一种基于数据融合的身份识别方法

针对单一生物特征身份识别由于传感器噪音及特征破损等缺陷导致识别率低的问题,从信息融合角度出发,提出一种基于语音和人脸的多生物特征身份识别方法.分别提取语音特征和人脸特征作为识别的依据,并用神经网络在特征层上进行融合识别.实验证明,该方法相对单一生物特征身份识别,在同等条件下具有更高的识别率.     

生物特征识别综述*

对传统的身份鉴别手段和现代生物特征识别技术产生背景进行了综述,介绍目前典型的生物特征识别技术的原理和发展趋势,分析了实际应用中存在的优缺点,并探讨了基于个人生物特征融合的多生物特征识别技术和生物特征信息保护问题,强调了生物识别技术在身份认证领域的重要性。     

基于多模态生物识别的安全身份认证技术

本文分析了传统身份认证方法在电子取证中存在的问题,突出了生物特征识别技术应用于电子取证中的优点。针对单模态生物特征技术存在识别精度不够等问题,提出了将多模态生物特征技术的安全身份认证的体系结构,并探讨了多种特征信息融合的方法。[编者按]     

步态表征和步态融合方法新进展

作为可远距离感知的生物特征识别技术之一,步态识别受到越来越多的关注.有效的步态表征方法是步态识别的关键,信息融合是提高步态识别性能的重要手段.从步态表征方法和信息融合方法两方面总结了步态识别技术的最新进展;对步态表征方法做了详细的总结;从多特征融合、多视角融合和多模态生物特征融合3个方面归纳了融合在步态识别方面的发展.在此基础上,分析了步态识别的发展趋势.     

基于指纹和声纹的身份认证技术研究

基于生物特征识别的身份认证技术已经应用于多个领域,然而单一的生物特征有各自的优缺点,为了提高身份认证的安全性和鲁棒性,对多生物特征进行融合便成为了身份认证技术新的研究方向。将指纹识别和声纹识别通过加权融合的方法在匹配层进行融合,实验结果表明,融合系统的等错误率(EER)比指纹识别和声纹识别提高了0.3%~0.4%,证明了融合系统识别率有所提高。     

浅谈计算机用户身份识别技术

人体生物特征具备了稳定性、惟一性的重要特性,比如指纹、虹膜、DNA等,因此计算机用户通过这些特征识别身份,可以极大地提高信息的安全程度。生物识别技术的核心是将实时观察到的生物特征跟存储于电脑、已登记的特征进行可靠性匹配,进而达到对比验证身份的目的,这种技术具备了可靠安全、方便快捷的优点。在本文中,笔者主要论述了生物识别技术的基础,生物识别身份的重要途径和方式吗,以及在计算机信息安防中的运用,并针对性地对多种身份识别技术进行了比较。     

基于小波矩融合PCA变换的手指静脉识别

手指静脉识别作为一种新的身份认证技术相对于其他生物特征识别技术有很多优点,有着很广阔的应用前景.本文提出一种基于小波矩融合PCA变换和LDA变换的算法,不仅克服了单一特征识别识别率不高的缺点,而且也解决了普通的模板匹配的速度问题.实验结果表明,本文方法能够快速准确地进行身份识别,效果较令人满意.     

多模态生物特征识别技术进展综述

近年来,生物特征识别已经成为一种最具潜力的身份认证技术之一.主要对多模态生物特征识别技术进行概括和总结,同时也介绍了现存若干用于身份识别和验证的多模态生物特征识别系统.经调查研究显示,多模态生物特征识别技术由于在身份认证和识别过程中考虑了个体的多种生理或行为特征,因而表现出了较单生物特征更高的可靠性和安全性,并已成为生物特征识别技术未来发展的趋势之一.     

