人脸面部特征, 与生俱来, 具有唯一性、自然性、终身不变等特点, 因此人脸识别作为一种身份鉴别方式, 相比于传统的认证技术具有巨大的便利性优势. 然而人脸识别容易受到图片、视频、面具等伪造攻击, 由于其不可更改特性, 若生物特征发生泄漏或篡改, 会造成难以挽回的风险和损失. 本文提出的安全人脸识别解决方案, 通过特殊的安全人脸采集模组, 完成活体检测, 模组中通过人脸加密专用密钥, 对图片进行加密、签名处理, 同时在识别流程中的多重安全设计, 保证人脸生物特征的安全.

最新信息安全技术生物识别相关技术标准合集，共6份。 2021 信息安全技术 生物特征识别信息保护基本要求 2020 信息安全技术 远程人脸识别系统技术要求 2020 信息安全技术 基于生物特征识别的移动智能终端身份鉴别技术框架 2019 信息安全技术 虹膜识别系统技术要求 2018 信息安全技术 指纹识别系统技术要求 2018 信息安全技术 基于可信环境的生物特征识别身份鉴别协议框架

主要对当今主要的几种生物特征识别技术作了一定的分析和介绍，另外对当前已存在的系统安全隐患方面的问题作了详细的分类综述，并据此分析了各种增强用户安全性的技术。

此课件是香港理工大学研究生课程：生物特征识别；涵盖主流的生物特征识别方法（人脸、指纹、多模态生物特征识别等），值得学习和参考，适合研究生学习和相关课题入门介绍

利用二维Gabor滤波器组编码虹膜纹理的方法,已被广泛地应用于虹膜识别中。该方法的关键是滤波器组的参数设计，直接影响着识别准确率。深入分析了二维Gabor滤波器各参数的作用，提出了一种适用于虹膜纹理特征提取的Gabor滤波器参数设计方法。该方法根据理论分析建立起参数间的关系，借助傅里叶变换和频谱分析确定参数取值。实验证明，依据该方法设计的滤波器组用于虹膜识别，效果好、识别率高。

1 概述 1.1 生物特征识别简介 1.2 我国生物特征识别发展现状 1.3 我国政府引导与政策支持现状 2 生物特征识别技术和产业分析 2.1 生物特征识别系统 2.2 生物特征识别模态 2.3 生物特征识别关键技术分析 2.4 生物特征识别技术发展趋势 2.5 国外生物特征识别产业发展趋势 2.6 国内生物特征识别产业发展趋势 2.7 国内生物特征识别产业风险分析 3 生物特征识别安全问题 3.1 概述 3.2 系统安全 3.3 个人隐私安全 3.4 应用安全 3.5 其他辅助安全措施 4 生物特征识别典型应用 4.1 金融科技 4.2 民生服务 4.3 公共安全 4.4 教育考试 4.5 智慧交通 5 生物特征识别标准化 5.1 国际标准化 5.2 国内标准化 6 我国生物特征识别发展规划建议 6.1 产业政策支持建议 6.2 标准化工作建议 附录A 参考文献

本示例演示了生物特征识别应用于设备解锁、应用登录、支付等身份认证场景。当前生物特征识别支持2D人脸识别、3D人脸识别，可应用于设备解锁、应用登录、支付等身份认证场景。

生物识别技术是一个新兴的技术领域，它使用独特且可测量的物理、生物或行为特征，可以对其进行处理以识别一个人。 人类的生物特征是指纹、虹膜、面部和声音。 生物识别技术的简明定义是“使用不同特征自动识别人”。 语音是生物特征之一，它是作为声音序列产生的。 声带的振动，以及各种咬合器（如舌头、嘴唇和牙齿）的位置、形状和大小都会产生所产生的声音。声音的特征因人而异，可以用于识别个人。 虽然通常认为不如其他类型的生物识别系统准确，但语音识别系统可以与其他生物识别系统结合使用，以创建更强大的识别系统说话人识别主要涉及特征提取和特征匹配两个模块。 特征提取是从说话者的语音信号中提取少量数据的过程，这些数据稍后可以用来代表该说话者。 特征匹配涉及通过将从他/她的语音输入中提取的特征与已经存储在我们的语音数据库中的特征进行比较来识别未知说话者的实际过程。 在特征提取中，我们找到梅尔频率倒谱系数 (MFCC)，

matlab精度检验代码虹膜matlab 生物特征虹膜身份验证（演示） 地位 测验 TP FP 田纳西州 FN 精确 记起 准确性 44 4 0 36 4 0.10 0.50 0.91 要求 GNU Octave或Matlab CASIA-Iris-Interval数据集 指示 创建文件夹数据集 将CASIA-Iris-Interval的内容复制到数据集文件夹中 例子 虹膜比较 $ cd code $ octave-cli demo.m 运行测试 可以运行测试以验证代码的正确性。 输出包含眼睛图像的详细信息，因为它们在程序管道的各个阶段中都在处理。 此外，正在计算虹膜代码距离以查看是否： 同一个人的两张眼睛的汉明距离较低 属于两个不同人的两只眼睛的图像具有较高的汉明距离 $ cd code $ octave-cli run_test.m 文件夹结果包含测试输出。

用python编写的简单虹膜特征识别代码，经验证，已能在opencv-python4.5.2环境下成功运行。（注明：不同算力，运行结果会有差异）