人工智能(AI)应用从入门到精通
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六、生物特征识别

生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。

1.生物特征识别的两个阶段

从应用流程看,生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段,如图2-18所示。

图2-18 生物特征识别的两个阶段

2.生物特征识别的两种任务

从应用任务看,生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务,如图2-19所示。

图2-19 生物特征识别的两种任务

3.生物特征识别技术的内容

生物特征识别技术涉及的内容十分广泛,包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征,其识别过程涉及图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前,生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术,在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。

(1)指纹识别。指纹识别过程通常包括数据采集、数据处理、分析判别三个过程,如图2-20所示。

图2-20 指纹识别的过程

(2)人脸识别。人脸识别是典型的计算机视觉应用,从应用过程来看,可将人脸识别技术划分为图2-21所示的三个过程。人脸识别技术的应用主要受到光照、拍摄角度、图像遮挡、年龄等多个因素的影响,在约束条件下人脸识别技术相对成熟,在自由条件下人脸识别技术还在不断改进。

图2-21 人脸识别的过程

(3)虹膜识别。虹膜识别的理论框架主要包括虹膜图像分割、虹膜区域归一化、特征提取和识别四个部分,研究工作大多是基于此理论框架发展而来。虹膜识别技术应用的主要难题包含传感器和光照影响两个方面,如图2-22所示。

图2-22 虹膜识别技术应用的主要难题

(4)指静脉识别。指静脉识别是利用了人体静脉血管中的脱氧血红蛋白对特定波长范围内的近红外线有很好的吸收作用这一特性,采用近红外光对指静脉进行成像与识别的技术。由于指静脉血管分布随机性很强,其网络特征具有很好的唯一性,且属于人体内部特征,不受到外界影响,因此模态特性十分稳定。指静脉识别技术应用面临的主要难题来自成像单元。

(5)声纹识别。声纹识别是指根据待识别语音的声纹特征识别说话人的技术。声纹识别技术通常可以分为前端处理和建模分析两个阶段。声纹识别的过程是将某段来自某个人的语音经过特征提取后与多复合声纹模型库中的声纹模型进行匹配,常用的识别方法可以分为图2-23所示的两种。

图2-23 声纹识别的方法

(6)步态识别。步态是远距离复杂场景下唯一可清晰成像的生物特征,步态识别是指通过身体体型和行走姿态来识别人的身份。相比上述几种生物特征识别,步态识别的技术难度更大,体现在其需要从视频中提取运动特征,以及需要更高要求的预处理算法,但步态识别具有图2-24所示的优势。

图2-24 步态识别的优势