前不久在2018年廣州建博會上，指靜脈智能鎖再次引發了人們的熱議，這項被視為世界上最安全、最便捷的生物識別技術的討論熱度持續升溫。而進入人工智能時代，無論在企業界、媒體界還是投資界，人臉識別技術都是絕對的焦點。借此機會，小編將從身份識別需求與應用場景、生物識別技術參數、未來發展方向三個角度，探討人臉識別與指靜脈識別的優劣勢與差異性。

一、身份識別的需求與主要應用場景

從最初的卡片認證、密碼認證，到當今最先進的生物識別認證，所有的身份識別技術都在追求兩個目標的平衡，它們分別是：安全與便捷。

在生物識別技術領域中，指紋識別技術是最早將高安全性與高便捷性結合得較好的技術，因此也率先獲得了最大程度的推廣應用。人臉識別非接觸性、可遠程抓取的特點使得其便捷程度最高，但安全性較低，長久以來，識別的精準率達不到商用級別。而指靜脈識別在眾多生物識別技術中以活體識別、特征在指內、不可偽造的特點著稱，安全級別最高，過往無法大規模商用主要是受限于模塊體積大、功耗高等不足。

要討論技術存在的必要性與應用的適配性，我們需要進一步分析身份識別的應用場景。目前，生物識別技術在身份認證領域的應用場景大致可以分為三種模式。

（一）1：1驗證（1對1）

主要場景包括手機解鎖、銀行開戶、手機支付等。

（二）1：N驗證（1對多）

主要場景包括門禁簽到、點名、開家庭門鎖、進出授權管理等

（三）M：N搜索（多對多）

主要場景為安防攝像頭。

其中前兩種模式的主要目標為驗證，追求的是高安全性與識別精度；第三種模式的主要目標為搜索，追求的是高便捷性，看重實時支持大量人群的同步檢測。

1：1驗證與1：N驗證模式還可以根據安全性要求的不同再做細分。追求絕對高安全性的應用場景包括支付認證、開門鎖認證、開保險柜認證、監獄點名、槍支領取認證等認證結果與財產安全、人身安全高度關聯的場合，中等安全性的應用場景包括手機解鎖、簽到打卡等與管理工作相關聯的場合。

二、生物識別技術參數解讀：閾值/安全級別、認假率、拒真率

為了進一步提升識別精準度，人臉識別技術從過往的2D人臉掃描技術逐漸升級為3D激光投影技術，結合深度學習技術，在拒真率、認假率方面有了較大進步，但距離指靜脈識別技術還有一定的距離。

嚴格來說，識別精準度并不是衡量一家公司生物識別技術水平的專用名詞，行業內通常采用閾值或安全級別、認假率（也叫誤識率）、拒真率三個指標來衡量識別技術水平高低。閾值或安全級別越高，認假率越低，但同時拒真率也會升高，只有同時將安全級別、認假率、拒真率平衡到最好的技術，才是真正安全便捷的技術。

人臉識別技術的閾值通常為1到100，當閾值調整到5以下時，大部分人臉都是相似的，即認假率可能會達到100%；當閾值調整到95以上時，即使是同一個人在不同環境下拍攝的照片也無法比對成功，拒真率較高。指靜脈識別技術的安全級別通常為1到10，當安全級別到7級時，指靜脈識別的拒真率與認假率通常可達到0.01%與0.0001%。

雖然人臉識別3D拒真率0.103%與指靜脈識別拒真率0.01%相比，在數值上看來并不大，但這卻是在高安全應用場景與中高安全應用場景之間的鴻溝，要縮小這一差距在當前的技術條件下難度是巨大的。

因此，筆者認為，人臉識別技術能更好地滿足M：N搜索需求，而指靜脈識別技術在高安全要求下的1：1驗證和1：N驗證場景下適用性更高。

近年來，指靜脈識別技術不僅保持在識別精準度方面的優勢，而且在便捷度方面也不斷加強。從打光方式上看，國內指靜脈技術經歷了上打光(如日立式)、單側光、雙測光(如微盾式)的演進，使得模塊更易于嵌入到設備當中。從窗口大小看，在保持精度不變的前提下，原來讀取全手指靜脈的大窗口也逐漸演變為窄窗口、小窗口。從能耗上看，原本的獨立電源驅動模式也已經進化為干電池、鋰電池驅動模式。

三、未來發展展望

生物識別技術未來要往4個方向不斷升級：

1、高安全性：體現在兩個方面，一是活體識別，二是識別特征無法偽造。

由于指靜脈識別是通過讀取血液吸收紅外線后成像的靜脈特征進行識別的，因此如果識別對象不是活體、沒有血液流動，根本無法在裝置中產生靜脈特征。指靜脈識別技術是天然的活體識別技術，且特征在手指內部無法偽造。對人臉識別技術而言，人臉活體檢測技術的研究則至關重要。

2、高準確率：保證在高閾值/高安全級別、低認假率前提下的低拒真率。

3、高便捷性：嵌入其他設備的方便程度（體積、功耗等）、高并發數量。

4、高實時性：驗證或搜索的比對速度。

基于以上4點，筆者認為，生物識別技術未來會向兩個方向細分發展。第一個方向是高安全要求的精確識別、可信身份認證，在這個方向上指靜脈識別技術目前更占優勢；第二個方向是大規模、并發性、非接觸型遠程的動態安防識別，在這個方向上人臉識別技術更占優勢。