指纹生物识别技术十篇

指纹生物识别技术篇1

关键词：生物识别技术；自动指纹识别技术；发展；应用

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2013） 09-0000-02

1 前言

生物识别技术主要是指在进行身份验证时采用人的生物特征（诸如指纹、虹膜、声音、面孔、手形）来进行验证。这是因为常见的钥匙、智能卡、口令等存在着被盗用、复制、遗忘、丢失等危险，而人的生物特征是无法被遗忘、失窃和复制的，因此，身份识别和信息安全的未来发展趋势就是采用生物识别技术。

这种技术由于要采用采集设备将人的生物特征转化为图像，再进行识别，所以又称之为生物图像识别技术。20世纪60年代，这种自动指纹识别技术开始兴起，这种识别方法是利用计算机来代替指纹进行识别。不过随着科学技术的发展，指纹采集仪变得廉价，同时高可靠算法也逐渐实现，人们在工作和生活中能逐渐看到这种自动指纹识别技术的使用，国内外的商业和学术界也开始对这种技术进行深入的研究。自动指纹识别相比于其他生物特征的识别如虹膜识别及语音识别有其特别的优点，它被认为是未来生物特征识别技术的主要发展趋势，被称为是一种理想的身份识别技术，具有广泛的应用前景，这一切得益于它很高的可行性和实用性。本文就自动指纹识别技术的发展与应用进行探讨。

2 自动指纹识别技术研究现状

这几年来，微型计算机技术和光电技术发展迅猛，这样使得指纹图像的采集及处理成为可能，而且为自动指纹识别技术的发展打下了深厚的基础。自动指纹识别技术主要分为采集和识别两种技术。

目前大多数自动指纹识别系统使用的采集设备是光电式的。慢慢的电感和电容式的采集设备开始出现，这些设备的出现进一步提高了指纹识别的质量，不过稳定性和耐磨性等还有很多问题。

现在指纹采集技术需主要处理的问题是对于磨损严重的指纹或脏、湿、干的指头都能正确、可靠地采集而且要减少采集时候的变形。许多国家有专门的机构或公司进行自动指纹识别技术方面的研究，其中凭借强大的经济实力和经历力量，欧美国家在该领域的研究处于领先位置。

已经有成型产品面市的公司是法国的Segam公司、美国的Secugen公司、Identicator公司，而得到较为广泛应用的是Identicator公司的ID Safe生物识别技术，其中大概有5000多万人登记使用这种系统，它也被应用于全球的上百万台的计算机。在亚洲，朝鲜这一领域研究水平最高，在1989年，其在中国成立Pefis公司，它的指纹产品在国际上有一定影响力。台湾的Startek公司在指纹识别技术方面的研究水平也可达到世界先进水平。国内的中国科学院自动化所、清华大学、吉林大学、国防科技大学等科研机构和高校也较早的着手这一方面的研究工作。从上世纪九十年代初开始，我国的一些机构如西安青松集团、长春鸿达集团、北大方正集团等分别以机构所在地的高等院校作为技术支撑，逐渐开始在这一领域的研究。其中中国科学院光机所在指纹采集技术方面有较为深入的研究，其研究的光电式活体指纹采集仪可以批量生产。

3 自动指纹识别技术的特点

应用系统利用指纹识别技术可分为验证（Verification）和辨识（Identification）两类。辨识是将现场采集到的指纹和数据库中的指纹一一比对，再从其中找到和现场相吻合的指纹；验证是将现场采集到的指纹和已经登记的指纹进行对比，从而验证身份的过程。

验证就是将提取的指纹存在数据库里。一般数据库中的数据要保障其一致性和安全性，而指纹识别系统为满足高速查询比对的需求，在保障一般数据性能的基础上，还可以进一步以高的速度读取。由于大型指纹识别系统的数据库非常大，因此为了减少检索的时间，一般采用指纹分类和分布式数据库技术。要建立指纹数据库，一般情况下对同一个指纹要采集3-5个样本，同时要分别对样本进行特征抽取和预处理，再从全部的样本图像中找出权值大于给定阀值的点，最后以这些找出的特征点作为模板来建立指纹数据库样本。

指纹识别系统的核心步骤是指纹匹配，它也是一个重要的研究课题，Andrew K，Hrechak等人用结构匹配来做指纹识别，D.K.Isenor等人又提出用图匹配来对两幅指纹图象进行匹配的想法。

美国联邦调查局提出的以细节点坐标模型进行细节匹配是目前最常用的方法，它主要是通过脊线分支点和脊线末梢两种关键点来进行指纹鉴定。利用细节点表示成点模式，那么自动指纹认证的问题将转化成点模式匹配的问题。

在模式识别中比较有名的难题是点模式问题，对于一般的点模式问题，许多人提出过算法，如Xudong Jiang等人的基于局部和全局结构的匹配算法，Shih-hsu Cheng等人的基于二维聚类的快速算法，Sanjay Ranade等人的松弛算法，Zsolt Miklos等人的三角匹配的算法。针对指纹匹配中的点模式匹配问题，Anil Jain等人提出了一种算法，就是通过将直角坐标系中的细节点转换到极坐标系中，再串匹配算法来进行点匹配。识别率是指纹识别系统特定应用的重要衡量标志，其主要是由拒判率FRR和误判率FAR两部分组成。

FAR和FRR这两个值的调整能够通过它们不同的用途来进行，通过大量的资料表明，FAR和FRR两个值之间的关系是反比关系。而如果FRR和FAR间取得很好的平衡，我们说这是一个良好的系统。对于一个实用的系统，为了进行任务的调度，其要具备完善的管理功能，来协调各个模块之间的工作，同时要处理有可能发生的故障。

4 自动指纹识别技术的发展方向

4.1 非接触式真皮层指纹采集

根据生理学的研究结果，在真皮层上指纹的结构有稳定及完美的表现。如果想在指纹采集技术方面有所突破，在脏、湿、干和磨损严重的指纹的情况下能完整、清晰、准确地进行指纹采集，必须要实现在真皮层采集指纹结构。这样也可以更好的解决指纹录入时产生的变形问题。

4.2 多种生物识别技术的融合

各种生物识别技术都具有其自身的特点和优势，而指纹识别技术只是生物识别技术的一种。自动指纹识别技术的发展的一个方向是利用生物识别技术的特点将指纹和其他生物识别技术相结合，实现互补。如把指纹识别技术和脸形结合，将脸形识别结果作为一种检索，从而实现辨识模式下的指纹识别，这样识别的速度将得到显著的提高。

参考文献：

[1]黄世龙，刘书刚，阎嘉，加鹤萍，王彦，叶露.指纹识别算法研究与实现[J].山西电子技术，2012，23（05）：115-119.

[2]谢信琦.指纹识别技术与电子商务认证应用研究[J].甘肃科技纵横，2008，48（05）：165-169.

[3]黄永康.指纹识别技术在图书馆管理中的应用[J].科技情报开发与经济，2007，36（33）：174-176.

指纹生物识别技术篇2

关键词：注册；识别；图像获取

1.指纹识别技术的发展

在生活中较常见的指纹识别应用有：指纹锁、指纹考勤、指纹门禁、指纹保管箱、笔记本电脑指纹登陆模块、手机指纹开机验证模块、指纹网上银行。相信随着技术发展成熟，应用成本越来越低，指纹识别技术会越来越广泛地应用到我们日常生活中来。

指纹识别由于其电子门锁技术的成熟和成本降低，开始彻底走向民用。国内生物识别未来将形成上百亿元的市场，其中安防业是最重要的应用领域之一，市场空间很大。目前，罗湖口岸已经用了指纹通关，德国将指纹识别付款应用到某些超市中。预计指纹门禁、指纹读卡器、指纹智能锁，指纹门禁考勤一体机及相关指纹身份识别系统将会迅速普及到每一个安全防范项目和智能大厦，目前国内年门禁安装数量大约是在50万门以上，其中指纹识别的在门禁应用大概只有1%左右，而一般国外这个比例大约应为20%以上。换句话说，在国内安防业，生物识别产品的市场缺口在9.5万台左右，另一个比较明显的状况是，目前专门从事指纹读头和电子门锁指纹门禁生产和销售企业很少，所以综合起来看这个市场有两个明显的特点：市场大，竞争少。

