身份识别

身份识别（通用12篇）

身份识别 篇1

0 引言

作为一种迅速发展的生物身份识别技术,手静脉识别有着显著的优点:社会可接受,特征不易复制,比指纹受破坏的可能性更小,不易入侵,无明显的建康威胁,特征惟一性,低成本,精确快速,比签名和声纹等行为生物测量特征变化小。手静脉识别具有广阔的应用前景。

1 发展历史及研究现状

1983年,柯达公司在诺丁汉的雇员Joseph Rice在研究红外条形码技术时产生了利用人手背血管红外成像作为身份识别的想法,发明了手静脉特征识别技术,取名为Veincheck[1]。然而柯达公司的主管认为此技术缺乏市场潜力并未采用。1987年10月31日J.Rice获得此项技术的第一个专利(Patent#4699149,Apparatus for the identification of Individuals)。J.Rice将其发明授权给BTG(British Technology Group)负责专利的开发和管理,希望能在安防工业有所建树,但当时并未引起BTG足够的重视,开发进度缓慢。1990年J.Rice担心此发明被BTG拖延了时间而埋没,决心自己投入技术开发,此时BTG已安排英国前国家物理实验室科学家David Claydon开始了有关静脉结构的多样性和惟一性测试,J.Rice和David讨论后采用了Statistical Process Control(SPC)的方法进行生物身份识别。1991至1993年P.MacGregor,R.Welford,P.L.Hawkes和D.O.Clayden等人发表了3篇关于Veincheck的原理接绍性文章和技术报告[2,3,4],明确指出Veincheck是一种以手背静脉作为身份比对特征的生物识别系统。J.Rice于1994年发表名为”A Quality Approach To Biometric Imaging”的文章简要的介绍了Veincheck的开发历程和相关算法[5]。受当时技术条件的限制,J.Rice采集的图像质量很差,但测试效果仍然令人鼓舞,如图1所示[5]。1993至1995年间,澳大利亚的A.J.Mehnert,J.M.Cross and C.L.Smith开展了基于热成像的手背血管特征识别的研究[6,7]。1998年BTG上市公司高级经理Eugene Sweeney撰文介绍了veincheck手静脉识别技术的优点:社会可接受,特征不易复制,比指纹受破坏的可能性更小,不易入侵,无明显的建康威胁,特征唯一性,低成本,精确快速,比签名和声纹等行为生物测量特征变化小[1]。2000年,Veincheck的开发原型机在英国信息安全部门CESG/BWG的通用办公环境测试中表现平庸,此后没有发现有关Veincheck产品商用的报告。J.Rice研究宣传Veincheck技术的网站最后一次更新停留在了2000年[8]。2007年这位手静脉识别技术的先锋撰文对此项技术的应用进展缓慢表示焦虑,建议开发可穿戴式静脉采集设备[9]。

1992年,日本北海道大学生物工程系的K.Shimizu发表文章认为可以利用人体手血管红外成像作为身份识别依据[10],此文章被认为是日本和韩国进行手静脉识别技术研究的源头。

1997年,韩国的BK System公司发布了亚洲第一个商用手背静脉识别产品BK-100,1998年H.S.Choi和BK System取得了美国专利[11],BK System又开发了BK200和BK-300两个改进产品,由于种种原因,1998年底,BK System的产品就停产了。2000年,BK System的一些成员组建了Techsphere公司,继续研发静脉识别产品,最终推出了VP-Ⅱ,如图2所示[5]。这期间他们发表了一些论文[12,13,14,15],在图像采集和滤波算法上都进行了改进,使用了组合常态滤波和增强滤波、基于静脉走向的方向滤波算法,报道称该研究采用10 000人进行了测试,FAR可提高到0.000 01,识别速度为0.1 s[12]。VP-II在BK System产品的基础上重新设计,使用了当时最新的数字图像处理技术,采用红外光源补偿,改进了静脉特征的抽取算法,通过温度传感器检测防止欺骗,大大改进了可靠性并提高了性价比,同时声称适用于99.98%的人群。VP-II被成功应用于机场,银行和医院等单位。

此时,为了绕开手背静脉识别的专利,在日本兴起了基于手掌静脉和手指静脉识别技术的研究和开发,M.Kono和N.Miura等人先后发表了关于手指静脉识别的文章[16,17]。日立公司推出了系列手指静脉识别产品,如图3所示。富士通公司则推出了手掌静脉识别产品[18,19]。此后静脉识别技术的发展就进入了研究和产业化交织的状态。而且由于企业早期的介入和过多的专利保护,一度大大降低了此项研究的活性。

2006年国际生物识别组(International Biometric Group:IBG)对比测试报告公布了日立公司Hitachi TS-E3F1和富士通公司Fujitsu PalmSecure的测试结果,如表1所示[20]。

注:AL:Attempt Level将每次尝试作为一次统计TL:Transaction Level将一次事务作为一次统计(可能尝试多次才通过)TAR:True Ac-cept Rate识真率FAR:False Accept Rate认假率。

测试结果表明目前静脉识别技术和虹膜识别技术的性能指标相当。日立TS-E3F1传感器如图4所示,富士通PalmSecure传感器示意如图5所示。

中国对静脉识别技术的研究起步较晚。2003年清华大学学报报道了清华大学精密测试技术及仪器国家重点实验室利用自行设计的近红外血管图像采集仪提取血管的原始图像并进行了特征识别,文献中描述:对采集到的图像样本,由于存在光照不均是图像灰度分布不均的情况,所以要对图像灰度做归一化处理,使其均值方差在规定范围内,这样在进一步处理和匹配时可以降低难度,在图像增强与二值化部分,采用分区动态二值化方法实现,再对二值图像滤波去噪,然后细化,最后提取细化图像特征,以端点、交叉点为基础进行特征比对。文献给出了65个小范围样本的匹配实验结果,在拒真率为4.6%条件下,误识率为0[21]。中国台湾某大学的范国清和林志隆等人采用中红外热成像技术研究了手掌和手背静脉的识别方法[22,23],他们使用了Inframetrics Corp的红外摄像机,采用的红外波长为3.4~5μm,探测器为PtSi 256×256 element FPA,达到FRR和FAR同为2.3%。2004年后,其他一些大学纷纷开始了静脉识别技术的研究,如哈尔滨工程大学的王科俊,丁宇航等人较为系统的研究了手静脉识别的采集和识别算法[24,25,26,27,28],其他高校如吉林大学李铁钢、韩笑等等也分别在静脉图像的采集、红外图象增强和特征识别等方向做了大量研究工作[29,30,31,32,33,34,35],由于中国在民用红外光学成像产业化的基础相对落后,在静脉采集设备的制造工艺上水准较低,研究成果转化为产品应用的很少。

2 基本原理

手静脉识别的原理是通过红外成像获取人手局部的血管图像,通过ROI(Region of Interesting)的选取,图像增强等步骤获得优化的图像,再通过模式分割和细化提取静脉模式进行匹配,从而得到辨识结果。系统模型如图6所示。

图像获取是建立在红外成像的基础上的,对物质光谱响应的研究开展的很早,很多医学和生物学实验室都测定了血红蛋白等物质的光谱响应曲线,图7中[36]给出了氧合血红蛋白HbO2,脱氧血红蛋白Hb和水的光谱吸收曲线,研究发现人体组织对红外波段的光线吸收较弱,即红外光具有较强的穿透能力,在波长为805 nm处,HbO2和Hb的响应曲线交叉,水的吸收因子也很低,因人体血管内HbO2和Hb的浓度是变化的,为保证红外成像的稳定性,805 nm是理想的成像光波段。

2.1 静脉图像采集装置的研究

国内外对静脉采集装置的研究,静脉图像的采集装置按有无主动光源分为两类,无主动光源的采集设备主要是热像仪,价格昂贵,目前使用的很少。有主动光源的采集设备主要有3种结构,如图8所示。手背和手掌静脉采集采用反射式,手指静脉采集一般采用透射式。

在静脉识别的发展史上,图像采集设备在不断地演进中,图像质量越来越好,体积越来越小,价格越来越便宜。

1995年澳洲Edith Cowan大学的J.M.Cross和C.L.Smith在论文中首次提到使用红外LED作为补偿光源对手背静脉进行拍照,此前BTG的veincheck使用钨丝灯作为光源,如图9所示[7]。

英国的David Oswald Clayden 98年在他的一个美国专利中,介绍了静脉采集的方法,手握住一固定拉手上来固定手背的位置,在其上方有一对固定的带通滤光片和一个摄像机,通过四个红外光源照射的光线,提取手背静脉图像,通过相关算法,可以简易地实现认证。这也是韩国的VP-II使用的采集方法。

南洋理工大学计算机工程学院的Lingyu Wang和Graham Leedham在论文中提到,静脉隐藏在皮肤下面,通常我们肉眼以及其他的可见光检测系统是不可见的。人体的浅表静脉的温度比周围组织的温度要高,因此,通过一个热摄像机获取手背静脉的图像。在这项工作中,使用了一个NEC热跟踪仪来获取手背图像[37]。

索尼公司2009年2月2日宣布了一项命名为“mofiria”的超薄型的手指静脉识别技术的开发成果,它采用了独特的方法:一个CMOS感应器斜向捕捉手指静脉内部透过的散射光,从而形成一个平面图案;可以实现微型和更为灵活的设计以将此项技术植入移动设备中,如图10所示。考虑到杂光干扰的影响,此技术能否实际应用还不得而知。

国内研究机构在静脉图像采集装置上的研究投入较少,多为局部的改进,如2008年北京大学的Yanggang Dai等使用了非均匀红外光源补偿,使手指的红外图像亮度均匀,使得图像灰度标准差降低48.4%,静脉长度和分叉个数两种特征值分别增加了44.1%和31.4%[38]。

2.2 算法研究

静脉识别算法的研究主要集中在红外图像的预处理,特征抽取和模式匹配这三个环节。红外图像的预处理主要研究图像滤波,图像增强和二值化等方面。有关算法仍然在不断完善和改进,中值滤波,形态学滤波,直方图均衡化等方法都被广泛使用。特征抽取和匹配算法紧密结合,目前基于血管骨架的拓扑结构和特征点的匹配方法比较流行,基于图像Hu不变矩判定、二维随即信号相关函数计算、灰度统计等比对方法都有尝试。由于国内外对于图像识别的研究近年一直是热点,红外图像的预处理,特征抽取和模式匹配这三个环节都有大量算法借鉴,国内一些研究机构开展了应用研究[23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34],限于篇幅,这部分内容不再一一介绍。根据近年的研究结果,单一的特征很难保证识别的效果,因此多种特征识别方法的融合成为了研究的重点。

