生物特征識別技術(shù)精選(九篇)

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第1篇：生物特征識別技術(shù)范文

[關(guān)鍵詞] 生物特征識別 數(shù)字簽名 電子商務(wù) 身份安全認(rèn)證

一、引言

在電子商務(wù)應(yīng)用日益廣泛的今天，從某種角度看，身份認(rèn)證技術(shù)可能比信息加密本身更加重要。它是網(wǎng)絡(luò)安全和信息系統(tǒng)安全的第一道屏障，是在信息安全時代備受關(guān)注的一個研究領(lǐng)域。

目前的應(yīng)用主要是以“用戶ID+口令＋數(shù)字證書”來進行用戶的身份認(rèn)證。從根本上說這種身份認(rèn)證不能解決訪問者的物理身份和電子身份的一致性問題，即無法確認(rèn)通過身份認(rèn)證的訪問者即獲授權(quán)者。

啟發(fā)于人的身體特征具有不可復(fù)制的特點，人們開始把目光轉(zhuǎn)向了生物識別技術(shù)。人的指紋、虹膜、視網(wǎng)膜等都具有惟一性和穩(wěn)定性的特征，為實現(xiàn)更安全、方便的用戶身份認(rèn)證提供了有利的物理條件。

用戶最關(guān)注的問題是因特網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)安全性和保密性。保障網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩酝ǔＰ枰柚畔踩δ軄韺崿F(xiàn)。在開放系統(tǒng)中對具有重要價值的信息或私密信息進行通信時，可使用數(shù)字簽名等密碼技術(shù)進行加密。

生物識別技術(shù)代表著用戶身份認(rèn)證技術(shù)的未來，有著廣闊的應(yīng)用前景。如果將生物特征識別技術(shù)和數(shù)字簽名技術(shù)有機地結(jié)合在一起，可以提供一種更加安全、便捷的用戶身份認(rèn)證技術(shù)。

二、生物特征識別技術(shù)

生物特征識別技術(shù)是通過計算機與光學(xué)、聲學(xué)傳感器和生物統(tǒng)計學(xué)原理等高科技手段結(jié)合，利用人體固有的生理特性來進行個人身份的鑒定。其核心在于如何獲取這些生物特征，并將之轉(zhuǎn)換為數(shù)字信息，存儲于計算機中，利用可靠的匹配算法來完成驗證與識別個人身份的過程。

1.指紋識別——成熟的身份認(rèn)證技術(shù)

在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的身份認(rèn)證系統(tǒng)中，應(yīng)用指紋作為身份確認(rèn)依據(jù)是理想的。

第一，理論上，每個人的指紋是獨一無二的。

第二，指紋樣本便于獲取，易于開發(fā)識別系統(tǒng)，實用性強。

第三，指紋識別中使用的模板而是由指紋圖中提取的關(guān)鍵特征，使系統(tǒng)對模板庫的存儲量較小。也可以大大減少網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)呢?fù)擔(dān)，便于支持網(wǎng)絡(luò)功能。

第四，指紋識別是生物特征識別中研究最早、技術(shù)最成熟、應(yīng)用最廣泛的技術(shù)，有著堅實的市場后盾。

指紋識別具有很高的實用性、可行性。隨著固體傳感器技術(shù)的發(fā)展。指紋傳感器的價格正逐漸下降，在許多應(yīng)用中基于指紋的生物認(rèn)證系統(tǒng)的成本是可以承受的。

指紋識別原理和過程如下：首先，通過指紋讀取設(shè)備讀取到人體指紋圖像，并對原始圖像進行初步的處理，使之更清晰。然后，指紋辨識算法建立指紋的數(shù)字表示——特征數(shù)據(jù)。特征文件存儲從指紋上找到被稱為“細(xì)節(jié)點”(minutiae)的數(shù)據(jù)點，也就是那些指紋紋路的分叉點或末梢點。這些數(shù)據(jù)稱為模板（至今仍然沒有一種模板的標(biāo)準(zhǔn)，也沒有一種標(biāo)準(zhǔn)的抽象算法，各廠商自行其是）。最后，通過計算機把兩個指紋的模板進行比較，計算出它們的相似程度，得到兩個指紋的匹配結(jié)果。

2.虹膜和視網(wǎng)膜——更準(zhǔn)確、更可靠的身份認(rèn)證技術(shù)

虹膜是一種在眼睛中瞳孔內(nèi)的織物狀各色環(huán)狀物，每一個虹膜都包含一個獨一無二的基于像冠、水晶體、細(xì)絲、斑點、結(jié)構(gòu)、凹點、射線、皺紋和條紋等特征的結(jié)構(gòu)。世界上兩個指紋相同的幾率為1/109，而兩個虹膜圖像相同的幾率是1/1011，虹膜在人的一生中均保持穩(wěn)定不變。因此，利用虹膜來識別身份能夠成為獨一無二的標(biāo)識，其可靠性超過了指紋識別。

從直徑11mm的虹膜上，Dr. Daugman的算法用3.4個字節(jié)的數(shù)據(jù)來代表每平方毫米的虹膜信息，一個虹膜約有266個量化特征點，而指紋識別技術(shù)只有40多個特征點。266個量化特征點的虹膜識別算法在眾多虹膜識別技術(shù)資料中都有講述，在算法和人類眼部特征允許的情況下，Dr. Daugman指出，通過他的算法可獲得173個二進制自由度的獨立特征點。這在生物識別技術(shù)中，所獲得特征點的數(shù)量是相當(dāng)大的。

關(guān)于虹膜的特征提取方面較有成效的主要有Daugman的利用多分辨率Gabor濾波器提取虹膜紋理的相位信息；Wildes的基于4種不同決策標(biāo)準(zhǔn)的拉普拉斯金字塔提取虹膜紋理特征；Boles和Boashash的基于小波變換過零檢測虹膜識別算法以及中科院采用Gabor濾波和aubechies-4小波變換相結(jié)合的紋理分析方法。

虹膜技術(shù)上有一些地方有待完善；當(dāng)前的虹膜識別系統(tǒng)只是用統(tǒng)計學(xué)原理進行小規(guī)模的試驗，而沒有進行過現(xiàn)實世界的惟一性認(rèn)證的試驗；目前圖像獲取設(shè)備相當(dāng)昂貴。

視網(wǎng)膜是一些位于眼球后部十分細(xì)小的神經(jīng)（一英寸的1/50），它是人眼感受光線并將信息通過視神經(jīng)傳給大腦的重要器官，用于生物識別的血管分布在神經(jīng)視網(wǎng)膜周圍，即視網(wǎng)膜四層細(xì)胞的最遠(yuǎn)處。

在20世紀(jì)30年代，通過研究就得出了人類眼球后部血管分布惟一性的理論，進一步的研究的表明，即使是孿生子，這種血管分布也是具有唯一性的，視網(wǎng)膜的結(jié)構(gòu)形式在人的一生當(dāng)中都相當(dāng)穩(wěn)定。所以，同虹膜識別技術(shù)一樣，視網(wǎng)膜掃描可能是最可靠、最值得信賴的生物特征識別技術(shù)。視網(wǎng)膜掃描設(shè)備可以從使用者的視網(wǎng)膜上可以獲得400個特征點，創(chuàng)建模板和完成確認(rèn)。由此可見，視網(wǎng)膜掃描技術(shù)的錄入設(shè)備的認(rèn)假率低于0.0001%。但拒假率（FAR，指系統(tǒng)不正確地拒絕一個已經(jīng)獲得權(quán)限的用戶）比較高，相信在進一步的研究中可以大大降低。

因為對視網(wǎng)膜難于采樣，也無標(biāo)準(zhǔn)的視網(wǎng)膜樣本庫供系統(tǒng)軟件開發(fā)使用，這就導(dǎo)致視網(wǎng)膜識別系統(tǒng)目前階段難以開發(fā)，可行性較低。

與指紋識別技術(shù)的主要步驟以及原理相似，虹膜識別與視網(wǎng)膜識別一般包括圖像采集、圖像處理、特征提取、保存數(shù)據(jù)、特征值的比對和匹配等過程。

綜上所述，指紋識別是最容易實現(xiàn)的；而虹膜識別與視網(wǎng)膜識別受到某些限制，目前除了一些高端應(yīng)用外很難普及應(yīng)用，但其有著巨大的技術(shù)優(yōu)勢和潛在的商業(yè)價值，必將是下一代生物特征識別技術(shù)的發(fā)展方向。

三、基于生物特征識別和數(shù)字簽名技術(shù)的電子商務(wù)身份認(rèn)證系統(tǒng)解決方案

1.方案設(shè)計要求

要確保基于指紋特征的用戶身份認(rèn)證系統(tǒng)的整體安全性，必須對基于指紋特征的網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證方案設(shè)計一個安全的身份認(rèn)證協(xié)議。良好的身份認(rèn)證協(xié)議應(yīng)該滿足以下幾個要求：

(1)能夠準(zhǔn)確識別被認(rèn)證對象的身份；

(2)能夠明確重要事件的責(zé)任人，并實現(xiàn)簽名，避免事后抵賴；

(3)能夠保障數(shù)據(jù)在存儲和傳送時的安全。

2.基于生物特征和數(shù)字簽名技術(shù)的電子商務(wù)身份安全認(rèn)證系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

基于秘密信息的身份認(rèn)證協(xié)議：保證通信認(rèn)證可以防止第三方的重放攻擊，但由于客戶端密鑰存儲和管理存在問題?；谏锾卣鞯纳矸菡J(rèn)證：能解決口令窺視和密鑰管理難等問題，但很難阻止第三方的重放攻擊。因而，筆者提出了綜合前述的生物特征識別技術(shù)和數(shù)字簽名后得到的電子商務(wù)身份認(rèn)證系統(tǒng)的解決方案。

在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下(B/S結(jié)構(gòu)），用戶（客戶端）如果要訪問遠(yuǎn)程服務(wù)器所管理的信息資源，在獲得相關(guān)資源訪問權(quán)限之前，必須通過生物特征身份認(rèn)證，所有的信息資源訪問權(quán)限都在身份認(rèn)證系統(tǒng)（服務(wù)器端）管理之下，未通過身份認(rèn)證的用戶不能訪問信息資源。當(dāng)模板內(nèi)置于服務(wù)器時，通過客戶端的生物特征獲取儀器獲得用戶的生物特征信息，該信息被加上數(shù)字簽名后傳送到服務(wù)器，在服務(wù)器首先校驗簽名是否有效，再與預(yù)先注冊的模板進行比較，并完成身份認(rèn)證。

