生物特征识别技术篇1
关键词：生物特征识别技术；身份识别；应用
中图分类号：D918.2文献标识码：a文章编号：1006-8937（2013）08-0044-02
1生物特征识别技术
美国好莱坞电影中经常会涉及到许多高科技的情节，比如某人要到某一重要的场所（实验室、机房或者博物馆等），一般没有钥匙，而是通过指纹录入、虹膜扫描、声音识别、人脸识别等方式来确认身份。电影中的这些高科技元素经常会让我们惊叹不已，其实这些利用人体生物特进行验证和识别人物身份的高科技技术就是生物特征识别技术。其中这种技术主要是通过运用计算机、声学、光学、生物统计学、生物传感器等技术相互配合，并通过利用人体的行为特征比如声音、步伐、笔迹等和指纹、人脸和虹膜等固有生理特征等进行鉴别人们身份的一种技术。
2生物特征识别技术的发展过程
早在公元前7000年前～公元前6000年前，在古中国和古叙利亚，人们就用指纹进行身份验证，具体可以追溯到古埃及人通过测量人的尺寸进行鉴别人的身份。而现在的生物特征识别技术主要是运用计算机技术实现的。其中在20世纪60年代，因为计算机技术能够进行处理图形，所以人们开始探究利用计算机技术进行处理指纹，从此，基于计算机技术的自动指纹识别系统的研究和应用在世界上的许多国家展开。我国的生物特征识别最早发展的也是指纹识别技术，早在20世纪80年代初就开始了研究。20世纪90年代，我国开始对人脸识别、虹膜识别、掌形识别等生物特征识别技术进行研究，并且在部分领域取得了国际领先的研究成果。最近几年，我国的生物特征识别技术发展很快，已经达到了较高的水平。由于奥运和公安保卫的需要，生物特征识别技术受到了国家的高度重视，许多大专院校、科研院所都参与了生物特征识别技术及其应用的研究。以国内顶级科研单位和著名高校的生物特征识别科研成果为依托，一批生物特征识别领域的高新技术公司也迅速发展起来。生物特征识别设备也从早期的仅限于安全级别较高的场所和军事用途，逐渐应用于商业领域，如出入口控制、考勤管理等。目前，生物特征识别技术可广泛用于政府、军队、银行、电子商务和安全防务等多个领域。
3几种常用的生物特征识别技术
利用生物特征来进行个人身份识别，其不需要携带如智能卡样的东西，也不需要记住身份证号以及密码等一系列的数字，而用于证明自己的就是自己本身，利用生物特征识别身份不仅不会出现丢失、遗忘，而且也很难进行造假。是目前最为方便和安全的识别技术，得到了各个国家的普遍重视和大力发展。目前，国内外研究的生物特征识别技术有指纹、手型、掌纹、静脉、虹膜、视网膜、耳廓、语音、步态以及人脸等识别技术。这里介绍几种常用的生物特征识别技术及其应用情况。
3.1指纹识别技术
指纹识别技术通常采用特征点法，抽出指纹上山状曲线的分歧点或指纹中切断的部分（端点）等特征来识别。特征点是一个三维向量，包含了位置和方向等信息。在特征点法的识别中，手指按压或流汗、指纹线的愈合和伤痕对识别影响不大。
每个人的指纹都是不同的，两个人之间没有相同的指纹，同时由于指纹与其他生理特征或者行为特征相比更容易获取，所以指纹识别技术应用是非常广阔的。在现代社会中，指纹识别技术最早应用在公安刑侦领域中，后逐渐被应用到军队、武警以及民用领域中。目前指纹识别技术已经成为国际公认的应用最为广泛、价格低廉以及使用最为方便的生物特征认证技术之一。但是目前指纹识别也存在着一定的安全隐患，因为在每一次使用指纹时都会在指纹采集头上留下指纹痕迹，而这些指纹痕迹很容易被非法分子复制。
3.2手掌静脉识别技术
手掌静脉身份识别就是通过近红外线读取手掌静脉的模式数据，与预先登记的手掌静脉数据进行对比，确认本人身份的生物识别技术。由于静脉比动脉更接近于皮肤，当红外线照射手掌时，更容易读取信息。此外，静脉中的红血球具有吸收特定的近红外线的特性，利用这一特性可以实现只读取静脉的功能。当近红外线照射到手掌时，静脉部分会有微弱的反射，从而形成静脉纹路图像。简单地说，就是通过反射回来的近红外线的强弱来识别静脉的位置。
静脉血管位于人体内部，不会轻易被他人所获知，因此非常适合用于个体认证。手掌静脉识别的全过程采用非接触式，简单易行。但由于成本等原因，目前在我国应用还比较少。随着成本的不断降低和技术的成熟性越来越好，相信未来几年这项技术在我国会得到一定程度的推广。
3.3人脸识别技术
所谓人脸识别，就是利用计算机分析人脸视频或者图像，并从中提取出有效的识别信息，最终判别人脸对象的身份。识别的特征有眼、鼻、口、眉的形状和位置关系，以及脸的轮廓等。人脸识别系统主要包括人脸检测和人脸识别两个环节，其中人脸检测主要是指首先对人脸进行定位和检测，也就是指从输入图像中找到人脸及其位置，从而将人脸从背景中分割出来；而人脸识别主要是对人脸的特征进行提取，识别以及模拟匹配等。
人脸识别技术与其他生物特征识别技术相比，人脸识别由于使用方便，普通的摄像头都能够作为传感器，同时这种技术主要是根据人脸识别软件和算法进行处理，所以其成本低，容易推广，而且也容易被广大人民群众接受。人脸识别相对于指纹识别最大的优点是非接触式的，更加方便与卫生，而且不干扰使用者，不侵犯使用者的隐私权，因此成为目前实际应用广泛程度仅次于指纹识别的生物特征识别手段。尤其是近几年，由于国际反恐和社会安全的需要，世界各国也都加强了人脸识别技术及其应用的研究。2008年我国在奥运会的历史上第一次采用人脸识别技术为之提供安全保障。目前，人脸识别技术可广泛用于人脸识别门禁、人脸识别考勤、公安布控对象监控、车站机场安检以及人脸识别出入境边检等多个领域，甚至我们可以让自己的个人计算机进行人脸识别开机，还可以让自己的手机进行人脸识别解锁。人脸识别技术在实际生活中为人们工作和生活提供极大的便利，比如在北京奥运会期间，运动员不需要门卡以及钥匙，只需要面朝门静立一会，然后房门就能够自动打开，这里就使用了人脸识别技术。
虽然人脸识别技术已经得到了长足的发展和广泛的应用，但是也存在着许多问题，如周围环境的光照问题、人脸的姿态问题、遮挡物问题以及化妆整容问题等，这些都需要技术的不断发展和对问题的深入研究去逐渐解决。
3.4声音识别技术
声音识别技术是一种非接触的生物特征识别技术，其能够很自然被人们接受，并且人们的行为特征以及心理特征等语音参数会反应在声音的波形中，声音识别就是利用分析使用者的声音的物理特性进行身份识别的技术。声音识别技术主要是通过话筒录入语音，然后通过数字信号处理技术，最后提取使用者声音特征信息并将其保存在数据库中。在使用的过程中主要将采集的声音与数据库中的特征信息进行对比，实现身份识别和身份判断。目前声音识别技术主要应用于语音拨号、声控玩具中等。但是声音识别技术和其他技术相比，由于声音的变化范围太大，所以导致很难进行精确匹配，同时由于声音很容易随着速度、音量以及音质的变化影响采集和对比结果。
3.5其他生物特征识别技术
目前，除了指纹识别技术和人脸识别技术等常用的几种技术外，现在科学技术人员正致力于研究开发的还有身体气味以及耳朵、心音和行走步态等技术。有趣的是，日本科学家还开发了一项臀部形状识别技术，他们在汽车驾驶座上安装数百个微型压力传感器，汽车内的电脑通过压力传感器采集到的数据即可制作出坐车人的臀部形状数据库，然后与原录入数据库作比对，从而识别驾驶人是否车主。
4展望
生物特征识别技术的应用给我们的生活和工作带来极大的便利，但是由于每一种技术都有自身的缺点和优点，都有自己使用的范围，所以采用多种生物特征融合技术可以获得比单一生物特征识别系统更好的识别性能和可靠性，提高系统的安全性。可以预见，多种生物特征识别技术的联合应用将是身份识别领域未来发展的必然趋势，未来的生活将会因为生物特征识别技术而变得更安全、更轻松。
参考文献：
[1]孙冬梅.裘正定.生物特征识别技术综述[J].电子学报，2001，（1）.
[2]魏育成，赵彩云.身体就是身份证——生物特征识别技术及其在安防领域的应用[J].中国安防，2009，4.
[3]马勇.生物特征识别技术在德国护照中的应用及其启示[J].中国安防，2010，（6）.
