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生物識別解決方案范文1
借助DNA比對技術，許多丟失兒童的家庭重新找回了自己的孩子，共享天倫之樂。如果在對個人信息進行辨別時能夠采用先進的生物識別技術，可能就不會出現“房哥”、“房姐”利用不同的身份信息購買多套房產的情況。今天，生物識別技術不僅可以用于刑偵，幫助公安干警提高破案效率，而且可以廣泛地用于多種公共安全場合，為人們的生活提供更多便利。
成立于1998年的北京海鑫科金高科技股份有限公司（以下簡稱海鑫科金）一直在生物識別技術領域默默耕耘。從專注于生物識別技術的開發，到將生物識別技術靈活應用于公安系統，再到今天向更多其他行業滲透，海鑫科金走出了一條“立足多生物識別技術，打造共贏生態鏈”的特色發展之路。
五年一大步
為可持續發展奠定基礎
在過去15年中，海鑫科金始終堅持自己的定位：專注于生物識別技術的研發與應用。海鑫科金董事長劉曉春將公司的發展歷史歸納為以下三個階段。
海鑫科金成立后的第一個5年是公司的初創期。在上世紀90年代，生物識別產品主要以指紋識別產品為主，主要應用于公安刑偵領域。當時，海鑫科金還是一家初創公司，只有幾個人。海鑫科金的研發主要集中在指紋識別技術上，并且通過這一產品接觸到了一些客戶，同時圍繞公安信息化業務做了許多鋪墊性的工作。
第二個5年是海鑫科金的成長期?！拔覀儗矘I務的需求有了更深的了解，同時在原來指紋識別技術的基礎上將生物識別技術擴展到多個領域，包括人臉識別、DNA識別、筆記識別等，可以幫助公安部門更有效地打擊犯罪?！眲源航榻B說，“我們的目標是建立完整的生物識別技術和應用的產業鏈?！痹谪S富識別技術的同時，海鑫科金也開始涉足公安行業信息化領域，將多種生物識別技術與公安行業的信息化應用相結合。為了促進技術研發，海鑫科金當時與國內許多高校、研究所展開了多方面的合作，快速提升自身產品的品質。
第三個5年是海鑫科金的快速發展期。在這一階段，海鑫科金在公安行業部署和實施了許多有影響力的信息化系統，彰顯了自身的價值，并最終形成了兩大產品系列：一是多種生物識別技術和產品；二是公安行業綜合刑偵信息化解決方案。
現在，海鑫科金又在制定新的5年規劃，為未來的可持續發展提前布局。劉曉春舉例說：“許多國家都要求在電子證照中加入指紋識別甚至是虹膜識別等先進的生物識別技術。未來，除了公安系統以外，如何將多樣化的生物識別技術應用于社會公共安全和管理領域，實現應用的創新，對于我們來說是一個必須認真研究的課題。生物識別技術對于核實人員身份來說是一個快捷的工具。我們十分看好這一行業未來的發展。我們會嘗試將生物識別技術應用于銀行支付、自助通關等領域，為人民的生活創造更多便利。”
保持開放心態 合作共贏
1998年，我國公安行業信息化建設剛剛起步?？梢哉f，海鑫科金與公安行業信息化共同成長。海鑫科金在公安行業有很深的積淀，并且取得了令人矚目的成績。在公安領域，海鑫科金的產品和解決方案主要是為刑偵部門服務的，為預防犯罪、打擊犯罪提供了有力幫助。海鑫科金在公安行業成功部署了多個應用系統，比如全國DNA比對識別庫、全國現場勘驗系統等。上文提到的全國打擊拐賣兒童DNA比對系統也是海鑫科金提供的?！拔覀兊漠a品和解決方案一方面可以幫助公安部門提高破案效率，另一方面也為公安部門的執法規范化、提升刑偵領域的管理水平提供了有力支撐。”劉曉春表示。
談到海鑫科金的競爭優勢，劉曉春歸納了以下五點：第一，海鑫科金在同行中是提供識別技術種類最多的，包括指紋識別、DNA識別、人臉識別、筆記識別以及虹膜識別等；第二，海鑫科金曾經承接了許多在業內有影響力的大型項目，比如全國規模最大、處理速度最快的廣東省公安廳指紋識別升級系統，還有一次性采購800套的重慶人員信息綜合采集系統等；第三，海鑫科金擁有多年的技術積累和研發經驗，可以針對客戶的具體需求提供定制化的項目開發；第四，海鑫科金可以提供從技術、產品到系統集成再到工程實施的全面服務；第五，海鑫科金已經將公安行業做成了一個樣板行業，在公安這個對識別技術有嚴格要求的行業做成功后，將其成功經驗復制到其他行業可謂水到渠成。
“向其他行業領域拓展，技術不是問題，關鍵是如何幫助行業客戶解決業務上的問題。我們的核心優勢還是生物識別技術，至于業務層面和應用層面的問題，我們的原則是與行業內的合作伙伴合作，而不會直接介入業務系統的建設。”劉曉春表示，“我們仍將扎根公安行業，并向其他行業輸出先進的生物識別技術?！?/p>
劉曉春不愿透露拓展其他行業的具體策略，但明確表示肯定會將公司的多種生物識別技術與細分行業內的信息化應用系統相結合，為其增加新的識別功能。“我們不會替換行業應用軟件。因此，我們與行業內的應用系統提供商是合作而非競爭關系，大家要合力建立一個共贏的生態鏈。我們要把最好的技術集成在一起，提高產品質量、品牌美譽度，最終達到促進銷售的目的。我們要以更加開放的心態，走合作共贏之路?！?/p>
行業客戶每天都會產生新的需求。因此作為一個解決方案供應商，海鑫科金必須做大量客制化的工作，這也對海鑫科金的服務能力提出了更高的要求。劉曉春表示，未來海鑫科金的一部分人會轉向服務，提供持續、優質的服務也是提升公司品牌美譽度的重要內容。
迎接新技術挑戰
提供最好的產品
劉曉春介紹說：“從產品層面看，我們的優勢主要體現在，識別技術種類多，可以提供從硬件、軟件到集成的綜合解決方案，能夠解決大部分識別問題。經過實踐檢驗，在大庫容的情況下，我們的產品在對比精度、速度、可靠性、穩定性、檢索能力等指標上都處于領先地位?！?/p>