社会在不断的进步，身份的鉴别工作也提出越来越高的要求，在各种生物特征识别技术中，历史最悠久、使用最广泛的无疑是指纹识别技术，是一种相对比较成熟的身份鉴别方法，无论是在科学研究还是在工业界的实际应用中都得到了人们的广泛关注。尽管指纹识别技术在研究与使用得到了关注，但其发展还是不能满足社会日益增长的需求，究其原因是指纹识别在识别率、稳定性以及识别速度等方面还不能够满足实际使用时的要求。

 2.指纹识别技术的应用

   毫无疑问，指纹识别技术具有广泛的市场前景，其社会效益及经济效益是具大的，一般的自动指纹识别技术都需要有四个过程，即指纹图像的获取、指纹图像的处理、指纹特征提取和指纹匹配，也就是说，指纹识别的大部分工作都是数字图像处理的工作，而本文的主要研究内容也是数字图像处理在指纹识别中的应用。在数字图像处理中，图像获取就是把一幅模拟图像（如照片、画片等）转换成适合计算机或数字设备的数字信号。这一过程主要包换摄取图像、光电转换、数字化等步骤，而指纹图像的获取就是通过一定的设备采集手指表面的指纹凹凸信息同时将之转化为数字信号图像的过程；而在指纹图像处理的过程中，包含了几种常用的图像处理手段，如图像增强，图像分割等，其中在图像增强的过程中又包含了灰度与对比度的处理过程，主要是为了突出图像中感兴趣的信息，衰减或去除不需要的信息，从而使有用的信息得到增强，便于目标区分或对像理解；指纹特征提取则是从经过预处理的图像中提取指纹特征；指纹匹配顾名思义是指匹配指纹的特征，从而进行识别。故对几幅指纹图像进行匹配一般是从图像中提取的特征进行匹配。

一般来说，指纹图像有全局特征和局部特征两大特征，能够反映指纹整体开关特征的是全局特征，这个特征的提取一般局于指纹分类；能够反映指纹细节特点是局部特征，这个特征一般用于指纹对比。指纹线中的中断点、交叉点及拐点是指纹的特征点。

指纹识别系统的主要工作分为两个阶段，即注册阶段与识别阶段，也就是提取指纹特征和识别指纹特征的过程。一般在注册阶段，都要求输入各自的用户名以及对应的指纹，该过程需要将手指放在专门的采集指纹窗口上，经过指纹识别系统的指定模块特征提取模块将输入指纹的特征提取出来，结合用户名形成一个数据库；识别阶段时，该系统会将输入的指纹与数据库中现在有的指纹中进行一系列的匹配，特征点特征线等，这个过程需要读取数据库中保存的指纹特征信息。通用的指纹识别系统的流程图如图1所示。

图1指纹识别系统

就使用情况看，现有的指纹识别系统通常分为两大类，即嵌入式系统和计算机终端指纹识别系统。嵌入式系统是一个独立的系统，它不需要其它的设备就可以完成工作，这方面的应用有指纹锁，指纹考勤机（此处的指纹考勤机需要定期连接设备读取存档）等；计算机终端的指纹识别系统的设计与使用则更加灵活，通过计算机的分配，可以使多个系统共同使用指纹数据库，若用在考勤设备中，则可以实时显示该工作人员是否在岗。

除了公司等地的考勤、安保等地，还有一个与我们是日常生活更为接近的使用场合，即笔记本的指纹识别系统，现在，有很多品牌的笔记本已经将指纹识别系统应用到计算机上，笔记本的指纹识别系统大概经历了两代，第一代的指纹识别系统使用的是光学识别系统，这种技术容易出错而且不稳定，而第二代指纹识别系统采用的是电容传感技术，利用小信号创建指纹图像的半导体设备，电容传感器产生的电子信号可以直接达到真皮层读取指纹图案，提高了整个系统的可靠性。

3.结束语

   指纹作为生物特征之一，其先天具有的不变性，唯

一性和可分类性，是公认的具有法律地位的个人身份特

征的可靠证据。指纹识别系统相对其他生物识别系统，

起点较早、种类最多应用最广泛，由于指纹识别系统成

本低，可以集成在很小的芯片上进行处理，已经普遍被

用来替换用户名/ 口令、电子令牌等传统的身份认证终

端设备。目前，指纹识别系统已用到了几乎所有需要进

行安全性防范的场合，遍及诸多领域。

参考文献：

[1] 郭浩.基于嵌入式隐Markov模型的指纹分类和匹配研究.[博士学位论文].大连:大连理工大学,2004

[2] Jain A K, Pankanti S. Automated Fingerprint Identification and Imaging Systems. Technical Report. Miehigan State University，1999.

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[5] 章毓晋.中国图像工程及当前的儿个研究热点.计算机辅助设计与图形学学报,2002,14(6):489~193

[6] 高靖靖.指纹识别预处理算法研究:[硕士学位论文].成都:电子科技大学,2007

指纹生物识别技术篇3

在电影《变脸》中，男主角为了打击犯罪，与罪犯头目通过生物技术换了一张脸。结果弄巧成拙，罪犯利用他的脸骗取了男主角家人的信任。观影后很多观众都产生了疑问：除了通过人脸识别，难道就没有其他方法鉴别一个人的身份吗？答案是肯定的，生物识别技术就是一种专门解决此类问题的“专家”。

随着生物识别技术的不断发展，人们的生活也会发生有趣的变化：钥匙、密码或许已没有必要存在，只要给一个眼神，家门就能打开；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；登陆社交网络，可以瞬间找出同一张脸在好友圈中的所有照片……这些独一无二的身体密码的实际应用，能够全面提高人们生活的安全系数，最终改变人们生活与交往的原貌。

人脸识别

人脸识别技术基于人的脸部特征信息进行身份识别。先用摄像机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一系列相关处理（包括人脸识别预处理、记忆存储和比对辨识），以达到识别不同人身份的目的。

由于采集方便，人脸识别技术目前所受关注度较高。但由于人脸是三维的，受光线、表情、胖瘦、毛发等影响较大，同时也容易被伪造复制，以致稳定性、安全性较低。

指纹识别

每个人的皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，呈现唯一性且终生不变。据此就可以把一个人与其指纹对应，通过将其指纹和预先保存的指纹数据进行比较，就可以验证此人的真实身份，这就是指纹识别技术。

指纹识别主要根据人体指纹的纹路、细节特征等信息对操作或作者进行身份鉴定，它得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究，是目前生物检测学中研究最深入、应用最广泛、发展最成熟的技术。

指纹识别系统是一个典型的模式识别系统，包括指纹图像获取、处理、特征提取和比对等模块。

1.指纹图像获取：通过专门的指纹采集仪可以采集活体指纹图像。目前，指纹采集仪主要有活体光学式、电容式和压感式。对于分辨率和采集面积等技术指标，行业内已形成了国际和国内标准，但其他项目还缺少统一标准。根据采集指纹面积大体可分为滚动捺印指纹和平面捺印指纹，公安等特殊行业普遍采用滚动捺印指纹。另外，也可通过扫描仪、数字相机等获取指纹图像。

2.指纹图像压缩：大容量的指纹数据库必须经过压缩后存储，以减少存储空间。主要存储格式包括JPEG、WSQ、EZW等。

3.指纹图像处理：包括指纹区域检测、图像质量判断、方向图和频率估计、图像增强、指纹图像二值化和细化等。

指纹识别的优点在于简单方便、快捷迅速。而缺点在于准确率有待提高，且机器容易因和手指产生摩擦而导致磨损，影响确认效果。指纹识别主要用于公司考勤、反恐刑侦、身份确认等领域。

掌纹识别

掌纹识别是近几年提出的一种较新的生物特征识别技术。掌纹是指手指末端到手腕部分的手掌图像。其中很多特征可以用来进行身份识别：如手掌主线、皱纹、细小的纹理、脊末梢、分叉点等。掌纹识别也是一种非侵犯性的识别方法，用户比较容易接受，对采集设备要求不高。

掌纹识别系统同其他生物特征识别系统结构相同，主要分为录入样本阶段和测试样本分类阶段。首先对采集的掌纹样本进行预处理，然后进行特征提取，把提取的掌纹特征存入特征数据库中留待与被分类样本进行匹配。

