生物识别技术亦称为模式识别、特征识别或人体自动识别技术 ( PIA)，是指利用人体的某些生理特 征识别的技术。例如利用人的指纹、 掌形、语音、眼纹和签字等独特的相异性、不变性和再现性来进行识别。 由于每个人的这些特征都不相同，因 此利用人体的这些独特的生理特征 可以准确地识别每个人的身份。

随着计算机技术的迅速发展，人们开发出了指纹识别、掌形识别、虹膜识别、视网膜识别、签名识别、声 纹识别、面像识别等多种生物识别技 术。生物识别技术是目前最为方便与安全的识别技术，因此， 随着技术的不断进步，近年来，生物识别技术越 来越多地被应用到门禁控制，考勤管 理等安全防范和保安领域。这里，介绍几种目前在安防领域中应用较广泛的生物识别技术。

指纹识别技术

指纹是手指皮肤上特有的花纹， 由皮肤上的隆起线构成。这些隆起线的起点、终点、分叉、结合称为细 节特征。隆起线的这种细节特征有 无数种排列， 因此，每个人的指纹甚 至一个指纹的每条隆起线都是独特的， 并且一生都不会改变。人体指纹 的独特性和稳定性使其在鉴定罪犯、 识别个人身份和出入口控制（门禁系 统） 等领域得到了广泛应用。

指纹识别技术是最早的通过计 算机实现的身份识别手段，它在今天也是应用最为广泛的生物特征识别 技术。过去，它主要应用于刑侦系统。

近几年来， 它逐渐走向市场更为广泛 的民用领域。

指纹识别技术涉及到许多高新 技术，如指纹样本的采集和存储技术以及计算机数据处理技术等。指纹的识别属于“模式识别”，该系统的 核心是OCR（ 光学字符识别）技术。 通过CCD摄像头提取指纹， 然后输入计算机， 再通过一系列复杂的指纹识别算法， 现代技术就能在极短的时 间内完成任何人的身份识别认证。

可以说，指纹识别实现了身份鉴定领域的世纪革命。

指纹识别技术的发展得益于现代电子集成制造技术和快速可靠的 算法的研究。尽管指纹只是人体皮 肤的一小部分，但用于识别的数据量 相当大，对这些数据进行比对也不是简单的相等与不相等的问题，而是使 用需要进行大量运算的模糊匹配算 法。现代电子集成制造技术使得我 们可以制造相当小的指纹图像读取 设备，同时飞速发展的个人计算机运 算速度提供了在微机甚至单片机上 可以进行两个指纹比对运算的可能。 另外，匹配算法可靠性也不断提高， 指纹识别技术已经非常实用。

指纹识别技术是国际公认的应用最广泛、价格最低廉、易用性极高 的生物认证技术之一，目前已经在笔 记本电脑、手机等消费电子领域以及 金融银行、公安刑侦、门禁管理等各个领域得到广泛应用。在安防领域， 指纹的主要应用为指纹门禁和指纹 电子锁。

指纹门禁的应用场合十分广泛，凡是需要打开门的地方，都可以采用 指纹门禁进行进出管理。目前，在国

安企业发展论坛内主要应用的场合是银行金库、银行 二道门禁、监狱门禁、重要商务会所 等高级场所以及其他重要的出入口。 指纹识别技术的优点是：技术成熟、可选产品丰富；误识率低，安全程 度高。缺点是： 拒识率高，手指受伤 或有油污时不易识别。

掌识别技术

手掌识别技术是较早采用的生物特征识别技术之一。手掌识别技术是利用人的手掌掌形及掌纹（指关 节的间距）差异性的几何图形作比对 识别， 很类似于指纹识别系统。 手掌识别产品是在20世纪80年代末期推出的，最早由美国加利福尼亚的生物识别系统公司Rsi生产， 之后在20世纪90年代早期， 瑞士 出现了一家名叫Biomet Partners of Mutren的掌形识别公司。