海鑫科金并沒有刻意強調完全自主研發，而是在研發上采取了靈活、開放的策略。在一些關鍵的核心技術上，海鑫科金會采用自主研發的模式。海鑫科金目前擁有一支150人左右的研發團隊。同時，海鑫科金也會與大專院校以及科研院所共同研發，取長補短?！拔覀兊脑瓌t是為用戶提供最好的產品。在這個原則指導下，即使我們與哪個企業或單位正在做同樣的技術研發，但如果這項技術別人比我們強，我們也會主動采取聯合的策略，將對方更優的技術吸納進來，為我所用?！眲源罕硎?。
海鑫科金的技術團隊時刻注意跟蹤先進技術，比如移動互聯、云計算、大數據等，并與相關企業進行交流與合作。海鑫科金已將自己的應用系統運行在云架構平臺，并且正在利用大數據技術提高識別的效率、準確率和檢索的速度。
生物識別解決方案范文2
關鍵詞：視覺注視；移動端；數據集；行為推測
中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2017）01-0254-03
Abstract： With the development of computer vision application technology， the behavior prediction of eye gaze has been widely concerned by many scholars at home and abroad， and also has important research significance in the field of biological information recognition. In the era of smart phone tablet popularity to improve human-computer interaction and accurate prediction of the mobile side of the user gaze behavior becomes particularly important. Based on the existing research on visual technology， this paper proposes a scheme to solve the gaze behavior of mobile users by using large data combined with machine learning and convolution neural network knowledge， and analyzes the importance of large-scale data sets in visual application.
Key words： visual gaze； mobile end； data set； behavior conjecture
1 概述
伴S著計算機軟硬件性能和互聯網技術的迅猛發展，大規模的并行計算技術突飛猛進，不斷地發展使各種現有技術變得越來越成熟，同時機器學習和計算機視覺領域也都得到了飛速發展。視覺技術的發展變得越來越重要，并且可以應用到實際生活中的很多方面。人類大量的視覺信息現在可以利用計算機來輔助處理，并完成相關的一些工作。相對于生物信息識別技術這一計算機視覺領域的熱點技術來說，也已廣泛應用于日常生活中[1]。比如指紋識別器，人臉考勤器等平時在許多地方可以經常見到，還有居民家用的攝像頭智能報警系統以及近期炒得火熱的運用支付寶進行刷臉而完成的支付技術等，這些都是運用了生物信息識別技術?，F實中的種種跡象已經表明運用生物信息識別的計算機技術已漸漸的滲透到人們的日常生活中并成為不可或缺的組成部分。時下發展較快也比較常見的生物特征有視網膜、指紋、人臉和人眼等。這些生物信息比如人臉具有個體差異性和自身穩定性特點，從用戶的角度來看該特征具有便攜和低侵入等一些優點。而人眼作為人臉中最顯著的特征，又是人們獲取外界信息最直接最方便的途徑。都說眼是心靈的窗戶，因為眼睛中蘊含著表情、意圖等多種信息。因此，眼睛注視的行為預測受到了國內外眾多學者的廣泛關注，同時在生物信息識別領域中也具有重要的研究意義[2]。
2 注視預測問題
2.1 問題的背景
在心理、認知和用戶交互研究中的注視跟蹤最近已朝向移動解決方案發展，因為它們使得可以直接評估用戶在自然環境中的視覺注意。 除了注意，注視還可以提供關于用戶的動作和意圖的信息：用戶正在做什么以及接下來將做什么。然而，在自然狀態下非結構化的任務中注視行為是相當復雜的，并且不能使用在受控的實驗室環境中創建的模型來得到令人滿意的解釋。自然條件下和實驗室環境有著很大的不同。為了演化在自然環境中對注視行為的推斷，需要一種更加整體的方法，將從認知科學到機器學習的許多學科結合在一起[3]。
從人機交互技術到醫學診斷到心理學研究再到計算機視覺，眼睛注視跟蹤在許多領域都有應用。注視是外部可觀察的人類視覺注意的指標，許多人試圖記錄它。對于眼睛視線方面的研究可以追溯到十八世紀后期。而現如今已經存在各種解決方案（其中許多是商業化的），但是所有的解決方案都具有以下一個或多個方面的問題：高成本（例如，Tobii X2-60），定制或侵入性硬件（例如，Eye Tribe，Tobii EyeX）。然而在現實中的自然條件下，這些因素對實際的應用會造成一些障礙影響，使得眼睛注視跟蹤不能成為任何具有合理的相機（例如，智能手機或網絡攝像頭）的人應該可以使用的普及技術。如何才能使得這種技術普及并且得到應用，提出了一種解決方案。
2.2問題的提出
