生物特性识别技术(6篇)

生物特性识别技术篇1

【关键词】自动识别技术射频识别技术优缺点应用

前言：自动识别技术是一门集多学科于一体的高新技术学科，近几年在全球飞速发展。目前，条形码的应用已普及，射频识别技术和生物识别等技术在中国也发展迅速，国家已把“大力发展RFID”列入“十一五”计划纲要。自动识别使数据处理速率大大提升，最终使成本大幅降低。

一、自动识别技术简介

自动识别技术就是应用一定的识别装置，通过被识别物品和识别装置之间的接近活动，自动地获取被识别物品的相关信息，并提供给后台的计算机处理系统来完成相关后续处理的一种技术。

二、自动识别系统种类

自动识别系统可分为针对物（“无生命”）和针对人（“有生命”）的识别两类。

（一）“有生命”识别技术

a.声音识别技术。语音识别是一种将人讲话发出的语音通信声波识别成为一种能够表达通信消息的符号序列，有匹配识别和检测识别两种方式。其中匹配识别是指语音声波与系统中已存在的声波模型进行对比，把最接近的作为识别结果。检测识别指把系统模型中与输入的语音声波相匹配的符号或符号序列作为系统的识别结果。优缺点：实现非接触式的数据采集，对手脚的使用无阻碍。但其识别率较低。应用：电信，语音情感识别等。

b.生物特征识别技术。生物特征识别技术是对某人的物理特征或行为特征用自动化方法予以辨识或认证的技术，包括人脸识别、指纹识别、视网膜识别、语音识别（语音识别可以进行身份和语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、键盘敲击识别、签字识别。所有的生物识别工作都包括4个步骤：原始数据获取、抽取特征、比较和匹配。

①人脸识别技术。人脸识别是指对输入的人脸图象或者视频流，先判人脸是否存在，若存在，则提取脸部信息，并依据这些信息，进一步获取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并通过与已知人脸对比来识别人脸的身份。可通过视频技术和热成像技术来捕捉面部图像，前者是通过一个标准的摄像头摄取面部的图像或一系列图像，从而记录一些核心数据，后者是通过分析面部的由毛细血管的血液产生的热线来产生面部图像[1]。优缺点：在实际环境中可以进行多个人脸的识别，但因系统对周围的光线环境敏感，会影响识别的准确性，此外对于人面部发饰，衰老等因素，需进行人工智能补偿后识别。应用：自动门禁控制系统、身份证件的鉴别，公安刑侦追逃等。

③签名识别。签名识别，也被称为签名力学辨识，是由于个人书写习惯的差异。签名鉴定有在线签名鉴定和离线签名鉴定两种。前者比后者会多采集书写人握笔方式，书写压力等动态信息，固不容易被伪造。优缺点：容易被大众认可，但其会随着人各方面的改变而变化。

除此之外，还有我们熟悉的指纹识别，视网膜识别等，他们是人体固有的特征，不会受环境或年龄变化而改变，且视网膜不可见，因此最难伪造。

（二）“无生命”识别技术

a.条码技术。条码是由一组按一定编码规则排列的条、空符号，用以表示一定的字符、数字及符号组成的信息。优缺点：信息采集速度快，可靠性高，使用灵活，成本低等优点。但其存储信息少，被污染后无法读取数据，且没有办法做到全球唯一ID号。应用：POS系统。

b.光学字符识别（OCR）。OCR是指通过扫描等光学输入方式将文字根据其亮暗确定其形状，从而转化为图像信息，再利用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。优缺点：其优点是人眼可识度，可扫描。但输入速度和可靠性不及条码，以目前的技术，基本无法正确识别手写中文字体。应用：办公室自动化中的文本输入，邮件自动处理与自动获取文本过程相关的其他领域，这些领域包括支票和文件识度，订单数据输入等。

c.磁条（卡）技术。磁条（卡）技术是利用贴在卡上的磁条来记录信息。磁条表面涂有磁性材料，当读卡设备的磁头掠过磁条时，可对磁条进行现场读写操作。优缺点：使用便捷，成本低廉，安全性较高，能粘附在不同规格和形式的基材上。但数据存储量小，容易磨损，撕毁，不能弯折。应用：银行ATM卡，公交卡。

d.IC卡识别技术。IC卡指将可编程设置的IC芯片放在卡片中，使卡片具有更多的功能。通常所说的IC卡为接触式IC卡。优缺点：具有存储容量大，体积小，重量轻，抗干扰能力强，易于使用，安全性高，使用寿命长等优点。但由于触点暴露在外面，有可能因为人为的原因或静电而损坏。

应用：电话IC卡，手机SIM卡，智能水表，电表。

e.射频识别技术

①射频技术概念。射频技术指由扫描器发射一特定频率的无线电波能量给接收器来驱动接收器电路将内部的代码送出，此时扫描器便接收此代码。接收器不使用电池，是无接触式的，固不怕污染，且其晶片密码是世界唯一的。较常见的应用有无线射频识别。

②射频识别技术概念。射频识别技术是指可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。

③射频识别技术的基本原理。射频识别技术的基本原理是电磁理论。射频标签用于装载识别信息，射频读写器用于获取信息。射频标签与射频读写器之间利用感应、无线电波或微波能量进行非接触双向通信，实现数据交换，从而达到识别的目的。射频识别系统通常由标签、读写器、计算机通信网络三部分组成。常用的有低频（125k～134.2K）、高频、超高频，微波等。

④优缺点：识别距离远，数存储量大，信息存储时间长，可以同时识别多个标签，有全球唯一ID，难以伪造。但相对条码成本较高。射频识别标签具有可读写能力，不需要对准，不会被强磁场洗去信息。

