生物识别技术
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生物特征识别技术(biometric recognition或biometric authentication)是计算机科学中，利用生物特征对人进行识别，并进行访问控制的学科。
基本信息
出版社
沈阳工业大学视觉检测技术研究所
作者
苑玮琦
书名
生物特征识别技术
又名
biometric reconition或biometric authentication
目录
1概要
2简介
3编辑推荐
4目录
折叠编辑本段概要
生物特征识别技术(biometric 或者是biometric authentication）是计算机科学中，利用生物特征对人进行识别，并进行访问控制的学科。
折叠编辑本段简介
生物特征识别技术，目前比较成熟并大规模使用的方式主要为，指纹、虹膜、脸、耳、掌纹、手章静脉等，此外近年，语音识别、脑电波识别、唾液提取DNA等研究也有突破，有望进入商用阶段。
生物特征识识别技术通常按照，扫描、数字化处理、分析、特征提取、存储、匹配分类几个步骤处理。目前扫描数字化处理已经相对成熟，主要的研究集中在分析和特征提取方面。作为一门计算机学科中的一个分支，存储、匹配和检索的高速化处理近年也有相当数量和质量的研究论文发表。
生物特征识识别技术的应用相当广泛，在计算机应用领域居重要地位。在计算机安全学中，生物特征识别是认证(authentication)的重要手段，生物测定（Biostatistics）则被广泛地应用在安全防犯领域，国家安全公共安全领域中也有广泛的应用。
折叠编辑本段编辑推荐
《生物特征识别技术》作者苑玮琦教授领导的沈阳工业大学视觉检测技术研究所从2001年开始相继对虹膜识别、人耳识别、人脸识别、指纹识别、掌纹识别、手形识别和手部静脉识
别等生物特征识别技术开展了研究工作，先后2次获得国家自然科学基金以及教育部春晖计划项目、辽宁省自然科学基金、辽宁省高等学校优秀人才支持计划、辽宁省高等学校创新团队项目计划、沈阳市科学技术基金等多项基金的资助。
第一章生物特征识别概述
第一节生物特征识别的起源和发展
第二节生物特征识别系统
第三节几种生物特征识别技术及比较
一、虹膜识别
二、人脸识别
三、人耳识别
四、指纹识别
五、掌纹识别
六、手形识别
七、静脉识别
八、几种生物特征识别技术比较
第四节生物特征识别技术的应用
第五节生物特征识别技术的前景
参考文献
第一部分头部特征识别
第二章虹膜识别
第一节概述
一、虹膜识别发展历史
二、虹膜生理结构特征
三、虹膜识别特点
四、人眼图像的采集
五、虹膜识别基本过程
六、人眼自然睁开状态下的虹膜图像中存在的问题第二节噪声(眼睑、睫毛和光斑)的检测
一、眼睑的检测
二、睫毛的检测
三、光斑的检测
第三节虹膜边界的检测
一、积分微分圆检测算子
二、Hough曲变换方法
三、主动轮廓线跟踪方法
四、通过特定虹膜边界点寻找边界的方法
第四节虹膜图像的分割
一、固定角度确定虹膜无噪声干扰区域方法
二、根据噪声确定实际虹膜区域方法
三、虹膜区域选取与识别率对应关系
第五节虹膜图像归一化
一、虹膜图像内外圆不同心的调整
二、虹膜图像尺寸的归一化
三、虹膜图像展开成矩形
第六节虹膜特征提取与匹配
一、利用2DGabor滤波器提取虹膜相位信息
二、Gabor滤波器参数设计及虹膜特征提取
三、利用小渡过零方法提取不同分辨率下的虹膜特征
四、利用金字塔方法提取虹膜灰度信息
五、多尺度模板提取虹膜纹理位置信息
六、基于傅里叶变换的相位相关法
七、基于灰度曲面直接匹配法
八、基于结构特征的虹膜识别方法
九、基于局部信息统计的虹膜分块编码方法
十、基于局部分块特征的虹膜识别方法
第七节自适应虹膜识别方法
一、相位一致性理论
二、特征提取和表示
三、自适应模式匹配
第八节虹膜识别小结
参考文献
第三章人脸识别
第一节概述
一、人脸识别发展历史
二、人脸识别系统
三、人脸识别的实验样本
第二节人脸识别中的关键问题
一、光照问题
二、姿态估计与匹配
三、时变的特征提取与消除
第三节人脸的检测与定位
一、基于知识的人脸检测方法
二、基于模板匹配的检测方法
三、基于统计模型的人脸检测方法
四、人脸检测方法小结
第四节人脸几何特征提取方法
一、形状几何特征提取
二、基于几何模板的特征提取
第五节人脸代数特征提取方法
一、主成分分析法
二、基于遗传算法优化的PcA算法
三、独立成分分析法
四、奇异值分解方法
五、基于隐马尔可夫模型特征提取方法第六节人脸分类识别方法
一、基于线性判别分析方法
二、基于神经网络的人脸识别方法
三、基于支持向量机的人脸识别方法第七节其他人脸识别方法
一、三维人脸识别方法
二、基于肤色模型的人脸识别方法
三、深度图像人脸识别方法
四、基于多种特征融合机制人脸识别方法第八节人脸识别小结
参考文献
第四章人耳识别
第一节概述
一、人耳识别发展历史
二、人耳识别特点
三、人耳识别系统
第二节人耳图像预处理
一、人耳解剖结构
二、图像噪声处理
三、耳廓边缘提取
四、归一化处理
第三节基于几何特征的人耳识别方法
一、几何学识别方法
二、基于长轴的形状特征识别方法
三、基于内耳角点特征的人耳识别方法
四、基于外耳轮廓曲线的人耳识别方法
五、基于最大主曲率的人耳识别方法
第四节基于代数特征的人耳识别方法
一、主成分分析法
二、低阶不变矩法
第五节其他人耳识别方法
一、基于灰度曲面匹配方法
二、使用voronoi图表的邻接图匹配方法
三、使用组合技术的神经网络方法
四、力场转换方法
五、遗传局部搜索算法
六、基于3D耳朵检测和识别方法
第六节结合面部特征的人耳识别技术
一、由人脸正面图像提取面部结构特征参数和耳廓大小特征参数
二、由人脸侧面图像提取耳廓形状特征参数
三、由人脸侧面图像提取耳廓结构特征参数
四、特征识别方法
第七节人耳识别小结
……
第二部分手部特征识别
第五章指纹识别
第六章掌纹识别
第七章手形识别
第八章静脉识别
何为生物识别
生物识别技术主要是通过可测量的身体或行为等生物特征进行身份认证的一种技术;而生物特征是指唯一的可以测量或可自动识别和验证的生理特征或行为方式。
生物识别技术专家、国家生物特征识别技术标准委员会委员、北京大学信息科学技术学院教授、副院长李文新指出，生物特征分为身体特征和行为特征两类。身体特征包括：指纹、手的静脉血管，掌型、视网膜、虹膜、人体气味、脸型、骨骼和DNA等;行为特征包括：签名、语音、行走步态等。
人类的生物特征通常具有唯一性、可以测量或可自动识别和验证、遗传性或终身不变等特点，因此生物识别认证技术较传统认证技术存在较大的优势。
性能PK
指纹识别：应用最广
指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份鉴定。
我们二代身份证应用的指纹识别技术它的优势就是应用比较方便，应用时间长，认知度高，但就像很多大片里的情节一样，指纹是一种很容易被窃取和复制的特征，安全性较低。此外，指纹特征的稳定性较差，脱皮、表皮茧子，干湿状态都会影响指纹的应用，二代身份证采集过程中像农民、工人等群体会出现大量无法采集的问题，由于指纹到处能留下痕迹，对公安刑侦较为有利，但由于容易复制，也为反刑侦带来了便利。
人脸识别：方便采集
人脸识别技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对辨识，达到识别不同人身份的目的。
李文新指出，人脸技术是目前受关注比较多的生物识别技术，是一种方便采集的特征，但由于人脸是三维的，受光线、表情、胖瘦、毛发，运动影响很大，同时由于也是表面特征，容易被伪造复制，用于做身份识别、刑侦时稳定性及安全性较低，如果技术有所突破，在公众安全等领域应用广泛。
虹膜识别：比较精确
虹膜技术是利用人眼睛虹膜的纹理特征的一种识别技术。虹膜是人眼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。
李文新认为，虹膜识别从技术指标上来说是比较精确的一种，但在使用上需要通过红外光或可见光照射眼睛取得图像，使用者配合程度低，有较高的心理排斥性，因此不适用于身份证
