統(tǒng)的身份鑒定方法包括身份標(biāo)識(shí)物品（如鑰匙、證件、ATM卡等）和身份標(biāo)識(shí)知識(shí)（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(biāo)識(shí)物品和標(biāo)識(shí)知識(shí)被盜或遺忘，其身份就容易被他人冒充或取代。生物識(shí)別技術(shù)比傳統(tǒng)的身份鑒定方法更具安全、保密和方便性。生物特征識(shí)別技術(shù)具不易遺忘、防偽性能好、不易偽造或被盜、隨身“攜帶”和隨時(shí)隨地可用等優(yōu)點(diǎn)。

從鑰匙開鎖到指紋開鎖再到人臉開鎖，生物識(shí)別技術(shù)的發(fā)展開始著力于解放人類的雙手。而與此同時(shí)，生物識(shí)別技術(shù)也開始服務(wù)人們生活的每個(gè)環(huán)節(jié)，當(dāng)下開啟的刷臉時(shí)代就是最直白的例子。

人臉識(shí)別：人臉識(shí)別又稱面部識(shí)別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。由于人臉識(shí)別所涉及的器官多、面積又大，因此該識(shí)別技術(shù)不僅復(fù)雜且易受到較多因素的干擾，如人的表情、姿態(tài)等等，而現(xiàn)在所提及的微表情識(shí)別、情緒識(shí)別技術(shù)，均屬于人臉識(shí)別技術(shù)的分支。

相關(guān)報(bào)道顯示，隨著政府推行用戶和數(shù)據(jù)安全舉措的增加、越來越多的移動(dòng)設(shè)備的使用以及全球?qū)∪钠墼p檢測和預(yù)防系統(tǒng)需求的日益增長，預(yù)計(jì)2019年人臉識(shí)別市場的規(guī)模預(yù)計(jì)為32億美元，五年后即2024年該市場規(guī)模將達(dá)到79億美元，復(fù)合年增長率為16.6%。也就是說，人臉識(shí)別技術(shù)已成為當(dāng)下最為主流的生物識(shí)別技術(shù)。

從技術(shù)層面來看，人臉識(shí)別系統(tǒng)主要有四個(gè)部分組成，分別為人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識(shí)別。當(dāng)前隨著各家算力及算法的提升、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)逐漸向架構(gòu)化水平轉(zhuǎn)化，人臉識(shí)別算法準(zhǔn)確率平均達(dá)到了99.69%，也就是說，人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)達(dá)到了較高水平。且在中國。已經(jīng)出現(xiàn)了以云從科技、商湯科技、依圖科技以及曠視科技為代表的中國人臉識(shí)別“四小龍”態(tài)勢。

從應(yīng)用層面來看，僅在中國，隨著天網(wǎng)工程、雪亮工程以及國家政策的推動(dòng)，中國已經(jīng)成為了人臉識(shí)別技術(shù)受益最深的國家之一，基于人臉識(shí)別技術(shù)的軟硬件產(chǎn)品也持續(xù)更新中，如人臉匝機(jī)、人臉識(shí)別手機(jī)解鎖、人臉識(shí)別門禁與考勤、認(rèn)證合一驗(yàn)證、人臉識(shí)別抓逃犯、行人闖紅燈抓排系統(tǒng)、支付寶人臉識(shí)別付款、醫(yī)院在線辦卡等等，各種“智慧+”產(chǎn)業(yè)，如智能安防、智慧教育、智慧醫(yī)院、智慧金融、智慧交通等等，都已經(jīng)將人臉識(shí)別技術(shù)作為最主流的技術(shù)。

盡管全球已經(jīng)加速進(jìn)入“刷臉時(shí)代”，但人臉識(shí)別發(fā)展，依舊面臨不少挑戰(zhàn)：

2D人臉識(shí)別技術(shù)

由于2D信息存在深度數(shù)據(jù)丟失的局限性，無法完整的表達(dá)出真實(shí)人臉，所以其對(duì)復(fù)雜人臉的魯棒性并不好，在實(shí)際應(yīng)用中也存在著不少難點(diǎn)，如跨視角（跨姿態(tài)、跨年齡、化妝前后等）人臉識(shí)別、低分辨率人臉、深度學(xué)習(xí)（樣本欺騙）、人臉反欺騙、復(fù)雜場景（強(qiáng)弱光照、模糊、遮擋等）、外在變化、計(jì)算力限制、細(xì)粒度分類（非人體檢測和智能體檢測）等等。

