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淺析生物識別技術種類及其在高端安全防范領域中的應用

點擊次數:5268 次 發布時間:2013年10月18日

生物識別技術亦稱為模式識別、特征識別或人體自動識別技術 ( PIA),是指利用人體的某些生理特 征識別的技術。例如利用人的指紋、 掌形、語音、眼紋和簽字等獨特的相異性、不變性和再現性來進行識別。 由于每個人的這些特征都不相同,因 此利用人體的這些獨特的生理特征 可以準確地識別每個人的身份。

隨著計算機技術的迅速發展,人們開發出了指紋識別、掌形識別、虹膜識別、視網膜識別、簽名識別、聲 紋識別、面像識別等多種生物識別技 術。生物識別技術是目前最為方便與安全的識別技術,因此, 隨著技術的不斷進步,近年來,生物識別技術越 來越多地被應用到門禁控制,考勤管 理等安全防范和保安領域。這里,介紹幾種目前在安防領域中應用較廣泛的生物識別技術。

指紋識別技術

指紋是手指皮膚上特有的花紋, 由皮膚上的隆起線構成。這些隆起線的起點、終點、分叉、結合稱為細 節特征。隆起線的這種細節特征有 無數種排列, 因此,每個人的指紋甚 至一個指紋的每條隆起線都是獨特的, 并且一生都不會改變。人體指紋 的獨特性和穩定性使其在鑒定罪犯、 識別個人身份和出入口控制(門禁系 統) 等領域得到了廣泛應用。

指紋識別技術是最早的通過計 算機實現的身份識別手段,它在今天也是應用最為廣泛的生物特征識別 技術。過去,它主要應用于刑偵系統。

近幾年來, 它逐漸走向市場更為廣泛 的民用領域。

指紋識別技術涉及到許多高新 技術,如指紋樣本的采集和存儲技術以及計算機數據處理技術等。指紋的識別屬于“模式識別”,該系統的 核心是OCR( 光學字符識別)技術。 通過CCD攝像頭提取指紋, 然后輸入計算機, 再通過一系列復雜的指紋識別算法, 現代技術就能在極短的時 間內完成任何人的身份識別認證。

可以說,指紋識別實現了身份鑒定領域的世紀革命。

指紋識別技術的發展得益于現代電子集成制造技術和快速可靠的 算法的研究。盡管指紋只是人體皮 膚的一小部分,但用于識別的數據量 相當大,對這些數據進行比對也不是簡單的相等與不相等的問題,而是使 用需要進行大量運算的模糊匹配算 法。現代電子集成制造技術使得我 們可以制造相當小的指紋圖像讀取 設備,同時飛速發展的個人計算機運 算速度提供了在微機甚至單片機上 可以進行兩個指紋比對運算的可能。 另外,匹配算法可靠性也不斷提高, 指紋識別技術已經非常實用。

指紋識別技術是國際公認的應用最廣泛、價格最低廉、易用性極高 的生物認證技術之一,目前已經在筆 記本電腦、手機等消費電子領域以及 金融銀行、公安刑偵、門禁管理等各個領域得到廣泛應用。在安防領域, 指紋的主要應用為指紋門禁和指紋 電子鎖。

指紋門禁的應用場合十分廣泛,凡是需要打開門的地方,都可以采用 指紋門禁進行進出管理。目前,在國

安企業發展論壇內主要應用的場合是銀行金庫、銀行 二道門禁、監獄門禁、重要商務會所 等高級場所以及其他重要的出入口。 指紋識別技術的優點是:技術成熟、可選產品豐富;誤識率低,安全程 度高。缺點是: 拒識率高,手指受傷 或有油污時不易識別。

掌識別技術

手掌識別技術是較早采用的生物特征識別技術之一。手掌識別技術是利用人的手掌掌形及掌紋(指關 節的間距)差異性的幾何圖形作比對 識別, 很類似于指紋識別系統。 手掌識別產品是在20世紀80年代末期推出的,最早由美國加利福尼亞的生物識別系統公司Rsi生產, 之后在20世紀90年代早期, 瑞士 出現了一家名叫Biomet Partners of Mutren的掌形識別公司。

