生物识别技术

1、第4章：生物特征识别，生物特征识别数字时代的保安，4.1生物特征识别概述1。什么是生物识别技术？生物识别技术是基于人的生理特征或行为特征，通过自动方法进行识别或认证。目前，使用的生理特征和行为特征包括：(1)生理特征：手指、手掌、眼睛(包括虹膜和视网膜)、面部等。(2)行为特征：签名、声音等。2.生物识别技术的特点(1)广泛性：每个人都应该有这个特点。(2)独特性：每个人都应该有不同的特点。(3)稳定性：所选特征不应随时间变化。(4)可获取性：所选特征应便于测量。3.生物识别工作步骤所有生物识别工作包括四个步骤：原始数据采集、特征提取、比较和匹配。生物特征识别系统捕获生物特征样本，并提取独特的

2、特征并转换成数字符号。然后，这些符号被用作该人的特征模板，可以存储在数据库、智能卡或条形码卡中。人们与身份识别系统进行比较，根据匹配或不匹配来确定他们的身份。4.2指纹识别技术指纹识别主要根据人体指纹的纹理和细节来识别操作者或操作者，是目前生物检测中研究最深入、应用最广泛、最成熟的技术。1.指纹的固有特征(1)确定性。每个指纹的结构都是不变的，胎儿在大约4个月内形成指纹，这将终生保持不变。(2)独特性。两个相同指纹的可能性很小。(3)分类。它可以根据指纹的纹理趋势进行分类。2.指纹特征指纹识别主要从两个方面进行：一般特征和局部特征。一般特征(1)颗粒形状：可分为三类：桶形、弓形和螺旋形。(2)

3、图案区域：指指纹上包含整体特征的区域，从中可以区分出指纹属于哪种类型。一些指纹识别算法仅使用模式区域中的数据，而其他算法使用获得的完整指纹。(3)核心点：位于指纹纹理的渐进中心，是读取指纹和比较指纹的参考点。有些算法只能处理和识别带有核心点的指纹。(4)三角形点：位于核心点的第一个分叉点或断点，或位于两条直线的交汇点、孤立点或转折点，或指向这些奇点。三角形点提供了计数和跟踪指纹线的起点。(5)行数：指图案区域的指纹行数。在计算指纹数量时，核心点和三角形点通常首先连接，这种连接和指纹线之间的交点的数量可以被认为是指纹的数量。局部特征局部特征是指指纹上节点的特征。这些具有特定特征的节点被称为特征点

4、，它们提供指纹唯一性的确认信息。(1)终点：条纹路在这里结束。(2)分岔点：此处带状道路分为两条或多条线。(3)分叉点：两条平行线在这里分开。(4)孤立点：非常短的颗粒，因此它成为一个点。(5)环形点：当一条带状道路被分成两条后，它立即合并成一条。以这种方式形成的小环称为环点。(6)短颗粒：不能成为点的短颗粒；3.指纹识别的几何基础脊线：在指纹图像中，具有一定宽度和方向的纹理称为脊线。根据脊线分布的位置和趋势及其形状，脊线可分为三种类型：内脊线、外脊线和根脊线。(1)内脊线：位于指纹中心，主要由簸箕形、环形、螺旋形、弧形或混合脊线组成。(2)外围脊线：从上、左、右包裹内部脊线，主要由弓线组成。

5、(3)根脊：分布在内脊底部，主要由弧度较小的波浪线或平直度较小的直线组成。三种脊通常在一个地方会合形成一个三角形，称为三角形区域。每个指纹图像中通常有一个或两个三角形区域。脊线的中心点称为指纹的中心点，中心点和三角形区域是指纹识别中两个非常重要的特征。采集指纹图像的三种技术(1)光学技术的优点是设备便宜，分辨率高，缺点是光路长，体积大。(2)硅技术(电容技术)的优点是可以在更小的表面上获得更好的图像，但缺点是芯片昂贵，电容采集头容易受到干扰，可靠性不高。(3)超声波技术超声波技术的特点：超声波的能量控制在对人体无害的程度，分辨率接近光学指纹采集设备，成本降低到可接受的水平，超声波技术产品可以达

