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生物特征识别技术的开展趋势

2019-10-10 09:43      点击:

  指纹图像预办理的宗旨是为了减少噪声干扰的影响,以便有效提取指纹特征值。常用的预办理方法有图像加强、图像平滑、二值化、图像细化等。

  生物特征识别技术是指操作人体固有的生理特征或行为特征来停止个人身份辨别认证的技术。生物特征识别技术包含接纳人体固有的生理特征(如人脸、指纹、虹膜、静脉)停止的身份认证技术和操作后天造成的行为特征(如签名、字迹、声音、步态)停止的身份认证技术。与传统的身份鉴定技能花样比拟,基于生物特征识另外身份鉴定技术具有如下长处:(1)不会遗忘或损失;(2)防伪性能好,不易伪造或被盗;(3)“随身赐顾帮衬”,随时随地可用。正是由于生物特征身份识别认证具有上述长处,基于生物特征的身份识别认证技术遭到了各国的极大器重。

  虹膜相对而言是一个较新的生物特征。1983年,Flom与Safir申请了虹膜识别专利护卫,使得虹膜识别方面的钻研很少。1993年,Daugman颁发了关于虹膜自动识别算法的首创性工作,奠定了世界上首个商业虹膜自动识别系统的根底。随着Flom和Safir专利在2005年的失效和CASIA及ICE2005中虹膜数据集的提供,虹膜识别算法的钻研越来越蓬勃。ICE2006初度对虹膜识别算法性能停止了测试。

  生物特征识别技术及其开展趋势

  虹膜识别

  虹膜识别中必要处置惩罚惩罚如下两个难点问题:一是虹膜图像的获取,二是实现高性能的虹膜识别算法。

  生物特征识别产品逐步从单一PC办理,转变为散布式计算。用独立的前端独立办法来完成生物特征的收罗、预办理、特征提取和比对,而用中心PC或效劳器完成与业务相关的办理。论述这种方式较之传统方式的长处~ 由于前端接纳嵌入式办法,因此自然提出了对数字信号办理器的要求。

  特征提取的宗旨就是从预办理后的指纹图像中,提取出能够表达该指纹图像与众差异的特征点的过程。最初特征提取是基于图像的,从图像整体中提取出特征停止比较,但该方法的精度和性能较低。如今一般接纳基于特征点的方法,从图像中提取反馈指纹特性的全局特征(如纹形、形式区、核心区、三角点、纹数等)和部分特征(如终结点、分叉点、不合点、孤立点、环点等)。得到特征点后就可以对特征点停止编码造成特征值模板。

  为了按捺姿势变革对人脸识别性能的影响,也为了进一步进步人脸识别性能,20世纪90年代后期,一些钻研者初步接纳基于3D的人脸识别算法。这些算法有的自身就接纳三维形容人脸,有的则用二维图像建设三维模型,并操作三维模型生成各种光照、姿势下的合成图像,操作这些合成图像停止人脸识别。

  目前,常用的生物特征识别技术所用的生物特征有基于生理特征的如人脸、指纹、虹膜,也有基于行为特征的如字迹、声音等。下面就这些常见的生物特征识别技术的特点及其开展趋势作一简略介绍。