⑤应用：高速公路不停车收费系统，不需刷卡自动安全门禁系统，电子通关，通关车辆验证与放行等。

总结：本文通过材料搜集与整理并结合自己现有的知识简要概述了自动识别技术概念及其常用的几种技术的优缺点及应用。希望本文对读者有些许帮助。

参考文献：

[1]董立锋.人脸识别技术在信息系统身份认证中的应用.四川大学.2004

[2]游战清，李苏剑.射频识别技术（RFID）理论与应用.电子工业出版社.2004.8

生物特性识别技术篇2

[关键词]生物特征识别数字签名电子商务身份安全认证

一、引言

在电子商务应用日益广泛的今天，从某种角度看，身份认证技术可能比信息加密本身更加重要。它是网络安全和信息系统安全的第一道屏障，是在信息安全时代备受关注的一个研究领域。

目前的应用主要是以“用户ID+口令＋数字证书”来进行用户的身份认证。从根本上说这种身份认证不能解决访问者的物理身份和电子身份的一致性问题，即无法确认通过身份认证的访问者即获授权者。

启发于人的身体特征具有不可复制的特点，人们开始把目光转向了生物识别技术。人的指纹、虹膜、视网膜等都具有惟一性和稳定性的特征，为实现更安全、方便的用户身份认证提供了有利的物理条件。

用户最关注的问题是因特网的网络安全性和保密性。保障网络中数据传输的安全性通常需要借助信息安全功能来实现。在开放系统中对具有重要价值的信息或私密信息进行通信时，可使用数字签名等密码技术进行加密。

生物识别技术代表着用户身份认证技术的未来，有着广阔的应用前景。如果将生物特征识别技术和数字签名技术有机地结合在一起，可以提供一种更加安全、便捷的用户身份认证技术。

二、生物特征识别技术

生物特征识别技术是通过计算机与光学、声学传感器和生物统计学原理等高科技手段结合，利用人体固有的生理特性来进行个人身份的鉴定。其核心在于如何获取这些生物特征，并将之转换为数字信息，存储于计算机中，利用可靠的匹配算法来完成验证与识别个人身份的过程。

1.指纹识别——成熟的身份认证技术

在网络环境下的身份认证系统中，应用指纹作为身份确认依据是理想的。

第一，理论上，每个人的指纹是独一无二的。

第二，指纹样本便于获取，易于开发识别系统，实用性强。

第三，指纹识别中使用的模板而是由指纹图中提取的关键特征，使系统对模板库的存储量较小。也可以大大减少网络传输的负担，便于支持网络功能。

第四，指纹识别是生物特征识别中研究最早、技术最成熟、应用最广泛的技术，有着坚实的市场后盾。

指纹识别具有很高的实用性、可行性。随着固体传感器技术的发展。指纹传感器的价格正逐渐下降，在许多应用中基于指纹的生物认证系统的成本是可以承受的。

指纹识别原理和过程如下：首先，通过指纹读取设备读取到人体指纹图像，并对原始图像进行初步的处理，使之更清晰。然后，指纹辨识算法建立指纹的数字表示——特征数据。特征文件存储从指纹上找到被称为“细节点”(minutiae)的数据点，也就是那些指纹纹路的分叉点或末梢点。这些数据称为模板（至今仍然没有一种模板的标准，也没有一种标准的抽象算法，各厂商自行其是）。最后，通过计算机把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，得到两个指纹的匹配结果。

2.虹膜和视网膜——更准确、更可靠的身份认证技术

虹膜是一种在眼睛中瞳孔内的织物状各色环状物，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。世界上两个指纹相同的几率为1/109，而两个虹膜图像相同的几率是1/1011，虹膜在人的一生中均保持稳定不变。因此，利用虹膜来识别身份能够成为独一无二的标识，其可靠性超过了指纹识别。

从直径11mm的虹膜上，Dr.Daugman的算法用3.4个字节的数据来代表每平方毫米的虹膜信息，一个虹膜约有266个量化特征点，而指纹识别技术只有40多个特征点。266个量化特征点的虹膜识别算法在众多虹膜识别技术资料中都有讲述，在算法和人类眼部特征允许的情况下，Dr.Daugman指出，通过他的算法可获得173个二进制自由度的独立特征点。这在生物识别技术中，所获得特征点的数量是相当大的。

关于虹膜的特征提取方面较有成效的主要有Daugman的利用多分辨率Gabor滤波器提取虹膜纹理的相位信息；Wildes的基于4种不同决策标准的拉普拉斯金字塔提取虹膜纹理特征；Boles和Boashash的基于小波变换过零检测虹膜识别算法以及中科院采用Gabor滤波和aubechies-4小波变换相结合的纹理分析方法。

虹膜技术上有一些地方有待完善；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，而没有进行过现实世界的惟一性认证的试验；目前图像获取设备相当昂贵。

视网膜是一些位于眼球后部十分细小的神经（一英寸的1/50），它是人眼感受光线并将信息通过视神经传给大脑的重要器官，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。

在20世纪30年代，通过研究就得出了人类眼球后部血管分布惟一性的理论，进一步的研究的表明，即使是孪生子，这种血管分布也是具有唯一性的，视网膜的结构形式在人的一生当中都相当稳定。所以，同虹膜识别技术一样，视网膜扫描可能是最可靠、最值得信赖的生物特征识别技术。视网膜扫描设备可以从使用者的视网膜上可以获得400个特征点，创建模板和完成确认。由此可见，视网膜扫描技术的录入设备的认假率低于0.0001%。但拒假率（FAR，指系统不正确地拒绝一个已经获得权限的用户）比较高，相信在进一步的研究中可以大大降低。

