指纹信息（通用12篇）
指纹信息 篇1
随着我国乃至世界对中药的现代化研发,中药知识产权保护的重要性也逐步得到重视。中药知识产权保护主要依赖于专利保护、新药保护、中药品种保护和商业秘密保护以及商标保护等形式,其中专利保护被认为是中药发明保护最为有效的一种方式,保护主题通常集中于用途、提取方法、组方、制剂、工艺等方面。随着实现中药现代化研究应当建立完备的中药质量监测标准体系和指纹图谱可以用作中药的质量控制方法逐渐成为人们的共识,有关以指纹图谱作为中药的质量控制方法的专利申请也日趋增多。中药指纹图谱“借助于现代仪器分析手段将中药化学成分组合物中的某类化学物质或各个化学物质的化学信息从定性和定量两个角度以图形(图像)的方式来表征并加以描述的图谱”,“在应用中,它借用了法医学的指纹鉴定的概念,具备个体的绝对唯一性、物种特征的唯一性和同种个体之间的相似性”[1]。因此利用中药指纹图谱可以较为准确地判定申请专利的中药产品的结构,完善保护中药产品和中药质量过程,量化和控制专利点,减少仿制现象,能较好地解决专利保护的问题。
本文试图对中药指纹图谱专利申请信息进行客观分析,研究中药指纹图谱专利申请的现状,以期为相关研发人员提供一定信息和参考依据。
本文将检索截止到日前限定在2011年12月31日,共检索到2011年12月31日以前国家知识产权局公开的有关中药指纹图谱的专利申请文献共338篇。
1 专利申请年度变化
根据检索的情况,我国第一件中药指纹图谱专利申请出现于1995年,其申请号为95194277.8,申请人为英国植物技术有限公司。从1995-2002年,年申请量均为10件以下,在长达7年的时间内维持一个低稳水平,表明中药指纹图谱技术申请处于萌芽期;从2003年开始,中药指纹图谱专利申请进入快速增长期,2003年-2009年申请量为296件,平均年申请量为42件,表明中药指纹图谱技术在中国受到关注,成为研发重点。由于我国专利申请实行延迟公开制度,其中2010年和2011年提交的申请尚未大量公开,仅仅统计了能够检索到的已公开的申请,但是依据2003年至今的发展趋势,可以预见2010和2011年提交的中药指纹图谱专利申请量也不在少数。具体数据参见图1
2 申请人分析
由表2可以看到,338件中药指纹图谱专利申请中,中国国内申请量最多,共计333件,占总申请量的98.5%。印度、美国、英国和日本的申请人也在中国提出了相关专利申请,但是申请量很少,其中印度申请2件,申请号为01102994.3和200580009975.X,申请人为科学与工业研究会;美国1件,申请号为97195565.4,申请人为法玛普林特公司和南加州大学,英国1件,申请号为95194277.8,申请人为植物技术有限公司;日本1件,申请号为200580018607.1,申请人为株式会社津村。数据表明,中药指纹图谱技术更多的受到国内制药企业和研发机构的重点关注,这和我国提出中药现代化战略有直接关系。
从图2可以看到,我国国内申请量最多的地区是北京,共计96件,约占国内总申请量的28.8%,申请量列第二至10位的地区分别是广东、江苏、天津、上海、四川、贵州。吉林、浙江、湖北和辽宁。北京是中药指纹图谱研究的活跃地区,这与北京地区的申请人提交了系列专利申请有一定关系。
中药指纹图谱专利申请的申请人分布较为分散,在338件专利申请中,共有145个申请人,表2显示了排名在前10位的申请人。
由图3可以看到,在中药指纹图谱专利申请中,有62%来自于企业,有31%来自科研院所和大学,7%来自于个人。数据表明,在中药指纹图谱研究方面,企业是中药指纹图谱研究的主力军,企业对出于自身发展和行业竞争的需求,对于中药指纹图谱的发展动向最为敏感,积极进行开发,同时重视使用专利作为保护中药知识产权的手段,具备了较强的专利意识;大学和科研院所在中药指纹图谱研究方面也发挥了重要作用。虽然存在一些个人申请,但是在我国个人申请具有一定特殊性,个人申请并不意味着全部都是个人在进行发明创造活动,有一些企业处于各种考虑会以法人或发明人的名义提交申请,从而存在以个人名义申请的现象
3 法律状态分析
根据图4,专利申请处于未决状态的占申请总量的39%,授权、视撤和驳回的专利申请的比例分别为46%、13%和2%。中药指纹图谱相关专利申请于2005年后进入高峰期,近85%是在2005年之后提出的,因此,截至2011年12月31日,还有相当一部分中药指纹图谱专利申请仍处于未决状态。
如图5所示,在已经审结的206件(国内203件,国外3件)中药指纹图谱专利申请中,有154件专利申请被授予专利权,授权比例约为75%,其中绝大多数是国内专利申请,有一件印度专利申请和英国专利申请。这说明国内的中药指纹图谱专利申请在技术内容上有其创新点,大都符合专利法的规定,表明国内申请人对中药指纹图谱研究工作的切入点总体上是合适的。
获得授权的154件的专利中,有141件专利处于维持期,有13件专利因费用问题发生终止,表明专利权人对获得授权的专利的有效性很重视。从图6可以看到,已经授权的中药指纹图谱维持8年的有1件,维持7年的有2件,维持5年的有8件,维持4年的有10件,这些维持时间较长的专利,表明其技术比较过硬,经受得住市场的考验,获得了市场的肯定。维持3年的有21件,维持2年的有26件,维持1年的有25件,小于1年的有48件,由于专利审查周期约需2年多,因此这部分授权专利获得专利权的时间并不长,其技术成熟度和市场前景还有待进一步接受市场的检验。
4 研究内容分析
从图7可以看出,在338件中药指纹图谱专利申请中,有193件针对的具体的单味中药,有119件针对的是复方中药,这两部分申请关注焦点是中药指纹图谱的具体应用,属于应用性专利申请;有26件并不针对具体药物,关注焦点是研究有关中药指纹图谱的通用方法,属于基础性专利申请,保护范围通常比较宽泛,授权后所带来的市场垄断性更强,意义更加重要。
在193件针对单味中药的专利申请中,研究最多的是灵芝,共有6件专利申请;其次是黄芪、银杏和茱萸,分别为5件专利申请;丹参和茯苓分别为4件专利申请;白术、白芷、北沙参、刺五加、蜂胶、甘草、龙血竭、麦冬、人参、山香圆叶、天麻和五味子分别为3件专利申请;板蓝根、陈皮、川芎、灯盏细辛、独一味、葛根、枸杞、瓜蒌、何首乌、红花、红景天、黄连、黄芩、金钱草、金银花、泽泻、栀子、肿节风各为2件专利申请。这主要是因为中药可应用的药材广泛,可研究的单味中药众多,申请人研究重点不同,因而未形成专利申请集中于某种中药的情况。
由表3可以看出,通用方法发明专利申请中申请人为大学和科研院所的共有14件;申请人为企业的有6件,表明虽然企业对基础性专利申请有所关注,但是相比于应用性专利申请的申请人多数为企业的情况,企业对基础性专利申请的重视还有提高空间;申请人是个人的为5件,如上文所分析的,个人申请并不意味着全部都是个人在进行发明创造性活动,有一些企业处于各种考虑而会以法人或发明人的名义提交申请。
表4是中药指纹图谱专利申请所采取的研究方法一览表。涉及的研究方法有高效液相色谱法、红外光谱、气相色谱法、毛细管电泳、电喷雾、薄层色谱、核磁、拉曼光谱、光谱成像、同位素测定、紫外光谱和高速逆流色谱。
从表中可以看出,高效液相色谱法、红外光谱、气相色谱法、毛细管电泳是研究中药指纹图谱的重要方法,其中:采用高效液相色谱法的专利申请最多,共计256件。这是因为高效液相色谱法具有分辨率高、分析速度快、重现性好的特点,易于操作,以及可配备不同的检测器来分析各种类型样品的优势,特别是与质谱(MS)联用(LC-MS)可同时得到色谱峰的结构信息,而成为建立中药指纹图谱的主导方法[2],因而涉及的专利申请最多。
另一较为重要的方法是红外光谱。红外光谱具有高度的特征性,对单一化合物来说,没有两个化合物的红外光谱是完全一致的,即每一种化合物都有自己特征的红外吸收光谱。对中药而言,每一味中药都是由多种化学成分组成的,中药复方更是如此,其红外光谱是其所含各种化学成分红外光谱的综合叠加。由于同一种中药其化学成分是相对稳定而又有别于其它中药的,因此其红外光谱必然具有较高的特征性、重现性和可比性[3]。但红外光谱都具有加和性,对于混合物来说,其鉴别专属性差,分辨率低,因而应用受到一定限制。涉及红外光谱的专利申请共有39件。
