基于心电信号的身份识别研究综述

基于心电信号的身份识别技术是一种较为新颖的生物识别技术,本文首先分析了心电信号的特性和作为身份识别的可行性,然后介绍了当前国内外研究人员对ECG信号用于身份识别的处理方法,接着介绍了其实现的过程,以及心电身份识别研究中存在的问题,最后提出心电身份识别的应用前景。     

浅谈电子商务的身份识别技术

身份识别是电子商务安全的一个重要方面。本文首先介绍了数字签名技术的特点和签名过程,然后分析了各种生物识别技术的性能特点,重点介绍了虹膜识别和指纹识别技术,最后总结了在电子商务环境下对身份识别技术的新要求。     

浅谈虹膜识别系统的特点和优势

已有越来越多的人都承认现有基于智能卡、身份号和密码的身份识别系统无论从方便性或安全性已无法满足要求，因此生物特征识别技术就提供了一个较完善的解决方案。而基于虹膜的生物识别技术是一种新颖的身份鉴别技术，它高精度的识别准确度使其能够在众多识别技术中占有一席之地。本文将就虹膜与其它身份识别技术进行详细的比较。[编者按]     

刍议身份鉴别技术的发展

常见的身份鉴别技术有射频识别技术、指纹识别技术、人脸识别技术、说话人识别技术和虹膜识别技术等,射频识别技术是一种传统的身份鉴别技术,其他几种识别技术均为基于人体生物特征的识别技术.介绍了各项技术的发展过程、核心技术、优缺点和面临的技术挑战.     

基于移动平台的多重生物识别系统

随着智能手机在人们日常生活中的广泛使用,移动端的信息安全问题已经不容忽视。提出一套基于移动端的多重生物特征识别系统,定义多重安全等级,并使用输入习惯识别、脸部识别、说话人身份识别三种生物识别技术取代传统的密码技术来识别手机用户的身份。实验表明该系统在面对低安全需求时可以提供方便快捷的识别服务;而在高安全等级时,可以实现良好的安全性(最高安全等级错误接受率为0.014%)。相比传统的移动识别模式,该系统不仅更加智能,而且提高了移动身份识别的安全性和实用性。     

去身份识别技术综述

首先对去身份识别技术的应用背景和影响因素进行了概括;然后对以影响因素为基础的去身份识别研究成果进行了全面论述,并对去身份识别算法的健壮性要求进行了讨论;最后归纳了当前研究存在的问题与挑战.     

人-机器人交互场景中的身份识别技术

身份识别是一种使用人的图像、语音等信息，借助目标检测、信息检索等找到其对应标签的综合方法。但是传统身份识别方法都是基于固定终端进行的，无法应对交互环境变化导致的多种数据质量问题，使得基于移动机器人的身份识别任务比基于固定终端的身份识别任务增加了难度。主动视觉、行为预测、视图规划、多模态身份识别等技术的融合运用为此提供了新的解决思路。通过对上述技术的研究进展及应用现状进行综述，分析这些方法在身份识别任务上的优势与不足，并对人-机器人交互场景中的身份识别技术的未来发展趋势进行展望。     

步态识别技术方法研究

步态识别是依据人行走方式的不同对人的身份进行识别的一种生物特征识别技术。介绍了步态识别现状及实现方法,并给出了前景展望。     

指纹卡技术的市场应用与发展

最近，深圳爱迪尔集团与美国FingCard公司联手推出了全球首张生物学身份识别卡——指纹卡，而生物学身份识别卡则成为2007年各行各业的关注焦点，包括IT行业、生物识别行业、智能卡行业、安防行业、安全保密、身份识别等，指纹卡技术瞬间成为技术发展的趋势。[编者按]     

基于HMM的步态身份识别

随着生物识别悄然兴起,生物识别技术逐渐成为新的身份识别技术。步态识别是生物特征识别技术的一个新兴子领域。文章就是将隐马尔可夫模型(HMM,HiddenMarkovModel)方法运用在步态身份识别中,并进行了其识别性能的研究。该文给出了一个基于HMM的步态身份识别方案,并进行了图像预处理,HMM参数训练和识别的研究,得出了一些有意义的结论。同时在中国科学院自动化研究所提供的CASIA步态数据库上进行了步态身份识别实验,实验结果表明:在侧面视角下采用此方法,具有较好的识别率。     

