红外脉搏传感器在人物识别技术上的应用

2019-07-11
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摘要 心跳模式是通过检测某个人的血液流动引起的红外光变化来收集的,它不仅高度准确,精确率大约95%-98%,而且用途非常广泛。与面部识别技术不同的是,激光探测到的心跳可以穿透衣物进行信息采集,而面部识别则必须要清晰地观看到某人的脸部。

  20世纪90年代后期以来,一些商业性的人物识别系统逐渐进入市场,但是,这些技术和系统离实用化都有一定距离,性能和准确率有待提高。作为最容易隐蔽使用的识别技术,人物识别成为当今国际反恐和安全防范最重要的手段之一。


人脸识别

  人物识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音、体形、个人习惯等,相应的识别技术就有人像识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。

红外脉搏传感器

  目前,已经开始出现新的识别技术。每个人的心跳是完全不同的,一些公司已经开始使用心脏信号进行人员辨别,通过手腕上的脉搏传感器采集信息,出于安全角度来识别人员身份。

  脉搏传感器即是用来检测动脉搏动时产生的压力变化,将之转换成可以被更直观观察和检测的电信号。脉搏传感器按照输出方式有模拟输出、数字输出两种。按照采集信号的方式主要可以分为压电式、压阻式、光电式等三种。其中压电式和压阻式通过微压力型的材料(压电片、电桥等)将脉搏跳动的压力过程转换为信号输出。光电式脉搏传感器则通过反射或对射式的方式,将血管在脉搏跳动过程中透光率的变化转换为信号输出。脉搏传感器主要应用在医疗设备、教学设备,教学实训等领域,如血氧测量、心率监测、中医脉象诊断等等。

        红外脉搏传感器,利用特定波长红外线对血管末端血液微循环产生的血液容积的变化的敏感特性,检测由于心脏的跳动,引起指尖的血液中血氧蛋白含量变化,经过信号放大、调整等电路处理后,可以输出同步于脉搏跳动的脉冲信号,从而计算出脉率,也可以输出反映指尖血容积变化的完整的脉搏波波形信号,主要应用于临床上脉率的测量、监测和脉搏波的病理分析。


心跳模式识别不同目标

  传感器专家网7月11日消息,据外媒报道,美国特种部队正在采用一种更加“亲密”的方式,利用红外激光技术和脉搏传感器检测一个人的独特心脏特征,远程识别目标。据悉五角大楼已开发研制出一种代号为“杰特森”的原型技术,能够从200米以外仅仅根据心跳对人进行识别。

  虽然该技术远没有指纹或者人脸识别那么明显,但是人们的心跳具有一个独特的轮廓,从而使得它成为最有用的生物识别技术之一,可作为识别某人的特殊方法。对于美国军方而言,这种探测技术的优势在于激光应用,它可利用红外脉搏传感器探测相对较远的距离。

  目前这种识别技术有效探测范围大约200米,如果进行技术调整,探测范围可以进一步扩大。据研究人员表明:“目前还无法从太空探测到某人心跳数据,但是较长的距离是可能实现的。”

  心跳模式是通过检测某个人的血液流动引起的红外光变化来收集的,它不仅高度准确,精确率大约95%-98%,而且用途非常广泛。与面部识别技术不同的是,激光探测到的心跳可以穿透衣物进行信息采集,而面部识别则必须要清晰地观看到某人的脸部。

  该方法需要一束隐形激光对准目标大约30秒,才能获得足够的读数,这意味着该技术只能有效地应用于站立不动的人。至于应用方面,美国军方表示,该技术可以通过无人机观察地面叛乱分子的心跳,从而识别他们的身份。

  然而,与任何生物特征数据库一样,实现这种用途的最大障碍是生成一个足够大的数据库交叉引用和相互参照。该技术也可能应用到更多的民用领域,例如医院,在那里医生可以监测病人的血液流动,而不必对患者应用医疗设备。

  报道认为,除了军事应用,医生还可以利用它远程扫描心律失常等疾病和监测患者的病情。测量心脏特征的健康诊断系统可以识别、治疗冠状动脉疾病和中风,或者在从银行到旅行的各个领域充当又一种身份识别手段。

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