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指纹生物特征识别技术系统模型与技术指标

时间:2016-10-08 08:48:00 作者:柯绿科技

在人类社会的发展中,身份的验证和识别越来越重要,在社会的各个领域和人们日常生活中也有着日益广泛的应用。由于传统的身份识别方式如身份证、信用卡、口令、密码等持有物或知识存在可能丢失或遗忘的问题。近年来,随着计算机技术、图像处理技术、模式识别技术等技术的迅速进步和发展,指纹识别、人脸识别、虹膜识别等生物特征识别技术得到发展,为克服传统身份识别技术的不足提供了保障,其安全性和可靠性己经日益被人们接受和认可。目前,许多生物特征识别技术都己经成熟并得以应用。

比尔·盖茨曾断言;生物特征识别技术,即利用人的生理特征.如指纹、虹膜等来识别个人的身份,将成为未来几年IT产业的重要革新。之所以有此言论卞要是因为越来越多的个人、消费者、公司乃至政府机关都承认,现有的慕于智能卜、身份号和密码身份识别是远远不够的,生物特征识别技术将在未来提供解决方案方面占据重要地位。

指纹生物特征

1、生物特征识别系统结构与工作模式

生物特征识别系统本质上是一个模式识别系统,它根据人的生理或行为特征进行辨识,从而判断其是否具有合法身份,从逻辑上讲,一般可分为两个模块:注册(或称登录)模块;识别模块。注册模块负资将生物特征信息登记到生物特征识别系统样本数据库中。识别模块负责解决待识特征信息和样本特征信息是否匹配问题。

生物特征识别系统工作模式可分为两类:认证(Verification)模式和辨识(Identification)模式。验证模式就是通过把一个从现场采集到的生物特征与一个已经登记的生物特征进行一对一的比对(one-to-onematching)来确认身份的过程。作为验证的前提条件,需验证的对象的生物特征必须已经在样本数据库中注册,生物特征与其姓名或其标识ID或P卿联系起来.在比对时.先验证其标识,然后用系统样本的生物特征与现场采集的生物特征作比较来证明其身份的合法性.这种模式是应用系统中使用得较多的方法。辨识模式则是把现场采集到的生物特征同样本数据库中的生物特征逐一对比,从中找出与现场生物特征相匹配的特征信息,也称“一对多匹(one-to-manymatching)”。辨识主要应用于公共安全领域,如通过将一个不明身份的人的某一生物特征与数掘库中有犯罪记录的人的生物特征进行比对,来确定此人是否曾经有过犯罪记录。

2、生物特征识别系统的评估与性能指标

生物特征识别系统主要有两个性能指标:误识率(FalseAcceptRate,FAR)和误拒率(FalseRejectRate,FRR)。误识率是指一个冒充者被系统错误地接受的可能性:误拒率是指一个真实者被系统错误地拒绝的可能性。

对于理想的系统来说,这两个错误率都应该是零。但实际中,这两个指标是相关的,而且是一对相互制约的指标。对于既定的系统要求低的误识率必然导致高的误拒率,反之亦然.这就使得在应用系统中,要权衡易用性和安全性,系统往往需在两者间进行折衷。用ROC曲线(ReceiverOperatingCurve)能很好地反映两个错误率之间的关系,曲线上的点裹示在某个给定的匹配阔值下得到的误拒率和误识率。在刑事应用中,需要把可能的嫌贬人都找出来,应尽量减小误拒率,所以误识率非常大。而对于高度保密应用来说,错误接受造成的损失非常大,因此要求误识串很低。上标出的等错误率侧(EqualErrorRate,ERR)点是指两个错误率相等的点,可以用它作为生物特征识别系统简单的性能指标。

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