常见的生物识别技术范文

导语：想要提升您的写作水平，创作出令人难忘的文章？我们精心为您整理的13篇常见的生物识别技术范例，将为您的写作提供有力的支持和灵感！

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随着越来越多的电子设备不断进入日常生活，传统使用口令、密码或身份证号等来辨识身份的方式已远远不能满足人们对安全性和便利性的渴求。生物特征识别技术不再需要身份证号或密码，也免去随身携带智能卡之类物件的烦恼，它是根据人自身所拥有的东西，是人的个体特性，目前生物识别市场正处于快速增长当中。

1生物特征识别技术的历史

最早采用生物特征来鉴定人的身份可追溯到古埃及人采用测量人的尺寸来鉴定身份。指纹识别起源于古代的中国，而在美国和西欧，指纹识别技术也使用了有一百多年。1986年从事掌纹识别的RecognitionSystem,Inc.成立。1987年Drs.Flom&Safir研究虹膜获得专利。1990年从事签字识别的PenOp，Inc.在英国成立。1994年Drs.Atick,Griffin成立了从事人脸识别的Vi⁃sionicsCorp。

2生物特征识别技术的发展

每种生物特征识别技术不一定适合所有场合。例如有些人的指纹是很难提取特征的，患白内障的人虹膜会发生变化等。在对安全级别要求较高的领域中，人们往往需要结合多种生物特征来实现高精度的系统识别，提高鉴别系统的精确度和可靠性是未来身份鉴别领域发展的必然趋势。

3生物特征识别系统的内容

生物特征识别系统一般包括“生物特征采集子系统”“图像预处理子系统”“生物特征提取子系统”“生物特征鉴定子系统”和“生物特征数据库子系统”，以及系统识别的对象——人。在“生物特征数据库子系统”中建立了生物特征与相关身份信息的对应关系，并保证数据存储的安全性和可靠性。“生物特征鉴定子系统”通过模式识别方法，把待识别的生物特征与数据库子系统中生物特征进行比对，按照事先确定的筛选条件（阈值）决策来确定是否匹配成功。

4生物特征识别技术的种类

生物特征包括生理特征和行为特征，生理特征有指纹、人脸、手形、虹膜、人体气味和DNA等；行为特征有签名、声音、步态、击打键盘的力度等。

5基于生理特征的生物识别技术

5.1指纹识别

指纹识别的优势是该技术是较早被开发应用的，作为研发历史最为长久的生物识别技术是比较成熟的。提取指纹设备小巧方便，相应的价格成本也比较低。其缺点是指纹的采集是接触式的，人工操作比较耗时，可接受性较差，而且指纹也可以通过手术或者一些有创手段得以改变或者破坏，因此不是最稳定和可靠的身份识别手段。

5.2人脸识别

人脸识别与其它生物特征识别相比具有以下特点：（1）方便高效，在实际应用场景中，人脸识别可以同时进行多个人脸的分拣、判断以及识别。（2）非接触的，用户不需要和设备直接接触。（3）由于人脸脸部存在相似性，不同个体的区别不大，所有人脸的结构都相似。再加上现代妆容技术的发展，人脸识别还是有很大的识别难度。（4）人脸的易变性，人脸的外形其实并不稳定，可以通过脸部变化产生很多表情，而在不同的观察角度，人脸的视觉图像差别也较大。此外，人脸识别还受光照条件等多种因素的影响。

5.3虹膜识别

虹膜识别的优点有：虹膜本身具有稳定性和唯一性，基本不会随着人年龄的增长而发生变化；另外同一个人双眼的虹膜，包括双胞胎的虹膜特征都不会一样，相似概率为亿万分之一，所以虹膜识别最大的优点就是安全性高。在各项生物识别技术中，仅次于DNA。当然虹膜也有缺点：获取图像不是很方便，一般人眼和设备要保持在20cm-40cm，镜头可能产生图像畸变而使可靠性降低，用户交互效果并不很好。另外虹膜识别技术依赖光学设备，需要红外灯配合红外镜头才能取到用于身份识别的虹膜图像。不同种族人的虹膜颜色不同，比如亚洲人和非洲人的虹膜是黑色或者棕色。由于很难将图像获取设备的尺寸小型化，设备造价高，所以无法大范围推广。

5.4视网膜识别

有人认为视网膜技术识别的可靠性和准确率要高于虹膜识别，所以基于视网膜的身份识别技术也是非常可靠、值得信赖的。视网膜识别技术的优点相似于虹膜技术，比如无法伪造，不会磨损，更不会老化，也不受疾病影响。缺点是到目前为止还无法证明在使用视网膜技术对用户进行检测时，是否对用户的健康有影响还需进一步确实。

5.5掌静脉识别

用掌静脉进行身份认证时，获取的是手掌内部的静脉图像特征，而不是手掌表面的图像特征。因此，掌静脉识别不同于指纹识别，它不存在因为手掌表面的损伤、磨损、干燥或太湿等带来的识别障碍。另外，和人脸识别技术相比，掌静脉识别时摄像机应对不同光照环境、双胞胎和化妆等问题时人工智能算法更加容易自我学习和调整。但它也存在一些缺点：（1）手背静脉的永久性尚未得到证实。（2）存在无法成功注册登记的可能。（3）采集设备要求特殊，相关设计比其它生物特征获取设备复杂，价格高，难于推广。（4）由于优秀的人工智能算法不多，只有极少数厂商能应对海量掌静脉数据的瞬时比对。

5.6人耳识别

人耳识别有基于二维图像的人耳识别、基于3D的人耳识别和耳纹识别。人耳识别和常用的几种生理特征识别技术相比有以下几个优势：（1）人耳识别相比于虹膜识别方法其人耳图像的获取更加便捷。（2）和人脸识别方法比较，人耳获取的图像要小很多，相应颜色也比较一致，因此对数据的处理量更小，更方便。另外，人耳识别方法不像人脸识别会因脸部化妆、表情等变化而受到影响。（3）相比指纹识别接触式的获取方式，人耳图像非接触式的采集方法更容易让人接受。

5.7红外温谱图

由红外设备获取能够反映人身体各个部位热量值的图像称为温谱图。获取温谱图的方法和拍摄普通照片的方法类似，它的采集是非接触式的，非常隐蔽的，更不具侵犯性，所以它的可接受性是比较高的。然而人体的温谱值不是恒定不变的，它会受外界环境的变化而发生变化。

5.8基因识别

基因识别的特点简单点来说就是唯一性、强识别性和防伪。但是它最大的优点也是最让人担忧的，因为在制作“基因身份证”时可以测出这个人基因有哪些缺陷，有哪些疾病易感基因等，这些都涉及到个人隐私和伦理上的问题。所以基因识别的可接受性还有待商榷。目前基因识别是在特定实验室完成的，耗时较长，和其它生物特征识别技术比起来在便利性和及时性方面是处于劣势的。

6基于行为特征的生物特征识别技术

6.1签名识别

签名被认为是身份识别的最广泛的行为特征之一，是人类最常见的确认他们的身份的社会和法律认可的方式之一。相关的写作习惯是在儿童时期养成的，它们主要受视觉知觉、协调、灵巧、成长、写作系统、社会关系、写作频率、教育和民俗等几个参数的影响[1]。因此一个人的签名不是一生中都固定不变的，这为签名识别的准确率提高了难度。

6.2步态识别

步态识别在生物特征识别技术研究中算是起步较晚的，目前基于步态的身份识别还只是起步阶段。和人脸识别不同的是，步态识别不只是采集到人脸图像就行，它是要采集到步态图像的序列，因此它处理的数据量比人脸识别要大很多，应用到的算法也复杂许多。步态识别的采集装置只需要一个监控摄像头就行，简单、经济。它对采集的距离要求比人脸识别低，只要能看清走路的姿态就行，甚至可以背离摄像机，这是人脸识别所不能的；另外它也不需要像人脸识别那样具备较好的光照条件，因此使用起来较为方便。