此外,气相色谱因较好的分离度、敏锐的检测性、样品用量少和分析速度快[4]也成为中药指纹图谱研究的重要手段,但它要求样品必须能够汽化,这就使得GC有了一定的局限性,涉及气相色谱法的专利申请共有16件。
另外,毛细管电泳技术由于其高分离效率、高速度、低消耗、无污染,正成为建立中药指纹图谱的又一重要的绿色技术[5]。涉及毛细管电泳技术的专利申请共有14件。
电喷雾是一种先进的软电离质谱技术,具有离子化条件温和、谱图简单、灵敏度高等特点[6]。一级全扫描质谱中主要是准分子离子峰,能直观地反映被测物组成的相对分子质量信息,且样品前处理简单、分析时间短,为中药材中主要成分的分析提供了一种简单、快速、灵敏的方法,随着质谱技术的成熟和普及,为中药指纹图谱的研究提供了新的研究手段[7]。涉及电喷雾的专利申请共有5件。
其他技术如薄层色谱、核磁、拉曼光谱、光谱成像和同位素测定在中药指纹图谱研究中也有应用,但都应用很少。
表4中方法不定的8件专利申请涉及有关使用指纹图谱或构建指纹图谱的模型方法研究,研究目的是建立通用的研究方法,更偏重于基础性研究。
5 有关建议
5.1 坚持应用性发明的同时,关注基础性发明
自1995年出现第1件有关中药指纹图谱的专利申请至今已有十余年的研发期,期间中药指纹图谱中的应用性发明占据主要地位,基础性发明略有发展,但重视不够,尚有挖掘空间,鉴于基础性发明的保护范围通常比较宽泛,如果授权则所带来的市场垄断性更强。因此在未来的研究中,除了注重对单味中药和已有复方药物进行研究外,也应注重对有关使用指纹图谱或构建指纹图谱的模型方法研究,建立通用的研究方法,以期获得更广的保护范围。
5.2 注重改进研究方法,建立有特色的研究方法
在目前的中药指纹图谱的研究中,所采用的主要研究方法是高效液相色谱法,虽然具有通用性较强、灵敏度较高等优点,但同时存在着建立方法繁琐、分析时间较长、特征性及抗干扰能力较差等缺点,仍然需要对研究方法进行改进,以建立方法更简捷、特征性更强、灵敏度高、分析时间短等的新方法。应注重形成企业自己有特色的研究方法,这样能够形成更多的专有技术和自己的知识产权,竞争者模仿难度增加,有利于形成一厂一品的中成药,提高市场占有率。
5.3 注重专利申请策略,形成有效的专利保护网
从最初的中药原料的生产到最终的中药的临床研究的各个环节,专利制度都有所涉及,专利制度就像一只大网,涵盖了中药生产的各个流程,显示了专利保护在中药法律保护中的极其重要的作用。目前申请人所申请的中药指纹图谱专利申请多是只关注质量控制方面,但质量控制只是中药生产中的一个环节,只有与中药生产的其他环节相结合形成有效的专利保护网,才能真正保护自己的知识产权和占领市场。
专利技术往往代表着本行业的技术发展水平与发展方向,尽早掌握专利信息,将有利于对研发方向、专利策略和投资政策等进行及时必要的调整。本报告的分析中不免有不周之处,需要继续对中药指纹图谱专利申请做进一步的深入分析工作。
摘要：专利保护是中药发明保护最为有效的方式,随着使用中药指纹图谱技术建立中药质量监测标准体系的增多,与之相关的专利申请也日趋增多,中药指纹图谱可以较为准确地判定申请专利的中药产品的结构,完善保护中药产品和中药质量过程,减少仿制现象,能较好地解决专利保护的问题。
关键词：指纹图谱,专利
参考文献
[1]杨秀伟.中药质量评价指纹谱与中药农业发展[J].吉林农业大学学报,2008,(4):499.
[2]孙国祥,毕开顺.中药指纹图谱学体系在中药创制中的作用[J].色谱,2008,(3):174
[3]林励,王小平等.指纹图谱在中药行业的应用及其在蜂产品中应用的展望[J].中国蜂业,2007,(7):11
[4]饶春凯,周本宏等.中药指纹图谱技术及其应用[J].医药导报,2005,(3):219
[5]孙国祥,宋文!等.中药的毛细管电泳指纹图谱的研究方法[J].中南药学,2008,(6):753
[6]吴巍.天然产物及相关复方配伍的质谱及液相色谱研究[D].长春:中国科学院长春应用化学研究所,2005.
[7]ZHAO L H,HUANG C Y,SHAN Z,et al.Fingerprint analysis of Psoralea corylifolia L.By HPLCand LC-MS[J].Journal of Chromatography B,2005,821:67-74.
指纹信息 篇2
据了解，用户要使用指纹支付，需先在手机设置中录入指纹，之后在支付宝钱包的手机密码一栏中开启指纹密码，通过指纹比对和支付密码等一系列校验后，指纹支付将正式开启。
指纹支付开启后，用户在支付宝钱包内进行购物和转账时，不再需要输入数字密码，只需将手指在位于HOME键的指纹传感器上轻轻一刮，支付即可成功。目前该服务还处在试水阶段，用户只有在小额免密的场景下才能获得如此体验，后续适用范围将逐步扩大。
支付宝钱包指纹你会使用吗？不会用你就被out啦！
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指纹信息 篇3
超声波指纹识别 到底是个什么鬼
说到指纹识别，相信使用iPhone、Android手机的用户都知道。现在很多手机都配备了指纹识别，在手机上设置好指纹数据后我们以后只要一按手机主页键就可以轻松解锁。那么这次小米5s推出的超声波指纹识别又和之前常见的指纹识别有什么不同？
大家知道，由于每个人的指纹数据不同（据统计，大概每10亿人当中指纹数据相同的也只有两个人），因此指纹作为生物识别载体有极高的安全性。它具有终身不变性、唯一性和方便性，所以指纹识别逐渐成为很多手机的标配。不过手机指纹识别的发展历史其实挺悠久的，早在1998年西门子就研发出第一款指纹识别手机（刮擦式），不过直到iPhone 5s的普及，指纹识别才逐渐在手机上普及（图2）。而随着手机在我们的生活中占据越来越重要的地位，人们对指纹识别的解锁速度和安全性也越来越重视。
配置超声波指纹识别技术的小米5S
目前手机上常用的指纹识别技术主要是电容识别，它利用一个电容传感器感知你手指表面的微小电导率变化。当我们的手指按在传感器上时，它会测量出指纹引起的极小的电导率变化信号，然后用这些测得的数据形成指纹数据。其典型的代表则是iPhone 5S的TouchID，当然刚刚推出的iPhone 7使用的指纹识别也是电容识别技术（只是将Touch ID指纹识别Home键从按压式改为触控式）。
电容识别技术的不足是指纹的采集和识别对手指清洁度、湿度很敏感，脏、油、水等因素都会影响指纹的录入与识别，而且手指脱皮后也不好验证;指纹识别验证时操作规范要求高。这些不足导致传统指纹识别给我们带来不好的体验。小米5s配备的超声波指纹识别则是高通最新推出的指纹识别技术，它通过超声波扫描实现指纹的录入和识别，可以有效避免电容识别技术的不足（图3）。
指纹识别又快又准——超声波指纹识别技术的背后
上面我们介绍超声波指纹识别技术可以有效弥补电容识别技术的不足，那么这种新的指纹识别技术是怎么高效实现指纹识别？
首先我们来了解一下什么是超声波。超声波是一种频率高于20000赫兹的声波，它的特点是方向性好、穿透能力强，可以穿透我们手指上常见的脏、油、水等，也可以穿透由玻璃、不锈钢、蓝宝石或塑料制成的智能手机外壳进行扫描，克服传统指纹识别因为汗水、油脂、污垢而不能解锁手机的难题。超声波指纹识别技术正是利用它的特点实现对指纹的录入和识别的。
当我们使用配备超声波指纹识别技术的手机录入指纹时，手指只要放在配备超声波指纹感应器的区域，此时感应器发出超声波穿透玻璃并照射到手指上后就会产生大小不同的回波。高通的超声波指纹感应器包含10000个微震传感器，这些传感器可以对指纹的嵴与峪甚至汗毛孔对超声波的不同反馈对指纹进行识别，利用皮肤与空气对于声波阻抗的差异，就可以区分指纹嵴与峪所在的位置。更值得一提的是，超声波指纹识别运用了3D扫描技术，可穿过手指表皮进行检测，从而可以获取精确的指纹结果并存储在手机中（图4）。
这样当下次有同一特征的指纹覆盖在同一区域时，感应器会重复上述的操作获取当前指纹数据，然后传感器会将当前获取的数据和存储数据进行比对，如果一致则实现指纹解锁（图5）。