生物识别技术仍然在不断的发展中,指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、人脸识别和静脉识别等等不断涌现的新算法相互借鉴,促进了各自技术研究的深入。包括基于图像的植物和动物自动识别技术都与传统的生物身份识别技术发生了技术交流现象,如植物叶脉识别和昆虫自动识别的算法和指纹、掌纹、虹膜及静脉识别技术的算法就发生了相互渗透,如文献[39]等。

3 常用参数和术语

3.1 验证(Verification)和识别(Identification)

验证是1∶1的匹配过程,用户需要提供自己的ID,系统将预先存储在数据库中此ID的特征调出与用户本次被采集的特征进行匹配。目前市场上的生物识别产品绝大多数是验证型的,如图11所示。识别是1∶N的匹配过程,系统将本次采集到的特征与数据库中所有特征匹配,挑选出得分最高者或因得分低于阀值而认定特征不在数据集合中,如图12所示。

3.2 不匹配率(FNMR)和错误匹配率(FMR)

不匹配率(False Non-Match Rate,FNMR)定义为:

FMR(False Match Rate错误匹配率)被定义为:

3.3 拒真率FRR和认假率FAR

在某些文献中将FNMR与FRR,FAR与FMR等同了,严格意义上是有区别的。拒真率和认假率用于评价整个系统的判决错误情况,包含了因系统的判决策略而导致的匹配不成功和特征获取不成功的组合。对基于单次尝试的验证系统,很明显有以下公式:

式中:FTA(failure to acquire rate)为特征获取不成功率。

3.4 等错误率EER(Equal Error Rate)

将判别的门限逐渐提高时,FAR由最高逐渐降低降低直到接近零,但同时FRR会由接近零开始逐渐增加,如图13所示,当判别门限值达到最大(例如相似度要100%才能通过辨识),FRR的值也处于最大值,FAR及FRR的交汇点被称为EER(Equal Error Rate)也就是2种辨识率相同的点,该点是FRR及FAR和的最小值,将判别门限设定于ERR时会有最均衡的效能,一般会用ERR的数值大小来做为辨识系统性能高低的指标,ERR的值越低表示辨识系统的性能越好。

某些地方使用了识别率GAR(Genuine Accept Rate)的概念,表示真实的身份被识别的比率,也称为TAR(Ture Accept Rate),通常GAR=1-FRR。

4 目前存在的问题

基于红外图像的静脉识别技术有着自身的缺陷由于自然界中某些物质对红外线有较强的吸收率,如碳素墨水,这使得伪造一份静脉图像并不难。2008年美国FBI的一份报告中公布了一些针对手静脉识别技术的攻击方法[40],通过拍摄人手的红外照片可以绘出人手的血管图,将绘制的血管图贴在热水瓶上进行注册,然后再将绘制的血管图贴人手上验证通过。实际上对大多数的手静脉识别仪用任何一幅图片都可以注册和验证通过,并没有验证其他的生命体征,这使得作弊变得相当容易,比如某单位的考勤系统使用了静脉识别系统,员工甲可能通过红外拍摄方法绘出自己的手部血管图,交给员工乙验证代为签到。

在实验室和现场测试中还发现下面问题:

(1)温差变化剧烈可能影响识别率,正常注册成功的用户将手放入冷水中十几秒钟后立即取出进行验证发现通过率明显降低;

(2)长时间生理特征变化可能影响识别率,如某个人在经过了数月的锻炼后,血管会增粗,这都会影响到识别率;

(3)红外吸收材料的干扰可能影响识别率,由于静脉采集设备依赖于红外成像,对红外线吸收明显的附着物可能影响识别效果,有学者还特别研究了体毛对识别的影响[37];

(4)杂光干扰可能影响识别率,尤其是日光强烈的地方,红外图像采集的质量下降,导致识别率下降;

(5)手在晃动时,可能采集到变化的图像,对于手指静脉识别产品,手指快速抖动的方法就可能突破他人的身份认证;

(6)不同制造商采集的用户特征值不能通用,由于缺少行业标准,目前任何两家的静脉识别产品都不能通用。

5 结语

未来静脉识别技术研究的方向有3个:

(1)针对前面提出的问题,需要研究新型的静脉识别传感器,研究更为理想的图像采集装置和图像处理及识别算法,增强静脉识别系统的识别率和易用性;

(2)针对入侵攻击,研究积极防御的识别算法,如文献[41];

(3)促进国际标准的制定,为静脉图像制定统一的技术标准,允许静脉信息在不同类型设备间传递。

ISO/IEC/JTC1“信息技术”联合技术委员会于2002年成立了“生物统计学”分技术委员会(SC37),其任务是研究制定身份证、护照等文件中用于身份识别的生物统计学标准。我们看到血管图像已经被WG3列为标准数据格式之一[42]。采纳ISO/IEC 19794-9:2007,由信息产业部电子工业标准化研究所制订的国标《信息技术生物特征识别数据交换格式第九部分:血管图像数据》也将于2010年完成。作为一种生物识别技术,和其他同类技术相同,静脉识别不可能完全解决身份识别的问题,必须走向多种生物信息的融合,不断提高整体性能,从而实现全人类统一的身份证。目前欧洲已经在规划统一身份证相应的技术纲要,初步可能实现包含指纹、声纹、静脉、虹膜和照片等信息的电子身份证,未来生物身份识别的前景非常光明。

身份识别 篇2

一、医务人员在给病人用药、使用血液和血液制品、采集血液和其他标本、为病人提供其他的诊疗操作之前均应对患者身份进行识别，准确无误后方可从事诊疗活动。

二、严格执行查对制度，准确识别患者身份。在进行各项治疗、护理活动中，至少同时使用姓名、性别、床号三种方法确认患者身份。

三、我院患者身份识别采用患者姓名、姓名、床号和患者家属及陪护亲友识别，不得仅以床号作为识别的依据。特别注意在使用患者姓名进行识别时，不可以问病人“你是XXX吗？”，而是要询问病人“请问你叫什么名字？”，让病人回答，然后将病人的回答与手中的信息进行核对。

四、对所有来诊患者均要进行身份识别，相关工作人员有责任依据患者的身份证、户口本、医保卡等有效证件，在各种医疗文书、收款依据上准确填写患者的姓名、性别、年龄等。

五、无有效证件证明其身份的患者，接诊医师要求患者本人亲自填写姓名、年龄等；对暂时无法识别身份的患者要在病历上注明原因，待明确身份后再按病历书写规范补写。

六、进行介入或有创诊疗前，施术者要亲自与患者（或患者亲属）面对面沟通，并把沟通内容简明扼要记录在病历上。

七、要求各科室对无法有效沟通（如昏迷、神志不清、无自主能力、新生儿等患者）及需要手术治疗的患者，建立使用“腕带”上的信息，并由陪同亲属陈述患者姓名，准确确认患者的身份。

八、“腕带”牌记载患者姓名包括：科别、床号、住院号、姓名、性别、年龄、诊断等，由病房的值班护士负责填写。

九、要求重症监护室、急诊抢救室、分娩室（新生儿）、新生儿病房、进入手术室以及处于昏迷状态的所有患者均要佩戴“腕带”表，以便身份核对识别。

十、“腕带”牌上填写的患者信息必须经二人核对后方可使用，若损坏需更新时同样需要经两人核对。佩戴“腕带”表示应准确无误，住院观察佩戴部位皮肤无擦伤，血运良好。

十一、完善各关节流程（急诊、病房、手术室、ICU、产房、新生儿室之间的流程）的患者识别措施，健全交接程序与记录。

十二、关注重点环节的患者身份识别，细化识别流程。

（一）手术患者识别：采用“腕带”、“患者家属及陪护亲友”、“患者姓名、性别、住院号”识别。

手术前一天由病房主班护士确认患者身份，戴“腕带”。主管医生进行手术部位标记。

手术患者核对：依据手术通知单和患者病历查对：患者姓名、性别、年龄、病案号、诊断、手术名称、手术部位（左、右）等。

接患者之前：手术室护士对病房护士查对；还必须与情绪的患者交谈查对，进行“患者姓名、姓名、年龄、手术名称、手术部位”的确认。进入手术间指挥：麻醉医师查对。

麻醉之前：手术医师、麻醉师与手术室巡回护士还必须共同与清醒的患者交谈查对，进行“患者姓名、年龄、性别、手术名称、手术部位”再次的确认。昏迷及神志不清患者：应通过“腕带”及陪伴亲属进行查对。

手术者切皮前：由手术室巡回护士，申请手术者实行手术“暂停”的程序，经由手术者与参与手术的其他工作人员进行“患者姓名、性别、年龄、手术名称、手术部位”最后的核对确认之后，方可切皮手术。要求规范填写手术安全核查表，并入病案保存。

（二）输血患者身份识别：采用“患者家属及陪护亲友”、“患者姓名、性别、住院号”识别。

根据医嘱，输血及血液制品的申请单，病房护士需经二人核对患者姓名、住院号并与患者核实后方可抽血配型。

输血科需经二人合度技术学申请单和配血血样，同时检查采血日期、血液有无凝血块或溶血，并查血袋有无破裂后进行交叉配血。

病房护士检查输血单与血袋标签上供血者的姓名、血型（含Rh因子）及学历是否相符，交叉配血报告有无凝集。

输血前需两人核对患者床号、姓名、住院号及血型（含Rh因子），无误后方可输入。

（三）血液透析患者身份识别：对每一位血液透析患者透析治疗前必须进行身份识别，准确无误后方可进行治疗。1.长期进行血液透析治疗的患者，采取两种方法识别：（1）患者姓名、性别、年龄；（2）患者家属确认。

2.患者出入病房和ICU之间，由病房护士和ICU护士共同确认患者身份并双签名于病人交接登记本中。

3.透析室医务人员双人核对并签字。

（四）ICU患者身份识别：采用“腕带”、“身份证”、“患者家属及陪护亲友”方法中的两种方法识别。

（五）急诊科、病房、ICU、产房之间的患者身份识别 1.患者由急诊科转入病房，由急诊科人员、病房值班护士共同确认患者身份并双签名与病人交接登记本中。

2.患者出入病房和ICU之间，由病房护士和ICU护士共同确认患者身份并双签名于交接登记本中。

3.患者出产房进入病房，由妇产科产房护士和病房护士共同确认患者身份并双签名于护理记录中。

（六）昏迷、神志不清、无自主能力的重症患者、手术患者、新生儿在诊疗活动中使用“腕带”和“患者家属及陪护亲友”作为各项诊疗操作前识别患者的手段，并在全院各病房、ICU、急诊室实施，并按要求做好转科交接登记记录。

护士在给患者使用“腕带”标识时，实行双人核对并签名。

（七）门诊病人使用患者姓名识别，患者出生日期、住址、电话号码作为患者识别的补充信息，当使用识别码有困难时可旋转这些补充信息来确认病人。医院管理实现信息化后，使用患者姓名和就诊卡识别。

