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生物识别技术
生物特征识别技术编辑词条
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生物特征识别技术(biometricrecognition或biometricauthentication)是计算机科学中,利用生物特征对人进行识别,并进行访问控制的学科。
基本信息
出版社
沈阳工业大学视觉检测技术研究所
作者
苑玮琦
书名
生物特征识别技术
又名
biometricreconition或biometricauthentication
1概要
2简介
3编辑推荐
4目录
折叠编辑本段概要
生物特征识别技术(biometric或者是biometricauthentication)是计算机科学中,利用生物特征对人进行识别,并进行访问控制的学科。
折叠编辑本段简介
生物特征识别技术,目前比较成熟并大规模使用的方式主要为,指纹、虹膜、脸、耳、掌纹、手章静脉等,此外近年,语音识别、脑电波识别、唾液提取DNA等研究也有突破,有望进入商用阶段。
生物特征识识别技术通常按照,扫描、数字化处理、分析、特征提取、存储、匹配分类几个步骤处理。
目前扫描数字化处理已经相对成熟,主要的研究集中在分析和特征提取方面。
作为一门计算机学科中的一个分支,存储、匹配和检索的高速化处理近年也有相当数量和质量的研究论文发表。
生物特征识识别技术的应用相当广泛,在计算机应用领域居重要地位。
在计算机安全学中,生物特征识别是认证(authentication)的重要手段,生物测定(Biostatistics)则被广泛地应用在安全防犯领域,国家安全公共安全领域中也有广泛的应用。
折叠编辑本段编辑推荐
《生物特征识别技术》作者苑玮琦教授领导的沈阳工业大学视觉检测技术研究所从2001年开始相继对虹膜识别、人耳识别、人脸识别、指纹识别、掌纹识别、手形识别和手部静脉识别等生物特征识别技术开展了研究工作,先后2次获得国家自然科学基金以及教育部春晖计划项目、辽宁省自然科学基金、辽宁省高等学校优秀人才支持计划、辽宁省高等学校创新团队项目计划、沈阳市科学技术基金等多项基金的资助。
第一章生物特征识别概述
第一节生物特征识别的起源和发展
第二节生物特征识别系统
第三节几种生物特征识别技术及比较
一、虹膜识别
二、人脸识别
三、人耳识别
四、指纹识别
五、掌纹识别
六、手形识别
七、静脉识别
八、几种生物特征识别技术比较
第四节生物特征识别技术的应用
第五节生物特征识别技术的前景
参考文献
第一部分头部特征识别
第二章虹膜识别
第一节概述
一、虹膜识别发展历史
二、虹膜生理结构特征
三、虹膜识别特点
四、人眼图像的采集
五、虹膜识别基本过程
六、人眼自然睁开状态下的虹膜图像中存在的问题
第二节噪声(眼睑、睫毛和光斑)的检测
一、眼睑的检测
二、睫毛的检测
三、光斑的检测
第三节虹膜边界的检测
一、积分微分圆检测算子
二、Hough曲变换方法
三、主动轮廓线跟踪方法
四、通过特定虹膜边界点寻找边界的方法
第四节虹膜图像的分割
一、固定角度确定虹膜无噪声干扰区域方法
二、根据噪声确定实际虹膜区域方法
三、虹膜区域选取与识别率对应关系
第五节虹膜图像归一化
一、虹膜图像内外圆不同心的调整
二、虹膜图像尺寸的归一化
三、虹膜图像展开成矩形
第六节虹膜特征提取与匹配
一、利用2DGabor滤波器提取虹膜相位信息
二、Gabor滤波器参数设计及虹膜特征提取
三、利用小渡过零方法提取不同分辨率下的虹膜特征
四、利用金字塔方法提取虹膜灰度信息
五、多尺度模板提取虹膜纹理位置信息
六、基于傅里叶变换的相位相关法
七、基于灰度曲面直接匹配法
八、基于结构特征的虹膜识别方法
九、基于局部信息统计的虹膜分块编码方法
十、基于局部分块特征的虹膜识别方法
第七节自适应虹膜识别方法