手掌识别技术最早由美国 Garrett博士研究提出，它通过辨认 人的独一无二的手掌特征来确认其 身份。手掌特征含手和手指的大小 和形状，包括长度、宽度、厚度以及 手掌和除大拇指之外的其余四个手 指的表面特征。掌形采集的原理是通过红外、CCD成像等方法获得手 掌的三维图像，作为掌形特征处理 的输入数据。特征读取装置将其采 集下来，并生成特征的综合数据（特征值），然后与存储在数据库中的用 户模板进行比对，来判定识别对象的 曳馀。

与指纹识别系统相比，掌形识别 系统具有价格便宜，污物和伤疤不影响测量，手很容易放入扫描器的正确 位置等优势， 使用者很容易接受。其主要缺点是由于手的相似性不是太 容易区分，掌型识别技术不能像指纹、虹膜扫描技术那样容易获得内容 丰富的数据，其可靠性稍差，另外掌 形识别系统的使用者必须与识别设 备直接接触，可能会带来卫生方面的问题。

眼纹识别技术

目前，已达到实用阶段的眼纹识别技术有两种：视网膜识别和虹膜识别。 视网膜是一些位于眼球后部十 分细小的神经（一英寸的1/50），它是 人眼感受光线并将信息通过视神经传给大脑的重要器官，它同胶片的功 能有些类似，用于生物识别的血管分 布在神经视网膜周围，即视网膜四层 细胞的最远处。和指纹一样， 每个人 的视网膜血管分布都不完全相同，且 具有较好的稳定性。因此，视网膜可 以用来可靠地鉴别个人身份。据报 道， 美国在1992年曾首次运用红外 成像技术检验眼底血管分布特征确 定人的身份。

视网膜识别系统类似一台视网膜血管分布扫描器。在采集视网膜 的数据时， 扫描器发出一束光射入使 用者的眼睛，并反射回扫描器，系统 会迅速描绘出眼睛的血管图案并录 入一个数据库中。眼睛对光的自然 反射和吸收被用来描绘一部分特殊 的视网膜血管结构。这个描绘的过 程是由装有旋转式扫描镜头装置的 设备来完成的，镜头的转速为6转／秒，每转可收集视网膜上700个特征 点。数据一旦被收集，就被数字化并 存储为一个96字节的模板。

视网膜识别系统的优点是具有 相当高的可靠性。即使是孪生子女， 这种血管分布也是具有唯一性的，除 了患有眼疾或者严重的脑外伤外，视 网膜的结构形式在人的一生当中都 相当稳定。视网膜识别系统认假率 低。录入设备从视网膜上可以获得700个特征点，同指纹录入比较， 指 纹只能提供30到40个特征点， 这使 得视网膜扫描技术的录入设备的认 假率低于一百万分之一。视网膜是 不可见的， 因此也不可能被伪造。视 网膜识别系统的缺点主要是：由于视 网膜在眼底，需要用户的眼睛很靠近 设备， 甚至相互接触，并且在录入设 备读取图像时，眼睛必须处于静止状 态，使用不方便， 使用者的接受程度 较低； 视网膜识别系统的拒真率相对 较高。拒真率是指系统不正确地拒 绝一个已经获得权限的用户，视网膜 识别系统的拒真率通常在10%左右。 虹膜即为人们所称的黑眼珠部 分，是眼球前一层圆盘状的薄膜，中 央部分是瞳孔。通过红外光对虹膜 上的纹络进行识别，发现60%左右的 纹络， 人与人是相同的，40%的纹络人各不同。经计算两个人同一只眼 虹膜特征相同的概率是十万分之一， 两眼相同的概率是一千亿分之一。

