探究生物识别技术未来的发展方向

2024-06-04 16:38

本文主要是介绍探究生物识别技术未来的发展方向,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!


转载:http://news.cps.com.cn/article/201407/880097_2.html
摘要:生物识别技术有做自己独特的优势,但并不是完美无缺.如指纹识别,就面临指纹膜冒充指纹蒙混过关的问题;人面识别,简单易个容也许就能过关;虹膜识别技术对黑眼睛存在识别难问题,对于盲人和眼疾患者是无能为力;声音、笔迹也并不难以模仿;静脉识别也存在易受温度干扰影响识别率的问题。
 • 人脸识别

  人脸识别技术是另一种应用较为广泛生物识别技术。该技术以人的面部的外观特征为分析目标,包括:眼、眉毛、鼻、耳廓、嘴唇、下巴等面部器官的外状、大小、位置以及它们相互间对应的平面或立体空间关系等。该类外观特征的直观性较好,具有较高的惟一性。

  人脸识别目前又分两种主要的识别技术,一种是基于对标准视频图像的识别,通过摄像头拍摄人体图形并转换成数字信号,再利用计算器对图形进行人脸图片抽取和分析以及匹配。视频图像面部识别是一种常见的身份识别方式,现已被广泛用于公共安全领域。视频图像识别容易目标光照影响,同时人体面部与摄像机的成像角度也会显著影响识别效果。

  另一种人脸识别技术是热成像技术,主要通过分析面部血液产生的热辐射来产生面部图像并进行分析。其依据是人体面部各个部位的骨骼与肌肉组织的温度不同,向外界散发出来的红外光谱也不同,并且具备个人惟一性,不受外界光照度的影响,在黑暗情况下也能正常使用,并且不易通过化妆来遮盖及伪造。

  近些年迅速发展起来的另一种解决人脸识别方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响,已经取得了卓越的识别性能,在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速,使人脸识别技术逐渐走向实用化。

  • 语音识别

  语音识别主要是利用人的声音特点进行身份识别,有文字相关与文字无关两种。前者基于对预定文字发音的识别,实现较为简单但容易被模仿;后者可对任意文本发音进行识别,实现难度大但防伪性有较大提高。声音识别的优点在于它是一种非接触识别技术,容易为公众所接受。但声音会随音量、音速和音质的变化而影响。比如,一个人感冒时说话和平时说话就会有明显差异;此外,一个人也可有意识地对自己的声音进行伪装和控制,从而给鉴别带来一定困难;同时,环境噪声和干扰对语音识别有严重影响。因此,语音识别整体的识别率并不高,随着技术的发展,语言识别率不断在提高,并在一些领域(如移动终端的语言助手)变为实用,但用于身份识别的场合并不多。

  • 笔迹识别

  笔迹识别主要是透过测量签字者的字形及不同笔划间的速度、顺序和压力特征,对签字者的身份进行鉴别。利用笔迹鉴定身份在日常生活中已获得普通应用,如信用卡交易签名等。笔迹识别系统通常有静态和动态两种。静态系统仅利用笔迹的几何形状特征进行识别,由于笔迹比较容易被模仿,因此静态方式防伪性较差;动态系统同时利用几何形状特征和运动特征(如书写时的加速度、速度、运动轨迹等)进行识别,由于运动特征无法从写好的笔迹中获得难于模仿,因此动态方式具有较强的防伪性。

  •虹膜、视网膜识别

  虹膜是瞳孔周围有颜色的肌肉组织。研究表明,人的眼虹膜上有很多微小的凹凸起伏和条状组织,其表面特征几乎是唯一的。早在20世纪30年代,人们就提出了利用眼虹膜进行身份识别的设想,但直到近两年英国剑桥大学科学家多各曼开发出一种新的编码方式,才使这项技术真正走向实用。虹膜识别的工作过程,与指纹识别  有些类似。科学家先要将扫描的虹膜图像转换为2048位的数字代码,存储到计算器数据库中。当进行身份识别时,只需将扫描的待检测者的虹膜图像,与事先储存的数字代码相对照,即可判明身份。但利用视网膜进行身份识别,需要用激光照射眼球后面才能获得视网膜的特征图像,不仅设备复杂昂贵,对眼睛健康也会带来一定损害。因此,如何利用这一生物特征进行身份识别,尚有待进一步研究。

