網(wǎng)絡安全不僅需要打響“人民戰(zhàn)爭”，更是科學技術問題。不管是網(wǎng)絡欺詐還是對應的安全措施，都隨著科技的發(fā)展表現(xiàn)出越來越高的科技依賴性。這其中，生物識別技術在互聯(lián)網(wǎng)安全、信息認證方面扮演起愈發(fā)重要的角色。下面就隨手機便攜小編一起來了解一下相關內(nèi)容吧。

 

先開個玩笑，這里的眼紋，不是眼角的魚尾皺紋。我們今天說的故事，關于下個IoT時代，關于人類科技的降維演進，關于人類數(shù)字世界的體驗升華。從指紋到聲紋到面容等，身上帶有唯一性特征的部位，均被開發(fā)為生物身份認證驗證的門檻。身份識別的下一幕，將來自每個人的生物體征，隨著十年之后整個IOT產(chǎn)業(yè)的井噴，以及安防領域的日趨重要，生物體征勢必成為人類分身數(shù)字世界時最嚴苛的身份認證。

 

 

其實說到底，因為手機儲存了越來越多的個人信息，我們的智能手機好像“電腦外掛”一般，已經(jīng)變成了人的一部分。對于手機的過渡依賴與親密帶來諸多隱私問題，人們正在嘗試用新的技術去解開這個“死循環(huán)”。這種新的技術解鎖方式便是生物識別，生物識別技術的優(yōu)點在于既能夠簡化使用過程，提升用戶體驗，又可以解決安全性問題。用戶只需做自己，自然刷臉、說話、觸摸，即可完成身份核驗。

 

 

 

曾有學者預言，人類正在進行有史以來第二次最重要的遷徙：第一次是數(shù)萬年前人類祖先走出非洲?，F(xiàn)在，我們正面臨從物理世界步入數(shù)字世界的“大移民”。而在第二次“移民”過程中，就像人類在現(xiàn)實生活里對“我是誰”的循環(huán)追問，自信息文明誕生伊始，人類就非常清楚安全告知機器“我是誰”的重要性，并不斷在身份認證方式上推陳出新，發(fā)明各種密碼和數(shù)字證書。

 

隨著越來越多的人借助數(shù)字產(chǎn)品管理日常生活，我們希望能夠毫不費力地在各種設備和體驗間建立連接，并確保其安全性。人類的身份認證識別，從前幾年賬號+密碼的時代轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)在手機號+驗證碼的時代，多賬號通用登陸依然過多綁定于電子設備。隨著人類與機器共享的“秘密”越來越多，安全系數(shù)越來越大，基于密碼的識別方式已日趨無力。人類亟需從“我們主動讓系統(tǒng)認識我”，到“系統(tǒng)自主認識我”的方式轉(zhuǎn)變，這將是下一個認證時代的常態(tài)。生物識別將打上一條印記，提供新的體驗方式。而生物識別也在這兩年逐漸應用于生活之中，如iPhoneX的Face ID，生物識別已經(jīng)從硬件識別迭代到軟件級識別，云與大數(shù)據(jù)的深度應用將帶給人類新的驗證時代。

 

無論哪種生物識別技術，都是在做同一件事：回答“你是誰”這個問題。大體來說，生物特征包括生理特征和行為特征：前者包括指紋、虹膜、人臉和眼紋等;后者對大眾稍顯陌生，包括步態(tài)和唇語等。這些生物特征都具備很強的穩(wěn)定性和唯一性，可匹配于不同應用場景。

 

 

 

在了解其他生物識別之前，我們先了解一下已經(jīng)大面積應用的人臉識別。如蘋果面部識別通過 iPhone X 沒有被覆蓋的頂部區(qū)域?qū)崿F(xiàn)，這一小塊區(qū)域中的紅外鏡頭、泛光感應元件(Flood illuminator)和點陣投影器可以向人臉投射看不見的光，形成依附用戶的3D人臉圖，并將它與手機存儲的機主人臉圖做對比，如果相符，手機就能解鎖。Face ID的錯誤匹配率為 100 萬分之一，是Touch ID的1/ 20。

 

AI可以將人類進化而來的“直覺系統(tǒng)”轉(zhuǎn)為為數(shù)據(jù)分析，根據(jù)眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官特征和幾何位置關系檢測人臉，將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較認證。iPhoneX那般“實時識別”遠非人臉識別的全部，當機器記住一張人類面孔，它其實可以做到更多，比如“跨年齡識別”。

 

 