这样的大人群应用。此外，目前市场上出现的美瞳等产品能改变虹膜的特征，比较容易复制。
据了解，虹膜识别技术，目前已经在我国煤矿工人考勤、监狱犯人管理、银行金库门禁、边境安检通关、军队安保系统、考生身份验证等领域实现应用。
指静脉识别：安全性高
指静脉识别技术是一种新的生物特征识别技术，它利用手指内的静脉分布图像来进行身份识别。
医学研究发现当用近红外线照射手指时，静脉中流动的血红蛋白会吸收近红外线从而形成血管的影像，通过传感器可以获取手指静脉的图像，并经算法处理形成特定的指静脉特征模板。经过医学的验证，每个人的手指静脉血管影像都不一样，形成的模板是一种独特的生物特征，可用于进行身份的识别。
李文新介绍，指静脉识别技术区别于指纹虹膜、人脸等其它生物识别技术，在于其生物特征载体静脉血管位于手指内部，除非是复制一根活体手指，否则流动的血液形成的血管图像通过普通的技术手段很难获取及被复制，是非表皮特征、非接触技术、安全、高效、方便的。
专注于指静脉识别技术研发的燕南科技董事长李向明告诉科技日报记者，在当今众多生物识别技术中，指静脉技术是安全级别及技术指标是最高的，使用习惯和指纹类似，其广泛的应用及在大部分领域补充或替代指纹技术，将是未来身份识别的趋势。
未来展望
“身体密码”将改变我们的生活
指纹、面容、虹膜……我们的身体密码在未来将带给生活许多改变。
随着生物识别技术的不断发展，钥匙、密码或许已无必要存在，只要你给一个眼神，家门就能为你打开;去银行取款，无需带卡，刷脸即可，也不必担心账号被盗;家中来了陌生人，视频监控会立即发出报警声;网上购物，只要看一下摄像头，就能实现资金的支付和流动;登陆社交网络，可以瞬间找出同一张脸出现在网络好友圈中的所有照片;超市老板根据人脸分析结果，就能统计当天光顾的客户数量和年龄分布，用以分析销售情况，广告商也能据此提供更为精准的定向广告;想要进行盗窃等犯罪活动的人也得好好掂量掂量，不存在伪造身份的可能，还有无处不在的摄像头能快速“揪出”坏分子……
“生物识别技术在社会中的广泛应用，能够全面提高人们生活的安全系数，实质上也能提升人与人互信的基础。”中科院自动化所孙哲南副研究员在接受媒体采访时表示，这些独一无二的身体密码的实际应用，最终会改变人们生活与交往的原貌。
现在主要的生物特征识别方法有：指纹识别、人脸识别、虹膜识别、说话人识别、手形识别、掌纹识别、签名识别、步态识别等。
指纹识别
指纹是指手指正面皮肤上凹凸不平的纹路，由于有这些凹凸纹路的存在，增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够用手方便地抓起重物。纹路中隆起部分是手指真皮向表皮乳突形成的皱痕，又称指纹脊线（ridge）；指纹脊线之间的凹陷部分，称为指纹的谷线（furrow）。尽管指纹只是人体皮肤的一小部分，但是它却蕴涵了大量的信息。这些手指皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上是各不相同的，在信息处理中我们将它们称之为“特征”，这些特征对每个手指都是不同的。而且，人的指纹特征是与生俱来的，在出生6 个月后即基本形成，此后，指纹的纹线类型、结构、统计特征的总体分布等就不再发生明显变化。在很早以前，人们就认识到了指纹的唯一性，至今还没有发现过两个指纹完全相同的人，即使是同卵双胞胎的指纹也是很不相同的。其实，指纹的纹路不仅在人与人之间存在不同，就是连同一个人的十指指纹也有明显的区别。依靠指纹特征唯一性特点，我们就可以把一个人与他的指纹对应起来，通过比较他的指纹特征和预先保存的指纹特征，就可以验证他的真实身份。
指纹采集仪
指纹的脊线和谷线结构
人脸识别
识别人脸是人类的一项重要能力，也是日常生活中人们用来识别他人身份的主要手段，在社会活动中扮演着十分重要的角色。不难想象，实现机器自动识别人脸所产生的影响将是深远的。虽然人类能够在各种复杂条件下毫不费力地识别出人脸，然而设计和建立一个完全自动的、具有高鲁棒性的人脸识别系统却是一件十分困难的事情。
一般来说，人脸识别技术是指对输入的人脸静态图像或者视频进行处理和分析，提取出人脸中所蕴含的身份特征，然后与数据库中已存储的
模板信息进行匹配，从而达到识别人脸身份的目的。人脸识别的研究涉及模式识别、图像处理、计算机视觉、机器学习等多个学科，并且还与神经生理学、心理学等学科具有紧密的联系。
人脸验证
人脸辨识
虹膜识别
虹膜是指眼睛中环绕瞳孔的织物状环状物，是我们通常所说的眼眸（黑眼珠）的主要组成部分，不同种族人的虹膜具有不同的颜色。每一个人的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纹理结构，有报道，世界上没有任何两个虹膜（包括同一个人的左、右眼）是一样的。
此外，人的虹膜具有天然的被保护特性、高复杂性、高稳定性、易使用性、固有的环状特性、防伪性等优点，虹膜识别被公认为生物特征识别中准确率最高的方法，是该学科的一个研究热点。
虹膜区域
说话人识别
根据说话声音识别一个人的身份是我们人类的一种基本能力，由于生理上的差异，每个人的说话声音是不同的，从语音信号中有效地提取个人特征信息进行说话人身份的识别与认证，是语音识别研究领域的一个重要方向，具有广泛的应用前景。
自动说话人识别可以被用于计算机和计算机网络的访问控制、关键部门的出入控制、电话语音交易的身份验证、公安司法、军事上电话语音的监听、语音数据流中的说话人检测，以及一些个人设施如手机、PDA 等的个性化设置等。随着互联网的蓬勃发展以及数字音频数据的爆炸式
增长，说话人识别也被应用到语音检索和信息获取（Information Retrieval）中。在图像、语音识别等模仿人类机能的模式识别领域中，唯有自动说话人识别的性能在某些条件下可以与人类的能力相当，甚至超过人类。说话人识别的研究已经越来越受到人们的重视，得到了计算机科学、信号分析与处理、智能控制等研究领域的广泛关注。
说话人识别中的声管模型
手形识别
手形指的是手的外部轮廓所构成的几何图形。大量生物学研究表明，人的手形在一个相当长的时期内具有良好的稳定性，并且，两个不同人的手形是不同的，即手形特征具有唯一性。此外，手形特征也具有普遍性，易采集性等其他特点，满足成为生物特征的所有要求，因此可以利用手形来对人的身份进行认证。
手形研究多采用人手手指的三维轮廓特征作为手形特征，但是，由于三维点采集起来比较复杂，目前，有越来越多的研究者把目光转向了二维手形识别方法的研究，并且取得了一定的进展。
掌纹识别
手掌是手腕到手指根之间的内侧区域，掌纹则是手掌皮肤上所有纹路的统称，主要包括乳突纹、主线和皱褶。和其他生物特征识别技术相比，掌纹识别具有一些独有的特点：
1. 手掌上也布满了乳突纹，含有很丰富的可区分信息。
2. 手掌上有几条大的主线和很多的皱褶线，这样的线特征是掌纹所独有的，具有很强的区分能力和抗干扰能力，并且易于提取。
3. 掌纹图像获取的环境条件比较容易控制，从而能较好地保证掌纹识别系统的识别精度。
4. 掌纹图像采集设备的价格要低廉得多。
5. 掌纹特征非常稳定，这使得它在身份识别中能获得比签名更高的识别精度。
6. 当使用高分辨率的采集设备时，手掌上的各种特征，如手掌的几何特征、手掌上的乳突纹、主线和皱褶线等特征可以融合在一起，形成一个高精度的识别系统。
掌纹识别是近年来新兴的一种身份识别方法，是对现有人体生物特征识别技术的重要补充。
签名识别
个人手写签名虽然不是一种固有生理特征的外在表现，但是由于签名基本上是一种自在的手腕运动，个人签名时在握笔姿势、运笔习惯、用力轻重等方面都有自己的特点。J.J. Denier，VGon和J. Thuring等认为手写签名是一种“弹道运动”，是个人无意识的习惯动作。手写签名认证就是根据个人书写的特点来比较当前签名与预先存储的签名样本或模板之间的相似程度，通过相似程度来判断签名的真伪并相应地判别当前签名者身份的真伪。
签名认证与其他生物特征认证方法相比，最明显的特点就是传统手写签名的身份鉴别形式在人们日常生活中经常使用，同时文字书写也是人们普遍具有和使用的技能，因而容易被人们接受。随着传感器技术和计算机技术的发展，支持手写功能的计算机和电子设备（手写板、个人数字助理，智能手机等）日渐普及，这也为手写签名认证的应用提供了极大的便利。