掌纹识别的优点是比指纹识别更准确，缺点在于机器维护率高，磨损后易产生误差。掌纹识别主要应用于银行、珠宝店、金库等安保等级高的行业，通过对入库人员进行掌纹扫描来确认身份。

虹膜识别

在所有生物识别技术中，虹膜识别是当前应用最为方便和精确的一种，它被认为是21世纪最具发展前途的生物认证技术，未来的安防、国防、电子商务等多种领域必然会以虹膜识别技术为重点，市场应用前景非常广阔。

虹膜是眼睛的重要组成部分。虹膜由许多腺窝、皱褶、色素斑等构成。由于遗传原因，每个人的虹膜各不相同，这就给利用虹膜进行身份识别带来了机会。

虹膜识别的优点在于机器不与人体接触、能减少不必要的耗损、精确度极高等。缺点在于技术不完善、黑眼睛极难识别、需要很好的光源等。一些重要的场所都是用掌纹和虹膜识别双套系统进行安保。

指静脉识别

指静脉识别技术是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而形成血管的影像，通过传感器可以获取手指静脉的图像，经处理后能形成特定的指静脉特征模板。经过医学验证，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，可用于身份识别。

指纹生物识别技术篇4

关键词：指纹识别 身份认证 应用

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）05（b）-0004-01

从目前国内外的安全密钥系统来看，安全级别最高的就应该是生物识别。而在生物识别中，价格便宜、可靠、实用、方便、不会侵犯到人生自由的应该是纹识别技术，这也是最有应用前景和最有典型代表性的一种生物识别技术。指纹具有随身携带、终身不变、各不相同的特点，目前已经被广泛地在许多领域，如证券、金融、公安等领域进行应用。我们以养老金为例，在过去常常会出现有超期领取、冒领、错领养老金的行为，造成了国家财产的巨大损失。为了有效地规范管理养老保险金，我们可以将传统领取养老金的方式进行改变，使用身份指纹认证系统。只需要领取者轻轻地将指纹捺印在指纹采集仪上，就能够在不到1秒的时间内对其身份的真实性进行自动识别。本文就指纹识别技术在身份认证中的应用与研究进行探讨。

1 传统身份认证与指纹技术认证的比较

生活中如密码+用户名的口令及信物是传统身份的鉴定方法，不过有时候身份容易被他人冒充或取代，主要是由于借助体外物，证明身份的标识物品和口令可能被盗或遗忘。这种认证方式非常不安全，其很容易被人看到和猜测，或者被黑客等手段攻破。指纹识别技术就是利用了人类指纹的唯一性这一特征，相对于传统的IC卡“ID+密码”、等传统的身份识别手段，其具有唯一性、不变性、防伪性能好、不会丢失、不会遗忘和使用方便等优点。由于它不用对图象中所有的点进行邻域的条件检测，同时对纹线也是有选择性地跟踪一些点，因此无论在细化速度或者在抗噪性方面纹线细化算法都比其它细化算法好，因而执行速度相对较快。

2 指纹识别的原理

（1）指纹特征提取。实际上就是分析指纹的图案，而后再将指纹上局部特征和总体特征的值提取出来处理，然后将这些指纹特征值构造成一个数字模板，从而完成指纹的特征分析。这些值包含各种纹形特征值和类型值、特征点的和各组特征点。

（2）指纹特征匹配。指分析比对公安机关指纹库中的指纹模板和目前正在待验证的指纹的过程。比对是结合总体特征和局部特征两个方面，按照模式识别的原理进行的，如果达到预设的阈值则为两者匹配，否则不匹配。比对数据、保存数据、提取特征、读取指纹图像是指纹识别技术的四个主要功能。这种方法会产生大约490个数据，因为一般手指上平均具有70个节点。我们将此数据称为模板。我们对比分析计算两个指纹的模板，同时基于计算机模糊比较原则，将二者之间的相似度精确地计算出来，这样一来，就能够准确地得到两个指纹的匹配的结果。

由于指纹图象中主要是相互交替的脊线和谷线，可以根据指纹图象在二值化以后的指纹图象中主要是为连续或不连续的纹线的进行细化，也就是线跟踪算法。它的设计思想主要是：首先要设置16个跟踪方向，这样每一次在9个方向上跟踪纹线上的点，一直到遇见跟踪步数超过所给得阈值或背景点为止。然后用跟踪的最长步数作为半径做一个圆，这样纹线最少会被此圆切下一段圆弧，取和跟踪方向最贴近的弧中点作为终点，然后在终点与该段跟踪的起点之间连接一条线段，于是该直线段就作为此段纹线细化后的结果。重复执行这样的过程，直到此纹线结束，或者是满足其他设定的条件。从该端点返回以及对纹线再进行一遍细化，这样将细化完的纹线的部分变为背景象素，这样是为了避免纹线细化时产生反转。

3 指纹识别在身份认证中的应用

近几年来，随着微型计算机和光电技术的快速发展，指纹图像的采集和处理逐渐成为可能，这为自动指纹识别技术的发展打下了了深厚的基础。指纹识别技术日渐成熟，在民用和刑事侦察用方面非常广泛。民用方面如驾驶员指纹管理系统、指纹一体化锁、指纹考勤机、证券交易指纹系统等。现在，大部分的指纹认证系统和指纹识别产品的设计、生产一般都是按照以下两种模式来进行的。

3.1 联机式

为了有效地提高网上信息的安全性，首先指纹特征数据可在计算机网络上进行传输和验证，然后通过指纹识别技术，限定指定的人才能访问相关的信息。这种指纹识别身份技术的使用为一系列网络商业行为如电子商务、网上贸易、网上银行等提供了较强的安全保障。为了保证指纹特征值不被非法用户所获得，在联机式的指纹认证系统中，一般采用数字签名技术来加以保障。

3.2 单机式

个人的指纹可以通过指纹输入设备来进行高效采集，同时对比分析指纹库中已注册指纹，若两者相匹配，则比对成功，否则比对失败。不过这种模式一般多用于如指纹保险柜、考勤机、指纹锁等低端设备。其中将指纹识别技术同IC卡结合起来的应用是目前最有前景之一的产品。

参考文献

[1] 颜晶晶，康振华.DSA数字签名技术及其在JAVA中的实现[J].中国现代教育装备，2006（6）：116-119.

[2] 赵亮.基于指纹识别的生物特征身份认证技术研究与实现[J].科学技术与工程，2006（8）：105-109.

指纹生物识别技术篇5

[关键词] 生物特征识别 数字签名 电子商务 身份安全认证

一、引言

在电子商务应用日益广泛的今天，从某种角度看，身份认证技术可能比信息加密本身更加重要。它是网络安全和信息系统安全的第一道屏障，是在信息安全时代备受关注的一个研究领域。

目前的应用主要是以“用户ID+口令＋数字证书”来进行用户的身份认证。从根本上说这种身份认证不能解决访问者的物理身份和电子身份的一致性问题，即无法确认通过身份认证的访问者即获授权者。

启发于人的身体特征具有不可复制的特点，人们开始把目光转向了生物识别技术。人的指纹、虹膜、视网膜等都具有惟一性和稳定性的特征，为实现更安全、方便的用户身份认证提供了有利的物理条件。

用户最关注的问题是因特网的网络安全性和保密性。保障网络中数据传输的安全性通常需要借助信息安全功能来实现。在开放系统中对具有重要价值的信息或私密信息进行通信时，可使用数字签名等密码技术进行加密。

生物识别技术代表着用户身份认证技术的未来，有着广阔的应用前景。如果将生物特征识别技术和数字签名技术有机地结合在一起，可以提供一种更加安全、便捷的用户身份认证技术。

二、生物特征识别技术

生物特征识别技术是通过计算机与光学、声学传感器和生物统计学原理等高科技手段结合，利用人体固有的生理特性来进行个人身份的鉴定。其核心在于如何获取这些生物特征，并将之转换为数字信息，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.指纹识别――成熟的身份认证技术