研究中首先要解決的就是用戶的約束問題，也就是自然條件下使用過程中所受到的各種限制問題。到目前為止，基于注視數據推斷用戶動作的研究受到許多的限制，特別是在自然環境中。限制因素可能包括可用的商業解決方案的昂貴性，其專有性和封閉性以及缺乏實時交互能力等方面。目前的注視跟蹤系統，只是盡量在移動設置中設置各種條件進行補救。商業化定制化的解決方案都有其獨自的閉合性質，因此阻礙了注視跟蹤算法的發展，并且使得不同方法之間的客觀比較變得不可能[4]。此外，注視是一種復雜的現象，涉及認知過程的相互作用。這些過程在設置計算上的建模是非常困難的，尤其是涉及一些未知因素，使得構建實驗設置成為一個很大的挑戰。此外，來自跟蹤實驗的數據因為其商業化的原因很少共享，即使共享數據很大部分也是有其獨立的實驗條件。這些方面的問題都阻礙了跨學科方法在分析和利用注視數據和實驗的相關研究與發展。
2.3 解決問題的研究方向
對基于注視的推斷的個體貢獻通常保持孤立，不能形成更大的整體以促進對注視動作行為的研究。隨著這方面的技術發展和應用，最近出現了一些開源的解決方案。雖然在不同的應用和用戶界面中使用注視已經相當有限，但是移動注視跟蹤的新穎應用開始出現并得到了很快的發展。然而使用移動注視跟蹤來推斷用戶動作的問題是高度多學科的，需要深入理解各個研究領域，包括人眼的功能，數學建模，計算機視覺，機器學習，信息技術，認知過程，用戶交互以及心理學。任何一個研究員或甚至任何研究小組都不可能擁有所有研究領域的專家，因此需要相互的協作共同推進技術的發展[5]。
目前的研究主要是從以下幾個方面進行：
1）研究移動注視跟蹤的認知方面，例如增強對任務中的注視行為的理解或識別不同任務的特征和階段；
2）開發用于從注視數據推斷用戶動作的計算方法，諸如應用機器學習用于行為推斷，優選地實時地；
3）增強用于改善移動注視跟蹤方法和性能的技術軟件/硬件解決方案，并使得設備更容易訪問；
4）發現注視數據在自然環境和虛擬和增強現實應用中的潛在用途，以及定義任務，其中注視可以是用戶動作的有用的預測器。
3 解決方案
首先選擇移動端進行研究，因為目前比較普遍的移動設備比如智能手機、平板電腦都有自己可靠的工作系統，且不需要外部附件。移動設備相對于其他平臺具有以下優勢：
1）使用的廣泛性。據估計，到2019年，世界上超過三分之一的人口擁有智能手機，遠遠超過臺式機/筆記本電腦用戶；
2）軟硬件技術升級的采用率較高。大部分的移動設備具有允許使用擁有計算復雜數據方法的實時的最新軟硬件；
3）移動設備上相機的大量使用已經導致相機技術的快速開發和部署；
4）相機相對于屏幕的固定位置減少了未知參數的數量，潛在地允許開發高精度的校準跟蹤應用。
3.1 注視類型分析
注視估計方法可以分為基于模型或基于外觀[6]?；谀Ｐ偷姆椒ㄊ褂醚劬Φ膸缀文Ｐ?，并且可以被細分為基于角膜反射和基于形狀的方法。另一方面，基于形狀的方法從觀察到的眼睛形狀觀察注視方向。這些方法傾向于具有低的圖像質量和可變的照明條件。基于外觀的方法直接使用眼睛作為輸入，并可能在低分辨率圖像上工作。相比基于模型的方法，基于外觀的方法被認為需要更大量的用戶特定的訓練數據。通過使用深度學習和大規模數據不必依賴于視覺，以實現準確的無校準注視估計。這種方案提出建立一個基于外觀的數據模型，而不使用任何手工設計的功能，例如頭部姿勢或眼球中心位置。
3.2 技術方案
深度學習的最近成功在計算機視覺的各種領域中是顯而易見的，但是它對改善眼睛跟蹤性能的影響還是相當有限。因為深度學習是需要大量的數據作為支持，而視線追蹤這方面的數據集還比較少，普通的研究所得到的稻菁比較有限，最大的數據集通常只是具有50個受試者左右，由于缺乏大規模數據的可用性，因此發展比較緩慢。因而提出了使用深度學習進行研究的一套方案，就是構造大規模的數據集。利用網絡資源構造一個大規模的基于移動的眼動跟蹤數據集，它包含來自各種背景的大量的受試者，在可變照明條件和不受限制的頭部運動下記錄[7]。運用現有的智能算法得到一個可以進行卷積神經網絡學習端到端的注視預測的后臺決策網絡。不依賴任何預先存在的系統，不需要頭部姿態估計或其他手動設計的特征用于預測。使用只有雙眼和臉部的特征訓練網絡，在這個領域的性能優于現有的眼睛跟蹤方法。雖然現在的決策網絡在精度方面實現了很先進的性能，但是數據輸入的大小和參數的數量使得難以在移動設備上實時使用。 為了解決這個問題，需要培養學習得到一個更小更快的網絡，在移動設備上實現實時性能，使得精度損失進一步降低。
3.3 大規模數據集
為了達到這一方案的預測效果，首先要進行的是數據集的建立。網絡上相關的研究中有許多公開的注視數據集[8]?？偨Y對比這些相關的數據集，分析出有些早期的數據集不包含顯著性的頭部姿勢變化或具有粗略的注視點采樣密度。需要對這些數據進行篩選，使得到的數據具有隨機分布特點。雖然一些現代數據集遵循類似的方法，但它們的規模（尤其是參與者的數量）相當有限。大多數現有的眼動追蹤數據集已經由邀請實驗室參與者的研究人員收集，這一過程導致數據缺乏變化，并且成本高且效率不高。因此需要大量的進行數據收集和篩選分析。大規模數據可以通過卷積神經網絡有效地識別人臉（他們的眼睛）上的細粒度差異，從而做出準確的預測。
收集眼動跟蹤數據應該注意的方面：
1）可擴展性。數據應該是自然條件下的使得用戶具有靈活性；
2）可靠性。運用現有的智能移動設備真實的應用圖像而非設計處理過的圖像；
3）變異性。盡量使數據具有較大的變異性，使得模型更加穩健，適應各種環境下的操作。
4 結束語
文章介紹了一種針對移動設備的用戶注視行為推測解決方案。首先建立一個大規模眼動跟蹤數據集，收集大量的注視數據。大型數據集的重要性，以及具有大量各種數據以能夠訓練用于眼睛跟蹤的魯棒模型。然后，訓練得到一個深層卷積神經網絡，用于預測注視。通過仔細的評估，利用深度學習可以魯棒地預測注視，達到一個較好的水平。此外，雖然眼睛跟蹤已經存在了幾個世紀，相信這種新方案的策略可以作為下一代眼動跟蹤解決方案的關鍵基準。希望能通過這方面的研究，使人機交互得到更好的發展。
參考文獻：
[1] 崔耀 視控人機交互系統技術研究與實現[D].西安，西安電子科技大學，2013.
