小说评论基于数字信号处理的生物系统

文摘

生物识别系统是一个设备用于识别个人基于生理或行为特征。独特的识别可以测量通过指纹、面部、眼睑、虹膜、声音、心跳等。使用生物识别系统用于日常生活中。系统的管理是维护安全有关工作的需要。现在回顾我们只是试图呈现生物识别系统是如何工作的,在日常生活中使用。

关键字

生物识别系统,识别、安全

介绍

生物识别技术是编程的方法来验证或识别的识别一个活生生的人取决于生理或行为特征(1]。该系统根据不同要求以其他的术语来说可以是目的,过程和技术。但它是利用我们在我们的日常生活在一种或另一种方式。本文解释了生物识别技术及其应用的技术在当前社会(2,3]。

这个科学基本上是取决于人类识别的人类4]。生物识别技术是机器语言,可以识别。身份验证是由机器或通过数字外观。我们通常观察到的指纹,DNA,头发分析不能成为这个系统的一部分5- - - - - -7]。数据的收集可以操纵和准确性可以最小化。人的身份也很困难。生物识别系统是用于快速方法的准确身份验证和结果(8,9]。

按照推进技术改进是由信息技术。这是被观察到在我们的日常生活中所示图1。

生物识别系统是一个技术系统,收集数据对一个人(或其他生物有机体)来识别这个人,根据具体独特的生物特征数据进行有效工作(10- - - - - -14]。这个系统需要进行数据的精确算法的结果,它是连接到一个用户或其他个人的识别。个人的识别可以通过指纹、眼睛盖子,面部,心跳(高级)15- - - - - -17]。

历史

按照文献在1870年确定这人类和通知日期一个测量系统是由阿方斯贝迪永。这个系统被设计以这样一种方式来测量直径的头骨,手(arm)和脚的长度。1920年,系统在美国利用识别小偷。在1880年的缓慢发展到指纹识别和测量的脸。而在1960年,数字信号处理是介绍它给了一个好的支持人类身份识别容易,扩展这种技术测量手也通知(18- - - - - -24]。该系统由政府利益是用来识别学生。不仅如此,1980年s验证是由视网膜和签名。这是1990年代提高虹膜识别。

机制

生物识别系统的组件

这些设备通常取决于不同的技术。生物识别系统分为五大子系统:传感器作为输入,信号处理算法,数据存储、匹配算法和决策过程。这些子系统可以被认为是一次(25- - - - - -28]。

传感器

输入的筛查的帮助下开始传感器。这是装配数据和信息转化为数字格式。传感器收集数据扮演着主要角色,如指纹、眼睑、面部识别等根据不同的要求(30.,31日]。

所有生物系统组装的数据在一个位置但是在其他位置存储和处理它。系统必须要求数据传输涉及到大量的数据,需要转换传输或存储节省带宽和存储空间。转换和传输可以发生在处理之前信号并存储图像(32- - - - - -35]。

在传输或压缩数据存储应有利于进一步使用。转换的数据压缩过程的完成和扩大可能造成质量损失恢复信号。这可以影响压缩比。这种转换可能会根据信号生成的生物识别系统完成的。研究者设计了独特的信号转换为收集的数据(36,37]。这可能取决于输入。面对它的波长标量量化、面部图像JPEG格式和代码兴奋线性预测完成存储声音数据。

信号处理算法

算法设计的方式将输入数据转换为数字形式的信号。它使一个简单的路径匹配数据已经存储在系统中。这个起着至关重要的作用,一个模板修改注册数据显示。转换这些数据可以帮助匹配存储数据(38]。

通过获取和可行的传输生物角色,准备应该匹配其他类似措施。这把信号处理四个任务,如分割、特征提取、质量控制和模式匹配。分割是一个过程发现的模式生物系统来传输信号。例如,一个面部识别(39,40)是由认识到脸的边界或措施或面临从图像转换成数字代码。听起来可以预测取决于波长周期,这意味着数据的提取。提取的特征是有趣的和生物识别模式,从更大的信号段,封面没有重复改变引起的展览,传感器和过程系统的传输(41,42]。

