基于大容量指纹识别的实时身份认证系统

项目概况基于大容量指纹识别的实时身份认证系统是由中国科学院超级计算中心与北京刑事科学技术研究所共同开发的基于高性能计算的全国人员身份实时认证计算服务系统,可实时确认可疑人员的身份信息。应用范围作为物证之首,指纹特征的唯一性和不变性已经得到公认和历史的检验。我国人口基数大,流动人员多,并处于社会重大快速转型时期,跨区域犯罪、流窜犯罪、系列案件有所上升。北京市公安局自1990年开始应用指纹自动识别系统,至今已建立192万人违法犯罪人员十指指纹数据库,并且每年以20%以上的速度进行增长。

基于指纹特征的考生身份认证系统

将指纹自动识别技术应用到考试管理系统中,设计并实现了一基于指纹特征的考生身份认证系统,论述了系统设计思路和软件设计流程。由于指纹的唯一性和不可复制性,使用该系统可以杜绝考试中存在的替考现象,保证考生身份的真实性、可靠性和有效性。

融合指纹和人脸的生物特征身份认证方法

在指纹识别模块中采用改进的OPTA算法对指纹图像进行二值化和细化,采用基于Hough变换点模式匹配算法对特征图像进行匹配;在人脸识别模块中,采用基于二维Gabor滤波的特征提取法和三维人脸匹配方法相结合的识别方法。建立了融合指纹和人脸两种生物特征的识别系统,利用单一特征匹配的结果分数,在决策层采用线性方法进行融合。实验结果表明:建立的融合系统降低了错误接受率,提高了系统的安全级别。

指纹特征和指静脉特征融合的身份认证

提出一个有效的基于指纹特征和手指静脉特征的身份认证方案.在采集同一手指的指纹图像和静脉图像后,分别提取其指纹特征和静脉特征.对于指纹图像,提取其纹线端点和交叉点的位置与方向组成指纹特征向量.对于手指静脉图像,用局部二进制(LBP)提取其有区分性的特征.进行身份识别时,分别将手指指纹特征和静脉特征进行匹配,然后根据两种特征的匹配分数进行非线性融合,得到最终的匹配结果,以达到认证目的.

基于指纹识别的生物特征身份认证技术研究与实现

对传统的通过验证持有物而进行身份认证的方式进行了改进,提出了利用人体生物特征进行身份识别的更为安全和有效的方法。研究了利用指纹识别技术实现了身份识别,并且在实验室条件下做出了仿真实验。

基于硬件指纹和生物特征的多因素身份认证协议

文章提出一种面向智能设备间短距离通信的多因素身份认证协议,将用户账户密钥作为知识因素、智能设备扬声器硬件指纹作为所有权因素、用户面部信息作为生物信息因素,从而抵抗一些常见攻击。文章提出的协议适用于不依赖额外硬件的短距离通信方式,协议利用信道特点结合硬件指纹和面部识别技术,在实现安全身份认证的同时为后续通信提供通信密钥,且后续通信不需要用户付出额外的认证动作便可对用户设备信息持续认证。安全分析和实验证明,该协议可以抵抗重放攻击、硬件指纹伪造攻击、智能设备被盗攻击等常见攻击,在智能家居、移动支付、非接触门禁等高安全性需求场景中有很大的应用价值。

基于指纹多生物特征的安全身份认证方案

由于多生物特征身份认证的安全稳定性,美国司法部引入指纹汗孔信息来帮助身份认证。然而指纹汗孔信息的泄露可以充分还原出指纹纹路信息。本文提出一种保护指纹汗孔等个人隐私信息的方案。方案采用高分辨率指纹仪提取带有汗孔的指纹数字图像,使用指纹细节点进行预对齐,指纹汗孔进行密钥绑定。现有的模糊金库方案在应用上都假设指纹预先对齐或采用一些准确率不高的对齐方法,本文首次将指纹第三层汗孔信息与模糊金库方案相结合。

基于大容量指纹识别的实时身份认证系统

项目概况基于大容量指纹识别的实时身份认证系统是由中国科学院超级计算中心与北京刑事科学技术研究所共同开发的基于高性能计算的全国人员身份实时认证计算服务系统,可实时确认可疑人员的身份信息。应用范围作为物证之首,指纹特征的唯性和不变性经得到公认和历史的检验。我国人口基数大,流动人员多,并处于社会重大快速转型时期,跨区域犯罪、流窜犯罪、系列案件有所上升。

基于指纹识别生物特征身份认证的信息加密系统

当今社会信息安全始终是个难以解决的问题。常规的基于口令的身份认证和加密方式存在诸多问题而越来越满足不了某些敏感场合的特殊要求。将生物特征身份认证技术和加密机制有机地结合在一起,可以利用生物特征的唯一性、不可替代性保证信息安全的长期有效,彻底杜绝密码和密钥遗忘、被盗、被破解的现象。