生物特征识别技术篇2
[关键词]生物特征识别数字签名电子商务身份安全认证
一、引言
在电子商务应用日益广泛的今天，从某种角度看，身份认证技术可能比信息加密本身更加重要。它是网络安全和信息系统安全的第一道屏障，是在信息安全时代备受关注的一个研究领域。
目前的应用主要是以“用户iD+口令＋数字证书”来进行用户的身份认证。从根本上说这种身份认证不能解决访问者的物理身份和电子身份的一致性问题，即无法确认通过身份认证的访问者即获授权者。
启发于人的身体特征具有不可复制的特点，人们开始把目光转向了生物识别技术。人的指纹、虹膜、视网膜等都具有惟一性和稳定性的特征，为实现更安全、方便的用户身份认证提供了有利的物理条件。
用户最关注的问题是因特网的网络安全性和保密性。保障网络中数据传输的安全性通常需要借助信息安全功能来实现。在开放系统中对具有重要价值的信息或私密信息进行通信时，可使用数字签名等密码技术进行加密。
生物识别技术代表着用户身份认证技术的未来，有着广阔的应用前景。如果将生物特征识别技术和数字签名技术有机地结合在一起，可以提供一种更加安全、便捷的用户身份认证技术。
二、生物特征识别技术
生物特征识别技术是通过计算机与光学、声学传感器和生物统计学原理等高科技手段结合，利用人体固有的生理特性来进行个人身份的鉴定。其核心在于如何获取这些生物特征，并将之转换为数字信息，存储于计算机中，利用可靠的匹配算法来完成验证与识别个人身份的过程。
1.指纹识别——成熟的身份认证技术
在网络环境下的身份认证系统中，应用指纹作为身份确认依据是理想的。
第一，理论上，每个人的指纹是独一无二的。
第二，指纹样本便于获取，易于开发识别系统，实用性强。
第三，指纹识别中使用的模板而是由指纹图中提取的关键特征，使系统对模板库的存储量较小。也可以大大减少网络传输的负担，便于支持网络功能。
第四，指纹识别是生物特征识别中研究最早、技术最成熟、应用最广泛的技术，有着坚实的市场后盾。
指纹识别具有很高的实用性、可行性。随着固体传感器技术的发展。指纹传感器的价格正逐渐下降，在许多应用中基于指纹的生物认证系统的成本是可以承受的。
指纹识别原理和过程如下：首先，通过指纹读取设备读取到人体指纹图像，并对原始图像进行初步的处理，使之更清晰。然后，指纹辨识算法建立指纹的数字表示——特征数据。特征文件存储从指纹上找到被称为“细节点”(minutiae)的数据点，也就是那些指纹纹路的分叉点或末梢点。这些数据称为模板（至今仍然没有一种模板的标准，也没有一种标准的抽象算法，各厂商自行其是）。最后，通过计算机把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，得到两个指纹的匹配结果。
2.虹膜和视网膜——更准确、更可靠的身份认证技术
虹膜是一种在眼睛中瞳孔内的织物状各色环状物，每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构。世界上两个指纹相同的几率为1/109，而两个虹膜图像相同的几率是1/1011，虹膜在人的一生中均保持稳定不变。因此，利用虹膜来识别身份能够成为独一无二的标识，其可靠性超过了指纹识别。
从直径11mm的虹膜上，Dr.Daugman的算法用3.4个字节的数据来代表每平方毫米的虹膜信息，一个虹膜约有266个量化特征点，而指纹识别技术只有40多个特征点。266个量化特征点的虹膜识别算法在众多虹膜识别技术资料中都有讲述，在算法和人类眼部特征允许的情况下，Dr.Daugman指出，通过他的算法可获得173个二进制自由度的独立特征点。这在生物识别技术中，所获得特征点的数量是相当大的。
关于虹膜的特征提取方面较有成效的主要有Daugman的利用多分辨率Gabor滤波器提取虹膜纹理的相位信息；wildes的基于4种不同决策标准的拉普拉斯金字塔提取虹膜纹理特征；Boles和Boashash的基于小波变换过零检测虹膜识别算法以及中科院采用Gabor滤波和aubechies-4小波变换相结合的纹理分析方法。
虹膜技术上有一些地方有待完善；当前的虹膜识别系统只是用统计学原理进行小规模的试验，而没有进行过现实世界的惟一性认证的试验；目前图像获取设备相当昂贵。
视网膜是一些位于眼球后部十分细小的神经（一英寸的1/50），它是人眼感受光线并将信息通过视神经传给大脑的重要器官，用于生物识别的血管分布在神经视网膜周围，即视网膜四层细胞的最远处。
在20世纪30年代，通过研究就得出了人类眼球后部血管分布惟一性的理论，进一步的研究的表明，即使是孪生子，这种血管分布也是具有唯一性的，视网膜的结构形式在人的一生当中都相当稳定。所以，同虹膜识别技术一样，视网膜扫描可能是最可靠、最值得信赖的生物特征识别技术。视网膜扫描设备可以从使用者的视网膜上可以获得400个特征点，创建模板和完成确认。由此可见，视网膜扫描技术的录入设备的认假率低于0.0001%。但拒假率（FaR，指系统不正确地拒绝一个已经获得权限的用户）比较高，相信在进一步的研究中可以大大降低。
因为对视网膜难于采样，也无标准的视网膜样本库供系统软件开发使用，这就导致视网膜识别系统目前阶段难以开发，可行性较低。
与指纹识别技术的主要步骤以及原理相似，虹膜识别与视网膜识别一般包括图像采集、图像处理、特征提取、保存数据、特征值的比对和匹配等过程。
综上所述，指纹识别是最容易实现的；而虹膜识别与视网膜识别受到某些限制，目前除了一些高端应用外很难普及应用，但其有着巨大的技术优势和潜在的商业价值，必将是下一代生物特征识别技术的发展方向。
三、基于生物特征识别和数字签名技术的电子商务身份认证系统解决方案
1.方案设计要求
要确保基于指纹特征的用户身份认证系统的整体安全性，必须对基于指纹特征的网络身份认证方案设计一个安全的身份认证协议。良好的身份认证协议应该满足以下几个要求：
(1)能够准确识别被认证对象的身份；
(2)能够明确重要事件的责任人，并实现签名，避免事后抵赖；
(3)能够保障数据在存储和传送时的安全。
2.基于生物特征和数字签名技术的电子商务身份安全认证系统结构
基于秘密信息的身份认证协议：保证通信认证可以防止第三方的重放攻击，但由于客户端密钥存储和管理存在问题。基于生物特征的身份认证：能解决口令窥视和密钥管理难等问题，但很难阻止第三方的重放攻击。因而，笔者提出了综合前述的生物特征识别技术和数字签名后得到的电子商务身份认证系统的解决方案。
在网络环境下(B/S结构），用户（客户端）如果要访问远程服务器所管理的信息资源，在获得相关资源访问权限之前，必须通过生物特征身份认证，所有的信息资源访问权限都在身份认证系统（服务器端）管理之下，未通过身份认证的用户不能访问信息资源。当模板内置于服务器时，通过客户端的生物特征获取仪器获得用户的生物特征信息，该信息被加上数字签名后传送到服务器，在服务器首先校验签名是否有效，再与预先注册的模板进行比较，并完成身份认证。
3.身份认证步骤与协议
在生物认证系统中，为了保证生物特征值这不被非法用户所获得，采用数字签名技术。我们在此对协议中采用的符号做如下定义：a为用户，aS为认证服务器，KUaS为认证服务器公钥，taS为认证服务器的时限，na为a的现时数据，Fa为a的生物特征值，iDa为a的标识。还需说明的是这里采用的是单向认证协议。基本协议如下：
(1)a用自己标识的签名向认证服务器aS请求认证。使用签名技术能有效地阻止一个虚假认证服务器对用户a的欺骗性连接。因为只有合法的认证服务器才保存有用户的公钥，从而能验证这个签名来获得iDa来为下面的认证过程来使用。
(2)认证服务器产生时限taS，现时数据na，并将自己的公钥KUaS、na和时限taS用用户a的公钥KUa加密后返回给客户端的a用户。
(3)客户端a接受到认证服务器公钥、时限和现时数据na，同时在客户端的生物特征传感器读取用户的生物特征图像，并获得特征Fa，把元组{taS，na，Fa}用认证服务器的公钥KUaS加密后发送给认证服务器。
(4)认证服务器aS通过生物特征信息数据库进行比对，若匹配则a的身份通过认证。
这个方案与现时使用的认证体制基本类似，所以电子商务交易系统不必作重大改变。但因为引入了生物特征识别，安全性可以获得有效的加强。
四、结束语
在信息化日趋成为主流的今天，电子商务的业务已随着互联网的普及而飞速发展，与此同时，电子商务的安全性也成为业界的一个热点研究方向。本方案设计将基于生物特征的身份认证技术和数字签名相结合应用于电子商务，加强系统安全性，具有一定的研究和实用意义。
参考文献
[1]DaUGmanJG.Highconfidencevisualrecognitionofpersonsbyatestofstatisticalindependence[J].tranpatternanalysisandmachineintelligence.1915(11):1148-116