[2] 遲健男， 王志良， 張闖.視線追蹤[M].北京： 機械工業出版社， 2011.
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[4] Makeroni Labs 2016 Eye of Horus. https：//hackaday.io/project/
6638-eye-of-horus-open-source-eye-tracking-assistance （2016） Accessed： 2016-02-26.
[5] Francisco J Parada， Dean Wyatte， Chen Yu， Brandi Emerick， and Thomas Busey，2015.Expert Eyes： Open-source， high-definition eyetracking Behavior research methods ，2015.
[6] 楊彩霞.基于近紅外光源的非接觸式視線跟蹤技術研究 [D].山東：山東大學，2012.
生物識別解決方案范文3
于是，他不得不向隨時放在身邊的一個小筆記本尋求幫助，那上面，密密麻麻記錄著十幾個帳號和密碼。為了方便記憶，它們通常都含有幾個固定的數字和字母。“就像是高中數學的排列組合，我知道是哪幾個字母和數字，可怎么組合的卻經常記不住?！?/p>
隨著黑客破解密碼的技術越來越強，每一個網站都建議你設置一個更復雜的密碼來保證帳號安全，這給如劉思佳這樣的用戶帶來了很多困擾。
專注信息保護和安全的調研機構SearchSecurity. com的數據顯示，77%的IT從業人員平均要記住6個復雜的密碼，其中大約20%的人需要記住的數量更高達15個。
對于生活在碎片化時代的人們而言，記住這些乏味的數字和字母組合，已越來越成為一件不可忍受的事情了。
“我們現在面臨一個挑戰，手機功能越來越豐富，需要記住的密碼越來越多。這也促使我們思考，應該做一些什么樣的工作，讓手機的使用更加具有易用性，使得終端用戶的操作能夠毫不費力。”人機界面解決方案開發商Synaptics公司總裁兼首席執行官Rick Bergman對《第一財經周刊》說。
去年的iPhone 5s似乎提供了一個答案。它配備全新的Touch ID指紋識別技術，重新掀起一波指紋識別潮流。隨后，很多手機也紛紛效仿，指紋識別儼然有成為手機標配的趨勢。
而Synaptics去年10月收購的全球第二大生物指紋身份驗證解決方案提供商Validity公司，也為三星當時最新的旗艦手機Note4的指紋識別功能提供了技術支持。
通過指紋、靜脈、虹膜、視網膜這些人體固有生理特征，再結合計算機、光學、生物傳感器和生物統計學原理對個人身份進行識別和判定，確實能夠將人們從繁瑣的密碼迷宮中解脫出來。
當然，并不是每一個人體固有生理特征都能被用來進行識別，指紋、靜脈、虹膜、視網膜等具有幾個共同特性：絕大多數生命體中都完整存在這些生理特征、兩個相互獨立的生命體該生理特征表現不同、該生理特征在相當長的一段時間內還會保持不變。
其中，指紋識別是發展較早、較成熟的技術。根據美國市場調查機構IBG的數據，目前指紋識別占整個生物識別市場將近66.7%的市場份額。以2014年生物識別產業收入總計93.68億美元估算，指紋識別全年收入達62.48億美元。
“在FRR（拒識率，False Rejection Rate）和FAR（誤識率，False Acceptance Rate）等安全性指標上，指紋識別在眾多生物識別技術里是目前發展相對成熟的?！盨ynaptics生物產品識別部副總裁Arthur Stewart對《第一財經周刊》說。
但是，那些指紋識別手機真的安全嗎？
在2008年英國導演Neil Marshall的科幻電影《末日侵襲》中，一名企圖襲擊英國首相的人看著門禁屏幕上的“Place Hand Here”，砍斷了守衛的右手成功騙過生物識別系統。
“指紋一旦被破解，就代表著終身被破解，它是不可逆的?！被蛟S很多人都如電子測評網站ZEALER的創始人王自如一樣，對這一技術抱著有些懷疑的態度。
早在2002年，日本橫濱國立大學的松本教授做了一個有趣的試驗，他使用白明膠制作的假手指在指紋識別系統上進行驗證，結果，成功欺騙了11種指紋識別系統，成功率高達80%。
“當時絕大多數的指紋識別系統都是基于指紋圖片的收集，通過拍攝手指表面的照片進行對比分析，所以用白明膠制作的假手指在當時的情況下有能力騙過眾多的系統?！钡瓿蛇@類欺騙并不容易，首要的前提是要有能力獲得完整且成形的指紋，“它絕不會像《犯罪現場調查》中展現的那么容易，也比通過肩窺（Shoulder Surfing）獲得他人的PIN碼和密碼難很多。”Stewart說。
但對于普通用戶而言，在逐漸接受生物識別技術的過程中，一點小的漏洞足以讓他們終止信任，用戶對安全性的格外挑剔是Stewart們需要解決的問題。
