所謂生物識別，就是通過計算機與光學、聲學、生物學等傳感器和生物統計學模型等高科技手段密切結合，利用生命體固有的生理特性(如指紋、臉象、虹膜等)和行為特征(如筆跡、聲音、步態等)來進行生物身份標識和鑒定的技術。

        生物識別技術的應用，為人類進入以互聯網為基礎的智慧時代提供了技術手段。當前，在國內市場上已有多種針對不同生理特性和行為特征的應用。其中，指紋識別占有率最高。隨著技術的發展和普及，將有更多、更好的生物識別技術產品進入我們的視野。學習了解這方面的技術知識，對于我們的信息化建設具有重要意義。

       一、生物識別技術的特性
 

傳統的身份鑒定方法包括身份標識物品(如鑰匙、證件、ATM卡等)和身份標識知識(如用戶名和密碼)但由于主要借助體外物，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。

        生物識別技術，當前主要是指通過人類生物特征進行身份認證的一種技術，未來將會發展到一切與人類相關的生物特征的識別。人類的生物特征通常具有唯一性、遺傳性、終身不變性、不易遺失性和不易偽造性，以及可以測量或可自動識別和驗證等特點，因此生物識別認證技術較傳統認證技術存在較大的優勢。

       由于人體特征具有人體所固有的不可復制的唯一性，這一生物密鑰無法復制、失竊或被遺忘，利用生物識別技術進行身份認定，安全、可靠、準確。而常見的口令、IC卡、條紋碼、磁卡或鑰匙則存在著丟失、遺忘、復制及被盜用諸多不利因素。因此采用生物"鑰匙"，您可以不必攜帶大串的鑰匙，也不用費心去記或更換密碼。而系統管理員更不必因忘記密碼而束手無策。生物識別技術產品均借助于現代計算機技術實現，很容易配合電腦和與安全、監控、管理系統整合，實現自動化管理。特別是當采用生物統計學技術，建立多種生物特征關聯模型，綜合運用偵察鑒定手段，將使生物身份管理更上一層樓。

         二、生物識別技術的種類

        當前，隨著科學技術的發展，已經出現了許多生物識別技術，如指紋識別、手掌幾何學識別、虹膜識別、視網膜識別、面部識別、簽名識別、聲音識別等，但其中一部分技術含量高的生物識別手段還處于實驗階段。我們相信隨著科學技術的飛速進步，特別是生物傳感器技術研究的突破，將有越來越多的生物識別技術應用到實際生活中。

        1.指紋識別

實現指紋識別有多種方法。其中有些是仿效傳統的公安部門使用的方法，比較指紋的局部細節;有些直接通過全部特征進行識別;還有一些使用更獨特的方法，如指紋的波紋邊緣模式和超聲波。有些設備能即時測量手指指紋，有些則不能。在所有生物識別技術中，指紋識別是當前應用最為廣泛的一種。

指紋識別對于室內安全系統來說更為適合，因為可以有充分的條件為用戶提供講解和培訓，而且系統運行環境也是可控的。由于其相對低廉的價格、較小的體積(可以很輕松地集成到鍵盤中)以及容易整合，所以在工作站安全訪問系統中應用的幾乎全部都是指紋識別。

指紋雖然具有唯一性，但由于模型技術的進步，使指模制作得以實現。為了確保安全，現在已經出現了與生物體溫測量技術相結合的鑒定技術產品。

 

       2.手掌幾何學識別

        手掌幾何學識別就是通過測量使用者的手掌和手指的物理特征來進行識別，高級的產品還可以識別三維圖象。作為一種已經確立的方法，手掌幾何學識別不僅性能好，而且使用比較方便。它適用的場合是用戶人數比較多，或者用戶雖然不經常使用，但使用時很容易接受。如果需要，這種技術的準確性可以非常高，同時可以靈活地調整生物識別技術性能以適應相當廣泛的使用要求。手形讀取器使用的范圍很廣，且很容易集成到其他系統中，因此成為許多生物識別項目中的首選技術。