3.身份認(rèn)證步驟與協(xié)議

在生物認(rèn)證系統(tǒng)中，為了保證生物特征值這不被非法用戶所獲得，采用數(shù)字簽名技術(shù)。我們在此對協(xié)議中采用的符號做如下定義：A為用戶，AS為認(rèn)證服務(wù)器，KUAS為認(rèn)證服務(wù)器公鑰，TAS為認(rèn)證服務(wù)器的時限，NA為A的現(xiàn)時數(shù)據(jù)，F(xiàn)A為A的生物特征值，IDA為A的標(biāo)識。還需說明的是這里采用的是單向認(rèn)證協(xié)議?；緟f(xié)議如下：

(1)A用自己標(biāo)識的簽名向認(rèn)證服務(wù)器AS請求認(rèn)證。使用簽名技術(shù)能有效地阻止一個虛假認(rèn)證服務(wù)器對用戶A的欺騙性連接。因為只有合法的認(rèn)證服務(wù)器才保存有用戶的公鑰，從而能驗證這個簽名來獲得IDA來為下面的認(rèn)證過程來使用。

(2)認(rèn)證服務(wù)器產(chǎn)生時限TAS，現(xiàn)時數(shù)據(jù)NA，并將自己的公鑰KUAS、NA和時限TAS用用戶A的公鑰KUA加密后返回給客戶端的A用戶。

(3)客戶端A接受到認(rèn)證服務(wù)器公鑰、時限和現(xiàn)時數(shù)據(jù)NA，同時在客戶端的生物特征傳感器讀取用戶的生物特征圖像，并獲得特征FA，把元組{TAS，NA，F(xiàn)A}用認(rèn)證服務(wù)器的公鑰KUAS加密后發(fā)送給認(rèn)證服務(wù)器。

(4)認(rèn)證服務(wù)器AS通過生物特征信息數(shù)據(jù)庫進行比對，若匹配則A的身份通過認(rèn)證。

這個方案與現(xiàn)時使用的認(rèn)證體制基本類似，所以電子商務(wù)交易系統(tǒng)不必作重大改變。但因為引入了生物特征識別，安全性可以獲得有效的加強。

四、結(jié)束語

在信息化日趨成為主流的今天，電子商務(wù)的業(yè)務(wù)已隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及而飛速發(fā)展，與此同時，電子商務(wù)的安全性也成為業(yè)界的一個熱點研究方向。本方案設(shè)計將基于生物特征的身份認(rèn)證技術(shù)和數(shù)字簽名相結(jié)合應(yīng)用于電子商務(wù)，加強系統(tǒng)安全性，具有一定的研究和實用意義。

第2篇：生物特征識別技術(shù)范文

摘　要：提出基于主成分分析(PCA)的JPEG圖像的人臉識別。該方法通過PCA抽取JPEG圖像DCT系數(shù)的特征，利用馬氏距離分類器，并結(jié)合留一法交叉驗證。對光照、角度具有較好的魯棒性，能夠快速實現(xiàn)JPEG圖像的人臉識別。

關(guān)鍵詞：主成分分析；JPEG；人臉識別；馬氏距離；留一法交叉驗證

1.引言

   自2001年美國"9．1l"恐怖襲擊發(fā)生以來，如何在車站、機場等公共場所利用高科技手段，迅速而準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)并確認(rèn)可疑分子成了目前世界各國在反恐斗爭中普遍關(guān)注的問題。生物特征識別技術(shù)日益成為當(dāng)前模式識別與人工智能領(lǐng)域的一個研究熱點。

生物特征識別技術(shù)主要包括：人臉識別、虹膜識別、步態(tài)識別以及多生物特征融合識別等。其中人臉識別以其方便，易于為公眾接受成為生物特征識別技術(shù)的主流. 余曉梅，徐丹．基于外觀的子空間人臉識別方法研究．計算機應(yīng)用研究，V01．24，No．5，2007．5

第3篇：生物特征識別技術(shù)范文

Abstract： Biometric identification techniques is critical to our highly inter-connected information society. As a way of automatic identification， Biometrics have unique advantages because it is based on biological and behavioral traits. Biometrics is important to information safety. Firstly， this paper summarizes briefly biometric identification techniques， and introduces approaches， then analyzes the adavatge and then dis of every methods.

關(guān)鍵詞： 生物識別；指紋；人臉；虹膜

Key words： biometric identification techniques；Fingerprint；Face；Iris

中圖分類號：TP39 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-4311（2012）30-0213-02

0 引言

身份認(rèn)證早在很久之前就出現(xiàn)在了人類社會生活中。身份證、護照、密碼等這類傳統(tǒng)的身份認(rèn)證方法有許多的弊端，如：不容易攜帶、造假、容易丟失、密碼會被破解等種種問題，在安全性和可靠性上的漏洞非常大，這樣就為方便、有效、安全的身份認(rèn)證技術(shù)的出現(xiàn)埋下了伏筆，生物識別技術(shù)應(yīng)運而生。每個人所固有的生物特征都是唯一的，并且在一定時期內(nèi)具有是穩(wěn)定不變的，同時不會丟失、很難偽造和假冒，所以，這是一種終極的身份認(rèn)證媒介[1]。

1 生物識別技術(shù)

我們可以這樣定義生物識別技術(shù)，在計算機技術(shù)的協(xié)助下，通過采集人的生物特征樣本進行人的身份識別。生物特征又包括生理特征和行為特征兩個方面。生理特征是人與生俱來的，多為先天性的，相對而言穩(wěn)定性比較強，現(xiàn)在應(yīng)用到的生理特征有：指紋、人臉、手血管[2]等。行為特征是人后天形成的，主要包括人的聲音、筆跡、以及步態(tài)識別等，隨著主體狀態(tài)和環(huán)境的變化在一定程度上也發(fā)生變化。兩者比較，生理特征在生物識別領(lǐng)域更具有應(yīng)用價值。生物識別技術(shù)的實現(xiàn)需要提取生物特征，然后對其進行進行比對，基本的要求就是這些生物特征需具有唯一性或非共同性。

1.1 指紋識別 指紋識別技術(shù)是應(yīng)用最早、最廣泛和最成熟的生物特征身份鑒別方法。指紋是指手指末端正面皮膚上凸凹不平產(chǎn)生的紋路，每個人指紋紋路在圖案、斷點和交叉點上都是存在差異的，是唯一的并且永遠(yuǎn)都是原來的樣子。指紋分類的實現(xiàn)方法基本上分為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類方法、基于奇異點進行分類的方法、語法分析的方法和其他的方法這4類[3]。

指紋識別的優(yōu)點有：具有比較悠久的研究歷史，技術(shù)上比較成熟；指紋圖像提取設(shè)備小巧；與同類產(chǎn)品相比，它成本是不高的。缺點有：指紋識別是物理接觸式的，具有侵犯性；指紋易磨損，某些人不宜提取，另外在指紋采集頭上留下用戶的指紋印痕容易被復(fù)制。

1.2 虹膜識別 眼睛的外觀圖包括鞏膜、虹膜、瞳孔三部分。眼球的白色部分叫鞏膜，大約占眼睛的30%；眼睛中心是瞳孔，約占5%；在鞏膜和瞳孔之間的是虹膜，由相當(dāng)復(fù)雜的纖維組織構(gòu)成，包含了最豐富的紋理信息，占據(jù)65%。虹膜識別的方法有：Gabor濾波方法，拉普拉斯金字塔方法，小波變換過零檢測方法，Haar小波分解方法，基于局部過零檢測的方法等[4]。

虹膜識別技術(shù)操作非常簡單，可避免物理接觸，具有更高的檢驗精確度。據(jù)悉，現(xiàn)在虹膜識別的正確率最高，并且具有很高的實用價值。其缺點是：需要昂貴的攝像頭聚焦，且很難將圖像獲取設(shè)備的尺寸小型化，需要較好光源等。

1.3 人臉識別 人臉識別技術(shù)是基于人的臉部特征，對輸入的人臉圖象或者視頻流，提取每個人臉中所蘊涵的身份特征，并將其與已知的人臉進行對比，一次到到識別身份的目的。目前常見的人臉識別基本算法可分為以下幾類：基于幾何特征的人臉識別、基于子空間分析的人臉識別、基于彈性圖匹配的人臉識別、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別和基于隱馬爾可夫模型的人臉識別等。

人臉識別技術(shù)優(yōu)點是：主動性、非接觸性和用戶友好。缺點是：人臉容易受到周圍環(huán)境等的影響，比如光照，比如發(fā)型的改變，飾物，變老等，準(zhǔn)確率不高；對于采集圖像的設(shè)備會比其他技術(shù)昂貴得多。

1.4 掌紋識別 掌紋識別是一種新生的生物特征識別技術(shù)。掌紋是指手指末端到手腕部分的手掌圖像。紋線特征是掌紋中最突出的特征，手掌中最清晰的幾條紋線一般并不會隨著年齡的增長而發(fā)生變化。即使在分辨率和質(zhì)量都比較低的圖像中也能很好的得到辨認(rèn)。掌紋識別方法大概分為基于結(jié)構(gòu)的、基于子空間的、基于編碼的和基于統(tǒng)計的四類[5]。掌紋識別的優(yōu)點：有一定的穩(wěn)定性和可靠性。缺點：手掌損傷后無法復(fù)原，掌形識別系統(tǒng)適用對安全性要求高的場所，普及率比較低，同時需要高成本支撐。

1.5 人耳識別 人耳識別是以人耳作為識別媒介來進行身份鑒別的一種生物特征識別技術(shù)。經(jīng)過醫(yī)學(xué)研究的得知，人在出生4個月之后，隨著身體的不斷發(fā)育，人耳也會按照一定的比例生長，基本上保持整體結(jié)構(gòu)比率。

