生物特征识别与生物医学仪器--研究方向报告.doc

目录1概述              52虹膜诊病技术                    13参考文献  (BiometricIdentificationTechnology)是指利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。更具体一点,生物特征识别技术就是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。生物识别系统是对生物特征进行取样,提取其唯一的特征并且转化成数字代码,并进一步将这些代码组合而成的特征模板。人们同识别系统交互进行身份认证时,识别系统获取其特征并与数据可中的特征模板进行比对,以确定是否匹配,从而决定接受或拒绝该人。在目前的研究与应用领域中,生物特征识别主要关系到计算机视觉、图象处理与模式识别、计算机听觉、语音处理、多传感器技术、虚拟现实、计算机图形学、可视化技术、计算机辅助设计、智能机器人感知系统等其他相关的研究。已被用于生物识别的生物特征有手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等,行为特征有签字、声音、按键力度等。基于这些特征,生物特征识别技术已经在过去的几年中已取得了长足的进展。 掌纹识别技术手掌几何学是基于这样一个事实:几乎每个人的手的形状都是不同的,而且这个手的形状在人达到一定年龄之后就不再发生显著变化。当用户把他的手放在手形读取器上时,一个手的三维图像就被捕捉下来。接下来,对手指和指关节的形状和长度进行测量。根据用来识别人的数据的不同,手形读取技术可划分为下列三种范畴:手掌的应用,手中血管的模式,以及手指的几何分析。映射出手的不同特征是相当简单的,不会产生大量数据集。但是,即使有了相当数量的记录,手掌几何学不一定能够将人区分开来,这是因为手的特征是很相似的。与其他生物识别方法相比较,手掌几何学不能获得最高程度的准确度。当数据库持续增大的,也就需要在数量上增加手的明显特征来清楚地地人与模板进行辨认和比较,技术工程量巨大,不宜持久推广。,从静脉分布图依据专用比对算法提取特征值,D摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像,将静脉的数字图像存贮在计算机系统中,将特征值存储。静脉比对时,实时采取静脉图,提取特征值,运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征,同存储在主机中静脉特征值比对,采用复杂的匹配算法对静脉特征进行匹配,从而对个人进行身份鉴定,确认身份。由于静脉纹络包含大量的特征信息,可以作为验证的对象。手掌静脉识别的原理也是利用静脉血管与肌肉、骨骸之间对特定波长红外光不同的吸收特性来进行静脉血管造影。与手掌静脉识别的原理相同。由于手掌较厚,红外光通常无法进行透射,因而只能采用反射造影法。红外光照射在手背上,有静脉的部位吸收红外光反射暗淡,肌肉与骨路部位反射强烈,从而实现对静脉的造影。静脉纹络在人体内部很难被伪造,静脉识别是一种新兴的红外生物识别技术,它是根据静脉血液中脱氧血色素吸收近红外线或人体辐射远红外线的特性,用相应波长范围的红外相机摄取手背(或指背、指腹、手掌、手腕)的静脉分布图,通过归一化、去噪等预处理后进行滤波增强与静脉纹路分割、细化修复,然后提取其特征,再与预先注册到数据库或储存在IC卡上的特征数据进行匹配以确定个人身份。由于每个人的静脉分布图具备类似于指纹的唯一性且成年后持久不变的特点,所以它能够唯一确定一个人的身份。此外,它具有其他生物特征识别技术所不具备的优点,因而具有广泛的应用前景,得到广大学者的关注。静脉识别分为:指静脉识别和掌静脉识别,掌静脉由于保存及对比的静脉图像较多,因为识别速度方面较慢。指静脉识别,由于其容量大,识别速度快,精确度高,活体识别等优势,越来越受到更多重要场合青睐。:虹膜识别技术和角膜识别技术。虹膜是环绕着瞳孔的一层有色的细胞组织。虹膜辨识系统使用一台摄像机来捕捉样本,然后由软件来对所得数据与储存的模板进行比较。角膜是眼睛底部的血液细胞层。角膜扫描的进行是用低密度的红外线去捕捉角膜的独特特征。我们所知的位于角膜中心的区域被扫描,血液细胞的唯一模式就因此被捕捉下来。角膜识别技术最初被认为是最好的生物识别。然而,尽管它有着高度的