科研创新报告

中国矿业大学计算机学院

课程名称 科研创新

学生姓名

学 号

专 业 电子信息科学与技术专业

任课教师

目录

1技术概述 .......................................................... 1

2定义 .............................................................. 1

2.1生物识别技术 .................................................. 1

2.2生物识别系统 .................................................. 1

3热点技术 .......................................................... 2

3.1指纹识别 ...................................................... 2

3.2脸相识别 ...................................................... 2

3.3步态识别 ...................................................... 3

3.4虹膜识别 ...................................................... 3

3.5视网膜识别 .................................................... 4

3.6手掌几何学识别 ................................................ 4

3.7 DNA识别 ...................................................... 4

3.8 声音和签字识别 ................................................ 5

3.9 亲子鉴定 ...................................................... 5

4技术优势 .......................................................... 5

5发展趋势 .......................................................... 5

6应用方向 .......................................................... 6

7应用实例 .......................................................... 7

参考文献 ........................................................... 8

1技术概述

生物特征识别技术是利用人的生理特征或行为特征,来进行个人身份的鉴定。 在当今信息化时代,如何准确鉴定一个人的身份、保护信息安全,已成为一个必须解决的关键社会问题。传统的身份认证由于极易伪造和丢失,越来越难以满足社会的需求,目前最为便捷与安全的解决方案无疑就是生物识别技术。由于人体特征具有人体所固有的不可复制的唯一性,这一生物密钥无法复制,失窃或被遗忘,生物识别比传统的身份鉴定方法更具安全、保密和方便性。生物特征识别技术具不易遗忘、防伪性能好、不易伪造或被盗、随身“携带”和随时随地可用等优点。同时更易于配合电脑和安全、监控、管理系统整合,实现自动化管理。由于其广阔的应用前景、巨大的社会效益和经济效益,已引起各国的广泛关注和高度重视。因此,本文将尝试探讨整理生物特征识别技术这项前沿技术,和新兴的多模态发展趋势,并且关注其最新的科研方向及在实际中的推广利用现状!

2定义

每个个体都有唯一的可以测量或可自动识别和验证的生理特性或行为方式,即生物特征。它可划分为生理特征(如指纹、面像、虹膜、掌纹等)和行为特征(如步态、声音、笔迹等)。生物识别就是依据每个个体之间独一无二的生物特征对其进行识别与身份的认证。它的主要内容是生物识别技术和生物识别系统。

2.1生物识别技术

生物识别技术(Biometric Identification Technology )是指利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。更具体一点,生物特征识别技术就是通过计算机与光学、声学、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和行为特征来进行个人身份的鉴定。

2.2生物识别系统

生物识别系统是对生物特征进行取样,提取其唯一的特征并且转化成数字代码,并进一步将这些代码组合而成的特征模板。人们同识别系统交互进行身份认证时,识别系统获取其特征并与数据可中的特征模板进行比对,以确定是否匹配,从而决定接受或拒绝该人。

3热点技术

在目前的研究与应用领域中,生物特征识别主要关系到计算机视觉、图象处理与模式识别、计算机听觉、语音处理、多传感器技术、虚拟现实、计算机图形学、可视化技术、计算机辅助设计、智能机器人感知系统等其他相关的研究。已被用于生物识别的生物特征有手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等,行为特征有签字、声音、按键力度等。基于这些特征,生物特征识别技术已经在过去的几年中已取得了长足的进展。目前主要的热点技术主要有以下几种:

3.1指纹识别

指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。纹线有规律的排列形成不同的纹型。纹线的起点、终点、结合点和分叉点,称为指纹的细节特征点。指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。由于每个人的指纹不同,就是同一人的十指之间,指纹也有明显区别,因此指纹可用于身份鉴定。 指纹识别技术是目前最成熟且价格便宜的生物特征识别技术。目前来说指纹识别的技术应用最为广泛,不仅在门禁、考勤系统中可以看到指纹识别技术的身影,市场上也有了更多指纹识别的应用:如笔记本电脑、手机、汽车、银行支付都可应用指纹识别的技术。随着网络化的更加普及,指纹识别的应用将更加广泛。