在网络环境下的身份认证系统中，应用指纹作为身份确认依据是理想的。

第一，理论上，每个人的指纹是独一无二的。

第二，指纹样本便于获取，易于开发识别系统，实用性强。

第三，指纹识别中使用的模板而是由指纹图中提取的关键特征，使系统对模板库的存储量较小。也可以大大减少网络传输的负担，便于支持网络功能。

第四，指纹识别是生物特征识别中研究最早、技术最成熟、应用最广泛的技术，有着坚实的市场后盾。

指纹识别具有很高的实用性、可行性。随着固体传感器技术的发展。指纹传感器的价格正逐渐下降，在许多应用中基于指纹的生物认证系统的成本是可以承受的。

指纹识别原理和过程如下：首先，通过指纹读取设备读取到人体指纹图像，并对原始图像进行初步的处理，使之更清晰。然后，指纹辨识算法建立指纹的数字表示――特征数据。特征文件存储从指纹上找到被称为“细节点”(minutiae)的数据点，也就是那些指纹纹路的分叉点或末梢点。这些数据称为模板（至今仍然没有一种模板的标准，也没有一种标准的抽象算法，各厂商自行其是）。最后，通过计算机把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，得到两个指纹的匹配结果。

2.虹膜和视网膜――更准确、更可靠的身份认证技术

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。世界上两个指纹相同的几率为1/109，而两个虹膜图像相同的几率是1/1011，虹膜在人的一生中均保持稳定不变。因此，利用虹膜来识别身份能够成为独一无二的标识，其可靠性超过了指纹识别。

从直径11mm的虹膜上，Dr. Daugman的算法用3.4个字节的数据来代表每平方毫米的虹膜信息，一个虹膜约有266个量化特征点，而指纹识别技术只有40多个特征点。266个量化特征点的虹膜识别算法在众多虹膜识别技术资料中都有讲述，在算法和人类眼部特征允许的情况下，Dr. Daugman指出，通过他的算法可获得173个二进制自由度的独立特征点。这在生物识别技术中，所获得特征点的数量是相当大的。

关于虹膜的特征提取方面较有成效的主要有Daugman的利用多分辨率Gabor滤波器提取虹膜纹理的相位信息；Wildes的基于4种不同决策标准的拉普拉斯金字塔提取虹膜纹理特征；Boles和Boashash的基于小波变换过零检测虹膜识别算法以及中科院采用Gabor滤波和aubechies-4小波变换相结合的纹理分析方法。

虹膜技术上有一些地方有待完善；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惟一性认证的试验；目前图像获取设备相当昂贵。

视网膜是一些位于眼球后部十分细小的神经（一英寸的1/50），它是人眼感受光线并将信息通过视神经传给大脑的重要器官，用于生物识别的血管分布在神经视网膜周围，即视网膜四层细胞的最远处。

在20世纪30年代，通过研究就得出了人类眼球后部血管分布惟一性的理论，进一步的研究的表明，即使是孪生子，这种血管分布也是具有唯一性的，视网膜的结构形式在人的一生当中都相当稳定。所以，同虹膜识别技术一样，视网膜扫描可能是最可靠、最值得信赖的生物特征识别技术。视网膜扫描设备可以从使用者的视网膜上可以获得400个特征点，创建模板和完成确认。由此可见，视网膜扫描技术的录入设备的认假率低于0.0001%。但拒假率（FAR，指系统不正确地拒绝一个已经获得权限的用户）比较高，相信在进一步的研究中可以大大降低。

因为对视网膜难于采样，也无标准的视网膜样本库供系统软件开发使用，这就导致视网膜识别系统目前阶段难以开发，可行性较低。

与指纹识别技术的主要步骤以及原理相似，虹膜识别与视网膜识别一般包括图像采集、图像处理、特征提取、保存数据、特征值的比对和匹配等过程。

图 生物识别系统原理

综上所述，指纹识别是最容易实现的；而虹膜识别与视网膜识别受到某些限制，目前除了一些高端应用外很难普及应用，但其有着巨大的技术优势和潜在的商业价值，必将是下一代生物特征识别技术的发展方向。

三、基于生物特征识别和数字签名技术的电子商务身份认证系统解决方案

1.方案设计要求

要确保基于指纹特征的用户身份认证系统的整体安全性，必须对基于指纹特征的网络身份认证方案设计一个安全的身份认证协议。良好的身份认证协议应该满足以下几个要求：

(1)能够准确识别被认证对象的身份；

(2)能够明确重要事件的责任人，并实现签名，避免事后抵赖；

(3)能够保障数据在存储和传送时的安全。

2.基于生物特征和数字签名技术的电子商务身份安全认证系统结构

基于秘密信息的身份认证协议：保证通信认证可以防止第三方的重放攻击，但由于客户端密钥存储和管理存在问题。基于生物特征的身份认证：能解决口令窥视和密钥管理难等问题，但很难阻止第三方的重放攻击。因而，笔者提出了综合前述的生物特征识别技术和数字签名后得到的电子商务身份认证系统的解决方案。

在网络环境下(B/S结构），用户（客户端）如果要访问远程服务器所管理的信息资源，在获得相关资源访问权限之前，必须通过生物特征身份认证，所有的信息资源访问权限都在身份认证系统（服务器端）管理之下，未通过身份认证的用户不能访问信息资源。当模板内置于服务器时，通过客户端的生物特征获取仪器获得用户的生物特征信息，该信息被加上数字签名后传送到服务器，在服务器首先校验签名是否有效，再与预先注册的模板进行比较，并完成身份认证。

3.身份认证步骤与协议

在生物认证系统中，为了保证生物特征值这不被非法用户所获得，采用数字签名技术。我们在此对协议中采用的符号做如下定义：A为用户，AS为认证服务器，KUAS为认证服务器公钥，TAS为认证服务器的时限，NA为A的现时数据，FA为A的生物特征值，IDA为A的标识。还需说明的是这里采用的是单向认证协议。基本协议如下：

(1)A用自己标识的签名向认证服务器AS请求认证。使用签名技术能有效地阻止一个虚假认证服务器对用户A的欺骗性连接。因为只有合法的认证服务器才保存有用户的公钥，从而能验证这个签名来获得IDA来为下面的认证过程来使用。

(2)认证服务器产生时限TAS，现时数据NA，并将自己的公钥KUAS、NA和时限TAS用用户A的公钥KUA加密后返回给客户端的A用户。

(3)客户端A接受到认证服务器公钥、时限和现时数据NA，同时在客户端的生物特征传感器读取用户的生物特征图像，并获得特征FA，把元组{TAS，NA，FA}用认证服务器的公钥KUAS加密后发送给认证服务器。

(4)认证服务器AS通过生物特征信息数据库进行比对，若匹配则A的身份通过认证。

这个方案与现时使用的认证体制基本类似，所以电子商务交易系统不必作重大改变。但因为引入了生物特征识别，安全性可以获得有效的加强。

四、结束语

在信息化日趋成为主流的今天，电子商务的业务已随着互联网的普及而飞速发展，与此同时，电子商务的安全性也成为业界的一个热点研究方向。本方案设计将基于生物特征的身份认证技术和数字签名相结合应用于电子商务，加强系统安全性，具有一定的研究和实用意义。

参考文献：

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[2]MA Li, TAN Tieniu, WANG Yunhong. Efficient iris recognition by characterizing key local variations[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2004,13(6)739-750

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[4]WILDS R P. Iris recognition: an emerging biometric technology[A]. Proceedings of the IEEE[C].Sanjuan Puertorico, 1997

[5]孟浩徐翠平：虹膜识别算法的研究[J].哈尔滨工程大学学报，2006,27(3): 400-403

[6]祝连庆穆婕马龙:虹膜识别技术的研究[J]. 仪器仪表学报，2006,26(6): 753-755

[7]叶炜李恒华田捷:生物识别技术在网上银行认证安全体系的应用[J].计算机工程，2003, 29(11): 192-194

指纹生物识别技术篇6

【关键词】生物支付 静脉识别 指纹识别 人脸识别

一、引言

基于生物个体独特的特征的支付模式就是“生物支付”，它原理就是将人体固有的生理器官和行为特征作为客户身份信息，再与其银行账户进行关联，支付交易时通过识别其生物特征信息来完成。生物识别技术所具有的唯一性和稳定性，作为打击欺诈和身份盗窃理想方法，将替代随身携带的智能卡或者复杂的密码，极大的提高支付的安全性和可靠性。目前，据Unisys （）网站调查统计，全球范围接近70%的消费者的支持使用生物特征识别技术支付。

二、生物支付的概况

生物识别技术本质上是一种模式识别技术，即通过提取个体的生物特征数据（如指纹、人脸、虹膜、笔迹、声音、步态等），与采集数据库中的数据进行匹配，进而鉴定个体身份的。随着生物识别技术的成熟，生物支付模式孕育而生，目前在支付领域应用最广的，当属静脉识别技术和指纹识别技术。

