生物识别技术你知道哪些？这里都有~

   在现代生活中，安全意识越来越受到人们的重视。与传统的验证手段相比，生物特征识别技术具有无可比拟的优势。作为当今社会发展潜力的技术之一，生物特征识别技术在未来将会是什么样子？能否在安全与隐私方面创造新价值?
 

    在目前的研究和应用领域中，生物识别主要涉及计算机视觉、图像处理和模式识别、计算机听觉、语音处理、多传感器技术、虚拟现实、计算机图形、可视化技术、计算机辅助设计、智能机器人感知系统等相关领域。D研究。生物特征包括手形特征、指纹特征、面形特征、虹膜特征、视网膜特征、脉搏特征、耳廓特征等。行为特征有签名、声音、击键强度等。

 

     

    基于这些特征，生物特征识别技术在过去的几年里取得了很大的进步。目前，生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、签名识别和语音识别。不同的生物特征在准确性、稳定性、识别速度和方便性等方面存在着明显的差异，在不同的应用领域也有不同的特点。

     

    1、指纹识别

指纹识别方法是一种早期、广泛和成熟的生物特征识别方法。目前，指纹识别算法成熟、快速、实时。由于其门槛低、成本低、使用方便等特点，在安全、考勤、银行、手机等领域得到了广泛的应用。

指纹识别系统主要由指纹图像采集、预处理、特征提取、比较、系统管理和数据库管理等部分组成。指纹图像采集方法包括光学全反射摄影、硅晶体传感器等技术（超声波扫描、温度传感器、压力传感器）。指纹识别方法有其局限性。长期遭受手指磨擦的体力劳动者的指纹质量非常差。另外，由于指纹端点和分岔点较少，使得指纹识别方法几乎不可能应用于这类人群。

随着指纹识别系统相关设备和算法的不断成熟，一方面，相关的研究集中在指纹图像的程度上，特别是在指纹图像不完整或被污损的情况下；另一方面，人们关注的是传感器尺寸的不断缩小，使其能够应用于PDA、手机等类似设备中。例如，日本三菱电气公司将指纹鉴定装置小型化，并将其安装在公司即将推出的移动电话中，用户只有在打电话时才能用手指触摸手机的感应部分。移动电话可以立即识别指纹是否与用户预先注册的指纹一致。如果与预先注册的指纹不匹配，手机将无法连接。这使得手机用户不必再担心手机被盗。

 

      

 

    2、虹膜识别

    虹膜作为一种重要的身份识别特征，具有唯一性、稳定性、可靠性、可采集性、不可侵犯性等优点。而且，识别速度快，识别距离有限。大部分用于工业现场。

    虹膜识别系统一般由虹膜定位、图像预处理、虹膜特征提取和分类识别四部分组成。虹膜识别系统的工作原理是通过虹膜采集设备采集虹膜图像，然后通过预处理消除噪声、斑点和光照对图像的影响。根据虹膜的几何特征，确定了虹膜内外缘、上睑和下睑的位置。将虹膜从原始虹膜图像中分割出来。分割后的虹膜图像还需要消除虹膜图像的旋转和尺度变化，消除睫毛覆盖等因素的影响。

    对归一化后的虹膜图像进行增强，得到预处理后的图像，提取相应的特征。另外，由于不同的系统可能使用不同的虹膜特征，所以虹膜特征提取模块与系统相关。将虹膜特征提取转化为模式识别问题。分类器模块对虹膜特征进行分类。如果是虹膜识别，只需与目标虹膜进行比较即可。如果是虹膜识别，则需要搜索相应的数据库并得到最终的识别结果。
 

    在各种虹膜识别算法中，基于虹膜Gabor特征和Daugman和Wildes提出的粗相位量化和图像配准技术的虹膜识别算法是经典的。大多数业务系统都基于这两种算法。

 

      

 

    3、人脸识别

    人脸识别在我们的生活中一直很活跃。虽然人脸识别的准确率低于虹膜和指纹识别，但人脸识别以其非侵入性、自然性和直观性，已成为一种易于接受的生物特征识别方法。而且采集成本低，是一种被广泛认可的身份识别特征，是国内外生物识别领域的一个热点。
 

    人脸识别有两个方面：在输入图像中定位人脸；提取人脸特征进行匹配识别。目前的人脸识别系统，图像的背景通常是可控或近似可控的，因此人脸定位相对而言容易解决。然而，由于人脸的表情、位置和方向都是以光照的形式显示的，使得人脸识别很难提取人脸特征，这使得人脸识别产生了很大的差异。

 

      

 

    4、掌纹识别
 

    与指纹识别相比，掌纹识别更容易接受。它的主要特征比指纹更明显，而且不易受到噪声的干扰。此外，掌纹的必要特征比手形特征更加稳定和分类，因此掌纹识别应该是一种很有潜力的识别方法。

 

      

 

    5、视网膜识别

    视网膜是位于眼球后部的一条非常小的神经。它是眼睛感知光线并通过视神经向大脑传递信息的重要器官。由于视网膜不易改变和复制，因此被认为是一种安全的生物识别方法。20世纪30年代，人们提出了眼球后部血管分布唯一性的理论。根据进一步的研究，即使是双胞胎，血管的分布也是独特的。

 

      

 

     6、签名识别
 

    签名识别是一种行为识别技术。目前，大多数签名只用于认证。签名认证的难点在于数据的广泛动态变化，即使同一个人的两个签名永远不会相同。根据数据的获取方式，签名认证可以分为两类：离线认证和在线认证。离线认证是由扫描仪获取的数字图像；在线认证是使用数字书写板或压敏笔书写签名的过程，离线数据容易获取。然而，笔划形成过程中的动态特性使得在线签名很容易被伪造。

 

      

 

    7、步态识别

    步态识别是对包含人体运动的图像序列进行分析和处理。通常包括三个过程：步态检测、步态表示和步态识别。步态检测是从序列图像的背景图像中提取出人体的步态轮廓区域。步态轮廓区域的有效分割对于特征提取、目标分类等后处理具有重要意义。因此，步态检测往往被认为是步态识别的预处理部分。