生物特征識別
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-05
生物特征識別的實例教程
此外，國外已有科研人員利用電子產品指紋識別系統的漏洞，借助智能算法嘗試研究“萬能指紋”。
“當今社會信息化技術快速發展，信息安全與人身安全已經成為國家日益關注的焦點問題?！蓖鹾Ｏ急硎?，單一身體特征或行為特征有時不足以證明個人身份，團隊通過采集包含內部指紋的高分辨率三維皮下結構信息，運用人工智能技術對采集數據進行處理，成功獲取皮下指紋、皮下汗腺和汗孔等生物識別特征。
王海霞介紹道，這些手指皮下生物特征的優勢在于復雜的皮膚內部組織結構特征使得其偽造難度極大，人工偽造的指紋膜只具有表面指紋紋路，并不具有皮下指紋信息、汗腺等信息，可對傳統指紋識別技術存在的缺陷進行填補。
攻克四項難點 研發智慧安防利器
“超聲波在組織中的衰減較強，還會受噪聲影響，對皮下指紋的探測深度有限且成像分辨率不高?！蓖鹾Ｏ冀榻B，由于皮下組織結構的復雜性，光波在其內部經過多次散射，會使得成像中出現散斑。
記者了解到，研究初期，團隊總結了大面積皮下生物特征信息成像、強散斑干擾下低質量信息增強、自適應角質層深度差異化提取、跨平臺下多模態特征信息采集這四項技術難點。
通過將棱鏡、濾光片、熒光光源、工業相機、光纖耦合器等器件精心設計組裝，團隊在全球范圍內首次提出了一種分別利用全內反射(TIR)和光學相干斷層掃描(OCT)同步采集外部指紋和內部指紋的指紋采集系統，結合了兩個完全不同的光路系統，并使用自制的梯形棱鏡將其融合。
值得一提的是，該系統采用小光斑光纖準直器和長焦透鏡保證光學相干層析成像有足夠的面積，采用自制的梯形棱鏡組合TIR和OCT光路，實現相同的測量面積和同步采集。
展開 228 基于matlab的神經網絡人臉識別 ￥15.9
基于matlab的神經網絡人臉識別。 人臉識別以視網膜、 虹膜、 指紋等生物特征的識別作為生物標識符。生物特征識別不很容易偽造、 放錯位置。新型臉識別使用的方法 RobustPCA 和徑向基函數網絡。程序已調通，可直接運行。
二、SNN-KWS/ASR特征工程
將SNN應用于語音喚醒（Keyword Spotting, KWS）[1]甚或語音識別（Automatic Speech Recognition, ASR）[2]，首要問題即是如何將語音，或更廣一點，音頻轉換為神經脈沖序列（后文將這種轉換簡稱為Audio2Spike），它隸屬SNN在音頻領域的特征工程，決定了SNN-KWS/ASR的性能上限。
（1）物理模型
文獻[1]中SNN-KWS使用的Audio2Spike轉換方法見文獻[3]，后者還附帶了Github代碼（以Python單元測試框架Unittest寫就）。該轉換方法對音頻至脈沖的生物過程建立物理模型，考慮了鼓管、前庭管、蝸孔、卵圓窗、圓窗的流體動力學基底模型，將音頻（聲壓）數據轉化為基底膜在不同位置的運動速度數據，再由考慮了離子傳輸機制的毛細胞模型將運動速度數據轉換為神經脈沖，最后由泄露積分發射（Leaky Integrate-and-Fire, LIF）神經元模型完成鎖相。
注1：基底膜在耳蝸底窄而剛（對高頻響應好），在耳蝸頂寬而柔（對低頻響應好），此特性決定耳蝸實際上是一個分頻器，耳蝸各處毛細胞對不同頻率響應能力不同，連接毛細胞的神經纖維形成螺旋神經節后有序地將音調拓撲映像（Tonotopic map）轉繼到腦干中的耳蝸核。
注2：鎖相（Phase locking）是指毛細胞發射的神經脈沖間隔，是該處最佳響應頻率周期的整數倍，或說，毛細胞發射神經脈沖的時刻，對應聲波某個特定相位。由于動作點位啟動后存在不應期，持續約0.1~1ms，所以鎖相現象一般存在于1kHz以下的聲波（否則上一個脈沖還沒結束，下一個還未能發射）。
展開 ?？怂箍倒I軟件ESPRIT EDGE具備強大的車銑復合加工編程功能，其車削特征識別功能尤為出色。該功能可基于模型形狀，一鍵自動識別并生成零件的前端面、后端面車削，內圓、外圓車削，以及內外圓槽車削等全部加工特征（如圖示1）。更高效的是，ESPRIT EDGE還能根據零件類型自動為這些特征命名，用戶可直接選用軟件生成的加工特征，快速創建車削刀具路徑。這一功能顯著減少了手動特征歸類及重命名的時間，大幅提升了編程效率。
圖示1
ESRPIT EDGE
操作步驟
01
選擇車削零件的實體模型或者單獨需要車削的一組面，然后在軟件的特征創建工具欄中單擊 “車削特征”功能。
02
根據軟件的操作提示，選擇加工零件的車削軸。
03
在彈出的參數對話框界面中，按實際的加工需求選擇加工類型，加工側向及輪廓類型。比如：用戶只想對主軸端進行車削操作，可以將加工側向的副軸圖標點暗。
04
如果用戶需要對加工特征的開始和結束位置進行調整，可以在加工區域的特征位置列表右鍵單擊需要調整的位置點，然后選擇“拾取新位置”按鈕并在圖形區域選擇相應的點即可，并單擊左上角的 “確定”圖標完成特征的創建。
05