因为对视网膜难于采样，也无标准的视网膜样本库供系统软件开发使用，这就导致视网膜识别系统目前阶段难以开发，可行性较低。

与指纹识别技术的主要步骤以及原理相似，虹膜识别与视网膜识别一般包括图像采集、图像处理、特征提取、保存数据、特征值的比对和匹配等过程。

综上所述，指纹识别是最容易实现的；而虹膜识别与视网膜识别受到某些限制，目前除了一些高端应用外很难普及应用，但其有着巨大的技术优势和潜在的商业价值，必将是下一代生物特征识别技术的发展方向。

三、基于生物特征识别和数字签名技术的电子商务身份认证系统解决方案

1.方案设计要求

要确保基于指纹特征的用户身份认证系统的整体安全性，必须对基于指纹特征的网络身份认证方案设计一个安全的身份认证协议。良好的身份认证协议应该满足以下几个要求：

(1)能够准确识别被认证对象的身份；

(2)能够明确重要事件的责任人，并实现签名，避免事后抵赖；

(3)能够保障数据在存储和传送时的安全。

2.基于生物特征和数字签名技术的电子商务身份安全认证系统结构

基于秘密信息的身份认证协议：保证通信认证可以防止第三方的重放攻击，但由于客户端密钥存储和管理存在问题。基于生物特征的身份认证：能解决口令窥视和密钥管理难等问题，但很难阻止第三方的重放攻击。因而，笔者提出了综合前述的生物特征识别技术和数字签名后得到的电子商务身份认证系统的解决方案。

在网络环境下(B/S结构），用户（客户端）如果要访问远程服务器所管理的信息资源，在获得相关资源访问权限之前，必须通过生物特征身份认证，所有的信息资源访问权限都在身份认证系统（服务器端）管理之下，未通过身份认证的用户不能访问信息资源。当模板内置于服务器时，通过客户端的生物特征获取仪器获得用户的生物特征信息，该信息被加上数字签名后传送到服务器，在服务器首先校验签名是否有效，再与预先注册的模板进行比较，并完成身份认证。

3.身份认证步骤与协议

在生物认证系统中，为了保证生物特征值这不被非法用户所获得，采用数字签名技术。我们在此对协议中采用的符号做如下定义：A为用户，AS为认证服务器，KUAS为认证服务器公钥，TAS为认证服务器的时限，NA为A的现时数据，FA为A的生物特征值，IDA为A的标识。还需说明的是这里采用的是单向认证协议。基本协议如下：

(1)A用自己标识的签名向认证服务器AS请求认证。使用签名技术能有效地阻止一个虚假认证服务器对用户A的欺骗性连接。因为只有合法的认证服务器才保存有用户的公钥，从而能验证这个签名来获得IDA来为下面的认证过程来使用。

(2)认证服务器产生时限TAS，现时数据NA，并将自己的公钥KUAS、NA和时限TAS用用户A的公钥KUA加密后返回给客户端的A用户。

(3)客户端A接受到认证服务器公钥、时限和现时数据NA，同时在客户端的生物特征传感器读取用户的生物特征图像，并获得特征FA，把元组{TAS，NA，FA}用认证服务器的公钥KUAS加密后发送给认证服务器。

(4)认证服务器AS通过生物特征信息数据库进行比对，若匹配则A的身份通过认证。

这个方案与现时使用的认证体制基本类似，所以电子商务交易系统不必作重大改变。但因为引入了生物特征识别，安全性可以获得有效的加强。

四、结束语

在信息化日趋成为主流的今天，电子商务的业务已随着互联网的普及而飞速发展，与此同时，电子商务的安全性也成为业界的一个热点研究方向。本方案设计将基于生物特征的身份认证技术和数字签名相结合应用于电子商务，加强系统安全性，具有一定的研究和实用意义。

参考文献

[1]DAUGMANJG.Highconfidencevisualrecognitionofpersonsbyatestofstatisticalindependence[J].TranPatternAnalysisandMachineIntelligence.1915(11):1148-116

[2]MALi，TANTieniu，WANGYunhong.Efficientirisrecognitionbycharacterizingkeylocalvariations[J].IEEETransactionsonImageProcessing，2004，13(6)739-750

[3]BOLESWW，BOASHASHB.Ahumanidentificationtechniqueusingimagesoftheirisandwavelettransform[J].IEEETransonSignalProcessing.1998，46(4):1185-1188

[4]WILDSRP.Irisrecognition:anemergingbiometrictechnology[A].ProceedingsoftheIEEE[C].SanjuanPuertorico，1997

[5]孟浩徐翠平：虹膜识别算法的研究[J].哈尔滨工程大学学报，2006，27(3):400-403

[6]祝连庆穆婕马龙:虹膜识别技术的研究[J].仪器仪表学报，2006，26(6):753-755

[7]叶炜李恒华田捷:生物识别技术在网上银行认证安全体系的应用[J].计算机工程，2003，29(11):192-194

生物特性识别技术篇3

关键词：虹膜识别；防伪；互联网金融

一、引言

互联网金融防伪技术最常见的就是二维码。随着二维码的发展，“扫一扫”这个简单的动作可以完成人们日常生活中许多事情，其中，二维码防伪就是二维码在互联网金融的主要应用之一，用户可以用手机扫描二维码来登陆P2P平台进行交易，又因二维码是随机生成，不易被窃取，所以防伪效果显著。

指纹防伪技术识别作为最成熟的生物识别技术，主要应用于互联网交易支付方面，比之普通的图案识别和密码识别，指纹防伪具有较高的安全性和快捷性，也是当前人们比较依赖和惯用的防伪方式。

当然，还有其他一些防伪技术，就不多做介绍了。总之，防伪技术的出现是为了解决在互联网金融中的诈骗造假问题，这不仅是广大互联网金融参与者所关注的焦点，政府对此也保持高度重视，在2016年政府工作报告中，总理提出“规范互联网金融，大力发展绿色金融”。可以看出互联网金融的防伪工作并不完善，仍需继续努力。

