活体生物特征识别方式之手指静脉认证系统

随着对个人物品、内部网络、建筑物通道、Internet乃至电子商务安全性的要求日趋严格，对于身份认证技术的需求也变得越来越紧迫。[编者按]     

生物识别技术方法研究

利用人体生物特征的生物识别技术已成为研究热点,根据生理特征和行为特征,详细介绍了生物识另q技术的分类,并对每种方法的优缺点进行了比较.     

计算机生物特征识别算法与应用发展

本文从算法设计和开发标准两方面介绍了计算机生物特征识别技术，并详细列出了标准开发函数。     

生物特征识别技术走向

当前,人们谈论最多的是个人隐私的保护问题,无论是日常生活中的门禁系统、ATM提款系统,还是工作中可能遇到的计算机中数据的存取以及网络交易中的身份确认。传统的安全保护方式不外乎密码、个人识别码(PIN)、磁卡或钥匙,但这些方法只能提供有限的保障,而且它们经常会被非法盗用或滥用,造成个人隐私及财务的损失。随着技术的发展,近年来生物特征识别技术以其特有的稳定性、惟一性和方便性,被越来越广泛地应用在安全、认证等身份鉴别领域。     

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。     

语音识别确认中的置信特征和判定算法

提出了一种基于支持向量机的联合多种置信特征进行语音识别确认的判定方法.从待确认语音中提取出分段的后验概率和线性预测编码识别结果置信特征,其中后验概率根据垃圾模型近似计算得到;设计支持向量机分类器联合多种置信特征给出最终确认结果.实验结果表明,所提出的置信特征和支持向量机分类器取得了很好的确认效果.     

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…     

生物特征识别中的信息融合技术

网络信息化时代的一大特征就是身份的数字化和隐性化,信息安全问题成为关键的社会问题.生物特征识别技术是一门利用人类特有的个体特征来验证个人身份的科学,它比传统的基于口令和身份号码的方法更为的可靠.信息融合技术的应用可以大大提高生物特征识别系统的性能.由于指纹识别是最为成熟和流行的生物特征识别之一,本文主要以指纹为例讨论生物特征的多种信息融合方法和相关的主要研究成果.     

生物特征识别技术在金融卡行业中的应用

介绍了目前全球范围内的几种生物识别技术及其识别过程。在此基础上,介绍了我国的生物特征识别系统。为提高金融卡使用时的简洁和高效,提出将生物特征数据集成到银行IC卡上,做到一卡一人使用,这对我国目前进行的金融卡EMV大迁移有着重大的意义。     

生物特征识别技术之语音识别

语音识别技术的基本任务是将人说话发出的声波信号转换成为一种能够表达口语消息的符号序列。关于语音识别的研究从二十世纪50年代开始到现在的半个多世纪里一直非常活跃。本文将从语音识别的方法、技术原理和发展趋势等多方面进行阐述,便于读者全面了解语音识别现阶段的技术成果和未来走势。     

基于人脸的活体检测系统

人脸识别技术由于其成本低、用户友好、效率高等特点被广泛应用,同时也出现了针对人脸识别的身份伪造攻击,主要包括照片人脸攻击、视频人脸攻击、三维人脸模型攻击等方式,对于这些攻击方式的防范方法都是围绕着基于人脸的活体检测这个中点进行展开. 本文着重研究的活体检测方法为眨眼检测与背景分析算法,通过区域增长算法进行人眼定位、形态学操作进行人眼张合判断、感知Hash 算法进行背景差异对比,构造出一个复合的活体检测系统. 基于复合的眨眼检测与背景分析算法,本文设计了一个包含眨眼检测模块与背景分析模块的活体检测系统,使用OpenCV2.4.9 与vs2012 的MFC 架构实现了一个可以抵御照片攻击与视频攻击的活体检测系统,并对系统进行实验与评估,在与其它同类型的系统进行比较的结果来看,本文实现的系统性能表现优异.     

基于计算光场成像的虹膜活体检测方法

光场成像相对传统光学成像是一次重大技术革新,高维光场信息为生物特征识别的发展与创新带来了新机遇.虹膜身份识别技术以其唯一性、稳定性、高精度等优势广泛应用于国防、教育、金融等各个领域,但是现有的虹膜识别系统容易被人造假体虹膜样本欺骗导致误识别.因此,虹膜活体检测是当前虹膜识别研究亟待解决的关键问题.本文提出一种基于计算光场成像的虹膜活体检测方法,通过软硬件结合的方式,充分挖掘四维光场数据的信息.本方法使用实验室自主研发的光场相机采集光场虹膜图像,利用光场数字重对焦技术提取眼周区域的立体结构特征和虹膜图像的纹理特征,进行特征融合与虹膜分类.在自主采集的近红外光场虹膜活体检测数据库上进行实验,本方法的平均分类错误率（Average classification error rate,ACER）为3.69%,在现有最佳方法的基础上降低5.94%.实验结果表明本方法可以准确有效地检测并阻止打印虹膜和屏显虹膜对系统的攻击.     

