導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇生物特征識別技術，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

篇1

2掌紋識別

掌紋即手掌面上深淺褶皺與紋路的總稱，不同個體差異比較明顯。選擇此種生物特征進行識別，特征信息比較豐富，可以提取研究多種特征，并且主線特征明顯，具有較高的辨識度與抗干擾特點。另外，此項特征對采集設備的精度要求比較低，可以有效降低開發(fā)成本。但是選擇利用此種生物特征進行識別，因為掌紋在一段時間內會發(fā)生變化，影響識別效果，并且掌紋特征更易被復制與偽造，在實際應用上安全級別比較低。

3多模態(tài)手部生物特征識別技術實現措施分析

3.1手部生物特征識別流程

以指紋、指靜脈等識別流程為例，首先要對同一手指手指紋圖像、手指靜脈圖像進行采集，并分別提取可以代表手指紋圖像與手指靜脈圖像生物特征的特征向量，對此向量進行存儲，完成存儲樣本數據的注冊。然后，對當前生物特征進行采集，并將其轉化為特征向量與樣本庫中的特征向量進行全面比較，并計算得出最終識別結果。在識別過程中要對同一手指手指紋圖像、手指靜脈圖像進項預處理，并提取同一個體的相應特征向量，兩者進行獨立的特征匹配，并得到各自的多模態(tài)融合，最終采取將做小距離分類器完成身份的識別與判決。

3.2圖像采集設備

圖像采集設備是整個生物特征識別過程中的重要組成部分，其工作原理主要就是根據血管吸收近紅外光特性，搭建出一個可行性高的采集裝置。其中硬件采集裝置所得圖像質量高低會直接影響到后期生物特征識別的效果，因此在進行多模態(tài)手部生物特征識別技術的研究時，必須要做好此方面的工作。以靜脈成像為例，應做好光源的選擇，如紅外LED成本低廉，其光譜分布為半峰帶寬約40nm左右窄帶分布，中心波長為830nm~950nm之間，利用黑白CCD相機即可獲得相應信息。對于光源的確定，應以滿足實際識別設計要求為基礎，保證光譜波長的合理性。

3.3多模態(tài)融合算法

基于多模態(tài)識別數據獲取方式以及處理順序，多模態(tài)算法主要包括并行與連續(xù)兩種結構，其中連續(xù)結構又稱為層疊結構，在進行數據處理時，可以按照順尋依次來進行，并且前一個數據處理結果會對后一個數據的處理結果產生影響。而并行結構在進行數據處理時，都是采取的單獨進行方式，各項數據之間不存在影響，只需要在運算最后將各結果進行融合。如果選擇用連續(xù)結構進行運算，整個過程效率更高。在運算時如果上一個數據處理效果可以滿足系統(tǒng)要求，則后面的數據就可以不必在繼續(xù)進行處理，避免了不必要運算造成的時間浪費。并且選擇用此種運算方式，可以提高多模態(tài)生物識別系統(tǒng)的可靠性，并行考慮每一處數據處理模塊，可以有效降低誤識率。

篇2

一、引言

在電子商務應用日益廣泛的今天，從某種角度看，身份認證技術可能比信息加密本身更加重要。它是網絡安全和信息系統(tǒng)安全的第一道屏障，是在信息安全時代備受關注的一個研究領域。

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

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

用戶最關注的問題是因特網的網絡安全性和保密性。保障網絡中數據傳輸的安全性通常需要借助信息安全功能來實現。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，可使用數字簽名等密碼技術進行加密。

生物識別技術代表著用戶身份認證技術的未來，有著廣闊的應用前景。如果將生物特征識別技術和數字簽名技術有機地結合在一起，可以提供一種更加安全、便捷的用戶身份認證技術。

二、生物特征識別技術

生物特征識別技術是通過計算機與光學、聲學傳感器和生物統(tǒng)計學原理等高科技手段結合，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，并將之轉換為數字信息，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——成熟的身份認證技術

在網絡環(huán)境下的身份認證系統(tǒng)中，應用指紋作為身份確認依據是理想的。

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。也可以大大減少網絡傳輸的負擔，便于支持網絡功能。

第四，指紋識別是生物特征識別中研究最早、技術最成熟、應用最廣泛的技術，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的發(fā)展。指紋傳感器的價格正逐漸下降，在許多應用中基于指紋的生物認證系統(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字表示——特征數據。特征文件存儲從指紋上找到被稱為“細節(jié)點”(minutiae)的數據點，也就是那些指紋紋路的分叉點或末梢點。這些數據稱為模板（至今仍然沒有一種模板的標準，也沒有一種標準的抽象算法，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果。

2.虹膜和視網膜——更準確、更可靠的身份認證技術

虹膜是一種在眼睛中瞳孔內的織物狀各色環(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、細絲、斑點、結構、凹點、射線、皺紋和條紋等特征的結構。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)的數據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。這在生物識別技術中，所獲得特征點的數量是相當大的。

關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種不同決策標準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小波變換相結合的紋理分析方法。

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

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

在20世紀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，視網膜的結構形式在人的一生當中都相當穩(wěn)定。所以，同虹膜識別技術一樣，視網膜掃描可能是最可靠、最值得信賴的生物特征識別技術。視網膜掃描設備可以從使用者的視網膜上可以獲得400個特征點，創(chuàng)建模板和完成確認。由此可見，視網膜掃描技術的錄入設備的認假率低于0.0001%。但拒假率（FAR，指系統(tǒng)不正確地拒絕一個已經獲得權限的用戶）比較高，相信在進一步的研究中可以大大降低。

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

與指紋識別技術的主要步驟以及原理相似，虹膜識別與視網膜識別一般包括圖像采集、圖像處理、特征提取、保存數據、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的；而虹膜識別與視網膜識別受到某些限制，目前除了一些高端應用外很難普及應用，但其有著巨大的技術優(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的發(fā)展方向。

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

1.方案設計要求

要確?；谥讣y特征的用戶身份認證系統(tǒng)的整體安全性，必須對基于指紋特征的網絡身份認證方案設計一個安全的身份認證協(xié)議。良好的身份認證協(xié)議應該滿足以下幾個要求：

(1)能夠準確識別被認證對象的身份；

(2)能夠明確重要事件的責任人，并實現簽名，避免事后抵賴；

(3)能夠保障數據在存儲和傳送時的安全。

2.基于生物特征和數字簽名技術的電子商務身份安全認證系統(tǒng)結構

基于秘密信息的身份認證協(xié)議：保證通信認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和數字簽名后得到的電子商務身份認證系統(tǒng)的解決方案。

