來源：搜狐
所謂生物辨識技術，就是通過電腦與各種感測器，和生物統計學原理等高科技手段密切結合，利用人體固有的生理特性和行為特徵，來進行個人身份的鑒定。生物辨識的技術核心在於如何獲取這些生物特徵，並將其轉換為數位資訊，儲存於電腦中，利用可靠的匹配演算法，來完成驗證與辨識個人身份的過程。
目前，眾多國際國內電子產品廠商、應用軟體發展商及系統整合商，紛紛推出基於生物特徵辨識技術的軟硬體產品及行業解決方案，相關工程項目與應用方案也在金融、電信、資訊安全、生產製造、醫療衛生、電子政務、電子商務、軍事等行業或領域得到廣泛應用。據前瞻產業研究院發佈的《中國生物辨識技術行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》資料顯示，2013年全球生物辨識市場的規模達到98億美元。
生物辨識技術觸手可及
立處於行動網路時代，生物辨識技術當然應該著眼於智慧手機之中而搶佔行動網路入口，但就目前技術情況來看應用範圍還相對有限，主要集中於手機安全和一些簡單的功能交互上。
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| 多生物辨識技術在智慧手機中普及 |
手機端的指紋辨識技術最早出現在摩托的ME860上，再到後來的iPhone5S，使這項技術徹底火了起來。目前各大廠商的旗艦機型幾乎都配備這一技術，實現原理雖然各有不同，但基本功能都是用來進行指紋解鎖，同時大部分也在向指紋辨識安全支付方向發展。
除了指紋辨識外，語音辨識也是目前使用最為廣泛的生物辨識技術，例如Siri、GoogleNow以及Cortana等經典的語音助手都是基於語音辨識技術，隨著語音模式辨識技術的發展，未來的語音助手會越來越智慧，越來越接近人工助手。此外，除了語音助手，像一加手機還將語音辨識技術運用在聲紋解鎖上，與指紋解鎖功能不相上下。
在MWC2015展會上，富士通展示了一款支援人眼球虹膜辨識技術的原型機。該辨識技術依賴於富士通開發訂制的高輸出紅外線LED系統，通過反射這種光線到特有的感測器原件上來進行虹膜辨識。目前富士通這款手機ArrowsNXF-04G，作為全球首款虹膜辨識手機已經問世。
而在中國國內，中興GrandS3以及vivoX5Pro也採用了相類似的技術，主要通過掃描使用者眼球靜脈圖案來辨識使用者身份，還可以給常用的APP加密。由於眼球虹膜有著比指紋辨識更加高的安全等級，因此非常有望成為繼指紋、語音辨識之後的又一個能夠大量使用在移動設備上的生物技術。
隨著各種生物特徵辨識技術的不斷發展和提高，在全球資訊化、網路化的大背景下，生物特徵辨識技術的應用面會越來越廣，深度會不斷深入，並將呈現出網路化和整合趨勢。生物特徵辨識解決了人類社會日常生活中一個基本的身份辨識問題，今後，這種身份認證的結果會越來越多地和各種行業應用結合起來，並通過網路得以資訊共用，簡單來說就是「身份辨識＋物聯網」的發展趨勢。
催生更加新奇的生物特徵辨識
雖然現如今指紋、人臉等生物辨識技術已經成熟，但指紋很容易被複製，人臉又似乎永遠解決不了相似臉和活體問題，所以要實現廣泛的社會化應用，還需要更多更新穎的生物辨識技術來覆蓋更多應用場景。
例如創業公司Descartes Biometrics正在做一款基於耳朵辨識的手機App，用戶可以通過把手機貼在耳朵和臉頰部位來進行辨識；基於心跳辨識技術的Nymi腕帶，它內部裝有一個心電圖設備，用來記錄你心臟跳動的電信號，利用這種電子健康設備可以方便地進行身份驗證，甚至可以用Nymi來當做安全口令卡去解鎖手機或電腦；日本科學家基於臀部辨識技術製造了一種汽車座椅原型，可以辨識坐上去的人。
這不僅能保證只有你(或通過驗證的人)才能發動汽車，還可以自動幫助你調節座椅位置，後視鏡，以及其他各種偏好；一家以色列公司想要利用每個人獨特的眼球運動來進行身份辨識。據說在進行各種活動時，每個人的眼部運動都有固定的模式，比如會追隨螢幕上的某個圖示。這種系統的優勢就是很難作假，因為這是眼部對刺激作出的即時反應，而不是像指紋那樣的靜態因素。
而它的缺點，我猜想應該是需要進行接觸式眼部運動採集，而且這種驗證方式比指紋要來得慢(需要採集多個運動模式)；馬德里科技大學的研究員們正在研究為什麼每個人的體味都不盡相同，並試圖研製一款人造鼻，利用氣味來區分不同的人，像獵狗一樣。美國陸軍也對一項相似的技術十分有興趣，他們想用這項技術來尋找潛在威脅。雖然仍處於初期，但是人造電子鼻已經可以區分護手霜的氣味並可檢測由於飲食或疾病帶來的氣味變化，不過據馬德里的團隊介紹這項技術仍有10%的失誤率。
也許在未來的某天，你的手機記得你的耳朵，你的椅子會認得你的屁股。
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| 《不可能任務5》中的步態分析系統 |
多生物特徵辨識相融合
各種生物特徵辨識技術有各自的優點，也有各自的短處，對於一些安全性要求較高的特殊行業應用，就需要幾種生物特徵辨識技術的融合應用，以進一步提高身份辨識的整體安全性。
自動辨識技術相互整合是未來的重要發展方向。一方面，生物辨識技術與其他的新興自動辨識技術，如射頻卡、智慧卡、二維條碼、RFID等未來有進行結合的可能；另一方面，不同的生物辨識技術，如指紋辨識、虹膜辨識、語音辨識等互相結合，形成多重生物辨識技術，能大大提高辨識的準確性。按此回今日3S Market新聞首頁
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