       3.聲音識別

        聲音識別就是通過分析使用者的聲音的物理特性來進行識別的技術。現今，雖然已經有一些聲音識別產品進入市場，但使用起來還不太方便，這主要是因為傳感器和人的聲音可變性都很大。另外，比起其他的生物識別技術，它使用的步驟也比較復雜，在某些場合顯得不方便。很多研究工作正在進行中，我們相信聲音識別技術將取得重大進展。

        4.視網膜識別

        視網膜識別使用光學設備發出的低強度光源掃描視網膜上獨特的圖案。有證據顯示，視網膜掃描是十分精確的，但它要求使用者注視接收器并盯著一點。這對于戴眼鏡的人來說很不方便，而且與接受器的距離很近，也讓人不太舒服。所以盡管視網膜識別技術本身很好，但用戶的接受程度很低。因此，該類產品雖在20世紀90年代經過重新設計，加強了連通性，改進了用戶界面，但仍然是一種非主流的生物識別產品。

 

       5.虹膜識別

        虹膜識別是與眼睛有關的生物識別中對人產生較少干擾的技術。它使用相當普通的照相機元件，而且不需要用戶與機器發生接觸。另外，它有能力實現更高的模板匹配性能。因此，它吸引了各種人的注意。以前，虹膜掃描設備在操作的簡便性和系統集成方面沒有優勢，我們希望新產品能在這些方面有所改進。

       6.簽名識別

        簽名識別在應用中具有其他生物識別所沒有的優勢，人們已經習慣將簽名作為一種在交易中確認身份的方法，它的進一步的發展也不會讓人們覺得有太大不同。實踐證明，簽名識別是相當準確的，因此簽名很容易成為一種可以被接受的識別符。但與其他生物識別產品相比，這類產品現今數量很少。

       7.面部識別

面部是一種相當引人注意的技術，它的性能也經常被誤解。關于面部識別，經常有一些夸張的言論，但實際是很實現難度很大。比較兩個靜態圖象是一回事，在人群中發現和確認某個人的身份而不引起別人的注意，就是完全不同的另一回事了。必須突破生物識別的局限，走計算機模型識別和深度學習技術相結合的途徑，才能瞬間完成身份識別鑒定。

面部識別技術的應用領域非常廣泛，如：企業、住宅安全和管理（人臉識別門禁考勤系統，人臉識別防盜門等）、電子護照及身份證、公安和司法、自助服務、信息安全（如計算機登錄、電子政務和電子商務），以及軍事等領域。

        8.基因識別

隨著人類基因組計劃的開展，人們對基因的結構和功能的認識不斷深化，并將其應用到個人身份識別中。因為在全世界60億人中，與你同時出生或姓名一致、長相酷似、聲音相同的人都可能存在，指紋也有可能消失，但只有基因才是代表你本人遺傳特性的、獨一無二、永不改變的指征。據報道，采用智能卡的形式，儲存著個人基因信息的基因身份證已經在中國四川、湖北和香港出現。

制作這種基因身份證，首先是取得有關的基因，并進行化驗，選取特征位點(DNA指紋)，然后載入中心的電腦儲存庫內，這樣，基因身份證就制作出來了。如果人們喜歡加上個人病歷并進行基因化驗的話，也是可以的。發出基因身份證后，醫生及有關的醫療機構等，可利用智能卡閱讀器，閱讀有關人的病歷。

基因識別是一種高級的生物識別技術，但由于技術上的原因，還不能做到實時取樣和迅速鑒定，這在某種程度上限制了它的廣泛應用。

除了上面提到的生物識別技術以外，還有通過氣味、耳垂和其他特征進行識別的技術。但它們現今還不能走進日常生活。

      9.靜脈識別

靜脈識別，使用近紅外線讀取靜脈模式，與存儲的靜脈模式進行比較，進行本人識別的識別技術。工作原理，是依據人類手指中流動的血液可吸收特定波長的光線，而使用特定波長光線對手指進行照射，可得到手指靜脈的清晰圖像。利用這一固有的科學特征，將實現對獲取的影像進行分析、處理，從而得到手指靜脈的生物特征，再將得到的手指靜脈特征信息與事先注冊的手指靜脈特征進行比對，從而確認登錄者的身份。

