付瑶[1]2002年在《生物识别及其关键技术研究》文中提出生物识别是指利用人的生理学和行为学特征自动识别其身份的技术。本文主要对生物识别尤其是其关键技术—人脸识别进行了研究。具体内容为：对于人脸识别近年来的研究工作进行了较为系统的介绍；提出了一种肤色滤波模型人脸检测算法，试验结果表明该算法在速度和准确性上具有一定的实用性；提出了一种基于小波分析的人脸识别算法，该算法利用了小波分解的多分辨特性，对人脸特征点进行了准确的定位，提取的人脸特征分辨性优于传统方法提取的人脸特征。
董火明[2]2004年在《协同识别理论及其在生物识别中的应用研究》文中研究表明模式识别的协同学方法自Haken教授提出以来，作为一种崭新的模式识别方法，人们进行了广泛的理论与应用研究，协同识别理论已被成功的应用于模式识别等诸多领域。生物识别技术被认为是终极的身份识别手段，但目前的研究还处于初始发展阶段，如何提高系统的识别速度、准确性和鲁棒性是这个研究领域的重大挑战。 本文对协同识别理论进行了较为深入的研究，进而将协同识别理论及其研究成果应用于生物识别之中，针对现有生物识别技术存在的不足，开展指纹与人脸的全局特征识别与身份认证的应用研究。 本文的主要工作及成果如下： ● 介绍了协同学的基本思想、数学模型和关键概念，并在协同学的基本方程的基础上，详细的阐述了协同识别理论，包括其数学模型、网络实现、关键概念和识别过程及关键技术等内容； ● 在总结和整理的基础上，对协同识别理论进行了较为系统的探讨；提出了一种基于K-均值的聚类型协同学习算法；提出了一种基于PCA特征提取的协同识别方法，是基于全局特征的模式识别方法；对协同识别中的参数进行了深入的理论分析，并提出了一种基于模拟退火机制的参数优化方法； ● 综述了生物识别技术，以指纹识别和人脸识别为重点，较为系统的介绍了其发展历史、主要方法与关键技术、以及其应用领域与发展趋势等内容； ● 指出了基于全局特征的生物识别技术的研究意义，以及协同识别理论应用于生物识别中的思路与结合点；提出了基于全局特征的协同指纹识别和协同人脸识别方法，并利用多分类器融合及其改进的方法，来改善生物识别的效果。
朱浩[3]2015年在《细胞内生物识别及环境敏感型BODIPY类荧光探针》文中认为氟化硼络合二吡咯甲川(BODIPY)以其优异的光化学物理性质,如良好的光和化学稳定性、高摩尔消光系数和荧光量子产率、尖且窄的发射峰等,在很多领域都表现出应用潜力且受到越来越多的关注。本论文内容主要为生物识别及环境敏感型BODIP Y类荧光探针的设计、合成、性能测试和细胞成像应用。为了探究溶酶体锌在神经元细胞中的功能,合成了一例比率荧光探针LysoZn-1。它从BODIPY-苯乙烯-二(2-吡啶甲基)胺(DPA)荧光识别平台衍生而来,引入了溶酶体定位基团2-吗啉乙胺。当与Zm2+络合后,LysoZn-1的荧光强度和比率都明显增强。LysoZn-1对Zn2+表现出高选择性且不受其他离子(包括Cd2+)和pH的干扰。LysoZn-1能够选择性定位于活细胞的溶酶体且可用于检测神经干细胞中外源和内源产生的Zn2+。活性氧与癌症的关系一直以来都受到科学家们的关注。HOC1是活性氧的一种,在免疫系统中发挥重要作用,但HOCl与癌症相关性的研究还甚少。BClO是一例具有高选择性、超灵敏度(检测限为0.56 nM,是目前灵敏度最高的HOC1探针)且响应快速(1 s内完成)的HOC1荧光探针,其中位的2,4-二甲基吡咯基团可对BODIPY母体产生“增强型光诱导电子转移(PET)”效应。通过丙烯酰氯和2,4-二甲基吡咯的迈克尔加成反应再与叁氟化硼络合制得探针BClO。BClO被用于第一次对癌细胞内基底HOCl进行检测和成像,且可实时监测由伊利司莫引起的人乳腺癌细胞(MCF-7)中HOCl含量的升高。黏度是受扩散调控的细胞过程的关键因子且与很多病理过程相关。BV-1是一例基于“扭曲BODIPY"的黏度探针。与传统的“纯转子”不同,BV-1在低黏度环境的激发态非辐射跃迁主要来自于中位醛基在旋转过程中与1,7位甲基的空间位阻作用所导致的BODIPY母体结构的扭曲。BV-1对黏度具有高选择性和高灵敏度,可用于实时监测细胞凋亡过程中其内部环境黏度的升高。极性是一种重要的环境参数,可反映很多生物过程的活性。设计合成了一系列基于d-PET的“off-on"型极性探针(BP-1、BP-2、BP-3和BP-4),其中BP-2对溶剂极性表现出良好的线性响应、高灵敏度和高选择性。BP-2通过中位甲基BODIPY和二甲胺在二氯甲烷中的曼尼希反应和季铵化合成制得。BP-2是第一例可选择性定位于活细胞溶酶体的极性探针且能够对由蔗糖和氯喹引起的细胞极性变化进行成像。
