網絡安全不僅需要打響“人民戰爭”，更是科學技術問題。不管是網絡欺詐還是對應的安全措施，都隨著科技的發展表現出越來越高的科技依賴性。這其中，生物識別技術在互聯網安全、信息認證方面扮演起愈發重要的角色。下面就隨手機便攜小編一起來了解一下相關內容吧。

先開個玩笑，這里的眼紋，不是眼角的魚尾皺紋。我們今天說的故事，關于下個IoT時代，關于人類科技的降維演進，關于人類數字世界的體驗升華。從指紋到聲紋到面容等，身上帶有唯一性特征的部位，均被開發為生物身份認證驗證的門檻。身份識別的下一幕，將來自每個人的生物體征，隨著十年之后整個IOT產業的井噴，以及安防領域的日趨重要，生物體征勢必成為人類分身數字世界時最嚴苛的身份認證。

其實說到底，因為手機儲存了越來越多的個人信息，我們的智能手機好像“電腦外掛”一般，已經變成了人的一部分。對于手機的過渡依賴與親密帶來諸多隱私問題，人們正在嘗試用新的技術去解開這個“死循環”。這種新的技術解鎖方式便是生物識別，生物識別技術的優點在于既能夠簡化使用過程，提升用戶體驗，又可以解決安全性問題。用戶只需做自己，自然刷臉、說話、觸摸，即可完成身份核驗。

人類的體驗需求迭代

曾有學者預言，人類正在進行有史以來第二次最重要的遷徙：第一次是數萬年前人類祖先走出非洲。現在，我們正面臨從物理世界步入數字世界的“大移民”。而在第二次“移民”過程中，就像人類在現實生活里對“我是誰”的循環追問，自信息文明誕生伊始，人類就非常清楚安全告知機器“我是誰”的重要性，并不斷在身份認證方式上推陳出新，發明各種密碼和數字證書。

隨著越來越多的人借助數字產品管理日常生活，我們希望能夠毫不費力地在各種設備和體驗間建立連接，并確保其安全性。人類的身份認證識別，從前幾年賬號+密碼的時代轉變為現在手機號+驗證碼的時代，多賬號通用登陸依然過多綁定于電子設備。隨著人類與機器共享的“秘密”越來越多，安全系數越來越大，基于密碼的識別方式已日趨無力。人類亟需從“我們主動讓系統認識我”，到“系統自主認識我”的方式轉變，這將是下一個認證時代的常態。生物識別將打上一條印記，提供新的體驗方式。而生物識別也在這兩年逐漸應用于生活之中，如iPhoneX的Face ID，生物識別已經從硬件識別迭代到軟件級識別，云與大數據的深度應用將帶給人類新的驗證時代。

無論哪種生物識別技術，都是在做同一件事：回答“你是誰”這個問題。大體來說，生物特征包括生理特征和行為特征：前者包括指紋、虹膜、人臉和眼紋等;后者對大眾稍顯陌生，包括步態和唇語等。這些生物特征都具備很強的穩定性和唯一性，可匹配于不同應用場景。

Face ID

在了解其他生物識別之前，我們先了解一下已經大面積應用的人臉識別。如蘋果面部識別通過 iPhone X 沒有被覆蓋的頂部區域實現，這一小塊區域中的紅外鏡頭、泛光感應元件(Flood illuminator)和點陣投影器可以向人臉投射看不見的光，形成依附用戶的3D人臉圖，并將它與手機存儲的機主人臉圖做對比，如果相符，手機就能解鎖。Face ID的錯誤匹配率為 100 萬分之一，是Touch ID的1/ 20。

AI可以將人類進化而來的“直覺系統”轉為為數據分析，根據眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官特征和幾何位置關系檢測人臉，將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較認證。iPhoneX那般“實時識別”遠非人臉識別的全部，當機器記住一張人類面孔，它其實可以做到更多，比如“跨年齡識別”。

多種識別模式盤點

生活中接觸最多的是指紋識別。2013年，指紋識別剛出現在 iPhone 5s 里，被很多人稱作 “沒用的設計”，而現在卻成了大部分手機的安全防線。根據 Fingerprints 提供的數據，2016 年全球一共賣了 16 億臺手機，60% 都有指紋識別技術。

人臉識別是目前最接地氣的，以人臉識別為代表的生物識別正應用于越來越多的場景。

虹膜識別識別的是眼睛的虹膜部分，虹膜屬于眼球中層，位于血管膜的最前部，在睫狀體前方，可調節瞳孔的大小，調節進入眼內光線多少的作用。三星Galaxy S8內置了虹膜識別技術，它要求用戶以特定的姿勢出現在鏡頭前系統才能進行識別，不夠方便，導致它的實用性并不高。