在網絡環(huán)境下(B/S結構），用戶（客戶端）如果要訪問遠程服務器所管理的信息資源，在獲得相關資源訪問權限之前，必須通過生物特征身份認證，所有的信息資源訪問權限都在身份認證系統(tǒng)（服務器端）管理之下，未通過身份認證的用戶不能訪問信息資源。當模板內置于服務器時，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，該信息被加上數字簽名后傳送到服務器，在服務器首先校驗簽名是否有效，再與預先注冊的模板進行比較，并完成身份認證。

3.身份認證步驟與協(xié)議

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

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

(2)認證服務器產生時限TAS，現時數據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接受到認證服務器公鑰、時限和現時數據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，FA}用認證服務器的公鑰KUAS加密后發(fā)送給認證服務器。

(4)認證服務器AS通過生物特征信息數據庫進行比對，若匹配則A的身份通過認證。

這個方案與現時使用的認證體制基本類似，所以電子商務交易系統(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、結束語

篇3

一、引言

在電子商務應用日益廣泛的今天，從某種角度看，身份認證技術可能比信息加密本身更加重要。它是網絡安全和信息系統(tǒng)安全的第一道屏障，是在信息安全時代備受關注的一個研究領域。

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

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

用戶最關注的問題是因特網的網絡安全性和保密性。保障網絡中數據傳輸的安全性通常需要借助信息安全功能來實現。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，可使用數字簽名等密碼技術進行加密。

生物識別技術代表著用戶身份認證技術的未來，有著廣闊的應用前景。如果將生物特征識別技術和數字簽名技術有機地結合在一起，可以提供一種更加安全、便捷的用戶身份認證技術。

二、生物特征識別技術

生物特征識別技術是通過計算機與光學、聲學傳感器和生物統(tǒng)計學原理等高科技手段結合，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，并將之轉換為數字信息，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――成熟的身份認證技術

在網絡環(huán)境下的身份認證系統(tǒng)中，應用指紋作為身份確認依據是理想的。

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。也可以大大減少網絡傳輸的負擔，便于支持網絡功能。

第四，指紋識別是生物特征識別中研究最早、技術最成熟、應用最廣泛的技術，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的發(fā)展。指紋傳感器的價格正逐漸下降，在許多應用中基于指紋的生物認證系統(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字表示――特征數據。特征文件存儲從指紋上找到被稱為“細節(jié)點”(minutiae)的數據點，也就是那些指紋紋路的分叉點或末梢點。這些數據稱為模板（至今仍然沒有一種模板的標準，也沒有一種標準的抽象算法，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果。

2.虹膜和視網膜――更準確、更可靠的身份認證技術

虹膜是一種在眼睛中瞳孔內的織物狀各色環(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、細絲、斑點、結構、凹點、射線、皺紋和條紋等特征的結構。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)的數據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。這在生物識別技術中，所獲得特征點的數量是相當大的。

關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種不同決策標準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小波變換相結合的紋理分析方法。

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

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

在20世紀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，視網膜的結構形式在人的一生當中都相當穩(wěn)定。所以，同虹膜識別技術一樣，視網膜掃描可能是最可靠、最值得信賴的生物特征識別技術。視網膜掃描設備可以從使用者的視網膜上可以獲得400個特征點，創(chuàng)建模板和完成確認。由此可見，視網膜掃描技術的錄入設備的認假率低于0.0001%。但拒假率（FAR，指系統(tǒng)不正確地拒絕一個已經獲得權限的用戶）比較高，相信在進一步的研究中可以大大降低。

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

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

圖 生物識別系統(tǒng)原理

綜上所述，指紋識別是最容易實現的；而虹膜識別與視網膜識別受到某些限制，目前除了一些高端應用外很難普及應用，但其有著巨大的技術優(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的發(fā)展方向。

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

1.方案設計要求

要確?；谥讣y特征的用戶身份認證系統(tǒng)的整體安全性，必須對基于指紋特征的網絡身份認證方案設計一個安全的身份認證協(xié)議。良好的身份認證協(xié)議應該滿足以下幾個要求：

(1)能夠準確識別被認證對象的身份；

(2)能夠明確重要事件的責任人，并實現簽名，避免事后抵賴；

(3)能夠保障數據在存儲和傳送時的安全。

2.基于生物特征和數字簽名技術的電子商務身份安全認證系統(tǒng)結構

基于秘密信息的身份認證協(xié)議：保證通信認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和數字簽名后得到的電子商務身份認證系統(tǒng)的解決方案。

在網絡環(huán)境下(B/S結構），用戶（客戶端）如果要訪問遠程服務器所管理的信息資源，在獲得相關資源訪問權限之前，必須通過生物特征身份認證，所有的信息資源訪問權限都在身份認證系統(tǒng)（服務器端）管理之下，未通過身份認證的用戶不能訪問信息資源。當模板內置于服務器時，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，該信息被加上數字簽名后傳送到服務器，在服務器首先校驗簽名是否有效，再與預先注冊的模板進行比較，并完成身份認證。

3.身份認證步驟與協(xié)議

在生物認證系統(tǒng)中，為了保證生物特征值這不被非法用戶所獲得，采用數字簽名技術。我們在此對協(xié)議中采用的符號做如下定義：A為用戶，AS為認證服務器，KUAS為認證服務器公鑰，TAS為認證服務器的時限，NA為A的現時數據，FA為A的生物特征值，IDA為A的標識。還需說明的是這里采用的是單向認證協(xié)議。基本協(xié)議如下：

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

(2)認證服務器產生時限TAS，現時數據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接受到認證服務器公鑰、時限和現時數據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，FA}用認證服務器的公鑰KUAS加密后發(fā)送給認證服務器。

(4)認證服務器AS通過生物特征信息數據庫進行比對，若匹配則A的身份通過認證。

這個方案與現時使用的認證體制基本類似，所以電子商務交易系統(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、結束語

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

參考文獻：

[1]DAUGMAN J G. High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence[J]. Tran Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1915(11): 1148-116

[2]MA Li, TAN Tieniu, WANG Yunhong. Efficient iris recognition by characterizing key local variations[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2004,13(6)739-750

