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要实现完美融合和多元应用 多重生物识别技术任重而道远

2018年11月08日 17:21 次阅读

生物特征用于身份识别古已有之,比如签名、画押等。此外,传统的身份鉴定方法还包括身份标识物品(如钥匙、证照、卡等)和身份标识知识(如用户名和密码等)。随着人类社会的发展,基于人体生物特征的识别方式借助计算机技术,带来了诸多更安全、保密和更方便的身份鉴定方法。市场需求的提升,还助推了多种生物识别技术混合应用或融合应用,使之成为新的发展趋势。

要实现完美融合和多元应用 多重生物识别技术任重而道远

随着技术的发展,多重生物识别技术将融合诸多单项识别技术,形成更精准、更安全的识别和检测机制,并达到更广泛的市场应用。然而,要实现单项生物识别的完美融合和多元应用,多重生物识别技术任重而道远。

生物识别技术:从1到N

由于人类的生物特征如指纹、掌形、虹膜等通常具有唯一性且终身不变,借助现代计算机技术对这些特征进行采集、测量、识别或验证,就可以进行人员的身份认证和通过检测,这类识别方法具有不易遗忘、防伪性能好、不易伪造或被盗、随身携带和随时随地可用等优点。

目前,基于人体的指纹、掌形、人脸、视网膜、虹膜、签名、基因、静脉(指静脉及掌静脉)以及声音、步态等特征,已经开发出了相关的生物识别技术,其中一些已经在现实生活中随处可见,其中一些生物识别手段则还处于试验阶段,但随着科学技术的发展,必将有越来越多的生物识别技术获得实际应用。

生物识别

我国生物识别发展最早的是指纹识别技术,早在上世纪80年代就开始研究并掌握了核心技术,产业发展相对比较成熟,目前已经在门禁、考勤等产品中广泛应用。1996年后,我国在人脸识别、静脉识别、虹膜识别等生物认证技术方面也开始了积极的研究并取得良好的发展。截至目前,我国在指纹识别、掌形识别、人脸识别、虹膜识别、静脉识别、视网膜识别、DNA识别、声音识别、签名识别、步态识别等多种生物识别技术上均有相关的研究应用。

借助于现代计算机技术,生物识别技术很容易配合电脑和安全、监控、管理系统整合,实现自动化管理。北京嘉德恒安科技发展有限责任公司市场总监秦德虎指出,与传统的识别方法相比,生物识别的优势明显,通过对人体生理和行为特征的信息感知和智能计算实现自动化的身份确认,不易盗取或复制,省去记忆密码与随身带卡的烦恼等,但每种生物识别都有自己的应用范围、识别准确率受工作环境影响较大。

由于各种生物识别技术都有其特定的应用目的和针对性,使用时还需考虑每项技术对应用场景的独特要求,诸如识别准确率、价格、系统易用性等等。随着安全需求的提升,单一的生物识别技术所面临的挑战日益严峻,如指纹套用等。为此,人们通常采取2种或更多识别方式同时使用,以提高安全性,目前常见的多种识别方式的组合主要有“指纹+人脸”、“指纹+虹膜”、“人脸+虹膜”等。但多种识别方式的简单叠加,并非最优的解决方案,无法解决系统的整体实用性,因此,将多种识别技术融合的多重生物识别技术成为新的发展趋势。

多重融合实现1+1>2

基于单项技术的生物识别,其特点和优势是单一且又局限的,而多种技术叠加应用虽然可以带来较高的安全性,但在可靠性、识别时间以及系统的整体实用性方面仍有所欠缺。如果将多种生物识别技术有机地融合于一体进行整合应用,其性能表现及可靠性和安全程度将大幅提升,且能更好地发挥系统的整体性能。

据行业相关人士介绍,目前多重识别技术主要有两种形式,分别是通过中间件软件形式和融合生物识别技术形式。

前者主要是前端采用各类识别设备、后端采用类似中间件的识别算法平台,将多种生物特征数据和识别技术组合成一个完整的系统,前端采集完之后将全部模板统一储存在一个运行了大型识别算法的服务器上面进行分析处理。这种形态常见于刑侦应用系统、国民选举系统、出入境管理系统以及社保身份确认系统等。

融合生物识别技术则代表了多重生物识别技术领域的最新趋势。它通过各种独立的或多种采集方式合而为一的采集器,来采集不同的生物特征,并通过融合算法对采集到的各种不同的生物特征进行统一处理,综合判断得出最终的识别结果。这样的处理方式和结果更快速、准确率更高,并且系统可扩展性更好,最终使整个系统达到新的安全高度。这种融合算法尤其适用于大型的政府公共项目,如护照系统、签证系统、出入境管理系统、选举系统等等。

相比单项或多种生物识别技术,多重生物识别技术的优势是明显的,多种生物识别技术的有机融合,实现了“1+1>2”的效果,并推动了其在大型系统的普及应用。据悉,最现实的理由是多重生物识别技术解决了系统的整体实用性。

核心在于融合

但目前多重生物识别技术并非完美无暇,如何通过识别算法和判断机制,是其趋于完美并得以普及应用的关键。

相关行业人士指出,多重生物识别技术主要优点在于提高识别的精准度和安全性,同时拓宽生物特征识别系统的应用人群和实际应用领域,但目前主要面临的问题是尚难实现真正的融合,且相关产品在识别精度、响应时间、数据规模、使用便捷性方面仍需系统性地提升。

此外,也有行业人士谈到,多重生物特征识别技术的采集系统与单一生物识别技术相比更加复杂,导致成本上升,用户体验仍需改善,加上其内部算法设计和逻辑设计更加复杂,处理不好反而会降低系统的性能。

多重生物识别技术的关键在于多种识别技术的融合,这种融合的核心又在于识别算法的融合统一。多重生物识别未来的发展方向是融合算法,就是对两种或多种生物识别的标准都加以计算和选择,最后形成一个统一的、整体的判断标准。实际上,识别、验证的结果需要进行判别,这就需要形成一个判别的机制和标准,融合算法就是要解决判断机制的问题,这个机制是融合了不同识别判断标准。

要将多种识别算法有机地融合起来是个非常大的挑战,要将诸多没有逻辑上必然关联的生物特征比如指纹、掌形、人脸、虹膜的算法,都能融合到一个特征上去,这就需要从技术角度找出其内在的关联,同时对背景进行研究开发。

若仅仅是将集中识别方式揉在一起,实在无法称之为理想的多重生物识别。

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