二、虹膜识别防伪技术的优点

（1）识别度高

每个人眼睛里的虹膜都是独特的，绝无仅有的。甚至同一个体左右眼睛的虹膜也有所差别。所谓的虹膜识别技术，就是读取虹膜的细节表象特征，经识别后，转化为特殊的虹膜密码，再储存到计算机内连网录入数据库。虹膜识别的出错率极低，是因为虹膜组织纹路复杂且细节繁多，一个虹膜的读取点数量大约是其他传统生物识别的20～30倍。如此庞大的信息量汲取确保了虹膜识别的精确程度，极大地提高了安全性。

（2）永久不变性

虹膜生长地很快，是人身体最早成熟的器官之一。从婴儿时期开始，只需3年时间就可以发育成熟，一旦成熟就终身不变。而且，普通疾病（如：流感）不会对虹膜造成伤害，虹膜也不会因特殊职业（如：跳水运动员等长期眼睛接触水的工作）或者特殊喜好（如：长期戴美瞳，隐形眼镜）等因素造成磨损。

（3）高防伪性

虹膜是“最难伪造的”人体生物特征，因为它极强的生物活性与人体生命现象是相呼应的。比如，在生活中，虹膜会对光线敏感，会随光线强弱变化而变化；在生理上，瞳孔会自我无意识地缩放，虹膜也相应地自然变化；在医学上，医生会用聚光手电筒照病人的眼睛也是因为虹膜会随身体状况变化而呈现不同的特征。所以，若有非法分子想用剥离人体的眼球、照片等死物来代替活体虹膜识别都是绝对不可行的，从而保证了虹膜防伪的高执行力和高辨识率。

（4）非接触性

虹膜识别需要使用专门的检测仪器，用户只需眼睛对着仪器的特殊镜头，无需触碰到仪器就可以完成识别检测。所以，在虹膜识别与个人信息录入时，全过程可高效快速地完成。没有直接的身体接触，也不会冒犯他人。

三、虹膜识别防伪技术的基本原理

虹膜防伪技术是基于虹膜识别技术与个人信息库相结合的一项防伪技术。为了更好的运用这种技术，有三个方面比较重要。

第一部分重点是虹膜图像的定位，虹膜的归一化（尽量消除由于旋转、位移、图片的放大缩小以及一些采集图像过程中的外部光线、像素等因素对每个人的虹膜特征的模糊与改变），将虹膜的图像（如图3.1）的分辨率提高以便于更好的识别不同个体的虹膜图像的特征，提取这些精化的虹膜图片以及将这些信息集合起来创立一个虹膜的大数据信息库。

第二部分的重点主要是采集现有利用互联网金融平台进行投资与理财的客户的生物特征识别的数据――左右眼虹膜。同时，将这些金融平台的客户信息与自身的虹膜图像相链接。将个人的投资信息、信用信息等个人财务类信息的信息库和之前采集的虹膜信息库结合，达到虹膜信息匹配时可以调出个人信息的目的。

第三部分重点是防伪技术。由于与虹膜系统链接的是需要安全度高的金融财务等信息，因此要最大程度上降低伪造虹膜盗取信息的可能性。外置的采集虹膜的机器需要能够识别所采集到的虹膜图像是否是活体虹膜。内部的采集虹膜特征的算法能够更加精确的提取不同个体的虹膜特征。

四、虹膜识别防伪技术在互联网金融的应用

近年来，中国的互联网金融发展十分迅速，证券公司、基金公司、银行以及其他网上的小型P2P平台等等都开通了网上直接投资理财，自行赎回等业务。尽管这极大便利了广大投资者，但是存在较大的网上信息安全隐患。违法人员盗用他人的身份信息致使投资者财务损失的情况屡有发生。这使得现有的仅凭借数字字母组合密码以及身份证号码或是短信验证码等方式即可操作个人的网上账户极不安全。虽然现在已有一些平台例如蚂蚁聚宝等能够使用指纹解锁或是刷脸支付，但这些生物识别方式相对于虹膜识别精度欠缺，并且有比较大的局限性。虹膜识别技术因其特有的极高的不可复制性以及稳定性等能够有效防止他人使用违法手段伪造虹膜图像窃取个人的重要金融财务信息。虹膜识别防伪技术作为一种比指纹、脸部识别更加精准的方式，将其与蓬勃发展的互联网金融相结合是发展的必然趋势。

五、虹膜识别防伪技术的未来发展

由基因与外部环境共同决定的虹膜的独一无二的性质（每个人的左右眼虹膜也有较大的区别）使得其在生物识别技术中独树一帜。当下，已经有许多公司将虹膜技术运用到产品中，如三星公司决定GalaxyNote7手机将采用虹膜识别技术、微软Lumia950/950*L搭载基于WindowsHello的虹膜识别功能以及中兴GrandS3利用虹膜识别技术安全支付或是访问机密文件等。不仅是这些公司将虹膜识别技术运用到生产的产品中，许多其他公司也在研制与开发虹膜识别技术，力图降低虹膜技术运用的成本。使得虹膜识别技术在我们的日常生活中得到普及。

六、结束语

随着技术的发展，虹膜作为一种人体固有的生物特征，终身不变以及准确度高和识别速度快的特点，虹膜防伪技术在这个信息爆炸的时代的需求增加将会是不可阻挡的趋势。同时，虹膜防伪技术为人们日后生活带来的便利以及创造的经济价值也是不可估量的。

参考文献：

[1].2016年国务院政府工作报告[R].新华网，2016-03-05.

[2]王蕴红，朱勇，谭铁牛.基于虹膜识别的身份鉴别[J].自动化学报，2002（01）.

[3]BolesW，BoashahB.Ahumanidentificationtechniqueusingimagesoftheirisandvavelettransform.IEEETrans.OnSignalProcessing，1998（04）.

