Biometrics 简明教程

Physiological Modalities

如前所述,生理模态基于对人体部位的直接测量,例如虹膜、指纹、手指的形状和位置等。

有些身体特征在人的一生中保持不变。它们可以作为识别个人身份的绝佳资源。

Fingerprint Recognition System

它是最为人所知和使用的生物识别解决方案,用于对生物识别系统上的个人进行身份验证。它如此受欢迎的原因是,有十个可用的生物识别源以及易于获取。

每个人都有一个独特的指纹,由脊、沟和线的方向组成。脊有三种基本图案,即 arch, loopwhorl 。指纹的唯一性由这些特征以及分叉和斑点(脊端)之类的 minutiae features 决定。

指纹是最古老、最流行的识别技术之一。指纹匹配技术有三种类型 −

  1. Minutiae Based Techniques − 在这些微小部分中发现了点,然后将其映射到其在手指上的相对位置。有些困难,例如图像质量低,则难以正确找到微小部分。另一个困难是,它考虑了脊和沟的局部位置;不是全局的。

  2. Correlation Based Method − 它使用更丰富的灰度信息。它能够处理劣质数据,从而克服了基于微小部分信息的方法的问题。但它也有一些自己的问题,如点的定位。

  3. Pattern Based (Image Based) Matching − 基于图案的算法比较存储的模板和候选指纹之间的基本指纹图案(弓形、斗形和环形)。

fingerprint recognition system

Merits of Finger Recognition System

  1. 这是最现代的方法。

  2. 这是最经济的方法。

  3. 它具有很高的可靠性和安全性。

  4. 它在一个小的模板大小上工作,这可以加快验证过程。

  5. 它需要的内存空间更少。

Demerits of Finger Recognition System

  1. 疤痕、切口或手指缺失会妨碍识别过程。

  2. 可以使用蜡制成的人造手指来欺骗系统。

  3. 它涉及与系统进行物质接触。

  4. 他们会在输入样本时留下手指图案。

Applications of Finger Recognition System

  1. Verification of driver-license authenticity.

  2. 验证驾驶执照的有效性。

  3. Border Control/Visa Issuance.

  4. Access control in organizations.

Facial Recognition System

面部识别基于确定下巴、下颌、眼睛、眉毛、鼻子、嘴唇和颧骨的形状和大小。2D 面部扫描仪开始读取面部几何形状并将其记录在网格上。面部几何形状以点的形式传输到数据库中。比较算法执行面部分割并得出结果。面部识别以以下方式执行:

  1. —— 在此类型中,测量瞳孔之间的距离或从鼻子到嘴唇或下巴的距离。

  2. —— 它是将整体面部图像分析为多个面部加权组合的过程。

  3. —— 定位人皮肤上独特的线条、图案和斑点。

facial recognition system

Merits of Facial Recognition System

  1. 它提供数据库中模板的简易存储。

  2. 它降低了识别面部图像的统计复杂性。

  3. 它不涉及与系统进行物质接触。

Demerits of Facial Recognition System

  1. 面部特征会随着时间的推移而变化。

  2. 无法保证独特性,例如在同卵双胞胎的情况下。

  3. 如果候选人面部显示不同的表情(例如轻微的笑容),则会影响结果。

  4. 它需要充分的照明以获得正确的输入。

Applications of Facial Recognition System

  1. General Identity Verification.

  2. Verification for access control.

  3. Human-Computer Interaction.

  4. Criminal Identification.

  5. Surveillance.

Iris Recognition System

虹膜识别基于人眼中的虹膜模式。虹膜是一种有色弹性组织,中心有可调节的环形开口。它控制瞳孔的直径。在成年人中,虹膜的纹理在其整个生命周期中都是稳定的。左眼和右眼的虹膜图案不同。虹膜图案和颜色因人而异。

