在全世界，每天有数以亿计的人通过生物识别上班打卡、购物支付、解锁……其中我们最熟悉的当属指纹识别，最近一两年，“刷脸”认证的形式也开始普及，这为我们提供了很多日常便利。从指纹认证到人脸识别、虹膜识别，生物识别技术正迈步进入“视觉时代”，这将如何改变我们的生活？
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无处不在的生物识别
生物识别技术，是一项通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性（如指纹、脸象、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份鉴定的技术。
物联网应用逐渐丰富，生物识别技术也迎来了大显身手的机会——这很容易理解，在万物互联的时代，数据安全重要性不言而喻，市场需要一种更加靠谱的与机器进行交互的方式，生物识别技术能担当这一重任。如今，生物识别被广泛应用到交通运输、物流、安防和边境检查等各个领域。
生物识别技术多种多样，我们可以通过下面这张图来看看它们之间都有什么差别和联系。
在这个范畴，我们最熟悉的就算是指纹识别在手机上的应用了，指纹识别也是目前发展最成熟的生物识别技术，但当下，人脸识别和虹膜识别也已经蓄势待发。
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安全系数UP！“视觉时代”已开启
生物识别应用范围如此之广，对应的是数百亿美元的巨大市场。据估算，到2020年生物识别技术市场规模将达到250亿美元。其中，人脸识别增速最快，将从2015年的9亿美元增长到2020年的24亿美元，而虹膜识别也有近6亿美元的市场等待发掘。
生物识别正在更新换代，这是不争的事实。
指纹识别发展多年，技术成熟，价格也比较低廉，但缺陷仍然不少。它对手指的清洁度、干燥度要求很高，脏、湿、油等因素都将干扰机器识别。进行指纹识别验证时，手指捺印角度不同、力度不同等因素都会影响到识别结果。这些，相信很多人都有体会。
此外，每次使用指纹时，指纹采集器上都会留下用户的指纹痕迹，用户的指纹存在被复制的可能，安全性大打折扣。
于是，不用与机器直接接触的人脸识别技术应用兴起，它弥补了指纹识别的诸多不足，但同样也有弊端。人脸识别对场景光线环境敏感，另外，当前的人脸识别技术主要通过平面2D采集人脸与五官相对位置进行识别，它存在以照片形式蒙骗识别机器的可能。
不过，包括超多维在内的一些视觉技术公司关注到了这个问题，可以扫描3D图像的人脸识别技术正试图完善传统技术的缺陷。人脸识别，正在经历一次“升级加强”。
更进一步的技术研发是虹膜识别，它几乎弥补了指纹识别和人脸识别的所有缺陷，安全性居于首位。
虹膜识别基于眼睛中的虹膜（位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分）进行身份识别，相对于其他生物识别技术而言，虹膜识别误识率和拒真率已经达到了零几率的识别水平，而虹膜识别又属于非接触式的识别，识别方便高效。
虹膜是每个人特有的，具有不可复制的唯一性，安全等级来说是目前最高的。据业界透露，虹膜识别误识率可低至百万分之一，与之相比，指纹识别误识率为 0.8 %，人脸识别则为 2 %。
再加上虹膜识别技术需要活体的虹膜信息，眼球剥离人体后，虹膜会随瞳孔放大失去活性，将被机器拒识，因此，虹膜识别的安全性更高。
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6亿市场，但仍面临成本门槛
虹膜识别的应用方向可不仅是解锁。早前，虹膜识别主要应用在工业领域，比如煤矿行业考勤，很少能与大众见面，随着技术的不断发展，它将有更广阔的空间大展拳脚。
根据媒体报道，卡耐基梅隆大学生物识别中心已经研发出一种识别距离远达 12 米的虹膜扫描识别技术，它可以在车主眼睛不经意扫过汽车后视镜时，快速读取车主的虹膜信息，并将虹膜信息与数据库做匹配，从而显示出车主的名字以及其他信息。
这项“黑科技”可以帮助警察追踪逃犯，也可以在机场、旅游场所等承担安防的重任。从12米开外就能在茫茫人海中找到犯罪嫌疑人？这也太酷了！
从技术的革新到深入大众，还有成本这个过不去的门槛。目前已经商用化了的虹膜识别系统主要通过波长为 700 —— 900 纳米的近红外光 LED 辅助相机系统撷取虹膜特征影像，然而现有的相机为了成像质量，会屏蔽掉红外光，因此虹膜识别系统需要新的相机系统支持，这就带来了高成本。
虽然虹膜识别目前成本略显高昂，但也有部分高端智能手机已经应用，随着技术的不断发展，这项技术一定会融入每个普通人的生活。
超多维SuperD
2017-02-17 13:55
快科技
09-18
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