[3]BOLES W W, BOASHASH B. A human identification technique using images of the iris and wavelet transform[J]. IEEE Transon Signal Processing. 1998,46(4): 1185-1188

[4]WILDS R P. Iris recognition: an emerging biometric technology[A]. Proceedings of the IEEE[C].Sanjuan Puertorico, 1997

[5]孟浩徐翠平：虹膜識別算法的研究[J].哈爾濱工程大學學報，2006,27(3): 400-403

[6]祝連慶穆婕馬龍:虹膜識別技術的研究[J]. 儀器儀表學報，2006,26(6): 753-755

篇4

隨著我國行政改革和教學改革的深化發(fā)展，冒名頂替和考場舞弊現象越來越多。針對這類情況，采用指紋識別、身份證識別、人臉現場比對等技術手段，精準判斷人員身份，杜絕替考。同時采用聯網通訊，異常情況聯網報警等手段，也杜絕了監(jiān)考人員參與的現場舞弊行為。

本論文通過項目實施開發(fā)出一種基于龍芯232內核的嵌入式身份識別終端，以達到降低成本的目的。并且針對指紋身份驗證終端與服務中心之間制定一套通訊交互和指令協(xié)議，同時采用國產主控芯片，專用內部通訊協(xié)議，保證信息安全，可以用在教育考試、公務員考試等民用領域，也可以廣泛采用到國防、安全相關領域中。

1 生物識別技術的選擇及改進

1.1 生物識別技術簡介

高速發(fā)展的現代化社會，計算機和網絡信息化日益普及，如何準確識別個人身份是一個重要的社會問題，更是一個技術難度比較大的問題。適用于身份鑒定的生物特征有不少，能夠做為身份識別的生物特征必須要滿足以下條件：唯一性、廣泛性、可測量性、穩(wěn)定性、隨身性、這幾個特點。除此之外，在實際應用過程中，還需考慮該技術是否能被人們接受，測試過程中是否對人體造成傷害，識別過程是否方便，識別是否準確，技術手段和設備的經濟與否等因素。

目前主流的生物特征識別技術有：指紋識別、掌紋識別、人臉識別、視網膜識別、虹膜識別、手形識別、生物紅外譜圖識別、外耳廓輪廓識別、體味特征區(qū)分、基因特征識別。每種生物識別技術都有其優(yōu)劣性，這里采用指紋和人臉作為身份交叉識別的技術手段。

1.2 生物識別技術改進

為了提高生物識別精度，本文提出三個改進方向：

1.2.1 采用多種特征的融合識別（多模結合）

對各種生物特征識別技術的工作原理和優(yōu)缺點研究后，了解到這些技術和手段都有一定的優(yōu)缺點，在不同的場合也有不同的限制和局限性，因此采用單一生物識別技術并不能實現本論文的目標。因此，需要場合結合多種生物特征識別技術，進一步提高識別率和系統(tǒng)的可靠性。

1.2.2 現場采樣，實時識別，數據實時可靠傳輸，與數據庫實時比對

通過采用更高效快速的算法或者采用高性能的硬件設備或者采用專用的算法DSP輔助來實現實時出結果，實時傳輸，實時反饋。

1.2.3 生物特征識別技術與身份證讀取技術相結合

根據各種人體生理特征識別技術的綜合比較結果，本文考慮了可靠性、經濟性和技術成熟度以及供貨方便等因素，決定采用指紋特征識別作為首要識別手段；其次采用身份證電子讀寫技術進行現場的驗證，做到人證合一。

1.3 指紋特征比對過程的優(yōu)化

本文主要進行了以下兩個方面的改進：

1.3.1 方法改進一：標志索引法

將指紋數據劃分成9大類，在指紋圖像特征文件上附加標識碼，采用數據庫索引的方法對存儲的指紋檔案進行歸類，比對的時候先從標識碼開始檢索，可以大大加快比對速度。

1.3.2 方法改進二：單列循環(huán)法

每個人都會存儲多個指紋檔案，一般的方法是將采用檔案與列表中的人員的所有指紋一一比對，都不相符才會進行下一人的比對，但實際的測試過程中發(fā)現，第一枚指紋檔案的比對成功率可以達到80%以上，因此將比對策略改為：與所有人的第一個指紋檔案全部進行比對，如果成功，繼續(xù)比對該人的其他檔案，如果不成功，再全部檢查所有人的第二個檔案，以此類推，也可以加快比對速度。實驗表明采用這個方法額可以將2000枚樣本比對的速度提高六倍。

2 軟件系統(tǒng)的設計與實現

如圖1所示。

3 結束語

本文主要設計了基于嵌入式軟硬件系統(tǒng)平臺，綜合采用多種生物識別手段的在線身份識別系統(tǒng)。深入研究了龍芯1B軟硬件平臺和Linux 操作系統(tǒng)內核，移植了引導程序Uboot，完成了對Linux 操作系統(tǒng)內核的重新配置和編譯，達到了減小系統(tǒng)體積的目的；該系統(tǒng)能夠通過單機采集多種考生信息，提供包括指紋讀取驗證，身份證驗證，實時拍照和照片彩屏顯示等功能，利用實時采集的考生信息，通過終端設備聯網驗證考生身份信息，巡考復查考生身份，有效杜絕考生的替代替考情況，實現真正意義上的在線身份驗證平臺。

參考文獻

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[2]于瑞華，洪衛(wèi)軍.生物特征識別技術及其應用[J].智能建筑與城市信息，2004（08）.

