生物技术的发展趋势范文篇1

关键词：生物识别；微控制器；Blackfin；MSA

引言

生物特征识别技术是指利用人体固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴别认证的技术。生物特征识别技术包括采用人体固有的生理特征(如人脸、指纹、虹膜、静脉)进行的身份认证技术和利用后天形成的行为特征(如签名、笔迹、声音、步态)进行的身份认证技术。与传统的身份鉴定手段相比，基于生物特征识别的身份鉴定技术具有如下优点：(1)不会遗忘或丢失，(2)防伪性能好，不易伪造或被盗，(3)“随身携带”，随时随地可用。正是由于生物特征身份识别认证具有上述优点，基于生物特征的身份识别认证技术受到了各国的极大重视。

生物特征识别技术及其发展趋势

目前，常用的生物特征识别技术所用的生物特征有基于生理特征的如人脸、指纹、虹膜，也有基于行为特征的如笔迹、声音等。下面就这些常见的生物特征识别技术的特点及其发展趋势作一简单介绍。

人脸识别

人脸识别作为一种基于生理特征的身份认证技术，与目前广泛应用的以密码、IC卡为媒介的传统身份认证技术相比，具有不易伪造、不易窃取、不会遗忘的特点，而人脸识别与指纹、虹膜、掌纹识别等生理特征识别技术相比，具有非侵犯性、采集方便等特点。因而人脸识别是一种非常自然、友好的生物特征识别认证技术。

人脸识别技术包括图像或视频中进行人脸检测、从检测出的人脸中定位眼睛位置、然后提取人脸特征、最后进行人脸比对等一系列相关的技术。

最早的人脸识别系统建成于20世纪60年代，该系统以人脸特征点的间距、比率等参数作为特征，构建了一个半自动的人脸识别系统。此时的人脸识别研究多集中于研究如何提取特征点进行人脸识别，如人脸特征器官(眼角、嘴角、鼻孔)的相对位置、大小、形状、面积及彼此间的几何关系等。由于这些特征点难以准确定位、鲁棒性差，因而采用这些方法的人脸识别系统的性能都很低。

自20世纪80年代开始，人脸识别技术出现了基于面部图像的方法。与基于特征点的方法相比，基于面部图像的方法不是提取人脸特征器官这一高层特征，而是将人脸作为一个图像整体，从图像中提取反映人脸特性的特征如DCT变换特征、小波特征、Gabor特征等等。基于面部图像的方法由于利用了更多的底层信息，以及统计模式识别方法的引入，使得这类方法具有非常高的识别率和非常好的鲁棒性。由于基于面部图像的人脸识别算法具有很高性能，目前已经出现了不少推广人脸识别技术的厂商，如国内的北京海鑫科金高科技股份有限公司、国外的LIID等。

为了评测基于面部图像的人脸识别算法的性能。美国ARPA和ARL于1993年至1996年建立了FERET数据库，用于评测当时的人脸识别算法的性能。共举行了三次测试FERET94、FERET95、FERET96。FERET测试的结果指出，光照、姿态和年龄变化会严重影响人脸识别的性能。

FERET的测试结果也表明了基于面部图像的方法的缺点。人脸是一个三维非刚体，具有姿态、表情等变化，人脸图像采集过程中易受到光照、背景、采集设备的影响。这些影响会降低人脸识别的性能。

为了克服姿态变化对人脸识别性能的影响，也为了进一步提高人脸识别性能，20世纪90年代后期，一些研究者开始采用基于3D的人脸识别算法。这些算法有的本身就采用三维描述人脸，有的则用二维图像建立三维模型，并利用三维模型生成各种光照、姿态下的合成图像，利用这些合成图像进行人脸识别。

2000年后，人脸识别算法逐渐成熟，出现了商用的人脸识别系统。为了评测这些商用系统的性能，也作为FERET测试的延续，美国有关机构组织了FRVT2000、FRVT2002、FRVT2006测试。测试结果表明，人脸识别错误率在FRVT2006上下降了至少一个数量级，这种性能的提升在基于图像的人脸识别算法和基于三维的人脸识别算法上都得到体现。此外，在可控环境下，虹膜、静态人脸和三维人脸识别技术的性能是相当的。此外，FRVT2006还展现了不同光照条件下人脸识别性能的显著提高，最后，FRVT2006表明人脸自动识别的性能优于人。值得一提的是，清华大学电子工程系作为国内唯一参加FRVT2006的评测的学术机构，其人脸自动识别性能优于人类。

