生物特征識別技術面面觀

生物識別有的時候也叫生物特征識別，有的時候也叫生物認證，這幾個詞都是一個含義。是指通過獲取和分析人體的身體和行為特征來實現人的身份的自動鑒別，這就是生物識別的基本概念。

生物特征識別技術是為了進行身份驗證而采用自動技術測量其身體特征或個人行為特點，并將這些特征或特點與數據庫的模板數據進行比較，完成認證的一種解決方案。

人的生物特征是唯一的，生物特征識別技術的基本工作就是對這些基本的、可測量或可自動識別和驗證的生理特征進行統計分析。過程大多包括四個步驟：圖像獲取、抽取特征、比較和匹配。生物特征識別系統捕捉到生物特征的樣品，唯一的特征將會被提取并且被轉化成數字的符號，這些符號被存儲并作為個人的特征模板，模板可能會在識別系統中，也可能在各種各樣的存儲器中，如計算機的數據庫、智能卡或條碼卡中，人們同識別系統進行交互，認證其身份，以確定匹配或不匹配。

生物特征識別技術是一門利用人的生理上的特征來識別人的科學。和傳統方法的不同在于，生物特征識別方法依據的是我們所擁有的東西，是我們的個體特性。

生物測定技術的歷史可追溯到古代埃及人通過測量人的尺寸來鑒別他們。像這種未發展的基于測量人體身體某一部份或者舉止的某一方面識別技術一直延續了幾個世紀。

指紋識別可以追溯到古代的中國，而基于指紋的識別技術在美國和西歐也一直使用了一百多年。在指紋識別上的改進發生于20世紀60年代與70年代之間，一些公司開發出一種能自動識別指紋的儀器以用于法律的實施。從60年代末期，FBI開始使用一種自動識別指紋的設備，到70年代末期，已經有一定數量的設備開始在美國大范圍使用。

1686年：意大利Bologna大學的學者Marcello Malpighi用顯微鏡發現了指紋的窩型。

1880年:科學家發現每個人的指紋都獨一無二，并意識到指紋可作為身份識別的可行性。

20世紀：指紋技術在司法方面得到世界范圍的廣泛應用。

1978年：銷售第一臺生物識別設備。

1986年：從事掌紋識別的Recognition System,Inc.成立。

1987年：Drs.Flom & Safir 研究發現沒有兩個人的虹膜是相似的，這一理論獲得專利。

1990年：從事簽字識別的PenOp, Inc.在英國成立。從事指紋識別的SAC Technologies,Inc.成立。

1994年:Dr.Daugman 獲得第二項基礎科技的專利權——IriScan的許可證。由于能用計算機辨識復雜模式的算法的發展,Drs.Atick,Griffin成立了從事面部識別的Visionics Corp.。

1996年: 從事簽字識別的Cyber Sign在美國加州成立。從事指紋識別的Biometric Identification,Inc.成立。

能夠用來鑒別身份的生物特征應該具有以下特點：

廣泛性：每個人都應該具有這種特征;

唯一性：每個人擁有的特征應該各不相同;

穩定性：所選擇的特征應該不隨時間變化而發生變化;

可采集性：所選擇的特征應該便于測量。

迄今為止，還沒有哪一個單項生物特征能達到完美無缺的要求。另外，每種生物特征都有自己的適用范圍。比如，有些人的指紋無法提取特征，患白內障的人虹膜會發生變化等。在對安全有嚴格要求的應用領域中，人們往往需要融合多種生物特征來實現高精度的系統識別。數據融合是一種通過集成多知識源的信息和不同專家的意見以產生一個決策的方法，將數據融合方法用于身份鑒別，結合多種生理和行為特征進行身份鑒別，提高鑒別系統的精度和可靠性，這無疑是身份鑒別領域發展的必然趨勢。

隨著越來越多的電子設備不斷進入日常生活中，例如筆記本電腦、ATM提款機、蜂窩電話、門禁控制系統等。對于個人安全、方便的身份認證技術變得越來越緊迫。越來越過分的依賴像智能卡、身份證號、口令等保護措施，然而，即使擁有這樣的保護措施也不夠，各種各樣的損失時有發生，并且影響到各種服務，增加商品的額外開銷。需要在與機器之間交換和交易時安全方便，也需要簡單快速的使用機器而不用擔心不安全問題。然而，現有的基于智能卡、身份證號和口令的系統卻只能在安全與方便之間徘徊，充分的安全從來沒有實現過，而對于更好的安全卻與不方便同時出現。為了實現較高的安全性，必須使用更復雜和更不方便的口令，因為如果對在身邊不同的機器使用一個相同的密碼，那在得到了方便性的同時也增加了安全性的隱患。