国际货运代理人身份识别 篇3

国际货运代理业指接受进出口货物收货人、发货人和其他委托人或其代理人的委托，以委托人的名义或者自己的名义，组织、办理国际货物运输及相关业务，提供国际物流增值服务的行业。[1]需要注意的是，国际货运代理制度不同于我国《民法通则》和《合同法》规定的代理制度。《民法通则》第63条第2款规定：“代理人在代理权限内，以被代理人的名义从事民事法律行为。”《合同法》第396条规定：“委托合同是委托人和受托人约定，由受托人处理委托人事务的合同。”《合同法》第414条规定：“行纪合同是行纪人以自己的名义为委托人从事贸易活动，委托人支付报酬的合同。”由此可见，国际货运代理制度集我国《民法通则》和《合同法》规定的代理制度、委托制度和行纪制度于一体，类似于英美法系下的代理制度。

2 国际货运代理人身份的多重性

2.1 货运代理人

货运代理人指受货主委托，以委托人的名义或自己的名义为委托人办理进出口货物运输和相关业务并收取代理服务费的人或组织。[2]41货运代理人代为办理的事项与货物运输有关，主要包括：（1）进出口货物运输相关事宜，如报关、订舱、制单等；（2）货物仓储、托运、装拆箱、交接等；（3）保险；（4）多式联运和综合物流管理等。由此可见：传统货运代理人与货主之间的基础关系属于委托合同关系或行纪合同关系；货运代理人虽名为代理人，但从法律上理解应当是受托人或行纪人，其向委托人收取的费用是佣金。

2.2 无船承运人

无船承运人指自身不拥有船舶也不经营航运业务，而与托运人签订运输合同或委托他人与托运人签订运输合同，再将货物转托给实际承运人进行运输的人或组织。[2] 42无船承运人对货主来说是承运人，其向货主签发提单并收取运费，对全程运输负责；无船承运人对实际承运人来说是订舱人，其从实际承运人处取得提单，并向实际承运人支付运费。无船承运人签发的提单交由托运人结汇，收货人在卸货港需要换取实际承运人的海运单才能提货。

我国《海商法》没有关于无船承运人的规定。为完善相关规定，《国际海运条例》建立无船承运人制度，要求无船承运人办理提单登记并交纳保证金。此后，货代提单被无船承运人提单所取代，签发无船承运人提单者均被视为无船承运人，导致部分货运代理人转变为无船承运人。

2.3 多式联运经营人

国际集装箱多式联运的发展和完善使得国际货运代理人的概念和职能发生根本性变化：国际货运代理人不再只是货主与承运人的“中间人”，而是接受进出口货物收货人、发货人的委托，从事托运、订舱、配载、租船、报关、报检、仓储、堆场等业务，签发运输单证，提供“门到门”运输服务并收取运费的多式联运经营人。[3]

国际货运代理人作为无船承运人和多式联运经营人的相同点在于：国际货运代理人作为运输合同当事人，向货主收取运费并承担运输合同项下的责任。不同点在于：无船承运人自身没有船舶，其需要与实际承运人签订海上货物运输合同；多式联运经营人可能拥有运输工具，也可能没有，其提供的运输服务由2种或2种以上运输方式构成。

2.4 船舶代理人

随着航运市场的发展变化，单纯的船舶代理业务经营举步维艰，船舶代理对货运代理的依赖性越来越强。船公司希望船舶代理人除提供优质的船舶代理服务外，还能提供充足的货源。[4]此外，为降低经营成本，船公司往往要求船舶代理人提供优惠的代理价格。实际上，国际货运代理人作为无船承运人和多式联运经营人就是集“船、货、代”于一身的体现，此时船舶代理人是国际货运代理人的隐性身份，这种身份被无船承运人和多式联运经营人的身份吸收了。

3 国际货运代理人身份识别

3.1 识别国际货运代理人身份的意义

由于国际货运代理人的身份具有多重性，加之我国货运代理业发展尚不成熟，业务操作存在诸多不规范现象，导致货运代理纠纷频发。为规范货运代理行为，减少货运代理纠纷，有必要正确识别国际货运代理人的身份。

3.2 识别国际货运代理人身份的方法

为正确审理海上货运代理纠纷案件，依法保护当事人合法权益，最高人民法院于2012年出台《关于审理海上货运代理纠纷案件若干问题的规定》（以下简称《货代解释》）。本文结合该司法解释的规定探讨如何正确识别国际货运代理人的身份。

3.2.1 根据合同内容识别

货运代理合同指货方与货运代理人约定，由货运代理人为货方办理进出口货物运输相关事务，货方向货运代理人支付相应报酬的合同。货运代理合同通常约定货运代理人向货方提供各类与运输相关的服务，包括：（1）订舱、报关、报检、报验、保险等服务；（2）货物包装、监装、监卸，以及集装箱装拆箱、分拨、中转等服务；（3）缮制、交付有关单证及费用结算；（4）仓储、陆路运输服务以及其他货运代理服务。

对于实务中常见的货运代理合同既包含货运代理条款也包含货物运输条款的情况，有学者认为应以货物运输合同吸收货运代理合同，原因在于：货运代理人承担的责任一般情况下小于无船承运人和多式联运经营人，以货物运输合同吸收货运代理合同可以平衡合同双方的利益，弥补因一方经验和实力不足而可能产生的合同不正义。[5]此观点简化合同当事人之间的关系，有利于解决海事纠纷。从法理角度来看，在货运代理合同既包含货运代理条款又包含货物运输条款的情况下，货运代理人具有双重身份，如果货运代理人违反合同条款导致货损，则以无船承运人或多式联运经营人的身份承担责任。

3.2.2 根据提单签发人识别

提单指用以证明海上货物运输合同和货物已经由承运人接收或装船，以及承运人保证据以交付货物的单证。提单一般由承运人应托运人的请求签发，但在实务中，还存在承运人以外的其他人签发提单的情况，此时可以根据提单签发人识别货运代理人的身份。

（1）《货代解释》第4条第1款规定，货运代理企业在处理海上货运代理事务的过程中以自己的名义签发提单、海运单或者其他运输单证，委托人可以据此主张货运代理企业承担承运人责任。

（2）对于货运代理企业以自己的名义签发未经交通主管部门登记的提单的情况，《货代解释》未作明确规定；但《货代解释》第12条规定，货运代理企业接受未在我国交通主管部门办理提单登记的无船承运业务经营者的委托签发提单，当事人可以主张由货运代理企业和无船承运业务经营者对提单项下的损失承担连带责任。由此可知，如果货运代理企业签发未经交通主管部门登记的提单，应以无船承运人的身份承担相应责任。此外，《货代解释》第14条规定，人民法院对货运代理企业违规签发提单的行为可以向交通主管部门发出司法建议，建议交通主管部门予以处罚。

（3）对于货运代理人签发船公司提单，并注明“代表船公司签发”或“代表船长签发”的情况，不能当然认定货运代理人不承担承运人责任。《货代解释》第4条第2款规定，如果货运代理企业以承运人代理人的名义签发提单、海运单或者其他运输单证，但不能证明取得承运人授权，委托人可以主张货运代理企业承担承运人责任。如果货运代理企业取得承运人授权，则此时货运代理企业为船舶代理人。

3.2.3 根据当事人之间的交易习惯识别

对于缺少书面合同、提单等证据的货运代理纠纷案件，《货代解释》第3条规定，应当综合考虑货运代理企业取得报酬的名义和方式、开具发票的种类和收费项目、当事人之间的交易习惯以及合同实际履行的其他情况等来认定海上货运代理合同关系是否成立。通常口头合同双方当事人之间基于业务往来存在信任关系，可以根据双方以往的交易情况判断合同是否成立。

3.2.4 其他识别方法

一般来说，如果货运代理人以自己的名义与托运人订立货物运输合同，则货运代理人为无船承运人或多式联运经营人；如果货运代理人作为代理人与托运人签订货物运输合同，并向委托人收取佣金以及报关费、保险费、仓储费和港口费等费用，则其为单纯的货运代理人；如果货运代理人虽作为代理人与托运人签订货物运输合同，但其向托运人收取运费，则应视为无船承运人或多式联运经营人。

参考文献：

[1] 最高人民法院. 最高人民法院民四庭负责人就《关于审理海上货运代理纠纷案件若干问题的规定》答记者问[EB/OL].（2012-03-18）[2013-01-08]. http：//www.court.gov.cn/xwzx/jdjd/sdjd/201203/t20120318_175142.htm.

[2] 中国船舶代理及无船承运人协会. 国际船舶代理与无船承运业务实务[M]. 北京：中国海关出版社，2009.

[3] 郭萍. 国际货运代理人含义及其法律地位探析[J]. 2001，12（1）：198-212.

[4] 牛鱼龙. 海运货代实务案例[M]. 上海：同济大学出版社，2008：70.

[5] 倪学伟. 货运代理的识别与法律责任[C]//姜运清. 第四届广东海事高级论坛论文集.大连：大连海事大学出版社，2012：435-441.

