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生物特征识别技术的现状与发展趋势概述

生物特征识别技术的现状与发展趋势概述
生物特征识别技术的现状与发展趋势概述

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

征识别技术相比, 具有非侵犯性、采集方便等特点。因而人脸识别是一种非常自然、友好的生物特征识别认证技术。人脸识别技术包括图像或视频中进行人脸检测、从检测出的人脸中定位眼睛位置、然后提取人脸特征、最后进行人脸比对等

一系列相关的技术。为了评测基于面部图像的人脸识别算法的性能。美国 ARPA 和 ARL 于 1993年至 1996年建立了 FERET 数据库,用于评测当时的人脸识别算法

的性能。共举行了三次测试 FERET94、 FERET95、 FERET96。 FERET 测试的结果指出,光照、姿态和年龄变化会严重影响人脸识别的性能。 FERET 的测试结果

也表明了基于面部图像的方法的缺点。人脸是一个三维非刚体,具有姿态、表情等变化,人脸图像采集过程中易受到光照、背景、采集设备的影响。这些影响会降低人脸识别的性能。为了克服姿态变化对人脸识别性能的影响,也为了进一步提高人脸识别性能, 20世纪 90年代后期,一些研究者开始采用基于 3D 的人脸识别算法。

这些算法有的本身就采用三维描述人脸, 有的则用二维图像建立三维模型, 并利用

三维模型生成各种光照、姿态下的合成图像, 利用这些合成图像进行人脸识别。2000年后,人脸识别算法逐渐成熟,出现了商用的人脸识别系统。为了评测这些商用系统的性能, 也作为 FERET 测试的延续, 美国有关机构组织了 FRVT2000、

FRVT2002、 FRVT2006测试。测试结果表明, 人脸识别错误率在 FRVT2006上下

降了至少一个数量级, 这种性能的提升在基于图像的人脸识别算法和基于三维的人脸识别算法上都得到体现。此外,在可控环境下,虹膜、静态人脸和三维人脸识别技术的性能是相当的。此外, FRVT2006还展现了不同光照条件下人脸识别性能的显著提高,最后, FRVT2006表明人脸自动识别的性能优于人。值得一提的

是, 清华大学电子工程系作为国内唯一参加 FRVT2006的评测的学术机构, 其

人脸自动识别性能优于人类。 FRVT2006为人脸识别后续的研究指明了方向,人脸识别中光照、年龄变化依然对人脸识别性能有很大影响, 二维人脸识别的性能不比三维人脸识别差。人脸识别得优点:非接触性的。缺点是:要是比较高级得摄像头

才也有效地扑捉面部图像;使用者面部的位置与周围得光环境都可能影响系统的精确性, 而且面部识别容易受欺骗; 对于采集图像的设备会比其他技术昂贵得多。 2.2. 指纹识别指纹识别技术是指通过比较不同人指纹中的特征点不同来区分不同人的身份。指纹识别技术通常由三个部分组成:对指纹图像进行预处理;提取特征值,并

形成特征值模板;指纹特征值比对。指纹图像预处理的目的是为了减少噪声干扰的影响,以便有效提取指纹特征值。常用的预处理方法有图像增强、图像平滑、二值化、图像细化等。特征提取的目的就是从预处理后的指纹图像中, 提取出能够表

达该指纹图像与众不同的特征点的过程。最初特征提取是基于图像的,从图像整体

中提取出特征进行比较,但该方法的精度和性能较低。现在一般采用基于特征点的方法,从图像中提取反应指纹特性的全局特征 (如纹形、模式区、核心区、三角点、纹数等和局部特征 (如终结点、分叉点、分歧点、孤立点、环点等。得到特征点后就可以对特征点进行编码形成特征值模板。指纹特征值比对就是把当前获得的指纹特征值与存储的指纹特征值模板进行匹配, 并给出相似度的过程。指纹识别的优点 :技术相对成熟; 成本较低。缺点是:具有侵犯性; 指纹易磨损, 手指太干或太湿不易提取图像。 2.3. 虹膜识别虹膜相对而言是一个较新的生物特征。 1983年, Flom 与 Safir 申请了虹膜识别专利保护, 使得虹膜识别方面的研究很少。 1993年, Daugman 发表了关于虹膜自动识别算法的开创性工作,奠定了世界上首个商业虹膜自动识别系统的基础。随着 Flom 和 Safir 专利在 2005年的失效和 CASIA 及

