AI智慧,这6种生物识别技术正在改变我们的生活!
在当前人工智能技术的快速发展下,作为其领域分支下的生物识别技术加速布局,各行业的有效化应用正在潜移默化的改变我们的生活。
生物识别技术是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定的智能化技术。
当前,生物识别技术应用日益广泛。无论是智能手机,还是金融支付、机场通关,生物识别都在以惊人的速度普及,升级着各种“解锁”姿势,正给我们的生产生活带来巨大改变。
生活中的生物识别技术
当前,在我们生活中常见的生物识别技术主要有6种,即指纹识别、声纹识别、视网膜识别、虹膜识别、人脸识别等。以下对相关技术的应用原理及相关优点作简要分析。
指纹识别
指纹识别技术涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、数学形态学、小波分析等众多学科。由于每个人的指纹不同,就是同一人的十指之间,指纹也有明显区别,因此指纹常用于身份鉴定。
指纹识别技术通常使用指纹的总体特征如纹形、三角点等来进行分类,再用局部特征如位置和方向等来进行用户身份识别。
通常,首先从获取的指纹图像上找到“特征点”(minuTIae),然后根据特征点的特性建立用户活体指纹的数字表示——指纹特征数据(一种单向的转换,可以从指纹图像转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹图像)。
由于两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据,所以通过对所采集到的指纹图像的特征数据和存放在数据库中的指纹特征数据进行模式匹配,计算出它们的相似程度,最终得到两个指纹的匹配结果,根据匹配结果来鉴别用户身份。
指纹识别技术是目前最方便、可靠、非侵害和价格便宜的生物识别技术解决方案,市场应用有着很大的潜力。同时,指纹识别技术具备以下技术优势:
指纹是人体独一无二的特征,并且它们的复杂度足以提供用于鉴别的足够特征;扫描指纹的速度很快,使用非常方便;指纹采集头可以更加小型化,并且价格会更加低廉。
声纹识别
声纹识别,也称为说话人识别,即说话人辨认和说话人确认。不同的任务和应用会使用不同的声纹识别技术,如缩小刑侦范围时可能需要辨认技术,而银行交易时则需要确认技术。声纹识别就是把声信号转换成电信号,再用计算机进行识别。
每个人的语音声学特征既有相对稳定性,又有变异性,不是绝对的、一成不变的。
这种变异可来自生理、病理、心理、模拟、伪装,也与环境干扰有关。尽管如此,由于每个人的发音器官都不尽相同,因此在一般情况下,人们仍能区别不同的人的声音或判断是否是同一人的声音。
与其他生物特征相比,声纹识别的应用有一些特殊的优势:
蕴含声纹特征的语音获取方便、自然,声纹提取可在不知不觉中完成,因此使用者的接受程度也高;获取语音的识别成本低廉,使用简单,一个麦克风即可,在使用通讯设备时更无需额外的录音设备;适合远程身份确认,只需要一个麦克风或电话、手机就可以通过网路(通讯网络或互联网络)实现远程登录;声纹辨认和确认的算法复杂度低等。
这些优势使得声纹识别的应用越来越收到系统开发者和用户青睐,声纹识别的世界市场占有率15.8%,仅次于指纹和掌纹的生物特征识别,并有不断上升的趋势。
视网膜识别
视网膜是眼睛底部的血液细胞层。视网膜扫描是采用低密度的红外线去捕捉视网膜的独特特征,血液细胞的唯一模式就因此被捕捉下来。
视网膜是一些位于眼球后部十分细小的神经(一英寸的 1/50),它是人眼感受光线并将信息通过视神经传给大脑的重要器官,它同胶片的功能有些类似,用于生物识别的血管分布在神经视网膜周围,即视网膜四层细胞的最远处。
视网膜是一种极其固定的生物特征,因为它是“隐藏“的,故而不可能磨损,老化或是为疾病影响。使用者不需要和设备进行直接的接触,是一个最难欺骗的系统因为视网膜是不可见的,故而不会被伪造。
虹膜识别
在当今世界,虹膜识别仍被公认为是识别精度最高的生物识别系统。虹膜识别技术通过人体独一无二眼睛虹膜的特征来识别身份,虹膜特征匹配的准确性甚至超过了DNA匹配。
这种技术在生物测定行业已经被广泛认为是目前精确度、稳定性、可升级性最高的身份识别系统。
基于虹膜识别技术,使用人和管理者可根据自身喜好、需要或场合的不同,设定不同的安装及运行方式。比如在大堂等公共场所,可以只采用输入密码的方式,但在重要场合,则禁止使用密码,只采用虹膜识别方式,当然也可以两种方式同时使用。
当前虹膜识别技术在煤矿、银行、监狱、门禁、社保、医疗等多种行业被广泛应用。
人脸识别