的改变或破坏性的元素应该取消模式生物识别系统。在质量复制和保存不同的模板可以以数学形式。提取一个元音的演讲者记录取决于演讲的元音频率可以估计在决策。这些数据可以与下特征提取算法和处理(43,44]。这是一个不可逆转的系统。e如果一旦构造图像不能提取。按需要的带宽传输特征提取后发起的。一旦在数据收集系统不改变质量,尽管它被修改成质量好(45,46]。

模板是表示存储数据,这些特性的相同类型的一个示例。特色样本向量在数学符号(47- - - - - -50),存储的模板也可以称为向量。建筑模板的数据存储模型产生一个特定用户的特定特性。模型和特性将不同的数学类型和结构。一些模型可以用来识别的声音和脸51- - - - - -54]。模板准备基于指纹、虹膜和手几何识别系统。

招生是将模板或模型到数据库中。一旦进入数据库和与外部的独特身份信息,协调生物招生数据的模板或模型的学生被称为。通常很多认证都可以由磁条。确定这里的模板匹配模式中计算的距离。模型和样本的相似的人,距离是罕见的,是零,如果有的话,就总是non-duplicate生物,因此,传感器或传输——相关的变化仍然是处理后(55- - - - - -64年]。

数据存储

收集注册模板存储在数据存储中。这个存储的数据可以帮助识别任务的系统(65年]。它使容易过程识别数据并生成输出识别任务的系统(图2)。

生物识别系统中数据的收集是一个测量,根据行为/生理特点[66年- - - - - -68年]。它可以测量和用于独特的个人和重复几次。麻烦来测量和控制这种变化开始在数据采集子系统。

用户角色应该为传感器而设计的。生物识别字符的输出传感器解释了行为等心理组件的所有方法在生物系统69年]。通过在用户行为组件可能会改变,应用程序和测试操作的。根据下面的字符可以生成输出结果。

测量生物输入,

该方法生成的输出,

技术转换的传感器。

重复的和独特的措施是这个因素的变化对任何负面影响。每个系统应保持独特的标准化特征收集和代表输出。收集的数据不应配合数据导致给定的任务。适当的管理应该与以前的记录(70年- - - - - -75年]。

匹配算法

在这样一个系统模板设计模式,可以识别的数据并生成输出。这个模板可以匹配根据分钟。根据最大分钟任务可以完成识别(76年- - - - - -78年]。

决策过程

这是最后的组件,使输出结果。匹配完成后根据分钟得分结果。如果比分是最大,那么结果是肯定和输出相匹配。如果分数很低然后结果没有显示为不匹配。

决策过程是由系统实现从数据库搜索和分析“匹配”或“不匹配”。这样做是基于相似性(或)距离或通过测量收集从模式匹配,最终也决定接受或拒绝决策取决于系统(79年,80年]。按照系统,拒绝任何个人身份声明的模式不是收购。包括实现模式,程序可能会确认匹配距离不到一个固定值,“接受”用户身份要求也可以根据单匹配或程序可以声明一个匹配距离低于user-dependent,时变,或环境相关要求匹配多个测量为“接受”的决定。当数量较低,可以作为假non-matches,对飞行错误匹配的数量(81年- - - - - -83年]。

生物识别系统的使用

在许多政府,企业和组织生物系统用于分析个人信息。这些是改善因为安全(85年- - - - - -89年]。在机场设备扫描完成基于密码bio-password等系统,或在数据组装过程是生物系统的一个例子,它使用安全识别数据的结果。在印度唯一标识的权威印度(UIDAI) Aadhar卡实现了独特的个人识别号码。在图3生物识别系统用于收集数据来生成Aadhar卡(90年- - - - - -95年]。

生物识别系统是利用员工登记考勤。最近Indusland银行实现了指纹作为交易密码。希望会有更多的生物识别系统的发展和对个人有用的95年- - - - - -One hundred.]。

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