主要的人耳識別方法：主元分析法（PCA），使用Voronoi圖表的鄰接圖匹配方法，使用各種組合技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，力場轉(zhuǎn)換方法，遺傳局部搜索算法，幾何學(xué)方法，基于長軸的形狀特征提取方法，基于3D的耳朵檢測和識別方法[6]。人耳識別的優(yōu)點：整個人耳的顏色更加一致、圖像尺寸更小，數(shù)據(jù)處理量也更小，非接觸性。缺點：人耳同樣受光照、頭發(fā)、帽子等的影響，且提取出來特征很少。

1.6 語音識別 語音識別技術(shù)就是讓機器通過識別和理解過程把人類的語音中的詞匯內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計算機可讀的輸入，例如按鍵、二進制編碼或者字符序列。

語音識別的方法主要有：基于DTW（Dynamic Time Warping）和模擬匹配技術(shù)的語音識別方法，基于統(tǒng)計的語音識別方法，基于差別子空間的語音識別方法，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音識別方法，基于隱馬爾可夫模型HMM（Hidden Markov Model）的識別方法。

語音識別的優(yōu)點：非接觸性的，用戶可以很自然地接受。 缺點：聲音變化范圍過大，而且聲音的大小、語速和音質(zhì)的不同都會給采集與比對造成相應(yīng)的影響；很容易用錄在磁帶上的聲音造假；高保真的麥克風(fēng)價格十分的高。

1.7 筆跡識別 筆跡，是指書寫人在書寫工具的協(xié)助下，按照文字符號的書寫規(guī)范，書寫運動器官開始進行的書寫運動，這樣在紙張或其他書寫面上留下動態(tài)痕跡。筆跡鑒定是通過分析手寫字符的書寫風(fēng)格和書寫結(jié)構(gòu)，來判斷書寫人身份的一種技術(shù)。

筆跡識別（包括簽字識別）有聯(lián)機和脫機兩種。因為聯(lián)機識別除位置信息外，還可以提取時間、壓力等信息，所以識別正確率相對脫機識別較高。根據(jù)考察的對象和提取特征的方法，現(xiàn)在的筆跡識別方法主要分為文本相關(guān)、文本無關(guān)兩類，另外還有利用內(nèi)容信息的半文本無關(guān)方法。

筆跡識別的優(yōu)點：大眾易接受，是一種公認(rèn)的身份識別的技術(shù)；缺點：隨著經(jīng)驗的增長、性情的變化等簽名也會相應(yīng)的發(fā)生變化；用于簽名的手寫板不僅結(jié)構(gòu)復(fù)雜而且價格也非常高。

1.8 步態(tài)識別 研究表明人和人的走路姿勢有很大的差別，因為人們在骨骼長度、密度、協(xié)調(diào)能力、體重等生理條件以及個人走路的“風(fēng)格”上都存在細(xì)微差異。步態(tài)識別就是要對包含人體運動的圖像序列進行分析處理，根據(jù)人們走路的姿勢進行身份識別。

步態(tài)識別的方法有：基于SFM的方法，基于運動的方法，基于整體的方法，基于特征的方法，基于HMM的方法以及基于模板匹配方法等。步態(tài)識別優(yōu)點：對圖像分辨率要求不高，可以通過遠(yuǎn)距離的攝像機捕獲，具有非侵犯性和可接受性。缺點：由于步態(tài)識別是個動態(tài)過程，其序列圖像的數(shù)據(jù)量較大，因此計算復(fù)雜性比較高，不容易處理。而且由于人的行走姿勢受各種因素的影響，在不同環(huán)境條件下行走姿勢有或多或少的變化，因此步態(tài)識別的計算較復(fù)雜，識別的準(zhǔn)確度還不夠高。

2 結(jié)論

隨著信息網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展，以及經(jīng)濟全球化的推進，人們進一步的認(rèn)識到對安全的理解和需求。各種生物特征識別技術(shù)都在不斷的發(fā)展，同時也得到越來越廣泛的應(yīng)用。但是，在實際應(yīng)用中上述的每種識別技術(shù)都要結(jié)合到具體應(yīng)用項目，單憑一項的取勝不能評判各種識別的優(yōu)劣，不同的識別方式在指標(biāo)上不同，需要在選擇對一些項目進行如下綜合地考慮：比如提取用戶生物特征的難易度、識別時的精確度、提取儀器的大小、周圍環(huán)境對使用的影響和使用成本等等。因為單個生物特征與生俱來的局限性，目前在實際的應(yīng)用中找不到任何基于單個生物特征的識別技術(shù)。未來的研究重點將是結(jié)合多種特征、多種識別方式的多模式生物特征識別技術(shù)[7]。例如人臉識別和虹膜識別的組合、指紋和掌紋的組合，因為這些特征可以在特征獲取時由一套設(shè)備同時或先后獲取。僅基于單一特征的生物識別對識別的精度要求非常的高，綜合了多種特征的生物識別系統(tǒng)識別率比較高，具有無限的應(yīng)用潛力。

參考文獻：

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第4篇：生物特征識別技術(shù)范文

智能槍支技術(shù)在十幾年前就已經(jīng)出現(xiàn)了，它是指通過物聯(lián)網(wǎng)（RFID）、生物識別等技術(shù)，根據(jù)槍主的獨特握法、指紋等特征，只允許有使用槍械權(quán)限的人擊發(fā)這枝槍，來保證武器不會被濫用。

握法識別技術(shù)

新澤西理工學(xué)院在20世紀(jì)90年代就已經(jīng)開始研發(fā)智能槍技術(shù)，相關(guān)研究人員一直在測試動態(tài)握法識別（Dynamic Grip Recognition）技術(shù)。新澤西理工學(xué)院負(fù)責(zé)研究開發(fā)的高級副校長Donald H. Sebastian稱，通過RFID技術(shù)和生物特征識別技術(shù)，握法識別在防止槍支未授予使用方面的有效性達到99%。

事實上，新澤西理工學(xué)院的五六名校園警察已經(jīng)佩戴上了這種智能槍，除了警員本人，其他人未經(jīng)授權(quán)，連扳機都根本扳不動。

動態(tài)握法識別技術(shù)依靠槍柄處的32個傳感器，與語音識別技術(shù)一樣，經(jīng)訓(xùn)練后可以識別某個人對一枝槍的握法特征，從而區(qū)別授權(quán)用戶和未授權(quán)用戶。當(dāng)初開始這項研究的初衷是，保護與嫌犯搏斗當(dāng)中可能被搶去槍支的執(zhí)法人員。

不過，目前這項技術(shù)發(fā)展緩慢，主要原因是研究資金沒有及時到位，風(fēng)險投資者對這項技術(shù)的興趣都不大?！皩嶋H上，由于缺少資金，目前的樣槍還是基于10年前的微處理器。新一代手槍更時尚、更緊湊，所以也就需要使用更小的傳感器和處理芯片?！盨ebastian說，“槍支制造商根本沒有興趣將能夠驗證用戶身份的武器投入市場?！?/p>

Sebastian介紹，動態(tài)握法識別技術(shù)要想發(fā)揮功效，首先得讓槍支的處理器進行“學(xué)習(xí)”。用戶必須持槍射擊大概50發(fā)子彈，讓武器上的傳感器和處理器識別持槍人特定的握法。（系統(tǒng)的內(nèi)存可以保存多個用戶的握法模式。）

通過調(diào)整動態(tài)握法識別軟件的算法，可以增加或減小識別的靈敏度。比如說，可以對某些參數(shù)進行調(diào)整，讓槍支只接受成年人的手形特征，或類似槍主的手形特征，這樣就可以防止未成年人使用這把槍?！叭绻謽尩氖呛⒆?，可能永遠(yuǎn)不會被識別為是授權(quán)用戶，因為手形永遠(yuǎn)不匹配?！盨ebastian說。

Sebastian介紹，目前新澤西理工學(xué)院握法識別技術(shù)使用的樣槍還是老款的伯萊塔92F 9毫米半自動手槍?！俺宋⑻幚砥魍?，電池和用于軟件編程的輸入/輸出接口技術(shù)是十年前的老技術(shù)，太笨拙了，無法大規(guī)模生產(chǎn)。我們在樣槍上使用的還是老式的9伏電池，連線是基于USB連線或25針RS232連接器，這比當(dāng)前的最新技術(shù)落后太多。”

另外，更具有諷刺意義的是，雖然新澤西理工學(xué)院使用伯萊塔手槍來測試握法識別技術(shù)，但伯萊塔公司并未支持該學(xué)校的研發(fā)工作?！百Y金短缺致使握法識別技術(shù)的研究目前陷入停頓，槍擊案件的頻發(fā)，也許能讓公眾對控槍技術(shù)的關(guān)注度提高，從而帶動更多投資者的積極性?！盨ebastian說。

新澤西理工學(xué)院的握法識別只是市面上許多智能槍支技術(shù)中的一種，其他包括借助紅外指紋讀卡器和使用RFID無線電芯片的指紋識別技術(shù)。比如可以確定槍主指紋溝的紅外光學(xué)掃描和壓力傳感器，但這些技術(shù)普遍存在可靠性不高的問題?！斑@些技術(shù)存在諸多缺陷，可靠性最多只有75%，這還是在實驗室條件下完成的。日常真實生活中各種各樣的情況都會導(dǎo)致這些技術(shù)無法正常使用，例如干燥或濕潤的手指、冰涼的手、戴不戴手套都會引起問題。”Sebastian說。

RFID技術(shù)

佐治亞理工學(xué)院為TriggerSmart公司開發(fā)出了RFID智能槍技術(shù)，這家愛爾蘭公司已在美國和另外47個國家為其武器的安全裝置申請了專利。和新澤西理工學(xué)院的遭遇一樣，這項技術(shù)還沒有被任何一家槍支制造商所采用。

佐治亞理工學(xué)院愛爾蘭分部總負(fù)責(zé)人Joe Dowling說：“我們已在美國開展了大量工作，設(shè)法讓槍支制造商感興趣。不過說實話，美國槍支行業(yè)對這項技術(shù)仍存在相當(dāng)大的抵觸?！?/p>

TriggerSmart的這項技術(shù)還可以通過授權(quán)槍支用戶攜帶或植入到其手里的RFID標(biāo)簽，與RFID芯片協(xié)同使用。標(biāo)簽將高頻無線電信號發(fā)送到為槍支安全裝置開鎖的小型電機，除非RFID標(biāo)簽在槍柄的一厘米范圍內(nèi)，否則武器的安全裝置仍會處在鎖定位置，只有收到電信號后，槍支才可以開鎖。最多可以用一星期的小型可充電電池為內(nèi)置鎖具的電機提供動力，整個改造過程需要改變槍柄，以便安裝電池及相應(yīng)的鎖具。

