基本介紹
圖書名稱,版權資訊,內容簡介,作者簡介,編輯推薦,目錄,識別技術,生物特徵識別,套用與發展趨勢,
圖書名稱
版權資訊
書 名: 生物特徵識別理論與套用作 者：田捷
出版時間： 2009
ISBN: 9787302184195
開本： 16
定價: 49.00 元
內容簡介
《生物特徵識別理論與套用》一書，包括指紋圖像的增強、指紋的特徵提取、指紋圖像的分類與檢索及壓縮技術、指紋圖像匹配算法、指紋識別算法在嵌入式系統中的實現與套用、人臉識別技術以及其他生物特徵識別技術、生物特徵識別系統與評測方法、生物特徵標準化工作、生物特徵識別技術的典型套用實例等內容。該書適用於從事生物特徵識別、圖像處理、計算機套用、模式識別等領域研究的專業人員和套用開發人員，以及高等學校相關專業的師生學習參考。
《生物特徵識別理論與套用》以指紋識別技術為主線，系統地介紹了生物特徵識別技術的理論和套用。主要內容包括指紋圖像的增強、指紋的特徵提取、指紋圖像的分類與檢索及壓縮技術、指紋圖像匹配算法、指紋識別算法在嵌入式系統中的實現與套用、人臉識別技術以及其他生物特徵識別技術、生物特徵識別系統與評測方法、生物特徵標準化工作、生物特徵識別技術的典型套用實例等，並重點介紹了生物特徵識別技術安全性研究，給出基於指紋加密的安全郵件系統設計實例。
《生物特徵識別理論與套用》內容系統、全面、新穎，理論與典型套用實例相結合。《生物特徵識別理論與套用》的讀者對象為從事生物特徵識別、圖像處理、計算機套用、模式識別等領域研究的專業人員和套用開發人員，以及高等學校相關專業的師生。
該書基於生物特徵，運用計算機模擬、識別、測試等技術，著重闡述在信息技術下對生物特徵的安全加密技術，各種智慧型識別技術也在本書中得到體現。
作者簡介
田捷，博士，中國科學院自動化研究所研究員、博士生導師，中國科學院研究生院教授，教育部長江學者特聘教授、中國自動識別協會副理事長、中國自動化學會常務理事兼中國自動化學會模式識別與機器智慧型專業委員會主任，國家傑出青年科學基金獲得者。主要從事模式識別、信息安全、圖像處理、生物特徵識別的研究與套用工作，並在國內外重要學術期刊和會議上發表論文百餘篇，出版專著多部。其主持的指紋項目獲得2004年國家科學技術進步二等獎。
編輯推薦
《生物特徵識別理論與套用》集成多種生物特徵識別技術與套用，反映了國內外生物特徵識別前沿技術發展。
目錄
第1章生物特徵識別基礎知識
1.1引言
1.2通用概念和術語
1.3生物特徵識別技術簡介
1.3.1指紋識別
1.3.2人臉識別
1.3.3虹膜識別
1.3.4視網膜識別
1.3.5掌形識別
1.3.6語音識別
1.3.7簽名識別
1.3.8其他生物特徵識別技術
1.3.9多模態識別
1.4生物特徵識別技術的橫向比較
1.5生物特徵識別技術發展現狀和趨勢
1.6本書主要內容
本章參考文獻
第2章感測器技術與嵌入式平台
2.1引言
2.2指紋圖像採集技術
2.3其他生物特徵採集技術
2.4嵌入式指紋識別技術
2.4.1嵌入式指紋識別系統簡介
2.4.2基於DSP的嵌入式指紋識別模組
2.4.3基於ARM的嵌入式指紋識別模組
2.4.4基於ASIC的指紋識別技術的實現
2.4.5嵌入式指紋識別系統中的關鍵技術
2.5小結
本章參考文獻
第3章指紋圖像的增強
3.1引言
3.2指紋預處理
3.2.1基於傅立葉變換的指紋預處理
3.2.2歸一化
3.3方向場的計算
3.3.1掩膜法
3.3.2公式法
