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生物识别技术的类别及应用
特种装备网 发布时间:2020-09-15
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引言

生物识别技术,简单来说就是通过生物统计学方法,将复 杂的生物信息利用计算机进行数字化,建立并保存生物特征的 模板数据库,识别过程就是先提取生物样本特征,输入预先保 存的人体生物特征数据库,与数据库中的人体固有生物特征模 板进行匹配比较,根据相似度的大小,达到鉴别个人身份目的。20世纪90年代初出现了生物识别技术,其发展大致可分为3个阶段,第一阶段为1990-1997年在国外的指纹识别开始进 入消费市场;第二阶段为1998-2002年,通过学习和引进国外 技术,逐渐攻克一些技术难题,但是相比国外仍有很大差距。2001年911事件后,美国在115座机场和14个主要港口设立 的“美国访客和移民身份显示技术”系统;第三阶段为2003年至今,得益于计算机、人工智能的发展,生物识别技术不断突 破,成本不断降低,使其更加普遍化。总之,经过30多年的发展,技术日趋成熟,从最早的人工指纹鉴别,到借助计算机处理 指纹,以及取像设备成本的降低,使其得到广泛的应用。同时,一些新的生物识别技术不断出现。人脸识别、虹膜识别、声纹 识别等已经应用到了人们生活的方方面面。

1.生物识别技术的分类及原理

按照所提取的生物特征可以划分为两大类:物理特征和行为特征。

物理特征:包括指纹、掌形、视网膜和虹膜、脸型、手腕、手的血管纹理等;行为特征:包括签名、语音、行走的步态等。 

1.1基于物理特征的生物识别原理 

1.1.1指纹别技术原理 

指纹的形状是很多不可控因素共同作用的结果,所以世界上没有两个相同的指纹,它具有惟一性和不变性,常见的指纹 形状有斗型、弓型和箕型,虽然每个人基本都是这种类型,但相 似却绝不相同,通过计算机技术,可以发现人眼无法辨识的差异。使用指纹的总体纹形特征,从获取的图像上找‘特征点’(minutiae),然后利用计算机进行数字化处理,建立并保存个体的指纹特征数据库,由于每个指纹都会产生其独有的特征数 据,可以将采集到的指纹转化为特征数据,与数据库中的特征数据进行比较,其结果相同的即为用户身份。图1为指纹识别技术原理图。

生物识别技术的类别及应用

1.1.2人脸识别技术原理

每个人都有不同的面孔,双胞胎也不例外。早在20世纪70年代,就已经有了人脸识别的概念,主流技术是基于人脸的几何特征,计算机的出现,使其成为可能,而今的人脸识别技术 就是基于人五官独特的几何特征,如眼睛大小、两眼间距、鼻子高度和两耳间距等,通过图像处理、人脸检测等步骤,将这些信 息数据化保存,并依据这些信息,进一步提取脸中蕴涵的身份特征,与已知的人脸的模板库对比,从而识别每个人脸的身份。图2为人脸识别原理图。

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1.1.3虹膜识别技术原理 

人的虹膜具有唯一性,稳定性,防伪性,它位于巩膜和瞳孔之间,其外部可见,属于内部器官,不能更改,目前虹膜识别可 以做到仅1%的错误率,因它包含了最丰富的纹理信息,甚至同卵双胞胎或同一人的左右眼虹膜都不一样。采用低密度的红外线捕捉虹膜的独特纹理特征,将其通过计算机处理,便能建立个人的虹膜数据,同一个人的虹膜被再次扫描时,通过数据库对比就能将其识别出来。图3为虹膜识别原理图。

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1.2基于行为特征的生物识别原理 

1.2.1声纹识别技术原理 

声纹(voiceprint)就是利用电声学仪器,显示出的携带言 语信息的声波频谱。人类声音的产生是一个复杂的生理物理 现象,每个人的发声器官如舌、喉头、肺等在尺寸和形态方面都有很大差异。因此任何2个人的声纹图谱都有差异。在一般情况下,人们可以区别同一人或不同人的声音。通过提取输入的语音特征,与建立的声纹库进行比较,就可以识别出用户身份。图4为声纹识别原理图。

