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生物識別技術是目前最為方便與安全的識別技術,利用生物識別技術進行身份認定,安全、可靠、準確。此外,生物識別技術產品均借助于現代計算機技術實現, 很容易配合電腦、互聯網和安全、監控、管理系統整合,實現自動化、智能化管理。

根據美國咨詢機構 Transparency Market Research 的預計,全球生物識別技術市場規模將從 2015 年的 112.4 億美元,增長至 2020 年的 233 億美元,復合年 均增速為15.7%。生物識別市場正處在快速增長當中。
根據美國智庫 Acuity Market Intelligence 發表的《生物識別的未來 The Future of Biometrics》報告顯示,2015 年全球生物識別市場結構中,指紋識別份額達 到 58%,人臉識別的份額為 18%,緊隨其后的是新興的虹膜識別,份額為 7%,此外還有與指紋識別類似的掌紋識別,以及聲紋識別和靜脈識別等
人臉識別技術應用最為廣泛,使用最便捷
人臉識別,是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而 對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術,通常也叫做人像識別、面部識別。
人臉與人體的其它生物特征(指紋、虹膜等)一樣與生俱來,它的唯一性和不易被復制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提,與其它類型的生物識別比較人臉識 別具有如下特點:

非強制性:
用戶不需要專門配合人臉采集設備,幾乎可以在無意識的狀態下就可獲取人臉圖像,這樣的取樣方式沒有“強制性”;

非接觸性:
用戶不需要和設備直接接觸就能獲取人臉圖像;

并發性:
在實際應用場景下可以進行多個人臉的分揀、判斷及識別;

除此之外,還符合視覺特性:“以貌識人”的特性,以及操作簡單、結果直觀、隱蔽性好等特點。

人臉識別系統的研究始于20世紀60年代,80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高,而真正進入初級的應用階段則在90年后期,并且以美國、德國和 日本的技術實現為主。

如今,人臉識別技術已經非常成熟,國內產業鏈也趨于完善,比如鏡頭方面有舜宇等、算法上有曠視科技等、硬件解決方案上有奧比中光等企業。現在,人臉識別的應 用也已經不僅限在商務場所中,它已經以各種智能家居的形式逐步滲透到平常百姓家,一些手機廠商也開始將人臉識別應用到智能手機上了。

人臉識別雖然具有較高的便利性,但是其安全性也相對較弱一些。其識別準確率比如會受到環境的光線、識別距離等多方面因素影響。另外,當用戶通過畫妝、整容對 于面部進行一些改變時也會影響人臉識別的準確性。而且,對于需要戴口罩的一些環境中,人臉識別也難以起到作用。

指紋識別:技術成熟,但并不適用每一個人
每個指紋都有幾個獨一無二可測量的特征點,每個特征點都有大約七個特征,人們的十個手指產生最少4900個獨立可測量的特征。指紋識別技術通過分析指紋可測量的 特征點,從中抽取特征值,然后進行認證
當前,我國第二代身份證便實現了指紋采集,且各大智能手機都紛紛實現了指紋解鎖功能。與其他生物識別技術相比,指紋識別早已經在消費電子、安防等產業中廣泛 應用,通過時間和實踐的檢驗,技術方面也在不斷的革新。目前國內早已形成了完整的指紋識別產業鏈,并未涌現出了多家業界領先的領軍企業。比如,從事指紋芯片 設計的上市企業匯頂科技。此外還有思立微、費恩格爾、邁瑞微等一眾國產指紋識別芯片廠商。

雖然每個人的指紋識別都是獨一無二的,但并不適用于每一個行業、每一個人。例如,雙手長期徒手工作業的人們便會為指紋識別而煩惱,他們的手指若有絲毫破損或 干濕環境里、沾有異物則指紋識別功能要失效了。另外對于在嚴寒區域或者嚴寒氣候下,亦或者人們需要長時間帶手套的環境當中,這也將使得指紋識別變得不那么便利。

掌紋識別
掌紋是指手腕與手指之間的手掌表面上的各種紋線特征,如主線、皺紋、細小的紋理、脊末梢、分叉點等。掌紋的形態由遺傳基因控制,即使由于某種原因表皮剝落, 新生的掌紋紋線仍保持著原來的結構。每個人的掌紋紋線都不一樣,即使是孿生同胞,他們的掌紋也只是比較相似,而不會完全一樣。并且在低分辨率和低質量的圖像 中仍能夠清晰的辨認。
可以說掌紋識別與指紋識別非常類似,其有著與指紋類似的優缺點。當然,相對于指紋識別來說,掌紋識別所需的設備體積要更大,所以并不適合移動設備。

虹膜識別:生物認證技術的“寵兒”,安全性居于首位
人的眼睛結構由鞏膜、虹膜、瞳孔晶狀體、視網膜等部分組成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色鞏膜之間的圓環狀部分,其包含有很多相互交錯的斑點、細絲、冠狀、條紋、 隱窩等的細節特征。而且虹膜在胎兒發育階段形成后,在整個生命歷程中將是保持不變的。這些特征決定了虹膜特征的唯一性,同時也決定了身份識別的唯一性。因此, 可以將眼睛的虹膜特征作為每個人的身份識別對象。
虹膜測定技術可以讀取 266 個特征點,而其他生物測定技術只能讀取 13-60 個特征點。根據富士通方面的數據,虹膜識別的錯誤識別可能為 1/1500000,而蘋果 TouchID 的錯誤識別可能為 1/50000,虹膜識別的準確率高達當前指紋方案的三十倍。而虹膜識別又屬于非接觸式的識別,識別非常方便高效。