眼紋識別則是識別眼睛的鞏膜部分。即“眼白”區域的血管排布情況，后面會詳細闡述。

視網膜是眼球背部一層非常薄的細胞層，視網膜識別的是視網膜上的血管分布。

由于虹膜、眼紋、視網膜識別的對象不同，因此三種識別的原理并不相同。虹膜是虹膜紋理來識別，屈光手術的虹膜定位就是用這個原理，因為每個人的虹膜紋理都不一樣。視網膜識別是眼底的部位，主要是血管分部和行徑的情況來確定，但是眼底會隨著人的身體情況變化而變化，所以理論上來說應該是虹膜識別會更加穩定重復性高，更加精準一點。

聲音識別：用時長，不利隱私保護，不適用于初次解鎖認證，這里不做贅述。

步態識別與唇語識別

所謂步態識別，就是只通過走路姿勢，在極短時間內，攝像頭就可識別特定對象。不同于人臉識別需要“主動配合”，哪怕一個人在幾十米外背對攝像頭，機器也可通過算法把你認出來。如果你看過《碟中諜5》，一定會對電影中“最后一道安保系統”——步態識別印象深刻：它可以對生物體的身體和步態進行360度無死角掃描，識別進入者身份。

而“遠距離生物識別”不只一種，除了腳下步態，來自人類嘴唇的“唇語識別”亦可發揮威力。唇語識別是一項集機器視覺與自然語言處理于一體的技術：通過機器視覺從圖像中連續識別出人臉，提取口型連續變化特征，隨即將連續變化的特征輸入到識別模型中，識別出講話人口型對應的發音，計算出可能性最大的表達語句。與步態識別一樣，唇語識別在安全領域意義重大。要知道，公安系統中的視頻信息量非常龐大，但很多都以“默片”方式存在，只看得清嘴型，卻不知說些什么。而當機器學會“讀唇術”，即可判斷視頻中的人講出來的關鍵性內容。

“遠距離生物識別”正在構筑一張“數字天網”，俯視現實世界。難怪有人會說，如今人類犯罪率整體下降最根本的原因，就是技術進步提升了犯罪成本。

人臉識別與眼紋識別的微妙關系

眼紋識別，是人臉識別、虹膜識別的補充，并不是取代性技術，技術路線上算是融合了兩方面的優勢的產品。目前的人臉識別技術已經開始大范圍應用，而人臉識別下一個階段是較優的融合點，融合新的技術到人臉識別中，作為未來可預見的人臉識別可靠性和準確性的補充。

眼紋識別是利用眼白的可見靜脈圖案進行身份識別，因為沒有任何兩個人的脈管系統完全相同，即便是孿生兄弟或者四胞胎。同卵雙胞胎的人臉識別一直是生物識別領域的世界級難題，在 iPhone X 還在為區分雙胞胎而困擾的時候，利用眼紋識別技術實現了同卵多胞胎的精準識別。同卵多胞胎雖然長相極端相似，不過每個人都有獨一無二的眼紋特征。

多因子識別將是未來的趨勢，因為獨立面部識別，缺少防偽檢測技術，有可能被照片或視頻攻擊，將人臉與眼紋識別技術相結合的可行性非常大。

眼紋識別的基礎性條件與可行性

身處數字世界的我們發現攝像頭、麥克風無處不在。無論是人臉識別還是眼紋識別都是非接觸式識別，只需要一個簡單的攝像頭就能獲取帶有面部及眼睛特征的圖片。但是，相較于人臉識別，眼紋識別需要質量和分辨率更高的圖片，對攝像頭也有一定要求。因為只有這樣，才能抓取到眼靜脈的細微特征，完成后續算法訓練。人臉的圖片沒有這么高的要求，所以，目前人臉識別技術的應用更加廣泛。不過，現在攝像頭更新換代的速度非常快。每次新手機推出時，也會伴隨更高質量的攝像頭，所以，未來，基于計算機視覺的生物識別技術會發揮更大潛力。

眼紋識別的歷史性意義

誠然，虹膜識別在容錯率，信息量及穩定性方面更有優勢，但在工業界，“脫離成本談技術”并非睿智之舉。拿手機來說，虹膜識別需要專業硬件支持(遠紅外攝像頭)，這對智能手機的改造以及規模化商用是個挑戰——這也是為什么早在90年代虹膜識別就已商用，但多年來主要應用場景只是軍用和一些特定領域。

另外，人類虹膜的采集過程需要用戶較高的配合度，這對普通小白用戶來說學習成本更高。相較之下，眼紋識別對攝像頭沒有特殊要求，手機前置攝像頭就能滿足要求，采集過程中只需要用戶自然看著手機就可以。所以，從用戶體驗和成本上來說，都更有利于規模化商用和大眾普及。

眼紋識別技術幾乎可以在所有平臺和智能設備上部署、擴展和使用。以較低成本，從線下認證搬到線上認證，取代PIN、密碼和線下身份驗證，用戶將創建全面的云上