基于指纹识别技术的考生身份认证系统

描述了一套基于指纹识别技术的考生身份认证系统。该系统可以完成考场安排、分配学号、准考证打印、学生身份认证等功能。该系统分为指纹服务器、应用服务器和指纹设备终端三部分,通过指纹终端获取考生指纹信息,并且与指纹数据库中的信息进行比对,进而完成对考生身份的验证,可以从根本上杜绝考试中的替考现象,实验证明了该方法的有效性。     

人脸识别在退休金身份认证中的应用

针对传统方法提供的身份证明时效性差、易伪造、识别过程复杂等缺陷,利用人脸图像具有唯一性、稳定性和不需要接触等优点,提出一种基于人脸识别技术的退休金身份认证算法。通过对退休人员人脸进行实时采集,并与服务器人脸库予以匹配,实现退休人员身份真伪判断。将该算法应用于退休金身份认证系统,结果表明,该算法可提高退休金身份认证的准确率,有效阻止身份造假行为。     

基于C＋＋和OpenCV的人脸识别系统的设计与实现

人脸识别是通过对人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术.研究现实基于人脸识别的身份验证系统具有重要意义.提出一种基于C＋＋和OpenCV的人脸识别系统的设计与实现方法.系统实现的功能模块包括人脸图像采集、图像预处理、人脸检测与定位、人脸特征提取与识别、人脸数据库管理等.系统中人脸检测采用基于Haar-like特征的Haar 分类器,人脸识别采用Eigenfacae算法.系统经过运行测试,结果表明该系统能够满足一般的基于人脸识别的身份验证需求.     

浅析人脸识别解锁系统的现状与展望

作为人工智能中人脸识别的技术之一,人脸识别是对人的面部特征与信息进行采集,对显示的面部影像,首先检测在拍摄镜头中是否有人脸,若检测到人脸,则进一步的给出脸的位置、形状和各个面部器官的坐标、形状等信息。处理器提取信息后,将其与已知的面部特征进行对比,从而识别用户的身份。它包括人脸检测、人脸跟踪、人脸对比三项主要内容。而人脸识别解锁系统就是基于人脸识别技术的基础上,通过识别人脸来对户与设备中存储的人脸信息进行比对进而判断该用户是否能够进入系统的技术。用户通过电子设备的摄像头拍摄自己的面部影像,使设备预先记录下了本人的面部信息。然后再通过摄像头对采集的影像进行比对进而开放设备。如果登录用户的脸与"预先设定的身份认证信息"比对结果成功,那么用户就可进入并使用设备。     

基于人脸识别的退休金身份认证算法

研究人脸识别的退休金身份认证问题,由于谁材料动态变化,给身份识别带来困难.为了提高退休金身份认证的准确率和效率,针对传统方法提供的身份证明时效性差,易伪造,识别过程复杂等缺陷,利用人脸图像有唯一性、稳定性和不需要接触等优点,提出一种人脸识别技术的退休金身份认证算法.通过对退休人员人脸进行实时采集,并与服务器人脸库进行匹配,实现退休人员身份真伪判断.将算法应用于退休金身份认证系统,结果表明,改进算法提高了退休金身份认证的准确率,可以有效阻止身份造假行为.     

基于特征脸的人脸识别系统的研究

人脸识别技术是通过分析人脸图像,并从人脸图像中提取有效的识别信息,用来辨认身份的一门技术.文章阐述了基于特征脸的人脸识别的基本算法,并对该方法进行改进,最后对其进行了仿真.该方法主要通过求出人脸图象与数据库中的特征脸空间距离来进行人脸的识别和分类,做到了快速准确地识别人脸.     