3.2脸像识别

人脸识别的实现包括面部识别(多采用" 多重对照人脸识别法" ,即先从拍摄到的人像中找到人脸,从人脸中找出对比最明显的眼睛,最终判断包括两眼在内的领域是不是想要识别的面孔)和面部认证(为提高认证性能已开发了“摄动空间法”,即利用三维技术对人脸侧面及灯光发生变化时的人脸进行准确预测。以及“适应领域混合对照法”,使得对部分伪装的人脸也能进行识别)两方面,基本实现了快速而高精度的身份认证。由于其属于是非接触型认证,仅仅要看到脸部就可以实现很多应用,因而可被应用在:证件中的身份认证;重要场所中的安全检测和监控;智能卡中的身份认证;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

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)。

3.3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!

3.4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,

将缩短通关时间,提高安全等级。

3.5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。

3.6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的使用要求。手形读取器使用的范围很广,且很容易集成到其他系统中,因此成为许多生物特征识别项目中的首选技术。

3.7 DNA识别

人体内的DNA 在整个人类范围内具有唯一性(除了同卵双胞胎可能具有同样结构的DNA 外)和永久性。因此,除了对同卵双胞胎个体的鉴别可能失去它应有的功能外,这种方法具有绝对的权威性和准确性。DNA 鉴别方法主要根据人体细胞中DNA 分子的结构因人而异的特点进行身份鉴别。这种方法的准确性优于其它任何身份鉴别方法,同时有较好的防伪性。然而,DNA 的获取和鉴别方法(DNA 鉴别必须在一定的化学环境下进行)限制了DNA 鉴别技术的实时性;另外,某些特殊疾病可能改变人体DNA 的结构组成,系统无法正确的对这类人群进行鉴别。

3.8声音和签字识别

声音和签字识别属于行为识别的范畴。声音识别主要是利用人的声音特点进

行身份识别。声音识别的优点在于它是一种非接触识别技术,容易为公众所接受。但声音会随音量、音速和音质的变化而影响。比如,一个人感冒时说话和平时说话就会有明显差异。再者,一个人也可有意识地对自己的声音进行伪装和控制,从而给鉴别带来一定困难。签字是一种传统身份认证手段。现代签字识别技术,主要是透过测量签字者的字形及不同笔划间的速度、顺序和压力特征,对签字者的身份进行鉴别。签字与声音识别一样,也是一种行为测定,因此,同样会受人为因素的影响。

3.9亲子鉴定

由于人体约有30亿个核苷酸构成整个染色体系统,而且在生殖细胞形成前的互换和组合是随机的,所以世界上没有任何两个人具有完全相同的30亿个核苷酸的组成序列,这就是人的遗传多态性。尽管遗传多态性的存在,但每一个人的染色体必然也只能来自其父母,这就是DNA 亲子鉴定的理论基础[2] 。

4技术优势

生物识别技术是目前最为方便与安全的识别技术,它不需要记住复杂的密码,也不需随身携带钥匙、智能卡之类的东西。生物识别技术认定的是人本身,这就直接决定了这种认证方式更安全、更方便了。由于每个人的生物特征具有与其他人不同的唯一性和在一定时期内不变的稳定性,不易伪造和假冒,所以利用生物识别技术进行身份认定,安全、可靠、准确。此外,生物识别技术产品均借助于现代计算机技术实现,很容易配合电脑和安全、监控、管理系统整合,实现自动化管理。

5发展趋势

生物特征识别系统在利用个人特征来鉴别或验证用户身份时,如果有生物特征被察觉或检测到是“有噪音的”(比如指纹中带有疤痕或者因感冒而改变声音时),这个生物特征识别系统的性能可能会受到损害,此时的匹配评分计算是不可靠的。这个问题可以通过安装多种传感器捕捉不同的生物特征来解决,这也被称为生物特征融合或多模态生物特征识别系统。

