Something Strange You Need To Know About Facial Recognition and Biometric Technology
來源：张康康
2018年網路界迎來了一個又一個「寒冬」，但科技依然擁有重新復燃的魔力。1月2日，阿里巴巴達摩院發佈「2019十大科技趨勢」，涵蓋了智慧城市、數位身份、自動駕駛、圖神經網路系統、AI晶片、區塊鏈、5G等領域。可以預測到，AI依然是2019年科技界最熱的方向。
AI技術雖然發展最熱，但比它更快進入成熟階段的，是生物辨識技術。達摩院認為，2019年，生物辨識技術將進入大規模應用階段。過去幾年，絕大多數人都開始習慣出門不帶現金，而未來，不帶身份證走遍天下的時代也將到來。
生物辨識主要是透過人類生物特徵，進行身份認證的一種技術，人類的生物特徵通常具有唯一性，可以測量或可自動辨識和驗證、遺傳性或終身不變等特點，因此生物辨識認證技術較傳統認證技術，存在較大的優勢。
生物辨識系統對生物特徵進行取樣，提取其唯一的特徵，並且轉化成數位代碼，並進一步將這些代碼，組成特徵模版。由於微處理器及各種電子元器件成本不斷下降，精度逐漸提高，生物辨識系統逐漸應用於商業上的授權控制。
由於人體特徵，具有人體所固有的不可複製的唯一性，這一生物密鑰無法複製，失竊或被遺忘，利用生物辨識技術進行身份認定、安全、可靠、準確。
根據美國咨詢機構Transparency Market Research的統計，全球生物辨識市場規模，將於2020年增長至233億美元，複合年均增速為15.7％，生物辨識市場正處在快速成長中。
根據美國智庫Acuity Market Intelligence發表的《生物辨識的未來The Future of Biometrics》報告顯示，2015年全球生物辨識市場結構中，指紋辨識比重達到58％，人臉辨識的比重為18％，緊隨其後的是新興的虹膜辨識，比重為7％，此外還有與指紋辨識類似的掌紋辨識，以及聲紋辨識和靜脈辨識等。
人臉辨識
人臉辨識是基於人的臉部特徵資訊，進行身份辨識的一種生物辨識技術，用攝影機採集含有人臉的圖像或視訊流，並自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉，進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像辨識、臉部辨識。
如今，人臉辨識技術已經非常成熟，對岸中國的產業鏈也趨於完善，比如對岸國內做人臉辨識、圖片辨識的曠視科技Face＋＋、商湯科技、做影像辨識的極鏈科技Video＋＋等。現在，人臉辨識的應用，也已經不僅僅局限於商務場所中，它已經以各種形式逐步滲透到日常生活中。
指紋辨識
每個指紋都有幾個獨一無二可測量的特徵點，每個特徵點都有大約七個特徵，人們的十個手指，產生最少4900個獨立可測量的特徵。指紋辨識技術透過分析指紋可測量的特徵點，從中抽取特徵值，然後進行認證。
當前，對岸中國第二代身份證便實現了指紋採集，且各大智慧手機，都紛紛實現了指紋解鎖功能。與其他生物辨識技術相比，指紋辨識早已經在消費電子、安控等產業中廣泛應用，透過時間和實踐的檢驗，技術方面也在不斷的革新。
掌紋辨識
掌紋是指手腕與手指之間的手掌，表面上的各種紋線特徵，如主線、皺紋、細小的紋理、脊末梢、分叉點等。掌紋的形態由遺傳基因控制，即使由於某種原因表皮剝落，新生的掌紋紋線仍保持著原來的結構。
每個人的掌紋紋線都不一樣，即使是孿生同胞，他們的掌紋也只是比較相似，而不會完全一樣。並且在低解析度和低品質的圖像中，仍能夠清晰的辨認。
虹膜辨識
人的眼睛結構由鞏膜、虹膜、瞳孔晶狀體、視網膜等部分組成。虹膜是位於黑色瞳孔和白色鞏膜之間的圓環狀部分，其包含有很多相互交錯的斑點、細絲、冠狀、條紋、隱窩等的細節特徵。而且虹膜在胎兒發育階段形成後，在整個生命歷程中，將是保持不變的。
這些特徵決定了虹膜特徵的唯一性，同時也決定了身份辨識的唯一性。因此，可以將眼睛的虹膜特徵，作為每個人的身份辨識對象。
虹膜測定技術，可以讀取 266 個特徵點，而其他生物測定技術只能讀取 13－60 個特徵點。根據富士通方面的數據，虹膜辨識的錯誤辨識可能為 1/1500000，而蘋果 TouchID 的錯誤辨識可能為 1/50000，虹膜辨識的準確率，高達當前指紋方案的三十倍。而虹膜辨識又屬於非接觸式的辨識，辨識非常方便高效。
聲紋辨識
人類語言的產生，是人體語言中樞與發音器官之間，一個複雜的生理物理過程，人在講話時使用的發聲器官－－舌、牙齒、喉頭、肺、鼻腔在尺寸和形態方面，每個人的差異很大，所以任何兩個人的聲紋圖譜都有差異。這也使得聲紋辨識，也可以稱為身份認證的一種方式。
與其他生物特徵相比，聲紋辨識的優勢在於：（1）聲紋提取方便，可在不知不覺中完成，因此使用者的接受程度也高；（2）獲取語音的辨識成本低廉，使用簡單，一個麥克風即可，在使用通訊設備時，更無需額外的錄音設備；（3）適合遠端身份確認，只需要一個麥克風或電話、手機就可以透過網路（通訊網路或網際網路）實現遠端登錄；（4）聲紋辨認和確認的算法複雜度低；（5）配合一些其他措施，如透過語音網路進行內容鑒別等，可以提高準確率。這些優勢使得聲紋網路的應用越來越受到系統開發者和用戶青睞。
靜脈辨識
靜脈辨識系統一種方式，是透過靜脈辨識機，取得個人靜脈分佈圖，依據專用比對算法從靜脈分佈圖提取特徵值，另一種方式透過紅外線 CCD攝影機獲取手指、手掌、手背靜脈的圖像，將靜脈的數位圖像儲存在電腦系統中，實現特徵值儲存。
靜脈比對時，即時採取靜脈圖，運用先進的濾波、圖像二值化、細化手段對數位圖像提取特徵，採用複雜的比對算法，同儲存在主機中靜脈特徵值比對比對，從而對個人進行身份鑒定，確認身份。
靜脈比對時，即時採取靜脈圖，運用先進的濾波、圖像二值化、細化手段對數位圖像提取特徵，採用複雜的比對算法，同儲存在主機中靜脈特徵值比對比對，從而對個人進行身份鑒定，確認身份。
結語：
具體來看，在AI技術方面，如果說2018年AI從實驗室走入了現實，那麼，2019年將開啓人類和AI全面合作的新起點。阿里巴巴達摩院認為，行動設備上的即時語音生成，與真人語音可能將無法區分，甚至語音AI在一些特定對話中，將會透過圖靈測試。在城市裡，會說話的公共設施將會越來越多。
其中，生物辨識技術將在2019年，進入大規模應用階段。隨著3D感測器的快速普及、多種生物特徵的融合，每個設備都能更聰明地「看」和「聽」。生物辨識和活體技術，將重塑身份辨識和認證，未來，數位身份將成為人的第二張身份證。
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