導語：如何才能寫好一篇生物特征識別技術，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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人手長度、寬度、厚度以及外形輪廓等方面都存在差異，并且可以在較長的時間段內(nèi)保持不變，也是手部識別技術常用的生物特征之一。常見的手形識別方式為二維與三維手形識別，二維識別只包括手指與手掌二維平面幾何特征，而三維識別則是包含整個手部三維立體特征。此種識別技術對圖像品質(zhì)要求比較低，可以有效降低識別設備成本；算法簡單，匹配速度更快；注冊成功率比較高，基本上很少出現(xiàn)無法錄入數(shù)據(jù)庫的情況。但是手形特征數(shù)據(jù)并不豐富，在區(qū)分的效果上成功率比較低，尤其是一對多的情況下效率更低；識別時要求手掌與檢測設備進行大面積接觸，存在較為嚴重的衛(wèi)生問題；假肢偽造容易。

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(nèi)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(xiàn)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(shù)據(jù)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(jù)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(zhì)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)處理時，可以按照順尋依次來進行，并且前一個數(shù)據(jù)處理結果會對后一個數(shù)據(jù)的處理結果產(chǎn)生影響。而并行結構在進行數(shù)據(jù)處理時，都是采取的單獨進行方式，各項數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)處理效果可以滿足系統(tǒng)要求，則后面的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)處理模塊，可以有效降低誤識率。

4結束語

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【關鍵詞】指紋識別 身份證識別 人臉現(xiàn)場對比 嵌入式系統(tǒng) 龍芯1B

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(xiàn)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(xiàn)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(lián)網(wǎng)通訊，異常情況聯(lián)網(wǎng)報警等手段，也杜絕了監(jiān)考人員參與的現(xiàn)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(nèi)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(chǎn)主控芯片，專用內(nèi)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(xiàn)代化社會，計算機和網(wǎng)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(jīng)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(wǎng)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(xiàn)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(xiàn)場采樣，實時識別，數(shù)據(jù)實時可靠傳輸，與數(shù)據(jù)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(xiàn)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(jù)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(jīng)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(xiàn)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(shù)據(jù)劃分成9大類，在指紋圖像特征文件上附加標識碼，采用數(shù)據(jù)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(xiàn)，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(xiàn)

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(nèi)核，移植了引導程序Uboot，完成了對Linux 操作系統(tǒng)內(nèi)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(lián)網(wǎng)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(xiàn)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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【關鍵詞】條形碼識別;RFID射頻識別;圖像識別;生物特征識別

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(shù)據(jù)編碼、采集、標識、管理、傳輸?shù)榷鄠€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(shù)據(jù)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(lián)網(wǎng)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?？傮w可以分為兩類：數(shù)據(jù)采集技術和特征提取技術，根據(jù)不同需求、現(xiàn)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(jīng)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(shù)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(shù)據(jù)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(shù)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(xiàn)數(shù)據(jù)交換。射頻識別可實現(xiàn)非接觸識讀，識別距離從十幾厘米到幾十米，實現(xiàn)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?？梢苑譃橛性纯ê蜔o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(wǎng)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(xiàn)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(jù)車輛的位置、種類，實現(xiàn)車輛的及時調(diào)度排程，提高辦事效率。當出現(xiàn)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(shù)學方法，對圖像進行處理、分析和理解的技術。在數(shù)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(jīng)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(shù)字圖像，經(jīng)過圖像處理、特征提取、模板匹配等完成故障診斷。實現(xiàn)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(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)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(xiàn)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(xiàn)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(lián)網(wǎng)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(lián)網(wǎng)的各個環(huán)節(jié)，出現(xiàn)了許多新型的產(chǎn)品，向多功能、便攜式、本安型的低功耗網(wǎng)絡化發(fā)展。與wifi，藍牙、zigbee等無線局域網(wǎng)的數(shù)據(jù)通信技術的緊密結合，來引領自動識別技術在礦山物聯(lián)網(wǎng)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.

[2]劉平，付麗華，李志，馮暖.自動識別技術基礎[M].清華大學出版社，2013.

