物联网时代五种常见生物识别优劣势大对比选编.docVIP

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物联网时代五种常见生物识别优劣势大对比选编

物联网时代五种常见生物识别优劣势大对比  HYPERLINK /m3614808618/ 来源:物联网智库? 物联网时代的智能终端将遍及各处,生物识别作为未来主流的身份认证方式也必将融入其中,成为不可分割的一部分。 生物识别,是通过高科技手段,利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。因其具备更高的防伪性和安全性,而识别成本也越来越低,成为未来主流身份识别方式已成必然趋势。今天就给大家盘点一下,五种常见生物识别的优劣势。 签名识别,这可是个老古董 你去商场购物,划卡后商家会让你在某单子上签字,这就用到了签名识别。签名识别是根据签名的字体进行身份认证,这可是个老古董了,当名字可以指定本人身份时就已经出现,当然,那时这不算是生物识别。 每个人都有自己独特的书写风格,所以签名识别可作为生物识别的一种,属于行为测定。将签名数字化是这样一个过程:测量图像本身以及整个签名的动作——在每个字母以及字母之间的不同的速度、顺序和压力。签名识别分为离线签名识别和在线签名识别。在线识别是通过手写板采集书写人的签名样本,有的系统还可以采集压力、握笔的角度等数据,目前识别率挺高,但由于人类书写书写动力定型并非固定不变,有一定变化范围,所以单单从字形上,有可能无法区分真事签名和伪造签名。离线签名就更不安全了。 声音识别,感个冒你就可能不是你了 有时候声音识别还不如签名来的安全。声音识别也属于行为识别技术,识别设备不断地测量、记录声音的波形和变化。声音识别基于将现场采集到的声音同登记过的声音模板进行精确的匹配。 优点是声音识别是一种非接触的识别技术,用户可以很自然地接受,仅此而已 。缺点就比较多了,比如声音变化的范围太大,很难精确的匹配;比如感个冒,鼻子不通气,此时你很难让识别系统知道你是你。甚至拿个磁带都可能将其破解。别问我为什么不用高保真麦克风,因为它很贵,录唱吧我都没舍得买何况一个小小的身份认证。这个生物识别,娱乐娱乐就行了,不必当真。 红膜识别,一个拥有虹膜信息的隐形眼镜真的有可能搞定识别系统 我们经常会看到一些科技类或高智商犯罪类电影将虹膜识别作为确认人物身份的重要手段,然后被一些高智商罪犯通过戴带有被窃取人虹膜信息的隐形眼镜破解。不幸的是,理论上确实可以做到。 虹膜是眼睛外部调节瞳孔大小、控制进入眼睛光线数量的肌肉,它是基于褪黑素的数量形成的眼睛的有色部分。虹膜识别技术是通过拍摄人眼的虹膜来进行身份的确认,是一项基于生物特征的身份认证技术。 (图中黑色瞳孔与眼白中间夹的环状区域为虹膜) 在虹膜识别之前需要通过标志性的特征对其进行定位,并利用这些特征和独特的形状对虹膜进行成像、特征分离和提取。基于虹膜成像,二维Gabor波将其筛选和绘制为相量,相量的信息包括方向和空间频率(图像内容)以及图像位置,利用这些相量信息绘制为“虹膜码”,最终使用虹膜码进行认证。 虹膜识别技术几乎是精确度最高的生物识别技术,具体描述如下:两个不同的虹膜信息有75%匹配信息的可能性是1:106等错率:1:1200000两个不同的虹膜产生相同虹膜代码的可能性是1:1052。 高精确度、无需物理接触是它的优点,这也是银行等静态终端看上它的原因。但对于物联网时代,移动终端上使用虹膜识别还有一定的局限性。比如虹膜识别产品的价格较高,而且实现起来很复杂。对采集到的虹膜图像要求极高。虹膜的拒真率高,当出现拒真的情况后,很难人为的去判别该员工的虹膜是真是假,除非找专家鉴定。很难识别有眼疾的人群也是其缺点,而且真的有可能会被造假。 指纹识别,一个由中国唐朝传到国际上的生物识别 1927年德国罗伯特海因德尔在《指纹鉴定》一书中断定,中国唐代的贾公彦是世界上提出用指纹识别人的第一个学者。在这方面中国古代不是没有人(yin)。 指纹识别作为识别技术已经有很长的历史了,有着坚实的市场后盾,按照一般人的看法,指纹识别技术通过分析指纹的全局特征和指纹的局部特征,特征点如嵴、谷和终点、分歧点等,从指纹中抽取的特征值可以非常的详尽,可以有效地确认一个人的身份。 平均每个指纹都有几个独一无二可测量的特征点,每个特征点都有大约七个特征,我们的十个手指产生最少4900个独立可测量的特征。 现今指纹图像采集的技术主要为射频指纹识别技术。射频传感器技术是通过传感器本身发射出微量射频信号,穿透手指的表皮层去控测里层的纹路,来获得最佳的指纹图像。因此对干手指,汗手指,脏手指等困难手指通过可高达99%,防伪指纹能力强,指纹敏感器的识别原理只对人的真皮皮肤有反应,从根本上杜绝了人造指纹的问题。 这个最近火在移动支付方面的生物识别技术,因其防伪性高、生物特征唯一、核心芯片不断缩小等方面,已广泛用于平板、手机甚至手表等移动端,并将会在未来主流生物识别市场占有一席之地。将手指放在手机屏幕上,随手一划就能确认支付

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