手掌識別技術最早由美國 Garrett博士研究提出,它通過辨認 人的獨一無二的手掌特征來確認其 身份。手掌特征含手和手指的大小 和形狀,包括長度、寬度、厚度以及 手掌和除大拇指之外的其余四個手 指的表面特征。掌形采集的原理是通過紅外、CCD成像等方法獲得手 掌的三維圖像,作為掌形特征處理 的輸入數據。特征讀取裝置將其采 集下來,并生成特征的綜合數據(特征值),然后與存儲在數據庫中的用 戶模板進行比對,來判定識別對象的 曳馀。

與指紋識別系統相比,掌形識別 系統具有價格便宜,污物和傷疤不影響測量,手很容易放入掃描器的正確 位置等優勢, 使用者很容易接受。其主要缺點是由于手的相似性不是太 容易區分,掌型識別技術不能像指紋、虹膜掃描技術那樣容易獲得內容 豐富的數據,其可靠性稍差,另外掌 形識別系統的使用者必須與識別設 備直接接觸,可能會帶來衛生方面的問題。

眼紋識別技術

目前,已達到實用階段的眼紋識別技術有兩種:視網膜識別和虹膜識別。 視網膜是一些位于眼球后部十 分細小的神經(一英寸的1/50),它是 人眼感受光線并將信息通過視神經傳給大腦的重要器官,它同膠片的功 能有些類似,用于生物識別的血管分 布在神經視網膜周圍,即視網膜四層 細胞的最遠處。和指紋一樣, 每個人 的視網膜血管分布都不完全相同,且 具有較好的穩定性。因此,視網膜可 以用來可靠地鑒別個人身份。據報 道, 美國在1992年曾首次運用紅外 成像技術檢驗眼底血管分布特征確 定人的身份。

視網膜識別系統類似一臺視網膜血管分布掃描器。在采集視網膜 的數據時, 掃描器發出一束光射入使 用者的眼睛,并反射回掃描器,系統 會迅速描繪出眼睛的血管圖案并錄 入一個數據庫中。眼睛對光的自然 反射和吸收被用來描繪一部分特殊 的視網膜血管結構。這個描繪的過 程是由裝有旋轉式掃描鏡頭裝置的 設備來完成的,鏡頭的轉速為6轉/秒,每轉可收集視網膜上700個特征 點。數據一旦被收集,就被數字化并 存儲為一個96字節的模板。

視網膜識別系統的優點是具有 相當高的可靠性。即使是孿生子女, 這種血管分布也是具有唯一性的,除 了患有眼疾或者嚴重的腦外傷外,視 網膜的結構形式在人的一生當中都 相當穩定。視網膜識別系統認假率 低。錄入設備從視網膜上可以獲得700個特征點,同指紋錄入比較, 指 紋只能提供30到40個特征點, 這使 得視網膜掃描技術的錄入設備的認 假率低于一百萬分之一。視網膜是 不可見的, 因此也不可能被偽造。視 網膜識別系統的缺點主要是:由于視 網膜在眼底,需要用戶的眼睛很靠近 設備, 甚至相互接觸,并且在錄入設 備讀取圖像時,眼睛必須處于靜止狀 態,使用不方便, 使用者的接受程度 較低; 視網膜識別系統的拒真率相對 較高。拒真率是指系統不正確地拒 絕一個已經獲得權限的用戶,視網膜 識別系統的拒真率通常在10%左右。 虹膜即為人們所稱的黑眼珠部 分,是眼球前一層圓盤狀的薄膜,中 央部分是瞳孔。通過紅外光對虹膜 上的紋絡進行識別,發現60%左右的 紋絡, 人與人是相同的,40%的紋絡人各不同。經計算兩個人同一只眼 虹膜特征相同的概率是十萬分之一, 兩眼相同的概率是一千億分之一。