身份识别 篇4

二代身份证是我国16岁以上成年人使用最为频繁的有效证件,携带持有者的惟一身份证编号、人脸相片和个人基本信息。由于二代证采用了非接触式IC卡技术,即通过二代证阅读器就能读取芯片内贮存的信息,因此基于二代证中相片的人脸识别,成为近年来兴起的一种人脸识别新应用,具有重要的研究价值和应用前景。其应用又可以分为两类:一类为身份查询系统,即事先通过二代证相片建立数据库,然后将现场采集的人脸图像与数据库进行比对,得到最为相近的结果,解决的是“这是谁”问题;另一类是身份验证系统,即分别提取二代证相片与现场采集人脸图像的特征,通过比对判定是否为同一人,解决的是“这是不是他”问题。论文所研究内容显然属于后者。

基于二代证的身份验证系统可以通过将现场实时采集的持卡人人脸图像与读卡器所提取的二代证中相片进行比对,从而完成对使用者是否为合法持有人的验证。系统可用于车站安检、金融事务办理及高考身份查验等多种场合,旨在取代传统的人工验证方式,提高验证效率和准确度。

1系统总体架构概述

验证系统的总体框架结构如图1所示,首先分别对摄像头采集的人脸图像与二代证阅读器读取的相片作图像处理和特征提取,然后通过求取特征间的相似度进行验证比对,最后得到验证结果。针对相貌变化过大导致合法持证人无法通过验证的情况,可通过手动更新本地数据库来解决。

1.1 二代证相片

经二代证阅读器读取的二代证相片为小波变换后的压缩存储图像,尺寸为102像素×126像素,如图2所示。从图例中不难看出,二代证相片图像质量低,存在较为明显的锯齿状边缘。

1.2 手动数据库更新

理论上讲,系统仅需将现场采集的人脸图像与二代证相片图像比对即可得到验证结果。但由于年龄跨度等因素的影响,相貌的变化会导致合法持证人无法通过验证。对于此类情况,本文通过MSSQL建立一个数据库,专门用于存储无法通过验证的合法持证人的身份证号及其现场采集的人脸图像。在下次验证时,如果库中存有相应的身份证号就直接将数据库中的图像与现场采集的图像做比对。利用这种手动更新数据的方法,可以有效提高二次验证的准确率。

2 系统关键技术研究

系统按不同的模块可划分为4部分:人脸图像预处理、特征提取、特征降维及相似度计算。下文将分别就这些模块中用到的关键技术做一详细介绍。

2.1 基于ASM的人脸图像预处理

主动形状模型[1](Active shape model,ASM)是建立在点分布模型(Point distribution model,PDM)的基础上,使用统计学方法通过一系列坐标点来定义某类目标的形状。ASM算法主要分为形状模型的建立、局部灰度模型的建立和目标搜索3个过程,首先对一组标有特征点图像的形状和局部灰度建立模型,然后在搜索过程中,通过调节形状和姿态参数使形状达到最优。

基于ASM的人脸图像预处理基本思路是先使用ASM方法对人脸特征点进行匹配。在匹配结果中,将得到的双眼中心点经过仿射变换对齐到固定位置,从而实现人脸的几何归一化,论文所用归一化大小为80×80。

2.2 光照预处理

光照变化通常是影响人脸识别率的一个重要因素。为降低光照对系统验证准确率的影响,提升系统鲁棒性,文中光照预处理的步骤为:(1) 通过高斯差分(DOG)对图像滤波;(2) 用直方图规整化对图像灰度属性进行校正。

高斯差分滤波相当于一个带通滤波器,分别使用两个不同大小的高斯模板对图像进行滤波,求取两者间的差值就能得到对图像进行高斯差分滤波的结果。文献[2]中指出该方法在极端光照情况下的表现尤为显著。图3所示是分别对二代证相片和现场采集图像做几何归一化和光照预处理的结果。在本系统中,设定的两个高斯模板方差分别为1和0.4,可以看到论文所用高斯差分滤波在去除光照影响的同时较好地保留了人脸细节。

2.3 LGBP特征提取

2.3.1 人脸图像的Gabor特征表示

二维Gabor函数可以精确逼近哺乳动物的视觉皮层细胞感受野,很大程度上反映人脸的不变信息,对光照姿态等具有一定的鲁棒性,同时具有良好的时频局部化特性。二维Gabor核函数定义为:

undefined

式中,z=(x,y);‖·‖表示范数运算;ku,v=kvexp(iφu),kv=kmax/fv,φu=πu/8,不同的u和v分别对应Gabor滤波器不同的方向和频率大小。将人脸图像和Gabor滤波器相卷积即可得到人脸图像的Gabor特征表示。

2.3.2 局部Gabor二值模式(LGBP)

局部二值模式(LBP)是由Ojala[3]提出的一种描述图像局部区域纹理变化的算子,其基本计算原理如下:对图像每个像素(xc,yc)的8邻域采样,每个采样点(xp,yp)的灰度值f(xp,yp),p=0,1,…,7与中心像素(xc,yc)的灰度值f(xc,yc)做二值化计算随后,通过对每个采样点赋予不同的权系数2p得到该中心像素(xc,yc)的LBP值。

文献[4]首次将Gabor特征与LBP算子相结合,首先利用多尺度和多方向的Gabor滤波器将人脸图像分解为多个Gabor幅值图,然后在Gabor幅值图的基础上利用LBP算子进行表征,这样的特征表示方式称为局部Gabor二值模式(LGBP)。LGBP 特征既能体现出LBP算子对人脸图像局部纹理变化敏感的优点,又具备了Gabor滤波器对人脸图像尺度变化、平移以及形变不敏感的优势。文中的Gabor幅值图由5个尺度和8个方向滤波得到,LBP算子采用的含不变模板(Uniform patterns)的改进LBP算子。

2.4 加权EPFDA与相似度计算

LGBP特征的优势很显著,但也存在很明显的不足,以论文80×80的归一化人脸图像来说,如果按8×8的小块将人脸分为100个互不重叠的区域,那么其直方图向量的维数将达到151040维,因此必须对其进行数据降维。论文采用了加权分段线性判别分析集成[5](Weighted EPFDA)算法。

线性判别分析(FDA)是通过寻找最优投影方向,使得属于不同类别的训练样本在该方向上的投影能被最好的分开,其缺点在于仅考虑了在全局坐标系统内的线性变换。而人脸图像存在全局与局部变化,往往不能被其很好的表示。但是可以通过局部线性来拟合全局非线性。因此EPFDA算法首先将高维直方图分为多段,每段可近似认为是线性的,随后对每段做线性判别分析,最后对分段的局部LGBP线性判别分析集成,即可得到降维后的人脸特征向量。具体的区域划分和空间直方图提取如图4所示。

在这基础上得到的相似度计算步骤如下:

(1) 将人脸图像分为M×N个互不重叠的子区域,首先求取人脸图像的LGBP直方图序列描述V:

V=(H1,H2,…,HM×N) (2)

式中为每个子区域内的LGBP直方图。

(2) 对每个通过训练可以得到相对应的投影矩阵Wundefined,由此可以得到在判别空间内的低维表示Fi:

Fi=(Wundefined)THi (3)

则人脸图像V的低维空间F可以表示为

F=(F1,F2,…,FM×N) (4)

(3) 现场采集人脸图像V与二代证相片图像V′的相似度通过先对每个降维后子区域求取余弦相似度再求和得到

undefined(5)

(4) 考虑到人脸不同区域具有不同的判别能力,采用类似于文献[6]的方法对不同人脸区域赋予不同权值。不同区域的权值分布如图5所示,亮度越大的区域表示权值越大,相反则越小。则式(5)可以调整为

undefined(6)

式中ωi为不同区域的权值。

3 实验结果与系统演示

文中数据库是由402名志愿者的二代证相片和若干张现场采集人脸图像组成,随机选取其中100人作为测试集,其余作为训练集。最终得到的ROC曲线如图6所示。

可以看到,当系统的错误接受率(FAR)分别为1.05%,5.23%,10%时,相对应的正确接受率(TPR)分别为86.67%,95.21%和96.15%。由于实验环境并未对光照、表情等因素加以严格控制,因此这样的结果还是令人满意的。

图7所示为当二代证合法持卡人通过验证时的系统截图。当通过验证时,系统会给出人脸相似度;如果未能通过验证,系统会给出警报,并记录下当前的二代证信息与人脸图像。另外对系统运行效率也进行了相关测试,具体运行平台及性能参数如表1所示。

4 结束语

论文基于二代身份证相片提出一种结合人脸LGBP特征与EPFDA算法的身份验证系统,有效地解决了论文开头所提到的二代证相片图像质量低、年龄跨度大等难点。实际数据库的实验表明,在错误接受率为1.05%时,正确接受率可以达到86.67%;性能测试的结果也证实了系统的实时性和有效性。今后的工作将围绕如何提升二代证相片质量,扩大训练样本数提升系统泛化能力来展开,希望能进一步提高系统性能。

随着二代证使用的日益频繁,该系统可广泛用于大型活动、体育赛事、海关的安检及考勤等多种场合,具有很重要的实际应用价值。

摘要：文章探讨和研究一种基于二代身份证的人脸识别智能身份验证系统。该系统针对二代证相片本身存在的低像素,年龄跨度大等问题,提出一种将人脸局部盖波二值模式(Local gabor binarypattern,LGBP)特征与分段线性判别分析集成(EPFDA)相结合的方法,并通过求取余弦相似度作为验证度量,在实际采集的数据库中验证了该方法的有效性。

关键词：二代身份证,身份验证,人脸识别

参考文献

[1]Cootes T,Taylor C,Cooper D,et al.Active shape models-their training and application[J].Computer vision and im-age understanding,1995,61(1):38-59.

[2]Tan X,Triggs B.Enhanced local texture feature sets forface recognition under difficult lighting conditions[J].IEEEtrans image processing,2010,19(6):1635-1650.

[3]Ojala T,Pietikainen M,Maenpaa T.Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification with localbinary patterns[J].IEEE trans pattern analysis and ma-chine intelligence,2002,24(7):971-987.

[4]Zhang W,Shan S,Gao W,et al.Local gabor binary patternhistogram sequence(LGBPHS):A novel non-statisticalmodel for face representation and recognition[C]//ProceedingsIEEE Intl conference computer vision.2005:786-791.

[5]张文超.局部Gabor二值模式人脸描述和识别[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2007.

患者身份识别制度 篇5

（一）严格执行查对制度，准确识别患者身份。在进行各项治疗、护理活动中，至少同时使用二种患者身份识别方法，禁止仅以床号作为识别的唯一依据。

（二）在实施任何介入或有创诊疗活动前，实施者应亲自与患者（或家属）沟通，作为最后确认的手段。

（三）完善并落实护理各关键流程（急诊、病房、手术室、重症医学科、产房之间流程）的患者识别措施、交接程序与记录。

（四）重症医学科、手术室、急诊抢救室的手术患者、以及意识不清、抢救、输血、不同语言交流障碍等患者使用“腕带”识别患者身份。在进行各项诊疗操作前认真核对患者“腕带”信息，准确确信患者的身份。

（五）填入“腕带”的识别信息必须经两人核对后方可使用，若损坏需更新时，需要重新核对。

（六）“腕带”填写的信息字迹清晰规范，准确无误码。项目包括：病房、床号、姓名、性别、年龄、住院号等信息。

（七）患者使用腕带舒适，松紧度适宜，皮肤完整无破损。

（八）加强对患者腕带使用情况的检查，各级护理质量控制组每月进行督导并有记录。

护理风险管理制度

（一）建立健全安全管理制度，重点环节的应急预案和护理告知制度，实施监督、监察、检查、评价和整改。

（二）认真落实各级护理人员的岗位职责，工作分工明确，团结协作，结合科室具体情况，制定切实可行的防范措施。

（三）将风险管理纳入三级质量管理中，加强关键环节、薄弱环节和重点环节的管理，确保患者的安全。

（四）加强对因非医疗因素引起的损伤的管理，对危重、昏迷、瘫痪、精神异常及小儿等特殊患者加强防护；对极度躁动的患者，条件允许应安置于单人病房，用约束带、床栏保护，并专人守护或家属陪护，预防坠床、跌伤发生。