FRVT2006为人脸识别后续的研究指明了方向，人脸识别中光照、年龄变化依然对人脸识别性能有很大影响，二维人脸识别的性能不比三维人脸识别差。

指纹识别

指纹识别技术是指通过比较不同人指纹中的特征点不同来区分不同人的身份。指纹识别技术通常由三个部分组成：对指纹图像进行预处理。提取特征值，并形成特征值模板。指纹特征值比对。

指纹图像预处理的目的是为了减少噪声干扰的影响，以便有效提取指纹特征值。常用的预处理方法有图像增强、图像平滑、二值化、图像细化等。

特征提取的目的就是从预处理后的指纹图像中，提取出能够表达该指纹图像与众不同的特征点的过程。最初特征提取是基于图像的，从图像整体中提取出特征进行比较，但该方法的精度和性能较低。现在一般采用基于特征点的方法，从图像中提取反应指纹特性的全局特征(如纹形、模式区、核心区、三角点、纹数等)和局部特征(如终结点、分叉点、分歧点、孤立点、环点等)。得到特征点后就可以对特征点进行编码形成特征值模板。

指纹特征值比对就是把当前获得的指纹特征值与存储的指纹特征值模板进行匹配，并给出相似度的过程。

虹膜识别

虹膜相对而言是一个较新的生物特征。1983年，Flom与Safir申请了虹膜识别专利保护，使得虹膜识别方面的研究很少。1993年，Daugman发表了关于虹膜自动识别算法的开创性工作，奠定了世界上首个商业虹膜自动识别系统的基础。随着Flom和Safir专利在2005年的失效和CASIA及ICE2005中虹膜数据集的提供，虹膜识别算法的研究越来越蓬勃。ICE2006首次对虹膜识别算法性能进行了测试。

虹膜识别中需要解决如下两个难点问题：一是虹膜图像的获取，二是实现高性能的虹膜识别算法。

生物特征识别产品的发展趋势

生物特征识别产品逐步从单一PC处理，

转变为分布式计算。用独立的前端独立设备来完成生物特征的采集、预处理、特征提取和比对，而用中心PC或服务器完成与业务相关的处理。阐述这种方式较之传统方式的优点一由于前端采用嵌入式设备，因而自然提出了对数字信号处理器的要求。

生物特征识别技术对数字信号处理的挑战

为了获得更好的性能，研究者们从算法上、应用厂商从应用上对生物特征识别技术进行改进。这些算法根据不同生物特征的特点，采用新的数学模型，有效解决了现有算法的不足，使得生物特征识别技术性能上了一个新台阶。新的数学模型，较之以往的模型更为复杂，计算量更大。为了能够有效的在数字信号处理器上实现这些算法，要求数字信号处理器有更强的处理能力。我们下面结合人脸识别具体说生物特征识别技术对数字信号处理的挑战。

传统数字信号处理中核心算法之一就是傅立叶变换，该变换在通信、图像传输、雷达、声纳中都有很大的作用。但是，在相当长的时间里，由于傅立叶变换的计算量太大，即使采用计算机也很难对问题进行实时处理，所以并没有得到真正的运用。直到傅立叶变换的快速算法即快速傅立叶变换发现后，傅立叶变换的运算量大大缩短，从而使傅立叶变换在实际中得到了广泛的应用，也使得在数字信号处理器上实现傅立叶变换成为了可能。

尽管傅立叶变换对数学、物理产生了深远的影响，但对于大多数应用例如人脸识别而言是远远不够的。比如说人脸图像中，眼睛所含有的信息较其他部分对识别而言非常重要，需要找到一种方法，提取出眼睛这部分重要的信息，并尽量降低不重要的信息对识别的影响。这就需要对人脸图像进行局部分析。然而，傅立叶变换无法进行局部分析，使得傅里叶变换在人脸识别中的应用很有限。

为了提高性能，研究者将数字信号处理领域中新的复杂的变换如Gabor变换、小波变换引入人脸识别中，采用这些变换进行局部分析，提取出对人脸识别有用的特征，从而大大提高了人脸识别的性能。然而，Gabor变换和小波变换的计算量较之傅立叶变换而言非常大，为了在嵌入式设备上实现人脸识别系统，需要高主频、高性能的数字信号处理器来实现，这就对数字信号处理器的设计提出了一个很大的挑战。