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關鍵詞：信息驗證；生物特征識別；指靜脈識別

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(chǎn)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(xiàn)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(xiàn)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(wǎng)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(chǎn)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(jù)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?jīng)Q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(xiàn)出來：安全性低，雖然如今破解指紋識別機不大可能了，但現(xiàn)在網(wǎng)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，F(xiàn)RR（拒真率）小于0.01%，F(xiàn)AR（認假率）小于0.0001%，F(xiàn)TE（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(jù)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(jù)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(xiàn)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(xiàn)提高了信噪比和影像效率，已經(jīng)接近了CCD的成像質(zhì)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(jù)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(nèi)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(jīng)過處理的圖像更有利于特征的提取和圖像的識別認證。可以根據(jù)實際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(nèi)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(xiàn)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(xiàn)這種雙分叉點。

根據(jù)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(shù)，如果連接數(shù)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(nèi)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(shù)，當連接數(shù)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(chǎn)，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(chǎn)品技術標準。相信通過國內(nèi)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(chǎn)品發(fā)展的前景廣闊。

我們也期盼著各種高科技產(chǎn)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。

參考文獻：

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用戶名/密碼是最簡單也是最常用的身份認證方法，它是基于“what you know”的驗證手段。每個用戶的密碼是由這個用戶自己設定的，只有他自己才知道，因此只要能夠正確輸入密碼，計算機就認為他就是這個用戶。

然而實際上，由于許多用戶為了防止忘記密碼，經(jīng)常會采用容易被他人猜到的有意義的字符串作為密碼，這存在著許多安全隱患，極易造成密碼泄露。即使能保證用戶密碼不被泄漏，由于密碼是靜態(tài)的數(shù)據(jù)，并且在驗證過程中，需要在計算機內(nèi)存中和網(wǎng)絡中傳輸，而每次驗證過程使用的驗證信息都是相同的，很容易被駐留在計算機內(nèi)存中的木馬程序或網(wǎng)絡中的監(jiān)聽設備截獲。因此用戶名/密碼方式是一種極不安全的身份認證方式。

IC卡認證

IC卡是一種內(nèi)置了集成電路的卡片，卡片中存有與用戶身份相關的數(shù)據(jù)，可以認為是不可復制的硬件。IC卡由合法用戶隨身攜帶，登錄時必須將IC卡插入專用的讀卡器中讀取其中的信息，以驗證用戶的身份。IC卡認證是基于“what you have”的手段，通過IC卡硬件的不可復制性來保證用戶身份不會被仿冒。

然而由于每次從IC卡中讀取的數(shù)據(jù)還是靜態(tài)的，通過內(nèi)存掃描或網(wǎng)絡監(jiān)聽等技術還是很容易能截取到用戶的身份驗證信息。因此，靜態(tài)驗證的方式還是存在著根本的安全隱患。

動態(tài)口令

動態(tài)口令技術是一種讓用戶的密碼按照時間或使用次數(shù)不斷動態(tài)變化，每個密碼只使用一次的技術。它采用一種稱之為動態(tài)令牌的專用硬件，密碼生成芯片運行專門的密碼算法，根據(jù)當前時間或使用次數(shù)生成當前密碼。用戶使用時只需要將動態(tài)令牌上顯示的當前密碼輸入客戶端計算機，即可實現(xiàn)身份的確認。

由于每次使用的密碼必須由動態(tài)令牌來產(chǎn)生，只有合法用戶才持有該硬件，所以只要密碼驗證通過就可以認為該用戶的身份是可靠的。而動態(tài)口令技術采用一次一密的方法，也有效地保證了用戶身份的安全性。但是如果客戶端硬件與服務器端程序的時間或次數(shù)不能保持良好的同步，就可能發(fā)生合法用戶無法登錄的問題，這使得用戶的使用非常不方便。

生物特征認證

生物特征認證是指采用每個人獨一無二的生物特征來驗證用戶身份的技術，常見的有指紋識別、虹膜識別等。從理論上說，生物特征認證是最可靠的身份認證方式，因為它直接使用人的物理特征來表示每一個人的數(shù)字身份，幾乎不可能被仿冒。

不過，生物特征認證是基于生物特征識別技術的，受到現(xiàn)在的生物特征識別技術成熟度的影響，采用生物特征認證還具有較大的局限性：首先，生物特征識別的準確性和穩(wěn)定性還有待提高；其次，由于研發(fā)投入較大而產(chǎn)量較小的原因，生物特征認證系統(tǒng)的成本非常高。

USB Key認證

篇6

大多數(shù)專家一致認為，想提高網(wǎng)站安全性，勢必需要有一種方法來終結密碼。人們訪問網(wǎng)站時常常喜歡使用容易被別人猜到的密碼，這嚴重降低了密碼的有效性。此外，借助先進的解密技術，黑客甚至可以輕易破解經(jīng)過加密的密碼。

