机场生物特征识别技术应用和发展

生物特征识别技术是指通过计算机将人体固有的生理特征或行为特征收集起来并加以处理,以进行个人身份的鉴定的技术的统称.生物识别技术利用的特征,大体上可以分为两类:一类是生理特征,与生俱来,多为先天性的,如指纹、掌纹、虹膜、面像、DNA等;一类是行为特征,后天形成的,如步态、笔迹等.     

谈DNA生物识别技术及其应用

生物特征识别技术是利用人的生理特征或行为特征,来进行个人身份的鉴定.文章论述了DNA生物识别技术的原理、特征、应用的优缺点,介绍了DNA识别技术的标准化工作和发展趋势.     

AI赋能下的声纹识别技术在公共安全领域的深度应用

<正>一、声纹识别在公共安全领域的应用现状生物特征是指每个个体所独有的、可以通过技术有效测量、甄别、鉴定与验证的某类生理上的特征或行为上的方式。从生物特征的来源进行区分,可初步分为两大类,一是生理特征,二是行为特征。生理特征通常指的是人脸、掌静脉、指纹、声纹、虹膜等;行为特征通常指的是笔迹、步态等。生物特征识别技术就是利用各类传感与采集技术、深度学习等人工智     

新型生物特征识别技术概览

1 引言 生物特征识别技术是指基于一种或几种人体本身的生理特征或行为特征进行身份识别,该项技术已经成为加强信息和系统安全、准确识别人员身份的最有效方法之一.近些年来,其应用范围得到了极大的拓展(例如,多国采用了加入生物特征的电子护照、身份证等证件),使得各国研发人员对该项技术青睐有加,在完善和加强现有技术的同时,研发出多种新型生物特征识别技术.     

生物特征识别技术浅谈

不少人都有过这样或那样的尴尬经历:在丢失了身份证或密码之后,而对ATM机束手无策;而现在,利用生物认证技术就可以解决传统认证所不能解决的问题,让人们忘掉那些令人讨厌的密码与口令。 1 生物特征识别全观察 生物特征识别技术是指通过计算机利用人类自身的生理或行为特征进行身份认定的一种技术。 生物特征的特点是人各有异、终生不变(几乎)、随身携带。这些身体特征包括指纹、虹膜、掌纹、面相、声音、视网膜和DNA等人体的生理特征,以及签名的动作、行走的步态、击打     

生物识别技术的特点及未来的发展方向探析

正一、生物识别技术原理及种类生物识别技术是一种通过采集和分析人体固有的特征(生理特征与形为特征)来进行身份识别的计算机技术。人的生理特征有指纹、手形、脸型、虹膜、脉搏、耳廓等,形为特征包括手写笔迹、走路步态、按键力度等。计算机通过光学、声学、生物传感器等来采集这些特征,应用生物统计学,结合图形、声音、形为分析、数据库等高级算法和科技手段,最终实现对人身份的识别。无论是生理特征还是形为特征,都要求特定个体的状态基本上保持稳定,对于不同个体,则存在必要的差异用于区分,这是某种人体特征是否能够     

应用生物特征识别技术还需迈过几道槛

生物特征识别技术是利用人体的生理特征对人的身份进行认证的一种技术.它通过提取人体某些生理特征,并对其中所含的信息进行处理、分析、描述和辨认,从而确定特征所有人的身份.由于生物识别技术独特的优势,将其合理有效地应用到社会治安动态防范系统中,已成为当前公安工作的迫切需要.……     

生物识别技术的特点及未来的发展方向探析

一、生物识别技术原理及种类 生物识别技术是一种通过采集和分析人体固有的特征（生理特征与形为特征）来进行身份只别的计算机技术。人的生理特征有指纹、手形、脸型、虹膜、脉搏、耳廓等,形为特征包括手写笔迹、走路步态、按键力度等。计算机通过光学、声学、生物传感器等来采集这些特征,应用生物统计学,结合图形、     

应用生物特征识别技术还需迈过几道槛

生物特征识别技术是利用人体的生理特征对人的身份进行认证的一种技术。它通过提取人体某些生理特征，并对其中所含的信息进行处理、分析、描述和辨认，从而确定特征所有人的身份。由于生物识别技术独特的优势，将其合理有效地应用到社会治安动态防范系统中，已成为当前公安工作的迫切需要。[编者按]     

多模生物特征识别系统面世

近期,HRS公司新推出MForce多模式生物识别技术平台,MForce是目前最复杂的生物特征识别系统,它在一个单独的多功能组合程序中,结合了各种生物特征识别技术。MForce系统可以根据需要进行配置并提供众多功能,包括采集人员的简历信息和生物特征数据,     

浅析生物特征识别技术的发展及应用

<正>一、前言生物特征识别是通过科技手段,利用人体固有特性(如:指纹、指静脉、人脸、虹膜、掌纹等)和行为特征(如:笔迹、步态、声纹)对个人身份进行鉴定的一种技术。生物特征识别技术需要具备以下几个特点:1.唯一性。能够与人员身份相对应。2.稳定性。生物特征不容易发生变化。3.防窃取。能快速采集和识别,但是不易被不法分子窃取。     