（五）对新入患者要作全身皮肤检查，发现压疮要及时做好详细记录并向护士长汇报和交班，并做好处理措施，及时报告护理部。

（六）对卧床、危重、低蛋白水肿及手术时间超过4小时的患者，进行压疮风险评估，及时发现压疮高危患者，采取有效措施，预防压疮的发生。

（七）严格执行药品管理制度，毒、麻、剧、限药品应专人、专柜双锁管理，保持一定基数，严格交接班有记录。

（八）急救器材、药品齐备完好，做到“四定、三无、二及时、一专”。

（九）组织护理人员进行安全知识和技能的培训，制定护理人员职业安全防范措施，督促落实，定期总结。

安防系统中身份识别系统研究 篇6

【摘 要】安防系统中，不仅设备需要被保护，人员的安全也是非常重要的一个保护环节。本文首先介绍了常用的身份识别手段。然后介绍了NFC技术相比于传统射频技术，优点是。本项目利用NFC读卡器和NFC卡片设计了一个人身份识别系统，通过实际使用，发现该系统具有兼容性好、功能全面、识别准确的优点。该身份识别系统可用于校园，图书馆，公园，景区等重要场合，起到人身保护的作用。

【关键词】身份识别；NFC；RFID；校園安防；B/S构架

引言

随着信息社会的发展，安防系统朝着智能化、信息化、网络化的方向发展。传统的安防系统更注重设备的监控和防护，在人身保护方面做得还不够。如果在传统的安防系统中再加入人生理特征识别模块，无疑会大大提高检测的准确性，同时结合现代通信或者网络技术，使得身份识别既准确又便捷。而且安防人员能够及时获取信息并采取下一步行动，保护报警人人身安全。

1.常见的身份识别手段

射频识别技术（RFID技术）很早就应用于安防系统，可以应用于门禁，物品防盗，身份识别等领域。摄像头也可以用来进行身份识别，其被布置在多个地点，监控系统实时监控，安保人员可以在显示屏幕上观察人员行为，保证人员安全。近些年网络摄像头（IP CAMERA）被广泛使用，它可以无线方式连接网络，远程控制，节省布线成本，控制更灵活，是未来视频监控的发展方向。生物识别则是以人的某些特征作为识别的依据，包括虹膜识别、指纹识别、声音识别、容貌识别等等，在很多安防等级要求较高的场合，例如高级别会议、银行等，生物识别技术经常出现在这些场合。

2.NFC技术

近场通信技术（NFC：Near Field Communication）是由射频识别技术RFID发展而来，专注于近距离的通信和安全，其通信架构如图 所示[1]。当前已有许多领域采用该技术，例如最新出的苹果手机就采用NFC和指纹识别技术结合起来进行安全认证，移动运营商推出带有NFC安全模块（SE）的SIM卡。不过NFC技术主要还是应用于移动支付方面，在身份识别和人身保护方面研究还不太成熟，市场虽有一些应用但还比较少。众所周知，生物识别技术常被应用于安防系统中的人身识别和保护，NFC技术相对生物识别技术有着成本优势，生物识别技术常常需要复杂的生物识别传感器和信号处理系统，而NFC技术只需要两个成本很低的NFC设备即可完成身份识别，此外NFC设备可以大量部署还可以起到定位的作用。相比RFID技术，NFC技术传输距离近，这样能够防止信息被截获保证安全，配合SE安全模块可以提供更可靠的安全保护。不过，单一的NFC识别还是有很多漏洞，所以现在很多研究人员利用NFC的可扩展性，结合生物识别技术实现更准确的识别。

3.身份识别系统的搭建与验证

本系统框架图如图2所示，采用B/S技术方便管理人员的观看和管理，利用多个NFC设备来实现身份识别和定位，而嵌入式则是系统的处理中枢。每个NFC标签都含有相应的地理位置信息，几个NFC分成一组公用一台路由器，这些路由器都要连入总路由器中，总路由器在和电脑相连实现管理功能。每一天路由器都是含有嵌入式的设备，提供更强的处理能力。因为NFC终端需要比较好的可靠性，在传输通道方面，NFC和各个路由器采用有线连接的方式，而电脑和路由器，路由器之间可以采用无线传输方式

3.1硬件部分

采用RDM8800模块作为NFC的读卡模块，RDM8800包含PN532的NFC芯片和LGT8F88A控制芯片，使用Arduino开发环境。嵌入式采用TINY6410开发板来处理信息，嵌入式体积小，性能却强大可靠。NFC与嵌入式可采用USB或串口进行数据通信，因为嵌入式串口资源丰富，连线简单且编程控制串口更容易，所以本系统采用串口通信。

3.2软件部分

采用浏览器/服务器（B/S）模式，安装BOA嵌入式服务器，该服务器利用CGI接口实现NFC的身份识别功能，CGI编程和C语言类似，软件流程图如图 所示，处理NFC接收到的信息，完成身份的识别和定位并显示。每个NFC终端的固件当中都含有数字唯一的一串数字，这些数字被存储在与它们相连的路由器中。NFC接收到信号时，路由器会查询接收到的数字序列号对应的位置信息，同时再发送到总路由器当中。总路由器则可以把身份和位置信息传输到总监测端，安防管理人员则可以实时接收到报警人员的信息，包括身份信息，所处位置信息，从而可以采取下一步行动，包括调用摄像头进行跟踪监视，喇叭警报，110报警等等。

3.3系统工作验证

本系统搭建后，如有人员触发NFC读卡器，安保人员可立即收到身份识别信息和位置信息，赶往现场进行安防行动或者远程控制摄像头进行跟踪。本系统还可以添加警告设备，例如扩音器，起到震慑的作用。

4.结论

本文讨论了安防系统中常见的身份识别系统，并比较了这几种识别方式，发现NFC作为安防中人身份识别手段具有成本低，安全可靠并且易于和其他防护措施结合的特点。然后设计了一种基于B/S模式的NFC身份识别系统，该系统可以实现身份识别的功能，还具有体积小、可联网、界面友好的优点，适合应用在很多行业。

参考文献：

[1]张玉清，王志强，刘奇旭，娄嘉鹏，姚栋.近场通信技术的安全研究进展与发展趋势[J].计算机学报，2016，06.

[2]颜敏骏.智能门禁一卡通系统集成技术之浅析[J].中国安防，2014，08：55-59.

[3]多样化发展门禁系统凸显创新意识[J].中国安防，2014，19：38-40.

[4]赵建邦.物联网与安防技术融合的新应用[J].智能建筑与城市信息，2013，03.

[5]赵建邦.集成商借助新机遇提高门禁安全及未来应用[J].中国公共安，2013，17.

[6]黄志勇.智慧城市建设将给门禁市场带来更多新契机与变化[J].中国防，2015，Z2.

作者简介：

赵双乐：本文通讯作者，天津科技大学应用文理学院，主要研究方向：测控技术与仪器。

基金项目：

匿名身份识别技术——学习分析 篇7

学习分析是在线教育技术领域中为了提高学习效率所产生的一种新技术。它将分析技术应用于教育数据流以实现干预和预测学习成绩等若干教育教学目标,从而提高学习效率。高等教育在线课程机构正在利用学习分析方法来分析学生学习情况,提高学生学习兴趣,降低在线学习中途停止学习比率。随着教育数据的海量收集与分析,所有权、透明度和隐私数据等问题大量出现。在第一届学习分析与知识国际会议中,与会者一致认为伦理和隐私问题是未来学习分析最应注意的问题。学习分析的关键在于跟踪学生的学习步骤,确定学生的风险利益相关者,从而帮助学生对未来学习进行预测。然而,跟踪学生学习行为的过程中必须关注他们的隐私和身份识别问题。

学习分析所涉及到的伦理问题分不同的类别。主要总结为如下:(1)第三方参与者对公开数据的收集和使用;(2)学习分析所使用资料的所有权;(3)数据的可访问性和分析结果的准确性;(4)研究学生记录隐私数据的安全性、机密性、完整性、可变更性以及是否获得当事人授权使用。

一些教育家声称,教育机构大肆使用教育数据,但是,并没有充分尊重数据所有者的隐私,也没有告知相关学生敏感数据最终会如何使用,使用过后会不会删除特定的数据记录。这一系列问题都将是我们需要解决的,在学习分析中采用匿名身份识别技术将是一种维护学生隐私信息的有效措施。

2 背景

个人信息是可以识别个人身份的任何信息。美国国家标准与技术研究所(NIST)定义了PII(Personally Identifiable Iformation)个人验证信息。这些信息包括:(1)可用来识别或跟踪一个人身份的任何信息,如姓名、身份证号码、出生日期和地点、父母姓名;(2)其他任何链接到个人信息的信息,如医疗、教育、金融、就业等信息。个人信息泄漏可以引发诸多问题,如误用、滥用数据造成交往障碍、声誉损失和信誉丧失等诸多问题。但是,仍然有很多组织需要发布从个人信息中提取的详细信息。例如,一些教育机构需要对外发布有关学生成绩的统计数据以便让外界了解学生的情况。同样,卫生组织机构也需要对外报告特殊病人的记录,警示公众注意身体健康,防止疾病大肆传播。

匿名身份识别技术是为了防止泄露个人身份和保证个人身份信息安全。学习分析相关研究人员经常从教育相关数据中提取分析结果有关的信息。教育数据挖掘和学习分析技术旨在授权学习者和教师了解这些信息,从而提高教与学的效率。但是,为了对这些数据进行更深层次分析,就需要其他机构的研究人员参与学生信息数据的分析,诸如隐私泄露等伦理问题就会出现,匿名身份识别技术就变得至关重要。

3 学习分析中匿名身份识别技术的驱动者

彼得森(Petersen)的一项研究中解决了在学术分析中数据使用权的问题,提出机构、企业或业务职能学术分析中所使用的数据必须标注特殊的标识符[1]。将很多个人信息转化成标识符,以便于研究人员进行不掺杂个人意愿的研究,并且可以防止信息泄露。斯莱德和普林斯路(Slade,S.&Prinsloo,P.)提出在教育机构实施学习分析监控学生的行为时应采用模糊数据挖掘技术。这种模糊不是真正意义上的不清楚,而是个人信息数据采集一视同仁化。教育机构应推出未经授权的身份信息数据匿名化的相关政策。此外,德拉克斯勒和格拉勒(Drachsler&Greller)提出匿名覆盖的方法——“隐藏关键词”。这样研究人员就可以将他们的研究结果与学生学习分析得出的教育数据联系在一起,避免身份信息泄露,从而让学生受益。这些方法的提出推动了匿名身份识别技术的产生。