一、相位一致性理论
二、特征提取和表示
三、自适应模式匹配
第八节虹膜识别小结
参考文献
第三章人脸识别
第一节概述
一、人脸识别发展历史
二、人脸识别系统
三、人脸识别的实验样本
第二节人脸识别中的关键问题
一、光照问题
二、姿态估计与匹配
三、时变的特征提取与消除
第三节人脸的检测与定位
一、基于知识的人脸检测方法
二、基于模板匹配的检测方法
三、基于统计模型的人脸检测方法
四、人脸检测方法小结
第四节人脸几何特征提取方法
一、形状几何特征提取
二、基于几何模板的特征提取
第五节人脸代数特征提取方法
一、主成分分析法
二、基于遗传算法优化的PcA算法
三、独立成分分析法
四、奇异值分解方法
五、基于隐马尔可夫模型特征提取方法
第六节人脸分类识别方法
一、基于线性判别分析方法
二、基于神经网络的人脸识别方法
三、基于支持向量机的人脸识别方法
第七节其他人脸识别方法
一、三维人脸识别方法
二、基于肤色模型的人脸识别方法
三、深度图像人脸识别方法
四、基于多种特征融合机制人脸识别方法
第八节人脸识别小结
参考文献
第四章人耳识别
第一节概述
一、人耳识别发展历史
二、人耳识别特点
三、人耳识别系统
第二节人耳图像预处理
一、人耳解剖结构
二、图像噪声处理
三、耳廓边缘提取
四、归一化处理
第三节基于几何特征的人耳识别方法
一、几何学识别方法
二、基于长轴的形状特征识别方法
三、基于内耳角点特征的人耳识别方法
四、基于外耳轮廓曲线的人耳识别方法
五、基于最大主曲率的人耳识别方法
第四节基于代数特征的人耳识别方法
一、主成分分析法
二、低阶不变矩法
第五节其他人耳识别方法
一、基于灰度曲面匹配方法
二、使用voronoi图表的邻接图匹配方法
三、使用组合技术的神经网络方法
四、力场转换方法
五、遗传局部搜索算法
六、基于3D耳朵检测和识别方法
第六节结合面部特征的人耳识别技术
一、由人脸正面图像提取面部结构特征参数和耳廓大小特征参数
二、由人脸侧面图像提取耳廓形状特征参数
三、由人脸侧面图像提取耳廓结构特征参数
四、特征识别方法
第七节人耳识别小结
……
第二部分手部特征识别
第五章指纹识别
第六章掌纹识别
第七章手形识别
第八章静脉识别
何为生物识别
生物识别技术主要是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。
生物识别技术专家、国家生物特征识别技术标准委员会委员、北京大学信息科学技术学院教授、副院长李文新指出,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、手的静脉血管,掌型、视网膜、虹膜、人体气味、脸型、骨骼和DNA等;行为特征包括:
签名、语音、行走步态等。
人类的生物特征通常具有唯一性、可以测量或可自动识别和验证、遗传性或终身不变等特点,因此生物识别认证技术较传统认证技术存在较大的优势。
性能PK
指纹识别:
应用最广
指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。
由于每个人的指纹不同,就是同一人的十指之间,指纹也有明显区别,因此指纹可用于身份鉴定。
我们二代身份证应用的指纹识别技术它的优势就是应用比较方便,应用时间长,认知度高,但就像很多大片里的情节一样,指纹是一种很容易被窃取和复制的特征,安全性较低。
此外,指纹特征的稳定性较差,脱皮、表皮茧子,干湿状态都会影响指纹的应用,二代身份证采集过程中像农民、工人等群体会出现大量无法采集的问题,由于指纹到处能留下痕迹,对公安刑侦较为有利,但由于容易复制,也为反刑侦带来了便利。
人脸识别:
方便采集
人脸识别技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。
用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对辨识,达到识别不同人身份的目的。