[2]maLi，tantieniu，wanGYunhong.efficientirisrecognitionbycharacterizingkeylocalvariations[J].ieeetransactionsonimageprocessing，2004，13(6)739-750
[3]BoLeSww，BoaSHaSHB.ahumanidentificationtechniqueusingimagesoftheirisandwavelettransform[J].ieeetransonSignalprocessing.1998，46(4):1185-1188
[4]wiLDSRp.irisrecognition:anemergingbiometrictechnology[a].proceedingsoftheieee[C].Sanjuanpuertorico，1997
[5]孟浩徐翠平：虹膜识别算法的研究[J].哈尔滨工程大学学报，2006，27(3):400-403
[6]祝连庆穆婕马龙:虹膜识别技术的研究[J].仪器仪表学报，2006，26(6):753-755
[7]叶炜李恒华田捷:生物识别技术在网上银行认证安全体系的应用[J].计算机工程，2003，29(11):192-194
生物特征识别技术篇3
[关键词]生物识别技术电子商务安全防范
一、前言
随着网络经济和网络社会时代的到来，我国的经济、军事、社会各方面都越来越依赖于网络，特别是金融和电子商务方面。同传统的金融管理方式相比，金融电子化如同将金库建在计算机数据库中，资金在计算机网络中流动，金融计算机系统已成为犯罪活动的新目标。为了保障金融、电子商务的安全性，认证技术是一个重要方面。身份认证用于鉴别用户身份，以保证通信双方身份的不可抵赖性。生物识别技术是利用人体生理特征进行身份认证和识别的一种技术，生物特征是唯一的、稳定的、可以验证的，与传统的身份鉴定手段相比，基于生物特征识别的身份鉴定技术具有防伪性能好，不易伪造或被盗等优点。因此近年来在金融、电子商务中，生物识别技术正成为一个重要应用方向。
二、主要的生物识别技术
1.在金融、电子商务中。常用的生物识别技术有以下几种：
指纹识别技术指纹识别技术是最早的通过计算机实现的身份识别手段。指纹识别技术涉及到许多高新技术，如指纹样本的采集和存储技术以及计算机数据处理技术等等。指纹的识别属于“模式识别”，该系统的核心是oCR（光学字符识别）技术。通过摄像头提取指纹，然后输入计算机，再通过一系列复杂的指纹识别算法，现代技术就能在极短的时间内完成任何人的身份识别认证。随着科技的进步，指纹识别技术正在走向金融、电子商务领域，指纹识别身份的atm提款机已经有所应用。
2.掌形识别掌。人类手掌的立体形状，就如同指纹一样，是每个人都互不相同的可以作为身份确认的识别特征。手掌特征是指手掌长度、宽度、厚度以及手指的表面特征。首先，掌形识别系统获取手掌的三维图像，然后经过分析确定每个手指的长度、手指不同部位的宽度以及靠近指节的表面和手指的厚度。可得到近百个掌形的数据，从而与模板进行比较，并得出结果。手掌的几何特征的稳定性极高，不易受外在环境的影响而改变。缺点是掌形识别容易受生理状况改变的影响，而造成识别率的不稳定。
3.人脸识别。人脸识别技术具有非接触性、对被识别对象侵扰少和识别手段隐蔽，可广泛用于公安部门的犯人管理及案犯查找、医学诊断、信用卡、人机交互、证件核对等。其识别技术主要有:获取人脸图像、进行特征提取、分类器根据特征来进行决策分类、匹配识别。其不足是处理技术较复杂，人脸易受影响的因素太多(表情、光照、环境等)，给特征提取增加了困难。
4.签名识别技术。笔迹是人的一种稳定的行为特征，具有一定的不变性和独特性。因此可以利用人的签名来识别个人身份。手写签名识别技术，是通过计算机把手写签名的图像、笔顺、速度和压力等信息与真实签名样本进行比对，以实时鉴别手写签名真伪的技术。签名识别技术装置一般使用有线笔、灵敏的图形输入板或二者相互结合使用。其过程分为签名采集和签名识别：签名采集提取了签名中的百余种生物特性，对每个人的签名建立一个惟一模板。签名识别系统通过签名识别，完成用户合法身份的确认。可用于电子政务、电子商务、金融机构、安全防范等领域。
虹膜识别虹膜即为人们所称的黑眼珠部分，是眼球前一层圆盘状的薄膜，中央部分是瞳孔。经计算两个人同一只眼虹膜特征相同的概率是十万分之一，两眼相同的概率是一千亿分之一。眼睛虹膜纹络识别技术是计算机技术与成像技术的结晶，采用的是红外成像技术，将人眼中的虹膜纹络特征图信息输入计算机，成为特殊的可供自动识别的人体身份证。与其他识别技术相比，虹膜识别的错误率是最低的。其不足是图像获取设备复杂、价格较高。
三、生物识别技术在金融、电子商务中的主要应用
目前，我国在金融、电子商务中使用的基本上是智能iC卡，这类卡在使用时是通过“用户iD+用户密码”来进行身份识别和数据的访问，基于该方式加密的金融卡有两大隐患，一是微机只认密码不认人；二是密码位数短，容易破解，若位数长，用户很难记，常遗忘密码，对用户造成使用时不便。全球的金融iC卡使用区域是受限制的，这主要是因为各国的iC卡标准不统一，我国目前所进行的emV大迁移主要是解决这一问题。在emV大迁移的过程中，符合emV国际标准的iC卡加密就显得尤为重要。基于生物特征进行身份识别，其可靠性和安全性是非常高的。如果金融卡的使用过程像其他生物特征识别系统一样，需要建立一个生物特征数据库，那么将全球拥有iC卡的用户特征学习到生物特征数据库，数据库将是非常庞大的，这将影响到识别过程的快速性。因此，该方法是不可行的。为此，一般是将拥有iC卡的用户的生物特征信息集成到iC卡上，用户在使用iC卡进行金融交易时，只需与卡上的特征进行比对，就可达到辨识的过程，而无需在金融网络中建立庞大的特征数据库。这样，用户不需要任何密码，更不会担心丢失或遗忘。将指纹识别技术应用于金融卡，也是一种加密上的改进，但比起虹膜识别技术的误辨识率要高，拒真率也高，虹膜技术在金融卡身份识别中将更有前途。金融中心需要有虹膜学习终端，金融交易机器（自动取款机，atm）需要安装虹膜识别镜和虹膜辨识系统。
虹膜学习终端是用户在办理iC卡时，将用户的虹膜特征信息写到iC卡上，而atm上的虹膜辨识系统则在用户进行金融交易时摄取用户虹膜信息，提取用户虹膜特征，并与iC卡上的虹膜特征进行比对，达到辨识或验证。采用虹膜技术进行银行iC卡的身份识别，不需要建立庞大的虹膜特征数据库，就可以让符合emV国际化标准的智能iC卡在全球任何地方通过atm机进行金融交易，使用简单、操作方便、简洁快速。
生物特征识别技术篇4
【关键词】生物识别技术客户身份识别作用与风险
所谓生物识别技术，就是通过计算机与各种传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性和行为特征，来进行个人身份的鉴定。与传统的身份鉴定手段相比，生物特征是唯一的、稳定的、可以验证的，基于生物特征识别的身份鉴定技术更具有防伪性能好、不易伪造或被盗等优点。由此，其在互联网金融领域的应用也是大势所趋。
一、生物识别技术的研发应用情况
（一）生物识别技术主要种类
近年来，生物识别技术发展迅速，并在不同行业范围内得以应用。当前在互联网金融领域中，有所介入、涉及的生物识别技术主要有指纹识别、虹膜识别、面部识别、掌形识别、签名识别等。
（二）生物识别技术在互联网金融发展背景下的应用情况
目前，对于对安全防范控制有着极高要求的金融业，在金库的安全设施、保险柜、自动柜员机等方面已使用到了生物特征识别这种直观、准确、可靠的识别系统，并且，今后随着互联网技术的逐渐发展，对借助生物识别技术来解决金融业务方面的身份识别、确认或者支付的呼声越来越高，运用关注度将更多，银行也在积极探索和尝试这方面的运用。但是目前想要进行大规模推广和运用的并不多，更多的做为辅助手段。
二、以生物技术开展客户身份识别的优势与不足
指纹、虹膜、面部识别等生物特征识别技术与传统的身份鉴别技术相比，基于人体生物特征识别技术的安全性显然要高得多。但在实际应用中，生物识别技术也并非完美无缺，还不是很成熟，难以避免存在着一些漏洞。
（一）优势方面
一是生物识别技术认定的是人本身，由于每个人的生物特征具有与其他人不同的唯一性和在一定时期内不变的稳定性，不易伪造和假冒，所以利用生物识别技术进行身份认定，方便、安全、可靠；二是生物识别技术产品均借助于现代计算机技术实现，很容易配合电脑和安全、监控、管理系统整合，实现自动化管理；三是生物识别技术可有效避免传统短信验证手段潜在风险。随着手机木马，伪基站等黑客活动日渐增多，短信验证码被拦截的可能性大幅增加，而生物识别技术的身份认证具有不可替代性，能有效规范被网络攻击的风险；四是由于生物识别技术具有高服务附加值和高安全性的潜在优势，符合商业银行需要高效益、高性能的应用程序来助力其运行环境的目的，已成为非常吸引商业银行的一项新型应用技术，为风险防范又增加了一道坚固的壁垒。
