從鑰匙開鎖到指紋開鎖再到人臉開鎖，生物識別技術(shù)的發(fā)展開始著力于解放人類的雙手。而與此同時，生物識別技術(shù)也開始服務人們生活的每個環(huán)節(jié)，當下開啟的刷臉時代就是最直白的例子。

百度解義，生物識別是根據(jù)人類生理特征（人臉、指紋、虹膜等）和行為特征（姿態(tài)、動作、情感等）實現(xiàn)身份認證的技術(shù)。在進行人體身份認證時，其主要通過計算機與光學、聲學、生物傳感器和生物統(tǒng)計學原理等高科技手段密切結(jié)合，利用人體固有的生理特性和行為特征來進行個人身份的鑒定。目前，常用的生物識別技術(shù)主要包括：人臉識別、指紋識別、虹膜識別、行為識別以及步態(tài)識別。

人臉識別：

人臉識別又稱面部識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù)。由于人臉識別所涉及的器官多、面積又大，因此該識別技術(shù)不僅復雜且易受到較多因素的干擾，如人的表情、姿態(tài)等等，而現(xiàn)在所提及的微表情識別、情緒識別技術(shù)，均屬于人臉識別技術(shù)的分支。

相關(guān)報道顯示，隨著政府推行用戶和數(shù)據(jù)安全舉措的增加、越來越多的移動設備的使用以及全球?qū)∪钠墼p檢測和預防系統(tǒng)需求的日益增長，預計2019年人臉識別市場的規(guī)模預計為32億美元，五年后即2024年該市場規(guī)模將達到79億美元，復合年增長率為16.6％。也就是說，人臉識別技術(shù)已成為當下最為主流的生物識別技術(shù)。

從技術(shù)層面來看，人臉識別系統(tǒng)主要有四個部分組成，分別為人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。當前隨著各家算力及算法的提升、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)逐漸向架構(gòu)化水平轉(zhuǎn)化，人臉識別算法準確率平均達到了99.69%，也就是說，人臉識別技術(shù)已經(jīng)達到了較高水平。且在中國。已經(jīng)出現(xiàn)了以云從科技、商湯科技、依圖科技以及曠視科技為代表的中國人臉識別“四小龍”態(tài)勢。

從應用層面來看，僅在中國，隨著天網(wǎng)工程、雪亮工程以及國家政策的推動，中國已經(jīng)成為了人臉識別技術(shù)受益最深的國家之一，基于人臉識別技術(shù)的軟硬件產(chǎn)品也持續(xù)更新中，如人臉匝機、人臉識別手機解鎖、人臉識別門禁與考勤、認證合一驗證、人臉識別抓逃犯、行人闖紅燈抓排系統(tǒng)、支付寶人臉識別付款、醫(yī)院在線辦卡等等，各種“智慧+”產(chǎn)業(yè)，如智能安防、智慧教育、智慧醫(yī)院、智慧金融、智慧交通等等，都已經(jīng)將人臉識別技術(shù)作為最主流的技術(shù)。

盡管全球已經(jīng)加速進入“刷臉時代”，但人臉識別發(fā)展，依舊面臨不少挑戰(zhàn)：

●2D人臉識別技術(shù)

由于2D信息存在深度數(shù)據(jù)丟失的局限性，無法完整的表達出真實人臉，所以其對復雜人臉的魯棒性并不好，在實際應用中也存在著不少難點，如跨視角（跨姿態(tài)、跨年齡、化妝前后等）人臉識別、低分辨率人臉、深度學習（樣本欺騙）、人臉反欺騙、復雜場景（強弱光照、模糊、遮擋等）、外在變化、計算力限制、細粒度分類（非人體檢測和智能體檢測）等等。

●3D人臉識別技術(shù)

目前3D人臉采集技術(shù)包括雙目技術(shù)、結(jié)構(gòu)光技術(shù)和TOF技術(shù)，且3D活體檢測可以有效分辨出偽造圖片、視頻、面具等的攻擊，但其在算法和硬件方面也存在不少挑戰(zhàn)。在算法方面，需要解決如何獲得質(zhì)量較高的3D人臉圖像（深度圖像、點云圖像、網(wǎng)格圖像和如何解決人臉姿態(tài)、表情、遮擋等因素的影響兩大問題；在硬件層面，存在的挑戰(zhàn)包括光照、距離、精度、復雜度等等。