步态识别
所谓步态，是一个人行走时的姿势，其更一般的定义包括了人行走运动的动力学特征，这是一种很复杂的行为特征。虽然四肢健全的人走路的姿态十分相似，但是各人的步态有很大的不同，有的人低头小步，有的人昂首阔步，有的左摇右摆，有的挺胸直腰。早期的医学研究表明：人的步态中有24 种不同的成分，如果把这24 种成分都考虑到，则步态是为个体所特有的，而且具有相对稳定性，在一定的时间范围和相同的步行环境下不容易改变，人们据此可揭示出行走人的身份。
上
图像智能分析技术
随着安防市场应用需求的不断变化以及大安防时代的来临，安防产品从以往的模拟时代、单个产品及小规模系统应用发展到现在的城市级大型系统，无论是使用场合、应用范围、系统规模和复杂程度等都发生了质的变化。这种市场需求的快速发展，使得大量的新技术被应用到了安防产品中，推动了安防产品的发展。
总体来看，安防行业产品技术的发展，有着数字化、网络化、高清化、集成化、专业化、智能化、标准化、移动化等趋势。与此同时，在这种技术、产品、应用发生重大变化的阶段，也对安防企业自身的市场、产品、技术的管理提出了新的挑战。传统意义上，视频监控(CCTV)、防盗报警、出入口控制是安防产品的几个主要大的类别，在安防的产品技术发展上具有代表性。而自2009年初以来，“物联网”迅速风靡全球，在国内更是受到国家和企业的追捧。安防系统是一个涉及到多学科多技术的综合应用系统，目前业界关注的热点技术包括：
图像智能分析技术
图像智能视频分析技术也叫智能视频技术，是视频监控领域最前沿的应用之一，体现着未来视频监控系统全面走向数字化、智能化、多元化的趋势。图像智能视频分析是监控系统下一个重要发展方向，其解决的问题有两个：一个是将安防操作人员从繁杂而枯燥的“盯屏幕”任务中解脱出来，由机器来完成这部分工作，即实时的智能图像分析，主动发现问题；另外一个是在海量的视频数据中快速搜索到想要找的图像，即快速的海量视频数据搜索——智能图像搜索。
视频分析产生的背景很简单，其一就是当值班人员面对成百上千台的摄像机，无法真正地在风险产生时预防或干预，多数靠事后回放相关的图像；其二用户对增值业务的要求，如商业上人流统计、防止扒窃等等。将风险的分析和识别转交给计算机或者芯片，使操作人员从“死盯”监视器的工作中解脱出来，当计算机发现问题时产生报警，再由操作人员进行响应。一般来说，操作人员盯着电视屏幕墙超过10分钟后将漏掉90%的视频信息，因此智能图像分析非常有应用价值。
大容量存储技术
由于大型安防应用系统的出现，用户对图像数据的海量存储提出了很高的要求，动辄几百上千T的数据中心已经出现。视频图像的海量存储和普通应用系统相比有其特殊性，如前端信息点分散、传输数据量大、可靠性要求高、读写操作量差异大等，这些都是大型视频监控系统的应用特点。视频监控系统的设计通常会涉及到DAS、NAS、SAN等大容量存储技术。
自适应多码流传输技术
网络多媒体通信逐渐成为人们生活、工作以及其他应用中方便简洁的一种技术。网络音视频数据相对于传统的信息(如文本、图片等)有更大的数据量，而网络传输中因网络硬件或其它因素容易造成数据传输不稳定。为了保证数据的实时可靠传输，人们根据长时间开发音视频通信的经验，采用了一种从采集、编解码到网络传输相互配合的保证数据实时可靠的传输方法，称之为自适应多码流传输技术。
当前网络上应用到音视频媒体技术软件数不胜数，如QQ视频聊天、MSN视频会议、WindowsMedia流媒体发布以及Flash流网络音视频插件等等。正是因为音视频媒体给人以直观生动感觉信息，可以预言在将来的网络信息传播中音视频数据信息将占极大的比重。音视频信息不同于其他媒体信息，具有实时、可容错性特点，因此面向非连接的UDP/IP协议成为网络传输中的首选。但是由于UDP/IP协议天生的不可靠性，以及目前网络通信条件的
生物识别技术论文
生物识别技术浅析 摘要：生物特征识别技术作为一种身份识别的手段，具有独特的优势，对信息安全具有重要意义，近年来已逐渐成为研究热点。文章介绍了常见的生物识别技术和识别方法并阐述了每种方法的 优缺点。 abstract： biometric identification techniques is critical to our highly inter-connected information society. as a way of automatic identification， biometrics have unique advantages because it is based on biological and behavioral traits. biometrics is important to information safety. firstly， this paper summarizes briefly biometric identification techniques， and introduces approaches， then analyzes the adavatge and then dis of every methods. 关键词：生物识别；指纹；人脸；虹膜 key words： biometric identification techniques；fingerprint；face；iris 中图分类号：tp39 文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2012）30-0213-02 0 引言 身份认证早在很久之前就出现在了人类社会生活中。身份证、护照、密码等这类传统的身份认证方法有许多的弊端，如：不容易
未来5年中国生物识别行业发展前景的分析
未来5年中国生物识别行业发展前景的分析 我国生物识别市场主体数量 近几年来，我国生物识别技术行业市场主体数量呈迅速增长的趋势，截至目前，行业企业数量超4000家。根据统计，2013-2018年，我国生物识别技术行业新增企业数量呈逐年增长的趋势。2018年，行业新增企业数量达558家，同比上年微增3.14%。截至2019年8月底，我国生物识别技术行业新增企业数量达428家。 图表2013-2019年中国生物识别技术行业新增企业数量情况 单位：家，% 数据来源：中投产业研究院 中国生物识别技术行业投融资分析 整体来看，近三年来，中国生物识别技术行业投融资热度逐渐上涨。根据IT桔子数据统计，2012年，我国生物识别技术投融资金额仅0.09亿元，至2018年，行业投融资金额高达163.81亿元。截至2019年8月底，我国生物识别技术行业投融资数量达5件，金额达12亿元。 图表2012-2019年中国生物识别技术行业投融资概况 单位：亿元，件
数据来源：IT桔子，中投产业研究院 行业领先企业或资本青睐。 在融资情况方面，目前以科大讯飞、旷视科技为代表的行业领先企业频频获资本青睐。根据不完全统计，科大讯飞自2016年起，共计融资轮次达8次，而旷视科技自2012年起共计融资次数达6次，2019年8月，旷视科技去香港申请上市。 图表中国生物识别技术行业领先企业融资情况
资料来源：中投产业研究院整理 随着技术的成熟与进步，生物识别技术将会得到深化与普及，并开始得到更大范围的采用，比如在边境安全方面。在今后几年中，应用将越来越多样化，随着技术的进步和成本的不断降低，生物识别将会出现长足的发展。 中国生物识别行业发展前景广阔 随着智能手机市场逐渐饱和，各大手机厂商都倾向于采用创新手段提高手机“卖点”，与以往苹果、三星、华为、小米等采用指纹解锁的方式相比，微软推出虹膜扫描解锁，在行业处于领先位置。虹膜扫描比指纹解锁更加安全，在微软的示范效应下，预计虹膜识别技术将在手机领域逐渐普及，生物识别产业将获得利好。 早前，生物识别这一技术主要应用在政府与军队等对信息安全要求极高的领域中，随着互联网强势影响，生物识别逐渐走向互联网金融、智能家居等更多领域。 随着智能终端设备与移动互联网产业快速发展，在信息安全、互联网金融与社交娱乐等方面，作为前沿技术的生物识别将迎来巨大发展空间。 2018年，业内期待采用生物识别技术的智能移动设备和智能卡在全球市场中继续发展。同时，业内期待市场对生物识别身份验证技术的需求不断增加，以确保处于快速发展中的移动支付和金融交易市场的安全性获得保障。
