步态识别的特点
是一种非接触的生物特征识别技术。因为它不需要人的行为配合；特别适合于远距离的身份识别。这是任何生物特征识别所无法比拟的；不容易伪装。是让犯罪分子防不胜防的追捕手段，它不仅可以分析闭路电视捕捉到的嫌犯的行动情况，还能把它们同嫌犯走路的姿态进行比较。在一些凶杀案中，往往凶犯不让你看到他们的脸，但却能看到凶手走路的样子。采集装置简单、经济。因为只需要一个监控摄像头就行。
步态识别的比较
由于步态识别与面像识别一样，都是一种不需要人的行为配合的非接触的生物特征识别技术，因此均可用于智能视频监控系统。现将两者的比较，归纳如表1所示。步态识别与面像识别的相同点表现在，检测方法、人的行为配合、软件难易程度、联网、复制可能性以及在智能化视频监控系统中的应用方面都是相同的；其不同点在采集装置成本、采集速度、采集距离、伪装、可靠性、使用等方面。面像识别优于步态识别的有二：一是采集速度快于步态识别，因为摄像头只要一抓住面像即可，而步态识别则要采集到步态图像的序列才行；二是面像识别技术比较成熟，而步态识别刚起步，其可靠性不如面面像识别，试验的识别率只有80%。步态识别优于面像识别的有四：一是采集的摄像机用一般的即可，所以采集装置的成本比面像识别的低；二是采集的距离要比面像识别的远，只要能看清走路的姿态就行，甚至可以背离摄像机，这是面像识别所不行的；三是面像可伪装，而步态却不易，因为当你看到摄像头想伪装时，你的步态却早己被采集了；四是步态识别使用最方便，它不像面像识别那样要较好的光照条件来看清面像。
步态识别的软件算法
根据医学和心理学等学科的研究表明：人可以感知步态，并可以通过步态进行人的身份认证。尤其自“911事件”以来，使得远距离的身份识别研究备受关注。而与其他生物特征识别相比，步态识别的突出特点主要是能远距离识别。因此，步态识别的研究，己越来越引起国内外学者的关注。目前，己研究出的步态识别的软件算法有如下几种： 对于每个步态序列而言，一种改进的背景减除技术被使用来提取人的空间轮廓。这些轮廓的边缘，被逆时针方向展开为一系列相对于质心的距离模板。这些模板特征通过使用主元统计分析方法来训练，从而得出步态形状的变化模式在特征空间中的轨迹表达。识别时，采用了时空相关匹配方法和基于归一化欧氏距离的最近邻规则，并引入了相应于个人的体形等生理特征的融合，以用于必要的步态分类校验。 该算法来源于“从行走运动的时空模式中可学习人体的外观模型”的观点。对于每个序列而言，背景减除过程用来提取行人的运动轮廓，这些轮廓随时间的姿态变化在二维空间中被对应描述为一个序列的复数配置(Complex Configuration)。利用Procrustes形状分析方法，从该序列配置中获取主轮廓模型作为人体的静态外观特征。实验结果表明，该算法获得了令人鼓舞的识别性能。 该算法来源于“人体行走运动很大程度上依赖于轮廓随着时间的形状变化”的直观想法。对于每个序列而言，背景减除与轮廓相关方法用于检测和跟踪行人的运动轮廓，这些时变的二维轮廓形状被转换为对应的一维距离信号，同时通过特征空间变换来提取低维步态特征。基于时空相关或归一化欧氏距离度量，以及标准的模式分类技术用于最终的识别。实验结果表明，该算法不仅获得了令人满意的识别性能，而且拥有相对较低的计算代价。 该算法来源于“行走运动的关节角度变化包含着丰富的个体识别信息”的思想。首先，结合人体模型、运动模型和运动约束等先验知识，利用Condensation算法进行行人的跟踪。然后，从跟踪结果中获取人体主要关节的角度变化轨迹。这些轨迹经过结构和时间归一化后，作为动态特征而用于身份识别。 这是一种基于新的特征提取方法的自动步态识别算法，该算法仅从腿部的运动进行身份识别。对于每个序列，用一种基于图像色度偏差的背景减除算法来检测运动对象。在经过后处理的二值图像序列中，利用边界跟踪算法获取对象边界，在对象边界图像上，局部应用Hough变换检测大腿和小腿的直线，从而得到大腿和小腿的倾斜角。用最小二乘法将一个周期内的倾斜角序列，拟合成5阶多项式，把Fourier级数展开后得到的相位与振幅的乘积，定义为低维步态特征向量。在小样本的数据库上用Fisher线性分类器验证所研究算法的性能，正确分类率为79.17%，在步态数据库不很理想的情况下也获得了较好的识别率。 基于广义多尺度分析理论，针对不同的应用图像或信号库，得到最优小波分解, 并在人体步态识别中与二维小波矩结合进行应用。在三维物体的表示方面, 作为三维物体的一种无冗余的描述和识别方法，提出了三维小波矩理论。与现存的方法相比，它不但具有平移、缩放和旋转不变性，在径向上还增加了多尺度分析的特性。可以根据不同的需要，提供多层次的特征描述子，同时引进球面调和函数加速算法和小波的Mallat算法后，使小波矩的计算得到了双重加速。有人计划搭建实用的三维物体检索平台，将进一步完善该算法。此外，有人在基于人体生物特征不仅包含静态外观信息，也包含行走运动的动态信息的思想，提出了一种判决级上融合人体静态和动态特征的身份识别方法。利用此方法在不同融合规则下的实验结果表明，融合后的识别性能均优于使用任何单一模态下的识别性能。