ICE2005中虹膜数据集的提供,虹膜识别算法的研究越来越蓬勃。 I

CE2006首次对虹膜识别算法性能进行了测试。虹膜识别中需要解决如下两个难点问题:一是虹膜图像的获取, 二是实现高性能的虹膜识别算法。 3. 结论本文讨论了一些常用的生物特征识别技术的技术特点及发展趋势。随着各国对生物特征

识别技术的越来越重视,生物特征识别技术必将获得更快的发展。

识别技术就是特征比较技术

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

生物识别技术之国内外相关技术的研究、开发现状

一、生物识别应用之发展历程 生物识别技术起步于九十年代初期,经过近二十年的发展,生物识别的发展历史可以粗略地划分为三个阶段。1990年至1997年为第一阶段。在此阶段,整个市场是有欧美澳不超过十家产品和系统供应商,国内厂商只是充当了分销商和系统集成商的角色:进口国外产品,进行增值分销,或作一些简单的集成应用如门禁系统等。 第二阶段从1998年到2002年。在这个阶段,通过学习和借鉴国外技术和产品,中国厂商在产品研发上取得一个又一个的突破,逐渐攻克了核心软件、硬件处理平台、采集器件、以及应用系统设计等难关,最终开始有少量国内设计和制造的产品出现。与国外产品的竟争开始。 第三阶段是从2003年至今,在此阶段,中国生物识别技术和产品在商业应用领域占据越来越多的市场份额,直至目前最后完全占据主导地位,控制了市场。国外厂商开始转向复杂大系统、多技术融合等中高端产品及应用口。 二、国内市场主导产品 2005年至今,中国生物识别市场规模不断快速膨胀。年均增长率超过50%,目前已经达到年销售超20亿元人民币的规模。从产品形态看,主要如下: 1.出入口控制产品 主要指基于单片机嵌入式结构的指纹门禁机、掌型门禁机、静脉门禁机、虹膜门禁机及人脸门禁机,以及基于PC系统的通道控制系统,识别技术主要也是指纹识别和人脸识别。 2.考勤产品 可以说,大规模将生物识别产品〔主要是指纹识别产品)应用于考勤,首先是在中国市场。其实中国市场确实是生物识别应用最具特色、应用领域最具创意的。目前市场上考勤产品的主要形态是基于单片机嵌入式结构的指纹考勤机。 3.门锁/箱柜锁 锁具市场,是中国传统的优势,单就五金件的加工,就是老外不擅长不愿做的环节。不过,如何提升产品档次,以差异化避免恶性竞争,是所有国内生物识别锁具厂商要深思熟虑的和解决的问题。我们欣喜地看到市场上已经出现了高品质、高利润的中国产品。 4.身份认证 身份认证是可以规模化的商业级应用。尤其在金融行业的应用,可以全面推广。该应用的现状和前景都非常好,在金融行业内部人员操作授权方面的应用,特别体现了生物识别的价值。与此相比较,生物识别技术用于计算机开机验证等,以及PDA、手机等相似应用。就显得小儿科,可有可无。随着3G通讯时代的到来,通过手机平台进行远程登录及验证,对于人脸识别、虹膜识别等技术而,潜力巨大。 三、目前应用状况——细分市场数据 根据创立的生物识别市场细分原则,将生物识别市场细分为五大领域: (1)商业应用(Commercial Use) 主要包括考勤、门禁(企业应用)、锁类、逻辑门禁(验证授权等)、智能卡应用等。 (2)司法应用(Enforcement Applications) 司法鉴证系统(指纹、人脸自动识别系统等)。 (3)公众项目应用(Civil Applications)

生物特征识别技术概述(一)