眼睛虹膜纹络识别技术是计算机技术与成像技术的结晶， 采用的是 红外成像技术，将人眼中的虹膜纹络 特征图信息输入计算机，成为特殊的 可供自动识别的人体身份证。

在识别时，将虹膜依瞳孔中心顺时针分成八个象限区，每个象限区呈 45度扇形， 红外光照射后， 可在屏幕 上看到虹膜自瞳孔边缘向外，等距离 扩大有八道同心线（白线状），这就是 经数字化后的虹膜纹络特征图。该 同心圆线极细，肉眼看几乎看不出差 别，但经计算机识别，则变化无穷。 在红外光照射下，反映其图像特 征的模拟信号为高分辨率的摄像机 所接收（采样），经数字化后存入计算 机， 每个虹膜数据长度为256字节，整个过程在系统中瞬间完成，这就是 虹膜纹络识别的原理。

虹膜接近眼睛的表面， 方便摄像，虹膜纹络纤细无比，不可伪造。 建库无需增删改等人工干预，准确性高、速度快、较指纹自动识别更有长 处， 是一项值得研究和推广的新技 术。在应用方面，除了可以在金融、保密、保卫、保安等系统、单位发挥 作用外，假如技术再加以改进，价格 更为低廉的话，其应用范围可大为扩展。例如， 在办理出入境手续时，可 作为身份证件使用。在签证时采集 好虹膜纹络，传输到各出入境关口，就可达到凭目光进出境。在汽车上安装虹膜识别专用卡，就可能大大提 高汽车的防盗性能。只要价格许可， 甚至一幢楼、一个单元的居民住宅安全也可应用这种技术，普通居民用目光开门将不再是梦。

声音识别技术

声音识别是一项很吸引人的出入口控制系统， 原因是用户乐于接受。当前从事声音识别系统开发和 研究的公司很多， 许多发达国家和 公司如美国、日本、韩国以及IBIVI、 Apple、AT＆T、NTT等著名公司都 为声音识别系统的实用化开发研究 投以巨资。

声音识别系统又称作声纹特征识别系统。声音通过话筒进入计算机，再通过数字信号处理器被数字化和软件压缩。并提取出声音特征信 息与识别，就是把不同说话人说话时变化很大而同一说话人说话时变化 很小的那些特征提取出来进行分析、 对比、识别，以此决定声音的真假。 声音识别技术主要包括特征提 取技术、模式匹配准则及模型训练技 术三个方面。此外， 还涉及到声音识 别单元的选取。

声音识别系统的成本非常低廉， 现代多媒体计算机系统中，声音采集 设备已经逐渐成为标准配置，要在此基础上实现语音识别只需增加软件 成本。对使用者来说，不需要与硬件 直接接触，而且说话是一件很自然的 事情，所以声音识别可能是最自然的手段，使用者很容易接受， 最适于通 过电话来进行身份识别。

声音识别系统最大的问题是可能假冒，但这并不严重，因为装置比 人们说话会更有目的地集中注意力于说话的不同特征，而假冒身份者，通常只是专心于模仿同一特征上，且说话形式是由生理因素和行为因素相结合而构成的， 系统能比较容易识别假冒者。另外， 目前声音识别准确性还有待进一步提高，同一个人由于音量、语速、语气、音质的变化或其他很多原因容易造成系统的误识。当使用者患感冒或扁桃体发炎时，系统可能无法正确比对，产生错误拒读。

签字识别技术

笔迹是人的一种稳定的行为特征， 具有一定的不变性和独特性。每 个人的书写特征都不近相同， 因此可以利用人的签名来识别个人身份。 手写签名识别技术， 是通过计算机把手写签名的图像、笔顺、速度和压力 等信息与真实签名样本进行比对，以 实时鉴别手写签名真伪的技术。

签字比对技术有两种不同的方法： 一是根据书写的物理特征进行比 对， 因为人的书写物理特征容易被他人模仿，因此这种比对方法可靠性存 在一定问题， 有可能让假冒者混入， 因此此种识别技术基本被淘汰； 二 是通过比对签字时的压力曲线变化来进行识别， 也被称为签名力学辨 识( Danamic Signature Verificatlon, DSV)， 它分析的是笔的移动，例如加 速度、压力、方向以及笔划的长度，而非签名的图像本身。签名力学的关 键在于区分出不同的签名部分， 由于假冒者很难做到能与真正签字者一 样以完全相同的力量再显签名， 因此 这种比对方法可靠性比前一种方法 高得多。