基于神经网络融合的语音人脸身份识别方法

传统的身份识别系统利用单一的生物特征作为依据，在复杂背景下，系统性能往往会大幅下降。基于数据融合的多生物特征身份识别技术可以提高生物识别系统的准确率等性能。该文利用特征脸和矢量量化方法建立人脸识别和语音识别两个子系统，在决策层用神经网络融合子系统的输出来进行身份识别。实验证明该方法比单个子系统识别率高，在噪音环境下，优势明显。     

基于直方图对的无损数据隐藏在指纹图像中的应用

指纹识别技术是最早的通过计算机实现的身份识别手段,在今天也是应用最为广泛的生物特征识别技术,但是该识别技术仅针对指纹图像本身.研究了在确保指纹图像不变的情况下隐藏信息,从而来提高识别的正确率.主要讲述了指纹图像(JPEG)的无损数据隐藏,采用的方法是直方图对,该方法的核心是构造直方图对从而嵌入信息.实验结果表明,该方法对指纹图像的纹理特征破坏小,嵌入后的图像的视觉失真也较小,图像质量较高,几乎不影响指纹图像的识别,同时可以把嵌入的信息和指纹识别结合起来从而提高身份认证的效率.     

生物特征识别中的信息融合技术

1 INTRODUCTION Biometrics refers to the automated methods of rec- ognizing a person based on a physiological or behavioral characteristic, and has been the emerging technology during the past decade. Any human physiological or be- havioral characteristic that is universal, unique, perma- nent, and collectable could be used as a biometric. Physical biometrics includes fingerprints, hand or palm geometry, and retina, iris, or facial characteristics. Be- havioral characteristics, traits that…     

On the individuality of fingerprints

Fingerprint identification is based on two basic premises: (1) persistence and (2) individuality. We address the problem of fingerprint individuality by quantifying the amount of information available in minutiae features to establish a correspondence between two fingerprint images. We derive an expression which estimates the probability of a false correspondence between minutiae-based representations from two arbitrary fingerprints belonging to different fingers. Our results show that (1) contrary to the popular belief, fingerprint matching is not infallible and leads to some false associations, (2) while there is an overwhelming amount of discriminatory information present in the fingerprints, the strength of the evidence degrades drastically with noise in the sensed fingerprint images, (3) the performance of the state-of-the-art automatic fingerprint matchers is not even close to the theoretical limit, and (4) because automatic fingerprint verification systems based on minutia use only a part of the discriminatory information present in the fingerprints, it may be desirable to explore additional complementary representations of fingerprints for automatic matching.     

基于指纹结构特征信息匹配的算法

为了克服指纹识别中常见的问题,提出了一种基于指纹结构特征信息匹配的算法。该算法利用改进的Bresenham算法求得指纹分叉点间连线所穿越的脊线个数和分叉点结构特征信息,得到模板指纹和待识指纹的结构特征信息矢量数组;运用改进的二分图的完美匹配算法,得到矢量数组的匹配度。对该匹配度进行评估,如果高于某一个阈值,则认为指纹匹配成功;否则,则认为不是同一指纹。该算法计算速度快,具有较高的识别率,且能较好地正确识别扭曲、偏移、信息残缺等质量较差的指纹图像,在实际应用中取得了较好的效果。     

一种结合细节点和纹理信息的指纹匹配算法

提出了一种新的指纹联合匹配算法。该算法基于细节点周围的纹理结构信息和细节点构造出指纹特征向量。对指纹纹理进行滤波平滑,提取纹理方向信息,进而利用指纹块的纹理信息简化数据处理过程,从而提高匹配速度。该算法计算速度快,具有较高的识别率,且能较好的正确识别偏移、信息残缺等质量较差的指纹图像,具有很强的鲁棒性,在实际应用中取得了良好的效果。     

一种结合细节点和纹理信息的指纹匹配算法

提出了一种新的指纹联合匹配算法.该算法基于细节点周围的纹理结构信息和细节点构造出指纹特征向量.对指纹纹理进行滤波平滑,提取纹理方向信息,进而利用指纹块的纹理信息简化数据处理过程,从而提高匹配速度.该算法计算速度快,具有较高的识别率,且能较好的正确识别偏移、信息残缺等质量较差的指纹图像,具有很强的鲁棒性,在实际应用中取得了良好的效果.     

