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。     

手指静脉身份识别技术最新进展

基于手指静脉的身份识别是一种新兴的生物身份识别技术,由于手指静脉身份识别具有强防伪、低成本、易获取等优良特性,在许多领域得到广泛应用,成为一种最重要的生物识别技术之一.对手指静脉身份识别技术的现状和发展进行了总结和评述.首先,回顾了手指静脉身份识别的起源和发展过程,然后,总结了该技术的通用实现流程,对实现手指静脉的几大关键技术(如样本获取、图像增强、特征提取和匹配方法等)的最新研究成果进行了全面介绍.进一步,对现有典型方法的性能进行了系统评估.最后,总结了现有手指静脉识别技术的应用现状,展望了其发展前景,并指明了下一步的研究方向.     

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.     

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。     

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。     

基于惯性传感器的步态身份识别

基于步态的身份识别作为一种新的生物特征识别技术，以其非接触、无打扰、远距离、不易伪装等优点成为了生物特征识别技术领域的研究热点。此外，近年来，由于MEMS惯性传感器技术发展成熟及其在便携式设备中的广泛应用，基于惯性传感器的步态身份识别越来越受到科研人员的关注。文中收集整理了国内外有关惯性传感器步态身份识别的研究方法和现状，并对该领域的相关技术进行了回顾；根据识别过程处理的先后顺序，依次回顾了数据采集、数据预处理、数据分割、特征选择与组合、智能识别各个阶段的相关技术以及研究现状，并给出了目前主要的公共步态数据库，以方便感兴趣的读者进行实验分析。最后，在此基础上讨论了基于惯性传感器的步态身份识别的技术难点，并对未来发展方向进行了展望。     

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.     

煤矿入井人员唯一性检测技术研究

通过分析掌纹、指纹、虹膜、人脸、步态、声纹等生物特征识别技术的特点以及煤矿现场对入井人员生物特征的影响,指出虹膜识别、人脸识别、步态识别、声纹识别适用于煤矿入井人员唯一性检测;提出了一种基于人员定位和生物特征识别的煤矿入井人员唯一性检测技术方案,将生物特征识别技术嵌入人员定位系统,利用人员定位识别卡实现识别卡数量及人员身份的唯一性检测;指出煤矿入井人员唯一性检测技术的研究关键点是严重污染人脸的识别算法、对设备遮挡情况下人员步态图像的采集及对混入人员语音信号的煤矿现场噪声消除算法。     

基于局部奇异值检测的虹膜识别算法

虹膜识别以其唯一性、稳定性和非侵犯性等优点成为生物特征识别中极具发展潜力的身份识别技术;提出一种基于二次样条小波变换的虹膜识别算法;运用紧支撑的二次样条小波对构造的一维灰度信号进行分析,选择适当尺度上的小波变换结果进行量化,构造出二进制特征向量;采用Hamming距离进行移位匹配;最终完成虹膜识别;算法的错误接受率和错误拒绝率都比较低,能够达到较好的识别效果.