身份识别技术的发展趋势
身份识别技术的发展趋势 目前随着电子商务和电子政务的发展，以及GSM，CPRS，CDMA，WLAN等无线移动通信技术与相应业务的发展，身份认证的理论和技术已经在不断成熟完善的基础上，出现了几个研究热点。 2.1图像口令技术 传统的口令认证技术主要是基于文本口令，大部分安全系统为了保证口令的安全性都会要求用户选择较长的复杂口令，这种文本口令提高了安全性但是由于难以记忆，输入不便，使得很多用户仍然使用弱口令。图像口令技术是用一组图像组成的集合代替文本字符集合，用户通过从图像集合中选择P个图像合成自己的口令。认证系统系统在认证时给出T个图像，用户从中选出自己生成口令时的P个图像。由于图像包括的信息远大于文本，很难实现自动字典攻击。而且这种口令很难记录也不易与人共享，增加了安全性。 该系统的安全性在于从T个图像中选取P个图像口令的组合数大小，为了提高安全性应使组合数T！/[(T-P)!P！]尽量增加。 2.2生物特征识别技术 以上传统的身份验证方式,都是基于。what you know。或者。what youhave。的验证手段,它只能说明用户具有登录权限,并不能说明用户为非冒充者,直到生物识别技术的出现和越来越多的普及。比尔盖茨曾断言,生物识别技术将成为未来几年IT产业的重要革新。越来越多个人、企业乃至政府都承认,现有身份加密码或基于智能卡的身份识别系统远远不够,生物特征识别技术在未来的身份识别方面将
占据不可或缺地位。 生物识别技术是通过提取人体的生物特征数据或行为的特征属性来进行身份认证的一种技术。生物特征是指人体独一无二的可通过测量得到,又能被用来利用的身体或者行为特征,它分为身体特征和行为特征两类。身体特征有:DNA结构、指纹、虹膜、视网膜、脸型、头发硬度等;行为特征有:音调、签名、行走步态等。生物识别技术的出现,为解决真正意义上的身份验证提供了可能,江林升教授提出的在网络化考试中运用实时人脸识别技术对身份的验证,效果显著,但实现此类技术所需的硬件、网络带宽等要求较高,因而实现难度较大,普及也相对困难。 2.3基于数据挖掘的身份识别 由于数据挖掘技术的出现,一种基于数据挖掘技术的身份识别技术应运而生了。它不必像生物识别技术那样需要个体的生物特征,而只需个体的行为特征,又克服了传统身份识别的单一性缺点。它通过挖掘人们的历史行为,得到人们的行为模式,再根据相应的预测算法,来鉴别身份的真实性。 目前较为火热的Web挖掘,不但可以为网站挖掘出具有价值的信息,也能为网站的安全提供安全参考。基于数据挖掘技术的对异常数据的捕获、用户可信行为的分析等应用也不断成熟,已为验证用户身份真实性提供了可能 3一种基于数据挖掘的个人身份信息自动识别模型 本文提出的基于数据挖掘技术的个人身份信息自动识别模型，如
RFID技术与应用试题库含答案
《R F I D技术与应用》试题库（含答案）一、填空题（共7题，每题2分，共14分）【13选7】 1．自动识别技术是一个涵盖【射频识别】、【条码识别技术】、【光学字符识别（OCR）】技术、磁卡识别技术、接触IC卡识别技术、语音识别技术和生物特征识别技术等，集计算机、光、机电、微电子、通信与网络技术为一体的高技术专业领域。 2．自动识别系统是应用一定的识别装置，通过与被识别物之间的【耦合】，自动地获取被识别物的相关信息，并提供给后台的计算机处理系统来完成相关后续处理的数据采集系统，加载了信息的载体（标签）与对应的识别设备及其相关计算机软硬件的有机组合便形成了自动识别系统。 3．条码识别是一种基于条空组合的二进制光电识别，被广泛应用于各个领域，尤其是【供应链管理之零售】系统，如大众熟悉的商品条码。 4．RFID技术是20世纪90年代开始兴起的一项自动识别技术，即利用【射频】信号通过空间【耦合】（交变磁场或电磁场）实现【无】接触信息传递并通过所传递的信息达到识别目的的技术。 5．国际标准（国际物品编码协会GS1），射频识别标签数据规范版（英文版），也简称【EPC】规范。6．射频识别标签数据规范给出包括【“标头”】和【“数字字段”】的标签通用数据结构，所有的RFID 标签都应该具有这种数据结构。 7．ISO14443中将标签称为邻近卡，英语简称是【PICC】，将读写器称为邻近耦合设备，英文简称是【PCD】。 8．ISO15693与ISO14443的工作频率都是【】Mhz。 9．ISO15693标准规定标签具有【8】字节的唯一序列号（UID）。 10．对于物联网，网关就是工作在【网络】层的网络互联设备，通常采用嵌入式微控制器来实现网络协议和路由处理。 11．控制系统和应用软件之间的数据交换主要通过读写器的接口来完成。一般读写器的I/O接口形式主要有【RS-232串行接口】、【RS-485串行接口】、【以太网接口】、【USB接口】。 12．电子标签按照天线的类型不同可以划分为【线圈型】、【微带贴片型】、【偶极子型】。13．125KHzRFID系统采用【电感耦合】方式工作，由于应答器成本低、非金属材料和水对该频率的射频具有较低的吸收率，所以125KHzRFID系统在【动物识别】、工业和民用水表等领域获得广泛应用。 二、判断题（叙述完全正确请在题前括号内填入“对”字或打上“√”符号，否则填入“错”字或打上 “╳”符号）（共20题，每题1分，共20分）【30选20】 1．【对】自动识别技术是物联网的“触角”。 2．【对】条码与RFID可以优势互补。 3．【错】IC卡识别、生物特征识别无须直接面对被识别标签。 4．【错】条码识别可读可写。 5．【对】条码识别是一次性使用的。 6．【错】生物识别成本较低。 7．【对】RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签。 8．【错】长距射频产品多用于交通上，识别距离可达几百米，如自动收费或识别车辆身份等。9．【对】只读标签容量小，可以用做标识标签。 10．【错】可读可写标签不仅具有存储数据功能，还具有在适当条件下允许多次对原有数据进行擦除以及重新写入数据的功能，甚至UID也可以重新写入。 11．【错】一般来讲，无源系统、有源系统均为主动式。 12．【对】低频标签可以穿透大部分物体。 13．【错】微波穿透能力最强。
生物识别技术之国内外相关技术的研究、开发现状
一、生物识别应用之发展历程 生物识别技术起步于九十年代初期，经过近二十年的发展，生物识别的发展历史可以粗略地划分为三个阶段。1990年至1997年为第一阶段。在此阶段，整个市场是有欧美澳不超过十家产品和系统供应商，国内厂商只是充当了分销商和系统集成商的角色：进口国外产品，进行增值分销，或作一些简单的集成应用如门禁系统等。 第二阶段从1998年到2002年。在这个阶段，通过学习和借鉴国外技术和产品，中国厂商在产品研发上取得一个又一个的突破，逐渐攻克了核心软件、硬件处理平台、采集器件、以及应用系统设计等难关，最终开始有少量国内设计和制造的产品出现。与国外产品的竟争开始。 第三阶段是从2003年至今，在此阶段，中国生物识别技术和产品在商业应用领域占据越来越多的市场份额，直至目前最后完全占据主导地位，控制了市场。国外厂商开始转向复杂大系统、多技术融合等中高端产品及应用口。 二、国内市场主导产品 2005年至今，中国生物识别市场规模不断快速膨胀。年均增长率超过50%，目前已经达到年销售超20亿元人民币的规模。从产品形态看，主要如下： 1.出入口控制产品 主要指基于单片机嵌入式结构的指纹门禁机、掌型门禁机、静脉门禁机、虹膜门禁机及人脸门禁机，以及基于PC系统的通道控制系统，识别技术主要也是指纹识别和人脸识别。 2.考勤产品 可以说，大规模将生物识别产品〔主要是指纹识别产品)应用于考勤，首先是在中国市场。其实中国市场确实是生物识别应用最具特色、应用领域最具创意的。目前市场上考勤产品的主要形态是基于单片机嵌入式结构的指纹考勤机。 3.门锁/箱柜锁 锁具市场，是中国传统的优势，单就五金件的加工，就是老外不擅长不愿做的环节。不过，如何提升产品档次，以差异化避免恶性竞争，是所有国内生物识别锁具厂商要深思熟虑的和解决的问题。我们欣喜地看到市场上已经出现了高品质、高利润的中国产品。 4.身份认证 身份认证是可以规模化的商业级应用。尤其在金融行业的应用，可以全面推广。该应用的现状和前景都非常好，在金融行业内部人员操作授权方面的应用，特别体现了生物识别的价值。与此相比较，生物识别技术用于计算机开机验证等，以及PDA、手机等相似应用。就显得小儿科，可有可无。随着3G通讯时代的到来，通过手机平台进行远程登录及验证，对于人脸识别、虹膜识别等技术而，潜力巨大。 三、目前应用状况——细分市场数据 根据创立的生物识别市场细分原则，将生物识别市场细分为五大领域: (1)商业应用(Commercial Use) 主要包括考勤、门禁(企业应用)、锁类、逻辑门禁(验证授权等)、智能卡应用等。 (2)司法应用(Enforcement Applications) 司法鉴证系统(指纹、人脸自动识别系统等)。 (3)公众项目应用(Civil Applications)