基于图像扩散速度模型和纹理信息的人脸活体检测

为了解决人脸身份认证中的欺诈问题,提出了一种基于图像扩散速度模型和纹理信息的人脸活体检测算法。真实人脸和虚假人脸图像的空间结构不同,为了提取这种差异特征,该方法使用各向异性扩散增强图像的边缘信息。然后,将原始图像与扩散后图像的差值作为图像的扩散速度,并构建扩散速度模型。接着使用局部二值算法提取图像扩散速度特征并训练分类器。真实人脸图像和虚假人脸图像之间存在很多差异特征,为了进一步提高人脸活体检测算法的泛化能力,该方法同时提取人脸图像的模糊程度特征和色彩纹理特征,通过特征矩阵级联的方法将两种特征进行融合,并训练另一个分类器。最后根据分类器输出概率加权融合的结果做出判决。实验结果表明,该算法能够快速有效地检测出虚假的人脸图像。     

融合多尺度特征的多监督人脸活体检测算法

目前的多数活体检测算法忽略了特征挖掘,导致判别性信息提取不足。提出一种融合梯度纹理和群感受野的活体检测算法。使用中心差分卷积计算感受野周围点与中心点的差值,提取图像的梯度纹理特征,设计群感受野模块,采用不同尺寸的卷积核结合空洞卷积组成多分支结构,在使用较少参数量的情况下获得更大的感受野和多尺度特征,并将两种特征融合输入到残差结构中。此外,在使用深度图进行监督的同时,增加二值掩模进行辅助监督,使得网络将学习的中心放到人脸部位,进一步提升模型的鲁棒性。在此基础上,综合深度图生成器和掩模生成器的输出结果,计算预测得分,实现端到端的活体检测。实验结果表明,该算法在公开数据集OULU-NPU 4个协议上的平均分类错误率分别为0.9%、1.9%、1.6%±2.0%和2.7%±1.8%,在数据集CASIA-MFSD和Replay-Attack上可实现无误差活体检测,并且模型参数量仅为1.1 MB,与Auxiliary和STASN等活体检测算法相比,检测精度更高,具有更好的鲁棒性。     

光流与纹理特征融合的人脸活体检测算法

针对照片与视频重放这一常见人脸识别欺诈手段,利用人脸攻击图像的语义信息提出一种基于光流与纹理特征融合的人脸活体检测算法:采集连续两帧待检测人脸图像,通过光流法及人脸检测方法生成人脸区域光流场变化图,将其与原始RGB图像输入至2通道卷积神经网络提取并融合得到人脸动-静态特征,基于融合特征实现真实人脸与欺诈人脸分类.此外,...     

融合DQ_CoALBP和LPQ算子的人脸活体检测

面向图片与视频攻击下的人脸活体检测任务,提出了一种差分量化相邻局部二值模式（DQ_CoALBP）算子,综合不同方向上的图像局部中心点与周围点之间的差值,同时为了更加充分地描述人脸的彩色纹理信息,在颜色空间通道上将该算子与局部相位量化（LPQ）直方图特征相融合,并利用支持向量机（SVM）分类器实现人脸反欺诈判别。在公开CASIA-FASD与Replay-Attack数据集上的实验结果表明,DQ_CoALBP算子的表现均优于LBP、LPQ、CoALBP与DQ_LBP四种算子。采用YCbCr颜色空间在融合DQ_CoALBP与LPQ算子时,CASIA-FASD数据集上的等错误率（EER）和半错误率（HTER）分别降至2.5%和3.7%,Replay-Attack数据集上实现了无差错检测,优于一些深度卷积神经网络模型。     

基于自动生物识别的安全认证系统

首先给出了生物识别认证技术的可靠性模型，然后讨论了生物识别系统的安全漏洞。最后针对具体的攻击给出了新的解决方法。     

滥用检测技术的发展

论述了作为入侵检测的方法之一滥用检测技术的基本概念与发展情况,重点讨论了几种最常用的滥用检测技术,介绍了它们的实现方法和模型框架,并比较了现存的各种方法的优缺点。     

浅析基于神经网络的入侵检测技术

文章叙述了入侵检测技术的发展与现状，对目前所采用的入侵检测技术及其特点进行了分析，提出了基于神经网络的入侵检测技术并指出了其优点，最后指出了未来入侵检测技术的发展趋势。     

浅析基于神经网络的入侵检测技术

文章叙述了入侵检测技术的发展与现状,对目前所采用的入侵检测技术及其特点进行了分析,提出了基于神经网络的入侵检测技术并指出了其优点,最后指出了未来入侵检测技术的发展趋势。