生物识别技术的发展展望

生物识别技术在个人身份认证领域有着非常重要和广泛的应用,介绍了生物识别技术中常用的指纹识别、虹膜识别、人脸识别3大技术,并对生物识别系统的性能进行了评估,对生物识别技术的发展进行了预测。     

虹膜图像快速放大展开的二维插值算法

在虹膜身份识别中,虹膜图像的非线性放大展开的运算非常耗时,成为虹膜识别应用中的一个瓶颈。为了在定点处理器中实现虹膜图像的快速放大展开,采用Bresenham直线算法思路,设计了并行坐标插值算法,实现对二维平面直线的插值。同时设计了一种亚像素直线边界点扫描方法,将其应用于并行坐标插值算法中,实现了虹膜图像的双线性插值。通过在TMS320C55xDSP上对400×400的展开图进行测试,这两种算法运算速度较浮点算法有显著的提高,同时精确度也在可接受的范围之内。     

基于核主成分分析的虹膜识别方法

阐述虹膜作为生物测定学特征用于身份识别具有得天独厚的优势,虹膜识别在场所或资源的安全控制等方面具有重要的应用价值.提出一种新的虹膜识别方法,该方法利用核主成分分析(KPCA)提取虹膜的纹理特征,通过竞争学习寻找其中最优的KPCA特征,形成虹膜编码,最后通过计算编码之间的方差倒数加权欧氏距离对虹膜进行识别.实验结果表明,该方法计算速度快,提取特征的效果好,对环境的适应性强,可用于实际的身份鉴别系统.     

基于Radon变换的多尺度虹膜识别算法

针对现有虹膜识别算法需要处理二维纹理信息,特征提取时间长,对噪声干扰比较敏感等问题,提出了基于Radon变换的多尺度虹膜识别算法.首先利用Radon变换将二维虹膜纹理信息转换为一维纹理信号,然后使用小波变换多尺度能量算子提取虹膜的特征信息,最后利用相异度函数进行匹配判别.实验结果表明,算法具有运算简单,快速等优点,同时算法能够较好地克服图像平移、缩放、旋转等几何攻击对识别带来的不利影响,具有较强的抗干扰能力和较高的识别率.     

基于AdaBoost算法的快速虹膜检测与定位

针对目前虹膜检测和定位方法中检测速度和定位精度等方面存在的不足,提出了一种利用AdaBoost算法进行虹膜快速检测和定位的方法.根据虹膜灰度图像的空间结构特征,提取出3类能反映这些结构的Haar-like矩形特征,从中挑选对虹膜图像有最好区分性的385个特征构成弱分类器,再组合生成强分类器.使用正负样本图像训练后,由强分类器级联组成了一个23层分类器系统.实验结果表明:该分类器系统的检测速度平均可达66帧/s,正样本的识别率约为96%,满足了虹膜识别系统实时性的要求.与其他方法相比,有更高的检测速度和定位精度.     

人体生物特征识别方法的基本研究

利用生物特征识别的方法可有效的鉴别个人的身份。论述了三种典型的人体生物特征：指纹、虹膜和人脸的自动识别方法，对各种方法的特点作了说明。     

皱纹盘鲍（Haliotis discus hannai）、黑足鲍（Haliotis iris）及其杂交F1代同工酶比较分析

采用垂直板聚丙烯酰胺凝胶电泳技术,对皱纹盘鲍、黑足鲍及其杂交F1代的脏器和肌肉中的7种同工酶（ MDH、POD、EST、CAT、ODH、SOD和LDH）进行了比较分析,以探究双亲同工酶基因在杂交F1代中的表达情况以及3种鲍鱼品系之间产生差异的分子基础。结果表明,两亲本中部分同工酶谱表达相似,如ODH和肌肉中的POD、EST在父母本中酶谱相同;同时两个亲本之间的同工酶谱具有差别,MDH、LDH和内脏中EST的酶谱均存在稳定的种间差异。杂交F1代的同工酶谱与母本皱纹盘鲍的相似,其中POD、EST、LDH、SOD和肌肉中的MDH酶谱均与母本相同,而与父本黑足鲍的差别较大,说明主要是母本的同工酶基因在杂交F1代中表达。     

基于多分区特征组合的虹膜识别算法

本文提出了一种基于多分区特征组合的虹膜识别算法,既考虑了虹膜纹理的全局特征又考虑了局部特征. 实验结果表明,该算法与传统的Daugman算法相比,具有良好的鲁棒性,明显降低了错误识别率,可以有效地应用于非合作用户场合下的虹膜身份识别系统.     

虹膜识别研究综述

对国内外虹膜识别研究的现状进行了归纳, 对虹膜识别存在的问题进行了分析, 并讨论了未来的发展方向.     

基于人体生物特征的加密技术

综述了基于人体生物特征的加密技术的研究进展,介绍了利用人体生物特征进行信息加密并进行身份认证的技术和将生物特征加密与光学加密相结合的技术.讨论了加密系统的优缺点,指出了人体生物特征加密技术发展的障碍.最后对新的基于人体生物特征的加密技术的发展前景进行了展望.