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[2008-7-9]
 
生物识别系统面面观!

1      生物识别技术综述
什么是生物识别技术?所谓生物识别技术就是,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密切结合,利用人体固有的生理特性,(如指纹、脸象、红膜等)和行为特征(如笔迹、声音、步态等)来进行个人身份的鉴定。
由于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。而常见的口令、IC卡、条纹码、磁卡或钥匙则存在着丢失、遗忘、复制及被盗用诸多不利因素。因此采用生物"钥匙",您可以不必携带大串的钥匙,也不用费心去记或更换密码。而系统管理员更不必因忘记密码而束手无策。
  人类在追寻文档、交易及物品的安全保护的有效性与方便性经历了三个阶段的发展。第一阶段也就是最初始的方法,是采用大家早已熟悉的各种机械钥匙。第二阶段是由机械钥匙发展到数字密钥如密码或条形码等。第三阶段是利用人体所固有的生物特征来辨识与验证身份。生物识别是当今数字化生活中最高级别的安全密钥系统。
2      指 纹
十九世纪初,科学研究发现了至今仍然承认的两个重要特征:一是两个不同手指的指纹纹脊的样式(Ridge Pattern)不同,另外一个是指纹纹脊的样式终生不变。这个研究成果使得指纹在犯罪鉴别中得以正式应用。二十世纪六十年代,由于计算机可以有效地处理图形,人们开始着手研究计算机来处理指纹,自动指纹识别系统AFIS在法律实施方面的研究与应用有就由此展开来。
两种主要的用来采集指纹图像的技术为光学技术和电容技术。光学技术需要一个光源从棱镜反射按在一个取像头的手指,光线照亮指纹从而采集到指纹。采用电容技术的半导体技术,按压到采集头上的手指的脊和谷在手指表皮和芯片之间产生不同的电容,芯片通过测量空间中的不同的电容场得到完整的指纹。因为电容技术的芯片昂贵,芯片的大小和手指相当就已价格昂贵,所以几家公司试图推出比指纹更小的芯片只采集部分的指纹,使用这种采集方式,用户放置手指的位置必须非常精确而且只使用部分指纹必然没有采集全部指纹可靠。电容采集头容易受到干扰:60HZ的电缆线的干扰、用户接触时的干扰、指纹采集器内部的电干扰等。电容采集头的最后一个问题是可靠性,无论是静电干扰,汗液中的盐分或者其他的脏物以及手指磨损都会使采集头很难读取指纹。实际上,光学采集提供更加可靠的解决方案。通过光学取像技术的不断改进,光学指纹采集仪以无可挑剔的性能与相对非常低的价格使电容方案相形见绌。
      指纹识别的优点:
指纹是人体独一无二的特征,并且它们的复杂度足以提供用于鉴别的足够特征; 如果要增加可靠性,只需登记更多的指纹、鉴别更多的手指,最多可以多达十个,而每一个指纹都是独一无二的;扫描指纹的速度很快,使用非常方便; 读取指纹时,用户必需将手指与指纹采集头相互接触,与指纹采集头直接接触是读取人体生物特征最可靠的方法; 指纹采集头可以更加小型化,并且价格会更加的低廉;
      指      纹识别的缺点:
某些人或某些群体的指纹指纹特征少,难成像; 过去因为在犯罪记录中使用指纹,使得某些人害怕将指纹记录在案。实际上现在的指纹鉴别技术都可以不存储任何含有指纹图像的数据,而只是存储从指纹中得到的加密的指纹特征数据; 每一次使用指纹时都会在指纹采集头上留下用户的指纹印痕,而这些指纹痕迹存在被用来复制指纹的可能性。  
3      掌 纹
手掌几何学是基于这样一个事实:几乎每个人的手的形状都是不同的,而且这个手的形状在人达到一定年龄之后就不再发生显著变化。当用户把他的手放在手形读取器上时,一个手的三维图像就被捕捉下来。接下来,对手指和指关节的形状和长度进行测量。
  根据用来识别人的数据的不同,手形读取技术可划分为下列三种范畴:手掌的应用,手中血管的模式,以及手指的几何分析。映射出手的不同特征是相当简单的,不会产生大量数据集。但是,即使有了相当数量的记录,手掌几何学不一定能够将人区分开来,这是因为手的特征是很相似的。与其他生物识别方法相比较,手掌几何学不能获得最高程度的准确度。当数据库持续增大时,也就需要在数量上增加手的明显特征来清楚地将人与模板进行辨认和比较。
4      视网膜
分析眼睛的复杂和独特特征的生物识别技术被划分为两个不同的领域:虹膜识别技术和角膜识别技术。
      虹膜
虹膜识别技术:虹膜是一种在眼睛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。虹膜辨识系统使用一台摄像机来捕捉样本,然后由软件来对所得数据与储存的模板进行比较。
