虽然目前该技术仍有一些缺陷，例如生物特征信息库可能被盗、被篡改、人为造假等问题，应用规模受限等，但是这些问题伴随着技术的不断完善会被逐渐解决。

相信生物特征识别技术的未来一定会更加美好。

生物特征识别安全政策
生物特征识别安全政策是针对利用人的生理特征或行为特征进行个人身份鉴定或与社会安全相关的分析而制定的规范和标准。

这些特征包括指纹、人脸、笔迹、声音甚至步态等。

生物特征识别技术的使用场景愈发广泛，但同时也存在一些风险和挑战，其中最主要的是数据安全和隐私保护问题。

因此，制定生物特征识别安全政策是非常必要的。

生物特征识别安全政策的主要内容应包括以下几个方面：
1. 数据采集：需要明确规定数据采集的对象、范围、方式等，同时要确保数据采集不侵犯个人隐私和合法权益。

2. 数据存储：制定严格的存储标准和管理规范，以确保数据不被非法获取和滥用。

3. 数据使用：规定数据使用的目的、范围和方式，同时要确保使用过程中不泄露个人隐私和敏感信息。

4. 数据分析：要求对生物特征数据进行科学、客观、准确的分析，同时要保护个人隐私和合法权益。

5. 法律责任：明确相关机构和人员在生物特征识别安全方面的法律责任和义务，对违反规定的行为进行严厉惩处。

在制定生物特征识别安全政策时，需要充分考虑各方利益和需求，确保政策的公正、合理和有效性。

同时，还需要加强宣传教育和技术培训，提高全社会的生物特征识别安全意识和技能水平。

生物识别技术与传统身份验证方式的对比分析在信息时代的背景下，随着科技的不断进步和人们对身份识别的需求越来越强烈，生物识别技术正逐渐成为一种重要的身份验证方式。

相比于传统的身份验证方式，生物识别技术具有许多优势和特点。

本文将对生物识别技术与传统身份验证方式进行对比分析。

一、生物识别技术的基本原理生物识别技术是通过人体生物特征进行身份验证的一种科技手段。

它利用人的生理特征或行为特征来识别、验证或确认个体身份。

常见的生物识别技术包括指纹识别、虹膜识别、人脸识别、声纹识别等。

而传统身份验证方式主要包括密码验证、卡片验证等。

二、相对安全性比较生物识别技术相对于传统身份验证方式在安全性方面具有一定优势。

传统身份验证方式可能存在钥匙丢失、密码泄露等风险。

而生物识别技术的生物特征是唯一的，不易被伪造或窃取。

例如，指纹识别技术借助指纹图像进行验证，虽然可能存在模仿指纹或伪造指纹的风险，但通过进一步的高级算法和检测措施，可以大大提高生物识别技术的安全性。

三、便利性与易用性比较生物识别技术相对于传统身份验证方式在便利性和易用性方面具有明显优势。

传统身份验证方式需要记住复杂的密码、携带卡片或证件等，使用起来相对繁琐。

而生物识别技术可以通过个人生物特征进行验证，无需额外的随身物品，使用更为方便。

例如，指纹识别技术只需将手指放在指纹传感器上，即可完成身份验证，操作简单快捷。

四、准确性与稳定性比较生物识别技术相对于传统身份验证方式在准确性和稳定性方面也呈现出一定的优势。

传统身份验证方式可能存在人为操作错误、身份证丢失等问题，从而导致验证错误。

而生物识别技术依赖于个体固有的生物特征进行验证，具有较高的准确性和稳定性。

尤其是虹膜识别和人脸识别技术，其识别准确率已经达到了相当高的水平。

五、隐私保护问题随着生物识别技术的普及应用，其隐私保护问题也逐渐引起人们的关注。

生物识别技术需要对个人的生物信息进行采集和存储，一旦这些信息泄露或滥用，将对个人隐私造成重大威胁。