李文新指出,人脸技术是目前受关注比较多的生物识别技术,是一种方便采集的特征,但由于人脸是三维的,受光线、表情、胖瘦、毛发,运动影响很大,同时由于也是表面特征,容易被伪造复制,用于做身份识别、刑侦时稳定性及安全性较低,如果技术有所突破,在公众安全等领域应用广泛。
虹膜识别:
比较精确
虹膜技术是利用人眼睛虹膜的纹理特征的一种识别技术。
虹膜是人眼中瞳孔内的织物状各色环状物,每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构,据称,没有任何两个虹膜是一样的。
李文新认为,虹膜识别从技术指标上来说是比较精确的一种,但在使用上需要通过红外光或可见光照射眼睛取得图像,使用者配合程度低,有较高的心理排斥性,因此不适用于身份证这样的大人群应用。
此外,目前市场上出现的美瞳等产品能改变虹膜的特征,比较容易复制。
据了解,虹膜识别技术,目前已经在我国煤矿工人考勤、监狱犯人管理、银行金库门禁、边境安检通关、军队安保系统、考生身份验证等领域实现应用。
指静脉识别:
安全性高
指静脉识别技术是一种新的生物特征识别技术,它利用手指内的静脉分布图像来进行身份识别。
医学研究发现当用近红外线照射手指时,静脉中流动的血红蛋白会吸收近红外线从而形成血管的影像,通过传感器可以获取手指静脉的图像,并经算法处理形成特定的指静脉特征模板。
经过医学的验证,每个人的手指静脉血管影像都不一样,形成的模板是一种独特的生物特征,可用于进行身份的识别。
李文新介绍,指静脉识别技术区别于指纹虹膜、人脸等其它生物识别技术,在于其生物特征载体静脉血管位于手指内部,除非是复制一根活体手指,否则流动的血液形成的血管图像通过普通的技术手段很难获取及被复制,是非表皮特征、非接触技术、安全、高效、方便的。
专注于指静脉识别技术研发的燕南科技董事长李向明告诉科技日报记者,在当今众多生物识别技术中,指静脉技术是安全级别及技术指标是最高的,使用习惯和指纹类似,其广泛的应用及在大部分领域补充或替代指纹技术,将是未来身份识别的趋势。
未来展望
“身体密码”将改变我们的生活
指纹、面容、虹膜……我们的身体密码在未来将带给生活许多改变。
随着生物识别技术的不断发展,钥匙、密码或许已无必要存在,只要你给一个眼神,家门就能为你打开;去银行取款,无需带卡,刷脸即可,也不必担心账号被盗;家中来了陌生人,视频监控会立即发出报警声;网上购物,只要看一下摄像头,就能实现资金的支付和流动;登陆社交网络,可以瞬间找出同一张脸出现在网络好友圈中的所有照片;超市老板根据人脸分析结果,就能统计当天光顾的客户数量和年龄分布,用以分析销售情况,广告商也能据此提供更为精准的定向广告;想要进行盗窃等犯罪活动的人也得好好掂量掂量,不存在伪造身份的可能,还有无处不在的摄像头能快速“揪出”坏分子……
“生物识别技术在社会中的广泛应用,能够全面提高人们生活的安全系数,实质上也能提升人与人互信的基础。
”中科院自动化所孙哲南副研究员在接受媒体采访时表示,这些独一无二的身体密码的实际应用,最终会改变人们生活与交往的原貌。
现在主要的生物特征识别方法有:
指纹识别、人脸识别、虹膜识别、说话人识别、手形识别、掌纹识别、签名识别、步态识别等。
指纹识别
指纹是指手指正面皮肤上凹凸不平的纹路,由于有这些凹凸纹路的存在,增加了皮肤表面的摩擦力,使得我们能够用手方便地抓起重物。
纹路中隆起部分是手指真皮向表皮乳突形成的皱痕,又称指纹脊线(ridge);指纹脊线之间的凹陷部分,称为指纹的谷线(furrow)。
尽管指纹只是人体皮肤的一小部分,但是它却蕴涵了大量的信息。
这些手指皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上是各不相同的,在信息处理中我们将它们称之为“特征”,这些特征对每个手指都是不同的。