生物识别技术在生活中如何应用
生物识别技术在生活中如何应用 思路：根据人体特征具有人体所固有的不可复制的唯一性，这一生物密钥无法复制、失窃或被遗忘，利用生物识别技术进行身份认定，安全、准确。 想法：常见的口令、IC卡、条码、磁卡或钥匙存在着丢失、遗忘、复制及被盗用等。因此采用生物“钥匙”，可以不必携带大串的钥匙，也不用费心去记或更换密码。因此把生物识别技术应用到安全方面是最安全有效的。 比如在人们的生活中越来越依赖于诸如笔记本电脑、手机及各种相关数字化产品。但是这些数字产品的安全加密技术及信息管理技术的可靠性和易用性越来越受到挑战。因此把生物识别的技术应用到相关的电子产品中来降低信息加密成本同时解决传统加密技术的复杂性。 在笔记本电脑中加入人脸识别把长相等特征记录于计算机，可以直接用人脸识别，同时识别软件系统能够对多人的各种特征进行差异鉴别，加强了电脑的保密和防盗措施。在个人的手机中存在这大量的信息，所以保密性是最关键的，在手机中加入指纹识别会大大提高安全性且成本较低。 在生活中还有智能锁，智能锁是指区别于传统机械锁，在用户识别、安全性、管理性方面更加智能化的锁，也具有防盗报警功能的电子密码锁代替传统的机械式密码锁，克服了机械式密码锁密码量少、安全性能差的缺点。但成本上较高，而且密码钥匙容易丢失和忘记。而生物特征防盗锁凭借其自生自长、随身携带的“钥匙”优点突出。因此此种锁度过了性能不太稳定、价格昂贵的初始期，变得越来越实，受到了人们的青睐。 根据生活中发现的问题来应用相关技术，比如在我们城市的社会保障中，随着近几年来社会保险事业的深入发展和涉及人员范围不断扩大，代领、冒领、骗保、重复参保等情况屡有出现，严重影响了社会保障基金的安全，所以在需要一个身份的认证也就是真实情况的录入。如果把生物识别应用的该问题中，社保的安全就会得到大大的改善。 由于社会保障工作涉及的人员数量众多，生物识别系统解决身份的验证系统的基本结构和工作过程如下：
《RFID技术与应用》试题库(含答案)
《RFＩD技术与应用》试题库(含答案) 一、填空题（共7题,每题２分,共1４分)【13选7】 1．自动识别技术就是一个涵盖【射频识别】、【条码识别技术】、【光学字符识别（OCＲ)】技术、磁卡识别技术、接触IC卡识别技术、语音识别技术与生物特征识别技术等，集计算机、光、机电、微电子、通信与网络技术为一体得高技术专业领域. 2．自动识别系统就是应用一定得识别装置，通过与被识别物之间得【耦合】,自动地获取被识别物得相关信息,并提供给后台得计算机处理系统来完成相关后续处理得数据采集系统，加载了信息得载体(标签）与对应得识别设备及其相关计算机软硬件得有机组合便形成了自动识别系统。 3．条码识别就是一种基于条空组合得二进制光电识别，被广泛应用于各个领域,尤其就是【供应链管理之零售】系统,如大众熟悉得商品条码. 4．RFID技术就是2０世纪9０年代开始兴起得一项自动识别技术，即利用【射频】信号通过空间【耦合】（交变磁场或电磁场)实现【无】接触信息传递并通过所传递得信息达到识别目得得技术。 5．国际标准(国际物品编码协会ＧS1)，射频识别标签数据规范1、4版（英文版），也简称【EPＣ】规范。 6．射频识别标签数据规范给出包括【“标头”】与【“数字字段”】得标签通用数据结构，所有得ＲＦID标签都应该具有这种数据结构。 7．IＳO14443中将标签称为邻近卡，英语简称就是【PIＣＣ】，将读写器称为邻近耦合设备,英文简称就是【PCD】。 8．ISO15693与ISO14443得工作频率都就是【13、５6】Ｍhz。 9．ISＯ156９3标准规定标签具有【8】字节得唯一序列号（UＩD). 10．对于物联网,网关就就是工作在【网络】层得网络互联设备，通常采用嵌入式微控制器来实现网络协议与路由处理． 11．控制系统与应用软件之间得数据交换主要通过读写器得接口来完成。一般读写器得Ｉ/Ｏ接口形式主要有【RS—2３２串行接口】、【RS－４85串行接口】、【以太网接口】、【USB接口】。 12．电子标签按照天线得类型不同可以划分为【线圈型】、【微带贴片型】、【偶极子型】．13．１25KHz RＦID系统采用【电感耦合】方式工作,由于应答器成本低、非金属材料与水对该频率得射频具有较低得吸收率,所以12５KＨｚRFＩD系统在【动物识别】、工业与民用水表等领域获得广泛应用. 二、判断题(叙述完全正确请在题前括号内填入“对”字或打上“√”符号，否则填入“错＂ 字或打上“╳”符号）(共２0题，每题1分，共20分)【30选２０】 1．【对】自动识别技术就是物联网得“触角＂。 2．【对】条码与RＦID可以优势互补。 3．【错】IC卡识别、生物特征识别无须直接面对被识别标签． 4．【错】条码识别可读可写。 5．【对】条码识别就是一次性使用得。 6．【错】生物识别成本较低。 7．【对】RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签。 8．【错】长距射频产品多用于交通上,识别距离可达几百米,如自动收费或识别车辆身份等。9．【对】只读标签容量小，可以用做标识标签. 10．【错】可读可写标签不仅具有存储数据功能,还具有在适当条件下允许多次对原有
自动识别技术发展现状
自动识别技术发展现状 班级：物流 学号： 姓名： 指导老师： 2015年10月20日
目录 1、自动识别概念 (3) 2、自动识别技术简介 (3) 3、自动识别技术分类 (3) 4、自动识别技术特点 (4) 5、常见的自动识别技术 (4) 5.1、条码技术 (4) 5.2、磁条(卡)技术 (4) 5.3、IC卡技术 (5) 5.4、生物识别技术 (5) 5.4.1语音识别技术 (6) 5.4.2视觉识别技术 (6) 5.4.3人脸识别技术 (6) 5.4.4指纹识别技术 (7) 5.5图像识别技术 (7) 5.6.光学字符识别技术（OCR） (7) 5.7．射频识别技术（RFID） (8) 6、自动识别技术在经济发展中的作用 (8) 6.1、自动识别技术是国民经济信息化的重要基础和技术支撑 (8) 6.2、自动识别技术已成为我国信息产业的有机组成部分 (10) 6.3、自动识别技术可提升企业供应链的整体效率 (10) 7、自动识别技术的应用 (11) 8、自动识别技术的发展趋势 (11) 8.1、多种识别技术的集成化应用 (12) 8.2、无线通讯相结合是未来自动识别产业发展的重要趋势 (13) 8.3、自动识别技术将越来越多地应用于控制，智能化水平在不断提高 (14) 8.4、自动识别技术的应用领域将继续拓宽，并向纵深发展 (15) 8.5、新的自动识别技术标准不断涌现，标准体系日趋完善 (16)
