后疫情时代，单一生物识别技术或面临重新洗牌
- 来源：CPS中安网
- 2020/3/4 9:04:26
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近日，国务院联防联控机制就指导落实新冠肺炎疫情防控各项工作要求，推动企事业单位稳步有序复工复产，印发《企事业单位复工复产疫情防控措施指南》。
这份指南中提到了企业复工复产要注意的各种疫情防控措施，内容涉及方方面面，但不知道你有没有注意到这份指南中有一个要求，可能会很容易被忽略掉。那就是下面图中的这个：
“使用指纹考勤机的单位应暂时停用，改用其他方式对进出人员进行登记。”也就是说，之前很多企业使用指纹识别来考勤的，受这次疫情影响，要换一种更安全更便捷的考勤方式了。
据了解，在目前所有的生物识别技术中，指纹识别是当前应用为广泛的一种。主要应用于商业上的授权控制如门禁、企业考勤管理系统安全认证等领域。
随着企业复工热潮的来临，门禁和通行管理成为安全复工的重要环节。疫情之下的门禁场景新增了戴口罩快速识别身份、非接触式体温测量、工作考勤等新的需求。
但实际情况是，如今不仅是指纹识别不再便利，还有人脸识别也因为被口罩遮挡，导致脸部信息缺失，识别效果差强人意。
于是，大家都察觉到在此次疫情中，指纹识别这类接触式识别和人脸识别这类当前主流的非接触式识别，都存在一些不尽如人意的地方，大家开始思考：
第一，受这次疫情影响，单一的生物识别技术是否会面临洗牌呢?
从目前来看，不论是指纹识别、人脸识别这类应用广泛的技术，还是声纹、虹膜、步态等非接触式识别技术，都没有发挥出市场预想的作用。
业内人士认为，这次疫情间接成了技术升级的强势推动剂，单一的生物识别技术市场会发生巨变，催生新的技术：多模态生物识别技术，又叫混合生物识别技术。
第二，多模态生物识别技术，是否会迎来一次爆发?落地应用将会面临哪些挑战?
这是生物识别技术未来的发展趋势，业内人士推测，多模态生物识别技术，融合多种识别技术，这不是一件简单的事，需要投入和研发。
但随着技术的升级，市场需求会呈现多元化，在疫情结束后，可能会迎来一波需求增长，不过，在技术落地应用、成本上如何占据优势，可能是企业将会面临的较大挑战。
第三，有哪些企业已经开始行动了呢?
在多模态生物识别技术还没升级到位之时，一些企业会在原有技术基础上进行灵活应对，比如汉王、旷视、商汤、澎思、宇泛智能等，当然，还有更多的企业已经调整公司战略和发展方向。在文章末尾可以获得生物识别技术企业的相关信息。
接下来，我们将对以上这些问题进行更详细地剖析，呈现一张全面的生物识别技术地图。
主流的生物识别技术对比
所谓的生物识别技术就是，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、指静脉、人脸、虹膜等)和行为特征(如笔迹、声音、步态等)来进行个人身份的鉴定。
中国的生物特征识别行业，早发展和应用的是指纹识别技术，相关企业从80年代初就开始研究，并掌握了核心技术，产业发展相对比较成熟。
而对于静脉识别、人脸识别、虹膜识别等生物认证技术的研究，则在1996年之后，后续还出现声音识别、步态识别等技术。
那么，目前主流的生物识别技术有哪些?它们彼此有何特点和优势呢?应用在哪些场景呢?先用一张图来呈现。
人脸识别：
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
运用的技术包括标准视频识别和热成像技术两种。
标准视频识别是透过普通摄像头记录下被拍摄者眼睛，鼻子，嘴的形状及相对位置等面部特征，然后将其转换成数字信号，再利用计算机进行身份识别。
热成像技术通过分析由面部的毛细血管的血液产生的热线来产生面部图像，与视频摄像头不同，热成像技术并不需要在较好的光源条件下，因此即使在黑暗情况下也可以使用。
在疫情未发生之前，人脸识别技术在手机、支付、门禁等日常生活场景中都获得广泛应用，但受疫情影响，每个人都要戴口罩，由于面部信息缺失，导致识别失效或出错。
指纹识别：
每个指纹都有几个独一无二可测量的特征点，每个特征点都有大约七个特征，人们的十个手指产生少4900个独立可测量的特征。
指纹识别技术通过分析指纹可测量的特征点，从中抽取特征值，然后进行认证。
由于指纹识别仪器操作简单快捷，在生物认证领域被广泛使用，主要用于公司考勤、安防、身份识别认证、银行金库系统等，以及消费电子如手机、电脑等都有大范围地使用。
但由于这次疫情的传播性，指纹识别这种接触式识别，存在很大的传染风险，所以，国务院联防联控机制才会要求企业暂停指纹考勤的识别方式。