6.3声音识别

声音识别与其他生物特征相比优势在于：（1）声音提取方便，可在不知不觉中完成，可接受性强。（2）获取声音的设备简单方便，比如麦克风，价格相对比较低廉。（3）和其它生物特征身份识别相比可以实现远程身份辨认，比如通过手机或麦克风可以实现网络远程登录。当然声音识别也有一些缺点：（1）声音在人不同的年龄或是身体状况、情绪等情况下获取会有所差别。（2）不同的采集设备或采用不同的信道对声音识别也会有影响。（3）环境噪音对识别有于扰。（4）混合说话情形下，人的声音特征不易提取。（5）同一个人的磁带录音也能欺骗语音识别系统。

7总结

在上述生物特征识别技术中，每种识别技术都各自有优缺点，在应用上难免会出现一些问题。所以，在一些安全等级要求较高的应用场景当中，往往会采用两种甚至多种生物特征识别技术进行验证[2]。随着物联网时代的到来，生物识别将拥有更为广阔的市场前景。

参考文献

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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：

[1]卢官明，李海波，刘莉.生物特征识别综述[J].南京邮电大学学报（自然科学版），2007，27（2）：81-82.

[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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前言：自动识别技术是一门集多学科于一体的高新技术学科，近几年在全球飞速发展。目前，条形码的应用已普及，射频识别技术和生物识别等技术在中国也发展迅速，国家已把“大力发展RFID”列入“十一五”计划纲要。自动识别使数据处理速率大大提升，最终使成本大幅降低。

一、自动识别技术简介

自动识别技术就是应用一定的识别装置，通过被识别物品和识别装置之间的接近活动，自动地获取被识别物品的相关信息，并提供给后台的计算机处理系统来完成相关后续处理的一种技术。

二、自动识别系统种类

自动识别系统可分为针对物（“无生命”）和针对人（“有生命”）的识别两类。

（一）“有生命”识别技术

a.声音识别技术。语音识别是一种将人讲话发出的语音通信声波识别成为一种能够表达通信消息的符号序列，有匹配识别和检测识别两种方式。其中匹配识别是指语音声波与系统中已存在的声波模型进行对比，把最接近的作为识别结果。检测识别指把系统模型中与输入的语音声波相匹配的符号或符号序列作为系统的识别结果。优缺点：实现非接触式的数据采集，对手脚的使用无阻碍。但其识别率较低。应用：电信，语音情感识别等。

b.生物特征识别技术。生物特征识别技术是对某人的物理特征或行为特征用自动化方法予以辨识或认证的技术，包括人脸识别、指纹识别、视网膜识别、语音识别（语音识别可以进行身份和语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、键盘敲击识别、签字识别。所有的生物识别工作都包括4个步骤：原始数据获取、抽取特征、比较和匹配。

①人脸识别技术。人脸识别是指对输入的人脸图象或者视频流，先判人脸是否存在，若存在，则提取脸部信息，并依据这些信息，进一步获取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并通过与已知人脸对比来识别人脸的身份。可通过视频技术和热成像技术来捕捉面部图像，前者是通过一个标准的摄像头摄取面部的图像或一系列图像，从而记录一些核心数据，后者是通过分析面部的由毛细血管的血液产生的热线来产生面部图像[1]。优缺点：在实际环境中可以进行多个人脸的识别，但因系统对周围的光线环境敏感，会影响识别的准确性，此外对于人面部发饰，衰老等因素，需进行人工智能补偿后识别。应用：自动门禁控制系统、身份证件的鉴别，公安刑侦追逃等。

③签名识别。签名识别，也被称为签名力学辨识，是由于个人书写习惯的差异。签名鉴定有在线签名鉴定和离线签名鉴定两种。前者比后者会多采集书写人握笔方式，书写压力等动态信息，固不容易被伪造。优缺点：容易被大众认可，但其会随着人各方面的改变而变化。

除此之外，还有我们熟悉的指纹识别，视网膜识别等，他们是人体固有的特征，不会受环境或年龄变化而改变，且视网膜不可见，因此最难伪造。

（二）“无生命”识别技术

a.条码技术。条码是由一组按一定编码规则排列的条、空符号，用以表示一定的字符、数字及符号组成的信息。优缺点：信息采集速度快，可靠性高，使用灵活，成本低等优点。但其存储信息少，被污染后无法读取数据，且没有办法做到全球唯一ID号。应用：POS系统。

b.光学字符识别（OCR）。OCR是指通过扫描等光学输入方式将文字根据其亮暗确定其形状，从而转化为图像信息，再利用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。优缺点：其优点是人眼可识度，可扫描。但输入速度和可靠性不及条码，以目前的技术，基本无法正确识别手写中文字体。应用：办公室自动化中的文本输入，邮件自动处理与自动获取文本过程相关的其他领域，这些领域包括支票和文件识度，订单数据输入等。

c.磁条（卡）技术。磁条（卡）技术是利用贴在卡上的磁条来记录信息。磁条表面涂有磁性材料，当读卡设备的磁头掠过磁条时，可对磁条进行现场读写操作。优缺点：使用便捷，成本低廉，安全性较高，能粘附在不同规格和形式的基材上。但数据存储量小，容易磨损，撕毁，不能弯折。应用：银行ATM卡，公交卡。

d.IC卡识别技术。IC卡指将可编程设置的IC芯片放在卡片中，使卡片具有更多的功能。通常所说的IC卡为接触式IC卡。优缺点：具有存储容量大，体积小，重量轻，抗干扰能力强，易于使用，安全性高，使用寿命长等优点。但由于触点暴露在外面，有可能因为人为的原因或静电而损坏。

应用：电话IC卡，手机SIM卡，智能水表，电表。

e.射频识别技术

①射频技术概念。射频技术指由扫描器发射一特定频率的无线电波能量给接收器来驱动接收器电路将内部的代码送出，此时扫描器便接收此代码。接收器不使用电池，是无接触式的，固不怕污染，且其晶片密码是世界唯一的。较常见的应用有无线射频识别。

②射频识别技术概念。射频识别技术是指可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。

③射频识别技术的基本原理。射频识别技术的基本原理是电磁理论。射频标签用于装载识别信息，射频读写器用于获取信息。射频标签与射频读写器之间利用感应、无线电波或微波能量进行非接触双向通信，实现数据交换，从而达到识别的目的。射频识别系统通常由标签、读写器、计算机通信网络三部分组成。常用的有低频（125k～134.2K）、高频、超高频，微波等。

④优缺点：识别距离远，数存储量大，信息存储时间长，可以同时识别多个标签，有全球唯一ID，难以伪造。但相对条码成本较高。射频识别标签具有可读写能力，不需要对准，不会被强磁场洗去信息。

⑤应用：高速公路不停车收费系统，不需刷卡自动安全门禁系统，电子通关，通关车辆验证与放行等。

总结：本文通过材料搜集与整理并结合自己现有的知识简要概述了自动识别技术概念及其常用的几种技术的优缺点及应用。希望本文对读者有些许帮助。

参考文献：

[1]董立锋.人脸识别技术在信息系统身份认证中的应用.四川大学.2004

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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。

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doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2013 . 01. 042

[中图分类号] D916.7； TP391.4 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2013）01- 0070- 03

近年来，监狱安防信息化建设已经步入快速发展的阶段，生物识别技术的应用也愈来愈广泛，从指纹识别到掌纹识别，从脸型识别到虹膜识别，还有更多。尤其值得注意的是，司法部《关于加强监狱安全管理工作的若干规定》（司发通[2009]179号）（以下简称司法部“35条” ）更为监狱应用生物识别技术，加强安防信息化建设带来了重要契机。实践证明，生物识别技术在监狱安防信息化建设中的普遍应用已成为监狱安全发展的重要途径，引起了监狱方面的高度关注。