从应用角度而言，为了良好的交互性，在实现人脸识别系统时，要求实时实现从视频采集到人脸识别全过程完成(或者至少在1～2秒钟内实现)，否则，给人的感觉就不自然、不流畅。因而，从良好的交互性角度而言，在嵌入式设备上实现人脸识别系统需要高性能的数字处理器。

ADI公司的Blackfin系列处理器是一类专为满足当今嵌入式音频、视频和通信应用的计算要求和功耗约束条件而设计的新型16～32位嵌入式处理器。Blackfin处理器基于由ADI和Intel公司联合开发的微信号架构(MSA)，它将一个32位RISC型指令集和双16位乘法累加(MAC)信号处理功能与整理型微控制器所具有的易用性组合在了一起。这种处理特征的组合使得Blackfin处理器能够在信号处理和控制处理应用中均发挥上佳的作用―在许多场合中免除了增设单独的异类处理器的需要。该能力极大地简化了硬件和软件设计实现任务。

目前，Blackfin处理器在单内核产品中可提供高达756MHz的性能。Blackfin处理器系列中的新型对称多处理器成员在相同的频率条件下实现了性能的翻番。Blackfin处理器系列还提供了低至0.8V的业界领先功耗性能。对于满足当今及未来的信号处理应用(包括宽带无线、具有音频/视频功能的因特网工具和移动通信)而言，这种商性能与低功耗的组合是必不可少的。

Blackfin处理器具有如下特点：

高性能处理器内核。Blackfin处理器架构基于一个10级RISCMCU/DSP流水线和一个专为实现最佳代码密度而设计的混合16/32位指令集架构，该架构很适合于全信号处理/分析能力。这种架构，使得人脸识别中的复杂的数字信号处理运算在Blackfin上很容易实现。

高带宽DMA能力。人脸识别中需要对图像块进行操作，这就涉及到内存数据存取。采用Blackfin的DMA控制器可以自动数据传输，所需的处理器内核开销极少。这样可以将宝贵的处理器的运算能力用于人脸识别的计算，减小数据存取对性能的影响。

・视频指令。人脸识别中最常进行的操作就是对像素值进行处理，Blackfin处理器具有对8位数据以及许多像素处理算法所常用的字长的固有支持，大大提高了人脸识别的处理速度。

・分层存储器。Blackfin具L1Cache和L2Cache两级Cache，由于Cache较之外部存储器具有更快的存取速度，因而，在人脸识别时，可以把运算密集的代码放在L1Cache或L2Cache中，这样可以有效提高处理速度。

上述Blackfin处理器特点表明。Blackfin系列处理器非常适合处理需要高性能运算能力和高数据吞吐量的生物特征识别技术。

目前，Hisign已经将人脸识别的算法移植到ADI的Blackfin上，性能正在优化中。请继续关注。

生物技术的发展趋势范文篇2

【关键词】饲料添加剂，发展特点，发展趋势

一、引言

中国饲料添加剂的发展是在药用抗生素的基础上发展起来的。其发展可分为四个阶段：20世纪50-60年代为第一阶段，饲用抗生素为人畜共用的药用抗生素；20世纪60年代以后进入第二阶段，人们逐步认识了细菌抗药性的产生及其转移的机制和饲用抗生素对人类健康的可能危害，提出了饲用抗生素应与人用抗生素分开，并开始研制专用饲用抗生素；从20世纪80年代开始进入第三阶段，重点是筛选研制无残留、无毒副作用、无抗药性的专用饲用抗生素，并与兽药分开；进入21世纪后，人们对自身的健康日益关注，由于不规范使用抗生素带来的种种问题引发人们寻求一种代替抗生素产品的方案，一批绿色饲料添加剂如酶制剂、酸化剂、微生物制剂等初现端倪，并得到了快速发展。

中国饲料添加剂工业经过20多年的发展，从无到有，从小到大，品种增加，产量增长，逐渐形成了一个较为完善的体系，为饲料工业的发展起到了积极的推动作用。2011年，我国饲料添加剂（药物饲料添加剂除外）总产量629万吨，总产值431.9亿元，营业收入417.8亿元。