利用计算机指纹实现软件动态加密保护

设计了一套基于计算机指纹信息来生成动态注册码的软件保护方法,利用用户计算机指纹信息的惟一性,生成注册申请码,实现一机一码的软件注册保护方法,运用公开成熟的MD5加密算法进行两次加密处理,并用VB编写程序设计和实现。     

基于动态浏览器指纹的链接检测技术研究

随着用户隐私泄露和网络欺诈问题的出现,传统检测机制已经不能阻挡愈演愈烈的攻击行为,需要新的技术手段辅助进行 Web 安全检测。作为沟通用户与网络数据的桥梁,浏览器广泛应用于用户与各种应用程序之间的交互,其中浏览器指纹包含用户浏览器及设备等多种特征信息,其独特性可以极大地提高用户识别的准确率。但是浏览器指纹随时间不断发生变动,基于静态指纹的研究方案难以满足动态指纹检测的要求。针对这一问题,为了提高动态浏览器指纹的识别和链接检测能力,从多维角度获取参数并进行筛选,得到细粒度和高区分度的特征进行指纹检测,防止过多不必要参数带来的运算代价,并将双向门控循环单元（BiGRU,bidirectional gating recurrent unit）引入指纹检测工作中,提出了基于堆叠BiGRU的动态浏览器指纹链接检测模型,解决了指纹检测过程中忽略前后向信息交互导致的检测精度不高的问题,在准确率和链接时长等指标上有了一定的提升。进而针对不同特征参数的重要性不同,赋予相同权重会造成检测误差的问题,结合注意力机制聚焦稳定性更强的指纹特征,提出了基于Att-BiGRU的动态浏览器指纹链接检测模型,较堆叠BiGRU 有了检测能力上的优化,进一步提高了浏览器指纹的检测准确率,并在与基准模型的综合指标对比结果中表现出了良好的链接能力。     

在图像处理中对指纹识别的研究

该文从介绍指纹识别技术的原理和指纹识别算法入手,将指纹识别中分类和匹配过程相结合,提出了一种包含奇异点周边的方向场和细节点等特征的奇异点邻近结构。该结构利用奇异点周边识别信息集中的特点,大大减少了匹配的计算量,并能够同时作为指纹分类和比对的特征,直接应用于指纹的连续分类和快速匹配过程,实现对大容量指纹数据库的快速识别。该算法在保证自动识别指纹系统的识别准确性的同时,还使得指纹在线识别系统的1:N辨别速度有明显的提高。     

Singular points detection based on multi-resolution in fingerprint images

The singular points of fingerprints, namely core and delta, play an important role in fingerprint recognition and classification systems. Several traditional methods have been proposed; however, these methods cannot achieve the reliable and accurate detection of poor-quality fingerprints. In this paper, an algorithm is proposed which combines improved Poincaré index and multi-resolution analysis to detect singular points. Conventional Poincaré index method is improved on the basis of the Zero-pole Model analysis to detect singular points with different resolutions. A model is presented to extract the multi-resolution information of the fingerprint pattern; this model divides fingerprint image into nonoverlapping blocks corresponding to different block sizes on the basis of wavelet functions to compute multiple resolution directional fields, and block position shifting is performed on these resolution levels to capture the features of the ridge direction patterns, where the corresponding shifting intervals are based on Sampling theorem. The relationship of singularities detected by improved Poincaré index in different resolution directional fields is used to confirm singular points accurately and reliably. The combination of local and global information makes our algorithm more robust to noise than methods that use local information only, and the existence of this algorithm increases the insight into the nature of singular points extraction. The accuracy and reliability of the method are demonstrated by experiment on database NIST-4, public fingerprint databases FVC02 DB1 and DB2.     

模糊神经网络在指纹与手形信息融合技术中的应用

为解决脱皮、有伤痕等低质量指纹识别困难、识别率低及稳定性差问题。提出手形作为指纹识别的辅助手段,采用模糊神经网络的身份识别方法,将指纹和手形进行信息融合,通过仿真实验,表明此方法实用、有效,能提高系统的识别率及稳定性。可广泛应用于刑侦、金融等对安全有严格要求的领域。