眼睛虹膜紋絡識別技術是計算機技術與成像技術的結晶, 采用的是 紅外成像技術,將人眼中的虹膜紋絡 特征圖信息輸入計算機,成為特殊的 可供自動識別的人體身份證。

在識別時,將虹膜依瞳孔中心順時針分成八個象限區,每個象限區呈 45度扇形, 紅外光照射后, 可在屏幕 上看到虹膜自瞳孔邊緣向外,等距離 擴大有八道同心線(白線狀),這就是 經數字化后的虹膜紋絡特征圖。該 同心圓線極細,肉眼看幾乎看不出差 別,但經計算機識別,則變化無窮。 在紅外光照射下,反映其圖像特 征的模擬信號為高分辨率的攝像機 所接收(采樣),經數字化后存入計算 機, 每個虹膜數據長度為256字節,整個過程在系統中瞬間完成,這就是 虹膜紋絡識別的原理。

虹膜接近眼睛的表面, 方便攝像,虹膜紋絡纖細無比,不可偽造。 建庫無需增刪改等人工干預,準確性高、速度快、較指紋自動識別更有長 處, 是一項值得研究和推廣的新技 術。在應用方面,除了可以在金融、保密、保衛、保安等系統、單位發揮 作用外,假如技術再加以改進,價格 更為低廉的話,其應用范圍可大為擴展。例如, 在辦理出入境手續時,可 作為身份證件使用。在簽證時采集 好虹膜紋絡,傳輸到各出入境關口,就可達到憑目光進出境。在汽車上安裝虹膜識別專用卡,就可能大大提 高汽車的防盜性能。只要價格許可, 甚至一幢樓、一個單元的居民住宅安全也可應用這種技術,普通居民用目光開門將不再是夢。

聲音識別技術

聲音識別是一項很吸引人的出入口控制系統, 原因是用戶樂于接受。當前從事聲音識別系統開發和 研究的公司很多, 許多發達國家和 公司如美國、日本、韓國以及IBIVI、 Apple、AT&T、NTT等著名公司都 為聲音識別系統的實用化開發研究 投以巨資。

聲音識別系統又稱作聲紋特征識別系統。聲音通過話筒進入計算機,再通過數字信號處理器被數字化和軟件壓縮。并提取出聲音特征信 息與識別,就是把不同說話人說話時變化很大而同一說話人說話時變化 很小的那些特征提取出來進行分析、 對比、識別,以此決定聲音的真假。 聲音識別技術主要包括特征提 取技術、模式匹配準則及模型訓練技 術三個方面。此外, 還涉及到聲音識 別單元的選取。

聲音識別系統的成本非常低廉, 現代多媒體計算機系統中,聲音采集 設備已經逐漸成為標準配置,要在此基礎上實現語音識別只需增加軟件 成本。對使用者來說,不需要與硬件 直接接觸,而且說話是一件很自然的 事情,所以聲音識別可能是最自然的手段,使用者很容易接受, 最適于通 過電話來進行身份識別。

聲音識別系統最大的問題是可能假冒,但這并不嚴重,因為裝置比 人們說話會更有目的地集中注意力于說話的不同特征,而假冒身份者,通常只是專心于模仿同一特征上,且說話形式是由生理因素和行為因素相結合而構成的, 系統能比較容易識別假冒者。另外, 目前聲音識別準確性還有待進一步提高,同一個人由于音量、語速、語氣、音質的變化或其他很多原因容易造成系統的誤識。當使用者患感冒或扁桃體發炎時,系統可能無法正確比對,產生錯誤拒讀。

簽字識別技術

筆跡是人的一種穩定的行為特征, 具有一定的不變性和獨特性。每 個人的書寫特征都不近相同, 因此可以利用人的簽名來識別個人身份。 手寫簽名識別技術, 是通過計算機把手寫簽名的圖像、筆順、速度和壓力 等信息與真實簽名樣本進行比對,以 實時鑒別手寫簽名真偽的技術。

簽字比對技術有兩種不同的方法: 一是根據書寫的物理特征進行比 對, 因為人的書寫物理特征容易被他人模仿,因此這種比對方法可靠性存 在一定問題, 有可能讓假冒者混入, 因此此種識別技術基本被淘汰; 二 是通過比對簽字時的壓力曲線變化來進行識別, 也被稱為簽名力學辨 識( Danamic Signature Verificatlon, DSV), 它分析的是筆的移動,例如加 速度、壓力、方向以及筆劃的長度,而非簽名的圖像本身。簽名力學的關 鍵在于區分出不同的簽名部分, 由于假冒者很難做到能與真正簽字者一 樣以完全相同的力量再顯簽名, 因此 這種比對方法可靠性比前一種方法 高得多。