基于多模态或多生物特征融合的解决方案代表了一个新兴趋势,某些应用会比单一方法的识别系统具有更好的技术性能。国际标准化组织(ISO )和国际电工委员会(IEC )已经联合公布了《信息技术—生物特征—多模态和其他多生物特征融合》(ISO/IECTR24722∶2007),该方案能融合多种生物指令,以保证在一种生物特征失真的情况下,仍能顺利识别。新的ISO/IECTR24722∶2007不但包含了目前就多模态和多生物特征融合做法的描述和分析,它还研讨了需求、可能的路径和标准化来支持多生物特征识别系统,以提高其通用性和实用性。这项最新的ISO/IEC技术报告提供了多模态和其他多生物识别系统的总的概述,并给出了关于多生物特征融合的一个参考——生物特征识别系统需要一种以上的生物模态。

多生物特征解决方案的潜在好处是能延伸到人体进入控制区域从而获取敏感数据。这样,就能使生物特征识别系统更安全,入侵者用人造物或模仿品来同时骗过多生物特征基本上是不可能的,而个人在某项特征不便时亦可灵活调换。

在国内,由清华大学丁晓青教授组研制的TH-ID 系统多模式生物特征(人脸、笔迹、签字、虹膜)身份认证识别系统已通过教育部组织的专家鉴定。能够实现在复杂背景下的图像和视频人脸自动检测、识别和认证,在人脸、笔迹、签字、虹膜的识别认证技术上取得了重要进展,在整体上达到了国际领先水平。

该系统包括两大部分内容:人脸、笔迹、签字和虹膜四种生物特征的身份认证(识别和验证)的四个子系统和利用多种生物特征的多模生物特征融合的身份认证系统。他们构建了基于统一数据库的人脸、笔迹、签字、虹膜四种生物特征的多模生物特征身份识别认证系统,能够进行融合模式的选择,进行各种可能的模式融合。可以有效克服单一生物特征常有的缺陷,极大地提高了身份认证的准确度,从而也为生物特征身份认证的实际应用打下了坚实的基础。

6应用方向

目前,生物识别技术在生活方面主要有三大应用方向:1、作为刑侦鉴定的重要手段;2、满足企业安全、管理上的需求(例如物理门禁、逻辑门禁、考勤、巡更等系统,已经全面引入生物识别技术);3、自助式政府服务、出入境管理,金融服务、电子商务,信息安全(个人隐私保护)方面。

生物识别应用之发展潜力和背景,在现阶段的中国,主要体现在以下几个方面:首先,巨大的人口基数,以及越来越频繁的流动性。这其中不论静态管理还是动态控制,身份识别当然是首要因素。其次,经济全球化背景下,中国产生的数量庞大、规模超凡的世界工厂的安全和管理,亦是生物识别的用武之地。另外,经济全球化带来更直接的影响,是频繁的个人身份认证的需求。再次,电子商务和电子政务的演变和普及中生物识别,是现阶段及可预见的将来最佳的解决方案。

7应用实例

昆明恐怖袭击事件发生后,经历40余小时,全部罪犯落网。公安部的公告中提到了侦破、追捕过程中运用的两大科技手段:DNA 鉴定和指纹对比。这两项技术是目前世界范围内应用最广、也是最为成熟的犯罪侦查技术之一。在抓捕过程中,政府通过对犯罪现场的侦查获得罪犯指纹,然后在追捕过程中通过不断收集嫌疑人指纹并进行核对,以此判断罪犯的行踪,确保追捕方向的准确性。

追捕过程中的另一项重要应用是利用声纹识别+通讯追踪来抓捕罪犯。恐怖分子在逃亡过程中,通常会与组织、同伙保持联系。此时通过通讯追踪+声纹识别,可以为侦查追捕提供最新的罪犯位置和身份信息。通过监听已抓获罪犯的通讯,判断与其联系的人员身份,然后进行定位,可以快速地抓获漏网成员。声纹与指纹一样,是稳定且唯一的生物特征。尽管每个人的语音声学特征可以因生理、病理、心理和模拟、伪装等原因产生变异,但其声纹图谱仍具有相当的稳定性。现代的声纹技术,已经可以对录音和经过处理的声音进行解析和还原,以确定发言人的真实身份。

参考文献

[1] 张学工. 模式识别(第三版)[M].北京:清华大学出版社,2010:60-101.