生活中接觸最多的是指紋識別。2013年，指紋識別剛出現(xiàn)在 iPhone 5s 里，被很多人稱作 “沒用的設計”，而現(xiàn)在卻成了大部分手機的安全防線。根據(jù) Fingerprints 提供的數(shù)據(jù)，2016 年全球一共賣了 16 億臺手機，60% 都有指紋識別技術。

 

人臉識別是目前最接地氣的，以人臉識別為代表的生物識別正應用于越來越多的場景。

 

虹膜識別識別的是眼睛的虹膜部分，虹膜屬于眼球中層，位于血管膜的最前部，在睫狀體前方，可調(diào)節(jié)瞳孔的大小，調(diào)節(jié)進入眼內(nèi)光線多少的作用。三星Galaxy S8內(nèi)置了虹膜識別技術，它要求用戶以特定的姿勢出現(xiàn)在鏡頭前系統(tǒng)才能進行識別，不夠方便，導致它的實用性并不高。

 

眼紋識別則是識別眼睛的鞏膜部分。即“眼白”區(qū)域的血管排布情況，后面會詳細闡述。

 

視網(wǎng)膜是眼球背部一層非常薄的細胞層，視網(wǎng)膜識別的是視網(wǎng)膜上的血管分布。

 

由于虹膜、眼紋、視網(wǎng)膜識別的對象不同，因此三種識別的原理并不相同。虹膜是虹膜紋理來識別，屈光手術的虹膜定位就是用這個原理，因為每個人的虹膜紋理都不一樣。視網(wǎng)膜識別是眼底的部位，主要是血管分部和行徑的情況來確定，但是眼底會隨著人的身體情況變化而變化，所以理論上來說應該是虹膜識別會更加穩(wěn)定重復性高，更加精準一點。

 

聲音識別：用時長，不利隱私保護，不適用于初次解鎖認證，這里不做贅述。

 

所謂步態(tài)識別，就是只通過走路姿勢，在極短時間內(nèi)，攝像頭就可識別特定對象。不同于人臉識別需要“主動配合”，哪怕一個人在幾十米外背對攝像頭，機器也可通過算法把你認出來。如果你看過《碟中諜5》，一定會對電影中“最后一道安保系統(tǒng)”——步態(tài)識別印象深刻：它可以對生物體的身體和步態(tài)進行360度無死角掃描，識別進入者身份。

 

而“遠距離生物識別”不只一種，除了腳下步態(tài)，來自人類嘴唇的“唇語識別”亦可發(fā)揮威力。唇語識別是一項集機器視覺與自然語言處理于一體的技術：通過機器視覺從圖像中連續(xù)識別出人臉，提取口型連續(xù)變化特征，隨即將連續(xù)變化的特征輸入到識別模型中，識別出講話人口型對應的發(fā)音，計算出可能性最大的表達語句。與步態(tài)識別一樣，唇語識別在安全領域意義重大。要知道，公安系統(tǒng)中的視頻信息量非常龐大，但很多都以“默片”方式存在，只看得清嘴型，卻不知說些什么。而當機器學會“讀唇術”，即可判斷視頻中的人講出來的關鍵性內(nèi)容。

 

“遠距離生物識別”正在構(gòu)筑一張“數(shù)字天網(wǎng)”，俯視現(xiàn)實世界。難怪有人會說，如今人類犯罪率整體下降最根本的原因，就是技術進步提升了犯罪成本。

 

 

眼紋識別，是人臉識別、虹膜識別的補充，并不是取代性技術，技術路線上算是融合了兩方面的優(yōu)勢的產(chǎn)品。目前的人臉識別技術已經(jīng)開始大范圍應用，而人臉識別下一個階段是較優(yōu)的融合點，融合新的技術到人臉識別中，作為未來可預見的人臉識別可靠性和準確性的補充。

 

眼紋識別是利用眼白的可見靜脈圖案進行身份識別，因為沒有任何兩個人的脈管系統(tǒng)完全相同，即便是孿生兄弟或者四胞胎。同卵雙胞胎的人臉識別一直是生物識別領域的世界級難題，在 iPhone X 還在為區(qū)分雙胞胎而困擾的時候，利用眼紋識別技術實現(xiàn)了同卵多胞胎的精準識別。同卵多胞胎雖然長相極端相似，不過每個人都有獨一無二的眼紋特征。

 

多因子識別將是未來的趨勢，因為獨立面部識別，缺少防偽檢測技術，有可能被照片或視頻攻擊，將人臉與眼紋識別技術相結(jié)合的可行性非常大。

 

 