簽字識別技術裝置一般使用有線筆、靈敏的圖形輸入板或二者相互結合使用,其過程分為簽名采集和簽名識別: 簽名采集提取了簽名中的百 余種生物特性(如圖像、筆順、速度和壓力), 對每個人的簽名建立一個唯一模板。簽名識別系統通過簽名識 別,完成用戶合法身份的確認,它與 傳統的口令相比,更安全、更有效,而口令容易忘記, 也容易被盜,但簽名 極難模仿。用手寫簽名識別作為確 認用戶身份的手段極大地增加了系 統中信息安全性。人類在很久以前就開始使用簽名來鑒別身份,因此簽 名識別對于使用者來說有著良好的 心理基礎,手寫簽名識別技術是公認 的更容易被大眾接受的一種身份認證方式, 也是目前計算機模式識別領域的前沿課題。該系統主要應用于 電子政務、電子商務、金融機構、安全 防范等領域,針對不同的用戶,提供各類具體解決方案。簽字識別技術的主要缺點是識別速度較慢。

人臉識別技術

臉形識別技術研究出現在20世紀80年代末、90年代初的一些大學學術文獻中,它是隨著計算機視覺技 術發展而來。1996年, 美國政府作了 臉形識別技術的試驗, 之后到20世紀末才開始把這一技術產品化。

臉形識別技術是目前已經產品化的技術中相對較為復雜的一項技術,主要是因為臉形識別,不僅僅是 比對,還包括捕捉,需要從一堆移動 著的影像中,識別出哪里是人像,并且把人像分離出來,再進行臉形成像。用于捕捉面部圖像的兩項技術 分別是視頻技術和熱成像技術。視 頻技術通過一個攝像頭攝取面部的圖像或者一系列圖像, 在面部被捕捉 之后,一些核心特征點被記錄,例如, 眼睛、鼻子和嘴的位置以及它們之間 的相對位置。熱成像技術是通過分析由面部的毛細血管的血液產生的 熱線來勾畫出面部圖像的。

視頻成像受可見光線和角度的影響較大, 尤其是光線,所以光線補償技術是臉形識別中關鍵優化技術 之一。而熱成像技術不依賴于光源 條件, 因此即使在較暗情況下也可以使用。臉形成像之后, 再進行基于面 部特征或者基于統計方法的匹配, 來 實現辨識的過程。

臉形識別產品是生物識別產品中僅次于指紋識別,而被廣泛使用的生物識別產品。臉形識別中的“捕捉” 功能可以用于許多通道監控場所, 單 獨的臉形識別功能可以用于門禁控制、照片比對( 含人與照片之間的互相比對) 等業務場合。把個人照片 傳送到網站服務系統, 然后通過照片 比對, 找出與個人臉形相似的一個明星人物照片,這是目前為止臉形識別技術的最新應用。由于臉形識別對 采集設備沒有特殊要求, 一般30萬 象素的攝像頭就能滿足要求。所以, 預計將來,臉形識別在某些安全性要 求不高的場合, 甚至會結合一些娛樂 要素, 成為生物識別一個新的應用方 向。

可以說,看面相是人類最常用的識別他人的方法,它用目視方法, 通過現代信息技術, 將攝像機捕捉到的 人臉圖像進行分析,提取其特征進行 身份識別, 這一直是圖像技術研究的課題。與其他生物特征識別方法相比, 它具有較突出的優點: 非侵犯性。應用時不要求人的 主動配合, 只要建立一個稍加限制的環境(人并沒有強迫感)就可以快速、簡便地進行特征采集。因此,系統友 好性高。

良好的防偽性。特別最新的一 些面像攝取技術,可以防止化妝、眼鏡、表情變化的干擾, 消除光照、背 景、角度等因素產生的像差。 從目前的應用情況看, 其經濟性有較大的可改善空間。 ( 作者系山東警察學院教授)

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