‧ 探究生物辨識技術未來的發展方向

來源:CPS中安網 作者:杜秀龍

生物辨識技術是一種通過採集和分析人體固有的特徵(生理特徵與形為特徵)來進行身份辨識的電腦技術。人的生理特徵有：指紋、手形、臉型、虹膜、脈搏、耳廓、等，形為特徵包括手寫筆跡、走路步態、按鍵力度等。電腦通過光學、聲學、生物感測器等來採集這些特徵，應用生物統計學，結合圖形、聲音、形為分析、資料庫等高級演算法和科技手段，最終實現對人身份的辨識。

無論是生理特徵還是形為特徵，要求對於特定個體，其狀態基本上保持穩定，對於不同個體，則存在必要的差異用於區分，這是某種人體特徵是否能夠應用於生物辨識技術的一個重要前提。如簽名、按手印等方法很早就被用於個人身份辨識，正是由於人的手寫筆跡、指紋同時滿足上述“個體之內穩定性”與“個體之間差異性”兩個條件。

傳統的身份鑒定方法由於主要借助體外物，一旦證明身份的標識物品和標識知識被盜或遺忘，其身份就容易被他人冒充或取代。生物辨識技術以人體本身的特徵來對人身份進行鑒別，因此和傳統的身份鑒定方法相比，不易遺忘、不易偽造或被盜、能夠隨身“攜帶”和隨時隨地可用。生物辨識技術產品均借助于現代電腦技術實現，很容易配合電腦和安全、監控、管理系統整合，實現自動化管理。

生物辨識技術原理及種類

生物辨識不是新的技術，早在1882年就有了採集人的圖像，記錄人的身高、食指長度、胳膊長度來區別人的歷史記錄。隨著技術的不斷進步，人們逐漸發展出了指紋辨識、掌紋辨識、手形辨識、面相辨識、發音辨識、虹膜辨識、靜脈辨識、簽名辨識等多種生物辨識技術，並在不同領域得到廣泛的應用。

• 指紋辨識

指紋辨識是生物辨識技術發展的先驅，同時也是目前應用最為廣泛的生物辨識技術。

指紋是人與生俱來的身體特徵，大約14歲以後，每個人的指紋就已經定型，並且終身不會改變。指紋也具有非常明顯的唯一性，不同人不會具有相同的指紋。手指的唯一性特徵包括渦、拱、環、脊中斷點和脊分岔的特徵，自這些特徵被科學統計論證後，指紋辨識很早就被用作犯罪偵查的工具，目前已經廣泛地應用于金融銀行、安全防範、刑偵、安全保密等各個領域。據 IBG最新統計資料顯示，指紋辨識技術幾乎佔據了整個生物辨識技術領域的60%的市場占有率。

• 掌紋辨識

掌紋辨識與指紋辨識類似，是一種較新的生物辨識技術，它通過分析手指末端到手腕部分的手掌圖像來實現身份辨識。掌紋的形態由遺傳基因控制，具備很強的穩定性和維一性。

掌紋中最重要的特徵是紋線特徵，這些紋線特徵中最清晰的幾條紋線基本上是伴隨人的一生不發生變化的，對成像圖片品質要求不高，便於快速辨識。掌紋的另一個特徵是點特徵，主要是指手掌上所具有的和指紋類似的皮膚表面特徵，如掌紋乳突紋在局部形成的奇異點及紋形。

點特徵需要在高解析度和高品質的圖像中獲取，因此對圖像的品質要求較高。掌紋還有一個紋理特徵，主要是指比紋線更短、更細的一些紋線，但其在手掌上分佈是毫無規律的。

掌紋的特徵還包括幾何特徵：如手掌的寬度、長度和幾何形狀，以及手掌不同區域的分佈。由於掌紋中能夠提取的特徵資訊比指紋多，因此準確效高具備更好的身份鑒別能力，缺點在於機器維護率高，磨損後易產生誤差。掌紋辨識主要應用在銀行、珠寶店、金庫等安保等級高的區域。通過對入庫人員進行掌紋掃描來確認身份。

掌紋辨識作為一項新興的生物辨識技術，因具有採樣簡單、圖像資訊豐富、使用者接受程度高、不易偽造、受雜訊干擾小等特點受到國內外研究人員的廣泛關注。但是由於掌紋辨識技術起步較晚，尚處於學習和借鑒其他生物特徵辨識技術的階段。

• 人臉辨識

人臉辨識技術是另一種應用較為廣泛生物辨識技術。該技術以人的面部的外觀特徵為分析目標，包括：眼、眉毛、鼻、耳廓、嘴唇、下巴等面部器官的外狀、大小、位置以及它們相互間對應的平面或立體空間關係等。該類外觀特徵的直觀性較好，具有較高的惟一性。

人臉辨識目前又分兩種主要的辨識技術，一種是基於對標準影像圖像的辨識，通過攝影機拍攝人體圖形並轉換成數位信號，再利用計算器對圖形進行人臉圖片抽取和分析以及匹配。影像臉部辨識是一種常見的身份辨識方式，現已被廣泛用於公共安全領域。影像辨識容易目標光照影響，同時人體臉部與攝影機的成像角度也會顯著影響辨識效果。

另一種人臉辨識技術是熱成像技術，主要通過分析面部血液產生的熱輻射來產生面部圖像並進行分析。其依據是人體面部各個部位的骨骼與肌肉組織的溫度不同，向外界散發出來的紅外光譜也不同，並且具備個人惟一性，不受外界光照度的影響，在黑暗情況下也能正常使用，並且不易通過化妝來遮蓋及偽造。