银行运钞安全管理系统中身份识别的实现

目前的银行运钞安全管理系统在身份识别模块仅依靠人脸识别进行认证,但是由于人的外貌会随着时间变化,通过拍照录像等技术手段可以准确获得一个人的脸部特征并进行刻录.皮肤过敏、受损、整容等都可能引起脸部的较大改变,从而导致了人脸识别的误判,程度严重时甚至可能导致系统根本检测不到人脸.所以仅依靠单特征的人脸识别技术,在现实场景中已经不能满足银行业对运营安全指数的要求.为了解决以上问题,论文通过对银行渠道的应用安全性进行分析,引入多生物识别策略,搭建一个将指纹识别与人脸识别技术相结合的双因子认证的身份识别平台.论文提出在现有传统人脸识别SIFT算法、PCA算法的基础上,对描述子向量进行降维形成了改进后的PCA-SIFT人脸特征分析匹配算法,并使用多特征检测方法检测人脸,识别准确率达到98.33％,优于传统算法的94.17％,同时引进了高性能指纹采集器,准确高效收集人体指纹特征,在决策层选用并行方式进行两个生物特征融合匹配.人脸和指纹的双重认证集成到银行运钞安全管理系统项目应用于现金区联动门,避免了冒用照片通过系统授权认证的隐患,提高了身份识别的准确率和银行运钞间的安全系数,对研究狭小空间的身份识别实现具有一定的参考价值和借鉴意义.     

基于PCA和LDA的人脸识别系统设计

在现代社会当中,身份认证与识别问题变得尤为重要。其中,基于人脸面部特征的识别技术因其具有的突出优点脱颖而出,得到了广泛研究与应用。考虑到当前人脸识别技术遇到的相关难点,寻求了一种主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)相结合的方法对人脸进行识别,并且基于LabVIEW/Matlab和摄像采集系统等软硬件设备,设计了人脸识别系统。该系统以人脸识别算法为基础,利用PC机为操作平台,通过将即时采集的人脸图像与所建立的人脸特征库比对,从而快速有效地查出已登记人员的身份信息。     

一种基于MAE人脸隐私保护方法的身份认证系统

人脸识别技术在各领域广泛应用,随之而来的是非法采集造成的人脸信息泄露的隐患。针对目前人脸隐私泄露的敏感问题,提出一种基于图像语义补全模型遮罩自编码器(Masked Autoencoders,MAE)的人脸隐私保护方法,并实现了人脸身份认证系统。系统在人脸识别与认证的各个环节,集中处理人脸数据中25%部分的碎片化和去图像化信息,确保系统能够有效保护用户人脸隐私。实验结果表明,人脸识别并不需要完整的人脸信息,通过加密后的碎片化数据就能达到应有的认证效果。     

四合一的人脸识别查询系统的设计与实现

论文介绍了TH人脸识别查询系统(四合一)的设计思想和实现技术。该系统以人像识别技术为核心,采用客户机/服务器模式,建立和维护了一个含有人像特征以及文档信息的综合数据库,从而能够在输入一张未知人脸图像时,迅速地查询出最接近于待查图像的若干已登记人员的身份信息。该系统应用到了人像识别、机群、数据库等多种技术。该系统在公安刑侦,海关,机场,车站等领域有着广泛的应用前景。     

基于特征脸的人脸识别系统的研究

人脸识别技术是通过分析人脸图像,并从人脸图像中提取有效的识别信息,用来辨认身份的一门技术。文章阐述了基于特征脸的人脸识别的基本算法,并对该方法进行改进,最后对其进行了仿真。该方法主要通过求出人脸图象与数据库中的特征脸空间距离来进行人脸的识别和分类,做到了快速准确地识别人脸。     

基于唇语识别的身份认证研究及系统设计

随着人脸识别身份认证技术的广泛应用,各类针对人脸识别系统的攻击手段逐渐出现.为了应对这类安全性问题,提出了基于唇语识别的身份认证方法.基于唇语识别的身份认证系统要求用户在进行人脸识别认证的同时读出验证码,系统既要对人脸进行比对,还要通过唇语识别技术识别出说话内容并与验证码进行比对,只有两部分比对都通过才能通过系统的身份认证.最后设计了基于唇语识别的身份认证系统,主要包括前端、网关和后端.     