1、自动识别概念 自动识别系统是现代工业和商业及物流领域中，生产自动化、销售自动化、流通自动化过程中所必备的自动识别设备以及配套的自动识别软件所构成的体系。 自动识别包括：条码识读、射频识别、生物识别（人脸、语音、指纹、静脉）、图像识别、OCR光学字符识别 自动识别系统几乎覆盖了现代生活领域中的各个环节，并具有及大的发展空间。其中比较常见应用有：条形码打印设备和扫描设备，手机二维码的应用，指纹防盗锁，自动售货柜，自动投币箱，POS机等. 2、自动识别技术简介 自动识别技术是将信息数据自动识读、自动输入计算机的重要方法和手段，它是以计算机技术和通信技术为基础的综合性科学技术。近几十年内自动识别技术在全球范围内得到了迅猛发展，目前已形成了一个包括条码、磁识别、光学字符识别、射频识别、生物识别及图像识别等集计算机、光、机电、通信技术为一体的高新技术学科。 3、自动识别技术分类 按照国际自动识别技术的分类标准，自动识别技术可以有两种分类方法： 1.按照采集技术进行分类，其基本特征是需要被识别物体具有特定的识别 特征载体(如标签等，仅光学字符识别例外)，可以分为光存储器、磁存 储器和电存储器三种； 2.按照特征提取技术进行分类，其基本特征是根据被识别物体的本身的行 为特征来完成数据的自动采集，可以分为静态特征、动态特征和属性特 征。
几种生物识别技术的比较
几种生物识别技术的比较 生物测定技术根据人体自身的特征如指纹、声音等来识别个人的身份。目前，有很多的生物测定技术可用于身份认证。这里，我大多数流行的生物测定技术是怎样工作的，并对它们抓图、抽取特征、比较和比对的功能做以简单的评论。 虹膜识别技术 虹膜是一种在眼睛中瞳孔内的织物状的各色环状物，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、皱纹和条纹等特征的结构，据宣称，没有任何两个虹膜是一样的。虹膜扫描安全系统包括一个全自动照相机来寻找你的眼睛并在发就开始聚焦，想通过眨眼睛来欺骗系统是不行的。 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，尽管它还没有测试过； ?只需用户位于设备之前而无需物理的接触。 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，而没有进行的唯一性认证的试验； ?很难将图像获取设备的尺寸小型化； ?因聚焦的需要而需要昂贵的摄像头，一个这样的摄像头的最低报价为4000美元； ?镜头可能会使图像畸变而使得可靠性大为降低； ?黑眼睛极难读取； ?需要一个比较好的光源。 视网膜识别技术 视网膜也是一种被用于生物识别的特征，某些人认为视网膜是比虹膜更为唯一的生物特征，视网膜识别技术要求激光照射眼球的视网膜特征的唯一性。
视网膜技术的优点 ?视网膜是一种极其固定的生物特征，因为它是“隐藏“的，故而不可能磨损，老化或是为疾病影响； ?使用者不需要和设备进行直接的接触； ?是一个最难欺骗的系统因为视网膜是不可见的，故而不会被伪造。 视网膜识别的缺点 ?视网膜技术未经过任何测试。 ?很明显，视网膜技术可能会给使用者带来健康的损坏，这需要进一步的研究； ?对于消费者，视网膜技术没有吸引力； ?很难进一步降低它的成本。 面部识别 面部识别技术通过对面部特征和它们之间的关系来进行识别，识别技术基于这些唯一的特征时是非常复杂的，这需要人工智能和习系统，用于扑捉面部图像的两项技术为标准视频和热成像技术。标准视频技术通过一个标准的摄像头摄取面部的图像或者一系列部被捕捉之后，一些核心点被记录，例如， 眼睛，鼻子和嘴的位置以及它们之间的相对位置被记录下来然后形成模板；热成像技术通过分析由面部的毛细血管的血液产生的面部图像，与视频摄像头不同，热成像技术并不需要在较好的光源条件下，因此即使在黑暗情况下也可以使用。一个算法和一个神加上一个转化机制就可将一幅指纹图像变成数字信号，最终产生匹配或不匹配信号。 面部识别的优点 ?面部识别是非接触的，用户不需要和设备直接的接触； ?尽管可以使用桌面的视频摄像，但只有比较高级的摄像头才可以有效高速的扑捉面部图像； 面部识别的缺点
生物识别技术的发展及应用
生物识别技术的发展及应用 一、简介 我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凸凹不平产生的纹路会形成各种各样的图案。这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够用手来抓起重物。人们也注意到，包括指纹在内的这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的。依靠这种唯一性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过对他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。这种依靠人体的身体特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术，指纹识别是生物识别技术的一种。 1、现行的系统受到的挑战 安全性是许多系统要首先考虑的问题，尽管使用者一向都相当讨厌安全检查机制介入他们的工作中，但管理者仍然需要这样的一种检查访问与使用情形的手续与方法。如果没有办法清楚明确的辨认使用者身分的话，那么你也将无法确认是那位使用者，以及他究竟操作了什么行动。所以使用者会被强迫去进行一些密码机制或硬件标志以帮助我们去追踪究竟是谁做了些什么？ 现行的许多计算机系统中，包括许多非常机密的系统，都是使用“用户ID+密码”的方法来进行用户的身份认证和访问控制的。实际上，这种方案隐含着一些问题。例如，密码容易被忘记，也容易被别人窃取。而且，如果用户忘记了他的密码，他就不能进入系统，当然可以通过系统管理员重新设定密码来重新开始工作，但是一旦系统管理员忘记了自己的密码，整个系统也许只有重新安装后才能工作。有关机构的调查表明，因为忘记密码而产生的问题已经成为IT厂商售后服务的最常见问题之一；密码被别人盗取则更是一件可怕的事情，因为用心不良的人可能会进一步窃取公司机密数据、可能会盗用别人的名义做不正当的事情、甚至从银行、ATM终端上提取别人的巨额存款。实际上，密码的盗取比较容易，别人只要留意你在计算机终端前输入口令时的击键动作就可以知道你的密码，甚至可以通过你的生日、年龄、姓名或者其他一些信息猜出你的密码--许多人使用自己的生日作为密码，密码还可以被解破--众所周知，高度机密的美国一些军事机构计算机网络曾不止一次被黑客侵入，黑客
十种自动识别技术
自动识别技术 1. 条码 5. 电子信息交换 2. 生物测量 6. 机器视觉 3. 卡片技术7. 光学字符识别 3.1磁条卡8. 射频信息通讯 3.2光学卡片9. 射频识别 3.3智能卡10.语音识别 4. 接触记忆 自动识别技术概述 条形码是主要的自动收集技术，用来收集有关任何人物、地点或物品的资料.它的应用范围是无限的。条码被用来进行物品追踪、控制库存、记录时间和出勤、监视生产过程、质量控制、检进检出、分类、订单输入、文件追踪、进出控制、个人识别、送货与收货、仓库管理、路线管理、售货点作业以及包括追踪药物使用和病人收款等在内的医疗保健方面的应用。 条码本身不是一套系统，而是一种十分有效的识别工具它提供准确及时的信息来支持成熟的管理系统。条码使用能够逐渐地提高准确性和效率，节省开支并改进业务操作。 条码是由不同宽度的浅色和深色的部分（通常是条形）组成的图形，这些部分代表数字、字母或标点符号。将由条与空代表的信息编码的方法被称作符号法。符号法有许多种。下面列举的是一些最常使用的符号法。 通用产品码（UPC码）和它在世界范围的相似物国际物品码（EAN码）在零售业被非常广泛地使用，它们正在工业和贸易领域中被广泛地接受。UPC/EAN码是一种全数字的符号法（它只能表示数字）。 在工业、药物和政府应用中最多的是39码，它是一种字母与数字混合符号法，它具有自我检验功能，能够提供不同的长度和较高的信息安全性。它被一些工业贸易组织所接受，包括汽车工业活动组织（AIAG）、保健工业贸易通讯委员会（HIBCC）和美国国防部（DOD）。工业应用包括追踪生产过程、仓库库存，还有识别影印领域这样的特别应用。作为一种字母与数字混合符号法，39码除有数字外，还能够支持大写字母并有一些标点符号。 与39码相比，128码是一种更便捷的符号法，它能够代表整个ASCII字母系列。