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国内三维人脸识别技术
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优质回答国内真正开始做人脸识别，是在20世纪90年代。国内最早研究人脸识别的，应该是属于中科院计算所跟哈工大的一个联合面像实验室。该实验室的高文教授，陈熙林教授，山世光教授，直到今天，都一直活跃在人脸识别领域，后来，该实验室，成为上海银晨的研发中心，专门为上海银晨做技术研发和技术支持。其次是中科院生物识别研究所的李子青教授，以及下属的中科奥森公司。李子青教授，当年在微软亚洲研究院的时候，就从事人脸识别方面的研究工作。后来，在中科院组建了专门的人脸识别研究团队（当然是他跟他带领的一群博士硕士）。该研究团队，首先提出了基于近红外的人脸识别技术，并将该项人脸识别技术用于08年北京奥运会。同时，基于近红外的人脸识别技术，得到了国际上同行业专家的认同和一致肯定。顺便提一下，李子青教授编辑了一本名为《Handbook of face recognition》的书籍，可以说是目前人脸识别领域，最为全面的一本参考书。接着，是清华大学的丁晓青教授。丁晓青教授在OCR(字符识别)领域，可谓国内第一人。不过，最近几年转行做人脸识别，也是非常有成就的。不说别的，就只从FRVT2006（美国国家标准研究所2006年全球人脸识别供应商系统性能测试）的测试结果来看，丁晓青教授的研究团队（自然也是丁教授跟她的博士、硕士）是唯一一个完成大规模3D人脸识别性能测试的参赛团队。由此可见，在国内人脸识别领域来说，她们的算法，在3D领域，绝对排名第一。不过，国内人脸识别产品市场占有率最高的，是汉王科技的门禁和考勤系统。汉王科技也是中科院下属的一个公司，其人脸识别技术，是采用双摄像头，分别捕获到人脸的信息，从而合成3D人脸图片，然后进行特征提取和相应的识别工作。汉王科技拥有完全自主知识产权的“双目立体”人脸识别算法（Dual Sensor），最后一个，就是深圳的飞瑞斯，该公司最近也在推广其自主开发的人脸识别系统。于前几位不同的是，它们采用了多光源进行补光的策略，从而有效解决了人脸识别中环境干扰的问题。当然，除此之外，也有一些小公司或者单位，也在从事人脸识别方面的研究工作。不过，都没有自主的技术或者产品推出。
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生物特征识别技术
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优质回答生物特征识别系统在利用个人特征来鉴别或验证用户身份时，如果有生物特征被察觉或检测到是“有噪音的”（比如指纹中带有疤痕或者因感冒而改变声音时），这个生物特征识别系统的性能可能会受到损害，此时的匹配评分计算是不可靠的。这个问题可以通过安装多种传感器捕捉不同的生物特征来解决，这也被称为生物特征融合或多模态生物特征识别系统。
基于多模态或多生物特征融合的解决方案代表了一个新兴趋势，某些应用会比单一方法的识别系统具有更好的技术性能。国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）已经联合公布了《信息技术—生物特征—多模态和其他多生物特征融合》（ISO/IECTR24722∶2007），该方案能融合多种生物指令，以保证在一种生物特征失真的情况下，仍能顺利识别。新的ISO/IECTR24722∶2007不但包含了目前就多模态和多生物特征融合做法的描述和分析，它还研讨了需求、可能的路径和标准化来支持多生物特征识别系统，以提高其通用性和实用性。这项最新的ISO/IEC技术报告提供了多模态和其他多生物识别系统的总的概述，并给出了关于多生物特征融合的一个参考——生物特征识别系统需要一种的生物模态。
多生物特征解决方案的潜在好处是能延伸到人体进入控制区域从而获取敏感数据。这样，就能使生物特征识别系统更安全，入侵者用人造物或模仿品来同时骗过多生物特征基本上是不可能的，而个人在某项特征不便时亦可灵活调换。
在国内，由清华大学丁晓青教授组研制的TH-ID系统多模式生物特征（人脸、笔迹、签字、虹膜）身份认证识别系统已通过教育部组织的专家鉴定。能够实现在复杂背景下的图像和视频人脸自动检测、识别和认证，在人脸、笔迹、签字、虹膜的识别认证技术上取得了重要进展，在整体上达到了国际领先水平。
该系统包括两大部分内容：人脸、笔迹、签字和虹膜四种生物特征的身份认证（识别和验证）的四个子系统和利用多种生物特征的多模生物特征融合的身份认证系统。他们构建了基于统一数据库的人脸、笔迹、签字、虹膜四种生物特征的多模生物特征身份识别认证系统，能够进行融合模式的选择，进行各种可能的模式融合。可以有效克服单一生物特征常有的缺陷，极大地提高了身份认证的准确度，从而也为生物特征身份认证的实际应用打下了坚实的基础。
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