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智慧安控應用
雲端\物聯網應用
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2019年2月25日 星期一
．為什麼說現在是電腦視覺最好的時代？
computer vision for applications
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來源：张康康
隨著深度學習的迅猛發展，電腦視覺也成為了目前人工智慧領域落地最順利的技術。電腦視覺（Computer Vision）是一門研究如何用攝影機和電腦代替人眼對目標進行跟蹤、辨識、分析、處理等。
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| Computer Vision Hardware and Software Market to Reach $48.6 Billion ... |
此過程極具挑戰性，光是隔離圖像並進行辨識的簡單概念，就花費了研究人員大量的時間。經過多年的努力，使用電腦視覺軟體和硬體算法，部署深度學習技術的企業，在辨識對象方面都取得了一定程度的成功。
據Tractica預測，電腦視覺產品市場將在2022年，達到全新的高度，最大的成長將出現在智慧駕駛，工業視覺檢測緊隨其後，預計營收可達98億美元，安控可達37.9億美元，醫療行業為23億美元，文創娛樂為20億美元，零售業和農業成長最低分別為6.55億美元和1.97億美元。
同時Tractica還預測2022年，將有眾多半導體、元件製造商等硬體公司和軟體公司，將投入大量資金支持電腦視覺產品的開發。
我們台灣目前有多少家從事電腦視覺的公司，找不到統計數字。對岸中國則有100多家電腦視覺企業，包括Face＋＋曠視科技、依圖科技、Video＋＋極鏈科技等獨角獸公司，涉獵安控影像、身份認證、AI文創娛樂等眾多應用領域。
電腦視覺的興起
近年來，為了讓電腦更像人，能夠認知事物，從而進行判定和深度學習，電腦視覺技術方法與應用發展迅速，全球電腦視覺市場正處於迅速發展之中。伴隨著人工智位產業升溫，電腦視覺行業也在加速擴張。
電腦視覺技術源於 80 年代的神經網路技術，最近兩年的發展才真正實現大規模商業化落地，背後驅動這項人工智慧技術的突飛猛進，源於晶片技術發展，帶來的計算能力指數級提升，網路和物聯網技術發展，提供了海量的數據，深度學習技術開源推動算法的快速工程化與更新升級。
促進這種技術進步的主要因素包括但不限於：
無線網路的普及與拓展，每日可供數百萬人使用。
寬頻速度的大幅度提升，為影像的傳輸、處理、分享提供了便利。
網路和物聯網數據庫為CNN培訓網路提供了大量數據儲存。
各大公司的研究實驗室為此投入了大量資金和資源。
軟體更新高效且迅速，硬體設備也在努力加快更新升級。
具有電腦視覺和深度學習知識基礎的工程師逐年增加。
電腦視覺領域未來的機會
未來，人們對安全和效率需求不斷提升，電腦視覺技術在各行業應用，能夠有效滿足人們需求，市場發展空間巨大。政府政策對人工智慧行業的支持，也為電腦視覺的發展提供了有利的環境。隨著電腦視覺技術日漸成熟，企業商業化落地能力不斷提高，未來電腦視覺市場規模將有突破性發展。
電腦視覺產品開發為設計自動化提供了巨大的機會。從圖像分析在內的獨立自動化系統，到雲端伺服器進行深度學習的晶片開發，嵌入式FPGA設計流程和訂製ASIC的成熟，為深度學習和電腦視覺產品帶來了新的受眾。而且，電腦辨識技術已經實現了高級的綜合解決方案，可以為軟體算法開發人員，選擇最適合的硬體技術。
目前整體電腦視覺市場價值約為119.4億美元，到2023年預計可達到173.8億美元，從2018年和2023年的複合年成長率約為7.80％。這一成長歸功於先進製造業2.0實踐，美國和歐洲工業4.0採用率提高，以及中國和印度等新興國家對自動化技術需求的不斷增加。
