生物识别技术详解:从指纹压缩到通用系统
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更新于2024-08-20
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"指纹压缩-自动指纹识别系统课件"
指纹识别是一种重要的生物识别技术,它基于人类指纹的独特性来确认个人身份。FBI提出的WSQ算法是国际上广泛应用的指纹图像压缩方法,该算法结合了小波变换和霍夫曼编码技术,能够在保持足够图像质量的同时,实现大约20:1的高压缩比,这对于存储和传输大量指纹数据非常有利。
传统的身份验证方式通常依赖于证件或"用户ID+密码"组合,但这些方法存在被冒用或遗忘的风险。生物识别技术应运而生,它利用个体独特的生理特征或行为模式来进行身份验证。例如,指纹识别利用指纹的不可复制性和稳定性,确保只有真正的个体才能通过验证。特征选择时,需要考虑特征的普遍性、唯一性、稳定性和可采集性,以及用户的接受程度。
生物识别系统通常包含特征采集、压缩、登记和认证等步骤。如图1.1所示,用户通过特征采集器获取生物特征,经过压缩后存储在模板数据库中。在验证过程中,现场采集的特征与登记模板进行一对一比对;而在辨识过程中,则是与数据库中的所有模板进行一对多匹配。
系统性能评价主要关注两个错误率:拒真率(False Reject Rate, FRR)和误识率(False Accept Rate, FAR)。等错误率(Equal Error Rate, ERR)是FRR和FAR相等时的值,ERR越小表示系统精度越高。此外,匹配速度也是衡量系统性能的重要因素,特别是在大规模辨识系统中。
常见的生物识别技术包括但不限于人脸识别、指纹识别、掌形识别、手部血管识别、虹膜识别、视网膜图形识别、面部热象图识别、人耳识别、签名识别、步态识别和声纹识别。其中,人脸识别由于其友好性和接受度高,成为广泛应用的身份认证手段。
指纹识别技术因其可靠性和便利性,在公安系统和高安全领域得到了广泛应用,同时也逐渐渗透到民用系统中,为日常生活提供了更高级别的安全保障。随着科技的发展,生物识别技术的准确性和效率将进一步提升,为身份验证和访问控制提供更加智能和安全的解决方案。
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黄子衿
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