不仅仅是快而准 超声波指纹识别技术给我们带来更多便利
因为超声波可以直接穿透玻璃、表皮、汗水、油脂、污垢等物质，因此对于配备超声波指纹识别技术的手机，实际上用户无需和手机直接接触（不像电容式识别，需要和手机接触才可以让感应器感知微小的电导率变化）即可实现解锁。
这样一方面对于用户来说，指纹解锁的操作就更方便（只要用手指在感应器上方停留一下即可解锁，而且无需考虑手指是否肮脏或者潮湿），同时还不会弄坏、弄脏手机（比如经常使用手机指纹解锁的主页键就可以拥有更长的使用寿命）。
另一方面对于手机厂商来说，因为超声波可以穿透手机材质，这样就无需在手机表面材质上穿孔，手机的表面可以设计得更为完整，而且不易磨损，没有色差。比如小米5s的指纹识别部位就只是一块凹槽（并没有打穿），凹槽设计也是为了定位方便用户快速找到指纹识别部位（图6）。当然，无孔式的设计还能够有效防止水进入到手机中，提高手机的防水性能，可以给消费者带来更多的便利。
指纹信息 篇4
随着广播技术、互联网技术的发展, 多媒体信息传播渠道快速扩张, 海量的多媒体内容给内容监管带来了巨大的压力。利用计算机进行音频内容识别匹配, 对关键内容进行预警, 为内容监管提供了一个可行的技术。
根据音频片段从海量音频数据库中快速找到对应的音频信息, 即音频识别, 是一个非常具有挑战性的研究课题。音频识别可以将任意格式的一段未知音乐, 通过转化为音频指纹的方法, 在数据库中搜索匹配对, 从而连接到对应的元数据, 比如演唱者、作曲人、作词人、流派等, 实现从海量音频信息中选取到对应歌曲的相关信息。由于音频指纹可能受到各种影响而产生一定的失真, 并且音频数据是海量的, 所以如何提高被提取指纹的鲁棒性和不同歌曲的指纹之间的可区别性是研究的重点。
本文通过实验验证了音频指纹提取和检索方法在关键音频内容快速定位中的可行性。实验证明, 以此法为基础可以实现互联网和广播音频内容自动监管, 大大降低了监管人员的工作压力。
2 音频识别
一个音频识别和检索系统主要包括两个部分, 即一个能代表听觉重要特征的数字指纹的提取算法和一个在指纹数据库中进行有效检索的匹配算法。整个过程类似于人耳识别音乐的过程, 如图1所示。对于一个音频数据库, 通常是将大量的源音乐离线提取出对应的音频指纹, 然后把这些音频作品的指纹连同一些重要的、相关的元数据如歌曲名称、演唱者、流派、歌词等一起存储到数据库中。当要检索一段未知音频时, 首先对这段未知音频按照指定的指纹提取算法提出数字指纹, 然后将这段数字指纹与指纹数据库中的指纹进行匹配, 若匹配成功就可提取相应的元数据信息返回给用户。一个有效的音频指纹提取算法和数据库匹配算法, 应该对原始音频具有一定的鲁棒性, 也就是即使原始音频在信息处理中产生了一些失真, 也要能够在数据库中找到正确的匹配对。
3 基于谱峰对分布的音频指纹识别
基于谱峰对分布的指纹提取是指从频谱里寻找很多能代表音频信息的特征点, 并一一组成特征点对 (Peak-Pairs) , 然后把这种特征点对根据一定的序列排列, 并作为该音频的数字指纹。此方法的特点是只保留频谱的局部信息, 并不需要保存它的全局特征。这种方法的优点是浓缩有效信息量, 对信号的抗噪性比较好;缺点是不能定位受影响的时间段, 没有时间上的信息。
3.1 音频指纹的性质
音频指纹是音频对象简短的摘要。对指纹和音频对象建立映射关系后, 在音频指纹识别时, 只须在两个相似的音频对象之间建立一种知觉平等的有效的机制, 不通过比较相对较大的音频对象本身, 而是通过比较相关的指纹。
音频指纹应具备以下性质。
(1) 感知相关性
指纹中应尽可能多地包含感知相关的数据, 而感知不相关的数据应尽可能从指纹中清除。
(2) 高效性
指纹应相对较小, 以实现高效检索。
(3) 鲁棒性
相似音频的指纹应该尽可能一致, 应该尽可能地抗各种攻击。比如变调 (pitching) 、MP3与GSM等有损压缩、均衡 (equalization) , 由于剪切或错位引起的失同步、噪声、数/模-模/数转换, 加背景噪声 (background noise) 等。为了得到这种强鲁棒性, 提取的数字指纹应该基于人类感知听觉, 这样就可以在一定程度上实现对信号处理的不变性。
(4) 区分性
不同歌曲之间的数字指纹应该具有较大的不同, 而同一音乐在不同版本之间的指纹应该只是很小的不同。
(5) 准确性
即正确识别的比例, 在时间允许的情况下, 准确性要达到要求。
3.2 音频指纹的提取
3.2.1 星座图
对每个音频提取频谱, 横轴为时间, 纵轴为频率, 用每个坐标上点的颜色来表示能量高低, 谱峰点在噪声的影响下具有强壮性并且符合线性叠加性。只要时间-频率在一定的区域能具有最高的能量就可以是候选峰, 候选峰被选择依据一个标准密度以确保该时间频率带的音频文件合理地均匀覆盖, 在一定时间频域内也根据幅度选择峰, 因为最高幅度峰值最有可能在噪声和失真的情况下生存。这样, 幅度的分量就被消除了, 这种消除使其对EQ更加敏感, 通常情况下在相同坐标下筛选的谱峰仍为谱峰。由于这些坐标散点图往往类似一个星域, 我们称之为“星座图”。星座图的密集度受区域极点数的影响, 所选区域大小不同, 所得星座图也不同。所以每个音频文件都要经过同一种指纹化。
如果把数据库里音频文件的星座图放在条形图表上, 将几秒长的段匹配音频样本的星座图放在透明塑片上, 然后移动透明塑片, 在时间偏移量适当时会呈显相当数量的匹配点。由于谱峰点的相对独立性, 受噪声影响后模糊的峰点也会有显著数量的匹配, 此外, 即使正确的点被删除, 匹配度也是相当高的。在存在噪声或者某些特征被删除的情况下, 星座图是最有力的匹配方式。
3.2.2 快速组合散列
指纹散列从星座图产生, 其中时间-频率点是组合性相关的。选取锚点, 每个锚点有一个与其相关的目标区域, 依据频率半宽和持续时间规定目标区域。每个锚点依次与其目标区域内的点配对, 每对点产生两个频域分量和一个时间差量。这些哈希散列具有相当好的重现性, 即使存在噪声或者经过语音编解码器的压缩。此外, 每个散列点被打包成一个32比特的无符号整数。虽然相对时间不是散点的一部分, 从相应文件的开始到锚点, 散点与时间偏移是相关的。为了建立数据库索引, 上述操作进行在一个数据库的每一个音频上, 产生相应的散点和他们相关的偏移时间列表。音频的身份号被附加在小的数据结构, 产生64比特的数据结构, 32比特存放散列点, 32比特存放时间偏移和身份号。为了便于快速处理将64比特数据按散列令牌值分类 (即按音频的身份号分类) 。
3.3 音频的检索
音频检索采用倒排索引散列值的方法, 在组合散列的同时已经将散列值根据身份号进行了分类, 针对每一个身份号得到一系列时间对, 即数据库中音频特征点的偏移量和样例音频中特征点的偏移量。索引时首先寻找两个相同的身份号, 再进行后续匹配。当两个音频匹配时, 这些特征点对将形成一条对角线, 当能够检测到这样一条对角线时, 说明两个音频匹配。通过计算每个点横纵坐标的差值可以得到一个柱状图, 找出其中最高的那根, 就可以判断是否匹配了。
4 性能分析
对上述方法做matlab仿真实验, 得到如下结果, 如图2所示。
观测图形分析算法, 可以发现该算法以少量的锚点匹配来索引目的音频, 此方法具有良好的抗噪声性能和非线性失真性能, 可以正确识别伴随交通噪声、话音和衰减的音乐, 即使数据库比较大, 也可以正确识别几个混合在一起的几个曲目。该算法搜索速度快, 可以以很短的时间在较大的数据库中识别出想要知道音乐的特征。
5 测试过程及结果
在广播和互联网音频内容监管工作中, 多数情况下的音频样本受传输误码、干扰、编辑、压缩等处理的影响, 音频信息可能受到噪声、滤波等处理改变。是否能够保持较好的检索性能是该方法实际应用的主要问题。
我们通过仿真实验分别测试了音乐类和话音类音频内容的算法检索能力以及叠加白噪声情况下的算法检索能力。
首先, 对多达30段音频内容建立音频指纹库, 并从中任选一段音频, 截取其中10秒长度的一段作为检索匹配对象, 得到的音频指纹如图3所示。仿真证明, 在音乐类型的音频中, 建立指纹特征只需要数秒音频数据即可良好匹配检索。