而且,人的指纹特征是与生俱来的,在出生6个月后即基本形成,此后,指纹的纹线类型、结构、统计特征的总体分布等就不再发生明显变化。
在很早以前,人们就认识到了指纹的唯一性,至今还没有发现过两个指纹完全相同的人,即使是同卵双胞胎的指纹也是很不相同的。
其实,指纹的纹路不仅在人与人之间存在不同,就是连同一个人的十指指纹也有明显的区别。
依靠指纹特征唯一性特点,我们就可以把一个人与他的指纹对应起来,通过比较他的指纹特征和预先保存的指纹特征,就可以验证他的真实身份。
指纹采集仪
指纹的脊线和谷线结构
人脸识别
识别人脸是人类的一项重要能力,也是日常生活中人们用来识别他人身份的主要手段,在社会活动中扮演着十分重要的角色。
不难想象,实现机器自动识别人脸所产生的影响将是深远的。
虽然人类能够在各种复杂条件下毫不费力地识别出人脸,然而设计和建立一个完全自动的、具有高鲁棒性的人脸识别系统却是一件十分困难的事情。
一般来说,人脸识别技术是指对输入的人脸静态图像或者视频进行处理和分析,提取出人脸中所蕴含的身份特征,然后与数据库中已存储的模板信息进行匹配,从而达到识别人脸身份的目的。
人脸识别的研究涉及模式识别、图像处理、计算机视觉、机器学习等多个学科,并且还与神经生理学、心理学等学科具有紧密的联系。
人脸验证
人脸辨识
虹膜识别
虹膜是指眼睛中环绕瞳孔的织物状环状物,是我们通常所说的眼眸(黑眼珠)的主要组成部分,不同种族人的虹膜具有不同的颜色。
每一个人的虹膜都包含一个独一无二的、基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的纹理结构,有报道,世界上没有任何两个虹膜(包括同一个人的左、右眼)是一样的。
此外,人的虹膜具有天然的被保护特性、高复杂性、高稳定性、易使用性、固有的环状特性、防伪性等优点,虹膜识别被公认为生物特征识别中准确率最高的方法,是该学科的一个研究热点。
虹膜区域
说话人识别
根据说话声音识别一个人的身份是我们人类的一种基本能力,由于生理上的差异,每个人的说话声音是不同的,从语音信号中有效地提取个人特征信息进行说话人身份的识别与认证,是语音识别研究领域的一个重要方向,具有广泛的应用前景。
自动说话人识别可以被用于计算机和计算机网络的访问控制、关键部门的出入控制、电话语音交易的身份验证、公安司法、军事上电话语音的监听、语音数据流中的说话人检测,以及一些个人设施如手机、PDA等的个性化设置等。
随着互联网的蓬勃发展以及数字音频数据的爆炸式增长,说话人识别也被应用到语音检索和信息获取(InformationRetrieval)中。
在图像、语音识别等模仿人类机能的模式识别领域中,唯有自动说话人识别的性能在某些条件下可以与人类的能力相当,甚至超过人类。
说话人识别的研究已经越来越受到人们的重视,得到了计算机科学、信号分析与处理、智能控制等研究领域的广泛关注。
说话人识别中的声管模型
手形识别
手形指的是手的外部轮廓所构成的几何图形。
大量生物学研究表明,人的手形在一个相当长的时期内具有良好的稳定性,并且,两个不同人的手形是不同的,即手形特征具有唯一性。
此外,手形特征也具有普遍性,易采集性等其他特点,满足成为生物特征的所有要求,因此可以利用手形来对人的身份进行认证。
手形研究多采用人手手指的三维轮廓特征作为手形特征,但是,由于三维点采集起来比较复杂,目前,有越来越多的研究者把目光转向了二维手形识别方法的研究,并且取得了一定的进展。
掌纹识别
手掌是手腕到手指根之间的内侧区域,掌纹则是手掌皮肤上所有纹路的统称,主要包括乳突纹、主线和皱褶。
和其他生物特征识别技术相比,掌纹识别具有一些独有的特点:
1.手掌上也布满了乳突纹,含有很丰富的可区分信息。
2.手掌上有几条大的主线和很多的皱褶线,这样的线特征是掌纹所独有的,具有很强的区分能力和抗干扰能力,并且易于提取。
3.掌纹图像获取的环境条件比较容易控制,从而能较好地保证掌纹识别系统的识别精度。