[2] 史济民. 软件工程——原理、方法与应用[M].北京:高等教育出版社,2009

[3] 丁世飞. 人工智能[M].北京:清华大学出版社,2011

中国矿业大学计算机学院

课程名称 科研创新

学生姓名

学 号

专 业 电子信息科学与技术专业

任课教师

目录

1技术概述 .......................................................... 1

2定义 .............................................................. 1

2.1生物识别技术 .................................................. 1

2.2生物识别系统 .................................................. 1

3热点技术 .......................................................... 2

3.1指纹识别 ...................................................... 2

3.2脸相识别 ...................................................... 2

3.3步态识别 ...................................................... 3

3.4虹膜识别 ...................................................... 3

3.5视网膜识别 .................................................... 4

3.6手掌几何学识别 ................................................ 4

3.7 DNA识别 ...................................................... 4

3.8 声音和签字识别 ................................................ 5

3.9 亲子鉴定 ...................................................... 5

4技术优势 .......................................................... 5

5发展趋势 .......................................................... 5

6应用方向 .......................................................... 6

7应用实例 .......................................................... 7

参考文献 ........................................................... 8

1技术概述

生物特征识别技术是利用人的生理特征或行为特征,来进行个人身份的鉴定。 在当今信息化时代,如何准确鉴定一个人的身份、保护信息安全,已成为一个必须解决的关键社会问题。传统的身份认证由于极易伪造和丢失,越来越难以满足社会的需求,目前最为便捷与安全的解决方案无疑就是生物识别技术。由于人体特征具有人体所固有的不可复制的唯一性,这一生物密钥无法复制,失窃或被遗忘,生物识别比传统的身份鉴定方法更具安全、保密和方便性。生物特征识别技术具不易遗忘、防伪性能好、不易伪造或被盗、随身“携带”和随时随地可用等优点。同时更易于配合电脑和安全、监控、管理系统整合,实现自动化管理。由于其广阔的应用前景、巨大的社会效益和经济效益,已引起各国的广泛关注和高度重视。因此,本文将尝试探讨整理生物特征识别技术这项前沿技术,和新兴的多模态发展趋势,并且关注其最新的科研方向及在实际中的推广利用现状!

2定义

每个个体都有唯一的可以测量或可自动识别和验证的生理特性或行为方式,即生物特征。它可划分为生理特征(如指纹、面像、虹膜、掌纹等)和行为特征(如步态、声音、笔迹等)。生物识别就是依据每个个体之间独一无二的生物特征对其进行识别与身份的认证。它的主要内容是生物识别技术和生物识别系统。

2.1生物识别技术

生物识别技术(Biometric Identification Technology )是指利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。更具体一点,生物特征识别技术就是通过计算机与光学、声学、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和行为特征来进行个人身份的鉴定。

2.2生物识别系统

生物识别系统是对生物特征进行取样,提取其唯一的特征并且转化成数字代码,并进一步将这些代码组合而成的特征模板。人们同识别系统交互进行身份认证时,识别系统获取其特征并与数据可中的特征模板进行比对,以确定是否匹配,从而决定接受或拒绝该人。

3热点技术

在目前的研究与应用领域中,生物特征识别主要关系到计算机视觉、图象处理与模式识别、计算机听觉、语音处理、多传感器技术、虚拟现实、计算机图形学、可视化技术、计算机辅助设计、智能机器人感知系统等其他相关的研究。已被用于生物识别的生物特征有手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等,行为特征有签字、声音、按键力度等。基于这些特征,生物特征识别技术已经在过去的几年中已取得了长足的进展。目前主要的热点技术主要有以下几种:

3.1指纹识别

指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。纹线有规律的排列形成不同的纹型。纹线的起点、终点、结合点和分叉点,称为指纹的细节特征点。指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。由于每个人的指纹不同,就是同一人的十指之间,指纹也有明显区别,因此指纹可用于身份鉴定。 指纹识别技术是目前最成熟且价格便宜的生物特征识别技术。目前来说指纹识别的技术应用最为广泛,不仅在门禁、考勤系统中可以看到指纹识别技术的身影,市场上也有了更多指纹识别的应用:如笔记本电脑、手机、汽车、银行支付都可应用指纹识别的技术。随着网络化的更加普及,指纹识别的应用将更加广泛。