TriggerSmart的樣機采用的技術(shù)成本約50美元，如果批量生產(chǎn)，成本還會大幅下降?！拔覀円恢痹谂c紐約警察局談?wù)摵献魇乱?。在警員被槍擊的事件中多達40%是被自己的槍支所傷。這項技術(shù)顯然有望解決這個問題。” Dowling說。

生物特征識別技術(shù)

并非所有的生物特征識別技術(shù)側(cè)重于與武器集成上。比如說，LEID Products LLC開發(fā)的借助生物特征識別技術(shù)的訪問控制系統(tǒng)（BACS）就用在了槍支存放管理上，既可以限制有人未經(jīng)許可使用槍支，還能跟蹤槍支的使用情況。

LEID Products公司制造了提高武器安全性的電子槍柜和槍架。如果授予用戶的姓名和生物特征識別信息早已記錄，當(dāng)他走到終端機跟前，使用手形或指紋掃描才可以登錄系統(tǒng)，從而打開槍柜或槍架。整個系統(tǒng)還可以限制用戶使用槍支的范圍，哪怕他獲準(zhǔn)可以打開槍支的儲存裝置，也并不意味著他可以使用任何一枝槍。

LEID Products公司的營銷主管Georgia Whalen表示，通過這套系統(tǒng)，一個或多個管理員可以使用PC，本地或遠(yuǎn)程控制槍柜使用。目前，美國幾個政府部門已安裝或正考慮安裝LEID的BACS槍柜。美國國家衛(wèi)生研究所在2009年采用了這項技術(shù)，保護軍械庫的安全。“美國國家公園管理局也在考慮在國家級文物單位的不同地方安裝槍柜，以便警員在緊急情況下使用?！?/p>

目前，BACS的終端機和軟件就要大約18000美元，一個槍架大約8000美元?！暗拇_，這套系統(tǒng)的造價過于高昂，不適合家庭使用?！盬halen說。

鏈接

政治和社會環(huán)境才是控槍的關(guān)鍵

智能槍支技術(shù)的支持者坦率地承認(rèn)，這些系統(tǒng)并非無懈可擊，沒有哪項技術(shù)或哪部法律可以完全解決槍支安全問題。特別是當(dāng)那些實施槍擊犯罪行為的罪犯是通過合法渠道購槍的授權(quán)用戶，這些技術(shù)就如同虛設(shè)。而且，這些技術(shù)還存在實際運作問題，比如說，要是警員忘帶RFID標(biāo)簽，無法使用其武器，該怎么辦？

佐治亞理工學(xué)院的Dowling說：“就算你手里有智能槍，那些想濫用槍支的人也會找到辦法繞開這些技術(shù)。這些智能技術(shù)能不能阻止桑迪胡克小學(xué)這樣的大規(guī)模槍殺事件，也是個未知數(shù)。不過這些技術(shù)在濫用槍支前增加了一道障礙，如果能把濫用槍支的事件概率減小一定比例，就有其價值?！?/p>

不過Dowling承認(rèn)槍支安全方面的政治環(huán)境，甚至社會環(huán)境在過去的20年變幻不定。在20世紀(jì)90年代克林頓執(zhí)政時期，大家對開發(fā)這項技術(shù)有著濃厚興趣?！翱肆诸D下臺后，對這項技術(shù)的支持隨之消失?！?/p>

第5篇：生物特征識別技術(shù)范文

【關(guān)鍵詞】手機銀行 智能手機 二維碼 生物識別

一、手機銀行的發(fā)展及其存在的問題

1998年5月捷克Expandia Bank和Radimobile移動運營商推出世界第一款手機銀行業(yè)務(wù)，并在歐美、日韓、中國和印度等國得到推廣和發(fā)展。經(jīng)過十多年的發(fā)展，目前手機銀行已經(jīng)成為一項基本的銀行業(yè)務(wù)。截止2012年11月，我國手機銀行用戶超過9800萬，處理資金達8000億元。

國內(nèi)外手機銀行的主要發(fā)展方向是與運營商聯(lián)合開發(fā)其電子錢包功能。交易形式以NFC（非接觸式）支付和wap網(wǎng)頁手機銀行為主，同時適用智能手機的客戶端也開始進入人們視野?，F(xiàn)階段手機銀行可以完成包括查詢、轉(zhuǎn)賬支付和繳費等業(yè)務(wù)。除電子錢包外，與網(wǎng)上銀行并無功能上的較大區(qū)別。

隨著手機銀行的推廣，面臨著易用性和安全性等問題，具體而言有以下兩方面：

（一）手機銀行易用性普遍不足，手機銀行現(xiàn)階段如果要完成轉(zhuǎn)賬業(yè)務(wù)，必須客戶選擇收款方為單位還是個人，輸入收款人姓名和賬號，如果是跨行匯款還需手工搜索收款行名。操作起來不但繁瑣，而且存在收款人姓名和賬號輸入錯誤的可能。

在手機銀行操作銀行無法進行回單打印，由于手機本身無法像電腦一樣可以外接打印機數(shù)據(jù)線進行回單打印操作，也成為客戶反映較頻繁的問題。

（二）客戶對手機銀行安全性認(rèn)可度不高?，F(xiàn)階段手機銀行都是在柜面簽約，通過綁定本人簽約手機，然后在交易時憑密碼支付。這些措施可以保障手機銀行的支付安全，但是在實際業(yè)務(wù)操作中仍然有客戶對手機銀行提出質(zhì)疑。雖然這些質(zhì)疑大多都是由于對手機銀行的不了解，但是在現(xiàn)實生活中手機被盜時有發(fā)生，也可以理解這些客戶的憂慮。

同時手機銀行通過綁定手機和憑密碼支付的手段，就可以取得較高支付限額。在銀行柜臺支付超過5萬元時，需要持卡、存折和有效證件憑密碼能才完成轉(zhuǎn)賬支付等業(yè)務(wù)，而手機銀行綁定手機后憑密碼即可完成至少20萬轉(zhuǎn)賬匯款?？梢娛謾C銀行在大額支付時客戶身份識別手段上還有待加強。

二、智能手機對手機銀行可以提供的功能創(chuàng)新

智能手機是指像個人電腦一樣，具有獨立的操作系統(tǒng)，可以由用戶自行安裝軟件、游戲等第三方服務(wù)商提供的程序，并可以通過移動通訊網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)無線網(wǎng)絡(luò)接入的這樣一類手機的總稱。隨著智能手機的普及，手機銀行在通過功能創(chuàng)新來克服易用性和安全性等制約手機銀行發(fā)展的因素成為可能得成為可能。本文所指智能手機銀行就是基于以下功能創(chuàng)新實現(xiàn)的。

（一）利用智能手機在二維碼閱讀上的便利，實現(xiàn)收款賬戶信息的一鍵錄入

二維碼是指是用某種特定的幾何圖形按一定規(guī)律在平面（二維方向）分布的黑白相間的圖形記錄數(shù)據(jù)符號信息的，通過圖象輸入設(shè)備或光電掃描設(shè)備自動識讀以實現(xiàn)信息自動處理?，F(xiàn)有智

能手機可以利用攝像頭完成對二維碼讀取，再由手機處理器完成對二維碼信息識別。同時二維碼可以以圖片在海報、名片、甚至電腦屏幕上存在，方便客戶掃描。

過去手機銀行支付重要由客戶人工選擇轉(zhuǎn)賬或者匯款途徑，然后手動輸入收款人的姓名，賬號，如果是跨行匯款還需輸入收款人開戶行。在智能手機日益普及的今天，可以利用二維碼技術(shù)，將收款人信息寫入二維碼中，然后自動識別最快捷和最節(jié)約手續(xù)費的支付途徑。實現(xiàn)客戶一鍵掃描，一鍵支付。

建議由人民銀行或者銀行業(yè)協(xié)會牽頭，建立主要用于本行內(nèi)轉(zhuǎn)賬和跨行匯款的金融支付結(jié)算二維碼標(biāo)準(zhǔn)，客戶可以在手機銀行上將本人（或本單位）賬戶的信息生成一個二維碼。這個二維碼包括支付時必須知曉的收款人姓名、賬號以及開戶行行號等信息，付款人只需對這一二維碼進行掃描，智能手機就能完成收款人的各項信息的識別和讀取。然后手機銀行自動判別適用的轉(zhuǎn)賬匯款渠道，完成客戶身份識別后，即可確認(rèn)支付。

（二）通過生物特征識別技術(shù)完成對客戶信息認(rèn)證

生物特征識別是指通過計算機與各種傳感器和生物統(tǒng)計學(xué)原理等高科技手段密切結(jié)合，利用人體固有的生理特性和行為特征來進行個人身份的鑒定，有著“執(zhí)生命密匙，啟身份之鎖”的美譽。生物特征識別具有普遍性、唯一性、可測性和穩(wěn)定性等特點，和傳統(tǒng)的刷卡后驗密碼的客戶身份識別相比，具有不會遺忘，難以復(fù)制，無法竊取等優(yōu)勢。

現(xiàn)有生物識別包括臉像識別、指紋識別、虹膜識別和聲紋識別，其中現(xiàn)有智能手機已經(jīng)可以通過攝像頭完成對人臉的識別，通過對話筒錄音和分析完成對客戶聲紋的識別。

手機人臉識別主要通過手機的前置攝像頭對客戶的面部進行拍攝，對面部特征，五官分布等生物特征分析，識別客戶身份。和指紋識別等其他生物識別比較，面部識別具有非接觸，客戶接受程度高，設(shè)備門檻低等優(yōu)勢。谷歌在其開發(fā)的安卓智能手機操作系統(tǒng)在其4.0版本中加入了人臉識別的功能，并在安卓4.1版本中進行了完善，目前部分型號手機已經(jīng)開始支持人臉識別。

手機聲紋識別是指通過手機話筒對客戶語音進行錄入，通過專門技術(shù)對其聲紋進行識別，與預(yù)留的聲紋特征進行比對，判斷是否為客戶本人的技術(shù)。目前聲紋識別已經(jīng)開始進入人們的視野，2012年2月科大訊飛就曾推出過支持聲紋識別的手機軟件。[7]該軟件通過對客戶語音指令的聲紋進行識別，與預(yù)留聲紋進行比對，一致后才允許手機開機。

