生物識別技術(shù)盛宴 你鐘意哪個(gè)？

　　隨著(zhù)技術(shù)的不斷發(fā)展，各類(lèi)新式生物識別技術(shù)開(kāi)始出現并應用于我們生活的方方面面。很多人通過(guò)手機解鎖、付款、甚至銀行客戶(hù)端登陸都有很多人設置了指紋登陸，甚至面目識別登陸。

　　簽名識別，這可是個(gè)老古董

　　你去商場(chǎng)購物，劃卡后商家會(huì )讓你在某單子上簽字，這就用到了簽名識別。簽名識別是根據簽名的字體進(jìn)行身份認證，這可是個(gè)老古董了，當名字可以指定本人身份時(shí)就已經(jīng)出現，當然，那時(shí)這不算是生物識別。

　　每個(gè)人都有自己獨特的書(shū)寫(xiě)風(fēng)格，所以簽名識別可作為生物識別的一種，屬于行為測定。將簽名數字化是這樣一個(gè)過(guò)程：測量圖像本身以及整個(gè)簽名的動(dòng)作——在每個(gè)字母以及字母之間的不同的速度、順序和壓力。簽名識別分為離線(xiàn)簽名識別和在線(xiàn)簽名識別。在線(xiàn)識別是通過(guò)手寫(xiě)板采集書(shū)寫(xiě)人的簽名樣本，有的系統還可以采集壓力、握筆的角度等數據，目前識別率挺高，但由于人類(lèi)書(shū)寫(xiě)書(shū)寫(xiě)動(dòng)力定型并非固定不變，有一定變化范圍，所以單單從字形上，有可能無(wú)法區分真事簽名和偽造簽名。離線(xiàn)簽名就更不安全了。

　　聲音識別，感個(gè)冒你就可能不是你了

　　有時(shí)候聲音識別還不如簽名來(lái)的安全。聲音識別也屬于行為識別技術(shù)，識別設備不斷地測量、記錄聲音的波形和變化。聲音識別基于將現場(chǎng)采集到的聲音同登記過(guò)的聲音模板進(jìn)行精確的匹配。

　　優(yōu)點(diǎn)是聲音識別是一種非接觸的識別技術(shù)，用戶(hù)可以很自然地接受，僅此而已。缺點(diǎn)就比較多了，比如聲音變化的范圍太大，很難精確的匹配;比如感個(gè)冒，鼻子不通氣，此時(shí)你很難讓識別系統知道你是你。甚至拿個(gè)磁帶都可能將其破解。別問(wèn)我為什么不用高保真麥克風(fēng)，因為它很貴，錄唱吧我都沒(méi)舍得買(mǎi)何況一個(gè)小小的身份認證。這個(gè)生物識別，娛樂(lè )娛樂(lè )就行了，不必當真。

　　虹膜識別，一個(gè)擁有虹膜信息的隱形眼鏡真的有可能搞定識別系統

　　我們經(jīng)常會(huì )看到一些科技類(lèi)或高智商犯罪類(lèi)電影將虹膜識別作為確認人物身份的重要手段，然后被一些高智商罪犯通過(guò)戴帶有被竊取人虹膜信息的隱形眼鏡破解。不幸的是，理論上確實(shí)可以做到。

　　虹膜是眼睛外部調節瞳孔大小、控制進(jìn)入眼睛光線(xiàn)數量的肌肉，它是基于褪黑素的數量形成的眼睛的有色部分。虹膜識別技術(shù)是通過(guò)拍攝人眼的虹膜來(lái)進(jìn)行身份的確認，是一項基于生物特征的身份認證技術(shù)。

　　在虹膜識別之前需要通過(guò)標志性的特征對其進(jìn)行定位，并利用這些特征和獨特的形狀對虹膜進(jìn)行成像、特征分離和提取?；诤缒こ上?，二維Gabor波將其篩選和繪制為相量，相量的信息包括方向和空間頻率(圖像內容)以及圖像位置，利用這些相量信息繪制為“虹膜碼”，最終使用虹膜碼進(jìn)行認證。

　　虹膜識別技術(shù)幾乎是精確度最高的生物識別技術(shù)，具體描述如下：兩個(gè)不同的虹膜信息有75%匹配信息的可能性是1:106等錯率：1:1200000兩個(gè)不同的虹膜產(chǎn)生相同虹膜代碼的可能性是1:1052。

　　高精確度、無(wú)需物理接觸是它的優(yōu)點(diǎn)，這也是銀行等靜態(tài)終端看上它的原因。但對于物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，移動(dòng)終端上使用虹膜識別還有一定的局限性。比如虹膜識別產(chǎn)品的價(jià)格較高，而且實(shí)現起來(lái)很復雜。對采集到的虹膜圖像要求極高。虹膜的拒真率高，當出現拒真的情況后，很難人為的去判別該員工的虹膜是真是假，除非找專(zhuān)家鑒定。很難識別有眼疾的人群也是其缺點(diǎn)，而且真的有可能會(huì )被造假。

　　指紋識別，一個(gè)由中國唐朝傳到國際上的生物識別

　　1927年德國羅伯特海因德?tīng)栐凇吨讣y鑒定》一書(shū)中斷定，中國唐代的賈公彥是世界上提出用指紋識別人的第一個(gè)學(xué)者。在這方面中國古代不是沒(méi)有人(yin)。