3D人臉識(shí)別技術(shù)

目前3D人臉采集技術(shù)包括雙目技術(shù)、結(jié)構(gòu)光技術(shù)和TOF技術(shù)，且3D活體檢測可以有效分辨出偽造圖片、視頻、面具等的攻擊，但其在算法和硬件方面也存在不少挑戰(zhàn)。在算法方面，需要解決如何獲得質(zhì)量較高的3D人臉圖像（深度圖像、點(diǎn)云圖像、網(wǎng)格圖像和如何解決人臉姿態(tài)、表情、遮擋等因素的影響兩大問題;在硬件層面，存在的挑戰(zhàn)包括光照、距離、精度、復(fù)雜度等等。

而除了以上難題，人臉識(shí)別技術(shù)還面臨多模態(tài)技術(shù)融合問題、人工智能芯片壟斷、數(shù)據(jù)隱私問題等難題。

指紋識(shí)別：盡管人臉識(shí)別是目前市面較為流行的生物識(shí)別技術(shù)，但指紋識(shí)別依舊是當(dāng)前應(yīng)用最為廣泛的識(shí)別方式。

指紋識(shí)別主要是通過比較不同指紋的細(xì)節(jié)特征點(diǎn)來進(jìn)行鑒別，過程主要可概括為指紋采集、指紋特征提取、指紋匹配三個(gè)環(huán)節(jié)。目前看來，指紋識(shí)別行業(yè)發(fā)展具體可概括為以下幾大態(tài)勢：

指紋識(shí)別產(chǎn)業(yè)包括芯片設(shè)計(jì)、芯片制造封裝、模組制造以及整機(jī)廠商等環(huán)節(jié)，產(chǎn)業(yè)鏈趨于完善。

近年來，越來越多的智能手機(jī)開始采用指紋識(shí)別技術(shù)。2013年，具備指紋識(shí)別功能的智能手機(jī)iPhone 5S、華為面世;

隨著全面屏手機(jī)解決方案的推廣與普及，指紋識(shí)別傳感器開始轉(zhuǎn)向背面后置或者內(nèi)置在顯示屏下方。

在各類生物識(shí)別技術(shù)中，指紋識(shí)別仍占據(jù)最高份額。2017年，全球指紋識(shí)別技術(shù)規(guī)模約74.56億美元，同比增長7.71%。

可以預(yù)見的是，隨著相關(guān)技術(shù)的發(fā)展與完善，指紋識(shí)別將廣泛應(yīng)用在智能終端、身份證、機(jī)動(dòng)車、家居等更多的領(lǐng)域。但指紋識(shí)別依舊有不少需要解決的痛點(diǎn)：

質(zhì)量評(píng)估：指紋識(shí)別很大程度上依賴于獲取的指紋圖像質(zhì)量，解決指紋質(zhì)量評(píng)估問題十分關(guān)鍵

數(shù)據(jù)壓縮：指紋庫的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)量較大，進(jìn)行指紋辨認(rèn)時(shí)需要對(duì)所有指紋進(jìn)行匹配打分，如何壓縮數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)快速匹配值得考慮。

真?zhèn)舞b別：指紋信息易被假冒仿制，指紋偽造成本低且難以辨別。

隱私安全：目前大多數(shù)指紋識(shí)別系統(tǒng)沒有做非可逆加密，一旦指紋信息泄露會(huì)對(duì)用戶造成損失甚至威脅公共安全。

指紋采集硬件及芯片：目前的屏下指紋識(shí)別技術(shù)主要做在OLED面板，難以做在液晶面板（LCD）

此外，指紋識(shí)別實(shí)際上并不具有終身“唯一性”且“每個(gè)人的指紋并非獨(dú)一無二“：具有血緣關(guān)系的人會(huì)出現(xiàn)指紋極其相似的情況，況且人的指紋隨著年齡增長、皮膚狀況的改變，指紋形狀也會(huì)受到不少影響。

