高效身份认证的一大关键：生物识别技术
- 来源：智能制造网
- 编辑：今夕何夕
- 2020/12/2 10:37:09
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智能制造网讯 生物识别技术，是利用人体固有的生理特征，如指纹，脸象，虹膜等和人类的行为特征来进行个人身份的识别。比传统的账号密码更加安全、保密、方便，而且每个人的生理特征不同，不易被伪造或盗用，是目前较为安全和方便的识别技术。
生物识别认证包括两个主要阶段：登记和验证。在登记阶段，需要采集个体的生物特征数据，转换为特定模板(对抽取出的信息进行数字化编码)，保存至本地设备或上传至服务器统一管理。
在验证阶段，用户通过传感器或读取器提供个人生物特征数据，然后将采集的生物特征模板与预存的模板进行对比。如果匹配，即表示成功通过认证。随着生物识别系统日渐成熟，准确度不断提升，识别误差率逐步下降，生物识别技术逐渐成为一项高效便捷的身份认证手段，广泛应用于多种支付场景。
用户身份验证是信息安全的第一步，生物识别技术作为身份验证的一种手段，在可靠性方面具有显著优势。以公安三所研发的elD为例，由公安部公民网络身份识别系统完成，用户的身份认证通过生物识别技术完成识别，网络身份认证通过用户网络身份应用标识编码(appeIDcode)完成，安全性和隐私性得到了充分的保障，并且elD几乎可以载入国内的主流手机品牌。
根据美国咨询机构Transparency Market Research的统计，生物识别市场规模将于2020年增长至233亿美元，复合年均增速为15.7%，生物识别市场正处在快速增长中。
人脸识别作为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，通常也叫做面部识别、人像识别。
如今，人脸识别技术已经非常成熟，国内的产业链也趋于完善，比如国内做人脸识别、图片识别的旷视科技Face++、商汤科技、做视频识别的极链科技Video++，国外的Facebook等科技公司也开发出了基于人工智能和机器学习的人脸识别技术，能够对海量的人脸图像进行快速处理，这些技术也能被用于数字身份信息的管理。
值得注意的是，5G、AR、 大数据、云计算、人工智能等技术与生物识别的结合应用，使新需求和新愿景得以落地实现，赋能垂直行业，进一步产业转型升级，并带来基于眼球追踪的广告分析、全息影像通话、可穿戴设备生物特征身份识别等应用场景。
安全性作为人脸识别、声纹识别、指纹识别落地的一大关键因素，已经引起社会各界人士的重视。从诉讼到首次入规范，以人脸、指纹、步态、声纹、虹膜等为代表的个人生物识别信息的应用和保护已经走入人们的视野，不少人逐渐意识到自己的脸是属于高度敏感的私人信息，如果随便被人采集使用，将造成隐私泄露和信息安全风险。如何强化使用过程中的安全性，也成为科技企业、技术研发机构首要考虑的问题。
其实，从手机解锁、小区门禁到餐厅吃饭、超市收银，再到高铁进站、机场安检以及医院预约就诊，“刷脸”行走天下的时代正在加速到来。而在身份认证领域，生物识别技术的价值将得到更加深层的展现。
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