3.3.3帶反饋的指紋方向場計算方法
3.4圖像的增強
3.4.1Gabor濾波增強
3.4.2基於傅立葉濾波的低質量指紋增強算法
3.4.3基於知識的指紋圖像增強算法
3.4.4非線性擴散模型及其濾波方法
3.4.5多尺度濾波
3.4.6基於各向異性的濾波方法
3.5小結
本章參考文獻
第4章指紋特徵的提取
4.1引言
4.2指紋的整體特徵描述
4.2.1指紋奇異點的特徵和提取
4.2.2指紋的類型特徵
4.2.3指紋的頻譜特徵
4.3指紋的局部特徵描述
4.3.1指紋的細節點特徵
4.3.2高解析度的指紋特徵——汗孔
4.3.3指紋的紋理特徵
4.4結構化的指紋特徵描述方法
4.5小結
本章參考文獻
第5章指紋圖像的分類與壓縮
5.1引言
5.2指紋分類技術
5.2.1基於規則的指紋分類方法
5.2.2基於句法的指紋分類方法
5.2.3結構化的指紋分類方法
5.2.4基於統計的指紋分類方法
5.2.5基於神經網路的指紋分類方法
5.2.6多分類器的方法
5.3基於反饋環節的多分類器方法
5.4基於混合特徵的指紋連續分類方法
5.4.1指紋分類特徵提取
5.4.2指紋分類
5.5指紋檢索
5.6指紋壓縮簡介
5.6.1圖像壓縮的衡量標準
5.6.2圖像壓縮技術分類
5.6.3小波圖像壓縮的基本方法
5.6.4小波圖像壓縮算法的新發展
5.6.5幾種主要的小波圖像壓縮算法
5.7小結
本章參考文獻
第6章指紋圖像的匹配
6.1引言
6.2基於點模式的匹配算法
6.2.1基於串距離的匹配算法
6.2.2基於細節點對的指紋匹配
6.2.3基於三角結構的指紋匹配
6.2.4基於拓撲結構的指紋匹配
6.2.5基於點模式匹配算法的比較分析
6.3圖匹配及其他方法
6.4基於紋理模式的匹配
6.5混合匹配方法
6.5.1混合匹配方法綜述
6.5.2基於混合特徵的匹配
6.6非線性形變指紋圖像的匹配
6.6.1非線性形變指紋匹配算法綜述
6.6.2非線性形變的配準模式研究
6.7多採集儀間的指紋匹配
6.8小結
本章參考文獻
第7章人臉識別
7.1引言
7.2人臉檢測
7.2.1人臉檢測方法概述
7.2.2基於啟發式模型的方法
7.2.3基於統計模型的方法
7.3人臉正則化
7.4人臉識別
7.4.1人臉識別方法概述
7.4.2基於局部或全局特徵的人臉識別算法
7.4.3基於子空間分析方法的人臉識別
7.4.4基於相對差分空間的人臉識別
7.5小結
本章參考文獻
第8章其他生物特徵識別
8.1引言
8.2掌形識別
8.2.1掌形識別簡介
8.2.2掌形的特徵及預處理
8.2.3掌形識別算法
8.3虹膜識別
8.3.1虹膜圖像的獲取
8.3.2虹膜圖像的增強
8.3.3虹膜識別算法
8.4簽名識別
8.4.1簽名識別簡介
8.4.2簽名識別套用
8.4.3簽名採集硬體
8.4.4簽名識別算法
8.5小結
本章參考文獻
第9章生物特徵識別系統及其性能評測
9.1引言
9.2系統要求
9.3系統模型
9.4系統層次框架
9.4.1系統層
9.4.2算法層
9.4.3評估層
9.4.4套用層
9.5生物特徵識別系統性能評估
9.5.1標準生物特徵識別資料庫
9.5.2生物識別算法的評估
9.5.3指紋識別算法的準確性評估
9.6生物特徵識別標準化簡介
9.6.1標準的需求
9.6.2國際標準化進程
9.6.3國際標準化組織簡介
9.6.4ISO/IECJTC1SC37簡介