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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系數的特征，利用馬氏距離分類器，并結合留一法交叉驗證。對光照、角度具有較好的魯棒性，能夠快速實現JPEG圖像的人臉識別。

關鍵詞：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，迅速而準確地發(fā)現并確認可疑分子成了目前世界各國在反恐斗爭中普遍關注的問題。生物特征識別技術日益成為當前模式識別與人工智能領域的一個研究熱點。

生物特征識別技術主要包括：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．計算機應用研究，V01．24，No．5，2007．5

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2、生物識別技術的特點與應用優(yōu)勢生物特征是與生俱來的，與傳統(tǒng)身份識別方式相比，生物識別技術具有以下優(yōu)勢[4]：（1）能夠進行身份識別。傳統(tǒng)身份認證識別采用用戶名+口令驗證的方式來驗證用戶身份。生物特征同樣可以完成身份識別的功能。（2）生物特征具有唯一性，防偽性好，難以被偽造或盜用。傳統(tǒng)身份識別技術中的用戶名和密碼會因為信息泄露而帶來身份認證漏洞。生物特征則是個人特有的，極難被仿造或盜用。（3）攜帶方便，不會遺忘或丟失。傳統(tǒng)身份識別技術采用口令驗證或實物驗證，兩者都有遺忘和丟失的風險。而生物特征是人類的體貌和行為特征，攜帶方便，也不存在丟失和遺忘的風險。（4）用戶使用體驗好，不容易被損壞。傳統(tǒng)身份識別技術依賴數據庫記錄用戶名和密碼，常因為字符輸入錯誤而被拒識；IC卡一類的實物驗證技術則有因損壞而被拒識的風險。生物特征大大降低了此類風險。即使是容易受到手指表層皮膚破損而影響驗證的指紋識別也可以通過存儲多個手指的指紋來達到順利驗證身份的目的。此外因為生物識別技術使用友好度高，用戶體驗好。

3、常用生物識別技術的特性分析在眾多的生物特征中,最常使用的用戶接受度較高的是指紋識別、人臉識別和簽名識別。指紋識別是應用最早、應用面最廣的生物特征識別技術。早在幾千年前人們就已經發(fā)現了指紋的特點，開始使用指紋進行身份的識別。指紋識別主要是利用指紋記錄儀和計算機等電子設備，通過人類手指表層皮膚上交替出現的脊和谷進行指紋圖像的讀取、提取指紋特征、制成特征模板，再通過模式匹配，最終實現身份的自動識別。每一個人都有自己獨特的而且終身不會變化的指紋。指紋識別技術可靠性高，識別簡便，是一項成熟的生物特征識別技術。在應用面上也體現出無與倫比的優(yōu)勢，目前國內外指紋識別應用已經覆蓋了公安刑偵領域、公共安全領域等。由于指紋識別技術是將輸入的指紋和數據庫中預存的指紋模板進行比對從而驗證身份，因此要求指紋信息數據庫的容量足夠大，并且要不斷更新。人臉識別技術是近年來迅速發(fā)展的一種生物識別技術。人臉識別技術涉及了計算機視覺、人工智能、感知學習和模式識別技術等科學領域。人臉識別是通過攝像機讀取人類臉部特征信息，分析現實人臉的空間圖像映射到機器空間的過程，分析人類臉部共有特征和個體人臉特征之間的關系，形成人臉圖像模板，最終實現人臉自動識別。人臉識別技術具有方便、直接、友好等特點，在使用者接受度方面表現極好。但是人臉圖像信息的數據量巨大，為了提高人臉識別的運算速度，必須對原始圖像數據進行壓縮，這就有可能降低識別率，造成一定的誤識率和拒識率。簽名識別是通過分析使用者簽署自己名字的方式來進行身份鑒別。簽名識別與指紋識別、人臉識別不同，它屬于人類行為識別技術。簽名識別分成在線驗證和離線驗證兩種形式。離線驗證是使用紙張上的字跡通過掃描儀等電子設備轉化成數字圖像再與數據庫中模板信息比對；在線驗證則通過手寫板或壓敏筆等傳感器設備記錄簽名過程中的各項動態(tài)特征數值（寫字速度、力度、角度、加速度等）。簽名的動態(tài)特征是難以模仿的，因此簽名的在線驗證方式比離線驗證方式要更加可靠。此外簽名識別與人們平時的簽字行為極為相似，因此具有很高的用戶接受度。

二、生物識別技術在電子商務中的應用

伴隨電子商務的發(fā)展，解決電子商務中的安全問題和尋找更加可靠方便的身份認證方式成為進一步發(fā)展電子商務的新需求。另一方面，隨著全球信息化的發(fā)展，生物識別技術在技術發(fā)展和市場培育上都日趨完善，人們對生物識別技術的認知度和認可度也不斷提高。全球生物識別技術產業(yè)化發(fā)展程度在不斷擴大。2002年11月，中國科學院計算機技術研究所承擔的“面像檢測與識別核心技術”項目獲得突破性成果，該系統(tǒng)能夠在1/10~1/20秒之內自動檢測到人臉，并且在1秒內完成身份識別。2003年阿拉伯聯合酋長國宣布啟用基于虹膜認證技術的針對被驅逐外國人的國界控制系統(tǒng)。2006年北京農村商業(yè)銀行在國內試點使用指紋識別認證，用戶可以通過指紋識別認證進入銀行系統(tǒng)，自助完成各項操作。2007年中國建設銀行和中國郵政儲蓄銀行分別在全國營業(yè)網點內推廣應用柜員指紋身份認證系統(tǒng)。2008年北京奧運會，奧運村使用了基于人臉識別的酒店門禁管理系統(tǒng)。2010年波蘭BPSSA銀行宣布引入采用生物識別技術的自動取款機。國際民航組織確定從2010年起，其所有的成員國和地區(qū)必須使用基于人臉識別的機讀護照，此項規(guī)定已經成為國際標準。此外日本三菱銀行開發(fā)了基于手指靜脈的認證系統(tǒng)用于金庫管理。歐美國家將生物認證技術廣泛用于醫(yī)院病人資料庫管理、政府信息中心出入境管理、小學生信息管理等多個領域。由此可以期待，在不遠的將來，基于生物特征識別技術的更加平民化的電子商務應用走入我們的生活，帶來更加安全更加便利的使用體驗。

三、生物識別技術對電子商務的影響趨勢

現代社會生活各方面都需要可靠方便的身份認證識別技術，尤其是在電子商務領域內，目前電子商務的運營過程中不乏因為過程監(jiān)控不夠周密而出現的貨物丟失、冒領，并由此引發(fā)糾紛事件。未來，基于生物識別技術的身份認證識別能夠覆蓋電子商務的全領域，徹底解決電子商務運營過程中的身份認證問題。

1、在電子商務領域內的全領域覆蓋電子商務在運行過程中涉及了買賣雙方的身份認證、訂單信息認證、支付安全認證、物流運輸安全認證等多項認證。其流程之繁瑣，認證技術運用頻率之高是其他行業(yè)所無法比擬的?？煽勘憷纳锾卣髯R別認證技術能夠確保電子商務系統(tǒng)的正常運轉。未來，電子商務的買賣雙方可以通過生物特征認證技術證明自己的身份；通過生物特征認證和數字簽名的雙因子認證確定訂單的真實有效，并完成相應的支付；物流公司的物流派送人員通過指紋驗證確認接收到需要派發(fā)的貨物；最終收貨人通過提供帶有生物特征信息的簽收信息表明身份，確保貨物安全送達。由此，生物特征技術確保了電子商務安全領域內的安全性、可用性、可控性、保密性和不可否認性，保障電子商務系統(tǒng)正常有序運行。

