6、生物识别技术:指纹识别的原理、应用与挑战

生物识别技术:指纹识别的原理、应用与挑战

1. 生物识别技术概述

可靠的身份识别对社会的正常运转至关重要。传统的身份识别技术,如驾照、护照、密码或个人识别码(PIN),容易被盗用和伪造,可靠性不足。生物识别技术则是基于人的独特生理和行为特征(如面部、指纹、虹膜、声音等)进行自动识别。与基于令牌或知识的认证方式相比,生物识别技术具有以下优势:
- 抑制欺诈,增强安全性。
- 检测多重注册情况。
- 不易被转移、遗忘、丢失或复制。
- 消除抵赖声明。
- 提高用户便利性。

因此,生物识别技术已成为身份管理的强大且必要的工具。近年来,多个国家政府采用了具有生物识别功能的国民身份证和电子护照,这无疑将深刻影响我们日常生活中的身份识别方式。不过,尽管生物识别技术在一些特定应用中取得了成功,但仍存在诸多待解决的问题。从相关数据来看,生物识别技术的匹配性能还有很大的提升空间。研究人员不仅致力于降低错误率,还在探索提高生物识别系统易用性的方法。

同时,生物识别技术在民用和政府应用中的广泛部署也引发了一系列问题,包括已注册用户的隐私保护以及生物识别系统本身的安全性。此外,为了促进不同供应商之间的互操作性,以及确保生物识别子系统能够轻松集成到各种应用中,生物识别系统的标准化势在必行。

1.1 生物识别技术的发展历程

利用生物特征确认个人身份并非新概念。19世纪末,法国执法官员阿尔方斯·贝蒂荣(Alphonse Bertillon)倡导了一种将一组人体测量数据与个人关联起来的身份识别系统,即贝蒂荣系统。该系统需要精确测量人体某些骨骼部位(包括耳朵),对身体外观和形状进行形态学描述,并记录身体表面的特殊标记,如

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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