引言
未来战争主要是信息战。为了适应这种新的战斗形式，21世纪战场士兵的身份也应该通过信息网络数字化 隐形化、 安全化。生物特征识别技术是利用人体固有的生理或行为特征来识别和识别身份的科学。它比传统的密码和身份号码方法更安全 人们越来越关注可靠性和有效性，并应用于各个领域。军人身份证， 也叫/士兵牌0或/生命牌0，早在美国南北战争期间，美军就开始分发这种小金属牌作为士兵随身携带的身份标志。基于无限射频识别技术，为了满足现代高科技局部战争的需要，利用生物特征识别技术的特点 ( RadioFrequency Ident i ficati on , 简称 RFID)，指纹等人体信息， 面像及 DNA 后台数据库中存储信息集成技术，并将检索关键信息输入 RFID 卡， 即/士兵牌0。作为准确识别士兵身份的唯一依据，通过计算机终端和网络数据库服务器构建/战场个人身份识别系统0。
目前，基于各种生物特征识别技术的身份识别系统越来越受欢迎，并逐渐应用于各个领域。但由于单个生物特征识别的信息表达和特征描述有一定的局限性，通过指纹，采用信息融合技术 面像及 DNA 个人多模态生物特征识别系统，如信息集成处理，不仅增强了身份识别的安全性，而且提高了其准确性，还填补了我军相关领域类似/军卡0或/士兵卡0的研究空白。
1 总体设计系统
目前，基于各种生物特征识别技术的身份识别系统正逐渐应用于各个领域。但是, 在 战场个人身份识别系统0是否需要在后台数据库中存储指纹 面像及DNA 必须根据应用要求确定等大容量人体信息。为此，作为士兵随身携带的身份标志物，/士兵牌0应具有低价、 防水，防磁， 耐高温、 使用寿命长等要求。根据生物特征信息的特征，我们主要收集和处理一些生物特征。同时，根据具体作战环境的需要和整体设计，扩展了多生物特征信息融合、多生物特征信息融合等不同的内容和功能 GPS定位等等。
个人多模态生物特征识别系统主要通过计算机终端， 首先，将指纹、面 DNA以及文本信息、收集和输入微处理器、信息集成、通过网络写入背景个人生物特征信息数据库管理系统，并可以与军事信息、政治信息、医疗、安装、工资、住房等相关士兵的供应关系信息进行数据关联。同时，产生一个唯一的ID并由序列号 RFI D写入读写器及其生物特征辅助信息 RFI D 卡中。然后，识别时只需要使用 RFID读写器读取ID输入计算机终端后，通过无线通信网络或局域网在个体生物特征信息数据库中匹配查询生物特征辅助信息。如图1：
基于计算机终端的可应用Windows . net操作系统的微作系统，内部配置 RFID读写器通过扩展接口连接生物特征收集器 DNA此外，其他特征可以实时收集、读写。RFI D卡中的信息在写入时需要加密保护。最终建立个体生物特征信息数据库。以下主要是收集生物特征，整合多模态生物特征信息 RFID详细讨论了系统的设计。
2 收集和设计生物特征
2 . 1 生物特征识别技术
生物特征识别技术是指利用人体固有的生理或行为特征，结合计算机与光学声学和生物统计原理进行个人身份识别和识别的科学。生理特征和行为特征通常被统称为生物特征。生理特征与生俱来，多为先天性；行为特征是习惯性的，多为后天性。然而，为了实现身份识别，人类的任何生理或行为特征都必须满足以下条件：
一是普遍性： 也就是说，每个人都必须具备这一特征；
第二，唯一性: 也就是说，两个人的特点是不同的；
第三，可集性：即特征可测量；
第四，稳定性：即特征在一段时间内不变。
同时，在实际应用中，还应考虑实时性和准确性等因素。常见的生物特征包括：指纹、掌纹、人脸、虹膜、视网膜、DNA、手形、签名、语音、步态等。与传统的基于密码和身份号码的身份识别方法相比，生物特征识别技术不易忘记或丢失；防伪性能好，不易伪造或盗窃； 随身携带0， 价格低廉，易用性高，安全保密等诸多优点。介绍了系统中使用的生物特征识别技术。
2.2 指纹识别技术
指纹识别技术主要包括：读取指纹图像 特征提取、 模式匹配。首先，通过指纹读取设备读取指纹图像，然后预处理原始图像，使其更加清晰。然后提取特征， 指纹特征提取算法由以下三个步骤组成： (图2)
(a)阅读指纹图像；( b) 区域定位;( c) 脊特征图形；(d)细节提取
方向场估计：即对输入图像的方向场进行估计。 确定可用区域
脊特征提取：即提取脊特征并进行细化
细节检测及后处理：即从细化的脊特征图中提取细节，确定脊特征参数坐标、方向角及与脊的关系。
