生物特征识别技术

生物特征识别技术是近几年在全球范围内迅速发展起来的计算机安全技术，它是指根据人的生理特征及行为特征，利用图像处理和模式识别技术鉴别和验证身份。生物特征识别技术是一种可靠的身份识别方式，在许多身份识别系统中起着不可替代的重要作用。本文介绍了生物特征识别系统的原理及应用领域，分析了其面临的挑战和发展方向。     

生物特征识别技术

生物特征识别技术，是指利用计算机技术将人体所固有的生理特征或行为特征收集起来并进行处理，从而实现个人身份认证的技术。生物特征由人的生理特征和行为特征组成。人的生理特征与生俱来，如掌形、指纹、眼睛（视网膜和虹膜）、脸型、人体气味、皮肤毛孔、手腕／手的血管纹理和DNA等；行为特征则是后天习惯使然，如签名、语音、行走的步态、击打键盘的力度等。     

步态识别技术的工作原理及发展趋势

步态识别技术是一种新兴的生物识别技术,旨在通过人走路的姿态进行身份识别。步态是指人在行走时的一种复杂的行为特征。罪犯或许采取多种方式掩饰自己,甚至不让自己身上哪怕一根毛发掉到犯罪现场,但是有一样东西他们是很难控制的,这就是走路的姿势。根据研究显示,人人都有截然不同的走路姿势,人的肌肉的力量、肌腱和骨骼的长度和密度、肢体的协调能力、重心、体重、生理条件以及各人走路的风格都存在着细微的差别。对     

生物识别技术助力智能门锁步入快车道

生物识别技术是目前最为万便、安全、有效的身份识别技术，它认定的是人本身，不需要身外的其他标识物。生物识别技术这种技术之所以被安防行业所推崇，是因为它满足了人们表达“我是谁”的需求，生物识圳技术可以依据人类自身所同有的生理或行为特征而进行识别，目前安防市场已经出现了许多生物识别技术的产品。     

几种人体生物特征识别技术的比较

人体生物特征识别技术是根据人体自身的特征，如声音、眼虹膜、视网膜、指纹、面貌以及人的签字等来识别个人身份的一种新的技术。因为人体生物特征每一个人都不一样，即具有唯一性，所以只要用高科技手段将各个特征识别出来，即可鉴别每一个人身份的真伪。显然，这种人体生物特征识别技术在政府、军事、公安政     

AI“刷脸”方兴未艾

正随着经济的高速发展以及城镇化进程的加快,我国城市人口日趋密集,城市人口流动性也大大增加,加强对城市建设中的诸如交通管理、社会治安、重点区域防范、维稳等方面的管理迫在眉睫。作为人的内在属性,并且具有很强的自身稳定性及个体差异性,生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有:指纹识别,视网膜识别,虹膜识别,步态识别,静脉识别,人脸识别等。与其他识别方法相比,AI人脸识别技术作为全球最前沿的生物识别技术及图像处理技术,具有更高的安全性、非接触性、直观性、识别速度快、     

聚焦生物识别市场——生物识别：何时叫好又叫座？——聚焦生物识别市场——生物识别 何时叫好又叫座

生物识别是当今数字化生活中最高级别的安全识别系统。生物认证的重要性已经勿需多言。现在人们更关心的是，对人类安全如此重要的生物认证技术怎样才能从科研机构的实验室走进工厂，实现产业化，广泛的加以推广应用，在保障社会安全的同时创造更多的市场机会，带来更有力的经济拉动。但事实上除了指纹识别技术有了较为成熟的产品和应用，并且开始向民用产品推进外，其他的生物认证诸如人脸识别在生物认证市场所占份额微乎其微。虹膜识别、掌纹识别、静脉识别等的份额则可以忽略不计。与生物识别认证在社会安全保障中的重要作用极不相称的是生物识别科研成果漫长的产品化、市场化、产业化历程。[编者按]     

Simi视频动作捕捉系统在步态识别中的应用

目的探讨人体行走运动主要步态特征参数新的提取识别方法和定量化分析技术。方法以步态分析技术与传统的足迹检验理论和方法为基础,运用先进的Simi Motion视频动作捕捉系统,对50名健康男性正常行走的步态特征参数进行识别和分析。结果提出了一种基于关节点的步态特征提取方法,得到了行走步态特征的基本参数,为步态特征定量化检验提供技术支持。结论研究表明,simi视频动作捕捉系统可以获得较精确的步态特征数据,能够满足人体步态分析的需求,进而达到人身个体识别的目的。     