隨著新一代產品和解決方案的發佈和普及，更多融合型、跨界型的業務模式將應運而生。當下人工智慧、物聯網、大數據、5G、雲計算等，主導未來的核心技術，正在加速發展與演進，電腦視覺行業生態在這些技術力量的驅動下，必將形成新的技術和市場格局。
．我們是否正走向區塊鏈、物聯網和人工智慧的融合？
Blockchain for IoT＆Artificial Intelligence
來源：物联之家网
图片来源：https://pixabay.com/photo-1727999/
譯：骄阳
區塊鏈、物聯網和人工智慧的不可避免的融合，可以形成安全性、互聯性和自主性的有效組合，從而徹底改變事情的處理方式。
「協同」一詞是指實體之間的協作，這種協作產生的影響，遠大於單個實體自身可能產生的影響。區塊鏈、物聯網和人工智慧的融合就是這樣——這些技術的結合，有可能重新定義商業、工業，甚至經濟運行的方式，遠遠超過它們已經在做的事情。
一些應用和概念已經看到，這些技術之間的重疊，並取得了有希望的成果。這方面的一個例子是人工智慧和區塊鏈的結合，以管理無人機空中交通，使大規模自主飛行更安全。這一應用在實現後，將重新定義航空和物流等眾多行業。
因此，不難想像區塊鏈、物聯網和人工智慧的結合，對世界的影響。為了瞭解這些技術聯合所帶來的影響，首先要瞭解它們各自能帶來了什麼。
技術顛覆
區塊鏈是加密貨幣比特幣的基礎技術，它使大量電腦能夠共同執行計算任務，並以分散、不可篡改和普遍可訪問的方式，儲存資訊。
各種組織、財團以及行業，都在考慮利用區塊鏈，作為達成共識的平台，以使合作夥伴之間的決策過程民主化；物聯網在具有感測器、微處理器的不同日常物體之間，提供無縫連接，以創建可以獨立感知和收集數據，及持續分析數據，並在情況需要時執行編程任務的網路；
人工智慧（AI）為電腦或其他智慧設備，提供數據分析、決策和操作的完全自主權。它可以在某些條件下，複製甚至超過人類的計算和認知能力，企業使用人工智慧來自動化重複性的常規流程，這些流程可能需要大量的數據處理，和基於純邏輯的快速決策。
結合區塊鏈、物聯網和人工智慧
區塊鏈、物聯網和人工智慧的融合，可以使企業最大限度地，發揮每項技術的優勢，同時最大限度地降低，與之相關的風險和限制。
由於物聯網網路包含大量連網設備，因此網路中存在眾多漏洞，使其容易受到駭客攻擊、詐欺和數據竊取。為了防止安全問題，由機器學習驅動的人工智慧，可以主動防禦惡意軟體和駭客攻擊。
透過區塊鏈，可以進一步增強網路和數據的安全性，這可以限制非法訪問和修改網路上的數據。人工智慧還可以透過，使其更智慧和更自主，來增強物聯網網路的功能。
一個展示區塊鏈、物聯網和人工智慧融合的潛在案例，是富士通用於衡量工人熱應激水準的算法。該算法使用物聯網可穿戴設備，和感測器持續監控工人的生理數據，如溫度、水分、活動水準、脈搏等，以跟蹤不同因素與工人健康之間的相關性。
該分析可以幫助公司，改善員工的工作條件，防止他們因工作引發嚴重的健康問題。在此系統中添加區塊鏈，有助於透過確保隱私，來跟蹤更多個性化數據，或者可以使用智慧合約，來支付健康保險費用。
儘管區塊鏈、物聯網和人工智慧融合的預期影響令人興奮，但這些技術的現有應用，還遠未完善。雖然61％的公司聲稱採用了人工智慧，但他們的應用程序仍然處於早期階段，並且遠未達到實現真正轉型所需的複雜程度。
物聯網和區塊鏈也是如此。然而，隨著興趣、投資和創新的增加，區塊鏈、物聯網和人工智慧的融合，最終將成為現實。
．養殖菌菇環境監測中應用的溫濕度感測器
Temperature & Humidity for Mushroom Growth
來源：ISweek工采网
近年來，溫濕度感測器，在各個領域中的應用越來越廣泛，技術也日臻成熟。在對岸中國江蘇徐州沛縣，某食用菌專業合作社種植基地，每間菇房均有恆溫控制、蒸汽消毒、通風換氣等功能。其中，每個出菇室都安裝有一套環境自動控制系統，溫濕度感測器技術便普遍用在這類設備中。
我們知道，菌菇房對光照、環境溫濕度、菌包水分等環境條件要求很高。通常，一個出菇室，會配有一個單獨的環境控制箱，負責對室內環境進進行自動化控制，箱上標有溫度、濕度和二氧化碳濃度等數據。