靜脈識別系統就是首先通過靜脈識別儀取得個人靜脈分布圖，從靜脈分布圖依據專用比對算法提取特征值，通過紅外線 CCD攝像頭獲取手指、手掌、手背靜脈的圖像，將靜脈的數字圖像存貯在計算機系統中，將特征值存儲。靜脈比對時，實時采取靜脈圖，提取特征值，運用先進的濾波、圖像二值化、細化手段對數字圖像提取特征，同存儲在主機中靜脈特征值比對，采用復雜的匹配算法對靜脈特征進行匹配，從而對個人進行身份鑒定，確認身份。

在巨大的市場發展形勢面前，將靜脈識別產品嵌入到門禁控制系統中的新一代門禁控制產品正隨著前些年的鋪墊而日趨成熟。為了謀求門禁系統的智能化發展和趕上門禁市場飛速發展的列車，國內擁有靜脈識別技術的企業整裝待發，謀求爆破式發展。在此基礎上開發適合中國市場的系列產品，并成功應用到監獄、計劃生育、煤礦、信息安全、金融、教育、社保等行業或部門。而與此同時，眾多門禁企業也正以引入"靜脈"為門禁市場開辟藍海。

        10.步態識別

步態識別，使用攝像頭采集人體行走過程的圖像序列，進行處理后同存儲的數據進行比較，來達到身份識別的目的。中科院自動化所已經進行一定研究。 步態識別作為一種生物識別技術,具有其它生物識別技術所不具有的獨特優勢,即在遠距離或低視頻質量情況下的識別潛力,且步態難以隱藏或偽裝等。 步態識別主要是針對含有人的運動圖像序列進行分析處理,通常包括運動檢測、特征提取與處理和識別分類三個階段。

但是制約其發展還存在很多問題，比如拍攝角度發生改變，被識別人的衣著不同，攜帶有不同的東西，所拍攝的圖像進行輪廓提取的時候會發生改變影響識別效果。但是該識別技術卻可以實現遠距離的身份識別在主動防御上有突出的性能。如果能突破現有的制約因素，在實際應用中必定有用武之地。

       11. 人臉識別

人臉識別，或稱人像識別，運用人工智能領域內先進的生物識別技術，特指利用分析比較人物視覺特征信息進行身份鑒別的計算機技術。人物識別概述 廣義的人物識別實際包括構建人物識別系統的一系列相關技術，包括人物圖像采集、人物定位、人物識別預處理、身份確認以及身份查找等;而狹義的人物識別特指通過人物進行身份確認或者身份查找的技術或系統。

       12.多模態生物識別

所謂多模態生物識別，是將多種不同的生物識別技術綜合應用到一個項目之中，使采樣特征多樣、優勢互補，并建立生物統計學模型，確保生物識別的精準性。

        三、應用范圍

        生物識別技術可廣泛用于政府、軍隊、銀行、社會福利保障、電子商務、安全防務等等一系列需要身份認證的領域。例如，一位儲戶走進了銀行，他既沒帶銀行卡，也沒有回憶密碼就徑直提款，當他在提款機上提款時，一臺攝像機對該用戶的眼睛掃描，然后迅速而準確地完成了用戶身份鑒定，辦理完業務。而該營業部所使用的正是現代生物識別技術中的"虹膜識別系統"。

