识别“人体语言”

王小梅

每个人的手形、掌纹、指纹、视网膜、声纹等都是独一无二的，有人把这些人体信息形象地称作“人体语言”。人体语言识别装置的开发对建立高可靠性的安全系统具有重大意义。它可以广泛地用于案件的侦破、机密场所的警戒以及金融系统的监测。

手形、掌纹和指纹的识别

手形识别机

手形识别最早出现在1968年。后来，一种被称为“星型”系统的手形识别机出现在市场上。如今手形识别系统已遍布美国，多个手形识别系统被安装在原子能工厂、银行等需要充分提供安全保障的场所。

这种“星型”系统的面板上有4条缝隙。当你把手指分别伸进这些缝隙后，系统便开始以电子学的方法测量你的手形——手指的长度、曲率以及指间部分的状况，其测量结果转换成数字信号作为档案储存起来。今后，在对每个人进行识别时，都可以拿它作为“样板”进行比较。

衡量该系统可靠性的主要指标有两个，一个是由于误判将应被接纳的人拒之门外的概率（称为系统的I类差错率），另一个是把冒名顶替者放进来的概率（称为Ⅱ类差错率）。显然，Ⅰ类差错越少对使用者越有利，Ⅱ类差错越少对确保安全越有利。目前，“星型”系统的Ⅰ类差错率为0.1%，而Ⅱ类差错率只有0.0001%。

日本东芝公司生产的一种手形识别机通过测量手掌尺寸进行识别。使用这种系统时，首先要操作设备面板上的一个键盘，键入代表自己身份的7位数识别数据，然后把手放在一块发光的荧光屏上。只需几秒钟，设备便能进行辨识判断。这种设备的Ⅰ类差错率为0.0001%，Ⅱ类差错率为0.01%。

掌纹朗读器

把你的手放在掌纹朗读器上，一个氙闪光灯开始闪光，摄影机便摄取你掌心约6cm2区域的图像——线网及皱纹等，然后通过微处理机加以处理并识别。在掌纹朗读器的面板上还有一个键盘和一个即时显示器，用来显示识别结果。

视网膜识别

随着科技的发展，人们已经可以做出Ⅰ类差错率为1%、Ⅱ类差错率0.000 25%的掌纹朗读器。

指纹阅读器

通过凿孔卡片输入你的指纹文件号码，并将你的手指伸入阅读器的指槽内。阅读器对你的指纹进行扫描，并将得到的该指纹的数字化信息与存储在主计算机里作为“样板”的文件进行比较，从而得到识别结果。

使用这种系统时，无需采用数据识别卡片等来证明你的身份，但为了从主计算机的存储器中调出你的指纹“样板”进行比较，必须输入一个代表你的指纹文件号码的数据。

如今，指纹识别方式越来越多样化，识别系统也在不断改进。例如，有的指纹阅读器是阅读整个指纹图形，有的阅读器则只读取反映指纹特征的某些细节，如指纹的波峰、终止点、分叉点和汇合点等。

以往存储指纹“样板”的是主计算机，而现在已出现一种灵巧卡片，它可以代替主计算机存储一定数量的数字化了的指纹“样板”。当某人的指纹受损时，有的指纹阅读器还能对识别图形予以校正，避免产生错误识别。

视网膜识别的方法是由罗伯特·希尔首先提出的。他的父亲是个验光配镜师，他从父亲那儿学到了许多有关眼睛的知识。每个人视网膜上的血脉分布都不一样。根据这一点，我们就可以通过眼睛这个“窗口”来识别每一个人。

声纹识别

进行视网膜识别时，被识别者通过目镜看识别机器里面。机器内部有一台用镓砷化合物做成的红外线发光二极管摄像机，它发射出低功率红外线光束对人眼的视网膜进行扫描，扫描得到的波形被数字化后送入微处理机。再将数字化了的视网膜图形和已经储存在存储器的“样板”进行比较，便能得出正确的识别结果。

视网膜在眼睛里所处的环境极其稳定，因此，视网膜识别可靠性相当高。相比之下，人体的手形、掌纹和指纹易受外界条件的影响，降低了识别的可靠性。

签名动态特性识别

为了直观地对每个人的声音进行分析和比较，人们常用声谱仪描绘声音的波谱随时间变化的情况，这就是波谱图。把波谱大小相同的地方用线连接便是波谱的“等高线”表示方法。由于它的形状很像指纹，因而也称之为“声纹”。

尽管电子计算机为精确地描绘声纹图提供了有力的保障，但由于一個人的声音变化较大，要捕捉其声音特征进行准确的声纹识别十分不易。目前，声纹识别所能达到的水平是Ⅰ类差错率为1%，Ⅱ类差错率为0.1%。

声纹识别早已用于电子计算机中数据的存取。例如，一个系统存储了有关人员的声纹（每人20个字），在需要进行数据存取时，有关人员只需读这20个字中的任意4个字就能被声纹识别系统准确地辨识。

很多时候，人们需要以签名作为凭据。因此，如何辨别签名的真伪成为一个很有现实意义的课题。如今，已有一些公司研制出差错率在2%至3%范围内的签名动态特性识别装置。

在这种识别装置中，用于签名的笔内装有一种仪器，它与一个应力测试仪连接。应力测试仪向计算机提供有关签名时力的强度、手指的起伏、摇动等数据。为了便于比较，使用该系统的每个用户都需记录6至9个签名样品，然后取各个数据的平均值存储在字条卡片、灵巧卡片或主计算机中。