（一）静脉识别

静脉识别是通过手掌内的静脉分布图像来对身份信息进行识别，该技术克服了指纹识别速度慢，手指有污渍或者脱皮使得无法识别等缺点，是一种提高了识别效率比较高的活体识别技术。手指静脉技术具有多项重要特点，使它在高度安全性和使用便捷性上远胜于其它生物识别技术。2014年，国外一家公司开发了一台内置生物特征的信用卡终端PulseWallet，它可以通过内置的红外照相机拍摄用户静脉，然后与用户的信用卡进行绑定。完成配对后，用户便可以直接使用手掌扫描完成支付。目前，国外一些国家已经将基于静脉支付技术的“手掌卫士”等机具安装到取款机、门禁系统、收银台等设备上，有效提高了对客户身份识别的准确性。

（二）指纹识别

到1998年，指纹识别产品占销售总额的生物识别技术的78%。每个人的指纹的纹路图案、断点和交叉点上各不相同，呈现独一无二，即使同卵双胞胎的指纹也有所不同。每个指纹都有5到7个特征信息，至少可以产生4900个独立可测量的特征信息，这足以说明指纹识别是一个更加可靠的身份鉴别方式。另外，手指样品大小约1KB，只有触摸到指纹设备了即可提供访问认证（通常小于1秒）。如今，“指纹支付”已经付诸于实践。例如在提供指纹支付服务的交易中，消费者只需通过终端上扫描手指来确认其身份信息，并从其关联的账户中自动转账支付消费款项，从而实现无需银行卡和现金，只用手指即完成整个消费过程。日前，阿里巴巴宣布，支付宝钱包和三星公司一起推出指纹支付服务，使用三星手机和支付宝钱包的用户在进行网络购物消费时，只要用手指在指纹传感器上轻轻一按，就能实现在线支付。

（三）人脸识别

人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份信息识别技术。通过用摄像头采集人脸的图像信息，对检测到的人脸进行脸部模式识别，通常也叫做面部识别。面部识别的主要好处是，它是无干扰，非接触的，提供连续的认证，并且由大多数用户所接受。样本大小（例如，5个人脸样本）的范围可以从1KB-2KB。芬兰创业公司最新推出一种基于人脸识别的支付平台，用户只需面对POS机屏幕刷一次脸，5秒钟之内就可以完成整个支付。它以其唯一性和稳定性，正逐步取代存折、银行卡等传统支付工具，成为未来支付结算的主媒。

据Enterprise Networks and Servers杂志报告，全球66%消费者的青睐生物支付，因为作为打击欺诈和身份盗窃理想方法。生物支付技术兴起于互联网时代，主要的生物支付包括静脉支付、人脸支付、指纹支付、虹膜支付、声纹支付等。2014年，国际生物识别集团（IBG）撰写的一份《生物识别市场与产业报告2009～2014》报告，该报告统计了全球各种生物特征识别技术的市场份额，其中，指纹识别所占市场份额最大，为66.7%;其次是人脸识别占到11.4%;新兴识别技术如虹膜识别、语音识别、静脉识别和掌形识别分别各占市场份额的8.0%、3.0%、2.4%和1.8%。

三、生物支付模式

所有的生物支付流程具体如图1所示，其中可分为两大流程即客户注册和消费支付。

流程说明：

（一）客户

客户通过识别终端中录入银行注册中存储的身份识别码，便可轻松完成支付，消费金额在关联的银行卡账户中扣除。

（二）商户

客户支付的模式同原来的银联支付平台一样，区别在于客户不是使用银行卡交易，而是身份识别码来完成消费交易。

（三）身份识别服务器（第三方）

负责对身份识别码进行解码、比对和匹配，并将认证结果反馈给银行，银行对客户信息进行相应的交易操作。

（四）银行

对客户身份信息进行注册，通过采集器录入身份识别码，并与银行卡号码建立关联后存入到身份识别服务器中的数据库中;作为收单行进行资金和手续费的核算，向客户提供交易确定消息。

图1 生物支付流程

四、生物支付模式特点

基于生物识别的支付模式的极大优势在于安全性和便利性。就安全性而言，生物特征信息呈现独一无二特点，有利于打击现今比较猖獗的银行卡欺诈行为，有效的提高了金融支付的安全性。就便利性而言，生物识别是一种“活体识别”技术，客户购物消费时无需携带大量的信用卡和身份证，个人身份信息（银行账户、个人保险和医疗记录等）都关联到自己的DNA信息里。消费者只需简单地扫描一下个人的身体信息，就可以完成支付。相比于传统支付方式，生物支付不仅减少了消费者的等待时间，而且提升了购买体验。

目前，全球各个国家的政府、企业和消费者都积极关注生物支付技术的发展进程，但是与信用卡支付和手机支付相比，由于生物支付技术的还显稚嫩，但是，它有广阔的发展前景，或许有一天，去银行取款将无需带卡，也不需输入账户密码，只要客户的一个眼神、刷手掌即可，生物识别技术终将改变传统的金融支付模式。

五、结束语

指纹生物识别技术篇7

突破了传统身份验证方法的局限性

其实需要进行身份验证的场景在我们的日常生活中比比皆是。我们回家都会用钥匙开门，去公司上班需要用员工卡通过门禁和记录考勤，我们在ATM机取钱时需要插入银行卡并输入取款密码。但是这种身份验证方式具有容易丢失、被盗取、被仿冒、被遗忘、被破解的缺点，因此很难判断通过身份验证者的合法性。因此，身份认证不只需要认证“信物”的正确性，还要认证“信物”持有人的合法性。传统身份验证方式“信物”和“信物”持有人是分离的，因此“信物”容易被仿造。怎样的身份验证方式可以同时验证“信物”的正确性和合法性呢？

人体的一些先天生物特征具有唯一性，比如指纹、指静脉、虹膜等。如果把这些特征作为身份验证的信物，要比把钥匙、磁卡和密码作为信物具有天生的优势，因为前者本身就与被验证者共存，验证了它们的正确性也就验证了它们的“持有者”的合法性。能够用于身份验证的生理特征除了要具有唯一性外，还要具有广泛性、稳定性和可采集性。除了生理特征外，行为特征也可以作为身份验证的特征，比如声音、签名和步态，但因为人的笔迹、签名和步态经常会发生变动，进行模式匹配时难度较大。

指纹识别已不是新鲜事

指纹是人的手指末端皮肤上凹凸不平的纹线，指纹具有终身不变性、唯一性，不仅每个人的指纹不同，就是同一个人的十指指纹也有区别。但是如何判定两枚指纹不同呢？通常是利用指纹中出现的中断点、分叉点和转折点作为特征点，利用指纹识别算法进行匹配。指纹会在其他物体上留下印记，因此19世纪末开始用于识别罪犯，现在指纹自动识别系统已被各国广泛用于刑事案件的侦破。自911之后，美国加大了对外国入境者指纹数据的采集力度，2007年开始向包括中国在内的美国签证申请者采集十指指纹，而之前只需采集两个食指的指纹。指纹识别技术不仅能用于鉴别罪犯和，也可以用于单位和个人财产的安全防护。

虹膜的形成由遗传基因决定

虹膜位于巩膜和瞳孔之间，包含了眼睛最丰富的纹理信息，由相当复杂的纤维组织构成，具有斑点、褶皱、条纹、腺窝等丰富的细节特征。虹膜作为生物识别特征的奇妙之处在于，首先，它的形成是由遗传基因决定的，遗传基因的表达决定了虹膜的形态、生理、颜色和总外观；其次，婴儿八个月大的时候，虹膜发育就进入了相对稳定期，除极少见的情况外，数十年都不会产生变化；虹膜位于角膜之后，想要改变虹膜外观，需要进行非常精密的外科手术，且面临视力受损的风险；最后，虹膜的纹理特征是可见和可采集的。上述四个特点使得虹膜成为生物识别特征的不二人选。虹膜上的纹路复杂，特征点非常多，对采集设备的精度和处理的算法也提出了很高的要求。目前国际上大部分虹膜识别系统采用的是DAUGMAN算法，通过这个算法提取的特征量非常大，可以提取到266个量化特征点，而一般的生物识别技术只有13-60个特征点。