9.6.5現有國際標準簡介
9.6.6國內標準化現狀
9.7生物特徵識別的通用軟體接口規範BioAPI
9.7.1BioAPI簡介
9.7.2BioAPI的應用程式接口
9.8小結
本章參考文獻
第10章生物特徵識別系統安全性研究
10.1引言
10.2生物特徵識別系統的安全性分析
10.2.1傳統生物特徵識別系統存在的缺陷
10.2.2對生物特徵識別系統的攻擊
10.3活體指紋檢測
10.3.1基於薄板樣條模型的活體指紋檢測方法
10.3.2算法的具體步驟
10.4生物特徵模板的保護
10.4.1生物特徵加密概述
10.4.2與密鑰相關的方法
10.4.3可以撤銷的生物特徵
10.4.4加密域指紋配準算法
10.4.5實驗分析
10.5小結
本章參考文獻
第11章指紋模糊密鑰綁定算法設計與實現
11.1引言
11.2模糊密鑰綁定算法
11.2.1加密流程
11.2.2配準流程
11.2.3解密流程
11.3細節點過濾算法
11.3.1指紋圖像局部質量判斷
11.3.2局部脊線結構構造
11.4基於SHA?1安全散列算法的多項式重構
11.5配準結構特徵提取
11.6加密域內配準
11.7算法平台設計與實現
11.7.1指紋模板加密保護平台
11.7.2算法安全性分析
本章參考文獻
第12章基於指紋加密的網路身份認證方案及其典型套用系統
12.1引言
12.2現有網路信息安全技術的問題與不足
12.2.1PKI存在的問題
12.2.2IBE的優點與不足
12.2.3FIBE的特點和能解決的問題
12.3方案設計
12.3.1TA系統參數設定
12.3.2用戶註冊
12.3.3安全通信
12.3.4TA提供的其他服務
12.4密鑰管理方案
12.5核心算法
12.5.1簽名算法Sig及驗證算法Ver
12.5.2指紋摘要匹配算法
12.5.3算法安全性分析
12.5.4算法實驗結果
12.6方案安全性分析
12.7典型套用系統：基於指紋認證的安全郵件系統
12.7.1系統協定分析
12.7.2系統設計與實現
12.7.3系統使用操作
12.7.4FingerMail指紋安全電子郵件系統
12.8小結
本章參考文獻
第13章生物特徵識別系統的典型套用
13.1引言
13.2生物特徵識別技術在電子政務領域的套用
13.2.1生物特徵識別技術在公安刑偵領域的套用
13.2.2基於指紋身份認證的異地網路授權管理系統
13.2.3生物特徵識別技術在通關係統中的套用
13.3生物特徵識別技術在電子商務領域的套用
13.3.1基於指紋加密技術的電子商務新模式簡介
13.3.2方案1簡介
13.3.3方案2簡介
13.4生物特徵識別技術在個人信息安全領域的套用
13.4.1指紋計算機登錄系統
13.4.2指紋認證技術與TPM技術的結合
13.4.3指紋檔案加密系統
13.4.4指紋移動存儲設備
13.5小結
本章參考文獻
附錄A有關生物特徵識別技術的問答
附錄B生物特徵識別資料庫資源
附錄C生物特徵識別平台資源
附錄D國外從事生物特徵識別研究的部分機構
附錄E與生物特徵識別技術研究有關的網站、學術期刊和會議
全書參考文獻
……
田捷
識別技術
生物特徵識別
生物特徵識別主要是指通過人類生物特徵進行身份認證的一種技術，這裡的生物特徵通常具有唯一的（與他人不同）、可以測量或可自動識別和驗證、遺傳性或終身不變等特點。所謂生物識別的核心在於如何獲取這些生物特徵，並將之轉換為數字信息，存儲於計算機中，利用可靠的匹配算法來完成驗證與識別個人身份的過程。