由于生物特征識別作為新興技術(shù)，技術(shù)上還存在識別精度有待提高，限制條件不少等局限。建議可以使用兩種或多種識別技術(shù)輔助識別聯(lián)合識別，提高安全可靠性，降低錯誤拒絕率。[8]同時設(shè)置網(wǎng)點人工識別為備用識別方式，在客戶無法通過生物特征識別時，仍能通過柜臺人工識別完成交易。

（三）內(nèi)置GPS幫助尋找最近的銀行網(wǎng)點，就近完成人工身份識別和回單打印

隨著電子銀行業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展，網(wǎng)上銀行和手機銀行日益被廣大客戶所認(rèn)同和使用。但是仍然有不少業(yè)務(wù)需要到銀行網(wǎng)點辦理。如何尋找最近的銀行成為客戶一個重要的需求。以往客戶需要使用第三方手機地圖軟件進行查詢，其信息并不十分準(zhǔn)確，尤其是銀行網(wǎng)點變化的往往無法及時更新?？梢栽谑謾C銀行內(nèi)設(shè)置一個利用GPS尋找最近的銀行網(wǎng)點的功能，方便客戶就近辦理諸如身份人工識別和回單打印等業(yè)務(wù)。

三、智能手機功能創(chuàng)新應(yīng)用場景比較

基于之前談到的智能手機銀行，將在日常支付結(jié)算過程中具有極大的便利。以常見場景個體戶支付貨款為例，和現(xiàn)有支付結(jié)算途徑比較。

筆者在銀行柜面經(jīng)常接觸需要支付貨款的客戶，以個體工商戶為主。這些個體工商戶多用本人開立的個人銀行結(jié)算賬戶（安全介質(zhì)多為儲蓄卡）進行支付，本行轉(zhuǎn)賬和跨行匯款都有，收款方既有單位也有個人。這些客戶經(jīng)常每月，甚至每周都要來辦理業(yè)務(wù)，而且多需要回單作為完成支付的憑證。

現(xiàn)在這些個體戶在來銀行辦理支付結(jié)算業(yè)務(wù)時，先來到銀行營業(yè)網(wǎng)點，找到大堂經(jīng)理說明需要辦理的業(yè)務(wù)特征，具體包括是客戶是否持有我行賬戶，收款方為單位賬戶或者個人賬戶，收款方是否為我行賬戶。然后由大堂經(jīng)理判斷是否可以引導(dǎo)到自助設(shè)備或者電子渠道。需要提供紙質(zhì)回單的客戶，引導(dǎo)到填單臺填寫業(yè)務(wù)憑證，最后叫號到柜臺辦理業(yè)務(wù)。

而利用本文提到的智能手機功能創(chuàng)新，在客戶需要支付貨款的時候，直接掃描收款方提供的二維碼（可以是對方手機直接生成的，也可以是對方印制在紙張、貨單、海報甚至名片背面的二維碼），確認(rèn)收款賬戶信息后錄入收款金額，系統(tǒng)自動識別收款賬戶信息，并自動選擇最優(yōu)支付途徑，確認(rèn)支付后驗密，并通過面部特征和聲紋在內(nèi)的生物特征識別完成支付。支付完成后即可預(yù)約打印回單，最后用GPS功能尋找到最近網(wǎng)點，自行前往銀行網(wǎng)點打印回單。

和過去的傳統(tǒng)支付方式比較，本文所指智能手機銀行支付無需客戶選擇支付方式，無需填寫單證，無需到銀行柜臺辦理，手續(xù)費更優(yōu)惠等優(yōu)點。同時避免了網(wǎng)上銀行、手機銀行等電子渠道需要客戶選擇收款方性質(zhì)，支付驗證方式單一以及無法提供回單等缺點。

四、智能手機銀行創(chuàng)新可能帶來的影響

（一）對現(xiàn)有銀行柜臺業(yè)務(wù)影響

現(xiàn)在客戶來柜臺辦理業(yè)務(wù)，很大程度上是由于其他渠道無法達到足夠的支付額度，對安全驗證方式單一的擔(dān)心以及需要回單等因素造成的。而本文提到的智能手機功能創(chuàng)新如果實現(xiàn)，將會有效消除這些不利因素，實現(xiàn)對現(xiàn)有柜臺業(yè)務(wù)的有效分流。同時智能手機銀行一鍵掃描錄入收款賬戶信息，自動選擇最優(yōu)支付渠道，在方便客戶使用的同時也為客戶節(jié)約手續(xù)費。

（二）對現(xiàn)有非銀行柜臺業(yè)務(wù)影響

現(xiàn)有非銀行柜臺業(yè)務(wù)包括ATM等自助設(shè)備，網(wǎng)上銀行和手機銀行為代表的電子銀行業(yè)務(wù)，依托銀聯(lián)支付渠道的POS機刷卡，新興的第三方支付，NFC（非接觸）支付以及傳統(tǒng)的“一手交錢，一手交貨”的現(xiàn)金交易。

對于現(xiàn)有自助渠道、電子渠道而言，將不但會提供一種更快捷、安全的選擇。而且隨著智能手機的日益普及，功能的日益強大智能手機銀行將會逐漸成為主流的電子支付渠道。

對于被廣泛接受的POS機刷卡，以支付寶為首的第三方支付以及NFC（非接觸）支付，這些支付方式本身具有支付迅速，技術(shù)成熟等優(yōu)勢，故本文提到的智能手機銀行支付并不會立刻產(chǎn)生影響。

而對于傳統(tǒng)的現(xiàn)金交易，并不是這些客戶沒有銀行賬戶，而是由于交易雙方不在同一銀行開戶，而且對跨行匯款不了解，認(rèn)為跨行匯款手續(xù)繁瑣，或者手續(xù)費過多而選擇現(xiàn)金交易。本文提到的智能手機銀行支付將會提供一種快捷安全的支付方式，對于現(xiàn)金支付，尤其是大額現(xiàn)金交易產(chǎn)生強大的替代作用?？梢灶A(yù)見，如果本文提及的智能手機支付得以推廣，以其安全、易用和廉價的特點將會使得大多數(shù)現(xiàn)金交易轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄苁謾C支付。既可以為銀行實體網(wǎng)點的業(yè)務(wù)分流并減少現(xiàn)鈔準(zhǔn)備，又可以為客戶提供一種快捷安全的支付手段。

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第6篇：生物特征識別技術(shù)范文

【關(guān)鍵詞】自動識別技術(shù) 射頻識別技術(shù) 優(yōu)缺點 應(yīng)用

前言：自動識別技術(shù)是一門集多學(xué)科于一體的高新技術(shù)學(xué)科，近幾年在全球飛速發(fā)展。目前，條形碼的應(yīng)用已普及，射頻識別技術(shù)和生物識別等技術(shù)在中國也發(fā)展迅速，國家已把“大力發(fā)展RFID”列入“十一五”計劃綱要。自動識別使數(shù)據(jù)處理速率大大提升，最終使成本大幅降低。

一、自動識別技術(shù)簡介

自動識別技術(shù)就是應(yīng)用一定的識別裝置，通過被識別物品和識別裝置之間的接近活動，自動地獲取被識別物品的相關(guān)信息，并提供給后臺的計算機處理系統(tǒng)來完成相關(guān)后續(xù)處理的一種技術(shù)。

二、自動識別系統(tǒng)種類

自動識別系統(tǒng)可分為針對物（“無生命”）和針對人（“有生命”）的識別兩類。

（一）“有生命”識別技術(shù)

a.聲音識別技術(shù)。語音識別是一種將人講話發(fā)出的語音通信聲波識別成為一種能夠表達通信消息的符號序列，有匹配識別和檢測識別兩種方式。其中匹配識別是指語音聲波與系統(tǒng)中已存在的聲波模型進行對比，把最接近的作為識別結(jié)果。檢測識別指把系統(tǒng)模型中與輸入的語音聲波相匹配的符號或符號序列作為系統(tǒng)的識別結(jié)果。優(yōu)缺點：實現(xiàn)非接觸式的數(shù)據(jù)采集，對手腳的使用無阻礙。但其識別率較低。應(yīng)用：電信，語音情感識別等。

b.生物特征識別技術(shù)。生物特征識別技術(shù)是對某人的物理特征或行為特征用自動化方法予以辨識或認(rèn)證的技術(shù)，包括人臉識別、指紋識別、視網(wǎng)膜識別、語音識別（語音識別可以進行身份和語音內(nèi)容的識別，只有前者屬于生物特征識別技術(shù)）、鍵盤敲擊識別、簽字識別。所有的生物識別工作都包括4個步驟：原始數(shù)據(jù)獲取、抽取特征、比較和匹配。

①人臉識別技術(shù)。人臉識別是指對輸入的人臉圖象或者視頻流，先判人臉是否存在，若存在，則提取臉部信息，并依據(jù)這些信息，進一步獲取每個人臉中所蘊涵的身份特征，并通過與已知人臉對比來識別人臉的身份?？赏ㄟ^視頻技術(shù)和熱成像技術(shù)來捕捉面部圖像，前者是通過一個標(biāo)準(zhǔn)的攝像頭攝取面部的圖像或一系列圖像，從而記錄一些核心數(shù)據(jù)，后者是通過分析面部的由毛細(xì)血管的血液產(chǎn)生的熱線來產(chǎn)生面部圖像[1]。優(yōu)缺點：在實際環(huán)境中可以進行多個人臉的識別，但因系統(tǒng)對周圍的光線環(huán)境敏感，會影響識別的準(zhǔn)確性，此外對于人面部發(fā)飾，衰老等因素，需進行人工智能補償后識別。應(yīng)用：自動門禁控制系統(tǒng)、身份證件的鑒別，公安刑偵追逃等。

③簽名識別。簽名識別，也被稱為簽名力學(xué)辨識，是由于個人書寫習(xí)慣的差異。簽名鑒定有在線簽名鑒定和離線簽名鑒定兩種。前者比后者會多采集書寫人握筆方式，書寫壓力等動態(tài)信息，固不容易被偽造。優(yōu)缺點：容易被大眾認(rèn)可，但其會隨著人各方面的改變而變化。