而在生物識別領域，幾乎所有的攻擊都是通過偽造無生命體征的樣本（如白明膠、白乳膠等）完成，因此活體生物識別成為抵御系統攻擊最好的方式。
很長一段時間，活體生物識別都是生物識別系統的薄弱環節，也是生物識別系統進入高端安全應用的最大瓶頸。
活體生物識別的關鍵在活體確認，通過如體溫、排汗、皮膚表面電阻、電容、脈搏、心電圖乃至動脈血氧化飽和度等指標，確認識別對象是否是一個活的生命體。
現在已屬于Synaptics公司的Validity最先想到的是體溫。與冷冰冰的白明膠、白乳膠相比，體溫是將活體辨識出來的天然指標。
但是這一方法在提出后不久就被證明可行性不足，通過簡單的拓印、倒模等程序制作出指紋套，然后將它戴在手上進行活體生物識別，就可以欺騙系統完成活體確認。
隨后，排汗進入了他們的視野。除唇紅部等極少數部位，汗腺以每平方厘米超過100個的密度，遍布于人體全身上下的每一個地方。由于只有活體才具有排汗功能，尸體或無生命體征的仿制樣本無法排汗，因此這成為了Validity公司活體確認的重要方式。
結構穩定的汗腺持續排出含鹽量較高的汗水，其介電常數高于表面其他脂類物質約30倍，由此會產生非常大的電容，在圖像上呈現出一個顏色更深的點，電容越大顏色就越深。當用戶將手指放在指紋傳感器上時，隨著時間的推移，排汗不充分的汗腺逐漸排汗充分，原先由脂類物質占據的區域逐漸被鹽溶液浸濕，指紋圖像由斑駁的狀態變得清晰，也就是說，圖像的歸一化灰度值變高。
沒有排汗功能的尸體或無生命體征的仿制樣本顯然無法完成這種變化。經過同樣的步驟之后，其指紋圖像的變化較為混亂，圖像歸一化灰度值的變化也處于隨機狀態?；铙w與非活體之間呈現出的不同狀態，就可以幫助系統進行更精準的活體確認。
除了排汗，生物特征圖像的光譜學信息也是Validity進行活體確認的方式之一。
由于在不同紅外光下不同物質的光反射能力差別較大，就可以使用雙波段紅外光方法照射目標，并捕捉反射率進行活體檢測。該公司目前還在研究包括指尖脈搏跳動測定、血氧測定、阻抗測定等越來越多的活體確認方式。
按照目前的指紋識別技術，誤識率標準通常保持在1：50000的水平，而對應的拒識率則在2%以下。當活體識別作為一個過濾條件加入程序之后，識別的準確性將進一步提升。
“當有足夠的資源用于攻擊的時候，所有的安全系統都有可能被入侵，”Stewart說，“就像殺毒軟件一樣，生物識別解決方案的工作就是提高攻擊的難度，讓攻擊者在破壞系統的過程中付出不等值的代價。”
收購Validity以后，Synaptics公司也希望能在其他生物識別領域尋求提高攻擊門檻的方法。
比如緊隨指紋識別后，被廣泛采用的人臉識別的活體確認技術也正逐漸成熟，并發展出包括三維深度分析、臉部運動的光流估計、多模生物認證系統、傅里葉頻譜分析、熱紅成像人臉識別等多種方法。Synaptics公司認為，在眾多的方法中，眨眼識別是最具競爭力的一個。
由于復制虹膜、視網膜的生命體征難度相對較大，且活體識別時需要用戶做出相應的瞄準動作，體驗并不好，所以，指紋以外的活體識別方式一直研究不多。但作為人臉部的重要生理特征，眨眼對用戶提出的要求并不高，為了讓角膜時刻保持濕潤，人們經常會不自覺地做出這一動作，自然也就成了人臉識別中活體確認最重要的判斷標準。
通常狀態下，人平均每分鐘眨眼15到30次，通常2至6秒一次，每次眨眼耗時0.2至0.4秒。目前普通攝像頭的拍攝速度高于20幀/秒，即幀間隔不低于0.05秒，在進行人臉識別的過程中必然能夠捕捉到4至8幀完整的眨眼畫面。
通過對捕捉的人臉畫面進行分類分析，看其中是否有閉眼的畫面，就能夠判定識別對象是否為活體。由于這一方法基于自然發生的生理現象，符合人類行為習慣，并且不需要添置額外的設備，因此正在成為Synaptics公司的一個發展重點。
另外，作為人機界面解決方案開發商，Synaptics還在研究各種有趣的人機交互方法進行人臉識別，比如要求用戶的面部根據系統提示做出諸如運動頭部、讀數字等等的實時響應。
2012年7月，Synaptics、三星、Google、微軟、美國銀行和MasterCard等技術和金融領域的公司共同成立了一個名為FIDO（Fast Identity Online）的聯盟。該聯盟認為，指紋識別的功能不應該僅是設備解鎖這么簡單，它應該讓服務、移動支付甚至企業管理變得更為高效。它們將其終極目標概括為四個字：殺死密碼。
“當移動支付日益成為最受歡迎的生物功能應用時，活體識別及反電子欺騙技術將獲得產業更多的關注?！痹赟tewart看來，移動支付成為可能的基礎即活體生物識別技術。
今年年初，搭載Validity活體指紋識別技術的三星與Paypal宣布合作，為新款Galaxy S5在全球26個國家的指紋識別支付提供支持。據說，Galaxy S5可以識別出是否是斷指；隨后，三星與支付寶也達成類似協議。這也促使作為三星合作伙伴的Synaptics和Validity團隊加快在生物識別領域的技術開發進程。除了安全性，它們面臨的挑戰還有識別率、識別速度的進一步提升等等。
生物識別解決方案范文4