虹膜識(shí)別技術(shù)是基于眼睛中的虹膜進(jìn)行身份識(shí)別，應(yīng)用于安防設(shè)備（如門禁等），以及有高度保密需求的場所。

虹膜識(shí)別的穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性、安全性高，相較于指紋識(shí)別和人臉識(shí)別具有明顯優(yōu)勢，但由于虹膜識(shí)別的技術(shù)難度更高、相較于其他生物識(shí)別技術(shù)生產(chǎn)成本較高，且對(duì)識(shí)別距離的要求較高，這些因素在一定程度上阻礙了其進(jìn)入普通消費(fèi)市場。

另外，當(dāng)前我國虹膜識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，還受到不少因素的局限，一是采集技術(shù)、設(shè)備，二是國家政策因素。就目前而言，我國的虹膜采集行為還處于起步階段，要達(dá)到與人臉識(shí)別同樣的廣泛應(yīng)用，需要國家政策的大力支持;此外，由于虹膜識(shí)別需要比人臉識(shí)別更為特殊的采集鏡頭，而且易受外部環(huán)境干擾，其普及率還有待提高。

不過，較為慶幸的是，在相關(guān)部門的支持下，我國虹膜圖像識(shí)別和鑒定工作已經(jīng)開始，虹膜識(shí)別市場未來一定可期！

行為識(shí)別：伴隨著人臉識(shí)別、指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別技術(shù)的不斷成熟和發(fā)展，生物識(shí)別技術(shù)也逐漸衍生為現(xiàn)在以姿態(tài)估計(jì)、動(dòng)作識(shí)別為主的行為識(shí)別技術(shù)。

概括來說，行為識(shí)別是一種通過算法，把人的主要活動(dòng)骨架結(jié)構(gòu)化，根據(jù)人的運(yùn)動(dòng)軌跡，定義各種一場行為，通過深度學(xué)習(xí)算法，形成動(dòng)作體系，能高效的被系統(tǒng)識(shí)別到。該識(shí)別技術(shù)通過攝像機(jī)拍攝，模擬勾勒出人的骨架，針對(duì)人的各種動(dòng)作進(jìn)行分析出運(yùn)動(dòng)軌跡，從而判斷出該運(yùn)動(dòng)軌跡是屬于什么動(dòng)作。再通過后臺(tái)服務(wù)器進(jìn)行計(jì)算，一旦吻合系統(tǒng)設(shè)定的管理動(dòng)作，系統(tǒng)就會(huì)立即預(yù)警，以達(dá)到了提前預(yù)警的目的。

就目前而言，得益于行為識(shí)別技術(shù)的的幾大優(yōu)勢：很多動(dòng)作可以做到零誤報(bào)、能精準(zhǔn)識(shí)別場景下人的異常動(dòng)作行為、服務(wù)器識(shí)別分析效率高以及同一攝像機(jī)可以同時(shí)分析N個(gè)異常行為，該技術(shù)可對(duì)緊急求救、打架斗毆、高空拋物、聚眾圍觀等異常行為進(jìn)行分析且提前預(yù)警，可廣泛應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、醫(yī)療、教育、機(jī)器人、公共安全、影視娛樂等領(lǐng)域。

但技術(shù)總有缺陷，盡管行為識(shí)別技術(shù)將安防逐漸向主動(dòng)防御靠攏，但當(dāng)下行為識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，也面臨著算法挑戰(zhàn)和硬件挑戰(zhàn)。

算法挑戰(zhàn)：缺乏端到端的模型，人體姿態(tài)和動(dòng)作的多樣性、復(fù)雜場景、缺乏標(biāo)注良好的大型數(shù)據(jù)集、個(gè)體差異性（不同人表現(xiàn)統(tǒng)一動(dòng)作的差異）;

硬件挑戰(zhàn)：對(duì)高精度、小型化傳感器以及高運(yùn)算、低功耗芯片有一定的要求。

步態(tài)識(shí)別：與行為識(shí)別一般，步態(tài)識(shí)別也是生物識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域的后起之秀。

步態(tài)識(shí)別旨在通過人們走路的姿態(tài)進(jìn)行身份識(shí)別。從解剖學(xué)的角度分析，步態(tài)唯一性的物理基礎(chǔ)是每個(gè)人生理結(jié)構(gòu)的差異性，不一樣的腿骨長度、不一樣的肌肉強(qiáng)度、不一樣的重心高度、不一樣的運(yùn)動(dòng)神經(jīng)靈敏度，共同決定了步態(tài)的唯一性。此外，由于該技術(shù)支持遠(yuǎn)距離識(shí)別、無需硬性配合、環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)等特點(diǎn)開始進(jìn)入到安防、交通、工業(yè)等行業(yè)領(lǐng)域展開相關(guān)應(yīng)用。