生物识别技术的类别及应用

1.2.2步态识别技术原理 

步态,即指人们行走时的方式,涉及到很多方面,如步距、摆手幅度等。由于每个人生活习惯,身体状况等都不相同,人 走路时有一些独特的特征,将这些特征提取出来,数据化,建立数据库,通过视频等方式可以在远距离非接触状态下提取人们 的步态特征,进而识别个人。它是一种新兴的生物特征识别技术,与其它的生物识别技术相比,在智能视频监控领域,比图像 识别更具优势。图5为步态识别原理图。

生物识别技术的类别及应用

2.应用领域 

2.1指纹识别技术的应用 

指纹识别技术在考勤设备和系统中广泛应用,传统的考勤市场几乎是指纹识别技术一统天下。目前由于智能手机的普及,指纹识别又多了一个应用领域,大部分手机都支持指纹解 锁功能,相比于图形解锁和密码解锁,它具有简单可靠、不易破解、不用担心忘记解锁图像和密码的情况,因此被大多数手机用户所喜爱。 

2.2人脸识别技术的应用 

由于深度学习等智能算法的出现,与人脸图像大数据相结合,广泛的应用于安防、金融、教育、交通等各个领域。目前中 国各地的火车站、飞机场等都有人脸识别系统,凭票、证、人实现5s内刷脸进站,极大地提高了进站效率。另外,在金融领 域,有阿里巴巴的“刷脸支付”、招商银行的“ATM刷脸取款” 业务等。

2.3虹膜识别技术应用 

虹膜识别在各种生物特征识别方法中错误率最低,可达百万分之一的错误率。因此,虹膜识别系统在重点防范区域、通 道、口岸等应用广泛,通过对已认证人员授予不同的权限,无权限的人无法进入限定区域并进行任何操作,可以保障安全、防范风险。 

2.4声纹识别技术应用 

目前,声纹识别在公安领域应用具有独特的优势,某些情况下效果很好,例如可以建立在押违法犯罪人员声纹样本数据 库,进一步丰富现有违法犯罪人员信息数据,加强对此类人员动态信息的掌控。在绑架案件中,通过有线电话提取犯罪嫌疑 人声音信息,远程身份快速检索、核实、锁定犯罪嫌疑人,有助于快速破案。通过对语音痕迹的鉴定,提高案件侦破速度,保 障人民生命财产安全。

2.5步态识别技术应用 

步态识别是近年来识别技术的一个研究热点,与其他生物识别技术相比,它具有远距离、非接触和不易伪装等优点,引起 了世界上很多研究机构的关注。目前,中国的银河水滴已经达到了96%,处于全球领先水平。在智能视频监控领域,可以通过步态识别身份,即使犯罪分子遮挡了面目,但步态很难伪装,帮助公安更快识别犯罪分子。在户外特殊领域,如油田,可以 防范外部人员侵入,有效加强油田的安防系统,及时发现隐患。 

3.结语

本文介绍了生物识别技术及其发展历程,简述了这几种技术原理及其应用领域,随着科技的进步,生物识别技术将更加 成熟。未来的发展方向是多种生物识别技术的综合,即多重生物识别技术,结合各生物识别技术的优点,取长补短,进一步提 高生物识别的准确性,为保障人们的信息安全做出更多贡献,为人们提供更安全、更便捷的服务。

参考文献: 

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[2]樊洄敏.生物识别技术的发展探究[J].中国战略新兴产业,2018(4):34. 

[3]李鹏飞,淡美俊,姚宇颤.生物识别技术综述[J].电子制作,2018(10):89-90. 

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[5]孙哲南,李海青,张曼,等.人工智能时代的生物识别创新创业新趋势[J].中国信息安全,2019(02):73-76.

[6]赵黎丽,侯正信.步态识别问题的特点及研究现状[J].中国图象图形学报,2006(2):151-161.

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[来源:技术与市场责任编辑:杨航]
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