　　指紋識別作為識別技術(shù)已經(jīng)有很長(cháng)的歷史了，有著(zhù)堅實(shí)的市場(chǎng)后盾，按照一般人的看法，指紋識別技術(shù)通過(guò)分析指紋的全局特征和指紋的局部特征，特征點(diǎn)如嵴、谷和終點(diǎn)、分歧點(diǎn)等，從指紋中抽取的特征值可以非常的詳盡，可以有效地確認一個(gè)人的身份。

　　平均每個(gè)指紋都有幾個(gè)獨一無(wú)二可測量的特征點(diǎn)，每個(gè)特征點(diǎn)都有大約七個(gè)特征，我們的十個(gè)手指產(chǎn)生最少4900個(gè)獨立可測量的特征。

　　現今指紋圖像采集的技術(shù)主要為射頻指紋識別技術(shù)。射頻傳感器技術(shù)是通過(guò)傳感器本身發(fā)射出微量射頻信號，穿透手指的表皮層去控測里層的紋路，來(lái)獲得最佳的指紋圖像。因此對干手指，汗手指，臟手指等困難手指通過(guò)可高達99%，防偽指紋能力強，指紋敏感器的識別原理只對人的真皮皮膚有反應，從根本上杜絕了人造指紋的問(wèn)題。

　　這個(gè)最近火在移動(dòng)支付方面的生物識別技術(shù)，因其防偽性高、生物特征唯一、核心芯片不斷縮小等方面，已廣泛用于平板、手機甚至手表等移動(dòng)端，并將會(huì )在未來(lái)主流生物識別市場(chǎng)占有一席之地。將手指放在手機屏幕上，隨手一劃就能確認支付，將安全度與便捷性完美結合。但是，它還有一個(gè)強大的對手，人臉識別。

　　人臉識別，阿里騰訊認準的生物識別方式

　　作為未來(lái)主流生物識別方式之一，人臉識別最大的優(yōu)點(diǎn)是對硬件幾乎沒(méi)要求，即使幾百元的手機攝像頭也可以滿(mǎn)足，剩下的只是軟件問(wèn)題。未來(lái)的結果就是，你在結賬時(shí)，對著(zhù)收銀臺的攝像頭左看看右看看，支付就這樣完成了。這種認證方式在未來(lái)移動(dòng)支付時(shí)代具有高便捷性，加上硬件要求極低，足以讓阿里騰訊看好它的未來(lái)。

　　自動(dòng)人臉識別的經(jīng)典流程分為三個(gè)步驟：人臉檢測、面部特征點(diǎn)定位、特征提取與分類(lèi)器設計。在深度學(xué)習出現以前，人臉識別方法一般分為高維人工特征提取和降維兩個(gè)步驟。2014年之后，主要技術(shù)路線(xiàn)為深度學(xué)習。

　　Google發(fā)表于CVPR2015的工作FaceNet采用了22層的深層卷積網(wǎng)絡(luò )和海量的人臉數據(800萬(wàn)人的2億張圖像)以及常用于圖像檢索任務(wù)的TripletLoss損失函數。值得一提的是，人臉類(lèi)別數達到800萬(wàn)類(lèi)，FaceNet在LFW數據集上十折平均精度達到99.63%，這也是迄今為止正式發(fā)表的論文中的最好結果，幾乎宣告了LFW上從2008年到2015年長(cháng)達8年之久的性能競賽的結束。

　　盡管如此，一模一樣的技術(shù)，拿到真實(shí)環(huán)境下得到的準確率可能只有75%……也許會(huì )有些人覺(jué)得這是很可笑的，請不要笑，這是科研圈里朋友的普遍做法，不是沒(méi)有苦衷的。

　　雖然目前的人臉識別技術(shù)上不完美，受環(huán)境等影響很大，但全球領(lǐng)先的中國face++公司已經(jīng)可以做到先識別你是不是一個(gè)人了(照片肯定是不行的，即使你捂住半邊臉，依然可以識別你是一個(gè)人。

　　“人臉識別技術(shù)比人的識別能力要強，而且強不少”，北京曠視科技(face++)市場(chǎng)與經(jīng)營(yíng)部總經(jīng)理謝憶楠說(shuō)，“比如一個(gè)銀行柜員對人臉識別的精度可能達到萬(wàn)分之一誤識率，通過(guò)率可以超過(guò)90%;而我們最好的成績(jì)是十萬(wàn)分之一的誤識率，通過(guò)率可以超過(guò)97%-98%?！?/p>

　　目前評價(jià)科研中算法的優(yōu)劣的唯一方法就是找一個(gè)數據集，然后大家一起對比，隨著(zhù)數據集中數據數量越大，其結果也越精準，于是阿里通過(guò)各種方式來(lái)收集人臉信息，比如支付寶中的未來(lái)蟻來(lái)，有一個(gè)游戲叫遇見(jiàn)名畫(huà)中的自己，規則是你放入帶有你人臉的照片，然后搜索跟你照片特別相似名畫(huà)，以此來(lái)收集人臉信息。筆者還做了測試，結果如下：至少圖像識別的結果還是比較不錯的。