2、多項生物特征融合應用從目前的應用看來生物識別技術雖然前景良好，但仍存在有漏洞。例如，利用塑膠可塑性的特點采集指紋應對指紋驗證系統(tǒng)；利用3D打印技術欺騙靜態(tài)人臉識別驗證系統(tǒng)。多項生物特征的融合使用就是生物特征識別技術的多因子驗證。這種對多項生物特征的采集、融合、聯合驗證的新型理論和技術就是生物特征識別的未來發(fā)展趨勢。該項技術能夠對所采集的生物特征信息進行多方面、多級別的處理，得到更加完備的數據特征信息，從而完成精準度更高的身份認證，為安全可靠的身份認證技術的實施奠定了基礎。

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一、前言

自動識別技術是集傳感器、通信、計算機技術為一體的一門綜合性科學技術，包括數據編碼、采集、標識、管理、傳輸等多個環(huán)節(jié)，是獲取信息的有效手段，作為管理決策和自動化控制的數據來源。代替原來的人工手動輸入，提高信息輸入的實時性與準確性，達到減員提效的目標。目前礦山物聯網技術的發(fā)展還處于初級階段，自動識別技術在很多環(huán)節(jié)還處于空白和相對薄弱的環(huán)節(jié)。

自動識別技術包括條形碼識別技術、RFID射頻識別技術、IC卡識別技術、磁卡識別技術、圖像識別技術、生物特征識別技術等做種識別技術等多種方法與手段。總體可以分為兩類：數據采集技術和特征提取技術，根據不同需求、現場的實際應用環(huán)境采用不同的識別技術。

二、條碼識別技術在煤礦倉儲管理中的應用

條碼是一種經濟、實用的識別技術，條碼可以分為一維條碼和二位條碼，二位條碼可以包含更多的信息。

一維條碼是由“條”和“空”構成的二進制0和1，它們的組合來表示對應的數字和字符，表示相關信息，字符結構如下所示：

空白區(qū) 起始字符 數據字符 校驗字符 終止字符 空白區(qū)

二維碼通過水平和垂直兩個方向表示信息，通常分為行排式和矩陣式兩類，信息容量大，比普通條碼信息容量約高幾十倍，容錯能力強，具有糾錯功能。編碼范圍廣，譯碼可靠性高，保密性、防偽性好。

隨著企業(yè)信息化技術的發(fā)展，很多礦山企業(yè)都建立了自己的物資信息化管理系統(tǒng)，由于煤礦企業(yè)物資種類繁多，如果物資的領用記錄都依賴于手工登記，管理人員每月盤點庫存時都需要花費很長時間，費時費力，人為因素還容易導致庫存信息的不準確，使用物資條形碼管理系統(tǒng)，通過條形碼掃描，物資名稱、規(guī)格型號、數量及價格等的信息會立即顯示在電腦上，簡化了工作流程，提高了物資核算速度和物資信息的準確性。

三、射頻識別技術在煤礦人員與車輛定位管理中的應用

射頻識別RFID技術是一種非接觸式的自動識別技術，它通過射頻標簽和射頻讀卡器之間的雙向通訊，實現數據交換。射頻識別可實現非接觸識讀，識別距離從十幾厘米到幾十米，實現高速運動的物體，有防水、防磁、耐高溫的特點，具有一定的穿透性，能夠同時識別多個標簽。而且存儲量更大，能重復使用。可以分為有源卡和無源卡，應用的頻段一般低頻135KHz、高頻13.56-27.12MHz超高頻850-960MHz、微波2.4GHz和5.8GHz。

目前煤炭企業(yè)安裝的人員、車輛、設備定位系統(tǒng)，由識別卡、讀卡器、通訊網絡、上位機與相關軟件組成，可連接到煤礦的信息化系統(tǒng)平臺，實現分類管理。提供了準確的信息，及時了解井下人員、車輛、設備的當前位置、運行軌跡，可以根據車輛的位置、種類，實現車輛的及時調度排程，提高辦事效率。當出現險情和礦難時，為救援方案提供基礎信息，縮短救援時間，保障礦井安全。

圖1 RFID系統(tǒng)結構圖

四、圖像識別技術在煤礦矸石分選和設備故障診斷中的應用

圖像識別技術是利用信息處理和計算機技術，采用數學方法，對圖像進行處理、分析和理解的技術。在數字視頻監(jiān)控中，需要對圖像進行識別，先對視頻流進行實時圖像截取，再進行圖像預處理、圖像特征提取和信息判決等圖像識別工作。分析過程如下所示：

隨著信息理論與機器視覺理論的發(fā)展，圖像識別技術近年來已經成為故障診斷的熱點技術之一，基于圖像的故障診斷技術得到了快速的發(fā)展，圖像識別技術應用于故障診斷可以將人從枯燥煩雜的圖形判讀活動中解放出來。圖像信息是一類重要的故障信息形式，用圖像傳感器采集設備故障狀態(tài)的數字圖像，經過圖像處理、特征提取、模板匹配等完成故障診斷。實現對皮帶撕裂、跑偏、軸承磨損、設備傾斜的各種故障診斷與報警。

隨著煤礦自動化水平的不斷提高，生產中危、重、繁、雜的體力勞動將逐漸被智能機器人作業(yè)所取代，在煤礦生產中，矸石分選是從煤塊中將矸石挑選出來，目前大塊矸石的分選大多采用手工作業(yè)，通過圖像識別技術對煤塊和矸石進行識別，再用機電結合的控制技術，達到煤矸自動分選的目的。

五、生命特征識別技術在煤礦生產安全的應用

生命特征識別技術主要是指通過人類生物特征進行身份識別和認證的一種技術，具有普遍性、唯一性、可測量性、穩(wěn)定性與不可復制。是一種方便安全的識別技術，包括指紋識別、虹膜識別、語音識別、人臉識別、掌紋識別等技術。通過計算機與各種傳感器和生物統(tǒng)計學原理等高科技手段密切結合，用人體固有的生理特性，進行身份鑒定。其原理如下：

