生物特征识别技术及应用市公开课金奖市赛课一等奖课件.pptx

生物特性辨认技术及应用生物特性辨认技术及应用第1页第1页身份辨认主要性人身份辨认在当代社会变得越来越主要我们急需一个愈加以便、有效、安全身份辨认技术第2页第2页什么是生物辨认什么是生物辨认当前，生物辨认技术正成为一个蓬勃发展领域，成为信息处理及计算机工业一个主要应用方向。生物辨认技术主要是指通过可测量身体或行为等生物特性进行身份认证一个技术；而生物特性是指唯一能够测量或可自动辨认和验证生理特性或行为方式。第3页第3页生物特性分为身体特性和行为特性两类。身体特性包括：指纹、掌型、视网膜、虹膜、人体气味、脸型、手血管和DNA等；行为特性包括：署名、语音、行走步态等。第4页第4页当前部分学者将视网膜辨认、虹膜辨认和指纹辨认等归为高级生物辨认技术；将掌型辨认、脸型辨认、语音辨认和署名辨认等归为次级生物辨认技术；将血管纹理辨认、人体气味辨认、DNA辨认等归为“深奥”生物辨认技术。第5页第5页生物辨认技术关键在于如何获取这些生物特性，并将其转换为数字信息，存储于计算机中，利用可靠匹配算法来完毕验证与辨认个人身份过程。第6页第6页生物辨认技术与老式身份鉴定技术对比分析老式身份鉴定技术是指基于特定持有物（如：身份证）和基于特定知识（如：密码）进行身份鉴定一个技术。其应用如：人们通过信用卡和密码能够实现在ATM机上取款。老式办法缺点是：特定持有物易丢失、被盗和遗忘。特定知识则存在记忆上问题。密码太复杂，容易遗忘；密码简朴（如：生日、电话号码等），则容易被破译和猜想。第7页第7页与老式身份鉴定相比，生物辨认技术含有下列特点：随身性：生物特性是人体固有特性，与人体是唯一绑定，含有随身性。安全性：人体特性本身就是个人身份最好证实,满足更高安全需求。唯一性：每个人拥有生物特性各不相同。稳定性：生物特性如指纹、虹膜等人体特性会随时间等条件改变而改变。第8页第8页广泛性：每个人都含有这种特性。以便性：生物辨认技术不需记忆密码与携带使用特殊工具(如钥匙)，不会遗失。可采集性：选择生物特性易于测量。可接受性：使用者对所选择个人生物特性及其应用愿意接受。第9页第9页基于以上特点，生物辨认技术含有老式身份鉴定手段无法比拟长处。采用生物辨认技术，可不必再记忆和设置密码，对主要文献、数据和交易都能够利用它进行安全加密，有效地预防歹意盗用，使用愈加以便。第10页第10页生物辨认起源和发展生物辨认起源和发展 古代埃及人通过测量人体各部位尺寸进行身份判别；当代生物辨认技术始于70年代中期；早期生物辨认设备仅限于安全级别较高场合和军事用途；当前已逐步应用于商业领域，如出入口控制、考勤管理等。第11页第11页当代信息技术为其提供了非常雄厚技术支持，当今信息技术已超越了摩尔定律，成几何级数发展，各种先进图像处理技术、计算机技术、网络技术得到了广泛应用，从而使得基于数字信息技术当代生物辨认系统快速发展起来。生物辨认支撑生物辨认支撑高科技高科技第12页第12页生物辨认系统处理过程所有生物辨认系统都包括下列几种处理过程：采集、特性提取、比对和匹配。生物图像采集包括了高精度扫描仪、摄像机等光学设备，以及基于电容、电场技术晶体传感芯片，超声波扫描设备、红外线扫描设备等。第13页第13页在数字信息处理方面，高性能、低价格数字信号处理器（DSP）已开始大量应用于民用领域，其对于系统所采集信息进行数字化处理功效也越来越强。在比对和匹配技术方面，各种先进算法技术不断开发成功，大型数据库和分布式网络技术发展，使得生物辨认系统应用得以顺利实现。第14页第14页一个优秀生物识别系统要求能实时快速有效地完成其识别过程。但不同生物识别系统采集方式以及计算机处理算法等都不同。下面以较为成熟指纹识别、面部识别为例来介绍一下生物识别系统关键技术。第15页第15页指纹辨认（1）指纹图像采集）指纹图像采集光学录入技术：最成熟也是最古老指纹录入技术，只要将手指放在一个台板（通常是用加膜玻璃制成）上，就能完毕手指图像录入。