生物特征的比较与应用王钢一、生物特征识别的特点第一个特点是“足够有效”的匹配原则。

生物认证与口令认证系统中采取的匹配原则不大一样，在口令认证系统中采取的是精确匹配的原则。

也就是说，被认证者提交的口令必须与数据库中存储的口令数据完全一致，相差一个字符都不能通过。

而在生物认证系统中，匹配软件把当前收集到的被认证者的生物特征数据和存储在数据库中的模板进行匹配，不是看是否绝对的匹配，而是看匹配的结果是否在有效范围内。

我们可以把这种匹配的模式称为“模糊匹配”，它涉及到模糊数学的理论。

第二个特点是系统在认证对象每次出示生物特征时采集到的特征数据是不同的。

如采集指纹时，每次手指按压的力度和手指在指纹读取器上的相对位置都不可能完全一样。

第三个特点是系统使用的是认证对象的生物特征的典型数据，并非生物特征的完整记录。

基于生理特征的主要有：指纹、掌纹、视网膜、虹膜、面部特征等；基于行为特征的生物鉴定主要是对认证对象的行为进行测量，例如签名、鼠标动作、击键等。

二、生物特征的种类与应用人的生物特征有很多种，直到目前，已经投入应用和正在研究的人的生物认证技术包括了DNA、指纹、掌纹、脚印、手形、脸形、耳形、牙印、唇印、声纹、虹膜、视网膜、静脉图案、汗毛孔、握手、指甲、身体气味、皮肤色彩与光滑、脑电波、步态及其他运动行态、笔迹、鼠标动作和击键动力学等。

目前，生物认证技术广泛应用于安全保卫、反恐、刑事案件侦破中，使用较多的是指纹、人像、DNA等，特别是DNA技术，在灾难、命案和强奸案当中，是非常强有用的。

（一）指纹特征指纹是人手指末端掌面皮肤乳突线隆起形成的纹理。

在安全保卫和反恐中，主要是指纹识别与查询。

通过计算机和网络建立指纹数据库，使指纹识别的价值得到了提高。

指纹识别技术的优点是：1.指纹是相当稳定的，不易随着年龄、身体状况发生变化；2.每个人的指纹各不相同，重复的概率极小；3.指纹便于采集，易于推广使用；4.指纹特征易于使用现在成熟的算法处理，特征数据量小，为建立大指纹数据库和网络快速指纹检索提供了有利的条件。

（二）人脸特征人脸识别或人像识别，是近年来发展较快的身份认证技术。

人的面貌特征包括：眼睛、眼睛轮廓、鼻子、嘴唇、眉毛、耳廓、下颚线、脸颊、 骨周围区域等面部立体特征。

人脸识别技术的优点是：1.人脸采集速度快、方便、直观、成本低，对人友好，最易于配合；2.可以隐蔽和远距离采集人脸，适用于监控场所；3.可以利用现有的各种证书、用人单位人事部门的人像照片资源。

人脸识别技术的缺点是：1.人脸存在一定差异，就目前的图像处理算法，误识率较高；2.人脸随着个体的健康状态变化，而发生一定的变化；3.利用整形改变脸型，易于伪装；4.采集人像时，受环境的光线亮度、方向、角度的影响很大；5.面部表情的细微变化，在计算机自动识别中很困难。

（三）虹膜特征虹膜是眼睛瞳孔周围圆形色素隔膜，其中的肌肉可以调整进入眼睛的光通量。

据推算两个人的虹膜相同的概率是。

虹膜识别技术主要用于安全场所、银行、旅客检查、海关身份认证等。

虹膜识别技术的优点是：1.被采集人无需接触采集设备；2.建立虹膜数据库，查询速度快，准确性高；3.在虹膜识别中，计算机识别系统自动完成，不用人工干预。

虹膜识别技术的缺点是：1.盲人和眼睛有疾病的人不适合使用虹膜识别技术；2.虹膜采集设备的成本高，依赖于周围的环境，不易普及；3.需要特殊的光源，才能显示出利于采集的虹膜图案；4.对黑眼睛的识别比较困难。

（四）视网膜特征每个人的视网膜图纹也都是不同的。

视网膜血管分布具有唯一性，视网膜的结构在人的一生中是稳定的，误识率低于百万分之一。

视网膜识别技术的优点是：1.视网膜识别的可靠性高；2.视网膜识别技术的准确性高；3.视网膜是不可见的，不易伪装，有效防止生物欺骗。

视网膜识别技术的缺点是：1.采集设备昂贵，成本高，采集过程较复杂；2.有眼睛疾病的不适合使用视网膜识别技术；3.采集视网膜图案时，要求有较近的距离和静止注视采集设备；4.视网膜静脉图像不够稳定，视网膜识别系统的拒识率较高；5．视网膜采集设备对人的眼睛有一定的伤害。

（五）语音特征人类语言的产生是人体语言中枢与发音器官之间一个复杂的生理物理过程，人在讲话时使用的发声器官——舌、牙齿、喉头、肺、鼻腔在尺寸和形态方面的差异很大，所以任何两个人的声纹图谱都有差异。

