生物特征识别技术市场现状与发展趋势

 　　身份识别是人类社会生活的一个最基本问题，每一个人，每一天都会遇到，无处不在。早在3000多年前，人类就开始使用机械钥匙，这是最早的身份识别技术。随着近代电子科技的发展，密码、条形码、磁条卡、射频卡、证件走进了人们的生活，但这类身份识别技术都是通过“what you have?”或者“What you know”来实现，其易被伪造、丢失、遗忘，且不方便、不安全，不能真正认证到人本身。于是最新一代的身份识别技术——生物特征识别技术应运而生，它是利用人类固有的生理或行为特征来识别与验证身份的技术，具体包括： (1)生理特征：指纹、人脸、掌纹、掌形、虹膜、视网膜，静脉、耳廓。(2)行为特征：签字、步态、语音、按键力度等。

　　基于这些特征，人们已经发展了指纹识别、掌纹识别、掌形识别、人脸识别、发音识别、虹膜识别、静脉识别、签名识别等多种生物识别技术。生物特征识别技术被列为21世纪对人类社会带来革命性影响的十大技术之一，微软比尔?盖茨曾经预言：生物识别技术，将成为21世纪未来几年IT产业的重要革新。

　　生物特征识别技术是目前最为方便、安全的身份识别技术，它辨识的是人身的固有特征，不需要身外的其他标识物。随着近代科技的发展，这些新型的身份识别方式不断走入人们的日常生活，其带来方便和安全的同时，也带来了对传统物理识别方式的冲击和思考，下面笔者就当前生物特征识别技术的市场现状与发展趋势，做一个粗浅的分析。

　　几种生物特征识别技术的比较

　　指纹识别技术

　　通过分析指纹的特征，如嵴、谷和终点、分叉点或分歧点，从而抽取特征值，通过指纹特征值的比对来确认人的身份。指纹识别技术是目前应用最广泛、价格最低廉的一种生物特征识别技术，它是一种接触性的识别技术，采集比较稳定，但指纹采集头常常容易损坏，尤其是使用人数多的场景下，或许几个月就得更换一次指纹采集头。据不完全统计，大约5%左右的人，由于指纹磨损，或者指纹比较浅，是不能使用指纹识别的，因此，这就大大制约了指纹识别的应用领域。

　　虹膜

　　虹膜，一种在眼睛瞳孔内织物状的各色环状物，每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构。虹膜识别技术就是基于这些特征进行比对来确定一个人的身份的，从理论上来讲虹膜识别的精度较高，但虹膜识别需要分辨率比较高的摄像头，以及合适的光学条件，成本也比较高。因此，其应用主要集中在高端市场，市场应用面较窄。

　　人脸识别

　　在现实生活中，人与人之间的辨认不是通过指纹、掌纹、虹膜等等，而是通过对人面部(人脸)的识别来实现的。因此，在众多的生物特征识别技术中，人脸识别技术最具有吸引力，它最直观、最自然，符合人的认知规律，它具有如下特点：

　　非接触，用户接受度高。人脸识别技术使用摄像头作为识别信息的获取装置，以非接触方式，自动获取人脸，并完成人脸识别过程。

　　直观性突出。人脸识别技术所使用的依据是人的面部图像，而人脸无疑是肉眼能够判别的最直观的信息源，“以貌取人”符合人的认知规律。同时也方便后期人工确认，且具再利用等明显优势。

　　识别速度快，不易被察觉。与其它生物识别技术相比，人脸识别属于一种自动识别技术，一秒时间内可以识别好几次。不被察觉的特点对于识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。

　　不易仿冒。人脸识别技术要求识别对象必须亲临识别现场，他人无法仿冒。人脸识别技术所独具的活性判别能力，保证了他人无法以非活性的照片、木偶、蜡像乃至人头欺骗识别系统。

　　应用领域广。除了目前指纹识别的所有应用领域外，人脸识别还可以应用到各种人脸视频监控报警系统、数码相机的人脸检测，以及未来的机器人，具有广阔的市场应用前景。

　　另外，人脸识别具有自然性不被察觉性的双重优点。自然性，是指该识别方式同人类(甚至其他生物)进行个体识别时所利用的生物特征相同，人类也是通过观察比较人脸来区分和确认某个人的。另外，具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而有可能被伪装欺骗。

　　语音识别

　　语音识别是一种行为特征识别技术，声音识别设备不断地测量、记录语音的波形和变化。而语音识别基于将现场采集到的语音同登记过的语音模板进行精确的匹配。语音识别也是一种非接触的识别技术，用户可以很自然地接受，但语音识别的稳定性较差，容易被欺骗，因此，目前还没有进入实用阶段。

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