ESPRIT EDGE 車削特征識別與ESPRIT 20XX版的車削輪廓功能類似，但是軟件界面更加簡潔直觀，特征識別的準確率更高。ESPRIT EDGE能夠在創建特征之前預覽特征，并可以在創建特征之前對特征進行直接修改，避免不必要的二次修改。更重要的一點是，使用車削特征識別創建的特征自帶加工類型屬性，從而不需要在車削加工參數中通過手動來設置加工類型，極大的提高了編程效率，避免了用戶因加工類型設置錯誤而無法創建車削刀具路徑。
展開 多生物識別方式結合仍將是趨勢
對于手機廠商來說，單純的采用人臉識別來代替指紋識別的話，或多或少的也存在著一些弊端。當然，單純采用指紋識別也有一些弊端，例如，雙手長期徒手工作業的人們便會為指紋識別而煩惱，他們的手指若有絲毫破損或干濕環境里、沾有異物則指紋識別功能要失效了。另外對于在嚴寒區域或者嚴寒氣候下，亦或者人們需要長時間帶手套的環境當中，這也將使得指紋識別變得不那么便利。但是，如果將人臉識別與指紋識別或者其他生物識別技術結合起來，則可很好的解決這些問題。
而隨著屏下指紋和3D人臉識別的興起，越來越多的手機廠商開始同時部署這兩種生物識別技術。比如小米8探索版、華為Mate RS以及華為即將推出的新旗艦Mate20系列。
另外值得一提的是，在此之前，三星已經將虹膜識別和指紋識別技術結合應用在了其旗艦機上。另外，蘋果iPhone 7之后的語音助手Siri也加入了聲紋識別功能。
總的來說，多種生物識別技術相結合的方案，除了可以彌補單一生物識別方式所存在的缺點和不足之外，也應對不同安全級別應用和不同的場景的需求。
展開 
生物特征識別的相關專題、標簽、搜索
生物特征識別的最新內容
機器視覺輔件：
圖像處理系統：光學文字、識別系統、自動化/機器人技術、紅外圖像系統；
機器視覺集成：字符處理和識別系統、自動化/機器人技術、紅外圖像系統、煙草、印鈔、電子組裝、質量檢測、自動識別（OCR/OCV）、測量、智能視覺、表面檢測、印刷、包裝、復雜工業對象視覺在線、汽車制造、車牌、智能交通、生物特征識別、監控、醫療檢測、光學檢查等系統。
海克斯康工業軟件ESPRIT EDGE具備強大的車銑復合加工編程功能，其車削特征識別功能尤為出色。該功能可基于模型形狀，一鍵自動識別并生成零件的前端面、后端面車削，內圓、外圓車削，以及內外圓槽車削等全部加工特征（如圖示1）。更高效的是，ESPRIT EDGE還能根據零件類型自動為這些特征命名，用戶可直接選用軟件生成的加工特征，快速創建車削刀具路徑。這一功能顯著減少了手動特征歸類及重命名的時間，大幅提升了編程效率
人臉識別以視網膜、 虹膜、 指紋等生物特征的識別作為生物標識符。生物特征識別不很容易偽造、 放錯位置。新型臉識別使用的方法 RobustPCA 和徑向基函數網絡。程序已調通，可直接運行。
作者：王佳杰
引言
人工神經網絡（Artificial Neural Network, ANN）中的單個人工神經元是對生物神經元的高度抽象、提煉和簡化，模擬了后者的若干基本性質
1 聲紋識別
聲紋識別 (voiceprint recognition) 也被稱為說話人識別（speaker recognition）或者語音生物特征識別（voice biometric recognition）,在英文語境里speaker recognition使用的更廣泛，從這個字面上看，很容易看出聲紋識別的作用，就是通過分析說話人的聲音識別出說話人的身份。聲紋識別屬于生物識別的一種。
Atlazo AZ-N1
2021年1月發布的Atlazo az-n1包括其高效的人工智能和機器學習處理器Axon i，目標是處理音頻、聲音、生物特征識別和其他傳感器信號，與目前市場上的其他解決方案相比，該處理器的功耗不到其他解決方案的一小部分。
聲紋識別的優勢與劣勢
聲紋識別相對其他生物特征識別有什么優劣勢，除了聲紋識別以外，常見的生物特征有指紋、掌紋、人臉、虹膜、視網膜等。生物特征代表了每個人固有的特點，它具有普遍性、唯一性、穩定性和不易復制性等。
與其他這些生物特征相比，聲紋主要有以下三方面的優勢：
1、非接觸、易接受：
聲紋由于其非接觸性是可以用于遠程領域的生物識別技術。另外蘊含聲紋特征的語音獲取方便、自然。
王海霞表示，單一身體特征或行為特征有時不足以證明個人身份，團隊通過采集包含內部指紋的高分辨率三維皮下結構信息，運用人工智能技術對采集數據進行處理，成功獲取皮下指紋、皮下汗腺和汗孔等生物識別特征。
可檢測聲音，并通過攝像頭和指紋等生物特征準確識別司機狀態?？梢杂行袛嗨緳C是否醉酒、緊張、陷入沉思，甚至測試員試圖通過舉著照片來欺騙自動駕駛系統，也被系統輕易識別。
4).游戲和控制：體感游戲；
5).監控：公共場所隨處可見的監控攝像機，用來監視可疑行為；
6).生物識別技術：指紋、虹膜和人臉匹配是生物特征識別中常用的方法；
7).智能汽車：視覺仍然是觀察交通標志、信號燈及其它視覺特征的主要信息來源；
正如斯坦福大學公開課CS231所言，計算機視覺任務大多是基于卷積神經網絡完成。比如圖像分類、定位和檢測等。