生物特征识别技术在公安领域中的应用人们总是想要更好的安全保障，这就需要各种高科技的配合以及适当的应用。

而其中，生物特征识别技术在公安领域中的应用是具有广泛意义的。

生物特征识别技术是一种通过采集个人生理特征或行为特征数据进行身份验证和识别的技术。

它的核心在于以人体个体化独有的身体生理特征为基础，就能够真正实现个人身份信息的可靠性、高效性、方便性、及时性，以及本质上的无法伪造和不可被盗窃性。

在公安领域，这种生物特征识别技术得到了广泛的应用。

例如，在公安机关中使用生物特征识别技术可以解决许多人力不足的问题：人脸识别技术能够对合法居民进行快速识别和记录，可以节约领取身份证、出入境汇报等场合的等待时间，节约人力成本和提高办公效率；虹膜识别、指静脉识别等更加高级的技术可用于门禁考勤，可以有效提升公共安全水平和管理水平，防止恶意访问等。

此外生物特征识别技术在一次性卡证身份确认、犯罪人物的身份确认等方面也有着广泛的应用。

例如，指纹识别技术被广泛应用于刑事案件的破案工作，因为每个人的指纹乃至每个人的手总是独一无二的，可以极大地提升破案率和抓捕违法人员的能力；而人体活动轮廓识别则可用于身份认证和犯罪人物识别，比传统的结合图像或刻画打造出来的面部特征识别技术更为准确。

在实际应用中，生物特征识别技术还需要克服许多技术难题。

例如，我们需要平衡准确性和反应速度，以便在突发事件需要快速应对且系统需要考虑资金成本的情况下更好地发挥作用。

对于我们公众来说，正确的若干条件和技术方案的实装解决方案是我们更加追求的想法。

然而，人们并非都认同这种技术的应用，主要因为涉及个人隐私问题。

一旦生物特征识别数据被泄露，恶意人员可能利用这些数据从事犯罪。

还有一些矛盾更为深层次，例如，与自由、隐私等自然权利的价值和保障之间的利益冲突。

不过，总的来说，生物特征识别技术在公安领域中的应用是一种有效手段。

这些技术均基于人体特征识别技术的成果，而人体特征是独特的，基本上不可能被伪造，可以大大提高防伪能力。

生物识别信息生物识别技术（biometric technology）生物特征识别是一种利用人体的生物特征进行身份认证的技术。

通过计算机与光学、声学、生物传感器、生物统计学原理等高科技手段的紧密结合，对人体固有的生理或行为特征进行采集、采样，通过图像处理和模式识别提取，数字化，转换成数字代码，作为特征模板存储在数据库中。

当人们与身份识别系统交互进行身份认证时，身份识别系统获取他们的特征，并与数据库中的特征模板进行比对，判断是否匹配，从而确定和确定他们的身份。

关键技术在于如何获取生物特征，将其转化为数字信息，存储在计算机中，并使用可靠的匹配算法来验证和识别个人身份。

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以下优点：不易遗忘或丢失；防伪性能好，不易伪造或被盗；“随身携带"，随时随地可用。

指纹识别指纹注册又叫指纹登记，是从指纹图像中提取指纹特征值，形成指纹特征值模板，并与人的身份信息结合起来，存储在指纹识别系统中的过程，它相当于为指纹报户口。

所以指纹注册的时候，需要保证指纹与身份信息之间的正确对应。

每个人的指纹皮肤纹路是唯一的，并且终身不变，具有唯一性和稳定性。

指纹识别技术通过分析指纹的全局特征和指纹的局部特征，特征点如嵴、谷和终点、分叉点或分歧点，从指纹中抽取的特征值。

平均每个指纹都有几个独一无二、可测量的特征点，每个特征点都有大约7个特征，10个手指产生最少4 900个独立、可测量的特征，这说明指:纹识别是一个足够可靠的鉴别方式。