用指纹识别技术建立指纹数据库，从指纹上找到被称为/细节0的数据点，即指纹线的分叉、终止或循环处的坐标位置。有些算法将节点和方向信息结合起来，产生更多的数据，显示每个节点之间的关系，有些算法处理整个指纹图像。比较两个指纹的模板，计算它们的相似性，最终获得两个指纹的匹配结果，以识别个人身份（图片） 3)。
指纹自动识别系统通过将输入的指纹与数据库中的指纹进行比较来实现识别，因此需要足够大的容量。同时，实验表明，指纹识别系统的输入传感器大约是 4 %的人的指纹不能提供足够高质量的指纹图像来识别， 包括手指上的皮肤疤痕、绷带包扎、茧、皮肤干燥、湿度干燥、病态皮肤、老皮肤、特别光滑的皮肤、狭窄的手指和污染输入传感器都会影响指纹的识别效果。
2 . 3 采集人脸信号
人脸识别系统的原理如图所示 4所示。首先，由传感器制成 CCD 摄像机捕获人脸图像；其次，通过预处理提高图像质量；然后根据人脸检测定位人脸，将人脸图像设置为预定义尺寸；特征提取用于提取有效特征以减少原始模式空间的维度，分类器根据特征进行决策分类。最后，将检测到的待识别人脸与数据库中的已知人脸进行比较，得出识别结果。
人脸识别方法主要有： 基于侧面人脸几何特征的方法， 正面人脸特征法， 正面人脸特征与侧面人脸特征的混合法， 模板匹配法， 主元分析法， 等密度线图法， 基于神经网络的多模板相关方法、模板匹配方法等。
2 . 4 其他个人基本信息
DNA识别是利用人体细胞 DNA 独特而永久的分子结构， 进一步深入识别个人身份，弥补指纹和面像识别技术的不足， 提高系统识别的准确性。然而, 与指纹、 与人脸信息相比，人体的每个细胞和组织 DNA 序列是一样的。这种识别方法比任何其他生物特征识别方法都更准确， 因此, 广泛应用于犯罪侦破。其主要问题是用户的伦理问题和实际可接受性， DNA 实验室必须进行模式识别， 实时和抗干扰困难， 耗时是另一个问题， 从而限制了 DNA 使用识别技术； 此外, 一些特殊疾病也可能改变人体 DNA 的结构, 该系统无法识别此类人群。由于 DNA 识别周期过长，序列测绘最早需要一个月。因此，它的实时性， 抗干扰和某些疾病引起人体 DNA 结构变化是构成影响 DNA识别实际应用于识别系统的主要问题。
3 融合多模态生物特征信息
多模态集成是指各种生物特征的指示器( I nd ica -tors)该系统集成了多个生物特征源提供的证据评分，以做出更准确、更快速的决策。多模态生物特征识别系统集成的信息可以来自一个或多个生物特征指示器。一般多模态单生物特征识别系统是指在多模态生物特征识别系统中，通过综合一种生物特征提供的各种证据来改进系统( Mult- i b i ome- tric Syste m )一般采用指纹多模态信息集成，以满足数据量和准确性的双向要求。但是，为了进去
在特殊环境下，可采用融合多种生物特征的方法，一步提高准确性。
一般来说，融合可以在模式识别三个层次的任何层次上进行， 即数据层集成、特征层集成和决策层集成。目前，对生物特征数据集成的研究主要集中在决策层面独立处理不同的单个特征，然后匹配得分，最后通过一定的集成算法得到结果。有很多种融合算法可以使用，如大多数投票法、加法和乘法K- NN分类器、SVM、人工智能算法，如贝叶斯决策、支持向量机、决策树等。
3 . 1 融合特征层
前端处理后，输入数据分别对每个生物特征进行描述向量的特征层融合， 不同的特征向量采用不同的方法构成新的高维特征向量， 用这种高维特征向量代表多种生物特征的融合。特征层的融合效率高于前两层。
3 . 2 匹配层的融合
多个生物认证系统匹配模块个生物认证系统匹配模块输出的分数。匹配层的集成是针对这些输入的。在三种融合方式中， 最常见的是匹配层的融合。这是因为匹配层的融合不仅难度相对较小，而且融合了多个特征的信息量。匹配层融合过程中的一个重要方面是将不同系统得到的分数归一化。归一化后，不同系统得到的分数被映射到一个 N维的空间，在这个空间中对所有点进行分类。
3 . 3 决策层的整合
不同的单个特征可以独立处理，然后匹配得到匹配的分数。最后，通过决策集成过程，通过一定的集成算法综合多个匹配结果，获得最终结果。决策层的集成相对简单，可用信息量相对较少。由于决策层的输入是单个生物认证的逻辑输出，决策层的集成可分为两种形式：
(1) OR规则：在这个系统中， 若用户被子系统 H拒绝，子系统 H2将再次验证用户，如果通过，将确定为真实用户。