身體特徵包括：指紋、靜脈、掌型、視網膜、虹膜、人體氣味、臉型、甚至血管、DNA、骨骼等；行為特徵則包括：簽名、語音、行走步態等。生物識別系統則對生物特徵進行取樣，提取其唯一的特徵轉化成數字代碼，並進一步將這些代碼組成特徵模板，當人們同識別系統互動進行身份認證時，識別系統通過獲取其特徵與資料庫中的特徵模板進行比對，以確定二者是否匹配，從而決定接受或拒絕該人。
套用與發展趨勢
摘要：本文結合生物特徵識別技術在套用過程中所面臨的問題與技術挑戰，討論了基於生物特徵識別技術的個人身份認證管理產品的發展趨勢。非接觸式設計將會保證產品在公共衛生與個人接受程度方面的要求，多模態技術為提高系統的高安全性與防偽能力提供了技術保障，基於網路化的身份識別與管理體系將會大大提高生物特徵識別技術的商業前景。融合以上三類特徵的產品將會代表未來生物特徵識別產品市場的發展趨勢。
一、面臨的問題與挑戰
隨著信息社會對個人身份認證與管理需求的不斷增長，生物特徵識別技術及其相關產品已經大量地進入到了社會生活的各個方面，為不斷提高人類生活的品質做出了貢獻。但是，生物特徵識別技術在實際的套用過程中也出現了一些問題，同時，人們針對目前已經得到廣泛套用的一些生物特徵識別技術也提出了的質疑與挑戰。例如，人體指紋可以比較容易地被複製與偽造，從而存在利用偽造的指紋副本對指紋識別系統進行欺騙的可能性。而且，通過一定的技術手段獲取人體指紋進行偽造的難度並不大。2006年，美國的科普節目MythBusters利用一種模仿人體組織特性的凝膠材料製作了人體的指紋副本，然後利用這個偽造的指紋副本成功地通過了指紋識別系統的認證。在2008年舉行的第16屆全球黑客大會Defcon16上，ZacFranken也成功地利用牙科用的藻酸鹽材料和矽橡膠製作的假手掌通過了掌形識別器的認證。在2009年，Duc Nguyen更是非常容易地利用一張真人大小的黑白圖片通過了聯想筆記本所用的人臉識別系統的用戶登錄認證。為什麼會出現這樣的問題呢？首先需要從生物特徵識別技術的原理談起。生物特徵（這裡特指人體的生物特徵）之所以能夠作為個人身份鑑別與識別的有效手段，這是由其自身所具有的四個特點所決定的：普遍性、唯一性、穩定性和不可複製性。普遍性是指生物識別所依賴的人體特徵應該是人人天生就有的，除非因特殊情況導致缺失，如殘疾或天生缺陷。唯一性是指這種生物特徵要人人不同，這樣才能對個體進行有效區分。經研究與經驗表明，每個人的指紋、掌紋、虹膜、DNA和皮下靜脈結構等都與他人不同。穩定性是指在一定的時期內，個體的生物特徵可以保持相對穩定。例如，人體的指紋、掌紋、虹膜、DNA、靜脈結構都是終生不變的，人臉和聲音雖然隨著時間的變化而有所不同，但在特定的時間內基本保持不變。不可複製性是指由於生物特徵的複雜性和特殊性，使得複製這些生物特徵存在著很大的困難。從上面的分析可以看出，生物特徵的普遍性與唯一性在多數情況下可以得到滿足，而穩定性和不可複製性則因各種生物特徵的自身特點而有所不同。而且，受限於感測器與生物特徵識別算法的性能，生物識別系統在識別精度與防偽性能上將會有所下降。例如，在理論上，只要人體面部細節特徵足夠多，那么即使是雙胞胎也可以進行區分。實際上，對於一個現實的生物識別系統而言，要做到這點幾乎是不可能的。但是用戶也沒有必要太過悲觀，人們可以通過採取多種生物特徵相融合的識別方式，即多模態識別來提高系統的精度和保證系統防偽性。