虹膜识别的应用范围广泛，而且识别精度高，但是因为采集设备价格昂贵，且对所提取的特征点图像精度要求非常高，适用于安保措施更加严格的场所，并可以和其他身份识别手段配合使用。目前一些机场已经安装了虹膜识别出入境管理系统。

人脸识别：让犯罪分子无所遁形

衙役把通缉要犯的画像贴在城门楼前的场景我们在古装电视剧里已经屡见不鲜，这种通过发动群众识别举报，在主要交通枢纽埋伏守候的手段现在依然常见。而今有了一种新的追踪识别技术，就是人脸识别。

人脸识别技术能在动态的场景和复杂的环境下判断是否存在人脸，实现的方法有很多，比如首先设计一个人脸的标准参考模板，并对差异程度设计一个阈值，计算采集的样品和标准模板之间的匹配程度。或者根据人脸一定的结构分布特征来判断样品中是否包含人脸。一旦在动态的复杂环境中发现人脸的话，还可以将采集到的人脸和面像库中的人脸进行逐一的匹配，直到找出最佳的匹配对象。人脸识别同其他生物识别方式相比的一个突出优点就是可以进行人脸的跟踪，即对被检测到的人脸进行动态目标跟踪。通过网络把在主要的汽车站、火车站、机场和码头使用人脸识别智能摄像机拍摄到的犯罪嫌疑人的头像和公安机关面像库进行对比，就可以通过人脸识别技术定位被追踪逃犯。2006年北京西站和北京站启用的人脸识别系统，可以精确测量面部眉毛、眼睛、鼻子等五官之间的距离，简单的改装没有用，就连双胞胎都逃不出这套系统的法眼，一个月内就抓获百余名疑犯

生物识别技术仍在不断进步

虽然生物识别技术比传统识别技术更上一层楼，可是也有着缺陷。当指腹的皮肤在水里长期浸泡过，被腐蚀性溶液腐蚀后，或者破损结疤后，会因原本的特征点改变而无法通过验证。指纹采集识别设备的灵敏性也会因为被灰尘和油污附着而降低。甚至还出现了用蜡油和硅胶做成的“指纹膜”，成功欺骗了指纹识别设备。虹膜识别的精确度要高于指纹识别，虹膜的特征点多，非常复杂，不易作假。尽管如此，据称西班牙人已经研制出了一种虹膜作假机，通过逆向工程，破译虹膜识别算法以及不同人虹膜代码的组成，重建虹膜中的数字代码。人脸识别会受到光线环境的影响，当面部主要特征被遮挡或改变的时候，需要对部分关键性特征做修正。

虽然生物识别不可避免的具有弱点，但是依旧要比传统的身份识别方式作假难度大、成本高。可以通过生物识别方式和传统的身份验证方式、两种或两种以上生物识别方式配合使用，进一步提高作假成本来保证识别结果的可靠性。

指纹生物识别技术篇8

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：不容易携带、造假、容易丢失、密码会被破解等种种问题，在安全性和可靠性上的漏洞非常大，这样就为方便、有效、安全的身份认证技术的出现埋下了伏笔，生物识别技术应运而生。每个人所固有的生物特征都是唯一的，并且在一定时期内具有是稳定不变的，同时不会丢失、很难伪造和假冒，所以，这是一种终极的身份认证媒介[1]。

1 生物识别技术

我们可以这样定义生物识别技术，在计算机技术的协助下，通过采集人的生物特征样本进行人的身份识别。生物特征又包括生理特征和行为特征两个方面。生理特征是人与生俱来的，多为先天性的，相对而言稳定性比较强，现在应用到的生理特征有：指纹、人脸、手血管[2]等。行为特征是人后天形成的，主要包括人的声音、笔迹、以及步态识别等，随着主体状态和环境的变化在一定程度上也发生变化。两者比较，生理特征在生物识别领域更具有应用价值。生物识别技术的实现需要提取生物特征，然后对其进行进行比对，基本的要求就是这些生物特征需具有唯一性或非共同性。

1.1 指纹识别 指纹识别技术是应用最早、最广泛和最成熟的生物特征身份鉴别方法。指纹是指手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹路，每个人指纹纹路在图案、断点和交叉点上都是存在差异的，是唯一的并且永远都是原来的样子。指纹分类的实现方法基本上分为基于神经网络的分类方法、基于奇异点进行分类的方法、语法分析的方法和其他的方法这4类[3]。

指纹识别的优点有：具有比较悠久的研究历史，技术上比较成熟；指纹图像提取设备小巧；与同类产品相比，它成本是不高的。缺点有：指纹识别是物理接触式的，具有侵犯性；指纹易磨损，某些人不宜提取，另外在指纹采集头上留下用户的指纹印痕容易被复制。

1.2 虹膜识别 眼睛的外观图包括巩膜、虹膜、瞳孔三部分。眼球的白色部分叫巩膜，大约占眼睛的30%；眼睛中心是瞳孔，约占5%；在巩膜和瞳孔之间的是虹膜，由相当复杂的纤维组织构成，包含了最丰富的纹理信息，占据65%。虹膜识别的方法有：Gabor滤波方法，拉普拉斯金字塔方法，小波变换过零检测方法，Haar小波分解方法，基于局部过零检测的方法等[4]。

虹膜识别技术操作非常简单，可避免物理接触，具有更高的检验精确度。据悉，现在虹膜识别的正确率最高，并且具有很高的实用价值。其缺点是：需要昂贵的摄像头聚焦，且很难将图像获取设备的尺寸小型化，需要较好光源等。

1.3 人脸识别 人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流，提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，一次到到识别身份的目的。目前常见的人脸识别基本算法可分为以下几类：基于几何特征的人脸识别、基于子空间分析的人脸识别、基于弹性图匹配的人脸识别、基于神经网络的人脸识别和基于隐马尔可夫模型的人脸识别等。

人脸识别技术优点是：主动性、非接触性和用户友好。缺点是：人脸容易受到周围环境等的影响，比如光照，比如发型的改变，饰物，变老等，准确率不高；对于采集图像的设备会比其他技术昂贵得多。

1.4 掌纹识别 掌纹识别是一种新生的生物特征识别技术。掌纹是指手指末端到手腕部分的手掌图像。纹线特征是掌纹中最突出的特征，手掌中最清晰的几条纹线一般并不会随着年龄的增长而发生变化。即使在分辨率和质量都比较低的图像中也能很好的得到辨认。掌纹识别方法大概分为基于结构的、基于子空间的、基于编码的和基于统计的四类[5]。掌纹识别的优点：有一定的稳定性和可靠性。缺点：手掌损伤后无法复原，掌形识别系统适用对安全性要求高的场所，普及率比较低，同时需要高成本支撑。

1.5 人耳识别 人耳识别是以人耳作为识别媒介来进行身份鉴别的一种生物特征识别技术。经过医学研究的得知，人在出生4个月之后，随着身体的不断发育，人耳也会按照一定的比例生长，基本上保持整体结构比率。

主要的人耳识别方法：主元分析法（PCA），使用Voronoi图表的邻接图匹配方法，使用各种组合技术的神经网络方法，力场转换方法，遗传局部搜索算法，几何学方法，基于长轴的形状特征提取方法，基于3D的耳朵检测和识别方法[6]。人耳识别的优点：整个人耳的颜色更加一致、图像尺寸更小，数据处理量也更小，非接触性。缺点：人耳同样受光照、头发、帽子等的影响，且提取出来特征很少。

1.6 语音识别 语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。

语音识别的方法主要有：基于DTW（Dynamic Time Warping）和模拟匹配技术的语音识别方法，基于统计的语音识别方法，基于差别子空间的语音识别方法，基于BP神经网络的语音识别方法，基于隐马尔可夫模型HMM（Hidden Markov Model）的识别方法。

语音识别的优点：非接触性的，用户可以很自然地接受。 缺点：声音变化范围过大，而且声音的大小、语速和音质的不同都会给采集与比对造成相应的影响；很容易用录在磁带上的声音造假；高保真的麦克风价格十分的高。

1.7 笔迹识别 笔迹，是指书写人在书写工具的协助下，按照文字符号的书写规范，书写运动器官开始进行的书写运动，这样在纸张或其他书写面上留下动态痕迹。笔迹鉴定是通过分析手写字符的书写风格和书写结构，来判断书写人身份的一种技术。