它提供一种特殊的“双重密度”的全数字模式并有高信息安全性能。128码正在逐渐代替39码。HIBCC 和统一编码委员会（UCC）已接受一种特殊版本的128码（UCC/EAN-128）用来进行送货箱的标记。在ANSI的送货箱标记标准中也承认UCC/EAN-128码。在需要将序号、批量号和其它有关信息输入到产品标签上的应用中使用UCC/EAN-128码的趋势有进一步的发展。两维码符号法正在跟进 两维码符号法是条码发展的下一步骤。它们比传统的条形码的密度高得多，所以能提供较高的信息完整程度。因为它们能够将更多的信息放入更小的面积内，所以它们为许多不同的应用所接受。 有两种不同的两维码符号法：重叠式条码（条码的细条重叠在一起）和矩阵式符号法（它是统一规格的黑白方块的组合，而不是不同宽度的条与空的组合）。 重叠式条码（如PDF417码、Codablock、Supercode）包括附加的版式排列信息，这样信息会总处于正确的位置中。信息量可达到1K的字母（如果计算进“连接”的符号会更高）。例如，PDF417码被用来为送货/收货标签信息编码，甚至ANSI使用它来为送货箱的标签编码，作为“纸张电子信息交换”的一部分。这种符号法被多个工业组织和许多工业公司所采
指纹识别技术的发展及展望
指纹识别技术的发展及展望 【摘要】指纹指手指表面由交替的“脊”和“谷”组成的平滑纹理模式，其形成取决于胚胎中形成手指表皮部分的初始环境，有很强的随机性。包括指纹在内的这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的。依靠这种唯一性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。随着社会的发展，信息时代的来临，生物识别技术已经成为身份识别的热门技术，而在生物识别领域，自动指纹识别技术的研究尤为引人注目。自动指纹识别技术是集传感器技术、生物技术、数字图像处理、模式匹配、电子技术于一体的高新技术。现今，自动指纹识别技术已经广泛应用于公安、海关、银行等需要进行身份坚定的领域。随着网络的发展，自动指纹识别技术又提供了一种解决网络积及数据库安全和保密问题的新途径。 【关键词】指纹；指纹识别；生物特征识别；模式匹配 1.指纹及指纹识别技术概述 我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凸凹不平产生的纹路会形成各种各样的图案。这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够用手来抓起重物。指纹指手指表面由交替的“脊”（ridges）和“沟”（valleys）组成的平滑纹理模式，其形成取决于胚胎中形成手指表皮部分的初始环境，有很强的随机性。人们也注意到，包括指纹在内的这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的。依靠这种唯一性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。这种依靠人体的身体特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术，指纹识别是生物识别技术的一种。 自动指纹识别技术是集传感器技术、生物技术、数字图像处理、模式匹配、电子技术于一体的高新技术，由于它具有唯一性和稳定性等特点，已在计算机自动化办公系统、金融、保险、证券、电子商务、社保、身份证管理等行业以及军方和警方的得到普遍应用。自动指纹识别技术可以分为两类，即验证(Verification)和辨识(Identification)。验证就是通过把一个现场采集到的指纹与一个己经登记的指纹进行一对一的比对（one-to-one matching），来确认身份的过程。作为验证的前提条件，他或她的指纹必须在指纹库中已经注册。指纹以一定的压缩格式存贮，并与其姓名或其标识（ID，PIN）联系起来。辨识则是把现场采集到的指纹同指纹数据厍中的指纹逐一对比，从中找出与现场指纹相匹配的指纹。这也叫“一对多匹配（one-to-many matching）”。 2.传统的安全机制受到挑战 现行的许多计算机系统中，包括许多非常机密的系统，都是使用”用户ID+密码”的方法来进行用户的身份认证和访问控制的。实际上，这种方案隐含着一些问题。例如，密码容易被忘记，也容易被别人窃取。而且，如果用户忘记了他
生物识别技术现状和发展趋势分析
2015年中国生物识别技术市场调查研究与 发展前景预测报告 报告编号：1527075
行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容： 一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。 中国产业调研网https://www.360docs.net/doc/ac17875471.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。
一、基本信息 报告名称：2015年中国生物识别技术市场调查研究与发展前景预测报告 报告编号：1527075←咨询时，请说明此编号。 优惠价：￥7020 元可开具增值税专用发票 咨询电话：4006-128-668、、传真： Email： 网上阅读：_YiYaoBaoJian/75/ShengWuShiBieJiShuFaZhanXianZhuangFenXiQianJingY uCe.html 温馨提示：如需英文、日文等其他语言版本，请与我们联系。 二、内容介绍 《2015年中国生物识别技术市场调查研究与发展前景预测报告》在多年生物识别技术行业研究结论的基础上，结合中国生物识别技术行业市场的发展现状，通过资深研究 团队对生物识别技术市场各类资讯进行整理分析，并依托国家权威数据资源和长期市场 监测的数据库，对生物识别技术行业进行了全面、细致的调查研究。 《2015年中国生物识别技术市场调查研究与发展前景预测报告》可以帮助投资者准确把握生物识别技术行业的市场现状，为投资者进行投资作出生物识别技术行业前景预判，挖掘生物识别技术行业投资价值，同时提出生物识别技术行业投资策略、营销策略等方面的建议。 正文目录 第一章生物识别技术行业发展背景概述 1.1 生物识别技术行业综述 1.1.1 生物识别技术的定义 1.1.2 生物识别技术的必要性 1.1.3 生物识别技术的分类 1.1.4 生物识别技术的优势 1.2 生物识别技术行业政策环境
自动识别技术 (1)
自动识别技术 课程报告 学院：物理与电子信息学院 所属课程：RFID原理与应用 日期：2014.9.14 自动识别技术
自动识别技术是将信息数据自动识读、自动输入计算机的重要方法和手段，它是以计算机技术和通信技术为基础的综合性科学技术。随着计算机技术的不断发展，相继涌现出多种自动识别输入技术，包含了自动识别，数据采集和移动计算三个方面的技术应用，这对计算机技术的扩大应用起到了巨大的推动作用。 发展：20世纪50年代，伴随着雷达的研究和应用不断深入，射频识别技术应运而生，为自动识别技术的研究和发展奠定了理论基础。经过十年左右的试验研究探索阶段，到20世纪70-80年代左右，自动识别技术与产品研发如火如荼，也加速了自动识别技术的测试。并相继进入商业应用阶段，各种规模应用开始出现。但由于自动识别技术标准相当混乱，一直无法扩大规模生产。直到2000年后，随着自动识别产品种类的增加，标准化问题逐渐引起了业界的关注，电子标签成本不断降低，规模应用行业不断扩大，自动识别技术才得以广泛应用。 近几十年自动识别技术在全球范围内得到了迅猛发展，初步形成了一个包括条码技术、磁条磁卡技术、IC卡技术、光学字符识别、射频技术、声音识别及视觉识别等集计算机、光、磁、物理、机电、通信技术为一体的高新技术学科。而中国物联网校企联盟认为自动识别技术可以分为：光符号识别技术、语音识别技术、生物计量识别技术、IC卡技术、条形码技术、射频识别技术（RFID）。它在我们生活中的应用非常广泛，如图书管理系统的应用，服装生产线和物流系统的管理和应用，大型会议人员通道系统，智能货架的管理，医药物流系统的管理和应用等；此外自动识别技术也应用于人类的各种研究，如枪弹痕迹自动识别，心电信号，机器视觉的农田害虫的快速检测与识别，无线信号调制等等。