基于EHMM的人脸识别算法

人脸识别是对从视频图像中检测到的人脸区域进行身份的认证．是将待识别人脸与数据库中的人脸进行匹配的过程。将EHMM应用于人脸识别,提取人脸的DCT系数特征作为观察向量,用EHMM算法进行人脸模型训练和识别,并使用OpenCV对人脸识别算法进行功能仿真验证和相关探究,达到较好的人脸识别效果。实验结果表明,正常光照下,该算法的识别率在95％以上。     

人脸遮挡识别技术在智能备件柜身份认证中的应用

研究人脸遮挡识别技术在智能备件柜身份安全认证中的应用，以提高智能备件柜的安全性。依据人脸肤色以及形状特征定位人脸位置并对图像进行灰度归一化处理，采用稀疏编码方法将遮挡人脸图像的局部特征转变为特征向量，运用支持向量机构建遮挡人脸图像分类器，根据输出结果判断实时采集的人脸与数据库人脸图像是否匹配，实现智能备件柜的身份安全认证。实验结果表明，该方法能够准确识别遮挡人脸完成身份安全认证，人脸识别的误识率低，识别速度快，可保障智能备件柜安全。     

融合共享密钥和指纹识别的嵌入式认证系统

提出一种基于嵌入式设备的认证系统,该系统首先通过共享密钥认证初步验证通信双方的身份,并协商实时通信密钥,然后通过指纹识别认证再次验证双方身份.指纹识别认证过程中,指纹信息无需在公共信道中传输,减小了指纹信息受攻击的可能性.理论分析和实验表明,该系统不仅达到了很高指纹识别率,而且具有很高的安全性,能够抵御重放攻击、对服务器指纹模板攻击、以及对客户端模板的攻击.     

一种基于指纹的身份认证系统方案

给出了一种基于指纹的身份认证系统方案,该方案采用USB Key指纹锁获取用户指纹,在Schnorr身份认证协议的基础上,将指纹特征融入其中,实现了客户端与服务器的双向认证,具有了更高的安全性。通过假冒、重放等攻击对系统安全性进行分析,证明了系统的安全可行。最后描述了系统计算效率和开销,说明该系统便于实施和维护。     

结合人脸特征和密码技术的网络身份认证系统*

为了解决传统密码或单纯生物特征在远程身份认证中存在的安全问题,利用人脸识别中特征模板的生成特点,设计了一种人脸特征与密码技术相结合的双重身份认证方案。人脸识别的仿真结果证明了人脸特征用于识别的有效性;系统分析表明,该系统能够对付传统网络身份认证中所遇到的窃听、重放、假冒或窜改等各种攻击,且实时性比较好。     

关于区别年龄变化的人脸识别方法讨论

本文主要讨论了针对同一人在不同年龄段的人脸识别问题.在当今社会中个人的身份认证已经应用于各个领域,人的面部信息不同于指纹信息变化很小,在不同年龄中人脸的特征如何识别是我们面临的一个问题.为了消除年龄带来的噪声,主要采用了在更低的维度提取人脸图像的主要特征信息.本文主要采用Daubechies小波变换和BP神经网络模型,能够有效地对不同年龄段的人脸进行识别,算法具有一定的参考价值,并在其他的图像识别上有推广价值.     

欧美基于人脸识别技术的法律规制研究

0 引言 人脸识别是将人的脸部信息作为基础进行生物特征识别的技术,这一概念应用于不同领域,其内涵和外延也有所不同.狭义的人脸识别仅指识别某一指定图像中的人的身份.而法学领域所说的“人脸识别”的规制,是更为广义的范畴,涉及的内容往往不仅包括狭义的人脸识别这一过程,还包括人脸检测和人脸检索的过程.人脸检测即检测图像中人脸区域的位置,人脸检索则是在数据库中检索包含指定人脸的图片,即人脸识别包含了一整套完整的采集图像,检测定位人脸,提取人脸特征进行比对并最终识别身份的过程.     

人脸图像识别系统设计

人脸识别技术在生产、生活中的应用日益增多,本文设计并实现了一套准确快速的人脸图像识别系统.利用图像处理和计算机视觉相关算法,判断图像中是否有人脸,并给出存在人脸的数量和位置,以及建立人员身份信息简历SQL数据库,然后基于PCA及BPNN等算法来提取图像特征并通过脸与脸的匹配度进行识别.