王君[4]2007年在《电子商务网络支付安全体系研究》文中提出电子商务是人类社会经济发展史上的一次重大革命,它代表了一种基于信息技术与数字化手段的全新理念和模式,并彻底改变了传统的商业模式与战略。随着信息技术和网络技术的普及应用,电子商务在进入21世纪后得到飞速的发展,并逐步深入社会经济、生活的各个领域。然而,在电子商务中,网上支付是其关键一环。只有实现了网上支付,才能进行真正意义上的电子商务交易,否则电子商务只能停留在网上信息发布与搜索、初步意向达成和草签协议阶段。人们采用网上支付最主要考虑的因素是安全,安全问题对商务支付来说是第一重要的问题。我国电子商务和网上交易近年来取得了较大的发展,然而也存在很多问题。其中网上支付正成为我国电子商务发展的瓶颈之一。影响网上支付发展的因素很多,可分为技术性因素和非技术因素。由于我国信息技术发展起步较晚,因此在发展网上支付方面存在一定的技术性和非技术性困难,这种困难归根结底仍然是支付安全问题。由于传统信息安全技术如加密技术、数字签名技术、密钥管理技术、验证技术、数字证书技术等,不能从根本上解决电子商务的信息安全问题,由信息技术与生物技术相结合的生物识别信息安全技术应运而生,能够更为有效地为电子商务网络支付系统提供可靠的、值得信任的信息安全保障,因而成为电子商务网络支付安全体系的重要内容和组成。本文首先介绍了中国电子商务的发展状况,分析了现有的网络支付系统基本构成及功能特点,并对传统的网络信息安全技术体系进行了研究探讨,在网络身份认证安全中引入生物识别技术,详细地分析和研究了生物特征识别技术在电子商务网络支付安全体系中的重要意义、与传统网络安全技术的性能比较、现代实际应用研究,提出了基于指纹、虹膜为生物识别特征的电子商务身份认证系统解决方案,和基于多生物特征识别的银行卡安全支付模型身份认证系统设计和解决方案。本文的主要工作及创新点如下:(1)分析了电子商务发展状况和现有的各种网络支付系统,指出了它们各自的特点。其中银行卡(信用卡)是目前使用最多的一种支付工具。(2)研究了网络支付系统的安全需求及使用的各种安全技术,如:加密技术、数字认证技术、虚拟专用网、CA认证中心、防火墙技术、入侵检测技术、PKI体系、SET协议与SSL协议。重点讨论了生物识别技术在身份认证体系的作用、特点及安全性能。(3)对传统的网络信息安全技术与生物识别认证技术进行了研究分析,比较了两种技术的安全性能,指出了两者存在的安全问题及差异。(4)提出了应用生物识别技术应考虑的相关指标因素。(5)研究设计叁种基于生物特征识别技术的电子商务身份认证系统的解决方案,即基于指纹、虹膜为生物识别特征的电子商务身份认证系统解决方案,和基于多生物特征识别的银行卡安全支付模型身份认证系统设计和解决方案。银行卡身份认证系统的设计解决方案是生物特征识别技术组合应用的结果。
彭章平[5]2007年在《自动指纹识别系统研究》文中进行了进一步梳理生物识别技术是依赖人体的生物特征进行身份验证的一种解决方案。每个人的指纹具有唯一性且终身不变，因此指纹识别是代替传统身份识别手段的最安全、最可靠、最方便的方法之一，是比较理想可行的一种生物识别技术。本文简要介绍了生物识别技术和指纹识别系统(AFIS)的结构与工作原理，分析了指纹图像预处理、特征信息提取、指纹分类和匹配识别技术的发展历史及其研究和应用现状，在对国内外当前流行的一些指纹预处理、指纹特征提取算法进行深入研究和分析的基础上，取得了如下的研究成果：1．