签字识别技术装置一般使用有线笔、灵敏的图形输入板或二者相互结合使用，其过程分为签名采集和签名识别： 签名采集提取了签名中的百 余种生物特性（如图像、笔顺、速度和压力）， 对每个人的签名建立一个唯一模板。签名识别系统通过签名识 别，完成用户合法身份的确认，它与 传统的口令相比，更安全、更有效，而口令容易忘记， 也容易被盗，但签名 极难模仿。用手写签名识别作为确 认用户身份的手段极大地增加了系 统中信息安全性。人类在很久以前就开始使用签名来鉴别身份，因此签 名识别对于使用者来说有着良好的 心理基础，手写签名识别技术是公认 的更容易被大众接受的一种身份认证方式， 也是目前计算机模式识别领域的前沿课题。该系统主要应用于 电子政务、电子商务、金融机构、安全 防范等领域，针对不同的用户，提供各类具体解决方案。签字识别技术的主要缺点是识别速度较慢。

人脸识别技术

脸形识别技术研究出现在20世纪80年代末、90年代初的一些大学学术文献中，它是随着计算机视觉技 术发展而来。1996年， 美国政府作了 脸形识别技术的试验， 之后到20世纪末才开始把这一技术产品化。

脸形识别技术是目前已经产品化的技术中相对较为复杂的一项技术，主要是因为脸形识别，不仅仅是 比对，还包括捕捉，需要从一堆移动 着的影像中，识别出哪里是人像，并且把人像分离出来，再进行脸形成像。用于捕捉面部图像的两项技术 分别是视频技术和热成像技术。视 频技术通过一个摄像头摄取面部的图像或者一系列图像， 在面部被捕捉 之后，一些核心特征点被记录，例如， 眼睛、鼻子和嘴的位置以及它们之间 的相对位置。热成像技术是通过分析由面部的毛细血管的血液产生的 热线来勾画出面部图像的。

视频成像受可见光线和角度的影响较大， 尤其是光线，所以光线补偿技术是脸形识别中关键优化技术 之一。而热成像技术不依赖于光源 条件， 因此即使在较暗情况下也可以使用。脸形成像之后， 再进行基于面 部特征或者基于统计方法的匹配， 来 实现辨识的过程。

脸形识别产品是生物识别产品中仅次于指纹识别，而被广泛使用的生物识别产品。脸形识别中的“捕捉” 功能可以用于许多通道监控场所， 单 独的脸形识别功能可以用于门禁控制、照片比对（ 含人与照片之间的互相比对） 等业务场合。把个人照片 传送到网站服务系统， 然后通过照片 比对， 找出与个人脸形相似的一个明星人物照片，这是目前为止脸形识别技术的最新应用。由于脸形识别对 采集设备没有特殊要求， 一般30万 象素的摄像头就能满足要求。所以， 预计将来，脸形识别在某些安全性要 求不高的场合， 甚至会结合一些娱乐 要素， 成为生物识别一个新的应用方 向。

可以说，看面相是人类最常用的识别他人的方法，它用目视方法， 通过现代信息技术， 将摄像机捕捉到的 人脸图像进行分析，提取其特征进行 身份识别， 这一直是图像技术研究的课题。与其他生物特征识别方法相比， 它具有较突出的优点： 非侵犯性。应用时不要求人的 主动配合， 只要建立一个稍加限制的环境（人并没有强迫感）就可以快速、简便地进行特征采集。因此，系统友 好性高。

良好的防伪性。特别最新的一 些面像摄取技术，可以防止化妆、眼镜、表情变化的干扰， 消除光照、背 景、角度等因素产生的像差。 从目前的应用情况看， 其经济性有较大的可改善空间。 （ 作者系山东警察学院教授）