在競爭日益激烈的今天，由于IAM給企業帶來的競爭力、生產力、完整性和可信性等方面的各種積極影響，已經促使其成為企業應用中非常關鍵的解決方案之一。
事實上，IAM解決方案的確能提高員工的生產力、降低管理和維護費用、縮短組織與市場的距離，并使法規遵從能持續自動地成為工作中的一部分。通過自動管理訪問者、日志記錄和報表，以及執行業務、機密和安全政策，身份識別與訪問管理對于密碼管理以及組織運營的各個方面均有所改善。另外，IAM還將擴展到包含消費者、合作伙伴和供應商在內的多種身份，以便于相互協作。
企業在明確了IAM的作用并決定應用IAM之后，首先就需要將IAM作為企業流程的一部分，并且將IAM流程與其他相關業務流程相匹配，從而明確自己真正的IAM需求是什么，進而制定出相應的IAM策略。
首要就是要確定IAM流程的“健康”程度，找出最薄弱的IAM流程，并優化和自動化這些流程的優點;以及評估IAM流程的成熟度。這樣，企業就能選擇一個合適的切入點，從容開始IAM應用之旅了。
那么，一個完整的“IAM旅程”都包括哪些內容呢？也就是說企業需要通過哪些步驟，才能順序地完成IAM的應用呢？
第一步：密碼管理
通過密碼管理，集中管理用戶的賬戶。
在企業IT服務支持中，密碼問題占據了很大的部分。因此設置密碼管理系統可集中管理用戶賬戶，并可列出密碼政策的詳細說明，最終用戶可以自己重新設置密碼，由幫助臺人員而不是系統管理員負責密碼的管理。而單點登錄可以讓用戶訪問所有授權應用，通過認證能一次性簡單登錄，用戶只需記住一個密碼，而無需記住一堆密碼，這樣便可做到高效且安全。
密碼管理中對新成員的訪問權利的批準以及訪問權利的更改，仍然是手工操作程序，但對用戶賬戶格式和密碼質量需要做標準規定。通常一個虛擬目錄鏈接用戶賬戶并對密碼進行管理。
通過密碼管理系統，企業能根據業務的需求，方便地更改密碼政策；提高最終用戶體驗，并通過提供對密碼的自助服務，降低了技術支持的成本；此外，密碼管理能對應用和平臺的訪問提供更有效的控制，降低丟失/被盜密碼的風險，并通過對密碼管理政策的定義，來提高法規的遵從性。
而密碼管理是IAM應用過程的第一階段，因此建議在采用解決方案之前，可以先從一個部門的用戶開始。不要擔心選擇哪一種的認證系統（密碼、智能卡、生物識別設備等），你可以考慮將單點登錄作為中期解決方案，同時它還可以承擔經紀服務或“中間件”的責任。
第二步：統一身份識別管理
實現統一的身份識別管理，為新員工提供快捷、安全的訪問權限，并在該員工離職后將其全部刪除。
在實現統一身份識別管理之前，首先需要設定一個授權源，通常由人力資源部門批準新員工對系統和資源的訪問權限，而批準程序則由首席信息安全經理定義。同時設定一些正式的工作流程序，對如何要求更改特權的制定、批準和執行做出定義。還可對個別業務部門賦予管理授權能力，這可使他們在職權范圍內定義和維護自己的用戶和訪問權利。此外，系統還應能探測到“幽靈”賬戶，并自動產生更改和活動報告，但審核仍由手工進行。企業中的應用和平臺可以使用自己的身份存儲器和安全系統，但新應用需要使用公共目錄和安全模型。
這樣一來，企業可以根據業務目標定義用戶訪問策略，新員工也可以快速訪問他們工作所需的系統和應用。同時，企業將用戶身份鏈接到如HR和薪水數據等授權源上，當離職時可快速地刪除訪問權限。IAM的自動化流程還可以使政策遵從性一直能對企業的發展提供支持，為管理流程收集審計數據，并可追蹤訪問權限是如何獲得的。
在此階段，需要考慮如何定義和分配“角色”，不僅是根據人員及他們各自的工作描述，而且還要根據資歷、對敏感信息的訪問權限以及其他因素來決定，并要確定已經將臨時或兼職用戶也包含在內，如合同工等不在人事數據庫內的和其他沒有訪問權限的人員。
第三步：集成角色和權利
集成了角色和權利的管理，這確保了對關鍵系統和應用的訪問嚴格按照業務需求來設定。
當實現了IAM的前兩步之后，接下來要做的就是實現當用戶的責任和角色發生變化時，權限里的身份識別與訪問管理系統可自動同步進行更改。這需要有對角色進行定義、修正和刪除設定的程序和工作流，或許還有為不同類型的用戶（如合同工）設定的多種信息管理源。
多數應用現在都通過目錄服務作為用戶信息的公共源。對業務流程進行定義，可使企業的安全團隊根據標準進行檢驗。而自動化操作的權限審核程序，在特殊情況下，可根據用戶角色進行偵測。此外，用戶的虛擬目錄還要包括角色信息。
這樣做的目的就是為了讓用戶訪問權限與業務更改自動保持一致，快速地響應業務需求;還可以在更改后及時交付新用戶的訪問權限，而用戶訪問權限與工作角色相連接時，當工作變更時訪問權限也能隨之變化，這也就可以降低潛在的風險。
在此階段，還需要考慮將角色和工作流相結合，換句話說，用戶在他們的職業生命周期內需要信息和資源來處理他們的工作。而用戶的角色也需要結合其他數據進行定義，如提升、海外派遣或新型手機的預配置等。
第四步:聯合身份識別與管理
實現了聯合身份識別與管理，以便使企業可以與其他組織、消費者、合作伙伴和供應商通力協作。