识别技术的优点是：1.声纹识别技术不依赖于特定文字；2.声纹识别具有不会遗失和忘记、不需记忆、使用方便等优点；3.非接触的采集声音的方式，使被采集者接受程度高；4.利用语音进行身份识别是最自然和最经济的方法之一。

识别技术的缺点是：1.由于音量、语速、语气、人的状态等变化，容易产生识别上的误差；2.易于进行声音欺骗，现代技术使得声音欺骗更加容易和简单。

同一个人的磁带录音也能欺骗语音识别系统；3.声音识别主要用于个体身份识别、安全认证、语音合成、方言识别等。

（六）DNADNA 是脱氧核糖核酸的英文缩写，DNA存在于一切有核的动物和植物中，生物的全部遗传信息都贮存在DNA分子里。

核苷酸的总数达30亿左右，如随机查两个人的DNA图谱，其完全相同的概率仅为三千亿分之一，这一概率远低于目前世界人口总数的倒数，所以其认定个人的价值可看作是100%。

识别技术的优点是：1.可以对嫌疑人父母兄妹做样品检验，间接认定罪犯；2.为案件的侦查、嫌疑人的排查提供方向，节约大量的时间、警力和财力，使DNA 成为真正意义上的“物证之首”；3.采集的检材少，如脱落的表皮和毛发等。

识别技术的缺点是：对双胞胎无法使用DNA技术进行个体识别。

（七）签名特征签名笔迹特征含有生物特征、心理特征和社会语言学特征。

签名主要是通过生物特征中的行为特征表现出来的，不能完全排除心理特征和社会语言学特征的迹象。

签名识别技术的优点是：1.使用签名作为身份识别的方法，有良好的心理基础，易于接受；2.静态签名应用普及，方便、快速，几乎没有成本；3.动态签名不易模仿，即行为动力学特征不易模仿和被盗。

签名识别技术的缺点是：1.动态签名的设备成本较高；2.静态签名易于模仿和伪造；3.静态签名的自动识别、误判率较高；4.受书写工具、心情、心理等影响，产生不稳定。

三、生物特征的融合没有一种生物识别技术在各种指标上全是最佳的，也不能认为在某个指标上是最佳的，应用价值就最大。

将多种生物特征采用信息融合的方法，将会使识别系统的准确性、可靠性和适用性得到很大提高。

这就是多种生理或行为特征进行人的身份识别的技术。

多种生物特征融合技术的优点是：1.提高身份认证的准确性；2.增加了生物特征欺骗的难度，提高了系统的可靠性；3.可以在一定程度上排除干扰特征，利用有价值的特征进行身份认证；4.在一定范围内，可以避免由于某些生物特征的变化带来的影响；5.多种生物特征融合技术是计算机技术和人工智能技术结合的方法，可以在特征的细节上和在整个系统的决策上得出更为客观和理想的结果。

人体面貌识别技术的原理、应用以及进展作者：admin 发布时间：09-02-06 09:45:48 来源：中国保险箱网人体生物特征识别技术是依靠人体的生物特征来进行人的身份验证的一种高科技识别技术。

而人体面貌识别技术具有比其他生物特征识别技术更直观、简便、准确、可靠及可扩展性良好等众多优势。

因而应用广泛。

本文介绍人体面貌识别技术的原理、特点、应用及进展。

一、前言随着光电技术、微计算机技术、图像处理技术与模式识别等技术的快速发展，出现了一种崭新的人体生物特征识别技术，这就是依靠人体生物特征来进行人的身份验证的一种高科技识别技术。

人体生物特征目前主要用到人体的指纹、掌纹、眼虹膜、声音、笔迹、面貌及DNA等。

由于这些特征具有人体所固有的不可复制的唯一性和稳定性，因此不可能复制、失窃或被遗忘。

所以，利用人体的这些独特的生理特征能准确地鉴别每个人的身份。

近几年来，已开发应用了声音识别、签字识别、指纹识别、掌形识别、眼虹膜识别等人体生物特征识别技术，与上述识别技术相比较，而最近开发的人体面貌识别技术则具有简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，因此可广泛应用于出入口控制、安全验证、安防监控与搜寻罪犯等有关方面。

下面就简要介绍一下人体面貌识别技术的原理、应用及进展。

二、人体面貌识别技术的原理1、人体面貌识别技术的内容人体面貌识别技术包含三个部分：（1）人体面貌检测面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。

一般有下列几种方法：①参考模板法首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；②人脸规则法由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；③样品学习法这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；④肤色模型法这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。

⑤特征子脸法这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。

值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。

（2）人体面貌跟踪面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。

具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。

此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。

（3）人体面貌比对面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。

这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。

所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。

目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：①特征向量法该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。

②面纹模板法该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。

此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。

人体面貌识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。

”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。

如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。

一般要求判断时间低于1秒。

2、人体面貌的识别过程一般分三步：（1）首先建立人体面貌的面像档案。

即用摄像机采集单位人员的人体面貌的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹（Faceprint）编码贮存起来。

（2）获取当前的人体面像即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。