生物特征识别系统安全性分析与思考

在对生物特征识别技术的机制和实现方式进行安全性分析的基础上，深入而全面地研究和探讨了生物识别系统的安全性，着重分析了生物特征的统一性、唯一性和跨系统重放攻击，提出了一种生物特征识别系统安全性模型。     

生物特征识别系统安全性分析与思考

在对生物特征识别技术的机制和实现方式进行安全性分析的基础上,深入而全面地研究和探讨了生物识别系统的安全性,着重分析了生物特征的统一性、唯一性和跨系统重放攻击,提出了一种生物特征识别系统安全性模型。     

赤平足痕迹生物特征识别系统

近年来,犯罪手段多变复杂,而且赤脚作案的发案率或频率明显上升,给刑侦侦破工作带来非常大的压力,所以赤脚平面足痕迹（简称赤平足）生物形态特征识别技术的研究成为现阶段刑侦识别技术研究的热点。赤平足识别属于生物形态和生物结构特征识别技术研究,通过图像预处理、生态形态分割、对象变换、生物形态和结构分析、生物特征提取、生物形态和结构匹配比对等一系列操作而进行的身份识别工作。对赤平足识别系统层次结构、系统模型、生物形态分类、生物形态特征数据库等重点内容进行了详细的介绍和说明,对赤平足识别系统建模和开发具有较大的参考价值。     

结合并行融合的序列化多模态生物特征识别系统框架

针对多模态生物特征识别系统并行融合模式中使用方便性和使用效率方面的问题,在现有序列化多模态生物特征识别系统的基础上,提出了一种结合并行融合和序列化融合的多生物特征识别系统框架。框架中首先采用步态、人脸与指纹三种生物特征的不同组合方式以加权相加的得分级融合算法进行的识别过程;其次,利用在线的半监督学习技术提高弱特征的识别性能,从而进一步增强系统的使用方便性和识别可靠性。理论分析和实验结果表明,在此框架下,随使用时间的推移,系统能够通过在线学习提高弱分类器的性能,用户的使用方便性和系统的识别精度都得到了进一步提升。     

生物特征识别技术及相关问题综述

生物特征识别技术利用人的生物特征信息，自动实现对个人身份的识别和认证。本文综述了目前已有的八种生物特征识别技术，比较其在特征提取方法以及实际应用等方面的不同之处。同时，还讨论了生物特征识别系统自身的安全性问题，以及其他相关问题。     

生物特征识别的关键技术与安全性思考

简要的介绍生物特征识别系统的工作模式,阐述多模态生物特征识别系统的模型和各种数据融合技术,分析了生物识别系统被易于攻击的环节,提出了一种综合提高系统安全性能的方法.     

基于C/S结构的多生物特征识别系统的研究与应用

论述了基于C/S(Client/Server)体系结构的多生物特征识别系统的实现原理,并在脊波变换域实现图像水印技术的基础上,提出了一种在网络方式下实现身份识别的方法,突破本地生物特征识别的局限性,给跨地域性生物特征识别提供了新的解决方案,同时实现了系统原型并给出了部分测试结果.     

一种基于指纹生物特征识别系统

针对传统身份识别方法中标识物体容易丢失和伪造的问题,在对比可作为识别特征的多种生物特征的基础上,提出并实现了一种基于指纹特征的识别系统。系统首先利用指纹采集器获取指纹图像,然后对采集到的指纹图像进行包括图像分割、图像增强、图像二值化和图像细化在内的图像预处理操作,接着对处理过后的指纹图像进行指纹的特征提取,最后将提取到的待验证手指指纹特征,与指纹特征库中的候选指纹特征进行匹配,以实现用户身份识别。实验结果表明,基于指纹特征的识别系统具有很高的实时性和较高的准确性,可以满足一般用户的身份识别要求。     

生物识别系统仍需假以时日

多种系统 由于没有人能准确预测出生物识别技术的未来走向，这也使它变得尤为有趣。这个游戏的名字叫做精确性，许许多多的制造商正在勤奋地工作，以提供尽可能准确的生物识别工具。主要的系统包括：面部、指纹、手掌、语音、签名、静脉和虹膜识别，以及多生物识别系统等。由于这个原因，A＆S给所有受访者提供了以上全部选项，并且只能选择一个填入选项。     

