生物识别技术

生物识别：指纹识别、面部识别等技术用于身份验证。 #生活知识# #科技生活# #科技改变生活# #科技创新产品#

　　生物识别技术

　　相比指纹识别和人脸识别，声纹识别和虹膜识别技术的关注度并不高。事实上，这两种技术早已有之，特别是近几年随着技术的迭代，声纹识别和虹膜识别技术的应用瓶颈正在被突破。

　　生物识别技术有很多种，如指纹、人脸、虹膜、声纹、静脉识别等，还有新兴起的步态识别、心跳识别等新技术。不过，就目前来看，指纹识别依然占据主导地位。

　　相比指纹识别和人脸识别，声纹识别和虹膜识别技术的关注度并不高。事实上，这两种技术早已有之，特别是近几年随着技术的迭代，声纹识别和虹膜识别技术的应用瓶颈正在被突破。

　　声纹识别的应用前路并非坦途。简单的录音播放，就可能“攻击”声纹识别。此外，声音从不同的麦克风进入电子系统导致的跨信道差异、海量数据库中的声纹比对等都是声纹识别应用过程中需要面对的难题。

　　虹膜识别的发展情况与声纹识别并不相同。

　　早在2015年，富士通就将虹膜识别技术应用于智能手机当中，随后三星也将虹膜识别引入到其旗舰机Note7当中。不过，随着人脸识别以及屏下指纹的应用，使用并不便利的虹膜识别在手机市场的应用遇冷。

　　但虹膜识别的优势非常明显。相对于其他生物识别技术来说，人的虹膜有226个生物特征点，具有极高的唯一性，即便是拥有一样面容的双胞胎，其虹膜也不一样，因此虹膜识别具有极高的安全性。另外，有研究数据显示，虹膜识别的交叉错误率仅有0.00077%，远低于声纹、指纹、掌纹及人脸识别，具有极高的稳定性、安全性和实用性。

　　不仅如此，虹膜还具有非常强的生物活性，比如瞳孔的大小会随光线强弱变化自我调节，出现每秒可达十余次的无意识瞳孔缩放，这也使得虹膜会发生每秒十余次的震颤;此外，在人体脑死亡、处于深度昏迷状态或眼球组织脱离人体时，虹膜组织即完全收缩，出现散瞳现象。这些特性使得虹膜具有极高的防伪性。目前已经可以实现60~100厘米范围内清晰成像，不同身高的人微微低头就能实现快速虹膜识别”。

　　多生物识别技术融合将成趋势

　　由于不同的生物识别技术在精度、安全性、稳定性、识别速度、便捷性、成本、功耗等众多方面有着明显的差异，因此在不同的应用领域中，也会有着各自不同的特点和优劣势目前，在智能手机、智能门锁、安防、金融领域，已经出现了多生物识别技术融合应用。生物识别技术应用不再仅仅局限于人的身份认证，已经开始应用于其他物种的识别，比如猪脸识别、通过虹膜识别对宠物进行身份识别等。

　　Ø 指纹识别原理：

　　通常，首先从获取的指纹图像上找到“特征点”(minutiae)，然后根据特征点的特性建立用户活体指纹的数字表示——指纹特征数据(一种单向的转换，可以从指纹图像转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹图像)。

　　由于两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据，所以通过对所采集到的指纹图像的特征数据和存放在数据库中的指纹特征数据进行模式匹配，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果，根据匹配结果来鉴别用户身份。由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份鉴定。

　　Ø 声纹识别原理：

　　所谓声纹(Voiceprint)，是用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱。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。每个人的语音声学特征既有相对稳定性，又有变异性，不是绝对的、一成不变的。

　　这种变异可来自生理、病理、心理、模拟、伪装，也与环境干扰有关。尽管如此，由于每个人的发音器官都不尽相同，因此在一般情况下，人们仍能区别不同的人的声音或判断是否是同一人的声音。

　　Ø 视网膜识别原理：

　　视网膜是眼睛底部的血液细胞层。视网膜扫描是采用低密度的红外线去捕捉视网膜的独特特征，血液细胞的唯一模式就因此被捕捉下来。

　　视网膜是一些位于眼球后部十分细小的神经(一英寸的 1/50)，它是人眼感受光线并将信息通过视神经传给大脑的重要器官，它同胶片的功能有些类似，用于生物识别的血管分布在神经视网膜周围，即视网膜四细胞的最远处。

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