由于這年頭幾乎人人都有智能手機，智能手機被認為是存儲登錄憑證的理想地方。如果在智能手機中添加許多可用于識別用戶的傳感器，那么使用這種設備用于驗證的理由就變得更充足了。

市場研究公司加特納集團的分析師特倫特·亨利（Trent Henry）談到基于智能手機的驗證時說：“我覺得這個想法很棒。我們認為，這將是未來流行的驗證模式?！?/p>

替代技術的出現(xiàn)

許多安全廠商與亨利持有相同的觀點，它們正在竭力推動行業(yè)往這個方向發(fā)展。這些安全廠商包括Authy、Clef和Duo Security等。

連各大安全公司也開始進入這個市場。7月，EMC公司旗下的RSA收購了PassBan，而PassBan提供的技術可以使用智能手機進行語音和臉部識別，以實現(xiàn)多因子驗證（multifactor authentication）。

如今，大多數(shù)安全廠商使用手機實現(xiàn)雙因子驗證。如果某個網(wǎng)站支持安全廠商的服務，那么當某人登錄這個網(wǎng)站時，一個獨特的個人身份識別碼（PIN）就會發(fā)送到其手機上。輸入這個PIN，也就完成了登錄過程。

遺憾的是，大多數(shù)消費者不愿意采取這些另外的步驟，于是廠商在繼續(xù)尋找一種更簡單、更無縫的方法。

Authy公司近日往這個方向邁進了一步，它推出了一款應用程序，可以將iPhone或安卓手機通過藍牙連接到蘋果電腦上。從那時候起，當用戶訪問Facebook、Dropbox、Google Gmail或其他支持該應用程序的網(wǎng)站時，存儲在手機中的登錄憑證就用來自動登錄網(wǎng)站。

Authy創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官丹尼爾·帕拉西奧（Daniel Palacio）認為，這款應用程序僅僅是個開始?？傆幸惶?，同樣的驗證方法有望用到谷歌眼鏡、智能手表或另外某種類型的可佩戴式設備上。

Authy及其競爭對手開展的工作表明，業(yè)界在尋求一種完美的解決方案，可是任重而道遠。

生物特征識別技術或占主導地位

弗雷斯特研究公司的分析師伊夫·（Eve Maler）說：“市場上的泡沫試驗表明，我們還沒有找到最理想的解決方案；我們可能永遠也找不到適合各種情景的單一解決方案。除非有一天出現(xiàn)這樣一種解決方案，否則密碼不可能完全被取代?！?/p>

手機想取代密碼，它就必須知道登錄網(wǎng)站的是用戶本人，而不是偷得或撿得手機的騙子。生物特征識別技術就是一種可行的方案，但前提是開發(fā)出可靠的、高度安全的指紋掃描儀及語音和臉部識別技術。

另一種可能的方案是可識別用戶走路姿勢的手機傳感器。這種技術名為步態(tài)識別技術，目前在佐治亞理工學院和麻省理工學院處于研究階段。

一旦生物特征識別技術能夠非常可靠地識別手機用戶，“我們會開始擁有非常安全的驗證系統(tǒng)，用起來極為方便，”帕拉西奧說。“人們只要買來它，就能發(fā)揮作用?！?/p>

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[關鍵詞] PC機 活體指紋識別器 讀卡器 門禁控制器 考勤系統(tǒng)

生物特征識別技術是一種計算機識別技術，隨著計算機與信息技術的不斷發(fā)展，生物特征識別技術研究受到了廣泛的關注。生物特征識別是用生物體本身的生物特征來區(qū)分生物個體的計算機技術，它所研究的生物特征包括臉型、指紋、掌紋、虹膜、視網(wǎng)膜、聲音、體形、個人習慣等，相應的識別技術包括虹膜識別技術、視網(wǎng)膜識別技術 、掌紋識別技術、面部識別技術、聲音識別技術、指紋識別技術等。本文介紹的指紋識別便是生物識別技術的一種，它相對其他識別系統(tǒng)(如虹膜、臉形)有很多優(yōu)越性。首先指紋具有不變性和惟一性，并且信號容易采集，識別算法已經(jīng)很成熟。所以指紋識別技術成為應用最廣泛的識別技術。因此，采用指紋識別技術進行身份驗證是安全可靠的系統(tǒng)，它可以取代傳統(tǒng)的基于密碼、鑰匙和證件的安全系統(tǒng)，而且不需記憶密碼，無需攜帶證件，指紋就是身份證明。近年來，在世界范圍指紋識別技術的應用以爆炸性速度增長，如上海正推行的社會保險指紋身份驗證系統(tǒng)，香港推行的指紋特征的電子身份證等,而且向更廣闊的領域開展應用。下面介紹指紋識別技術在考勤系統(tǒng)中的應用。