1 生物识别技术简述

生物识别技术（Biometric Identification Technology）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、脸型、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份鉴定的一种技术。人们之间的生物特征差异是人的特殊性表现，即身份代码（密钥）。这种能够测量或自动识别和验证的生理特性或行为特征可以用作进行身份识别。大体上看，生物识别技术可以分为基于生理特性的生物识别技术和基于行为特征的生物识别技术两类。鉴于采用生物特征识别技术，无须记住身份证号码或密码，也不需要随身携带像智能卡之类的东西，因此，它是目前最为方便与安全的识别方法。

生物识别技术的一般的应用流程和方法是：生物识别技术系统先对生物特性进行取样，提取其唯一的特征转化成数字代码，并进一步将这些代码组成特征模板，当人们同识别系统交互进行身份认证时，识别系统通过获取其特征与数据库中的特征模板进行比对，以确定二者是否匹配，从而得以识别。

常见的生物识别技术：有基于生理特性的生物识别技术：如指纹、虹膜、面部和掌静脉识别技术等，有基于行为特征的生物识别技术如声音和签字识别技术等。

2 生物识别技术在监狱安防信息化建设中的应用

监狱是刑罚执行机关，维护场所的安全稳定是监狱首要任务。而运用生物识别技术是强化监狱安全防范，确保监狱安全发展的重要技术手段。

司法部 “35条” 明确指出，监狱大门应当设置AB门，分设行车通道和行人通道。行人通道应当安装带有数字密码和人体特征识别功能的电子门禁系统。司法部“35条” 为监狱应用生物识别技术加强安防信息化建设带来了重要契机。

2.1 狱政管理上的应用

生物识别技术在狱政管理上的应用主要体现在门禁系统和巡更系统。

2.1.1 生物识别门禁系统

在监控指挥中心等重点区域建设生物识别门禁系统，能够提高安全性和精确率。比如在监控中心、应急指挥中心运用指纹等识别技术的门禁系统后，就能确保只有中心工作人员输入指纹或其他生物特征后才能开启；通往监内的通道运用指纹、掌纹、脸型、虹膜等生物识别门禁系统，对出入人员（民警职工、罪犯、外来人员）进行生物特征信息比对确认，保证通行的合法性；在监舍、习艺区、会见室、提审室等重点区域建设生物识别门禁系统，对于合法、安全、有序通行、罪犯人数清点、民警管理考核发挥其重要作用。

单独使用生物识别门禁系统，效率较高。然而，通过多种生物识别技术综合运用、多重识别技术综合运用、多次识别技术综合运用，能做到对身份的完全确认，从根源上杜绝了罪犯伪装、尾随民警或人员脱逃事件的发生。浙江省DS监狱在通往监区的人行通道AB门之间，采用脸型识别系统，结合第三方认证的方式开启AB门通行；在机房和监控指挥中心分别采用指纹、虹膜3种生物识别系统门禁，只有专人才能被系统确认进入，安全度大大提高。

2.1.2 生物识别巡更系统

巡更系统是一种智能化的考勤系统，由巡更人员在规定的时间和路线去读取规定的每一个巡更信息点，以实现巡检和被考勤的目的。监狱建设巡更系统，通常用于民警监内巡查以及对巡查民警的履职情况的检查考核，有助于提高民警的履职责任心和主动性。

在离线巡更和在线巡更两种方式中，目前使用较多的是离线巡更，而它最大的弊端是无法确定巡更人的身份，任何一个人只需手持巡更棒便可完成巡更过程。为此，可以尝试开发和建设基于生物识别巡更系统，一是在巡更棒中融入生物识别技术进行巡更棒开启，把巡更时间与人员绑定输入系统，即在规定的时间只有规定的人员才能开启巡更棒，防止越殂代疱的造假现象；二是建设基于生物识别方式的网络在线巡更系统，如配置相应的指纹或其他生物特征读头和巡更软件，配合计算机进行智能化管理，更准确地掌握巡更人员、巡更时间，统计出迟到、早到、漏巡等重要信息，不但数据清晰，且行动方便。

2.2 狱内侦查中的应用

2.2.1 “三假犯”的身份认证

在押犯中假姓名、假家庭地址、假身份（一说假社会关系）的罪犯常称为“三假犯”。目前，“三假犯”比例呈逐年上升之势，有效进行“三假犯”的身份甄别成为逐步减少和消除“三假犯”，预防打击犯罪、惩罚改造罪犯的重要举措。

在我国国民的指纹、DNA等生物特征数据库尚未建立健全的情况下，当前，监狱单独或与公安等部门合作，尝试初步建立生物特征数据库，对于新收罪犯和刑释人员做好生物特征登记、交接工作，同时与其他部门互通有无，将数据统一比对，有利于“三假犯”的身份认证，也防止出现新的“三假犯”。

2.2.2 狱内犯罪案件的侦查

在完善罪犯个人生物特征数据库的基础上，把狱内发生犯罪案件所采集到的生物特征信息与之比对，从相同性或相似性匹配来排摸嫌犯和锁定真凶。

2.2.3 社会刑事案件的协查

过去发案未破的社会刑事案件也可能是在押罪犯所为，虽然也提取了犯罪嫌疑人的生物特征信息，但是囿于怀疑对象的有限范围而造成漏网，而犯罪真凶又发另案入监改造，尽管余罪在身，仍可苟且偷安。监狱建立健全罪犯个人生物特征数据库，运用生物识别技术，协助社会刑事案件的侦查，便可“瓮中捉鳖”了。还有，就是监狱主动把刑释归正人员的生物特征数据库提供给司法部门用于社会刑事案件的协查，就可将刑释归正人员的再犯罪案件顺利告破。

2.3 刑罚执行方面的应用

2.3.1 监外服刑罪犯的管控

监外服刑的罪犯包括缓刑、假释、保外就医的罪犯。其中缓刑、假释的罪犯由地方管理，保外就医的罪犯监狱要定期考察。这些罪犯的脱管漏管问题一直是老大难问题，监管不了、监管不住、监管不力，都有可能导致他们重新走上犯罪道路。

结合监外服刑罪犯“月签到制度”，可以尝试改为生物识别系统签到制度，监狱配合地方提供罪犯个人生物特征数据库，由地方进行罪犯签到监督；对于保外就医罪犯的定期考察，考察民警携带生物识别系统的信息采集仪器供保外罪犯输入信息，有效防止“关系考察”“虚假考察”等情况，确保考察到位，同时，可以限制罪犯的出行范围，提升监外执行的实际效果。

2.3.2 预防刑释人员再犯罪

建立针对刑释归正人员的特殊生物特征数据库，如果刑释人员隐姓埋名再犯罪，生物特征和相关的资料可以在入监登记时通过生物识别系统自动匹配，甄别该犯是否有余罪、漏罪，是否属于“三假犯”、累犯、惯犯。彻底打击罪犯的侥幸心理，加强对刑释人员犯罪思想和行为的震慑力，减少再犯罪的发生几率。

2.4 生活卫生安全管理方面的应用

在监内给罪犯开通个人账户，该账户以罪犯的生物特征为触发条件，这样在就医、大账消费时，通过生物识别技术，既可以更好地控制罪犯就医次数以及消费额度，也能打击罪犯装病逃避劳动改造等行为。罪犯离监就医时，必须通过出监生物识别与审批程序联动，确认后方可放行，同时留下出入记录备查。