(2) AND规则:在这个系统中，用户只同时使用被子系统 H1和子系统H 只有接受，才能确认为真实用户。
在具体应用中， 每种融合方式都有自己的优缺点。虽然特征层整合效率较高， 但不易集成实用的单生物认证系统。匹配层集成不仅实现了信息算法的集成，而且不是很难实现，而且具有良好的应用价值。虽然决策层的信息集成程度相对较小， 但可用于一些集成系统。
目前，关于生物特征数据集成的研究主要集中在决策研究上，但仅仅在决策阶段进行研究是不够的，因为在处理过程中忽略了特征之间关联的作用和影响， 同时, 主要集中讨论融合算法， 忽略了对生物特征的更多考虑， 因此，需要整合数据层和特征层。
4 身份识别工作站的设计
4.1 RFID系统
4.1.1 RFID技术概述
RFI D射频识别是一种非接触式自动识别技术式自动识别技术。与传统条形码相比，它具有非接触性 可擦写、 快速扫描、 穿透性好、 安全性高、 数据存储容量大， 以及防水、 防磁、 耐高温，使用寿命长， 阅读距离大的优点可以满足现代高科技局部战争复杂的环境要求。最基本的 RFID系统由三部分组成：
标签：又称由耦合元件和芯片组成的电子标签或智能标签，每个芯片都有独特的电子编码， 可以识别目标的信息存储在芯片中。
读写器: 由发送器、接收器、控制模块和接收器组成。接收器和控制计算机或可编程逻辑控制器( PLC )连接，读取(写入)标签信息，设计为手持式。
射频信号在标签和读写器之间无线传输。
4.1.2 RFID工作频率及其应用
RFID系统的工作频率是其最重要的参数，如果不同的应用系统在时间、 如果空间和频率重叠，可能会相互干扰。系统之间的相互干扰程度与无线电信号的重叠程度和信号的强度有关。因此，无线电应用的规则是各种应用系统必须遵循的基本原则。
目前国际制定 R I FD有三个著名的标准组织： ISO、 以美国为首 EPC globa l以及日本的Ub i qu i tous ID C enter(缩写为U ID)。常用的RFID主要有国际标准 I SO /IEC18000标准(包括 涉及7个部分 125 KH z , 13 . 56MH z , 433MHz , 860) 960MH z ,2 . 45GH z等频段)。
其中，因为工作频率是 13.56MHz高频标签很容易做成卡片状，第二代电子身份证的标准是I S014443 TYPE B协议。该标签是目前的主流应用之一。一般采用无源方案，读取距离一般可达 20 cm左右, 最远可达 1 . 5M,可适用于普通/士兵牌0。有源识别距离不小于 9m, 可根据具体情况设置实际感应区，识别距离 1~10m可以调整。可靠识别[ 100 Km /h高速移动目标(人、车、 物)。
4.2 建立个体生物特征信息数据库
通过集成 RFID读写器采集系统， 把士兵的I D将生物特征信息写入卡中，发送到计算机终端，然后存储到服务器中。计算机处理输入服务器数据库管理系统的个人生物特征，结合其他信息，最终建立一个完整的生物特征信息相关数据库，通过数据库查询功能管理战时和通常的个人信息。同时，可利用信息网络共享的数据库，建立数据仓库，采用人工智能方法进行数据挖掘， 利用有效的数据信息，最大限度地利用个体生物特征信息数据库，有利于科学研究和管理决策。
4.3 扩展其他功能
系统可根据战场伤员搜救或其他特殊作战环境的需要，采用有源方案，选择超高频RFI D该系统通过构建无线通信网络和扩展计算机终端GPS定位功能。主要包括：有源使用：RFID此类卡的厚度、成本和无源标签和读写模块 RFID会增加。其次，计算机终端和蓝牙等无线通信模块被用于计算机终端GPS定位系统连接，在有效范围内实时发送定位信息，主机选择确认跟踪目标并定位。从而实现战场伤员的搜救和指挥。
5 展望
国内外研究表明，利用指纹和面部图像、指纹、面部图像和语音识别技术，提高识别的准确性，已广泛应用于机场港口安全系统、身份认证系统、金融、门禁系统、考勤系统、流动人口管理、电子商务、电子政务等。但由于指纹、面像和的融合， DNA 基于无限射频识别技术，图谱识别系统导致多模态生物特征信息数据存储量大， 操作速度慢，有源和无源射频卡的存储容量和无线读写速度和距离有限，难以满足现代高科技局部战争和未来战争的实际需要，已成为制约多模态生物特征识别系统广泛应用的主要瓶颈。相信随着后续研究的不断创新和相关硬件技术的快速发展，多模态生物特征识别技术最终将得到更广泛的应用，并在战场个人身份识别中发挥更重要的作用。