其次, 通过在被检索内容和音频库中分别添加高斯白噪声, 检验了算法在不同信噪比下的检索能力。经过仿真可见, 白噪声的加入影响了星座图的分布, 噪声信息产生了伪锚点, 降低了检索成功的可能性。图4给出了信噪比在20d B时音频频谱分布及锚点情况, 图中上部为叠加了高斯白噪声的音频频谱图, 下部分为音频库中对应的音频频谱图。由仿真实验发现, 在信噪比20d B时, 算法匹配音频信息的能力没有改变, 可以准确地检索到音频。同时, 仿真实验发现, 当叠加高斯白噪声信号的功率增加, 在信噪比为10d B时, 算法性能下降, 无法准确检索到原音频信号。仿真得到的频谱图如图5所示。
仿真实验还针对语音信号进行了分析。图6所示为具有音乐背景下的语音信号, 经过低频滤波后的频谱分布及指纹特征, 由图可见, 语音信号同样具有较丰富的指纹特征, 很容易实现基于音频指纹的音频特征提取和检索匹配。
6 结论
利用音频指纹进行音频信号关键段落的自动匹配和检索几乎不受音频类型的影响, 对广播和内容传播领域中可能的噪声干扰也具有较强的抵抗能力, 值得在多媒体内容监管领域推广。
摘要：本文介绍了音频指纹提取方法, 并通过实验验证了该方法在多媒体信息识别中的应用可行性。实验证明, 以此算法为基础可以实现互联网和广播音频内容自动监管, 极大地提升了监管工作效率。
指纹破案心得 篇5
每个人的指纹都是独一无二的(网络图)
指纹就像是一个人的“身份证”，独一无二。指纹破案即通过鉴别作案嫌疑人的手指纹格，来帮助侦查人员判断此人是否有真正罪犯的可能。那么，是哪个国家的人最先想到了这个good idea呢?根据考古发现和史书上的记载，我国在距今25前的战国后期就开始利用罪犯在犯罪现场遗留下来的指纹进行破案了。
1975年，湖北省云梦睡虎地出土了一批战国时秦国的竹简，这就是著名的“云梦竹简”。“云梦竹简”的著作年代大约在公元前251年至公元前2之间，也就是在秦始皇灭六国、统一中国前的战国后期。
“云梦竹简”中的《封诊式·穴盗》简，详细而生动地记录了一起罪犯挖洞进入一户人家里进行盗窃的案件。竹简中特别强调了犯罪现场和地洞的洞壁上留下了罪犯的“膝、手迹，膝、手各六处”。这一历史记录表明，至迟在战国晚期，我们的祖先在侦破案件时已经将“手迹”，也就是我们今天所说的指纹作为犯罪现场勘察的重要内容之一，并把指纹作为侦破案件、确定罪犯的重要证据之一。秦朝以后，利用指纹破案的案例在我国史书上屡见不鲜。到了唐代，指纹已应用于文书契的上;而在宋代，手印已正式成为刑事诉讼的物证。
睡虎地秦“云梦竹简”(搜狐)
指纹破案在国外的历史始于西欧。英国形态学家尼赫迈亚·克鲁，他在1684年的《哲学公报》上非常精确地描述了指纹的各种形状。直到19世纪初，德国普克尼教授经过研究，才将指纹分为9个类别。1858年，英国驻印度的行政长官威廉·赫舍尔产生了与土著人签订协议时他们在名字下按手印的想法。1877年，他又要求犯人们在入狱之前留下手印。
巧合的是，与赫舍尔同时代的亨利·福尔茨，他本是东京医院的一名外科医生，却转而研究在江户发掘出来的老门房上浇涛的指印。
1880年10月28日，福尔茨在英国自然科学杂志《自然》发表了他的一封信，谈到“当血污的指印在泥土、杯子等东西上留下痕迹时，它们就能导致用科学方法来证明罪犯的身份”。英国科学家法郎西斯·盖尔顿在前人基础上首创指纹分类编码技术，1982年出版了他的一本关于指纹的专著。其中便有三个影响重大的结论：指纹终身不变;指纹可以识别;指纹可以分类。而后，J·布塞蒂奇于1892年在盖尔顿研究的启发下，创造了一套实用的指纹分类方法，他在《人体测量学和指纹学使用概论》一书中详述了指纹学的优越性。18，阿根廷警察局在世界上率先使用指纹术，最终警察通过指纹将罪犯绳之以法。这标志着指纹用于犯罪侦查的开始。
现代高科技让指纹破案这门古老的侦破技术如虎添翼，自动指纹识别系统提高了破案的科技含量。由于计算机和信息技术的发展，FBI和法国巴黎警察局于六十年代开始研究开发指纹自动识别系统(AFIS)用于刑事案件侦破。世界各地的警察局已经广泛采用了指纹自动识别系统。九十年代，用于个人身份鉴定的自动指纹识别系统得到开发和应用。
自动指纹识别系统提高了破案的科技含量(搜狐)
他们为何没有指纹 篇6
有米粉可能会说啦，这个简单！用犯罪现场留下的痕迹就行了——那就是指纹！
中国的无指纹事件
“哇咔咔，怪了，这个盗贼留下了手印，可就是没有指纹。”莉娜惊讶地说。
乱说，怎么可能，有手印没有指纹，是不是莉娜不懂得提取指纹呀？的确，那可是份技术活，一般人都不会。知道怎样提取指纹的热心米粉赶紧帮个忙，告诉莉娜。
不过，你们还真错怪了莉娜，这个盗贼真的没有留下指纹。怎么会这样呢？难道这厮和2006年《上海法制报》报道中的小偷一模一样，没有指纹。要是那样，这案件可就麻烦喽！
那是一则蹊跷的盗窃案：12月的一天，辽宁省沈阳市皇姑公安分局龙江派出所的民警抓住了一个潜藏已久的小偷，顺藤摸瓜破解了连环盗窃案。为什么那次抓捕行动会如此困难？因为那小子天生没有指纹，可给警方的破案工作带来了不少困难——一次没有采集到指纹可以辩解，可两次、三次、四次……N次都没有采集到指纹，这就不得不叫老百姓质疑警察的办案能力咯。据那小子供认，在一年多的时间里，他作案多达上百起！最终，警察命令其往案卷上按手印的时候，发现这个小偷竟然没有指纹，真相这才大白！不是警察没水平，而是蟊贼太另类！
美国空姐的烦恼
那小子竟然利用没有指纹而连续作案，实在是丧心病狂！与他相比，空姐美娜德因为没有指纹，而在工作上处处碰壁，可就无奈多啦！
让我们将视线移到美国弗吉尼亚州，这里有一位叫谢利尔·美娜德的航空服务员，她天生没有任何指纹！没有指纹，可给她的工作带来了大量想不到的麻烦。美国的“9.11”事件还记得不？那 就是吃了航空安检的亏！出于安全起见，美国机场要求每个职员接受“忠贞检查”，即明确每个人独一无二的身份，可别让恐怖分子混在其中。
这一下，可苦了美娜德，她出具不了任何指纹检测报告。后来，她申报了好多材料加以解释，才获得上级部门的特许。每年进行空姐审核时，别的同事只花两周时间就能完成调查，而她却得花费14周的时间。这搞得她相当疲倦，闹得她都想辞职不干啦，可为了理想和饭碗，还得HOLD住呀！
无指纹是一种病吗
世界上确实有这么一种人，虽然人数极少，但却让科学家大惑不解：这些人生来就没有指纹。当他们的手指在干净光滑的玻璃上按下后，玻璃上却一点痕迹也没有。是什么让他们没有指纹呢？这是一种病，还是一种特异的生理现象呢？
科学家如今终于解开了隐藏在背后的谜：原来，是两种罕见疾病导致患者失去了指纹——内格利氏综合征和网状色素性皮病（简称DPR）。
科学家发现，患者虽说拿东西的时候手不会打滑，仍然能将东西牢牢地握住，和常人并无二致。但是他们的排汗能力却非常糟糕，一个闷热天气都有可能让他们中暑。比如美娜德，她在天气热的时候不能做太久的运动，如果骑自行车超过十几分钟，就必须随身携带冰袋降温，否则就会中暑。她在一年中的绝大部分时间里都必须使用空调，这样的痛苦几乎要陪伴她一辈子。
据悉，DPR这种疾病通常由家族中的女性遗传给下一代，患者除了没有指纹和难以排汗之外，通常还表现出多种不同症状，例如头发稀疏、没有牙齿、指甲营养不良易断、皮肤上有色素沉着等等。据专家解释，通常胎儿发育到11周时开始长出指纹，但这时如果体内某个基因发生突变，身体不发出催生指纹的信号，就会导致类似美娜德一家人遭遇的DPR疾病，终生没有指纹。
令人欣慰的是，瑞士一家医药公司已经研究出了一种基因疗法来纠正DPR引发的诸多问题，并有望在两年之内进行人体试验。如果成功的话，将有助于患者长出头发、汗腺和牙齿。不过，该疗法仍不太可能令患者长出属于自己的指纹。
浅谈指纹系统的现场指纹编辑 篇7
所谓编辑现场指纹是指:将现场指纹图像输入指纹系统, 判定纹型、指位, 确定中心点及中心角度, 标注细节特征点等, 为计算机系统进行比对提供必须的条件。
现场指纹编辑质量的高低直接决定了现场指纹库的质量和十指反查的准确率, 同时制约着指纹系统的破案效益。因此准确地编辑现场指纹, 在运用指纹自动识别系统过程中占有极其重要的地位。因有不同的公司指纹系统, 但对现场指纹编辑的要求基本相同。