煤礦人員識別考勤系統(tǒng)，大多是采用生命特征識別技術，由識別考勤機、識別軟件、人員考勤系統(tǒng)軟件和附加設備組成。通過采集相關信息，實現指紋、虹膜、人臉等特征注冊、驗證，人員基本信息錄入后，通過特征識別，記錄井下人員進出礦井及各處門禁進出人員信息。監(jiān)督管理瓦檢員，巡檢員，安檢員、絞車工、電工等重要人員的到崗作業(yè)，特征的唯一性，從根本上解決了代人打卡的問題，保證公司考勤制度的公平性。

在煤礦連鎖放炮監(jiān)控系統(tǒng)中也廣泛采用生命特征識別技術，實現放炮安全管理，綜合采用了虹膜識別、語音識別等多項特征與其他識別技術組合使用，多項技術的有效集成，多個條件同時滿足的情況下才能執(zhí)行放炮操作指令，保證了作業(yè)安全。

六、自動識別技術在礦山物聯網的的發(fā)展展望

自動識別技術發(fā)展很快，隨著對自動識別技術的研究深入，應用范圍不斷擴大，滲透到礦山物聯網的各個環(huán)節(jié)，出現了許多新型的產品，向多功能、便攜式、本安型的低功耗網絡化發(fā)展。與wifi，藍牙、zigbee等無線局域網的數據通信技術的緊密結合，來引領自動識別技術在礦山物聯網未來發(fā)展的潮流。

參考文獻

[1]程曦.RFID應用指南[M].電子工業(yè)出版社，2011.

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關鍵詞： 生物識別；指紋；人臉；虹膜

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

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

0 引言

身份認證早在很久之前就出現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、安全的身份認證技術的出現埋下了伏筆，生物識別技術應運而生。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證媒介[1]。

1 生物識別技術

我們可以這樣定義生物識別技術，在計算機技術的協(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，現在應用到的生理特征有：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域更具有應用價值。生物識別技術的實現需要提取生物特征，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 指紋識別技術是應用最早、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，是唯一的并且永遠都是原來的樣子。指紋分類的實現方法基本上分為基于神經網絡的分類方法、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，技術上比較成熟；指紋圖像提取設備小巧；與同類產品相比，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，由相當復雜的纖維組織構成，包含了最豐富的紋理信息，占據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]。

虹膜識別技術操作非常簡單，可避免物理接觸，具有更高的檢驗精確度。據悉，現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、基于神經網絡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，準確率不高；對于采集圖像的設備會比其他技術昂貴得多。

1.4 掌紋識別 掌紋識別是一種新生的生物特征識別技術。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。即使在分辨率和質量都比較低的圖像中也能很好的得到辨認。掌紋識別方法大概分為基于結構的、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。經過醫(yī)學研究的得知，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，基本上保持整體結構比率。

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，使用各種組合技術的神經網絡方法，力場轉換方法，遺傳局部搜索算法，幾何學方法，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，數據處理量也更小，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容轉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神經網絡的語音識別方法，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、語速和音質的不同都會給采集與比對造成相應的影響；很容易用錄在磁帶上的聲音造假；高保真的麥克風價格十分的高。

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格和書寫結構，來判斷書寫人身份的一種技術。

筆跡識別（包括簽字識別）有聯機和脫機兩種。因為聯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。根據考察的對象和提取特征的方法，現在的筆跡識別方法主要分為文本相關、文本無關兩類，另外還有利用內容信息的半文本無關方法。

筆跡識別的優(yōu)點：大眾易接受，是一種公認的身份識別的技術；缺點：隨著經驗的增長、性情的變化等簽名也會相應的發(fā)生變化；用于簽名的手寫板不僅結構復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)調能力、體重等生理條件以及個人走路的“風格”上都存在細微差異。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，其序列圖像的數據量較大，因此計算復雜性比較高，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)識別的計算較復雜，識別的準確度還不夠高。

2 結論

隨著信息網絡化的發(fā)展，以及經濟全球化的推進，人們進一步的認識到對安全的理解和需求。各種生物特征識別技術都在不斷的發(fā)展，同時也得到越來越廣泛的應用。但是，在實際應用中上述的每種識別技術都要結合到具體應用項目，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，目前在實際的應用中找不到任何基于單個生物特征的識別技術。未來的研究重點將是結合多種特征、多種識別方式的多模式生物特征識別技術[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，具有無限的應用潛力。

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篇9

一、引言

互聯網的蓬勃發(fā)展鞏固了電子商務的地位，但是，目前電子交易的數量還是有限的，主要原因在于目前已建立的電子商務系統(tǒng)大多存在安全隱患。例如，以明文的方式傳遞機密信息、缺乏有效的身份認證和訪問控制機制。電子商務在安全性、保密性等方面有著更高的要求，進行有效的身份鑒別是電子商務系統(tǒng)安全的第一道門戶，是電子商務建設成敗的關鍵。用戶身份鑒別就是用戶向計算機以一種安全的方式提交自己的身份證明，然后由系統(tǒng)確認用戶的身份是否屬實，最終拒絕用戶或賦予用戶一定權限的過程。目前大多數商業(yè)模型中，采用基于口令或PIN密碼方法用來保護電子交易，并將它們嵌入磁條卡或智能卡，但是這種系統(tǒng)只能在特定時間允許特定的人訪問，并沒有辦法知道持卡人是卡的合法持有者還是從別人那里竊取來的。

二、基于生物特征的鑒別技術

生物特征識別就是為了身份驗證而采用自動化技術測量身體的特征或是個人行為的特點，并將這些特征或特點與一個數據庫的數據進行比較，完成認證的一種解決方案。生物特征識別是一種年輕又古老的技術，自古代中國的“摁手印”，到20世紀60年代至70年代自動指紋識別設備在美國大范圍的使用，以及80年代虹膜系統(tǒng)的出現，至今已開展了包括指紋、掌形、視網膜、虹膜、人臉、DNA、等多種生物特征識別技術的研究和應用。應用以上生物特征鑒別技術在電子商務中將會是今后的發(fā)展趨勢，尤其是在關鍵服務器或應用系統(tǒng)中。國際上對生物特征識別的研究已成為熱點問題，并取得了大量的優(yōu)秀成果。國內的研究雖起步較晚，但在指紋識別等方面已取得了豐碩的成果。

