生物識別綜述：技術分類及應用
Bio-metrics And Its Application
介紹
Bio-metrics：“Bio”一詞表示“生命 life”，“metric”一詞表示“度量 measure”。生物識別技術（Bio-metrics）是指識別出一個人的生理或行為特徵的技術。
為什麼需要生物識別
如今，犯罪和恐怖活動日益增多。這種活動在人們的心理上造成了恐慌。為了避免這種情況，我們需要一個值得信賴的監視和安全系統。
在早期階段，我們使用基於令牌（token）/密碼（pin）或基於卡的身份識別系統，或同時使用這兩種型別的身份識別系統。
為了解決問題，研究界提出了一種基於人的身體或行為特徵（即“生物特徵”）的新安全系統。它描述了人的身體（指紋 fingerprint，掌紋 palm print，虹膜 iris，靜脈紋 vein pattern）或行為（語音 voice，步態 gait，擊鍵動態 keystroke Dynamics，簽名 signature等）屬性。
生物識別（bio-metrics）系統的分類
如下圖，生物識別系統大體的類別，後面我們將更多地瞭解生物識別系統的具體分類及描述。
圖1。1 classification of Different Bio-metrics Modalities
生物識別系統
生物識別系統是一種模式識別系統，可將探針影象的固定特徵（silent feature）與已儲存的影象進行匹配。為此，生物識別系統由以下幾個模組組成：
影象採集模組：該模組獲取生物識別特徵的影象並將其傳送到系統進行進一步處理。
特徵提取模組：在此提取影象的固定特徵（silent feature）。
匹配模組：其將從探測影象中提取的特徵與預存影象的特徵進行匹配，並返回返回的匹配分數。
資料庫模組：它包含所有先前提取的特徵的數字表示，通常被稱為模板（templets）。
生物識別框架
註冊 （Enrollment）
在這種模式下，人的生理或行為身份（特徵）儲存在生物識別系統的資料庫中。針對此人的生物特徵，並提取特徵並生成模板。然後，我們將此模板儲存在資料庫中。
驗證 （Verification）
操作方式
生物識別系統的驗證工作以下列方式之一進行：
驗證 Verification
Verification也稱為肯定認證（positive recognition）。在此之後，提交生物特徵身份的使用者將透過密碼或使用者名稱宣告特定身份。而系統會返回一個人是否被授權的識別結果。因此，基本上，這是提交的生物特徵和儲存的具有特定身份的生物特徵之間的1：1（一比一）比較。
身份證明 Identification
在此提交的生物識別身份中，將與所有已註冊身份進行核對。因此，基本上，這是提交的生物特徵和所有儲存的生物特徵之間的1：N（一對多）比較。在許多庫中都使用這種型別的系統。
篩選 Screening
這可以稱為否定識別（negative recognition）。因為該系統允許傳遞與任何儲存的人的身份都不匹配的人。這是一種可以用於在機場上檢查人員是否犯罪的系統。
生物識別的多種型別
本節深入概述了圖1。1中提供的不同生物識別方式。
手部區域的形態 Hand region modalities
指紋 Fingerprint
人的手充滿或紋理資訊為早期的識別系統指紋提供了基礎。在早期階段，指紋根據（i）捲起 rolled /全張 full（ii）普通 plain /平展 flat（iii）潛在隱形 latent，來進行分類（見圖4。1）。
圖4。1：— （a）Rolled Fingerprint， （b） Plain Fingerprint， （ c）Latent fingerprint
藉助指紋掃描器可以獲得捲起的 Rolled 和普通的 Plain 指紋，而從表面獲得隱形的 Latent 指紋。它可以透過僅將影象照相除塵或透過化學處理來完成。取證應用需要對指紋進行latent-to-rolled比較。
如今，指紋通常如圖4。2所示進行分類。
1級的特徵是微觀的，例如指紋紋理的脊ridge，脊流向（ridge flow），pattern型別，脊頻（ridge frequency）和奇異點 singular points（core，delta等）。
圖4。2：— （a） gray-scale image of fingerprint（b） Level 1 feature（c）Level 2 feature（d）Level 3 feature
2級指紋的特徵是紋理脊末端（ridge endings）和分叉 bifurcations。
3級特徵是紋理脊的路徑偏差，形狀，寬度，邊緣輪廓，摺痕，疤痕等。
掌紋 Palm-print
掌紋生物識別系統使用人體掌心區域中存在的主要紋理（principle texture）和次級線條（secondary lines）。掌紋系統和指紋系統工作原理一致。
手部幾何特徵 Hand Geometry
手部幾何系統，提取的特徵包括手指的長度，寬度，長寬比和手掌的長度，厚度，面板褶皺，面積和摺痕。
指關節紋 Finger knuckle print
在這個系統中，為了區分人身份，它獲取在指骨關節附近的，手指外部上存在的線條的紋理，其中指甲床（finger nail bed）是用於測量在指甲中存在的平行真皮結構的相對點。
手靜脈識別 Hand vein recognition
它透過在人的面板下獲得靜脈分叉和靜脈末端來區分。