[4]李海青，孙哲南，谭铁牛，等.虹膜识别技术进展与趋势信息安全研究[J].2016（01）.

[5]田启川，刘正光.虹膜识别综述[J].计算机应用研究，2008（05）.

[6]尚睿.虹膜识别技术的最新进展综述[J].电脑知识与技术，2015（22）.

生物特性识别技术篇4

常见的生物识别技术：有基于生理特性的生物识别技术：如指纹、虹膜、面部和掌静脉识别技术等，有基于行为特征的生物识别技术如声音和签字识别技术等。

生物识别技术在监狱安防信息化建设中的应用

监狱是刑罚执行机关，维护场所的安全稳定是监狱首要任务。而运用生物识别技术是强化监狱安全防范，确保监狱安全发展的重要技术手段。司法部“35条”明确指出，监狱大门应当设置AB门，分设行车通道和行人通道。行人通道应当安装带有数字密码和人体特征识别功能的电子门禁系统。司法部“35条”为监狱应用生物识别技术加强安防信息化建设带来了重要契机。

1狱政管理上的应用

生物识别技术在狱政管理上的应用主要体现在门禁系统和巡更系统。

（1）生物识别门禁系统。在监控指挥中心等重点区域建设生物识别门禁系统，能够提高安全性和精确率。比如在监控中心、应急指挥中心运用指纹等识别技术的门禁系统后，就能确保只有中心工作人员输入指纹或其他生物特征后才能开启；通往监内的通道运用指纹、掌纹、脸型、虹膜等生物识别门禁系统，对出入人员（民警职工、罪犯、外来人员）进行生物特征信息比对确认，保证通行的合法性；在监舍、习艺区、会见室、提审室等重点区域建设生物识别门禁系统，对于合法、安全、有序通行、罪犯人数清点、民警管理考核发挥其重要作用。单独使用生物识别门禁系统，效率较高。然而，通过多种生物识别技术综合运用、多重识别技术综合运用、多次识别技术综合运用，能做到对身份的完全确认，从根源上杜绝了罪犯伪装、尾随民警或人员脱逃事件的发生。浙江省DS监狱在通往监区的人行通道AB门之间，采用脸型识别系统，结合第三方认证的方式开启AB门通行；在机房和监控指挥中心分别采用指纹、虹膜3种生物识别系统门禁，只有专人才能被系统确认进入，安全度大大提高。

（2）生物识别巡更系统。巡更系统是一种智能化的考勤系统，由巡更人员在规定的时间和路线去读取规定的每一个巡更信息点，以实现巡检和被考勤的目的。监狱建设巡更系统，通常用于民警监内巡查以及对巡查民警的履职情况的检查考核，有助于提高民警的履职责任心和主动性。在离线巡更和在线巡更两种方式中，目前使用较多的是离线巡更，而它最大的弊端是无法确定巡更人的身份，任何一个人只需手持巡更棒便可完成巡更过程。为此，可以尝试开发和建设基于生物识别巡更系统，一是在巡更棒中融入生物识别技术进行巡更棒开启，把巡更时间与人员绑定输入系统，即在规定的时间只有规定的人员才能开启巡更棒，防止越殂代疱的造假现象；二是建设基于生物识别方式的网络在线巡更系统，如配置相应的指纹或其他生物特征读头和巡更软件，配合计算机进行智能化管理，更准确地掌握巡更人员、巡更时间，统计出迟到、早到、漏巡等重要信息，不但数据清晰，且行动方便。

2狱内侦查中的应用

（1）“三假犯”的身份认证。在押犯中假姓名、假家庭地址、假身份（一说假社会关系）的罪犯常称为“三假犯”。目前，“三假犯”比例呈逐年上升之势，有效进行“三假犯”的身份甄别成为逐步减少和消除“三假犯”，预防打击犯罪、惩罚改造罪犯的重要举措。在我国国民的指纹、DNA等生物特征数据库尚未建立健全的情况下，当前，监狱单独或与公安等部门合作，尝试初步建立生物特征数据库，对于新收罪犯和刑释人员做好生物特征登记、交接工作，同时与其他部门互通有无，将数据统一比对，有利于“三假犯”的身份认证，也防止出现新的“三假犯”。

（2）狱内犯罪案件的侦查。在完善罪犯个人生物特征数据库的基础上，把狱内发生犯罪案件所采集到的生物特征信息与之比对，从相同性或相似性匹配来排摸嫌犯和锁定真凶。

（3）社会刑事案件的协查。过去发案未破的社会刑事案件也可能是在押罪犯所为，虽然也提取了犯罪嫌疑人的生物特征信息，但是囿于怀疑对象的有限范围而造成漏网，而犯罪真凶又发另案入监改造，尽管余罪在身，仍可苟且偷安。监狱建立健全罪犯个人生物特征数据库，运用生物识别技术，协助社会刑事案件的侦查，便可“瓮中捉鳖”了。还有，就是监狱主动把刑释归正人员的生物特征数据库提供给司法部门用于社会刑事案件的协查，就可将刑释归正人员的再犯罪案件顺利告破。

3刑罚执行方面的应用

（1）监外服刑罪犯的管控。监外服刑的罪犯包括缓刑、假释、保外就医的罪犯。其中缓刑、假释的罪犯由地方管理，保外就医的罪犯监狱要定期考察。这些罪犯的脱管漏管问题一直是老大难问题，监管不了、监管不住、监管不力，都有可能导致他们重新走上犯罪道路。结合监外服刑罪犯“月签到制度”，可以尝试改为生物识别系统签到制度，监狱配合地方提供罪犯个人生物特征数据库，由地方进行罪犯签到监督；对于保外就医罪犯的定期考察，考察民警携带生物识别系统的信息采集仪器供保外罪犯输入信息，有效防止“关系考察”“虚假考察”等情况，确保考察到位，同时，可以限制罪犯的出行范围，提升监外执行的实际效果。