生物特征識別技術最早應用于公安系統(tǒng)，主要利用指紋破案。9.11事件后，國際航空組織即要求各成員國在旅行證件上加入生物特征信息，包括人臉識別和指紋識別的雙重識別技術。指紋認證中用來認證的是若干個指紋特征的組合，其組合的惟一性使得以窮舉法進行破譯幾乎是不可能的。這樣確保了用戶密鑰能夠安全地存儲在密鑰分配中心KDC中。用戶還可以根據保密性的要求，采用多個指紋對用戶的RSA私鑰進行多層加密，進而獲得更高的安全性能。另外，使用指紋特征進行身份認證，用戶輸入的指紋灰度在提取特征點之后在通過網絡傳輸到KDC進行匹配，這樣不但減小了網絡傳輸的負擔，而且會提高KDC端指紋認證的速度。指紋是經過指紋采集儀獲取的完整指紋，對于有意竊取者在其他場合獲得的殘缺指紋，指紋認證系統(tǒng)將不予識別。這樣就避免了用戶指紋被竊取，并用其去非法訪問KDC的數據庫，進而獲得用戶的RSA私鑰?；谥讣y認證的網絡安全機制，保證了電子商務活動的安全進行。

與指紋識別相比，人臉識別由于具有非接觸式的特點，成為電子商務領域中最有潛力的生物身份驗證手段，是模式識別和圖像處理中最熱門的研究主題之一。人臉識別算法主要由在線匹配和離線學習兩個過程組成。在訓練階段中，從樣本圖像中提取特征，存儲特征形成特征庫。在訓練階段，首先提取待識別人臉樣本圖像的特征，然后用訓練好的分類器進行待識別臉像特征和特征庫中的特征匹配，輸出識別結果。因此，特征提取和分類器設計是人臉識別的核心算法。早期的人臉識別算法主要是基于幾何特征或模板匹配，目前人臉識別的幾個主流研究方向：特征臉方法、Fisher臉方法、彈性匹配方法及局部特征分析方法。

三、基于數字簽名方案的身份鑒別

隨著密碼學技術的發(fā)展和Internet的廣泛應用，數字簽名技術正以驚人的速度發(fā)展，它已成為人們在電子交易過程中必不可少的一部分。把電子商務和安全的數字簽名結合起來是完全有必要的。2005年4月1日，我國正式頒布實施《電子簽名法》。它的出臺為我國電子商務發(fā)展提供了基本的法律保障，它解決了電子簽名的法律效力這一基本問題。

數字簽名是一種以電子形式給一個消息簽名的方法，是只有消息發(fā)送方才能進行的簽名，是其他任何人都無法偽造的一段數字串，這段特殊的數字串同時也是對簽名的真實性的一種證明。數字簽名具有不可偽造性、可靠性、不可重復性和不可抵賴性等特點。數字簽名過程：首先是簽名人的軟件對發(fā)送消息進行散列函數運算后，生成信息摘要（message digest）―這段信息所特有的長度固定的信息表示，然后，軟件使用簽名人的數字證書一同傳送給預定的接收者，接著接收者的軟件會對收到的信息生成信息摘要，并使用簽名人的公鑰對簽名人的摘要進行解密，接收者的軟件也可以進行配置，驗證簽名人證書的真?zhèn)?，確保證書是由可信賴的CA頒發(fā)，而沒有被CA吊銷，如果兩個摘要一樣就表明接收者成功核實了數字簽名。

在實際應用中有使用對稱密鑰的仲裁機構的數字簽名、使用非對稱密鑰加密的數字簽名、還可以利用非對稱密鑰和單向散列函數的數字簽名等。目前在世界先進國家和我國普遍使用的電子簽名技術是基于PKI的數字簽名技術。它具有在技術上比較成熟、使用方便、具有可操作性的等優(yōu)點。針對不同應用領域的簽名方案各式各樣，如群簽名方案、可傳遞簽名方案等。

四、總結

電子商務是一個充滿挑戰(zhàn)的領域，這種挑戰(zhàn)在很大程度上來源于對可使用的安全技術的依賴。只有結合多種身份鑒別技術，才能有效地保證電子商務的安全性，促進其良性發(fā)展。

篇10

Abstract：In the context of the information age， everyone is very focused on their own information security. And the traditional way of information verification is not safe and convenient. Thus， biometric identification technology has emerged， which is the object of this paper， which can effectively solve the shortcomings and disadvantages of the current information verification. According to the principle of finger vein recognition and the key points of the system， the key points of the system are described in detail， and the rapid development of the vein recognition technology and the huge market demand are prospected.

Key word：Information verification Biometric identification Finger vein recognition

S著信息爆炸時代的來臨，人類社會產生了巨大的變革，人們對信息的需求和依賴越來越大，人們在時刻進行社會活動的時候離不開身份信息的驗證。在這種時代背景下信息的安全問題也就顯得十分重要，然而傳統(tǒng)的身份識別方法是需要借助外物來證明身份的，但如果證明身份的標識物品出現丟失、被盜竊或者被偽造等情況就會導致混亂甚至犯罪事件的發(fā)生。針對這一弊端，現已有很多生物特征識別技術用于身份認證，比如指紋、虹膜、視網膜、手型識別、臉部識別等等。實際上生物特征識別技術早已有人研究，隨著科技的進步以及各種生物特征識別的算法和系統(tǒng)的問世使得生物特征識別變得火熱起來。而本文涉及的是生物特征識別技術中的指靜脈識別技術。

指靜脈識別這一技術最初是由日立公司著手研究并開發(fā)成相關產品的，由于每個人的指靜脈分布都不一樣，由此特性它通過識別個人手指里的指靜脈分布圖像特征來進行個人的身份鑒定。指靜脈的采集是根據靜脈里面的血紅蛋白反射采集到的圖像來對比識別的，這種識別方式決定了指靜脈是活體識別技術。

目前指紋識別雖然是用戶廣泛的一種識別技術，但弊端也隨之體現出來：安全性低，雖然如今破解指紋識別機不大可能了，但現在網上都有各種制作指紋膜來達到偽造身份的目的；穩(wěn)定性差，如果手指受了割傷或者手指外表皮因為溫度或者摩擦等原因而脫落或者手指表面沾上某種污漬，在指紋驗證時就會很困難。相較之下指靜脈識別很難偽造，抗干擾性好、不易受手指表面?zhèn)刍蛭蹪n的影響，因此指靜脈的準確率比較高，FRR（拒真率）小于0.01%，FAR（認假率）小于0.0001%，FTE（登錄失?。?%。因此就目前技術方面和市場方面來說指靜脈識別技術運用到的識別原理作為一種新型的身份認證方式在生物特征識別中是具有較大的優(yōu)越性的。

