| 出版日期：2001-05-14 总期号：1019 本年期号：34 |
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我惟一 我存在
生物识别技术面面观 科强、楚天、一清 面像识别 面像识别技术的核心技术在于“局部特征分析”和“图形识别算法”，该算法利用了面部各器官及特征部位的方位关系，形成识别参数与数据库中的原有原始参数比较、判断、确认，在低于1秒的时间内迅速给出判断结果。面孔扫描技术主要针对面部不易产生变化的部分进行图像处理，其中包括眼眶轮廓、颧骨的周围区域以及嘴的边缘区域等。 
生物识别是为了认出某个人而采用自动技术测量他身体的特征或是个人的行为特点，并将这些特征或特点与一个数据库的数据进行比较，完成认证。很多生物识别技术已经得到了广泛的应用，指纹识别技术目前应用最为广泛，像虹膜识别、面像识别、视网膜识别、掌型识别等都是有待进一步推广的生物识别技术。但是，由于每种生物识别技术都存在某种缺陷，生物识别技术的大范围应用必然是几种生物识别技术的综合应用。下面就简要介绍一下虹膜识别、面像识别、视网膜识别、掌型识别、语音识别、签名识别等几种生物识别技术。 目前的主流技术有：本征面孔扫描技术（是由麻省理工学院开发出来的面孔扫描技术，已经成为其它面部图像扫描技术的基础）、特征分析面孔扫描技术（是应用最为广泛的面孔扫描技术，例如Visionic公司的LFA面部扫描技术）、神经网络定位面孔扫描技术（是Miros公司所采用的技术，这种技术使得面孔扫描技术在许多困难的情况下能够完成识别工作，它能够完成1对1和1对多的检索）、自动面孔处理扫描技术（是面部扫描技术中最不成熟的一个）。 优点 每种生物识别方法都需要一些人的行为的配合，而面像识别不需要被动配合，可以自动用在某些隐蔽的场合。 可远距离采集面像。 可以充分利用已有的人像数据库资源，更直观、更方便地核查该人的身份，因此可以降低成本。 缺点 面像的差异性并不是很明显，误识率可能较高。对于双胞胎，面像识别技术不能区分。 
Innoventry公司生产的，采用Visionic公司面像识别技术的ATM柜员机 面像的持久性差，例如长胖、变瘦、长出胡须等，人的表情也是丰富多彩的，而且，面像识别受周围环境的影响较大。由于这些困难，面像识别的准确率不如其它技术。 识别系统的价格较高。 虹膜识别 虹膜即为人们所称的黑眼珠部分。通过红外光对虹膜上的纹络进行识别，发现60％左右的纹络人与人是相同的，40％的纹络人各不同。经计算两个人同一只眼虹膜特征相同的概率是十万分之一，两眼相同的概率是一千亿分之一。 眼睛虹膜纹络识别技术是计算机技术与成像技术的结晶，采用的是红外成像技术，将人眼中的虹膜纹络特征图信息输入计算机，成为特殊的可供自动识别的人体身份证。 
虹膜识别器 在识别时，将虹膜依瞳孔中心顺时针分成八个象限区，每个象限区呈45°扇形，红外光照射后，可在屏幕上看到虹膜自瞳孔边缘向外，等距离扩大有八道同心线（白线状），这就是经数字化后的虹膜纹络特征图。该同心圆线极细，肉眼看几乎看不出差别，但经计算机识别，则变化无穷。 在红外光照射下，反映其图像特征的模拟信号为高分辨率的摄像机所接收（采样），经数字化后存入计算机，每个虹膜数据长度为256字节。整个过程在系统中瞬间完成，这就是虹膜纹络识别的原理。 优点 精确度高。具体描述如下： 两个不同的虹膜信息有75%匹配信息的可能性是1∶106 差错率：1∶1200000 两个不同的虹膜产生相同Iris Code（虹膜代码）的可能性是1∶1052 建库和识别的速度快，无需人工干预。 
虹膜识别纹络特征图 使用者无需与设备直接接触。 缺点 对于盲人和眼疾患者虹膜技术无能为力。 系统成本过高。 最严重的缺点是对黑眼睛识别比较困难。 需要比较好的光源。 视网膜识别 虽然视网膜扫描的技术含量较高，但视网膜扫描技术可能是最古老的生物识别技术，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唯一性的理论。 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，它同胶片的功能有些类似，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。 