提出了一种基于灰度特性的指纹前、背景分割方法。该方法能消除分割过程中出现的孤立块，对噪声干扰有一定的鲁棒性，实用性较强。2．在对基于固定方向滤波的指纹图像增强算法及其效果进行研究分析的基础上，提出了一种改进的Gabor滤波指纹图像增强算法。该方法根据指纹纹线的结构特点，通过对纹线投影信号进行频谱分析来准确计算指纹的纹线频率。实验表明，该方法对纹线粘连图像有很好的处理效果。3．把指纹图像看作一种局部平稳而总体非平稳的信号，提出了一种基于统计学的指纹方向和频率估计算法。实验结果表明，该算法对指纹图像有显着的增强效果，并有效地提高了指纹细节特征提取的准确率。4．针对指纹图像噪声的特点，设计了一种能滤除指纹图像中的冲击噪声的方向中值滤波算法。该算法采用局部阈值法二值化指纹图像，有助于保护纹线的局部信息，避免了图像二值化过程中引入过多的误差。实验结果表明，该方法效果良好。5．针对图像预处理过程产生的伪特征点难以消除的问题，提出了一种基于信息融合的特征点提取方法。通过融合两种不同预处理方法所获得的结果来初步筛选特征点，然后根据特征点的结构信息来消除伪特征点。实验结果表明，该方法不仅可以有效地消除因预处理而产生的伪特征点，同时也能消除因图像采集质量等原因而产生的伪特征点。
周松青, 袁胜育[6]2017年在《美国生物识别对中国的启示》文中研究指明[目的/意义]生物识别在安全和反恐中具有重要地位。美国将生物识别置于战略安全层面,通过国家立法和政策推进,建立了庞大复杂的生物识别体系。研究美国生物识别经验对于中国相关领域的建设和反恐安全具有重要意义。[方法/过程]通过研究美国发展生物识别的制度顶层设计,实现生物识别多元体系兼容的方法,以及对于打通美国庞杂情报体系之间的情报共享和信息兼容的影响,充分了解美国建立生物识别体系的关键和症结。[结果/结论]中国的生物识别还处于起步阶段,我们可以充分吸收美国的经验,建立中国的生物识别体系之网,为中国的国土安全和国家安全建立一道坚实的屏障。
刘彦飞, 郑静, 余成波, 李彦林[7]2017年在《基于公安业务的手指静脉生物识别技术研究与应用》文中认为面对互联网的广泛应用以及恐怖活动的日益猖獗,如何准确鉴定一个人的身份,保护国家及个人的信息和财产安全,是信息安全技术必须解决的一个关键性问题。生物特征识别技术就是为了解决此问题而诞生的,并已经成为当前世界上的热门研究项目和重大开发领域。该文查阅了大量资料后对手指静脉生物识别系统关键技术进行了探讨,并结合公安工作实际研究了基于手指静脉生物识别系统在公安业务中的应用,具有一定的参考价值。
庄妍[8]2013年在《多生物特征认证平台的设计与实现》文中研究指明随着计算机技术的不断发展，社会很多机构对于身份识别系统的高效和可靠性要求更高。在安全级别高的部门，使用传统的密钥、智能卡系统已被生物识别技术的身份认证系统所代替，采用生物识别技术中的指纹与人脸识别则是对人体不构成侵犯且方便、可靠的生物识别技术。生物识别技术的不断提高，已有的生物识别技术都是基于单模态生物特征，单模态生物识别技术由于提出信息单一，检查数据受到环境影响等自身的局限性，使得该技术在实际应用中很难发挥其优势。因此本文提出一套基于多生物特征认证系统(Biometric Integration System)BIS以方便、快捷、安全、可靠的特性充分利用单模态生物特征信息为安全问题提供方便、灵活的有效解决方案。本论文首先对生物识别技术的发展过程及现状进行阐述，并对目前常用的系统功能和系统所存在的问题进行了详细的分析。接着对多生物特征认证系统进行需求分析，通过抽取需求模型，对BIS系统的架构进行分析。BIS系统通过指纹与人脸特征的生物信息在系统决策层进行生物特征融合。通过利用人脸识别速度快与指纹识别精度高的特点相结合，提高BIS系统对于人员身份识别的精确性。通过成熟的算法对生物识别系统的比对率进行优化。并分别介绍了本系统所采用指纹与人脸生物特征识别的算法，和采用该算法的原因。在详细设计部分阐述了如何运用代码将整个系统实现的过程，重点描述了需求中提到的功能性需求所涉及的子模块功能。最后运用软件工程的理论对BIS系统进行测试，按照项目开发的进度分别进行系统的对应测试工作，根据测试的结果及时修正测试未通过的模块和测试中出现的严重问题。通过测试结果与需求分析规定的数据比对，从而证明对于单模态生物特征认证来说，多生物特征认证系统在识别效率和精度方面的技术参数有明显提高。BIS系统从功能上涵盖了多生物认证技术配置管理、人员指纹以及人脸的特征采集、特征比对、综合认证等模块。
