[发明专利]基于仿生与生物特征识别的考试者身份鉴定系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种身份识别认证系统，具体涉及一种融合多种生物特征并且基于仿生模式识别的身份鉴定系统。

背景技术

考试是对考试者知识掌握能力和心理素质的集中检阅，是每个求学者的必经之路。同时，考试意味着机会，像高考这样的重要考试会对应试者的人生产生深远的影响。然而近年来，各种社会考试的考试秩序受到了严峻挑战，替考现象层出不穷，严重破坏了考试的严肃性与公平性。究其原因，一方面是由于行政监管不力，另一方面则是因为现有考试模式陈旧，技术手段落后，难以对应试者进行准确的资格审查。以高考为例，监考人员主要通过比较准考证上的照片、身份证上的照片和考生本人来确认考生身份，当这些证件被伪造时，监考人员往往难以辨别证件的真伪而使得替考者蒙混过关。

随着模式识别理论的发展和完善，基于人体的生物、行为特征的身份识别技术取得了长足的进步，人脸识别、指纹识别、虹膜识别、签名识别、步态识别等都在各自研究领域取得了相应的成果并逐步应用于生产实际。这些生物特征既反映了人的静态图像信息(人脸、指纹、虹膜)，又包含了人的动态行为信息(在线签名、步态)，具有良好的专有性和排它性，每一种生物特征认证和识别的准确率、用户接受程度和成本方面有所不同，各有优缺点，对于用户来说，通过人脸系统进行识别和认证是最友好的方式，而虹膜识别和认证则已经被证明是最可靠、稳定和准确的一种检测途径，在线签名和笔迹识别系统因其采集方便且操作简单，也被用户广泛接受。但是这些常用的识别系统在单独使用的时候面临不少问题，比如人脸识别系统对光照、姿态和表情等因素非常敏感，虹膜识别系统对采集到的样本质量有很高的要求，采集时不易操作，而且在实际使用中很可能因为采集到的用户虹膜样本质量太差或是用户在患眼科疾病等的情况下失效，签名和笔迹识别，对于同一个用户，其签名和笔迹在不同时期和不同状态下也会产生较大差异，更不用说其面临的伪造和假冒的问题。而通过将多种生物特征识别认证系统间的融合可以有效地解决上述问题，用于考试者身份的准确鉴定，从技术层面上防止了采用伪造证件欺骗监考人员的替考方式。

关于各种生物特征融合的身份鉴定方法，已有一些成型的研究成果获得了专利授权，如公开号为CN1304114A的中国专利公开了一种基于多生物特征的身份鉴定融合方法，该技术属于模式识别领域。其利用人的生物特征，如：脸像、虹膜、指纹、笔迹等，对人进行身份鉴定，并将鉴定结果用标准归一化方法将全部特征输出归一化到同一范围，再分别采用自组织特征映射神经网络及模糊神经网络技术等方法进行融合；公开号为CN1794266A的中国专利公开了生物特征融合的身份识别和认证方法，其特征在于，首先通过各种采集设备获得用户的人脸、虹膜、在线签名和脱机笔迹各生物特征，接下来将这些生物特征分别送入对应的识别认证子模块进行特征提取和模板匹配，并输出各自匹配后得到的分数。这些分数经过归一化后，或者被送入识别融合模块，通过置信度集成等步骤得到最后的识别结果；或者被送入认证融合模块，映射到多维空间并通过分类器分类后得到最后的认证结果；或者识别融合之后再次进行认证融合，得到认证后的最终识别结果。经过融合以后，无论是进行验证还是识别，总的错误率较之单一生物特征识别认证系统，都得到了降低。这两项专利都是从方法研究角度出发，采用各种采集设备采集所有的生物特征信息，没有考虑到实际应用中的适用性和对用户的侵入性，而且主要采用的仍然是传统的模式识别方法，侧重于方法的融合。公开号为CN1464478A的中国专利公开了一种模式识别中的非超球面几何形体覆盖方法，包括如下步骤：(1)初始化样本空间，将样本空间分成已知样本子空间和未知样本子空间两大类；(2)开始针对某种类型样本的训练；(3)根据规则构造同类型样本之间的相互关系，构造该样本子空间；(4)采用非超球面的几何形体对每种类型样本子空间进行覆盖；(5)形成封闭的样本子空间。该发明提出同类样本在特征空间中分布的最佳覆盖思想，有效地解决了传统模式识别中划分理论所存在的问题，但是该方法中的特征空间选择标准和覆盖用几何形体的选取方法仍有待于进一步研究。

发明内容

本发明目的是提供一种基于仿生与生物特征识别的考试者身份鉴定系统，通过方法的改进，实现对考试者身份快捷、准确的鉴定，以既适用于现有纸笔考试模式下的考试者身份鉴定，又适用于将来的机考模式下的身份鉴定。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于仿生与生物特征识别的考试者身份鉴定系统，包括利用采集器采集多种生物特征、对采集的数据进行处理、根据训练样本集进行认证鉴定，具体包括以下步骤：