《RFID技术与应用》试题库(含答案)
《RFID技术与应用》试题库（含答案） 一、填空题（共7题，每题2分，共14分）【13选7】 1．自动识别技术是一个涵盖【射频识别】、【条码识别技术】、【光学字符识别（OCR）】技术、磁卡识别技术、接触IC卡识别技术、语音识别技术和生物特征识别技术等，集计算机、光、机电、微电子、通信与网络技术为一体的高技术专业领域。 2．自动识别系统是应用一定的识别装置，通过与被识别物之间的【耦合】，自动地获取被识别物的相关信息，并提供给后台的计算机处理系统来完成相关后续处理的数据采集系统，加载了信息的载体（标签）与对应的识别设备及其相关计算机软硬件的有机组合便形成了自动识别系统。 3．条码识别是一种基于条空组合的二进制光电识别，被广泛应用于各个领域，尤其是【供应链管理之零售】系统，如大众熟悉的商品条码。 4．RFID技术是20世纪90年代开始兴起的一项自动识别技术，即利用【射频】信号通过空间【耦合】（交变磁场或电磁场）实现【无】接触信息传递并通过所传递的信息达到识别目的的技术。 5．国际标准（国际物品编码协会GS1），射频识别标签数据规范1.4版（英文版），也简称【EPC】规范。 6．射频识别标签数据规范给出包括【“标头”】和【“数字字段”】的标签通用数据结构，所有的RFID标签都应该具有这种数据结构。 7．ISO14443中将标签称为邻近卡，英语简称是【PICC】，将读写器称为邻近耦合设备，英文简称是【PCD】。 8．ISO15693与ISO14443的工作频率都是【13.56】Mhz。 9．ISO15693标准规定标签具有【8】字节的唯一序列号（UID）。 10．对于物联网，网关就是工作在【网络】层的网络互联设备，通常采用嵌入式微控制器来实现网络协议和路由处理。 11．控制系统和应用软件之间的数据交换主要通过读写器的接口来完成。一般读写器的I/O接口形式主要有【RS-232串行接口】、【RS-485串行接口】、【以太网接口】、【USB 接口】。 12．电子标签按照天线的类型不同可以划分为【线圈型】、【微带贴片型】、【偶极子型】。13．125KHz RFID系统采用【电感耦合】方式工作，由于应答器成本低、非金属材料和水对该频率的射频具有较低的吸收率，所以125KHz RFID系统在【动物识别】、工业和民用水表等领域获得广泛应用。 二、判断题（叙述完全正确请在题前括号内填入“对”字或打上“√”符号，否则填入“错” 字或打上“╳”符号）（共20题，每题1分，共20分）【30选20】 1．【对】自动识别技术是物联网的“触角”。 2．【对】条码与RFID可以优势互补。 3．【错】IC卡识别、生物特征识别无须直接面对被识别标签。 4．【错】条码识别可读可写。 5．【对】条码识别是一次性使用的。 6．【错】生物识别成本较低。 7．【对】RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签。 8．【错】长距射频产品多用于交通上，识别距离可达几百米，如自动收费或识别车辆身份等。 9．【对】只读标签容量小，可以用做标识标签。
(完整版)2019年我国人脸识别技术发展情况及发展趋势综合分析.doc
2019 年我国人脸识别技术发展情况 及发展趋势综合分析 2019 年 2 月 14 日 一、全球生物识别细行业市场占比情况分析 生物识别指的是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段相结合，利用人体固有的生理特性来进行个人身份鉴定技术。按不同的识别方式，生物识别可分为指纹识别、虹膜识别、语音识别、静脉识别和人脸识别。 伴随着生物识别产品逐渐从单一的PC处理转变为分布式计算。用独立的前端独立设备来完成生物特征的采集、预处理、特征提取和比对，通过中心PC或服务器完成与业务相关的处理。随着生物特征 识别技术的不断发展和提高，生物特征识别技术的应用场景不断拓展，预计 2015-2020 年全球生物识别细分行业复合增长率分别为：人脸识别复合增长率为167%；语音识别为 100%；虹膜识别为 100%；指纹识别复合增长率为73%。
全球生物识别细行业市场占比情况 二、中国人脸识别技术发展情况分析 1、中国人脸识别行业发展历程 人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末，经历了技术引进 - 专业市场导入 - 技术完善 - 技术应用 - 各行业领域使用等五个阶段。其中， 2014 年是深度学习应用于人脸识别的关键一年，该年FaceBook发表一篇名为“ DeepFace系统：达到肉眼级别的人脸识别系统”（翻译名），之后Face++创始人印奇团队以及香港中文大学汤晓鸥团队均在深度学习结合人脸识别领域取得优异效果，两者在LFW数据集上识别准确度均超过了99%，而肉眼在该数据集上的识别准确度仅为 97.52%，可以说深度学习技术让计算机人脸识别能力超 越人类的识别程度。
生物识别技术
生物识别——永恒的身份证 林鹤 （上海科学技术情报研究所 200031） 摘要：人的身份识别在现代社会变得越来越重要。开门不再用叮叮当当的钥匙串，银行取钱也不必输入那些“安全”的密码，走遍全球更不用带着一堆总怕丢失的卡；你的手就是钥匙、你的脸就是密码、你这个人就是地球村公民的身份证。这就是生物识别，二十一世纪人类将拥有真正属于自己的身份证。生物识别技术将彻底解决我们社会中任何有关身份识别的难题，在公安、国防、金融、保险、医疗卫生、计算机网络等各个领域中都有广阔的应用前景，可靠、方便快捷是其最吸引人的地方。本文从介绍生物识别的起源和发展开始，带你步入一个色彩缤纷的生物识别世界，各种科幻般的高科技、琳琅满目的生物识别产品都会向你一一展现。要知道，生物识别就在你的身旁。 在日常生活中，往往会出现这样一些情况：钥匙丢了，进不了门；密码忘了，无法在ATM机上取钱；电脑中的重要资料被他人非法复制了；手机被他人盗用，打了国际长途……，这些都给我们造成了很大的麻烦，甚至巨大损失，以上这一切都与身份识别有关。目前，身份识别所采用的方法主要有：根据人们所持有的物品如钥匙、证件、卡等；或人们所知道的内容如密码和口令等来确定其身份。但两者都存在着一些缺陷，物品可能丢失和复制，内容容易遗忘和泄露，使其难以保证身份确认的方便性、结果的惟一性和可靠性。因此，我们急需一种更加方便、有效、安
全的身份识别技术来保障我们的生活，这种技术就是生物识别技术—我们自己的人体就是最安全、最有效的密码和钥匙。 1 走近生物识别 提起生物识别技术，人们或许感到陌生，但如果说到指纹识别或者是虹膜识别，就不免会想到侦探电影中破案人员依靠现场指纹进行罪犯确认、用指纹代替密码开启保险箱，依靠眼睛对着一个小摄像机来取代钥匙开门等等。这就是被比尔·盖茨称之为21世纪最重要的应用技术之一的生物识别技术，它正在步入我们的生活中。 1.1 什么是生物识别 生物识别是依靠人体的身体特征来进行身份验证的一种解决方案。这些身体特征包括指纹、声音、面部、骨架、视网膜、虹膜和DNA等人体的生物特征，以及签名的动作、行走的步态、击打键盘的力度等个人的行为特征。生物识别的技术核心在于如何获取这些生物特征，并将其转换为数字信息，存储于计算机中，利用可靠的匹配算法来完成验证与识别个人身份的过程。 1.2 生物识别的起源和发展 生物识别的历史可追溯到古代埃及人通过测量人的尺寸来鉴别他们，像这种基于测量人体身体某一部份或者举止的某一方面识别技术一直延续了几个世纪。而在公元前7000年到6000年以前，古叙利亚和中国，指纹作为身份鉴别已经开始应用。考古发现，在这个时代，一些粘土陶器上留有陶艺匠人的指纹，中国的一些文件上印有起草者的大拇指指纹，在Jercho古城市的房屋中也发现留有砖匠一对大拇指指纹的印记。 19世纪初，科学研究发现了指纹的两个重要特征，一是两个不同手指的指纹纹脊的式样不同，另外一个是指纹纹脊的式样终