以指纹特征为基础的网上金融及商务身份认证技术

一、引言 在电子商务、电子政务和网上银行应用日益广泛的今天，从某种意义上来说，身份认证技术可能比信息加密本身更加重要。身份认证技术是网络安全和信息系统安全的第一道屏障，它是在信息安全时代备受关注的一个研究领域。但是目前都是以“用户ID＋口令”来进行用户的身份认证，其中必然应用了密码技术。这种方法具有明显缺陷：一是难以记忆；二是容易被黑客破译。随着电子商务和电子政务的越来越广泛的应用。必须有一个更好的系统来进行身份认证。启发于人的身体特征具有不可复制的特点，人们开始把目光转向了生物识别技术。因为人的指纹、面孔、声音、虹膜、视网膜等都具有唯一性和稳定性的特征，为实现更安全、方便的用户身份认证提供了有利的物理条件。因此以指纹特征为代表的生物识别技术代表着用户身份认证技术的未来，有着广阔的应用前景。如果将指纹识别技术和密码体制有机地结合在一起，可以提供一种更加安全、便捷的用户身份认证技术。

指纹特征电子商务身份认证的保障

个人身份认证在当今社会经济生活中如金融、医疗、保险、海关、电信、公安等领域起到了举足轻重的作用。随着信息技术的飞速发展，电子商务、电子银行、网络安全等应用领域急需高效的自动身份认证技术。近年来，在网络环境下的身份认证系统中，应用指纹作为身份确认依据是一种新的理想方法。

基于指纹识别的网络身份认证系统

指纹识别技术已经广泛地应用于公安、银行、证券等机关、企事业单位。介绍了指纹识别技术及其在身份认证方面的应用,提出了基于指纹识别的网络身份认证系统的一种解决方案,给出了系统的拓扑结构和软件体系结构。该系统针对不同的领域配以不同的应用软件,可应用于远程网络数据库的访问权限及身份的确认等,以提高网上业务活动的安全性。

基于指纹识别的身份认证技术研究

通过对传统的验证持有物而进行身份认证的方式进行了改进,提出了利用人体生物特征进行身份识别的更为安全和有效的方法。

无线局域网指纹匹配身份认证仿真研究

对无线局域网指纹匹配身份进行准确的认证,可以保障无线局域网中身份认证过程中数据信息的安全性。应将对指纹图像纹理特征与系数特征构成指纹特征向量进行提取,获取存在平移和旋转关系的两幅指纹图像特征信息才能实现身份认证过程中的指纹匹配,但是传统方法通过小波去噪理论去除无线局域网中身份认证过程中语音信号中的环境噪声,结合马尔科夫模型进行预测信号特征匹配完成认证,但是不能准确提取纹图像纹理特征,存在认证误差大的问题。提出一种基于K均值理论的无线局域网指纹匹配身份认证方法。上述方法先利用K均值结合隶属度对身份认证中的指纹图像进行预处理,获取各类指纹图像的中心点,计算出指纹图像样本特征和各基准点特征的分块隶属度,依据最大隶属度原则获得指纹图像样本的分类结果,将分类的结果进行重构并提取指纹图像纹理特征与系数特征构成指纹特征向量,在此基础上对存在平移和旋转关系的两幅指纹图像特征信息利用限界盒方法进行全局匹配,实现身份认证过程中的指纹匹配,并完成指纹匹配身份认证。实验结果表明,所提方法进行无线局域网指纹匹配身份认证效果较好,且认证效率较优。

人物合一的身份认证方法——一种基于指纹和USB Key的网络用户身份认证机制

本文将成熟的指纹识别技术、USB接口技术和密码技术紧密结合,提出了一种基于指纹和USB Key的身份认证机制,实现了“人物合一”的认证方法,很好地解决了计算机网络安全系统的身份认证问题,并且具有很强的可靠性和安全性。

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。

基于生物特征的身份认证技术研究与发展

本文从生物特征的角度重点介绍了几种常见的身份认证技术,并对每种技术做了详细分析。最后,总结了目前生物特征身份认证技术的局限性并提出了今后的发展方向。

基于指纹身份认证的密钥系统设计

介绍了当前网络安全中的密码体系,并详细阐述了指纹特征匹配的全过程,提出了将指纹识别应用于网络通信身份认证的解决方案,对系统的性能指标进行了分析,利用400枚指纹进行匹配试验,结果表明本文提出的基于指纹识别的密钥系统,与传统的身份认证方法相比,具有更高的安全性和可靠性。

基于指纹识别的电力信息系统身份认证的研究

针对电力信息系统用户名与密码身份认证方式存在信息安全隐患的问题,设计了一种基于指纹与密码的双特征身份认证系统。给出了该系统的整体结构方案与运作流程,研究分析了指纹图像采集、预处理、特征提取和特征匹配等指纹图像处理环节的原理及实现方法,应用指纹采集模块TFSM71与Visual C++6.0开发平台分别完成了指纹身份认证系统中硬件与软件的设计,并对整个系统进行了仿真,验证了双特征身份认证系统的可行性。

指纹网络身份认证系统中关键技术的研究

针对日益突出的互联网安全问题,介绍了指纹网络身份认证系统的功能,对身份认证系统网络拓扑结构进行了详细的研究,并结合了指纹提取方法,提出了一种基于中间点向量的指纹匹配参考点对的选择方法。在C#语言编程平台上对指纹识别算法进行了实验,实验结果表明提出的指纹识别算法能够提取指纹特征并给出指纹匹配结果。