生物識別技術
生物 識別技術和 生物 識別系統
生物識別技術（Biometric Identification Technology）是利用人體生物特征進行身份認證的一種技術。生物特征是唯一的（與他人不同），可以測量或可自動識別和驗證的生理特性或行為方式，分為生理特征和行為特征。
生物識別系統對生物特征進行取樣，提取其唯一的特征并且轉化成數字代碼，并進一步將這些代碼組成特征模板，人們同識別系統交互進行身份認證時，識別系統獲取其特征并與數據可中的特征模板進行比對，以確定是否匹配，從而決定接受或拒絕該人。
生物識別技術的發展
人類利用生物特征識別的歷史可追溯到古代埃及人通過測量人體各部位的尺寸來進行身份鑒別，現代生物識別技術始于70年代中期，由于早期的識別設備比較昂貴，因而僅限于安全級別要求較高的原子能實驗、生產基地等。現在由于微處理器及各種電子元器件成本不斷下降，精度逐漸提高，生物識別系統逐漸應用于商業上的授權控制如門禁、企業考勤管理系統安全認證等領域。
用于生物識別的生物特征有手形、指紋、臉形、虹膜、視網膜、脈搏、耳廓等，行為特征有簽字、聲音、按鍵力度等?；谶@些特征，人們已經發展了手形識別、指紋識別、面部識別、發音識別、虹膜識別、簽名識別等多種生物識別技術。
目前人體特征識別技術市場上占有率最高的是指紋機和手形機，這兩種識別方式也是目前技術發展中最成熟的。IBG(International Biometric Group)在2000年生物識別技術市場的分析報告中得出1999年度各種生物識別技術產品利潤的市場占有率如右圖所示。
生物識別技術優勢
生物識別技術是目前最為方便與安全的識別技術，它不需要記住復雜的密碼，也不需隨身攜帶鑰匙、智能卡之類的東西。生物識別技術認定的是人本身，沒有什么能比這種認證方式更安全、更方便了。由于每個人的生物特征具有與其他人不同的唯一性和在一定時期內不變的穩定性，不易偽造和假冒，所以利用生物識別技術進行身份認定，安全、可靠、準確。此外，生物識別技術產品均借助于現代計算機技術實現，很容易配合電腦和安全、監控、管理系統整合，實現自動化管理。
幾種常見的生物識別技術 指 紋
十九世紀初，科學研究發現了至今仍然承認的兩個重要特征：一是兩個不同手指的指紋紋脊的樣式（Ridge Pattern）不同，另外一個是指紋紋脊的樣式終生不變。這個研究成果使得指紋在犯罪鑒別中得以正式應用。二十世紀六十年代，由于計算機可以有效地處理圖形，人們開始著手研究計算機來處理指紋，自動指紋識別系統AFIS在法律實施方面的研究與應用有就由此展開來。
一個優秀的生物識別系統要求能實時迅速有效地完成其識別過程。所有的生物識別系統都包括如下幾個處理過程：采集、解碼、比對和匹配。指紋識別處理也一樣，它包括對指紋圖像采集、指紋圖像處理特征提取、特征值的比對與匹配等過程。使用指紋識別方式的優點在于其可靠、方便與便于被接受。你只要花微不足道的時間去用指紋儀獲取指紋圖像，許多研究表明指紋識別在所有生物識別技術中是對人體最不構成侵犯的一種技術手段。
掌 紋
手掌幾何學是基于這樣一個事實：幾乎每個人的手的形狀都是不同的，而且這個手的形狀在人達到一定年齡之后就不再發生顯著變化。當用戶把他的手放在手形讀取器上時，一個手的三維圖像就被捕捉下來。接下來，對手指和指關節的形狀和長度進行測量。
根據用來識別人的數據的不同，手形讀取技術可劃分為下列三種范疇：手掌的應用，手中血管的模式，以及手指的幾何分析。映射出手的不同特征是相當簡單的，不會產生大量數據集。但是，即使有了相當數量的記錄，手掌幾何學不一定能夠將人區分開來，這是因為手的特征是很相似的。與其他生物識別方法相比較，手掌幾何學不能獲得最高程度的準確度。當數據庫持續增大時，也就需要在數量上增加手的明顯特征來清楚地將人與模板進行辨認和比較。
視網膜
分析眼睛的復雜和獨特特征的生物識別技術被劃分為兩個不同的領域：虹膜識別技術和角膜識別技術。
虹膜是環繞著瞳孔的一層有色的細胞組織。虹膜辨識系統使用一臺攝像機來捕捉樣本，然后由軟件來對所得數據與儲存的模板進行比較。
角膜是眼睛底部的血液細胞層。角膜掃描的進行是用低密度的紅外線去捕捉角膜的獨特特征。我們所知的位于角膜中心的 區域被掃描，血液細胞的唯一模式就因此被捕捉下來。角膜識別技術被認為是最好的生物識別。然而，盡管它有著高度的準確性，人們通常認為這項技術不方便與 。因此，它很難獲得終端用戶的普遍接受。角膜掃描儀要求被掃描者在它讀取角膜信息時直立不動。
眼睛和角膜掃描儀對于目盲者和眼睛患有的人是無效的。
面 孔
面孔識別系統通過分析臉部特征的唯一形狀、模式和位置來辨識人?；旧嫌袃蓚€方法來處理數據：攝像機和熱量繪圖。標準攝像技術是建立在由攝像機捕捉到的臉部圖像上。熱量繪圖技術分析皮膚下的血管熱量發生模式。這項生物識別技術的吸引力在于它能夠人機交互。
然而，這套系統是非常不可靠和昂貴的。例如，它無法分辨出雙胞胎或三胞胎，無法認出理完發的用戶，也無法辨認出戴眼鏡與不戴眼鏡的同一個人。
聲 音
聲音的辨識是對基于生理學和行為特征的說話者嗓音和語言學模式的運用。它與語言識別不同在于這項技術不對說出的詞語本身進行辨識。而是通過分析語音的唯一特性，例如發音的頻率，來識別出說話的人。語音辨識技術使得人們可以通過說話的嗓音來控制能否出入限制性的區域。舉例來說，通過電話撥入銀行、數據庫服務、購物或語音郵件，以及進入保密的裝置。
雖然語音識別是方便的，但由于非人性化的風險、遠程控制和低準確度，它并不可靠。一個患上感冒的人有可能被錯誤的拒認從而無法使用該語音識別系統。
簽 名
簽名識別，也被稱為簽名力學辨識（Danamic Signature Verification--DSV），它是建立在簽名時的力度上的。它分析的是筆的移動，例如加速度、壓力、方向以及筆劃的長度，而非簽名的圖像本身。簽名力學的關鍵在于區分出不同的簽名部分，有些是習慣性的，而另一些在每次簽名時都不同。
簽名的使用已經被廣泛地接受，應用范圍從獨立宣言到信用卡都可見到。然而，簽名辨識的問題仍然存在于獲取在辨識過程中使用的度量的方式以及簽名的重復性。DSV系統已被控制在某種方式上去接受變量。但是，如果不降低接受率，它就無法持續地衡量簽名的 力度。
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