除了上面所談到的精度與防偽性以外，易用性與用戶接受度也是生物特徵識別系統在套用時所需要考慮的問題。以目前廣泛套用的指紋識別系統為例，如果用戶的手指表面過於潮濕或乾燥，都會大大增加用戶被錯誤拒絕的可能性。而且，指紋識別系統主要採用接觸式採集方式獲取人體指紋，在使用時用戶需要接觸感測器的表面。這種使用方式在個人專屬特性較強的套用環境下可能不會存在太多的問題，例如登錄個人電腦。但是在公共環境下使用時，會因個人衛生的問題降低部分用戶的主觀接受度。例如，在辦公環境下的門禁與考勤指紋識別系統。近幾年，非接觸式生物特徵識別技術正在受到越來越多地關注，它為克服接觸式生物特徵識別帶來的個人衛生與用戶接受問題提供了一條有效的途徑。
在網路化社會中，生物特徵識別技術的終極發展目標就是人們可以不必攜帶任何輔助的身份標識物品和知識，僅僅利用個人生物特徵就可以在網路化的虛擬社會與現實社會進行個人的身份認證與識別。例如，人們可以通過基於網路化的物理訪問控制系統，進行門禁與考勤操作，可以通過網路化的邏輯訪問控制進行檔案的訪問與修改，可以通過網路化的生物特徵識別進行金融交易等等。為了滿足網路化社會的需求，逐步構建網路化的生物特徵識別系統將是未來生物特徵識別技術的一種必然發展趨勢，同時也將具有廣闊的市場前景。
二、多模態生物特徵識別技術
採用多模態或多種生物特徵融合技術可以獲得比單一生物特徵識別系統更好的識別性能和可靠性，並增加偽造人體生物特徵的難度與複雜性，提高系統的安全性。多模態生物特徵識別技術是指綜合利用來自同一生物特徵的多種識別技術，或者來自不同生物特徵的多種識別技術，對個人身份進行判斷的生物特徵識別技術。基於多模態或多種生物特徵融合技術正在形成一種新的發展趨勢，現在已經出現了多種多模態生物特徵識別技術解決方案。例如，美國SecuriMetrics, Inc.設計了一種融合了指紋識別、人臉識別和虹膜識別的攜帶型生物特徵識別系統——HIIDE，並將其套用於伊拉克戰爭和阿富汗戰爭。實際套用效果表明這種多模態融合身份識別系統具有更高的安全性。目前，該系統已被美國軍方採用，被套用於在美軍位於全球的軍方機構和軍事基地。此外，北科慧識科技有限公司也開發了一種基於人體掌紋與掌脈融合的生物特徵識別系統，這種系統的優點是通過一次採集不同光學通道的圖像，同時獲得到人體的手掌掌紋和皮下靜脈圖像進行識別。這種系統相比於其它多模態生物識別產品，具有更好地易用性和用戶接受度，而且只要一次動作就可以完成多模態生物特徵識別，同時具有較高的識別精度。
圖1.北科慧識的Whois系列非接觸式掌紋掌脈識別系統從技術實現的角度來講，多模態生物特徵識別技術都是通過各種獨立的或多種採集方式合而為一的採集裝置獲取不同的生物特徵，如指紋、掌紋、靜脈、人臉圖像、虹膜圖像等。然而在內容分析與決策判別層面上，可以細分為兩種實現方式。一種是分別使用不同的生物特徵識別算法處理不同的生物特徵，計算出這些生物特徵各自的匹配值，然後根據得到的匹配值進行綜合分析與判斷，獲得最後的識別結果。例如，可以使用指紋識別算法分析指紋，使用人臉識別算法分析人臉圖像，根據分別計算出來的匹配結果進行最後的判斷。另一種方式是將採集到的各種不同的生物特徵，用融合算法進行統一處理，根據多模態融合生物特徵識別技術的綜合判斷得出最終的判別結果。例如，通過對採集到的掌紋圖像與掌脈圖像進行融合，然後利用圖像處理技術對內容進行分析，最後得出一個綜合的判別結果。可以看出，第一種方式需要對獲取的各種生物特徵進行單獨處理，可以充分利用已有算法進行快速集成，但是計算效率不高。第二種方式則需要重新進行算法設計，開發難度大，但是計算效率較高。