一、指紋識別系統(tǒng)的原理及組成

1.指紋的特征

指紋的特征系指手指表面由交替的“脊”(ridges)和“溝”（valleys）組成的平滑紋理模式，其形成取決于胚胎中形成手指表皮部分的初始環(huán)境，有很強的隨機性，一經(jīng)形成又呈現(xiàn)不變性和惟一性。每個指紋都有幾個獨一無二、可測量的特征點，每個特征點都有大約5個～7個特征，我們的十個手指產(chǎn)生最少4900個獨立可測量的特征，這足以說明指紋識別是一個更加可靠的鑒別方式。在實際應用中，我們定義了指紋的兩類特征來進行指紋的驗證，即：總體特征和局部特征?？傮w特征是指那些用肉眼直接就可以觀察到的特征，包括：紋形、模式區(qū)、核心點、三角點和紋數(shù)等。一般將指紋紋型分為三大類――環(huán)型又稱斗形、弓形和螺旋形。

局部特征是指指紋上節(jié)點的特征，這些具有某種特征的節(jié)點稱為細節(jié)特征或特征點。兩枚指紋經(jīng)常會具有相同的總體特征，但它們的細節(jié)特征，卻不可能完全相同。指紋紋路并不是連續(xù)的、平滑筆直的，而是經(jīng)常出現(xiàn)中斷、分叉或轉折。這些斷點、分叉點和轉折點就稱為“特征點”，就是這些特征點提供了指紋惟一性的確認信息，英國學者E.R.Herry認為，只要比對13個特征點重合，就可以確認為是同一個指紋。

2.指紋識別過程

指紋識別分指紋登記和指紋識別兩個過程：

一開始，通過指紋讀取設備讀取人體指紋的圖像，取到指紋圖像之后，對原始圖像進行預處理，使之更清晰。然后由指紋辨識軟件建立指紋的數(shù)字表示特征數(shù)據(jù)，并作為模板保存在數(shù)據(jù)庫或其他指定的地方。

接下來進入指紋識別或驗證階段，首先要采集指紋并進行預處理，然后計算機系統(tǒng)自動進行特征提取，提取后的待驗特征將通過計算機與數(shù)據(jù)庫中的模板進行模糊比對，計算出它們的相似程度，最終得到兩個指紋的匹配結果。

3.指紋采集的幾種技術和特點

指紋采集主要通過指紋采集器進行，目前常用的指紋采集器主要使用的有三種采集技術，即：光學全反射技術、硅晶體電容傳感技術、超聲波掃描技術。其中由光學全反射技術制成的光學指紋采集器是最早的指紋采集器，是使用最為普遍的。

三種采集技術制成的采集器比較：

二、指紋識別技術在考勤系統(tǒng)中的應用

1.硬件設備選型

指紋識別技術在考勤系統(tǒng)中的應用設計中，我們采用了IC卡和指紋雙認證措施，智能讀卡器選用的是LEGIC公司生產(chǎn)的CSM100K讀卡器。其主要特點如下：

讀感距離 7cm～10cm；

輸出格式 Wiegand26Bit、Wiegand32Bit Wiegand26Bit；

工作頻率 13.56MHZ；

讀卡時間 ≤3 ms/Byte。

指紋識別器選用的是Bios crypt公司的V-PASS活體指紋識別器。該指紋識別器采用嵌入式指紋識別屏，必須先檢測手指的體溫、體電阻、體血流振動三個要素，如果三者都符合才會開始檢測指紋。另外其具有標準的工業(yè)接口（韋根26位），可直接與ACM6820/ACM6840門禁控制器相連接。

其主要特點如下：

注冊時間:不到3秒；

驗證時間:不到1秒，100個用戶；

認假率(FAR）:0.10％；

拒真率(FRR）:0.10％；

指紋模板數(shù):最優(yōu)為100個(最多200個) ；

待機電流:0.2安培＠12伏特；

工作電流:0.25安培＠12伏特；

電壓:7至24伏直流；

V-PASS記錄尺寸：350BETY/指紋。

本系統(tǒng)在設計時還考慮了門禁控制問題，選用了COSON公司的ACM6800/ ACM6840系列門禁控制器。該門禁控制器主要適用于網(wǎng)絡型及超大網(wǎng)絡型門禁控制系統(tǒng)，具有4個單向門或2個雙向門， 4組標準RJ45讀卡器輸入端口； 4組標準門狀態(tài)輸入端子，4組出門請求按鈕輸入端子， 8組12V/DC有源/無源輸出端子:4組門鎖控制輸出，4組擴展輸出。可以通過RS485輕易與PC機組網(wǎng)。