4 提出的方法

提出了一个匿名身份识别技术——学习分析框架。该框架先将学习者处于学习环境中,目前应用于像MOOCS、学习管理系统(LMS)、沉浸式学习模拟(ILS)、移动学习客户端、个性化学习环境(PLE)等大量在线学习平台中。使得学生可以不受空间、时间的局限参与学习活动,这些平台提供了丰富的教育信息数据,所产生的数据大量投入学习分析技术中,可以定量定性地分析学习中所产生的数据,提出问题,从而提高学习效率。下一步将是实施匿名身份识别技术,将个人隐私信息转化成匿名数据应用于数据系统。匿名身份识别技术包括匿名、掩蔽和模糊等方法。最后一步消除匿名隐藏的数据,还原每个数据独特的描述符,以便于利益相关人最终拿到个性化自适应的分析数据。

5 匿名身份识别技术

在匿名身份识别技术——学习分析概念框架中,有几种方法可用来隐藏学生个人信息记录。

5.1 匿名

数据匿名化技术已涉及到各种不同的研究领域以及各种不同结构的数据,从而保证敏感信息不会意外泄露。当组织机构想要把数据发布给公众、出售信息给第三方或在同一组织内进行信息共享时,匿名化和匿名身份识别技术之间的差异就显而易见了。随机数据匿名化是整体匿名身份识别技术的一个子集。匿名身份识别技术是为了最后识别数据而保留其原始格式的过程。在教育大数据的背景下,匿名化不同于以往的隐藏程序,它不能在最后重新确定学生的身份数据。而匿名身份识别技术消除了查明学生个人信息数据的路径,但是有记录代码可以去重新还原所匿名的信息。

正如前文所提到的,教育信息数据记录可能包括如姓名或学生证号等私人信息,其中这些差异性的特征数据被称为直接标识符,删除或隐藏这些直接标识符其实并不能保证真实的数据被匿名化。标识符可以与其他信息链接从而查明个人信息数据。“出生日期+性别+名称”是一个标准身份识别直接标识符。

5.2 掩蔽

组织机构在对外公布分析结果时利用匿名身份识别技术中的掩蔽方法把一些敏感隐私数据用虚构数据进行替换。数据掩蔽修改替换了数据信息记录,从而保证个人信息保密的同时它们仍然可用。例如,将“王小明”与“###”替换是一种掩蔽方法,但是并未改变“王小明”。这种方法就是用虚拟字符掩蔽替换直接标识字符以达到目的。

5.3 模糊

模糊数据信息就是减少数据的精度和识别度。有几种方法来实现模糊,例如将数据划分为子类别、随机化的数据字段或对数据记录添加噪声。

6 结语

自2011年学习分析第一次出现在公众视野开始,它已帮助了成千上万的学习者分析他们的教育数据,提高了他们的学习效率。随着学习分析领域的扩大,所分析数据的增加,引发了许多道德、伦理和所有权的问题。本文主要讨论了一种保证学习者的所有敏感隐私信息不被泄露的解决方案——实施匿名身份识别技术,以方便学习分析的有效应用。本文提出了概念性的方法和现实的例子去阐述匿名身份识别技术,保证学习者用于学习分析的个人隐私教育数据的安全。虽然匿名身份识别技术不是一个保护学生隐私万无一失的解决方案,但是,在学习分析的研究中伦理隐私问题必须纳入考虑范围。

参考文献

网络个人身份识别技术研究 篇8

在信息流通过程中, 人们为了保证信息的安全, 采用了各种各样的安全措施, 各种各样的加密方法, 然而, 对于个人身份的正确识别这一与网络信息安全有着重大关系的领域却始终没有找到最为完美的解决方案。下面, 就从我个人的研究结果谈谈网络中个人身份识别的现状与未来发展方向, 旨在抛砖引玉, 不当之处望大家指正。

一、目前网络个人身份识别的现状

纵观我们目前所采用的各种各样的网络个人身份识别方式, 我们可以粗略地划分为以下几种大的类型:

(一) 密码识别——单向认证:

密码作为使用最早、最简单而又广泛采用的人身份识别方式, 到目前仍然被各种场合所使用, 并随着各种复杂的加密方式的出现和改进有了长足的进步, 在人类生活中起到了非常重要的作用, 在各种重要场合均有它的身影。

然而, 密码识别有着它先天性的, 无法克服的重大缺陷, 这种缺陷除了众所周知的密码的泄露问题, 还有一个十分重要的问题就是密码认证的单向性。

密码泄露可以分被动泄露和主动泄露两种, 被动泄露也就是密码被别人以各种方式的秘密窃取, 这是如今密码泄露的主要方面, 另一种主动泄露是指掌握密码的人主动告知他人, 一个典型的例子便是朋友帮忙签到考勤, 在类似考勤这种情况下, 如果管理者仅通过密码进行个人身份的认证, 无疑是不可能肯定签到的人就是被签到者本人的, 因为被考勤者完全可以通过把密码主动告知其好友的方式让其代为签名, 也就是说, 密码识别顶多也就是单向确认, 这种单向认证仅对加密者本人可靠, 而对远程的管理者是不可靠的。

(二) 生物特征信息识别——生物固有信息的识别:

这是继密码识别后当今发展很快的新型个人身份识别技术, 像指纹识别、视网膜识别、人脸识别、语音识别等都属于这一类, 其特点是利用个人的生物特征信息进行识别, 相比单纯的密码识别技术, 由于生物信的实体性、特殊性和多样性, 生物信息识别有着使用方法简便、信息量大、不易仿造等特点, 在很多领域都有其特殊的地位, 更重要的是相比密码识别具有一定的“双向性识别”特点。

然而, 采用生物实体信息进行识别, 识别过程复杂不说, 由于受生物实体变化的影响, 识别可靠性不高, 最为关键的是由于生物实体信息的固有性, 这类生物信息都是在现实世界中实实在在的存在着的, 这种以实体形式存在的信息均难免被他人仿冒和盗用, 在技术飞速发展的今天, 例如, 要想制造出假的指模、假的视网膜等在现在也并非难事, 也就是说这类识别方式的安全性其实也是很有限的。

一般情况下, 生物特征信息识别技术仅仅只能是作为一种辅助的识别方式来使用。

(三) 生物行为信息识别——真正的“双向识别”且不易被模仿。

这是目前尚未进入实用的一种网络个人身价识别方式, 也是未来的研究方向, 从理论上讲, 采用生物行为信息识别将有可能真正做到网络中个人真实身份的准确识别。

在现实生活中, 任何一个正常的人均能准确地识别自己所熟悉的人, 这是因为人的大脑为我们综合了这个人的各种生物特征与行为信息, 从而使得我们这种识别非常准确, 我们甚至可以在诸如很远的地方根据很少的行为信息去准确识别一个自己所熟悉的人。

由于一个人的行为习惯与一个人的生理、心理、学习和经历等都有很大关系, 是一个人经过很长时间才逐渐形成的, 有着相对的稳定性和个体的特殊性, 而且这种特殊性是别人很难完全模仿的, 这种特殊性便是对个人真实身份进行识别的基础。

目前, 在世界范围内, 生物行为识别技术的研究正如火如荼地展开, 归纳起来, 生物行为识别技术有如下多种途径:一是面部表情变化特征识别;二是肢体运动特征识别;三是书写行为特征识别;四是声音变化特征识别。可以预见, 随着人类信息化进程的不断推进, 生物行为识别技术必将慢慢地为大众所接受, 成为未来个人身份识别中必不可少的重要方法。

通过以上分析我们可以看出, 在当今流行的各种各样的个人身份识别方式中, 无论是密码识别还是各种实体信息如指纹、视网膜等的识别, 均存在着其无法克服的天然缺陷, 从而无法做到个人真实身份的准确识别, 而通过对“个人行为”这一代表个人特征的特殊信息的研究, 进行生物行为信息识别, 才有可能真正得到突破。

二、生物行为信息识别的可行性

利用计算机进行人的生物信息识别与人类利用经验进行识别有很大的不同, 人类利用经验进行识别仅仅是综合了多种模糊信息, 仅凭个人经验来完成的, 其识别的准确性特别是针与自己不熟悉的人的识别并不准确, 然而对于计算机而言, 情况就大不一样了, 这主要是因为计算机有着远远超过人类的强大记忆力和快速准确的运算能力, 可以实现人类无法做到的很多细微差别的分析, 因此, 利用计算机进行人的生物行为信息识别, 从理论上讲其准确性理当远远高于常人。

电脑技术的飞速发展, 早已使我们可以非常精确地捕捉到人的各种影像及行为信息, 只要我们通过科学的方法对这些复杂的信息进行统计分析, 我们便不难找出科学准确的识别方法, 因此可以说生物行为信息识别已并非什么难事, 随着我们对生物行为识别技术的研究的深入, 生物行为信息识别技术必将在网络生活中大量普及并发挥出巨大的作用。

三、生物行为信息识别技术研究的主要方向

(一) 键盘输入行为识别。

这是一种最简单的肢体运动行为识别方式, 其原理是通过检测一个人在输入不同字符、不同单词时的速度变化, 来判断是否为同一个人。这种识别方式因采集的信息量少, 同时由于这种个体行为波动较大, 在实际应用中除非能增加一些诸如击键力度之类的信息, 其识别准确度很难提高, 很难有实用价值。

(二) 肢体运动及表情变化识别。

通过采集个人的行为动作影像信息或者人脸表情变化的影像信息等, 经过计算机进行大量的统计分析, 从而识别一个人。

这种方法最大的优点是使用简单方便, 可以在被识别者随意的活动中进行识别, 非常便于为大众所接受。但是, 由于每个人在不同的时间、不同的场合外形变化很大, 加之信息量也很大, 该技术实现起来难度非常大, 如果不配合别的识别方法, 我们不敢奢望会有多高的准确度。

(三) 个人书写行为识别。

这种识别方式是通过采集个人进行各种图文符号书写时的各种信息, 来进行个人身份识别。这与个人签名识别有着本质的不同, 传统的签名识别主要是从签名的形态来识别的, 而如今用电脑来实现, 我们可采集的信息量可以增加很多, 诸如书写压力、速度、方向变化等更多有用的动态信息, 因此从理论上讲有很高的准确度。

经过笔者两年多的研究, 个人书写行为识别才是生物行为识别中最有前途的方式, 目前, 本人对这一技术的研究已有了突破性的进展, 有望最终编制出能进入实用的应用程序。

限制这一方法应用范围的唯一因素可能是这一方法不太适用于类似文盲的人。

四、生物行为信息识别研究中的关键技术

(一) 关键信息的采集。

生物行为是各种因素的综合作用的结果, 进行生物行为信息识别所采集的信息既要准确、丰富又要多样, 只有这样才能全面代表一个生物个体, 在计算机技术飞速发展的今天, 技术条件已完全成熟, 要做成相应的专用产品并非难事。