EyeDentify公司的视网膜识别器 在采集视网膜的数据时，扫描器发出一束光射入使用者的眼睛，并反射回扫描器，系统会迅速描绘出眼睛的血管图案并录入一个数据库中。眼睛对光的自然反射和吸收被用来描绘一部分特殊的视网膜血管结构。这个描绘的过程是由装有旋转式扫描镜头装置的设备来完成的，镜头的转速为6转/秒，每转可收集视网膜上700个特征点。数据一旦被收集，就被数字化并存储为一个96字节的模板。 优点 具有相当高的可靠性。即使是孪生子女，这种血管分布也是具有唯一性的，除了患有眼疾或者严重的脑外伤外，视网膜的结构形式在人的一生当中都相当稳定。 视网膜识别系统认假率低。录入设备从视网膜上可以获得700个特征点，同指纹录入比较，指纹只能提供30到40个特征点，这使得视网膜扫描技术的录入设备的认假率低于一百万分之一。 视网膜是不可见的，因此也不可能被伪造。 缺点 视网膜扫描设备要获得视网膜图像，使用者的眼睛与录入设备的距离应在半英寸之内，并且在录入设备读取图像时，眼睛必须处于静止状态，使用不方便，使用者的接受程度较低。 视网膜识别系统的拒真率相对较高。拒真率是指系统不正确地拒绝一个已经获得权限的用户，视网膜识别系统的拒真率通常在10％左右。 视网膜识别技术可能会对使用者的健康造成损害。 掌型识别 掌型识别技术也是一种很早就使用的生物特征识别技术。利用掌型识别系统，将根据一个专有的特殊方程式，对每个手指和手指的指关节的尺寸和形状及整只手的尺寸进行三维测量。录入时，使用者只需将他的手掌放在录入头表面，并将五个手指按录入头表面的槽位来摆放，使用者拇指、中指和食指的位置就被确定下来了，录入设备在录入时必需有三个手指的位置，录入模板能够十分精确地反映出三个手指的位置，结果被转换成10个字节左右的数据存入计算机。比对时，当某人把手贴在扫描仪上时，其掌型的图像就与存在数据库中被认可的手型图像相比较。 
Biomet Partners公司的DIGI2掌型识别器 在手扫描技术上占据领先地位的公司是Recognition System Inc，在手指几何学方面处于领先地位的公司是Biomet Partners。RSI公司采集识别样本的方法最直接，其产品使用一个32000像素的光电耦合数码相机，系统从获得的手掌及手指的轮廓图中推断出长、宽、厚度以及表面等数据，并转化为一个9字节的数据存入计算机。Biomet Partners公司的技术与前者大体相似，只不过提取的是食指和中指的数据，而存入计算机的数据为20字节长。现在已有超过8000个场所使用了掌型识别技术，包括美国奥兰多的迪斯尼乐园。 优点 比对速度快。 掌型扫描的FTE（Failure To Enroll，不能录入率）很低。 需要的计算机存储空间很小。 缺点 由于手的相似性不是太容易区分，掌型识别技术不能像指纹、面部和虹膜扫描技术那样容易获得内容丰富的数据，不能完成一对多的识别。 掌型识别技术的易用性不如其它生物识别技术，因为使用者需要知道自己的手怎样摆放，并花一定的时间来学习。 由于使用者必须与识别设备直接接触，可能会带来卫生方面的问题。 签名识别 签名识别，也被称为签名力学辨识（Danamic Signature Verification，DSV），它分析的是笔的移动，例如加速度、压力、方向以及笔划的长度，而非签名的图像本身。签名力学的关键在于区分出不同的签名部分，有些是习惯性的，而另一些在每次签名时都不同。签名识别和声音识别一样，是一种行为测定学。 优点 