當具備企業級的IAM系統之后，可以通過聯合信任來管理合作伙伴的訪問，使外部合作伙伴通過使用共享標準來訪問業務系統;更改請求可通過公共定制系統自動進行，可以在身份識別管理和預配置工作流上顯示請求，并采用Web服務集成業務應用；最后，通過聯合信任對流程進行定義，以便于管理對訪問特權的請求，其中包括在組織內將管理權利委派給合作伙伴。
通過聯合身份識別管理，可使企業的IT系統與消費者、供應商和合作伙伴的安全連接，還可使他們的用戶在你的安全域內訪問資源，而無需管理或認證這些用戶。這為合作伙伴和消費者提供了簡單安全的訪問，并授予管理權利，這樣可以提高服務質量并降低用戶管理的成本。
生物識別解決方案范文5
7月22日，電子商務網站、域名注冊管理和服務機構等組建了“中國反釣魚網站聯盟”，以防止釣魚網站對金融系統造成的嚴重危害，避免給企業和個人帶來不必要的財產損失。
互聯網和電子商務的高速發展帶動了網銀系統的繁榮，其交易額也呈現倍數的增長。根據艾瑞咨詢的《2007～2008年中國網上銀行行業發展報告》最新研究數據顯示，2007年中國網上銀行市場發展十分迅速，交易額規模實現爆發式增長，達245.8萬億元，環比增幅高達163.1％。但這些不斷增長的數字背后，網絡銀行的安全問題愈發讓人擔心。
由于網銀早期只采用簡單的“用戶名+密碼”的身份認證體系，黑客們很快就能摸清銀行的認證機制進而對網上銀行進行攻擊。據國際信用卡組織Visa的統計，2005年，亞太地區信用卡欺詐造成的經濟損失約合3億美元，欺詐比率為0.04％，即每1萬美元的信用卡交易中就有4美元涉嫌欺詐。
危險浮現
網絡信息化時代的最大特征就是身份的數字化和隱形化，如何準確識別一個人的身份，同時保護信息資料安全是現代社會必須面對和解決的一個問題。
網上交易的頻繁和網上銀行的安全漏洞，使黑客更容易利用各種手段盜取銀行卡卡號、密碼及個人資料，假冒通知、木馬程序、釣魚網站等虛假信息不斷涌現，如釣魚網站就是不法分子利用各種手段，仿冒真實網站的URL地址以及頁面內容，或是利用真實網站服務器程序上的漏洞在站點的某些網頁中插入危險的HTML代碼，以此來騙取用戶銀行或信用卡賬號、密碼等私人資料。釣魚網站因存活期短、形式隱蔽等特點，傳統的司法手段很難對其進行有效打擊。公安部的數據顯示，2007年上半年1～6月份利用信用卡詐騙的案件達到1171起，比去年同期上升29％，涉及金額達4461.36萬元，涉案金額比去年同期上升9.9個百分點。
因此，如何防止關鍵個人信息被木馬盜取或監聽成為個人身份認證軟件供應商所要面對的挑戰。
雙因數認證
目前，計算機及網絡系統中常用的身份認證主要有用戶加密、動態密碼、智能卡和USB key等方式。USB key身份認證是一種USB接口的硬件設備，內置單片機或智能卡芯片，可以存儲用戶的密鑰或數字證書，利用內置的密碼算法實現對用戶身份的認證。它實現了軟硬件相結合，一次一密的強雙因數認證模式，能很好地解決安全性與易用性之間的矛盾。其中的雙重認證技術更是得到的受到了消費者的歡迎。
雙因數認證就是在動態身份認證系統的基礎上，結合使用國際標準加密算法設計的雙向通信協議、動態密碼生成算法、以及動態重調機制，解決了目前動態身份認證系統只能實現服務器對客戶端的單向認證的缺陷，和以犧牲口令隨機度來解決“失步”問題的不足。
目前，很多身份認證軟件都融入了雙重動態認證技術，普遍用于企業的管理。像IBM Tivoli身份認證管理器軟件和Oracle身份管理10g第三版等都加強了企業對重要客戶、員工和業務數據的訪問權管理，實現與復雜IT環境的自動化流程管理，提高了企業安全策略和管理要求的法規遵從性。
如今，這項技術不僅可以部署到企業身份認證管理上，還拓展應用到網上銀行認證方案中。2007年5月，金雅拓(Gemalto)公司協助巴克萊銀行推出了大規模雙因數網上銀行認證方案，協助防止網上銀行證書的盜竊和使用。對企業和個人而言，其中Protiva數字證書身份認證體系產品更具實用性，它結合了數字證書認證和USB智能卡的優勢(USB自帶微處理器，內嵌加密算法，可進行運算，其中信息不可復制，提高了信息的秘密性)。并采用PKI體系中的數字加密和數字簽名等技術，為網絡提供安全有效的身份認證機制。因為Protiva方案是用戶連接到網絡時需要時提供一個動態密碼，這個密碼被認證系統使用一次后就立刻失效，對于鍵盤攔截程序和監聽程序而言，得到的密碼已經是失效的密碼，沒有使用價值。由于動態密碼只能使用一次，所以可以防止釣魚攻擊者完全獲得用戶的ID信息。
技術回歸
傳統的身份認證技術，一直游離于人類自身之外發展，而且兜得越來越大，越來越復雜。顯然，傳統的身份認證系統，會使消費者因為丟失插件或忘記密碼而急得團團轉，而生物識別技術將提供一個完全是“人本位”的識別體系。
比爾。蓋茨曾斷言，生物識別技術將成為未來幾年IT產業的重要革新。越來越多個人、企業乃至政府都承認，現有身份加密碼或基于智能卡的身份識別系統遠遠不夠，生物特征識別技術在未來提供解決方案方面將占據重要的地位。
