Biometrics 简明教程
Behavioral Modalities
行为生物识别技术涉及人员的行为或人员执行任务（如走路、签名和键盘输入）的方式。
行为生物识别方式具有更高的差异性，因为它们主要取决于疲劳、情绪等外部因素。与基于生理生物识别技术的解决方案相比，这会导致较高的 FAR 和 FRR。
Gait Recognition
Gait 是一个人的行走方式。人们在行走时表现出不同的特征，例如身体姿势、行走时两英尺之间的距离、摇摆等，这些特征有助于识别他们。
基于对候选人走路视频图像进行分析的步态识别。候选人行走周期的样本由视频记录。然后分析样本以确定膝盖和脚踝等关节的位置，以及在行走时它们之间的角度。
为每个人员创建一个相应的数学模型并将其存储在数据库中。在验证时，该模型与候选人步态的实时样本进行比较以确定其身份。
Signature Recognition System
在这种情况下，签名方式的行为模式比图形形式的签名外观得到更多强调。
行为模式包括书写时间、停顿、压力、笔画方向和签名过程中的速度的变化。复制签名的图形外观可能容易，但要模仿签名的行为模式却不容易。
此项技术包括一支笔和平板电脑，两者都连接到计算机，用于模板比较和验证。高品质平板电脑可以在签名时捕获速度、压力和时间等行为特征。
在注册阶段，候选人必须在绘图板上多次签字以获取数据。然后，签名识别算法提取唯一特征，如时间、压力、速度、笔画方向、签名路径上的重要点和签名大小。算法为这些点指定不同的权重值。
在识别时，候选人输入签名的实时样本，将其与数据库中的签名进行比较。
Constraints of Signature Recognition System
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为了获取足够数量的数据，签名应足够小以适合平板电脑，且足够大以方便处理。
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绘图板的质量决定了签名识别注册模板的稳健性。
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候选人必须在与注册时相同的类型环境和条件下执行验证过程。如果发生变化，则注册模板和实时样本模板可能彼此不同。
Merits of Signature Recognition System
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签名识别过程对冒充者具有很高的抵抗力，因为很难模仿与签名相关的行为模式。
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在金额较大的商业交易中，它的工作效果很好。例如，签名识别可用于在打开和签署任何机密文件之前，对参与交易的业务代表进行积极验证。
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它是一种非侵入性工具。
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我们所有人都以某种商业形式使用自己的签名，因此几乎没有隐私权问题涉及其中。
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即使系统遭到黑客入侵并窃取了模板，也可以轻松恢复模板。
Keystroke Recognition System
在二战期间，军事情报部门使用一种称为发送者拳头（Fist of the Sender）的技术，根据打字节奏来确定莫尔斯电码是由敌人还是盟军发送的。如今，就硬件而言，击键动力学是最容易实现的生物识别解决方案。
此生物识别分析候选人的打字模式、节奏和在键盘上打字的速度。击键识别中使用 dwell time 和 flight time 测量。
Dwell time −它是一个键被按下的持续时间。
Flight time −它是在松开一个键和按下下一个键之间经过的时间。
候选人在键盘上的打字方式有所不同，因为他们找到正确按键所需的时间、飞行时间和停留时间有所不同。他们的打字速度和节奏也根据他们对键盘的熟练程度而异。击键识别系统在一次尝试中每秒监测键盘输入数千次，以根据他们的打字习惯识别用户。
击键识别有两种类型−
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Static −这是在交互开始时的一次性识别。
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Continuous −贯穿于交互过程。
Application of Keystroke Dynamics
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击键识别用于识别/验证。它与用户 ID/密码一起用作一种 multifactor authentication 。
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它用于监视。一些软件解决方案会跟踪每个用户帐户的击键行为，而无需最终用户的了解。此跟踪用于分析帐户是否与真正的帐户所有者以外的其他人共享或使用。用于验证某些软件许可证是否正在共享。