1 特征点的要求
对提取到的现场指纹及时进行筛选, 符合系统检索查询条件的现场指纹, 一般应具备7个以上相对集中、相对稳定的细节特征;公安部A级协查要5个以上特征点。对反差太小, 亮度太低等现场指纹可先通过图像处理软件处理后再入库。
2 指纹方向
准确地分析、判断现场指纹的指尖方向, 是提高系统查准率的可靠保证。现场指纹的方向应该朝上。指纹系统允许有一个比较大的误差范围:左右15度。超过这个范围, 将会影响比对的结果。针对一些非常复杂的、无法判断方向的现场指纹可以变换多个方向后扫描入库。
3 判断指位
可以依据指印在物体上情况、指印的面积、形状、纹线结构、各指花纹出现率来进行分析判断指位, 对不能确定指位的, 选择全指位。
4 分析纹型
确定纹型可缩小比对范围, 提高查准率。对于现场指纹, 可以选择多个纹型, 例如:如果某个指纹很模糊, 但能够确定该指纹有左三角, 则可以将其限定为右箕和斗, 这样可以排除弓和左箕一大批指纹。
5 中心点和三角
有很多现场指纹很清晰, 很容易定其为确切中心或三角。实际工作中不推荐这样做, 一般需要给中心或三角定义一个范围, 这是因为:现场指纹可能存在变形;捺印指纹的中心或三角可能不清晰;捺印指纹和现场指纹标记的专家不同, 认识也不同, 尤其是弧形弓中心的位置。侧重的是细节特征的位置, 纹线的流向, 特征的标划方向, 中心、三角在打分中所占比例不高, 海鑫指纹自动识别系统侧重的是细节特征, 但如果定中心与实际情况不符, 则会对打分有很大影响。建议工作中, 模糊、残缺等指纹最好不定中心查档。
6 细节特征
我们都知道现场指纹特征的不同编辑和查询, 会得出不一样的比对结果。其中影响比对结果最大的就是细节特征的编辑。选择细节, 应根据指纹系统评分原则, 有重点的进行选择, 评分包括加分和减分两个过程。加分是表示对这两个指纹的相似性的肯定;减分则是对此两个指纹相似性的否定, 也就是排出不相似的指纹。主要有相似特征的个数 (加分) 、重要特征 (减分) 、重要区域稍不稳定、稍不清晰的 (减分) 、匹配特征点的局部结构的特殊性和完整性 (加分) 、匹配误差 (减分) 、变形 (减分) 。
6.1 选择细节特征点宜集中不宜分散。
相对集中、稳定、可靠、准确、质量较高的细节特征, 应尽量选用。不论是现场指纹还是捺印指纹都会存在或多或少的变形, 大范围的总体变形大, 小范围的变形相对就小一些。所以, 在编辑现场指纹时, 我们将细节特征标记的要集中一些。特征多且分散, 会影响排名和得分;特征少且紧凑, 低分反而高。
6.2 寻找、确定细节特征应由点到面、先易后难, 通常从纹线最清晰或重点的部位开始, 然后顺纹线流向四周延伸、追踪寻找。
细节特征点的位置标注要精确, 且方向与纹线流向相一致。以保证标注的每个特征点的位置和方向在最小误差范围内, 使之成为有效的特征点。当特征点标记位置误差达到0.5mm时, 系统就可能不再识别该特征。当指纹模糊, 无法确定特征点是外界, 比如刷现出现, 还是真正的特征点所留, 最好不要标注。有时纹线的一端与相邻的纹线若即若离, 很难确定是起点还是分歧, 可选择中间地方点特征点。
6.3 抓住一些特殊的细节特征, 如小点、短棒、小桥、小勾、小眼等, 这些特征都存在方向特征, 称之为一个结构。
这样的特征会使得分成倍的增减。对一些不稳定的细节特征或容易有争议的细节特征最好不要选择。伤疤对人工比对来说是一种稳定性特征, 对指纹系统来说, 无稳定。在标注细节特征时, 有伤疤的部分可看着模糊区域, 不标注特征点。
6.4 对指纹边缘或指尖的细节特征以及明显挤压、滑动、变形、重叠区域的细节特征最好不要选用。
6.5 采用不同的查询组合发送查询, 可一定程度上提高指纹的查中率。
6.6 巧用现场指纹区域特征组合比对, 提高比中率。
通常情况下, 对于条件较好的现场指纹, 最好全部标记指纹主要部位特征点来检索比对, 且比中率较高, 这是适用于样本指纹较好的。但工作中常见捺印的样本指纹有的中心模糊, 有的边缘模糊, 有的区域性模糊, 往往现场指纹条件较好, 却难以比中, 这时候进行分区比对, 效果较好。
在运用指纹系统中, 除了要注意对现场指纹的编辑, 技术员的水平和能力也非常重要, 这样才能提高准确率。平时, 指纹技术人员多向兄弟单位学习, 可多参加现场勘察, 多向痕迹技术人员请教, 以便更好分析出指纹的方向, 纹型等, 更好的发挥出指纹自动识别系统的作用, 为侦查破案提供更多的帮助。
摘要：在运用指纹系统中, 除了要注意对现场指纹的编辑, 技术员的水平和能力也非常重要, 这样才能提高准确率。现将几年来从事指纹工作中关于现场指纹编辑的心得体会在此交流, 与大家进行交流与探讨。
指纹细化算法研究 篇8
1 细化算法
指纹识别一般只关心指纹纹线的端点和分叉点, 细化的目的是去除无用的信息, 突出端点和分叉点, 减小后续指纹识别的难度。
1.1 Hilditch细化算法
Hilditch算法是一种通用的细化算法, 像素为1的区域是需要细化的部分, 像素为0的区域是背景。Hilditch算法可描述如下:
设P为被检测的像素, f (P) 为像素P的灰度值, ni (n=1, 2, …, 8) 的位置如图所示。
设集合I={1}表示需要细化的像素子集, 集合N={g|g-m燮0}表示背景像素子集, 集合R={-m}表示在第m次减薄时, I中被减掉的像素。
当对图像进行细化处理时, 根据图像细化的减薄条件, 对扫描的像素进行判断, 如果所扫描的像素同时满足图像细化的减薄条件, 就可以将该像素去除。直到经过m次后, 图像上的像素均不能同时满足减薄条件时, 细化处理结束。
1.2 形态学细化算法
形态学细化算法使用如图所示的结构元素, 共有8个, (a) 和 (b) 为原始结构元素, 其它6个可由这两个分别旋转90度、180度、270度得到。
1.3 快速并行细化算法
该算法选取3×3的窗口进行判断, 如图所示, 算法步骤如下:
(1) 第一次处理:从东南边界和西北角进行剥离, 满足式错误!未找到引用源。) 中 (a) 、 (b) 、 (c) 、 (d) 的点为可剥离点;
(2) 第二次处理:从西北边界和东南角进行处理, 满足式错误!未找到引用源。) 中 (a) 、 (b) 、 (c') 、 (d') 的点为可剥离点;
(3) 反复进行这两项子处理, 直至没有可剥离的点为止。
1.4 OPTA细化算法
OPTA算法是一种典型的基于模板的图像细化算法, 该算法的核心是通过应用消除和保留这两套模板, 来达到对原图像细化的目的, 在此算法基础上, 又提出优化的OPTA细化算法。
1.5 合成细化算法
快速细化算法细化后纹线较宽, OPTA算法细化后有毛刺、分叉处不能彻底细化。为了解决这些问题, 可以将两种算法的优势结合起来, 提高细化效果。具体步骤如下:
(1) 使用快速细化算法进行初步细化, 细化后指纹纹线具有一定的宽度。
(2) 对初步细化后的图像再使用改进的OPTA算法进一步细化。
2 实验及比较
这里使用C#2.0编程对预处理算法进行比较, 各步处理效果如下:
图4中 (b) ~ (g) 为6种细化算法的处理效果, 比较结果总结如表1所示。
可以看出, 合成细化算法在处理效果上明显优于其它细化算法。但合成细化算法分别使用了两种独立的细化算法, 运行速度会受到一定的影响。不过, OPTA算法可以采用索引表法进行匹配, 以提高匹配的速度, 读者可根据实际情况选择指纹图像细化的方法。
摘要：指纹图像细化是指纹预处理技术中的一个重要环节, 研究指纹细化对提高指纹识别的性能有重要意义, 对指纹常用细化算法进行测试比较。
关键词：指纹细化,OPTA算法,合成算法
参考文献
[1]何东宇, 蔡远利.基于方向图的指纹预处理方法研究[J].计算机工程与应用, 2004, 14.[1]何东宇, 蔡远利.基于方向图的指纹预处理方法研究[J].计算机工程与应用, 2004, 14.
[2]苑玮琦, 郑潇.基于连续方向图的指纹图像滤波[J].激光与红外, 2006, 8.[2]苑玮琦, 郑潇.基于连续方向图的指纹图像滤波[J].激光与红外, 2006, 8.