越來越多的個人、消費者、公司和政府機關都承認現有的基于智能卡、身份證號和密碼的身份識別系統是遠遠的不夠的。生物識別技術為此提供了一個解決方案。

生物識別技術是目前最為方便與安全的識別系統，它不需要你記住像身份號和密碼，也不須隨身攜帶像智能卡之類的東西。

生物識別系統包括“生物特征采集子系統”、“數據預處理子系統”、“生物特征匹配子系統”和“生物特征數據庫子系統”，以及系統識別的對象-—人。

在“生物特征數據庫子系統”中，需要建立生物特征與身份信息的關聯關系，并且保證數據存儲的安全和可靠。

“生物特征匹配子系統”通過模式識別算法，把待識別的生物特征與數據庫子系統中生物特征的進行比對，并按照事先確定的篩選條件(閾值)決策是否匹配成功。如果匹配成功，輸出庫中的人員身份信息。

生物特征分為物理特征和行為特點兩類。物理特征包括：指紋、掌形、眼睛(視網膜和虹膜)、人體氣味、臉型、皮膚毛孔、手腕/手的血管紋理和DNA等;行為特點包括：簽名、語音、行走的步態、擊打鍵盤的力度等。

基于物理特征的生物識別技術

指紋識別

指紋識別技術是通過取像設備讀取指紋圖像，然后用計算機識別軟件分析指紋的全局特征和指紋的局部特征，特征點如嵴、谷、終點、分叉點和分歧點等，從指紋中抽取特征值，可以非常可靠地通過指紋來確認一個人的身份。

指紋識別的優點表現在：研究歷史較長，技術相對成熟;指紋圖像提取設備小巧;同類產品中，指紋識別的成本較低。其缺點表現在：指紋識別是物理接觸式的，具有侵犯性;指紋易磨損，手指太干或太濕都不易提取圖像。

虹膜識別

虹膜識別技術是利用虹膜終身不變性和差異性的特點來識別身份的，虹膜是一種在眼睛中瞳孔內的織物狀的各色環狀物，每個虹膜都包含一個獨一無二的基于水晶體、細絲、斑點、凹點、皺紋和條紋等特征的結構。虹膜在眼睛的內部，用外科手術很難改變其結構;由于瞳孔隨光線的強弱變化，想用偽造的虹膜代替活的虹膜是不可能的。目前世界上還沒有發現虹膜特征重復的案例，就是同一個人的左右眼虹膜也有很大區別。除了白內障等原因外，即使是接受了角膜移植手術，虹膜也不會改變。虹膜識別技術與相應的算法結合后，可以到達十分優異的準確度，即使全人類的虹膜信息都錄入到一個數據中，出現認假和拒假的可能性也相當小。

和常用的指紋識別相比，虹膜識別技術操作更簡便，檢驗的精確度也更高。統計表明，到目前為止，虹膜識別的錯誤率是各種生物特征識別中最低的，并且具有很強的實用性，386以上計算機CCD攝像機即可滿足對硬件的需求。

視網膜識別

人體的血管紋路也是具有獨特性的，人的視網膜上面血管的圖樣可以利用光學方法透過人眼晶體來測定。用于生物識別的血管分布在神經視網膜周圍，即視網膜四層細胞的最遠處。如果視網膜不受損傷，從三歲起就會終身不變。同虹膜識別技術一樣，視網膜掃描也是最可靠、最值得信賴的生物識別技術，但它運用起來的難度較大。視網膜識別技術要求激光照射眼球的背面以獲得視網膜特征的唯一性。

視網膜技術的優點:視網膜是一種極其固定的生物特征，因為它是“隱藏”的，故而不易磨損、老化或是為疾病影響;非接觸性的;視網膜是不可見的，故而不會被偽造。缺點是:視網膜技術未經過任何測試，可能有損使用者的健康，這需要進一步的研究;對于消費者，視網膜技術沒有吸引力;很難進一步降低它的成本。

