生物识别技术主要是指通过可测量的身体或行为等生物特征进行身份认证的一种技术；而生物特征是指唯一的可以测量或可自动识别和验证的生理特征或行为方式。生物特征分为身体特征和行为特征两类。身体特征包括：指纹、掌型、视网膜、虹膜、人体气味、脸型、手的血管和DNA等；行为特征包括：签名、语音、行走步态等。目前部分学者将视网膜识别、虹膜识别和指纹识别等归为高级生物识别技术；将掌型识别、脸型识别、语音识别和签名识别等归为次级生物识别技术；将血管纹理识别、人体气味识别、DNA识别等归为“深奥的”生物识别技术。

就生物识别本身来说，也可以分为指纹识别、人脸识别、虹膜识别、掌/指纹静脉识别等。各种识别方式因各自特性适用于不同的领域。下面将其中应用最广泛的三种识别进行比较介绍。

职能： 选择图像序列：读取图像序列 将选定的图像序列添加到数据库：将输入图像序列添加到数据库并将用于训练数据库信息：显示有关数据库中存在的图像序列的信息。 步态识别：步态识别。 处理选定的输入图像序列 删除数据库：从当前目录中删除数据库 程序信息：显示有关此软件的信息

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

生物识别系统是一种重要的基于模式的识别系统，广泛应用于各个部门，用于使用各种生物识别特征对人类进行身份验证。 使用任何仅具有单一生物特征的生物特征认证系统可能不够准确，无法以最大的灵敏度和生产力提供所需的结果。 几种生物特征，例如指纹、手掌静脉识别、手掌、手几何、虹膜识别、用于验证用户身份的DNA。 从各种生物特征来看，指节纹（FKP）和虹膜具有细腻、丰富的质感。 FKP和iris也有稳定的特性，很少被中间人破解。 因此，所提出的系统在分析各种应用中的身份验证时使用 FKP 和 Iris 作为生物特征。 Finger Knuckle 印花和 Iris 中出现的纹理图案在将两种图案组合在一起时将变得非常独特。 FKP 和 Iris 图像使用 Gabor 滤波器进行预处理，并使用感兴趣区域的边缘方法分割精确区域。 在主成分分析的帮助下，从提取的区域中提取不同的特征。 两个提取的特征都在分数级别融合。 最后在神经模糊神经网络（NFNN）的帮助下进行匹配。 使用从 PolyU FKP 数据库和 CASIA Iris 数据库中提取的双重属性来评估性能。 建议设计的有用性是根据错误接受率 (FAR)、错误拒绝率 (FRR)、等错误率 (EER) 和准确性来衡量的。

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。

随着科学技术的不断进步，人们对现代化办公和生活场所提出了更高层次的安全管理需求，普通的门锁系统和手工出入管理已经不符合现代人的实际需求。

最低调的生物识别技术-声纹识别.docx

NIST 8-Bit Gray Scale Images of Fingerprint 是一个指纹图像数据，包括 2000张指纹灰度图，400组左右手五指指纹灰度图，图像分辨率为512x512。

首先，单击“选择声音”选择输入声音。 那么你就可以- 将此声音添加到数据库（单击“将选定的声音添加到数据库” - 执行说话人识别（点击“说话人识别”按钮） 注意：如果要执行说话人识别数据库必须至少包含一种声音。 如果您选择将声音添加到数据库，则需要一个正整数（扬声器 ID）。 这个正整数是一个累进的数字，它标识一个人（每个人对应一个类）。