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所谓自然性,是指该识别方式同人类(甚至其他生物)进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别,人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的,另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等,而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性,因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。
生物识别技术已广泛用于、、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。例如,一位储户走进了银行,他既没带银行卡,也没有回忆密码就径直提款,当他在提款机上提款时,一台摄像机对该用户的眼睛扫描,然后迅速而准确地完成了用户身份鉴定,办理完业务。这是美国德克萨斯州联合银行的一个营业部中发生的一个真实的镜头。而该营业部所使用的正是现代生物识别技术中的“虹膜识别系统”。此外,美国“9.11”事件后,反恐怖活动已成为各国的共识,加强机场的安全防务十分重要。美国维萨格公司的脸像识别技术在美国的两家机场大显神通,它能在拥挤的人群中挑出某一张面孔,判断他是不是通缉犯。
如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成,电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前,交易或者审批的授权都是靠密码来实现,如果密码被盗,就无法安全。但是使用生物特征,就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一,从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。
人脸识别门禁是基于的人脸识别技术,结合成熟的ID卡和指纹识别技术而推出的安全实用的门禁产品。产品采用分体式设计,人脸、指纹和ID卡信息的采集和生物信息识别及门禁控制内外分离,实用性高、安全可靠。系统采用网络信息加密传输,支持远程进行控制和管理,可广泛应用于银行、、公检法、智能楼宇等区域的门禁安全控制。
情绪识别原本是指个体对于他人情绪的识别,现多指AI通过获取个体的生理或非生理信号对个体的情绪状态进行自动辨别,是情感计算的一个重要组成部分。情绪识别研究的内容包括面部表情、语音、心率、行为、文本和生理信号识别等方面,通过以上内容来判断用户的情绪状态。
基于生理信号的情绪识别方法,主要包括基于自主神经系统( autonomic nervous system) 的情绪 识别和 基 于 中 枢 神 经 系 统( central nervous system) 的情绪识别。基于自主神经系统的识别方法是指通过测量心率、皮 肤 阻 抗、呼吸等生理信号来识别对应的情绪状态。美国麻省理工学院的 Picard 等人通过对人体自主神经系统的测量和分析,识别出了平静、生气、厌恶、忧伤、愉悦、浪漫、开心和畏惧等 8 种不同的情绪[20]。这些自主神经系统的生理信号虽然无法伪装,能 够 得 到 真 实 的 数 据,但 是 由 于 准 确率低且缺乏合理的评价标准,因此不太适合于实际应用。基于神经系统的识别方法,是指通过分析不同情绪状态下大脑发出的不同信号来识别相应的情绪。这种方法不易被伪装,并且与其他生理信号识别方法相比识别率较高,因此越来越多的被应用于情绪 识 别 研 究 [1]。
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