超声波录入技术：已经存在多年，但它应用范围始终不是十分广泛。手指在放在玻璃台板上，超声波扫描开始时会听到蜂鸣声并感觉到震动。由于使用了声波，因此，在录入图像时，手指不必直接接触台板。第16页第16页芯片录入技术：基于芯片传感器，面积只有一枚邮票那么大，使用者直接将手指放在硅芯片表面来完毕指纹图像录入。第17页第17页（2）特性提取）特性提取当通过上述三种方式得到一幅指纹图像后，需要对图像特性进行提取、分析，指纹基本特性就是如嵴、谷和终点、分叉点或分歧点。平均每个指纹都有几种独一无二可测量特性点，每个特性点都有大约七个特性，我们十个手指产生至少4900个独立可测量特性点，足以确认指纹辨认可靠性。第18页第18页指纹纹线3种基本模式是环型、弓形和螺旋形。弓形弓形 环形环形螺旋形螺旋形第19页第19页局部特性局部特性最常见指纹局部特性包括纹线端点、分叉点和短纹（孤立点）。局部特性和模式在指纹分析中都非常主要，由这些特性，没有两个指纹是相同。纹线端点分叉点短纹（孤立点）第20页第20页（3）比对和匹配）比对和匹配当指纹图像特性值被提取后，就可依照特性值与数据库中本来存储指纹图像特性进行比对和匹配。快速可靠算法是关键短纹（孤立点）第21页第21页虹膜虹膜虹膜辨认虹膜虹膜中间有始终径2.54mm圆孔，这就是我们熟悉瞳孔。眼球前部含色素环形薄膜，由结缔组织细胞、肌纤维等构成，当中是瞳孔。眼球颜色是由虹膜所含色素多少决定。第22页第22页虹膜特性虹膜特性1.高高独独特特性性。几乎任何两个人(包括双胞胎)虹膜都是不完全相同，即使是同一个人左右眼虹膜也存在一定差别。2.高高稳稳定定性性。虹膜本身普通不易发病，能够保持几十年不变。3.良良好好防防伪伪性性能能。要想精细地修改虹膜表面结构特性，即使采用当前先进眼科手术，也必须冒着视力损伤危险。另外，利用虹膜本身有规律震颤特性以及虹膜随光强度改变而缩放特性，能够把假冒虹膜图片区别开来。4.易易接接受受性性。能够不与人体接触，甚至能够在人们没有觉察情况下把虹膜图像拍摄下来。第23页第23页虹膜辨认通过对比虹膜图像特性之间相同性来拟定人们身份,其关键是使用模式辨认、图像处理等办法对人眼睛虹膜特性进行描述和匹配,从而实现自动个人身份认证。这种技术在生物测定行业已经被广泛认为是当前准确度、稳定性、可升级性最高身份辨认系统（humanauthentication）。第24页第24页虹膜辨认技术基本原理虹膜辨认技术基本原理图像获取虹膜定位特性提取特性数据库辨认或认证结果辨认认证第25页第25页1.捕获虹膜数据图像捕获虹膜数据图像2.为虹膜图像为虹膜图像分析准备过程分析准备过程3.从虹膜纹理或类型从虹膜纹理或类型创造创造512字节字节iriscode4.使用使用iriscode模板用于确认模板用于确认第26页第26页虹膜辨认实现办法虹膜辨认流程图像采集预处理虹膜特性分析虹膜图像库虹膜特性模板模式匹配辨认结果第27页第27页虹膜辨认实现办法辨认办法基于局部二值模式特性和图匹配虹膜辨认办法一个基于灰度信息虹膜辨认预处理办法基于多分辨率分析虹膜辨认办法基于小波变换和极大值检测虹膜辨认办法基于图像分割和二维小波变换虹膜辨认办法基于人眼结构特性虹膜辨认办法当今社会虹膜辨认技术高速发展，一下列举了一些辨认办法：当今社会虹膜辨认技术高速发展，一下列举了一些辨认办法：第28页第28页虹膜辨认实现办法基于人眼结构基于人眼结构特性辨认办法特性辨认办法根据匹配准则进行识别.大量实验表明,该方法识别率高,识别时间短.利用局部灰度极小值的方法寻找有效虹膜区域内的特征点,依据纹理长度和方向信息去掉伪特征点,得到虹膜二进制编码通过图像预处理,确定虹膜的位置和大小,将环形虹膜图像展开成矩形并进行归一化与图像增强第29页第29页面部辨认面部辨认由于含有无需特殊采集设备，系统成本相对低，不干扰使用者，不侵犯使用者隐私权等特点，因此成为当前实际使用广泛程度公次于指纹辨认生物特征手段。