生物實別技術原理及種類

生物識別技術是一種通過采集和分析人體固有的特征（生理特征與形為特征）來進行身份識別的計算機技術。人的生理特征有：指紋、手形、臉型、虹膜、脈搏、耳廓、等，形為特征包括手寫筆跡、走路步態、按鍵力度等。計算機通過光學、聲學、生物傳感器等來采集這些特征，應用生物統計學，結合圖形、聲音、形為分析、數據庫等高級算法和科技手段，最終實現對人身份的識別。

無論是生理特征還是形為特征，要求對于特定個體，其狀態基本上保持穩定，對于不同個體，則存在必要的差異用于區分，這是某種人體特征是否能夠應用于生物識別技術的一個重要前提。如簽名、按手印等方法很早就被用于個人身份識別，正是由于人的手寫筆跡、指紋同時滿足上述“個體之內穩定性”與“個體之間差異性”兩個條件。

傳統的身份鑒定方法由于主要借助體外物，一旦證明身份的標識物品和標識知識被盜或遺忘，其身份就容易被他人冒充或取代。生物識別技術以人體本身的特征來對人身份進行鑒別，因此和傳統的身份鑒定方法相比，不易遺忘、不易偽造或被盜、能夠隨身“攜帶”和隨時隨地可用。生物識別技術產品均借助于現代計算機技術實現，很容易配合電腦和安全、監控、管理系統整合，實現自動化管理。

生物識別不是新的技術，早在1882年就有了采集人的圖像，記錄人的身高、食指長度、胳膊長度來區別人的歷史記錄。隨著技術的不斷進步，人們逐漸發展出了指紋識別、掌紋識別、手形識別、面相識別、發音識別、虹膜識別、靜脈識別、簽名識別等多種生物識別技術，并在不同領域得到廣泛的應用。

? 指紋識別

指紋識別是生物識別技術發展的先驅，同時也是目前應用最為廣泛的生物識別技術。

指紋是人與生俱來的身體特征，大約14歲以后，每個人的指紋就已經定型，并且終身不會改變。指紋也具有非常明顯的唯一性，不同人不會具有相同的指紋。手指的唯一性特征包括渦、拱、環、脊斷點和脊分岔的特征，自這些特征被科學統計論證后，指紋識別很早就被用作犯罪偵查的工具，目前已經廣泛地應用于金融銀行、安全防范、刑偵、安全保密等各個領域。據 IBG最新統計數據顯示，指紋識別技術幾乎占據了整個生物識別技術領域的60%的市場份額。

? 掌紋識別

掌紋識別與指紋識別類似，是一種較新的生物識別技術，它通過分析手指末端到手腕部分的手掌圖像來實現身份識別。掌紋的形態由遺傳基因控制，具備很強的穩定性和維一性。

掌紋中最重要的特征是紋線特征，這些紋線特征中最清晰的幾條紋線基本上是伴隨人的一生不發生變化的，對成像圖片質量要求不高，便于快速識別。掌紋的另一個特征是點特征，主要是指手掌上所具有的和指紋類似的皮膚表面特征，如掌紋乳突紋在局部形成的奇異點及紋形。點特征需要在高分辨率和高質量的圖像中獲取，因此對圖像的質量要求較高。掌紋還有一個紋理特征，主要是指比紋線更短、更細的一些紋線，但其在手掌上分布是毫無規律的。

掌紋的特征還包括幾何特征：如手掌的寬度、長度和幾何形狀，以及手掌不同區域的分布。由于掌紋中能夠提取的特征信息比指紋多，因此準確效高具備更好的身份鑒別能力，缺點在于機器維護率高，磨損后易產生誤差。掌紋識別主要應用在銀行、珠寶店、金庫等安保等級高的區域。通過對入庫人員進行掌紋掃描來確認身份。

掌紋識別作為一項新興的生物識別技術，因具有采樣簡單、圖像信息豐富、用戶接受程度高、不易偽造、受噪聲干擾小等特點受到國內外研究人員的廣泛關注。但是由于掌紋識別技術起步較晚，尚處于學習和借鑒其他生物特征識別技術的階段。

? 人臉識別

人臉識別技術是另一種應用較為廣泛生物識別技術。該技術以人的面部的外觀特征為分析目標，包括：眼、眉毛、鼻、耳廓、嘴唇、下巴等面部器官的外狀、大小、位置以及它們相互間對應的平面或立體空間關系等。該類外觀特征的直觀性較好，具有較高的惟一性。

人臉識別目前又分兩種主要的識別技術，一種是基于對標準視頻圖像的識別，通過攝像頭拍攝人體圖形并轉換成數字信號，再利用計算器對圖形進行人臉圖片抽取和分析以及匹配。視頻圖像面部識別是一種常見的身份識別方式，現已被廣泛用于公共安全領域。視頻圖像識別容易目標光照影響，同時人體面部與攝像機的成像角度也會顯著影響識別效果。

另一種人臉識別技術是熱成像技術，主要通過分析面部血液產生的熱輻射來產生面部圖像并進行分析。其依據是人體面部各個部位的骨骼與肌肉組織的溫度不同，向外界散發出來的紅外光譜也不同，并且具備個人惟一性，不受外界光照度的影響，在黑暗情況下也能正常使用，并且不易通過化妝來遮蓋及偽造。

