2017 计算机 新技术专题报告

【计算机新技术专题报告——生物识别技术】 生物识别技术是一种先进的身份验证手段，它结合了计算机技术、光学、声学和生物传感器等领域的专业知识，利用人体独特的生理特征（如指纹、指静脉、人脸、虹膜）和行为特征（如笔迹、声音、步态）来确认个人身份。这种技术的核心优势在于其不可复制性和唯一性，为用户提供了一种更为安全、可靠的认证方式，避免了传统口令、卡片或钥匙易丢失、复制的风险。 生物识别技术的种类多样，包括但不限于指纹识别、手掌几何学识别、虹膜识别、视网膜识别、面部识别、签名识别和声音识别。随着科技的不断发展，更多的生物识别技术将逐渐应用于日常生活。其中，指纹识别是最成熟的技术，它集成了传感器技术、生物技术、电子技术和图像处理等多个领域的技术，用于获取和分析指纹图像的细节特征，如脊终点和分叉点，以实现身份验证。 生物识别技术的工作流程主要包括四个步骤：通过传感器采集用户的生物特征，如指纹图像；接着，对采集的原始数据进行预处理，如压缩、降噪和归一化；然后，提取生物特征中的关键信息，使其结构化，便于比较；通过模式识别技术，比如特征匹配和机器学习算法，将认证阶段的特征与注册阶段的模板进行对比，以确定身份。 指纹识别系统通常包括指纹图像输入、图像增强、特征提取和匹配等环节。图像输入可以使用光学扫描或固体传感器，前者通过全反射获取图像，后者通过改变电容来获取。图像增强是提升图像质量，确保特征提取的准确性。特征提取则要识别脊终点和分叉点等关键特征，而特征匹配则计算新采集的指纹与已存储的指纹模板的相似度，以判断是否匹配。 生物识别技术的应用广泛，从安全门禁、手机解锁到金融交易，都可见其身影。尽管某些高级生物识别技术仍在实验阶段，但随着科技的不断进步，这些技术将会更加普及，为人们的生活带来更高的便利性和安全性。同时，生物识别技术也面临着挑战，如隐私保护、误识率等问题，需要持续的技术优化和完善法规政策来解决。