生物特征识别的六大技术研究
生物特征识别的六大技术研究
生物特征识别技术是结合了计算机科学与光学、声学、生物传感器以及生物统计学原理，通过利用人体固有的生理特征（如指纹、人脸、虹膜、掌纹、指静脉等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等），来进行个人身份的鉴定。
随着科技的飞速发展，“指纹开金库”、“扫脸抓逃犯”等高科技场景不再局限于电影情节中，“指纹解锁”、“刷脸支付”已经融入到了人们的日常生活中，成为了寻常百姓不可或缺的便利工具。这一切的背后都离不开生物特征识别技术的广泛应用。本文将介绍一些生物特征识别领域的热门技术和应用，为该领域的研究人员提供一些有益的支持。
声纹识别
声纹识别是通过声音识别进行说话人辨认和确认的技术。其优点在于声纹提取方便、识别成本低廉、算法复杂度低，适合远程身份确认。然而，声纹识别也存在一些缺点，如声音易变性、容易受到环境干扰等。最近的 3·15 晚会曝光了利用声纹识别 AI 进行诈骗的案例，引发了广泛关注。
推荐数据集：
- MOBIO数据集：https://www.idiap.ch/en/scientific-research/data/mobio
- VoxCeleb 数据集：https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/voxceleb/
- 应用模型：https://github.com/philipperemy/deep-speaker
- English Multi-speaker Corpus for Voice Cloning数据集：https://www.kaggle.com/datasets/mfekadu/english-multispeaker-corpus-for-voice-cloning/data
- 应用模型：https://github.com/gzhu06/Y-vector
- SLR12：https://www.openslr.org/12
- 应用模型：https://github.com/rajathkmp/speaker-verification
- ALIZÉ开源工具：https://alize.univ-avignon.fr/
- MSR Identity Toolkit工具箱：https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/msr-identity-toolbox-v1-0-a-matlab-toolbox-for-speaker-recognition-research-2/
步态识别
步态识别是通过人的走路方式来识别人的身份的方法，是一种非接触的生物特征识别技术，适合远距离识别，如嫌疑人识别。
推荐数据集：
- Gait 数据集：https://github.com/palewithout/Gait_Datasets
- CASIA 数据集：http://www.cbsr.ia.ac.cn/china/Gait%20Databases%20CH.asp
- OU-ISIR 数据集：http://www.am.sanken.osaka-u.ac.jp/BiometricDB/GaitTM.html
- HID-UMD 数据集：http://www.umiacs.umd.edu/labs/pirl/hid/data.html
- Automatic Gait Recognition for Human ID at a Distance：https://web-archive.southampton.ac.uk/www.gait.ecs.soton.ac.uk/
- Human Identification at a Distance：https://sites.cc.gatech.edu/cpl/projects/hid/
虹膜识别
虹膜识别是一种通过对眼睛中的虹膜进行身份识别的高精确度技术，被认为是生物特征识别中最为方便和准确的一种方法。
推荐数据集：
- 虹膜识别数据库地址(含12个数据集)：http://zbum.ia.pw.edu.pl/EN/node/46
- CASIA Iris Image(中科院)：http://english.ia.cas.cn/db/201610/t20161026_169399.html
- UTIRIS数据集：https://utiris.wordpress.com/
指纹识别
指纹识别是一种通过对识别对象的指纹进行分类比对来进行判别的技术，是生物特征识别技术中的一个重要分支。目前，指纹识别技术相较于其他技术更为成熟，并广泛应用于日常生活中，如指纹解锁等场景。
推荐数据集：
- SOCO-Fing：https://www.kaggle.com/datasets/ruizgara/socofing
- 中科院FINGERPRINT：http://biometrics.idealtest.org/findTotalDbByMode.do?mode=Fingerprint#/
- FVC2002数据集：http://bias.csr.unibo.it/fvc2002/databases.asp
- FVC2004数据集：http://bias.csr.unibo.it/fvc2004/databases.asp
- NIST指纹数据库：https://www.nist.gov/srd
掌静脉识别
掌静脉识别利用人体血红蛋白对近红外光的吸收特性，通过手掌底部的静脉影像进行采集，并将其提取为生物特征。目前研究表明，这种技术具有多个优点：手掌静脉难以复制和伪造，安全性高；采用非接触式测量，卫生性好；抗油污影响，抗干扰性强。
然而，手背静脉可能随着年龄和生理变化而发生变化，永久性尚未得到证实；存在注册登记失败的可能性；受限于采集方式，产品难以小型化；采集设备要求特殊，设计相对复杂，制造成本较高。
- 香港理工大学Polyu数据集：https://www4.comp.polyu.edu.hk/~csajaykr/fplr.htm
- 中科院掌纹数据集：http://forensics.idealtest.org/#/
- IIT-D掌纹数据集：https://www4.comp.polyu.edu.hk/~csajaykr/IITD/Database_Palm.htm
- 11k Hands：https://sites.google.com/view/11khands
人脸识别
人脸识别作为生物特征识别中最为熟知的技术分支，其性能和准确度不断提升。目前，人脸识别技术已经在安防、身份验证、智能门禁、金融支付、智能手机解锁等领域得到广泛应用，成为现代社会中不可或缺的一部分。
推荐数据集：
算力加速人脸识别技术发展：趋动云带你了解人脸识别开源库和数据集
生物识别技术已经在政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域得到了广泛应用。而它的发展离不开算力的大力支持。趋动云作为算力服务商，拥有高性能的计算资源，能够快速处理海量数据，为开发人员提供强大支持。