指纹识别技术的优点包括：实用性强，指纹样本便于获取，易以开发识别系统；可靠性易以增加，可以通过登记更多的指纹，鉴别更多的手指来提高其准确度；方便性好，扫描指纹的速度很快，使用非常方便；应用广泛，指纹识别技术占领了大部分市场；指纹识别产品的性价比较好，指纹采集头更加小型化，并且价格低廉。

指纹识别技术的缺点包括:指纹通用性差，个人或某些群体的指纹特征少，成像困难，对该技术的应用有一定影响；用户接受度差。

生物特征识别中多模态生物信息融合一、生物特征识别技术概述生物特征识别技术是一种利用人体固有的生理特征或行为特征来进行个人身份验证的技术。

随着科技的发展，生物特征识别技术在安全验证、身份认证等领域得到了广泛的应用。

生物特征识别技术的核心在于其唯一性和不易被复制的特性，使得其在安全性方面具有显著优势。

1.1 生物特征识别技术的核心特性生物特征识别技术的核心特性主要体现在以下几个方面：- 唯一性：每个人的生物特征都是独一无二的，如指纹、虹膜、面部等。

- 稳定性：生物特征在一定时间内具有较高的稳定性，不易发生显著变化。

- 难以伪造：生物特征难以被复制或伪造，提高了身份验证的安全性。

- 便捷性：生物特征识别技术操作简单，用户易于接受。

1.2 生物特征识别技术的应用场景生物特征识别技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 安全验证：用于银行、政府机构等需要高安全性的场所。

- 身份认证：用于机场、车站等需要快速身份验证的场所。

- 智能家居：用于家庭安全系统，提高家庭的安全性。

- 医疗健康：用于病人身份识别，确保医疗信息的准确性。

二、多模态生物信息融合技术多模态生物信息融合技术是指将多种生物特征信息进行综合分析，以提高识别的准确性和可靠性。

随着技术的发展，单一的生物特征识别技术已经难以满足日益复杂的应用需求，多模态生物信息融合技术应运而生。

2.1 多模态生物信息融合技术的原理多模态生物信息融合技术的原理在于将不同的生物特征信息进行综合分析，通过算法优化，提高识别的准确性和可靠性。

常见的生物特征包括指纹、虹膜、面部、声音、步态等，每种特征都有其独特的优势和局限性。

2.2 多模态生物信息融合技术的关键技术多模态生物信息融合技术的关键技术包括以下几个方面：- 特征提取：从不同的生物特征中提取关键信息，为后续的融合分析提供基础。

- 特征匹配：将提取的特征进行匹配，确定其相似性和差异性。

- 融合算法：采用先进的算法对不同特征进行融合，提高识别的准确性。

摘要随着信息社会的快速发展，对安全的需求也日益增长。

虹膜识别技术作为一种身份识别，以其很高的可靠性得到人们的重视。

虹膜识别系统核心一般由图像采集、虹膜定位、归一化、特征提取及编码和训练识别五部分构成。

本文介绍了目前虹膜识别的现状，简单阐述了一些经典的虹膜识别算法和技术，并完成识别系统。

在虹膜的定位阶段，首先对图像进行缩放，在不影响后续处理的情况下减小了处理的数据量，然后采用梯度加权的Canny算法进行边缘检测，再对边缘图像，采用圆Hough定位方法，分别定位了虹膜的外边界。

接着采用Radon变换检测直线的方法分割上下眼睑，阈值法除去睫毛干扰。

同时也研究了一些文献中分割眼睑和睫毛的方法。

归一化阶段，采用了文献中普遍使用的“Rubber-Sheet”模型，将虹膜归一化为64512大小的矩形，以利于特征比对。

在虹膜的特征提取及编码阶段，基于信号处理中的空间/频域技术，采用一维Log Gabor滤波器提取虹膜的纹理信息，对滤波结果的实部和虚部分别进行相位量化和编码，同时也对噪声进行处理，获得相应的掩码。

