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指紋辨識：指紋辨識顧名思義是辨識指紋的擁有者為何人。早在多年前人們就發現很難找到兩個具有相同指紋的人，因此指紋自然地就被用來辨識人的身份。這些年來，由於指紋讀取設備的價格普及，所以指紋辨識系統也廣為流行，在筆記型電腦或PDA中常看到指紋辨識的蹤影。指紋辨識技術包括讀取指紋影像、特徵抽取、保存特徵值和比對四個部份。一開始透過指紋讀取設備讀取到指紋影像後，要對原始圖像進行初步的處理以獲得更清晰的指紋影像。接下來依據每根手指特有的脊紋與溝紋找到節點，也就是那些指紋紋路的分叉、終止或打圈處的坐標位置，然後計算主要節點間的距離和角度（例如圖4.19藍色直線所繪），定義出一個模板，再將模板的幾何關係轉換成一組獨特的數字，用來識別此指紋。日後，當這個人再次將手指放到指紋讀取設備時，系統只會再次計算他的模板幾何數字，然後與原先儲存的模板幾何數字進行比對，判斷兩者是否相同以決定使用者的身分。 P.4-19 圖4.18 指紋讀取器 圖4.19 指紋模板分析 P.4-20 視網膜辨識：視網膜辨識利用光線打在眼球以辨識身份。它利用眼球後部血管的分佈作為特徵，這種技術具有準確度高且不易偽造的特點，但設備成本昂貴且操作不易，同時在進行視網膜取樣時，需將光線打在眼球上的讀取方式會造成使用者心理的恐懼，這都是廣泛使用視網膜辨識所需面對的挑戰。 圖4.20 視網膜辨識 P.4-20 虹膜辨識：虹膜辨識也是利用光線打在眼球以辨識身份，但是其運作原理與視網膜辨識完全不同。虹膜辨識技術利用圍繞在兩眼瞳孔旁不同的虹膜斑點資訊來進行辨識，此技術與視網膜辨識同樣不受環境及時間的影響，所以有極佳的辨識效果。但是成本高昂，而且與視網膜辨識一樣存在著讓使用者對於眼球取樣方式產生抗拒的問題。 圖4.21 虹膜辨識 P.4-21 條碼辨識：條碼是以特定規則的圖形來表示英文字、數字、或一些控制字元。條碼可分為一維及二維兩種，一維條碼為線狀黑白相間的條紋，同時將其代表意義顯示於條碼下方。目前世界上有二百種以上的一維條碼，常見的有UPC、EAN、三九碼與書籍使用之ISBN碼等多種，每一種條碼都有它自己的編碼規格，有些可同時使用文字與數字，而大部份只可單純使用數字。條碼掃瞄器的運作原理是由掃瞄器射出紅外線來掃瞄條碼，由於空白會比線條反射得到更高的亮度，藉由這些明暗關係來獲得條碼資料。鑒於一維條碼最多只能表示十五個文數字，近年來眾多系統使用二維條碼以大幅提升儲存資訊量，目前常見的二維條碼是一套由日本人發明的QR Code。QR Code運用在日本已行之多年，其中所蘊含的資訊可以是網址，或是姓名、電話等個人資訊。QR Code多半與手機結合，利用手機的照相功能與其內建的辨識軟體來進行掃描及辨識。手機用戶只要輕輕一拍，就能在一瞬間獲得大量訊息，而不需辛苦地鍵入各種資料，非常地方便。 P.4-21 UPC碼 EAN碼 三九碼 ISBN碼 圖4.22 一維條碼 P.4-22 圖4.23 QR Code二維條碼 資訊化的目的是為了提供人們更便利的生活，由目前多媒體的應用及對自動化的需求，我們可以預期未來將有各式各樣的辨識系統出現在日常生活中，人們的生活將因資訊技術的進步而更加的方便。然而，方便同時也會產生隱私權的問題，不過這已是另一個課題，不屬於本章的範疇，我們將在第十五章第三節中進一步討論。 P.4-22 多媒體 (multimedia) 指的是運用兩種以上的媒體或資料類型所呈現的資訊。 多媒體的資料類型包括文字 (text)、圖形 (image)、聲音 (audio)、視訊 (video) 等四種。 常見的文字檔格式有TXT、HTML、DOC/DOCX、PDF等。 圖形 (image) 又分為點陣圖 (bitmap image) 與向量圖 (vector image) 兩種，前者是以矩陣的形式儲存圖形，後者是利用數學貝茲 (Bezier) 曲線來描述圖形的輪廓，然後透過解譯演算法來解譯並轉換成點和線。 常見的點陣圖檔格式有BMP、JPEG、GIF、PNG、TIFF、RAW、PSD等。 本章摘要 P.4-23 常見的向量圖檔格式有DXF、DWG、WMF、EPS等。 聲音 (audio) 屬於連續的類比訊號，必須經過取樣、計量、編碼的過程，才能轉換成數位訊號。 常見的聲音檔格式有WAV、MP3、MIDI、Real Audio、WMA、CD-AUDIO、DolbyDigital、DTS等。 視訊 (video) 指的是同步播放連續畫面與聲音，主要的電視系統視訊標準有NTSC、PAL、SECAM、HDTV，其中HDTV目前正在推廣中。 常見的視訊檔格式有AVI、QuickTime、MPEG、Real Video、WMV等。 P.4-23 學習評量 一、選擇題 1. 下列何者不是文字檔格式？ A.