除此之外，還有我們熟悉的指紋識別，視網(wǎng)膜識別等，他們是人體固有的特征，不會受環(huán)境或年齡變化而改變，且視網(wǎng)膜不可見，因此最難偽造。

（二）“無生命”識別技術(shù)

a.條碼技術(shù)。條碼是由一組按一定編碼規(guī)則排列的條、空符號，用以表示一定的字符、數(shù)字及符號組成的信息。優(yōu)缺點：信息采集速度快，可靠性高，使用靈活，成本低等優(yōu)點。但其存儲信息少，被污染后無法讀取數(shù)據(jù)，且沒有辦法做到全球唯一ID號。應(yīng)用：POS系統(tǒng)。

b.光學(xué)字符識別（OCR）。OCR是指通過掃描等光學(xué)輸入方式將文字根據(jù)其亮暗確定其形狀，從而轉(zhuǎn)化為圖像信息，再利用字符識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程。優(yōu)缺點：其優(yōu)點是人眼可識度，可掃描。但輸入速度和可靠性不及條碼，以目前的技術(shù)，基本無法正確識別手寫中文字體。應(yīng)用：辦公室自動化中的文本輸入，郵件自動處理與自動獲取文本過程相關(guān)的其他領(lǐng)域，這些領(lǐng)域包括支票和文件識度，訂單數(shù)據(jù)輸入等。

c.磁條（卡）技術(shù)。磁條（卡）技術(shù)是利用貼在卡上的磁條來記錄信息。磁條表面涂有磁性材料，當(dāng)讀卡設(shè)備的磁頭掠過磁條時，可對磁條進行現(xiàn)場讀寫操作。優(yōu)缺點：使用便捷，成本低廉，安全性較高，能粘附在不同規(guī)格和形式的基材上。但數(shù)據(jù)存儲量小，容易磨損，撕毀，不能彎折。應(yīng)用：銀行ATM卡，公交卡。

d.IC卡識別技術(shù)。IC卡指將可編程設(shè)置的IC芯片放在卡片中，使卡片具有更多的功能。通常所說的IC卡為接觸式IC卡。優(yōu)缺點：具有存儲容量大，體積小，重量輕，抗干擾能力強，易于使用，安全性高，使用壽命長等優(yōu)點。但由于觸點暴露在外面，有可能因為人為的原因或靜電而損壞。

應(yīng)用：電話IC卡，手機SIM卡，智能水表，電表。

e.射頻識別技術(shù)

①射頻技術(shù)概念。射頻技術(shù)指由掃描器發(fā)射一特定頻率的無線電波能量給接收器來驅(qū)動接收器電路將內(nèi)部的代碼送出，此時掃描器便接收此代碼。接收器不使用電池，是無接觸式的，固不怕污染，且其晶片密碼是世界唯一的。較常見的應(yīng)用有無線射頻識別。

②射頻識別技術(shù)概念。射頻識別技術(shù)是指可通過無線電訊號識別特定目標(biāo)并讀寫相關(guān)數(shù)據(jù)，而無需識別系統(tǒng)與特定目標(biāo)之間建立機械或光學(xué)接觸。

③射頻識別技術(shù)的基本原理。射頻識別技術(shù)的基本原理是電磁理論。射頻標(biāo)簽用于裝載識別信息，射頻讀寫器用于獲取信息。射頻標(biāo)簽與射頻讀寫器之間利用感應(yīng)、無線電波或微波能量進行非接觸雙向通信，實現(xiàn)數(shù)據(jù)交換，從而達到識別的目的。射頻識別系統(tǒng)通常由標(biāo)簽、讀寫器、計算機通信網(wǎng)絡(luò)三部分組成。常用的有低頻（125k～134.2K）、高頻、超高頻，微波等。

④優(yōu)缺點：識別距離遠(yuǎn)，數(shù)存儲量大，信息存儲時間長，可以同時識別多個標(biāo)簽，有全球唯一ID，難以偽造。但相對條碼成本較高。射頻識別標(biāo)簽具有可讀寫能力，不需要對準(zhǔn)，不會被強磁場洗去信息。

⑤應(yīng)用：高速公路不停車收費系統(tǒng)，不需刷卡自動安全門禁系統(tǒng)，電子通關(guān)，通關(guān)車輛驗證與放行等。

總結(jié)：本文通過材料搜集與整理并結(jié)合自己現(xiàn)有的知識簡要概述了自動識別技術(shù)概念及其常用的幾種技術(shù)的優(yōu)缺點及應(yīng)用。希望本文對讀者有些許幫助。

參考文獻：

[1]董立鋒.人臉識別技術(shù)在信息系統(tǒng)身份認(rèn)證中的應(yīng)用.四川大學(xué).2004

[2]游戰(zhàn)清，李蘇劍.射頻識別技術(shù)（RFID）理論與應(yīng)用.電子工業(yè)出版社.2004.8

第7篇：生物特征識別技術(shù)范文

[關(guān)鍵詞] 生物識別技術(shù) 電子商務(wù) 安全防范

一、前言

隨著網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟和網(wǎng)絡(luò)社會時代的到來, 我國的經(jīng)濟、軍事、社會各方面都越來越依賴于網(wǎng)絡(luò), 特別是金融和電子商務(wù)方面。同傳統(tǒng)的金融管理方式相比, 金融電子化如同將金庫建在計算機數(shù)據(jù)庫中, 資金在計算機網(wǎng)絡(luò)中流動,金融計算機系統(tǒng)已成為犯罪活動的新目標(biāo)。為了保障金融、電子商務(wù)的安全性，認(rèn)證技術(shù)是一個重要方面。身份認(rèn)證用于鑒別用戶身份, 以保證通信雙方身份的不可抵賴性。生物識別技術(shù)是利用人體生理特征進行身份認(rèn)證和識別的一種技術(shù)，生物特征是唯一的、穩(wěn)定的、可以驗證的，與傳統(tǒng)的身份鑒定手段相比，基于生物特征識別的身份鑒定技術(shù)具有防偽性能好，不易偽造或被盜等優(yōu)點。因此近年來在金融、電子商務(wù)中, 生物識別技術(shù)正成為一個重要應(yīng)用方向。

二、主要的生物識別技術(shù)

1.在金融、電子商務(wù)中。常用的生物識別技術(shù)有以下幾種：

指紋識別技術(shù) 指紋識別技術(shù)是最早的通過計算機實現(xiàn)的身份識別手段。指紋識別技術(shù)涉及到許多高新技術(shù)，如指紋樣本的采集和存儲技術(shù)以及計算機數(shù)據(jù)處理技術(shù)等等。指紋的識別屬于“模式識別”，該系統(tǒng)的核心是OCR（光學(xué)字符識別）技術(shù)。通過攝像頭提取指紋，然后輸入計算機，再通過一系列復(fù)雜的指紋識別算法，現(xiàn)代技術(shù)就能在極短的時間內(nèi)完成任何人的身份識別認(rèn)證。隨著科技的進步，指紋識別技術(shù)正在走向金融、電子商務(wù)領(lǐng)域，指紋識別身份的ATM提款機已經(jīng)有所應(yīng)用。

2.掌形識別掌。人類手掌的立體形狀, 就如同指紋一樣, 是每個人都互不相同的可以作為身份確認(rèn)的識別特征。手掌特征是指手掌長度、寬度、厚度以及手指的表面特征。首先, 掌形識別系統(tǒng)獲取手掌的三維圖像,然后經(jīng)過分析確定每個手指的長度、手指不同部位的寬度以及靠近指節(jié)的表面和手指的厚度?？傻玫浇賯€掌形的數(shù)據(jù), 從而與模板進行比較, 并得出結(jié)果。手掌的幾何特征的穩(wěn)定性極高, 不易受外在環(huán)境的影響而改變。缺點是掌形識別容易受生理狀況改變的影響, 而造成識別率的不穩(wěn)定。

3.人臉識別。人臉識別技術(shù)具有非接觸性、對被識別對象侵?jǐn)_少和識別手段隱蔽,可廣泛用于公安部門的犯人管理及案犯查找、醫(yī)學(xué)診斷、信用卡、人機交互、證件核對等。其識別技術(shù)主要有: 獲取人臉圖像、進行特征提取、分類器根據(jù)特征來進行決策分類、匹配識別。其不足是處理技術(shù)較復(fù)雜, 人臉易受影響的因素太多(表情、光照、環(huán)境等), 給特征提取增加了困難。

4.簽名識別技術(shù)。筆跡是人的一種穩(wěn)定的行為特征，具有一定的不變性和獨特性。因此可以利用人的簽名來識別個人身份。手寫簽名識別技術(shù)，是通過計算機把手寫簽名的圖像、筆順、速度和壓力等信息與真實簽名樣本進行比對，以實時鑒別手寫簽名真?zhèn)蔚募夹g(shù)。簽名識別技術(shù)裝置一般使用有線筆、靈敏的圖形輸入板或二者相互結(jié)合使用。其過程分為簽名采集和簽名識別：簽名采集提取了簽名中的百余種生物特性，對每個人的簽名建立一個惟一模板。簽名識別系統(tǒng)通過簽名識別，完成用戶合法身份的確認(rèn)?？捎糜陔娮诱?wù)、電子商務(wù)、金融機構(gòu)、安全防范等領(lǐng)域。

虹膜識別 虹膜即為人們所稱的黑眼珠部分，是眼球前一層圓盤狀的薄膜，中央部分是瞳孔。經(jīng)計算兩個人同一只眼虹膜特征相同的概率是十萬分之一，兩眼相同的概率是一千億分之一。眼睛虹膜紋絡(luò)識別技術(shù)是計算機技術(shù)與成像技術(shù)的結(jié)晶，采用的是紅外成像技術(shù)，將人眼中的虹膜紋絡(luò)特征圖信息輸入計算機，成為特殊的可供自動識別的人體身份證。與其他識別技術(shù)相比, 虹膜識別的錯誤率是最低的。其不足是圖像獲取設(shè)備復(fù)雜、價格較高。