出于确保罪犯伙食卫生安全的需要，应当考虑在伙房设有生物识别系统，结合监控监听设施，防止发生蓄意破坏的情况发生，确保生活卫生安全。

2.5 监狱管理和民警安全管理上的应用

（1） 信息的计算机安全保护。采用生物识别技术的方式开启计算机，只有专人采用生物识别（如指纹或虹膜识别等）的途径方能使用，杜绝信息的计算机被他人擅用，造成失密。

（2） 信息系统主机登录保护。所有信息系统的核心都是计算机主机，如果保护不当，将造成失密的严重后果。为了有效保护，可以采用虹膜等生物识别技术，系统人员登录时通过虹膜等生物信息验证才能登录，而且基于“活体检测”生物信息不会丢失；不会被人伪造；身份不会被冒充，完全可以对工作流程进行严格的管理与控制，保证系统运行的安全性。

（3） 存放资料的房间、橱柜等场所保护。加入生物识别技术的门禁，在“验明真身”后才可开启，还可与监控报警系统联动，对于非法人员试图开启，及时报警监控，防犯效果更好。

（4） 方便民警人事管理。在民警值备勤等岗位，通过生物识别技术的门禁系统、巡更系统、考勤系统等，随时了解、掌握、考勤民警，有效保障民警安全，方便应急指挥。

3 辩证看待，扬长避短，积极推进生物识别技术应用

（1） 客观对待，扬长避短。无论什么技术设备都有利弊两面，生物识别技术设备是基于人体生物特征的自然属性而开发的，个体差异性和稳定性各有异同，采用该技术设备，既不是放之四海皆准，一劳永逸的办法，也不应因噎废食，全盘否定。

（2） 量力而行，循序渐进。由于技术和设备的先进性、成熟度和稳定性以及产品的性价比等因素，因此，监狱应当兼顾现实与可能，需要与必要，有序有效地建设。

（3） 克服人的技术依赖性，发挥人、技术和管理的综合效益。由于技术设备的本身缺陷，因而人必须克服依赖性，运用技术的手段、人的主观能动性、管理的措施进行优势互补。

（4） 完善制度，用制度确保生物识别技术设备的正常应用和效能发挥。认清生物识别技术的优势，运用制度弥补生物识别技术设备的缺憾，只有这样，监狱安全防范工作才能落到实处。

在司法部“35条”出台之后，生物识别技术在监狱逐步应用和推广，基于生物识别技术开发的新产品也不断涌现。为此，要大胆地试验，积极地选择适合的技术或产品。适合的技术或产品在试点单位应用后，逐步提取出同类产品的技术规范和标准，把符合技术规范和标准的产品再进行推广应用。

4 生物识别技术在监狱安防信息化建设中的意义

毫无疑问，生物识别技术在监狱安防信息化建设中的应用愈来愈广泛，对于监狱现代化、法制化、社会化、正规化、数字化建设必然产生深远的影响。

（1） 有效提高了科技能力，促进监狱的科学发展。科技是第一生产力，生物识别技术的发展和在监狱转化应用，是科技兴监的重要举措，不可避免地带来监狱工作方式的革命性变化。它在很大程度保护了警力，解放了警力，提升了警力，也顺应了以人为本的管理理念和预防为主、关口前移的管理原则，有利于监狱的科学发展。

（2） 有效提高了学习执行力，促进民警素质发展。生物识别技术在监狱的应用，既是对监狱民警工作理念的考验，也是对民警学科技、用科技，锻炼工作能力的挑战，毕竟再好的技术，最终还是要靠人去实施。从这个意义上说，生物识别技术在监狱的应用，藉此转化为民警的一种履职能力，能够有效提高民警学习执行力，促进管理方式由传统向科技的转变，是科技强警、素质强警的必要举措。

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出入口门禁安全管理系统是新型现代化安全管理系统，它集微机自动识别技术和现代安全管理措施为一体，它涉及电子，机械，光学，计算机技术，通讯技术，生物技术等诸多新技术。它是解决重要部门出入口实现安全防范管理的有效措施。适用各种机要部门，如银行、宾馆、机房、军械库、机要室、办公间、智能化小区、工厂等。

门禁系统又称出入管理控制系统。是一种管理人员进出的智能化管理系统. 概括就是：管理什么人什么时间可以进出哪些门，并提供事后的查询报表等等，常见的门禁系统有 : 密码门禁系统，非接触卡门禁系统，指纹虹膜掌型生物识别门禁系统及人脸识别门禁考勤系统等的总称，门禁系统近几年发展很快，被广泛应用于管理控制系统中。

（来源：文章屋网 ）

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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.

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中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）14-0149-02

The Principle and Application of Automatic Identification Technology

LUO Xuan

（Chongqing youth Vocational & Technical College， Chongqing 400712， China）

Abstracts：Automatic identification technology is an important method and means for data information automatic recognition， automatic input computer. It is a comprehensive science and technology with computer technology and communication technology. The principle and application of speech recognition technology， biological recognition and measurement technology， identification technology of magnetic card， IC card identification technology， bar code recognition technology and RFID radio frequency identification technology commonly used in automatic identification technology are introduced in this paper.

Key words：PKI； Automatic recognition technology； bar code recognition technology； RFID radio frequency identification technology

1 引言

传统的信息采集输入是通过人工手段录入的，不仅劳动强度大，而且数据误码率高，现在手工录入的方式早已被淘汰，取而代之的是自动识别技术。自动识别技术可以对数据进行自动采集，对信息自动识别，并自动输入计算机，使得人类得以对大量数据信息进行及时、准确的处理。

物联网中非常重要的技术就是自动识别技术，自动识别技术融合了物理世界和信息世界，是物联网区别于其他网络（如：电信网，互联网）最独特的部分。自动识别技术可以对每个物品进行标识和识别，并可以实时更新数据，是构造全球物品信息实时共享的重要组成部分，是物联网的重要基础。通俗讲，自动识别技术就是能够让物品“开口说话”的一种技术。

2 常用自动识别技术

2.1 语音识别技术

语音识别的目标是将人类的语言转化为计算机可读的输入，利用语音识别技术，机器将可以“听懂”人类的语音，执行人类的指令。20世纪20年代生产的“Radio Rex”玩具狗是最早的语音识别器，当你呼叫它的名字，它就会从底座上弹起。目前，语音识别技术的应用也很多，例如苹果公司2010年推出的Siri，Siri是一项语音控制功能，苹果公司首次在其产品iPhone4S，iPad 3及以上版本手机上应用了Siri，利用Siri用户可以通过手机打电话、读短信、介绍餐厅、询问天气、语音设置闹钟等，还可以提供对话式的应答。

2.2 生物计量识别技术

生物计量识别技术[1]是通过生物特征的比较来识别不同生物个体的方法。人体的生物特征主要有脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、语音、形体、个人习惯等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别、形体识别、键盘敲击识别、签字识别等。

2.3 磁卡识别技术

磁条卡记录数据信息的原理其实和录音机的磁带以及计算机的磁盘是一样的，通过磁条上的磁性材料在不同的磁场作用下所呈现出来的不同磁性特征存储信息。磁卡识别技术广泛应用于信用卡、银行ATM卡，会员卡、现金卡（如电话磁卡）、机票和公交卡等。磁卡技术的优势在于数据可读写、技术成熟、价格低廉但是容易损坏、安全性低。

2.4 IC卡识别技术

IC卡，英文名称为Integrated Circuit Card，即集成电路卡，IC卡实际上是一种数据存储系统，如有必要还可以附加计算能力。IC卡和磁卡外观上看起来极为相似，但工作原理完全不同，磁卡是通过改变磁条上的磁场变化来存储信息，而IC卡是通过嵌入卡中的电擦除式可编程只读存储器（EEPROM）集成电路芯片来存储信息。和磁卡相比，IC卡存储容量大、安全保密性好、具有数据处理能力，可对数据进行加解密、使用寿命长等优点，IC卡正在逐步取代磁卡，但由于磁卡价格低廉，目前还是两者并存的局面。

