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不同的生物识别技术在不同的应用领域具有不同的特征

  • 作者:高频安全
  • 发布时间::2019-11-19

在当前的研究和应用领域中,生物识别技术主要涉及计算机视觉,图像处理和模式识别,计算机听觉,语音处理,多传感器技术,虚拟现实,计算机图形学,可视化技术,计算机辅助设计和智能。其他相关研究,例如机器人感知系统。用于生物特征识别的生物特征包括手形,指纹,面部形状,虹膜,视网膜,脉搏,耳廓等。行为特征包括签名,声音,纽扣强度等。基于这些特征,生物识别技术在过去几年中取得了长足的进步。当前研究和使用的生物识别技术主要包括面部识别,虹膜识别,指纹识别,掌纹识别,签名识别和语音识别。不同的生物识别技术在准确性,稳定性,识别速度和便利性上都有明显的差异,因此在不同的应用领域具有不同的特点。1,生物指纹扫描仪识别指纹识别方法是最早,最广泛和最成熟的生物特征识别方法。目前,指纹识别算法已经成熟,快速,并且具有良好的实时性。由于其最低的门槛,低成本和方便的使用,它已被广泛用于安全,考勤,银行,手机等领域。指纹识别系统主要由指纹图像采集,预处理,特征提取,比较,系统管理和数据库管理组成。通过光学全反射摄影,硅晶体传感器和其他技术(超声波扫描,温度传感器,压力传感器)收集指纹图像。指纹识别方法有其局限性。长时间摩擦手指的体力劳动者的指纹质量非常差。另外,很少有人的指纹的端点和分支点很少。对于这种人群,几乎不可能应用指纹识别方法。 。随着用于指纹识别系统的相关设备和算法的不断成熟,相关的研究集中在指纹图像的准确性上,特别是在缺陷或污损的情况下。另一方面,它着重于传感器刻度的连续减小。可应用于PDA,移动电话和其他类似设备。例如,日本三菱电机公司已将指纹认证设备小型化,并将其内置在该公司即将推出的手机中。当用户拨打电话时,用户可以立即识别出指纹是否在用户面前。注册的指纹一致。如果指纹与先前注册的指纹不匹配,则无法连接手机。这使手机用户不再需要担心手机被盗。
2,虹膜识别虹膜作为重要的身份识别特征,具有唯一性,稳定性,可靠性,可收集性和非侵入性的优点。并且识别速度更快,存在识别距离极限,并且大多数被用于工业领域。虹膜识别系统通常可以由虹膜定位,图像预处理,虹膜特征提取和分类识别组成。虹膜识别系统的工作原理一般是通过虹膜采集装置采集虹膜图像,然后通过预处理消除图像的噪声点和照明对图像的影响。通过放置虹膜的内边缘和外边缘,上眼睑和下眼睑,使用虹膜的几何特性。从原始虹膜图像中分割出虹膜。分割的虹膜图像还需要消除由虹膜图像引起的旋转,缩放比例变化和睫毛覆盖的影响。标准化虹膜图像被进一步增强以获得预处理图像以提取相应的特征。此外,虹膜的特征提取模块取决于系统,因为不同的系统可能采用不同的虹膜特征。虹膜特征提取后,将其转换为模式识别问题。分类器模块对虹膜的特征进行分类。如果是虹膜识别问题,则只需将其与目标虹膜进行比较即可。如果是虹膜识别,则需要检索相应的数据库并获得最终的识别结果。在各种虹膜识别算法中,最经典的是基于虹膜Gabor特征的虹膜识别算法,基于Daugman和Wildes的粗略相位量化和图像配准。大多数商业系统都基于这两种算法。
3,人脸识别人脸识别在我们的生活中一直很活跃。尽管人脸识别的准确性低于虹膜和指纹识别的准确性,但是人脸识别由于其无创性和用户最自然,最直观的方式而成为最可接受的生物识别方法。并且收集成本低,这是公认的身份识别特征,并且是国内外生物识别身份识别领域的热点。人脸识别有两个方面:在输入图像中定位人脸;提取面部特征以进行匹配识别。在当前的面部识别系统中,图像的背景通常是可控的或近似可控的,因此面部定位相对容易解决。由于表情,位置和方向,人脸识别以照明形式显示,这使其产生更大的相似差异,从而使人脸的特征提取更加困难。
4,掌纹识别掌纹识别比指纹识别更容易接受。它的主要特征比指纹明显得多,提取时不易被噪声干扰。另外,掌纹的必要特征比手掌的特征更稳定和更具分类性,因此掌纹识别应该是一个有前途的身份。识别方法。
5,视网膜识别视网膜是位于眼后的非常小的神经。眼睛是感知光并通过视神经将信息传输到人脑的重要器官。由于视网膜不容易改变和复制,因此被认为是通过生物特征识别视网膜的最安全方法。在1930年代,人们得出的结论是,人眼后部的血管分布是独特的。根据进一步的研究,即使在双胞胎中,这种血管分布也是独特的。6,签名识别签名识别是一种行为识别技术,当前大多数签名仅用于身份验证。签名认证的困难在于,即使同一人的两个签名永远不会相同,数据的动态范围也会改变。根据获取数据的方式,签名认证可以分为两种:离线认证和在线认证。脱机身份验证是由扫描仪获得的数字图像。在线认证是使用数字平板电脑或压感笔记录签名的过程,可以轻松获取离线数据。但是,笔画形成过程的动态特性使在线签名易于伪造。7,步态识别步态识别是对包含人体运动的图像序列的分析。它通常包括三个过程:步态检测,步态表征和步态识别。步态检测是从图像序列中的背景图像中提取人的步态轮廓区域。步态轮廓区域的有效分割对于后处理(例如特征提取和目标分类)非常重要。因此,步态检测通常被认为是步态。识别的预处理部分。应用领域生物识别技术已广泛应用于各个领域,这里简要介绍了几种应用。航空身份证明。机场航班允许乘客通过面部,虹膜和指纹进入。乘客在自助登机口附近安装面部摄像头,自动收集他们的面部图像,并将化身发送到内部数据库以进行实时匹配和验证。经过几秒钟的匹配验证后,系统将乘客识别为“登机”,而无需在登机口出示您的登机牌或护照。进入建筑物很安全。企业的员工和建筑物的所有者进入和离开各个建筑物以进行必要的标识,以防止未经授权的访问。当前,使用各种卡,证书等。问题是卡和文件很容易丢失,复制和借用,并带来麻烦。电子商务。所有通过Internet发送材料的公司都在寻找一种安全地发送材料的方法。越来越多的人通过Internet购买商品和服务,但潜在的安全问题越来越严重。用身份号码和密码代替传统的直接联系显然已经过时了。 CA认证系统正在考虑将生物识别技术纳入其中。身份证伪造。一直以来,身份证一直是国家安全机构严厉打击的对象,但一再被禁止。电子身份证用于存储人的生理特征,需要将身份证与人的生物特征进行比较,以有效解决伪造问题。