（2）预防刑释人员再犯罪。建立针对刑释归正人员的特殊生物特征数据库，如果刑释人员隐姓埋名再犯罪，生物特征和相关的资料可以在入监登记时通过生物识别系统自动匹配，甄别该犯是否有余罪、漏罪，是否属于“三假犯”、累犯、惯犯。彻底打击罪犯的侥幸心理，加强对刑释人员犯罪思想和行为的震慑力，减少再犯罪的发生几率。

4生活卫生安全管理方面的应用

在监内给罪犯开通个人账户，该账户以罪犯的生物特征为触发条件，这样在就医、大账消费时，通过生物识别技术，既可以更好地控制罪犯就医次数以及消费额度，也能打击罪犯装病逃避劳动改造等行为。罪犯离监就医时，必须通过出监生物识别与审批程序联动，确认后方可放行，同时留下出入记录备查。出于确保罪犯伙食卫生安全的需要，应当考虑在伙房设有生物识别系统，结合监控监听设施，防止发生蓄意破坏的情况发生，确保生活卫生安全。

5监狱管理和民警安全管理上的应用

（1）信息的计算机安全保护。采用生物识别技术的方式开启计算机，只有专人采用生物识别（如指纹或虹膜识别等）的途径方能使用，杜绝信息的计算机被他人擅用，造成失密。

（2）信息系统主机登录保护。所有信息系统的核心都是计算机主机，如果保护不当，将造成失密的严重后果。为了有效保护，可以采用虹膜等生物识别技术，系统人员登录时通过虹膜等生物信息验证才能登录，而且基于“活体检测”生物信息不会丢失；不会被人伪造；身份不会被冒充，完全可以对工作流程进行严格的管理与控制，保证系统运行的安全性。

（3）存放资料的房间、橱柜等场所保护。加入生物识别技术的门禁，在“验明真身”后才可开启，还可与监控报警系统联动，对于非法人员试图开启，及时报警监控，防犯效果更好。

（4）方便民警人事管理。在民警值备勤等岗位，通过生物识别技术的门禁系统、巡更系统、考勤系统等，随时了解、掌握、考勤民警，有效保障民警安全，方便应急指挥。

辩证看待，扬长避短，积极推进生物识别技术应用

（1）客观对待，扬长避短。无论什么技术设备都有利弊两面，生物识别技术设备是基于人体生物特征的自然属性而开发的，个体差异性和稳定性各有异同，采用该技术设备，既不是放之四海皆准，一劳永逸的办法，也不应因噎废食，全盘否定。

（2）量力而行，循序渐进。由于技术和设备的先进性、成熟度和稳定性以及产品的性价比等因素，因此，监狱应当兼顾现实与可能，需要与必要，有序有效地建设。

（3）克服人的技术依赖性，发挥人、技术和管理的综合效益。由于技术设备的本身缺陷，因而人必须克服依赖性，运用技术的手段、人的主观能动性、管理的措施进行优势互补。

（4）完善制度，用制度确保生物识别技术设备的正常应用和效能发挥。认清生物识别技术的优势，运用制度弥补生物识别技术设备的缺憾，只有这样，监狱安全防范工作才能落到实处。在司法部“35条”出台之后，生物识别技术在监狱逐步应用和推广，基于生物识别技术开发的新产品也不断涌现。为此，要大胆地试验，积极地选择适合的技术或产品。适合的技术或产品在试点单位应用后，逐步提取出同类产品的技术规范和标准，把符合技术规范和标准的产品再进行推广应用。

生物识别技术在监狱安防信息化建设中的意义

毫无疑问，生物识别技术在监狱安防信息化建设中的应用愈来愈广泛，对于监狱现代化、法制化、社会化、正规化、数字化建设必然产生深远的影响。

（1）有效提高了科技能力，促进监狱的科学发展。科技是第一生产力，生物识别技术的发展和在监狱转化应用，是科技兴监的重要举措，不可避免地带来监狱工作方式的革命性变化。它在很大程度保护了警力，解放了警力，提升了警力，也顺应了以人为本的管理理念和预防为主、关口前移的管理原则，有利于监狱的科学发展。

（2）有效提高了学习执行力，促进民警素质发展。生物识别技术在监狱的应用，既是对监狱民警工作理念的考验，也是对民警学科技、用科技，锻炼工作能力的挑战，毕竟再好的技术，最终还是要靠人去实施。从这个意义上说，生物识别技术在监狱的应用，藉此转化为民警的一种履职能力，能够有效提高民警学习执行力，促进管理方式由传统向科技的转变，是科技强警、素质强警的必要举措。

（3）有效提高了安全维稳力，促进监狱安全发展。生物识别技术广泛应用于监狱的信息和安全、人事安全、执法安全、生活卫生安全等领域，体现了向科技要安全、用技防保安全的科学理念，对完成维护监管场所安全稳定这一首要政治任务发挥着独特的作用，有利于打造本质安全型监狱，推动监狱的安全发展。

生物特性识别技术篇5

【关键词】人脸识别人脸检测

近年，生物特征识别这一技术发展今非昔比。其中，人脸识别是一种非接触性技术，具有可视化、符合人的思维习惯的特点，得以在商业、安全等领域广泛应用。目前，人脸识别逐渐成为一个热门的研究领域。

1人脸识别的方法

随着技术的发展，人脸识别方法也呈现出“百花齐放”的趋势。从整体上把握，人脸识别技术可以分为以下三种：

1.1基于几何特征的正面人脸识别方法

该方法是最早的人脸检测方法，是对人脸的等先验知识导出规则的利用。人脸面部器官可以近似的看作是常见的几何单元，肤色也人脸的是重要特征之一。该方法就是采集人脸的重要的面部特征及其之间的相对距离、特征分布等参数从而形成一个可以表示人脸特征向量，例如角度、曲率等。该方法抗干扰能力极强，对于光照变化的敏感度很低，并且直接利用人脸信息，便于理解。同时，由于该方法算法只关心器官的基本形状和位置结构，并没有侧重细节特征，所以对于从图像中提取稳定的特征就比较困难。这就意味着当人的面部表情的变化较大时，或者是出现了存在遮挡物等影响鲁棒性差的情况，对于人脸特征的提取就会变得困难甚至错误。