（二）不足之处
任何技术都可能存在一定的针对性和局限性。同样，相对传统的身份识别，生物识别技术是有较大的优势，但其也存在着一定的缺陷。一是准确性方面的局限。比如说人手指受伤时，指纹这个生物特征在被识别过程中的准确性就可能受到影响。另外，非法用户制造有着相同指纹的橡胶手指冒认合法用户在技术上也是可能实现的；二是同传统身份识别认证方法一样，生物特征信息在传输过程中也有可能被截获或篡改，存储在数据库中的信息也可能会被修改，这些都会使得合法用户的身份认证受到影响，这也是今后生物识别技术所面临的主要问题之一；三是要求用户配合的程度高，如从指纹锁的实际应用情况来看要求用户配合的程度高，用户在指纹采集过程中需要直接接触指纹采集仪，容易产生被侵犯的感觉，导致用户对指纹识别技术的接受度降低，用户指纹难以采集；四是存在使用专用设备、价格昂贵等缺点，用较高的代价来保障安全。
三、应用中存在的困难与潜在的风险
就目前来看，虽然关注度高，但由于生物识别技术的尚不成熟，其在金融领域的运用暂时还难以大规模的推广使用，还面临着政策和宣传不到位等诸多因素的困扰，如何理性、务实的直面存在的问题困难，加强对该项技术的投入和监督，是金融业在未来一个时期内应重点解决的问题。
（一）困难
一是使用成本高。如通过掌静脉识别身份进行支付的方式比较安全可靠，但问题是这个设备的成本是比较高的，这就导致它更多的是在一定范围内使用，很难大规模推广使用，同样，指纹、虹膜等技术都面临类似的问题；二是使用范围受限。相对来说，人脸识别方面，利用摄像头扫描就相对容易，只需要配备一个手机就可以解决，可以大面积推广使用，但目前也不能保证这个技术就绝对安全，未来的使用可能更多的还是规定这种技术支持一定的业务范围。
（二）风险
生物识别技术具有使用便捷的优点，同时风险与之并存：生物特征的生物身份识别技术存在着一旦被盗用将无法吊销的风险，这也是目前导致仅依赖生物识别技术进行身份认证的措施还不适用于大范围的金融业务的原因所在。同时，互联网银行业务发展的技术障碍也未解决，无论人脸识别、指纹等多重生物识别技术有多成熟，只要是网络远程传输方式都能够被黑客截取复制，金融业务潜在风险。
四、相关建议
（一）加强互联网金融业务的监管
近年互联网金融业务如火如荼，但监管严重薄弱，传统金融监管部门并不十分了解信息网络安全的相关技术。因此，迫切需要设立相关信息安全部门的联席会议制度或者监管协调机制，对有关互联网金融的规则从源头介入，制定监管制度办法，避免监管部门事后被动的尴尬。
（二）加大宣传推广力度
当前生物识别技术还不够成熟，人们对其的心理接受程度，还有待从不熟悉该技术到熟悉这样的过程和时间。因此，金融业所须做的是加大对生物识别技术技术的研发以及加强宣传工作。
（三）建立个人生物特征信息中央数据库
有效的生物特征识别应用必须由强大的数据后台作保障，应建立一个大型个人生物特征信息数据库，能够采集和存储指纹扫描、虹膜扫描、掌纹和语音数据及其他生物识别符号，以更快、更好并且将更有效地提升部门间的数据共享和可操作性。
（四）生物识别技术与其他方式有机结合
生物特征识别技术篇5
【关键词】生物识别技术社保领域应用研究
随着时代的不断进步，人力资源社会保障事业在社会中地位逐渐提升，为现代人的生活、工作提供了一定的保障，广大群众对人力资源社会保障服务的要求也在不断提高。生物识别技术在社保领域中的应用能够有效进行申报人的真实身份识别，打破了传统身份认证手段技术落后的困境，为人力资源社会保障业务的开展提供了更加安全、可靠的技术支持。
1生物识别技术的相关概述
1.1生物识别技术的介绍
生物识别技术是一种先进的身份识别技术，能够通过人脸、静脉、指纹、声音等生物信息来确定个人的真实身份。不同自然人的生物特征作为重要的信息储存在生物识别系统中进行统一管理，能够高效的为各个险种及网上业务办理提供身份认证服务。社保卡系统的稳定运行就是建立在生物识别技术基础之上的，合理的使用生物识别技术建立社保系统平台，在发放社保卡的过程中对参保人的生物特征信息进行收集，并且将其生物特征信息保存在生物识别系统中相对应的位置，建立生物特征信息库，为自然人的养老、医疗、工伤、生育各个险种以及网上业务办理提供真实可靠的数据参考。
1.2生物识别技术的建设
1.2.1构建生物识别身份认证平台
参保人在办理社保的同时，工作人员会对能够证实其身份的生物特征信息进行采集、抽取和审核，确保参保人身份信息准确无误之后，将其生物特征信息进行集中储存，为日后利用生物识别技术进行参保人身份识别提供数据支持。社保部门构建生物识别身份认证平台，并且定期将各基层社保机构采集到的参保人生物特征上传到生物识别身份认证平台中进行集中储存，确保对参保人生物特征信息的有效管理，通过社保卡实现生物识别身份认证平台中信息数据的共享，最大限度的发挥出生物识别技术在社保领域中的作用。
1.2.2设计养老保险身份认证子系统
养老保险身份认证子系统是社保系统中的重要组成部分，主要利用生物识别技术为养老保险身份认证子系统提供人脸识别和指纹识别双重身份认证服务，利用储存的参保人的生物特征信息，为参保人身份信息的安全性提供基本保障，这样社保机构就能够随时随地进行参保人身份信息的查阅，为社保机构的日常工作提供了很大的便利，方便职能部门对参保相关数据进行统计分析。
1.2.3硬件设施的合理配置
生物识别技术在社保领域的使用需要多种配套硬件设备的支持，社保部门利用购置先进的人脸识别仪和指纹识别仪，通过对参保人生物特征的准确采集与识别来进行其真实身份的认证。
1.3生物识别技术的实现
生物识别技术的实现要对参保人的生物特征信息进行采集，主要分为人脸模板数据信息采集、指纹模板数据信息采集和其他生物特征模板数据信息采集。社保部门会将采集到的人脸数据信息与公安数据进行对比，将信息一致的数据直接传送到生物识别特征数据库中，将信息不一致的数据下发到相对应的社保机构，再一次进行参保人身份信息的核对。指纹数据信息的采集主要是在办理社保业务或者进行身份认证的时候，通过多种方式进行参保人指纹信息的采集。目前比较常见的其他生物特征数据信息的采集是指利用二代身份证照片作为社保卡照片，通过高质量的二代身份证照片进行参保人身份信息的核对。
2生物识别技术在社保领域的应用
2.1社保领取资格认证
人力资源社会保障中包含的业务种类非常丰富，并且不同类型的险种每年所需要办理的业务也不尽相同。像是养老保险、新农保等业务要求每年进行资格认证的领取，传统的认证模式比较繁琐，需要参保人到社保经办机构现场进行认证，或者提交参保人的生存证明来确定其身份信息。这种认证方式不仅会浪费参保人的时间，还在一定程度上降低了人力资源社会保障部门的工作效率。生物识别技术的应用能够有效改善这种传统认证方式存在的弊端，通过对参保人生物特征的识别来确定其身份信息，参保人可以在社保经办机构、家里、网吧等多种场所随时随地进行身份认证，为社保部门和参保人都提供了很大的方便。
2.2网上自助业务申报
随着科学技术的飞速发展，互联网在现代人日常生活、工作中的应用越来越广泛，逐渐成为现代社会发展过程中不可或缺的重要组成部分，社保领域网上自助业务申报的实现也成为信息时代的必然发展趋势。参保人员可以使用电脑或手机等移动客户端进行相关社保业务的申报和办理，在填写完申报人相关信息之后，会采用生物识别技术对申报人的相关信息进行审核与认证，进一步对申报人的真实信息进行识别，_保相关信息的准确无误之后，才能够完成申报材料的报批。
2.3社保自助业务终端身份认证
参保者在使用自助业务终端查询信息的时候，自助业务终端会利用生物识别技术对参保者的身份进行认证，确保参保者身份信息准确无误之后，才会为参保者提供信息查询、业务申报等服务，为人力资源社会保障事业中的信息安全和社保基金安全提供基本保障。
2.4医保智能就医监控
医保管理部门构建医保智能就医监控系统，当参保人使用社保卡在医保定点医疗就够就医购药时，利用生物识别技术对参保人的真实身份进行认证，确认参保人身份信息无误后，方可允许参保人享受医保待遇，可以有效地防范虚假冒名住院、骗取医保基金等行为。
3结论
综上分析可知，人力资源社会保障事业是现代社会发展中的重要组成部分，尤其是在信息时代的背景下，加强社保领域与生物识别技术的结合是非常必要的。社保部门可以利用生物识别技术进行参保人身份的认证与识别，为参保人提供更加优质、便利的服务。同时利用生物识别技术构建生物特征信息数据库，对参保人的生物特征信息进行统一管理，有利于实现信息共享和设备通用，进一步推动了人力资源社会保障事业的可持续发展。
参考文献
[1]陈虹.基于指静脉识别技术的社保系统的研究与实现[D].北京工业大学，2012.
[2]樊山水.生物识别在社保领域的应用――以河南超锐贸易有限公司为例[J].人才资源开发，2015（07）：45-46.