3.2脸像识别

人脸识别的实现包括面部识别(多采用" 多重对照人脸识别法" ,即先从拍摄到的人像中找到人脸,从人脸中找出对比最明显的眼睛,最终判断包括两眼在内的领域是不是想要识别的面孔)和面部认证(为提高认证性能已开发了“摄动空间法”,即利用三维技术对人脸侧面及灯光发生变化时的人脸进行准确预测。以及“适应领域混合对照法”,使得对部分伪装的人脸也能进行识别)两方面,基本实现了快速而高精度的身份认证。由于其属于是非接触型认证,仅仅要看到脸部就可以实现很多应用,因而可被应用在:证件中的身份认证;重要场所中的安全检测和监控;智能卡中的身份认证;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

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)。

3.3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!

3.4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,

将缩短通关时间,提高安全等级。

3.5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。

3.6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的使用要求。手形读取器使用的范围很广,且很容易集成到其他系统中,因此成为许多生物特征识别项目中的首选技术。

3.7 DNA识别

人体内的DNA 在整个人类范围内具有唯一性(除了同卵双胞胎可能具有同样结构的DNA 外)和永久性。因此,除了对同卵双胞胎个体的鉴别可能失去它应有的功能外,这种方法具有绝对的权威性和准确性。DNA 鉴别方法主要根据人体细胞中DNA 分子的结构因人而异的特点进行身份鉴别。这种方法的准确性优于其它任何身份鉴别方法,同时有较好的防伪性。然而,DNA 的获取和鉴别方法(DNA 鉴别必须在一定的化学环境下进行)限制了DNA 鉴别技术的实时性;另外,某些特殊疾病可能改变人体DNA 的结构组成,系统无法正确的对这类人群进行鉴别。

3.8声音和签字识别

声音和签字识别属于行为识别的范畴。声音识别主要是利用人的声音特点进

行身份识别。声音识别的优点在于它是一种非接触识别技术,容易为公众所接受。但声音会随音量、音速和音质的变化而影响。比如,一个人感冒时说话和平时说话就会有明显差异。再者,一个人也可有意识地对自己的声音进行伪装和控制,从而给鉴别带来一定困难。签字是一种传统身份认证手段。现代签字识别技术,主要是透过测量签字者的字形及不同笔划间的速度、顺序和压力特征,对签字者的身份进行鉴别。签字与声音识别一样,也是一种行为测定,因此,同样会受人为因素的影响。

3.9亲子鉴定

由于人体约有30亿个核苷酸构成整个染色体系统,而且在生殖细胞形成前的互换和组合是随机的,所以世界上没有任何两个人具有完全相同的30亿个核苷酸的组成序列,这就是人的遗传多态性。尽管遗传多态性的存在,但每一个人的染色体必然也只能来自其父母,这就是DNA 亲子鉴定的理论基础[2] 。

4技术优势

生物识别技术是目前最为方便与安全的识别技术,它不需要记住复杂的密码,也不需随身携带钥匙、智能卡之类的东西。生物识别技术认定的是人本身,这就直接决定了这种认证方式更安全、更方便了。由于每个人的生物特征具有与其他人不同的唯一性和在一定时期内不变的稳定性,不易伪造和假冒,所以利用生物识别技术进行身份认定,安全、可靠、准确。此外,生物识别技术产品均借助于现代计算机技术实现,很容易配合电脑和安全、监控、管理系统整合,实现自动化管理。

5发展趋势

生物特征识别系统在利用个人特征来鉴别或验证用户身份时,如果有生物特征被察觉或检测到是“有噪音的”(比如指纹中带有疤痕或者因感冒而改变声音时),这个生物特征识别系统的性能可能会受到损害,此时的匹配评分计算是不可靠的。这个问题可以通过安装多种传感器捕捉不同的生物特征来解决,这也被称为生物特征融合或多模态生物特征识别系统。