[3]苑玮琦, 夏义勇.方向滤波指纹图像二值化[J].仪器仪表学报, 2003, 8.[3]苑玮琦, 夏义勇.方向滤波指纹图像二值化[J].仪器仪表学报, 2003, 8.
[4]黄铁英, 姜昱明.一种快速手写汉字细化算法[J].计算机工程, 2004, 10.[4]黄铁英, 姜昱明.一种快速手写汉字细化算法[J].计算机工程, 2004, 10.
浅谈指纹系统查档过程 篇9
1 人工比对和系统比对的异同点
了解它们之间的异同点, 能充分的发挥指纹系统的功能。才能很好的利用指纹系统比中犯罪分子。人工比对指纹的基本方法为对比判断是非法。对每一枚指纹和现场指纹相对比, 判断是否为同一枚指纹, 如果不是则排除, 进行下一枚, 如果是, 则比对结束。实际上, 在每一对指纹的对比中都有三个过程:筛选、特征匹配、判断是非。首先根据纹型、中心花纹形态结构等立即将某些指纹迅速排除;再次, 将两个指纹根据中心、三角、细节特征相互匹配, 找对应的特征点;最后根据是否能够找到对应的特征点, 特别是根据小勾、小眼、小棒等重要特征, 进行判断是否为同一枚指纹。
对于指纹自动识别系统, 与人工比对的方法有很大的相似, 但由于计算机不能对每一枚指纹判断是非, 只能根据相似的可能性大小提供一个候选列表。因此, 现场指纹在捺印库中检索的过程分为四步:筛选、特征匹配、评分和排序。在筛选、特征匹配和评分过程完成后, 各参与评分的候选指纹就会有一个相似性的得分, 得分越高, 可能性越大, 系统会按照总计得分的多少进行排列, 将排名的前几十名作为侯选提交给技术人员认定, 得出最终的比对结果。
2 现场比对捺印过程
2.1 筛选
筛选是根据现场指纹的重要特性 (指位、纹型、斗的方向、联指纹型、中心三角的形态结构、重要特征、伤疤等) 与捺印指纹相比较, 将不符合该特性的捺印指纹迅速予以排除。筛选的作用是:提高查中率, 加快比对速度。由此带来的风险是有可能漏查。
由于筛选的过程是直接排除候选指纹, 因此带来的风险很大, 这就要求提供的信息 (捺印指纹和现场指纹的特征标注) 百分之一百准确;参加筛选的指位、纹型、联指纹型、斗的方向一定要标注肯定而准确, 不能依据“大概”、“可能”的信息来确定;指纹形态结构也直接起到排除作用, 因此, 在标记现场指纹或捺印指纹时, 要特别注意中心、下中心、三角的标注准确性, 建议在标记小中心斗时, 将中心的位置和方向范围以及下中心的位置范围尽量给大一些。
2.2 细节特征匹配
筛选结束后, 接下来的是特征匹配。所谓特征匹配是指将现场指纹标记的细节特征在捺印指纹上定位出相对应的细节特征。特征匹配是个复杂的过程, 其基本原理是:假设现场指纹标有A个细节特征, 捺印指纹标有B个细节特征;首先根据现场指纹的中心、三角等迅速定位捺印指纹, 确定现场指纹每个细节特征点在捺印指纹上的基本位置, 标注现场指纹的细节特征时应该连续, 尽量避免跳跃性的标注。因为根据我们上面对比对原理的描述, 在匹配的过程中, 有一个推导的过程, 可以根据某个基准点向四周推导其它相对应的特征点。这个推导和基准点与相邻的特征的距离有关系, 如果距离太大 (存在跳跃) , 则有可能因为变形的原因推倒不出应有的特征点或者推导错误。细节特征的自相似性。在某一区域, 细节特征本身存在自相似, 例如相邻的四五个特征, 距离很近, 方向相同, 此时就有可能造成特征匹配错误。因此, 应注重标注方向不同的特征。
2.3 评分
在特征匹配结束后, 接下来的过程就是评分。评分包括加分和减分两个过程。加分是表示对这两个指纹的相似性的肯定;减分则是对此两个指纹相似性的否定, 也就是排出不相似的指纹。这两个过程是相互配合的, 不存在那个过程重要。在指纹系统中, 加分因素有相似特征的个数、匹配特征点的局部结构的特殊性和完整性等和减分的有重要特征、重要区域、匹配的整体误差和重合程度、整体匹配重合度等。
2.4 排序
比对过程的最后一步是将打完分的指纹按分值的大小排序, 以供指纹技术人员认定。
3 影响指纹系统比对的因素
3.1 提高捺印指纹的质量, 捺印卡片的质量, 捺印指纹库是破案的基础, 捺印指纹质量的高低直接影响破案的效率。
建立捺印指纹采集的相关规定和激励机制, 不仅要有采集率、采集数目等项目, 更应侧重指纹的优良率;提高捺印采集人员的素质, 包括制定固定的采集人员、对采集人员进行相关培训、培养采集人员的责人心等;采用先进的采集手段。新型活体采集系统方便指纹采集, 提高采集速度, 并且能够保证采集的质量, 同时直接入库, 减少捺印指纹在使用纸质媒介过程中受到的损失。
3.2 提高现场指纹提取质量
破案的两个最为基本的因素就是捺印库和现场库。在很多地方, 现场指纹的搜集工作一直很难提高, 是制约指纹自动识别系统发挥效率的一个根本性因素。所以, 破案的最终关键还是本地的现场指纹。为达到此目的, 需要从两方面下手, 即提高现场指纹的提取率和提高现场指纹的提取质量。现场指纹的提取率不仅包括现场指纹有无, 也应包括某个现场提取指纹的数目;现场指纹的提取质量包括:指纹的清晰程度、比例尺、指位分析、指纹方向分析、残缺指纹位置分析等。
3.3 提高比对时效的方法
捺印指纹的流转时间是制约指纹网上即时破案的一个瓶颈, 目前对于已建有指纹自动识别系统的各地公安部门来说, 限制破案时效的瓶颈在于捺印指纹的采集、流转时间、为了从根本上提高破案时效, 并有效开展实时比对工作, 目前, 我省已全部开展活体采集仪采集指纹的采集、将指纹网上破案推向基层一线, 形成“指纹24小时服务机制”, 2-4小时内就能反馈出比对结果, 极大方便了基层民警, 快速有效的提高了指纹破案的效益。
摘要：对于指纹自动识别系统, 与人工比对的方法有很大的相似, 但由于计算机不能对每一枚指纹判断是非, 只能根据相似的可能性大小提供一个候选列表。谈谈指纹系统查档过程。
玛咖HPLC指纹图谱研究 篇10
目前玛咖种植地广泛, 颜色众多, 市售产品混乱, 真伪产品难以区分, 且研究玛咖时缺乏活性成分对照品。玛咖与其他天然植物一样成分复杂, 中药指纹图谱技术能提供丰富的鉴别信息, 较为全面地反映植物药所含化学成分的种类与数量, 进而对药品质量进行整体描述和评价[4]。金文闻[5]对玛咖的红外指纹图谱、薄层指纹图谱以及气相指纹图谱进行了研究, 指出了其图谱特征。HPLC具有操作简便、图谱稳定性和可靠性高的特点, 采用其对玛咖进行分析目前尚未见报道。本试验以原产地秘鲁玛咖为对照, 研究了秘鲁、丽江、会泽、格萨拉 (四川攀枝花) 四个产地的HPLC图谱, 并与形态和功效与玛咖相似的植物材料 (圆根萝卜和西洋参) 进行对比, 初步建立玛咖的HPLC指纹图谱, 并在此基础上对市售无商标的10批玛咖进行指纹图谱分析。
1 材料与试剂
1.1 仪器