而除了以上難題，人臉識別技術(shù)還面臨多模態(tài)技術(shù)融合問題、人工智能芯片壟斷、數(shù)據(jù)隱私問題等難題。

指紋識別：

盡管人臉識別是目前市面較為流行的生物識別技術(shù)，但指紋識別依舊是當前應用最為廣泛的識別方式。

指紋識別主要是通過比較不同指紋的細節(jié)特征點來進行鑒別，過程主要可概括為指紋采集、指紋特征提取、指紋匹配三個環(huán)節(jié)。目前看來，指紋識別行業(yè)發(fā)展具體可概括為以下幾大態(tài)勢：

●指紋識別產(chǎn)業(yè)包括芯片設計、芯片制造封裝、模組制造以及整機廠商等環(huán)節(jié)，產(chǎn)業(yè)鏈趨于完善。

●近年來，越來越多的智能手機開始采用指紋識別技術(shù)。2013年，具備指紋識別功能的智能手機iPhone 5S、華為面世；

●隨著全面屏手機解決方案的推廣與普及，指紋識別傳感器開始轉(zhuǎn)向背面后置或者內(nèi)置在顯示屏下方。

●在各類生物識別技術(shù)中，指紋識別仍占據(jù)最高份額。2017年，全球指紋識別技術(shù)規(guī)模約74.56億美元，同比增長7.71%。

可以預見的是，隨著相關(guān)技術(shù)的發(fā)展與完善，指紋識別將廣泛應用在智能終端、身份證、機動車、家居等更多的領域。但指紋識別依舊有不少需要解決的痛點：

●質(zhì)量評估：指紋識別很大程度上依賴于獲取的指紋圖像質(zhì)量，解決指紋質(zhì)量評估問題十分關(guān)鍵

●數(shù)據(jù)壓縮：指紋庫的存儲數(shù)據(jù)量較大，進行指紋辨認時需要對所有指紋進行匹配打分，如何壓縮數(shù)據(jù)實現(xiàn)快速匹配值得考慮。

●真?zhèn)舞b別：指紋信息易被假冒仿制，指紋偽造成本低且難以辨別。

●隱私安全：目前大多數(shù)指紋識別系統(tǒng)沒有做非可逆加密，一旦指紋信息泄露會對用戶造成損失甚至威脅公共安全。

●指紋采集硬件及芯片：目前的屏下指紋識別技術(shù)主要做在OLED面板，難以做在液晶面板（LCD）

此外，指紋識別實際上并不具有終身“唯一性”且“每個人的指紋并非獨一無二“：具有血緣關(guān)系的人會出現(xiàn)指紋極其相似的情況，況且人的指紋隨著年齡增長、皮膚狀況的改變，指紋形狀也會受到不少影響。

虹膜識別

虹膜識別技術(shù)是基于眼睛中的虹膜進行身份識別，應用于安防設備（如門禁等），以及有高度保密需求的場所。

虹膜識別的穩(wěn)定性、準確性、安全性高，相較于指紋識別和人臉識別具有明顯優(yōu)勢，但由于虹膜識別的技術(shù)難度更高、相較于其他生物識別技術(shù)生產(chǎn)成本較高，且對識別距離的要求較高，這些因素在一定程度上阻礙了其進入普通消費市場。

另外，當前我國虹膜識別技術(shù)的發(fā)展，還受到不少因素的局限，一是采集技術(shù)、設備，二是國家政策因素。就目前而言，我國的虹膜采集行為還處于起步階段，要達到與人臉識別同樣的廣泛應用，需要國家政策的大力支持；此外，由于虹膜識別需要比人臉識別更為特殊的采集鏡頭，而且易受外部環(huán)境干擾，其普及率還有待提高。

不過，較為慶幸的是，在相關(guān)部門的支持下，我國虹膜圖像識別和鑒定工作已經(jīng)開始，虹膜識別市場未來一定可期！

行為識別：

伴隨著人臉識別、指紋識別、虹膜識別技術(shù)的不斷成熟和發(fā)展，生物識別技術(shù)也逐漸衍生為現(xiàn)在以姿態(tài)估計、動作識別為主的行為識別技術(shù)。

概括來說，行為識別是一種通過算法，把人的主要活動骨架結(jié)構(gòu)化，根據(jù)人的運動軌跡，定義各種一場行為，通過深度學習算法，形成動作體系，能高效的被系統(tǒng)識別到。該識別技術(shù)通過攝像機拍攝，模擬勾勒出人的骨架，針對人的各種動作進行分析出運動軌跡，從而判斷出該運動軌跡是屬于什么動作。再通過后臺服務器進行計算，一旦吻合系統(tǒng)設定的管理動作，系統(tǒng)就會立即預警，以達到了提前預警的目的。

