生物识别安全技术

用于生物识别的生物特征有手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等, 行为特征有签字、声音、按键力度等。基于这些特征,人们已经发展了手形识别、指纹识别、面部识别、发音识别、虹膜识别、签名识别等多种生物识别技术。指纹识别技术:现在的指纹识别系统采用了电容传感器技术,由电容传感器发出电子信号,这个电子信号将穿过手指的表面和死性皮肤层,最终达到手指皮肤的活体层(真皮层),直接读取指纹图案,从而大大提高了系统的安全性。     

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。     

皮肤纹路与染色体变异

对人类有关部位皮肤纹路的研究即皮纹学(dermatoglaphics),是手指、脚趾、掌心和脚心皮肤纹路式样的统称。这些部位的皮肤表面由隆起的“嵴”和狭窄的“沟”相间排列成一定的纹式。随着实践的需要,尤以对手指和掌心纹式的研究愈加深入。例如已经专门分立出指纹学(术),建立指纹档案,成了侦破工作的有力证据;在某些遗传综合症的诊断上,也往往运用皮肤纹式特征性的改变作为重要的依据。就人的指纹而言,尽管其式样各有所异,很难找出二个完全一样的指纹,但是仍然可以将它们分为     

自动指纹识别技术的发展与应用

自动指纹识别技术是利用人类指纹的唯一性，通过对指纹图案的采样、特征信息提取并与库存样本相比较的过程来实现身份识别的技术。与帐号＋密码、IC卡等传统的身份识别手段相比，自动指纹识别技术具有不完全丢失、不会遗记、唯一性、不变性、防伪性能好和使用方便等优点，已经逐步在门禁、考勤、金融、公共安全和电子商务等领域得到应用。介绍了自动指纹识别技术的研究现状和指纹特征定义和提取、指纹比对等主要研究内容，分析了该技术面临的主要困难：指纹采集、指纹分类和缺乏相应的系统性能评价体系，提出了该技术的发展方向为非接触式复皮层指纹采集、兼容主流采集设备的识别芯片的开发和多种生物识别技术的融合，对该技术的发展进行了预测。     

21世纪最具发展前景的生物认证技术

生物识别技术是目前最为方便和安全的识别技术,它不需要记住复杂的密码,也不需要随身携带钥匙、智能卡等.可用于生物识别的特征有手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廊等,基于这些特征,已经发展了手形识别、指纹识别、面部识别、发音识别、虹膜识别、签名识别等多种生物识别技术.     

六种生物识别技术大比拼

虹膜识别技术虹膜是一种在眼睛中瞳孔内的织物状各色环状物,每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构,据称,没有任何两个虹膜是一样的。虹膜技术的优点:便于用户使用;可能会是最可靠的生物识别技术;无需物理的接触;虹膜技术的缺点:一个最为重要的缺点是它没有进行过任何的测试,当前的虹膜识别系统只是用统计学原理进行小规模的试验,而没有进行过现实世界的惟一性认证的试验……视网膜识别技术视网膜也是一种用于生物识别的特征,有人甚至认为视网膜是比虹膜更惟一的生物特征,…     

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。     

指纹身份验证在社保系统的应用

确定投保人的生存状况一直是社保支付理赔工作中的一个难题,解决这一难题的唯一出路只有采用生物识别技术进行身份鉴别。目前,可以采用的生物识别技术有,指纹、掌纹、声纹、眼虹膜、面容、耳型、体味、DNA(人体细胞遗传基因)等等,就各种生物识别技术相比较,特别适合社保系统使用要求的首推指纹自动识别技术,它不仅技术成熟,而且使用方便。     

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     

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。     

联合人脸与指纹的多模态生物特征识别方法综述

由于基于生物特征识别的方式不但简单快速,而且安全可靠,近年来,作为生物特征识别的典型技术,人脸识别与指纹识别被广泛应用.然而,使用单一特征的生物特征识别系统,其正确率和稳定性还有待提高,且容易被作弊手段攻破.因此,侧重于回顾联合人脸与指纹的多模态生物特征识别方法.首先分别回顾了人脸、指纹识别的研究现状;然后对单模态生物特征识别面临的挑战进行了总结;在此基础上,为了解决单模态生物特征识别存在的正确率不够高和稳定性不够强等问题,重点讨论了联合人脸与指纹进行多模态生物特征识别的方法和未来的发展方向.     

