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《虹膜识别》课程案例与反思
【论文编号】1671-7384(2017)10-0072-03
随着指纹识别、人脸识别等安全技术逐渐深入人们的生活,
生物特征识别技术在现实中越来越受到广泛关注。为了帮助中小
学生更好地了解科技前沿,把握科技发展方向,中国科学院自动
化研究所人工智能与机器人教育联合实验室与北京师范大学附
属实验中学共同开设了《福尔摩斯科学探案》系列校本选修课程。
该课程以生动有趣的探案故事为线索,为中学生介绍了生物特征
识别、数字图像处理等人工智能前沿科学技术。
人工智能(ArtificialIntelligence,AI)研究如何用计算机模
仿人脑所从事的推理、学习、思考、问题求解以及规划等思维活
动,来解决需要人类专家才能处理的复杂问题,例如诊断、规划、
预测等决策性问题。简言之,它是一门研究运用计算机模拟和延
伸人脑功能的综合性学科。生物特征识别技术(Biometric
IdentificationTechnology)是人工智能的一個重要发展方向,它
主要是指通过可测量的身体或行为等生物特征进行身份认证的
一种技术。
生物特征识别技术包括指纹识别、人脸识别、虹膜识别、语
言识别、步态识别等多种技术,是信息科学、生物科学、模式识
别科学等多门学科的交叉学科。其中,虹膜识别是生物识别的重
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要组成部分。
本文以《虹膜识别技术》课堂教学为例反思了人工智能前沿
科学在中小学中开展教育教学活动的内容和方法。
课前分析及目标阐明
1.教学内容分析
此次课程的教学内容主要来源是《福尔摩斯科学探案——终
极追凶(生物特征识别技术概述)》。此课程以福尔摩斯调查罪犯
故事为背景,介绍了生物特征识别的概念、历史、种类及关键技
术。虹膜识别技术作为生物特征识别的重要组成种类,在整个课
程中占有重要位置。本次课程概述了虹膜识别的概念及具体流程。
虹膜识别是生物特征识别中的一个新兴的热门发展方向,虹
膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状区域,在红
外光下可以看到丰富的纹理信息,如斑点、条纹、细丝、隐窝
等细节特征。
个体的虹膜结构独一无二、不具有遗传性,并且自童年以后,
便基本不再变化,使得其非常适合生物识别。有统计表明,到目
前为止,虹膜识别的错误率是各种生物特征识别中最低的。在包
括指纹在内的所有生物特征识别技术中,虹膜识别是当前应用最
为方便和精确的一种。虹膜作为重要的身份鉴别特征,具有唯一
性、稳定性、可采集性、非侵犯性等优点.非侵犯性(或非接触式)
的生物特征识别是身份鉴别研究与应用发展的必然趋势。
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虹膜识别整体包括注册和认证两个部分。每个部分的过程大
体相同,认证部分比注册部分多了一个识别认证的过程。
综合以上两个部分,虹膜识别的具体过程主要由虹膜图像采
集、图像预处理、特征提取、识别认证四部分组成。该系统的原
理图如图1所示。虹膜图像采集是生物特征传感器通过红外光源
获取灰度虹膜图像以便后续处理的过程。图像预处理包括虹膜检
测、活体检测、图像质量评估、虹膜定位、虹膜归一化、图像增
强等步骤,其中虹膜定位为其关键步骤,虹膜的定位主要利用瞳
孔/虹膜/巩膜存在较大的灰度跳变并且成圆形的边缘分布结构
特征。虹膜特征提取方法目前没有统一的标准,中科院自动化所
生物识别与安全技术研究中心通过拓展原始的定序测量特征
(OrdinalMeasures)的内涵,提出了多极子滤波器的概念,建
立了虹膜图像特征表达的一般框架,证明了虹膜图像区域之间的
排序测度特征等价于虹膜物理表面不同位置反光率之间的大小
顺序关系,是独立于光照、对比度等外界因素的虹膜图像的本质
特征。识别认证是特征匹配的过程,图像匹配算法在虹膜斑块模
式的相似性度量中得到成功应用。
2.学生特征分析
本课程的学习者是初中二年级的学生,根据皮亚杰的儿童智
力发展阶段观点,他们当前的智力水平处于形式运算阶段。处在
这个阶段的学生已经具备假设——演绎思维和系统思维的能力,
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能够进行抽象思维,但是还需要借助一些具体形象的事物来支持
学习。同时,他们已经具有一定
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