其中，固定不變的數字，是設定好的促進食用菌生長的最佳數據；另一列變化著的數字，則是出菇室內的即時數據。一旦室內偏離了設定的數據，控制箱就會自動進行調節。
在這類菇房智慧控制箱設備中，溫濕度感測器、二氧化碳感測器、光照強度感測器等，是必備的溫、光、濕、氣調控裝置。此外，還配有風機、制冷機、加濕器等外圍設備。該系統能夠依靠這幾類感測器，來即時監測菇房內的溫濕度，和二氧化碳含量等數據。
當感測器監測到的數據參數，超過設定好的參數臨界值範圍時，可透過手動方式，或者有線或無線傳輸技術，調節制冷、加濕環境，以便菌類生長提供最佳的生長環境，從而提高菌菇的產量和品質。
以上菌菇房的溫濕度感測器技術應用，只是溫濕度感測技術諸多應用的一個縮影。在其他如食品儲運、建築施工乾燥、疫苗冷鏈運輸、經濟作物種植及畜牧業、博物館文物、檔案管理等多個領域，溫濕度感測技術，也有著廣泛的應用，在此便不再贅述。
最後小編給大家介紹兩款，由工採網從國外進口的優秀溫濕度感測器，首先是從法國進口的溫濕度感測器模組——HTG3535CH，基於 Humirel 公司的濕敏電容製成的溫濕度感測器，HTG3535CH是一個帶溫濕度一體輸出接口的模組，專門為 OEM 客戶設計，應用在需要一個可靠，精密測量的地方。帶有微型控制晶片，濕度為線性電壓輸出，帶 10Kohm NTC 溫度輸出。HTG3535CH可用於大批量生產和要求測量精度較高的地方。
最後是從法國進口的濕度感測器——HM1500LF，濕度感測器HM1500LF，是一款基於耐用的HS1101LF感測元件的濕度探頭，專為需要可靠精確測量的OEM應用而設計。產品尺寸小，安裝簡單。線性電壓輸出，可直接與微控器連接。應用於工業，過程控制，發動機和機動車輛。
．一文看懂生物辨識在金融領域的應用和競爭態勢
Is Biometric Technology the Future of Financial Security
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來源：零壹财经 作者：花球
生物辨識技術正成為一個蓬勃發展的領域，成為資訊處理及電腦工業的一個重要應用方向。其在以金融為代表的領域，存在廣闊的前景，引來了科技公司前所未有的注目。
一、前景：廣闊的生物辨識市場
生物辨識指透過可測量、可驗證的身體特徵或行為特徵，來進行身份認證的一種技術。
身體特徵包括指紋、手掌幾何、視網膜、虹膜、人臉、靜脈、氣味、耳垂、基因等。行為特徵則有簽名、聲音、步態、坐姿等。
生物辨識技術核心和本質，就是獲取這些生物特徵，並將其轉換為數位資訊，而後利用電腦技術和可靠的算法，來完成驗證與辨識個人身份。
相比基於特定持有物(身份證、尚方寶劍)，和特定知識(密碼、暗號)的傳統身份認證方法，生物辨識技術不失安全的前提下，還能防丟、防忘，具備便捷廣泛的特點。另一方面，大眾對資訊安全的要求逐步提升，也對生物辨識技術發展，起了促進作用。生物辨識市場規模在全球範圍保持成長。
根據IBG(International Biometric Group，國際生物辨識小組)數據統計，2009年市場規模約為34.2億美元，往後呈穩步爬升勢態，IBG預計到2020年全球市場將突破250億美元，年複合成長率在15%左右。
對岸中國前瞻產業研究院發佈的《2018-2023年中国生物识别技术行业市场调研与投资预测分析报告》指出，到2021年這一數值將增加至305億美元。
對岸中國前瞻產業研究院發佈的《2018-2023年中国生物识别技术行业市场调研与投资预测分析报告》指出，到2021年這一數值將增加至305億美元。
生物識別市場份額變化(億美元)
數據來源：零壹財經根據IBG、前瞻、中商等數據及公開資料整理
對岸中國方面，2010-2014年間，數據顯示市場平均成長率保持在60%以上，2014年生物辨識市場規模約為80億元。在當前多種驅動力的推動下，預計到2020年，對岸國內生物辨識市場規模有望突破300億元。