三、生物識別技術(shù)在金融、電子商務(wù)中的主要應(yīng)用

目前,我國在金融、電子商務(wù)中使用的基本上是智能IC 卡，這類卡在使用時是通過“用戶ID+用戶密碼”來進行身份識別和數(shù)據(jù)的訪問，基于該方式加密的金融卡有兩大隱患，一是微機只認(rèn)密碼不認(rèn)人；二是密碼位數(shù)短，容易破解，若位數(shù)長，用戶很難記，常遺忘密碼，對用戶造成使用時不便。全球的金融IC 卡使用區(qū)域是受限制的，這主要是因為各國的IC 卡標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，我國目前所進行的EMV 大遷移主要是解決這一問題。在EMV 大遷移的過程中，符合EMV 國際標(biāo)準(zhǔn)的IC 卡加密就顯得尤為重要。基于生物特征進行身份識別，其可靠性和安全性是非常高的。如果金融卡的使用過程像其他生物特征識別系統(tǒng)一樣，需要建立一個生物特征數(shù)據(jù)庫，那么將全球擁有IC卡的用戶特征學(xué)習(xí)到生物特征數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫將是非常龐大的，這將影響到識別過程的快速性。因此，該方法是不可行的。為此，一般是將擁有IC卡的用戶的生物特征信息集成到IC 卡上，用戶在使用IC卡進行金融交易時，只需與卡上的特征進行比對，就可達到辨識的過程，而無需在金融網(wǎng)絡(luò)中建立龐大的特征數(shù)據(jù)庫。這樣，用戶不需要任何密碼，更不會擔(dān)心丟失或遺忘。將指紋識別技術(shù)應(yīng)用于金融卡，也是一種加密上的改進，但比起虹膜識別技術(shù)的誤辨識率要高，拒真率也高，虹膜技術(shù)在金融卡身份識別中將更有前途。金融中心需要有虹膜學(xué)習(xí)終端，金融交易機器（自動取款機，ATM）需要安裝虹膜識別鏡和虹膜辨識系統(tǒng)。

虹膜學(xué)習(xí)終端是用戶在辦理IC卡時，將用戶的虹膜特征信息寫到IC卡上，而ATM 上的虹膜辨識系統(tǒng)則在用戶進行金融交易時攝取用戶虹膜信息，提取用戶虹膜特征，并與IC卡上的虹膜特征進行比對，達到辨識或驗證。采用虹膜技術(shù)進行銀行IC卡的身份識別，不需要建立龐大的虹膜特征數(shù)據(jù)庫，就可以讓符合EMV 國際化標(biāo)準(zhǔn)的智能IC卡在全球任何地方通過ATM 機進行金融交易，使用簡單、操作方便、簡潔快速。

第8篇：生物特征識別技術(shù)范文

1、使用復(fù)雜的密碼

密碼窮舉對于簡單的長度較少的密碼非常有效，但是如果網(wǎng)絡(luò)用戶把密碼設(shè)的較長一些而且沒有明顯規(guī)律特征(如用一些特殊字符和數(shù)字字母組合)，那么窮舉破解工具的破解過程就變得非常困難，破解者往往會對長時間的窮舉失去耐性。通常認(rèn)為，密碼長度應(yīng)該至少大于6位，最好大于8位，密碼中最好包含字母數(shù)字和符號，不要使用純數(shù)字的密碼，不要使用常用英文單詞的組合，不要使用自己的姓名做密碼，不要使用生日做密碼。

2、使用軟鍵盤

對付擊鍵記錄，目前有一種比較普遍的方法就是通過軟鍵盤輸入。軟鍵盤也叫虛擬鍵盤，用戶在輸入密碼時，先打開軟鍵盤，然后用鼠標(biāo)選擇相應(yīng)的字母輸入，這樣就可以避免木馬記錄擊鍵，另外，為了更進一步保護密碼，用戶還可以打亂輸入密碼的順序，這樣就進一步增加了黑客破解密碼的難度。

3、使用動態(tài)密碼(一次性密碼)

動態(tài)密碼(Dynamic Password)也稱一次性密碼，它指用戶的密碼按照時間或使用次數(shù)不斷動態(tài)變化，每個密碼只使用一次。動態(tài)密碼對于截屏破解非常有效，因為即使截屏破解了密碼，也僅僅破解了一個密碼，下一次登錄不會使用這個密碼。不過鑒于成本問題，目前大多數(shù)動態(tài)密碼卡都是刮紙片的那種原始的密碼卡，而不是真正意義上的一次性動態(tài)密碼，其安全性還是難以保證。真正的動態(tài)密碼鎖采用一種稱之為動態(tài)令牌的專用硬件，內(nèi)置電源、密碼生成芯片和顯示屏。其中數(shù)字鍵用于輸入用戶PIN碼，顯示屏用于顯示一次性密碼。每次輸入正確的PIN碼，都可以得到一個當(dāng)前可用的一次性動態(tài)密碼。由于每次使用的密碼必須由動態(tài)令牌來產(chǎn)生，而用戶每次使用的密碼都不相同，因此黑客很難計算出下一次出現(xiàn)的動態(tài)密碼。不過真正的動態(tài)密碼卡成本在100到200元左右，較高的成本限制了其大規(guī)模的使用。

4、網(wǎng)絡(luò)釣魚的防范

防范釣魚網(wǎng)站方法的方法是，用戶要提高警惕，不登錄不熟悉的網(wǎng)站，不要打開陌生人的電子郵件，安裝殺毒軟件并及時升級病毒知識庫和操作系統(tǒng)補丁。使用安全的郵件系統(tǒng)，Gmail通常會自動將釣魚郵件歸為垃圾郵件，IE7和FireFox也有網(wǎng)頁防釣魚的功能，訪問釣魚網(wǎng)站會有提示信息。

5、使用SSL防范Sniffer

傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)程序，HTTP、FTP、SMTP、POP3和Telnet等在本質(zhì)上都是不安全的，因為它們在網(wǎng)絡(luò)上用明文傳送口令和數(shù)據(jù)，嗅探器非常容易就可以截獲這些口令和數(shù)據(jù)。對于Sniffer(嗅探器)，我們可以采用會話加密的方案，把所有傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進行加密，這樣Sniffer即使嗅探到了數(shù)據(jù)，這些加密的數(shù)據(jù)也是難以解密還原的。目前廣泛應(yīng)用的是SSL(Secure Socket Layer)就可以方便安全的實現(xiàn)加密數(shù)據(jù)包傳輸，當(dāng)用戶輸入口令時應(yīng)該使用支持SSL協(xié)議的方式進行登錄，例如HTTPS、SFTP、SSH而不是HTTP、FTP、POP、SMTP、TELNET等協(xié)議。Google的大多數(shù)服務(wù)包括Gmail都支持SSL，以防止Sniffer的監(jiān)聽，SSL的安全驗證可以在不安全的網(wǎng)絡(luò)中進行安全的通信。

6、不要保存密碼在本地

將密碼保存在本地是個不好的習(xí)慣，很多應(yīng)用軟件(例如某些FTP等)保存的密碼并沒有設(shè)計的非常安全，如果本地沒有一個很好的加密策略，那將讓黑客破解密碼大開方便之門。

7、使用USB Key

USB Key是一種USB接口的硬件設(shè)備。它內(nèi)置單片機或智能卡芯片，有一定的存儲空間，可以存儲用戶的私鑰以及數(shù)字證書，利用USB Key內(nèi)置的公鑰算法實現(xiàn)對用戶身份的認(rèn)證。由于用戶私鑰保存在密碼鎖中，理論上使用任何方式都無法讀取，因此保證了用戶認(rèn)證的安全性。由于USB Key的安全度較高，且成本只有幾十元，因此USB Key廣泛應(yīng)用于網(wǎng)上銀行的數(shù)字證書加密。使用USB Key后，即使黑客完全遠(yuǎn)程控制了用戶的電腦，也無法成功進行登錄認(rèn)證交易。

8、個人密碼管理

要保持嚴(yán)格的密碼管理觀念，實施定期更換密碼，可每月或每季更換一次。永遠(yuǎn)不要將密碼寫在紙上，不要使用容易被別人猜到的密碼。

9、密碼分級

對于不同的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)使用不同的密碼，對于重要的系統(tǒng)使用更為安全的密碼。絕對不要所有系統(tǒng)使用同一個密碼。對于那些偶爾登錄的論壇，可以設(shè)置簡單的密碼;對于重要的信息、電子郵件、網(wǎng)上銀行之類，必需設(shè)置為復(fù)雜的密碼。永遠(yuǎn)也不要把論壇、電子郵箱和銀行賬戶設(shè)置成同一個密碼。

第9篇：生物特征識別技術(shù)范文

關(guān)鍵詞：人臉識別技術(shù)；病毒管控；人工智能；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

互聯(lián)網(wǎng)在今天的社會中發(fā)揮著舉足輕重的作用。如今社會，隨著許多人工智能技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、云計算等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展，像人臉識別等技術(shù)的應(yīng)用越來越廣泛，在控制病毒傳播途徑等場合發(fā)揮了巨大作用，不斷地提高著社會的安全性和便利性，不僅提高了防控中病毒檢測效率，也為病毒的控制提供了可靠的技術(shù)方法，能夠及時發(fā)現(xiàn)和控制公共場所的安全隱患因素，避免對社會經(jīng)濟、居民生活造成破壞，。但目前的人臉識別等技術(shù)還存在許多缺陷，需要完善和革新，充滿著巨大的潛力和進步空間。

1人臉識別技術(shù)研究意義

人臉識別技術(shù)是一種生物特征識別技術(shù)，最早產(chǎn)生于上世紀(jì)60年代，基于生理學(xué)、圖像處理、人機交互及認(rèn)知學(xué)等方面的一種識別技術(shù)。相比于其他人類特征像指紋識別、聲紋識別、虹膜識別等技術(shù)，人臉識別雖然存在人臉識別單一性低，且區(qū)分度難度高、易受環(huán)境影響等不足。但是人臉識別技術(shù)擁有速度快、大范圍群體識別及非接觸、遠(yuǎn)距離可識別等優(yōu)勢，都是其他生物識別識別技術(shù)所不具備的，而在傳播性強、感染風(fēng)險大的病毒傳播過程中，這些顯然是必須要考慮的重要影響因素。通過將人臉識別等人工智能技術(shù)引入信息管理系統(tǒng)，綜合集成視頻監(jiān)控、圖像處理、深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)等技術(shù)，結(jié)合非接觸測溫、定位等技術(shù)，助力病情防控，在一定程度上推動病毒病情防控信息化、智能化發(fā)展進程?？勺鳛榧訌姽矆鏊娜藛T的體溫實時監(jiān)測、地址信息定位的監(jiān)控管理，規(guī)范公共場所針對病毒傳播的預(yù)防行為。