现场足迹检验鉴定中的起、落脚特征

受先天遗传因素和后天生活习惯、工作环境的影响，每个人步法特征是有区别的。人在行走时，全脚自后跟起逐渐脱离地面，在最后离开地面的前尖部形成了起脚特征。落脚特征则是行走时，最先接触地面的后跟部位形成的特征。鞋底磨损特征对不同种类的鞋子鉴定技术，在实际检验中重要特征之一就是起落脚特征。这说明，识别和掌握起脚和落脚特征是检验鉴定的重要内容。但是，因为客观条件的限制，反映形式和程度差异很大，准确识别和判定的难度较大。笔者根据办案实践，体会出可从以下几方面加以判断。     

虹膜识别技术及其应用

一、虹膜识别技术1．生物识别概述 研究表明：人体特征如指纹、掌纹、语音、虹膜等具有唯一性、稳定性特点，即每个人的这些特征都与别人不同，且终身不变。由于身体特征不可复制，基于这些特征应运而生多种生物识别手段，如指纹识别、掌纹识别、声纹识别、虹膜识别等，并广泛用于诸多领域。与传统身份标识物(如钥匙、证件)或身份标识号(如用户名、     

论警察职业认同

在社会价值取向多元化发展的今天，职业价值认同的差异性矛盾已经成为社会学者普遍关心的问题。也成为职业内部建设的重要话题。警察作为高危职业其价值认同正经历着历史的转型。警察职业认同不仅对从业个体．而且对警察职业以及社会整体都有不同程度的影响。我国现阶段警察职业价值认同存在危机，应整合心理资源、组织资源和社会资源，增强我国现阶段警察职业价值认同。     

Say cheese! Privacy and facial recognition

The popular social networking site, Facebook, recently launched a facial recognition tool to help users tag photographs they uploaded to Facebook. This generated significant controversy, arising as much as anything, from the company’s failure to adequately inform users of this new service and to explain how the technology works.The incident illustrates the sensitivity of facial recognition technology and the potential conflict with data privacy laws. However, facial recognition has been around for some time and is used by businesses and public organisations for a variety of purposes – primarily in relation to law enforcement, border control, photo editing and social networking. There are also indications that the technology could be used by commercial entities for marketing purposes in the future.This article considers the technology, its practical applications and the manner in which European data protection laws regulate its use. In particular, how much control should we have over our own image? What uses of this technology are, and are not, acceptable? Ultimately, does European data protection law provide an adequate framework for this technology? Is it a framework which protects the privacy of individuals without unduly constraining the development of innovative and beneficial applications and business models?     

基于语言学音系例字的口音自动识别探究

目的 以方言语音学为视角,通过计算机分析和选择模型训练数据,探究提高口音自动识别准确率及优化模型训练数据的方法.方法 采用音系分析、语音信号处理、数学模型实验和统计的方法,对包含约81400段电子语音的37个方言点(每个方言点约2200段),逐一进行音系提炼、挑选音系例字、电子语音预处理和提取梅尔倒谱系数(MFCC),...     

Eye‐Catching Eyebrows: Training and Evaluating Humans for Periocular Image Verification

High‐quality periocular images have sufficient variability between people that they can be used for automated recognition. However, there are no standards for training people to compare periocular images in a forensic context. Potential methods for training people to compare eyebrow images are investigated in this article. Pairs of images were presented to volunteers who decided whether the images showed the same person or different people. A control group with minimal instruction and no training responded with 87.6% accuracy. A second group viewed 100 training pairs before the test and achieved 94.2% accuracy. A third group rated specific features in the images and had 0.1% improvement over the second group. Experimental results show that actively comparing at least thirty training images and receiving immediate feedback improves trainees’ performance six to seven percent. If a quantitative quality score is needed, a linear combination of similarity ratings on different features may be used.     