4.掌纹图像采集设备的价格要低廉得多。
5.掌纹特征非常稳定,这使得它在身份识别中能获得比签名更高的识别精度。
6.当使用高分辨率的采集设备时,手掌上的各种特征,如手掌的几何特征、手掌上的乳突纹、主线和皱褶线等特征可以融合在一起,形成一个高精度的识别系统。
掌纹识别是近年来新兴的一种身份识别方法,是对现有人体生物特征识别技术的重要补充。
签名识别
个人手写签名虽然不是一种固有生理特征的外在表现,但是由于签名基本上是一种自在的手腕运动,个人签名时在握笔姿势、运笔习惯、用力轻重等方面都有自己的特点。
J.J.Denier,VGon和J.Thuring等认为手写签名是一种“弹道运动”,是个人无意识的习惯动作。
手写签名认证就是根据个人书写的特点来比较当前签名与预先存储的签名样本或模板之间的相似程度,通过相似程度来判断签名的真伪并相应地判别当前签名者身份的真伪。
签名认证与其他生物特征认证方法相比,最明显的特点就是传统手写签名的身份鉴别形式在人们日常生活中经常使用,同时文字书写也是人们普遍具有和使用的技能,因而容易被人们接受。
随着传感器技术和计算机技术的发展,支持手写功能的计算机和电子设备(手写板、个人数字助理,智能手机等)日渐普及,这也为手写签名认证的应用提供了极大的便利。
步态识别
所谓步态,是一个人行走时的姿势,其更一般的定义包括了人行走运动的动力学特征,这是一种很复杂的行为特征。
虽然四肢健全的人走路的姿态十分相似,但是各人的步态有很大的不同,有的人低头小步,有的人昂首阔步,有的左摇右摆,有的挺胸直腰。
早期的医学研究表明:
人的步态中有24种不同的成分,如果把这24种成分都考虑到,则步态是为个体所特有的,而且具有相对稳定性,在一定的时间范围和相同的步行环境下不容易改变,人们据此可揭示出行走人的身份。
上
图像智能分析技术
随着安防市场应用需求的不断变化以及大安防时代的来临,安防产品从以往的模拟时代、单个产品及小规模系统应用发展到现在的城市级大型系统,无论是使用场合、应用范围、系统规模和复杂程度等都发生了质的变化。
这种市场需求的快速发展,使得大量的新技术被应用到了安防产品中,推动了安防产品的发展。
总体来看,安防行业产品技术的发展,有着数字化、网络化、高清化、集成化、专业化、智能化、标准化、移动化等趋势。
与此同时,在这种技术、产品、应用发生重大变化的阶段,也对安防企业自身的市场、产品、技术的管理提出了新的挑战。
传统意义上,视频监控(CCTV)、防盗报警、出入口控制是安防产品的几个主要大的类别,在安防的产品技术发展上具有代表性。
而自2009年初以来,“物联网”迅速风靡全球,在国内更是受到国家和企业的追捧。
安防系统是一个涉及到多学科多技术的综合应用系统,目前业界关注的热点技术包括:
图像智能分析技术
图像智能视频分析技术也叫智能视频技术,是视频监控领域最前沿的应用之一,体现着未来视频监控系统全面走向数字化、智能化、多元化的趋势。
图像智能视频分析是监控系统下一个重要发展方向,其解决的问题有两个:
一个是将安防操作人员从繁杂而枯燥的“盯屏幕”任务中解脱出来,由机器来完成这部分工作,即实时的智能图像分析,主动发现问题;另外一个是在海量的视频数据中快速搜索到想要找的图像,即快速的海量视频数据搜索——智能图像搜索。
视频分析产生的背景很简单,其一就是当值班人员面对成百上千台的摄像机,无法真正地在风险产生时预防或干预,多数靠事后回放相关的图像;其二用户对增值业务的要求,如商业上人流统计、防止扒窃等等。
将风险的分析和识别转交给计算机或者芯片,使操作人员从“死盯”监视器的工作中解脱出来,当计算机发现问题时产生报警,再由操作人员进行响应。
一般来说,操作人员盯着电视屏幕墙超过10分钟后将漏掉90%的视频信息,因此智能图像分析非常有应用价值。
大容量存储技术
由于大型安防应用系统的出现,用户对图像数据的海量存储提出了很高的要求,动辄几百上千T的数据中心已经出现。