面部識別

面部識別技術通過對面部特征和它們之間的關系(眼睛、鼻子和嘴的位置以及它們之間的相對位置)來進行識別，用于撲捉面部圖像的兩項技術為標準視頻和熱成像技術：標準視頻技術通過視頻攝像頭攝取面部的圖像，熱成像技術通過分析由面部的毛細血管的血液產生的熱線來產生面部圖像，與視頻攝像頭不同，熱成像技術并不需要較好的光源，即使在黑暗情況下也可以使用。

面部識別技術的優點是：非接觸性。缺點是：要比較高級的攝像頭才可有效高速地撲捉面部圖像;使用者面部的位置與周圍的光環境都可能影響系統的精確性，而且面部識別也是最容易被欺騙的;另外，對于因人體面部的如頭發、飾物、變老以及其他的變化可能需要通過人工智能技術來得到補償;對于采集圖像的設備會比其他技術昂貴得多。這些因素限制了面部識別技術的廣泛運用。

掌紋識別

掌紋與指紋一樣也具有穩定性和唯一性，利用掌紋的線特征、點特征、紋理特征、幾何特征等完全可以確定一個人的身份，因此掌紋識別是基于生物特征身份認證技術的重要內容。目前采用的掌紋圖像主要分脫機掌紋和在線掌紋兩大類。脫機掌紋圖像，是指在手掌上涂上油墨，然后在一張白紙上按印，然后通過掃描儀進行掃描而得到數字化的圖像。在線掌紋則是用專用的掌紋采樣設備直接獲取，圖像質量相對比較穩定。隨著網絡、通信技術的發展，在線身份認證將變得更加重要。

掌紋識別一般用作整體分離后的同一認定。有將其用做批量商品的防偽，以防止成箱的商品內有部分被“調包”，以部分贗品充真。也有將其用于通道口安全防范系統。

手形識別

手形指的是手的外部輪廓所構成的幾何圖形。手形識別技術中，可利用的手形幾何信息包括手指不同部位的寬度、手掌寬度和厚度、手指的長度等。經過生物學家大量實驗證明，人的手形在一段時期具有穩定性，且兩個不同人手形是不同的，即手形作為人的生物特征具有唯一性，手形作為生物特征也具有穩定性，且手形也比較容易采集，故可以利用手形對人的身份進行識別和認證。

手形識別是速度最快的一種生物特征識別技術，它對設備的要求較低，圖像處理簡單，且可接受程度較高。由于手形特征不像指紋和掌紋特征那樣具有高度的唯一性，因此，手形特征只用于滿足中/低級安全要求的認證。

紅外溫譜圖

人的身體各個部位都在向外散發熱量，而這種散發熱量的模式就是一種每人都不同的生物特征。通過紅外設備可以獲得反映身體各個部位的發熱強度的圖像，這種圖像稱為溫譜圖。拍攝溫譜圖的方法和拍攝普通照片的方法類似，因此，可以用人體的各個部位來進行鑒別，比如可對面部或手背靜脈結構進行鑒別來區分不同的身份。

溫譜圖的數據采集方式決定了利用溫譜圖的方法可以用于隱蔽的身份鑒定。除了用來進行身份鑒別外，溫譜圖的另一個應用是吸毒檢測，因為人體服用某種毒品后，其溫譜圖會顯示特定的結構。

溫譜圖的方法具有可接受性，因為數據的獲取是非接觸式的，具有非侵犯性。但是，人體的溫譜值受外界環境影響很大，對于每個人來說不是完全固定的。目前，已經有溫譜圖身份鑒別的產品，但是由于紅外測溫設備的昂貴價格，使得該技術不能得到廣泛的應用。

人耳識別

人耳識別技術是20世紀90年代末開始興起的一種生物特征識別技術。人耳具有獨特的生理特征和觀測角度的優勢，使人耳識別技術具有相當的理論研究價值和實際應用前景。從生理解剖學上，人的外耳分耳廓和外耳道。人耳識別的對象實際上是外耳裸露在外的耳廓，也就是人們習慣上所說的“耳朵”。

一套完整的人耳自動識別一般包括以下幾個過程：人耳圖像采集、圖像的預處理、人耳圖像的邊緣檢測與分割、特征提取、人耳圖像的識別。目前的人耳識別技術是在特定的人耳圖像庫上實現的，一般通過攝像機或數碼相機采集一定數量的人耳圖像，建立人耳圖像庫，動態的人耳圖像檢測與獲取尚未實現。