2.系統(tǒng)硬件結構

系統(tǒng)硬件結構。該系統(tǒng)除具有智能讀卡、指紋識別、出門按鈕功能外，還增加了語音提示功能，以便在讀卡中進行提示。用戶可通過卡、指紋雙認證識別，當用戶刷卡后，為合法卡，系統(tǒng)語音提示用戶驗證指紋，如卡未授權，系統(tǒng)等待用戶再次刷卡；當系統(tǒng)語音提示用戶驗證指紋時，用戶驗證指紋合法后，系統(tǒng)語音提示歡迎光臨或用戶自定義的語音；當用戶首先驗證指紋時，系統(tǒng)語音會提示用戶驗證卡，當用戶驗證為卡合法卡后，系統(tǒng)語音提示歡迎光臨或用戶自定義的語音；如卡未通過驗證，系統(tǒng)等待用戶再次刷卡，如在系統(tǒng)規(guī)定的時間內(nèi)未完成驗證，則該次認證失效，須重新進行卡、指紋雙認證識別。

3.軟件設計

在指紋識別時，由于受到各種因素的影響，采集到的指紋圖像是一幅含噪音較多的灰度圖像。需要先對此圖像進行預處理。指紋圖像預處理是指對采集到的低質(zhì)量指紋圖像依據(jù)一定的算法和處理過程使其紋線結構清晰化。盡量突出和保留固有的特征信息而避免產(chǎn)生偽特征信息。指紋圖像預處理是指紋自動識別過程中的第一步，它的好壞直接影響著指紋自動識別系統(tǒng)的效果。圖像預處理包括濾波、二值化、細化和去噪。另外，在指紋采集中要求易于使用、運行可靠、用戶不必擔心指紋的放置位置，為此我們在識別算法中，考慮到支持360度旋轉和殘缺的指紋，用戶只需輕輕的按上手指而無須擔心是否位置合適或只按壓了一部份。對于手指的壓感、旋轉、質(zhì)量，以及采集頭的灰塵和薄霧，系統(tǒng)都能很好地解決。

4.指紋門禁演示

本系統(tǒng)在江西省科技館指紋門禁演示中，演示點共設 5 處。通過演示發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)能完成設計的各項功能，系統(tǒng)運行可靠、性能良好。具體演示流程如下：

(1)將門禁控制器的232串口線連接上PC機串口，運行門禁管理軟件，在密碼處輸入：system;

(2)進入門禁軟件，選擇用戶/卡片庫;

(3)點擊增加批次，將卡片的區(qū)號和卡號以及要增加的數(shù)量對應輸入，然后點擊入庫;

(4)進入用戶/用戶資料，點擊新增用戶輸入相關信息后確定;

(5)雙擊用戶列表上的用戶資料編輯權限，點擊選擇門，全選確定該用戶就為合法用戶;

(6)將指紋機通訊串口線連接好PC機串口，運行指紋管理軟件Friedman點擊工具欄最左邊指紋按鈕Template Manager開始錄入指紋;

(7)點擊quick enroll,進入指紋錄入框在template ID處輸入一個有效的ID號（就是門禁系統(tǒng)提前錄入的卡號）點擊Enroll將手指放在一號指紋機上（一號指紋機為錄入機）確定指紋后按Accept;

(8)選擇錄入指紋時對應的手指，點擊Save保存，該指紋在一號指紋機上便為合法;

(9)如果要讓該指紋在其他的2至6號指紋機上也合法，選擇要下發(fā)的指紋，點擊Unit to Unit，再選擇要下發(fā)指紋的指紋機序號，點擊start transfer,該指紋便在所有的指紋機生效。

參考文獻:

