本文來源:物聯(lián)傳媒

本文作者:Vior．Liu

從今年年初到現(xiàn)在,ToF傳感器一直以來都是蘋果、三星、GD、AMS等傳感器企業(yè)和智能硬件企業(yè)所關(guān)注的技術(shù),而ToF傳感器目前應(yīng)用最為廣泛的領(lǐng)域就是人臉識別。

幾乎人人都在政務(wù)、門禁、支付等等這些應(yīng)用場景使用過人臉識別,根據(jù)調(diào)查,90%的人都使用過相關(guān)技術(shù),雖然便利性很高,但是人臉識別的安全問題從技術(shù)誕生到現(xiàn)在一直都存在質(zhì)疑,不僅僅是人臉識別,包括指紋識別、語音識別、虹膜識別以及靜脈識別等生物識別技術(shù)一直以來都是AI領(lǐng)域所比較熱論的話題。

但是人臉識別安全性頻繁暴雷,導(dǎo)致生物識別的安全性備受關(guān)注,那么生物識別到底是什么樣的一門生意?

指紋識別和人臉識別并非最好的生物識別方式

從應(yīng)用趨勢來看,指紋識別和人臉識別是目前應(yīng)用最為廣泛的生物識別技術(shù),但是從技術(shù)角度和安全性來說,兩者均不能算是理想的生物識別方式。

在生物特征識別領(lǐng)域,分為第一和第二代識別技術(shù),上面所說的指紋識別、人臉識別、虹膜識別、掌紋識別、DNA識別以及簽名識別、聲紋識別、步態(tài)識別都屬于第一代生物識別技術(shù)。靜脈識別(分為指靜脈識別和掌靜脈識別)、視網(wǎng)膜識別則屬于第二代生物識別技術(shù)。

從安全性和技術(shù)迭代來看,第二代生物識別技術(shù)相比于第一代識別技術(shù)要更有優(yōu)勢。

兩代技術(shù)的差異可以從特征的可顯性和活體識別進(jìn)行區(qū)分。

特征的可顯性,如果生理或行為特征可以通過肉眼看見,使得容易被模仿和復(fù)制,這種基于生理/行為特征的生物識別技術(shù)可以被稱為第一代生物識別技術(shù),指紋識別、人臉識別、虹膜識別、掌紋識別、簽名識別、聲紋識別以及步態(tài)識別,這幾種識別技術(shù)的行為或特征是可顯性的,其中指紋、人臉、掌紋可以通過一些技巧或軟硬件工具提取或者復(fù)制,而聲紋、簽名、步態(tài)則可以通過刻意模仿來獲得相似性極高的行為特征。

活體識別,"活體識別"是指不可借助外力來代替或模擬的活體檢測并識別,也就是說如果通過復(fù)制,或者3D打印人臉模型,進(jìn)行假體識別只能算第一代生物識別技術(shù),而活體識別能夠判斷是否為真實(shí)的生物體,滿足可顯性和活體識別要求的生物體才算是第二代生物識別技術(shù)。

例如,靜脈識別,首先靜脈隱藏于手指或者手掌內(nèi)部,不可見,另外,靜脈識別技術(shù)是通過使用特定波長紅外光照射人體,由于皮膚和皮下的血管內(nèi)的血液中的血紅蛋白對于紅外線不同反射差異的特性,實(shí)時(shí)獲取血管圖像,將其與存儲的圖像進(jìn)行特征比對匹配,實(shí)現(xiàn)身份認(rèn)證及鑒別,所以假手指和手指圖像不能通過靜脈識別。靜脈識別符合判定的兩點(diǎn)要求,屬于第二代生物識別技術(shù)。

視網(wǎng)膜識別與靜脈識別類似,同屬于第二代生物識別技術(shù)。視網(wǎng)膜是眼睛底部的血液細(xì)胞層,特征不外顯;其次,如果沒有血液流動或者是非活體,視網(wǎng)膜識別則也不可能通過。但是,視網(wǎng)膜識別需要激光照射眼球背面,可能對眼球造成損失,同時(shí)降低成本的難度也較大,此文不做對比。