(二) 数理统计分析。

这是进行生物行为信息识别的关键。无论对哪种行为进行识别, 最关键的是要从众多的信息中去除无用的共性信息, 提炼出能最大限度代表个体特征的关键信息。

从个人书写行为识别来看, 书写的变化规律是最难提取的, 这也恰恰是进行书写行为识别中最重要的, 这也是进行生物行为信息识别技术研究中的重点。经过本人两年多的研究, 现已初步找到了个人手写行为的关键信息的提取方法。

(三) 应用程序的编制。

在算法研究完成以后, 进入实用前的应用程序编制及优化也是很重要的一环, 要想在现实生活中普及, 程序必须有较高的运算效率、准确的认证结果和较高的稳定性, 同时便于与硬件的集成。

(四) 与硬件的集成。

识别程序与硬件的集成至少有两方面的好处, 首先是使用方便, 第二是便于更可靠地加密, 三是便于推广。

(五) 网络远程认证的加密传送。

网络应用是个人身份识别的重要领域, 网络数据加密传送将最终关系到识别的可靠性, 这也是进行生物行为信息识别研究中必不可少的一环。

五、生物行为信息识别技术的未来展望

随着信息时代的深入, 个人身份的认证已无处不在, 追求简单实用是人类的天性, 当个人身份识别技术出现重大进展以后, 我们的生活必将会发生根本性的改变。

也许, 将来我们将不需要携带任何实物 (包括证卡) 就可以轻松地出入各种公众场合, 轻松地进入球赛现场, 轻松地进入电影院、轻松而可靠地进行各种交易。

我们的办公及管理方式将会发生根本性的改变, 我们的生活将异常轻松;网络将不再可怕, 网络中人与人的联系将会更多, 人与人之间的误会将更少, 交往也将更加可信, 我们的生活将更加美好。

就让我们共同期待这一天早日到来吧。

摘要：在我们享受着信息传输便利的同时, 信息安全也越来越成为非常严峻的现实问题。本人在对网络时代各种个人身份的识别技术进行深入研究的基础上, 探索性地提出了生物行为识别技术才是未来的发展方向, 只有生物行为识别才能从根本上解决现今出现的各种问题。本文旨在于抛砖引玉, 共同迎接网络信息安全技术辉煌的明天。

基于头部透视图像的身份识别 篇9

1 X射线与头骨识别

1.1 研究背景

对于非正常死亡人员身份鉴定，通常采用DNA指纹鉴定来确定死者身份，DNA指纹鉴定[3]准确率高。但由于DNA鉴定技术本身的瑕疵，使得采取任何一种鉴定方法都存在错误的可能性，不同个体的DNA结构也有偶然重合的可能性，因此DNA鉴定只能作为一种参照判别的依据，其准确率并达不到100%。另外，采用DNA指纹鉴定，鉴定时间较长，鉴定一个身份一般需要三个工作日以上，当出现需要做大量身份鉴定这类突发事件时，就会遇到很大的困难。同时，DNA鉴定技术要求非常严格，对于样本的量和质有一定的要求。

特殊职业的特殊人群出现的特殊死亡，采用当前广泛开发使用的指纹识别、虹膜识别以及语音识别[4]或人脸识别[5]等方法，都无法做到身份的正确识别。如果死者皮肤烧焦或已腐烂掉，指纹信息已遭破坏，必将无法进行指纹识别。同样，如果虹膜遭到破坏，虹膜识别方法也将无法进行身份识别。人脸识别方法、语音识别方法都将无法采用。

基于以上原因，本文提出了基于X射线头骨成像的身份识别方法，对于身份鉴定可以起到一定的辅助作用。对于上面提到的特殊人群，可在进行体检时，采用X射线一次性头骨成像，将采集到的头骨图像存入头骨图像库，同时与该人其他身份资料建立索引，例如采集到头骨对象的相关照片等资料。当遇到需要身份鉴定的情况下，第二次利用X射线采集其头骨图像，依据面部骨骼的几何特征，由电脑进行自动身份识别，验明其身份。

1.2 国内外研究现状

目前，国内外身份验证的方法多种多样，比较成熟的有指纹识别、虹膜识别，均利用了人体生物特征中，不同个体所具有的生物特征的唯一性，进行的身份验证，这两种技术已基本成熟。

当前，语音识别、人脸识别依据其独有的便利性和无强迫性，在模式识别和计算机语言及视觉领域中成为非常活跃的研究课题，在国家安全、军事等领域有着广泛的应用前景，一直受到很多研究学者的关注。

在特殊职业领域中进行的身份验证，通常采用DNA指纹身份识别方法，该方法准确率高，应用广泛，但其技术本身也存在缺点，依然无法实现100%的身份识别率。在该身份识别领域中，采用本文提出的基于X射线头骨图像的身份识别，可在身份鉴定中起到较好的辅助作用。

1.3 X射线与其应用原理

X射线的特征是波长非常短，频率很高，其波长约为(20～0.06)×10-8厘米之间。X射线是由于原子在能量相差悬殊的两个能级之间的跃迁而产生的，所以X射线光谱是原子中最靠内层的电子跃迁时发出来的，而光学光谱则是外层的电子跃迁时发射出来的。X射线在电场磁场中不偏转。这说明X射线是不带电的粒子流，因此能产生干涉、衍射现象。

X射线光谱由连续谱和标识谱两部分组成，标识谱重叠在连续谱背景上，连续谱是由于高速电子受靶极阻挡而产生的轫致辐射，其短波极限λ0由加速电压V决定：λ0=hc/(ev)为普朗克常数，e为电子电量，c为真空中的光速。标识谱是由一系列线状谱组成，它们是因靶元素内层电子的跃迁而产生，每种元素各有一套特定的标识谱，反映了原子壳层结构。同步辐射源可产生高强度的连续谱X射线，现已成为重要的X射线源。

X射线具有很高的穿透本领，能透过许多对可见光不透明的物质，如墨纸、木料等。这种肉眼看不见的射线可以使很多固体材料发生可见的荧光，使照相底片感光以及空气电离等效应。波长越短的X射线能量越大，叫做硬X射线，波长长的X射线能量较低，称为软X射线。当在真空中，高速运动的电子轰击金属靶时，靶就放出X射线，这就是X射线管的结构原理。

2 头骨图像独具特色的几何特征

人的正面头骨本身具有丰富的几何特征。通过X射线所形成的头骨图像，其几何特征比较明显。尤其是双眼眉骨的几何特征，眼眶的轮廓，眼眶四周拐角处的弧度值，鼻骨处各小骨的大小形状特征，以及比例特征，都非常明显。

从图3我们可以看到,人的头骨骨节较人脸面部具有更多的识别特征,将主要特征位置用一组数组表示,这些特征位置是左右对称的。右边骨节用一组一位数据表示,图3中是从1到9给予标出的。同样,左边骨节依据对称法同样采用一组一维数组给予标出。采用基于几何特征的头骨识别方法、基于模板匹配的头骨识别方法和基于模型的头骨识别方法,利用隐马尔科夫算法,我们对头骨进行识别,以实现对对象的身份识别。

3 实验过程

3.1 实验流程图

上文中所提到的特殊人群，在体检中利用X射线对生物人脸扫描成像，二值灰度化处理后存入图像库，同时和该图像采集对象的其它详细信息建立检索，做好身份识别的准备工作，以建立身份信息的完备数据库。

在图像数据库建立前提下，对事故后的人脸首先采用X射线扫描提取信息，形成人脸图像，随后对图像做二值灰度化处理。提取出特征点灰度数值，利用面部头骨结构中丰富的几何特征，综合采用多种算法，在事先建立好的头骨图库中，识别出匹配度最高的头骨图像，对应的显示出人脸头部图像，实现身份识别。

3.2 实验结果

在一个210人的数据库上识别率为83%-92%。通过计算面部各处骨骼宽度和长度、嘴巴位置、下巴形状以及鼻骨处等多处骨骼的几何特征进行骨骼识别，在一个49人的图像库上的识别率为99%。然而，简单的模板匹配方法在同一头骨图像库上的识别率为100%。利用侧影(Profile)识别从头骨的侧影轮廓线上提取特征点，将侧影转化为轮廓曲线，从中提取基准点，根据这些点之间的几何特征来进行识别。由于侧影识别相对较简单且应用面小，对侧影识别的研究较少。基于几何特征的方法非常直观，识别速度快，内存要求较少，提取的特征在一定程度上对面部表情的变化、光照的变化，由于其它原因造成的面部皮肉的变化不会影响识别结果，从而使得头骨图像识别具有较好的可靠性，这为人的身份识别提供了很好的辅助作用。

4 结论

基于X射线头骨图像的身份识别，在遇难人员的身份鉴定中，起到一定的辅助作用。对于当前主要采用的DNA身份鉴定，是一个很好的补充。但是，基于X射线头骨图像的身份识别，也存在着许多缺点需要进一步研究和改进。首先，X射线透视对人体细胞有一定的杀伤作用，造成了其适用人群的局限性;第二，X射线图像采集设备价格较昂贵，所成图像清晰度需要进一步提高;第三，头骨识别的算法还需要进一步改进，识别方法有待进一步研究，识别准确率有待进一步提高。

摘要：利用X射线扫描头部骨骼所成图像,对特殊职业中由于事故导致死亡的人员进行身份识别,在身份识别中能起到较好的辅助作用。

关键词：X射线,识别

参考文献

[1]T.普尔特.X射线成像设备和方法[P].荷兰:A61B6/12,2008-04-30.

[2]王蕴红,谭铁牛.现代身份鉴别——生物特征识别技术[J].中国基础科学,2000,12(4):32-34.

[3]谭铁牛,孙哲南,李子青.基于人体生理图像中排序测度特征的自动身份识别方法[P].中国:G06K9/00,2007-09-05.

[4]马志欣,王宏,李鑫。语音识别技术综述[J].昌吉学院学报,2006(3):23-27.

