「高度」《人工智能标准化白皮书（2018）》发布（完整版）

生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别 认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册 阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人 脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征 提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。识别过程采用与注 册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取， 然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物 特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份 的过程，是一对多的问题；确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进 行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。

生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指 静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、 语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证 技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。下面将对指纹识 别、人脸识别、虹膜识别、指静脉识别、声纹识别以及步态识别等技术进行介绍。

（1）指纹识别 指纹识别过程通常包括数据采集、数据处理、分析判别三个过程。数据采集 通过光、电、力、热等物理传感器获取指纹图像；数据处理包括预处理、畸变校正、特征提取三个过程；分析判别是对提取的特征进行分析判别的过程。

（2）人脸识别 人脸识别是典型的计算机视觉应用，从应用过程来看，可将人脸识别技术划 分为检测定位、面部特征提取以及人脸确认三个过程。人脸识别技术的应用主要 受到光照、拍摄角度、图像遮挡、年龄等多个因素的影响，在约束条件下人脸识 别技术相对成熟，在自由条件下人脸识别技术还在不断改进。

（3）虹膜识别 虹膜识别的理论框架主要包括虹膜图像分割、虹膜区域归一化、特征提取和 识别四个部分，研究工作大多是基于此理论框架发展而来。虹膜识别技术应用的 主要难题包含传感器和光照影响两个方面：一方面，由于虹膜尺寸小且受黑色素 遮挡，需在近红外光源下采用高分辨图像传感器才可清晰成像，对传感器质量和 稳定性要求比较高；另一方面，光照的强弱变化会引起瞳孔缩放，导致虹膜纹理 产生复杂形变，增加了匹配的难度。

（4）指静脉识别 指静脉识别是利用了人体静脉血管中的脱氧血红蛋白对特定波长范围内的 近红外线有很好的吸收作用这一特性，采用近红外光对指静脉进行成像与识别的 技术。由于指静脉血管分布随机性很强，其网络特征具有很好的唯一性，且属于 人体内部特征，不受到外界影响，因此模态特性十分稳定。指静脉识别技术应用 面临的主要难题来自于成像单元。

（5）声纹识别 声纹识别是指根据待识别语音的声纹特征识别说话人的技术。声纹识别技术 通常可以分为前端处理和建模分析两个阶段。声纹识别的过程是将某段来自某个 人的语音经过特征提取后与多复合声纹模型库中的声纹模型进行匹配，常用的识 别方法可以分为模板匹配法、概率模型法等。

（6）步态识别 步态是远距离复杂场景下唯一可清晰成像的生物特征，步态识别是指通过身 体体型和行走姿态来识别人的身份。相比上述几种生物特征识别，步态识别的技术难度更大，体现在其需要从视频中提取运动特征，以及需要更高要求的预处理 算法，但步态识别具有远距离、跨角度、光照不敏感等优势。

3.1.7 虚拟现实/增强现实

虚拟现实（VR）/增强现实（AR）是以计算机为核心的新型视听技术。结合 相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近 似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影 响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交 互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。

（编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）

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