從下圖可以看出,在多項(xiàng)技術(shù)指標(biāo)上,指紋識別和人臉識別并非最好的生物識別方式。

但是從上面成本、便捷程度、接受度來看,指紋識別和人臉識別確實(shí)是普及生物識別最好的方式,并且現(xiàn)在兩者在市場份額上來看,也是名副其實(shí)。根據(jù)Transparency Market最新的數(shù)據(jù)顯示,指紋識別在所有生物識別占比58%,人臉識別占比18%,位列前二。

但是由于今年疫情刺激下,非接觸經(jīng)濟(jì)和技術(shù)的增長,安全性較高的靜脈識別市場也在不斷進(jìn)入人們的視線。今年7月,蘋果申請的一項(xiàng)名為"用于困難的生物識別認(rèn)證案例的靜脈匹配"中提到,利用人臉靜脈進(jìn)行人臉識別,這項(xiàng)技術(shù)相比于手指靜脈和手掌靜脈有著更為復(fù)雜的靜脈結(jié)構(gòu),仿造難度更大。與蘋果類似,今年1月,亞馬遜也通過研發(fā)手掌靜脈技術(shù)進(jìn)行刷手支付測試。

在市場增長方面,2020年靜脈識別的市場份額相比2015年增長了約4倍,市場規(guī)模約20億美元。筆者認(rèn)為,由于目前智能手機(jī)逐漸裝配了近紅外傳感器,靜脈識別的市場增速將會進(jìn)一步加快。

在日本,手指靜脈技術(shù)已得到廣泛應(yīng)用,如銀行ATM機(jī)、接入存有大量個人信息的PC機(jī)、門禁考勤管理系統(tǒng)、保險(xiǎn)箱管理、復(fù)印機(jī)管理、電子支付等需要進(jìn)行身份認(rèn)證的領(lǐng)域。同時(shí),在以上領(lǐng)域,專利幾乎都是日本企業(yè)所掌握,包括日立和富士通。

多模態(tài)、多傳感器融合才是生物識別的未來

辯證來看,雖然靜脈識別的安全性較高,但是它的推廣普及也存在著巨大的挑戰(zhàn)。

首先,血管是3D,不同位置、不同角度的成像圖案差異較大,尤其是在指靜脈識別中,稍微偏移就會出現(xiàn)誤識或者錯識的情況,極大影響用戶體驗(yàn)。其次,成本也是限制靜脈識別產(chǎn)品進(jìn)行大規(guī)模推廣最重要的一個因素。

結(jié)合指紋識別、人臉識別來看,目前并沒有一種單獨(dú)的生物識別技術(shù)能夠完美適應(yīng)市場需求。同時(shí),由于實(shí)際識別系統(tǒng)構(gòu)建和應(yīng)用環(huán)境的復(fù)雜性,單生物特征識別會有不同的問題。例如,靜脈識別所用的近紅外傳感器和用于人臉識別的ToF傳感器,在采集數(shù)據(jù)過程中會有噪聲,影響數(shù)據(jù)精準(zhǔn);適用人群不具備普遍性,例如殘疾人士;以及上述所說的指紋和人臉識別易被復(fù)制的安全性問題。所以單生物識別在實(shí)際的應(yīng)用場景中都會存在局限性。

基于此,最近在生物識別領(lǐng)域,多模態(tài)、多種類生物識別融合技術(shù)被看做是未來趨勢,智能手機(jī)、智能門鎖以及安防領(lǐng)域目前已經(jīng)出現(xiàn)了多生物識別技術(shù)融合的應(yīng)用案例。

這種趨勢也與目前傳感器企業(yè)所主張的多傳感融合技術(shù)相匹配。這一點(diǎn)需要指出的是,無論是主張的多傳感器融合還是多模態(tài)生物識別技術(shù),本質(zhì)上并不是使用不同的傳感器或者生物識別算法分別得出相應(yīng)的結(jié)果,而是通過融合算法將多重?cái)?shù)據(jù)綜合判定得到最終的識別結(jié)果或者數(shù)據(jù)。這種處理方式更加有利于生物識別以及物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的處理速度和安全性。

可見,多模態(tài)生物識別融合首先需要建立在傳感器融合基礎(chǔ)上,進(jìn)行算法融合。放眼國內(nèi),雖然在指紋、人臉方面應(yīng)用廣泛,但是在靜脈識別等安全性、精讀更高的第二代生物識別技術(shù)上相對處于落后階段,所以國內(nèi)多模態(tài)生物識別的發(fā)展仍需時(shí)日。