2.5 条形码识别技术

（1） 一维码

商品外包装上，都印有一组黑白相间的条纹，这就是商品的第一代“身份证”――条码[2]，也叫一维码，它是一种商品通行于国际市场的“共同语言”，是商品进入国际市场和超市的“通行证”，是全球统一标识系统和通用商业语言中最主要的标识之一。

传统条形码，也就是一维码，由宽度不等的多个黑条和空白组成，这些黑条和空白按照一定的编码规则排列，包含一组信息（数字、字符、符号）在内。深色的“条”吸收光，浅色的“空”将光反射回扫描器，扫描器将光反射信号转换成电子脉冲，再由译码器将电子脉冲转换成数据，最后传至后台。目前在超市里最常见的就是一维码。

（2） 二维码

由于一维码存储容量小，仅有身份识别的功能，无法满足人们对日益繁多的商品的需求，于是二维码应运而生。一维码只能在一个方向（一般是水平方向）表达信息，二维码可以从水平垂直两个方向表达信息，一维码只能存储几位或几十位信息量，而二维码可以存储1100个字，存储量大为增加，能够将图像、声音、文字等信息进行整合，从而增加搭载的信息量，像是一个便携式的数据库，而且可以自由选择尺寸。

如今二维码[3]的应用越来越广泛，随处可见，很多杂志和报纸文章中，在标题附近会看到一个类似于迷宫的图案，拆开手机的后盖，在电池下面的电路板上，火车票右下角，手机二维码，都会看到这个图案。而二维码和手机的结合，为二维码的应用更是打开了一片更广阔的天地，如今“扫一扫”已经成了一种生活方式。

2.6 RFID射频识别技术

由于条码容量小、易损坏、只读等缺点，不久的将来，条形码将被RFID所取代。射频识别技术（Radio Frequency Identification ，RFID）是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自动识别的目的。

RFID源于雷达技术，所以其工作原理和雷达极为相似。最简单的RFID系统由读写器、标签和天线组成。首先读写器通过天线发送出一定频率的射频信号，当标签进入磁场范围时产生感应电流从而获得能量，标签就将自身编码等信息 （无源标签）传递给读写器；或者标签主动发送某一频率的信号（有源标签），读取器读取信息并解码后送至电脑主机进行有关处理。

目前，RFID的应用越来越广泛，应用于物流、动物识别和追踪、防伪、超市、图书馆等各个领域。

目前，自动识别技术已渗透到各个行业，担当着不可或缺的重要角色。自动识别技术在各行业的应用有力地支持了传统产业的升级和改造，带动了其他行业的信息化，改变了过去“高增长、高能耗”的经济增长方式，节约了制造成本，增加了国民经济效益。自动识别技术提高了人们的工作、生活效率，改变了人们的生活方式。自动识别技术在国民经济发展过程中的应用将成为我国信息产业的一个重要的有机组成部分，具有广阔的发展前景。

参考文献：

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近年，生物特征识别这一技术发展今非昔比。其中，人脸识别是一种非接触性技术，具有可视化、符合人的思维习惯的特点，得以在商业、安全等领域广泛应用。目前，人脸识别逐渐成为一个热门的研究领域。

1 人脸识别的方法

随着技术的发展，人脸识别方法也呈现出“百花齐放”的趋势。从整体上把握，人脸识别技术可以分为以下三种：

1.1 基于几何特征的正面人脸识别方法

该方法是最早的人脸检测方法，是对人脸的等先验知识导出规则的利用。人脸面部器官可以近似的看作是常见的几何单元，肤色也人脸的是重要特征之一。该方法就是采集人脸的重要的面部特征及其之间的相对距离、特征分布等参数从而形成一个可以表示人脸特征向量，例如角度、曲率等。该方法抗干扰能力极强，对于光照变化的敏感度很低，并且直接利用人脸信息，便于理解。同时，由于该方法算法只关心器官的基本形状和位置结构，并没有侧重细节特征，所以对于从图像中提取稳定的特征就比较困难。这就意味着当人的面部表情的变化较大时，或者是出现了存在遮挡物等影响鲁棒性差的情况，对于人脸特征的提取就会变得困难甚至错误。

1.2 基于模板匹配的人脸识别方法

模板匹配主要包括静态匹配和弹性匹配，可以细分为：动态连接匹配法、特征脸方法、线性判别方法、神经网络法等。静态匹配方法在使用时也需要对图像进行适当的标准化，随后利用整幅图像的灰度级、生理特征区的灰度图像和变换后的人脸图像模板。由于是静态的匹配，模板的灵活性差，当出现面部表情过大时，就无法使用模板。所以产生了动态的模板匹配，也称为动态连接匹配法。该方法是建立反映人脸特征形状可变部分的特征参数模型。该方法的有点就在于其灵活性大大的提高，适用于更多情况下的人脸检测，同时鲁棒性较于静态更好。但是该方法容易因为计算时间太长而陷入局部最小。

1.3 基于模型的人脸识别方法

该方法是利用数学模型的参数进行人脸识别，合并人脸尺度和人脸方向的人脸。该方法着重了人脸各器官的不同特征和相互联系，又不敏感于面部表情变化，鲁棒性好，计算量也并不巨大。基于隐马尔科夫模型法就是其中最经典的方法。

2 人脸识别的现状

人脸识别技术正式起步于美国，我国接触该技术较晚，但是经过科研人员和学者们多年的研究和实验，目前我国的人脸识别技术已经达到国际先进的水平。

2.1 国内

在我国，最早从人工向计算机智能识别发展的生物识别技术是指纹识别，但是在实际应用中逐渐产生了对人脸识别技术的需求。从2001年开始，公安部门就开始使用这一技术来防范打击重大刑事犯罪并取得国家的支持。随后，我国在2008年北京奥运会举行时应用了人脸识别技术，这标志着我国的人脸识别进入大规模的使用阶段。在前几年举办的世博会上，该技术得到更加广泛的应用，同时各大公司也逐渐加入，实现了人脸识别技术在中国的大规模应用。随着我国技术的不断进步，“三化两合”将是人脸识别发展的必然趋势。“三化”指：主流化、芯片化、标准化；“两合”指：与其他生物特征的多生物特征融合与REID的联合。

2.2 国外

国内外对于人脸识别的研究都非常的活跃。美国、德国、日本等经济发达国家和部分发展中国家都有研究机构和研究人员对此进行专门的研究。以下只取其中筛龉家作为例子。

2.2.1 美国

美国是人脸识别技术最先起步的国家，也是最先应用该技术的国家，其人脸识别技术的水平一直走在国际前列。早在1993年，美国国防部就启动了FERET项目，为其之后的生物智能识别技术奠定了基础，推动人脸识别技术从初始阶段提升到原型系统阶段。目前，美国电影中没有钥匙孔只有一个摄像头的大门，刷一下人脸就可以进入；机要部门的核心设备通过指纹进行设备的解锁；追踪情节中利用街边摄像头进行识别等等，这些场景在实际生活中已经得到实际的应用。例如，FBI在2014年就推出了他们的新一代的电子识别系统，总投入超过10亿美金。用于利用监控锁定犯罪嫌疑人，从而进行全网追捕。不仅如此，美国国防部和国土安全部门加大了对人工智能识别技术的投资，用来防止对公共安全造成的威胁。

2.2.2 日本

日本虽然也是略晚接触人脸识别技术的国家，但是其发展却日新月异。在2014年日本的一家研究中心就在日本大阪试验一项基于视频的人脸识别技术，目的在于当灾难来临是，通过实时监控中人脸的表情以及人流的动态来判断各个紧急安全出口是否可用。日本近年来一直在加快对只能视频分析技术的研究。据中关在线报道，2015年日本日立公司推出的视频监控人脸识别技术能够技术能够以3600万张图像/秒的速度进行扫描，以高精度识别出路人，并且即时存储路人脸部图像，将长相相似的人脸进行分类。随后，据中新网2015年7月3日报道，日本在国内的骨干机场引进了通过计算机智能识别人脸来确认身份的系统，有望在举办东京奥运会和残奥会的之前，推进日本人出入境审查的无人化，大大缩短外国游客入境审查的时间。

3 人脸识别的展望

虽然人脸识别技术目前还存在一些缺陷，但是这一技术目前已经得到了非常迅速的发展，还出现了专门的国际会议，越来越多的研究人员和研究机构投入其中，同时各国也开始逐渐试验这一技术，那些亟待解决的问题不过也是时间的问题。相信不久的将来，这一人工智能技术会在不断的应用中逐渐完善，并且造福全人类。

参考文献

[1]吴巾一.人脸识别方法综述[A].计算机应用研究，2009（09）：3205-3209

[2]姜贺.基于几何特征的人脸识别算法[D].大连：大连理工大学，2008（12）.