人工智能技术在矿工不安全行为识别中的融合应用

为有效识别矿工不安全行为,预防煤矿安全事故,提出融合深度学习的计算机视觉、表示深度信息的深度图像、可穿戴传感器等人工智能识别技术的方法。基于以上3种方法在人体行为识别上的应用特点,运用主成分分析法(PCA)将3种识别技术提取的行为特征降维融合,通过支持向量机(SVM)对融合特征进行分类;以矿工跌倒行为数据为正样本,走路、坐下、弯腰、下蹲、躺下等5种日常行为数据作为负样本,分别利用3种人工智能识别方法以及融合方法对矿工跌倒行为进行识别检验。结果表明:经过融合后的识别方法对矿工跌倒行为的识别效果均高于其他3种人工智能识别方法。     

美国国家标准技术研究所生物特征识别技术评测概览

近年来,生物特征识别技术发展十分迅猛,各种识别系统的准确率较以前有了大幅度的提高。为了更好地了解当前生物特征识别系统的性能和不足,以美国国家标准技术研究所(NIST)为主的国外政府机构和高校自上世纪90年代起,进行了多项生物特征识别技术评测,涵盖了指纹识别、人脸识别、虹膜识别等识别率相当高的技术,吸引了世界多家知名企业、院校和个人参加。本文将全面介绍美国NIST的生物特征识别技术评测项目,以供科研人员参考借鉴。     

美国国家标准技术研究所生物特征识别技术评测概览

近年来,生物特征识别技术发展十分迅猛,各种识别系统的准确率较以前有了大幅度的提高。为了更好地了解当前生物特征识别系统的性能和不足,以美国国家标准技术研究所（NIST）为主的国外政府机构和高校自上世纪90年代起,进行了多项生物特征识别技术评测,涵盖了指纹识别、人脸识别、虹膜识别等识别率相当高的技术,吸引了世界多家知名企业、院校和个人参加。本文将全面介绍美国NIST的生物特征识别技术评测项目,以供科研人员参考借鉴。     

生物特征识别技术的立用与发展新趋势

本文结合生物特征识别技术在应用过程中所面临的问题与技术挑战,讨论了基于生物特征识别技术的个人身份认证管理产品的发展趋势。非接触式设计将会保证产品在公共卫生与个人接受程度方面的要求,多模态技术为提高系统的高安全性与防伪能力提供了技术保障。基于网络化的身份识别与管理体系将会大大提高生物特征识别技术的商业前景,融合以上三类特征的产品将会代表未来生物特征识别产品市场的发展趋势。     

生物特征识别技术的应用与发展新趋势

本文结合生物特征识别技术在应用过程中所面临的问题与技术挑战,讨论了基于生物特征识别技术的个人身份认证管理产品的发展趋势.非接触式设计将会保证产品在公共卫生与个人接受程度方面的要求,多模态技术为提高系统的高安全性与防伪能力提供了技术保障,基于网络化的身份识别与管理体系将会大大提高生物特征识别技术的商业前景,融合以上三类特征的产品将会代表未来生物特征识别产品市场的发展趋势.     

技术先导,产业先锋——银晨人脸识别技术与应用介绍

一、前言 基于生物特征的识别技术,是根据人体本身所固有的生理特征(面像、指纹、掌纹、视网膜、虹膜、签名、语音等)或行为特征,来利用图像处理技术(或其他数位信号处理技术)和模式识别的方法,从而达到身份鉴别或验证目的的一门科学.在其他领域,许多生物识别技术已经得到了广泛地应用.而在安防行业,指纹识别技术目前应用则最为广泛,但随着社会需求的发展和生物技术的更新,除了正在兴起的虹膜识别、语音识别、步态识别等生物技术,人脸识别的技术发展速度和行业应用规模则显得尤为突出.     

生物特征识别技术及其在监狱安全防范领域的应用

生物特征识别技术是一种具有独特优势的身份识别技术。针对目前多种生物特征识别技术,重点介绍了指纹识别、面部识别、视网膜识别、掌纹识别和虹膜识别技术;对生物特征识别过程中的传感器、特征提取、模板存储和特征匹配等共性关键技术予以扼要分析;简明地阐述了生物识别技术标准研究制定状况;最后提出了生物识别技术在监狱安全防范领域的应用。     

RFID与生物识别技术融合催生新的业务模式

生物识别和RFID作为两种新兴的智能识别技术有着各自的优势，生物识别依据人体自身的生理特征对人的身份进行识别，具有高安全性和惟一性的显著特点，在对人的身份认证领域有着广阔的应用空间；RFID无需接触和人工干预，在物品的管理上有独到的优势。将生物识别和RFID技术结合将极大的加强“人和物”的安全管理，有非常大的市场应用空间。[编者按]     

指静脉识别技术的最新发展与应用

指静脉识别技术是一种新的生物特征活体识别技术,其原理是基于人类手指中流动的血液可吸收特定波长的光线,使用特定波长光线对手指进行照射,从而得到手指静脉的清晰图像,利用这一固有的科学特征将获取的影像进行分析、处理,进而得到手指静脉的生物特征,再将得到的手指静脉特征信息与事先注册的手指静脉特征进行比对就可以确认登录者的身份。由于指静脉隐藏在身体内部,被复制或者盗用的机会很小,使用者心理抗拒性低,受生理和环境因素的影响小,克服了皮肤干燥、油污、灰尘、皮肤表面异常等因素,原始手指静脉影像从被捕获到数字化处理整个过程不到1秒,具有较高的准确识别率（认假率为0．0001％,拒真率为0．01％,注册失败率0％）等,因此指静脉识别技术在安防领域中的高保密与高安全性场合有重要应用。