在實際套用中，可能某些單項生物特徵識別技術就已經滿足了客戶的要求，例如，指紋識別技術或人臉識別技術。而且，從性價比的角度來看，對於一些低安全級別的套用環境，可以採用單項生物特徵識別技術作為解決方案。但是，在用戶資金寬裕、安全級別較高的情況下，應該儘量採用多模態生物特徵識別技術作為技術解決方案。分析其原因，可以歸納為以下三點：
首先是多模態生物特徵識別技術具有更高的安全性，可以有效降低非法入侵者進行系統的風險。例如，一個技術高超的罪犯可能比較容易地偽造人體的指紋信息，但是想要同時偽造指紋、掌紋、虹膜則要困難得多。如果系統再融入人體皮下靜脈信息，那么這個多模態生物特徵識別系統在理論上幾乎是不可能被攻破的。
其次是多模態生物特徵識別技術具有更高的識別準確率。目前，各種單項生物特徵識別技術已經具有了較高的識別精度，要達到更高的技術水平，則需要付出巨大的成本。然而，通過採用合理的方式融合多種生物特徵識別技術，則可以很容易地達到新的技術水平，起到事半功倍的作用。
最後是多模態生物特徵識別技術有效地解決了系統的整體實用性問題。前面已經討論過，單項生物特徵識別技術很難全部滿足普遍性、唯一性、穩定性和不可複製性的要求。例如，對於指紋識別技術相對於用戶手部殘缺，虹膜識別系統相對於盲人，人臉識別系統相對於雙胞胎和面部燒傷。這些基於單項生物特徵識別技術的系統，經常因為某些特殊的用戶，而影響其系統的整體地實用性和安全性。顯然，多模態生物特徵識別技術將會使這些問題迎刃而解。
目前，影響多模態生物特徵識別系統進一步推廣的主要原因是的主要成本，因此政府部門和軍方是其主要用戶。但是，隨著更多供應商的加入，將會有更多具有良好性價比的商品進入市場，多模態生物特徵識別技術也將走向更為寬廣的套用領域和市場。
三、非接觸式生物特徵識別系統
相對於接觸式生物特徵識別系統，非接觸式生物特徵識別系統可以為用戶帶來更好的用戶體驗和衛生保證，從而大大地提高了生物特徵識別技術的用戶接受度。非接觸式生物特徵識別系統是指在使用過程中，用戶不需要與系統進行直接接觸，就可以完成人體生物特徵的採集、分析與判斷。例如，人臉識別、虹膜識別、聲音識別都是非接觸式的生物特徵識別技術，指紋識別和掌型識別是典型的接觸式生物特徵識別技術。此外，還有一些生物特徵識別技術即可以是接觸式的，也可以是非接觸式的，例如，掌紋識別技術和掌脈識別技術。目前，非接觸式生物特徵識別技術正在逐漸受到人們的關注，並且有越來越多的產品進入市場。例如，日本富士通公司的PalmSecure系列產品通過非接觸的方式採集人體的手掌靜脈用戶身份鑑別，日本松下公司的ET-300虹膜識別系統通過高精度的攝像頭採集人體虹膜，北科慧識公司開發的Whois系列產品也是通過非接觸式的方式採集人體掌紋和皮下靜脈。
隨著社會的不斷進步和發展，人們在日常生活中更加關注公共衛生和個人衛生。因此，在公共環境下使用的生物特徵識別系統，需要保證設備不會成為細菌與疾病的傳播途徑。毫無疑問，非接觸式生物特徵識別系統在這方面具有天然的優勢。而且，非接觸式生物特徵識別系統也降低了因為個別使用者在衛生方面的考慮而故意降低系統安全性的可能性。例如，在指紋識別系統的使用過程中發現，個別用戶為了避免手指與設備大面積接觸，僅使用指尖進行註冊與識別。顯然，這種使用方式將會大大地增加誤識的可能性，人為地導致系統整體安全性的降低。此外，非接觸式生物特徵識別系統也避免了用戶在使用過程中留下印痕，可以有效地防止用戶泄露個人生物特徵信息，避免職業罪犯通過複製個人生物特徵進行犯罪活動。非接觸式生物特 征識別系統在提高易用性與用戶接受度的同時，可以大大地提高系統的安全性能。