视频图像的海量存储和普通应用系统相比有其特殊性,如前端信息点分散、传输数据量大、可靠性要求高、读写操作量差异大等,这些都是大型视频监控系统的应用特点。
视频监控系统的设计通常会涉及到DAS、NAS、SAN等大容量存储技术。
自适应多码流传输技术
网络多媒体通信逐渐成为人们生活、工作以及其他应用中方便简洁的一种技术。
网络音视频数据相对于传统的信息(如文本、图片等)有更大的数据量,而网络传输中因网络硬件或其它因素容易造成数据传输不稳定。
为了保证数据的实时可靠传输,人们根据长时间开发音视频通信的经验,采用了一种从采集、编解码到网络传输相互配合的保证数据实时可靠的传输方法,称之为自适应多码流传输技术。
当前网络上应用到音视频媒体技术软件数不胜数,如QQ视频聊天、MSN视频会议、WindowsMedia流媒体发布以及Flash流网络音视频插件等等。
正是因为音视频媒体给人以直观生动感觉信息,可以预言在将来的网络信息传播中音视频数据信息将占极大的比重。
音视频信息不同于其他媒体信息,具有实时、可容错性特点,因此面向非连接的UDP/IP协议成为网络传输中的首选。
但是由于UDP/IP协议天生的不可靠性,以及目前网络通信条件的限制,在实际应用中常出现音视频不同步、视频不流畅、花屏、音频噪音(如有规律的“嘟嘟”)等。
针对这些问题,通过应用多码流与网络缓冲结合,并采用自适应负反馈调节,可基本解决以上问题,包括在网络状况比较差的64kb/s的调制解调器上实现音视频数据比较流畅的传输。
2人体生物特征识别技术
人体生物特征识别技术
生物特征身份鉴别技术是通过计算机将人体固有的生理或行为特征收集并进行处理,由此进行个人身份鉴定的技术。
目前,研究和使用的生物特征包括脸部、虹膜、视网膜、指纹、掌纹、手形等与生俱来的生理特征和语音、签名、步态等后天习惯使然的行为特征。
生物特征身份鉴别技术包含身份验证和识别两方面内容,身份验证是确定用户是否是其所声明的人,身份识别是确定用户是否为目标人群中的那个人,两者在实现方法和鉴别系统的复杂程度上有着极大的不同。
物联网
从广义上看,物联网是指通过信息传感设备,按照约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络,被誉为继计算机和互联网之后的第三次信息技术革命。
物联网是互联网在“物”方面的补充,即将世间万物都接入互联网,通过网络来查询它们的数据,使得物与物、物与人之间形成互动。
具体到安防行业,物联网技术与概念也会对其发展带来很多变化。
首先,“开放”是大势所趋。
目前安防行业的主流解决方案还是以封闭网络的解决方案为主,这就形成了一个个“信息孤岛”。
有一种观点认为开放就意味着不安全,在安防行业中安全是第一需求,因此封闭的网络解决方案是必然选择,安防不可能走向开放。
事实上,开放并不等于不安全。
现在的互联网已经能够承载电子商务、网银、企业VPN等对安全性要求非常高的各种业务,可以通过一定的技术手段在开放的网络架构上为用户提供足够的安全性。
因此,安全只是一个工程要素,而不是一个障碍。
另一方面,开放的好处是显而易见的,开放的架构将吸引更多企业参与到安防产业链中,推动产业链的快速发展,随之开放的解决方案会成为主流,信息孤岛会越来越少。
事实上,运营商推出的项目如中国电信的“全球眼”和中国联通的“神眼”;厂商推动的项目如星谷科技的星视网和互信互通的视卫网等,都是开放的安防解决方案的典型代表。
其次,“标准化”在未来五到十年里将是安防企业竞争的一个主战场。
要开放就必须标准化。
缺乏标准已经成为严重阻碍安防行业发展、限制优质企业做大的一个核心问题。
物联网恰恰是推动安防行业走向标准化的一个绝佳契机。
行业内有远见的企业都将参与到安防设备接入物联网的标准化过程中,力争占据有利的位置
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