签名识别笔迹比对图 人类在很久以前就开始使用签名来鉴别身份，因此签名识别对于使用者来说有着良好的心理基础，容易被使用者接受。 缺点 签名识别的速度是比较慢的。 签名识别所用的硬件设备构造价格昂贵。 签名很容易被伪造。 语音识别 不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的基本技术相似，一个典型语音识别系统的实现过程如下图所示。 
语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。 当前从事语音识别系统开发和研究的公司很多，许多发达国家和公司如美国、日本、韩国以及IBM、Apple、AT＆T、NTT等著名公司都为语音识别系统的实用化开发研究投以巨资。 优点 语音识别系统的成本非常低廉。现代多媒体计算机系统中，语音采集设备已经逐渐成为标准配置，要在此基础上实现语音识别只需增加软件成本。 对使用者来说不需要与硬件直接接触，而且说话是一件很自然的事情，所以语音识别可能是最自然的手段，使用者很容易接受。 
采用了Intel子公司Dialogic的语音门户开发平台和IBM公司的语音识别技术和语音合成技术的TOM及时语。 最适于通过电话来进行身份识别。 缺点 语音识别的主要缺点就在于它的准确性太差。同一个人由于音量、语速、语气、音质的变化或其它很多原因容易造成系统的误识。 语音可能是所有生物特征中最容易被伪造的，至少现在可以用录在磁带上的语音来进行欺骗。 高保真的录音设备是非常昂贵的。 结束语 可以预见，在不久的将来，生物识别技术必将越来越广泛地应用于生活和工作的各个领域。从过去十年的市场情况来看，指纹识别和掌型识别的应用最为广泛，指纹识别占据了更大的优势，看起来用手作为身份识别的手段更易为大众所接受。国内市场上主要的生物识别产品基本上都是基于指纹识别的，指纹识别的产品也已应用到了许多方面；视网膜识别技术由于其高度的准确性和防伪性，目前主要用于需要非常高安全性的环境，尚未普及；另外几种被看好的技术是语音、虹膜和面像。目前虹膜和面像识别系统已经进行了许多测试，但还没有更大规模的应用。语音和面像极易为人们所接受，而且下一代的智能人机接口也将融合这两项技术；而虹膜技术具有不可伪造性和非常高的准确性，因此最能满足人们对于安全的需要，而其它几项技术由于本身的缺点有被淘汰的趋势。生物特征识别产品发展的另一趋势就是将几种生物识别技术结合在一起形成产品，因为每一种生物识别技术都有其优点和缺点，都不可能达到百分之百的完美程度。 古老而又现代的生物识别技术 “生物识别”这个词听起来十分的“高科技”，但实际上它反映的是一个很古老而又通俗的概念——身份认证。“摁个手印吧”，这句话在中国流传了上千年，我们无法考证摁手印到底发源于哪个年代，从根本上讲几百年以前的摁手印与今天的生物识别技术并无本质区别。 目前，只有三种生物识别技术中的身体特征及行为特点被认为是固有的和唯一的：视网膜、虹膜和指纹。因此，这三种身体特征在生物识别技术中具有最高的可信度和准确度。一个理想的生物识别系统一般具有下面的特征：基于一种具有惟一性的生物特征；搜集数据时不会打扰使用者；使用者与采集设备间没有或只有很少的接触；系统是自动运行的，也就是说，没有人可以决定系统的运行；高准确性；高速度。
总的来说，一个好的生物识别系统是快速的、准确的、对用户友好的以及便宜的。 从实际操作的角度来说，一种合适的生物特征通常包括：可被精确地测量；采集的速度快；公众可以接受；较高的可信度；比对速度快；较好的防伪性；可以接受的存储设备要求。 生物识别技术的横向比较 很多生物识别技术已经得到了广泛的应用，这些技术可以被分成三类：高级生物识别技术（High Biometrics），如：视网膜、虹膜和指纹：次级生物识别技术（Lesser Biometrics），如：掌型识别、脸型识别、语音识别、签名识别；第三类是“深奥的”生物识别技术（Esoteric Biometrics），如：血管纹理识别、人体气味识别等。下面我们将它们做一下横向比较。
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