[3]生物特征识别技术需从应用中逐步完善[J].智能建筑与城市信息，2014（09）：15-19

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摘 要：在食品真实属性表征生物识别新技术研究方面，采用分子生物学技术，针对燕窝、王浆、海参等常见高附加值食品建立真伪鉴别新方法，为政府监管，企业质控提供技术保障，包括：采用免疫检测、酶活检测、毛细管电泳等技术，建立蜂王浆品质识别方法，收集不同产地和蜜源的王浆样品，初步建立了王浆属性表征数据库，进一步为王浆真伪鉴别和品质评价的应用奠定了基础；针对银耳、红藻、猪皮、蛋清等燕窝掺假物，建立燕窝真伪鉴别实时荧光PCR检测方法研究，开发燕窝真伪鉴别液相芯片检测方法，提高检测通量。采用双向电泳技术开展不同产地和级别燕窝样品的蛋白质组比较，为燕窝产品品质识别积累了基础数据。在蜂蜜蜜源品种溯源方面，建立8种蜂蜜蜜源植物的实时荧光PCR检测方法，可以灵敏检测不同蜜源蜂蜜混杂的产品。在鲑鱼和海参等海产品真伪检测方面，建立鲑鱼和海参真伪鉴别实时荧光PCR方法。在食品感官品质仿生识别技术研究与设备开发方面，开发了食品感官品质多通道识别信息融合技术与质量决策系统，采用传感器电子鼻、可视化电子鼻、电子舌等现代智能感官分析技术及气相色谱-质谱技术，针对普洱茶、绿茶、蜂蜜等食品建立品质识别新方法，为规范市场提供科学手段，包括：初步建立多种信息融合模式下的产品质量检测模型，开展了智能化电子舌传感器清洗、漂移校正、系统集成、标准操作应用方法学等产业化关键技术的研究，开发了利用4种天然植物色素作为气体敏感材料的可视化电子鼻技术，进行猪肉新鲜度检测应用研究，针对普洱茶品质和产地、绿茶产地、食用油品种等建立电子鼻品质识别方法。在食品质量属性分子识别技术及装备研究方面，重点针对组胺分子印迹技术、癸烯酸仿生免疫技术、蜂蜜红外光谱检测技术、杂胺免疫检测技术开展研究，包括：在前期组胺分子印迹聚合物合成的基础上，进一步优化构建了组胺分子印迹压电石英微天平传感器，并将其应用于实际样品的测定。建立了10-羟基-癸烯酸仿生免疫层析和高效液相色谱仪联用的检测方法来检测蜂王浆及其制品中蜂王酸的含量。采用近红外光谱技术结合化学计量学方法对掺入不同质量分数果葡糖浆的掺假蜂蜜进行定性和定量分析。在杂环胺半抗原合成、抗体制备的基础上优化建立了竞争ELISA方法，并优化建立了样品基质消除方法，对实际样品进行检测，并与仪器分析方法进行了比对。

关键词：食品 真实属性 感官品质 质量属性 分子生物学 电子鼻 分子印迹

Abstract：Molecular technology was applied for authentication of high end food products such as EBN， royal jelly， sea cucumber. Immuno-assay， enzyme activity， CGE methods were used to assess quality of royal jelly and a characterization database was preliminarily established based on products collected from various geographical origins. Real-time PCR method was developed to sensitively detect adulterants in EBN and a high throughput suspension chip method was developed. 2DGE was performed to compare proteome of different EBN products. For species trace of honey bee， sea cucumber and salmon， real-time PCR methods were researched and validated. A multichannel information analysis and quality judgment system was developed and related arithmetic model was set up. Intelligent electronic tongue was researched including such critical techniques as sensor cleansing， drift correction， system integration and standardized operation. A visible electronic nose method on the ground of four natural plant pigments was developed to detect freshness of pork. GC-MS and electronic nose techniques were performed to evaluate the grade and quality of Pu’er tea， green tea， edible oil and bee honey. Based on the previous research on hismatine molecular print a micro quatz balance sensor combined with hismatine piezoelectricity was assembled and applied for sample detection. 10-Hydroxyl-HAD was quantified by immuno-chromatography-HPLC to evaluate the quality of royal jelly. IR combined with stoichiometry method was applied to qualitative and quantitative analysis of bee honey adulterated by different mass fraction of high fructose corn syrup. A competitive ELISA method was set up on the basis of heterocyclic amine hapten synthesis and antibody preparation.

Key Words：Food；Authenticity；Sensible quanlity；Quality assessment；Molecular biology；Electronic nose；Molecular print

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【关键词】信息安全 生物特征识别 指静脉识别技术

1 引言

在信息化时代这个大背景之下，有些信息问题和弊端是较为突出和必须解决的。现在的身份识别慢慢由外物识别过渡为生物特征识别，就目前来说相对成熟和应用广泛的生物识别技术当属指纹识别了，但仍有着无法弥补的弊端，比如当指头受损或者有污渍等影响指纹纹路的情况下，指纹识别的识别率将会大幅降低，而且虽然无法破解和篡改机器内部的指纹记录，但现在有方法制作指纹膜，制作好的指纹膜可以进行指纹识别认证，所以指纹识别安全性并不能长久得到保障。而指静脉识别是根据静脉里血红蛋白反射的近红外线形成的静脉像来识别的，属于活体识别技术，由于静脉属于内部生理特征，所以不会受到表皮、污染、温湿度等外部环境的影响，而且静脉像也是无法复制的，所以指静脉识别可以避免上述情况的发生。

2 指静脉识别原理和处理技术

2.1 指静脉特征成像原理

医学研究表明，我们每个人的手指血管纹路都是世界上独一无二的。之所以采用手指静脉这一部分是因为相比于动脉来说静脉更加接近人体皮肤表皮，更容易采集。另外静脉相比动脉来说曲线和分支更多，采集到的静脉图像特征也就越明显。通过使用近红外线透照射手指时，静脉血液中的血红蛋白会吸收掉近红外线，肌肉和骨骼等部位被弱化，从而形成了明显的图像。

2.2 图像的采集

在静脉成像这方面，目前市场上的成像设备感光传感器多数分为两种：CCD和CMOS。其中CMOS较为便宜，并且集成度较高，功耗也低，虽然在成像的质量上没有CCD优秀，但是CMOS的光谱敏感范围在近红外线段中比可见光的高出5到6倍，更加适合在红外光线下采集图像，所以总体来说COMS更为合适。