虹膜识别：
人的眼睛结构由巩膜、虹膜、瞳孔晶状体、视网膜等部分组成。
虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，其包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等的细节特征。
而且虹膜在胎儿发育阶段形成后，在整个生命历程中将是保持不变的。这些特征决定了虹膜特征的性，同时也决定了身份识别的性。因此，可以将眼睛的虹膜特征作为每个人的身份识别对象。
有数据透露，虹膜识别的准确率高达当前指纹方案的三十倍。
而虹膜识别又属于非接触式的识别，识别非常方便高效。
静脉识别：
静脉识别系统运用两种方式：
一种方式是通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，依据专用比对算法从静脉分布图提取特征值;
另一种方式是通过红外线 CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，实现特征值存储。
静脉比对时，实时采取静脉图，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，采用复杂的匹配算法同存储在主机中静脉特征值比对匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。
声音识别/声纹识别
人在说话时，使用的发声器官：舌、牙齿、喉头、肺、鼻腔，在尺寸和形态方面每个人的差异很大，所以任何两个人的声纹图谱都有差异。
这也使得声音识别/声纹识别成为目前非接触式识别身份认证的一种方式。
与其他生物特征相比，声纹识别的优势在于：声纹提取方便;识别成本低廉，使用简单;适合远程身份确认;声纹辨认的算法复杂度低。
步态识别
步态识别技术是通过人的体型(身高、腿骨、肌肉、关节等生理特征)和走路姿态进行身份识别。
人们在走路的时候，步态受肌肉力量、肌腱和骨骼长度、骨骼密度、协调能力、体重、重心、肌肉或骨骼受损程度、生理条件等影响，所以，每个人走路的“风格”都会存在一些差异。
为此，业界人士普遍认为，步态识别在未来是一项非常重要并且基本稳定的生物特征识别技术。
步态识别的操作原理是，需要对识别对象提前进行视频数据采集，而且步态是基于一段视频序列，在走的过程中捕捉持续的变化，并发现其独特特征。
据了解，在简单场景下，步态识别技术通过与数据库的数据进行对比，可以识别个体身份。但在复杂场景下的识别精度，目前效果还不确定。
单一生物识别或将面临洗牌
有数据显示，指纹识别的考勤机在企业中的普及率达到75%以上。也就是说，指纹识别已然成为眼下普遍的一种考勤模式。
据前瞻产业研究院公布的数据，人脸识别在考勤或门禁领域的应用也已走向成熟，约占行业市场的42%左右。
受这次疫情影响，指纹识别、人脸识别等单一的生物识别方式，暴露了一些在特殊需求下的问题。
比如，写字楼、办公室等集中区域的指纹识别门禁及考勤系统，面临两个选择，一是寻找其他替代的识别方式;二是不再使用。
这就会给以指/掌纹、指/掌静脉为主的考勤设备厂商带来沉重打击。
部分企业为了适应市场的需求，也积极调整识别系统，比如，澎思、汉王、旷视、商汤、宇泛智能等，均推出了戴口罩人脸识别门禁/考勤+同步测温的系统，实现非接触式体温检测、快速筛查、自动告警。
澎思科技向CPS中安网记者透露，公司目前拥有的非接触式识别技术，包括人脸识别技术和声纹识别技术。
面对疫情的特殊需求，澎思科技迅速组织算法、软件和硬件研发攻坚团队，集成红外热成像体温检测方式，搭载澎思自研的人脸识别和行人ReID算法技术，充分考虑人脸图像存在遮挡的情况，采用多尺度特征融合的方式，在全脸、半脸、五官上训练了不同的模型提取并融合特征，加强了局部特征对整体识别的影响，目前新的戴口罩人脸检测精度达到99.4%。
另外，疫情期间，物流紧张、供应链缺货，导致非接触式识别产品的成本，相比指纹、刷卡等方式存在一定的差价，成本上升。
澎思科技认为，接下来随着供应链和物流的恢复以及大规模地落地应用，这类产品的成本会相应下调。
而宇泛智能则是在保障人脸识别产品性能的前提下，通过增强ISP图像技术能力、研究推理加速框架，降低产品对摄像头、主芯片的性能需求，从而达到降低非接触式识别产品的成本。
疫情让人们对安全、卫生的需求放在了首位，澎思科技和宇泛智能等企业，都认为这是一个机遇，在未来，非接触式的生物特征识别由于具备安全性和卫生性，可能很快会全面替代指纹识别类型的接触式识别产品。