2人臉識別技術(shù)

2.1人臉檢測技術(shù)

人臉檢測是自動人臉識別系統(tǒng)中的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。早期的人臉識別研究主要針對具有較強約束條件的人臉圖象（如無背景的圖象），往往假設(shè)人臉位置靜止或者容易獲取。人臉檢測分為前深度學(xué)習(xí)時期，AdaBoost框架時期以及深度學(xué)習(xí)時期。前深度學(xué)習(xí)時期，人們將傳統(tǒng)的計算機視覺算法運用于人臉檢測，使用了模板匹配技術(shù)，依賴于人工提取特征，然后用這些人工特征訓(xùn)練一個檢測器；后來技術(shù)發(fā)展，在2001年Viola和Jones設(shè)計了一種人臉檢測算法，它使用簡單的Haar-like特征和級聯(lián)的AdaBoost分類器構(gòu)造檢測器，檢測速度較之前的方法有2個數(shù)量級的提高，并且保持了很好的精度，稱這種方法為VJ框架。VJ框架是人臉檢測歷史上第一個最具有里程碑意義的一個成果，奠定了基于AdaBoost目標(biāo)檢測框架的基礎(chǔ)，使用級聯(lián)AdaBoost分類器進行目標(biāo)檢測的思想是：用多個AdaBoost分類器合作實現(xiàn)對候選框的分類，這些分類器組成一個流水線，對滑動窗口中的候選框圖像進行判定，確定檢測目標(biāo)是人臉還是非人臉。Adaboost框架技術(shù)的精髓在于用簡單的強分類器在初期快速排除掉大量的非人臉窗口，同時保證高的召回率，使得最終能通過所有級強分類器的樣本數(shù)數(shù)量較少。在深度學(xué)習(xí)時期，開始將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于人臉檢測領(lǐng)域。研究方向有兩種：一是將適用于多任務(wù)的目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于人臉檢測中；另一種是研究特定的的人臉檢測網(wǎng)絡(luò)。人臉檢測技術(shù)具有特殊唯一性和穩(wěn)定性，在現(xiàn)今社會對于構(gòu)建居民身份識別系統(tǒng)，病毒傳播防控系統(tǒng)，以及計算機視覺交互模型的構(gòu)建具有廣泛的應(yīng)用。人臉檢測技術(shù)不僅作為人臉識別的首要步驟，也在許多其他領(lǐng)域發(fā)揮巨大影響，如人臉關(guān)鍵點提取、人臉追蹤、基于內(nèi)容的檢索、數(shù)字視頻處理、視頻檢測、安防監(jiān)控、人證比對、社交等領(lǐng)域都有重要的應(yīng)用價值。數(shù)碼相機、手機等移動端上的設(shè)備已經(jīng)大量使用人臉檢測技術(shù)實現(xiàn)成像時對人臉的對焦、圖集整理分類等功能，各種虛擬美顏相機也需要人臉檢測技術(shù)定位人臉。評價一個人臉檢測算法好壞的指標(biāo)是檢測率和誤報率，我們定義檢測率為：算法要求在檢測率和誤報率之間盡量平衡，理想的情況是達到高檢測率，低誤報率。

2.2人臉識別技術(shù)

目前主要流行的人臉識別技術(shù)包括幾何特征識別，模型識別，特征臉識別和基于深度學(xué)習(xí)/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的的人臉識別技術(shù)等。人臉特征識別主要通過對人臉面部結(jié)構(gòu)特征如眼睛、鼻子等五官幾何特點及其相對位置分布等，生成圖像，并計算各個面部特征之間的歐式距離、分布、大小等關(guān)系該方法比較簡單，反應(yīng)速度快，并且具有魯棒性強等優(yōu)點，但是在實際環(huán)境下使用容易受檢測的環(huán)境的變化、人臉部表情變化等影響，精度通常不高，細(xì)節(jié)處理上不夠完善。模型識別技術(shù)主要包括隱馬爾可夫模型、主動表象模型、主動形狀模型等，識別率較高，并且對表情等變化影響較小。特征臉識別來源于主成分描述人臉照片技術(shù)（PCA技術(shù)），從數(shù)學(xué)上來講，特征臉就是人臉的圖像集協(xié)方差矩陣的特征向量。該技術(shù)能有效的顯示人臉信息，效率較高?；谏疃葘W(xué)習(xí)的人臉識別是獲取人臉圖像特征，并將包含人臉信息的特征進行線性組合等，提取人臉圖像的特征，學(xué)習(xí)人臉樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次?？梢圆捎萌缛龑忧梆丅P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McClelland為首的科學(xué)家提出的概念，是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上是一種能夠?qū)W量的輸入與輸出之間的映射關(guān)系的輸入到輸出的映射，從結(jié)構(gòu)上講，BP網(wǎng)絡(luò)具有輸入層、隱藏層和輸出層；從本質(zhì)上講，BP算法就是以網(wǎng)絡(luò)誤差平方為目標(biāo)函數(shù)、采用梯度下降法來計算目標(biāo)函數(shù)的最小值。BP神經(jīng)網(wǎng)路輸入層有n個神經(jīng)元節(jié)點，輸出層具有m個神經(jīng)元，隱含層具有k個神經(jīng)元，采用BP學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP算法主要包括兩個階段：向前傳播階段和向后傳播階段。在向前傳播階段，信息從輸入層經(jīng)過逐級的變換，傳送到輸出層。這個過程也是在網(wǎng)絡(luò)完成訓(xùn)練后正常運行時執(zhí)行。將Xp作為輸入向量，Yp為期望輸出向量則BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向前傳播階段的運算，得到實際輸出表達式為向后傳播階段主要包括兩大步驟：①計算實際輸出Op與對應(yīng)理想輸出Yp之差；②按極小化誤差方法調(diào)整帶權(quán)矩陣。之所以將此階段稱為向后傳播階段，是對應(yīng)于輸入信號的正常傳播而言的，因為該階段都需要收到精度要求進行誤差處理，所以也可以稱之為誤差傳播階段。(1)確定訓(xùn)練集。由訓(xùn)練策略選擇樣本圖像作為訓(xùn)練集。(2)規(guī)定各權(quán)值Vij，Wjk和閾值Φj，θk參數(shù)，并初始化學(xué)習(xí)率α及精度控制參數(shù)ε。(3)從訓(xùn)練集中取輸入向量X到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并確定其目標(biāo)輸出向量D。(4)利用上式計算出一個中間層輸出H，再用本式計算出網(wǎng)絡(luò)的實際輸出Y。(5)將輸出矢量中yk與目標(biāo)矢量中dk進行比較，計算輸出誤差項，對中間層的隱單元計算出L個誤差項。(6)最后計算出各權(quán)值和閾值的調(diào)整量。所以，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是通過訓(xùn)練人臉特征庫的方式進行學(xué)習(xí)生成，對不同環(huán)境下不同表現(xiàn)情況的人臉圖像識別有更高的精確性。

2.3人臉識別軟件實現(xiàn)方式

(1)采集人臉數(shù)據(jù)集，然后對數(shù)據(jù)集進行標(biāo)注，對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理變成訓(xùn)練格式。(2)部署訓(xùn)練模型，根據(jù)訓(xùn)練算法所需依賴部署電腦環(huán)境。(3)訓(xùn)練過程，下載預(yù)訓(xùn)練模型，將人臉數(shù)據(jù)集分批次作為輸入開始訓(xùn)練，最終輸出為訓(xùn)練好的模型。(4)部署訓(xùn)練好的模型，捕獲畫面即可對畫面中的人臉進行實時檢測。

3人臉識別在病毒傳播防控中的應(yīng)用

通過人臉識別技術(shù)，可以實現(xiàn)無接觸、高效率的對流動人員進行信息的收集、身份識別、定位地址信息等操作，大大減少了傳染的可能性，切斷了病毒傳播途徑，大大提高了工作效率。通過提前收錄人臉信息，采用深度學(xué)習(xí)對人臉特征模型的訓(xùn)練學(xué)習(xí)，即可獲取人臉識別特征模型，再次驗證時即可實現(xiàn)人臉識別和個人信息快速匹配。AI人工智能幫助人們更好的解放雙手，為人們的生活和工作提供了重要的幫助。本文還提出了在人臉識別的系統(tǒng)基礎(chǔ)上，可以加入定位系統(tǒng)、測溫系統(tǒng)等，依托物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和云計算大數(shù)據(jù)，更加優(yōu)化管控系統(tǒng)的效率。病毒傳播防控中人臉識別系統(tǒng)流程可以概括為圖2。

4結(jié)語

本文研究了一種人臉識別技術(shù)在病毒傳播管控系統(tǒng)中的應(yīng)用，并分析設(shè)計了人臉識別實時監(jiān)測及病毒管控系統(tǒng)的流程，大大提高了信息管理的效率，減弱了傳播風(fēng)險。作為一門新興技術(shù)，目前的人臉識別技術(shù)還存在著諸多不足之處，像存在環(huán)境光的影響、人臉表情變化、妝容變化、佩戴口罩等都會影響到系統(tǒng)識別精度；另外安全問題也引人深思：現(xiàn)今人臉支付方式迅猛發(fā)展，錄入的人臉模型信息數(shù)據(jù)庫存在有一定的安全風(fēng)險，一旦被不法分子盜取信息后果不堪設(shè)想，所以模型數(shù)據(jù)庫安全、網(wǎng)絡(luò)安全，也是系統(tǒng)開發(fā)中必須重視的問題。人臉識別為代表的人工智能技術(shù)的研究，在病毒傳播管控作出重大貢獻，依托我國領(lǐng)先的計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和5G等技術(shù)，加強人工智能技術(shù)與5G通信技術(shù)的結(jié)合，優(yōu)勢互補，以此來加快大數(shù)據(jù)、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展進程，對我國社會進步，促進城市建設(shè)和管理朝著高效、秩序、和諧穩(wěn)定的方向不斷發(fā)展，增強我國的經(jīng)濟實力有著重大價值和研究意義。

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