  • 指脉识别(静脉识别)

  指脉识别技术的原理是根据血液中的血红素有吸收红外线光的特质,将具红外线感应度的小型照相机对着手指进行摄影,即可将照着血管的阴影处摄出图像来,然后将血管图样进行数字处理,制成血管图样影像,并使用复杂的算法从数据库中进行匹配,从而对个人进行身份鉴定,确认身份。应技术目前分为手指静脉识别技术和手背静脉识别。

  指脉识别技术具有多项重要特点,使它在高度安全性和使用便捷性上远胜于其它生物识别技术。主要体现在以下几个方面:

  高度防伪:静脉隐藏在身体内部,被复制或盗用的机率很小

  简易便用:使用者心理抗拒性低,受生理和环境影响的因素也低,包括:干燥皮肤,油污,灰尘等污染,皮肤表面异常等。

  高度准确:认假率为0.0001%,拒真率为0.01%,注册失败率为0%。

  快速识别:原始手指静脉影像被捕获并数字化处理,图像比对由日立专有的手指静脉提取算法完成,整个过程不到1秒。

  基于上述的这些特点,指脉识别技术快速在许多领域被应用,并几乎可以应用于所有需要个人信息识别的领域,让其身份识别、信息保密和管理工作提升到一个新的境界。

  生物识别技术的局限性与发展前景

  生物识别技术有做自己独特的优势,但并不是完美无缺.如指纹识别,就面临指纹膜冒充指纹蒙混过关的问题;人面识别,简单易个容也许就能过关;虹膜识别技术对黑眼睛存在识别难问题,对于盲人和眼疾患者是无能为力;声音、笔迹也并不难以模仿;静脉识别也存在易受温度干扰影响识别率的问题。

  尽管如此,随着各种生物特征识别技术的不断发展和提高,在全球信息化、网络化的大背景下,生物特征识别技术的应用面会越来越广,深度会不断深入.首先,在物联网这个大趋势下,生物识别技术解决了身份识别这个日常但很重要的问题,精准、快捷的身份识别能力能够与越来越多的行业应用相结合,并通过网络共享,为人们带来更加安全、便利的生活;其次,多种生物识别技术的融合,有助于提高身份鉴别的准确性和安全性,使其能够更加深入应用到对安全性要求较高的行业中;  此外,新型生物技术的不断发现(如虹膜识别、DNA识别)与发展,使得生物识别技术除了在传统的应用市场不断扩大自己的市场份额外,还能够不断在非传统应用场合开辟新的市场,对社会的发展造成深层次的影响。


这篇关于探究生物识别技术未来的发展方向的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1030543

相关文章

揭秘未来艺术:AI绘画工具全面介绍

📑前言 随着科技的飞速发展,人工智能(AI)已经逐渐渗透到我们生活的方方面面。在艺术创作领域,AI技术同样展现出了其独特的魅力。今天,我们就来一起探索这个神秘而引人入胜的领域,深入了解AI绘画工具的奥秘及其为艺术创作带来的革命性变革。 一、AI绘画工具的崛起 1.1 颠覆传统绘画模式 在过去,绘画是艺术家们通过手中的画笔,蘸取颜料,在画布上自由挥洒的创造性过程。然而,随着AI绘画工

乐鑫 Matter 技术体验日|快速落地 Matter 产品,引领智能家居生态新发展

随着 Matter 协议的推广和普及,智能家居行业正迎来新的发展机遇,众多厂商纷纷投身于 Matter 产品的研发与验证。然而,开发者普遍面临技术门槛高、认证流程繁琐、生产管理复杂等诸多挑战。  乐鑫信息科技 (688018.SH) 凭借深厚的研发实力与行业洞察力,推出了全面的 Matter 解决方案,包含基于乐鑫 SoC 的 Matter 硬件平台、基于开源 ESP-Matter SDK 的一

一份LLM资源清单围观技术大佬的日常;手把手教你在美国搭建「百万卡」AI数据中心;为啥大模型做不好简单的数学计算? | ShowMeAI日报

👀日报&周刊合集 | 🎡ShowMeAI官网 | 🧡 点赞关注评论拜托啦! 1. 为啥大模型做不好简单的数学计算?从大模型高考数学成绩不及格说起 司南评测体系 OpenCompass 选取 7 个大模型 (6 个开源模型+ GPT-4o),组织参与了 2024 年高考「新课标I卷」的语文、数学、英语考试,然后由经验丰富的判卷老师评判得分。 结果如上图所

