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ZKTeco CTO李治农:生物识别技术发展的三大主要趋势

我认为每一种生物识别的研发都是基于用户的易用性,只有在满足用户体验感的条件下,提升应用的安全性,才能将生物识别推广到更多的领域应用。
资讯频道文章B

  文/李治农

  现任ZKTeco(东莞市中控电子技术有限公司) CTO

  生物识别是一个技术壁垒较高的行业,需要长时间的研发投入和技术积累。笔者从事该行业多年,见证了生物识别应用的发展历程,曾经的“稀罕物”指纹识别早已不是什么新鲜的技术,现在的许多APP都支持指纹解锁功能,甚至市面上的千元手机都支持指纹识别,除此之外,还有支付宝和翼支付的“刷脸支付”,Goolge Glass刮起的生物识别可穿戴设备风潮等等,大众对它的深化程度和应用关注度早已成为热点。然而,任何一种单一生物识别技术在图像采集及识别原理中都有其自身的局限性,我们认为生物识别技术未来发展的三大主要趋势是:多模态、防伪、非接触。


ZKTeco CTO 李治农先生

  多模态:解决单一生物识别局限性的关键

  在实际工程应用中,由于客观条件变化的不可预测,单一生物识别技术往往会遇到难以克服的特例,使其无法适用于所有人群,比如指纹识别是目前最广泛应用生物识别技术,但其对被磨平、褶皱多、脱皮严重、干湿的手指识别率低;人脸识别虽然便捷性、友好性很强,但受外界因素影响较大,如光线、姿态、表情,年龄、刘海、戴眼镜者等要求比较高;虹膜识别精准度高,但采集困难;剧烈运动影响人体血液的流动,影响静脉识别准确率。在安全性要求极高的应用领域,单一生物识别的性能很难达到预期的需要,比如照片可能欺骗单一人脸识别设备,但对人脸掌静脉多模态组合验证的设备,想同时伪造同一人员的人脸和掌静脉的难度系数较高。

  多模态生物识别技术同时利用多种生物特征,结合数据层、特征提取层、匹配层及决策层等多种融合技术,不仅降低了误判率和拒绝率,保证所有用户可用,而且也扩大系统覆盖的范围,降低系统的风险,使之更接近实用。例如,在传统的单一生物识别中,生物识别与密码、用户名或RFID等身份认证技术在决策层融合的系统,由于单一生物识别无法适应所有人群,往往需要同时设置密码、用户名或RFID进行身份认证,而多模态生物识别基本规避了单一生物识别的局限性。而新一代指纹指静脉的融合,指纹人脸的融合方式,双重生物识别认证既能提高正确识别率,又能降低误判率和拒识率,在提升用户体验上取得了良好的效果。

  防伪:保障生物识别应用的高安全性

  防伪不能解决,用户的体验感和产品的实用不能满足要求,生物识别技术就形同虚设。比如硅胶或橡皮泥就可以形成假指纹膜,华尔街日报报道,这种假指纹膜在手机上按压几次就可以解锁,甚至侵入手机支付系统;阿里的“Smile to pay”为防止刷脸被欺骗,要求用户眨眼配合识别活体;在股市、证劵和ATM市场上,现阶段生物识别技术的推广缓慢,原因都在于一旦在身份认证安全问题上出现纰漏,对于金融系统的影响将不可估量。在考勤和安防行业的应用中,用户对生物识别的安全性也提出关切和质疑。

  ​另外,在国际上许多学者或企业已致力于防伪生物识别技术的研究,例如,NEC、LUMIDIGM、AuthenTec,Sony和富士通等生物识别防伪检测的专利申请数量频多。诸如指纹防伪通过手指肤色、手指凸纹纹宽和凹纹纹宽的相关性、心率信号、脉搏、静脉及电属性等方法,人脸防伪通过三维深度信息分析、光流检测、多模态、面部表情、红外辐射测温及纹理信息分析等方法。在防伪方面,市面上也出现了通过检测血液流动和辨识手指肤色来进行防伪辨别的产品。

  非接触:更易于提升用户体验感

  接触式的生物识别总会让人感觉不那么自然,不用用户接触设备,非接触式操作,用户使用更加自由、高雅、安全及卫生。比如人脸识别、虹膜识别、掌静脉、掌纹都是非接触式识别,用户可以很自然的接受。

  使用方便中寻求安全保障 是生物识别技术应用的出发点

  众所周知,在苹果推出Touch ID之前,早已有诸如摩托罗拉、富士通和东芝等公司将指纹采集器集成在它们生产的手机中,很可惜,为什么它们都没有因为加入指纹识别技术而受到消费者的青睐呢?无非是用户体验感、成本和安全性等未达到要求。苹果指纹采集系统集成于HOME键下方,符合用户的正常使用逻辑,VIVO、华为手机的指纹采集系统为后置滑动或背面按压,自手机诞生以来,很少有手机在背面设置操作按钮,违反了交互逻辑。精确度最高的虹膜识别,采集清晰的虹膜图像需要较好的光源和用户的强制配合,体验感较差,或许在考勤、手机应用上大规模推广会成为关键障碍点。在机械门锁和电子门锁行业,面部和虹膜对安装高度要一定的要求,一旦生物识别门锁的安装高度固定,无论怎么样安装门锁,都会给部分人群带来不适。在安防监控行业,面部识别基于网络摄像机的应用推广已多年,但依然停留在演示阶段。它们遇到的都是相同的障碍——用户体验感差。

  我认为每一种生物识别的研发都是基于用户的易用性,只有在满足用户体验感的条件下,提升应用的安全性,才能将生物识别推广到更多的领域应用。因此,多模态、防伪和非接触是未来生物识别技术发展的主要趋势,结合三者的特点,才能研发出适应市场需求的产品。

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