存储和比较生物识别信息

Question

通常，我们在计算机应用中使用生物识别技术进行身份验证。让我们获得2个示例手指印刷和面部识别。

在这种情况下，我们如何保留信息进行比较。例如，我们不能保留图像并每次处理。那么，在这种情况下，我们用来存储/确定相似性的方法是什么？是否有用于此目的的特殊算法？ （例如：每次指定某个人的指纹的大约相等值）

Answer 1

大多数AI技术都不在原始数据（例如图像）上运行。他们通常在 特征向量: ：最好是原始数据的紧凑和智能表示。通常，特征向量包含固定数量的数值或名义值（特征）。例如，在面部识别中，一个共同的特征向量是一组名为 特征表. 。我不熟悉指纹识别，但是我想使用的功能向量有一组数字以某种方式描述了指纹图像中观察到的模式。

通常，当在一组面部或指纹图像上训练某些机器学习方法时，您将计算这些图像的相应特征向量并将其存储在数据库中。然后不再使用原始图像。所有后续处理均在相应的特征向量上完成。

为了将一个新的，看不见的实例与先前学习的实例的数据库进行比较，将计算新实例的特征向量，并将其与已存储的特征向量的数据库进行比较。这可以通过多种方式完成。虹膜识别中常用的一个示例是 锤距.

Answer 2

在指纹分析的情况下，我听说人们使用特征点（分叉等）的位置来拟合大型多项式的参数，然后在某人想要探测画廊时存储匹配的参数。 （匹配过程显然可以通过最大程度地减少探针和画廊参数之间的派生错误术语来起作用。）我自己从未做过它，因为我主要使用虹膜，但值得研究。

Answer 3

所有生物识别匹配器都可以使用称为模板的处理数据。这些数据来自静态图像或从动态捕获中获取的模型，如TC之前所述。这些模板用于匹配过程，是您需要保留的唯一数据。当专家需要分析图像并最终结果时，图像仅用于试镜或刑事案件中。

对于指纹模板，我们有3个最使用的国际标准：ISO 19497-2，ISO-378和XYT。如果您使用前两个标准中的任何一个，则二进制数据通常具有500个字节的长度。 XYT需要更多的空间，因为是一个文本文件，其位置，角度和质量的所有细节，通常约为1KB。您可以看到的提取和匹配样本 NIST网站. 。因此，如果您想要一个更准确，更快的软件，则需要商业SDK。

与面孔合作的免费软件是OPENCV。