此外,虹膜識別還具有唯一性、穩定性、不可復制性、活體檢測等特點,綜合安全性能上占據絕對優勢。安全等級來說是目前最高的。

目前,虹膜識別憑借其超高的精確性和使用的便捷性,已經廣泛應用于金融、醫療、安檢、安防、特種行業考勤與門禁、工業控制等領域。

在產業鏈方面,國內也已經形成了成熟的產業鏈體系。國內在虹膜識別領域代表廠商有中科虹霸、聚虹光電、武漢虹識、釋碼大華等等。

相比其他生物識別技術來說,虹膜識別有很多的優勢。不過其問題在于,對于識別距離的要求比較高,同時虹膜識別的應用成本也與其技術難度成正比,相比其他的識別技術, 成本要更高一些。這也在一定程度上阻礙其進入普通消費類市場。

不過,從去年的Note 7開始,三星便將虹膜識別技術引入了其旗艦機當中,新的S8/S8+也同樣支持虹膜識別技術。三星作為全球智能手機的龍頭之一,在其積極的推動下,虹 膜識別技術已經開始進入普通消費級市場。未來有望獲得更廣泛的使用。

聲紋識別:成本低廉、獲取便捷,適用要求嚴格
所謂聲紋(Voiceprint),是用電聲學儀器顯示的攜帶言語信息的聲波頻譜。 人類語言的產生是人體語言中樞與發音器官之間一個復雜的生理物理過程,人在講話時使用的發聲器官--舌、牙齒、喉頭、肺、鼻腔在尺寸和形態方面每個人的差異很大,所以 任何兩個人的聲紋圖譜都有差異。這也使得聲紋識別也可以稱為身份認證的一種方式。

與其他生物特征相比,聲紋識別的優勢在于:
(1)聲紋提取方便,可在不知不覺中完成,因此使用者的接受程度也高;
(2)獲取語音的識別成本低廉,使用簡單,一個麥克風即可, 在使用通訊設備時更無需額外的錄音設備;
(3)適合遠程身份確認,只需要一個麥克風或電話、手機就可以通過網路(通訊網絡或互聯網絡)實現遠程登錄;
(4)聲紋辨認和確認的算 法復雜度低;
(5)配合一些其他措施,如通過語音識別進行內容鑒別等,可以提高準確率。這些優勢使得聲紋識別的應用越來越受到系統開發者和用戶青睞。

當然,聲紋識別的應用有一些缺點,比如同一個人的聲音具有易變性,易受身體狀況、年齡、情緒等的影響;比如不同的麥克風和信道對識別性能有影響;比如環境噪音對識別 有干擾;又比如混合說話人的情形下人的聲紋特征不易提取等等。

所以聲紋識別目前主要還是被用于一些對于身份安全性要求并不太高的場景當中。比如現在比較熱門的智能音響。

目前國內的科大訊飛、思必馳都有推出相應的聲紋識別技術。

靜脈識別:速度快、產品難以小型化使得市場運用低
靜脈識別系統一種方式是通過靜脈識別儀取得個人靜脈分布圖,依據專用比對算法從靜脈分布圖提取特征值,另一種方式通過紅外線 CCD攝像頭獲取手指、手掌、手背靜脈的圖像, 將靜脈的數字圖像存貯在計算機系統中,實現特征值存儲。靜脈比對時,實時采取靜脈圖,運用先進的濾波、圖像二值化、細化手段對數字圖像提取特征,采用復雜的匹配算法同存 儲在主機中靜脈特征值比對匹配,從而對個人進行身份鑒定,確認身份
靜脈識別具有高度防偽、簡便易用、快速識別及高度準確四大特點。

最為重要的一點是,指靜脈識別的特征已被國際公認具有唯一性,且和視網膜相當,在其拒真率(相同結構圖,而被算法識別為不同)低于萬分之一的情況下,其識假率(不同結構 圖,而被算法識別為相同)可低于10萬分之一。

然而,目前靜脈識別功能在市場的運用并不高,而它同樣有著難以規避的缺點。例如手背靜脈仍可能隨著年齡和生理的變化而發生變化,永久性尚未得到證實;仍然存在無法成功注 冊登記的可能;由于采集方式受自身特點的限制,產品難以小型化;采集設備有特殊要求,設計相對復雜,制造成本高。

小結

總體上來說,隨著時代的發展,技術的不斷進步,生物識別技術也將迎來新的變化和需求,生物識別技術與互聯網、物聯網的交集將成為各行業的著力點。當前的單一的生物識別技 術各有優缺點,在應用上難免會出現一些問題。所以,在一些安全等級要求較高的應用場景當中,往往會采用兩種甚至兩種以上的生物識別技術進行驗證。隨著物聯網時代的到來, 生物識別將擁有更為廣闊的市場前景。
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