但是，非接觸式的識別方式將為研發人員提出巨大的技術挑戰。首先，由於採用非接觸式的方式採集用戶的生物特徵，一方面為使用者帶來了方便，另一方面也增加了系統採集數據的難度，對於接觸式生物特徵識別系統則不存在這種問題。例如，當採集虹膜時，需要在用戶高度、位置不同的情況下，設備要能夠快速、準確地定位到人眼與虹膜的位置，對檢測算法提出了很高的要求。而對於接觸式的指紋識別則不存在這樣的問題，用戶每次都要將手指放置在指定的區域，減小了定位難度。其次，非接觸生物特徵識別系統需要克服複雜環境背景的噪聲干擾。非接觸的識別方式意味著系統感測器與待識別用戶需要保持一定的物理距離，這樣就不可避免地會引入一定的背景噪聲。例如，語音感測器在獲取用戶的聲音時，各種其它噪音也會被同時採集。在距離較遠或環境嘈雜時，用戶的聲音可能會被完全淹沒在噪聲之中。同樣，人臉識別和掌紋識別通常採用的是圖像分析的方式，光線的強弱和用戶的姿勢都會對系統的識別性能產生影響。
雖然非接觸式的生物特徵識別方式帶來了許多技術挑戰，但是各個供應商在這方面都投入了大量的資源進行研製與開發，也取得了顯著的成果，並已經有相當種類的產品進入了市場。相信未來將會有更多的非接觸式生物特徵識別產品出現，占領更大的市場份額並成為生物特徵識別技術產品的主流。
四、網路化的生物特徵識別系統
現代社會是信息化網路結構的，信息通過各種途徑在網路節點中傳輸。網路化生物特徵識別系統將會為人們的生活帶來許多便利，生物特徵識別技術的終極發展目標就是人們可以不必攜帶任何輔助的身份標識物品和知識，僅僅利用個人的生物特徵可以物理訪問控制與邏輯訪問控制。例如，用生物特徵取代密碼，人們可以更加安全地通過網路進行金融交易。利用生物特徵對檔案加密，進行公文的分發與閱讀。採用生物特徵識別技術進行客戶入住管理，然後將客戶的生物特徵信息分發至指定的房間，完全避免房卡丟失的煩惱。通過網路化生物特徵系統對公司進行物理訪問控制與出入管理，提升公司形象與管理效率，等等。這些情景在不遠的將來都會成為現實，網路化的生物特徵識別系統將為社會與組織的管理帶來根本性的改變，社會與組織的管理也將會出現質的飛躍。
因為生物特徵識別系統的網路化將成為一種必然趨勢，所以，政府、企業、個人需要為這一轉變做好充分的思想與物質準備。首先，政府要進行立法與標準化工作。個人的生物特徵是一種涉及到國家安全與個人隱私的特殊信息，因此需要法律對個人生物特徵的使用與管理進行限制與保護，防止國家、企業或個人對其濫用，侵犯他人的權益。制定生物特徵識別標準化工作可以有效整合社會資源，避免資源浪費與重複建設。其次，製造生物特徵識別產品的企業要開發出可以有效保護個人生物特徵信息的技術，避免生物特徵信息在網路中的傳輸與保存過程中被破壞、盜取與複製。最後，個人要加強自我保護意識，防止個人生物特徵信息的泄漏，以備他人利用這些信息進行違法活動。
五、結束語
作為21世紀的一個朝陽產業，生物特徵識別已經開始進入到人們生活的各個方面，它的發展趨勢將是各種網路化、非接觸、多模態的生物特徵識別技術，這些技術的發展必然會把生物特徵識別的發展帶入到一個新的高度，並把人們的生活帶入到一個嶄新的天地之中。