近些年迅速發展起來的另一種解決人臉辨識方案是基於主動近紅外圖像的多光源人臉辨識技術。它可以克服光線變化的影響，已經取得了卓越的辨識性能，在精度、穩定性和速度方面的整體系統性能超過三維圖像人臉辨識。這項技術在近兩三年發展迅速，使人臉辨識技術逐漸走向實用化。

• 語音辨識

語音辨識主要是利用人的聲音特點進行身份辨識，有文字相關與文字無關兩種。前者基於對預定文字發音的辨識，實現較為簡單但容易被模仿;後者可對任意文本發音進行辨識，實現難度大但防偽性有較大提高。聲音辨識的優點在於它是一種非接觸辨識技術，容易為公眾所接受。

但聲音會隨音量、音速和音質的變化而影響。比如，一個人感冒時說話和平時說話就會有明顯差異;此外，一個人也可有意識地對自己的聲音進行偽裝和控制，從而給鑒別帶來一定困難;同時，環境雜訊和干擾對語音辨識有嚴重影響。

因此，語音辨識整體的辨識率並不高，隨著技術的發展，語言辨識率不斷在提高，並在一些領域(如行動終端的語言助手)變為實用，但用於身份辨識的場合並不多。

• 筆跡辨識

筆跡辨識主要是透過測量簽字者的字形及不同筆劃間的速度、順序和壓力特徵，對簽字者的身份進行鑒別。利用筆跡鑒定身份在日常生活中已獲得普通應用，如信用卡交易簽名等。筆跡辨識系統通常有靜態和動態兩種。

靜態系統僅利用筆跡的幾何形狀特徵進行辨識，由於筆跡比較容易被模仿，因此靜態方式防偽性較差;動態系統同時利用幾何形狀特徵和運動特徵(如書寫時的加速度、速度、運動軌跡等)進行辨識，由於運動特徵無法從寫好的筆跡中獲得難於模仿，因此動態方式具有較強的防偽性。

•虹膜、視網膜辨識

虹膜是瞳孔周圍有顏色的肌肉組織。研究表明，人的眼虹膜上有很多微小的凹凸起伏和條狀組織，其表面特徵幾乎是唯一的。早在20世紀30年代，人們就提出了利用眼虹膜進行身份辨識的設想，但直到近兩年英國劍橋大學科學家多各曼開發出一種新的編碼方式，才使這項技術真正走向實用。

虹膜辨識的工作過程，與指紋辨識 有些類似。科學家先要將掃描的虹膜圖像轉換為2048位元的數位代碼，儲存到計算器資料庫中。當進行身份辨識時，只需將掃描的待檢測者的虹膜圖像，與事先儲存的數位代碼相對照，即可判明身份。

但利用視網膜進行身份辨識，需要用鐳射照射眼球後面才能獲得視網膜的特徵圖像，不僅設備複雜昂貴，對眼睛健康也會帶來一定損害。因此，如何利用這一生物特徵進行身份辨識，尚有待進一步研究。

• 指脈辨識(靜脈辨識)

指脈辨識技術的原理是根據血液中的血紅素有吸收紅外線光的特質，將具紅外線感應度的小型照相機對著手指進行攝影,即可將照著血管的陰影處攝出圖像來，然後將血管圖樣進行數文書處理，製成血管圖樣影像，並使用複雜的演算法從資料庫中進行匹配，從而對個人進行身份鑒定，確認身份。應技術目前分為手指靜脈辨識技術和手背靜脈辨識。

指脈辨識技術具有多項重要特點，使它在高度安全性和使用便捷性上遠勝於其它生物識別技術。主要體現在以下幾個方面：

高度防偽：靜脈隱藏在身體內部，被複製或盜用的機率很小

簡易便用：使用者心理抗拒性低，受生理和環境影響的因素也低，包括：乾燥皮膚，油污，灰塵等污染，皮膚表面異常等。

高度準確：認假率為0.0001%，拒真率為0.01%，註冊失敗率為0%。

快速辨識：原始手指靜脈影像被捕獲並數位化處理，圖像比對由日立專有的手指靜脈提取演算法完成，整個過程不到1秒。

基於上述的這些特點，指脈辨識技術快速在許多領域被應用，並幾乎可以應用於所有需要個人資訊辨識的領域，讓其身份辨識、資訊保密和管理工作提升到一個新的境界。

生物辨識技術的局限性與發展前景

生物辨識技術有做自己獨特的優勢，但並不是完美無缺.如指紋辨識，就面臨指紋膜冒充指紋蒙混過關的問題;人臉辨識，簡單易個容也許就能過關;虹膜辨識技術對黑眼睛存在辨識難問題，對於盲人和眼疾患者是無能為力;聲音、筆跡也並不難以模仿;靜脈辨識也存在易受溫度干擾影響辨識率的問題。

儘管如此，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.首先，在物聯網這個大趨勢下，生物辨識技術解決了身份辨識這個日常但很重要的問題，精準、快捷的身份辨識能力能夠與越來越多的行業應用相結合，並通過網路共用，為人們帶來更加安全、便利的生活。

其次，多種生物辨識技術的融合，有助於提高身份鑒別的準確性和安全性，使其能夠更加深入應用到對安全性要求較高的行業中; 此外，新型生物技術的不斷發現(如虹膜辨識、DNA辨識)與發展，使得生物辨識技術除了在傳統的應用市場不斷擴大自己的市場佔有外，還能夠不斷在非傳統應用場合開闢新的市場，對社會的發展造成深層次的影響。