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

几种典型生物特征识别技术

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

生物识别技术的发展及应用

生物识别技术的发展及应用 一、简介 我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凸凹不平产生的纹路会形成各种各样的图案。这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力,使得我们能够用手来抓起重物。人们也注意到,包括指纹在内的这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同,也就是说,是唯一的。依靠这种唯一性,我们就可以把一个人同他的指纹对应起来,通过对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。这种依靠人体的身体特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术,指纹识别是生物识别技术的一种。 1、现行的系统受到的挑战 安全性是许多系统要首先考虑的问题,尽管使用者一向都相当讨厌安全检查机制介入他们的工作中,但管理者仍然需要这样的一种检查访问与使用情形的手续与方法。如果没有办法清楚明确的辨认使用者身分的话,那么你也将无法确认是那位使用者,以及他究竟操作了什么行动。所以使用者会被强迫去进行一些密码机制或硬件标志以帮助我们去追踪究竟是谁做了些什么? 现行的许多计算机系统中,包括许多非常机密的系统,都是使用“用户ID+密码”的方法来进行用户的身份认证和访问控制的。实际上,这种方案隐含着一些问题。例如,密码容易被忘记,也容易被别人窃取。而且,如果用户忘记了他的密码,他就不能进入系统,当然可以通过系统管理员重新设定密码来重新开始工作,但是一旦系统管理员忘记了自己的密码,整个系统也许只有重新安装后才能工作。有关机构的调查表明,因为忘记密码而产生的问题已经成为IT厂商售后服务的最常见问题之一;密码被别人盗取则更是一件可怕的事情,因为用心不良的人可能会进一步窃取公司机密数据、可能会盗用别人的名义做不正当的事情、甚至从银行、ATM终端上提取别人的巨额存款。实际上,密码的盗取比较容易,别人只要留意你在计算机终端前输入口令时的击键动作就可以知道你的密码,甚至可以通过你的生日、年龄、姓名或者其他一些信息猜出你的密码--许多人使用自己的生日作为密码,密码还可以被解破--众所周知,高度机密的美国一些军事机构计算机网络曾不止一次被黑客侵入,黑客

生物特征识别技术的发展趋势

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

几种生物识别技术的比较

几种生物识别技术的比较 生物测定技术根据人体自身的特征如指纹、声音等来识别个人的身份。目前,有很多的生物测定技术可用于身份认证。这里,我大多数流行的生物测定技术是怎样工作的,并对它们抓图、抽取特征、比较和比对的功能做以简单的评论。 虹膜识别技术 虹膜是一种在眼睛中瞳孔内的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、皱纹和条纹等特征的结构,据宣称,没有任何两个虹膜是一样的。虹膜扫描安全系统包括一个全自动照相机来寻找你的眼睛并在发就开始聚焦,想通过眨眼睛来欺骗系统是不行的。 虹膜技术的优点 ?便于用户使用; ?可能会是最可靠的生物识别技术,尽管它还没有测试过; ?只需用户位于设备之前而无需物理的接触。 虹膜技术的缺点 ?一个最为重要的缺点是它没有进行过任何的测试,当前的虹膜识别系统只是用统计学原理进行小规模的试验,而没有进行的唯一性认证的试验; ?很难将图像获取设备的尺寸小型化; ?因聚焦的需要而需要昂贵的摄像头,一个这样的摄像头的最低报价为4000美元; ?镜头可能会使图像畸变而使得可靠性大为降低; ?黑眼睛极难读取; ?需要一个比较好的光源。 视网膜识别技术 视网膜也是一种被用于生物识别的特征,某些人认为视网膜是比虹膜更为唯一的生物特征,视网膜识别技术要求激光照射眼球的视网膜特征的唯一性。

视网膜技术的优点 ?视网膜是一种极其固定的生物特征,因为它是“隐藏“的,故而不可能磨损,老化或是为疾病影响; ?使用者不需要和设备进行直接的接触; ?是一个最难欺骗的系统因为视网膜是不可见的,故而不会被伪造。 视网膜识别的缺点 ?视网膜技术未经过任何测试。 ?很明显,视网膜技术可能会给使用者带来健康的损坏,这需要进一步的研究; ?对于消费者,视网膜技术没有吸引力; ?很难进一步降低它的成本。 面部识别 面部识别技术通过对面部特征和它们之间的关系来进行识别,识别技术基于这些唯一的特征时是非常复杂的,这需要人工智能和习系统,用于扑捉面部图像的两项技术为标准视频和热成像技术。标准视频技术通过一个标准的摄像头摄取面部的图像或者一系列部被捕捉之后,一些核心点被记录,例如, 眼睛,鼻子和嘴的位置以及它们之间的相对位置被记录下来然后形成模板;热成像技术通过分析由面部的毛细血管的血液产生的面部图像,与视频摄像头不同,热成像技术并不需要在较好的光源条件下,因此即使在黑暗情况下也可以使用。一个算法和一个神加上一个转化机制就可将一幅指纹图像变成数字信号,最终产生匹配或不匹配信号。 面部识别的优点 ?面部识别是非接触的,用户不需要和设备直接的接触; ?尽管可以使用桌面的视频摄像,但只有比较高级的摄像头才可以有效高速的扑捉面部图像; 面部识别的缺点