二、饲料添加剂行业发展特点

1、逐渐向“绿色、高效、安全”饲料添加剂转型。随着居民对食品安全和动物产品药物残留关注度日益提高，国家对兽药使用管理和残留监控力度不断加强，并且很有可能出台限制抗生素类药物在养殖中使用的政策。潜在政策变化加上社会食品安全意识的增强正切实改变着业内企业对饲料添加剂的需求，养殖企业对饲料添加剂的需求逐渐转为“绿色、高效、安全、低残留、低毒性”。在使用抗生素的同时，投入“安全、无污染、无残留”的绿色饲料添加剂配合使用，可最大限度地减少动物体内药物残留。饲料添加剂市场将逐渐由药物饲料添加剂占主流转变为多品类、药物饲料添加剂与绿色添加剂并存的局面。绿色饲料添加剂是现代畜牧业发展趋势的必然要求，它有利于从源头上确保饲料安全，实现绿色养殖，生产绿色的动物源食品。

2、市场需求逐渐由产品需求转向方案需求。我国畜牧业养殖向规模化、集约化发展，动物疫病传染率增高，传统的饲料添加剂经营模式已无法适应畜牧业对饲料的需求。市场需求逐渐由产品需求转向对“解决方案+优质产品”的需求。市场需要饲料添加剂供应商提供针对不同动物、不同生长阶段、不同环境等问题下可能出现的疾病相关问题的有效的个性化产品解决方案，未来产品结构的合理性、优质专业的技术服务、强大的研发实力将成为饲料添加剂企业核心竞争力的关键要素。

3、饲料行业整合将推动饲料添加剂行业整合加速。在行业监管趋严及饲料生产企业经营利润较薄的压力下，饲料行业整合重组的趋势逐渐显现。2011年我国年产10万吨以上饲料企业达360家，较2003年67家增长4.4倍。在猪饲料行业，以双胞胎集团、正大集团、正邦科技为领头的前十大企业2012年猪料总销量为7，900万吨，占整个市场的33%，饲料行业集中度不断上升。饲料行业整合步伐加快，促使大型饲料生产企业对饲料添加剂的需求越来越集中，从而加速饲料添加剂行业整合，为饲料添加剂行业内拥有一定优势的企业提供了快速发展的机遇。

三、饲料添加剂行业技术的未来发展趋势

随着饲料添加剂向绿色、高效、安全、多功能方向发展，采用现代生物技术研制对动物具有特定生物学活性和功能的新型安全添加剂已成为当前饲料添加剂技术发展的主要趋势。这种技术主流发展趋势由一系列以基因工程、蛋白质工程和代谢工程为核心的现代生物技术新产品所组成，其中，微生物制剂、酸化剂、植物（中草药）饲料添加剂、酶制剂等品种的发展迅速。

1、微生物制剂。微生物制剂主要通过改变消化道微生态结构，抑制有害微生物，促进有益优势菌种的繁殖。微生物制剂技术的发展趋势主要集中在以下方面：①加强饲用微生物资源的开发与利用；②关注益生菌存活机理研究，细菌附、定植机制的研究以及益生作用的微生物学和分子生物学原理研究等；③建立高密度发酵方法，提高发酵工艺。

2、酸化剂。酸化剂的主要作用为降低胃肠道pH值，促进胃蛋白酶原转化为胃蛋白酶，增进营养物质的消化与吸收，增加动物采食量。现酸化剂的抑菌性能尚不能与药物饲料添加剂相提并论，为了更高效地使用酸化剂，未来的技术发展趋势体现在以下方面：①将酸化剂与一些具有强抑菌效果的物质配合使用将成未来研究趋势；②利用医药缓释原理，通过包衣或微囊技术使酸化剂在消化道分段释放。

3、植物（中草药）饲料添加剂。植物（中草药）饲料添加剂具有许多功能，如增强食欲、抑菌杀菌、增强免疫机能、改善繁殖性能、改善肉品质等。未来植物饲料添加的发展趋势主要围绕植物有效成分的提取和分离、植物有效成分作用机理的深入研究、加强成品质量控制及建立毒理安全评估机制等

4、酶制剂。酶制剂在饲料中的添加能补充内源酶分泌不足、促进植酸、纤维素、及半纤维素等营养物质的消化分解，消除某些抗营养因子。未来酶制剂技术的发展趋势主要围绕菌株培育、饲用酶制剂性能改良、建立效果评价方法及酶制剂产品应用几方面。

四、结语

当今，饲料添加剂行业的发展面临许多新挑战。养殖模式与养殖环境的多样化，消费者对畜产品需求的多样化，国家对饲料添加剂管理的规范化，给行业的健康发展带来了积极动力。随着饲料添加剂向绿色、高效、安全、多功能方向发展，以微生物制剂、酸化剂、植物饲料添加剂、酶制剂为代表的生物技术产品发展迅速。饲料添加剂企业应注意产品结构的合理性、着力打造专业的技术服务形象，在规模化养殖及行业整合的大环境下抓住发展的机遇。

参考文献：

[1]梁诚，我国饲料添加剂产业现状与发展趋势，兽药与饲料添加剂，2007年第12卷第3期.