身份识别 篇10

1 临床资料

本院急诊科2011年9月至2012年2月共有身份信息变更患者68例, 其中更改姓名58例, 更改门诊号7例, 更改年龄3例;其中转住院49例, 急诊手术16例, 经抢救无效死亡3例;均按身份信息变更识别操作流程进行管理。结果68例均未出现由身份识别引起的护理差错隐患的发生。

2 操作流程

2.1 抢救室流程

(1) 因各种原因 (主要是神志不清、无家属的患者) 导致不能及时得到患者姓名、年龄、医保卡信息, 先以无名挂号, 开通绿色通道。主班护士用圆珠笔填写腕带, 内容包括:床号、姓名、年龄、门诊号、性别, 填写时字迹清晰, 并由第二位护士核对, 确认无误后给患者系上, 松紧适宜。检查治疗护理操作时认真做好“三查七对”。 (2) 家属提供患者真实姓名、年龄、医保卡后, 去挂号室更改患者身份信息。主班护士再根据门诊病历完整地填写一新腕带, 与第二位护士、家属一起核对无误后再给患者系上。保留第一个腕带, 不要去除。 (3) 同时建一份患者身份变更确认单, 表单内包括变更的信息、医患双方的签名等。与提供信息家属一起核对签字, 并保留在抢救病历内。

2.2 转住院流程

(1) 办理住院手续, 打印出住院条形码腕带。完善患者身份变更确认单上的住院号码、姓名、性别、年龄。护送护士与住院部接诊护士、患者家属三者一起核对患者的3条腕带和身份变更确认单。交接病情和各检查治疗化验单。身份变更确认单留住院病历保管。 (2) 住院时涉及身份变更前的后续治疗, 如输血时必须与先前抽取检验好的血型进行核对, 保留变更前腕带和身份变更确认单, 便于住院部护士核对确认。

2.3 出院流程出院时, 护士解除患者的腕带, 将身份变更确认单与住院病历一起归档保存。

3 讨论

3.1 完善的操作流程提高了护理管理水平

缺陷分析是流程再造的基础, 而规范完整、流畅的流程是预防缺陷发生的基石[2]。国际患者安全管理目标规定, 使用姓名及住院号进行身份识别是患者安全有效地接受治疗护理的基本保证。但在临床护理过程中, 针对同一患者同时出现多名字或多个门诊号又存在沟通障碍这一特殊群体时, 原先的双重身份识别无法满足临床确认患者身份的需要, 建立患者身份变更确认单, 佩带多条安全标识手腕带, 是针对问题进行护理流程的再造, 由医生、护士、患者或家属参与核对与确认, 有效保证了重要诊疗护理操作过程中查对制度的准确落实, 保证了医疗安全, 同时也提高了患者家属对医院的信任度。3.2提高安全护理意识在现行法律举证责任倒置的今天, 完善护理文书书写, 对维护医院的利益, 减少护理风险隐患及纠纷的发生具有十分重要的意义。建立患者身份变更确认单为举证提供了可靠的依据。

参考文献

[1]魏艳芳, 邓喜红, 黎艳.双重身份识别在住院患者护理安全管理中的应用[J].护理学杂志, 2010, 25 (17) :40-41.

身份识别 篇11

在三天展会期间，预计有上百家世界顶级智能卡企业参展，向来自中国和亚太各国的数千名专业观众推介他们的创新技术与产品。主办方法国高美爱博展览集团将联合有关机构，同期举办多个高端论坛及研讨活动，积极推动全球主要智能卡供应商和亚太地区各国智能卡行业及行业用户的交流和合作。

世界名展，落戶亚太中心城市

“巴黎智能卡展”于1986年创办于智能卡的诞生地法国，经过24年的不断开拓，现已成为数字安全和智能技术领域世界领先的盛会。“巴黎智能卡展”每年一展，平均有500多家企业参展，其中78％为法国以外的企业。国际大型或高端智能卡企业往往是由总部直接报名参展。专业观众达20000名，其中63％来自海外。展会同期还举办丰富多彩的多种专业活动，如技术报告会、“芝麻开门”奖评选、主题展区、演示区等，介绍智能卡市场上的主要趋势和创新技术，积极推动世界智能卡行业的技术进步。

发展业界合作，提供周到服务

亚洲智能卡展将积极发展和各国专业协会、政府有关部门、专业媒体和主要应用行业机构的沟通与合作，在展会期间接待亚洲太平洋地区智能卡业界的决策者和重要的参与者。

在中国，主办方通过法国国际专业展促进会驻华代表团及有关合作单位开展国内的展会宣传工作，积极发展与国内有关政府机构、协会、媒体和企业的合作，推广亚洲智能卡展，为国内专业人士届时前往香港参观和交流提供各种咨询和服务。

基于虹膜的身份识别技术的研究 篇12

从理论上讲, 虹膜的这些特性使得虹膜识别技术可以成为防伪性能最好的生物识别手段。据统计, 到目前为止, 虹膜识别的错误率在各种生物特征识别中是最低的。故在近年来虹膜识别技术被广泛认为是最有前途的生物识别技术之一。

1 虹膜识别技术的国内外研究现状

用虹膜进行身份识别的设想最早出现于19世纪80年代, 但直到最近10年来, 虹膜识别技术才有了飞跃发展。1885年在巴黎的监狱中曾利用虹膜的结构和颜色区分同一监狱中的不同犯人。而自动虹膜识别系统则是上世纪末才出现。1987年, 眼科专家Aran Safir和Leonard Florm首次提出了利用虹膜图像进行自动身份识别的概念, 但他们并没有开发出这样的处理器。1989年, 他们请当时在哈佛大学任教的John Daugman为虹膜识别研制真正的算法。1991年, 在美国洛斯阿拉莫斯国家实验室内Johnson实现了文献记载得最早的虹膜识别应用系统———基于Gabor变换的虹膜识别技术和分布式虹膜数据库的虹膜识别系统。1993年, J.G.Daugman率先研制出基于Gabor变换的虹膜识别算法, 其中基于Gabor变换的虹膜识别技术成为了现代商用虹膜识别系统的技术基础。该算法的具体实现如下:首先求取虹膜内外边界的灰度阀值, 利用圆探测法以求最大值的方法获得虹膜内外边界圆的参数, 并利用坐标变换实现归一化;然后利用极坐标系中的二维连续Gabor复小波变换得到特征点的复小波系数, 由此得到特征点的幅值信息的二比特编码;最后, 以Hamming距离为判据依据进行判别, 具体实现时利用虹膜编码的伪码来完成对睫毛等干扰的纠偏。作为第一个实用化的虹膜识别算法, 这种识别算法取得了很高的识别率, 其中基于Gabor变换的虹膜识别技术成为了现代商用虹膜识别系统的技术基础, 但是这种识别算法但是它对原始虹膜图像的要求较高, 归一化后的虹膜图像大小为24×1024, 编码前期计算量较大, 也没能较好的解决虹膜旋转不变性的要求。随后, 1994年, R.P.Wildes研制出基于图像登记技术的虹膜识别系统, 该算法在分析原始虹膜图像的灰度分布的基础上, 确定边界灰度的阀值, 然后据此对图像进行二值化处理;利用基于梯度的边缘检测手段, 通过Hough变换获得原始图像的虹膜内外边界的参数, 分割出虹膜。并依靠Fisher线性判别器完成判定。该算法的多项指标都和Daugman的算法接近, 但在整个算法的各个部分都独具特色, 在解决如何保证虹膜图像的旋转、平移和尺度的不变性的问题上, 采用了特有的图像注册技术, 但是, 这种识别算法比较繁琐, 计算量较大, 不宜用于实际操作。1997年W.W.Boles等人用小波变换过零检测进行虹膜的识别, 并取得较好的识别结果。该算法使用一维小波变换来对纹理图像进行分解, 待处理的信号是采样以虹膜圆心为圆心的同心圆而得到的, 这种识别算法克服了以往系统受漂移、旋转和比例缩放所带来的局限, 并且对亮度变化及噪声不敏感。最近, 法国人Tisseetal提出用瞬时相位技术提取虹膜特征的方法, 这种识别算法计算量相对较小。

在国内, 虹膜识别的研究工作开始相对较晚, 上世纪末虹膜识别技术的研究工作开始兴起。上海交通大学1998开始从事虹膜识别技术的跟踪研究。2000年华中科技大学的科研人员根据图像的相关性进行虹膜识别。2000年以来, 北京大学信息科学中心也开展了虹膜识别技术的研究, 并研究出一套独特的高效方法。2002年, 中国科技大学也实现了虹膜识别演示系统。中国科学院自动化所的研究人员, 用不同的方法进行虹膜识别的研究, 并对一些特定干扰条件下的虹膜图像进行计算机模拟试验, 取得较好的结果;他们所组织开发的“便携式虹膜识别系统”2003年荣获国家五部委颁发的“国家重点新产品证书”, 国际权威学术评论MITTechnology Review也高度评价了此虹膜识别系统。他们还利用研制的虹膜图像获取装置建立和共享了用于科学研究的虹膜数据库———CASIA虹膜数据库, 这是当前国际上最大的共享虹膜数据库, 正逐渐成为虹膜识别研究领域的公共平台。

2 虹膜识别中存在的问题

近年来通过对虹膜识别算法的研究, 在Daugman算法的基础上提出了许多新的识别算法 (定位算法、特征提取编码算法、匹配算法) , 在一定程度上弥补了Daugman算法的不足, 提高了虹膜识别算法的运行速率与判别精确率, 但仍需进一步改进。虹膜图像获取是非常重要但又比较困难的问题;虹膜特征提取是虹膜识别的核心问题, 如何更加准确的描述虹膜纹理的细微特征还需要进一步探讨;高重复性的虹膜识别算法有待进一步开发, 性能评价体系有待建立, 虹膜识别的技术标准还有待完善。

国内在虹膜识别技术的研究上有了很大的进步, 但是我们也要意识到和国外优秀的虹膜识别产品相比, 国产系统还是有较大的差距, 尤其在虹膜图像采集硬件装置方面、清晰虹膜图像的获取受到多方面的影响, 比如镜头焦距和景深的变化, 外部环境光线的变化、用户的配合程度等。

3 总结

虽然虹膜技术还存在着一定的不足, 但我相信随着科技水平的不断提高, 问题的解决和研究的深入, 虹膜识别产品将会在我们生产、生活的各个领域发挥有效、准确、安全的个人身份识别作用, 并带来巨大的社会效益。

摘要：虹膜识别以其唯一性、稳定性和非侵犯性等优点成为生物特征识别中极具发展潜力的身份识别技术。随着科技水平的不断提高, 虹膜识别产品将会在我们生产、生活的各个领域发挥有效、准确、安全的个人身份识别作用, 并带来巨大的社会效益。

关键词：生物特征识别,虹膜识别,身份认证

参考文献

[1]王金涛.虹膜识别与图像处理内核实现研究[D].天津:天津大学, 2002.

[2]Flom L and Safir A.IrisRecognition System.US:Patent.4641349.1987.

[3]何家峰, 叶虎年.虹膜定位[J].中国图像图形学报, 2000.

[4]康浩.虹膜识别系统研究[D].上海:上海交通大学, 1999.

[5]应忍冬.虹膜身份识别方法的研究[D].上海:上海交通大学, 2000

[6]陈良洲, 叶虎年.一种新的虹膜识别算法研究[J].华北工学院测试技术学报, 2000.

[7]严民军, 汪云九.虹膜识别的计算机识别原理[J].生物化学与生物物理进展, 2000.