浅谈指纹识别技术发展历程与前景

指纹识别技术随着我们社会的发展而无限延伸,识别技术含量也随之不断提高。据指纹专家介绍,人的指纹有50亿分之一的重复概率,几乎为零。用指纹来认定罪犯,最有说服力,指纹因此被称为“证据之王”。但是人类对指纹的应用,却从非常远古的时候就开始了。本文将主要针对指纹的发展历程及其发展前景进行浅析。     

智能计算与生物识别技术研究

<正>智能计算是人工智能体系的一个分支,是辅助人类去处理各种问题的具有独立思考能力的方法.生物识别技术是指通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人体固有的生理特性(如指纹、人脸、虹膜等)和行为特征(如笔迹、声音、步态等)来进行个人身份的鉴定.由于在生物识别身     

身体的“密码”

<正>到超市购物,却发现钱包忘带了,这时你可能放下商品回家取钱或者在超市里找熟人借钱。在有的地方,人们可以通过"刷指纹"、"刷脸"的方式消费。生物识别技术生物识别技术是依据生物体所固有的生理特征或行为特征而进行识别的一种技术。     

指纹识别技术在考试管理中的应用

指纹识别技术是一种成熟的生物识别技术，将指纹识别技术应用到考试管理中，通过指纹的唯一性和不可复制性，可有效杜绝考场上违法违纪现象的发生。介绍了指纹识别系统的选型、指纹识别系统的功能与特点以及软件设计的流程。     

基于广义典型相关分析融合和鲁棒概率协同表示的人脸指纹多模态识别

针对单模态生物特征识别容易受自身条件和环境变化的影响,鉴于人脸识别和指纹识别已经在生物识别系统中得到了广泛应用,提出了二者特征信息融合的多模态生物特征识别方法。该方法首先对人脸、指纹图像进行预处理,并对这两种模态均提取LBP和Gabor特征,然后将广义典型相关分析方法分别引入到人脸多特征融合和指纹多特征融合中,应用分块对角矩阵组合上述融合的人脸特征和指纹特征,最后用鲁棒概率协同表示分类器进行分类。在两个多模态数据库上的实验结果表明:与人脸或指纹单模态生物特征识别相比,基于人脸指纹的多模态生物特征识别具有更高的识别率和更好的稳定性;所提出的基于广义典型相关分析的特征融合方法优于传统的融合方法。     

同卵双胞胎的指纹是一样的吗？

<正>A:指纹一般是指人的手指末节掌面皮肤上的乳突线花纹。凹凸的纹路可以增加皮肤与物体的摩擦系数,但指纹的这一功能在当今社会很少被提及。说到指纹,人们的第一反应可能是“解锁手机”“移动支付”等。指纹形成于妊娠期第3～4个月,具有永久稳定性和唯一性,这种特性使它能够成为识别个人信息的“人体身份证”。     

指纹揭秘

每个人都有自己的独特指纹,即使是由于外伤破坏了它,新长出的皮肤纹路依然不变。据统计,当今世界上没有指纹的人仅为20名,除此之外的50多亿人,均有各自的指纹,并将伴随人的终生。我们的祖先对指纹的观察与应用,具有相当悠久的历史。美国芝加哥菲尔特博物馆收藏的我国古代泥印,正面塑着主人的名字,反面则印有十分清晰的拇指纹痕。据考证,这枚印有指纹的泥印,是我国周代或前汉时期的作品。西安半坡遗址出土的陶器上,也留有清晰的指纹,距今已有6000年之久。19世纪后,随着人类学、生理学等学科的发展,逐步形成一门系统性的科学——指纹学。科学家     

披露指纹化学组成的技术

科学家应用一种叫做解吸附电喷电离（或称DESI）的技术，将一种溶剂喷到指纹的表面然后对从指纹上散落下的小滴液体进行分析，探测留下指纹者指尖上的痕量化合物，以细微程度很高的方式显示组成该指纹的化合物，向人们提供指纹的一种具有比其他技术的分辨率都要高的“化学肖像”。该图像还可以应用标准化的指纹图像软件来尝试辨识有关的人。在法医学前沿，这项技术可以采收到小量的如可卡因或大麻的四氢大麻酚等毒品以及来自爆炸物的化合物。生物医学研究人员还可能发现，这种技术可用于识别指尖分泌物中的代谢物或其他化合物，这些化合物的存在可能显示身体内发生的其他过程。这种方法可以直接用于指纹，而且就在指纹发现的现场。人们无需将指纹取下并送往某实验室进行分析。这种方法还可帮助辨别相互重叠的指纹。     

一种指纹特征识别的可信验证数字签名系统

针对云计算定制和交付两个出入口的安全问题,提出一种以可信云安全计算为支撑,基于传统密码学数字签名技术,设计了以生物指纹特征为可信计算的验证数字签名技术模型。首先利用二值化和细化算法生成1个像素宽度纹线的指纹图像数学模型框架,提取框架中的指纹特征点,进行数字指纹特征点的拓扑结构等价变换,并进行非对称加密,实现了基于指纹特征识别的可信验证数字签名信任根。结果表明该方法具备生物特征"零知识"验证特点,具有抗攻击性强、加解密运算速度快的优势,从而提高可信云-端的用户安全防御能力。