生物特征识别技术篇6
常见的生物识别技术：有基于生理特性的生物识别技术：如指纹、虹膜、面部和掌静脉识别技术等，有基于行为特征的生物识别技术如声音和签字识别技术等。
生物识别技术在监狱安防信息化建设中的应用
监狱是刑罚执行机关，维护场所的安全稳定是监狱首要任务。而运用生物识别技术是强化监狱安全防范，确保监狱安全发展的重要技术手段。司法部“35条”明确指出，监狱大门应当设置aB门，分设行车通道和行人通道。行人通道应当安装带有数字密码和人体特征识别功能的电子门禁系统。司法部“35条”为监狱应用生物识别技术加强安防信息化建设带来了重要契机。
1狱政管理上的应用
生物识别技术在狱政管理上的应用主要体现在门禁系统和巡更系统。
（1）生物识别门禁系统。在监控指挥中心等重点区域建设生物识别门禁系统，能够提高安全性和精确率。比如在监控中心、应急指挥中心运用指纹等识别技术的门禁系统后，就能确保只有中心工作人员输入指纹或其他生物特征后才能开启；通往监内的通道运用指纹、掌纹、脸型、虹膜等生物识别门禁系统，对出入人员（民警职工、罪犯、外来人员）进行生物特征信息比对确认，保证通行的合法性；在监舍、习艺区、会见室、提审室等重点区域建设生物识别门禁系统，对于合法、安全、有序通行、罪犯人数清点、民警管理考核发挥其重要作用。单独使用生物识别门禁系统，效率较高。然而，通过多种生物识别技术综合运用、多重识别技术综合运用、多次识别技术综合运用，能做到对身份的完全确认，从根源上杜绝了罪犯伪装、尾随民警或人员脱逃事件的发生。浙江省DS监狱在通往监区的人行通道aB门之间，采用脸型识别系统，结合第三方认证的方式开启aB门通行；在机房和监控指挥中心分别采用指纹、虹膜3种生物识别系统门禁，只有专人才能被系统确认进入，安全度大大提高。
（2）生物识别巡更系统。巡更系统是一种智能化的考勤系统，由巡更人员在规定的时间和路线去读取规定的每一个巡更信息点，以实现巡检和被考勤的目的。监狱建设巡更系统，通常用于民警监内巡查以及对巡查民警的履职情况的检查考核，有助于提高民警的履职责任心和主动性。在离线巡更和在线巡更两种方式中，目前使用较多的是离线巡更，而它最大的弊端是无法确定巡更人的身份，任何一个人只需手持巡更棒便可完成巡更过程。为此，可以尝试开发和建设基于生物识别巡更系统，一是在巡更棒中融入生物识别技术进行巡更棒开启，把巡更时间与人员绑定输入系统，即在规定的时间只有规定的人员才能开启巡更棒，防止越殂代疱的造假现象；二是建设基于生物识别方式的网络在线巡更系统，如配置相应的指纹或其他生物特征读头和巡更软件，配合计算机进行智能化管理，更准确地掌握巡更人员、巡更时间，统计出迟到、早到、漏巡等重要信息，不但数据清晰，且行动方便。
2狱内侦查中的应用
（1）“三假犯”的身份认证。在押犯中假姓名、假家庭地址、假身份（一说假社会关系）的罪犯常称为“三假犯”。目前，“三假犯”比例呈逐年上升之势，有效进行“三假犯”的身份甄别成为逐步减少和消除“三假犯”，预防打击犯罪、惩罚改造罪犯的重要举措。在我国国民的指纹、Dna等生物特征数据库尚未建立健全的情况下，当前，监狱单独或与公安等部门合作，尝试初步建立生物特征数据库，对于新收罪犯和刑释人员做好生物特征登记、交接工作，同时与其他部门互通有无，将数据统一比对，有利于“三假犯”的身份认证，也防止出现新的“三假犯”。
（2）狱内犯罪案件的侦查。在完善罪犯个人生物特征数据库的基础上，把狱内发生犯罪案件所采集到的生物特征信息与之比对，从相同性或相似性匹配来排摸嫌犯和锁定真凶。
（3）社会刑事案件的协查。过去发案未破的社会刑事案件也可能是在押罪犯所为，虽然也提取了犯罪嫌疑人的生物特征信息，但是囿于怀疑对象的有限范围而造成漏网，而犯罪真凶又发另案入监改造，尽管余罪在身，仍可苟且偷安。监狱建立健全罪犯个人生物特征数据库，运用生物识别技术，协助社会刑事案件的侦查，便可“瓮中捉鳖”了。还有，就是监狱主动把刑释归正人员的生物特征数据库提供给司法部门用于社会刑事案件的协查，就可将刑释归正人员的再犯罪案件顺利告破。
3刑罚执行方面的应用
（1）监外服刑罪犯的管控。监外服刑的罪犯包括缓刑、假释、保外就医的罪犯。其中缓刑、假释的罪犯由地方管理，保外就医的罪犯监狱要定期考察。这些罪犯的脱管漏管问题一直是老大难问题，监管不了、监管不住、监管不力，都有可能导致他们重新走上犯罪道路。结合监外服刑罪犯“月签到制度”，可以尝试改为生物识别系统签到制度，监狱配合地方提供罪犯个人生物特征数据库，由地方进行罪犯签到监督；对于保外就医罪犯的定期考察，考察民警携带生物识别系统的信息采集仪器供保外罪犯输入信息，有效防止“关系考察”“虚假考察”等情况，确保考察到位，同时，可以限制罪犯的出行范围，提升监外执行的实际效果。
（2）预防刑释人员再犯罪。建立针对刑释归正人员的特殊生物特征数据库，如果刑释人员隐姓埋名再犯罪，生物特征和相关的资料可以在入监登记时通过生物识别系统自动匹配，甄别该犯是否有余罪、漏罪，是否属于“三假犯”、累犯、惯犯。彻底打击罪犯的侥幸心理，加强对刑释人员犯罪思想和行为的震慑力，减少再犯罪的发生几率。
4生活卫生安全管理方面的应用
在监内给罪犯开通个人账户，该账户以罪犯的生物特征为触发条件，这样在就医、大账消费时，通过生物识别技术，既可以更好地控制罪犯就医次数以及消费额度，也能打击罪犯装病逃避劳动改造等行为。罪犯离监就医时，必须通过出监生物识别与审批程序联动，确认后方可放行，同时留下出入记录备查。出于确保罪犯伙食卫生安全的需要，应当考虑在伙房设有生物识别系统，结合监控监听设施，防止发生蓄意破坏的情况发生，确保生活卫生安全。
5监狱管理和民警安全管理上的应用
（1）信息的计算机安全保护。采用生物识别技术的方式开启计算机，只有专人采用生物识别（如指纹或虹膜识别等）的途径方能使用，杜绝信息的计算机被他人擅用，造成失密。
（2）信息系统主机登录保护。所有信息系统的核心都是计算机主机，如果保护不当，将造成失密的严重后果。为了有效保护，可以采用虹膜等生物识别技术，系统人员登录时通过虹膜等生物信息验证才能登录，而且基于“活体检测”生物信息不会丢失；不会被人伪造；身份不会被冒充，完全可以对工作流程进行严格的管理与控制，保证系统运行的安全性。
（3）存放资料的房间、橱柜等场所保护。加入生物识别技术的门禁，在“验明真身”后才可开启，还可与监控报警系统联动，对于非法人员试图开启，及时报警监控，防犯效果更好。
（4）方便民警人事管理。在民警值备勤等岗位，通过生物识别技术的门禁系统、巡更系统、考勤系统等，随时了解、掌握、考勤民警，有效保障民警安全，方便应急指挥。
辩证看待，扬长避短，积极推进生物识别技术应用
（1）客观对待，扬长避短。无论什么技术设备都有利弊两面，生物识别技术设备是基于人体生物特征的自然属性而开发的，个体差异性和稳定性各有异同，采用该技术设备，既不是放之四海皆准，一劳永逸的办法，也不应因噎废食，全盘否定。
（2）量力而行，循序渐进。由于技术和设备的先进性、成熟度和稳定性以及产品的性价比等因素，因此，监狱应当兼顾现实与可能，需要与必要，有序有效地建设。
（3）克服人的技术依赖性，发挥人、技术和管理的综合效益。由于技术设备的本身缺陷，因而人必须克服依赖性，运用技术的手段、人的主观能动性、管理的措施进行优势互补。
（4）完善制度，用制度确保生物识别技术设备的正常应用和效能发挥。认清生物识别技术的优势，运用制度弥补生物识别技术设备的缺憾，只有这样，监狱安全防范工作才能落到实处。在司法部“35条”出台之后，生物识别技术在监狱逐步应用和推广，基于生物识别技术开发的新产品也不断涌现。为此，要大胆地试验，积极地选择适合的技术或产品。适合的技术或产品在试点单位应用后，逐步提取出同类产品的技术规范和标准，把符合技术规范和标准的产品再进行推广应用。
生物识别技术在监狱安防信息化建设中的意义
毫无疑问，生物识别技术在监狱安防信息化建设中的应用愈来愈广泛，对于监狱现代化、法制化、社会化、正规化、数字化建设必然产生深远的影响。
（1）有效提高了科技能力，促进监狱的科学发展。科技是第一生产力，生物识别技术的发展和在监狱转化应用，是科技兴监的重要举措，不可避免地带来监狱工作方式的革命性变化。它在很大程度保护了警力，解放了警力，提升了警力，也顺应了以人为本的管理理念和预防为主、关口前移的管理原则，有利于监狱的科学发展。
（2）有效提高了学习执行力，促进民警素质发展。生物识别技术在监狱的应用，既是对监狱民警工作理念的考验，也是对民警学科技、用科技，锻炼工作能力的挑战，毕竟再好的技术，最终还是要靠人去实施。从这个意义上说，生物识别技术在监狱的应用，藉此转化为民警的一种履职能力，能够有效提高民警学习执行力，促进管理方式由传统向科技的转变，是科技强警、素质强警的必要举措。
（3）有效提高了安全维稳力，促进监狱安全发展。生物识别技术广泛应用于监狱的信息和安全、人事安全、执法安全、生活卫生安全等领域，体现了向科技要安全、用技防保安全的科学理念，对完成维护监管场所安全稳定这一首要政治任务发挥着独特的作用，有利于打造本质安全型监狱，推动监狱的安全发展。
生物特征识别技术篇7
关键词：模式识别；特征提取；分类器；刑事科学技术
中图分类号：tp391文献标识码：a文章编号：1009-3044(2008)34-1855-02
theoryandapplicationsofpatternRecognitioninCriminalScienceandtechnology
ZHanGSong-lin1,Gaopei-pei2
(1.DepartmentofelectronicsofHenanmechanicalandelectricalengineeringCollege,Xinxiang453003,China;2.DepartmentofForensicofXinxiangmedicaluniversity,Xinxiang453002,China)
abstract:patternRecognitioninrecentyearsincriminalscienceandtechnologyhasbeenwidelyapplied，Summaryoftheidentificationprocessofpatternrecognitionandidentificationmethodcommonlyused，andapplicationofpatternrecognitionincriminalscienceandtechnology.