近红外线范围一般选在850nm左右，在这个波长左右静脉透射的部分较少，成像明显，另外还需要增加红外滤光片来尽可能消除来自可见光的干扰。

2.3 图像的处理

采集到的图像会带着噪声，并且图像还会受到手指摆放的位置和姿势等其他因素的影响，所以需要对采集到的图像做进一步的处理。

其中有几项处理方法较为重要的：

2.3.1 图像增强

由于使用者个体的差异，不同的人手指的厚度也不尽相同。原始图像还会受到椒盐噪声的影响，这就给后面图像的分割造成了困难，所以在图像分割之前需要对图像进行增强处理。

2.3.2 去噪处理

需要对获取到的图像进行减噪，可以采用均值滤波的方式对图像进行图像平滑。均值滤波主要是邻域平均，针对有噪声的原始图像（假设为f（x，y））的每个像素点选择一个模板，这个模板是由邻近的m个像素组成，求得均值之后再将均值赋给当前的像素点，即为该像素点最终的像素值。公式如下：

∑f（x，y）

2.3.3 图像区域裁剪

采集到手指静脉图像的同时也会不可避免地包含了图像背景等冗余的数据，为了避免冗余数据的干扰，就需要我们进行图像区域的定位，最为常用的提取目标物体的方法为图像阈值化，适用于图像中目标物体和背景占据不同灰度级范围的情况。通过设置多种阈值对应不同的特征，由此可将图像像素点分为了若干类。常用的特征包括了直接来自原始图像的灰度和彩色特征以及由原始灰度或彩色值变换得到的特征。将原始图像设为f（x，y），按照定好的准则在f（x，y）中找到特征值T，分别赋予0和1来标明图像的背景和目的物体，也就是图像二值化。

2.3.4 图像分割

根据图像分割方法的不同，可以大致分为四种：

（1）利用图像灰度统计信息的方法，比如一维直方图阈值和二维直方图阈值；

（2）利用图像空间区域信息和光谱信息的图像分割方法，比如生长法、多光谱图像分割、纹理分割等；

（3）边缘检测方法，利用了图像中灰度变化最强烈的区域信息信息，比如Canny算法；

（4）像素分类法，是利用图像分类技术进行图像分割的一种方法，比如统计分类方法、模糊分类方法和神经网络方法等。

2.4 指静脉特征点提取

采集图像通过处理便可以得到进一步的静脉图像，不同静脉图像的区别在于静脉的拓扑结构以及细节点。而细节点的提取一般有以下几种：

2.4.1 端点

当指静脉在手指内部一定深度或近红外线透射不够深的时候就会出现。

2.4.2 分叉点

由一个单一的静脉段分裂为两段静脉段时出现。

2.4.3 双分叉点

当两个分叉点靠得比较近的时候就会出现。

根据上述三种细节点进行特征提取的方法如下：

2.4.4 提取端点

以端点为中心提取一块范围N*N（N的值视情况而定），然后删除该范围中没有与端点相连接的点。计算特征与范围边界的连接数，如果数目为一个细节点就将该细节点作为端点并保存该点与水平线的角度，否则不成立。

2.4.5 提取分叉点

以一个分叉点为中心提取一块范围N*N（N的值视情况而定），接着删除在该范围内不与该分叉点相连接的点，计算特征和该范围的连接数，当连接数目是4个的时候，就认为该分叉点是双分叉点，同时并保存分支之间的角度，否则不成立。

3 总结

针对传统指纹识别所凸显的弊端提出了指静脉识别的优势以及光明的前景，阐明了指静脉系统从采集到特征提取这一系列过程的原理以及方式等关键问题。虽然目前指静脉识别并没有像指纹识别那么为大众所熟知，但目前指静脉市场正处于临界状态，一旦得到进一步的完善和推广，相信在不久的将来会普及到各类领域之中，甚至将会引领信息安全的方向。就像十几年前人们纷纷丢掉腰间的呼叫机换成手机一样，指静脉识别将会大放异彩！

（通讯作者：刘晋胜）

参考文献

[1]葛彦平.手指静脉识别技术研究[D].哈尔滨：哈尔滨工程大学（硕士学位论文），2003.

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1.智能化系统在住宅小区的应用

根据《智能建筑设计标准》（GB/T50314-2006）中关于住宅小区建筑智能化系统的规定，智能化内容包括信息设施系统、信息化应用系统、建筑设备管理系统、公共安全系统、智能化集成系统、机房工程等系统，各系统下面又含有几个子系统。建设单位根据建筑物的功能特点、业主的需求、投资力度等因素进行适当选择、集成，就可以构成一个实用、高效、先进的智能小区。

2.保障房小区对智能化系统的特殊要求

保障房与商品房住宅小区同样需要配备必不可少的智能化系统，如门禁及对讲系统、视频监控系统等，而由于产权性质及居住人群的不同，保障房小区所配套的这些智能化系统也需要相应调整。

身份识别技术引入把非法住客拒之门外

商品房面对的是有一定经济实力的客群，甚至，还要是属于比较富裕的一些人，商品房购买者在购买商品房后拥有对该房产的处置权：包括自住、出租、出售、赠予等；而保障性住房和商品房面对的客群是不一样的，保障性住房一般是城市低收入群体，各种保障房所面对的居住人群也不尽相同。 根据保障房的性质主要有以下的分类：

廉租房：面向符合城镇居民最低生活保障标准且住房困难的家庭，只租不售，承租后不得转租他人以获取租金差价。

公租房：面向新就业职工等夹心层群体，只租不售，承租后不得转租他人以获取租金差价。

经适房：面向城镇中低收入家庭，只售不租，售出后只允许自住，不能出租或转售获利。

正是由于保障房居住人群及居住条件的限制，对物业管理者带来了管理上的更高要求，如何防止保障房家庭对房源进行转租或转售牟利，成为保障房的居住监管的关键问题。

普通商品房住宅由于不需要规定特定的住客，门禁系统一般只需要采用IC卡或密码等方式确认进入即可。保障房小区若只是采用IC卡或密码这种可转移媒介来进行住户确认则不可能堵住非法住户进入的漏洞。

现在，通过集成智能化身份识别技术的门禁系统对居住人员进行限制就是解决这个问题的最好办法：把合法住户的头像人脸、指纹或手掌静脉等具有唯一性且不可转移、出租的身体特征存储在每个单元梯口的门禁系统中，每一名合法住户可通过此门禁系统授权进入，非法住户即使已私下承租该小区中的物业，也将因为没有合法授权而无法自主进入大楼，从而令非法转租行为不具有可持续性。

防高空抛物监控设施震慑高空漏习

保障房为最大限度发挥保障低收入人群的居住需求，小区容积率比较高，建筑楼层一般通常在20至30层以上，且每层户数较一步商品房多，大楼居住人数较一般商品房小区多，且居住者的年龄不同，文化背景不同，习惯不同，方言不同，职业不同，受教育程度不同。容易产生诸多物业管理上的问题，如高空抛物等恶习。

综上所述，身份识别、防高空抛物监控等技术手段对保障房小区物业管理水平的提升，营造文明居住氛围具有不可或缺的作用，下面将对几种身份识别系统及防高空抛物摄像系统进行简单介绍。

3.身份识别系统的介绍及选用

3.1人脸识别系统

人脸识别技术融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析并建立人脸特征模板。当要求进入的人员在人脸识别机前停留，系统自动对该人员人脸进行拍照，并与系统数据库中的人脸信息进行比对，如数据库中有该人员的人脸信息，则系统发出合法识别指令，同时联动打开该单元门的电锁，允许人员进入。如比对结果没有发现符合该人员的人脸信息，则提示非法识别行为，禁止进入。

3.2指纹识别系统

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。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。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、电容式和生物射频式。生物射频指纹识别原理只对人的真皮皮肤有反应，从根本上杜绝了人造指纹的问题，因此射频技术是最可靠，最有力的解决方案。

指纹识别在出入口管理上的应用与人脸识别所采用的结构大同小异，同样通过比对要求进入的入员指纹数据进行授权进入。

3.3身份识别技术的选用

除上述的几种身份识别技术外，还有手掌静脉识别、声纹、虹膜等多种生物识别技术可供应用，这些身份识别技术在应用上识别准确率各有高低，造价也各有高低，下表为各种身份识别技术的对比：

