科研创新生物特征识别报告

科研创新生物特征识别报告内容摘要：

证；计算机登录等网络安全控制等多种不同的安全领域。 随着网络技术和桌上视频的广泛采用、电子商务等网络资源的利用对身份验证提出的新的要求，依托于图像理解、模式识别、计算机视觉和神经网络等技术的脸像识别技术在一定应用范围内已获得了成功。 目前国内该项识别技术 科研创新 —— 生物特征 识别 第 3 页 在警用等安全领域用得比较多。 这项技术亦被用在现在的一些中高档相机的辅助拍摄方面（如人脸识别拍摄）。 步态识别 步态识别技术现还处在初期阶段，其发展还面临许多艰难的挑战。 这项技术的最新进展在由美国国防先进研究项目代表设立基金研究通过人体语言确认人的身份的美国科研机构中。 其理论是每个人以相同的方式生活，都有自 己专一的信号或指纹，每个人也有自己专一的走路步伐。 其技巧是收集人体语言并把它转化为计算机能识别的数字。 一种方法 是 通过 每个人建立“运动信号”来识别。 他们从拍摄人走路或跑步的方法开始研究每个人的运动信号，再利用计算机上的模拟照相机捕捉和储存这一运动行为（用软件工具除去冗余最终只以数字形象储存物体的一系列轮廓）。 之后只要一个人把他的整个走路过程拍摄下来，指令计算机就能根据储存的形象确定这个人的身份。 通过系统很好地归纳所有不同的步伐后，据称现已经获得90%~95%的正确匹配。 ” 另一种方法则是使用结构分析方法去测 定一个人的跨步和腿伸展特性。 这两种技术迄今所有的数据库形象是两维的，并很大程度上取决于照相机的角度。 当一个系统企图采用不同的角度去比较同一个人两个镜头时，就会出现问题。 很大程度上直接限制了它的发展。 虹膜识别 虹膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状区域，在红外光下呈现出丰富的纹理信息，如斑点、条纹、细丝、冠状、隐窝等细节特征。 虹膜从婴儿胚胎期的第 3 个月起开始发育，到第 8 个月虹膜的主要纹理结构已经成形。 除非经历危及眼睛的外科手术，此后几乎终生不变。 虹膜识别通过对比虹膜图像特征之间的相似 性来确定人们的身份，其核心是使用模式识别、图像处理等方法对人眼睛的虹膜特征进行描述和匹配，从而实现自动的个人身份认证。 英国国家物理实验室的测试结果表明：虹膜识别是各种生物特征识别方法中错误率最低的。 从普通家庭门禁、单位考勤到银行保险柜、金融交易确认，应用后都可有效简化通行验证手续、确保安全。 如果手机加载 “虹膜识别 ”，即使丢失也不用担心信息泄露。 机场通关安检中采用虹膜识别技术， 科研创新 —— 生物特征 识别 第 4 页 将缩短通关时间，提高安全等级。 视网膜识别 视网膜是眼睛底部的血液细胞层。 视网膜扫描是采用低密度的红外线去捕捉视网膜的独特特征， 血液细胞的唯一模式就因此被捕捉下来。 视网膜识别的优点就在于它是一种极其固定的生物特征，因为它是“隐藏”的，故而不可能受到磨损，老化等影响；使用者也无需和设备进行直接的接触；同时它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。 另一方面，视网膜识别也有一些不完善的，如：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；设备投入较为昂贵，识别过程的要求也高，因此角膜扫描识别在普遍推广应用上具有一定的难度。 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的物理特征来进行识 别，高级的产品还可以识别三维图象。 作为一种已经确立的方法，手掌几何学识别不仅性能好，而且使用比较方便。 它适用的场合是用户人数比较多，或者用户虽然不经常使用，但使用时很容易接受。 如果需要，这种技术的准确性可以非常高，同时可以灵活地调整性能以适应相当广泛。