应用于动态心电监测的自动身份识别系统

心电信号由于其易于监测和重要的临床应用价值成为物联网获取健康信息的重要内容。人体心电信号虽然是非稳态时变信号,但现有研究表明其可以作为一种新型的生物识别特征用于对识别分辨率要求不高的应用场合。本项目开发了一套应用于动态心电监测的自动用户身份识别系统。该系统侧重在手机端利用接收到的心电信号实现自动用户身份识别,并在远程接入服务器时基于身份识别结果将心电数据存入对应的用户数据库。所开发的身份识别系统可加载于现有加密模块之上,从而实现保密加认证的双重安全需求。     

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。     

图像预处理技术在步态识别中的应用研究

步态识别是生物特征识别领域一个新的研究方向,旨在根据人们走路的姿势进行身份识别。对步态识别的运动检测进行了论述,同时在中国科学院自动化研究所提供的CASIA步态数据库上进行了步态身份识别实验。     

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。     

独立于应用的身份识别与访问控制系统研究

身份识别与访问控制是网络信息安全重要部分之一。实施它们的传统方法是通过身份识别与访问控制功能和应用之间的API接口来实现。这一方法的安全性和实用性不能满足网络和应用的发展。本文提出了独立于应用的身份识别与访问控制系统,该系统是一种为网络应用提供了高效的身份识别服务的安全平台。它通过结合Kerberos,PKI和安全通道技术极大地提升了性能和便利性。     

Σ型去中心基于属性身份识别的一般构造

研究Σ型基于属性身份识别与Σ型基于身份身份识别的关系,提出 Σ型去中心基于属性身份识别的一般性构造方案.该方案利用平滑秘密共享方案,将Σ型基于身份身份识别方案转换成Σ型去中心基于属性身份识别方案.利用归约方法,证明了该方案的安全性.通过所提出的构造方案,给出一个Σ型去中心基于属性身份识别实例,并将其与已有的Σ型基于属性身份识别方案进行效率比较分析.分析结果表明,所提方案在数据长度和计算开销两方面都更有优势.提出的方案是去中心的,克服了单个属性机构系统的瓶颈问题和安全弱点,具有更好的适用性.     

基于步态的人体身份检测与识别

步态识别是利用人体步行的方式来区分人体身份,近年来,步态作为一种生物特征识别技术引起了越来越多人们的兴趣,其主要有三大优势:远距离识别,非侵犯性和难于隐藏性。国外对步态进行动态特征提取做了大量的工作,但还处于研究阶段,国内外还没有成熟的产品出现。该文提出了一种有效的步态检测方法,采用步态序列相似性进行人体身份识别。     

基于Wi-Fi信号的人体身份识别算法研究综述

近年来,Wi-Fi感知凭借低成本、非接触式、不受光照影响、隐私性更好等优势,成为人机交互的新兴研究方向.目前,Wi-Fi感知研究已从目标定位扩展到动作识别、身份识别等领域.以人体身份识别为例,对Wi-Fi感知技术在该领域的研究进行了总结和分析.首先,对Wi-Fi感知技术的发展历史及优缺点进行了简要概述,并介绍了与传统的身份识别技术相比,利用Wi-Fi信号进行身份识别的优势;其次,详细介绍了Wi-Fi感知身份的基本流程,其中包括信号采集、预处理、特征提取、身份识别4个步骤,并具体介绍了每个步骤具体的操作过程;然后,从步态与手势两个方面对现有的Wi-Fi感知身份研究成果进行了横向与纵向的对比和分析;最后,针对目前该领域研究中存在的关键问题,提出了未来的研究重点,主要包括多人身份识别与迁移学习.     

基于兴趣的Web挖掘中用户身份的识别新方法

分析了基于用户兴趣的Web挖掘中用户身份识别的重要性,以及对下一步路径填充的影响.针对目前众多的Web挖掘用户身份识别方法的缺陷,提出了一种基于兴趣的Web挖掘用户身份识别新方法.该方法通过取得用户的CPU号或网卡号,对用户的打扰为零,实现用户的个人身份识别.该方法简单易行,对Web挖掘中用户身份识别所存在的5个难题解决4个,提高了用户身份识别的准确率,为Web挖掘的准确性提供了保障.     

在未来网络中大有作为的生物特征识别技术

本文分析了生物特征识别技术的应用领域和发展前景,作为一种身份识别手段,生物特征识别技术具有独特的优势,对信息和网络安全等有重要意义。