2019年科技新趋势：生物识别技术将进入大规模应用阶段

2018年互联网界迎来了一个又一个“寒冬”，但科技依然拥有重新复燃的魔力。1月2日，阿里巴巴达摩院发布“2019十大科技趋势”，涵盖了智能城市、数字身份、自动驾驶、图神经网络系统、AI芯片、区块链、5G等领域。可以预测到，AI依然是2019年科技界最热的方向。

AI技术虽然发展最热，但比它更快进入成熟阶段的是 生物识别 技术。 达摩院认为，2019年，生物识别技术将进入大规模应用阶段。过去几年，绝大多数人都开始习惯出门不带现金，而未来，不带身份证走遍天下的时代也将到来。

生物识别主要是通过人类生物特征进行身份认证的一种技术，人类的生物特征通常具有唯一性，可以测量或可自动识别和验证、遗传性或终身不变等特点，因此生物识别认证技术较传统认证技术存在较大的优势。生物识别系统对生物特征进行取样，提取其唯一的特征并且转化成数字代码，并进一步将这些代码组成特征模版。由于微处理器及各种电子元器件成本不断下降，精度逐渐提高，生物识别系统逐渐应用于商业上的授权控制。由于人体特征具有人体所固有的不可复制的唯一性，这一生物密钥无法复制，失窃或被遗忘，利用生物识别技术进行身份认定、安全、可靠、准确。

根据美国咨询机构Transparency Market Research的统计，全球生物识别市场规模将于2020年增长至233亿美元，复合年均增速为15.7%，生物识别市场正处在快速增长中。

根据美国智库Acuity Market Intelligence发表的《生物识别的未来The Future of Biometrics》报告显示，2015年全球生物识别市场结构中，指纹识别份额达到58%，人脸识别的份额为18%，紧随其后的是新兴的虹膜识别，份额为7%，此外还有与指纹识别类似的掌纹识别，以及声纹识别和静脉识别等。

人脸识别

人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

如今，人脸识别技术已经非常成熟，国内的产业链也趋于完善，比如国内做人脸识别、图片识别的旷视科技Face++、商汤科技、做视频识别的极链科技Video++等。现在，人脸识别的应用也已经不仅仅局限于商务场所中，它已经以各种形式逐步渗透到日常生活中。

指纹识别

每个指纹都有几个独一无二可测量的特征点，每个特征点都有大约七个特征，人们的十个手指产生最少4900个独立可测量的特征。指纹识别技术通过分析指纹可测量的特征点，从中抽取特征值，然后进行认证。

当前，我国第二代身份证便实现了指纹采集，且各大智能手机都纷纷实现了指纹解锁功能。与其他生物识别技术相比，指纹识别早已经在消费电子、安防等产业中广泛应用，通过时间和实践的检验，技术方面也在不断的革新。

掌纹识别

掌纹是指手腕与手指之间的手掌表面上的各种纹线特征，如主线、皱纹、细小的纹理、脊末梢、分叉点等。掌纹的形态由遗传基因控制，即使由于某种原因表皮剥落，新生的掌纹纹线仍保持着原来的结构。每个人的掌纹纹线都不一样，即使是孪生同胞，他们的掌纹也只是比较相似，而不会完全一样。并且在低分辨率和低质量的图像中仍能够清晰的辨认。

虹膜识别

人的眼睛结构由巩膜、虹膜、瞳孔晶状体、视网膜等部分组成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，其包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等的细节特征。而且虹膜在胎儿发育阶段形成后，在整个生命历程中将是保持不变的。这些特征决定了虹膜特征的唯一性，同时也决定了身份识别的唯一性。因此，可以将眼睛的虹膜特征作为每个人的身份识别对象。

虹膜测定技术可以读取 266 个特征点，而其他生物测定技术只能读取 13-60 个特征点。根据富士通方面的数据，虹膜识别的错误识别可能为 1/1500000，而苹果 TouchID 的错误识别可能为 1/50000，虹膜识别的准确率高达当前指纹方案的三十倍。而虹膜识别又属于非接触式的识别，识别非常方便高效。

声纹识别

人类语言的产生是人体语言中枢与发音器官之间一个复杂的生理物理过程，人在讲话时使用的发声器官--舌、牙齿、喉头、肺、鼻腔在尺寸和形态方面每个人的差异很大，所以任何两个人的声纹图谱都有差异。这也使得声纹识别也可以称为身份认证的一种方式。

与其他生物特征相比，声纹识别的优势在于：(1)声纹提取方便，可在不知不觉中完成，因此使用者的接受程度也高；(2)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；(3)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；(4)声纹辨认和确认的算法复杂度低；(5)配合一些其他措施，如通过语音识别进行内容鉴别等，可以提高准确率。这些优势使得声纹识别的应用越来越受到系统开发者和用户青睐。

静脉识别

静脉识别系统一种方式是通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，依据专用比对算法从静脉分布图提取特征值，另一种方式通过红外线 CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，实现特征值存储。静脉比对时，实时采取静脉图，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，采用复杂的匹配算法同存储在主机中静脉特征值比对匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。

结语：

具体来看，在AI技术方面，如果说2018年AI从实验室走入了现实，那么，2019年将开启人类和AI全面合作的新起点。阿里巴巴达摩院认为，移动设备上的实时语音生成与真人语音可能将无法区分，甚至语音AI在一些特定对话中将会通过图灵测试。在城市里，会说话的公共设施将会越来越多。其中，生物识别技术将在2019年进入大规模应用阶段。随着3D传感器的快速普及、多种生物特征的融合，每个设备都能更聪明地“看”和“听”。生物识别和活体技术将重塑身份识别和认证，未来，数字身份将成为人的第二张身份证。

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