篇8

關鍵詞：信息技術；視頻監(jiān)控；人臉識別

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9599?。?012）　19-0000-02

1 視頻監(jiān)控系統(tǒng)的應用現(xiàn)狀

視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展經(jīng)歷了第一代的全模擬系統(tǒng)、第二代的部分數(shù)字化的系統(tǒng)、第三代的完全數(shù)字化的系統(tǒng)（網(wǎng)絡攝像機和視頻服務器）三個階段的發(fā)展演變?，F(xiàn)有的數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)實現(xiàn)了視頻監(jiān)控手段的數(shù)字化、網(wǎng)絡化和集成化，但是它存在一個最主要的缺陷：對視頻內(nèi)容只能靠人來判斷，同時，它多用于“事后處理”，并不能充分發(fā)揮視頻監(jiān)控系統(tǒng)的主動性?；谙冗M生物特征識別技術的人臉識別智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的出現(xiàn)是視頻監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)展的又一標志，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)能夠識別不同的物體，發(fā)現(xiàn)監(jiān)控畫面中的異常情況，并能夠以最快和最佳的方式發(fā)出警報和提供有用信息，從而能夠更加有效地協(xié)助安全人員處理危機，并最大限度地降低誤報和漏報現(xiàn)象。

2 人臉識別技術

2.1 人臉識別技術的研究及應用范疇。人臉識別（Face　Recognition）亦稱面像識別是人類視覺系統(tǒng)的基本功能，也是人類互相辨識的最直接手段，因此他是生物特征識別中的重要研究內(nèi)容。人臉識別技術作為一種新興的生物特征識別技術，概括說，他是一種依據(jù)人體面部特征的自動身份鑒別技術。人臉識別綜合運用了數(shù)字圖像／視頻處理、模式識別、計算機視覺等多種技術。人臉識別技術在公共安全、人機交互等領域具有廣泛的應用前景，這一點已經(jīng)為世人所公認。同時，人臉識別也是人工智能領域的重大研究課題，因此吸引了大量的研究人員對此展開深入研究，到現(xiàn)在已有30多年的研究歷史。自20　世紀90年代以來（特別是美國“911”恐怖襲擊事件發(fā)生以后），人臉識別技術在研究及應用方面更是得到了長足的發(fā)展。人臉識別的研究范圍大致可以分為如下幾個方面的內(nèi)容：

（1）人臉檢測（Face　Detection）：即從各種不同的場景中檢測出人臉的存在并確定其位置。在大多數(shù)的場合中由于場景較復雜，人臉的位置是預先不知道的，因而首先必須確定場景中是否存在人臉，如果存在人臉，再確定圖像中人臉的位置。臉部毛發(fā)、化妝品、光照、噪聲、面部傾斜和人臉大小變化以及各種遮擋等因素會使人臉檢測問題變得更為復雜。人臉檢測的主要目的是在輸入的整幅圖像上尋找人臉區(qū)域，把圖像分割成兩個部分2人臉區(qū)域和非人臉區(qū)域，從而為后續(xù)處理奠定基礎。（2）人臉表征（Face　Representation）：即采取某種表示方式表示檢測出的人臉和數(shù)據(jù)庫中的已知人臉。通常的表示法包括幾何特征（如歐氏距離、曲率、角度）、代數(shù)特征（如矩陣特征矢量）、固定特征模板、特征臉、云紋圖等。（3）人臉辨識（Face　Identification）：即將已檢測到的待識別的人臉與數(shù)據(jù)庫中的已知人臉進行比較匹配，得出相關信息，這一過程的核心是選擇適當?shù)娜四樀谋碚鞣绞脚c匹配策略，系統(tǒng)的構造與人臉的表征方式密切相關。通?；蚴沁x擇全局的方法或是選擇基于特征的方法進行匹配。顯然，基于側面像所選擇的特征和基于正面像的特征是有很大的區(qū)別的。（4）表情分析（Expression　Analysis）：即對待識別人臉的表情信息（快樂、悲傷、恐懼、驚奇等）進行分析，并對其加以歸類。（5）生理分類（Physical　Classification）：即對待識別人臉的生理特征進行分析，得出其種族、年齡、性別、職業(yè)等相關信息。顯然，完成這一操作需要大量的知識并且通常是非常困難和復雜的。

2.2 人臉識別技術優(yōu)勢。人臉識別作為一種新興的生物特征識別技術（Bio－met　rics），與虹膜識別、指紋掃描、掌形掃描等技術相比，人臉識別技術在應用方面具有獨到的優(yōu)勢：

（1）使用方便，用戶接受度高。（2）直觀性突出。（3）識別精確度高，速度快。（4）不易仿冒。（5）使用通用性設備。（6）基礎資料易于獲得。

3 人臉識別視頻監(jiān)控系統(tǒng)的架構

人臉識別視頻監(jiān)控系統(tǒng)有四大核心部分：視頻處理／人臉捕獲工作站、人臉比對工作站、黑名單數(shù)據(jù)庫和報警顯示工作站。視頻處理／人臉捕獲：在視頻圖像中發(fā)現(xiàn)人臉，評估圖像質(zhì)量并提交給人臉識別比對模塊；人臉識別比對模塊：對登陸的照片提取特征模板并與黑名單數(shù)據(jù)庫相比較；黑名單照片采集：建立模板并將模板數(shù)據(jù)加入黑名單數(shù)據(jù)庫；報警顯示：根據(jù)比對結果，顯示報警結果，或?qū)缶畔鬟f給　PDA或其它手提終端。