P200-高效液相色谱仪 (大连依利特分析仪器有限公司) ;SHIMADZU-UV-1700型紫外可见分光光度计 (日本岛津) , SY360超声波提取器 (上海宁商超声仪器有限公司) ;Millipore超纯水器 (美国MILIPORE公司) ;ESJ120-4电子天平 (沈阳龙腾电子有限公司) 。
1.2 药品与试剂
秘鲁黄玛咖购自上海中智科技应用发展公司 (秘鲁玛咖进口商) ;丽江黄玛咖购自丽江格林恒信生物科技开发有限公司 (产地丽江) ;会泽黄玛咖购自云南禾农食品开发有限公司 (产地会泽) , 格萨拉黄玛咖购自和润农业开发有限公司 (产地格萨拉) ;西洋参购自一心堂医药公司;圆根萝卜采自盐边县格萨拉乡农田。此外, 从昆明、成都、攀枝花市场上购买不同产地的商品玛咖。
色谱甲醇 (成都科龙化工有限公司) , 实验用水为超纯水, 其余试剂为分析纯 (成都科龙化工有限公司) 。
2 方法
2.1 供试品溶液制备
精密称取秘鲁、丽江、会泽、格萨拉黄玛咖, 西洋参和圆根萝各1g (过60目) , 加入甲醇30mL, 超声提取30min (40Hz, 40℃) , 共提取3次, 过滤, 定容至100mL。
2.2 色谱条件
色谱柱:CS-120-5-C18-AP (5μm, 4.6mm×50mm) ;流动相:甲醇-水 (25∶75) ;流速:0.8mL/min;柱温:25℃;检测波长:210nm;进样量:20μL;时间:30min。
2.3 实验方法建立
2.3.1 检测波长选择
分别以甲醇、95%乙醇、水为溶剂, 按照“2.1”项下提取秘鲁玛咖, 得到的溶液在紫外分光光度计上进行波长扫描, 对190~800nm范围内的色谱图进行分析比较, 结果在210nm波长下峰数最多, 峰型较好, 因此确定检测波长为210nm。
2.3.2 提取溶剂选择
以甲醇、95%乙醇、水为溶剂制备供试品溶液, 以“2.2”项下色谱条件进样测定。结果以乙醇为提取溶剂, 得到的指纹图谱各峰分离度差、基线不平稳。水为提取溶剂的指纹图谱峰数少;以甲醇为提取溶剂得到的峰数多、峰面积大, 各峰分离良好, 因而确定提取溶剂为甲醇。
2.3.3 流动相选择
笔者先以乙腈和水作为流动相, 不论如何调整比例, 均得不到个数较多的色谱图。换为甲醇和水后, 随水的比例增大, 色谱峰变多, 但峰型拖尾, 加入适量磷酸后峰型变好, 最后确定流动相为甲醇-水 (25∶75) , 磷酸调节pH=4.8。
3 方法学考察
3.1 精密度实验
取同一批秘鲁玛咖供试品溶液, 在“2.1”项下色谱条件下连续进样6次, 记录指纹图谱。结果表明各色谱峰相对保留时间RSD<0.2%, 相对峰面积RSD<1.7%, 符合指纹图谱的要求。
3.2 稳定性实验
取同一批秘鲁玛咖供试品溶液, 分别于放置0、2、4、8、12、24h后进样, 记录指纹图谱。结果表明各色谱峰相对保留时间RSD<0.2%, 相对峰面积RSD<3.0%, 表明供试品溶液在24h内稳定。
3.3 重现性实验
取同一批秘鲁玛咖供试品6份, 按照“2.1”项下制备方法, 分别制取供试品溶液, 进样测定指纹图谱。结果表明各色谱峰相对保留时间RSD<0.2%, 相对峰面积RSD<4.0%。
4 结果
4.1 玛咖指纹图谱共有峰、参照峰标定
按照上述优化的条件, 对6个样品提取液进样测定, 得到各自的指纹图谱, 见图1。将6个指纹图谱数据输入《中药色谱指纹图谱相似度评价系统 (2004A版) 》, 确定玛咖共有峰18个, 其占总峰面积91.43%;4个玛咖样品的指纹图谱及图谱数据显示, 保留时间tR=12.46~12.50min的色谱峰 (标记为S) 为各种玛咖的共有峰, 也是区别于圆根萝卜和西洋参的特征峰;其中S峰面积最大, 与相邻色谱峰分离良好, 可作为玛咖的参照峰;结果还显示4种产地的玛咖指纹图谱相差不大。
4.2 相似度
计算各个样品的相似度, 数据处理采用Waters Pater Sach相似度软件, 计算原理为夹角余弦法[6]。以共有峰的峰面积计算相似度, 其中4个产地的玛咖相似度为95.5%~98.7%, 与西洋参和圆根萝卜的相似度相差很大, 可作为玛咖具有专属性的指纹图谱。
4.3 玛咖指纹条形码建立
由相似度计算结果可知:当以4个产地的玛咖样品共有峰面积均值为对照时, 4个玛咖样品的相似度均大于0.9, 表明整体上相似, 故可以4个样品共有峰为基础采用均值法建立玛咖的对照指纹图谱。绘制对照品指纹图谱时, 以参照峰S为基准, 以各共有峰的相对保留时间为横坐标, 以相应峰号的相对峰面积为纵坐标, 绘制玛咖对照指纹条形码, 见图2。
4.4 适用性考察
采用本试验优化的提取方法和测定条件, 结合建立的玛咖指纹条形码, 对市场上购买的10批产品进行检验, 结果见表1。由表1中可知, 一级和二级商品玛咖块根或切片, 无论是何种产地、何种皮色, 其相似度都在90%以上;四级黄玛咖块根和黄玛咖须根的相似度只有72.1~83.8%;玛咖叶的相似度只有65.3%;市场上的玛咖粉末相似度在80%以下。品质越好的玛咖相似度越高, 品质越差的玛咖和玛咖须根、玛咖叶的相似度越低。建议在质量标准中确定相似度阈值不低于80%为合格产品, 高于90%为优质产品。
5 讨论
有文献[7]报道了玛咖活性成分, 如玛咖酰胺、玛咖烯、生物碱等, 但因含量低, 目前尚缺乏活性成分对照品, 给玛咖质量标准研究带来困难。我国玛咖产业都致力于生产粗加工产品以获取短期利润, 目前市场充斥着大量以玛咖为原料的保健食品, 成分明确、疗效明显的玛咖深加工产品较少[8]。同时, 我国玛咖种植地广泛, 颜色众多, 厂家参差不齐, 市售产品混乱, 质量无法得到保证。因此玛咖质量标准建立尤为重要。
本试验对供试品溶液制备、色谱条件进行优化, 建立玛咖指纹图谱。结果表明, 玛咖指纹图谱中主要峰群整体一致, 与西洋参和圆根萝卜相差很大, 同时标定玛咖特征峰。以共有峰的峰面积计算相似度, 4个产地的玛咖相似度大于0.9, 表明不同产地的玛咖差异不大。本试验还考察了方法的适用性, 对市场上购买的10批产品进行检验, 根据结果建议玛咖等级的制定标准, 相似度>0.90可判定为优质玛咖, 相似度<0.80为不合格产品。
本试验首次建立的商品玛咖HPLC指纹图谱分析方法具有较好的精密度、稳定性和重复性, 符合指纹图谱研究的技术要求。同时标定的玛咖特征峰S附近杂峰少, 峰面积大, 纯度高, 下一阶段实验可进一步分离提取, 有望鉴定其结构, 制备标准品, 为玛咖质量标准建立提供依据。
参考文献
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[2]余龙江, 金文闻, 吴元喜, 等.玛咖的植物学及其药理作用研究概况[J].天然产物研究与开发, 2002, 14 (5) :71-74.
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[7]余龙江, 金文闻, 李为.南美植物玛咖的研究进展[J].中草药, 2003, 34 (2) :7-9.