Predicting public support for the use of license plate recognition technology by police

The use of license plate recognition technology (LPR) by police is becoming increasingly common. LPR may be used for many purposes, ranging from stolen vehicle enforcement to more complex surveillance and predictive functions. Existing research does not examine community support for this technology, despite its potential to impact police legitimacy. Results from the first community LPR survey are presented and multinomial logistic regression models of citizen support for the technology are developed. Regression results suggest that a number of factors significantly predict citizen support for LPR use, including increased trust in police and the belief that LPR information is public information.     

基于语音情感分析系统的语音压力测谎

目的探究语音情感分析系统(Layered Voice Analysis,LVA)在不同情况下的表现,并通过分析数据找出影响系统识别率的因素。方法设置两种不同场景对20名研究对象进行提问,并录音。通过LVA语音系统对语音样本进行分析,使用SPSS统计软件对系统生成的参数进行统计分析。结果在未告知研究对象实验真相的情况下LVA语音系统平均识别率为91.75%,要远高于研究对象在知情情况下的识别率。在询问过程中,当未涉及敏感问题时,随着时间的推移研究对象的心理压力逐渐减小。结论LVA语音系统具有良好的情感分析和识别能力,可为司法工作提供参考。     

U.S Federal Trade Commission hosts public forum on facial recognition technology

On December 8, 2011, the United States Federal Trade Commission hosted “Face Facts, A Forum on Facial Recognition Technology,” a one-day public forum exploring emerging issues in the field of facial recognition in Washington, D.C. Consisting of thought leaders from academics, government and industry, four panels analyzed and discussed the technology behind facial recognition, current and potential uses of that technology, and the privacy and security concerns raised by this newly-emerging technology. The event was open to the public and was made available on the Internet via webcast.     

图像降噪和增强对人脸识别系统识别性能的影响

目的研究图像降噪和图像增强方法对人脸识别系统识别性能的影响,以期为人脸识别系统应用过程中的图像处理方法选取提供理论指导和技术方案。方法收集33起人像鉴定领域实际案例中的人脸图像素材,研究以高斯滤波和小波变换为代表的图像降噪技术以及具有边缘保持和小波变换特性的单帧图像超分辨率增强技术对人脸识别系统识别性能的影响,并对不同图像处理方法对人脸识别性能的影响进行量化比较分析。结果本文研究的图像降噪技术均显著提高了人脸识别系统的识别准确性,而图像增强技术虽然提高了人脸图像显示效果,但对人脸识别系统的识别性能无正向促进作用。此外,高斯模糊图像处理的图像降噪方法虽然简单,但与本文研究的其他方法比较,其在人脸识别系统识别性能改善方面效果最显著。结论人脸图像质量对人脸识别系统的识别性能具有显著影响,可以通过图像处理技术改善人脸图像质量进而提高人脸识别系统的识别准确性。其中,图像降噪处理可以显著提高人脸识别系统的识别性能,且比图像增强技术更适合于实际人像鉴定应用中的人脸识别系统识别性能增强。     

过错认定的标准与规则——以学生伤害事故案件学校过错的司法认定为分析对象

在学理上,过错的认定标准有主观说和客观说之分,两种学说提出了不同的过错认定规则。从本文研究的学生伤害事故案件司法判决看,我国法院对过错的认定,大多数判决采用客观标准,通常采用两步认定规则：先判断行为人是否有注意义务以及注意的程度,再判断行为人是否实际履行了该注意义务。采用主观标准的判决,过错认定的标准及规则,是行为人对致害行为或者损害结果有无预见或是否应当预见以及所持的态度。     

嗅觉模拟技术在火灾探测中的应用

如何极早期并且准确探测到火灾历来是火灾探测研究的重点内容之一。近年来,基于气敏传感器阵列与模式识别方法的嗅觉模拟技术成为国内外研究的热点,并且成功应用于环境监测、医疗诊断、医药及食品工业、化工、军事等领域。目前已经有人尝试将其应用于火灾探测方面。将嗅觉模拟技术应用于火灾探测的实质就是利用嗅觉模拟系统中仿生的气敏元件感应火灾前(中)物质受热分解(燃烧)释放出的气味,这个感应时间早于火灾发生时间、甚至是阴燃发生的阶段,即早于传统火灾探测器的响应时间。所以将其应用于火灾探测领域可以解决以往火灾探测器响应时间晚、响应不准确的关键技术问题。嗅觉模拟技术在火灾探测方面表现出良好的发展潜力。