從技術(shù)層面來看，相比于指紋、人臉、掌紋、靜脈等靜態(tài)生物特征而言，步態(tài)屬于動(dòng)態(tài)特征，因此在識(shí)別流程上更為復(fù)雜 。步態(tài)識(shí)別的整個(gè)過程分為采集、分析、提取、比對(duì)四大環(huán)節(jié)，但其實(shí)每個(gè)環(huán)節(jié)都面臨著挑戰(zhàn)。比如數(shù)據(jù)樣本的采集，如何獲取數(shù)據(jù)，又如何構(gòu)建步態(tài)識(shí)別的數(shù)據(jù)庫？在獲取到數(shù)據(jù)后如何分割前景和背景，讓識(shí)別更為精確？在特征表達(dá)的階段，又該如何解決跨視角識(shí)別的問題等等。

而步態(tài)識(shí)別作為一種新興的生物識(shí)別技術(shù)，要從實(shí)驗(yàn)室走向商用場景，步態(tài)識(shí)別不僅要從識(shí)別精準(zhǔn)度、識(shí)別速度以及技術(shù)的應(yīng)用成本、便捷程度等方面著手一一攻克，還得與產(chǎn)業(yè)高度融合，取得產(chǎn)業(yè)的認(rèn)可。

相關(guān)報(bào)道顯示，預(yù)計(jì)到2020年，全球生物識(shí)別市場規(guī)模將突破250億美元，我國生物識(shí)別市場規(guī)模則達(dá)到300億元。

不止于上述提及的五大識(shí)別技術(shù)，生物識(shí)別技術(shù)還包括聲紋識(shí)別、眼紋識(shí)別、視網(wǎng)膜識(shí)別、靜脈識(shí)別、人體識(shí)別等等。而所有這些生物識(shí)別技術(shù)所面臨的挑戰(zhàn)都源自算法、硬件以及法律法規(guī)三個(gè)方面：在算法層，需要標(biāo)注良好的大型數(shù)據(jù)集，滿足深度學(xué)習(xí)模型的解釋性以及實(shí)際應(yīng)用場景的復(fù)雜性;在硬件層，需要致力于傳感器的設(shè)計(jì)與制造、芯片的設(shè)計(jì)與制造以及移動(dòng)設(shè)備的實(shí)時(shí)計(jì)算的研發(fā)工作;最后，國家及相關(guān)政府哈必須從法律法規(guī)入手，制定相關(guān)政策保障用戶隱私保護(hù)，統(tǒng)一行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

不可否認(rèn)，從指紋認(rèn)證到人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別，生物識(shí)別技術(shù)正邁步進(jìn)入“視覺時(shí)代”。技術(shù)在不斷進(jìn)步是事實(shí)，但這種“視覺時(shí)代”的背后，多重生物識(shí)別才是未來生物識(shí)別技術(shù)發(fā)展的王道。

相比單項(xiàng)生物識(shí)別技術(shù)，把人臉識(shí)別、行為識(shí)別、步態(tài)識(shí)別與密碼、指紋、虹膜等方式相結(jié)合的多重生物識(shí)別技術(shù)，將帶來更高的可靠性和準(zhǔn)確性，同時(shí)最大限度保障用戶的隱私問題。

根據(jù)人類生理特征（人臉、指紋、虹膜等）和行為特征（姿態(tài)、動(dòng)作、情感等）實(shí)現(xiàn)身份認(rèn)證的技術(shù)。在進(jìn)行人體身份認(rèn)證時(shí)，其主要通過計(jì)算機(jī)與光學(xué)、聲學(xué)、生物傳感器和生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理等高科技手段密切結(jié)合，利用人體固有的生理特性和行為特征來進(jìn)行個(gè)人身份的鑒定是生物識(shí)別。目前，常用的生物識(shí)別技術(shù)主要包括：人臉識(shí)別、指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、行為識(shí)別以及步態(tài)識(shí)別。展望未來，多重生物識(shí)別技術(shù)將走向越來越寬廣的應(yīng)用領(lǐng)域和市場！

來源：a&s安防知識(shí)網(wǎng)