近十年来，面像辨认出现了不少诸如Boosting、ICA、流形学习等在内技术热点，极大地增进了面像辨认技术与产业发展。第30页第30页尽管面像辨认技术不如指纹辨认应用那么普及，但市场上也已出现了众多基于面像辨认技术产品，如面像辨认门禁系统、面像辨认考勤系统、公安布控对象监控系统、面像辨认网上追逃系统、机场安检系统、面像辨认出入境边检系统、照片比对系统、网络安全认证系统、金融防伪系统、收容遣送管理信息系统等。第31页第31页两个环节面像辨认系统包括两个技术环节：面像检测和面像辨认。面像检测主要实现面像检测和定位，即从输入图像中找到面像及面像位置，并将人脸从背景中分割出来；面像辨认则是对面像进行特性提取、模式匹配与辨认。第32页第32页输入图像或视频输入图像或视频人脸检测与分割人脸检测与分割特性提取特性提取人脸辨认人脸辨认输出辨认结果输出辨认结果人脸检测与分割：从任意场景中检测人脸存在并人脸检测与分割：从任意场景中检测人脸存在并进行定位，提取出一个人脸。进行定位，提取出一个人脸。第33页第33页输入图像或视频输入图像或视频人脸检测与分割人脸检测与分割特性提取特性提取人脸辨认人脸辨认输出辨认结果输出辨认结果特特性性提提取取是是指指依依据据已已知知数数据据库库中中人人脸脸表表征征办办法法，从从人人脸脸图图像像中中提提取取出出该该人人脸脸图图像像表表征征值值。人人脸脸表表征征办办法法诸诸多多，通通常常办法有几何特性、代数特性、特性脸、固定特性模板等。办法有几何特性、代数特性、特性脸、固定特性模板等。第34页第34页第35页第35页既有面像检测办法分为三类：基于规则面像检测：总结了特定条件下可用于检测面像知识（比如肤色、轮廓等），并把这些知识归纳成指导面像检测规则;基于模板匹配面像检测：首先结构含有代表性面像模板，通过相关匹配或者其它相同性度量检测面像;基于统计学习面像检测：主要利用了面部特性点结构灰度分布共同性，是当前面像检测研究领域中主要内容。第36页第36页面像辨认由面像样本训练和待辨认面像辨认两个过程构成。在训练阶段，提取面像特性形成面像特性库。在辨认阶段，用训练好分类器看待辨认面像特性和特性库中特性进行匹配，输出辨认结果。第37页第37页早期面像识别算法主要基于几何特性或模板匹配。对于不同人来说，面部特性点（眼睛、眉毛、鼻子和嘴）和脸部轮廓形状各不相同。基于几何特性方法经过计算面部特性点形状、分布几何参数区分不同人脸。基于模板匹配面像识别通常采取Poggio和Brunelli所提出基于局部特性模板匹配方法，它们提取局部特性模板，进行局部模板匹配并进行识别。第38页第38页四种办法当前面像辨认几种主流方向：特性脸办法、Fisher脸办法、弹性图匹配法以及局部特性分析法。特性脸办法特性脸办法作为一个比较成功人脸辨认技术，它掀起了人脸辨认研究第二次高潮。特性脸办法就是通过对训练面像样本子空间进行主成份分析得到特性脸，所提取特性就是面像在特性脸上投影向量。第39页第39页Fisher脸方法Fisher脸方法基本思想是使不同人面像在所生成面像空间中可分性最正确，从而比特性脸方法更适合用于面像识别。弹性图匹配方法该方法用图来描述面像，图顶点表示面部局部特性点（比如眼睛、鼻尖等），边表示局部特性点之间拓扑连接关系。面像识别时主要衡量它们所对应图之间相同度。第40页第40页局部特性分析法我们在日常生活中辨认面像时，会仔细观测属于最明显局部区域，如大眼睛、鹰勾鼻等。局部特性分析就是基于全局特性脸模型提出一个局部特性拓扑表示。第41页第41页第42页第42页其它生物识别过程与上述指纹识别系统过程基本是一致，区分在于:采集设备不同。每种生物识别技术所需采集设备是不同，如视网膜识别就需要红外线扫描仪、面部识别需要高精度摄像机、声音识别需要高分辨率麦克风等等。