1.2基于模板匹配的人脸识别方法

模板匹配主要包括静态匹配和弹性匹配，可以细分为：动态连接匹配法、特征脸方法、线性判别方法、神经网络法等。静态匹配方法在使用时也需要对图像进行适当的标准化，随后利用整幅图像的灰度级、生理特征区的灰度图像和变换后的人脸图像模板。由于是静态的匹配，模板的灵活性差，当出现面部表情过大时，就无法使用模板。所以产生了动态的模板匹配，也称为动态连接匹配法。该方法是建立反映人脸特征形状可变部分的特征参数模型。该方法的有点就在于其灵活性大大的提高，适用于更多情况下的人脸检测，同时鲁棒性较于静态更好。但是该方法容易因为计算时间太长而陷入局部最小。

1.3基于模型的人脸识别方法

该方法是利用数学模型的参数进行人脸识别，合并人脸尺度和人脸方向的人脸。该方法着重了人脸各器官的不同特征和相互联系，又不敏感于面部表情变化，鲁棒性好，计算量也并不巨大。基于隐马尔科夫模型法就是其中最经典的方法。

2人脸识别的现状

人脸识别技术正式起步于美国，我国接触该技术较晚，但是经过科研人员和学者们多年的研究和实验，目前我国的人脸识别技术已经达到国际先进的水平。

2.1国内

在我国，最早从人工向计算机智能识别发展的生物识别技术是指纹识别，但是在实际应用中逐渐产生了对人脸识别技术的需求。从2001年开始，公安部门就开始使用这一技术来防范打击重大刑事犯罪并取得国家的支持。随后，我国在2008年北京奥运会举行时应用了人脸识别技术，这标志着我国的人脸识别进入大规模的使用阶段。在前几年举办的世博会上，该技术得到更加广泛的应用，同时各大公司也逐渐加入，实现了人脸识别技术在中国的大规模应用。随着我国技术的不断进步，“三化两合”将是人脸识别发展的必然趋势。“三化”指：主流化、芯片化、标准化；“两合”指：与其他生物特征的多生物特征融合与REID的联合。

2.2国外

国内外对于人脸识别的研究都非常的活跃。美国、德国、日本等经济发达国家和部分发展中国家都有研究机构和研究人员对此进行专门的研究。以下只取其中筛龉家作为例子。

2.2.1美国

美国是人脸识别技术最先起步的国家，也是最先应用该技术的国家，其人脸识别技术的水平一直走在国际前列。早在1993年，美国国防部就启动了FERET项目，为其之后的生物智能识别技术奠定了基础，推动人脸识别技术从初始阶段提升到原型系统阶段。目前，美国电影中没有钥匙孔只有一个摄像头的大门，刷一下人脸就可以进入；机要部门的核心设备通过指纹进行设备的解锁；追踪情节中利用街边摄像头进行识别等等，这些场景在实际生活中已经得到实际的应用。例如，FBI在2014年就推出了他们的新一代的电子识别系统，总投入超过10亿美金。用于利用监控锁定犯罪嫌疑人，从而进行全网追捕。不仅如此，美国国防部和国土安全部门加大了对人工智能识别技术的投资，用来防止对公共安全造成的威胁。

2.2.2日本

日本虽然也是略晚接触人脸识别技术的国家，但是其发展却日新月异。在2014年日本的一家研究中心就在日本大阪试验一项基于视频的人脸识别技术，目的在于当灾难来临是，通过实时监控中人脸的表情以及人流的动态来判断各个紧急安全出口是否可用。日本近年来一直在加快对只能视频分析技术的研究。据中关在线报道，2015年日本日立公司推出的视频监控人脸识别技术能够技术能够以3600万张图像/秒的速度进行扫描，以高精度识别出路人，并且即时存储路人脸部图像，将长相相似的人脸进行分类。随后，据中新网2015年7月3日报道，日本在国内的骨干机场引进了通过计算机智能识别人脸来确认身份的系统，有望在举办东京奥运会和残奥会的之前，推进日本人出入境审查的无人化，大大缩短外国游客入境审查的时间。

3人脸识别的展望

虽然人脸识别技术目前还存在一些缺陷，但是这一技术目前已经得到了非常迅速的发展，还出现了专门的国际会议，越来越多的研究人员和研究机构投入其中，同时各国也开始逐渐试验这一技术，那些亟待解决的问题不过也是时间的问题。相信不久的将来，这一人工智能技术会在不断的应用中逐渐完善，并且造福全人类。

参考文献

[1]吴巾一.人脸识别方法综述[A].计算机应用研究，2009（09）：3205-3209

[2]姜贺.基于几何特征的人脸识别算法[D].大连：大连理工大学，2008（12）.

[3]生物特征识别技术需从应用中逐步完善[J].智能建筑与城市信息，2014（09）：15-19

[4]余龙华.基于隐马尔科夫模型的人脸识别[A].计算机技术与发展，2012（02）：25-28

生物特性识别技术篇6

关键词：生物识别；特征提取；脊线跟踪

中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044（2017）03-0168-02

BiometricIdentificationTechnologyUsedinIntelligentTerminal

DUANPei-pei，YUANXin，HOUNa

（SchoolofComputerScience，Xi'anShiyouUniversity，Xi'an710065，China）

Abstract：Withthedevelopmentofinformationandnetworktechnologies，intelligentterminalsarewidelyused.Thepersonalidentityonthenetworkisblurrysothatsomereliablebiometricrecognitiontechnologyareusedtoguaranteethesafetyandpropertyofpeople.Inthepaper，anidentificationalgorithmbasedonfingerprintidentificationisproposed.