與其他生物特征識別技術相比較，人耳識別具有以下幾個特點：

(1)與人臉識別方法比較，人耳識別方法不受面部表情、化妝品和胡須變化的影響，同時保留了面部識別圖像采集方便的優點，與人臉相比，整個人耳的顏色更加一致，圖像尺寸更小，數據處理量也更小。

(2)與指紋識別方法比較，耳圖像的獲取是非接觸的，其信息獲取方式容易被人接受。

(3)與虹膜識別方法比較，耳圖像采集更為方便。并且，虹膜采集裝置的成本要高于耳采集裝置。

味紋識別

人的身體是一種味源，人類的氣味，雖然會受到飲食、情緒、環境、時間等因素的影響和干擾，其成分和含量會發生一定的變化，但作為由基因決定的那一部分氣味——味紋卻始終存在，而且終生不變，可以作為識別任何一個人的標記。

由于氣味的性質相當穩定，如果將其密封在試管里制成氣味檔案，足足可以保存3年，即使是在露天空氣中也能保存18小時。科學家告訴我們，人的味紋從手掌中可以輕易獲得。首先將手掌握過的物品，用一塊經過特殊處理的棉布包裹住，放進一個密封的容器，然后通入氮氣，讓氣流慢慢地把氣味分子轉移到棉布上，這塊棉布就成了保持人類味紋的檔案。可以利用訓練有素的警犬或電子鼻來識別不同的氣味。

基因(DNA)識別

DNA(脫氧核糖核酸)存在于一切有核的動(植)物中，生物的全部遺傳信息都貯存在DNA分子里。DNA 識別是利用不同的人體細胞中具有不同的DNA 分子結構。人體內的DNA 在整個人類范圍內具有唯一性和永久性。因此， 除了對雙胞胎個體的鑒別可能失去它應有的功能外， 這種方法具有絕對的權威性和準確性。不象指紋必須從手指上提取，DNA 模式在身體的每一個細胞和組織都一樣。

基因識別的準確性優于其他任何生物特征識別方法， 它廣泛應用于識別罪犯。它的主要問題是使用者的倫理問題和實際的可接受性， DNA 模式識別必須在實驗室中進行， 不能達到實時以及抗干擾， 耗時長是另一個問題，這就限制了DNA 識別技術的使用;另外， 某些特殊疾病可能改變人體DNA 的結構， 系統無法對這類人群進行識別。

基于行為特征的生物識別技術

步態識別

步態是指人們行走時的方式，這是一種復雜的行為特征。步態識別主要提取的特征是人體每個關節的運動。盡管步態不是每個人都不相同的，但是它也提供了充足的信息來識別人的身份。步態識別的輸入是一段行走的視頻圖像序列，因此其數據采集與臉相識別類似，具有非侵犯性和可接受性。但是，由于序列圖像的數據量較大，因此步態識別的計算復雜性比較高，處理起來也比較困難。盡管生物力學中對于步態進行了大量的研究工作，基于步態的身份鑒別的研究工作卻是剛剛開始。到目前為止，還沒有商業化的基于步態的身份鑒別系統。

擊鍵識別

這是基于人擊鍵時的特性，如擊鍵的持續時間、擊不同鍵之間的時間、出錯的頻率以及力度大小等而達到進行身份識別的目的。20世紀80年代初期，美國國家科學基金和國家標準局研究證實，擊鍵方式是一種可以被識別的動態特征。

簽名識別

簽名作為身份認證的手段已經用了幾百年了，而且我們都很熟悉在銀行的格式表單中簽名作為我們身份的標志。將簽名數字化是這樣一個過程：測量圖像本身以及整個簽名的動作在每個字母以及字母之間的不同的速度、順序和壓力。簽名識別易被大眾接受，是一種公認的身份識別技術。但事實表明人們的簽名在不同的時期和不同的精神狀態下是不一樣的，這就降低了簽名識別系統的可靠性。

兼具生理特征和行為特征的聲紋識別

聲音識別

聲音識別本質上是一個模式識別問題。識別時需要被識別人講一句或幾句試驗短句，對它們進行某些測量，然后計算量度矢量與存儲的參考矢量之間的一個(或多個) 距離函數。語音信號獲取方便，并且可以通過電話進行鑒別。語音識別系統對人們在感冒時變得嘶啞的聲音比較敏感;另外，同一個人的磁帶錄音也能欺騙語音識別系統。

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