苹果手机把哪些科学技术集成到了一起
不仅仅是苹果手机，所有手机都是一个复杂的系统，尤其是智能手机，更是集合了众多的技术于一身。就拿苹果来举例说吧，可以大致分为几个功能系统，中央处理系统、通话功能系统、显示功能系统、感应功能系统、摄录功能系统等、供电系统（电池以及配套设备和线路等）。每个系统都用了非常多的技术，这个不是一句两句话能够说明白的。
生物识别技术的种类有哪些？
生物特征识别技术有哪些呢？
方法/步骤
所谓生物特征识别技术就是通过，高科技手段，对生物固有的生理特性和行为特性，进行身份的验证。
生物特征识别技术有哪些呢？
第一个我们比较常用的，就是指纹识别技术，一般上班的时候打卡就需要指纹识别。
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第二个常见的就是，虹膜识别技术。虹膜技术识别，就根据眼睛内的虹膜来进行身份的识别。
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还有一个就是，DNA识别技术。这种技术我们在侦破案件的时候会经常看到。
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还有就是根据写出来的字，也就是我们通常说的笔迹来识别。
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还可以通过对，一个人说话的声音来识别，也就是我们平常在电视里会看到的语音识别功能。
生物特征识别技术有哪些呢？
识别技术有哪些类？比如指纹是属于生物识别技术的 再比如像验证码这种呢，大类小类分不清了。。
(1)指纹
指纹在我国古代就被用来代替签字画押，证明身份。大致可分为“弓”、“箕”、“斗”三种基本类型，具有各人不同，终身不变的特性。指纹识别是目前最成熟、最方便、可靠、无损伤和价格便宜的生物识别技术解决方案，已经在许多行业领域中得到了广泛的应用。
优点：第一是专一性强，复杂程度高：指纹是人体独一无二的特征，并且它们的复杂度足以提供用于鉴别的足够特征。第二是可靠性高：如果我们想要增加可靠性，我们只需登记更多的指纹，鉴别更多的手指，最多可以多达十个，而每一个指纹都是独一无二的，并且用户将手指与指纹采集头直接接触是读取人体生物特征最可靠的方法。第三是速度快、使用方便：扫描指纹的速度很快，使用非常方便；第四是设备小、价格低：指纹采集头更加小型化，可以很容易的与其他设备相结合，并且随着电子传感芯片的快速发展，其价格也会更加低廉。
缺点：某些人或某些群体的指纹因为指纹特征很少，故而很难成像。此外，由于现在的指纹鉴别技术都可不存储任何含有指纹图像的数据，而只是存储从指纹中得到的加密的指纹特征数据；每一次的使用指纹时都会在指纹采集头上留下用户的指纹印痕，而这些指纹痕迹存在被用来复制指纹的可能性。
（2）掌纹
手掌几何学是基于这样一个事实：几乎每个人的手的形状都是不同的，而且这个手的形状在人达到一定年龄之后就不再发生显著变化。当用户把他的手放在手形读取器上时，一个手的三维图像就被捕捉下来。接下来，对手指和指关节的形状和长度进行测量。
根据用来识别人的数据的不同，手形读取技术可划分为下列三种范畴：手掌的应用，手中血管的模式，以及手指的几何分析。映射出手的不同特征是相当简单的，不会产生大量数据集。但是，即使有了相当数量的记录，手掌几何学不一定能够将人区分开来，这是因为手的特征是很相似的。与其他生物识别方法相比较，手掌几何学不能获得最高程度的准确度。当数据库持续增大时，也就需要在数量上增加手的明显特征来清楚地将人与模板进行辨认和比较。
（3）眼睛
分析眼睛的复杂和独特特征的生物识别技术主要包括了虹膜识别技术、视网膜识别技术和角膜识别技术。
虹膜是环绕着瞳孔的一层有色的细胞组织。每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构。虹膜扫描安全系统包括一个全自动照相机来寻找你的眼睛并在发现虹膜时，就开始聚焦，捕捉到虹膜样本后由软件来对所得数据与储存的模板进行比较。想通过眨眼睛来欺骗系统是不行的。