4 人臉識別監(jiān)控系統(tǒng)的關鍵問題

（1）人臉識別中的光照問題。光照變化是影響人臉識別性能的最關鍵因素，對該問題的解決程度關系著人臉識別實用化進程的成敗。需要從人臉圖像中將固有的人臉屬性和光源、遮擋及高光等非人臉固有屬性分離開來，在人臉圖像預處理或者歸一化階段進行針對性的光照補償，以便消除非均勻正面光照造成的陰影、高光等對識別性能影響；（2）人臉檢測與跟蹤問題。人臉檢測是人臉身份識別的前期工作，而人臉跟蹤就是根據(jù)人臉檢測定位的結果，對運動序列后續(xù)幀中的目標人臉的運動軌跡和輪廓變化進行持續(xù)的跟蹤檢測。一個復雜背景下的多級結構的人臉檢測與跟蹤系統(tǒng)可采用模板匹配、特征子臉、彩色信息等人臉檢測技術，這樣能夠檢測平面內(nèi)旋轉的人臉，并可跟蹤任意姿態(tài)的運動的人臉；（3）去冗問題。要求人臉識別監(jiān)控系統(tǒng)能對視頻捕捉中的畫面能夠快速的檢測單個和多個人臉圖像，并自動去冗余，減除重復的畫像，并提取相應的人臉圖像特征實現(xiàn)人臉的快速比對，并輸出相應的結果信息；（4）人臉識別中的姿態(tài)問題。姿態(tài)問題涉及頭部在三維垂直坐標系中繞三個軸的旋轉造成的面部變化，其中垂直于圖像平面的兩個方向的深度旋轉會造成面部信息的部分缺失。一種方案是基于姿態(tài)不變特征的方法，即尋求那些不隨姿態(tài)的變化而變化的特征。另一種方案是采用基于統(tǒng)計的視覺模型，將輸入姿態(tài)圖像校正為正面圖像，從而可以在統(tǒng)一的姿態(tài)空間內(nèi)作特征的提取和匹配。

5 結束語

隨著生物特征技術的發(fā)展，人臉識別技術正逐漸由理論探索的過程轉入了實際應用的階段，國內(nèi)外都出現(xiàn)了專業(yè)的人臉識別產(chǎn)品。人臉識別技術具有廣泛的應用前景，在公共安全、智能門禁、智能視頻監(jiān)控、公安布控、海關身份驗證等有著典型的應用。其中基于人臉識別技術的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以有效地解決目前數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)存在的某些難題，如確定監(jiān)控場景中是否有人，對監(jiān)視對象難以跟蹤、確定當前監(jiān)控對象的身份等問題。

當前的人臉識別視頻監(jiān)控系統(tǒng)還需要做更深入的研究、測試和推廣，公安部第一研究所一直致力于人臉識別方面的研究，公安部第一研究所生物特征項目組在人臉識別視頻監(jiān)控方面做了大量的工作，并采集了圖像和視頻庫，以測試人臉識別視頻監(jiān)控產(chǎn)品的功能和性能，確定人臉識別產(chǎn)品在實際應用中需要解決的問題。

參考文獻：

篇9

人臉識別系統(tǒng)可以輕松解決模擬畫像和視頻監(jiān)控的人臉識別,根據(jù)公安機關需要移動辦公的特點,還可通過手機照相進行人臉識別查詢。也就是說,該系統(tǒng)具有無線人臉的識別功能,應用手機拍攝人臉圖像,通過無線傳輸,發(fā)送到人臉識別系統(tǒng)進行人臉識別,并把識別結果(包括人臉識別數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像和個人身份檔案)發(fā)回手機。值得一提的是,該系統(tǒng)具有文檔資料和人臉圖像混合的識別查詢功能,這項功能有助于提高查找犯罪嫌疑人的準確率。

人臉識別考勤系統(tǒng)功能特色

最新人臉識別算法

采取獨特的 Face Image+ V2.0 最新人臉識別算法,結合“多光源人臉識別”先進技術和高性能DSP處理器,識別精度更高,識別速度更快 。

真正適應室外環(huán)境

全球首款真正意義上能在室外工作的人臉識別產(chǎn)品,具備優(yōu)秀的光線適應能力;同時,不受種族膚色及性別的影響,不受面部表情,胡須和發(fā)型等變化的影響。

