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生物识别技术及商业应用前景分析

2016-11-24 12:22
老猫
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  近日,公安部第一研究所在2016国家网络安全宣传周活动上发布消息,自己所研发的“网络可信身份认证服务平台”即将在多地投入试点。

  1、从身份证网上副本说起,生物识别正在崛起

  近日,公安部第一研究所在2016国家网络安全宣传周活动上发布消息,自己所研发的“网络可信身份认证服务平台”即将在多地投入试点。通过该平台个人可以在网上生成一个终身唯一编号的“身份证网上副本”,今后无需携带身份证,在办理入住酒店、开网店等需实名认证的业务时,靠“刷脸”就可完成身份认证,同时还能避免身份被冒用的风险。

  刷脸认证的技术原理是生物识别技术中的人脸识别。所谓生物识别技术,就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,(如指纹、脸象、虹膜、静脉等)和行为特征(如声音、步态等)来进行个人身份的鉴定。

  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。而常见的口令、IC卡、条纹码、磁卡或钥匙则存在着丢失、遗忘、复制及被盗用诸多不利因素。另外,生物识别技术产品均借助于现代计算机技术实现,很容易配合电脑和安全、监控、管理系统整合,实现自动化管理。

  长久以来,技术创新不足、应用推广有限、价格成本高企是制约我国生物识别发展的三大因素。技术方面,生物特征传感器和核心算法的原始创新不足、技术标准制定不完善;应用方面,生物识别基本局限在门禁考勤、银行内部控制以及公安部门出入境管理和刑事中,生物识别也未能渗透到个人消费当中;价格方面,市场竞争不足和技术不成熟导致价格处于高位。但近几年来,这一情形开始转向,三大问题正在逐渐得到解决。

  技术:深度学习算法的成熟,使得生物识别的准确率得到大幅提升。以深度学习算法为基础的计算机技术的进步,为生物识别提供了强大的计算和分析工具。反过来,巨量的生物特征数据也为机器训练提供了丰富的素材,“大数据成为人工智能的燃料”。人脸识别方面,Face++团队创造了世界上最高的人脸识别正确率,曾在人脸检测FDDB评测、人脸关键点定位300-W评测和人脸识别LFW评测上,接连拿下了三项世界第一。指纹识别方面,国内的迈瑞微、神盾、维尔科技等厂商已经拥有指纹识别自主算法及核心专利,除此之外,还涌现了杭州晟元、深圳指芯等第三方的指纹识别算法提供商。虹膜识别方面,天诚盛业推出了全球最小的虹膜识别模组,可以利用一颗模组达到自然阅读距离情况下(7-30cm)实现自然的虹膜识别。静脉识别方面,国防科技大学电子科学与工程学院成功研制出静脉特征识别安保系统。

  应用:目前,生物识别的应用场景已经极大地拓宽。银行在客户身份核验场景下应用生物识别,覆盖了弱实名电子账户开户、结算账户开户和存取款等不同风险层级的场景。第三方支付和手机银行等移动支付应用开始使用生物识别方案。公安部门在视频监控和多类场所的人员进出管理中大力引入指纹、人脸识别等技术。在政策推动下,生物识别也已入驻社保、教育、医疗系统。近几年,国内智能手机消费剧增,手机用户的移动支付习惯逐渐养成,智能家居渐受青睐,三方面个人消费需求的增长推动手机端的消费级指纹识别开始爆发,虹膜也渐渐入局。

  价格:指纹识别方面,指纹识别模组价格近两年不断下降。人脸识别方面,汉王的500人规模人脸识别考勤机在2009年第一代推出时价格超过4000元,2010年第二代推出时已降至3000元左右,2012年第三代推出时进一步下降到2700元左右。

  受益于三大问题的逐步解决,国内生物识别产业正迎来前所未有的发展机会,其应用范围和市场规模有望实现快速扩张。

  2、生物识别技术初探

  2.1、生物识别的最小系统和基本工作过程

  通常情况下,一个生物识别的最小系统包含传感器、存储器和处理器3个部分。传感器是用户生物信息的采集机构;处理器负责信息预处理、特征提取、特征训练、特征匹配和特征识别;存储器负责特征提取和训练结果的存放。生物识别工作过程包括用户注册和身份认证2个阶段,其过程主要包含生物特征采集、预处理、特征提取及模式识别四个步骤:

  1)特征采集

  特征采集是利用传感器把人体固有的生理特征转换为计算机可读取的数字信息的过程。生物识别传感器器主要采用高精度的扫描仪、摄像机等光学设备,以及基于电容、电场技术的晶体传感芯片、超声波扫描、红外线扫描等设备。

  2)预处理

  预处理是将传感器读取的数字信息进行标准化,将原始数据处理成半结构化数据的过程。通常预处理方法主要包括信息压缩、降噪和数据归一化等。

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