高速成長的市場，另一面是其廣泛的應用場景，比如政府管理、社會安防、電子商務以及金融交易等。得益於電腦技術的發展，生物辨識正加速走進大眾生活。
二、應用：生物辨識+金融
金融是生物辨識技術應用典型且重要的領域。
作為一種平衡安全與便捷的認證手段，特別是隨著近年來金融科技的興起，它為金融管理和金融服務，提供了足夠的安全保障和優秀的用戶體驗，愈發成為金融企業一項「必備技能」。其中又以指紋、人臉、虹膜、靜脈、聲紋為當下主流。
指紋：國民級
指紋辨識，指透過比較不同指紋的細節特徵點，來進行鑒別，其中涉及技術包括圖像處理、模式辨識、電腦視覺、數學形態、小波分析等。
由於每個人的指紋不同，即便同一人的十指之間，指紋也有明顯區別。科學數據表明，出現相同指紋的人機率，低於十億份之一，顯然指紋可用於身份鑒定。
由於每次捺印的方位不完全一樣，著力點不同，會帶來不同程度的變形，又存在大量模糊指紋，如何正確提取特徵，和實現正確匹配，是指紋辨識技術的關鍵。
由於每個人的指紋不同，即便同一人的十指之間，指紋也有明顯區別。科學數據表明，出現相同指紋的人機率，低於十億份之一，顯然指紋可用於身份鑒定。
由於每次捺印的方位不完全一樣，著力點不同，會帶來不同程度的變形，又存在大量模糊指紋，如何正確提取特徵，和實現正確匹配，是指紋辨識技術的關鍵。
指紋辨識是生物辨識技術領域中起步早，是目前應用最多、市場比重最大的一類生物辨識技術。近年來，指紋辨識功能逐步成為行動終端的標配功能，這為相關應用的興起，提供了堅實的基礎設施。
以商業銀行為例，指紋辨識具體應用，可以分為內控管理、客戶服務兩大場景。內控管理場景包括櫃員簽到、金庫門禁、金融押運等，客戶服務則是我們有機會，直觸銀行指紋辨識應用的部分，如智會自助設備、手機銀行快速登陸、在線轉賬支付等。
人臉：流行正當時
用攝影機或採集含有人臉的圖像或影像串流，並自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉，進行臉部辨識的一系列相關技術。
和指紋模組相比，攝影機在更早的時候，就成了行動終端標配，但人臉辨識並沒有隨之普及。一方面，早期人臉辨識技術主要基於可見光圖像，這一方式存在難以克服的缺陷，尤其在環境光照發生變化時，辨識效果會急劇下降，無法滿足應用需要。另一方面，人像相對指紋而言，更易採集和複製，安全性也無法滿足需求。
不過隨著活體檢測、3D圖形、紅外線等技術成熟，人臉辨識有望成為繼指紋後，又一種國民生物辨識方式。隨著2017年9月蘋果iPhone X的發佈，大眾對人臉辨識的關注，達到了前所未有的高度。
國民支付工具支付寶、微信支付，迅速完成了人臉支付適配。商業銀行方面，人臉辨識多被用於輔助開戶。早在2015年年末，對岸央行便發佈了《中國人民銀行關於改進個人銀行賬戶服務加強賬戶管理的通知》，提出「提供個人銀行賬戶開立服務時，有條件的銀行可探索，將生物特徵辨識技術，和其他安全有效的技術手段，作為核驗開戶申請人身份資訊的輔助手段」。要實現遠端開戶，人臉辨識也必不可少。
此外，銀行智會機具，如ATM一般也有人臉辨識系統，在網路金融方面，人臉核身幾乎是獲取小額貸款額度的必要條件。
此外，銀行智會機具，如ATM一般也有人臉辨識系統，在網路金融方面，人臉核身幾乎是獲取小額貸款額度的必要條件。
虹膜：走出科幻
人的眼睛虹膜，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。
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，虹膜辨識便是基於眼中虹膜，進行身份辨識，最早的虹膜辨識，被應用在有高度保密需求的場所。在好萊塢科幻大片中，通過「眼神」的場景不少見。
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，虹膜辨識便是基於眼中虹膜，進行身份辨識，最早的虹膜辨識，被應用在有高度保密需求的場所。在好萊塢科幻大片中，通過「眼神」的場景不少見。