它涉及用一枚合格的相机拍摄虹膜图片,存储它,并使用数学算法将它与候选人的眼睛进行比较。

iris recognition system

Merits of Iris Recognition System

  1. 由于匹配两个虹膜的概率是 100 亿分之一,因此非常准确。

  2. 由于整个人的一生中,虹膜图案保持相同,因此具有很高的可扩展性。

  3. 候选人不需摘下眼镜或隐形眼镜;它们不会影响系统的准确性。

  4. 它不涉及与系统进行物质接触。

  5. 由于其模板尺寸较小,因此可提供即时验证(2 到 5 秒)。

Demerits of Iris Recognition System

  1. Iris scanners are expensive.

  2. 高质量图像可能会欺骗扫描仪。

  3. 为了准确扫描,要求一个人将头保持非常静止。

Applications of Iris Recognition System

  1. 国家安全和身份识别,例如印度的阿达尔卡。

  2. Google 使用虹膜识别来访问其数据中心。

Hand Geometry Recognition System

它包括测量手掌的长度和宽度、表面积、手指的长度和位置以及手的整体骨骼结构。每个人的手都是独一无二的,并且可以用来辨别其他人。手掌几何系统有两种−

  1. Contact Based −手放在扫描仪表面上。此放置由五根销钉定位,这些销钉引导候选人的手正确放置在摄像头下方。

  2. Contact Less − 在这种方法中,手部图像采集不需要销钉或平台。

geometry recognition system

Merits of Hand Geometry Recognition System

  1. 它坚固且用户友好。

  2. 皮肤水分或纹理的变化不会影响结果。

Demerits of Hand Geometry Recognition System

  1. 由于手部几何形状并不唯一,因此它不是非常可靠的。

  2. 对于成年人来说,它很有效,但对于成长中的孩子来说不行。

  3. 如果候选人的手有珠宝、石膏或关节炎,则可能会出现问题。

Applications of Hand Geometry Recognition System

  1. 核电站和军事使用手部几何识别来进行访问控制。

Retinal Scanning System

视网膜是眼球后部的内衬层,覆盖了眼球内表面的 65%。它包含 photosensitive 细胞。由于供应血液的血管网络复杂,每个人的视网膜都是独一无二的。

它是一种可靠的生物特征,因为视网膜图案在人的一生中保持不变,除了患有糖尿病、青光眼或某些退行性疾病的人的图案除外。

在视网膜扫描过程中,要求一个人取下隐形眼镜或眼镜。将低强度的红外光束投射到某人的眼睛中 10 至 15 秒。红外光被血管吸收,在扫描过程中形成血管图案。然后将此图案数字化并存储在数据库中。

retinal scanning

Merits of Retinal Scanning System

  1. It cannot be forged.

  2. 由于错误率为一亿个样本中的 1(几乎为 0%),因此它非常可靠。

Demerits of Retinal Scanning System

  1. 由于用户需要保持稳定的姿势,因此它不太人性化,这会导致不适。

  2. 它往往会揭示一些不良健康状况,例如高血压或糖尿病,这会导致隐私问题。

  3. 结果的准确性容易受到白内障、青光眼、糖尿病等疾病的影响。

Applications of Retinal Scanning System

  1. 它被一些政府机构(如 CID、FBI 等)实践。

  2. 除了安全应用外,它还用于眼科诊断。

DNA Recognition System

*D*eoxyribo *N*ucleic *A*cid (DNA) 是人类中的遗传物质。除了同卵双胞胎,每个人都通过其 DNA 中的特征进行唯一识别,该特征位于细胞核中。有多种来源可以收集 DNA 模式,例如血液、唾液、指甲、头发等。

在细胞内,DNA 以称为 chromosomes 的长双螺旋结构组织。人类中有 23 对染色体。在 46 条染色体总数中,后代从每个亲生父母那里继承 23 条染色体。后代的 99.7% DNA 与父母的共享。剩余的 0.3% DNA 包含了个体特有的重复编码。

DNA 分析的基本步骤为:

  1. [style="arabic"]1. 从血液、唾液、头发、精液或组织获取样本中提取 DNA。

  2. [style="arabic"]1. 将 DNA 样本分成较短的片段。

  3. [style="arabic"]1. 根据大小组织 DNA 片段。

  4. [style="arabic"]1. 比较来自各种样本的 DNA 片段。

样本越详细,比较就越精确,进而越能识别出该个体。

sugar phosphate backbone

DNA 生物识别在以下方面与其他所有生物识别技术有所不同:

  1. 它需要一个有形的物理样本,而不是图像。

  2. DNA 匹配是在物理样品上完成的。没有特征提取或模板保存。

Merit of DNA Recognition System

它提供最高的准确性。

Demerits of DNA Recognition System

  1. 程序从样本采集到结果的时间很长。

  2. 更具信息性,带来隐私问题。

  3. 它需要更多的存储空间。

  4. 采样污染或样本降解可能会影响结果。

Applications of DNA Recognition System

  1. 它主要用于证明有罪或无罪。

  2. 它用于物理和网络安全。