身處數(shù)字世界的我們發(fā)現(xiàn)攝像頭、麥克風無處不在。無論是人臉識別還是眼紋識別都是非接觸式識別，只需要一個簡單的攝像頭就能獲取帶有面部及眼睛特征的圖片。但是，相較于人臉識別，眼紋識別需要質(zhì)量和分辨率更高的圖片，對攝像頭也有一定要求。因為只有這樣，才能抓取到眼靜脈的細微特征，完成后續(xù)算法訓練。人臉的圖片沒有這么高的要求，所以，目前人臉識別技術的應用更加廣泛。不過，現(xiàn)在攝像頭更新?lián)Q代的速度非?？?。每次新手機推出時，也會伴隨更高質(zhì)量的攝像頭，所以，未來，基于計算機視覺的生物識別技術會發(fā)揮更大潛力。

 

 

誠然，虹膜識別在容錯率，信息量及穩(wěn)定性方面更有優(yōu)勢，但在工業(yè)界，“脫離成本談技術”并非睿智之舉。拿手機來說，虹膜識別需要專業(yè)硬件支持(遠紅外攝像頭)，這對智能手機的改造以及規(guī)?；逃檬莻€挑戰(zhàn)——這也是為什么早在90年代虹膜識別就已商用，但多年來主要應用場景只是軍用和一些特定領域。

 

另外，人類虹膜的采集過程需要用戶較高的配合度，這對普通小白用戶來說學習成本更高。相較之下，眼紋識別對攝像頭沒有特殊要求，手機前置攝像頭就能滿足要求，采集過程中只需要用戶自然看著手機就可以。所以，從用戶體驗和成本上來說，都更有利于規(guī)模化商用和大眾普及。

 

 

眼紋識別技術幾乎可以在所有平臺和智能設備上部署、擴展和使用。以較低成本，從線下認證搬到線上認證，取代PIN、密碼和線下身份驗證，用戶將創(chuàng)建全面的云上數(shù)字身份，這些身份將用于各種應用程序和服務，淘汰過時的密碼技術并使身份驗證變得毫不費力。簡單來說，不需要獨立的線下硬件，只需要配合攝像頭，眼紋識別可以通過軟件算法達到蘋果硬件的精準度，讓普適性更好。

 

iPhoneX的Face ID，人臉識別依然有“臉盲”困惑，人臉做精確識別的制約太多，作為核心認證手段暫時很難靠得住。人臉識別需要在不理想的環(huán)境、角度和光線之下，準確的識別，難度非常大，技術要求非常高。

 

虹膜識別獲取眼睛前部的彩色部分，需要一種近紅外光攝像頭，在如今的智能手機或平板電腦上不標配。但虹膜安全性高于人臉識別，畢竟可以整容。

 

視網(wǎng)膜解決方案，拍攝眼睛后部里面的靜脈圖案，同樣需要昂貴的硬件。視網(wǎng)膜識別速度慢，并且需要用戶保持靜止的狀態(tài)，目前沒有手機提供視網(wǎng)膜技術。

 

指紋解決方案很常見，但需要獨立支持硬件。

 

眼紋識別僅需用普通前攝，拍清楚眼部就能夠達到近乎虹膜的識別水準，對于目前方興未艾的“人臉支付”、“人臉登錄”的各類APP上面非常有吸引力，手機前攝的分辨率越來越高，畫質(zhì)會越來越好。在充足的可見光下，用戶自然看著手機的前置攝像頭就可以進行眼紋識別，而不用像虹膜識別需要特殊的攝像頭。目前還沒有解決眼球反光、眨眼、眼睫毛等干擾因素，現(xiàn)在還屬于實驗室產(chǎn)品階段。

 

 

作為全世界首批上線人臉識別技術的國家，國內(nèi)的人臉識別技術精度已達到金融交易的級別，刷臉支付進入成熟期。時至今日，沒人會懷疑，國內(nèi)生物識別技術已整體性領先世界，且擁有全球最豐富的識別方式和應用場景。其實縱觀整個人機交互的歷史，就是一個人機交互難度下降的過程，在未來，隨著生物識別的日趨主流，人類與機器之間的“信任關系”勢必將邁向一個新篇章。“密碼”將成為過去式，人類歷史上那些與密碼驚心動魄的故事，也將成為未來博物館講解員的談資。我也相信，就像“無現(xiàn)金”在中國的飛速普及，人們期許中的“無密碼”社會，也將在中國率先來臨，徹底擺脫銀行卡、智能手機、驗證碼、密碼、現(xiàn)金、按鍵甚至時間的束縛。


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