生物技术的发展趋势范文篇3

[关键词]物联网；关键技术；发展趋势

中图分类号：TP391.44文献标识码：A文章编号：1009-914X（2015）15-0091-01

互联网的发展趋势就是物联网，完整的物联网集云、管、端一体，即以云设备为核心，以移动网或固网为基础，以芯片为抓手，是一种融合多项信息的新型技术体系。

1物联网的体系结构

物联网必须具备标识能力，感知能力、自主接入、信息相关等诸多功能，因此物联网的体系结构由以下几部分组成：感知、接入、互联网、服务管理、应用[1]。

图1网络体系结构

2物联网的关键技术

1）射频识别（RFID）技术基本上由标签、阅读器、天线组成。不需人工操作，不仅具备数据存储量大，体积小巧轻便，还可防水、防磁，可以在恶劣的环境下工作。很有希望代替条形码，和互联网结合实现信息的共享，因而成为物联网的关键技术之一[2]。

2）传感与检测技术。传感器是网络及智能化硬件的基础，传感器节点功能多样化、抗干扰能力，能量等技术是网络质量及寿命的保证；传感器拓扑结构、自身检测及控制能力，是网络稳定高效的前提；传感器体积及安全是网络安全的保障。传感与检测技术是实现物联网感知功能的基础[3]。

3）智能技术。智能技术推动互联网向物联网发展，实现人与物体，物体与物体之间的交流。智能技术尤其是人工智能理论的研究及智能控制技术与系统是物联网实现的关键技术之一。

3物联网的结点分类

根据节点的能量、移动性、存储能力、联网能力等性能，将结点分为无源结点、无缘结点、互联网结点。他们是物联网感知的基础，是智能化设备的依托，可满足物联网交互应用的需求[4]。

4物联网的发展趋势

物联网的发展依托于技术的发展，技术的发展趋势决定了物联网的发展方向。

1）网络处理芯片，以多核CPU与可编程网络引擎相结合的体系结构为导向；以连到物联网的功能为目标；以大容量存储为支撑，为物联网的实现提供基础。

2）传感器：物联网的发展，传感器显得愈发的重要。传感器发展的趋势主要倾向于低功耗、多节口和小尺寸，传感器类别的不同，要实现万物联网，就需要有传感器枢纽处理不同类型的传感器数据，这就要求传感器具有较强的数据处理、数据融合的功能、具有模数转换功能、体积小。

3）智能化硬件。物联网要实现万物联网，设备就需要具备智能化才能实现物联网服务的加载，硬件智能化发展成为一大趋势[5]。

4）云服务，以信息为中心，依托于网络，提供易扩展的服务。云服务为核心的云平台为网络数据信息的存储处理提供了保证，可以为用户提供数据量大，更为安全的服务。物联网需要处理大量共享的信息，云设备是核心，因而，云服务的发展趋势显得尤为重要。

5）网络安全的保证，实行身份认证。大众对于安全的要求越来越高，物联网容易受到外界的攻击，安全存在隐患，只有推出有安全保障的措施，物联网才能被认可和接受。目前比较流行的认证是指纹识别，在网络内可采用按压式指纹识别，其他的身份认证可作为补充。

5结论

物联网的实现目前还有一些技术困难，但是相信随着科技的进步，互联网的进一步发展，物联网定会走进千家万户，给大众提供更为便利的服务，深入人类生产生活活动各个领域，会拓宽了信息传递的范围，给经济以巨大的推动。

参考文献

[1]刘强，崔丽，陈海明.物联网关键技术与应用[J]计算机科学，2010，37（6）.

[2]康超，梁娜娜.物联网技术发展与应用策略研究[J].计算机与信息化，2014，10.

[3]宁焕生，徐群玉.全球物联网发展及中国物联网建设若干思考[J].电子学报，2010.11（38）.

[4]沈苏彬，范曲立，宗平等.物联网体系结构与相关技术研究[J].南京邮电大学学报，2009.6（29）.

[5]刘强，崔莉.物联网关键技术与应用[J].计算机科学，2010.6（37）.