指紋識別、靜脈識別、虹膜識別、面部識別廣為安防領域應用。最新消息，為了順應形勢發展需要，中國將應用生物識別技術適時引入生物簽證。生物技術在簽證領域的應用，不僅提高了簽證頒發工作的質量和水平，也提升了簽證的防偽性能。相關業內人士表示，要在確保維護國家和公民安全的同時，做好保障正常人員出入境工作，簽證載體和可識別信息的技術變革勢在必行。

        "打卡"應用是利用了生物識別的虹膜識別技術。據統計，該技術現今已在礦山安全生產、監獄犯人管理、銀行金庫門禁等眾多領域實現應用。只要將雙眼對準屏幕，機器就記下了虹膜特征密碼，就完成了注冊環節;在此后的識別環節，帶眼睛的人員便可無需再摘下眼鏡，只要對準屏幕一瞅，不到一秒，機器就完成了比對識別，身份信息與"打卡"時間立即顯示在屏幕上。

       四、未來發展

        1.采用多模態技術，解決單一生物識別的局限性

　　在實際工程應用中，由于客觀條件變化的不可預測，單一生物識別技術往往會遇到難以克服的特例，使其無法適用于所有人群，比如指紋識別是目前最廣泛應用生物識別技術，但其對被磨平、褶皺多、脫皮嚴重、干濕的手指識別率低;人臉識別雖然便捷性、友好性很強，但受外界因素影響較大，如光線、姿態、表情，年齡、劉海、戴眼鏡者等要求比較高;虹膜識別精準度高，但采集困難;劇烈運動影響人體血液的流動，影響靜脈識別準確率。在安全性要求極高的應用領域，單一生物識別的性能很難達到預期的需要，比如照片可能欺騙單一人臉識別設備，但對人臉掌靜脈多模態組合驗證的設備，想同時偽造同一人員的人臉和掌靜脈的難度系數較高。

　　多模態生物識別技術同時利用多種生物特征，結合數據層、特征提取層、匹配層及決策層等多種融合技術，不僅降低了誤判率和拒絕率，保證所有用戶可用，而且也擴大系統覆蓋的范圍，降低系統的風險，使之更接近實用。例如，在傳統的單一生物識別中，生物識別與密碼、用戶名或RFID等身份認證技術在決策層融合的系統，由于單一生物識別無法適應所有人群，往往需要同時設置密碼、用戶名或RFID進行身份認證，而多模態生物識別基本規避了單一生物識別的局限性。而新一代指紋指靜脈的融合，指紋人臉的融合方式，雙重生物識別認證既能提高正確識別率，又能降低誤判率和拒識率，在提升用戶體驗上取得了良好的效果。

       2.加強技術防偽，保障生物識別應用的高安全性

　　防偽不能解決，用戶的體驗感和產品的實用不能滿足要求，生物識別技術就形同虛設。比如硅膠或橡皮泥就可以形成假指紋膜，華爾街日報報道，這種假指紋膜在手機上按壓幾次就可以解鎖，甚至侵入手機支付系統;阿里的“Smile to pay”為防止刷臉被欺騙，要求用戶眨眼配合識別活體;在股市、證劵和ATM市場上，現階段生物識別技術的推廣緩慢，原因都在于一旦在身份認證安全問題上出現紕漏，對于金融系統的影響將不可估量。在考勤和安防行業的應用中，用戶對生物識別的安全性也提出關切和質疑。

　　另外，在國際上許多學者或企業已致力于防偽生物識別技術的研究，例如，NEC、LUMIDIGM、AuthenTec，Sony和富士通等生物識別防偽檢測的專利申請數量頻多。諸如指紋防偽通過手指膚色、手指凸紋紋寬和凹紋紋寬的相關性、心率信號、脈搏、靜脈及電屬性等方法，人臉防偽通過三維深度信息分析、光流檢測、多模態、面部表情、紅外輻射測溫及紋理信息分析等方法。在防偽方面，市面上也出現了通過檢測血液流動和辨識手指膚色來進行防偽辨別的產品。