生物识别设备项目实施方案

生物识别设备项目实施方案 投资分析/实施方案

生物识别设备项目实施方案 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9941.19万元,其中:固定资产投资7587.05万元,占项目总投资的76.32%;流动资金2354.14万元,占项目总投资的23.68%。 达产年营业收入19722.00万元,总成本费用15678.65万元,税金及附加170.68万元,利润总额4043.35万元,利税总额4771.73万元,税后净利润3032.51万元,达产年纳税总额1739.22万元;达产年投资利润率40.67%,投资利税率48.00%,投资回报率30.50%,全部投资回收期4.78年,提供就业职位413个。 依据国家产业发展政策、相关行业“十三五”发展规划、地方经济发展状况和产业发展趋势,同时,根据项目承办单位已经具体的资源条件、建设条件并结合企业发展战略,阐述投资项目建设的背景及必要性。 ......

生物识别设备项目实施方案目录 第一章申报单位及项目概况 一、项目申报单位概况 二、项目概况 第二章发展规划、产业政策和行业准入分析 一、发展规划分析 二、产业政策分析 三、行业准入分析 第三章资源开发及综合利用分析 一、资源开发方案。 二、资源利用方案 三、资源节约措施 第四章节能方案分析 一、用能标准和节能规范。 二、能耗状况和能耗指标分析 三、节能措施和节能效果分析 第五章建设用地、征地拆迁及移民安置分析 一、项目选址及用地方案

生物特征识别技术的现状与发展趋势概述

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

生物识别技术现状和发展趋势分析

2015年中国生物识别技术市场调查研究与 发展前景预测报告 报告编号:1527075

行业市场研究属于企业战略研究范畴,作为当前应用最为广泛的咨询服务,其研究成果以报告形式呈现,通常包含以下内容: 一份专业的行业研究报告,注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况,旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告,可以完成对行业系统、完整的调研分析工作,使决策者在阅读完行业研究报告后,能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势,确保了决策方向的正确性和科学性。 中国产业调研网https://www.doczj.com/doc/83775438.html,基于多年来对客户需求的深入了解,全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景,注重信息的时效性,从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

一、基本信息 报告名称:2015年中国生物识别技术市场调查研究与发展前景预测报告 报告编号:1527075←咨询时,请说明此编号。 优惠价:¥7020 元可开具增值税专用发票 咨询电话:4006-128-668、、传真: Email: 网上阅读:_YiYaoBaoJian/75/ShengWuShiBieJiShuFaZhanXianZhuangFenXiQianJingY uCe.html 温馨提示:如需英文、日文等其他语言版本,请与我们联系。 二、内容介绍 《2015年中国生物识别技术市场调查研究与发展前景预测报告》在多年生物识别技术行业研究结论的基础上,结合中国生物识别技术行业市场的发展现状,通过资深研究 团队对生物识别技术市场各类资讯进行整理分析,并依托国家权威数据资源和长期市场 监测的数据库,对生物识别技术行业进行了全面、细致的调查研究。 《2015年中国生物识别技术市场调查研究与发展前景预测报告》可以帮助投资者准确把握生物识别技术行业的市场现状,为投资者进行投资作出生物识别技术行业前景预判,挖掘生物识别技术行业投资价值,同时提出生物识别技术行业投资策略、营销策略等方面的建议。 正文目录 第一章生物识别技术行业发展背景概述 1.1 生物识别技术行业综述 1.1.1 生物识别技术的定义 1.1.2 生物识别技术的必要性 1.1.3 生物识别技术的分类 1.1.4 生物识别技术的优势 1.2 生物识别技术行业政策环境

基于实体模型的自动特征识别技术

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.