王玮[9]2007年在《自动指纹识别系统关键技术研究》文中认为作为现代身份鉴别的重要工具,生物识别技术正前所未有地引起人们的关注。指纹识别是最具代表性的生物识别技术之一,不仅已在司法领域取得巨大成功,而且开始涉足广阔的民用领域,在现代社会中正不断发挥其重要作用。自动指纹识别系统涉及图像处理、模式识别、计算机和传感器等多种技术,是随着人们对指纹识别需求的不断增加而产生的,对它的研究可以追溯到20世纪60年代初期。经过近半个世纪的发展,自动指纹识别系统在各方面性能上都有了长足的进步。但是,由于指纹识别所特有的复杂性和不确定性,自动指纹识别系统仍面临着不少问题有待解决和完善。指纹识别算法是自动指纹识别系统的核心和关键,该文以指纹识别算法为重点进行研究,并在算法研究的基础上实际构建了一个自动指纹识别系统,主要完成了如下工作:1.该文研究了指纹图像质量评价,分析了现有方法的不足,并提出一种新的指纹图像质量评价算法。该算法利用模糊推理系统(FIS)的模糊处理能力对指纹图像的多种特征进行综合分析,并利用支持向量机(SVM)的小样本学习、全局最优和泛化能力强等特点实现比较可靠的图像分割,在此基础上最终完成指纹图像的总体质量评价。实验结果表明,该算法能够合理区分不同质量的指纹图像,有助于改善自动指纹识别系统的整体性能。2.该文研究了指纹图像增强,对指纹图像增强的研究状况作了概括介绍,指出当前最具代表性的Gabor滤波方法所固有的缺陷,并提出一种新的指纹图像增强算法,首次将目前正引起关注的Log-Gabor滤波器用于指纹图像增强。该算法利用Log-Gabor滤波器独特的频率响应特性,有效克服了传统Gabor滤波器的局限性,首先根据指纹的纹理信息构造出Log-Gabor滤波器组,然后通过合理的频域滤波实现指纹图像增强。实验结果表明,该算法能显着改善原始指纹图像的质量,有助于提高自动指纹识别系统的准确性和鲁棒性。3.该文研究了指纹匹配,对现有的指纹匹配算法作了概括介绍和比较,在此基础上提出一种新的指纹匹配算法。该算法首先利用脊线信息快速确定满足局部匹配要求的细节点对,在此基础上进一步通过全局坐标变换完成细节点的全局配准,并采用仿射变换模型通过最小二乘估计对配准参数进行优化,然后在配准的基础上分别进行细节点匹配和方向场匹配,最后对两种匹配分值进行融合,以取得较合理的匹配结果。实验结果表明,该算法不仅能保证指纹识别的准确性,而且还具有较高的实时性。4.该文设计和实现了一个具有自主知识产权的嵌入式指纹识别系统,对嵌入式系统的硬件平台和软件系统进行了较全面的研究和设计,并在嵌入式系统上移植和实现了指纹识别算法。系统的硬件体系结构已获国家专利授权,相应的软件系统则通过国家软件产品登记测试。验证样机所达到的技术指标表明,该系统具有较高的实际应用价值。该文系统而深入地研究了自动指纹识别系统的理论和技术,在指纹图像质量评价、指纹图像增强和指纹匹配等核心算法上均作了创新性的工作,提出有效的新方法,并最终设计和实现了一个具有自主知识产权的嵌入式指纹识别系统。该文的研究工作为进一步完善自动指纹识别系统提供了重要的理论依据和技术基础,对于促进自动指纹识别技术的发展和应用有着积极的意义。