基于多模态或多生物特征融合的解决方案代表了一个新兴趋势,某些应用会比单一方法的识别系统具有更好的技术性能。国际标准化组织(ISO )和国际电工委员会(IEC )已经联合公布了《信息技术—生物特征—多模态和其他多生物特征融合》(ISO/IECTR24722∶2007),该方案能融合多种生物指令,以保证在一种生物特征失真的情况下,仍能顺利识别。新的ISO/IECTR24722∶2007不但包含了目前就多模态和多生物特征融合做法的描述和分析,它还研讨了需求、可能的路径和标准化来支持多生物特征识别系统,以提高其通用性和实用性。这项最新的ISO/IEC技术报告提供了多模态和其他多生物识别系统的总的概述,并给出了关于多生物特征融合的一个参考——生物特征识别系统需要一种以上的生物模态。

多生物特征解决方案的潜在好处是能延伸到人体进入控制区域从而获取敏感数据。这样,就能使生物特征识别系统更安全,入侵者用人造物或模仿品来同时骗过多生物特征基本上是不可能的,而个人在某项特征不便时亦可灵活调换。

在国内,由清华大学丁晓青教授组研制的TH-ID 系统多模式生物特征(人脸、笔迹、签字、虹膜)身份认证识别系统已通过教育部组织的专家鉴定。能够实现在复杂背景下的图像和视频人脸自动检测、识别和认证,在人脸、笔迹、签字、虹膜的识别认证技术上取得了重要进展,在整体上达到了国际领先水平。

该系统包括两大部分内容:人脸、笔迹、签字和虹膜四种生物特征的身份认证(识别和验证)的四个子系统和利用多种生物特征的多模生物特征融合的身份认证系统。他们构建了基于统一数据库的人脸、笔迹、签字、虹膜四种生物特征的多模生物特征身份识别认证系统,能够进行融合模式的选择,进行各种可能的模式融合。可以有效克服单一生物特征常有的缺陷,极大地提高了身份认证的准确度,从而也为生物特征身份认证的实际应用打下了坚实的基础。

6应用方向

目前,生物识别技术在生活方面主要有三大应用方向:1、作为刑侦鉴定的重要手段;2、满足企业安全、管理上的需求(例如物理门禁、逻辑门禁、考勤、巡更等系统,已经全面引入生物识别技术);3、自助式政府服务、出入境管理,金融服务、电子商务,信息安全(个人隐私保护)方面。

生物识别应用之发展潜力和背景,在现阶段的中国,主要体现在以下几个方面:首先,巨大的人口基数,以及越来越频繁的流动性。这其中不论静态管理还是动态控制,身份识别当然是首要因素。其次,经济全球化背景下,中国产生的数量庞大、规模超凡的世界工厂的安全和管理,亦是生物识别的用武之地。另外,经济全球化带来更直接的影响,是频繁的个人身份认证的需求。再次,电子商务和电子政务的演变和普及中生物识别,是现阶段及可预见的将来最佳的解决方案。

7应用实例

昆明恐怖袭击事件发生后,经历40余小时,全部罪犯落网。公安部的公告中提到了侦破、追捕过程中运用的两大科技手段:DNA 鉴定和指纹对比。这两项技术是目前世界范围内应用最广、也是最为成熟的犯罪侦查技术之一。在抓捕过程中,政府通过对犯罪现场的侦查获得罪犯指纹,然后在追捕过程中通过不断收集嫌疑人指纹并进行核对,以此判断罪犯的行踪,确保追捕方向的准确性。

追捕过程中的另一项重要应用是利用声纹识别+通讯追踪来抓捕罪犯。恐怖分子在逃亡过程中,通常会与组织、同伙保持联系。此时通过通讯追踪+声纹识别,可以为侦查追捕提供最新的罪犯位置和身份信息。通过监听已抓获罪犯的通讯,判断与其联系的人员身份,然后进行定位,可以快速地抓获漏网成员。声纹与指纹一样,是稳定且唯一的生物特征。尽管每个人的语音声学特征可以因生理、病理、心理和模拟、伪装等原因产生变异,但其声纹图谱仍具有相当的稳定性。现代的声纹技术,已经可以对录音和经过处理的声音进行解析和还原,以确定发言人的真实身份。

参考文献

[1] 张学工. 模式识别(第三版)[M].北京:清华大学出版社,2010:60-101.

[2] 史济民. 软件工程——原理、方法与应用[M].北京:高等教育出版社,2009

[3] 丁世飞. 人工智能[M].北京:清华大学出版社,2011


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