面部區域的形態 Facial region modalities
人臉 Face
正如我們人類總是透過他們的面孔來認識另一個人。
雖然我們將人臉用作生物特徵，但可以區分為兩種型別（i）2-D（ii）3-D。
2-D面部識別是基於下巴，鼻子，眼睛和嘴唇位置的大小，用於計算瞳孔之間距離，或鼻子到尖端的距離及到下巴的距離，以此獲得一個面部矩陣 facial matrix 。
3-D面部識別是一種新技術，可以減少2-D面部識別中的問題，例如影象質量下降，對齊不佳以及面部表情或頭部移動。在3-D人臉識別中，人的全臉在三個維度上進行了對映，並使用儲存的對映資料庫進行驗證。如今，3-D人臉識別也被用於智慧手機中。最近，蘋果公司在其新款iPhone X中引入了此功能。
耳朵形狀 Ear shape
耳部比面部的生物特徵更具優勢：
（i）耳部在情感（面部表情）方面表現較差
（ii）耳部的影象採集不涉及感測器的任何接觸
（iii）耳結構在人四歲以後保持穩定。
可以根據耳朵形狀這種具有生物特性的特徵，來識別一個人。該系統採用2-D或3-D特徵來獲取耳朵的形狀。這可以透過不同的影象技術完成，例如在平坦的表面上按入耳朵並獲得ear mark，影象的照片，圖片的熱成像圖等。
舌印 Tongue print
舌印是一種新型的生物識別技術。舌印的優點是它可以防止外界傷害，還可以使人保持活潑。它使用舌頭的特徵，例如舌頭的寬度，厚度和彎曲度，或人舌的紋理特徵或裂縫特徵。
眼部區域的形態 Ocular region modalities
從最近幾年開始，眼部領域吸引了研究者，因為它提供了高度準確，無法偽造，受到良好保護和穩定的生物特徵。
視網膜 Retina
在視網膜掃描中，紅外光透過在人眼上將近10-15秒，從而獲得了獨特的視網膜血管結構。視網膜生物測定系統會根據landmark或參考area對其進行分類。
虹膜 Iris
虹膜和視網膜屬於同一區域，但使用不同的影象處理程式。視網膜紋理可以透過將人的光暴露在紅外光中來獲取，而虹膜紋理可以透過在紅外或可見光中照射人眼來獲取。
鞏膜血管 Sclera Vasculature
在鞏膜血管圖案中，獲得人眼的鞏膜部分的靜脈圖案，並將其用作生物特徵。關於鞏膜血管模式的研究最少。
藥物化學生物識別 Medio-chemical biometrics
在藥物化學 medio-chemical 生物特徵學中，我們獲得了諸如心音，心電圖（ECG），體味和脫氧核糖核酸（DNA）等生物特徵。當我們使用這種生物特徵時，它需要一些特殊的醫學/化學感測器。
體味 Body odor
我們在許多電影中都看到過這種生物特徵，根據他/她的體味，狗隊一直在追捕罪犯。但是，當我們將其用作自動生物特徵時，它需要某種感測器來識別人的體味。但是，這種感測器在市場上不可用，但是市場上有一些電子鼻可以識別特定的氣體和蒸氣。
脫氧核糖核酸 DNA
DNA是人類發現的遺傳物質。DNA細胞是被稱為染色體的雙螺旋結構。每個人都有46條染色體，而他/她將從每個親生父母那裡獲得23條染色體。99。7％的染色體與父本相同，而。3％的染色體則是唯一的。對從血液，唾液，頭髮，精液中獲取的物理樣本進行的DNA測試。它是在physical樣本上執行的，因此不需要任何特徵提取部分。
行為生物識別 Behavioral Biometrics
該系統根據其行為特徵來識別一個人。
步態 Gait
步態是一種根據行走情況識別個人的系統。步態可以歸類為行為生物特徵，因為它取決於身體的肌肉骨骼結構。
擊鍵動態 Keystroke dynamics
擊鍵動態取決於人的擊鍵方式，速度和節奏。這種系統首先在二戰中使用，而軍人則收到莫爾斯電碼，它首先檢查是否是敵人或盟軍傳送了莫爾斯電碼，然後使用該資訊。這使用停留dwell時間（按下鍵的時間）和飛行flight時間（釋放鍵和按下下一個鍵之間的時間）。
簽名 Signature
當前在支票交易中使用這種型別的系統。基於簽名的系統可以是靜態的也可以是動態的。在靜態中，已經簽名的簽名與儲存的簽名匹配，在動態簽名中，簽名在感測器上給出，該感測器檢查人在特定點上的按壓力，曲率或簽名速度。
語音
在該系統中，基於人的聲音來識別人。它也被稱為說話者識別。從麥克風獲得人的聲音，然後將該聲音轉換為數字格式並存儲到系統中，或者可以被系統識別。
當我們使用行為生物識別技術時，可能會受到某些影響，這可能是由於個人的身體或行為變化所致。身體變化，例如身高，身長，人的健康，聲帶變化，口腔，牙齒或舌頭上的空腔變化，可能會影響生物特徵。行為變化像個人情感一樣，如使用語音生物識別時的快樂，悲傷，喃喃自語。
軟生物識別 Soft biometrics
獨特性和永續性等“軟”的生物特徵的特性非常低。但是，我們將這種生物識別技術與硬生物識別技術結合使用，以提高生物識別系統的速度和準確性。
性別 Gender
從一開始，我們就根據性別對人進行分類。當我們將此生物特徵與另一個生物特徵一起使用時，這將增加一定的準確性。
紋身，疤痕和胎記 Tattoos， scars and Birthmark
紋身識別僅限於法醫應用，因為有些犯罪集團使用特定的紋身。普通人群使用紋身來展示自己與其他人不同，或作為一種宗教信仰。執法人員使用紋身作為某種證據，而他們沒有受害者的硬生物特徵。一個人也可以透過胎記或疤痕來區分。
後記
因此，這是與生物特徵識別系統相關的基本資訊，我將在以後針對某些生物特徵識別方式撰寫更多內容。
