生物識别技術是目前最為方便與安全的識别技術，利用生物識别技術進行身份認定，安全、可靠、準确。此外，生物識别技術産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，全球生物識别技術市場規模将從 2015 年的 112.4 億美元，增長至 2020 年的 233 億美元，複合年均增速為15.7%。生物識别市場正處在快速增長當中。

而目前最為常見的生物識别技術有：指紋識别、人臉識别、掌紋識别、語音（聲紋）識别、靜脈識别等。

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複制的良好特性為身份鑒别提供了必要的前提，與其它類型的生物識别比較人臉識别具有如下特點：

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态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、判斷及識别；

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、隐蔽性好等特點。

人臉識别系統的研究始于20世紀60年代，80年代後随着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年後期，并且以美國、德國和日本的技術實現為主。

如今，人臉識别技術已經非常成熟，國内産業鍊也趨于完善，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，人臉識别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将人臉識别應用到智能手機上了。

人臉識别雖然具有較高的便利性，但是其安全性也相對較弱一些。其識别準确率比如會受到環境的光線、識别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别的準确性。而且，對于需要戴口罩的一些環境中，人臉識别也難以起到作用。

指紋識别：技術成熟，但并不适用每一個人

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，人們的十個手指産生最少4900個獨立可測量的特征。指紋識别技術通過分析指紋可測量的特征點，從中抽取特征值，然後進行認證。

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。與其他生物識别技術相比，指紋識别早已經在消費電子、安防等産業中廣泛應用，通過時間和實踐的檢驗，技術方面也在不斷的革新。目前國内早已形成了完整的指紋識别産業鍊，并未湧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彙頂科技。此外還有思立微、費恩格爾、邁瑞微等一衆國産指紋識别芯片廠商。

雖然每個人的指紋識别都是獨一無二的，但并不适用于每一個行業、每一個人。例如，雙手長期徒手工作業的人們便會為指紋識别而煩惱，他們的手指若有絲毫破損或幹濕環境裡、沾有異物則指紋識别功能要失效了。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，這也将使得指紋識别變得不那麼便利。

掌紋識别

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。掌紋的形态由遺傳基因控制，即使由于某種原因表皮剝落，新生的掌紋紋線仍保持着原來的結構。每個人的掌紋紋線都不一樣，即使是孿生同胞，他們的掌紋也隻是比較相似，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。

可以說掌紋識别與指紋識别非常類似，其有着與指紋類似的優缺點。當然，相對于指紋識别來說，掌紋識别所需的設備體積要更大，所以并不适合移動設備。

虹膜識别：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、隐窩等的細節特征。而且虹膜在胎兒發育階段形成後，在整個生命曆程中将是保持不變的。這些特征決定了虹膜特征的唯一性，同時也決定了身份識别的唯一性。因此，可以将眼睛的虹膜特征作為每個人的身份識别對象。

虹膜測定技術可以讀取 266 個特征點，而其他生物測定技術隻能讀取 13-60 個特征點。根據富士通方面的數據，虹膜識别的錯誤識别可能為 1/1500000，而蘋果 TouchID 的錯誤識别可能為 1/50000，虹膜識别的準确率高達當前指紋方案的三十倍。而虹膜識别又屬于非接觸式的識别，識别非常方便高效。

此外，虹膜識别還具有唯一性、穩定性、不可複制性、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，虹膜識别憑借其超高的精确性和使用的便捷性，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。

在産業鍊方面，國内也已經形成了成熟的産業鍊體系。國内在虹膜識别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。

相比其他生物識别技術來說，虹膜識别有很多的優勢。不過其問題在于，對于識别距離的要求比較高，同時虹膜識别的應用成本也與其技術難度成正比，相比其他的識别技術，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，三星便将虹膜識别技術引入了其旗艦機當中，新的S8/S8 也同樣支持虹膜識别技術。三星作為全球智能手機的龍頭之一，在其積極的推動下，虹膜識别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。

聲紋識别：成本低廉、獲取便捷，适用要求嚴格

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。

人類語言的産生是人體語言中樞與發音器官之間一個複雜的生理物理過程，人在講話時使用的發聲器官--舌、牙齒、喉頭、肺、鼻腔在尺寸和形态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。這也使得聲紋識别也可以稱為身份認證的一種方式。

與其他生物特征相比，聲紋識别的優勢在于：(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)獲取語音的識别成本低廉，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)适合遠程身份确認，隻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)聲紋辨認和确認的算法複雜度低；(5)配合一些其他措施，如通過語音識别進行内容鑒别等，可以提高準确率。這些優勢使得聲紋識别的應用越來越受到系統開發者和用戶青睐。

當然，聲紋識别的應用有一些缺點，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别性能有影響；比如環境噪音對識别有幹擾；又比如混合說話人的情形下人的聲紋特征不易提取等等。

所以聲紋識别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。

目前國内的科大訊飛、思必馳都有推出相應的聲紋識别技術。

靜脈識别：速度快、産品難以小型化使得市場運用低

靜脈識别系統一種方式是通過靜脈識别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，将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，采用複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，确認身份。

靜脈識别具有高度防僞、簡便易用、快速識别及高度準确四大特點。

最為重要的一點是，指靜脈識别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，而被算法識别為不同）低于萬分之一的情況下，其識假率（不同結構圖，而被算法識别為相同）可低于10萬分之一。

然而，目前靜脈識别功能在市場的運用并不高，而它同樣有着難以規避的缺點。例如手背靜脈仍可能随着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，産品難以小型化；采集設備有特殊要求，設計相對複雜，制造成本高。

小結

總體上來說，随着時代的發展，技術的不斷進步，生物識别技術也将迎來新的變化和需求，生物識别技術與互聯網、物聯網的交集将成為各行業的着力點。當前的單一的生物識别技術各有優缺點，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别技術進行驗證。随着物聯網時代的到來，生物識别将擁有更為廣闊的市場前景。

編輯：芯智訊-浪客劍

8月28日，芯智訊将在深圳科興科學園主辦《新交互·新風口——2017生物識别技術與應用高峰論壇！》。我們邀請到了高通、費恩格爾等指紋芯片廠商，以及指紋模組廠商歐菲光，語言識别及聲紋識别代表廠商科大訊飛，人臉識别技術廠商曠視科技，虹膜識别技術廠商中科虹霸等衆多生物識别領域的知名企業和技術專家與大家共同探讨生物識别的前沿技術，解析生物識别技術如何助力行業的創新與變革。

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