雖然虹膜辨識有逐步向民用市場滲透趨勢，但相比指紋、人臉來說，虹膜辨識依然小眾。普通群眾接觸虹膜辨識，大多集中在安控領域，諸如虹膜保險櫃、虹膜門鎖等。
金融領域，虹膜還只出現在一些較為高端機具中，和高保密場景(金庫管理)中。
金融領域，虹膜還只出現在一些較為高端機具中，和高保密場景(金庫管理)中。
目前市面上支持虹膜辨識的智慧終端非常少，最為知名的便是三星旗下Galaxy系列旗艦型號。在韓國，三星證券(三星集團旗下金融單位)、部分股票公司及銀行，均允許用戶使用Galaxy手機進行虹膜掃描來訪問帳戶。
在對岸國內，據不完全統計，三星Galaxy S8可實現支付寶、民生銀行虹膜支付。受限於成本、用戶體驗等諸多因素，虹膜在用戶側沒有大範圍流行。
在對岸國內，據不完全統計，三星Galaxy S8可實現支付寶、民生銀行虹膜支付。受限於成本、用戶體驗等諸多因素，虹膜在用戶側沒有大範圍流行。
靜脈：仍然小眾
靜脈辨識分指靜脈辨識和掌靜脈辨識，掌靜脈由於保存及對比的靜脈圖像較多，辨識速度方面較慢，但安全系數更高，指靜脈辨識則辨識速度快。但兩者都具有精確度高，活體辨識等優勢，都能輕鬆達到金融級的安全需求。
靜脈數據提取有兩種方式，一種通過靜脈辨識儀取得個人靜脈分布圖，依據專用比對算法從靜脈分布圖提取特徵值；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。
靜脈比對時，中即時採取靜脈圖，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，採用複雜的匹配算法，一同儲存在主機中靜脈特徵值比對匹配，從而對個人進行身份鑒定，確認身份。
靜脈比對時，中即時採取靜脈圖，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，採用複雜的匹配算法，一同儲存在主機中靜脈特徵值比對匹配，從而對個人進行身份鑒定，確認身份。
靜脈辨識在金融應用中不常見，在對岸中國商業銀行活動中，在金庫管理、數據中心等內控環節，以及一些特定的櫃面交易可以找到靜脈辨識身影。
聲紋：承載首個標準
聲紋辨識就是把聲信號轉換成電信號，再用電腦進行辨識，也稱為說話人辨識，主要分兩類，分別是說話人辨認和說話人確認。不同應用會使用不同的聲紋辨識技術，如縮小刑偵範圍時，可能需要辨認技術，而銀行交易時則需要確認技術。
在實際金融應用中，聲紋辨識一般被用於電話銀行系統。早在2011年，中國建設銀行便與北京得意公司合作，推出了基於說話人辨識技術的聲紋電話銀行系統
2018年10月，中國人民銀行正式發佈《移動金融基於聲紋識別的安全應用技術規範》金融行業標準，這意味著聲紋辨識技術得到金融監管部門的認可，聲紋辨識技術進入行動金融領域，有了監管標準。值得關注的是，這也是中國首個生物特徵辨識安全應用技術標準。
三、企業：生物科技競賽選手眾多
在生物辨識發展過程中，離不開優秀的科技企業參與。
指紋辨識：國際上著名的指紋辨識方案商，包括AuthenTec、Synaptics新思、Fingerprint Cards AB(FPC)等。其中AuthenTec在2012年7月27日被蘋果以3.56億美元收購，成為蘋果御用指紋方案商。收購以後，其指紋辨識產品，不再向蘋果硬體同行業提供，但仍服務於銀行安全、管理系統等。
匯頂科技是對岸國內佼佼者，成立於2002年的深圳市匯頂科技股份有限公司，於2006年進軍指紋觸控行業。其產品和解決方案主要應用於華為、OPPO、vivo、小米、魅族、亞馬遜、三星、諾基亞、戴爾、惠普、LG、松下等對岸國內外品牌。2017年三季數據顯示，匯頂科技已超過FPC，成為市佔率最大廠商。目前，匯頂穩坐安卓陣營全球指紋辨識方案，第一供應商交椅。
人臉辨識：提及人臉辨識，自然不能繞開江湖人稱的「AI四小龍」——商湯、依圖、曠視、雲從。根據IDC《2018年中國電腦視覺應用市場研究(上)》報告，從市場表現數據來看，「四小龍」總體市場佔有率達69.4%，其他廠商總體佔市場30.6%的比率。不過，作為電腦視覺熱門分支，人臉辨識領域整體企業數量不多，且深耕於不同的細分領域，相互之間競爭壓力不大。