1 指靜脈識別原理及技術

1.1指靜脈成像原理

根據醫(yī)學研究結果，每個人都有著自己獨特的手指血管紋路，左手和右手之間的靜脈分布也是不同的，即使是雙胞胎之間的血管紋路也不一樣的。由于靜脈相比于動脈更接近皮膚表層，易于采集特征；況且靜脈分布的曲線和分支比較繁多復雜，采集到的圖案樣本多，所以個人之間圖像差別明顯。根據這一生物特性，我們可采用近紅外線照射指靜脈（近紅外線范圍在700～1000nm之間，本系統(tǒng)采用了波長為850nm的近紅外線，在這個范圍靜脈透射的部分比較少，成像較為明顯），靜脈的圖像就會突出顯示，手指肌肉和骨骼等其它部位被弱化，由此將靜脈里流動血液中的血紅蛋白呈現出來的圖像進行特征提取。

1.2圖像的采集和預處理

采用了使用比較廣泛的CMOS感光器件，相較于CCD感光器件，COMS有以下幾個 優(yōu)點：

（1）集成度更高，所以功耗也比較低；

（2）在價格上CMOS由于結構簡單所以制造成本低；

（3）在成像方面新的CMOS器件的出現提高了信噪比和影像效率，已經接近了CCD的成像質量；

（4）CMOS的光譜敏感范圍在近紅外線比可見光的靈敏度高達5～6倍。

根據上述分析決定使用CMOS感光器件在近紅外下采集圖像。

但由于使用環(huán)境中我們的圖像采集成像裝置會受到環(huán)境可見光的影響，會導致指靜脈成像的不穩(wěn)定，因此需要增加濾光片來消除可見光的干擾。一般濾光鏡按照光譜的標準來區(qū)分的話有紫外濾光、可見濾光片和紅外濾光片，因為我們采集指靜脈圖像的近紅外線是采用850nm的波長，所以濾光鏡選擇紅外濾光片。

而因為手指擺放的姿勢、位置以及受到溫度等其它因素的影響導致手指內部靜脈收縮或者擴張，所以圖像采集到還需要進一步的處理。處理過程一般都有圖像感興趣區(qū)域的裁剪、尺寸或灰度歸一化、圖像增強、靜脈分割、位置校準、細化等操作，經過處理的圖像更有利于特征的提取和圖像的識別認證?？梢愿鶕嶋H情況的需要有選擇地選取上述處理方式，好的算法會使得圖像的處理更加優(yōu)化，從而達到提高識別率的目的。

1.3指靜脈特征點提取

在本系統(tǒng)的指靜脈特征點提取中主要采用的是基于細節(jié)點特征提取的算法，因為利用細節(jié)點來進行識別主要有以下幾個優(yōu)點：

（1）細節(jié)點的特征描述相對比較簡單的。

（2）細節(jié)點占用的存儲空間比較小。

（3）單單憑借著細節(jié)點是無法恢復出原有的指靜脈的，有利于保護個人隱私。

而細節(jié)點的特征提取一般有以下幾種：

1.3.1端點：當指靜脈在手指內部一定深度或者近紅外線對手指透射的不夠深的時候就會出現這種端點。

1.3.2分叉點：由一個單一的靜脈段分裂為兩個靜脈段。

1.3.3p分叉點：當兩個分叉點靠得比較近的時候就會出現這種雙分叉點。

根據以上三種細節(jié)點進行特征提取的方法分別如下：

1.3.3.1提取端點：以端點為中心提取一個N*N范圍塊（N的取值視具體情況而定），然后刪除該N*N區(qū)域中其它沒有與該中心端點相連接的點。最后計算靜脈特征和塊邊界的連接數，如果連接數目為一個細節(jié)點就認為該細節(jié)點是端點并保存端點段譽水平線之間的角度，否則不是。

1.3.3.2提取分叉點：以一個分叉點為中心提取一個N*N的范圍塊（N的取值視具體情況而定），然后刪除在該N*N區(qū)域內其他的不與中心分叉點相連接的點。最后計算靜脈特征和劃分的N*N范圍塊邊界的連接數，當連接數目為四，就認為該分叉點是雙分叉點，同時保存分支之間的兩個角度。反之則認為該分叉點為錯誤的細節(jié)點。

于是針對上述的三種細節(jié)點我們可以分別列出表達方式如下⑵：

端點：[X，Y，Φ1]

分叉點：[X，Y，θ2，θ3，θ4]

雙分叉點：[X，Y，Φ5，Φ6，Φ7，Φ8]

其中X，Y是細節(jié)點的坐標，β是端點和水平線兩者之間的角度，θ是分叉點與分支兩者之間的角度，α是雙分叉點與分支兩者之間的角度。

具體的直觀圖像如下圖所示：

圖2.3 細節(jié)點表達圖像

實際上提取特征點之后為更加簡化的圖像：

將上述提取特征點獲得的圖像與已保存的圖像庫做對比識別即可辨識身份。

2 總結

針對指紋識別等傳統(tǒng)生物識別的缺點或弊端提出了指靜脈識別系統(tǒng)的優(yōu)勢所在以及在指靜脈系統(tǒng)中從選用合適的器件開始逐步到闡明在本系統(tǒng)中靜脈采集和特征提取的原理和方式等關鍵問題。

從目前來看鑒于技術和成本之間的沖突，指靜脈識別市場正處于市場爆發(fā)的臨界狀態(tài)，一旦指靜脈識別技術得到進一步的完善和達到一定的量產，將會普遍推廣到各類民用領域。而且國家相關機構也在制訂并計劃實施相關的產品技術標準。相信通過國內有實力的核心技術及上下游廠商通力合作，中國指靜脈技術識別技術產品發(fā)展的前景廣闊。

我們也期盼著各種高科技產品早日普及到我們平常生活中，讓每個人都可以體驗忘記密碼、丟掉鑰匙的安全又便捷的生活，就像十幾年前人們紛紛丟下腰間的BP機換成手機一樣，指靜脈識別系統(tǒng)會在不久的將來大放異彩。