生物特征识别技术汇总

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

生物特征识别技术的市场现状与发展趋势

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。

世界生物识别市场现状研究分析

世界生物识别市场现状分析

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世界生物识别市场现状分析 一、全球生物识别产业总体态势 生物识别技术发展历史悠久,1900年出现了指印区分系统,1965年实现了近81万人的指印分类系统。1971年,第一篇关于人脸识别的论文发表。上世纪80年代以来,虹膜识别算法及系统得到了实现。生物识别近年来更是受到了各方面的关注,在维护国家安全、个人信息安全、航空安全、救援物资发放和医疗等方面,表现出了重要的作用,许多国家加大了研究生物识别系统的投资力度,市场规模不断扩大。 据国际生物识别集团(IBG)最新权威报告《生物识别市场与产业报告2009-2014》显示,2009年全球识别产业收入为34.22亿美元,预计2014年这一数值将达到93.68亿美元(见图1)。作为21世纪的一个朝阳产业,生物识别技术已进入人们生活的各个方面,呈现出网络化、非接触、多模态等趋势特征。 (一)网络化 可以帮助生物特征识别技术实现终极发展目标,即人们可不必携带任何辅助的身份标识物品和信息,仅仅利用个人的生物特征便可以物理访问控制与逻辑访问控制,大大提高生物特征识别技术的商业前景; (二)非接触式 例如人脸识别、虹膜识别、声音识别等,使用户避免在使用过程中留下印痕,可以有效地防止用户泄露个人生物特征信息,提高系统的安全性能; (三)多模态(multi-modal) 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别技术,为提高系统的高安全性与防伪能力提供了技术保障。 图1:全球生物识别产业收入(2009-2014年)

人脸识别技术综述_论文

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(new)

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

生物识别技术

生物识别技术 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和行为特征来进行个人身份的鉴定。根据IBG(International Biometric Group,国际生物识别小组)2009年的统计结果,市场已有多种针对不同生理特征和行为特征的应用。其中,占有率最高的就是指纹识别了。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、指静脉、人脸、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 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。 从地域来看,由于用户对生物识别设备较高的认可和采用,以及大部分的欧洲国家对生物识别设备的引进使得欧洲成为生物识别设备的主打市场。中国生物特征识别行业最早发展的是指纹识别技术,基本与国外同步,早在80年代初就开始了研究,并掌握了核心技术,产业发展相对比较成熟。而中国对于静脉识别、人脸识别、虹膜识别

等生物认证技术研究的开展则在1996年之后。1996年,现任中国科学院副秘书长、模式识别国家重点实验室主任的谭铁牛入选中科院的“百人计划”,辞去英国雷丁大学的终身教职务回国,开辟了基于人的生物特征的身份鉴别等国际前沿领域新的学科研究方向,开始了中国对静脉、人脸、虹膜等生物特征识别领域的研究。特性由于人体特征具有人体所固有的不可复制的唯一性,这一生物密钥无法复制,失窃或被遗忘,利用生物识别技术进行身份认定,安全、可靠、准确。而常见的口令、IC卡、条纹码、磁卡或钥匙则存在着丢失、遗忘、复制及被盗用诸多不利因素。因此采用生物"钥匙",您可以不必携带大串的钥匙,也不用费心去记或更换密码。而系统管理员更不必因忘记密码而束手无策。生物识别技术产品均借助于现代计算机技术实现,很容易配合电脑和安全、监控、管理系统整合,实现自动化管理。种类现今已经出现了许多生物识别技术,如指纹识别、手掌几何学识别、虹膜识别、视网膜识别、面部识别、签名识别、声音识别等,但其中一部分技术含量高的生物识别手段还处于实验阶段。我们相信随着科学技术的飞速进步,将有越来越多的生物识别技术应用到实际生活中。 指纹识别对于室内安全系统来说更为适合,因为可以有充分的条件为用户提供讲解和培训,而且系统运行环境也是可控的。由于其相对低廉的价格、较小的体积(可以很轻松地集成到键盘中)以及容易整合,所以在工作站安全访问系统中应用的几乎全部都是指纹识别。手掌几何学识别手掌几何学识别就是通过测量使用者的手掌和手指

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