6、到最佳的精度。5.指纹识别过程指纹识别技术主要涉及指纹图像采集、指纹图像处理、特征提取、数据保存、特征值比较和匹配等。(1)图像预处理首先，通过指纹读取设备读取人体指纹图像，并对原始指纹图像进行初步处理，使其更加清晰。图像预处理包括两个步骤：图像分割和图像增强。图像分割：分割设备读取输入的指纹图像，并生成比原始图像小的指纹图像，而不会丢失有用的指纹信息。图像增强：用于增强分割后的指纹图像，提高图像质量。(2)特征提取在高质量图像被拾取之后，需要许多步骤来将其特征转换成复合模板。这个过程称为特征提取过程。该步骤将灰度指纹图像转换成黑白图像，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

7、单向转换，可以将指纹转换为特征数据，但不能将指纹从特征数据转换出来，两个不同的指纹不会产生相同的特征数据。这些数据通常被称为模板。(3)特征匹配利用特征提取得到的特征点匹配数据库中的模板，判断它们是否是同一手指的两幅纹理图。通过计算机模糊比较法，对两个指纹的模板进行比较，计算它们的相似度，最终得到两个指纹的匹配结果。指纹识别的验证和识别就应用方法而言，指纹识别技术可分为验证和识别。认证是通过将现场采集的指纹与登记的指纹一一进行比较来确认身份的过程。鉴定是将现场采集的指纹与指纹数据库中的指纹逐一进行比较，找出与现场指纹相匹配的指纹。7.指纹识别的技术特征(1)指纹识别的优点指纹是人体的一个独特特

8、征。有很多指纹可以收集，最多10个，每个指纹都是独一无二的。指纹扫描快速且易于使用。指纹与采集头直接接触，读取特征的方法可靠。该指纹采集头体积小、价格低。(2)指纹识别的缺点答：有些人或群体的指纹特征很少，所以很难成像。有些人害怕记录指纹。每次使用指纹时，用户的指纹会留在指纹采集头上，这些指纹可以用来复制指纹。8.指纹识别系统的应用领域(1)计算机系统和信息安全。系统用户认证。该系统利用授权网络远程登录和授权信息对电子商务应用的数字证书进行加密，(2)金融行业交易和清算授权指纹信用卡指纹自动柜员机系统指纹储蓄系统参保认证内部系统和信息加密，(3)其他政府和机构的社会保障管理、社会保险和救助医疗

9、卫生教育系统；(四)在军事、公安、国防系统中应用卡证；(5)指纹识别票证系统；(6)指纹识别考勤；(4.3)虹膜识别虹膜识别技术是一种基于计算机在自然光或红外光下识别虹膜可见外部特征的生物识别技术。1.虹膜识别的特点(1)高唯一性。这是由信息组合的复杂性决定的。同卵双胞胎的虹膜纹理信息不同，同一个人左右眼的虹膜纹理也不同。(2)高稳定性。虹膜纹理在胎儿7个月时已经形成，并且在出生后6-18个月内将保持不变。它不会随着年龄、职业和生活方式而改变，不会被污染或磨损，其纹理结构也不会因疾病而改变。(3)强反欺骗。我们不能手动或手术模仿他人的虹膜组织，也不能通过克隆技术复制它。虹膜不会留下任何痕迹，不