商湯定位基礎平台型公司，以原創技術為核心賦能產業，應用覆蓋行業範圍最為廣泛；依圖則深耕安防領域，金融業務也有不錯的維持，目前正大力佈局醫療影像業；曠視依託則不斷深化安全監控、商業以及金融等應用場景，支付寶中最早的刷臉方案，便由曠視提供；雲從科技屬於深耕金融業務類型，在2017年銀行業人臉身份認證市場中，雲從市佔率最高。
資料來源：零壹財經根據IDC數據及公開資料整理
虹膜辨識：成立於2006年12月，專業從事虹膜身份認證系統，及相關產品的研究、開發和製造的北京中科虹霸科技，是該領域的代表企業。值得一提的是，中國科學院自動化研究所是其持股方，聯想控股也曾參投。
在民用級金融領域，中科虹霸已推出，虹膜辨識ATM機無卡存取款、信貸業務身份認證等方案。
ATM機無卡存取款方案中，用戶透過櫃台註冊虹膜，可以在不攜帶銀行卡情況下，到相應網點，透過虹膜辨識，ATM機進行虹膜辨識，完成存款，取款，轉賬等操作。
信貸業務身份認證，要先建立客戶基本資訊，及財產共有人資訊，並授信並採集虹膜，客戶借款時先查詢客戶授信資訊，計算出客戶可借金額，確認借款金額後進行虹膜驗證。驗證通過後，再由農貸櫃員發放貸款，不通過，則由授信組審核該客戶身份，查詢原因，確認是否重新採集。
信貸業務身份認證，要先建立客戶基本資訊，及財產共有人資訊，並授信並採集虹膜，客戶借款時先查詢客戶授信資訊，計算出客戶可借金額，確認借款金額後進行虹膜驗證。驗證通過後，再由農貸櫃員發放貸款，不通過，則由授信組審核該客戶身份，查詢原因，確認是否重新採集。
靜脈辨識：日本IT巨頭富士通集團，擁有全球領先的靜脈辨識技術累積，在2000年前後，伴隨「FUJITSU」的品牌策略，在中國展開，富士通也將其先進的靜脈技術帶進中國。
隨著生物科技進程發展，對岸國內也產生了如度鵑科技、智脈識別等靜脈辨識科技公司。但多數公司目前靜脈辨識方案，仍集中在企業層應用。
聲紋辨識：得意音通、聲揚科技、快商通是對岸國內聲紋辨識好手。其中得意音通，成立於2002年，是清華大學知識產權入股的高科技企業，是擁有自主知識產權的聲紋辨識(VPR)、語音辨識(ASR)與中文自然語言處理(CNLP)領域的技術研發商、產品開發商和服務提供商。
得意音通參與起草了中國第一個聲紋辨識標準，以及截至目前聲紋辨識領域所有的國家和行業標準。尤其是主導了上文提及的《移動金融基於聲紋識別的安全應用技術規範》起草，該標準已由中國人民銀行頒布至各銀行、證券、保險、基金，以及非銀行支付機構。
得意音通聲紋辨識方案，在金融應用中，被作為登錄安全增強手段，也可應用於大額支付、大額轉賬等場景的安全認證。
方案中結合聲紋辨識、語音辨識和動態密碼等多項技術，使用聲紋辨識確認為本人的聲音，透過動態密碼和語音辨識，保證了時效性和說話的內容，方案要求使用者的聲紋和語音辨識，必須同時驗證通過，才認為是身份驗證通過。由於每次的動態密碼都不相同，加上語音拼接檢測技術，和錄音檢測技術，基本可解決錄音假冒的問題，達到金融的安全要求。
方案中結合聲紋辨識、語音辨識和動態密碼等多項技術，使用聲紋辨識確認為本人的聲音，透過動態密碼和語音辨識，保證了時效性和說話的內容，方案要求使用者的聲紋和語音辨識，必須同時驗證通過，才認為是身份驗證通過。由於每次的動態密碼都不相同，加上語音拼接檢測技術，和錄音檢測技術，基本可解決錄音假冒的問題，達到金融的安全要求。
結語
各生物辨識技術憑自身優勢，在金融領域應用前景可期。但是生物辨識並不完美，技術本身存在不足，市場仍需培養。
特徵偽造、數據洩露、隱私保護等，都是生物辨識產業共同面臨的難題，特別是在監管及行業標準化，相對滯後的情況下，升級技術，練好內功是生物科技企業的最優解。
特徵偽造、數據洩露、隱私保護等，都是生物辨識產業共同面臨的難題，特別是在監管及行業標準化，相對滯後的情況下，升級技術，練好內功是生物科技企業的最優解。