Keywords:patternrecognition;featureextracting;classifier;criminalscienceandtechnology
1引言
模式识别(patternRecognition)是一种从大量信息和数据出发，在已有认识和经验的基础上，利用计算机及数学推理的方法对信息特征自动完成识别的过程。模式识别属计算机科学中人工智能的研究范畴[1]，内容非常广泛。20世纪70年达国家开始将模式识别广泛技术应用于刑事侦察部门[2]，近年来，模式识别在我国刑事技术的应用也取得长足发展，模式识别在刑事技术中的应用不仅提高了刑事科学技术水平，也极大地提高了刑事科学技术现代化的建设。
2模式识别与模式识别系统
模式识别是对表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字的或逻辑关系的等）特征信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。
模式识别的研究主要集中在两方面[3-4]，一方面研究生物体（包括人）是如何感知对象的，另一方面是在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者属于认知科学的范畴；后者则是通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者研究的范围，目前已经取得了系统的研究成果。
模式识别通常包括相互关联的两个阶段：学习阶段和实现阶段，前者是对样本进行特征选择，寻找分类的规律构筑分类器，后者是根据分类规律对未知样本集进行分类和识别，模式识别系统框图如图1所示。
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图1模式识别系统框图
1)数据采集及预处理：
数据采集是指把被研究对象的各种信息转换为机器可以接受的数值或符号集合。这种数值或符号所组成的空间为模式空间。为了从这些数字或符号中抽取出对识别有效的信息，必须进行预处理，包括进行二值化处理、数字滤波进行平滑去噪处理及规范化处理等。
2)特征提取：
预处理后的信息送入特征提取模块抽取特征用于分类器的设计。特征提取的目的是从原始信息中抽取出用于区分类型的本质特征。无论是识别过程还是训练学习过程，都要对研究对象固有的、本质的重要特征或属性进行量测并将结果数值化或符号化，形成特征矢量。比如，指纹识别时，提取的特征有纹理、交叉点、形状等。特征的提取和选择对识别过程是至关重要的，如果模式选择得好，对不同类的模式就能表现出很大的差别，就能比较容易地设计出性能较高的分类器。因此特征的选择会直接影响到分类器的构造和识别的效果。
虽然特征的提取和选择在模式识别中占有如此重要的地位，但是迄今没有特征提取和选择的一般方法，大多数的方法都是面向问题的。有人可能认为在处理识别问题时，模式特征取得越多越好，或者说，模式向量的维数越高，对分类器的设计越是有利。经常有这样的情况，当用一组特征做出来的分类器不能满足要求的话，自然就会想到增加新的特征。虽然知道特征的增加同样也会增加特征提取的困难和分类计算的复杂性，但总认为这样可以改进分类器的性能。但是，在实际工作中，往往会发现当特征的数目达到某个限度后，不但不能改善分类器的性能，反而使它的工作恶化，产生这个问题的基本原因是用以设计分类器的样本数目是有限的。为了使模式识别的结果满意，在增加特征的同时，必须增加供学习的样本数量。
3)分类器设计及分类识别：
生成的模式特征空间，就可以进行模式识别的最后一部分：分类器设计及分类识别。该阶段最后输出的可能是对象所属的类型，也可能是模型数据库中与对象最相似的模式编号。分类器设计及分类识别通常是基于已经得到分类或描述的模式集合而进行的。这个模式集合称为训练集，由此产生的学习策略称为监督学习。学习也可以是非监督性学习，在此意义下产生的系统不需要提供模式类的先验知识，而是基于模式的统计规律或模式的相似性学习判断模式的类别。分类器设计及分类识别的方法有很多，常见的模式识别方法：模板匹配、统计模式识别、句法（或结构）模式识别、模糊模式识别和神经元网络模式识别。
3模式识别方法
3.1模板匹配
模板匹配是一种相对简单的也是早期常用的模式识别方法之一。匹配是模式识别的一种分类操作，主要是判断同一类的两个实体特征间的相似性。模板匹配的基本思想主是利用实体的特征进行模板匹配。但是该方法计算量非常大，同时该方法的识别率严重依赖于已知模板，如果已知模板产生变形，会导致错误的识别结果。
3.2统计模式识别
统计模式识别理论是一种相对较为完善和成熟的识别理论。统计模式识别，又称决策理论识别，该方法基于模式的统计特征，用一个n维特征空间（特征集）来描述每个模式，然后基于概率论矩阵理论等知识，利用合适的判别函数，将这个n维特征空间划分为m个区域，即类别。特征值分布函数可以通过指定或学习得到。统计模式识别经常用于解决分类问题。现在研究的一个热点-支持向量机就是基于统计学习理论基础上的一个新的模式识别方法。
3.3结构（句法）模式识别
结构（句法）模式识别主要是基于特征的结构相关性将复杂的模式用简单的子模式或基元递归来描述，这种描述与文字中的句子通过多个单词来描述相似。
3.4神经网络模式识别
神经网络可看作是由大量交互的神经元构成的计算系统[5]，神经模式识别即是利用神经元网络中出现的神经计算模式进行。神经元网络允许模式可以有噪声，若训练得当，神经元网络会对未知模式的类别做出正确的响应。
4模式识别在刑事科学技术中的应用
经过多年的发展，模式识别已被广泛应用在了刑事科学技术领域[6]，如痕迹检验、票证印章识别、相貌识别等。
4.1痕迹鉴别
痕迹鉴别是在刑事科学技术中广泛应用于查证、披露和确认罪犯的一种十分有效的技术手段。主要包括指纹鉴别、足迹鉴别、掌纹及皮肤纹鉴别、枪弹痕迹鉴别、凶器及作案工具鉴别和汽车轮胎等其它痕迹的鉴别。其中指纹识别[7,8]最为常用，经专家证实，每个人的手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凸凹不平产生的纹路会形成各样的图案,而这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的。依靠这种唯一性，就可将一个人同他的指纹对应起来，从而识别出对应的案犯。现代公安系统中的指纹自动识别系统即是利用计算机进行自动识别，并与人工认定相结合，效果十分显著。这种识别技术还可以用于金融、保险、出入境安全通道、医疗卡、安全系统等重要业务的身份鉴别。
4.2票证印章识别
票证包括护照、支票、银行信用卡、股票、国库券、发货票、产权证、工作证等有价证券、证件和票据，一般票证均采取相应的高新技术防伪措施如在票证上印刷上有特殊花纹、加金属线和荧光粉材料等。除了用一些简易的紫外线方法检验外，通常可将形成防护信息转换成代码均匀散布在票证上[2]，鉴别时只需将防护信息代码提取出来由计算机进行自动识别，如直接通过刷卡、扫描等方式即可鉴别真伪。
4.3生物特征识别
所谓生物特征识别是指通过计算机与生物统计学等手段利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴别[9,10]。生理特征多为先天性的；行为特征则多为后天性的。同时用于身份鉴别的生物特征应具有普遍性、唯一性和可接受性等特点。
基于生理特征的识别技术包括人脸识别、虹膜识别、视网膜识别、掌纹识别、手形识别、人耳识别、基因识别及红外温谱图识别等。基于行为特征的识别技术主要有步态识别、击键识别和签名识别等。
5结束语
随着计算机软硬件技术的快速发展，模式识别得到了更多的关注，模式识别技术越来越完善，应用领域也越来越广泛。模式识别技术在刑事科学技术领域中的应用，将为刑事科学技术的发展，刑事科学的现代化进程推向一个新的高度。
参考文献：
[1]边肇祺,张学工.模式识别[m].2版.北京:清华大学出版社,2000.
[2]贾铁军,李锦.人工智能在刑事技术中的应用[J].刑事技术,2002,(6):56-60.
[3]严红平,潘春洪.模式识别简述[J].自动化博览.2006(2):22-26.
[4]熊超.模式识别理论及其应用综述[J].中国科技信息,2006(6):171-172.
[5]潘盛辉,韩峻峰.基于神经网络的模式识别及其应用[J].广西工学院学报,2000,11(4):33-36.
[6]贾玉文,张书杰.刑事科学技术[m].2版.北京:人民卫生出版社,1999.
[7]杨宏林,吴陈.指纹识别方法综述[J].华东船舶工业学院学报,2003,17(3):37-42.
[8]谢健阳,李铁才,唐降龙,等.指纹识别系统的设计与实现[J].微计算机信息,2006,22(3):156-157.
[9]周激流,张晔.人脸识别理论研究进展[J].计算机辅助设计与图形学学报,1999,11(2):180-184.
