生物识别技术

所谓生物识别技术(Biometric Identification Technology)是指通过对人体所固有的生理特征或行为特征的收集、汇总、对比、分析，进行个人身份鉴定的技术。生物特征是唯一的(与他人不同)，可以测量或可自动识别和验证的生理特性或行为方式，分为生理特征和行为特征。     

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。     

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.     

基于数据融合的多生物特征身份识别

针对传统的单一生物特征身份识别由于传感器的噪音以及特征的破损、匹配等缺陷,往往不能正确识别的情况,提出了一种基于语音和人脸的多生物特征身份识别方法.分别提取语音特征和人脸特征作为识别的依据,并用神经网络在特征层上进行融合识别.实验证明,这种方法可以充分挖掘特征之间的关系,在同等条件下,具有更高的识别率.     

虹膜识别技术研究

虹膜识别以其唯一性、稳定性和非侵犯性等优点成为生物特征识别中极具发展潜力的身份识别技术。文章详细介绍了虹膜识别技术的国内外发展现状和常用算法,并介绍了现有虹膜识别技术中存在的主要问题。     

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.     

计算机用户身份识别技术

具有惟一性、稳定性的人体生物特征如指纹等用于计算机用户身份识别，能有效加强信息的安全防范。核心是把现场采集的生物特征与已登记、存储于计算机的特征通过可靠匹配算法，一比一对比验证用户身份，既方便快捷、又惟一可靠。本文介绍了生物识别技术基础，生物识别身份主要方法及在计算机信息安防中的应用，并简要比较各种身份识别技术优缺点。     

多姿多彩的生物识别技术

<正>生物学特征很难在个体之间传递,可以被认为是人类独一无二的标志。生物识别指的是利用可测量的人体生物学或行为学特征来核实个人身份。这些技术包括指纹识别、视网膜和虹膜扫描、手掌几何学、声音识别、面部识别等。对于任何需要确认个人真实身份的场合,生物识别技术都具有巨大的潜在应用市场,以旅     

生物特征识别中的关键技术与发展趋势

由于生物识别技术在身份识别领域中的独特优势,近几年来已成为身份认证的重要手段。本文通过对各种生物特征识别技术的基本原理和关键技术进行分析,深入地探讨了生物识别技术中的热点问题及其发展趋势。     

生物特征识别身份鉴定和纳米光学传感器的研究

我于2002年11月赴香港中文大学电子工程系工作，先后从事了生物特征识别及身份鉴定和纳米光学传感器方面的研究。在生物特征识别及身份鉴定方面，于2002年11月份在世界上首次提出将光电体积变化信号(PPG)应用于身份鉴定系统的鉴定方法，并在ITAB2003 4^tg Annual IEEE EMBS Special Topic Conference on Information Technology Applications in Biomedicine(2003年电气和电子工程师协会关于信息技术在生物医学中的应用年会)发表了“ANovelBiometricsApproachinHumanVerificationbyPhotoplethysmographySignal(一种新的基于光体积(PPG)信号的身份鉴定方法)”。基于此思想，     

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.     

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.     

虹膜识别技术的应用及发展趋势

虹膜识别技术作为一种身份识别手段具有独特的优势,是近年来国际上的研究热点。本文首先介绍了虹膜识别技术的发展过程,比较了与其他生物识别技术的优势,阐述了虹膜识别技术的基本原理,并对其应用现状及发展趋势进行了简要分析。     

基于人脸和人耳的多模态生物特征识别

单一模式生物特征识别系统由于存在一些固有的局限性,有时难以满足实际应用的需求,本文提出了基于正面人脸和人耳信息融合的多模态生物特征识别方法.针对USTB人耳图像库和ORL人脸图像库,利用核Fisher鉴别分析方法分别进行了人耳识别、人脸识别和人脸人耳融合识别,融合策略包括图像层融合和特征层融合两种.识别结果表明基于人脸人耳信息融合的多模态识别的识别率优于单体的人耳或人脸识别.这说明融合多种生物特征的多模态识别可以提高身份认证的准确率,也为实现非打扰式识别提供了一种新的途径.     

海鑫科技:争创生物特征识别技术龙头企业

海鑫科技的前身是1998年成立的北京海鑫科金信息技术有限公司，经过8年努力，海鑫科技麾下已有独资企业4个，参股企业1个，成长为中国生物特征识别技术产业的龙头企业。     

全手形特征的生物识别技术综述

全手形特征多模态生物识别是结合指纹、手形和掌纹的全手形特征信息,具有信息更全面可靠的独特优势,能有效地提高生物特征识别的准确率。本文简述了全手形生物特征识别技术的基本原理和一些关键技术,对目前流行的各种单模态和多模态生物特征的优势和不足进行了分析,并对生物特征识别技术中存在的问题和未来的研究方向进行了讨论。     

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.     

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.     

电子生物识别技术

电子生物识别技术已经成为身份识别领域的后起之秀。本文简述常见的电子生物识别技术种类和实现原理、特点及未来发展。     

谈谈生物识别技术

以电子计算机和其他先进科学技术为主要手段发展起来的指纹识别、声纹识别、面部识别、虹膜识别、DNA识别、体味识别等诸多现代生物识别技术,在当今诸多领域都发挥着不可替代的作用,并且有着极其广阔的发展前景。