生物识别技术与应用

生物识别技术可以用来鉴别身份或证明身份，主要包括虹膜识别、视网膜识别、面部识别、指纹识别、DNA识别、气味识别、签字识别和声音识别等，其中指纹识别是最常用的一种．生物识别技术在人类的物理生存空间和虚拟生存空间具有广泛的应用前景。在介绍生物识别原理的基础上。讨论了两种类型生物识别技术，一种基于生理特征：虹膜识别、视网膜识别、面部识别和指纹识别；另一种基于行为特征：签字识别和声音识别。     

监控视频中基于人体关键点的步态识别研究

步态识别作为一种行为特征识别技术,相对于人脸识别具有图像分辨率要求低、可远距离识别、可夜间识别等优点,在视频侦查领域有广阔的应用前景。本文提出一种基于监控视频中人体轮廓关键点与质心之间位置关系特征表示,利用BP神经网络进行分类的步态识别方法。基于CASIA Dataset B进行实验,实验结果验证了所选步态特征的可行性,实现了较高的步态识别效果。     

基于KCCA的特征融合方法及人耳人脸多模态识别

鉴于人耳和人脸特殊的生理位置关系,本文从非打扰识别的角度出发,提出一种基于人耳人脸的多模态生物特征识别技术。首先仅采集侧面人脸图像,然后将核方法引入到典型相关分析(CCA)中,提出基于核CCA的特征融合方法,抽取两组特征矢量的非线性典型相关特征构成有效鉴别特征矢量用于识别,并应用其提取人耳人脸的关联特征进行个体的分类识别。实验结果验证了基于KCCA特征融合方法的有效性;此外,与单一的人耳或侧面人脸特征体识别比较,基于人耳和人脸融合的多模态生物特征识别性能得到提高,这为非打扰生物特征识别提供了一条有效的途径。     

基于log-Gabor小波的掌纹识别算法

掌纹识别是一种新兴的身份识别技术,具有易于采集、纹理丰富等优点,为此提出一种基于log-Gabor小波进行特征提取的掌纹识别算法.该算法首先用log-Gabor小波对掌纹目标区域（region of interest,ROI）进行滤波,然后根据滤波后图像的相位信息形成二进制掌纹特征码,最后用汉明距离来衡量不同掌纹特征码的相似度.在UST掌纹库上的实验结果达到了较高的识别率,验证了该算法的有效性.     

基于相对熵度量的行为识别方法

行为识别技术是一种可用于智能视频监控的生物识别技术。本文提出一种基于信息论中相对熵概念的行为识别算法。训练过程使用Parzen方法估计概率分布函数,测试过程则将图像序列投影到低维特征空间,使用相对熵作为判断两种不同行为的相似度函数,在Weizmann数据库上测试的结果验证了算法的有效性。     

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。     

一种口令、令牌与生物认证技术通用集成框架

提出一种在计算机应用系统中集成口令、令牌及各种生物认证的通用集成认证框架和支撑框架的认证协议.该认证协议把消息的验证过程逆向转化为传统的生物特征识别过程,利用各种生物特征识别技术固有的容错能力解决生物特征数据的不确定性问题,从而提供一种可重用的集成认证框架.采用该框架可以实现相关技术的标准化,有助于全面提升系统的安全层...     

封面图片说明：人工智能专题

 生物特征识别：通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认识的技术,包括指纹识别、人脸识别、虹膜识别、指静脉识别、声纹识别以及步态识别等。     

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。     

基于ACIS平台的产品特征识别系统的实现

结合ACIS（Andy Charleslan’s System）几何平台的数据结构、图结构、开发接口,研究了基于ACIS几何平台的产品特征识别实现的技术,包括识别方法、识别流程等．识别实例验证了具体实现产品特征识别的有效性．     

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。     

基于多阈值判断的单线激光雷达草丛识别方法

本文基于单线激光雷达提出了一种对于草丛障碍物的识别方法。首先对草丛特征进行分析,阐述了草丛障碍物与其他连续体障碍物的特征区别,由特征分析提出了一种多阈值草丛特征识别算法,通过候选框对单线激光雷达点云识别保留,最后通过试验进行验证该多阈值草丛识别方法。试验结果表明该算法能够充分利用单线激光雷达点云数据量小、计算时间短、鲁棒性强等优点,弥补了特殊环境下视觉识别适应性差、识别失效等问题,更好地发挥了单线激光雷达的作用。     

说话人识别系统中特征提取的优化方法

声学特征提取是语音信号处理,如语音识别、语音唤醒、说话人识别等的核心技术之一.围绕说话人识别任务详细介绍了其主流声学特征,以及采用这些声学特征后所产生的问题和改进方法.同时,基于说话人区分向量(x-vector)说话人识别架构提出了一种双声学特征整合的方法,以改善识别性能,并在公开的VoxCeleb1数据集上对比几种常用声学特征在x-vector框架下的说话人识别结果,进一步验证了所提出的双特征整合方法的有效性.     

