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生物识别九技术 能否实现融合应用

生物识别技术一直是安防行业中备受关注的应用,行业对生物识别技术的前景也一直持乐观态度。随着应用日渐成熟,其在不知不觉中改变你我的生活方式,目前熟悉的如指纹识别、人脸识别、虹膜识别、指静脉识别、DNA等,它们各有什么样的有缺点呢? 

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一、指纹识别 


指纹识别是目前应用最为广泛的生物识别技术,历史悠久、技术成熟、设备小巧、成本低廉,广泛应用于考勤、门禁、自动身份鉴别领域。但缺点是接触式的,具有侵犯性,存在卫生方面的问题;另外,指纹易磨损,手指太干和太湿都不利于指纹图像的提取。


指纹识别技术的发展涉及图像处理、模式识别、机器学习、计算机视觉、数学形态学、小波分析等众多学科。自动指纹识别系统(AFIS)包括指纹图像获取、处理、特征提取和比对等模块,是目前这一领域内接受程度最高的产品。


二、面部识别


面部识别是一种近年来非常活跃的研究领域,通过对面部不易改变的部位,计算出它们在五官轮廓中的距离、角度和大小,形成数值数据进行比对具有直观性好、方便、友好、更容易被人接受的特点。人脸识别包括人脸检测和人脸识别两个研究领域。人脸检测算法主要有四类:基于知识、基于特征、基于模板和基于表象的方法。人脸识别需要利用面部稳定特征进行识别,此类算法有基于LDA、PCA、ICA、Gabor和特征脸等方法。目前人脸识别的研究方向已进入三维人脸的识别阶段。


三、虹膜识别


虹膜识别被认为是最安全、最精确的识别方法。它利用人眼图像中虹膜区域的特征(环状物、皱纹、斑点、冠状物)形成特征模板,通过比较这些特征参数完成识别。人的虹膜到两岁左右就发育成熟,以后都维持稳定状态,除非眼部外科手术以及大脑受到重创,大部分情况下虹膜终身不变,识别准确度非常高。但这项技术对盲人和眼疾患者无能为力;采集器材昂贵,不易推广;而且目前对黑眼睛识别困难。


四、语音识别 


语音识别是对基于生物学和行为特征的说话人嗓音和语言学模式的运用,是通过分析语音的惟一特性,如通过发音的频率来识别说话的人。声音识别的优点是使用方便、距离范围大、安装简单,只需要一个话筒接收信号即可;但在感冒、咽炎及声带受创时,声音会与平时差别很大,误差也会较大;还存在人为对自己声音伪装和控制的可能。 


五、签名识别


签名是一种基于行为特征的生物识别技术,通过分析签名的笔迹和签名过程的压力及速度做出身份确认。根据签名鉴别的对象,可以分为实时在线签名鉴别和离线签名识别。签名识别的问题在于获取在辨识过程中使用的度量方式以及签名的重复性。缺点是签名与当时的心情、书写工具等许多因素有关,特别是签名还是可以模仿的,防欺骗性差。


六、指静脉识别


通过摄像头采集手指、手掌静脉的图像,再从数字图像中提取出特征,存储在数据库中。因为静脉隐藏在身体内部,外人不易接触,也就难以伪造;同时静脉基本不受身体状况和外界因素影响,抗干扰性很好,辨识率很高,国外有应用于门禁及取款的先例。


七、DNA指纹


指具有完全个体特异的DNA多态性,是DNA中最独一无二的特征,利用DNA指纹进行身份鉴定准确率高达100%,主要用于疾病遗传分析、亲子鉴定、刑侦等,且取样方便,但收费较高,还未大范围推广。


八、掌纹识别 


采集从手指末端到手腕部分的手掌图像,由遗传基因控制,即便手掌受伤愈合,掌纹线仍按照原来样子生长,具有稳定性。


九、气味识别 


这种方式其实是动物之间区分的常用方式,人其实也一样,人体携带的由基因决定的特殊气味,具有极强稳定性,但气体受环境影响严重,人对气体的识别度也没那么稿;在刑侦中,通过气体识别是常用方法。 


多种技术融合应用或成未来趋势 


目前,基于人体的指纹、掌形、人脸、视网膜、虹膜、签名、基因、静脉(指静脉及掌静脉)以及声音、步态等特征,已经开发出了相关的生物识别技术,其中一些已经在现实生活中随处可见,其中一些生物识别手段则还处于试验阶段,但随着科学技术的发展,必将有越来越多的生物识别技术获得实际应用。


由于各种生物识别技术都有其特定的应用目的和针对性,使用时还需考虑每项技术对应用场景的独特要求,诸如识别准确率、价格、系统易用性等等。随着安全需求的提升,单一的生物识别技术所面临的挑战日益严峻,如指纹套用等。


为此,人们通常采取2种或更多识别方式同时使用,以提高安全性,目前常见的多种识别方式的组合主要有“指纹人脸”、“指纹虹膜”、“人脸虹膜”等。但多种识别方式的简单叠加,并非最优的解决方案,无法解决系统的整体实用性,因此,将多种识别技术融合的多重生物识别技术成为新的发展趋势。

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