10、会导致他人非法获取特征信号。(4)可收集性强。虹膜具有可见的形状，可以在一定距离内收集信号，而无需用户触摸设备，并且可以在没有照明的情况下收集。虹膜识别的应用可以用于身份认证，如银行取款、网上购物、抓捕逃犯、自动取款机自动取款等应用领域，能够准确识别行为人的真实身份，保证操作者的安全和可靠性。3。虹膜识别技术的优点和缺点(1)方便用户。它可能是最可靠的生物识别技术。用户位于设备前面，没有身体接触。(2)缺点A .唯一性认证尚未进行。很难使图像采集设备小型化。照相机很贵。镜头可能会扭曲图像，降低可靠性。黑色的眼睛极难阅读。需要一个更好的光源。4.4视网膜识别1。视网膜识别的优点(1)准确率高，错

11、误接受率低于百万分之一。(2)生物样本稳定。(3)难以锻造。(4)用户不需要直接接触设备。(5)内存模板很小。2.缺点：使用困难，消费者感觉不好，成本高。4.5面部图像识别1。两种捕捉面部图像的技术(1)视频技术(2)热成像技术，2。人脸图像识别的特点和主要功能主要特点人脸图像识别技术可以适用于复杂背景中任意位置的不同尺寸的人脸检测，并且可以在复杂背景中检测和跟踪多层次、多尺度、多角度的人脸。具有自动形状提取能力，可应用于性别识别、表情识别、三维姿态恢复和人脸重建；它具有识别速度快、相同条件下误识率和拒识率低、无需学习的特点。主要功能：(1)人脸图像检测和识别；(2)人脸图像数据模拟和检索；(

12、3)人脸图像跟踪；(4)通过真实人识别防止欺诈；(5)形象评价；(3)人脸图像识别技术的应用领域和典型应用领域：身份确认和人员检索：可用于计算机、网络安全、银行、智能卡、门禁、边境控制等领域。身份证：可用于选民登记、身份证、护照、驾驶证、工作证等。计算机保护系统：利用人脸图像特征识别用户并保护计算机信息。犯罪嫌疑人识别系统：应用于面部照片登记系统和事后分析系统。远程识别：用于监视、监控、闭路电视、交通管理、敌我识别等。典型应用识别(一对多搜索)身份确认(一对一比较)监控和监视4。人脸识别的优点和缺点(1)优点：易于使用，非常适合概念(2)缺点：人脸的位置和周围的光环境可能会影响系统的精度，并且

13、采集图像的设备昂贵。4.6签名识别1。签名识别的优点很容易被公众接受，是一种公认的身份识别技术。2.缺点(1)签名随着年龄或气质的变化而变化。(2)用于签名的手写板结构复杂，与电脑触摸屏的分辨率有很大不同。(3)很难使其尺寸小型化。4.7语音识别1。语音识别的概念语音识别是一种将人的语音发出的声波转换成语音内容的符号序列。这些符号可以是识别系统本身的词汇，也可以是识别系统词汇的组成单位，通常被称为识别系统的原语。2.语音识别的基本原理现有的自动语音识别技术是基于对人类语音交互过程的扎实但不完整的理解。语音交互技术的研究是高度跨学科的，涉及信号处理、语音声学、模式识别、通信与信息论、语言学、生理

14、学、计算机科学、心理学等学科的原理和方法。利用这些知识，我们可以总结出构成自动语音识别技术基础的三个原则：首先，语音信号中的语言信息是根据短时幅度谱的时变模式进行编码的；第二，语音可以被阅读，也就是说，它的声音信号可以由几十个不同的和离散的符号来表示，而不考虑说话者试图传达的信息内容；第三，语音互动是一个认知过程，因此它离不开语言的语法、语义和语用结构。根据这三个基本原理，语音识别系统可以从三个方面来理解：(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和处理，从而突出加载语音信息的特征，尽可能地抑制与语音信息无关的特征，并压缩特征的数据量。(2)原语的选择语音识别原语的主要任务是将声音信号表示为几个不同的离散符号，而不考虑说话者试图传达的信息内容。可以充当语音识别原语的单位可以是句子、音节、音素或更小的单位。图元的选择取决于识别任务的具体要求。(3)原始模型训练