行为模式



行为生物识别是指人们表现出的行为,或者人们执行任务的方式,例如行走、签名和键盘打字。

行为生物识别模式变化较大,因为它们主要取决于疲劳、情绪等外部因素。与基于生理生物识别的解决方案相比,这会导致更高的误识率(FAR)和拒识率(FRR)。

步态识别

步态是指人的行走方式。人们在行走时表现出不同的特征,例如身体姿势、行走时两脚之间的距离、摇摆等,这些特征有助于唯一地识别他们。

步态识别基于对候选人行走视频图像的分析。候选人的行走周期样本由视频记录。然后分析样本中关节(如膝盖和脚踝)的位置以及行走时它们之间形成的角度。

为每个候选人创建一个相应的数学模型并将其存储在数据库中。在验证时,将此模型与候选人行走实时样本进行比较,以确定其身份。

One Gait cycle

步态识别系统的优点

  • 它是非侵入式的。
  • 它不需要候选人的配合,因为它可以远距离使用。

  • 它可用于通过发现帕金森病患者行走模式的变化来确定医疗疾病。

步态识别系统的缺点

  • 对于这种生物识别技术,目前还没有开发出完全准确的模型。

  • 它可能不如其他成熟的生物识别技术可靠。

步态识别系统的应用

它非常适合在犯罪场景中识别罪犯。

签名识别系统

在这种情况下,更强调签名的行为模式,而不是签名的图形外观。

行为模式包括书写时间的变化、停顿、压力、笔划方向和签名过程中的速度。复制签名的图形外观很容易,但很难模仿签名的行为。

这项技术包括一支笔和一个特殊的书写板,两者都连接到计算机上进行模板比较和验证。高质量的平板电脑可以捕捉签名时的行为特征,例如速度、压力和时间。

Signature Recognition

在注册阶段,候选人必须在书写板上多次签名以进行数据采集。然后,签名识别算法提取独特的特征,例如时间、压力、速度、笔划方向、签名路径上的重要点以及签名的尺寸。算法为这些点分配不同的权重值。

在识别时,候选人输入签名的实时样本,该样本与数据库中的签名进行比较。

签名识别系统的限制

  • 为了获得足够的数据量,签名应该足够小以适合平板电脑,并且足够大以便于处理。

  • 书写平板的质量决定了签名识别注册模板的鲁棒性。

  • 候选人必须在与注册时相同的环境和条件下执行验证过程。如果发生变化,则注册模板和实时样本模板可能彼此不同。

签名识别系统的优点

  • 签名识别过程对冒名顶替者具有很高的抵抗力,因为很难模仿与签名相关的行为模式。

  • 它在大量的商业交易中运作良好。例如,在打开和签署任何机密文件之前,可以使用签名识别来积极验证参与交易的业务代表。

  • 它是一种非侵入式工具。

  • 我们都在某种商业活动中使用我们的签名,因此实际上不存在隐私权问题。

  • 即使系统被黑客入侵并且模板被盗,也很容易恢复模板。

签名识别系统的缺点

  • 实时样本模板容易随着签名行为的变化而变化。例如,用石膏固定住的手签名。

  • 用户需要习惯使用签名板。在习惯之前,错误率很高。

签名识别系统的应用

  • 它用于文件验证和授权。

  • 芝加哥的曼哈顿银行是首家采用签名识别技术的银行。

击键识别系统

在二战期间,军事情报部门使用一种称为“发件人拳头”的技术来确定摩尔斯电码是由敌人还是盟友发送的,这是基于打字的节奏。如今,击键动态是在硬件方面最容易实现的生物识别解决方案。

这种生物识别技术分析候选人的打字模式、节奏和键盘打字速度。击键识别中使用停留时间飞行时间测量。

停留时间- 它是按下键的时间持续时间。

飞行时间- 它是释放一个键和按下下一个键之间经过的时间。

Keystroke Recognition

候选人在打字方式上有所不同,因为他们找到正确键所需的时间、飞行时间和停留时间都不同。他们的打字速度和节奏也根据他们对键盘的舒适程度而有所不同。击键识别系统每秒监控数千次键盘输入,以一次尝试根据用户的打字习惯识别用户。

击键识别有两种类型:

  • 静态- 这是在交互开始时的一次性识别。

  • 连续- 这是在整个交互过程中。

击键动态的应用

  • 击键识别用于身份识别/验证。它与用户ID/密码一起用作多因素身份验证的一种形式。

  • 它用于监控。一些软件解决方案会跟踪每个用户帐户的击键行为,而无需最终用户的了解。此跟踪用于分析帐户是否被共享或由真实帐户所有者以外的任何人使用。它用于验证某些软件许可证是否被共享。

击键识别系统的优点

  • 它不需要特殊的硬件来跟踪此生物识别信息。
  • 它是一种快速而安全的识别方式。
  • 打字的人不必担心被监视。
  • 用户无需进行注册或输入其实时样本的培训。

击键识别系统的缺点

  • 候选人的打字节奏可能会在几天或一天之内发生变化,因为疲劳、疾病、药物或酒精的影响、键盘变化等。

  • 没有已知的专门用于执行区分信息的特征。

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