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        生物識別產業簡析

        來源:高瞻智庫  瀏覽數:  發表日期:
          作為近年來人工智能浪潮中的標志性技術,生物識別技術已經大規模落地,并應用于安防、金融等日常生活的重要場景中。
          利用個體獨有的生物特征形成的身份識別系統,既為專屬私域提供了安全保障,同時也蘊藏著一定的風險與威脅。
          
          生物識別的技術分類
          生物識別是一種利用數理統計方法對生物特征進行分析,來對生物個體進行區分的計算機技術。
          其中以基于手部幾何系統提取的生理特征的識別應用最為普遍,包括指紋、手指的長度,寬度,長寬比和手掌的長度,厚度,皮膚褶皺,面積和折痕等。
          除此之外,生物識別技術的主要研究對象還包括語音、臉部、虹膜、視網膜、體形、個人習慣(包括敲擊鍵盤的力度和頻率、簽字)等,與之相應的識別技術包括語音識別、人臉識別、虹膜識別等。
          
          
          生物識別產業概述
          生物識別技術的歷史悠久,發展到目前包含了對于各種不同人體生物特征的識別。
          從各種生物識別技術的出現先后看,指紋是較早被人們有效發現并加以利用的,因此也獲得較長的時間的發展演變。
          而人臉識別近年來則有著較快的發展速度,成為產業發展中重要的一個分支,隨著技術高速發展,未來擁有廣泛的應用前景。
          
          生物識別行業發展現狀
          在生物識別產業中,北美地區占比居首,達到34%;其次是亞太地區,為24%;歐洲、中東和印度、中南美洲、非洲地區,市占率依次為17%、11%、9%和6%。
          美國是全球主要的生物識別市場。
          生物識別技術市場結構中指紋識別占比為58%,排名第一,人臉識別占比為18%,其次是新興的虹膜識別占比7%,此外還包括掌紋識別以及聲音識別分別占比7%及5%。
          
          
          生物識別先進技術
          生物識別的最小系統包含傳感器、存儲器和處理器3個部分。
          傳感器是用戶生物信息的采集機構;處理器負責信息預處理、特征提取、特征訓練、特征比對和特征識別;存儲器負責特征提取和訓練結果的存放。
          生物識別工作過程中包括用戶注冊和身份認證兩個階段,其過程主要包含生物特征采集、預處理、特征提取及模式識別。
          生物識別系統就是利用生物識別技術的軟、硬件設施。
          
          
          指紋識別
          指紋識別作為目前應用最為廣泛、技術最成熟、公眾接受度最高的生物識別技術,指紋識別的應用發展歷史最為悠久。
          中國是公認的應用指紋識別最早的國家??脊艑W顯示,早在公元前7000年到6000年以前的古敘利亞和中國,指紋作為身份鑒別己經開始應用,到3000年前的西周,指紋作為個人身份的標志被用于簽文書、立契約。
          
          指紋識別的過程就是首先通過傳感器如最常見的光學傳感器、電容傳感器、超聲傳感器和射頻傳感器等獲得指紋圖像,接著對獲得的指紋圖像進行增強細化的數據處理得到更清晰的紋理,然后提取細節特征點如脊線與谷線,最后和指紋庫保存的指紋進行細節特征匹配的過程。
          
          人臉識別
          人臉識別類似于指紋識別技術,人臉識別是針對人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術,用攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,通常也叫做人像識別、面部識別。
          人臉識別系統需要先產生人臉的特征模板并存儲在數據庫中,這些模板將被用于與提交來比對的模板一一匹配,如果相似程度超過系統預先的設定值,系統就認為比對成功。
          
          
          指紋識別和人臉識別相比于虹膜識別、靜脈識別、聲紋識別更為主流,虹膜識別的概念最初在1936年提出,1987年由另外兩個眼科專家的概念申請了專利,但當時技術有限,并未開發出相關的處理器,而后美國哈佛大學的研究人員JohnDaugman發明了第一個虹膜識別算法,成功實現虹膜識別。
          
          
          不同的生物識別技術在精度、穩定性、識別速度、便捷性方面有著明顯的差異,因此在不同的應用領域中,也有著各自不同的特點。
          作為取代傳統密碼用途以及對于人們身份進行搜索確定的核心手段之一,生物識別技術擁有者良好的發展期許。
          
          
          生物識別產業鏈
          生物識別產業鏈分為上游的硬件基礎、中游的算法服務與軟硬件集成,及下游的終端應用。
          上游硬件包括芯片、傳感器、服務器、信息傳送裝置等重要基礎設備。
          算法與軟硬件集成作為中游的部分,能夠憑借硬件設備進行生物信息的采集、特征的檢索、身份的識別認證,以及數據的存儲與分析。
          最終應用至下游的各個領域。
          生物識別相關產業的發展是城市信息化、網聯化建設的重要體現,為智慧城市與萬物互聯提供了安防基礎。
          
          生物識別技術的優點
          提高社會效率
          生物識別技術能夠依靠生理特征的獨特性精準識別個體,省去了人們設計、記錄傳統密碼的時間與精力,同時指紋識別、聲音識別等,操作便捷、識別率高,耗時短,極大地便利了人們的生活。
          增強安全性與可靠性
          傳統密碼存在丟失、被盜用、破譯等風險,而生物識別的唯一性與排他性使得非法用戶無法盜用和破解識別密碼,為個人信息及財產的安全保駕護航。
          如人體的指紋路徑唯一、瞳孔虹膜形態的特殊性,不會被修改和復制,安全性及保護的可靠性較高;
          避免接觸
          人臉識別、指紋識別、聲音識別等方式,避免了傳統的接觸式驗證,有助于保障公共及個人衛生,減少疾病傳染風險。
          打擊違法犯罪活動
          公安部門通過對生物信息的采集與數據庫的建立,能夠根據遺留的生物信息能夠精準鎖定最煩,對于盜竊、強奸、兇殺等案件的偵破帶來了巨大的幫助。
          
          生物識別技術的弊端
          生物識別算法缺陷引發高誤識率
          考慮到個體實際生理狀態的差異,各類生物信息識別方式在實踐中都存在采集與識別的問題。
          如有些人的指紋形態被破壞,難以進行指紋識別;面部的整容、損傷、對環境適應性較差等因素導致人臉識別的失效;白內障患者難以進行虹膜識別等。
          此外深度偽造生物識別信息難判定、難追溯,如AI換臉技術。
          技術普及難度較大
          傳統生物識別技術有賴于電子信息技術、大數據計算、云存儲等技術為支撐,通過多組軟硬件系統配合來運行。
          其中設備的購買、運行及維護成本較高,為生物識別技術的普及帶來了一定的阻礙。如虹膜識別、靜脈識別等技術,需要大量的運算,設備識別時間較長、耗電量大。
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