生物特征识别技术篇8
[关键词]电子商务身份鉴别生物特征数字签名
一、引言
互联网的蓬勃发展巩固了电子商务的地位，但是，目前电子交易的数量还是有限的，主要原因在于目前已建立的电子商务系统大多存在安全隐患。例如，以明文的方式传递机密信息、缺乏有效的身份认证和访问控制机制。电子商务在安全性、保密性等方面有着更高的要求，进行有效的身份鉴别是电子商务系统安全的第一道门户，是电子商务建设成败的关键。用户身份鉴别就是用户向计算机以一种安全的方式提交自己的身份证明，然后由系统确认用户的身份是否属实，最终拒绝用户或赋予用户一定权限的过程。目前大多数商业模型中，采用基于口令或pin密码方法用来保护电子交易，并将它们嵌入磁条卡或智能卡，但是这种系统只能在特定时间允许特定的人访问，并没有办法知道持卡人是卡的合法持有者还是从别人那里窃取来的。
二、基于生物特征的鉴别技术
生物特征识别就是为了身份验证而采用自动化技术测量身体的特征或是个人行为的特点，并将这些特征或特点与一个数据库的数据进行比较，完成认证的一种解决方案。生物特征识别是一种年轻又古老的技术，自古代中国的“摁手印”，到20世纪60年代至70年代自动指纹识别设备在美国大范围的使用，以及80年代虹膜系统的出现，至今已开展了包括指纹、掌形、视网膜、虹膜、人脸、Dna、等多种生物特征识别技术的研究和应用。应用以上生物特征鉴别技术在电子商务中将会是今后的发展趋势，尤其是在关键服务器或应用系统中。国际上对生物特征识别的研究已成为热点问题，并取得了大量的优秀成果。国内的研究虽起步较晚，但在指纹识别等方面已取得了丰硕的成果。
生物特征识别技术最早应用于公安系统，主要利用指纹破案。9.11事件后，国际航空组织即要求各成员国在旅行证件上加入生物特征信息，包括人脸识别和指纹识别的双重识别技术。指纹认证中用来认证的是若干个指纹特征的组合，其组合的惟一性使得以穷举法进行破译几乎是不可能的。这样确保了用户密钥能够安全地存储在密钥分配中心KDC中。用户还可以根据保密性的要求，采用多个指纹对用户的RSa私钥进行多层加密，进而获得更高的安全性能。另外，使用指纹特征进行身份认证，用户输入的指纹灰度在提取特征点之后在通过网络传输到KDC进行匹配，这样不但减小了网络传输的负担，而且会提高KDC端指纹认证的速度。指纹是经过指纹采集仪获取的完整指纹，对于有意窃取者在其他场合获得的残缺指纹，指纹认证系统将不予识别。这样就避免了用户指纹被窃取，并用其去非法访问KDC的数据库，进而获得用户的RSa私钥。基于指纹认证的网络安全机制，保证了电子商务活动的安全进行。
与指纹识别相比，人脸识别由于具有非接触式的特点，成为电子商务领域中最有潜力的生物身份验证手段，是模式识别和图像处理中最热门的研究主题之一。人脸识别算法主要由在线匹配和离线学习两个过程组成。在训练阶段中，从样本图像中提取特征，存储特征形成特征库。在训练阶段，首先提取待识别人脸样本图像的特征，然后用训练好的分类器进行待识别脸像特征和特征库中的特征匹配，输出识别结果。因此，特征提取和分类器设计是人脸识别的核心算法。早期的人脸识别算法主要是基于几何特征或模板匹配，目前人脸识别的几个主流研究方向：特征脸方法、Fisher脸方法、弹性匹配方法及局部特征分析方法。
三、基于数字签名方案的身份鉴别
随着密码学技术的发展和internet的广泛应用，数字签名技术正以惊人的速度发展，它已成为人们在电子交易过程中必不可少的一部分。把电子商务和安全的数字签名结合起来是完全有必要的。2005年4月1日，我国正式颁布实施《电子签名法》。它的出台为我国电子商务发展提供了基本的法律保障，它解决了电子签名的法律效力这一基本问题。
数字签名是一种以电子形式给一个消息签名的方法，是只有消息发送方才能进行的签名，是其他任何人都无法伪造的一段数字串，这段特殊的数字串同时也是对签名的真实性的一种证明。数字签名具有不可伪造性、可靠性、不可重复性和不可抵赖性等特点。数字签名过程：首先是签名人的软件对发送消息进行散列函数运算后，生成信息摘要（messagedigest）—这段信息所特有的长度固定的信息表示，然后，软件使用签名人的数字证书一同传送给预定的接收者，接着接收者的软件会对收到的信息生成信息摘要，并使用签名人的公钥对签名人的摘要进行解密，接收者的软件也可以进行配置，验证签名人证书的真伪，确保证书是由可信赖的Ca颁发，而没有被Ca吊销，如果两个摘要一样就表明接收者成功核实了数字签名。
在实际应用中有使用对称密钥的仲裁机构的数字签名、使用非对称密钥加密的数字签名、还可以利用非对称密钥和单向散列函数的数字签名等。目前在世界先进国家和我国普遍使用的电子签名技术是基于pKi的数字签名技术。它具有在技术上比较成熟、使用方便、具有可操作性的等优点。针对不同应用领域的签名方案各式各样，如群签名方案、可传递签名方案等。
生物特征识别技术篇9
近日，有媒体报道，在英国伦敦一家酒吧，顾客只需要扫描一下食指就可以结账。别以为这是毫无新意的指纹扫描付账功能，其实它扫描的是更深层的皮肤下的静脉。这种技术被称为静脉识别技术。
报道称，一些酒吧常客参与了这项测试。他们先被静脉识别采集系统记录下食指的静脉分布，然后再将银行卡与食指的静脉分布进行关联。在结账时，他们只需将食指放在扫描仪上，就会在电子邮箱收到账单。
近红外光下的秘密
静脉如何被“探测”到？又是如何具有识别的唯一性呢？中科院自动化所研究员、中国人工智能学会模式识别专i委员会秘书长孙哲南介绍，静脉识别利用的是血液中的血红蛋白有吸收红外线的特质，近红外光照射到手指或手掌上时，手指或手掌皮下静脉中的血红蛋白相对于皮肤、肌肉等其他生理组织对近红外光的吸收率更高，因而呈现出黑白对比鲜明的图像模式。在近红外光的照射下，肌肉组织为浅色，血管则呈现深色，可以将血管结构反映得非常清晰。
静脉识别系统就是通过红外线CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，并从静脉分布图依据专用比对算法提取特征值，将静脉的数字图像存储在计算机系统中。当需要进行静脉识别时，静脉识别机器实时提取特征值，再运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，同存储在主机中的静脉特征值比对，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。
“每个人的静脉具有唯一性，且终身都不改变。”广东智冠实业发展有限公司董事长卢慧莉介绍，静脉是人体固有的生物特征，静脉识别技术是通过计算机利用人体固有的生理特征（静脉）鉴别个人身份。
目前，静脉识别集中在人体的手指、手掌和手背。孙哲南解释道，之所以选择手部，是因为人体的其他部分静脉分布没有手部密集，而且相对而言成像也没那么方便。
安全级别更高
近年来，生物识别技术屡获突破，虹膜、面部、指纹、掌纹、声纹等识别技术应运而生，相较其他生物识别技术，静脉识别技术起步较晚，始于20世纪90年代末。当时，日立中央研究所的研发人员在一项度量人脑活动的研究中发现，利用近红外光观察血液流动可以作为一种有效的、高度安全的生物识别方法。
1997年，日立中央研究所便开始对手指静脉认证技术进行研究，并利用透射光成像方式获取了静脉分布图。此后静脉认证技术逐渐成熟并走向市场。2002年，日立公司了第一台手指静脉门禁控制系统产品。“不过，因为静脉识别的成像成本比较高，所以至今并没有成为主流的识别手段。”孙哲南表示。
不过，生物识别带来惊喜的同时，也会带来安全问题。今年2月，就曾有信息安全专家提醒过，要注意拍照时不要使用剪刀手，因为不法分子可以通过放大的图片提取其中的指纹，而且获取指纹的方法还不止一种。比如使用扫描器扫描指纹图像或把别人的指纹从酒杯上贴下来，再利用黏合剂倒模，并通过激光打印，用木头胶涂到模型上，干后成型，贴在手指上就可以通过指纹验证系统。面部识别则对孪生兄弟姐妹的识别存在不确定性。至于虹膜，因为亚洲人的瞳孔较小，因此并不是非常适用。
相比而言，静脉识别技术的安全级别就高了很多。识益生物科技（北京）有限公司执行总裁刘志彬指出，由于静脉识别属于人体内部识别，不会受到表皮粗糙、外部环境的影响。而且静脉属于活体识别，当用户将手指放到终端上时，能根据手指中血液流动所吸收的特定波长的红外光线得到静脉中的光学影像特征，并与注册的特征样本进行比对，很短的时间内就能验证并确认身份。因为是活体识别，所以很难被复制，安全系数相当高。
市场前景广阔
“现在静脉识别认证只能是一对一，而不能像面部识别和指纹识别那样一对多。”孙哲南说道。如今，人脸与指纹都被应用到寻找罪犯的刑侦领域，将嫌疑人的面部或指纹输入，在数据库中寻找匹配者，这点通过静脉识别尚无法实现。
此外，静脉识别的前端采集也必须借助特殊的采集设备，这套采集设备同样造价昂贵，这静脉识别技术的市场应用造成很大的障碍。静脉识别技术在识别距离上同样有限制，其采集距离并不长，仅在一臂之间。
生物特征识别技术篇10
关键词：指纹识别；模式识别；生物识别技术
中图分类号：tp391.4文献标识码：a文章编号：1009-3044(2007)17-31422-02
anintroductiontoFingerprintRecognitiontechnology
niepeng1,GenGwen-bo2
(1.LanzhouJiaotongUniversity,Lanzhou730070,China;2.ZhoukounormalUniversity,Zhoukou466000,China)
abstract:Biometricidentificationtechnologycontainsorgansofhumanbodyidentificationsuchasface,fingerprint,irisrecognitionandbehaviorpatternidentificationsuchasvoice,handwritingrecognition.amongthem,thefingerprinthasforcefulcharacteristicsuchastheuniqueness,theinvariancethroughoutone'slife,easilycarrying,beingunabletobelost,beingunabletobeforgotten,beingunabletobeembezzledandsoon.Fingerprintrecognitionhasbecomeoneofthemostpopularwaysinbiometricstechnologyareaatpresentbyitsuniqueadvantage,whichisalsothemostmaturetechnologyinbiometricidentificationtechnology.inthispaper,ageneraloverviewofChina’sFingerprintrecognitiontechnologyisgivenandthefingerprintrecognitiontechnologyisalsointroduced.