Experimentshaveshownthatthemethodextractsfingerprintfeatureswellandcanimprovetheeffectofthepersonalidentification.

Keywords：biometricidentification；featureextraction；ridgelinetracing

1概述

近年来，信息、网络技术发展迅猛，依托这些技术，社交媒体、电子商务等各类应用也愈发丰富。数码产品，尤其是智能终端的种类和应用场合也越来越多。事实上，在网络全球化的当下，典型智能终端设备――手机几乎可以视作是台“移动电脑”。然而，在这些应用场合中，个人的身份在网络中其实是既模糊又数字化的，故而为了保证信息安全、财产安全，必须提高用户身份识别的准确率。

常规的终端设备多使用基于身份识别与密码相结合的方式来对用户访问进行控制，可这些方法也存在一些诸如：安全性差、密码易失及易被盗用等潜在问题。故而，随着技术及新的应用模式的发展，智能终端设备对于人机交互间安全性和便捷性的需求也就更为突出了。

就目前而言，生物识别技术可以说是使用较为广泛，且安全性、准确性均较高的识别技术。此类识别技术通过将计算机、光学、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以及生理特征来实现身份鉴定[1]。指纹识别即为其中典型应用之一。本次设计将讨论指纹生物特征用于智能终端身份识别的实现过程，包括：个体特征获取、生物特征图像预处理、特征提取、身份鉴定等步骤[2]。

2基于生物特征的身份识别算法

本次设计将基于指纹特征完成身份识别，整个设计大致分为几个步骤：个体特征获取、生物特征图像预处理、特征提取、身份鉴定。不过，在实现时，处理过程如下：

图1生物特征识别过程

2.1生物特征图像预处理

实际上，对特征获取所得的生物特征图进行预处理是整个身份鉴定过程的基础。由于环境、身体，甚至采集设备均可能影响生物特征的采集效果，所以预处理其实就是要削弱这类不良干扰的影响，并将其转变成二值点线细化图。然而，由于图像本身质量问题和预处理过程中可能带来的某些噪声，为了在提取细节特征时剥离伪特征，可通过以下几个步骤来获得正确的指纹特征：

图2指纹特征预处理过程

上图中不同模块的功能为：由于实际采集的图像很可能存在灰度不均匀的现象，为了使后续处理有较为统一的图像规格，需对图像做规一化处理。随后，通过图像增强来改善指纹图像质量，以使其细节更清晰，突出和保留生物体固有特征的过程。进而，再通过求取方向图及滤波完成指纹图像的变换表示。二值化进一步对图像纹线进行处理，使其更能突显生物体的重要特征。最后，经过细化处理，使得原本不清晰的图像转换为特征鲜明的图像。

2.2生物特征提取

文中采用的生物特征其实就是指纹特征。故而此处，特征提取其实就是要提取指纹的细节特征，也就是把纹线走向、端点和分叉点等能够充分表示生物体唯一性的特征尽量多地提取出来。考虑到该技术在智能终端应用中的准确性，特征提取算法必须能够尽可能多地提取能代表生物个体原始信息的有效特征。具体来说，此处要提取的特征应满足：

1）提取的特征应能保持生物特征的独特性。

2）所提取的特征应具有紧凑性，尽可能不含冗余信息。

3）能适应不同的匹配算法。

本文用脊线跟踪的方法完成对生物细节特征的选取，以保证特征点选择的有效性。算法通过对指纹图像进行像素点搜索，首先确定其基本特征点；然后，根据指纹方向图和脊线间的平均距离完成脊线跟踪，进一步对前面搜索到的细节特征进行选取，以得到有效特征点，并通过对其相对位置进行分析，将之用作指纹的细节特征信息[3]。实际上，除了对待提取特征的考虑外，因槭窃谥悄苤斩酥杏τ茫所以提取生物特征的算法应尽可能简捷、高效，且抗噪能力要强。本文采用的分析方法提取的指纹细节特征能更好地抵抗指纹图像处理过程中的干扰，也为随后的特征匹配做好了准备。

图3特征提取点（“~”所示为分叉点，“×”所示为端点）

2.3生物特征匹配

获得生物特征之后就可以进行匹配分析，进而实现生物特征识别了。在本文涉及的应用中，生物特征匹配其实也就是完成指纹特征的匹配。为了解决匹配问题，其实需要分别提取出两幅指纹图像各自的细节特征，然后将两组细节进行比对，以判定它们是否来自同一个体。

一般而言，指纹匹配常使用基于纹理信息以及基于点模式的匹配方法，本文使用后者，也就是根据指纹脊线的端点以及分叉点来完成识别。在匹配过程中，将会把提取到的特征点和模板图像中的特征点进行比较，并根据两幅图像之间相差绝对值的大小判定匹配图像。在实际应用中，随着匹配条件的改变，识别效果也必然随之改变。通常情况下，该条件越严格，识别出错的概率自然就越低。

3小结

生物识别技术以其自身的特点和优势，在很多场合中应用，作为其中典型应用的指纹识别技术尤其得到了更多的关注。在利用指纹生物特征进行身份识别的各类应用场合中，对身份识别性能的要求自然也各异。在安全需求较高的应用场合，识别率要尽量高；而在一些日常识别应用中，此类要求会有所下降。所以，在不同的智能终端应用系统中，识别参数的选取也各不相同。即便如此，本文研究的方法在应用时，仍可满足应用需求。

参考文献：

[1]韩玉峰，王小林，张传文.生物特征识别技术研究及应用[J].微计算机信息，2012（3）.