指纹打卡机 篇11
前两天，特意到朋友的公司去一睹真容。只见在那公司的前台上，有个黑黑的小盒子，人把手指头伸到里头去摁一下，成功了，小盒子就发出“谢谢”的电子音，同时在盒子的显示屏上就会出现该员工的姓名、性别、工号等等信息。相信没有人愿意砍下手指头以备代打卡，有了这个小东西，公司老板对员工的出勤情况绝对可以做到了如指掌。
那些来摁手印的精英们人人表情漠然，迈进公司好似走进坟墓，摁完了就迅速各就各位，不说话、不打招呼、各自钻到小格子里便不见踪影。我站在满当当却又空落落的空间里，只听见一片键盘敲击声。
工作的味道在进门的一刹那，发生了基因突变。这个潘多拉之盒吞噬的绝不仅仅是几个回笼觉，它通过记录及一系列潜在的传导直接影响到你的生活、健康甚至是价值观。在一个所有人都要上班的时间去上班，每一天似乎都是从疲倦和焦虑中开始的。不管头天晚上你为公司奉献了色相还是睡眠、奉献了头脑还是胃，今天早上，你必须要准时起床迎着太阳或风雨忍受着头痛或恶心奔向那丧钟一般的小盒子，只为听到那一声“谢谢”。这样的生活无疑会大大降低人的幸福感，这与年薪多少无关。
银行指纹认证系统应用方案 篇12
随着计算机技术和其他相关技术的发展而创造出的有利条件,生物识别技术得到了迅速发展,在防范金融风险、加强银行内控和业务流程管理等方面发挥了不可替代的作用。指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、人脸识别、静脉识别、声音识别等生物特征识别技术,已在许多商业领域中有较为广泛的应用。在诸多的生物特征中,由于指纹具有其惟一、终生不变的特点,指纹识别从综合性能上讲要优于其他几种技术,被认为是最简单易行的识别手段,可以很好地应用于银行的各种业务中。
1 银行指纹认证系统应用方案概述
将指纹识别技术与银行业务系统相结合,就得到银行指纹认证系统。根据银行业务子系统的划分,银行指纹认证系统包括:
(1)终端指纹识别设备
包括指纹识别网点终端、指纹识别ATM机、指纹识别POS终端、指纹USB-Key、指纹识别自助终端、指纹识别信用卡等银行终端设备。
(2)内部权限控制子系统
用指纹识别作为银行内部业务系统的用户认证方式,实现内部流程的控管和稽查。
(3)柜台应用指纹识别子系统
实现柜台业务指纹认证管理,兼容原业务系统,用户可选择“单独密码认证”、“单独指纹认证”、“密码和指纹认证”三种认证模式。
(4)银行网络应用身份识别
通过指纹识别USB-KEY,提供网上银行交易指纹认证机制。
其中,面向客户的包括终端设备、柜台应用、网络应用三部分,一起构成了指纹银行客户认证系统的基础环境。内部权限控制则构成了指纹银行内控认证系统的基础环境。
2 银行指纹客户认证系统
指纹银行客户认证系统是针对银行终端设备、柜台服务、网络服务三大子系统进行基于指纹识别的身份认证,均面向客户服务的认证系统。客户只需动动手指便可完成身份认证,有效地防止了客户遗忘密码或忘带银行卡、存折等情况的发生,从而大大地减少了客户的办理时间。
根据指纹数据存储和比对位置的不同,分为基于网络应用模式的客户认证系统和基于指纹银行卡模式的客户认证系统两种模式。其中,前者依靠远端服务器认证,后者则通过本地终端认证。
2.1 基于网络应用模式的客户认证系统
2.1.1 系统构成
系统由指纹数据采集与管理子系统以及指纹数据传输和比对子系统组成。在这种应用模式下,用户注册指纹数据存储在银行远端中心指纹数据服务器上,特征比对也在服务器上完成。系统将采集的注册指纹特征模板存储在银行指纹数据服务器上,并由银行指纹管理系统进行统一管理,当客户在各种终端设备处输入现场采集的查询指纹和指纹银行用户号时,其指纹生成的查询特征与用户号一起被上传至银行中心指纹数据服务器,并在服务器上与存储的注册特征模板进行比对,比对成功则认证通过,客户即可进行后续业务操作,如图1所示。
2.1.2 系统特点
(1)安全有保障:可靠的指纹预处理和识别算法,使得误识率和拒识率都极低。
(2)使用更轻松:无需银行卡或存折,大大减少了客户办理业务的等待时间;同一指纹还可绑定多个账户。
(3)管理更统一:指纹信息均存储在银行中心机房内的指纹数据服务器中,并对客户在各种终端设备处进行的信息上传、比对请求、数据传输操作进行统一管理与监控。
(4)操作人性化:当采用指纹识别方式时,无需银行卡或银行存折,整个认证过程更便捷迅速。
2.1.3 指纹数据采集与管理子系统
(1)网点柜台设置指纹采集仪,用于客户办理指纹注册与绑定业务时的指纹录入;
(2)网点指纹数据服务器实现指纹数据存储和管理功能,同时与中心指纹数据服务器同步;
(3)指纹管理系统具有指纹识别功能,如果客户登记的指纹在本地或者在中心指纹数据库中已经登记,系统拒绝登记,只能修改或注销;
(4)中心指纹数据服务器存储所有网点的指纹信息,向所有网点提供中心识别服务。
2.1.4 指纹数据传输与比对子系统
(1)各种终端设备在客户登录时采集客户指纹,上传指纹用户号和指纹特征至中心指纹数据服务器,并发起特征比对请求;
(2)远端指纹数据服务器完成客户的现场指纹特征与用户注册指纹特征模板的比对,比对成功则认证通过。
2.2 基于指纹银行卡模式的客户认证系统
2.2.1 系统构成
系统由指纹银行卡授权与管理子系统、指纹本地终端比对子系统和指纹银行卡读写子系统组成。在这种应用模式下,用户注册指纹数据存储在指纹银行卡中,特征比对在本地终端上完成。系统将采集的注册指纹特征模板存储在银行卡中并由客户自己携带,客户在各种终端设备处先插入指纹银行卡,然后输入现场采集的查询指纹,其生成的查询指纹特征与指纹银行卡中的注册模板进行比对,比对成功则认证通过,客户同样可进行后续业务操作。如图2所示。
2.2.2 系统特点
(1)保护个人隐私:个人指纹信息存储在指纹银行卡中由客户随身携带,满足了客户对保护个人隐私的要求;也避免了中心指纹数据服务器管理所存在的安全隐患。
(2)多重安全保障:实行本地终端比对,避免了网络传输过程中的安全隐患;另外,系统拥有多种可靠的指纹模板保护方案,可在卡中存储经过加密后的指纹特征模板,也有效抵抗了各种针对卡中指纹信息的主动攻击。
(3)认证速度更快:用户现场输入的查询指纹特征直接与指纹银行卡中的注册指纹特征模板进行比对,完成一次比对的时间为毫秒(ms)级,大大快于输入密码的认证方式。
2.2.3 指纹银行卡授权与管理子系统
(1)网点柜台设置指纹采集仪,用于客户办理指纹注册与绑定业务时的指纹录入。
(2)指纹银行卡读写系统加装于网点终端,实现指纹信息处理功能。客户注册时将客户指纹与客户号、账户信息绑定,同时通过指纹银行卡读写模块将指纹信息读入银行卡中,授权客户开通指纹银行卡。
(3)指纹银行卡管理系统具有指纹识别功能,如果客户输入的指纹信息在插入的银行卡中已经登记,系统拒绝登记,只能修改或注销。
客户可选择不启用指纹银行卡的密码,即用指纹特征完全代替密码进行身份认证。
2.2.4 指纹本地终端比对子系统
(1)各种终端设备需加装指纹银行卡读写系统;
(2)客户插入指纹银行卡并输入查询指纹,通过指纹银行卡读写;
(3)系统读出卡中指纹信息,并与卡中指纹信息进行比对,比对成功则认证通过。
2.2.5 指纹银行卡读写子系统
(1)注册操作:柜台办理指纹银行卡授权业务时,网点终端需加装外置型指纹银行卡读写器;客户插入银行卡并输入指纹,通过指纹银行卡读写器读出卡中信息,用于确定该银行卡是否已开通指纹服务;若卡中无指纹信息,则将客户的指纹信息读入银行卡中。
(2)认证操作:网点终端和POS终端机处加装外置型指纹银行卡读写器,ATM机、自助终端等其他终端设备内加装嵌入式指纹银行卡读写模块;客户插入指纹银行卡并输入现场查询指纹后,指纹银行卡读写模块读出卡中指纹信息并与查询指纹信息进行比对。如图3所示。
3 银行指纹内控认证系统
为了确保银行业稳健运行,人民银行、银监会等金融监管部门多次下发管理性文件,要求建立健全金融机构的内部控制制度,并通过提高技术手段增强防范操作风险的能力。因此,要建立完善的银行内控系统,除了要在提高员工的业务能力和道德素质上下功夫,还要有完善的管理制度和稳固的硬件支撑。其中之一就是要对每个员工的权限给出明确的具体限制,即要有一种严密的授权方式。目前银行内部常用的授权方式为“柜员卡+密码”或“授权卡+密码”。一张卡对应一个职员的ID,表示该职员的身份。不同的柜员卡和授权卡拥有不同的业务处理等级和门禁权限,从而限制了持有者的权限。
在银行内控系统中采用指纹认证代替卡和密码的认证,在需要更高的安全认证的时候可以采用指纹加密码的认证。
在与原有业务系统兼容性的处理上,可以将指纹识别系统附加于银行业务处理系统的外围,有单独的数据库和通讯系统,而指纹的身份验证只作为银行业务处理和其他操作的前置步骤。
在指纹的注册阶段和验证阶段都添加对指纹模板的加密步骤,可以更好的保护职员的指纹模板信息。
3.1 系统构成
(1)主要功能模块包括指纹数据库建设和管理,柜员终端的访问和业务处,门禁终端的访问控制,其它主要系统和重要文件的安全访问,记录数据服务器的访问。系统拓扑图如图4所示。
(2)所有终端的指纹认证包括指纹数据库服务器和记录管理服务器的访问,其特征比对的过程都在指纹数据库服务器上完成;
(3)所有的访问和操作记录都要上传至记录管理服务器。
以柜员终端业务处理为例的银行指纹内控认证流程如图5所示。
3.2 系统特点
(1)使用方便:无需再携带卡,不会丢失或被窃,不能复制;减少了密码记忆和管理的麻烦;
(2)操作简单:具有防抵赖和可追溯性;
(3)识别率高:与传统授权方式相比具有更高的安全性,误识率低于百万分之一;
(4)兼容性好:支持不同类型采集仪之间的交叉匹配;
(5)安全可靠:解决传统身份识别技术无法认证到人的难题;杜绝了银行内部卡共享等违规操作,和以窃取卡或密码为主要手段的内、外部犯罪的可能性;采用假指纹检测技术,防止指模、指印等非法方式进入系统;对数据库中的指纹模板进行加密,保护隐私。
4 总结
生物特征识别是近年来新兴的一种安全认证技术,因其惟一性和稳定性的特征,为实现更安全、更方便的用户身份认证提供了有利的物理条件。在金融领域,尤其需要安全可靠的手段进行身份认证,从而保障交易的安全,防止金融犯罪。因此,本文提出了以指纹识别技术为基础的银行身份认证系统应用方案,从外部客户和内部员工两方面保证操作过程的真实有效性,从而大大提高了银行系统的安全性。
参考文献
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