生物特征识别研究进展

《生物特征识别研究进展》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、生物特征识别研究进展牛物特征识别研究进展生物特征识别研究进展摘要：随着科学技术的逐步发展，牛物特征识别技术成了当今信息时代的一个研究热点。生物识别技术(BiometricIdentificationTechnology)是指利用人体生物特征进彳亍身份认证的一种技术。1引言在当今信息化吋代，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，越來越难以满足社会的需求，冃前最为便捷与安全的解决方案无疑就是牛物识别技术。它不但简洁快速，而且利川它进行身

2、份的认定，安全、可靠、准确，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。生理特征与生俱来，多为先天性的；行为特征则是习惯使然，多为后天性的。这里将生理和行为特征统称为生物特征，用于身份鉴别的生物特征应具有普遍性，即任何人都具有这一特征；唯一性，不同人的这一特征各不相同；稳定性，这一•特征不随吋间、外界环境等的变化发牛改变；可接受性，卅这一特征进行人体身份鉴别可以被人们接受和认可；防伪性,这一特征不易仿造、窃取。生物识别就是依据每个个体Z间独一无二的生物特征对其进行识别与身份的认证。生

3、物识别技术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。在目前的研究与应用领域屮，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和关的研究。已被用于生物识別的生物特征有手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等，行为特征有签字、

4、声音、按键力度等。基于这些特征，牛物特征识别技术已经在过去的儿年中已取得了长足的进展。n前人们研究和使川的纶物特征识别技术主要有：人脸识别、虹膜识别、指纹识别、掌纹识别、签名识别、声音识别。2生物特征识别系统工作原理通用牛物认证原理与系统结构从逻辑上说，一个利用牛物识别技术的通用身份认证系统可以分为注册模块和识别模块。在注册阶段，合法用户的生物特征由传感器首次扫描以获得特征的数字化描述。为了加速匹配和减少存储需求，数字描述由特征提取程序进一步处理以生成压缩但有表达能力的描述，称为模板。取决于应用程序，

5、模板可以存入生物认证系统的通用数据库或磁卡或分发给个人的智能卡中(见图1)。在识别阶段，传感器再次捕获川户的牛物特征并转化成数字格式，此特征被特征提取程序进一步处理以产牛与模板格式一样的描述。结果送到特征匹配程序后，与模板进行比较以确定用八身份是否合法。采用指纹作为身份认证的依据时，从传感器采集的就是用户的指纹图象，经处理后存入模板库的就是用户的指纹模板。图1通川牛物认证系统3生物特征识别技术3.1指纹识别指纹身份鉴别方法是应用最早、最广泛和最成熟的生物特征身份鉴别方法。指纹识別系统主要由指纹取像、预

6、处理、特征提取、比对、系统管理和数据库管理几部分组成。指纹图彖的采集方法有光学全反射照相、硅晶体传感器、其他技术(超声波扫描、温度传感器、压力传感器)。目前指纹识别算法较成熟、速度快、实时性好，己进入商业应用阶段。但指纹鉴别方法有其局限性，手指长期受到摩擦的体力劳动者的指纹质量极差，另外，还有少数人的指纹的端点和分叉点极少，对这一类人群指纹鉴别方法几乎无法适用。随看指纹识别系统相关设备和算法的不断成熟，相关的研究一方面关注于获取具有更好适应性和鲁棒性的指纹图像，尤其是在残缺或污损的情况下；另一方而关注

7、于传感辭尺度的不断减小r以便于能应用在PDA、手机等类似设备上。例如日本三菱电机公司将指纹认证装置微型化，并内置于公司将要推出的手机屮，在使用者打电话时只要用手指触摸手机的传感部，手机就能马上识别出指纹是否与使用者事先背记的指纹一致。如果与事先背记的指纹不注册阶段相符合，电话就不能接通。这使手机用户再也不必担心手机被人盗用了。指纹其中突起的纹线称为脊，脊Z间的部分称为谷.指坟的纹路并小是连建、平滑流畅的.向是经常出现中断、分叉或转折，这些断点、分叉点和转折点，称为细节(minutiae),就是这些细节

8、捉供了指纹唯性的识别信息指纹的识别主要包括三部分:特征抽取、指纹分类、匹配决策。(1)特征提取：从输入的指纹图像中提取出细节，包括，方向场估计，脊抽取及细化、细节抽取。(2)指纹分类：在身份识别中.为了提高识别速度，通常先将指纹图像分类。分类算法可采用：利用奇界点等标志信息，利用脊的方向和结构信息，应用句法模式识别方法。(3)匹配决策：决定两个指纹是舌来自同一手指.匹配方法有：①基丁串的匹配，将2D的细节特征转换成ID的串，应用串距配算法计算两个串的距离