周致成[10]2018年在《基于区块链的大数据安全应用跨域认证关键技术研究》文中研究指明随着人类社会进入大数据时代,大数据应用热潮兴起,数据价值倍增,大数据系统及其应用呈现出前所未有的复杂性,传统的保护手段已无法满足大数据环境下新的安全需求,应用的安全问题也日益突显。研究数据与应用的跨域认证问题,对大数据跨地区、跨行业、跨企业间的安全共享,具有重要意义。区块链技术作为建立信任的机器,特别是联盟链的多中心架构和多机构合作的场景,良好的满足了地区、行业、企业间跨域认证的需要。区块链技术自身具有不易篡改的数据区块链式结构,多方共同维护的共识机制、分布式存储的公开透明账本等特点,可以很好的解决跨域认证问题。本文围绕区块链技术和大数据安全应用,对跨域认证问题展开研究。主要工作如下:1.分析了区块链共识机制特别是实用拜占庭容错(Practical Byzantine Fault Tolerance,PBFT)算法的不足,提出了基于选举和动态累加器的PBFT(Election and Dynamic Accumulators based Practical Byzantine Fault Tolerant,EDA-PBFT)区块链共识算法,以解决PBFT算法在区块链技术中应用不完全匹配以及共识节点通信量较高的问题。通过建立候补集合,使用选举的方法,实现了共识集合的节点的动态加入和退出,为减少共识集合中拜占庭节点的数量提供了可行方案。使用动态累加器技术,减少了共识节点的通信次数,提高了算法效率。2.针对传统公钥基础设施(Public Key Infrastructure)的跨域认证存在的诸多问题,提出基于区块链的根CA跨域认证模型(Blockchain based Root Certificate Authority Cross Domain Authentication Model,BcRCACDAM)。在BcRCACDAM下,设计区块链根证书(Blockchain Root Certificate,BcRCert)和区块链相关技术,提出BcRCACDAM的跨域认证协议。模型具有不改变每个PKI信任域内部体系结构,系统可扩展性强的特点。在保证安全性的前提下,跨域认证协议中验证根证书签名的过程改进为验证根证书的哈希值,提高了跨域认证的效率。3.针对生物特征保护特别是模糊提取技术易遭受主动攻击的威胁,提出了基于区块链的生物识别跨域认证模型(Blockchain based Biometric Identification Cross Domain Authentication Model,BcBICDAM)。在BcBICDAM下,对区块链相关技术进行设计,并基于Diffie-Hellman算法增加口令因子,提出生物特征和口令双因子跨域认证协议。模型解决了生物特征易泄露的问题,保护了模糊提取的公开信息值。跨域认证协议在保证安全性的前提下,具有双因子认证、无需使用智能卡的便携特点。4.针对本文提出的区块链共识算法和两个基于区块链的跨域认证模型,使用Hyperledger Fabric 0.6搭建联盟区块链平台(Consortium Blockchain Platform,CBcP),并对平台的客户端和智能合约进行设计,实现了两个模型在跨域认证时需要在区块链上发布和查询有关交易的功能。
参考文献：
[1]. 生物识别及其关键技术研究[D]. 付瑶. 西安电子科技大学. 2002
[2]. 协同识别理论及其在生物识别中的应用研究[D]. 董火明. 合肥工业大学. 2004
[3]. 细胞内生物识别及环境敏感型BODIPY类荧光探针[D]. 朱浩. 大连理工大学. 2015
[4]. 电子商务网络支付安全体系研究[D]. 王君. 贵州大学. 2007
[5]. 自动指纹识别系统研究[D]. 彭章平. 中南大学. 2007
[6]. 美国生物识别对中国的启示[J]. 周松青, 袁胜育. 情报杂志. 2017
[7]. 基于公安业务的手指静脉生物识别技术研究与应用[J]. 刘彦飞, 郑静, 余成波, 李彦林. 电子质量. 2017
[8]. 多生物特征认证平台的设计与实现[D]. 庄妍. 电子科技大学. 2013
[9]. 自动指纹识别系统关键技术研究[D]. 王玮. 重庆大学. 2007
[10]. 基于区块链的大数据安全应用跨域认证关键技术研究[D]. 周致成. 战略支援部队信息工程大学. 2018
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