2019年科技新趨勢：生物識別技術(shù)將進入大規(guī)模應(yīng)用階段

2018年互聯(lián)網(wǎng)界迎來了一個又一個“寒冬”，但科技依然擁有重新復(fù)燃的魔力。1月2日，阿里巴巴達摩院發(fā)布“2019十大科技趨勢”，涵蓋了智能城市、數(shù)字身份、自動駕駛、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、AI芯片、區(qū)塊鏈、5G等領(lǐng)域?？梢灶A(yù)測到，AI依然是2019年科技界最熱的方向。

AI技術(shù)雖然發(fā)展最熱，但比它更快進入成熟階段的是生物識別技術(shù)。達摩院認為，2019年，生物識別技術(shù)將進入大規(guī)模應(yīng)用階段。過去幾年，絕大多數(shù)人都開始習(xí)慣出門不帶現(xiàn)金，而未來，不帶身份證走遍天下的時代也將到來。

生物識別主要是通過人類生物特征進行身份認證的一種技術(shù)，人類的生物特征通常具有唯一性，可以測量或可自動識別和驗證、遺傳性或終身不變等特點，因此生物識別認證技術(shù)較傳統(tǒng)認證技術(shù)存在較大的優(yōu)勢。生物識別系統(tǒng)對生物特征進行取樣，提取其唯一的特征并且轉(zhuǎn)化成數(shù)字代碼，并進一步將這些代碼組成特征模版。由于微處理器及各種電子元器件成本不斷下降，精度逐漸提高，生物識別系統(tǒng)逐漸應(yīng)用于商業(yè)上的授權(quán)控制。由于人體特征具有人體所固有的不可復(fù)制的唯一性，這一生物密鑰無法復(fù)制，失竊或被遺忘，利用生物識別技術(shù)進行身份認定、安全、可靠、準確。

根據(jù)美國咨詢機構(gòu)Transparency Market Research的統(tǒng)計，全球生物識別市場規(guī)模將于2020年增長至233億美元，復(fù)合年均增速為15.7%，生物識別市場正處在快速增長中。

根據(jù)美國智庫Acuity Market Intelligence發(fā)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(jié)構(gòu)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

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(shù)，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(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識別、面部識別。

如今，人臉識別技術(shù)已經(jīng)非常成熟，國內(nèi)的產(chǎn)業(yè)鏈也趨于完善，比如國內(nèi)做人臉識別、圖片識別的曠視科技Face++、商湯科技、做視頻識別的極鏈科技Video++等。現(xiàn)在，人臉識別的應(yīng)用也已經(jīng)不僅僅局限于商務(wù)場所中，它已經(jīng)以各種形式逐步滲透到日常生活中。

指紋識別

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(chǎn)生最少4900個獨立可測量的特征。指紋識別技術(shù)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(dāng)前，我國第二代身份證便實現(xiàn)了指紋采集，且各大智能手機都紛紛實現(xiàn)了指紋解鎖功能。與其他生物識別技術(shù)相比，指紋識別早已經(jīng)在消費電子、安防等產(chǎn)業(yè)中廣泛應(yīng)用，通過時間和實踐的檢驗，技術(shù)方面也在不斷的革新。

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(tài)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(jié)構(gòu)。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(zhì)量的圖像中仍能夠清晰的辨認。

虹膜識別

人的眼睛結(jié)構(gòu)由鞏膜、虹膜、瞳孔晶狀體、視網(wǎng)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(huán)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(jié)特征。而且虹膜在胎兒發(fā)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(shù)可以讀取 266 個特征點，而其他生物測定技術(shù)只能讀取 13-60 個特征點。根據(jù)富士通方面的數(shù)據(jù)，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(dāng)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。

聲紋識別

人類語言的產(chǎn)生是人體語言中樞與發(fā)音器官之間一個復(fù)雜的生理物理過程，人在講話時使用的發(fā)聲器官--舌、牙齒、喉頭、肺、鼻腔在尺寸和形態(tài)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(yōu)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(fēng)即可，在使用通訊設(shè)備時更無需額外的錄音設(shè)備；(3)適合遠程身份確認，只需要一個麥克風(fēng)或電話、手機就可以通過網(wǎng)路(通訊網(wǎng)絡(luò)或互聯(lián)網(wǎng)絡(luò))實現(xiàn)遠程登錄；(4)聲紋辨認和確認的算法復(fù)雜度低；(5)配合一些其他措施，如通過語音識別進行內(nèi)容鑒別等，可以提高準確率。這些優(yōu)勢使得聲紋識別的應(yīng)用越來越受到系統(tǒng)開發(fā)者和用戶青睞。

靜脈識別

靜脈識別系統(tǒng)一種方式是通過靜脈識別儀取得個人靜脈分布圖，依據(jù)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(shù)字圖像存貯在計算機系統(tǒng)中，實現(xiàn)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(shù)字圖像提取特征，采用復(fù)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。

結(jié)語：

具體來看，在AI技術(shù)方面，如果說2018年AI從實驗室走入了現(xiàn)實，那么，2019年將開啟人類和AI全面合作的新起點。阿里巴巴達摩院認為，移動設(shè)備上的實時語音生成與真人語音可能將無法區(qū)分，甚至語音AI在一些特定對話中將會通過圖靈測試。在城市里，會說話的公共設(shè)施將會越來越多。其中，生物識別技術(shù)將在2019年進入大規(guī)模應(yīng)用階段。隨著3D傳感器的快速普及、多種生物特征的融合，每個設(shè)備都能更聰明地“看”和“聽”。生物識別和活體技術(shù)將重塑身份識別和認證，未來，數(shù)字身份將成為人的第二張身份證。