生物識別解決方案范文6
指紋識別技術是利用人體指紋的唯一性與穩定性特點，通過光電技術、模式識別和計算機圖像處理技術，對活體指紋進行采集、分析和比對，從而自動、迅速、準確地鑒別出個人信息。隨著互聯網、移動支付的發展，以指紋識別為代表的多種生物識別技術成為網絡時代鑒別身份的重要手段。
一套完整的指紋識別產品或方案包含三個必要元素：指紋傳感器、指紋算法處理芯片和指紋算法軟件。從上世紀80年代至今，指紋識別關鍵技術已經發展得相當成熟。在圖像采集方面，已經形成光學、半導體、超聲波等多種性能良好的主流傳感器;在指紋算法方面，指紋算法根據應用需求不斷優化，可實現純特征點比對、特征點加圖片比對和純圖像比對等多種比對方式，并在拒登率、拒真率、認假率等關鍵指標上得到很大提高。目前，指紋識別技術已在考勤、門禁、移動支付等行業取得良好的應用效果。
作為國內領先的信息安全芯片提供商，大唐電信旗下大唐微電子技術有限公司(以下簡稱：大唐微電子)運用其自身在IC設計方面的技術和經驗，率先將國密算法和芯片安全防護技術應用于指紋識別領域，相繼推出多款指紋算法芯片、指紋傳感器及一體化解決方案。
大唐微電子指紋算法芯片(DMT-FAC-CG4Q)采用32位CPU內核，主頻達100MHz以上，配置512KB Flash，144KB SRAM，集成了國際加密算法和國密安全算法，支持多種接口;運用多種芯片安全技術，芯片安全級別達到EAL4+、銀聯芯片安全認證、國密二級、FIPS 認證等金融級安全要求。大唐微電子指紋傳感器包括小面陣、大面陣、手機專用小面陣、滑動式和光學多種傳感器類型，無論面對干、濕手指，均具有快速、精準識別的特性。
目前，大唐微電子的指紋識別芯片已成功在指紋儀、指紋盾、指紋Key等行業安全產品中商用。
手機終端領域
指紋識別在手機上的應用已經十分普及，指紋識別正逐步發展成手機的標配。2015年，中國指紋識別市場傳感器銷量超過7000萬顆，其中超過6000萬顆應用在手機上。預計2016年中國智能手機市場應用的指紋識別傳感器數量將突破1.2億顆。
智能手機上的指紋應用大部分采用TEE方案，即將指紋比對算法和應用加載到基帶芯片中，由模組廠商對傳感器進行封裝、coating或者蓋板，再提供給手機終端廠商。智能手機對傳感器的需求不同于其他行業：尺寸上相對較小，一般在160×160pixels或更小;識別速度要求更高，解鎖時間在200ms以內。大唐微電子小面陣電容式傳感器(DMT-FS-PB4Fs)分辨率508DPI，像素64×114pixels，采集面積 6×6mm，滿足當下智能手機的應用需求。
金融領域
金融領域安全性要求較高，指紋識別應用也相對成熟。銀行的機密資料保險柜、金庫門禁、柜員業務授權和客戶身份的核驗基本上都采用了指紋鎖、指紋門禁、指紋儀等設備。
USB Key作為使用量很大的網銀交易安全工具，存在著密碼泄露的安全隱患，指紋Key可以解決這些問題。但由于電容式指紋傳感器的價格較高，指紋Key并沒有在銀行得到大規模使用。現階段指紋Key主要在政府、軍隊等保密機構使用。
金融IC卡在現實生活中遇到過多種安全問題，只要密碼泄露，卡就有可能被人盜取盜刷，將指紋功能加入到金融IC卡中，實現人和卡的綁定，卡的功能必須在被指紋授權后才能開啟，從而保障卡在遺失或者密碼泄露情況下不被盜取盜刷。
此外，指紋POS機，VTM自助辦理終端也是指紋識別在金融領域的主要應用。
二代身份證核驗終端
公安部從2012年開始制定二代身份證指紋采集標準，同時出臺身份證的辦理、補換證采集指紋的規定，如今帶有指紋信息的身份證已接近3億張。近期，公安部公布了居民身份證指紋應用算法提供商，預示著指紋識別身份證將正式落地執行。二代身份證指紋核驗，即是通過指紋核驗實現人證合一，將在酒店入住、火車機場、出入境、教育考試、社保領取等需要實名核驗的場所應用。
大唐微電子已開發出完整的二代身份證指紋核驗解決方案，方案由軟件和硬件兩部分組成：硬件方面包括自主研發的射頻讀卡芯片DMT-CTSS- CL20、指紋算法處理芯片DMT-FAC-CG4Q及208×288pixels電容式傳感器DMT-FS-PB4F;軟件方面主要是指紋比對算法，目前，大唐微電子正積極和入圍的廠商合作。
其他領域
指紋識別技術在門鎖箱包領域的應用較早，早期主要使用光學傳感器，現在開始向電容式傳感器切換。隨著智能家居、智能社區的概念不斷深入，指紋識別技術已逐漸在社區停車場、出入管理、物業繳費等多項系統中使用。
隨著智能網聯汽車的發展，利用指紋識別技術提高汽車使用的便捷性和安全性已成為新的趨勢。長安汽車計劃在2017年底推出指紋識別系統——開車門刷指紋、發動車刷指紋，不但可以防止車輛被盜，還可以體面拒絕借車請求。
在萬物互聯和智能化系統發展的大趨勢下，指紋識別技術將被賦予更加多樣化的應用，大唐微電子也將緊跟市場需求的變化，與時俱進，以更安全、更優質的產品服務社會。