大学湖北中医药大学法医学试题及答案,分享几个实用搜题和学习工具 #微信#学习方法#职场发展

今天分享拥有拍照搜题、文字搜题、语音搜题、多重搜题等搜题模式,可以快速查找问题解析,加深对题目答案的理解。 1.快练题 这是一个网站 找题的网站海量题库,在线搜题,快速刷题~为您提供百万优质题库,直接搜索题库名称,支持多种刷题模式:顺序练习、语音听题、本地搜题、顺序阅读、模拟考试、组卷考试、赶快下载吧! 2.彩虹搜题 这是个老公众号了 支持手写输入,截图搜题,详细步骤,解题必备

持久层 技术选型如何决策?JPA,Hibernate,ibatis(mybatis)

转自:http://t.51jdy.cn/thread-259-1-1.html 持久层 是一个项目 后台 最重要的部分。他直接 决定了 数据读写的性能,业务编写的复杂度,数据结构(对象结构)等问题。 因此 架构师在考虑 使用那个持久层框架的时候 要考虑清楚。 选择的 标准: 1,项目的场景。 2,团队的技能掌握情况。 3,开发周期(开发效率)。 传统的 业务系统,通常业

创新、引领、发展——SAMPE中国2024年会在京盛大开幕

绿树阴浓夏日长,在这个色彩缤纷的季节,SAMPE中国2024年会暨第十九届国际先进复合材料制品原材料、工装及工程应用展览会在中国国际展览中心(北京朝阳馆)隆重开幕。新老朋友共聚一堂,把酒话桑麻。 为期4天的国际学术会议以“先进复合材料,引领产业创新与可持续化发展”为主题,设立了34个主题分会场,其中包括了可持续化会场、国际大学生会场、中法复合材料制造技术峰会三个国际会场和女科技工作者委员会沙龙,

时序预测 | MATLAB实现LSTM时间序列未来多步预测-递归预测

时序预测 | MATLAB实现LSTM时间序列未来多步预测-递归预测 目录 时序预测 | MATLAB实现LSTM时间序列未来多步预测-递归预测基本介绍程序设计参考资料 基本介绍 MATLAB实现LSTM时间序列未来多步预测-递归预测。LSTM是一种含有LSTM区块(blocks)或其他的一种类神经网络,文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元,因为

亮相WOT全球技术创新大会,揭秘火山引擎边缘容器技术在泛CDN场景的应用与实践

2024年6月21日-22日,51CTO“WOT全球技术创新大会2024”在北京举办。火山引擎边缘计算架构师李志明受邀参与,以“边缘容器技术在泛CDN场景的应用和实践”为主题,与多位行业资深专家,共同探讨泛CDN行业技术架构以及云原生与边缘计算的发展和展望。 火山引擎边缘计算架构师李志明表示:为更好地解决传统泛CDN类业务运行中的问题,火山引擎边缘容器团队参考行业做法,结合实践经验,打造火山

Linux系统稳定性的奥秘:探究其背后的机制与哲学

在计算机操作系统的世界里,Linux以其卓越的稳定性和可靠性著称,成为服务器、嵌入式系统乃至个人电脑用户的首选。那么,是什么造就了Linux如此之高的稳定性呢?本文将深入解析Linux系统稳定性的几个关键因素,揭示其背后的技术哲学与实践。 1. 开源协作的力量Linux是一个开源项目,意味着任何人都可以查看、修改和贡献其源代码。这种开放性吸引了全球成千上万的开发者参与到内核的维护与优化中,形成了

基于CTPN(tensorflow)+CRNN(pytorch)+CTC的不定长文本检测和识别

转发来源:https://swift.ctolib.com/ooooverflow-chinese-ocr.html chinese-ocr 基于CTPN(tensorflow)+CRNN(pytorch)+CTC的不定长文本检测和识别 环境部署 sh setup.sh 使用环境: python 3.6 + tensorflow 1.10 +pytorch 0.4.1 注:CPU环境