       3.實現非接觸采樣，提升用戶的體驗感

　　接觸式的生物識別總會讓人感覺不那么自然，不用用戶接觸設備，非接觸式操作，用戶使用更加自由、高雅、安全及衛生。比如人臉識別、虹膜識別、掌靜脈、掌紋都是非接觸式識別，用戶可以很自然的接受。　　

使用方便中尋求安全保障 是生物識別技術應用的出發點眾所周知，在蘋果推出Touch ID之前，早已有諸如摩托羅拉、富士通和東芝等公司將指紋采集器集成在它們生產的手機中，很可惜，為什么它們都沒有因為加入指紋識別技術而受到消費者的青睞呢?無非是用戶體驗感、成本和安全性等未達到要求。蘋果指紋采集系統集成于HOME鍵下方，符合用戶的正常使用邏輯，VIVO、華為手機的指紋采集系統為后置滑動或背面按壓，自手機誕生以來，很少有手機在背面設置操作按鈕，違反了交互邏輯。精確度最高的虹膜識別，采集清晰的虹膜圖像需要較好的光源和用戶的強制配合，體驗感較差，或許在考勤、手機應用上大規模推廣會成為關鍵障礙點。在機械門鎖和電子門鎖行業，面部和虹膜對安裝高度要一定的要求，一旦生物識別門鎖的安裝高度固定，無論怎么樣安裝門鎖，都會給部分人群帶來不適。在安防監控行業，面部識別基于網絡攝像機的應用推廣已多年，但依然停留在演示階段。它們遇到的都是相同的障礙——用戶體驗感差。

       4.引入機深度學習技術，突破生物識別技術的局限

單獨的或者多模態生物識別技術的局限性在于對環境和采樣條件的要求過高，否則就難以準確完成采樣和識別。當前的解決辦法是嚴格限制采樣的方式和條件，這不僅影響了效率，還給用戶的體驗帶來了不便。因此，為了使生物識別技術精準、安全和友好、便捷，引入以大數據和云計算為基礎的深度學習技術成為必要。

通過采用多模態生物識別技術和深度學習技術的結合運用，可以試想一個以下的場景：

       用戶一進入身份識別區域，就在不知不覺中接受了數據采樣：

（1）通過攝像機就迅速采集了他的身高、體態、步態、體溫數據，進而取得了他的面部、人臉數據；

（2）在迎接人員問候以后，隨著他的應答，拾音器采集了他的聲音數據；

（3）在留言臺前，地秤采集了他的體重數據和鞋底紋數據；

（4）用戶用簽字筆題詞的同時，簽字筆采集了他的指紋、脈博、血壓數據，攝像頭采集了他的書寫姿態數據，留言薄上留下了他的書寫和簽名數據

......

系統在采樣的同時，對數據進行了標準化處理：

（1）根據不同角度采集到的多個側面的身高、體態、步態、面部、人臉、書寫姿態數據進行綜合計算，還原成標準數據；

（2）分析錄音數據的聲紋、發聲、音調、吐字，形成標準數據；

（3）確認體重、鞋底紋、脈博、血壓數據；

（4）提取確認書寫、簽名標準數據；

......

系統在瞬時完成數據碰撞計算：

（1）與公安系統大數據進行碰撞；

（2）與安全部門大數據進行碰撞；

（3）與本系統內部歷史數據進行碰撞；

（4）與醫療部門大數據進行碰撞；

......

系統及時綜合處理數據，并反饋信息：

（1）依據判別規則，去偽存真，向接待人員和安全保衛部門反饋身份認證結果；

（2）依據公安大數據，反饋安全保衛措施；

（3）依據接待歷史，反饋預約信息、接待人員、通知部門等信息；

（4）依據醫療大數據，反饋接待室溫、茶飲準備等注意事項；

（5）所有數據存檔，作為系統自學習資料；

......

在用戶進入接待室前，一切認證、接待和防范工作在他不知不覺中準備就緒......

       可以預見，生物識別技術應用在未來的信息化建設中將是一片光明！