生物识别系统中基于匹配信息积累的模板自动选择方法

为了解决生物识别系统因样本类内差异引起的识别性能下降,定义了用于评估模板价值的可代表性和不可替代性概念,并提出了基于认证信息最大化和不可替代权重最大化两种模板自动选择方法。在不同生物特征数据库中进行了实验,各对比实验的等错误率结果验证了方法的优越性。所提方法可以通过降低错误拒绝率显著改善多种类型生物识别系统的识别性能。     

生物特征数据安全保护技术的发展

生物特征识别相对于传统的身份识别更安全和便捷.随着生物特征识别系统的广泛应用,生物特征数据的安全性和隐私性日益得到重视.生物特征数据的安全保护技术,主要包括生物特征加密(Biometric Salting)、生物特征密钥生成(Biometric Key Generation)、Fuzzy Schemes等几大类.通过重点分析这几类方法中的具有代表性的算法,来讨论生物特征数据的安全保护技术的研究及其发展,并进一步指出进行生物特征安全保护技术理论与应用研究的发展方向.     

基于匹配分数的多生物特征识别融合综述

受数据噪音和识别系统本身的限制,基于单一生物特征的身份认证系统所能达到的准确率是有限的。通过多生物特征识别来提高识别的准确率成为当前生物特征识别领域的研究热点之一。首先介绍了多生物特征识别的必要性、多生物特征识别的分类,然后重点介绍了基于匹配分数的多生物特征识别融合的研究现状,最后总结了多生物特征识别研究中的问题和未来的研究方向。     

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]     

基于FPGA的虹膜识别系统

随着生物识别技术的迅猛发展,虹膜识别系统被视为一种更具安全性、保密性、可靠性的新型识别系统。针对现有的虹膜识别系统设备成本高、识别速度慢等问题,设计了一款以FPGA为硬件基础,以Linux内核作为平台的虹膜系统。该系统使用Python开发,能够提升虹膜识别的速度;使用USB接口外接摄像头进行图像采集和眼睛轮廓寻找、切割虹膜;利用哈希算法提取特征编码,进行虹膜匹配。经过实际验证,该系统能完成识别任务并且识别率超过90%,具备优良的性能,能有效适应各类复杂场景。     

生物特征识别技术及相关问题综述

生物特征识别技术利用人的生物特征信息,自动实现对个人身份的识别和认证。本文综述了目前已有的八种生物特征识别技术,比较其在特征提取方法以及实际应用等方面的不同之处。同时,还讨论了生物特征识别系统自身的安全性问题,以及其他相关问题。     

基于灰度图像的车牌识别系统

本文提出了一种基于灰度图像的车牌识别系统。车牌识别系统主要包括车牌定位和字符识别。为了快速准确地进行车牌定位,本文提出了一种基于字符连接特征的定位算法。在识别系统中,我们采用了一种二次字符识别的算法。     

生物特征加密技术概述(二)

兵法有云：“知己知彼,方可百战不殆”。生物特征加密技术作为解决生物特征识别技术根本性缺陷的解决方案,只有对目前生物特征识别系统所遭受的攻击类型进行深入明确地了解才能在生物特征的模糊性和密码机制的精确性之间找到一个可靠的折中方案,从而规避生物特征识别可能会带来的安全性和隐私性问题。     

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.     

采用信号处理方法的生物特征密钥产生器

人的生物特征如手写签名、指纹、虹膜等已被成功应用于各种身份认证和识别系统中。提出了一种基于生物特征的密钥产生器,具有安全、成本低和使用方便等的优点。算法采用信号处理方法来消除生物特征中的相似性,并在Windows智能手机上进行了验证,实验证明了算法的有效性和安全性。     

基于神经网络的多元特征融合身份识别系统

从信息融合的角度出发，利用神经网络的方法将语音信号、人脸图像等多元特征数据信息有机地结合起来，设计并实现了一种基于神经网络的智能融合身份识别系统。系统利用改进的线性预测和轮廓检测等方法，求出3类特征参数，并将它们进行关联，最后利用RBF人工神经网络进行融合识别。实验表明，与传统的单一特征识别系统相比，该方法具有更好的识别效果。