但实际上，声纹识别、虹膜识别、步态识别等非接触式识别技术在这次疫情防控中并没有发挥太大的作用。
有业内人士分析，这可能是跟这几类识别技术目前的技术手段、应用场景、人性化服务等不够充分有关，所以在减少病毒传播和保护公众健康等方面没有发挥应有的价值。
从这个层面来看，无论是哪一种的生物识别技术，如果只是单一的技术手段，在应急、预防、管控等方面的应用上，都会有很大的局限，技术价值并不明显。
从以上的情况来看，未来市场呼吁的不再是单一的生物识别方式，而是更加智能化的多模态生物识别技术。
之前以接触式识别为主要技术的企业，可能要及时调整战略和规划，升级技术和产品，才有新的发展空间。
多模态生物识别市场趋势
根据前瞻产业研究院的数据显示，预估2020年，生物特征识别的市场可以突破250亿美元。
在国内市场方面，2010至2014年，国内生物特征识别市场的平均增速保持在60%以上，2014年生物特征识别市场规模为80亿元，2015年突破100亿元，预计2020年可突破300亿元。
从单个生物识别技术应用来看，指纹识别虽然占生物识别技术的份额高，但整体呈下降趋势，从2007年的66.9%下降至2013年的60.1%，受这次疫情影响，预计在2020年的下降幅度将会超过50%左右;
而声纹识别、人脸识别、虹膜识别等所占份额则不断增长，到2020年比重预计分别达到22.4%、9.6%、6.4%。
虽然这些生物识别技术已经相对成熟，但依旧存在一些技术障碍，比如：
指纹识别技术应用比较广泛，但无法满足眼下对安全和卫生的需求;
人的脸部特征也不是一成不变的，而且采集图像的过程中易受到光线等因素的影响，导致人脸识别精确度受到影响;
虹膜能成像的距离很窄，如果用户的姿势稍有不对，就有可能采集不到清晰的虹膜，同时识别距离远近、复杂光线环境、睫毛遮挡、异形瞳孔等问题也影响虹膜识别的精准度;
声纹和步态识别，则因为采集难度较大、受拍摄角度和环境影响大等，而难以推广。
从这次疫情防控的需求来看，单个生物识别技术的问题已经凸显，生物技术行业应该意识到在原有单一识别技术基础上，需增加一种或多种识别技术来提升生物识别的安全性，即第二代生物识别技术——多模态生物识别。
多模态生物识别，是指整合或融合两种及两种以上生物识别技术，利用其多重生物识别技术的独特优势，并结合数据融合技术，使得认证和识别过程更加精准、安全。
它与单一生物识别方式的主要区别在于，多模态生物识别技术可通过独立的或多种采集方式合而为一的采集器，采集不同的生物特征(如指纹、指静脉、人脸、虹膜图像等)，并通过分析、判断多种生物识别方式的特征值进行识别和认证。
如今生物识别正从单一走向多模态化，单一生物技术识别无法支撑越来越复杂化、多样化的身份验证场景，而多模态生物识别可以实现人脸、指纹、指静脉、虹膜、声纹等多种生物识别的相结合，从而进行更精确的身份认证以及集中、统一的系统管理。
在后疫情时代，多种生物识别技术进行融合应用的多模态生物识别，变得更加灵活，能根据不同的应用需求和场景变化，来选择合适的融合方式和权重决策。这必将成为新一代身份识别与认证领域的发展趋势。
按照技术应用的场景划分，目前多模态生物识别主要的赋能方向，聚焦在几个方面，包括：
公共服务领域如公安、出入境、社保等机构等，应用“指纹+人脸+OCR”的识别方式;
信息安全领域如军队、军工企业等，应用“指纹+虹膜+掌纹”的识别方式;
个性化AIoT应用领域如部分政务机构、酒店、零售等行业，应用“人脸+指纹+虹膜”的识别方式。
多模态生物识别技术落地应用面临的挑战
有业内人士指出，未来多模态生物识别技术的发展机遇已显而易见，但是要把技术真正落地，覆盖更多的应用场景和应用人群，除了需要构建起从算法、产品、硬件到后端平台端到端的解决方案能力之外，还要面对现实的挑战：
第一，技术研发不是一蹴而就，生物识别融合技术更加复杂，企业需沉下心来夯实技术，才能发挥数据价值，带来商业化，而且这个时间没有定数;
第二，算法、产品或解决方案，将会越来越趋“同质化”，除了强化技术实力以外，还要争取行业市场的话语权，提升自身综合的企业实力;
第三，技术链、供应链容易出现断点，底层技术容易被忽略，成为企业发展的短板;需要不断优化生物识别技术的应用缺陷，才能推进商业化落地。
目前有不少企业已经在多模态生物识别技术上发力，并积极将产品投入到应用场景中，比如汉王科技、亚略特、中控智慧、中科虹霸、智慧眼科技、佳都科技等等。
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