近些年迅速發展起來的另一種解決人臉識別方案是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術。它可以克服光線變化的影響，已經取得了卓越的識別性能，在精度、穩定性和速度方面的整體系統性能超過三維圖像人臉識別。這項技術在近兩三年發展迅速，使人臉識別技術逐漸走向實用化。

? 語音識別

語音識別主要是利用人的聲音特點進行身份識別，有文字相關與文字無關兩種。前者基于對預定文字發音的識別，實現較為簡單但容易被模仿;后者可對任意文本發音進行識別，實現難度大但防偽性有較大提高。聲音識別的優點在于它是一種非接觸識別技術，容易為公眾所接受。但聲音會隨音量、音速和音質的變化而影響。比如，一個人感冒時說話和平時說話就會有明顯差異;此外，一個人也可有意識地對自己的聲音進行偽裝和控制，從而給鑒別帶來一定困難;同時，環境噪聲和干擾對語音識別有嚴重影響。因此，語音識別整體的識別率并不高，隨著技術的發展，語言識別率不斷在提高，并在一些領域（如移動終端的語言助手）變為實用，但用于身份識別的場合并不多。

? 筆跡識別

筆跡識別主要是透過測量簽字者的字形及不同筆劃間的速度、順序和壓力特征，對簽字者的身份進行鑒別。利用筆跡鑒定身份在日常生活中已獲得普通應用，如信用卡交易簽名等。筆跡識別系統通常有靜態和動態兩種。靜態系統僅利用筆跡的幾何形狀特征進行識別，由于筆跡比較容易被模仿，因此靜態方式防偽性較差;動態系統同時利用幾何形狀特征和運動特征（如書寫時的加速度、速度、運動軌跡等）進行識別，由于運動特征無法從寫好的筆跡中獲得難于模仿，因此動態方式具有較強的防偽性。

?虹膜、視網膜識別

虹膜是瞳孔周圍有顏色的肌肉組織。研究表明，人的眼虹膜上有很多微小的凹凸起伏和條狀組織，其表面特征幾乎是唯一的。早在20世紀30年代，人們就提出了利用眼虹膜進行身份識別的設想，但直到近兩年英國劍橋大學科學家多各曼開發出一種新的編碼方式，才使這項技術真正走向實用。虹膜識別的工作過程，與指紋識別 有些類似。科學家先要將掃描的虹膜圖像轉換為2048位的數字代碼，存儲到計算器數據庫中。當進行身份識別時，只需將掃描的待檢測者的虹膜圖像，與事先儲存的數字代碼相對照，即可判明身份。但利用視網膜進行身份識別，需要用激光照射眼球后面才能獲得視網膜的特征圖像，不僅設備復雜昂貴，對眼睛健康也會帶來一定損害。因此，如何利用這一生物特征進行身份識別，尚有待進一步研究。

? 指脈識別（靜脈識別）

指脈識別技術的原理是根據血液中的血紅素有吸收紅外線光的特質，將具紅外線感應度的小型照相機對著手指進行攝影，即可將照著血管的陰影處攝出圖像來，然后將血管圖樣進行數字處理，制成血管圖樣影像，并使用復雜的算法從數據庫中進行匹配，從而對個人進行身份鑒定，確認身份。應技術目前分為手指靜脈識別技術和手背靜脈識別。

指脈識別技術具有多項重要特點，使它在高度安全性和使用便捷性上遠勝于其它生物識別技術。主要體現在以下幾個方面：

高度防偽：靜脈隱藏在身體內部，被復制或盜用的機率很小

簡易便用：使用者心理抗拒性低，受生理和環境影響的因素也低，包括：干燥皮膚，油污，灰塵等污染，皮膚表面異常等。

高度準確：認假率為0.0001%，拒真率為0.01%，注冊失敗率為0%。

快速識別：原始手指靜脈影像被捕獲并數字化處理，圖像比對由日立專有的手指靜脈提取算法完成，整個過程不到1秒。

基于上述的這些特點，指脈識別技術快速在許多領域被應用，并幾乎可以應用于所有需要個人信息識別的領域，讓其身份識別、信息保密和管理工作提升到一個新的境界。

生物識別技術的局限性與發展前景

生物識別技術有做自己獨特的優勢，但并不是完美無缺。如指紋識別，就面臨指紋膜冒充指紋蒙混過關的問題;人面識別，簡單易個容也許就能過關;虹膜識別技術對黑眼睛存在識別難問題，對于盲人和眼疾患者是無能為力;聲音、筆跡也并不難以模仿;靜脈識別也存在易受溫度干擾影響識別率的問題。

盡管如此，隨著各種生物特征識別技術的不斷發展和提高，在全球信息化、網絡化的大背景下，生物特征識別技術的應用面會越來越廣，深度會不斷深入。首先，在物聯網這個大趨勢下，生物識別技術解決了身份識別這個日常但很重要的問題，精準、快捷的身份識別能力能夠與越來越多的行業應用相結合，并通過網絡共享，為人們帶來更加安全、便利的生活;其次，多種生物識別技術的融合，有助于提高身份鑒別的準確性和安全性，使其能夠更加深入應用到對安全性要求較高的行業中; 此外，新型生物技術的不斷發現（如虹膜識別、DNA識別）與發展，使得生物識別技術除了在傳統的應用市場不斷擴大自己的市場份額外，還能夠不斷在非傳統應用場合開辟新的市場，對社會的發展造成深層次的影響。