注：FAR：他人误识率；FRR：本人拒否率

通过上表可知，人脸识别和指纹识别由于安全性和适应性较高，造价也适中，使用起来也比较方便，更适合在保障房中应用。

4.防高空抛物监控系统介绍

防高空抛物监控专指对住宅大楼的各个立面进行全天监控并录像，当发生乱抛杂物现象时，可通过回放录像进行事后追踪取证。

摄像机布点及选用

摄像机应合理布置，主要针对住宅阳台、房间窗户等易发生抛物现象且面对首层人行、车行道的立面进行设置。每个监控立面每隔6~10层安装一个。一般采用彩色宽动态固定摄像机，带红外夜视功能，夜视距离不得低于30米，须带有逆光补偿功能。所选用的摄像机应具备高解析度，对一般常见的细小抛掷物如烟头、纸屑等应能清晰捕捉。应根据监控的距离和范围选配相应的镜头。

信号传输

各摄像机的视频信号直接传至安防中心，短距离的监控点采用SYV-75-5的同轴电缆，长距离的监控点可选用光纤传输，通过视频光端机进行转换。

控制存储部分

系统一般采用全嵌入式硬盘录像机记录每路摄像机图像，实时监视图像分辨率和回放分辨率应和高清晰摄像机配套而不低于D1格式。硬盘容量须保证录像资料保存15天以上。系统应具备隐私遮档功能：对于部分监控范围可能涉及到住户室内的监控点应划出隐私遮挡区域，不予监视，以保护住户应有的隐私权。

设备安装、供电及防雷接地

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1 计算机视觉定义

 

人类天生具有五感，视觉便是其中之一，而计算机视觉，就是让计算机网络能够睁开眼看世界。让计算机有一定的视觉能力，可以从各个方面帮助人们进行监督、检验检测。利用计算机视觉科学可以使工作变得更加简便。计算机视觉主要应用于对二维码、条形码、照片、视频资料如片段等进行智能处理。

 

2 计算机视觉研究在医疗、交通中的作用

 

随着医学成像技术的发展与进步，图像处理在医学研究与临床医学中的应用越来越广泛。最常见的有癌细胞显微图像分割与识别、基于多特征融合的血红细胞识别和乳腺癌细胞计算机的自动识别等。计算机视觉技术的迅猛发展，为医疗诊断带来了很大的方便，同时促进了临床医学的发展。另外，在各大综合医院慢慢发展起的体检体系中，计算机视觉技术起到了决定性因素。随着体检的人数上升，对医院体检的管理、速度、准确性都提出了更高的要求。视觉识别轻而易举的解决了这个问题，只需要去识别体检人员的身份证，就可以将体检人员对号入座，检查过的项目，没有检查的项目一目了然。理化指标的检验，只需要在采血试管或采尿瓶上粘贴与体检者对应的条形码即可，利用视觉技术对号入座，方便而准确的确定每一位体检人员的血样及尿样。及提高了医院的工作效率，又将错误率降到最低。

 

计算机视觉在交通上同样得到了广泛的应用及发展。交通安全是交通运输中的重大问题，随着近年来机动汽车数量的迅猛增长，交通事故的发生也随之越来越频繁，给人类社会带来的危害也日趋严重，使很多的家庭失去亲人，甚至家破人亡。全国一线城市例如：北京、上海、广州、深圳等交通道路供需的矛盾日趋严重，交通安全、交通堵塞及环境污染已成为困扰我国交通领域的三大难题。基于图像处理的计算机视觉技术是通过摄像机获取场景图像，并借助于计算机软件构建一个自动化或半自动化的图像、视频理解和分析系统，并提供及时准确的图像、视频处理结果，以模仿人的视觉功能。主要功能如下：

 

一是基于计算机视觉技术的车辆牌照自动识别： 车辆牌照是车辆的唯一身份，对车辆牌照的有效检测与识别在车辆违章检测、停车场管理、不停车收费、被盗车辆稽查等方面有着重要的应用价值。尽管针对车牌识别技术的研究相对成熟，然而在实际的应用场景中，受到天气、光照、拍摄视角、车牌扭曲等因素的影响，车牌识别技术仍然有一定的改善空间。

 

二是基于计算机视觉技术的车辆检测与流量统计：目前城市交通路口的红路灯间隔时间是固定的，而不同路段、不同时间段交通流量是随机变化的。若能根据各个交通路口的交通状况辅以计算机进行自动分析，并判断与预测交通流量，无疑为交通警察出警，红绿灯时间间隔的动态设置等提供技术支持。

 

三是基于计算机视觉技术的公交专用道路非法占道抓拍：公共交通是每个城市交通的重中之重，城市的公共交通为老百姓提供了便捷的出行方式。公共交通的发展，有利于城市的节能减排，有利于降低城市的空气污染指数。由于城市公共交通具有运量大、相对投资少、人均占有道路少等优点，解决城市交通问题必须优先发展城市公共交通。然而目前拥挤、缓慢的公交出行方式已成诟病，因此发展“快速公交”将是未来公交的一种运行模式。道路畅通则是发展“快速公交”的前提，相应地，公交专用车道的设定必不可少。为防止其他社会车辆的驶入，并对违规驶入的其他社会违规车辆进行抓拍与惩罚是保证公交车道公交车专驶的一种重要手段。因此在公交车前部装置摄像头并辅以其他处理设备，从而可以使得每一辆公交车成为了一个流动的监控设备。

 

3 计算机视觉在条形码检测中的应用

 

条形码是将宽度不等的多个黑条和空白，按照一定的编码规则排列，用以表达一组信息的图形标识符。在中国，由中国物品编码中心赋予制造厂商代码。那么最常见的计算机视觉应用与条形码检测就是在超市中。超市中每样产品都有自己的条形码，当人们选择了自己需要的物品后，来到收银台进行结账，我们会看见收银人员会用扫码器对物品的条形码进行扫描，扫描后就会出现产品的信息及价钱。记录以及扫描条形码的技术就是计算机视觉技术。

 

4 计算机视觉重要技术——智能识别

 

近年来，基于生物特征的鉴别技术得到了广泛重视，主要集中在对人脸、虹膜、指纹、声音等特征上，这其中大多都与视觉信息有关。指纹、人脸功能已经大范围在生活中应用，其中很多单位的打卡制度就是依据面部识别、指纹识别来实现的。社会飞速发展的今天，很多的单位都实行了上下班打卡制度，这一制度已经被作为单位管理制度中的重要一条。购买的打卡机就是采用计算机视觉的重要技术——智能识别来实现的。利用打卡机的储存功能，记录每个职工的指纹或面部容貌，规定在某一个时间范围内对应识别指纹或面部容貌，视为打卡。在上下班打卡的过程中，员工将面部或指纹对应在打卡机的制定位置上，让打卡机进行识别，当识别的结果与存储结果相同时，打卡成功。这样看起来十分简单的打卡机可以使单位的工作有序化，制度化，而实现这个功能的技术就是计算机视觉技术中的重要技术之一：智能识别。

 

5 计算机视觉技术的发展过程及未来

 

计算机视觉技术研究经历了近40年的过程，20世纪50年代的统计模式识别、60年代的Roberts的三围积木世界、70年代的Marr为代表的计算理论、80年代的主动视觉，但是仍然面临许多的问题。主要由于计算机视觉是一个逆问题，视觉信息多种多样，视觉知识的表达很困难，图像数据量巨大，信息存储于检索困难，对生物学、神经生物学等的研究有待深入。

 

计算机视觉技术的未来必定会朝着高科技发展，航空遥感测控地形地貌、电影特效制作、工业生产自动化检测、医学影像检测，再到天文领域等，在这些科学领域中计算机视觉将无法取代，成为主流的技术之一。