一种局部与全局特征相结合的主题域识别模型

传统的主题域识别技术主要局限于单一领域，缺乏领域间的交互式协同，难以保证识别结果的准确性，因此提出一种局部与全局特征相结合的主题域识别模型.该模型一方面基于实体在领域内的局部特征进行局部识别，另一方面基于领域间协同作用、领域相关度等全局特征对各个局部识别结果进行一致化趋近，从而使识别结果更全面、有效.另外，针对相似矩阵的更新时机、协同作用的量化以及迭代终止条件的设定三个方面对主题域识别算法进行了优化.通过实验验证了本文所提出的关键技术的可行性和有效性.     

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。     

基于姿态估计和Transformer模型的遮挡行人重识别

行人重识别是利用人工智能解决边防检查、人员追踪等公共安全应用问题的技术,具有从跨设备采集的图像中识别某一特定行人的能力。但是在人员追踪等问题中,往往会出现行人刻意遮挡、复杂场景环境遮挡等因素,大大提高了行人重识别的难度。针对行人重识别遮挡问题,基于ResNet50网络,结合姿态估计（Pose estimation）和转换器（Transformer）模型,提出了一种改进的行人重识别网络PT-Net,以提高遮挡条件下的行人重识别能力。该方法首先利用现有的姿态估计方法对输入图像进行关键点检测,并将关键点信息与行人特征图像结合起来生成一个基于姿态的行人特征表示;然后利用Transformer模型对基于姿态的行人特征表示编码,用来实现特征对齐和特征融合。论文基于国际公开的数据集Occluded-Duke开展实验验证,结果表明,PT-Net方法相对于基线模型,其均值精度mAP和相似度排序Rank-1指标分别提高了1.3和1.5个百分点,验证了该方法的有效性和优越性。     

RFID射频标签——取代条形码的一种方案

RFID射频标签是承印物与电子技术的一个典型组合应用,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,获取的数据通过电脑进行下一步处理,从而实现产品非接触式的识别、查找与管理,打破了传统条形码识别的局限性,被认为是取代条形码的一种方案,有可能发展成为今后全球商品或物流中最广为采用的技术之一。     

基于二维Gabor的掌纹图像预处理研究

掌纹识别属于相对较新的一种生物特征识别技术,是利用人手掌上丰富的纹理特征来进行身份识别。掌纹图像的质量是影响掌纹识别性能的关键,因此,由掌纹的特点入手,对掌纹图像采用基于形态学方法进行感兴趣区域(ROI)的分割,为了防止由于采集时手放置位置的旋转或偏移导致的掌纹图像的差异,通过中值滤波、二值化、膨胀腐蚀等操作确定了特殊角点,再利用角点连线确定旋转角度,来旋转掌纹图像。然后对掌纹图像感兴趣的区域采取小波阈值法来去除噪声。最后结合Gabor滤波器的方向性,采用基于二维Gabor滤波器对掌纹纹线的特征进行提取。为了验证所提出的掌纹图像预处理方法的有效性,在PolyU掌纹图像库上进行实验并取得了较好的实验效果。     

一种基于结构特征基本点的人耳识别定位的新方法

人耳识别时目前生物特征识别的一种重要技术,外耳图像上最具区分能力的特征就是外耳的形状特征和外耳的解剖学特征,像耳轮、对耳轮、耳垂、耳屏、对耳屏和三角窝等部分。本文首先将基于灰度识别转化为复杂度比较,从而进行筛选预处理,实现人耳的大致选区定位,然后进行结构特征基本点的选取,在选取时考虑在局部采用遗传算法或微粒群算法进行最优化选点最后抓取选取的最优点进行曲线的拟合,得到人耳轮廓及特征结构。     

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。