24小時不間斷工作

采用完全對人體無傷害的不可見輔助光源技術,白天黑夜都能良好識別,24小時不間斷工作。

穩(wěn)定性高,低耗節(jié)能

采用高性能、低功耗DSP處理器,完全脫機操作,系統(tǒng)經(jīng)過長期運行檢測,工作穩(wěn)定。同時,設備支持自動休眠模式,環(huán)保節(jié)能。

操作簡單,界面人性化

TFT 液晶顯示/觸摸屏,人性化的GUI界面和WEB端管理軟件,支持本地操作及提供實時顯示功能,并有聲音提示。

附帶功能強大的考勤軟件

管理者可以根據(jù)需要,對所有資料進行匯總、編輯、擬制多種考勤管理報表,薪資管理報表,人員管理報表等,滿足各種場所的考勤應用。

多種識別模式可選

可根據(jù)用戶需求靈活設置:單人臉識別;密碼+人臉識別;ID卡/IC卡+人臉識別等多種識別模式。

智能自學習功能

自動校對時間,自動捕獲人臉,具備模板自學習功能,隨著發(fā)型、膚色、年齡等變化動態(tài)更新人臉數(shù)據(jù)庫,保證數(shù)據(jù)庫的模板始終為用戶最近信息資料,從而始終正確識別人臉。

海量存儲,U盤備份

SD 卡本地數(shù)據(jù)存儲,存儲容量可根據(jù)要求擴充,支持USB存儲設備數(shù)據(jù)導入/導出數(shù)據(jù)。

視頻監(jiān)控功能(選配)

支持視頻監(jiān)控圖像本地輸出(AV out),可方便的在本地實時查看門禁考勤現(xiàn)場狀況,及時作出響應。同時,支持遠程視頻監(jiān)控功能,可通過網(wǎng)絡傳輸本地視頻圖像,遠程監(jiān)控管理門禁考勤狀況,提高管理效能。

人臉識別考勤系統(tǒng)工作原理

人臉識別是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術,包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識別預處理、記憶存儲和比對辨識,達到識別不同人身份的目的。人臉識別考勤系統(tǒng)就是把人臉識別和考勤系統(tǒng)結合,并且通過人臉識別作為考勤管理的要素之一。

市場前景

人臉識別,被譽為21世紀影響人類生活的十大革命性技術之一,是一種最自然的生物特征識別技術。相較于指紋、虹膜等其他生物特征識別方式,人臉識別具有非接觸、識別速度快、準確率高等優(yōu)點,近年來在全球市場持續(xù)升溫。

篇10

關鍵詞：人臉識別；特征臉；仿真

中圖分類號：TP37 文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2007)17-31431-01

Researches of Face Recognition Syetem Based on Eigenfaces

XING Zhi-heng,CUI Lian-yan

(Information Science & Engineering College,Liaoning University of Technology, Jinzhou 121001，China)

Abstract:Face recognition is a technique used for identify identity, by analyzing face images and distilling effective recognition information from the face images.This article presents a arithmetic of face recognition based on eigenfaces,and makes a improvement for it,finally emulates the arithmetic.This method recognizes and classify face images by computing the distance between face image and eigenfaces space for database face images,it can recognize face image quickly and exactly.

Key words:Face recognition;eigenfaces;emulate

1 引言

人臉識別技術是生物特征識別技術的一種，進入九十年代以來，人臉識別的研究重新成為人們的關注的熱點，在心理學、神經(jīng)科學、模式識別和計算機視覺等方面涌現(xiàn)出大量的成果。人臉識別的方法很多，本文采用特征臉法識別人臉。該方法是目前比較成功的識別方法，考慮的是人臉的整體特征。該方法主要通過求出人臉圖象與數(shù)據(jù)庫中的特征臉空間距離來進行人臉的識別和分類，保留了人臉圖象的基本信息。具體步驟為：建立人臉空間；把訓練樣本和待測樣本投影到人臉空間中；選擇合適的距離函數(shù)進行分類。

2 人臉空間的建立

2.1 平均臉及差值臉的計算

本文選擇ORL人臉圖象庫中的M幅人臉做為訓練樣本集，該樣本集為112×92象素的人臉圖片，用向量Г表示，從而訓練集可以表示為{?祝i|i=1,...M}。M幅人臉圖象的平均人臉圖象為（平均臉）：