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;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,而没有进行过现实世界的唯一性认证的试验;很难将图像获取设备的尺寸小型化;需要昂贵的摄像头聚焦,一个这样的摄像头的最低价为7000美元;镜头可能产生图像畸变而使可靠性降低;黑眼睛极难读取;需要较好光源。
      视网膜
视网膜也是一种用于生物识别的特征,有人甚至认为视网膜是比虹膜更唯一的生物特征,视网膜识别技术要求激光照射眼球的背面以获得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,不磨损、不老化、不受疾病影响;使用者无需和设备直接接触; 是一个最难欺骗的系统,因为视网膜不可见,所以不会被伪造。
视网膜识别的缺点: 未经测试;激光照射眼球的背面可能会影响使用者健康,这需要进一步的研究;对消费者而言,视网膜技术没有吸引力;很难进一步降低成本。
      角膜
角膜是眼睛底部的血液细胞层。角膜扫描的进行是用低密度的红外线去捕捉角膜的独特特征。我们所知的位于角膜中心的 区域被扫描,血液细胞的唯一模式就因此被捕捉下来。角膜识别技术被认为是最好的生物识别。然而,尽管它有着高度的准确性,人们通常认为这项技术不方便与 。因此,它很难获得终端用户的普遍接受。角膜扫描仪要求被扫描者在它读取角膜信息时直立不动。
视网膜识别技术  
5      面 孔
面孔识别系统通过分析脸部特征的唯一形状、模式和位置来辨识人。基本上有两个方法来处理数据:摄像机和热量绘图。标准摄像技术是建立在由摄像机捕捉到的脸部图像上。热量绘图技术分析皮肤下的血管热量发生模式。这项生物识别技术的吸引力在于它能够人机交互。
  然而,这套系统是非常不可靠和昂贵的。例如,它无法分辨出双胞胎或三胞胎,无法认出理完发的用户,也无法辨认出戴眼镜与不戴眼镜的同一个人。
面面部识别的优点: 面部识别是非接触的,用户不需要和设备直接的接触;
面部识别的缺点: 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; 使用者面部的位置与周围的光环境都可能影响系统的精确性; 大部分研究生物识别的人公认面部识别最不准确,也最容易被欺骗;面部识别技术的改进有赖于提取特征与比对技术的提高,采集图像的设备比技术昂贵得多; 对于因人体面部的如头发,饰物,变老以及其他的变化需要通过人工智能补偿,机器学习功能必须不断地将以前得到的图像和现在的得到的进行比对;以改进核心数据和弥补微小的差别;很难进一步降低成本,必需以昂贵的费用去卖高质量的设备。
6      声 音
声音的辨识是对基于生理学和行为特征的说话者嗓音和语言学模式的运用。它与语言识别不同在于这项技术不对说出的词语本身进行辨识。而是通过分析语音的唯一特性,例如发音的频率,来识别出说话的人。语音辨识技术使得人们可以通过说话的嗓音来控制能否出入限制性的区域。举例来说,通过电话拨入银行、数据库服务、购物或语音邮件,以及进入保密的装置。
  虽然语音识别是方便的,但由于非人性化的风险、远程控制和低准确度,它并不可靠。一个患上感冒的人有可能被错误的拒认从而无法使用该语音识别系统。
声音识别也是一种行为识别技术,识别设备不断地测量、记录声音的波形和变化。声音识别基于将现场采集到的声音同登记过的声音模板进行精确的匹配。
声音识别的优点: 声音识别也是一种非接触的识别技术,用户可以很自然地接受。
声音识别的缺点: 作为行为识别技术,声音变化的范围太大,很难精确的匹配; 声音会随着音量、速度和音质的变化(例如感冒时)而影响到采集与比对的结果; 很容易用录在磁带上的声音来欺骗声音识别系统; 高保真的麦克风很昂贵。
8      签 名
签名识别,也被称为签名力学辨识(Danamic Signature Verification--DSV),它是建立在签名时的力度上的。它分析的是笔的移动,例如加速度、压力、方向以及笔划的长度,而非签名的图像本身。签名力学的关键在于区分出不同的签名部分,有些是习惯性的,而另一些在每次签名时都不同。签名的使用已经被广泛地接受,应用范围从独立宣言到信用卡都可见到。然而,签名辨识的问题仍然存在于获取在辨识过程中使用的度量的方式以及签名的重复性。DSV系统已被控制在某种方式上去接受变量。但是,如果不降低接受率,它就无法持续地衡量签名的力度。
签名识别的优点: 容易被大众接受,是一种公认的身份识别的技术;
签名识别的缺点: 随着经验的增长、性情的变化与生活方式的改变,签名也会随着而改变; 在Internet上使用不便; 用于签名的手写板结构复杂而且价格昂贵,因为和笔记本电脑的触摸板的分辨率差异很大,在技术上将两者结合起来较难;很难将尺寸小型化。

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