本文摘要：生物识别技术在近几年有了突飞猛进的进展，但要使生物识别从理论研究南北实际应用于，众多的科研单位还必须突破和解决问题其中一系列的关键技术。
生物识别技术在近几年有了突飞猛进的进展，但要使生物识别从理论研究南北实际应用于，众多的科研单位还必须突破和解决问题其中一系列的关键技术。从统计资料的意义上谈人类的指纹、掌形、虹膜等生理特征不存在着唯一性。因而这些特征都可以作为辨别用户身份的依据。1、生物特征传感器技术通过某种原理可以测量生物特征，并将其转化成计算机可以处置的数字信号，这就是生物特征传感器的主要任务，也是生物特征辨识的第一步。
大部分的生物特征都是通过光学传感器如CCD或CMOS构成图像信号，例如人脸、指纹、虹膜、掌纹、手形、静脉等。但是虹膜和静脉图像必须主动的红外光源才可以获得细节明晰的个性特征。由于另加主动光源需要解决可见光线变化对生物特征的影响，所以最近在人脸识别领域有研究人员设计了红外光学设备，来解决人脸模式随光照变化的类内差异，从而大幅度提高了人脸识别的精度。为了提升生物识别系统的易用性、舒适性和用户的接受程度，同时又要确保生物特征信号的质量，此外还要小巧精美、成本便宜，生物特征传感器技术还有许多必须改良的地方。
例如最近早已有通过非认识方式收集的3D指纹传感器技术。生物特征传感器的核心技术还包括：生物特征提供装置必需让用户和识别系统正处于适合的距离和方位才可以捕捉合格的生物特征信号。最理想的方案是让收集装置自动判断用户的方位，然后主动调节光学系统或者必要通过机械装置移动收集设备，这样就可以减少对用户的拒绝，收集方式更为智能化和人性化。
2、活体检测技术为了避免蓄意者假造和盗取他人的生物特征用作身份认证，生物识别系统必需具备活体检测功能，即判断向系统递交的生物特征否来自有生命的个体。一般生物特征的活体判断技术利用的是人们的生理特征，例如活体指纹检测可以基于手指的温度、排汗、导电性能等信息，活体人脸检测可以基于头部的移动、排便、红眼效应等信息，活体虹膜检测可以基于虹膜振颤特性、睫毛和眼皮的运动信息、瞳孔对红外线源强度的膨胀扩展反应特性等。此外，基于生物特征图像的光谱学信息也是展开活体检测的有效途径。
例如打印机的图像不会构成有规律的纸质纹理特征，可以用频谱特征展开检测。此外，还可以通过人机对话的形式检测生物特征的活体特性；用于多模态生物特征识别系统也可以提升假造的可玩性。从现有的技术水平看，活体检测功能仍然是生物识别系统的薄弱环节，早已有研究人员用于假造的指纹和人脸攻陷了现有的系统，引起了有些用户对生物识别技术的信任危机。
所以活体检测技术将是生物识别系统转入高端安全性应用于的仅次于瓶颈。3、生物特征信号质量评价技术在自动身份识别系统中，生物特征一般是以倒数的视频流或者音频东流的形式展开提供。由于有效地的生物特征收集范围总是受限的，再行再加人的运动、姿态变化等因素，传输到计算机的生物特征信号大部分都是不合格的。
而高质量的生物特征信号是展开特征传达和身份辨识的基础，低质量的生物特征信号有可能引发错误接管或错误拒绝接受，减少系统的稳定性和鲁棒性（系统的健壮性），浪费大量的计算资源在违宪的生物特征信号处理上。生物特征信号的质量评价可看作一个两类模式识别问题——将收集到的生物特征分成合格和不合格两种情况。如果要对合格信号分析评分，还要将评价指标定量化。
生物特征信号的质量评价问题是一个较为艰难的问题，因为导致特征信号质量劣的原因千差万别，即胜样本的种类过于多，不胜枚举，很难设计一个分类器将所有的正负样本区分开。必须通过质量评价来过滤器的低质量生物特征一般还包括不存在离焦模糊不清或运动模糊不清的图像，信噪比太低的信号，遮盖的图像等。一般可以从空域和频域两个角度抵达去设计质量评价算法。
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