因此，采集设备精度、分辨率及可靠性等各种性能指标都是直接影响识别效果主要原因。第43页第43页提取特性点不同，每种生物识别技术都会依据识别不同识别对象而确定不同特性类型，如静脉识别和视网膜识别都是提取不同部位血管分布等特性，声音识别提取不同频率等。因此特性类型选取也是决定该生物识别系统识别效率高低一个方面。第44页第44页在计算机处理方面，各种生物识别系统算法都不同，就是指纹识别中，采用不同扫描方式所采用算法也不同。其次，对于大型生物识别系统，都牵涉到数据库技术和网络技术，成千上万采集样本存储不可能在同一个服务中，甚至同一个地方，怎样快速在异地网络上检索、比对、匹配所采集样本特性是一个重要技术关键。第45页第45页生物辨认现实状况生物辨认现实状况生物辨认发展到现在，已经成为一个庞大家族了。它在公安、国防、金融、保险、医疗卫生、计算机管理等领域均发挥了主要作用。出现了专业研制生产生物辨认产品公司，所开发产品种类丰富，除老式公安自动指纹辨认系统（AFIS）及门禁系统外，还出现了指纹键盘、指纹鼠标、指纹手机、虹膜自动取款机、面部辨认支票兑付系统等。第46页第46页指纹辨认系统指纹辨认系统虹膜辨认系统虹膜辨认系统手形辨认系统手形辨认系统面部辨认系统面部辨认系统声音辨认系统声音辨认系统复合生物辨认系统复合生物辨认系统第47页第47页生物辨认发展前景生物辨认发展前景社会生活各个领域都需要身份认证，伴随全球信息产业迅猛发展，生物辨认技术在技术发展和市场需求上日趋成熟。其产业化发展步伐将进一步加快。1999年华尔街预测：在安全和身份验证市场上费用每年将以超出60复合增长率增长；生物辨认装置产业市场在此后五年中，预计每年将增长3035。雷曼弟兄投资银行预测，未来5年生物辨认系统市场，将自现在每年1亿美元起，以400速度快速成长。Forest&Sullivan最新一份市场调研也表明，美国身份认证设备市场销售额将达到26亿美元。第48页第48页整个生物辨认产业发展趋势是：国际大公司加盟国际大公司加盟价格快速下滑价格快速下滑网络应用加快网络应用加快其它应用扩大其它应用扩大第49页第49页我国生物辨认发呈现实状况与挑我国生物辨认发呈现实状况与挑战战国内对于生物辨认技术开发和应用相对起步较晚，但近几年来却发展快速，尤其是在指纹辨认研究开发方面已经取得了累累硕果。除了研制用于公安刑侦方面指纹辨认系统以外，在民用产品研制开发和应用推广上也有了很大发展。出现了许多专业研制开发指纹辨认系统及其产品专业公司。另外，一些公司也开始涉及其他生物辨认技术研究，如虹膜、静脉和骨骼等。第50页第50页生物辨认技术挑战生物辨认技术挑战芯片自主开发。我国芯片开发技术相对微弱，当前国内指纹辨认系统采用传感芯片都是从国外引进，在DSP处理器开发和研制上也相对落后。因此，掌握先进芯片设计和制造技术是生物辨认系统硬件发展一个关键。第51页第51页软件开发。任何一个生物辨认系统，都需要通过特性选取、分析、对比和匹配，因此对于算法就提出了很高要求，既要确保很高辨认效率，又必须具备很强抗干扰能力，尤其是对部分特性推理和判断能力。第52页第52页接口原则化。由于各种生物辨认系统都也许要与其它信息系统相连接，如何处理各种接口统一性问题就是一个主要影响原因。据悉，开发商最近在生物辨认技术应用程序接口（）原则方面取得了一致，能够用于视窗或其它操作系统。微软已表示，将在新视窗系统中安装生物辨认应用程序接口。第53页第53页产品价格和可靠性。不论是哪一个生物识别产品，要推广和应用，价格必须要为大众所能接受，怎样提升技术含量、降低成本必定是每个开发商所面临基本问题。另外，生物识别系统属于安全系统范围，怎样在各种不同环境条件下，确保系统长久安全可靠运行，都是每个生物识别产品所要必须做到。第54页第54页展望新生活展望新生活未来生活一切都将由于有了生物辨认技术而变得更安全、更轻松第55页第55页