人脸识别技术中被广泛采用的区域特征分析算法,它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体,利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点,利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,即人脸特征模板。
利用已建成的人脸特征模板与被测者的面像进行特征分析,根据分析的结果来给出一个相似值,通过这个值即可确定是否为同一人。
人脸识别作为一种新兴的生物特征识别技术(Biometrics),与虹膜识别、指纹扫描、掌形扫描等技术相比,人脸识别技术在应用方面具有独到的优势:
使用方便,用户接受度高人脸识别技术使用通用的摄像机作为识别信息获取装置,以非接触的方式在识别对象未察觉的情况下完成识别过程。
识别精确度高,速度快与其它生物识别技术相比,人脸识别技术的识别精度处于较高的水平,误识率、拒认率较低。不易仿冒在安全性要求高的应用场合,人脸识别技术要求识别对象必须亲临识别现场,他人难以仿冒。
概括地说,人脸识别技术是一种高精度、易于使用、稳定性高、难仿冒、性价比高的生物特征识别技术,具有极其广阔的市场应用前景。
静脉识别
静脉识别技术主要是利用静脉血管的结构来进行身份识别。由于静脉纹络包含大量的特征信息,可以作为验证的对象。
手掌静脉识别的原理也是利用静脉血管与肌肉、骨骸之间对特定波长红外光不同的吸收特性来进行静脉血管造影。与手掌静脉识别的原理相同。由于手掌较厚,红外光通常无法进行透射,因而只能采用反射造影法。
红外光照射在手背上,有静脉的部位吸收红外光反射暗淡,肌肉与骨路部位反射强烈,从而实现对静脉的造影。
静脉识别技术作为生物识别技术领域中的重要组成部分,其应用具有很强的优势性:
静脉识别属于内牛理特征,不会磨损,较难伪造,具有很高安全性;血管特征通常更明显,容易辨识,抗干扰性好;还可实现非接触式测量,卫生性好,易于为用户接受;不易受手表面伤痕或油污的影响。
当前,相对其他生物识别技术来说,静脉识别技术应用程度较低,相信在以后的发展中,将有更加广阔的发展空间和前景。
生物识别不断突破,仍有障碍
目前,生物识别技术已经相对成熟,尤其是人脸识别技术和虹膜识别技术不断出现新突破。
在人脸识别方面,国内已有众多厂商做到了超过99%的准确率。在国际权威人脸识别数据库LFW最新的排名上,国内的人脸识别厂商大华股份达到99.78%,腾讯和平安科技均达到了99.8%的准确率,技术上的进步有望推动生物识别技术应用的进一步普及。
在虹膜识别方面,虹膜的身份识别解决方案领域相关公司已经推出在60厘米范围内验证身份的新技术。该技术可安装在智能手机和移动设备以及汽车、医疗保健和其它网络边缘应用中。
但从技术和行业应用情况来看,生物识别技术仍存在一些需要克服的技术难题,能否解决现有技术瓶颈成为生物识别行业未来发展的关键所在。
比如,在目前主流生物识别技术中,指纹识别技术相对成熟,应用比较广泛,但却较容易被复制;人脸特征并不是一成不变的,而且采集图像的过程中易受到光线等因素的影响;虹膜能成像的距离很窄,如果用户的姿势稍有不对,就有可能采集不到清晰的虹膜,同时识别距离远近、复杂光线环境、睫毛遮挡、异形瞳孔等问题也影响虹膜识别的精准度。
总体来看,生物识别技术还将从技术和应用场景等方向不断创新突破,方能实现更广域的应用。
生物识别技术发展趋势
随着各种生物特征识别技术的不断发展和提高,在全球信息化、网络化的大背景下,生物特征识别技术的应用面会越来越广,深度会不断深入,并将呈现三个发展趋势。
首先,生物特征识别解决了人类社会日常生活中一个基本的身份识别问题,今后,这种身份认证的结果会越来越多地和各种行业应用结合起来,并通过网络得以信息共享,简单来说就是“身份识别物联网”的发展趋势。
其次,各种生物特征识别技术有各自的优点,也有各自的短处,对于一些安全性要求较高的特殊行业应用,就需要几种生物特征识别技术的融合应用,以进一步提高身份识别的整体安全性。
最后,人脸识别技术作为一种最晚走向大规模商用的生物特征识别技术,近年来发展速度很快,除了在传统的应用市场不断扩大自己的市场份额外,在一些非传统的应用市场,也将显示出良好的跨界应用的市场前景。
而随着生物识别行业进入成熟期,在未来发展中,生物识别技术将在政府、军队、金融、电信、信息、制造、教育等多个行业都开始呈现大规模应用生物识别技术的前景;以PC和手机为代表的个人应用也呈现极为美好的前景。同时生物识别技术也将为人们生活带来更加便利场景化应用。
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