训练识别阶段，采用海明距离度量虹膜之间的相似度，选取最小距离分类器和具有最小错误率的分类阈值形成组合的分类决策规则。

整个识别系统主要在中科院V3.0虹膜数据库上进行了测试。

关键词：虹膜识别；虹膜定位；圆Hough变换；Log Gabor小波ABSTRACTWith the rapid growth of information technology, the demands of information security are ever-growing. As the technology of identification, iris recognition, for its high reliability, gets great attention. Iris recognition system consists of image capturing, iris location, iris normalization, feature extraction and coding and decision training. In this dissertation, the situation of iris recognition is presented. Some practical algorithms and technique are briefly introduced. A system of iris recognition is fulfilled.In iris location stage, image is zoomed to reduce the data volume with less influence on post processing. Afterword, the algorithm of Canny edge detection, with weighted gradient, is adopted. In the edge image, Circular Hough transform is applied to locate the inside and out boundary of iris. Then, linear Radon transform is put to use to detect the eyelids. Eyelashes are eliminated by threshold.In normalization stage, “rubber-sheet”model, in general us e, is used t-o unwrap iris image into a rectangle of the same s ize, for the comparison of characteristics.In feature extraction and coding stage. 1D Log Gabor filter s are used to filter the iris texture features in the space-frequen cy domain. Then, the real part and the image part is quantize d by phase encoding respectively. Besides, the processing of noise to generates mask.In decision training stage, the Hamming distance is employed to measure the similarity of two iris. The minimum distance classifier combining with the threshold with minimum error ratio are used as the decision rules. The experiments implemented on CASIA iris database V3.0 show that the system performs well.Key Words: Iris Recognition; Iris Location; Circular Hough Transform; Log Gabor Wavelets目录第一章绪论 (1)1.1 生物特征识别 (1)1.1.1 非生物特征身份鉴别方法 (1)1.1.2 生物特征识别技术的提出 (2)1.1.3 研究生物特征识别技术的意义 (3)1.2 虹膜识别研究 (3)1.2.1 虹膜识别的机理 (3)1.2.2 虹膜识别的发展与现状 (6)1.2.3 虹膜库 (9)1.3 本文研究的容 (9)第二章虹膜图像预处理 (11)2.1 虹膜外边界的定位 (11)2.1.1 Canny算子和Hough变换的基本原理 (11)2.1.2 本文采用的Canny算子 (14)2.1.3 本文采用的Hough变换圆检测算法 (16)2.1.4 虹膜外边界的定位 (17)2.2 眼睑的分割 (18)2.2.1 抛物线检测眼睑 (19)2.2.2 Radon变换法分割眼睑 (19)2.3 剔除睫毛 (21)2.3.1 阈值法剔除睫毛 (21)2.4 小结 (22)第三章虹膜图像归一化及特征提取 (23)3.1 虹膜纹理归一化 (23)3.1.1 平移 (23)3.1.2 旋转 (24)3.1.3 伸缩 (24)3.1.4 分辨率 (24)3.2 虹膜的Rubber-Sheet模型 (25)3.2.1 虹膜边界表示 (26)3.2.2 虹膜区域的表示 (27)3.2.3 虹膜区域规化 (28)3.2.4 灰度级插值 (29)3.2.5 具体实现 (31)3.3 小结 (31)第四章虹膜特征编码 (32)4.1 图像纹理分析的基本理论 (32)4.2 虹膜特征编码方案 (33)4.3 基于Log Gabor小波的特征编码 (35)4.3.1 Log Gabor函数性能分析 (35)4.3.2 Log Gabor小波的构造 (39)4.3.3 特征编码 (40)4.4 小结 (42)第五章虹膜模式匹配 (43)5.1 识别判决 (43)5.2 虹膜模式匹配 (44)5.2.1 海明距离匹配 (44)5.2.2 最小距离分类器 (46)5.3 统计分析 (49)5.4 小结 (52)第六章总结 (53)6.1 论文容总结与展望 (53)6.2 系统演示 (54)参考文献 (61)致 (63)第一章绪论1.1 生物特征识别生物特征识别有时也被称为生物测定技术。