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解析生物识别发展十大关键技术

时间:2011-03-07 00:00:00  来源:互联网  编辑:互联网

  8生物特征的匹配技术

  特征匹配就是计算两个生物特征样本的特征向量之间的相似度。图匹配算法也在指纹细节点模式、人脸模式、虹膜斑块模式的相似性度量中得到成功应用。

  9生物特征数据库检索与分类技术

  收集掌纹信息

  随着生物特征识别技术在人类日常生活中的普及,使用人数的增长必然导致生物特征数据库的不断扩大。这种规模的扩大不仅仅表现在数据存储量的扩大,还表现在从数据库中搜索某一条记录所耗费的时间的增加。例如在一对多的超大规模(如一个城市、一个国家、一个行业的人群)生物识别应用中,完成一次识别的时间的长度将会让人无法忍受。这是任何一项成熟的生物识别技术从小规模应用向大规模应用转化时不可避免的问题。

  虽然可以使用并行计算技术来减少每次识别的时间,如果有一个生物特征粗分类的方法就可以实现分层次的生物识别:

  根据生物特征向量将数据库中所有的模板分成若干个大类,在大规模识别时首先判断输入生物特征所属的大类,然后首先和这个大类的数据库模板进行比对,这样就可以(至少从希望值)减少等待识别结果的时间。例如指纹可以根据奇异点的个数和位置信息分成拱形、尖拱形、左旋形、右旋形和旋涡形等几个大类。在虹膜识别研究领域也有人利用分形维特征将虹膜数据库分成四大类。这些分类方法的准确率都高于90%,结果是令人鼓舞的。利用生物特征模式,还可以实现人种分类、性别分类等。所以生物特征粗分类和数据库检索技术将是一个很有前途的研究方向,下一步研究的重点是增加类别数,提高分类的准确率。

  10生物特征识别系统的性能评价

  迄今为止,任何的生物特征识别系统或者方法都有出错的可能。对系统的识别精度给出客观、准确的评估其实是一个很复杂的问题,它受测试样本的数量、质量、评估指标等因素的影响,但是这对应用单位和司法部门却是一个很关注的焦点问题。所以生物特征识别方法的性能测评已成为生物特征识别研究的一个重要方向。对于1∶1比对的身份验证系统,错误有两种情况:

  一是把不同人的生物特征识别为同一类,称为错误接收;另一种可能是把同一人的生物特征识别为不同类,称为错误拒绝。

  一般可以从理论和实验两个方面评估一个生物识别方法的性能指标。从理论方面可以研究生物特征的唯一性,即对影响错误接收和错误拒绝的各种参数进行准确建模,从每种生物特征识别方法的本质和机理出发给出理论上可以取得的错误率的下界。这个工作是很有意义也是难度很大的。例如司法界对通过指纹匹配结果来指认罪犯还存在着很大争议,虽然有研究人员宣称地球上找不到指纹特征完全相同的两个人,但是在自动或者人工指纹识别系统中,到底需要多大的相似度才可以完全确认两枚指纹的同源性?识别出错的准确概率到底是多少?已经有研究人员对这个问题进行了比较深入的研究,但是并没有完全解决好这个问题。

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