虹膜识别比较便于用户使用；可靠性好，用户与设备之间也无需物理的接触； 但其设备尺寸较大，并且因聚焦的需要而采用的摄像头很昂贵，黑眼睛极难读取，此外还需要一个比较好的光源。
视网膜是眼睛底部的血液细胞层。视网膜扫描是采用低密度的红外线去捕捉视网膜的独特特征，血液细胞的唯一模式就因此被捕捉下来。某些人认为视网膜是比虹膜更为唯一的生物特征。
视网膜识别的优点就在于它是一种极其固定的生物特征，因为它是“隐藏”的，故而不可能受到磨损，老化等影响；使用者也无需和设备进行直接的接触；同时它是一个最难欺骗的系统，因为视网膜是不可见的，故而不会被伪造。另一方面，视网膜识别也有一些不完善的，如：视网膜技术可能会给使用者带来健康的损坏，这需要进一步的研究；设备投入较为昂贵，识别过程的要求也高，因此角膜扫描识别在普遍推广应用上具有一定的难度。
（4）面部
面部识别系统是通过分析面部特征的唯一形状、模式和位置来辩识人。其采集处理的方法主要是标准视频和热成像技术。标准视频技术通过一个标准的摄像头摄取面部的图像或者一系列图像，在面部被捕捉之后，一些核心点被记录，例如，眼睛，鼻子和嘴的位置以及它们之间的相对位置被记录下来然后形成模板；热成像技术通过分析由面部的毛细血管的血液产生的热线来产生面部图像，与视频摄像头不同，热成像技术并不需要在较好的光源条件下，因此即使在黑暗情况下也可以使用。
面部这项生物识别技术的吸引力在于它能够人机交互，用户不需要和设备直接的接触。但相对来说，这套系统是可靠较差，使用者面部的位置与周围的光环境都可能影响系统的精确性，并且设备十分昂贵，只有比较高级的摄像头才可以有效高速的扑捉面部图像，设备的小型化也比较困难；此外，面部识别系统对于因人体面部的如头发，饰物，变老以及其他的变化需要通过人工智能来得到补偿，机器知识学习系统必须不断地将以前得到的图像和现在的得到的进行比对；以改进核心数据和弥补微小的差别。鉴于以上各种因素，此项技术在推广应用上还存在着一定的困难。
（5）语音
语音识别主要包括了两个方面：语言和声音。声音识别是对基于生理学和行为特征的说话者嗓音和语言学模式的运用，它与语言识别不同在于不对说出的词语本身进行辩识。而是通过分析语音的唯一特性，例如发音的频率，来识别出说话的人。声音辩识技术使得人们可以通过说话的嗓音来控制能否出入限制性的区域。举例来说，通过电话拨入银行、数据库服务、购物或语音邮件，以及进入保密的装置。语言识别则要对说话的内容进行识别，主要可用于信息输入、数据库检索、远程控制等方面。现在身份识别方面更多的是采用声音识别。
声音识别也是一种非接触的识别技术，用户可以很自然地接受，使用方便。但由于非人性化的风险、远程控制和低准确度，它并不可靠；并且声音的变化范围大（如音量、速度和音质等方面）直接会影响采集与比对的精确度，一个患上感冒的人有可能被错误的拒认从而无法使用该声音识别系统。同时随着数字化技术的发展，音频数字处理技术很可能欺骗声音识别系统，其安全性受到了挑战。
（6）签名
签名识别，也被称为签名力学辩识，它是建立在签名时的力度上的。它分析的是笔的移动，例如加速度、压力、方向以及笔划的长度，而非签名的图像本身。签名识别和声音识别一样，是一种行为测定学。签名力学的关键在于区分出不同的签名部分，有些是习惯性的，而另一些在每次签名时都不同。
签名作为身份认证的手段已经用了几百年了，应用范围从独立宣言到信用卡都可见到，是一种能很容易被大众接受而且是一种公认的较为成熟的身份识别技术。然而，签名辩识的问题仍然存在于获取辩识过程中使用的度量方式以及签名的重复性。签名系统已被控制在某种方式上去接受变量。但是，如果不降低接受率，它就无法持续地衡量签名的力度。因为签名的速度不快，我们也无法在Internet上方便使用它。
(7) DNA
人体内的DNA在整个人类范围内具有唯一性（除了双胞胎可能具有同样结构的DNA外）和永久性。因此，除了对双胞胎个体的鉴别可能失去它应有的功能外，这种方法具有绝对的权威性和准确性。DNA鉴别方法主要根据人体细胞中DNA分子的结构因人而异的特点进行身份鉴别。这种方法的准确性优于其它任何身份鉴别方法，同时有较好的防伪性。然而，DNA的获取和鉴别方法（DNA鉴别必须在一定的化学环境下进行）限制了DNA鉴别技术的实时性；另外，某些特殊疾病可能改变人体DNA的结构组成，系统无法正确的对这类人群进行鉴别。
（8）其它
除了以上介绍的几种生物识别技术以外，现在开发和研究中的还有通过静脉、耳朵形状、按键节奏、身体气味、行走步态等的识别技术。