笔迹识别（包括签字识别）有联机和脱机两种。因为联机识别除位置信息外，还可以提取时间、压力等信息，所以识别正确率相对脱机识别较高。根据考察的对象和提取特征的方法，现在的笔迹识别方法主要分为文本相关、文本无关两类，另外还有利用内容信息的半文本无关方法。

笔迹识别的优点：大众易接受，是一种公认的身份识别的技术；缺点：随着经验的增长、性情的变化等签名也会相应的发生变化；用于签名的手写板不仅结构复杂而且价格也非常高。

1.8 步态识别 研究表明人和人的走路姿势有很大的差别，因为人们在骨骼长度、密度、协调能力、体重等生理条件以及个人走路的“风格”上都存在细微差异。步态识别就是要对包含人体运动的图像序列进行分析处理，根据人们走路的姿势进行身份识别。

步态识别的方法有：基于SFM的方法，基于运动的方法，基于整体的方法，基于特征的方法，基于HMM的方法以及基于模板匹配方法等。步态识别优点：对图像分辨率要求不高，可以通过远距离的摄像机捕获，具有非侵犯性和可接受性。缺点：由于步态识别是个动态过程，其序列图像的数据量较大，因此计算复杂性比较高，不容易处理。而且由于人的行走姿势受各种因素的影响，在不同环境条件下行走姿势有或多或少的变化，因此步态识别的计算较复杂，识别的准确度还不够高。

2 结论

随着信息网络化的发展，以及经济全球化的推进，人们进一步的认识到对安全的理解和需求。各种生物特征识别技术都在不断的发展，同时也得到越来越广泛的应用。但是，在实际应用中上述的每种识别技术都要结合到具体应用项目，单凭一项的取胜不能评判各种识别的优劣，不同的识别方式在指标上不同，需要在选择对一些项目进行如下综合地考虑：比如提取用户生物特征的难易度、识别时的精确度、提取仪器的大小、周围环境对使用的影响和使用成本等等。因为单个生物特征与生俱来的局限性，目前在实际的应用中找不到任何基于单个生物特征的识别技术。未来的研究重点将是结合多种特征、多种识别方式的多模式生物特征识别技术[7]。例如人脸识别和虹膜识别的组合、指纹和掌纹的组合，因为这些特征可以在特征获取时由一套设备同时或先后获取。仅基于单一特征的生物识别对识别的精度要求非常的高，综合了多种特征的生物识别系统识别率比较高，具有无限的应用潜力。

参考文献：

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[2]Bille R M， Pankanti S， Ratha N K. Evaluating Techniques for Biometrics-based Authentication Systems. Proceedings 15th | APR lat|. Conf. on Pattern Recogntion， Barcelona.

[3]杨宏林，吴陈.指纹识别方法的综述[J].华东船舶工业学院学报（自然科学版），2003，17（3）：37-42.

[4]田启川，刘正光.虹膜识别综述[J].计算机应用研究，2008，25（5）：1298-1299.

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指纹生物识别技术篇9

[关键词]指纹个人识别商业活动安全

在商务交易安全方面，个人身份识别是重要的基础。目前，主要的个人识别方法有签名、个人ID、密码等，这些人身识别手段虽然简单实用，在实际商业活动中运用也非常普遍，但不足和弊端也不容忽视，如个人签名字迹特征的特异性和稳定性并没有经过科学有效性的定量论证，字迹的识别也主要依赖于人工进行，识别结果往往很大程度上受笔迹鉴定专家主观因素的影响，著名的龚如心案遗嘱签名笔迹的鉴定就是一个重要的例证。个人ID、密码等手段也可能受到密钥量小、密码泄露等不安全因素的困扰。为了解决商务运行中存在的安全问题，人们逐渐把目光转向个人生物特征识别。美国9.11以后，围绕人身识别的“生物测定学”（Biometrics）得到了长足的发展，现今发现的具有人身识别价值的生物特征主要有手足纹、DNA、面像、虹膜、视网膜、声纹、步态、签名等。这些手段中，具有商业安全运用可能性的主要是指纹和签名，其中，指纹用于商业活动的个人识别存在明显的优势，主要表现在：

一、指纹的密钥量十分巨大，具有充分可靠的个人鉴别能力

关于指纹的密钥量计算，有不同的计算方法，但密钥量十分巨大是共同的。1910年，法国巴黎大学教授勃太柴就按照人完整指纹上有平均100个的特征点（实际75个-175个），且每个特征点存在4种特征类型计算，构成的排列总数为4100=1.6069×1060，这显然是一个天文数字，完全可以保证全人类都不可能有相同的指纹。实际上现代对指纹密钥量的计算还远远高于勃太柴的大致计算，因为勃太柴没有将100个特征出现部位的变化计算进去，如果包含位置的变化，两枚指纹所有特征都相同的概率只有1.684×10-114。这样高的密钥量是目前其他个人识别特征无法比拟的。而且，指纹细节特征的特异性并不受遗传基因的制约，即使是孪生关系，也不可能存在相同的指纹。

二、指纹细节特征稳定不变，能够保证经济活动凭证的识别长期有效

指纹纹线细节特征取决于真皮的结构，胚胎发育完成以后，人的一生不会发生实质的变化，外界的摩擦损伤只要不伤及真皮层，就不影响外表指纹的细节特征。如果真皮受到局部损伤，所形成的疤痕组织只限于伤痕的部位，并不会影响指纹其他部位的特征。在指纹识别中只要避开受伤变化的部分，就能够正确进行指纹的鉴别。如果指纹数据库得到充分的开发应用，个人完整的指纹信息资料建档以后，指纹识别就可以调用档案中的样本指纹进行比对，指纹受伤变化就完全不会影响个人的识别了。指纹的这种稳定特性对经济活动凭证识别的长期有效具有重要的作用。

三、指纹反映明显、外在，在经济活动中方便易行

指纹特征比较宏观、明显，作为个人识别标记直观清楚。而且，指纹随时随身“携带”，留痕方法简便，效果容易掌握，不受文化程度的限制，作为最为有效的个人识别手段，非常方便。现代指纹的留痕和采集主要有油墨捺印和电子扫描，油墨捺印是商业活动中进行留痕的主要方式，油墨捺印的指纹特征清晰，便于观察。电子扫描是目前收集样本指纹的方法，在商业活动中，需要鉴别某份文件上指纹的时候，可以很方便地进行指纹取样，特征清楚，不会污染手指。四、指纹成熟的自动化识别技术为经济活动提供了快速有效准确的手段

指纹在经济契约中的应用由来已久，但在近代并没有呈现不断发展的景象，而且目前有些使用指纹的场合甚至比民国或解放初期还有所减少，如全国解放以前，我国东北解放区颁发的身份证就需要有指纹印记，而现在我国的身份证却没有指纹标记。另外在契约文件中使用指纹的也少于以往。笔者认为其中重要的原因之一就是指纹的鉴识技术比较复杂，需要专业技术人员使用一定的设备才能进行准确的识别，一般人凭肉眼只能作大概的判断，然而，在指纹识别中，大概的比对只能做一些排除，是无法进行认定的。因此，虽然人们能够充分认识指纹的个人识别能力，但受到方法手段的制约，使指纹的广泛运用受到限制。随着计算机指纹识别技术的发展，指纹鉴定进入了自动化识别阶段，计算机可以对指纹进行快速、准确的自动比对，使指纹的广泛运用有了关键的物质基础。因此，现代的计算机技术使传统的指纹技术焕发了新的生命力，指纹技术在商业领域的应用有了技术保证，现代的商业活动中，使用指纹技术进行个人识别是完全具有可行性的。

五、指纹信息系统的建立可以为经济活动提供信息支持

随着指纹识别在社会生活许多方面的应用不断扩大，指纹数据信息系统建设也得到了蓬勃的发展。目前，有的国家建立了专门的指纹数据库，为社会许多领域提供指纹信息查询。我国现有的指纹信息系统主要由公安机关建立并管理使用，主要服务于公安机关侦查破案。按照目前计算机的软硬件发展水平，建立更大范围乃至全民的指纹数据库是完全可行的，如果全民的指纹数据库得到建立，将能够在更大的范围内服务社会，更好地发挥指纹信息的作用。指纹数据库的建设也取决于社会的需求，如果在社会广泛的商业活动中能够更多地使用指纹作为个人识别的标记，将会在很大程度上推进指纹信息系统的建设。