Keywords:FingerprintRecognition;patternRecognition;Biometricidentificationtechnology
1引言
像中国的四大发明一样，指纹也是我们使用最早但发展最慢，甚至在历史上出现停滞的发明之一。指纹在全球范围被承认中国使用最早，6000年以前就有使用。但从现在指纹识别技术发展的状况来看，中国还是处于追赶者的地位。这与近代中国缺少科学精神不无关系。中国古代自从北宋开始，手相算命的就层出不穷，对指纹的应用满足与庸俗的目的，不求甚解。妨碍指纹科学的形成往往对新事物满足于空谈玄论，最终没有什么学理上的成果和突破。当20世纪，西方国家已经成熟建立了指纹识别系统并成功应用时，中国才于80年代初开始指纹识别技术和系统的研究。
因为缺乏大规模集成电路设计与制造优势，中国没有在指纹sensor上有所突破。所有目前采用的指纹传感器，不论是光学的还是晶体的，几乎都由美国等西方国家的厂商提供，中国也就不可能在产业链中占据核心环节。
由于指纹sensor的发展需要指纹应用开发配合，可以带动指纹应用的发展。而中国缺少sensor，也就必然缺少指纹应用的开发力量。好在应用必定只是表示层面的，中国有不少庞大的应用开发队伍，在指纹应用面，经过努力可以占得一席之地。
中国的指纹识别算法单纯从学术研究角度来看，并不显得落后。在2002年FVC（国际指纹识别算法大赛）大赛上，有包括中科院自动所在内的6家院所企业参加。在2004年FVC大赛上，有8家中国算法参赛[1]。
中国唯一值得骄傲的就是市场规模大，丰富而先进的指纹应用会因此发达起来。
2指纹的特点
（1）高稳定性。指纹具有很强的稳定性，它们的形成依赖于胚胎发育时期的环境，从胎儿指纹的完全形成到人死后，指纹的纹线类型、结构、统计特征的总体分布始终没有明显的变化。指纹是伴随人一生的最稳定的生物特征之一。
（2）惟一性。科学实验和无数的事实证明，指纹具有明显独特的惟一性，并且纹理本身非常复杂，其复杂程度足以提供用于鉴别的足够证据，包括双胞胎在内都不可能有相同的指纹，任何两个人指纹相同的概率小于十亿分之一。
（3）高可靠性。高稳定性和高惟一性决定了指纹识别的高可靠性。要想再增加指纹识别的可靠性，只需要登记更多的指纹即可满足，而随便一个人都可以毫不费力地提供10个手指的指纹信息。
（4）易采集性。指纹与生俱来，随身携带，不需记忆。扫描指纹的速度非常快，采集指纹时只要将手指平放在指纹识别器上，1、2秒钟即可完成，免去了记忆密码、丢失印章、遗忘密码和印章等烦恼。
（5）伪造难、破译难。由于指纹识别具有上述特点，识别指纹时必须将真正的手指与指纹采集头接触，因此伪造、假冒、攻击、破译指纹的难度就变得相当大。指纹一直被人们用作“印章”使用[2]。
3指纹识别原理
指纹的两个重要特征在十九世纪初的科学研究中就已被发现：一是两个不同手指的指纹纹脊的样式不同，另外一个是指纹纹脊的样式终生不变。这个研究成果使得指纹在犯罪鉴别中得以正式应用。二十世纪六十年代，由于计算机可以有效地处理图形图像，人们开始着手研究用计算机来处理指纹，自动指纹识别系统（aFiS）的研究与应用有就由此扩展开来。指纹图像模式识别是模式识别领域的一项综合性研究，其核心是提炼指纹图像构成要素的组织形式和秩序。这些要素包括纹线的构成、流向、中心点、三角点及细节特征点等。由于采集的指纹或现场指纹受印压的轻重、扭曲、偏转和环境的影响，使指纹图像存在着相对变形、残缺和噪声，造成信息丢失和假特征的出现。因而指纹图像模式识别的关键是寻求适应各种图像环境的图像处理及特征提取方法，寻求相对尺度、平移、旋转、仿射不变的图像拓扑结构模式和计算机视觉不变量。在这一方法的导引下，指纹自动识别的基本处理框架通常包含指纹采集、预处理、特征提取和分类识别四个部分[3]。
指纹图像模式识别的主要研究内容包括：（1）指纹图像的几何、拓扑性质；（2）指纹图像的增强、消噪声、平滑、二值化、细化算法；（3）指纹图像的特征提取方法及特征空间的构成；（4）指纹图像的拓扑分类方法；（5）面向实际应用的指纹自动识别系统等。需要重点解决的问题为：寻求相对于尺度、平移、旋转、仿射不变的特征量及特征量的提取方法；指纹图像特征的拓扑结构识别与匹配方法。
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典型的指纹识别系统如图1。
图1指纹识别系统简图
4图象的采集
目前指纹识别中，大概有两种采集方案，一种是光学摄像头的，一种是CmoS电容阵列的[4]。
光学摄像头的方案，需要一个全反射棱镜和一组成像镜头，体积比较大。但目前的成像镜头和CCD/CmoS芯片相当成熟，像家庭常用的USB摄像头就可以用。市场上很容易买得到，所以价格比较低。现在市面上出售的摄像头往往在30万像数以上，所以它的分辨率很高。它的缺点是由于有环境光的影响，而且经过多重反射它的成像有很多的干扰。所以要变成二值图像要经过很多的处理，这样就不适合进行嵌入应用，但我们相信是有办法克服的。其次是，如果手指头非常干燥或者是沾满灰尘，它将只能做到残缺的很厉害的图像。它的原理是如果没有手指的存在，光源的光线通过全反射棱镜照射如CCD镜头，如果手指接触镜头，那么将改变那一点的折射率，光线进入镜头就有变化。这样就能拍摄到一幅指纹图[5]。
CmoS阵列的方案，我们所知道的拥有CmoS芯片的有三家公司的产品，Fujitsu的mBF系列，atmeL和Fingerprint的线性扫描系列。除此之外还是有很多别的选择，如Securityfirst，但都没有接触过。CmoS的传感器分为两大类，一类是面传感器，另一类是线列传感器。面传感器就是以整个面来接触手指，采集的是1:1的图像。线列传感就是分段采集图像再拼接起来的方法，一般呈现为一个条状，把手指在上面主动滑扫然后拼接。CmoS阵列的传感器的原理是每个点都相当于一个电容，测量接触点的电荷就知道有没有接触。像大多数半导体传感器那样，它的优点是敏感，体积小。但也如大多数半导体传感器一样存在着温漂和易受电磁干扰，它本身就能产生不少噪声信号。这些噪声信号有些呈现出一个个小黑点或者小白点散落在图像中。而且这种一比一的图像采集，如果分辨率不高，而且手上的脊线比较密集的，那采集出来的图像会连成一块。另外CmoS传感器对接触面的不平整反应得比光学镜头强烈，很多脊线在光学镜头拍下来是连续的，但CmoS传感器反应出来是断断续续的。这样一来如果手指褪皮的话采集的图像比较偏离原来的图像。这些问题只有通过算法来解决它。指纹应用中还有一个经常提到的活体指纹提取，可以检测指纹本身的温度，血液的颜色（光照射）等，其实活体与否的检测相对来说比较简单，但增加检测器件涉及到机具的设计，还需要事先考虑好。
5图像的预处理
图像的预处理一般是指纹自动识别系统不可缺少的一个环节，成功的预处理可以减少低质量图像对分类、识别结果的影响。在预处理中，最终的目标是对输入图像进行适当的分解，将其分为指纹图像的前景（图案）和背景。
为了确保细节特征算法的性能，我们需要进行指纹图像增强。一般来说，图像的增强采用平滑、滤波、二值化、细化等数字图像处理方法来进行。实际实现时，指纹图像增强一般采用以下几个环节：规格化、方向图估计、频率图估计、生成模板、滤波。一幅指纹图像经过规格化后，才能将该图的均值和方差控制在给定范围，以便后续处理。对指纹图像规格化的目的是将该灰度图的方差降低[6]。
6指纹特征的提取与分类识别
对指纹图像模式识别问题，至少有三个用于指纹识别的分支，即结构的方法、句法方法和人工神经网络（ann）。对结构分支，其总的思路框架是：特征的提取基于指纹图像的细节，特征的表达使用数据结构图，结构的匹配利用特征的拓扑性质。对句法分支而言，典型的近似纹线形成原始的串，然后用产生规则形成潜在的可能串，产生规则根据使用的语法、类型有着较大的异。人工神经网络则是通过相当数目的特征训练集对网络进行训练，经过学习的网络用以进行特征的提取与识别[7]。
7指纹图像的匹配
指纹图像匹配就是对两个输入指纹的特征集合（模板）判断是否属于同一指纹。指纹对比有两种方式：（1）一指纹验证：根据用户iD从指纹库中检索出要对比的用户指纹，再与新扫描得到的指纹进行对比；（2）多指纹验证：新扫描得到的指纹和指纹库中的指纹逐一进行对比。
8总结与展望
指纹特征识别是一个引人注目的问题，它是证明个人身份的根本方法，也被认为是最好的生物认证方法。众所周知．世界上没有两个完全相同特征的人，没有两枚完全相同的指纹。因而，指纹是一种随身携带的特殊“印章”，正因其“人有各异，终身不变，不怕丢失，铭记在身”的特点，被世界公认为个人身份识别中最可靠的依据。指纹识别技术不仅免除了人们记忆密码，预留印鉴的烦恼，而且方便快捷，只须手指轻轻一按，立即便可完成身份鉴别。
由于指纹等生物特征的不可复制性，利用指纹等人类自身生理或行为特征进行身份认证的生物识别技术，是最可靠的身份鉴别手段。网上交易需要买卖双方验明正身，特别是网上进行的国际贸易、电子商务，更需要有效的技术来鉴定真伪。在国外，指纹识别技术目前已广泛用于金融领域。随着信息化技术的不断发展，计算机安全技术和身份认证对人们越来越重要。而随着基于个人特征的身份认证技术的不断完善和身份认证设备价格的下降，可以预见，生物特征认证技术将在互联网通信安全、金融证券、政府机构、军事安全、电子商务等领域具有更加广阔的应用前景。
参考文献：
[1]赵亮.基于指纹识别的生物特征身份认证技术研究与实现[J].科学技术与工程,(6,8)/
[2]陆颖.指纹识别原理与方法综述[J].工程数学学报,(21,6)/
[3]段少雄,田捷,李恒华.winDowS指纹登录系统的设计与实现[J].计算机工程与应用,2003(11):117-119.
[4]刘木生,庄镇泉.基于pKi和指纹识别技术的身份认证研究和实现[J].中国金融电脑,2003(10):54-58.
[5]戴平阳.指纹识别技术研究进展[J].厦门大学学报(自然科学版),2002,41(6):750-755.
[6]罗希平,田捷.自动指纹识别中的图像增强与细节匹配[J].软件学报,2002.1.