就目前而言，得益于行為識別技術(shù)的的幾大優(yōu)勢：很多動作可以做到零誤報、能精準識別場景下人的異常動作行為、服務器識別分析效率高以及同一攝像機可以同時分析N個異常行為，該技術(shù)可對緊急求救、打架斗毆、高空拋物、聚眾圍觀等異常行為進行分析且提前預警，可廣泛應用于自動駕駛、醫(yī)療、教育、機器人、公共安全、影視娛樂等領域。

但技術(shù)總有缺陷，盡管行為識別技術(shù)將安防逐漸向主動防御靠攏，但當下行為識別技術(shù)的發(fā)展，也面臨著算法挑戰(zhàn)和硬件挑戰(zhàn)。

●算法挑戰(zhàn)：缺乏端到端的模型，人體姿態(tài)和動作的多樣性、復雜場景、缺乏標注良好的大型數(shù)據(jù)集、個體差異性（不同人表現(xiàn)統(tǒng)一動作的差異）；

●硬件挑戰(zhàn)：對高精度、小型化傳感器以及高運算、低功耗芯片有一定的要求。

步態(tài)識別：

與行為識別一般，步態(tài)識別也是生物識別技術(shù)領域的后起之秀。

步態(tài)識別旨在通過人們走路的姿態(tài)進行身份識別。從解剖學的角度分析，步態(tài)唯一性的物理基礎是每個人生理結(jié)構(gòu)的差異性，不一樣的腿骨長度、不一樣的肌肉強度、不一樣的重心高度、不一樣的運動神經(jīng)靈敏度，共同決定了步態(tài)的唯一性。此外，由于該技術(shù)支持遠距離識別、無需硬性配合、環(huán)境適應性強等特點開始進入到安防、交通、工業(yè)等行業(yè)領域展開相關(guān)應用。

從技術(shù)層面來看，相比于指紋、人臉、掌紋、靜脈等靜態(tài)生物特征而言，步態(tài)屬于動態(tài)特征，因此在識別流程上更為復雜 。步態(tài)識別的整個過程分為采集、分析、提取、比對四大環(huán)節(jié)，但其實每個環(huán)節(jié)都面臨著挑戰(zhàn)。比如數(shù)據(jù)樣本的采集，如何獲取數(shù)據(jù)，又如何構(gòu)建步態(tài)識別的數(shù)據(jù)庫？在獲取到數(shù)據(jù)后如何分割前景和背景，讓識別更為精確？在特征表達的階段，又該如何解決跨視角識別的問題等等。

而步態(tài)識別作為一種新興的生物識別技術(shù)，要從實驗室走向商用場景，步態(tài)識別不僅要從識別精準度、識別速度以及技術(shù)的應用成本、便捷程度等方面著手一一攻克，還得與產(chǎn)業(yè)高度融合，取得產(chǎn)業(yè)的認可。

……

相關(guān)報道顯示，預計到2020年，全球生物識別市場規(guī)模將突破250億美元，我國生物識別市場規(guī)模則達到300億元。

不止于上述提及的五大識別技術(shù)，生物識別技術(shù)還包括聲紋識別、眼紋識別、視網(wǎng)膜識別、靜脈識別、人體識別等等。而所有這些生物識別技術(shù)所面臨的挑戰(zhàn)都源自算法、硬件以及法律法規(guī)三個方面：在算法層，需要標注良好的大型數(shù)據(jù)集，滿足深度學習模型的解釋性以及實際應用場景的復雜性；在硬件層，需要致力于傳感器的設計與制造、芯片的設計與制造以及移動設備的實時計算的研發(fā)工作；最后，國家及相關(guān)政府哈必須從法律法規(guī)入手，制定相關(guān)政策保障用戶隱私保護，統(tǒng)一行業(yè)標準。

小結(jié)：

不可否認，從指紋認證到人臉識別、虹膜識別，生物識別技術(shù)正邁步進入“視覺時代”。技術(shù)在不斷進步是事實，但這種“視覺時代”的背后，多重生物識別才是未來生物識別技術(shù)發(fā)展的王道。

相比單項生物識別技術(shù)，把人臉識別、行為識別、步態(tài)識別與密碼、指紋、虹膜等方式相結(jié)合的多重生物識別技術(shù)，將帶來更高的可靠性和準確性，同時最大限度保障用戶的隱私問題。

展望未來，多重生物識別技術(shù)將走向越來越寬廣的應用領域和市場！

來源：a&s安防知識網(wǎng)