六、指纹应用悠久的历史，为在现代商业活动中发扬光大打下了坚实的基础

我国古代距今二千七百多年前就有在借据、契约上留“指模”的记载，虽然，限于当时的科学技术水平，古代的指模识别主要是以指纹的纹型特征为识别根据的，但在指纹应用的性质上和当代是一致的，都是作为识别人身的方法，只是现代的指纹识别是建立在细节特征基础上的，现代指纹识别实现了从种类识别到个体识别的质的飞跃，体现了继承发展的强大优势。

参考文献：

[1]吕导中:基于指纹面积和特征质量的指纹鉴定量化标准研究[J].中国人民公安大学学报（自然科学版），2008（2）

指纹生物识别技术篇10

【关键词】 指纹识别 智能终端 技术原理 锁屏

一、指纹解锁在智能终端上的应用现状

20世纪以来，电子信息产业蓬勃发展，移动互联网络紧随其后得到了全面普及，人们的日常生活方式发生了翻天覆地的变化，越来越多的日常活动，例如打车、购物、娱乐消费、证券交易等等，正在借助移动智能终端完成着，给人们的生活带来了极大的便利。但是传统的密码机制已经不能满足人们对智能终端使用安全性的要求，因此将目光转向具有超高独特性和稳定性的生物密码识别技术上。

生物密码是人体与生俱来的生理特征，与传统的密码相比，它具有 “随身携带”、无须记忆的特征，它包括指纹、人脸、声纹、虹膜等等。其中，指纹识别技术是目前在各个领域应用最广的一项生物识别技术。人的指纹具有稳定不变性，一个人从出生到死亡，除非是经过特意破坏，否则他的指纹不会发生变化；人的指纹还具有独一无二的特征，就算是同卵双生的双胞胎，他们的指纹也存在着很大的差异，所以指纹识别是最常见的身份识别方式。

1998年，德国西门子公司研制了史上第一款指纹识别手机。这一款手机装有手机存储卡一般大小的指纹传感器，一共可以录入并存储60个人的指纹信息，所以手机用户可以设置除了机主以外的其他临时手机用户。之后，又有很多手机公司在指纹识别上进行研发应用，但是都没有将其发展壮大，直到2013年9月苹果公司的旗舰机型iPhone 5S问世。这一款机型在新功能中添加的Touch ID指纹识别技术，在iPhone手机独特的home键下设置一个指纹识别传感器，不仅可以解锁屏幕，还可以在苹果公司旗下的应用商店、iTune和电子商城进行APP下载和在线支付验证。这一项新奇的技术引起了社会上极大的关注，此后Android手机开发商们纷纷效仿，越来越多的智能手机添加了指纹识别技术。

2014年9月，以华为手机为代表的国产手机配置了指纹识别技术，虽然更早以前就有国产手机抢先配置了这项技术，但是华为创新性地引用了主动按压式指纹传感器，是第一个使用此类传感器的Android手机厂商，并且与支付宝合作，进行指纹密码在线支付。2016年是智能手机大面积转向指纹识别的一年，指纹识别不再是中高端手机的特权，低价手机也在越来越多地使用着指纹识别技术。

二、指纹识别基本原理

2.1指纹的特征

人的指纹特征可分为3级：第1级特征、第2级特征、第3级特征。

第1级特征是指纹的纹形，指纹的纹形可分为3类：环形（loop，或者俗称斗形）、弓形（arch）、螺旋形（whorl）。根据研究调查表明，纹形表现出来的不同最主要的原因在于遗传基因。不同人种呈现出各种指纹纹形的概率是不一拥模相反，直系亲属之间表现出指纹纹形存在较高的相似性。

第2级特征是指纹的细节点，包括端点、分叉点、核心点等等。端点是一条纹线延伸到消失的地方；一条纹线延伸到某个点突然分成两条纹线，这个点就被成为分叉点；核心点就是纹路的渐进中心点。这三个点是最常用的细节点特征，通常记录这三个点的位置和方向用来作为读取指纹和比对指纹的参考点。

第3级特征是指纹纹线上的汗孔、纹线形态、疤痕等。第3级特征表现得更加细致，但是稳定性不如第2级特征，但是第2级特征和第3级特征都具有很强的随机性。

根据这3级特征，指纹匹配算法可大体分为：基于细节点的指纹匹配算法、基于纹理结构的指纹匹配算法和其他指纹匹配算法。目前应用最多的是基于细节点的指纹匹配算法，这种算法难度适中，它具有指纹模板占用存储空间小、算法容易实现等优点，但同时它的匹配用时较多。

2.2指纹识别步骤

智能终端上的指纹识别技术分为四个步骤：指纹图像采集、图像预处理、特征提取和指纹匹配（如下图1所示）。

第一步：指纹图像采集。这是一个利用各种指纹传感器依照自身不同的采集原理采集并储存指纹信息的过程。目前指纹传感器的种类是光学传感器、半导体传感器、超声波传感器和射频式传感器（号称“活体识别”传感器）。其中半导体传感器又可分为：电容式指纹传感器、热敏指纹传感器、压感指纹传感器。目前市面上应用最广的是电容式指纹传感器，而做得最出色的是苹果公司，他在电容式传感器之外，还采用射频传感器实现双重验证人体皮肤的真皮层信息，使得指纹图像采集中不受手指上的污物影响，能快速精确地识别用户的指纹信息。

第二步：图像预处理。由于人体指纹上可能会出现不同程度的污物或者指纹采集设备本身具有一些缺陷，导致采集的指纹图像会有较强的噪声，在后期的细节特征会出现困难，所以要对图像进行预处理，包括指纹图像均衡、分割、平滑、智能增强、智能二值化细化等步骤，处理后的指纹图像纹路和特征点清晰可见，便于提取。

第三步：特征提取。指纹图像经过预处理之后每条指纹纹线都变成了一个点宽度的细小纹路。由于指纹纹线上的像素点的数据量很大，如果后期指纹匹配对纹线像素进行一一匹配，将会耗费大量时间，并且需要较大存储空间，所以进行了时间和空间上的优化，在描述纹线时采用纹线上的特征点来表示指纹。通常提取的特征点就是端点、分叉点和核心点。

第四步：指纹匹配。在指纹进行匹配之前，首先要将采集的指纹和系统已建档指纹进行一个特征点的配准，使得他们的方向相同，特征点一一对应。然后才是特征点的一一匹配，根据匹配算法，匹配之后得出一个相似值，与系统设置的判定是否为同一指纹的相似值进行比较，如果大于或等于系统设定相似值，则判定是同一指纹，解锁成功；反之，判定为不同指纹，解锁失败。

2.3指纹识别算法性能评测

为了评价不同指纹算法的性能优劣，设置了以下四个重要的参数：

拒识率（False Rejection Rate）：与系统已建档指纹匹配的指纹被认为是不匹配的指纹的概率；

认假率（False Accept Rate）：与系统已建档指纹不匹配的指纹被认为是匹配的指纹的概率；

平均错误率（Equal Error Rate）：拒识率与认假率相等的概率，作为系统性能综合评价重要指标；

拒登率（Failure To Enroll Rate）：出现不能够建档进行后续识别的指纹的概率。

根据这四个参数，设置标准来判定指纹识别算法的性能好坏。

三、总结

智能终端自融入人们的日常生活中后，就变成了人们生活中不可或缺的一部分。据不完全统计显示，人们每天对手机的操作次数频繁，就屏幕解锁而言，iOS用户平均次数80余次，Android用户频率更是高达150余次。在每天高频的屏幕解锁中，如果在开放的环境下输入密码或者画图案解锁，很容易造成密码泄密，并且手机在线支付在生活中的应用越来越频繁，一旦支付密码泄露，将会带来不同程度的经济损伤。指纹解锁的私密性正好弥补了传统密码解锁的缺陷，并且指纹是人类独一无二的生物密码，它的复杂程度足以提供用于身份鉴别的信息，指纹识别技术已经十分成熟，为各类身份识别系统广泛引用，指纹解锁满足手机使用的安全要求。

参 考 文 献

[1]王曙光. 指纹识别技术综述[J]. 信息安全研究，2016，（04）：343-355.