大数据生物特征识别技术研究进展

随着机器学习领域研究的持续发展,特别是深度学习方面的进步及图像处理器(GPU)等算力的持续提高,利用生物特征大数据的识别技术获得广泛关注,并在人证比对、智能监控以及疫情防控等多个领域取得了很好的应用.分析了大数据生物特征识别技术的发展态势,总结了生物特征类型以及大数据驱动的生物特征识别技术发展与应用,探讨了大数据生物特征识别技术的未来发展趋势.     

生物特征识别网格系统架构及其应用

提出了一种用于生物特征识别的网格BMG.BMG创建一个虚拟的协作环境以连接分布式的研究中心、用户、模型和数据,为单一生物特征识别和多模式生物特征识别研究提供测试平台,并用网格计算解决的大规模数据库或多模式生物特征识别等类型的应用.实例证明,BMG是实用可行的.     

浅谈生物特征识别的身份认证技术

由于人的生物特征具有稳定性和唯一性,目前最安全的身份认证技术是生物特征识别,传统的身份识别手段将被生物特征识别技术所超越和替代.该文从生物特征角度介绍了几种生物特征识别的身份认证技术,由于每一种生物特征识别身份认证技术都有局限性,采用数据融合方法进行身份鉴别,将人的多种生理特征和行为特征结合起来进行身份识别,以提高生物特征识别系统的可靠性和识别的精确率,将是今后发展的必然趋势.     

浅谈生物特征识别技术

目前,国际流行的生物特征识别技术主要是借助可测量的身体或行为等特征对某人的身份进行自动校对识别。本文通过生物特征识别技术的关键技术、实现框架以及标准化工作进行分析,探讨了生物特征识别技术的发展及前景。     

生物特征识别技术的标准化进程

以指纹识别为代表的生物特征识别技术近年来开始广泛地应用在网络安全、公共安全、金融服务等领域,已成为一个独立的新兴产业。生物特征识别技术的标准化工作在国际上进展非常迅速,新确立的正式或非正式标准在数据格式、应用编程接口(AP I)、系统安全、系统特性描述和系统评估方法等方面对生物特征识别的技术细节进行了全面的规范。该文概述了近年来国内外生物特征识别技术的标准化进程,并全面介绍了已确立或即将确立的各类技术标准,以唤起国内业界对生物特征识别标准及标准化工作的关注。     

论生物识别技术在信息安全领域中的应用

科学技术随着时代的发展和社会的进步发生了日新月异的变化,越来越多的科学技术被应用到人们的生产与生活当中,而信息安全问题始终是制约人们发展的重要问题之一。生物识别技术具有方便、安全、可靠等特点,随着这项技术不断地深入研究与发展,生物识别技术逐渐被应用到信息安全领域中。本文阐述了生物识别技术的概念、种类与特征,分析了生物识别技术在生活信息安全领域和军事信息安全领域中的应用,以期能够推动生物识别技术在信息安全领域中的应用与发展,加强信息系统的安全性与可靠性。     

生物特征识别综述

对生物特征识别技术作了综述.着重介绍了几种主要的个人身份认证的方法,并对各种方法进行了分析和比较.单一模式的生物特征识别系统有其固有的局限性,难以满足实际应用的需求.融合多种生物特征的多模式识别系统可以提高身份认证的准确率、鲁棒性和普适性,是生物特征识别技术的发展方向.     

利用生物特征水印的交易协议及其实现

为解决水印密钥保密传递和唯一性等问题，将生物识别技术与数字水印相结合，从应用角度分析了现有的数字水印协议和模型，引入生物特征识别技术，给出了一种安全的数字水印协议；实现了一种基于指纹识别的生物特征水印实施方案，解决了一般情况下生物特征数据和数据量较大、难于将其表达成能适应水印嵌入和提取的关键问题。实验证明，该方案是可行和有效的。     

浅谈人脸识别技术

人脸识别技术是近10年在全球范围内迅速发展的一种有关计算机安全技术,是人体生物特征识别技术的一种。目前人脸识别是一个活跃的研究领域。具有重要的科学意义和巨大的应用价格。虽然人脸识别的准确性要低于虹膜、指纹的识别,但由于它的无侵害性和对用户最自然、最直观的方式,使人脸识别成为最容易被接受的生物特征识别方式。     

基于步态的身份识别技术

基于步态的身份识别是生物识别领域的新兴问题,与传统生物识别技术相比,步态识别技术具有远距离识别性、非侵犯性、难以伪装和隐藏以及易于采集等优点,引起了国内外学者的注意。本文首先介绍了几种传统的生物识别技术,然后重点介绍了基于步态的身份识别技术的理论基础、算法流程、特征提取方法以及面临的机遇与挑战等。