隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,生物識(shí)別技術(shù)在不同領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,生物識(shí)別認(rèn)證市場(chǎng)迅猛發(fā)展,從密碼認(rèn)證到生物識(shí)別認(rèn)證,生物識(shí)別認(rèn)證技術(shù)已經(jīng)遍布于社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域。根據(jù)有關(guān)報(bào)道,2015年至2020年,生物識(shí)別技術(shù)的市場(chǎng)規(guī)模從112.4億美元增至233億美元。本論文主要展開了指靜脈識(shí)別技術(shù)在電子支付領(lǐng)域中的應(yīng)用,以設(shè)計(jì)地鐵售票平臺(tái)為例,對(duì)指靜脈識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了如下研究:（1）研究指靜脈圖像采集裝置的基本原理和采集過程中的信息處理流程。（2）對(duì)指靜脈圖像預(yù)處理技術(shù)進(jìn)行研究,其主要工作包括:圖像降噪、幾何校正、感興趣區(qū)域的分割、圖像歸一化,并對(duì)其提取方法進(jìn)行改進(jìn)。（3）通過MATLAB軟件的仿真實(shí)驗(yàn),比較快速PCA、快速PCA+SVM、2DPCA、2DPCA+SVM算法在指靜脈特征提取與識(shí)別方面的性能指標(biāo),取得了較理想的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。（4）設(shè)計(jì)指靜脈識(shí)別型地鐵售票平臺(tái)的總架構(gòu),其中包括信息采集設(shè)備層、信息預(yù)處理層、數(shù)據(jù)管理中心三層結(jié)構(gòu),并在信息交互、數(shù)據(jù)安全等方面對(duì)三層結(jié)構(gòu)進(jìn)行深入分析。（5）展示會(huì)員注冊(cè)終端、自助式售票終端、數(shù)據(jù)庫管理軟件以及指靜脈識(shí)別端軟件的識(shí)別結(jié)果,以驗(yàn)證其成果。本文的創(chuàng)新點(diǎn)包括... 

【文章來源】：廣東工業(yè)大學(xué)廣東省

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

指紋識(shí)別

廣東工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文2圖1-1指紋識(shí)別Figure1-1Fingerprintidentification虹膜識(shí)別:傳統(tǒng)虹膜識(shí)別的技術(shù)概念最早是由我國著名眼科識(shí)別技術(shù)專家于1987年提出的。1993年，第一臺(tái)完全自動(dòng)化高性能的生物識(shí)別原型樣機(jī)誕生[5]。虹膜識(shí)別僅落后于指紋識(shí)別5年。傳統(tǒng)虹膜識(shí)別技術(shù)的特點(diǎn)是利用了人眼特有的虹膜特征來進(jìn)行身份認(rèn)證。該技術(shù)的虹膜特征匹配比傳統(tǒng)的DNA特征匹配更精確。此外，虹膜特征在嬰兒出生前以隨機(jī)特征組合的方式確定，形成后終生保持不變。盡管虹膜識(shí)別的精度高，但虹膜識(shí)別的硬件成本相對(duì)較高，想真正實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的推廣和應(yīng)用，仍有許多的技術(shù)難題在實(shí)踐中需要解決和克服。并且虹膜識(shí)別的圖像信息采集的方式容易讓用戶產(chǎn)生抗拒性心理，不利于此項(xiàng)識(shí)別技術(shù)的推廣和普及。圖1-2虹膜識(shí)別Figure1-2IrisRecognition人臉識(shí)別:人臉識(shí)別在識(shí)別時(shí)所用的數(shù)據(jù)量更加豐富，因此識(shí)別率則會(huì)更準(zhǔn)確。人臉識(shí)別模式屬于非接觸型識(shí)別，除特殊情況外，無需驗(yàn)證者的集中注意力，因此這種采集方式易于接受[6]。在人臉識(shí)別中，不同相似度的個(gè)體之間差異不大。

第一章緒論3當(dāng)然，人臉識(shí)別也存在著一些弊端，不同視角拍攝出的人臉圖像差異性很大，除此之外還受環(huán)境因素(例如白天和夜間)、遮擋物、個(gè)體健康情況變化而導(dǎo)致的人臉外形變化等因素影響。攝像頭采集到的用戶照片信息進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)傳輸有可能導(dǎo)致的個(gè)人信息泄露，留下信息安全隱患。圖1-3人臉識(shí)別Figure1-3Facerecognition筆跡識(shí)別:手寫識(shí)別是通過測(cè)量簽名者的字形和不同筆畫的速度、順序和壓力等特征來識(shí)別簽名者。靜態(tài)識(shí)別是對(duì)字體的幾何特征，例如大孝輪廓等，進(jìn)行檢測(cè)匹配，而字體的幾何特征很容易被仿制、盜用。動(dòng)態(tài)識(shí)別除了對(duì)字體的幾何特征識(shí)別的外，同時(shí)又對(duì)書寫過程中的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行特征提取和特征匹配，而且運(yùn)動(dòng)特征不易被模仿，因此這種識(shí)別方式比靜態(tài)識(shí)別方式安全性強(qiáng)。目前筆跡識(shí)別的準(zhǔn)確度不高，容易被偽造，用戶信息保密性不高，受使用場(chǎng)景限制，只能在特定領(lǐng)域中有所應(yīng)用，難以推廣。且筆記因人的生理?xiàng)l件的變化而變化，系統(tǒng)需要不斷更新字體特征庫。更重要的是，筆跡識(shí)別系統(tǒng)復(fù)雜、造價(jià)昂貴，從成本方面考慮不易被推廣[7]。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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